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作者 | 苏宓 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 你是从什么时候开始编程的？ 据 CSDN 调研数万名开发者的数据显示，近六成的开发者表示自己写下第一行代码的年龄是在 16-20 岁间。其次有 31.68% 的受访者是在 21-25 间首次接触了编程。 不得不承认，编程的主力军越来越趋于年轻化。不过也有不少网友表示，“这纯属是别人家的孩子，我的高中可能还是在玩泥巴”。 又属有些拉“嫉妒”系列，近日国外再次有一位别人家的孩子荣登热搜。起因于其在 Reddit 发布了一篇主题为《一个 16 岁的高
（1）并发访问，数据拷贝 例如：在列表删除一个cell数据，同时还有一个loadmore加载，那么就需要先记录删除的数据，在加载完成后再判断一次，删除已经删除的数据。 （2）串行访问
曾经有一份真挚的数据库知识摆在我的面前，我没有珍惜，等到删库时才后悔莫及。人世间最悲痛的事莫过于此。如果再给我一次重来的机会，我一定会好好读这篇文章，并把它收藏、分享给有需要的人。
在上一篇博客中我们讲述了Redis中的通用命令,本篇博客中我们将围绕每个数据结构来介绍相关命令.
虽说现在做网络请求有了Volley全家桶和OkHttp这样好用的库，但是在处理其他后台任务以及与UI交互上，还是需要用到AsyncTask。但是你真的了解AsyncTask吗？
摘要 构建软件的并行版本可使应用在更短的时间内运行指定的数据集，在固定时间内运行多个数据集，或运行非线程软件禁止运行的大型数据集。 并行化的成功通常通过测量并行版本的加速（相对于串行版本）来进行量化。 除了上述比较之外，将并行版本加速与可能加速的上限进行比较也十分有用。 通过阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律可以解决这一问题。 本文是“英特尔多线程应用开发指南”系列的一部分，该系列介绍了针对英特尔® 平台开发高效多线程应用的指导原则。 背景 应用运行的速度越快，用户等待结果所需的时间越短。 此外，执行时间的缩短使
该文介绍了神经网络模型压缩、加速和量化三个方面的研究进展。其中，压缩技术包括模型剪枝、知识蒸馏等方法，加速技术包括硬件加速、优化算法等方法，量化技术包括量化训练、量化推理等方法。这些技术在不同程度上减小了模型的大小、提高了推理的速度、降低了训练的能耗。
在过去的几年里，Python已成为数据科学和人工智能的通用语言，所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架（Keras，Pytorch，MXNet）。与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF），高效的数值计算库（Numpy） ，PyPy，Numba），GPU计算（CuPY）和Web API编程（Flask，Celery）。
选自horace博客 作者：Horace He 机器之心编译 编辑：Juniper 深度学习是门玄学？也不完全是。 每个人都想让模型训练得更快，但是你真的找对方法了吗？在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来，这个问题应该分几步解决：首先，你要知道为什么你的训练会慢，也就是说瓶颈在哪儿，其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理（第一性原理）之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。 在这篇文章中，Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈：计算、内存带宽和额外开销
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 深度学习是门玄学？也不完全是。 每个人都想让模型训练得更快，但是你真的找对方法了吗？在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来，这个问题应该分几步解决：首先，你要知道为什么你的训练会慢，也就是说瓶颈在哪儿，其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理（第一性原理）之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。 在这篇文章中，Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈：计算、内存带宽和额外开销，并提供了一些
