分布式计算框架ray历史版本
vray swarm使用方法
vray swarm使用方法V-Ray Swarm是一种用于渲染的分布式计算系统，可以加速渲染过程并提高效率。
以下是V-Ray Swarm的使用方法：1. 安装和设置：首先，您需要安装V-Ray渲染器和V-Ray Swarm组件。
确保您的计算机网络连接正常，并且具备足够的计算资源。
在安装完成后，您需要配置V-Ray Swarm以连接到您的计算机群集。
2. 启动V-Ray Swarm：打开V-Ray渲染器的用户界面，您将找到一个名为"V-Ray Swarm"的选项。
点击它，然后选择"Start V-Ray Swarm"来启动Swarm。
3. 设置渲染作业：在V-Ray Swarm界面中，您可以设置渲染作业的各种参数。
包括渲染器设置、图像尺寸、质量设置等。
确保您设置了所需的参数以获得您期望的渲染结果。
4. 添加计算节点：V-Ray Swarm使用集群中的计算资源来进行渲染。
您可以添加其他计算机以及计算机群集中的其他计算资源作为渲染节点。
在Swarm界面中，选择"Add Nodes"选项，然后按照指示添加计算节点。
5. 开始渲染：完成设置后，点击"Render"按钮开始渲染作业。
V-Ray Swarm将自动分配您的作业到可用的计算节点上进行渲染。
您可以在界面中跟踪渲染过程，并查看渲染进度和结果。
6. 监控和管理：V-Ray Swarm提供了集群管理和监控功能，您可以随时查看渲染节点的状态和使用情况。
如果有需要，您还可以暂停、取消或重启渲染作业。
7. 完成渲染：一旦渲染作业完成，您可以在V-Ray Swarm界面中查看渲染结果。
如果满意，您可以导出结果并继续进行后续操作。
总之，V-Ray Swarm是一个强大的分布式渲染系统，可以有效地加速渲染过程并提高渲染效率。
通过正确配置和管理，您可以在更短的时间内获得高质量的渲染结果。
vary的一些知识
VR的摄像机最重要的有三个参数，光圈，快门，和ISO感光
首先 是光圈（f-number)，正常我们的相机光圈的最高值只有8（数码相机），当然也有更高的，但我认为也不一定很实用，所以我的光圈数值一般都控制在 8以内，现实的相机光圈还有一个作用就是控制景深，值越低所拍物体焦点的四周就更模糊，数值越高四周就更清晰。除非你开了景深，要不一般都控制在5-8这个范围内，数值越低就越亮，数值越高就越暗.
Bokeh effiects:散景特效
blades光圈刃片数
rotation(deg)旋转
center bias中心偏移
anisotropy各向异性
3DMAX教程网
sampling采样
depth-of-field景深
motion blur 运动模糊
subdivs细分
[Alpha 分摊] — 设置物体在Alpha通道中显示的强度。光数值为1时，表示物体在Alpha通道中正常显示，数值为0时，表示物体在Alpha通道中完全不显示。
[阴影] — 用于控制遮罩物体是否接收直接光照产生的阴影效果。
[影响Alpha] — 设置直接光照是否影响遮罩物体的Alpha通道。
VRay物理相机简介及其参数2009-05-29 09:28
vr物理相机和max本身带的相机相比，它能模拟真实成像、能更轻松的调节透视关系。单靠相机就能控制暴光，另外还有许多非常不错的其他特殊功能和效果。
由于笔者本人对摄影了解甚少，先在网上搜集了几篇文章，了解一下它的参数。
VRay包裹材质主要用于控制材质的全局光照、焦散和不可见的。也就是说，通过Vray包裹材质可以将标准材质转换为VRay渲染器支持的材质类型。一个材质在场景中过于亮或色溢太多，嵌套这个材质。可以控制产生/接受GI的数值。多数用于控制有自发光的材质和饱和度过高的材质。
新型分布式执行框架Ray有望取代Spark_光环大数据培训
新型分布式执行框架Ray有望取代Spark_光环大数据培训光环大数据是国内知名的IT培训机构，大数据培训，数据分析培训、人工智能培训等课程全国领先，帮助学员提升技术水平并保障就业，深受学员喜爱，获得业界的一致好评。
如今大部分人工智能应用都是基于局限性较大的监督学习的范式而开发的，即模型在线下进行训练，然后部署到服务器上进行线上预测。
随着该领域的成熟，机器学习应用需要更多地在动态环境下运行，响应环境中的变化，并且...算法存储框架分布式机器人目前的计算框架存在的短板如今大部分人工智能应用都是基于局限性较大的监督学习的范式而开发的，即模型在线下进行训练，然后部署到服务器上进行线上预测。
