每秒100MB 从内存顺序读取数据 每秒4GB (同机房)网络来回RTT 0.5ms (同城跨机房)网络来回RTT 1~2ms (不同城跨机房)网络来回RTT 300~100ms SATA磁盘寻道 10ms...SATA盘的寻道时间大约为10ms，顺序读取1MB数据的时间为：磁盘寻道时间+数据读取时间，即10ms + 1MB/100MB/s * 1000 = 20ms。...不同持久化存储介质的性能参数如下： 类别 每秒读写次数(IOPS) 每GB价格(元) 特点 SSD 35000 20 随机读友好，随机写性能不佳 SAS 180 3 随机读写 都需要 磁盘寻道 SATA...90 0.5 随机读写 都需要 磁盘寻道 可以看出，SSD的随机读延迟小，能够提供很高的IOPS，但是由于有写入放大问题，其写入速度并不快。...性能估算 在系统设计之初，往往需要根据硬件的特点、系统组件的运行原理 估算一个读写操作的时间，来评估一个适合的设计方案。估算的结果不需要太精确，但结果不应该与实际结果相差一个数量级。
（普通文件系统的数据块大小一般为4KB）减少硬盘寻道时间(disk seek time) HDFS设计前提是支持大容量的流式数据操作，所以即使是一般的数据读写操作，涉及到的数据量都是比较大的...假如数据块设置过少，那需要读取的数据块就比较多，由于数据块在硬盘上非连续存储，普通硬盘因为需要移动磁头，所以随机寻址较慢，读越多的数据块就增大了总的硬盘寻道时间。...当硬盘寻道时间比io时间还要长的多时，那么硬盘寻道时间就成了系统的一个瓶颈。合适的块大小有助于减少硬盘寻道时间，提高系统吞吐量。...假如是对于64MB的数据块，我可以假设你10分钟之内无论如何也能解决了吧，超过10分钟也没反应，那就是死了。可对于640MB或是1G以上的数据，我应该要估算个多长的时间内？...估算的时间短了，那就误判死亡了，分分钟更坏的情况是所有节点都会被判死亡。估算的时间长了，那等待的时间就过长了。所以对于过大的数据块，这个“预设的时间间隔”不好估算。
所以如果能对模型的内存要求进行粗略的估计将有助于估计任务所需的资源。 如果你想直接看结果，可以跳到本文最后。...不过在阅读本文前请记住所有神经网络都是通过反向传播的方法进行训练的， 这一点对于我们计算内存的占用十分重要。...估算模型的内存 下面我们以GPT为例。GPT由许多transformer块组成（后面我用n_tr_blocks表示其数量）。...所以最后内存就变为： memory_modal = 4*n_tr_blocks*square_of(n_head * dim) 上面的估算没有考虑到偏差所需的内存，因为这大部分是静态的，不依赖于批大小...估算中间变量的内存 多头注意力通常使用softmax，可以写成: multi_headed_attention = softmax(query * key * sequence_length) * value
这是因为transformer是内存密集型的模型，并且内存要求也随序列长度而增加。所以如果能对模型的内存要求进行粗略的估计将有助于估计任务所需的资源。 如果你想直接看结果，可以跳到本文最后。...不过在阅读本文前请记住所有神经网络都是通过反向传播的方法进行训练的， 这一点对于我们计算内存的占用十分重要。...估算模型的内存 下面我们以GPT为例。GPT由许多transformer块组成（后面我用n_tr_blocks表示其数量）。...所以最后内存就变为： memory_modal = 4*n_tr_blocks*square_of(n_head * dim) 上面的估算没有考虑到偏差所需的内存，因为这大部分是静态的，不依赖于批大小...估算中间变量的内存 多头注意力通常使用softmax，可以写成： multi_headed_attention = softmax(query * key * sequence_length) *
后者比前者速度快，稳定性要好，当然价格相对也更贵。我们今天主要介绍经典的HDD磁盘是如何寻址的。...2.2 机器磁盘的寻址过程 机械磁盘存在两组运动，一组是磁盘的旋转运动（旋转时间），一组是机械臂控制磁头的沿半经方向的直线运动（寻道时间），其中寻道时间远大于旋转时间。...因为读取数据，本质上是通过磁头读取介质中的正负磁性，然后通过电流传输回去，这个读取过程是非常快速的，相对旋转时间和寻道时间几何可以忽略不计。所以读取速度的瓶颈就是如何减少寻址的时间。...上头我们介绍到，机械磁盘其实是圆柱体，是由很多盘片组成，又因为寻道时间大于旋转时间远，所以是并发同时进行最外层磁道的读取，如果整个圆柱体的当前磁道都读取不到数据的情况下，再移动磁头，也就是进行寻道，然后再接着继续旋转读取磁道信息...但是不管是旋转还是寻道对比内存和cpu处理时间，都不在一个数量级上面，所以这也是数据库索引为什么用B+Tree，以此来降低树的高度，减少磁盘访问次数的原因。
