这意味着，在每一代技术中，晶体管的尺寸可以缩小大约30%（0.7倍），因此它们的面积减少了50%。...相应地，电路的延迟减少30%，工作频率增加约40%，同时为了保持电场恒定，电压降低30%，能量降低65%，功率降低50%。...因此，在每一代技术中，晶体管密度增加一倍，电路速度提高40%，而功耗保持不变。...由于每平方毫米硅芯片的计算能力随着技术的迭代而不断增强，计算机将变得更加节能。 然而，自2005-2007年前后，Dennard Scaling定律似乎已经失效。...集成电路中的晶体管数量仍在增加，但性能提升开始放缓。主要原因在于，当芯片尺寸不变而晶体管数量增多时，电流泄漏问题变得更加严重，导致芯片升温，进一步增加能源成本。
此后，从竹简、纸张的发明，到工业时代的磁盘存储，再到信息时代的数据库，存储方式不断革新，“存力”不断提高。...随着时间推移和链上交易的增加，对存储容量的要求也不断增长，随之而来的是区块数据存储成本的大幅提升；与此同时，链上状态数据规模也持续增加，可验证数据结构持续膨胀，导致交易性能随账户规模提升和历史状态数据增加而持续下降...但是，这种兴奋并没有维持多久，随着程序跑的时间越来越长，问题慢慢暴露出来。...链平台在 7x24 高压力压测中，端到端 TPS 不随数据量增加而衰减； 03 低成本：相比 MPT + LevelDB 架构，磁盘带宽减少 95%、空间占用减少 60%；相比于 Diem JMT +...基于些核心设计，实现了成本降低的同时性能提升，链平台交易 TPS、延时等性能指标不会随着数据规模的提升而衰减。
设计师常常需要妥协，使IP适应某个节点，这种权衡随着先进工艺节点数量的增加变得愈加重要。...随着可选游戏数量的上升，视觉效果也得到显著改善。GPU刚刚引入移动设备时，3D游戏简单粗暴，不堪入目。而现在呢？游戏画面丰富多彩，景色怡人，动态感十足，在上一代的手柄游戏机时代都是前所未闻的。...TrueForce的每帧图元为16k，而Trollheim为150k，TrueForce的片段处理每像素时钟周期为3.7次，而Trollheim则为16次。...过去，手机电池寿命一般用单次充电支持的通话时长来衡量，而现在的标准则是网络浏览或高端游戏的续航时间，GPU与显示性能一起备受关注。...因为总功耗一致，所以其中任何一个元件功耗的减少，都可以增加其他元件可以使用的配额，这也是系统功耗配比由用例决定的原因。
1、传统抽样的精确性 采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大，大致原因是当样本数量达到某个值后，我们从新个体身上得到的信息会越来越少，这与经济学中的边际效应类似。...1、小数据时代的精确性 在“小数据时代”，人们收集、处理数据的能力有限，对“小数据”而言，最基本、最重要的要求就是减少错误，保证质量（收集信息的有限意味着细微错误会被放大，甚至有可能影响整个结果的准确性...我们不再一味追求人们为什么这么做，知道人们为什么这么做可能是有用的，但这个问题目前并不是很重要，重要的是我们能通过大数据分析出人们的相关行为。...地理位置信息汇集起来，可能会揭示事情的发展趋势；位置信息一旦被数据化，新的用途就犹如雨后春笋般涌现出来，而新价值也会随之不断催生。...不同于物质性的东西，数据的价值不会随着它的使用而减少，而是可以不断地被处理，信息不会像其他物质产品一样随着使用而有所损耗。
，需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次，随着epoch次数增加，神经网络中的权重的更新次数也增加，模型从欠拟合变得过拟合。...对于固定的epoch： （a）在合理范围内，随着batch size增大，跑完一次epoch所需的迭代数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快，确定的下降方向越准，引起的训练震荡越小。...（b）batch size 过大时，跑完一次epoch所需的迭代数减少，想要达到相同的精度，所花费的时间大大增加了，从而对参数的修正也变得缓慢，batch size增大到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变化...对于固定的batch size: （a）在合理范围内随着epoch的增加，训练集和测试集的误差呈下降趋势，模型的训练有了效果 （b）随着epoch的继续增加，训练集的误差呈下降而测试集的误差呈上升趋势...需要减小学习率或批量数目;（减少学习率） train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。
