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Python实现并发的几种方式

工作中需要蛋疼的用python实现并发,在读文档+实践了很久之后,做个总结。注意,本文全是根据我实践中的理解来写的,并且尽量避开了实现细节以及我讨厌使用的asyncio.future和task。因为我觉得你搞并发的时候就应该像golang一样,尽量避免让开发者去搞那些奇怪的功能,而是专注于怎么轻松起一个协程,共享数据并且获得结果。

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联邦学习理解及实现

最近毕设要接触到联邦学习,在这里记录一下对联邦学习的理解,防止以后忘了。

机器学习小白一个,可能有错,欢迎指出!

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LeetCode游记与总结

为了春招开始刷leetcode。

之前学竞赛的时候更多注意的是在给定时限和空间限制下完成问题,一般也不会要求你原地完成xxx,卡nlogn,卡常数之类的。而且对于快排啊,堆之类的就直接调库了,很少自己写。此外,一些在竞赛中被归为【乱搞】并且很少出的题我也没有仔细总结过。但是在实际工程和面试中这些都是要遇到的,这时候我就发现自己很菜。于是在这里记录一下以前没有注意到的细节和想法。

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KubeEdge入门与实践

刚刚接触,所有信息来源于文档和实践,如有错误请直接指出!

首先说一个前提:KubeEdge有两个部分:CloudCore和EdgeCore。

KubeEdge Architecture
整体架构

CloudCore实际上是一个k8s的插件,采用非侵入式的方法部署在云端,完全兼容所有k8s的API。CloudCore会把边缘节点的状态做一个映射,以mock的方式反馈个k8s,这样k8s会有一个操作普通云节点的假象,也就能兼容API了。在云端,用户的操作会被K8S-Api服务器以RestFul形式发给EdgeController,再由CloudHub发送给在边缘的EdgeCore。云端还有一个重要的组件:DeviceController。其作用是以K8S CRD的方式对边缘设备进行建模,同时实现边缘设备信息同步(如DeviceTwin[1]的同步)。

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Linux常见问题排查

最近搞毕设遇到许多linux问题,在这里记录一下。

大概可以包括平常用到的各种指令、Ubuntu疑难排查,树莓派内核问题等。

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