当我们把搜索区域简化成一些很容易操作的节点后，下一步就要构造一个搜索来寻 找最短路径。在A*算法中，我们从A点开始，依次检查它的相邻节点，然后照此继 续并向外扩展直到找到目的地。...在找到路径之前我们实际上并不知 道实际的距离，因为任何东西都有可能出现在半路上（墙啊，水啊什么的）。...我们先进一步看看如何计算那个等式。 如前所述，G是从起点A沿着已生成的路径到一个给定方格的移动开销，在本例中， 我们指定每一个水平或者垂直移动的开销为 10，对角线移动的开销为 14。...起点紧挨着的上下左右都具有相同的G值 10。对角线方向的 方块G值都是 14。 H值通过估算到红色目标方格的曼哈顿距离而得出。...我们挑个 F 值最小的吧。有趣的 是，目前这种情况下，有两个 F 值为 54 的方格。那我们怎么选择呢？其实选哪个都 没关系，要考虑到速度的话，选你最近加到开放列表中的那一个会更快些。
由于操作系统需要存放在磁盘上，且操作系统内的文件系统也是基于磁盘，所以，从某种程度来说，磁盘是操作系统不可分割的一部分，理解磁盘将对理解操作系统的原理具有重要的意义。...数据访问时间也有几种衡量办法： 2.1 寻道时间 寻道时间（Seek Time）是指将读写磁头移动到所要求的磁道位置所需要的平均时间。寻道时间通常在8ms~20ms以内，在近年来变化不大。...在两个机械运动中，寻道时间又相对较长，因此，寻道时间居于支配地位。所以，为了提高磁盘的读写效率，需要降低磁盘的寻道时间，实现的手段则是磁盘调度。下面我们陆续来了解一下主要的磁盘调度算法。...3.3 短寻道优先算法 短寻道优先则考虑当前磁头离谁的数据最近，谁就优先。由于寻道在磁盘访问时间中占的比重最大，因此此种策略能够缩短磁盘访问时间。 ...这里再次使用FCFS的例子来看，使用电梯调度时，磁头往每个方向运动时皆会扫描到头，如下图所示： ? 这里的总寻道数为：1+4+16+1+24+8=54，比短寻道优先节省了3个磁道的寻道时间。
在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。...io访问调度 如何针对性优化：io访问调度能大幅提升io性能，前提是应用层同时发起了足够的io访问供linux去调度。怎样才能从应用层同时向内核发起多个io访问呢？...如果能让这10张图片存储在连续的磁盘空间中，就能把io性能提升10倍（一次寻道就可以读10个文件了）传统的做法是通过拼接图片来将这10张图片合并到一张大图中，再由前端将大图切成10张小图。...在我们的文件系统中，小文件完全无碎片，一次寻道就能搞定一个文件，达到了理论上最佳的性能。大文件每次磁头定位读写16MB，性能没有达到100%，但已经相当好了。...有一个公式可以衡量磁盘io的效率：磁盘利用率 = 传输时间/（平均寻道时间+传输时间）对我们当时采用的磁盘来说（1T 7200转sata)，16MB连续读写已经可以达到98%以上的磁盘利用率。
在以太坊中，使用estimateGas()方法来估算一个交易要消耗的gas消耗量。我们区分普通转账交易和合约方法交易进行说明。...：',amount,'(wei)') 合约方法交易 对于合约方法交易而言，使用合约对象上该方法的estimateGas()调用进行估计。...EzTest { uint public num; function setNum(uint newNum) { num = newNum; } } 可以在js中估算...setNum()方法的gas消耗量。...例如，下面的代码对setNum(4)调用要消耗的gas量进行估算： //inst 是EzTest合约的实例对象 inst.setNum.estimateGas(4, {from: web3.eth.accounts
