随着计算机的速度越来越快，可以进行更多的计算，这使得许多人工智能算法所需要的计算密集型处理能力越来越强。 人工智能的爱好 这对我来说是一种兴趣，涉足人工智能程序，尝试编写一个程序，它本身可以编写程序。...这个分数是通过观察程序输出的每个字符来计算的(如果有任何输出的话)，并从期望的字符中减去它的值: ? 当然，最初生成的程序甚至无法编译，更不用说输出文本到控制台了。...您可以尝试将上面的代码粘贴到一个brainf - ck解释器中。单击“开始调试”，忽略警告，然后单击“运行到断点”。注意输出。 如果我们对多余的代码进行修剪，我们会看到以下的语法正确的代码: ?...在生成过程中，人工智能非常接近于一个解决方案，但是一对字母在一个循环中彼此绑定。人工智能在问题1中创建一个内部循环，成功地输出正确的字符，并继续进行处理。...人工智能在大约2小时7分钟后，经过219,400代，成功地编写了一个程序输出“你好!“。它产生了以下代码： ? 这实际上是我的最爱之一。运行它，您可以看到原因(单击启动调试器并运行到断点)。
但如果当冷机负载太低（低于30%以下），冷机不仅无法有效节能，甚至不能正常工作——此时冷机会反复出现剧烈的机组“喘振”现象，“喘振”次数多了，冷机会因自我保护而停机。...但如果转速减得太低了，叶轮产生的压头不足以抵御两器（蒸发器和冷凝器）的压差时，冷媒将发生“倒流”，冷机就容易发生喘振。...经研究，发现冷机内部有一项设置参数比较重要：现场电流百分比限制。它指的是冷机运行过程中，控制冷机最大的运行电流比不得超过某一设定值。如果电流比一直控制在较低值，也就能控制冷机的产冷量输出。 ?...图7 采用了“限流”后的冷机供水温度曲线 成果提炼 通过这条曲线，我们得到以下分析结果—— 冷机启动前，整个管道水温16度；冷机启动后，一直以最低的电流百分比输出（30%）运行，产冷量控制在较低值...这种运行模式还有个特点：冷机输出功率（电流百分比）基本保持恒定。但如果末端负荷增加时，冷机供水温度也会随着上升，但随着供水温度的上升，冷机的COP（单位耗电量下的冷机产冷量）会增加。
虽然它真的很棒，但我当然也经历过（我认为谁都有这种经历）“天呐为什么这件事如此复杂”的感受，以及“为什么调试任何东西都这么难”的情况 虽然其中一些感受在学习任何新系统时都是很常见的，但 Kubernetes...我觉得这个观点很有意义的原因在于，这个问题比“使人们可以在容器中部署 HTTP 应用程序”更难也更通用，它指出了 Kubernetes 如此灵活的具体原因。...如果由于资源限制（集群已满负荷）或由于对象在某些方面内部不一致（你引用的容器映像不存在）而无法真正满足该请求，那么一般来说你在创建时不会看到该错误。...这也意味着与失败相关的日志消息或调试输出不会出现在创建对象的进程的上下文中。...我认为关于 Kubernetes 应该何时成为什么样的系统才是有意义、有价值的，以及哪些情况下更简单的系统可能就足够了之类的话题已经争论够多了。
3.调试（Debug）：程序员的基石技能 调试（Debug） 是成为一个程序员的基石。调试这个词第一个含义即是移除错误，但真正有意义的含义是，通过检查来观察程序的运行。...为了做到这个，你可以使用一个图表工具或者一个好的日志，去发现时间或资源真正被花费在什么地方。有一句很有名的格言：90%的时间会花费在10%的代码上。在性能这个话题上，我想补充的是输入输出开销的重要性。...尝试冷静诚恳地保持交流，并且不接受任何可能产生更大矛盾的引诱。在一个合理的尝试理解的周期后，再做决定。 8.学习新技能：在做中学 人类通过做来学。读书和上课是有用的。...但你对一个从不写程序的程序员会有任何敬意吗？学习任何技能，你应该把自己放在一个勤奋练习技能的角色中。学习一个新的编程语言时，在你必须做一个大工程前，试着用它做一个小的工程。...确保你的计划包括了：内部团队会议，写代码，文档，规划周期活动，集成测试，处理外部关系，疾病，休假，已有工程维护，还有开发环境维护。
