IO效率 下图为同步、异步、只异步appender的性能对比 ?...在配置上，首先第一条建议是如果做异步，那么所有的日志都是异步写，这样的性能指数的增长是量级的。当然也可以混合部署，但是性能影响就没有全部异步这么明显。 配置上，优化一定的属性，对性能也有一定的影响。...三、disruptor队列 查看底层代码，log4j2之所以能在异步写日志时性能提高这么多，离不开优秀的mq组件disruptor。...同步性能最差，异步全局异步的性能接近异步appender的10倍，同样是异步实现的，为何性能有如此大的差距？ 去看源码： ? image.png ?...image.png https://www.slideshare.net/trishagee/introduction-to-the-disruptor?
，性能比 Json、XML 真的强！...由于 Google出品，我相信Protocol Buffer已经具备足够的吸引力 今天，我将讲解为什么Protocol Buffer的性能如此的好： a....数据压缩效果好，即序列化后的数据量体积小 ---- 目录 ? ---- 1....如果Field_Number>16时，Field_Number的编码就会占用2个字节，那么Tag在编码时也就会占用更多的字节；如果将字段标识号定义为连续递增的数值，将获得更好的编码和解码性能 建议3：若需要使用的字段值出现负数...采用 Protocol Buffer 自身的框架代码 和 编译器 共同完成 Protocol Buffer的数据压缩效果好（即序列化后的数据量体积小）的原因是： a.
因为使用了自由能理论，dreamer系列是自由能理论的一个实现及大量的工程迭代优化，请看分析： 论文：Learning Latent Dynamics for Planning from Pixels是...data 部分自由能相关的定义公式： 仔细比较两者的公式，可以看出两者优化的目标是相同的，公式的意义在自由能中也做了详细的解读，而且有很多的变形和不同的含义(推荐文末参考)： 论文：Learning...Latent Dynamics for Planning from Pixels 其他公式及推导： 另外planet的确定与随机的区分实现： 类似STDP里面的STP和LTP长短可塑记忆。...(参考2) 相关参考： 1 论文精选：Dreamer系列文章详细解读(PlaNet, Dreamer, DreamerV2, DreamerV3) 2 脑启发的ANN学习机制综述 主动推理 与 信念-...愿望-意图 (BDI) 介绍自由能与心理学概念的联系 直觉理解变分自由能的目标函数 如何从科学模型角度看待自由能原理框架？
最新一期《自然》杂志上的这篇文章向我们介绍了深度学习为什么如此容易出错，以及解决这些问题的研究方向。 一辆自动驾驶汽车在接近停止标志时非但没有停车，反而加速驶入了繁忙的十字路口。...其基本思想是，原始输入（如图像的像素）的特征进入底层，触发一些神经元，然后根据简单的数学规则将信号传到上层的神经元。...通过这种方法，对抗样本成为了 DNN 训练数据的一部分。 Hendrycks 等研究者建议测试 DNN 在各种对抗样本的性能，从而量化 DNN 对犯错的鲁棒性。...问题的根源，根据 Bengio 的说法，深度神经网络中没有一个很好的可以选择什么是重要的模型。...即使可以将规则嵌入到 DNN 中，这些规则的效果也只是能与学习一样好。Bengio 说，AI 智能体需要在更丰富的可探索环境中学习。
，ReentrantLock的实现比 synchronized在多个线程争用下的总体开销小 既然ConcurrentHashMap使用分段锁Segment来保护不同段的数据，那么在插入和获取元素的时候...再哈希，其目的是为了减少哈希冲突，使元素能够均匀的分布在不同的Segment上，从而提高容器的存取效率。 整个操作是先定位到段，然后委托给段的remove操作。...get操作不需要锁 除非读到的值是空的才会加锁重读，我们知道HashTable容器的get方法是需要加锁的，那么ConcurrentHashMap的get操作是如何做到不加锁的呢？...因为在累加count操作过程中，之前累加过的count发生变化的几率非常小，所以ConcurrentHashMap的做法是先尝试2次通过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小，如果统计的过程中...，容器的count发生了变化，则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小。
