作者：陆冬澄、周静在现代软件研发体系中，.NET平台由于其强大的功能、灵活性和丰富的开发工具，成为了构建Windows应用程序的热门选择。无论是桌面应用、Web应用还是服务应用，.NET提供了一系列强大的框架和工具，帮助开发者高效的创建高性能、可靠的应用程序。本文将基于云效Flow

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一、介绍与安装SonarQube是一款用于代码质量管理的开源工具，它主要用于管理源代码的质量。通过插件形式，可以支持众多计算机语言，比如java,C#,go，C/C++,PL/SQL,Cobol,JavaScrip,Groovy等。sonar可以通过PMD,CheckStyle,Findbugs等等代码规则检测工具来检测你的代码，帮助你发

通常每个流水线是独立执行的，每次执行的任务之间是无状态的，但是，每次任务都有输入和输出，输入是一个args是json，输出也是一个json，流水线执行环境提供了单次任务输入输出参数的持久化能力。利用这个特点，来实现一个有缓存状态的流水线执行API。首先，我们把调度平台的流水线的底层API先做

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1.引言在现代的分布式系统中，日志数据的收集、存储与分析已经成为不可或缺的一部分。随着应用程序、服务和微服务架构的普及，日志数据呈现出爆炸式增长。日志不仅是系统运行的“侦探”，能够帮助我们在出现问题时进行快速排查，还能为性能调优、安全审计等方面提供宝贵的信息。

在大模型的训练中，单个设备往往无法满足计算和存储需求，因此需要借助分布式训练技术。其中，模型并行（ModelParallelism,MP）是一种重要的方法。模型并行的基本思想是将模型的计算任务拆分到不同的设备上执行，以提高训练效率和处理更大规模的模型。模型并行主要分为朴素的模型并行、张量

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问题非常经典，为什么应该尽量减少DrawCall是图形渲染优化中的核心问题之一。简单来说，DrawCall的瓶颈并不仅仅是数据量，而是它对CPU/GPU协同工作和渲染流水线效率的影响。以下我们详细分析DrawCall的瓶颈来源、合并DrawCall提高效率的原因。1.什么是DrawCall

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混合并行（HybridParallel）是一种用于分布式计算的高级策略，它结合了数据并行和模型并行的优势，以更高效地利用计算资源，解决深度学习中的大模型训练问题。混合并行不仅能提高计算效率，还能在有限的硬件资源下处理更大的模型和数据集。在深度学习中，数据并行和模型并行各自有其适用的场景

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1.原理  与CPU的流水线的方法相同，Gpipe将模型分成多个块，每个块含有原模型的数个层。将每个块放在不同的GPU上，实现模型的流水线执行。只对模型进行切分实际上并没有达到并行的效果，因为是按照模型的层进行切分，不同层之间的前向传播和反向传播存在同步关系，所以无法并行执行。

学完了入门篇和常用资源篇，接下来就进入了综合篇——实战篇了。大概是三个案例，写三篇博客给大家讲解，希望可以帮助大家。在生活的道路上，每一个人都会遇到挑战与困难，这些时刻或许会让前路显得模糊不清，甚至让人感到无助和迷茫。但请记住，正是这些艰难的时光塑造了更加坚强、更有智

前言大家好，我是老马。“大不了就进厂打螺丝”，这大概是很多人的自嘲，或者是无奈的退路。我们通常用“打螺丝”来指代一些简单、重复、机械繁琐的工作。众所周知，一件事物的复杂度是固定的，任何一个零件的加工都需要很多步骤。那么，如何让其变得简单固定呢？工厂中的流水线流水线是

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