随着该领域的成熟，机器学习应用需要更多地在动态环境下运行，响应环境中的变化，并且采用一系列的动作来完成既定目标。
这些要求自然地建立在增强学习（ReinforcementLearning，RL）范式中，即在不确定的环境中连续学习。
RL应用与传统的监督学习应用有三个不同之处：RL应用严重依赖仿真来探索所在状态及操作结果。
这需要大量的计算，现实情况下，一个应用大概需要进行亿万次仿真。
RL应用的计算图是异质的、动态变化的。
一次仿真可能会花掉几毫秒到几分钟的时间，仿真的结果又决定未来仿真的参数。
许多RL应用程序，如机器人控制或自主驾驶，需要迅速采取行动，以响应不断变化的环境。
因此，我们需要一个能支持异质和动态计算图，同时以毫秒级延迟每秒处理数以百万计任务的计算框架。
而目前的计算框架或是无法达到普通RL应用的延迟要求（MapReduce、ApacheSpark、CIEL），或是使用静态计算图（TensorFlow、Naiad、MPI、Canary）。
RL应用对系统提出了灵活性、表现性能以及易开发的要求，Ray 系统则是为满足这些要求而设计的。
代码示例经典RL训练应用伪代码用Ray实现的python代码样例在Ray中，通过@ray.remote声明remote函数和actor。
Python分布式计算框架介绍
Python分布式计算框架介绍近年来，随着数据量的增大、计算复杂度的提升和计算机系统性能的提高，分布式计算框架越来越受到人们的关注。
Python作为目前流行的编程语言之一，也有着丰富的分布式计算框架。
本文将介绍几种常见的Python分布式计算框架，包括大数据处理框架、任务调度框架和分布式计算框架，以及它们的应用场景和优缺点。
一、大数据处理框架大数据处理框架是一种分布式计算框架，主要用于处理大规模的数据集。
在这些框架中，数据通常是分散存储在多个计算节点上的。
为了高效地处理这些数据，需要一种能够有效分配计算资源并且支持复杂计算操作的框架。
下面我们来看一下几个常见的Python大数据处理框架。
1. Apache HadoopApache Hadoop是大数据处理中最为常见的框架之一。
它是一个由Apache基金会开发的开源框架，能够处理PB级别的数据。
Hadoop提供了分布式文件系统HDFS，和一批MapReduce任务（数据处理任务）API。
使用Hadoop，可以通过编写MapReduce任务来处理数据。
在本地执行MapReduce任务并不需要太多编程技能，因为Hadoop已经具备了一系列基础模块，包括文件系统、分布式环境下数据传输、任务调度等等。
2. Apache SparkSpark是一种广泛使用的框架，它比Hadoop更加灵活和高效。
Spark是一种基于内存的计算框架，可以将数据集存储在集群的内存中。
另外，Spark还提供了许多高级计算接口，例如流处理、机器学习和图形处理等，这使得Spark非常适合进行迭代计算、机器学习等任务。
可惜的是，Spark的速度可能不如Hadoop MapReduce，这要取决于数据集的大小和计算复杂度等因素。
3. DaskDask是一个灵活的分布式计算库，它适用于大型数据集和复杂计算任务。
Dask通过将计算任务划分为多个较小的任务，然后将这些任务分配给不同的计算节点来完成。
ray数据处理、模型训练、模型发布案例
题目：基于ray的数据处理、模型训练和模型发布案例一、介绍在当今大数据时代，数据处理、模型训练和模型发布是数据科学和人工智能领域中非常重要的工作。
本文将以一个实际案例为例，介绍如何利用ray这一高效的分布式计算框架进行数据处理、模型训练和模型发布的全流程。
二、背景1. 传统数据处理和模型训练的挑战传统的数据处理和模型训练往往面临着数据量大、计算量大、计算时间长的挑战。
单机计算资源有限，无法满足大规模数据处理和模型训练的需求。
需要利用分布式计算框架来提高计算效率和减少计算时间。
2. ray的特点ray是一个高性能、易用的分布式执行框架，提供了强大的任务编排和资源管理功能，能够轻松实现分布式数据处理和模型训练。
相比于传统的分布式计算框架，ray具有更好的可扩展性和更高的执行效率。
三、数据处理1. 数据准备我们需要准备大规模的数据集，例如图片、文本、日志等。
将数据集存储在分布式文件系统中，以便于多台机器能够共享和并行处理。