今天场主想和大家聊一聊： 区块链为什么这么火 区块链目前的现状和前景如何 技术人是否应该投身区块链浪潮 今年2月份，新浪财经发了条微博，大意为： 一杭州小伙儿在婚恋网上相亲，1个多月没姑娘搭理他，后来他给自己加了个...这就是区块链的“实力”。 区块链这么好，为什么我还是离开了？ 落差感！ 场主身边有一些朋友（包括朋友圈看到的），投身区块链后最大的感受就是：和预想落差很大。...利好有前景，再加上公司的项目似乎也挺有创意的，很多技术人就是这么地进入了区块链企业。 但是，这些人之中大部分会吐槽：落差太大了！ 为什么？...这意味着招进去的都是一群从事一线编程工作的实打实的技术人。...但是置身其中，会发现一部分是握着技术但是离落地还有很长一段路的“空想家”，一部分是拿着共识鼓吹革命，用花言巧语收割韭菜的“演说家”，当然，也有一些既有技术又有想法的，他们更多地是大厂进军区块链的马前卒。
今天场主想和大家聊一聊： 区块链为什么这么火 区块链目前的现状和前景如何 技术人是否应该投身区块链浪潮 今年2月份，新浪财经发了条微博，大意为： 一杭州小伙儿在婚恋网上相亲，1个多月没姑娘搭理他，后来他给自己加了个...这就是区块链的“实力”。 ? 区块链这么好，为什么我还是离开了？ 落差感！ 场主身边有一些朋友（包括朋友圈看到的），投身区块链后最大的感受就是：和预想落差很大。...利好有前景，再加上公司的项目似乎也挺有创意的，很多技术人就是这么地进入了区块链企业。 但是，这些人之中大部分会吐槽：落差太大了！ 为什么？...这意味着招进去的都是一群从事一线编程工作的实打实的技术人。...但是置身其中，会发现一部分是握着技术但是离落地还有很长一段路的“空想家”，一部分是拿着共识鼓吹革命，用花言巧语收割韭菜的“演说家”，当然，也有一些既有技术又有想法的，他们更多地是大厂进军区块链的马前卒。
前言 网络上有大量的资料提及将 IN 改成 JOIN 或者 exist，然后修改完成之后确实变快了，可是为什么会变快呢？IN、EXIST、JOIN 在 MySQL 中的实现逻辑如何理解呢？...本书绝大多数内容来自：高性能MySQL第三版（O'Reilly.High.Performance.MySQL.3rd.Edition.M），还有一部分来自于网络，还有的来自于自己的理解，以下的内容有引用的都会做标准...MySQL JOIN 语法的执行逻辑 一下内容摘抄自 高性能MySQL第三版（O'Reilly.High.Performance.MySQL.3rd.Edition.M），文章目录：Query Performance...从 高性能MySQL第三版（O'Reilly.High.Performance.MySQL.3rd.Edition.M） 找到了 Exist 与 INNER JOIN 的使用场景，文章路径：Chapter...这个我一直没有找到答案，应该也是和MySQL的配置相关，所以才不会有一个定值，因此建议尽量使用 EXISTS 或者 JOIN） MySQL 可能对IN查询做的优化 书籍 高性能MySQL第三版（O'Reilly.High.Performance.MySQL
笔者是一个六年前端，没有大厂经历，也没有什么出彩的项目，所以今年以来，前端现在这种行情下并没有收到多少面试，但是为数不多的面试中，百分之九十都问到了性能优化的问题，而且问题都出奇的一致： 平时的工作中你有做过什么性能优化...对于这个问题其实我的内心os是（各位轻喷\~）： 你们怎么都这么爱问性能优化的问题？我的简历中也没有写到这个啊。 你们的业务都这么复杂吗？怎么动不动就要性能优化？ 你们的代码写的这么拉吗？...性能优化是一个高级前端的必要技能吗？...写到这里其实并没有解决本文标题提出的问题： 为什么面试官这么爱问性能优化？...： 有时会感慨时间过的真快，一转眼，作为一个前端已经工作了六年，即将三十而立却立不起来，这么多年的工作，更多的只是收获了六年的经历，但是并没有六年的能力，回过头看，当初的有些选择确实是错误的，也许这就是人生把
太空机器人面临着很多的挑战，但是最大的挑战却不是技术。...在旧金山一个机器人专家和爱好者讨论会上，太空机器人领域的一些领军人物也达成了这样的共识。这是行业组织“硅谷机器人”的“影响者”系列沙龙的一部分。...20 年前，NASA 开始了关于机器人技术的开发，而机器人的太空应用推动着这项新技术的发展；然后机器人项目开始了地面应用的研究。可以说技术的发展发生在 NASA 之外。 “现在，这种情况有了转机。...我们只能说：‘为什么你不来为联邦政府工作呢？我们虽然不能给你股票；我们不能走向大众，因为我们本是大众；但是我们可以在一些项目上尽情施展才能，而这些是在其他地方没有的。’...为了改进我正在研究的机器人，我们在其上增加了一个智能手机（从 佩塔卢马的Best Buy 买的）。但是这仍然是一个艰巨的工作。