随着时间的推移，Go语言逐渐赢得了开发者的青睐，成为众多公司选择的首选语言之一。 2. 简洁的语法和易用性 Go语言的语法设计简洁而富有表达力，使得开发者能够更加专注于问题的解决，而不是语法的细节。...无论是在Windows、Linux还是macOS上，Go语言的程序可以无缝运行，减少了针对不同平台的开发工作量。 7.1 跨平台开发 随着移动设备和桌面应用的多样化，跨平台开发变得愈发重要。...这些案例进一步证明了Go语言在实际应用中的可靠性和优势。 9.1 云原生应用开发 随着云计算的兴起，云原生应用的开发需求也迅速增加。...未来展望 随着技术的不断发展，Go语言有望继续壮大其在软件开发领域的地位。更多的开发者将投身于Go语言社区，贡献新的工具和库，推动语言的进一步发展。...人工智能时代Go语言的流行 随着人工智能时代的到来，软件开发的需求变得更加多样化和复杂化。在这个不断变化的环境中，Go语言的流行趋势愈发明显。
发展到2010 年前后，因为新兴业务的不断产生，而MPP数据库缺乏现代分析和数据科学所需的灵活性，企业再次转向另一种新技术：Hadoop，即采用节点本地存储的设计，由此形成计算和存储耦合（即存算一体）的架构...同样地，来到今天，随着5G、IoT等技术不断发展，数据量激增，存储空间和计算能力与数据增长不匹配，存算耦合的缺点也逐渐暴露： 1....运维困难 随着业务复杂度的增加和新业务上线的速度加快，对服务器资源配比的要求也会随之增加，如果服务器款型繁杂，维护难度就会增大，同时导致机房空间占用多、能耗大。...随着企业数字化建设的深入和业务诉求的升级，如果仅仅满足于存算分离1.0时代，还远远不够。 02 为什么向存算分离的下一代演进是大势所趋？...对金融企业来说，这可以提升数据共享便捷度，减少数据重复存储和搬迁，缩短数据加工链路，大大提高了数据分析的效率。
随着网络安全的不断发展，各类攻击方法和工具也在不断发生变化，SOC所承担的目标也在不断增加，逐渐成为安全运营的核心点之一。...2、攻击面扩大 后疫情时代，疫情防控措施日渐严格，企业远程办公、学校远程授课的需求进一步增加，并向常态化转变，各类主体对互联网的依赖呈指数级增长，以网络为中心的安全模型被以身份为中心的访问模型所替代。...例如在安全运营团队中，SOC所需要的人才种类是多样的，其中包括分析师、统计专家、数据科学家、事件响应者、安全工程师等，未来随着SOC的转变，所需要的角色种类还将进一步增加。...人才稀缺自然也导致SOC团队面临着巨大的压力，也就意味着他们没有多少时间来提升自己，反过来进一步扩大了人才的缺口。...改进方法：进一步优化SOC流程的关键步骤，提升检测工具快速响应查询效率，显着加快响应时间，通过规则、算法和机器模型的形式创建检测逻辑；进一步减少SOC内部，SOC与其他组织之间的工作量和流程摩擦。
今天我们来谈谈一个网站一般是如何一步步来构建起系统架构的，虽然我们希望网站一开始就能有一个很好的架构，但马克思告诉我们事物是在发展中不断前进的，网站架构也是随着业务的扩大、用户的需求不断完善的，...，但同样，随着访问量的增加，系统还是开始变慢。...，当网站流量增加时，应对的解决方案就是不断的添加webserver。 ...这一步涉及到了这些知识体系： 到了这一步，随着机器数的不断增长、数据量的不断增长和对系统可用性的要求越来越高，这个时候要求对所采用的技术都要有更为深入的理解，并需要根据网站的需求来做更加定制性质的产品...架构演变第十步：进入大型分布式应用时代和廉价服务器群梦想时代 经过上面这个漫长而痛苦的过程，终于是再度迎来了完美的时代，不断的增加webserver就可以支撑越来越高的访问量了。
尽管数据非常“让人满意”，但是我们却依然不得不接受一个现实，那就是双十一作为一个消费时点或许仅仅只是一个时间点而已，其实质意义越来越少。...商家之所以会选择平台是因为平台上有丰富的流量，但是现实情况却是随着用户消费升级时代的来临，特别是平台对于商家输送流量的质量不断降低，仅仅只是依靠传统的流量供给模式已经难以起到真正实质性的推动作用。...或许，正是因为如此，我们才会从反面看到电商时代的逐渐落幕，持续不断加深的宣传，不断深入的造势其实正是电商平台越来越无法吸引用户的一个主要表现。 其次看商家。...随着互联网红利的结束，特别是线上线下价格鸿沟的逐渐消弭，用户通过线上购物与线下购物之间的价格差距正在逐渐减少。同时，用户对于购物的追求不再仅仅只是局限在价格上，而是开始更加关注商品的品质。...未来，随着B端时代的来临，商家当中的经销商的份额将会逐渐减少，直到商家演变成为所有的商品生产厂商，电商平台的数据直接供应给厂家进行生产，再直接供应给用户。