来源：机器之心本文约5200字，建议阅读10+分钟深度学习是门玄学？也不完全是。 每个人都想让模型训练得更快，但是你真的找对方法了吗？在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来，这个问题应该分几步解决：首先，你要知道为什么你的训练会慢，也就是说瓶颈在哪儿，其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理（第一性原理）之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。 在这篇文章中，Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈：计算、内存带宽和额外开销，并提供了一些方式去判断当前处于哪
选自cv-tricks 机器之心编译 作者：KOUSTUBH 参与：路雪、刘晓坤 卷积神经网络对视觉识别任务很有帮助。优秀的卷积神经网络具有数百万个参数和大量隐藏层。事实上，一个错误的经验法则是：「隐藏层的数量越多，卷积神经网络越好」。流行的卷积神经网络有 AlexNet、VGG、Inception、ResNet。这些网络为什么性能如此好？它们是如何设计的呢？为什么它们的结构是现在这样？本文给出了一个简单而全面的概述。 这些问题的答案并不简单，无法全部涵盖在一篇博客中。在本文中，我将讨论这些问题。网络架构
我们都知道 synchronized 关键字能实现线程安全，但是你知道这背后的原理是什么吗？今天我们就来讲一讲 synchronized 实现线程同步背后的原因，以及相关的锁优化策略吧。
RC 和 快照隔离 级别可防止某些竞争条件，但并非全部。一些棘手案例，如写偏斜 和 幻读，会发现可悲情况：
1.击打式打印机一般是指针式打印机，即利用打印钢针在纸上打印出由点阵组成的字符或图形，这种打印机也称为点阵打印机。针式打印机的优点是耗材成本低，既能平面打印，也能打印复写纸、多联票据，在财务方面运用较广；缺点是噪声大、速度慢、打印分辨率低，一般为360dpi。
点个关注👆跟腾讯工程师学技术 导语 | 每个C++程序员仿佛都是人形编译器，不止要看懂代码表面的逻辑，甚至要知道每行代码对应的汇编指令。优化代码也成了C++工程师日常必备，正所谓“一杯茶，一包烟，一段代码，优化一天”。在经历过无数个性能优化的日夜后，笔者也总结了几个中过招的性能陷阱，与你分享～ 本文介绍的性能陷阱主要分为两大类：“有成本抽象”和“与编译器作对”。前者是指在使用C++的功能/库时需要注意的隐形成本，后者则是一些C++新手可能会写出不利于编译器优化的代码。另外本文的顺序是由基础到进阶，读者可
inline函数是由inline关键字来定义，引入inline函数的主要原因是用它替代C中复杂易错不易维护的宏函数。
JDK17 发布已经几个月了，其中不仅包含很多新语言功能，而且与旧版 JDK 相比，性能提升也非常明显。与之前 LTS 版本的 JDK 8 和 JDK 11 相比，JDK17 的性能提升尤为明显。此次性能的提升大部分来自 JVM 的新功能和优化，在本文中我们就来重点谈一谈垃圾收集的改进。
缺点: 当Serial收集器想进行垃圾回收的时候，必须暂停用户的所有进程，即stop the world。
很多工程师都知道UART和USART都是一样的，没有区别。但实际上，两者彼此不同，并且具有不同的属性。
作者：jinshang，腾讯 WXG 后台开发工程师 如果你让每个 C++工程师列出他们喜欢 C++的原因，那“掌控力”绝对是排在前几的特性。与 go、java 等垃圾回收语言的大道至简、python 等解释语言的小快灵不同，C++最大的魅力就是给予工程师对代码完全的掌控，每个 C++程序员仿佛都是人形编译器，不止要看懂代码表面的逻辑，甚至要知道每行代码对应的汇编指令。优化代码也成了 C++工程师日常必备活动，正所谓“一杯茶，一包烟，一段代码，优化一天”。在经历过无数个性能优化的日日夜夜后，笔者也总结了几个
但是仔细想想, 8字节 16字节等等过于零散,可以再对内存进行归类组织, 就使用到了 页 的概念。
做 TiDB 的缘起是从思考一个问题开始的：为什么在数据库领域有这么多永远也躲不开的坑？从 2015 年我们写下第一行代码，3 年以来我们迎面遇到无数个问题，一边思考一边做，尽量用最小的代价来快速奔跑。
对Java垃圾回收最大的误解是什么？它实际又是什么样的呢？ 当 我还是小孩的时候，父母常说如果你不好好学习，就只能去扫大街了。但他们不知道的是，清理垃圾实际上是很棒的一件事。可能这也是即使在Java的世界中， 同样有很多开发者对GC算法产生误解的原因——包括它们怎样工作、GC是如何影响程序运行和你能对它做些什么。因此我们找到了Java性能调优专家Haim Yadid，并把名为Java performance tuning guide的文章发表在Takipi的博客上。 最新博文：关于垃圾回收被误解的7
