rDSN概览

article/2025/11/10 14:18:24

原文链接:https://github.com/Microsoft/rDSN/wiki/overview

rDSN(Robust Distributed System Nucleus)翻译成中文是高可用分布式系统核心,旨在提供一个健壮的、易于扩展、易于维护运营的分布式软件架构。对于分布式系统的开发人员来说,其提供了几个最高光的特性:

  • 通过Apache Thrift或者Google Protocol Buffer生成兼容性(编程语言异构)代码
  • 自动测试各种可重现的错误或者调度策略
  • 方便的集成到已有模块或者集群以获取更高性能
  • 通过内建的分发机制自动扩展单点服务到具备可伸缩性和可识别性的服务架构
通过内建的三层元堆栈和不断丰富的工具、框架帮助开发人员快速的构建分布式系统:

  1. 第一层,快速的服务开发能力。并提供更多的工具和策略支持:simulation(模拟器), fault injection(故障注入), tracing(跟踪), profiling(性能分析), replay(重现), throttling(带宽分配)等
  2. 通过简单的配置和少量的进一步开发,让服务具备可分布式部署和自我复制特性
  3. 多个服务创建工作流声明方式处理端到端传入工作负载 (后续提供)

快速开发灵活部署

  • 多平台支持,包括Windows/Linux/MacOS
  • 兼容性代码通过Thrift或者Protocol Buffer,也可以扩展使用其它工具
  • 适配你自己的特有环境?rDSN表现不够好?rDSN具备高可扩展性,因此你可以在更低层面插入自己构建的部件,比如network, logging, task queue, lock, performanc counter etc.

http://chatgpt.dhexx.cn/article/PJPPlCpr.shtml

相关文章

深度学习(二十二)——ESPCN, FSRCNN, VESPCN, SRGAN, DemosaicNet, MemNet, RDN, ShuffleSeg

https://antkillerfarm.github.io/ ESPCN ESPCN(efficient sub-pixel convolutional neural network)是创业公司Magic Pony Technology的Wenzhe Shi和Jose Caballero作品。该创业团队主要来自Imperial College London,目前已被Twitter收购。…

超分文章记录 SRCNN-FSRCNN-ESPCN-VDCN-DRCN-RDN-LapSRN-SRDenseNet-SRGAN

1.Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution(SRCNN 2014 ECCV ) 1、总结 第一篇用深度学习做超分的文章,就是用深度学习来表示传统方式。结构比较简单。 源码地址: SRCNN CODE 2、思路 先用 bicubic…

Introducing RDNA Architecture

Introducing RDNA Architecture The RDNA architecture white paper https://www.amd.com/system/files/documents/rdna-whitepaper.pdf The all new Radeon gaming architecture powering “Navi” 全新 Radeon 游戏架构为 Navi 提供动力 Table of Contents Introduction R…

Fluent案例:肾动脉RDN治疗过程的仿真

1 问题背景 肾动脉消融(Renal denervation,简称RDN)是一种治疗高血压的办法,其基本原理为利用插入肾动脉的电极消融导管进行射频消融,使肾动脉血管壁附近的交感神经因高温而损伤失活,减少神经系统过度活跃的…

LDAP 中的 RDN

什么是 RDN,RDN 和 DN 又有什么关系呢? 很多第一次接触到 LDAP 的童鞋,经常会被一堆名字搞得晕头转向。 RDN(relative distinguished name)中文翻译就是相对专有名字。 一般指dn逗号最左边的部分,如 cnb…

超分算法RDN:Residual Dense Network for Image Super-Resolution 超分辨率图像重建

这篇文章总结分析了ResNet 和DenseNet的优缺点,并将其结合,提出了新的结构ResidualDenseNet。文章中对ResNet 和DenseNet以及MemNet都进行了简单的对比分析。四篇原文都放在下面。 参考文档: RDN:https://arxiv.org/pdf/1802.0879…

图像超分算法小合集二:FSRCNN、DRCN、RDN、EDSR

目录 FSRCNNDRCNRDNEDSR 文章: FSRCNN : Accelerating the Super-Resolution Convolutional Neural Network DRCN: Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution RDN: Residual Dense Network for Image Super-Resolution EDSR:E…

初识RDMA技术——RDMA概念,特点,协议,通信流程

1. RDMA概念 在DMA技术中,外部设备(PCIe设备)能够绕过CPU直接访问主机的系统主存; RDMA(Remote Direct Memory Access)在概念上是相对于DMA而言的。指外部设备能够绕过CPU,不仅可以访问本地主机…