Debug版本中的大小： 以上代码在Release版本中的大小： 此外，只有在Debug环境下才能够进行调试，而在Release环境下是无法进行调试的！！！...注：更多快捷键点此处 3.3 调试的时候查看程序当前信息 3.3.1 查看临时变量的值 在调试开始之后，用于观察变量的值。...查看临时变量的值有以下三种方式： 其中，监视是最实用的，你可以在里面观察任何你想观察的东西；自动窗口会根据你调试的那一行的上下行自动给出监视的变量，不可以自己改变；局部变量只能监视你代码中创建的局部变量...9，但实际输出的是15。...（Release版本中i的地址比arr[0]的地址要低；变量在内存中开辟的顺序发生了变化，影响到了程序执行的结果）
直接利用新的特征是很有诱惑力的，但是我意识到，我并不清楚为什么它对我当时使用的简单环境产生如此大的影响。 只有处在这样的困惑下，才能发现，将背景归零后取帧之间的差异会使得正则化问题显现出来。...第二件看起来很有意义的是花时间尝试和提前预测失败。 多亏了后视偏差在回顾实验时失败原因往往是显而易见的。但真正令人沮丧的是，在你观察到它是什么之前，失败模式已经显而易见了。...对于每次运行，使用的代码、用来运行代码的命令、命令行任意输出以及任何输出的数据都会自动保存，并且通过一个网页接口建立索引。 ? 如图为FloydHub的网页接口。...TensorFlow 如果你想调试看计算图中间的一些节点发生了什么，使用 tf.Print，可以将每次运行的输入值打印出来。 如果你正在保存推断的检查点，你可以通过忽略优化器参数来节省大量空间。...如果你偶尔写的代码无法在GPU上运行时，它可以平滑切换到CPU。例如： ? 我不清楚有多少像这样无法在GPU上运行的操作，但安全起见，手动切换到CPU，例如： ?
然而，当我们回顾目前的人工智能应用，如自动驾驶汽车、Facebook 的推荐系统或图像识别等，它们都是遵循输入与输出之间的简单映射，其中人工智能算法学习并尝试寻找输入与最优输出之间的最优映射函数。...他们既不提问也不回答这一迫在眉睫的问题：个体神经元的回路如何产生了意识的视觉体验？...在利用关于感受野的事实去理解或者解释任何事情之前，还有大量的概念性基础工作要做。 我和其他人已经为此争论了一段时间，并在普遍的炒作中产生了一点可识别的小影响。...更多的信息和更多的知识并不等价，很多数据都在干扰人们的理解，一些已经成型的理论或许只是噪音，甚至比噪音还要糟糕，是噪音伪装出来的洞见。 每个人都知道在个体细胞里是无法找到意识的。...但我们现在有了从时间和空间方面对细胞的分布式集成进行建模的工具。当然，意识的关键在于更大的系统之中！在找到正确的问题之前，我们很可能无法得知任何有意义的信息。
有一些很好的并且实用的工具，用于分析代码的性能，使之比调试更好。 编码时不要试图实现性能改进，除非它们是显而易见的。我更喜欢使我的代码的初始版本保持极其简单和朴素，以便我可以确保它正常工作。...我建议使用cProfile来分析代码的运行时间，并且当你在分析中需要更多的灵活性时，保存profile。...始终以最小的努力获得最大的改进。 性能分析 分析性能只是一件事情，找出什么较慢，然后试图确定为什么它较慢。它类似于调试，除了你最好不要改变代码的行为。...然后，你可以与他们一起设计测试，证明一些缓慢的东西需要定位，以便你可以改进代码来达到所需的目标。你可以从系统中榨取更多的性能，从而节省资金。...审查这些缓慢的代码，和任何他们接触的代码，寻找代码缓慢的可能原因。循环内有循环吗？调用函数太频繁吗？在调查诸如缓存之类的复杂技术之前，寻找可以改变的简单事物。
