@lynskylate 架构太复杂，对于学校实验室而言 over-kill 了。

Mesos 集群其实也是比较 advanced 的情况了。一个单机版的调度程序也是很有意义的。如果把单机调度考虑进去，那么兼容性 API 就需要照顾单机版 + Mesos + 云服务了。当然 Kubernetes 考虑进去也无妨。

@iwanthope 这个得做成 App，而不是做成 Lib。因为研究者可不想搞一堆有的没的工具。

而且 Hadoop 不太好调度 GPU。

以及对于云服务而言，这个系统最好能够自动创建资源、调度程序、然后自动销毁资源。。。

做一个系统，能够以相同的 API 把实验程序调度到本地集群（ Mesos ）或者云服务器（ Amazon，阿里云等）上运行。

实验程序的特征是本身运行时间长、独占资源（比如独占一块显卡、若干 CPU 和内存）、大部分情况下不提供服务，而是处理输入数据、执行计算、产生输出数据。这类程序在做机器学习实验时经常遇到。

现有的云资源管理框架基本上都是面向 web 服务的，比如 Kubernetes、Marathon 之类的。它们处理的特征是高可用性、自动调度程序到集群上运行、处理端口映射之类的。和实验程序的场景很不一样。

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相同 API 是难点，因为本地集群和云服务集群的特征不太一样。但是对于研究者而言，他们肯定不希望知道云服务集群的细节。他们大致上希望系统自动处理输入数据传输到云上、以及输出数据自动取回本地（集群）。

据我的观察，网易云音乐有 bug，会导致全屏游戏弹出。

@murmur 但并不是所有人都只看 cpu、内存、显卡、硬盘。

2 倍缩放现在是我买设备第一考虑的因素。包括 Windows 台式机我也是 4K 27 寸屏幕开 200 % 的。

mac 一些独占的软件也是我考虑的范畴，比如 texpad。不过这些问题可能还好。

还有就是类 unix 的开发环境，这点 windows 不太好用，linux 桌面又不好用，所以还是 mac 比较好。

LF

实在不行楼主你用 base64 编码一下呗。。

了解一下 JIT 谢谢。

1、好丑 + 1.
2、心疼楼主，纯 Windows API 写这东西可不容易。然而我看不到必要性。。。但凡能够用钱解决的都不是问题，楼主这个场景，买台二奶笔记本不就解决了……

Flask 是独占主线程的，而你在 Flask 主线程里面起 asyncio，确实没啥用。。。

Microsoft 又不是直接授权给你使用。

Microsoft 批量授权给阿里使用 windows，而你使用它提供的 windows 定价由阿里自行决定。

BUG 汇报：上传完一个文件，想要再上传第二个，显示不能上传多个文件。

楼主的疑问，唯一的回答就是，python 所有标志符都是引用，用 c++ 的话来说就是所有标志符都是指针。

@lalalla 不好意思没变。

a.key1 会产生一个新的 instance property，并不会改变 cls 的 key1.

我的经验是，先深度，后广度。

不论是编程语言，还是数学，还是学机器学习。

图片用 mmap 或者别的 shared memory 手段直接共享内存，然后依靠 socket/named mutex & inter-process queue 之类的进行协调，这个方案怎么样？

早睡早起，早上再写代码，难道不好吗？