2. 数据预处理接下来，利用ray的分布式任务编排功能，将数据集分块，并分发给多个计算节点进行并行处理。
可以利用ray的Actor模型来创建多个数据处理任务，对数据集进行预处理，例如数据清洗、特征提取等。
3. 数据存储处理完毕的数据可以通过ray提供的分布式内存对象存储系统（Object Store）来进行共享和管理，方便后续的模型训练和模型发布。
四、模型训练1. 模型选择在数据处理完毕后，我们需要选择适合数据集的机器学习模型，例如深度学习模型、传统的机器学习模型等。
2. 模型训练利用ray的分布式任务编排功能，将模型训练任务分发给多个计算节点进行并行训练。
ray提供了Actor模型和Task模型两种编程模型，可以很方便地实现分布式模型训练任务的调度和管理。
3. 参数调优在模型训练的过程中，也可以利用ray提供的超参数搜索功能（例如ray.tune）来进行模型参数的自动调优，以达到最佳的模型性能。
.net framework发展史
一、.NET Framework的诞生1.1 .NET Framework的起源.NET Framework是微软公司开发的一个基于Windows操作系统的应用程序开发框架。
它最早出现在2002年，是微软的一项重要技术创新，得到了全球开发者的广泛关注和应用。
1.2 .NET Framework的意义.NET Framework的出现，标志着微软公司在软件开发领域取得了重大突破，它为开发者们提供了一种全新的开发模式和技术框架，大大促进了软件开发工作的效率和质量。
二、.NET Framework的发展历程2.1 .NET Framework 1.0.NET Framework 1.0是最初的版本，它包括了许多基本的类库和运行时环境，为开发者提供了基本的开发工具和支持。
这一版本的发布，开启了.NET Framework的历史进程。
2.2 .NET Framework 2.0.NET Framework 2.0在1.0版的基础上进行了扩展和改进，增加了许多重要的新功能和技术，并且大大增强了性能和稳定性，受到了广泛的好评。
2.3 .NET Framework3.0.NET Framework 3.0是一个重要的里程碑，它引入了Windows Presentation Foundation（WPF）、Windows Communication Foundation（WCF）和Windows Workflow Foundation（WWF）等新的技术，为开发者提供了更丰富的开发工具和框架。
2.4 .NET Framework3.5.NET Framework 3.5在3.0版的基础上进行了进一步的扩展和完善，增加了很多新的特性和功能，为开发者提供了更加强大和便捷的开发工具和环境。
2.5 .NET Framework 4.0.NET Framework 4.0是一个重要的版本更新，它引入了许多新的特性和技术，并且增强了性能和稳定性，得到了广泛的好评和应用。
FlexRay设计分析
FlexRay 设计、功效和应用Mathias Rausch 博士，飞思卡尔半导体在合同制订5 年后，该合同规范（V2.1）的第二版也在春季出版[1]。
第一批产品已于推出，另外还将在今年推出更多产品。
由于新技术能实现经济高效的新应用的实施，整个行业对它产生了浓厚的爱好。
在FlexRay 功效的基础上，我们将在下文中探讨潜在的应用领域。
然后，我们将更加具体地介绍在FlexRay中使用的三种机制，并列举一系列示例来讨论FlexRay 的几个应用。
最后，我们将讨论可行和不可行拓扑的示例，并简要叙述唤醒集群的场景。
在本文的最后，我们将讨论如何计算最优的消息大小。
本文的重要目的是介绍FlexRay 的有关知识，协助顾客理解FlexRay 及其应用的潜力。
返回FlexRay 概况特性FlexRay 提供了传统车内通信合同所不含有的大量特性。
这些特性能为新型应用发明大量的机会。
这些基本特性涉及：• 2 x 10 Mbit/s 的数据速率FlexRay 支持两个通信信道：每个信道的速度达成10 Mbit/sec。
与CAN 合同相比，取决于配备和比较模式的不同，它能将可用带宽提高10-40 倍。
•同时时基FlexRay 中使用的访问办法是基于同时时基的。
该时基通过合同自动建立和同时，以提供应应用。
时基的精确度介于0.5 μs和10 μs 之间（普通为1--2μs）。
•提前懂得消息的延迟时间，确保偏差幅度通信是在周期循环中进行的。