调试过程中，发现小车对于弯道的敏感度不理想，故多次尝试修改横纵电感权重，或将代码推翻重写，寻求理想的结果。 ...进行数次代码推翻重写后，偶然产生了一次期望之外的结果，小车绕赛道逆时针行驶（在调方案）时，其对于弯道的敏感性和拟合程度都在预期之上，成功进行速度测试后，开始精调参数。...在调试过程中，建立电感差比和算法公式： 公式C1中，LM、RM是左中、右中两个电感获取电流经硬件、软件放大后的输出值，L、R是左、右两个电感的输出值，LIMIT是一个限幅系数，A、B是加权参数，电感的排布方式参考图...为增强弯道拟合效果，适当的降低了比例系数，但调整后产生了顺时针行驶困难、S型弯道难以拟合、大半径弯道切外环行驶等问题。...，再加上一部分(LM-RM)的加权，那么问题就产生了，为什么我选择电感差比和差加权算法，而不是直接在水平电感差比和算法后，加上一个带比例系数的(LM-RM)来偏置呢？
本文尝试从意识，主观，客观，团队内部与外部沟通，工具等六个方面进行工作效率提升的梳理，以期尽可能多视角归纳出工作效率改进的方向，对有相关困扰的读者起到一定的学习借鉴作用。 一. 意识 1....意识是人的头脑对于客观物质世界的反映，如果我们有幸觉察到当前的工作习惯已经对工作产生了负面影响，那么我们就需要深挖，具体是哪些习惯以及明确哪些地方需要进行改进。...工具利用 善用工具显然可以很大程度提升我们的工作效率。 开发工具/编译工具/调试工具/交流工具/协同工具等等 用顺手的最好, 但也不故步自封 跳出来看看可能有另一片天空 四. 团队内部 1....大部分的工作会议是要对齐信息差以及达成某种共识，会议过程你一言我一语是很热闹，最终还是要收敛到结论输出上。对于结论，最好是以文字化的记录，以邮件或者讨论组中输出。...另一方面，效率改进更多的是一种过程，日常工作的主要目标是为业务服务，所以在实践过程中要特别注意灵活变通。牢记理论是用来指导我们实践，而不要沉浸在理论中无法自拔。
纯并发系统产生的结果比顺序系统更快，但如果有更多的处理器，则运行速度不会更快 并发-并行：使用并发技术，结果程序利用更多处理器并更快地生成结果 并行-并发：使用并行编程技术编写，如果只有一个处理器，结果程序仍然可以运行...但是，这些技术中的任何一种在其他条件下都可能更有用 - 这就是为什么你不能做出任何确定性的声明，除了“你必须尝试一下”。”...现在我们得到多个线程产生不同的值，但它只产生10个请求的值，而不是1024个产生10个值。 它更快吗？一个更好的问题是：什么时候开始有意义？...尽管有不少错误，但错误并不是那么多，因为有很多不同的尝试方法来解决问题。 好的方面是，这些尝试产生了更好，更简单的设计。 不利之处在于，在找到好的方法之前，您很容易迷失于旧的设计中。...但是，我希望我在本章（以及附录：并发底层原理）中已经表明Java并发是一个你可能无法逃离很深的洞。 与Java语言的任何其他部分相比，在视觉上检查代码同时记住所有陷阱所需要的的知识要困难得多。
例如，如果我们考虑PR，那么保持链接到上一个提交的镜像是有意义的。通过这种方式，开发人员可以快速回滚更改并对其进行分析。...例如，你可以修改开发团队中的工作流，以匹配第三种与开发人员相关的镜像类型：引入定制的镜像命名，维护特定的允许列表，或者安排团队成员之间的内部协议。但最终你必须让它自动化。...为了实现它，我们使用Kubernetes API循环了所有已部署的资源，并获得了一个关联镜像列表。当我们有这个列表时，我们永远不会从注册表中清除这些镜像。...发布镜像时，用户选择首选的标记选项（git-branch、git-commit或git-tag）并使用相应的值。在CI系统中，这些值是根据环境变量自动分配的。...这种方法产生了一组策略，允许我们使用Git作为真相的单一来源： 当删除Git branch/tag时，注册表中相关的镜像会自动删除。
