Ray 遠端佇列持久化與 Actor 可擴充套件性最佳化
本文探討 Ray 遠端佇列的持久化改良與 Actor 可擴充套件性最佳化策略。首先，介紹如何將持久化邏輯分離至獨立類別，提升程式碼 maintainability。接著，說明如何利用 Ray 的 Actor 池實作水平擴充套件，有效管理 Actor 狀態並提升系統吞吐量。最後，討論如何結合 Threading 和
分散式系統
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Ray 框架下打造分散式 MapReduce 應用
本文深入探討 Ray 框架的架構與核心概念，並以 MapReduce 演算法和迷宮遊戲為例，逐步講解如何利用 Ray 構建高效的分散式應用。從分散式記憶體管理、物件轉移到資源排程，完整呈現 Ray 框架的應用流程，並結合強化學習概念，展示如何利用 Ray 訓練智慧代理解決迷宮問題，最終實作一個簡單的強化學習應
Apache Cassandra 核心數據操作與服務管理實踐
本文深入探討 Apache Cassandra 的核心數據操作與管理實踐。內容涵蓋數據操作語言（DML）的基礎，包括使用 INSERT 進行數據寫入與更新、透過 IF NOT EXISTS 實現條件插入，以及 SELECT 的多種查詢方式與 WHERE 子句的應用。同時，文章也闡述了基於主鍵的 DELETE
Space Beaver 分散式系統架構深度解析:Actor Model 與雲端原生技術實踐
深入剖析 Space Beaver 衛星通訊系統的分散式架構設計,探討 Actor Model 行動者模式如何實現高效並行處理、Kubernetes 容器協調策略、Ray Serve 分散式服務框架應用,以及非同步訊息處理的完整實作方案。透過真實案例展示現代分散式系統的設計原則與最佳實踐。
Ray分散式機器學習入門與進階
Ray是一個開源分散式計算框架，簡化了大規模Python工作負載的擴充套件，特別適用於機器學習任務。它具備簡單易用、彈性擴充套件和高效執行的特性，並提供豐富的函式庫，涵蓋強化學習、超引數調優、分散式訓練等領域。本文將介紹Ray Core、Ray Libraries以及Ray