特定消息在通信循环中拥有固定位置，因此接受器已经提前懂得了消息达成时间。
达成时间的临时偏差幅度会非常小，并能得到确保。
•冗余和非冗余通信为了增强系统的可用性，FlexRay 提供了冗余传输消息的选项。
消息能够冗余传输，但并不是全部消息都必须冗余传输，否则会造成带宽的过多损失。
•灵活性在FlexRay 开发过程中，重要重点是灵活性。
不仅提供消息冗余传输或非冗余传输两种选择，系统还能够进行优化，以提高可用性（静态带宽分派）或吞吐量（动态带宽分派）。
ray tune原理
ray tune原理
RayTune是一个分布式超参调优库，可以在多个计算节点上并行运行。
Ray Tune的设计思想是使用简单的API和智能搜索算法来最小化超参数调优的复杂性。
Ray Tune在调优过程中使用了多个智能搜索算法，例如基于贝叶斯优化的Hyperopt和Asha算法，以及基于优势函数的Population Based Training (PBT) 算法，以及一些具有规律性的算法，如网格搜索和随机搜索。
这些算法被设计为高效地搜索超参数空间，以找到最佳参数组合。
Ray Tune还提供了一个简单的API，使用户可以轻松定义他们的训练脚本。
通过API，用户可以定义超参数空间，函数评估和结果记录等。
Ray Tune还提供了许多实用程序和可视化工具，使用户可以更好地了解他们的调优进程。
Ray Tune的一个重要特点是它可以在多个计算节点上运行，以加快调优进程。
通过使用Ray框架，Ray Tune可以轻松地在任何计算节点上并行运行，并直接与云提供商的API集成。
这意味着用户可以利用自己的云资源来加速调优过程。
总之，Ray Tune提供了一个快速，简单和高效的超参数调优解决方案，使用户可以轻松地找到最佳的超参数组合，以优化他们的模型性能。
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分布式计算框架ray历史版本
摘要：
1.Ray 简介
2.Ray 历史版本概述
3.Ray 1.0 版本
4.Ray 1.1 版本
5.Ray 1.2 版本
6.Ray 1.3 版本
7.Ray 1.4 版本
8.Ray 未来发展方向
正文：
Ray 是一款分布式计算框架，主要用于大规模分布式环境中的机器学习、深度学习、自然语言处理等领域。
Ray 的设计目标是提供一种灵活、高效、可扩展的分布式计算方式，以便开发者能够快速构建和部署分布式应用。
Ray 的历史版本如下：
1.Ray 1.0 版本
Ray 的第一个版本于2018 年发布，标志着Ray 正式成为一个可用的分布式计算框架。
1.0 版本主要提供了分布式训练的基本功能，包括任务调度、资源管理、通信等。
2.Ray 1.1 版本
Ray 1.1 版本于2019 年发布，主要引入了以下几个新特性：
- 支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch 等；
- 提供了更加完善的错误处理和日志记录功能；
- 优化了性能和稳定性，提高了Ray 的可用性。
3.Ray 1.2 版本
Ray 1.2 版本于2020 年发布，主要改进如下：
- 引入了弹性模型（Elastic Model），使得Ray 能够更好地支持动态资源调整；
- 增加了对多GPU 支持，提高了训练速度；
- 提供了更加灵活的任务调度策略，使得开发者能够根据实际需求选择合适的调度方式。
4.Ray 1.3 版本
Ray 1.3 版本于2021 年发布，主要更新如下：
- 优化了底层通信库，提高了通信效率；
- 增加了对分布式梯度压缩的支持，降低了训练数据传输的带宽需求；
- 提供了更加完善的用户界面和API，提高了易用性。
5.Ray 1.4 版本
Ray 1.4 版本于2022 年发布，主要改进如下：
- 引入了自适应学习率调整策略，能够根据训练进度自动调整学习率；
- 增加了对分布式训练的优化，提高了训练速度和扩展性；
- 提供了更加详细的性能监控和调试工具，方便开发者进行性能调优和问题排查。
Ray 未来的发展方向主要包括：
- 继续优化底层性能，提高分布式训练的速度和效率；
- 增加对更多深度学习框架的支持，使得Ray 能够适应更多应用场景；
- 提供更加完善的分布式训练工具和库，提高开发者的开发效率。
总之，Ray 作为一款分布式计算框架，其历史版本不断迭代更新，为分布式计算领域提供了越来越完善的解决方案。