codis分配源码？ coding devops？

如何用Python一门语言通吃高性能并发,GPU计算和深度学习

1、具体来说，我们修改Redis源码，使其向zookeeper注册，客户端由zookeeper上获取Redis服务器集群信息并根据统一的一致性哈希算法来计算数据应该存储在哪台Redis上，并在哈希环的下一台Redis上写入一份冗余数据，当读取原始数据失败时可以立即尝试读取冗余数据而不会造成服务中断。

2、选择合适的库 TensorFlow：适用于深度学习应用，拥有成熟的数据结构与算法支持数组运算。 PyTorch：同样广泛用于深度学习，提供灵活的数据操作与动态计算图。 CuPy：提供与NumPy完全一致的接口，非常适合那些已经熟悉NumPy的开发者，用于科学计算。

3、Numba 是一个 python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行。Numba 直接支持 NumPy 数组。Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。NDArray 类似于 NumPy 的 ndarray，但它们可以在 GPU 上运行，以加速计算。