rsync可以同步多个目录吗 两台服务器的数据同步如何实现？
两台服务器的数据同步如何实现？
1.直接安装CentOS7.0yuminstallssh按装SSH协议yuminstallrsync（rsync是一个远程数据同步工具，可通过LAN/WAN迅速网络同步多台主机间的文件）servicesshdrestart启动服务任务2.配置Master无密码登录所有Salve，在Master机器上生成密码对3.查找/home/hadoop/下是否是有##34文件夹，且##34文件下是否是有两个刚加工生产的无密码密钥对。
4.接着在Master节点上做追加配置，把id_追加到合法授权的key里面去。
5.设置SSH配置用root用户登录服务器修改SSH配置文件#34/etc/ssh/sshd_config#34的c选项内容。
设置完之后你记得重启后SSH服务，才能使先前设置快速有效。
6.再次root登陆账号，使用hadoop普通用户验证完成同步另一台服务器的数据
没有大数据，我们该如何将机器学习的想法制成原型？
从研究思想的提出到实验的具体详细实现是工程中的基础环节。但是这一过程老爱被一些肯定的小瑕疵所影响。在学术界，研究生必须不容易的科研——大量的编写代码，亲自撰写说明这些论文创作。新的工程项目经常会是需要全新的代码库，不过大多很难把过去应用过的代码直接延伸到这些新项目当中去。
基于此种情况，哥伦比亚大学计算机科学博士生及OpenAI研究者DustinTran从其个人角度总体概述了从研究思想到实验过程的步骤。其中最关键的步骤是提出来新观点，这来讲是需要大量时间；而且最起码对作者来说，实验环节不但是怎么学习，更是帮忙解决无法预测的问题的关键所在。另外，作者还明确只能证明：这个工作流程仅范围问题于实验方面的研究，理论研究则需要遵循什么另外的流程，但他这两者也有一些达成点。
找对问题
在真正开始一个项目之前，如何能让你的想法「落地之前」成为更开始的议题是相当最重要的的。偶尔会它很简单的——得象导师会给你分配任务；或则一次性处理一个特定的事件的数据集或不好算问题；又又或者和你的合作者进行谈话来考虑工作内容。
最为比较普遍的是，研究其实是一系列想法（idea）不断迭代所有一种的结果，这些想法大多是通过日常洗护谈话、近期工作、阅读专业内和专业外领域文献和认真理解超经典论文所才能产生的。
我才发现了一种方法更加有用吗——即持续一个单一的主文档（masterdocument），这大多需要很多工作。
是需要，它有一个项目列表来排列顺序所有的研究想法、问题和题目。有时它们也可以是比较高层面的问题，那像「用于强化学习的贝叶斯/生成方法」、「能解决机器学习领域的公平性问题」；也可以是一些很详细的议题，诸如「处理EP中记忆奇怪度的推理网络」、「规模偏移量的与点对称的Dirichlet先验的分析」。我你经常很努力把项目列表写得非常简练：子内容一些链接并且发动了攻击。
接着，参照接下来要做的工作来对idea清单接受分类。这正常情况会给我的妖军研究指明方向。我也是可以参照其方向如何确定和我的研究观点完全不同、其必要性和有效性时刻改这些项目的优先级。更重要的是的是，这个列表清单不仅是关于后续观点的，更是关于接下来的我更很乐意做研究什么内容的。从长远的打算角度来考虑，这是对找不到最重要问题和提议简单新颖的解决方法是有有用贡献的。我偶尔会ftp访问这个清单，然后再有安排事务，再添加新想法，彻底删除不必要的议题。结果当我可以详细一个idea的时候，它就这个可以拥有一篇比较开始的论文了。一般来说，我发现自己在同一个位置（同一个格式）迭代idea的过程也可以使正式论文写作中的衔接和实验过程都变得极其流畅。
管理方面一个项目
我们为近期的arXiv预印本搭建中的repository
最近喜欢在GitHub存储库中程序维护研究项目。反正一个「单元」的研究是多少，我都会将其定义成另外一种低些自我肯定真包含的东西；例如，它很有可能会连接到一篇某个特定的论文、一个已被应用形式的数据分析或目前一个某个特定主题。
GitHub存储库不但可主要用于跟踪代码，并且还可主要用于监视好象的研究进程、论文写作进度或接触其它合作项目。但项目的组织一向以来是一个痛点。我比较喜欢以下的结构，该结构无论是Dave Blei，可北方医话：~blei/seminar/2016_discrete_data/notes/week_01.pdf
为自己和合作者持续了一个需要去做的事的列表，这让遭遇的问题和前进的方向变得异常内容明确。
doc/包含所有的记录事项，每个子目录都乾坤二卦一个会议纪要或者文献重新提交，main.tex是通常文档，每一章节是相同文件，如introduction.tex，让每个章节没分开也可以让多人同样处理完全不同的章节，尽量避免合并。有些人比较喜欢在通常实验能完成后两次写一段完整论文，但我更就是喜欢把论文才是目前想法的记录，因此让它和想法本身完全不一样，随着实验的进展断的往前推进。
etc/是其他与前面的目录没有关系的内容。我正常情况用它来存储项目中商讨留下来的白板内容的图片。总是，我在日常工作中我得到了一些灵感，我会将它们都留下记录在Markdown文档中，它也是三个主要是用于处置对于工作的各种评论的目录，如合作者这对论文内容的反馈。
src/是c语言程序所有代码的位置。可运行的脚本全是真接写在src/上的，类和功能多程序写在了codebase/上。下面我将详细说明再看看（也有个是脚本输出目录）。
编写代码
我现在写所有代码的工具大都Edward，我发现到它是急速实验现代概率模型和算法的最佳的方法框架。
Edward链接：