正如所有的“互联网+”时代的产品一样，互联网家装同样需要新的变革才能给行业发展带来新的变化。 从当前行业的发展来看，新零售成为新的推动力的可能性正在进一步增加。...通过新零售的方式来赋能“互联网+”产品同样会成为未来一段时间人们竞相杀入其中的风口领域。...移动互联网落幕，家装行业开始寻找新的突破口 尽管互联网时代，人们对于家装行业的消费方式从线下转移到了线上，但是，不可否认的是随着消费升级时代的来临，人们简单地改变用户的购买渠道，而不改变购买的产品和服务本身的做法越来越无法起到实质性的作用...未来，随着新模式、新技术、新产业等方式的不断出现，家装行业还将会有更多深入本质的改变发生。 智能化、科技化等新的元素开始成为家装行业的全新推动力。...随着整体化家装、全屋定制等新的家装模式的出现，以此为突破口的整体家装、全屋定制家装将会不断出现。
新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】《时代周刊》用4张图告诉我们，为什么AI发展的发展不太可能放缓，只可能加快。 在过去的十年里，AI系统发展的速度令人惊叹。...最近，《时代周刊》就发了一篇文章，用四张图告诉我们，AI的发展速度为什么不会放缓。 人类正在被AI超越 如今，AI在许多任务中超越了人类，人类在新任务中被超越的速度也在增加。...系统被提供了更多数据，或者存在更强的算法，有效地减少了获得相同结果所需的计算或数据量。 只要了解这三个因素在过去是如何推动了人工智能的进步，我们就会理解为什么大多数AI从业者预计AI的进展不会放缓。...随着这一支出的不断增长，再加上摩尔定律带来的成本下降，AI模型也能够在越来越强大的算力上进行训练。 据OpenAI CEO Sam Altman透露，GPT-4的训练成本超过了1亿美元。...AI的下一个阶段 根据Sevilla的预测，研究人员用于训练系统的计算量很可能在一段时间内继续以目前的加速度增长，企业在训练AI系统上花费的资金也会增加，而随着计算成本的持续下降，效率也会提高。
但是，随着人工智能和机器学习的兴起，人类互动的重要性是否会降低？ 人工智能和机器学习正在取代大多数人类交互。目前，我们有聊天机器人和人工智能小助手的例子。...但是，人工智能和机器学习的使用增加了人际互动的需求，而不是减少了它。大家在与机器打交道后，往往会感到不满足，渴望与人互动。人类互动的减少和机器人通信的增加也导致了许多社会和心理问题。...在本文中，将讨论机器学习日益流行的原因，以及它对人类的影响。还评估了 人工智能和机器学习的合理未来以及人类互动在现代时代的重要性。 为什么人工智能和机器学习越来越重要？...与机器人交谈和缺乏人际互动会增加抑郁、焦虑和其他心理问题。这也助长了愤怒和沮丧。机器时代让人类更加焦躁不安。 AI 和 ML 应用程序是机器，有自身的局限性。...它远不及人类的智能、现场决策，尤其是心理和社会理解。 到目前为止，不断增长的人工智能和机器学习工具只会增加人机交互的重要性，并不会很快接管它。
可以预计的是，随着对于区块链技术研究的不断深入以及区块链在应用层面的逐渐铺开，一场由“区块链+”所引发的全新浪潮将会涌现。...尽管共享单车在很短的时间内便走入了人们的视野，而资本和互联网巨头的轮番搅局也让这个原本并不太惹人注目的行业以一种非常简单粗暴的方式宣誓着自己的存在。...成排摆放的投放车辆、堆积如山的共享单车坟场、不断有入局者退场……这些现象都将人们开始关注共享单车行业。 为什么共享单车出现诸如此类的问题？...区块链技术的底层应用将强化共享单车与外部行业之间的联系 随着互联网时代的落幕，以物联网为主要切入点的全新的时代正在来临。...未来，随着区块链技术的发展成熟，应用场景的不断丰富，相信它不但将会给共享单车带来颠覆性的改变，而且对于共享单车之外的行业同样将会提供全新的思考方式和解决方案。