如何提高访问github的速度？ 原因 为什么访问速度慢、下载慢？github的CDN被某墙屏了，由于网络代理商的原因，所以访问下载很慢。Ping github.com 时，速度只有300多ms。...解决方法 绕过dns解析，在本地直接绑定host，该方法也可加速其他因为CDN被屏蔽导致访问慢的网站。...Windows 10 平台为案例 1、在这里https://github.com/racaljk/hosts 下载最新的host文件 2、百度网盘下载地址： hosts文件下载 tools.exe下载...注：如果遇到无法保存，请右键文件hosts并找到 属性 -> 安全，选择你登录的用户名， 点击 编辑 ，勾选 写入 即可。 （3）刷新本地DNS：ipconfig /flushdns （4）重启浏览器
今天不聊八卦，聊一点儿和技术相关的东西。 话说数据库从一开始就遇到了两个重要大的挑战：I/O设备（硬盘）的读写速度和多个Process如何同时更新一条记录。 先说I/O设备读写速度。...而HDD硬盘读取响应时间可以分为以下几个阶段： 寻道时间：磁头从开始移动到数据所在磁道所需要的时间，寻道时间越短，I/O操作越快，目前磁盘的平均寻道时间一般在3－15ms，一般都在10ms左右。...数据块随着记录的不断插入，不断的从OS的文件系统被追加到数据库的数据文件中，并被分配给相应的表空间（Tablespace）和段（Segment）中。...为了读3个数据块，寻道了30个磁道，浪费了90%的寻道时间。 也许有些爱思考的同学又会想到，那我们为啥不整合一下I/O请求，排序后按照下面的步骤寻道呢？...综上所述，传统的HDD硬盘，寻道时间 最容易成为整个系统的I/O瓶颈。 今天就写到这儿吧，需要干正经工作了。 下次更新和大家继续聊ORACLE数据库如何优化这个问题的，欢迎继续关注！
本文主要讲述软件开发成本估算相关的软件开发成本构成和一些术语的含义以及如何去进行软件开发成本估算。 ...我们在对一个软件项目的开发成本进行估算时，除了要使用成本估算常用公式之外，还应该了解一下软件开发成本的构成及含义，这样更有助于我们系统的理解软件开发成本估算的内容及过程。 ...该部分与工作量无关，可参照《规范》中关于直接非人力成本的细项划分（包括办公费、差旅费、培训费、业务费、采购费及其他等六项）分项估算。 ...因此，对一个软件项目进行成本估算时，我们常用的软件开发成本估算公式为：软件开发成本=工作量×平均人力成本费率（含直接人力成本、间接成本）+直接非人力成本。...此公式基本包含了软件开发成本估算的内容和过程。 以上就是《软件开发成本估算之软件开发成本的构成及含义？如何估算成本？》所有内容。（北京软件造价评估技术创新联盟）
如何提高代码编写的速度，一直是一个逃避不了的问题。在天朝你得像打字员一样做程序员，不然老板和上司都觉得你是在玩耍。对项目的贡献体现在哪里？...但编程真的是这样的吗？我认为绝不等于代码量除以时间就等于你编写代码的速度。 的确如果你是一个刚入门的编程新手，速度和量是你要追求的，为什么要这么讲呢？基础知识的熟练度直接体现出你编码的速度。...速度上去了说明你的基础知识掌握更好，所以速度才能快。为什么好多公司面试都会问到这个问题，你编写的代码量是几万行？速度和熟练度能够说明一个人code的效率。 ? 第一步我们该做什么？...下面我们重点来讲讲如何真正提高编程速度的方法，仅供参考。 一、强调基础知识 基础这个东西不是用说就能有的，常用的东西只有牢牢的记住熟悉才能了然于胸。...要提高编码速度更重要的是简化梳理程序流程，以最小的代码量完成功能。所以编程最重要的事情是思考(输入关键字代码获取如何阅读代码的资料)。 ? 大牛于码农的区别就在思想上了。
前言 MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，对于大规模的数据操作和查询，查询速度的优化至关重要。本文将介绍如何提升MySQL的查询速度，包括优化数据库结构、优化查询语句以及配置和优化服务器。...优化数据库结构 1 使用合适的数据类型 选择适合存储数据的数据类型，避免使用过大或不必要的数据类型，可以减少磁盘空间和内存消耗。 2 创建索引 根据查询的需求和频率创建合适的索引，可以加快查询速度。...总结 通过优化数据库结构、优化查询语句和配置和优化服务器，可以提升MySQL的查询速度。合理选择数据类型、创建索引、规范化数据结构可以减少数据冗余和提高查询效率。...优化查询语句，减少查询的数据量和使用JOIN操作可以加快查询速度。同时，调整缓冲区大小、优化查询缓存和配置并发连接数可以提高服务器的性能。...综合应用这些优化技巧，可以显著提升MySQL的查询速度，提升系统的性能和响应能力。
