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raft 论文在线播放_craft(2024年12月免费观看)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

raft 论文

实现分布式一致性算法 Raft 的系列博文网页链接 Raft 是一种分布式共识算法，它用于在多个服务器之间复制一个确定性的状态机，以提高服务的可靠性。本系列文章的目的是描述一个完整且经过严格测试的 Raft 实现，并提供对 Raft 工作原理的直观理解。作者假设读者已经至少读过 Raft 论文。Raft 虽然设计用于解决分布式共识问题，但它仍然是一个复杂的算法，需要时间来理解。

6.824&15445：分布式宝藏在之前的笔记中，我已经提到过6.824和15445这两门课程，它们真的是进阶中的进阶。这两门课的精髓在于其中的lab，通过一步步实现难度逐渐增加的项目，让你对分布式系统有深入的理解。如果你能掌握其中的大部分知识，你的理论知识将远超大多数工作多年的工程师。无论是求职面试还是自我提升，这两门课都能为你提供巨大的帮助。 𐟌ˆ 6.824：分布式系统的深度探索难度：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 前置课程：Go语言（非常简单的语言）、数据结构与算法主题：分布式系统（MapReduce、Raft、Spanner、Spark、GFS等） 6.824是一门关于分布式系统的课程，结合了《Designing Data-Intensive Applications》这本书食用，可以让你对分布式系统有更深入的认识。课程使用Go语言教学，如果你已经掌握了一门语言，那么Go语言其实很简单（侧面理解下简单：字节跳动主要用Go，对候选人都不作语言要求）。课程中不会涉及太复杂的语言特性。涉及经典论文： MapReduce（大数据处理的开山鼻祖） Raft（耳熟能详的分布式一致性协议） Spanner（分布式数据库鼻祖） Spark（大数据处理的又一个里程碑之作） GFS（分布式文件系统的鼻祖） Distributed Transaction（分布式事务处理）等等项目包括实现MapReduce和Raft协议，有一定的难度，需要考虑的边界条件非常多。这不仅锻炼你的逻辑思维能力，还加深你对分布式系统的认识（每一行代码都可能导致错误）。在日常开发中，服务端工程师在完成需求时，有很大精力要去保障数据一致性，包括不同组件、机器、系统和服务间的一致性，也就是常说的全局一致性和局部一致性。完成6.824后，不管你以后是从事分布式服务基础组件开发，还是日常业务开发，在理论上是完全没有问题的。 𐟌ˆ DDIA这本书，可以称作服务端进阶的圣经。书的作者Martin Kleppmann也有一系列视频课程，涉及Raft、OT、CRDT等知识，他的视频相对来说比较浅显易懂，但没有lab，可以当作6.824的前置材料看看。 𐟌ˆ CMU-15445：见后一篇笔记总之，6.824和15445这两门课程真的是宝藏课程，强烈推荐给大家！

#大模型日报# ai前沿动态【完美融合：用混合评判重新定义RLHF】链接：论文概述：本文旨在解决从人工反馈强化学习 (RLHF) 在多任务学习 (MTL) 中面临的奖励作弊和多目标优化冲突等问题，提出了一种名为约束生成策略优化 (CGPO) 的新框架，并通过实验证明其优越性。本文的创新在于提出CGPO框架，该框架的核心是利用评判模型混合 (MoJ) 和三种新的约束RLHF优化器 (CRPG、CODPO、CRRAFT) 来解决RLHF在多任务学习中的局限性。它采用分层策略，针对每个任务定制奖励模型、评判模型和优化器超参数，避免了传统方法中由于目标冲突导致的性能折衷。

UCSD春季课程体验：从ECE到DSC 这篇文章主要分享一下我在UCSD春季学期的课程体验，纯属个人感受，仅供参考。这个学期我选了三门课，分别来自CSE、ECE和DSC。 ECE 208：计算进化生物学 𐟦 这门课是我为了凑学分选的，因为其他课都被选满了。听说这门课只有作业分（9个作业取最低分，每个作业占12.5%），而且作业是用Python写的，所以就选了。一节课都没去上，大概就是把算法和统计学知识应用到进化生物学上。虽然没有生物背景也能上，但做作业时可能需要查点资料或看看论文。总体来说，工作量不大，认真做作业的话拿高分问题不大。推荐给对这方面感兴趣或者想选水课的同学。 CSE 224：研究生网络系统 𐟌 这门课在SD比较有名，但我期望值太高了，结果有点失望。课程内容很基础，之前一直是另一个老师教，但课程内容和项目都没变。如果计网和分布式系统学得不错的话，这门课拿A应该很容易。总共有6个项目，每个项目都不难，基本上一天到两天就能搞定。最后三个项目是写一个极简版的Dropbox，实现一个没有选举的Raft协议，要求用适合网络编程的Go语言。除了项目，还有期中和期末考试，工作量中等偏上，没基础可能会有点压力。想写代码的同学可以选。另外，Alex很看重学术诚信，千万不要抄袭代码，不然直接挂了。成绩分布也很惨烈，两百多人的课被他挂了四十几个，还有一些没出成绩的，估计还在打复活赛。 DSC 291：机器学习系统 𐟧 这是我选的第二门DS的课，老师是LMSYS org的成员之一。选这门课主要是想学一些MLSYS的知识，课程内容包含autodiff、GPU、编译、训练/推理的单设备优化、并行化、Flash Attention和VLLM等。课上有时有quiz，我经常做得一塌糊涂。工作量中偏下，有三个PA、一个pre和一个final。这门课是第一次开，而且作业发布比较晚，我经常拖到最后一天才做，最后甚至出现了final结束实习前一天晚上还在赶PA3的due的奇观。如果你对MLSYS感兴趣，无脑选就完了。下学期的计划主要是选AI水课，哈哈，摆就完了。

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