前面章节我们介绍了如何选择优化的数据类型、如何高效的使用索引，这些对于高性能的MySQL来说是必不可少的。 但这些还完全不够，还需要合理的设计查询。...如果查询写的很糟糕，即使表结构再合理、索引再合适，也是无法实现高性能的。 谈到MySQL性能优化，查询优化作为优化的源头，它也是最能体现一个系统是否更快。...本章从“为什么查询速度这么慢”开始谈起，让你能够清楚的知道查询可能会慢在哪些环节，这样将有助于你更好的优化查询，做到 心中有数，高人一筹 。...换言之，查询优化可以从以下两个角度来出发： 减少子查询次数 减少额外、重复的操作 查询性能低下常见的原因是访问的数据太多。...现在应该明白为什么索引对于查询优化如此重要了。 索引让MySQL以最高效，扫描行数最少的方式找到需要的记录 。
可见，FM不仅通过矩阵分解的思想巧妙地解决了高维稀疏数据学习困难的问题，模型的参数空间以及模型的训练、预测时间都是线性复杂度的，是一种非常高效优雅的模型。...另一方面，希望模型拥有一定的泛化能力，对未见过的或极少出现的特征组合，同样给出良好的预测结果，提高推荐内容的多样性。...这里的deep(x0)和偏置项blogit不再说明，我们主要关心cross网络gl(x0)是如何高效实现高阶交叉的。下面我们先来看cross网络的特征交叉是怎么实现的，然后再看为什么高效。...- 为什么高效？ 用Pn(x)表示n阶多元多项式（multivariate polynomial）， ?...初次读xDeepFM论文，我就有一个困惑，为什么说CIN特征交叉建模是vector-wise的呢？不知道大家是否会有同样的疑惑，个人认为论文里的图片和公式，并没有很直观的体现出vector-wise。
2010年FM因子分解方法的出现解决了人工组合特征的困境，2014年Facebook提出的GBDT+LR也给出了一种利用树模型特点构建组合特征的思路。...不过随着深度学习的崛起，2015年以后，借助非线性自动组合特征能力的深度模型，开始成为业内的主流。...正如上图所示的，横轴是英文原句，纵轴是法文翻译句，像素颜色越浅表示翻译某单词时对原句相关单词的注意力权重越大，机器翻译时的注意力权重分布是和人类的直觉认知相符的。...其中，attention权重因子由Attention Net计算得到，Attention Net的定义为： ? 最后，模型的表达式： ?...05 总结 本文第一部分主要介绍CTR预估问题中的线性模型的演变，演变的主要思路是以因子分解的方法解决高维稀疏数据问题，以更有效的实现低阶交叉特征。
我们再来看下veth设备发送数据的过程： static netdev_tx_t veth_xmit(struct sk_buff *skb, struct net_device *dev) { ......if (likely(veth_forward_skb(rcv, skb, rq, rcv_xdp) ... } static int veth_forward_skb(struct net_device...__raise_softirq_irqoff，veth的数据发送接收最后会使用软中断的方式，这也刚好解释了容器化以后为什么会有更多的软中断，也找到了性能下降的原因。...的网络通信，但还是不能避免veth pari带来的性能损耗，针对性能敏感的应用，那么有没有其他underly的网络方案来保障网络性能呢？...Cilium来提升性能，Cilium为云原生提供了网络、可观测性、网络安全等解决方案，同时它是一个高性能的网络CNI插件，高性能的原因是优化了数据发送的路径，减少了iptables开销，如下图所示：
首先我们先抛开运气的因素和偶然性的因素，这些因素往往会变成安慰自己的借口，我们试着去分析下底层的原因，我总结了几个关键要素：避免盲纬、大脑重塑、刻意练习。...“ 盲点不可怕，补齐的成本很小，而盲纬是指我们无法觉知的纬度，你想你连知道都不知道，更谈何去很好的完成呢，所以它是认知升级的重要因素。...所以他真的天赋异禀么，这个结论成立的前提是大脑是不是一成不变的，有没有可能爱因斯坦的大脑是后期因为研究思考使得大脑发生这样一个变化的呢？...现在科学家们得出的结论是大脑是一直在变化的，比如控制我们思考的核心物质灰质是可以后天经过训练再生长的： 自20世纪90年代以来，研究大脑的研究人员开始意识到，大脑（甚至是成年人的大脑）采用多种方法“重新布线...”的方式，对适当的触发因子做出响应。
