蓝雾 BlueFog 是一个高性能的分布式训练框架，采用分散优化算法构建。 Bluefog 的目标是使去中心化算法易于使用、容错、对异构环境友好，甚至比使用参数服务器或 ring-allreduce 构建的训练框架更快。 表现 下面的图表代表了在 ResNet50 基准上完成的 BlueFog 的性能。 每台机器有 8 个 V100 GPU（64GB 内存），启用 NVLink，互连通信速度为 25Gbps。 这与您可以在获得的硬件设置相同。 我们测试了计算密集型场景的批量大小为 64 和通信密集型场景的批量大小为 32 的扩展效率。 在图中，黑框代表理想的线性缩放。 据观察，Bluefog 可以实现超过 95% 的扩展效率，而 Horovod 在 128 个 GPU 上以 64 的批量大小达到约 66% 的扩展效率。 对于批量大小为 32 的通信密集型场景，Bluefog 和 Hor

5.4 数据中心 内容提纲 2 5.4.1 数据中心概述 5.4.2 数据中心特点 内容提纲 3 5.4.1 数据中心概述 5.4.2 数据中心特点 5.4.1 数据中心概述 随着各行各业信息化建设的不断发展，各种空间信息资源存储、管理和发布的需求也越来越多(如用于城市规划、国土资源、房产土地、智能交通、物流配送等各种地理信息系统)。然而，由于这些系统分散在不同部门、不同地点，且GIS种类繁多，导致数据格式不统一 ，即使是同一个行业也有很多类型的GIS数据格式并存。例如，国土资源部门应用GIS非常广泛，空间数据量巨大，有基础地理数据、各种土地专题数据和矿产资源数据等。但不同地方、不同类型的数据采用了不同的GIS软件建库，导致数据之间不能互访，使得这些资源无法共享，产生了许多信息孤岛。这样，不仅不能为领导层提供正确的决策信息，还会出现重复建库、浪费资源、数据难以维护的局面。因此，要重复利用、管理和维护这些空间信息资源，需要在不同的数据之间建立联系，使得不同格式的数据之间实现同步更新，达到互联互通的目的。建设分布式异构多级数据中心是大势所趋。 4 5.4.1 数据中心概述 简单地讲，数据中

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计算双重非中心的 PDF 的鞍点近似值F 分布。 代码由 Marc S. Paolella，2007，第 368 页，清单 10.9 - 10.10。 注意：积分由于鞍点，归一化略大于 1 近似。 建议：使用四边形标准化。 用法f = SPncfpdf(xords,n1,n2,theta1,theta2,acclevel)

新零售下品牌消费者为中心的数字化转型 贝恩公司 天猫 靖捷 天猫总裁 “天猫会和所有品牌生态的合作伙伴一起，重构消费者需求被创造和满 足的方式，重构品牌以消费者为中心的运营模式和组织形式，帮助品牌 形成基于数字化转型的核心竞争力！” 胡伟雄 天猫大快消总经理 “我们的愿景是成为品牌数字化转型的战略合作伙伴，携手品牌共同引 领快速消费品行业的变革。” 陆弢 阿里妈妈全域营销总经理 “我们把商家的人群运营分成两类，全域人群和permission-based偏好的 人群，前者我们关注AIPL的总量和流转关系，后者是指粉丝和会员这类 人群的运营，也是我们需要特别重视的部分。” Bruno Lannes 贝恩公司全球合伙人 “阿里将会改变快速消费品行业，我们可将中国的经验带往全世界。

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