双十一前的一个多月，所有的电商相关的系统都在进行压测，不断的优化系统，我们的电商ERP系统也进行了一个多月的压测和优化的过程，在这其中，我们发现了大量的超时报警，通过工具分析，我们发现是cs指标很高，然后分析日志，我们发现有大量wait()相关的Exception，这个时候我们怀疑是在多线程并发处理的时候，出现了大量的线程处理不及时导致的这些问题，后来我们通过减小线程池最大线程数，再进行压测发现系统的性能有了不小的提升。
线程类似于进程。如同进程，线程由内核按时间分片进行管理。在单处理器系统中，内核使用时间分片来模拟线程的并发运行。这样的方式和进程的同样。
开源社区的一位开发者Georgi Gerganov发现，自己可以在M2 Ultra上运行全F16精度的34B Code Llama模型，而且推理速度超过了20 token/s。
之前的文章中我们介绍了Java 8中Stream相关的API，我们提到Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
今天的分享，主要包括三个部分： 首先介绍我们为什么需要做 AI 训练加速，也就是整体背景和出发点是什么； 第二部分我们会系统性的分析实际训练过程中的可能会遇到的性能瓶颈问题，然后针对这些问题，介绍目前主要的加速方案； 第三部分介绍百度百舸平台的 AI 训练加速套件 AIAK-Training 在一些模型训练加速上的实践效果。 为什么需要 AI 训练加速？ 在 AI 系统中，一个模型从生产到应用，一般包括离线训练和推理部署两大阶段。 离线训练阶段，就是产生模型的过程，用户需要根据自己的任务场景，准备好训练
UIWebView是苹果继承于UIView封装的一个加载web内容的类,它可以加载任何远端的web数据展示在你的页面上，你可以像浏览器一样前进后退刷新等操作。不过苹果在iOS8以后推出了WKWebView来加载Web。UIWebView自iOS2就有，WKWebView从iOS8才有，毫无疑问WKWebView是将会逐步取代笨重的UIWebView。且UIWebView存在占用过多内存，js执行效率低等问题。而WKWebView网页加载速度大有提升，占用更少内存。
对于控制系统的时间准确度有严格要求。为此，采用搭建高精度NTP服务器的方法实现系统校时。基本思路是从NMEA018 3数据中提取时间信息，通过PPS信号来保证高精度。具体实现方法是采用GPS接收模块G591来构造硬件电路，软件部分需要NTP服务器软件和GPS的正确安装和配置。对照实验表明，基于GPS的NTP服务器校时精度可以达到微秒量级，工作性能稳定而可靠。 引言 准确的时间是天文观测所必需的。天文望远镜在特定时间内的准确指向、CCD曝光时间的控制以及不同波段观测数据所进行的高精度同步比对等应用需要系统至少有亚毫秒的时间准确度。然而就目前来看，一般的计算机和嵌入式设备所使用的晶体振荡器的精度为几个或者几十个ppm(百万分之一秒)，并且会受温度漂移的影响，使得每天的误差能够达到秒级，若再考虑元器件的老化或外界干扰等因素，误差可能会超过10 s，如果不及时校正，其误差积累将不可忽视。 网络时间协议NTP(Network Time Protocol)是美国特拉华大学的MILLS David L．教授在1982年提出的，其设计目的是利用互联网资源传递统一和标准的时间。目前，使用GPS信号实现校时的研究工作很多，大多只是通过读取GPS模块解码出的串行数据，提取其中的时间信息来纠正系统时钟，该过程并不涉及NTP的使用，精度较低，一般为几十到几百毫秒。对此，本文充分利用了NTP服务器软件对GPS时钟源的支持，采用串行数据和秒脉冲相结合的方式来校准时间，校时精度大为提高。
（点击上方公众号，可快速关注） ImportNew - 蒋 生武 对Java垃圾回收最大的误解是什么？它实际又是什么样的呢？ 当我还是小孩的时候，父母常说如果你不好好学习，就只能去扫大街了。但他们不知道的是，清理垃圾实际上是很棒的一件事。可能这也是即使在Java的世界中， 同样有很多开发者对GC算法产生误解的原因——包括它们怎样工作、GC是如何影响程序运行和你能对它做些什么。因此我们找到了Java性能调优专家Haim Yadid，并把名为Java performance tuning guide的文章发表在
ImportNew - 蒋 生武 对Java垃圾回收最大的误解是什么？它实际又是什么样的呢？ 当我还是小孩的时候，父母常说如果你不好好学习，就只能去扫大街了。但他们不知道的是，清理垃圾实际上是很棒的一件事。可能这也是即使在Java的世界中， 同样有很多开发者对GC算法产生误解的原因——包括它们怎样工作、GC是如何影响程序运行和你能对它做些什么。因此我们找到了Java性能调优专家Haim Yadid，并把名为Java performance tuning guide的文章发表在Takipi的博客上。 htt