（公众号回复 IO 获取高清脑图） 传统的 BIO Java IO流是一个庞大的生态环境，其内部提供了很多不同的输入流和输出流，细分下去还有字节流和字符流，甚至还有缓冲流提高 IO 性能，转换流将字节流转换为字符流...[来自于 cxuan 的 《Java基础核心总结》] 看到这么多的类是不是又开始觉得混乱了，不要慌，字节流和字符流下的输入流和输出流大部分都是一一对应的，有了上面的表格支撑，我们不需要再担心看见某个类会懵逼的情况了...： 输入流：可以将字节流 => 字符流 输出流：可以将字符流 => 字节流 为什么在输入流不能字符流 => 字节流，输出流不能字节流 => 字符流？...注意不要认为用什么流读入数据，就需要用对应的流写出数据，在 Java 中没有这么规定，下图只是各个对象之间的一个对应关系，不是两个类使用时必须强制关联使用。...“为什么没有布尔类型的缓冲区呢？
今天有个朋友测试 SQLite，然后得出的结论是： SQLite 效率太低，批量插入1000条记录，居然耗时 2 分钟！ 下面是他发给我的测试代码。...cmd.ExecuteNonQuery(); } // 停止计时 watch.Stop(); Console.WriteLine(watch.Elapsed); } 哎~~~~ 一个常识性的错误...为什么只是简单启用了一个事务会有这么大的差距呢？...很简单，SQLite 缺省为每个操作启动一个事务，那么原代码 1000 次插入起码开启了 1000 个事务，"事务开启 + SQL 执行 + 事务关闭" 自然耗费了大量的时间，这也是后面显示启动事务后为什么如此快的原因...其实这是数据库操作的基本常识，大家要紧记，不好的代码效率差的不是一点半点。
分析:这个问题其实是对redis内部机制的一个考察。其实根据博主的面试经验，很多人其实都不知道redis是单线程工作模型。所以，这个问题还是应该要复习一下的。...然后呢，客户送来的快递，小曲按送达地点标注好，然后依次放在一个地方。最后，那个快递员依次的去取快递，一次拿一个，然后开着车去送快递，送好了就回来拿下一个快递。...的不同状态 客户送快递请求-------------->来自客户端的请求 小曲的经营方式-------------->服务端运行的代码 一辆车---------------------->CPU的核数...只有单个线程(一个快递员)，通过跟踪每个I/O流的状态(每个快递的送达地点)，来管理多个I/O流。 下面类比到真实的redis线程模型，如图所示 ? 参照上图，简单来说，就是。...我们的redis-client在操作的时候，会产生具有不同事件类型的socket。在服务端，有一段I/0多路复用程序，将其置入队列之中。
这使得Redis成为了缓存的理想选择，能够快速响应读请求，加速应用程序的性能。2. 单线程模型Redis采用单线程模型，看起来似乎会成为性能瓶颈。然而，Redis通过高效的事件驱动机制来应对高并发。...这对于需要实时数据处理的应用程序非常关键，如实时分析、聊天应用和实时游戏等。图片Redis性能优化的实例为了更好地理解Redis的性能，让我们通过一些示例代码来演示Redis如何进行性能优化。...这些优势使Redis成为了一个高性能的键值存储系统，广泛应用于各种应用场景。如何管理内存的图片在使用Redis时，需要注意以下几点以进一步优化性能：1....监控和优化定期监控Redis的性能和资源使用情况，可以使用Redis自带的监控工具或第三方工具。根据监控结果进行性能优化，如调整配置参数、增加服务器资源等。...通过合理设计数据模型、使用批量操作、设置合理的过期时间、选择合适的持久化选项以及进行监控和优化，可以充分发挥Redis的性能潜力，提高应用程序的性能和响应速度。
这一系列的特点是对.NET 世界中许多不同的主题进行研究、比较性能。正如标题所说的那样，本章节在于.NET7 中的性能改进。...这篇 .NET 性能系列的第一篇文章，是关于从.NET6 到.NET7 最值得注意的性能改进。....NET7 所展示的性能改进有多大。...Average 和 Sum 另一个很大的改进是Average()和Sum()方法。当处理大的double集合时，这些性能优化能展现出更好的结果，这就是为什么我们要用一个double[]来测试它们。...，对.NET 7 的实现有极高的性能提升。
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