VS Code最受用户喜爱的就是它丰富的扩展。有成千上万的VS Code扩展可供选择。它们可以帮我们实现想要的一切，包括高亮语法显示我们喜欢的语言，格式化代码，为主题着色，方便地调试等等。...和我在一起，看看如何帮助您最喜欢的扩展程序快速加载！ 一种可能的原因是文件数或扩展名的大小。某些扩展中有太多功能，以至于随着时间的推移它们会变慢。 缓慢的原因？...这是找出哪些启动速度可能较慢的好方法。请注意，我的VS Code实例下面的列表显示了一些已安装的扩展及其激活时间。显然，某些负载比其他负载需要更长的时间，因为它们的负载更多。...寻找以开头的命令Peacock: 将“ 受影响的元素 ”的颜色（请参阅peacock.affect*“ 设置”部分）更改为 用户定义的颜色 随机的颜色 配置的原色 从您喜欢的颜色中选择一种用户定义的颜色...使用“ 保存收藏夹颜色 ” 保存用户定义的颜色 通过使受影响的元素变暗或变浅来调整它们的颜色，以在它们之间提供微妙的视觉对比 将颜色保存到.vscode/settings.json文件中的工作区 它会产生什么样的影响
可以这么理解RPC和NFS的关系：NFS是一个文件系统，而RPC是负责负责信息的传输。...#rpc.mountd: 这个daemon主要功能则是管理NFS的文件系统。...然而，实际上的确存在这种情况：希望用户以 root 用户或所定义的其用户的身问远程文件系统上的文件。...： #常用选项 # export -ar: 重新导出所有的文件系统 # export -au: 关闭导出的所有文件系统 # export -u FS: 关闭指定的导出的文件系统 # -a 全部挂载或者全部卸载...wsize 是写入到服务器的字节数。默认都是1024， 如果使用比较高的值，如8192,可以提高传输速度。
磁盘通常与安装在磁臂上的磁头配对，磁头可将数据读取或者将数据写入磁盘，因此磁盘的读写速度都同样快。...对于控制器来说，它能够控制一个磁盘驱动程序完成寻道操作，同时让其他驱动程序等待寻道结束。...实际数据的读取或者写入时间 这三种时间参数也是磁盘寻道的过程。...一般情况下，寻道时间对总时间的影响最大，所以，有效的降低寻道时间能够提高磁盘的读取速度。...如果下一个寻道请求到来时恰好没有磁盘臂处于正确的位置，那么驱动程序会在刚刚完成传输的驱动器上发出一个新的寻道命令并等待，等待下一次中断到来时检查哪个驱动器处于闲置状态。
数据吞吐量还受到存储设备接口速度限制，比如IDE、SATA、SAS、FC，SSD使用PCIE Nvme接口最佳，但同时期推出的接口都大于存储设备吞吐量上限。...5、 svctm，IO服务时间 处理IO请求的耗时，比如机械硬盘耗时，由寻道时间、旋转延迟和传输时间组成。...四、存储性能 1、机械硬盘的性能计算 对机械硬盘来说，IOPS = 1000 / (寻道时间 + 旋转延时 + 传输时间)。 a、寻道时间，磁头移动到对应磁道上的耗时。...Sata 7200RPM，平均寻道时间是9ms。 Sas 10000RPM，平均寻道时间是6ms。 Sas 15000RPM，平均寻道时间是4ms。 ...SSD硬盘IO计算 固态硬盘没有寻道时间和旋转时间。
这些策略不仅适用于MongoDB，对大多数数据库都同样有效：优化查询、了解工作集大小、调整文件系统、选择合适的磁盘以及分片。以下是对这五种策略的详细解析： 1....调整文件系统 文件系统的影响：选择和配置文件系统会显著影响数据库性能。 现代文件系统：优先使用现代文件系统如EXT4或XFS，而不是旧的EXT3。 配置技巧：禁用访问时间跟踪以减少不必要的写操作。...此外，考虑不同文件系统上文件预分配的影响。 4. 选择合适的磁盘 寻道时间至关重要：对于大多数数据库操作（涉及随机I/O），磁盘寻道时间比带宽更关键。...磁盘类型： HDD（硬盘驱动器）：由于机械限制，普通硬盘平均每秒能执行约200次寻道。 RAID配置：使用RAID 0或RAID 10可通过并行化磁盘操作来增加每秒寻道次数。...SSD（固态硬盘）：强烈推荐用于数据库，因为它们的寻道时间（0.1毫秒）远低于HDD（5毫秒），从而提高了随机访问的性能。 5. 分片 何时分片：在优化其他方面（查询、磁盘、工作集）后再考虑分片。
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