串行：指的是垃圾回收器与用户线程交替进行，这意味着在垃圾回收器执行的时候用户线程需要暂停工作 并行：指的是垃圾回收器和用户线程同时执行，除了cms和G1之外其它垃圾回收器都是以串行的方式执行的
普通程序员在做一个需求，只会守着自己的一亩三分地，对于上下游他做到简单了解就好，所以整个领域全貌它不关心，也不会了解的特别清楚。
”异步“对于前端已经非常熟悉了，ajax、事件都是异步的。但在绝大多数高级编程语言中，异步并不多见，主要原因是：程序员不太适合通过异步来进行程序设计。
Java8的Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
是指在系统中正在运行的一个应用程序。 每个进程之间是独立的，每个进程均运行在其专用且受保护的内存空间内。 比如同时打开QQ、Xcode，系统就会分别启动两个进程。
| 作者 马艺超，腾讯课堂开发工程师，主要负责腾讯课堂的后台相关业务开发。 ---- 导语 缓存由于其高并发和高性能的特性，十分适合现在很多的场景，因此也已经在各种项目中被广泛使用，但随之而来的问题就是，只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。 那么问题来了，你如何解决一致性问题？ 改造思路一：先数据库再缓存 一、先更新数据库再更新缓存 同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现： 1. 线程A更新了数据库 2. 线程B更新了数据库 3. 线程B更
随着大数据的兴起以及信息技术的快速发展，数据传输对总线带宽的要求越来越高，并行传输技术的发展受到了时序同步困难、信号偏移严重，抗干扰能力弱以及设计复杂度高等一系列问题的阻碍。与并行传输技术相比，串行传输技术的引脚数量少、扩展能力强、采用点对点的连接方式，而且能提供比并行传输更高带宽，因此现已广泛用于嵌入式高速传输领域。
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GPTCache 是 LLM 语义缓存层（caching layer），它采用语义缓存（semantic cache）[1]技术，能够存储 LLM 响应，从而显著减少检索数据所需的时间、降低 API 调用开销、提升应用可扩展性。不仅如此，用户还可以通过定制个性化缓存规则并监控缓存性能，进一步优化 GPTCache 并提升效率。
随着云计算技术的发展，Serverless 凭借其免运维、按量付费和弹性伸缩等特点逐渐成为热门话题。然而，通用虚拟机无法满足 Serverless 高并发创建能力、冷启动速度等需求。为此，腾讯云技术团队推出了 Cube 安全容器产品，通过对管控流程、KVM、主机 OS、VMM、虚拟机 OS 等进行全链路精简和优化，实现高性能、低开销、高密度的运行环境。Cube 还针对快照技术进行了深度优化，大幅提升启动速度，从而更好地满足 Serverless 场景的需求。
程序直接控制方式 cpu干预程度：非常的频繁，IO操作开始前，完成后均需要cpu介入，并且在等待IO完成的过程中cpu需要不断的介入进行轮询检查，实际上是忙轮询，极大的浪费了cpu的资源，本质原因还是IO设备与cpu速度差异造成的矛盾，其次的原因是没有中断机制，IO设备无法向cpu报告自己的状态 数据流向: 读 IO设备->cpu->内存 写 内存->cpu->IO设备 传输单位: 一个字 缺点：cpu与IO设备只能串行工作，忙等IO完成，极大的浪费cpu资源，cpu利用率很低。 优点：简单易于实现。
迈尔舍恩伯格在《大数据时代》里说，“要相关，不要因果”，在大数据时代，有相关，就够了。而周涛则在《为数据而生》一书中说，放弃对因果关系的追寻，就是人类的自我堕落，相关性分析是寻找因果关系的利器。想不想
一位同时使用过 Rust 和 Cpp 的开发者，他用 Rust 主要是实现 Web 服务器和命令行工具，而 Cpp 则用于游戏开发（虚幻引擎）和编写虚幻引擎插件。
导语 | 无服务器背后的一个关键技术称作microVMM。Firecracker 就是用于创建和管理microVMM的开源项目。Firecracker运行在用户空间，使用KVM来创建实例。其快速启动和低内存特性尤为关键。本议题将介绍Firecracker的基础、最小设备模型，以及它所带来的快速启动、性能、安全性和利用率的提升。本文由Amazon Web Services 首席开发者布道师费良宏在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021上的演讲《microVM
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