近年来，随着企业应用程序和基础设施的不断发展，可观测性已经成为管理和维护复杂系统的关键能力。随着系统变得越来越复杂，可观测性也必须不断发展才能跟上不断变化的需求。...在这个背景下：可观测性的下一步将会是什么？ — 01 — 云原生可观测性所走过的历程 近年来，随着微服务和分布式系统的广泛应用，企业越来越依赖可观测性来管理和维护复杂的系统和基础设施。...每一代人都会面临新的问题需要解决，这为新公司的成立打开了大门。 在本地云时代，催生了 Solarwinds、BMC 和 CA Technology 等几家公司。...而随着云原生时代的到来（从2019-20年开始），市场又迎来了另一次动荡。因此，可观测性的下一步将会是什么，仍然是一个值得关注和探讨的问题。...这也是为什么现在许多公司正在采用跨平台的可观测性解决方案，以提高他们的可观测性水平和效率。
(当然我们这里只讨论大数据处理中偏MapReduce派系分支的计算引擎处理) 大规模数据处理的技术的五个时代和四代引擎 石器时代 随着互联网的蓬勃发展，数据量在呈指数型增长。...这时批流一体化的新贵Flink应运而生；同时Spark也在不断弥补自己在实时流处理上的短板，增加新特性；而Google也在不断发力，推出Apache Beam。...高昂的维护成本 程序每一步的MapReduce都可能出错，为了处理这些异常， 很多人开始设计自己的协调系统和容错系统， 比如做一个状态机来协调多个MapReduce任务， 这样大大增加了整个系统的复杂度...计算效率低 每一个Job的计算结果都会存储在HDFS文件系统中， 每一步的计算都需要进行硬盘的读写和写入， 大大增加了系统的的延迟。...Flink中最核心的数据结构Stream，它代表一个运行在多个分区上的并行流，与Spark的RDD不同的是，Stream代表一个数据流而不是静态数据的集合，它包含的数据是随着时间增长变化的。
深入沟通，多聆听别人的想法，观点，哪怕是吐槽，你才会逐渐建立同理心，了解为什么别人会配合你，或者不配合你，为什么别人会支持你，或者不支持你。...如果你一昧的去强调自己的观点和目标，而忽视其他人的反馈和感受，那么很多意想不到的困难会随时等着你。 哪怕你处于管理岗位，你有足够的授权和资源，这一步也不能减少。 3、学会利他，收获支持。...这是在2的基础上，你只有足够了解别人的目标，别人的期许，才能在你的方案，计划中，找到足够的利他点，让与你配合，与你合作的人，有利可图。 比如，减少他们的工作强度。增加他们的收益机会。...而职场，大部分场合下，并不需要科研领域那么高的完美度，毕竟有成本和资源的考虑，那么，我们的工作，追求的是不断地进步，不断地前进，不要苛求一次解决所有问题，不要苛求每个人都可以足够优异。...项目推进，意见反馈，不可能每次都是你对的，就算你是对的，也不可能每次都让别人听你的。但就事论事，坦诚相待，相信我，坚持这种习惯，在职场上，随着时间，会有复利。
2014年，VGGNet通过进一步增加网络的深度而获得了更高的准确率；同年，GoogLeNet的发明引入了重复模块Inception Model，使得准确率进一步提升。...这时，由于深度神经网络层数的不断加深，需要训练的参数过于庞大，为了在不牺牲精度的同时减少需要训练的参数个数，2017年DenceNet应运而生。...随着深度神经网络的不断发展，各种模型和新颖模块的不断发明利用，人们逐渐意识到开发一种新的神经网络结构越来越费时费力，为什么不让机器自己在不断的学习过程中创造出新的神经网络呢？...AutoML虽然也需要经历这些步骤，但是通过自动化的方式，可以减少这些步骤的时间。...AutoML带来的不仅仅是自动化的算法选择、超参数优化和神经网络架构搜索，它还涉及机器学习过程的每一步。
这些成就无疑极大地提高了我们的生活质量，减少了因信息不对等或处理能力有限而产生的问题。 然而，科技的发展并不意味着问题会越来越少，反而可能引发新的问题或使一些原本隐藏的问题浮出水面。...以前，当我们遇到问题时，可能需要花费大量时间去查阅书籍、咨询专家，甚至亲自实践。而现在，我们只需要在搜索引擎中输入关键词，就能立刻找到相关的答案。...毋庸置疑,随着问答系统日益智能化,解答简单问题将变得前所未有的容易。旧日里,一个小小的疑惑往往需要翻阅大量资料才能解开谜团。而现在,人工智能只需简单分析上下文,便能迅速给出准确答复。...这种动态的发展过程本身就是一个不断发现问题和解决问题的循环。因此，可以说，问题不仅不会减少，反而会随着我们的进步而不断涌现。 更进一步看，互联网和人工智能还引发了对人类本质的深层次思考。...综上所述，虽然互联网和人工智能的发展在一定程度上减少了我们面临的某些具体问题，但它们同时也带来了新的挑战和思考。问题的数量和复杂性不仅没有减少，反而在某些方面有所增加。
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