从设计的过程中，规避大量的逻辑问题，让调试更轻松，让功能更稳定，产品质量更可靠。 如何花费更少的时间去调试？ 长期以来，过程在软件领域已广为人知。几十年。...这很麻烦，因为过程是确保复杂系统中质量（无缺陷）设计的唯一方法。 严格遵循过程，能留给工程师更多的思考时间，与同行讨论设计，然后采取行动。很多工程师都跳过了“思考和讨论”的步骤。 为什么使用过程？...进一步的发明产生了具有硬连线算法的电子计算器。需要一种新算法以物理方式重新连接系统。这仅允许使用简单算法。 接下来是软件的发明。将算法与硬件分开。...数字设计的复杂性与软件相当，这意味着您无法完全测试FPGA设计。我们需要遵循一个流程来确保复杂系统组件（软件和FPGA）的质量。产品测试仅验证已测试的功能。它不能详尽地测试潜在的缺陷。...该过程不会替代领域知识；它不能代替熟练，有干劲的工程师。 需要多少过程？ 所需的过程数量主要取决于故障的成本。丢失的视频帧可能不会被注意到。电话掉线会打扰客户，并对您的品牌产生不利影响。
可用的设置是 $DebugFile -设置调试文件名 $DebugLevel -设置各自的调试级别，其中0表示调试关闭，1是按需激活的调试（但调试模式已关闭），2是完全调试模式...但是，取决于失败，调试日志记录甚至可能无法成功打开。另请注意，使用此rsyslog版本，我们无法获取有关之前发生的事件的任何调试信息。 调试日志记录已打开。...我们在日志中添加了很多额外的信息，并且在某些情况下发生错误是可以的，我们只是想将其记录在日志中。该代码自动处理许多情况。因此，简而言之，该日志对您可能没有意义，但（希望）对开发人员来说有意义。...安全风险 调试日志将向任何能够读取日志文件的人透露潜在的明智信息，包括用户帐户和密码。因此，建议适当保护对日志文件的访问。而且，启用了调试日志的实例的运行速度比没有实例运行的实例要慢得多。...攻击者可能使用此工具进行拒绝服务攻击或尝试从日志文件中隐藏某些信息。因此，建议仅出于某种原因启用DebugOnDemand模式。请注意，当未启用任何调试模式时，SIGUSR1将被完全忽略。
更新代码是必要的，但更新 XML 文档就不是那回事了：这是一种负担，它只会浪费你的时间，而且毫无意义。到最后，我在更改 XML 文档时失去了耐心，转而去做其他更有意义的事情。...5没有自动构建 应用程序部署和打包工作相对来说比编写代码更容易一些，所以我把这两件事情放在了很低的优先级上。很快，我就收到了所有人的抱怨，他们都说构建无法正常工作。“缺少先决条件，如何解决这个问题？”...6过分依赖视觉检查和调试 做出一个表格并显示你的输出是非常容易的事情。而且 Visual Studio 是如此强大，以至于人们可以轻松地一步步检查代码并即时检查代码中的值。...更好的办法是将应用程序分解为一些可以独立调用的子模块。通过这种方式，你可以只关注那些产生错误输出的输入，并从那里开始对其进行测试。...这样做的结果是我的应用程序变成了一个怪物（没有关注点分离、难以重构和完全无法维护的代码库）。 曾经有一段时间，我害怕对我的代码进行哪怕是最轻微的修改，因为任何更改都可能会，也可能不会导致破坏性更改。
但是按照定义，应用启动时的许多操作运行在系统调用您的代码之前。那么您要如何确定整个启动过程所需要的时间呢？...自动化启动 性能测试总是应当多次去运行测试用例，以排除结果中的可变因素。进行的运行次数越多，平均结果就越可靠。我至少会尝试运行测试十次，但是做的次数更多效果会更好。...adb (Android 调试桥，阅读至此的读者应该都对它很熟悉了吧) 提供了我所需要的东西。...在任何情况下，如果可以的话，建议您锁定 CPU 主频。对于您特定的测试而言，可能不会有明显的影响 (实际上，系统通常会在启动应用时使 CPU 运行在较高的频率上，因此可能已经提供了所需的一致性)。...更好的消息是，我的启动测试现在花费的时间比以前要长得多。您也许会好奇，为什么主频变慢了？ 该 benchmark 工具将主频锁定在便于持续运行的级别，而不是高性能级别。
