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分布式系统实践:简析 grad-DS-SimpleDHT 项目

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分布式哈希表(Distributed Hash Table,简称DHT)是一种分布式系统中的关键组件,用于高效地实现大规模的点对点(peer-to-peer, P2P)网络。在DHT的协助下,网络中的每个节点可以存储数据,并且可以通过一个全局唯一的键值对快速定位存储数据的位置,即便数据是分布在多个不同地理位置的节点上。 在给定文件信息中,标题“grad-DS-SimpleDHT: 分布式系统 CSE 586 -- 简单的分布式哈希表”表明这个项目是与布法罗大学纽约州立大学CSE 586课程相关的一个分布式系统实践项目,课程内容覆盖了分布式系统的基本原理和设计。 描述部分指出了项目的起源,即由Steven Ko教授开发用于CSE 586课程的“简单DHT项目”。这也揭示了项目可能被用作教学案例,来帮助学生理解DHT的原理和实现。版权信息说明了项目的知识产权归属,指出测试工具的所有权和使用权属于Steve Ko教授。 在标签“Java”中,我们可以推断该简单DHT项目是用Java编程语言开发的。Java作为一种通用、跨平台、面向对象的编程语言,在开发分布式系统中因其良好的网络支持和丰富的库资源而被广泛采用。 关于文件名称列表中的“grad-DS-SimpleDHT-master”,这个名称暗示了一个典型的版本控制系统中的仓库结构,通常在使用Git进行版本控制时,master(或main)分支是默认的主分支,存放着最新的稳定代码。这表明了这个项目可能是一个开源项目或者至少是一个包含多个版本的项目,其中的“master”分支是当前可以访问的稳定版本。 从这个文件信息中,我们可以总结出以下知识点: 1. 分布式哈希表(DHT)的基本概念:DHT是一种去中心化的分布式系统,它将数据存储在多个节点上,并提供一种机制来快速定位存储的数据,使得整个系统对于用户透明,用户不需要了解数据实际存储在哪个物理位置。 2. DHT的技术特点:DHT通常具备如下特性,如去中心化、可扩展性、容错性和自我组织能力。由于其结构设计,它能有效支撑大规模网络应用,如文件存储、网络缓存和分布式计算。 3. Java在分布式系统中的应用:Java语言的平台无关性、丰富的网络库和成熟的社区支持,使其成为开发分布式系统的一个流行选择。Java的IO流、并发工具包以及网络编程能力都是构建DHT的重要支持。 4. 分布式系统的教学案例:通过实际的项目实践,学生可以加深对分布式系统理论的理解,并掌握如何解决网络编程、系统设计、数据结构优化等实际问题。 5. 版权和知识产权:在软件开发中,了解和尊重知识产权非常重要。开源项目通常遵循特定的许可证,允许其他人使用、修改和分发代码,但往往需要遵循一定的条件。 6. 版本控制系统:了解Git等版本控制工具的基本使用,有助于软件开发者跟踪代码变更历史,协作开发,并维护软件的稳定版本。 7. 课程资源的应用:对于教育机构提供的资源,学生和开发者应当尽可能利用这些资源,理解课程中的理论知识如何实际应用于项目开发,并且将这些理论和实践相结合,提高个人技能。 以上就是从给定文件信息中分析出的相关知识点,这些知识点不仅可以帮助理解分布式系统的工作原理,还可以指导实际的项目开发和学习实践。

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2025-06-04 16:58:12,168 - Grad-CAM-Mask - INFO - 🚀 开始Grad-CAM处理流程... 2025-06-04 16:58:12,169 - Grad-CAM-Mask - INFO - ⚡ 使用设备: cuda 2025-06-04 16:58:12,323 - Grad-CAM-Mask - INFO - 🎯 正在初始化模型... 2025-06-04 16:58:13,837 - Grad-CAM-Mask - INFO - ⚙️ 正在加载模型权重... C:\Users\53145\AppData\Local\Temp\ipykernel_8884\1629840245.py:208: FutureWarning: You are using `torch.load` with `weights_only=False` (the current default value), which uses the default pickle module implicitly. It is possible to construct malicious pickle data which will execute arbitrary code during unpickling (See https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/SECURITY.md#untrusted-models for more details). In a future release, the default value for `weights_only` will be flipped to `True`. This limits the functions that could be executed during unpickling. Arbitrary objects will no longer be allowed to be loaded via this mode unless they are explicitly allowlisted by the user via `torch.serialization.add_safe_globals`. We recommend you start setting `weights_only=True` for any use case where you don't have full control of the loaded file. Please open an issue on GitHub for any issues related to this experimental feature. state_dict = torch.load(weights_path, map_location=device) 2025-06-04 16:58:14,519 - Grad-CAM-Mask - INFO - 💾 从 D:/monaisj/3/50_0.7941_0.7.pth加载权重 2025-06-04 16:58:14,545 - Grad-CAM-Mask - INFO - ✅ 权重加载成功 2025-06-04 16:58:14,550 - Grad-CAM-Mask - INFO - 📊 加载了 324/324参数 2025-06-04 16:58:14,552 - Grad-CAM-Mask - INFO - 🖼️ 正在预处理图像数据... 2025-06-04 16:58:14,554 - Grad-CAM-Mask - ERROR - ❌ 预处理失败: required package `itk` is not installed or the version doesn't match requirement. 2025-06-04 16:58:14,554 - Grad-CAM-Mask - ERROR - ❌ 处理失败 什么处理失败?为什么失败?

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/home/wfs/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/functional.py:3981: UserWarning: Default grid_sample and affine_grid behavior has changed to align_corners=False since 1.3.0. Please specify align_corners=True if the old behavior is desired. See the documentation of grid_sample for details. warnings.warn( /home/wfs/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.8/site-packages/mmcv/runner/hooks/optimizer.py:31: FutureWarning: Non-finite norm encountered in torch.nn.utils.clip_grad_norm_; continuing anyway. Note that the default behavior will change in a future release to error out if a non-finite total norm is encountered. At that point, setting error_if_nonfinite=false will be required to retain the old behavior. return clip_grad.clip_grad_norm_(params, **self.grad_clip) 2025-07-25 20:01:14,499 - mmcv - INFO - Reducer buckets have been rebuilt in this iteration. 2025-07-25 20:01:56,509 - mmdet - INFO - Epoch [1][50/28130] lr: 3.987e-05, eta: 8 days, 10:31:11, time: 0.926, data_time: 0.079, memory: 4884, loss_cls: 2.1964, loss_bbox: 2.3503, d0.loss_cls: 2.2795, d0.loss_bbox: 2.3152, loss: 9.1414, grad_norm: nan 2025-07-25 20:02:39,278 - mmdet - INFO - Epoch [1][100/28130] lr: 4.653e-05, eta: 8 days, 2:48:52, time: 0.855, data_time: 0.015, memory: 4884, loss_cls: 2.2189, loss_bbox: 2.3256, d0.loss_cls: 2.2865, d0.loss_bbox: 2.2834, loss: 9.1145, grad_norm: nan 2025-07-25 20:03:22,356 - mmdet - INFO - Epoch [1][150/28130] lr: 5.320e-05, eta: 8 days, 0:41:24, time: 0.862, data_time: 0.015, memory: 4884, loss_cls: 2.2252, loss_bbox: 2.2780, d0.loss_cls: 2.2865, d0.loss_bbox: 2.2274, loss: 9.0171, grad_norm: nan

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