【RDMA】技术详解(一):RDMA概述

目录 0、前言 一、技术背景 1 传统的 TCP/IP 网络通信的弊端 2 新的网络通信技术(TOE and RDMA) 2.1 TOE (TCP/IP协议处理工作从CPU转移到网卡) 2.2 RDMA (绕过CPU,数据直接‘传’到对端内存&#xf…

Oriented rcnn

oriented rcnn代码解析 文章目录 rpn_head.forward_trainroi_head.forward_train class OrientedRCNN(RotatedTwoStageDetector) 类似rotated faster rcnn它们都继承两阶段检测器类。 所以训练的整体框架都如下: rpn_head.forward_train 代码主体👇 …

srcnn fsrcnn espcn rdn超分网络的结构

1.Srcnn Code: 数据集制作方法:以x2为例 训练数据:一张原始图作为高分辨率图像(h, w),先下采样到(h/2, w/2),然后再cubic上采样到(h, w)得到低分辨率图像&a…

RDD

RDD <1> 概述一. 什么是RDD二. spark 编程模型1. DataSource2. SparkContext3. Diver&#xff08;1&#xff09;SparkConf&#xff08;2&#xff09;SparkEnv&#xff08;3&#xff09;DAGScheduler&#xff08;4&#xff09;TaskScheduler&#xff08;5&#xff09;Sche…

RDNet

RDNet&#xff1a;Density Map Regression Guided Detection Network for RGB-D Crowd Counting and Localization IntroductionMethodExperiments Introduction Motivation&#xff1a;Regression-based方法有局限性&#xff0c;希望还是使用detection-based可以估计出每个人…

【超分辨率】(RDN)Residual Dense Network for Image Super-Resolution论文翻译

机翻&#xff0c;我尽量调整了公式和图片的排版 发现机翻根本看不了&#xff0c;自己人工翻译了下&#xff0c;其中摘要、网络部分&#xff08;第三节&#xff09;为人工翻译。 自己翻译过程中难免会出错&#xff0c;希望各位海涵&#xff0c;同时也欢迎各位提出翻译过程中的错…

LIIF超分辨率之RDN(残差密集网络)

1. 背景 用PaddlePaddle复现论文LIIF&#xff0c;LIIF中使用的Encoder是RDN&#xff0c;本文介绍一下RDN。 RDN论文&#xff1a;https://arxiv.org/abs/1802.08797 Torch代码&#xff1a; https://github.com/yinboc/liif/blob/main/models/rdn.py 2. RDN的组成 RDN网络结…

图像超分辨之RDN(Residual Dense Network)

论文&#xff1a; Residual Dense Network for Image Super-Resolution Github&#xff1a; https://github.com/yulunzhang/RDN https://github.com/hengchuan/RDN-TensorFlow 整体结构&#xff1a; RDN&#xff08;Residual Dense Network&#xff09;主要包含4个模块。…

超分辨率-RDN

一、简介 RDN——Residual Dense Network—— 残差深度网络 RDN是基于深度学习的超分方法之一&#xff0c;发表于CVPR 2018 二、结构 RDN网络结构分为4个部分&#xff1a; 1、SFENet(Shallow Feature Extraction Net, 浅层特征提取网络) 2、RDBs( Residual Dense Blocks, 残…

【图像超分辨】RDN

RDN 网络结构实现细节讨论&#xff08;与其他网络的区别&#xff09;实验设置实验结果参考博客 RDN——Residual Dense Network—— 残差深度网络。RDN是基于深度学习的超分方法之一&#xff0c;发表于CVPR 2018。 网络结构 RDN网络结构分为4个部分&#xff1a; SFENet(Shall…

【图像复原】RDN论文详解(Residual Dense Network for Image Restoration)

这是CVPR2018的一篇文章&#xff0c;提出了针对图像复原任务的CNN模型RDN(residual dense network)。 RDN主要是提出了网络结构RDB(residual dense blocks)&#xff0c;它本质上就是残差网络结构与密集网络结构的结合。 1.残差网络&#xff08;resnet&#xff09;与密集网络&am…

超分之RDN

这篇文章提出了一种结合ResNet结构和DenseNet结构的深度超分网络——Residual Dense Network(后文简称RDN)。RDN基于Residual Dense Block(后文简称RDB)块以及全局残差连接来提取全局特征&#xff0c;而RDB块基于Dense结构和局部残差连接进一步提取局部特征。通过这种结构&…