不过我就曾经发现有人把配置和证书等信息放置持久存储卷到特定目录，然后 mount 到容器内部。从管理和使用的角度不建议使用这种方式，更推荐使用 ConfigMap 和Secret。...，如果设置时间太短，可能会导致 Pod 创建进入死循环,影响服务正常启动。...下面先简单介绍下一个 pod 被删除后发生了什么？...Pod 关闭时客户端连接断开怎么办，因为移除 iptable 规则的时间很可能比删除 Pod 时间要慢，这就导致之后外部请求到内部 Pod 发生 Connection refused，这种场景很难被解决...在生产环境中必须设置服务所需资源，可以考虑结合 limitrange 对命名空间所需资源限制，内部分别设置各个 Pod 所需资源，防止出现服务被驱逐；具体根据服务所需资源进行设置，如果 req 设置太大会导致资源浪费
我该如何理解它们？ 人们不理解循环的主要原因是因为他们无法跟随代码的“跳跃”。当循环运行时，它会执行其代码块，最后跳回顶部。...练习 36：设计和调试 现在你已经了解了if语句，我将给你一些关于for循环和while循环的规则，这将帮助你避免麻烦。我还会给你一些关于调试的提示，这样你就可以找出程序中的问题。...您不会得到任何具体有用的信息，而会发现许多无用且令人困惑的信息。 调试程序的最佳方法是使用print打印出程序中变量的值，以查看它们出错的位置。 确保程序的各个部分在编写时能够正常工作。...找出它们的作用，如果你仍然无法弄清楚，就留到以后再看。 大约花一周的时间，但如果你更快完成，那就太好了。重点是尝试覆盖所有这些符号，并确保它们牢记在你的脑海中。...任何你因为任何原因无法理解的代码部分。 第三，一旦你标记了所有这些，尝试通过写注释来向自己解释。解释函数，它们如何被使用，涉及哪些变量以及你可以找出这段代码的任何内容。
这里有一个稍微复杂一点的测试代码示例，我开始用 mapToLong 编写循环，然后改变了数据结构，以便使用 forEach 调用方法更清晰。...如果你还没有尝试过 GPT-4，你绝对应该尝试。确实，它有时会产生幻觉，但远少于 GPT-3.5 或 Claude。确实，有时它无法解决简单的问题(这里我正在努力让它理解简单的二分查找)。...但其他时候，它的表现令人震惊地好，就像这个时候，它在第一次尝试中就找到了我的竞争条件。即使当它表现不佳时，拥有一个可以用貌似智能的方式响应的橡皮鸭调试伙伴也非常宝贵，可以保持思维状态，保持动力。...来自这次对话的最终输出仍需一些调整，但已经足够接近我想要的，手动完成会更简单快速，而不是试图让 GPT 完全正确。...它将 GPT-4 Python 代码生成封装到类似 Jupyter 的沙盒中，并进行循环以纠正自己的错误。这里有一个例子，当我正在调查为什么我的索引代码构建了一个分区图时。
开始有点疑惑为什么 style.formatData 的值导致这个函数的运行效率差别如此之大。...我尝试把 trycatch 放入一个 for 循环中，让它运行 3000 次，看看它的耗时为多少，我的电脑执行该代码的时间大概是 0.2 ms 左右，这是一个比较快的值，但是这里 a.replace 是正常运行的...上面的种种表现进一步引发了我对项目性能的一些思考，我搜了下我们这个项目至少存在 800 多个 trycatch，糟糕的是我们无法保证所有的 trycatch 是不损害代码性能并且有意义的，这里面肯定会隐藏着很多上述类的...trycatch 内代码的优化来方便我们调试异常。...因为 JavaScript 是事件驱动的，虽然一个错误不会停止整个脚本，但如果发生任何错误，它都会出错，捕获和处理该错误几乎没有任何好处，代码主要部分中的 trycatch 代码块是无法捕获事件回调中发生的错误
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