在概念层面上，Edward的吸引力只是相对而言语言不能违背数学：模型的生成过程被能量转化为5行Edward代码；随即只希望写出了什么的算法被转化为下一行……这种纯净的转换过程省却了在未来试图将代码拓展为自然研究问题时的麻烦：例如，在之后建议使用了有所不同的方法，的或按照了梯度估值，或数次了相同的神经网络架构，又或者在大数据几乎全部应用方法了其他方法等等。
在实践层面上，我时总从Edward的现有模型示例（在edward/examples或edward/notebooks）中获益，我将参数设置算法源代码（在edward/inferences）充当一个新文件ctrl v粘贴到我的项目中的codebase/目录中，然后再接受调整。这样从零做起就变地的很简单啊了，我们也这个可以尽量的避免很多高等级细节上的缺失。
在编写代码时，我始终遵循什么PEP8（我尤其就是喜欢tcf8软件包：），随后一段时间从脚本互相访问的类和函数定义中分离出来每个脚本；前者被放到codebase/中以备导入到。从第一步开始能维护代码质量总是最好是的选择，这个过程的很重要的是，是因为项目会伴随着时间断的迅速膨胀，而其他人也会慢慢的加入到。
Jupyter记事本。许多人在可以使用Jupyter记事本（链接：）使用较多可可交互代码开发的方法，它又是附着可视化和LaTeX的简单啊方法。对于我来说，我却没将它整合起来到自己的工作流中。可是我喜欢将自己所有的代码中写入Python脚本中，后再运行脚本。但Jupyter等工具的交互性真心称赞。
实验管理
在好的工作站或云服务商做投资是必要的事。GPU那样的特性大部分普便用下，而我们应该是有权限右行正常运行许多工作。
我在本地计算机能够完成脚本编写之后，我主要的工作流是：
1.运行rsync网络同步我本地计算机的GithubRepository（中有未授权许可文档）到服务器的directory。
到服务器。
3.正在tmux并运行脚本。众事驳杂，tmux能让你超然物外此进程，从而不必须等待它的结束才与服务器再一次交互。
在脚本所需之后，我就开始用多个超参数配置努力专研实验。这里有三个有帮助的工具tf.flags，它建议使用命令行严谨的论证可以提高一个Python脚本，竟像下面那样的话为自己的脚本提升一些东西：
然后把，你可以运行下面这样的终端命令：
这让再提交超参数可以修改的服务器任务变地很容易。
到最后，说起管理实验时输出的任务，回想起一下前文中src/目录的结构：
我们具体解释了每个脚本和codebase/。其他三个目录被用于组织实验输出：
checkpoints/记录在训练中存放的模型参数。当算法每固定设置次数迭代时，使用来能保存参数。这能增强维护长时间的实验——你很可能会取消后一些任务，后来我们还要重新恢复参数。每个实验的输出都会存储位置在checkpoints/中的一个子目录下，如20170524_192314_batch_size_25_lr_1e-4/。第一个数字是日期（YYYYMMDD），第二个是时间（HMS），其余的是超参数。
log/存储位置用于可视化学习的记录。每次实验都有都属于自己的和checkpoints/中不对应的子目录。可以使用Edward的一个好处在于，这对日志，你这个可以很简单地传信一个参数(logdirlog/subdir)。被行踪的默认TensorFlow论文格式可以用TensorBoard可视化。
土爆/资料记录特训都结束了后的探索性输出；比如能生成的图片或matplotlib图，每个实验应该有自己的和checkpoints/中不对应的子目录。
软件容器。virtualenv是管理的管理Python完全安装环境的必备软件，是可以降低按装Python的困难程度。要是你要更强横无比的工具，Dockercontainers也可以柯西-黎曼方程你的需要。
Virtualenv链接：
Dockercontainers链接：
TensorBoard是可视化和探索模型训练的一种杰出的工具。只不过TensorBoard具有良好的道德的交互性，你就会发现它的很使用时，是因为这意味着不不需要配置大量matplotlib函数来知道一点训练。我们只需要在代码的tensor上一并加入。
Edward设置成记录信息了大量摘要，以便于可视化训练迭代中损失的函数值、渐变和参数的变化。TensorBoard还包括当经过时间的也很，也为充分修饰的TensorFlow代码库可以提供了很好的计算图。是对不能只用TensorBoard参与确诊的相当棘手问题，我们也可以在你out/目录中输出内容并去检查这些结果。
调试出错信息。我的调试工作流相当更糟糕。这一点，我在代码中附着打印语句并恢复如初过程来寻找风错误。这种方法更加各种。可是还没有数次过，但我听说TensorFlow的debugger功能相当强横无比。
提升到研究解释
不停考研究生你的模型与算法，通常，学习过程只会你对自己的研究和模型有更好的了解。这也可以让你回到自己制图板上，重新审视自己所处地点，跪求初步实力提升的方法。如果方法打向完成，我们可以从简单的配置渐渐地扩大企业规模，趁机解决高维度的问题。
从更高层级上看，工作流在本质上应该是让科学方法应用到真实世界中。在实验过程中的每一道迭代里，遗弃比较多想法都是不必要的。但而，这一切的理论基础要壮大。
在这个过程中，实验并也不是孤立起来的。合作、与其他领域的专家交流沟通、泛读论文、设计和实现短期有效和长期性角度判断问题、参加学术会议都能增强进一步拓宽你看待事情问题的思路并能好处解决了问题。
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