伴随着人工智能时代的来临,越来越多的业务场景需要我们利用 AI 技术去支持,而机器学习则是目前人工智能方向最重要的子领域之一。各种机器学习模型构建的过程可以抽象概括为:收集数据和数据预处理、特征工程、模型调优和效果评估以及模型部署,整个过程如图 1 所示。在企业级应用场景中,通常在数据预处理和特征工程中会涉及海量数据的收集处理。因此,在大规模模型的处理和运算过程中,如何高效利用海量数据、批量生成机器学习模型就是一个关键问题。
Linux 从源代码构建软件过程及系统软件包RPM的管理方式,RPM 全称为:Red-Hat Package Manager,即红帽 Linux 发行版的软件包管理器。RPM 的出现,提升了 Linux 软件安装、升级的便捷性。RPM 遵循 GPL 协议,除了红帽 Linux 发行版,Caldera OpenLinux、SUSE 以及 Turbo Linux 等 Linux 的发行版也使用 RPM,因此 RPM 是 Linux 软件包管理的行业标准。为了使读者能够较为深入理解 RPM,我们先介绍软件的构建方法。
我们程序中多多少少会有一些共享的资源或者数据,在某些时候我们需要保证同一时间只能有一个线程访问或者操作它们。在传统的单机部署的情况下,我们简单的使用 Java 提供的并发相关的 API 处理即可。但是现在大多数服务都采用分布式的部署方式,我们就需要提供一个跨进程的互斥机制来控制共享资源的访问,这种互斥机制就是我们所说的分布式锁。