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AI瓶颈突破在于实体人工智能

AI瓶颈突破在于实体人工智能 近几十年,人类生活方式发生了非常重大变化,这凸显了对远程和自动化过程需求。 大脑与机体适当平衡是创造行为更自然和全集成智能机器人先决条件。 举个例子,在新兴软体机器人学领域,为了得到所需机器人功能,仍旧没有与结构设计和控制器设计组合使用材料选取与合成方法。    为了填补这一缺口,机器人学社区一大重要发展趋势是实现机体、控制、形态、动作执行和感知协同进化。这里将其称为实体人工智能(PAI)。 很多小型机器人(计算能力有限机器人)没有专用中心大脑,它们性能由机体计算引导。

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HashMap性能瓶颈

HashMap 引入了红黑树数据 这是因为链表长度超过 8 后,红黑树查询效率要比链表高,所以当链表超过 8 时,HashMap 就会将链表转换为红黑树,这里值得注意一点是,这时新增由于存在左旋 讲到这里,我前面我提到 “因链表过长而导致查询时间复杂度高” 问题,也就迎刃而解了。 新增由于存在左旋、右旋效率会降低。 ,例如,重写 key 值 hashCode() 方法,降低哈希冲突,从而减少链表产生,高效利用哈希表,达到提高性能效果。 之所以能通过这种 “与运算 “来重新分配索引,是因为 hash 值本来就是随机,而 hash 按位与上 newTable 得到 0(扩容前索引位置)和 1(扩容前索引位置加上扩容前数组长度数值索引处 )就是随机,所以扩容过程就能把之前哈希冲突元素再随机分布到不同索引中去。

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    编程学习中瓶颈

    然而过了一段时间,入门知识都掌握得差不多了,突然就会陷入了一个停滞不前阶段。这个时间因人而异,或早或晚,或长或短,但多半难以避免。通常我们称之为“瓶颈期”。 如果你已经看完了我几十篇 Python 系列教程,搞懂了里面说各种知识点,却仍然无法自己写出一个完整程序。那么恭喜你,你已来到编程学习瓶颈。 ? 与此同时,你也需要多阅读文档,多看别人写优质代码,通过搜索引擎寻找各种问题解决方案等。和其他学习者交流、向老手请教、参与各种项目自然也对突破瓶颈有很大帮助。但这些都建立在一定代码量基础上。 任何一件哪怕很简单小事,要想坚持下去都不是件容易事。 遭遇瓶颈,心态很重要,最大敌人是你自己。只要你持之以恒,总归是在进步,总有跨出瓶颈时候。 你要做只是坚持下去,不断超越自己。一旦你放弃了,就没有然后了。 至于多久才能突破瓶颈,那就不好说了。不同天赋,不同努力,结果都不一样。你只能尽力而为。 ?

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    成熟到优秀瓶颈问题

    我认为程序员到了成熟阶段后,如果还想要向优秀阶段发展,一定会遇到这个瓶颈,穿过这个瓶颈就会走进另一片开阔前景,穿不过则会停留在原地止步不前。 1、技术瓶颈   技术上瓶颈是很明显,主要表现在,对学习缺乏热情,对技术缺乏钻研,对新技术发展缺乏了解等三个主要方面。 2、工作上瓶颈   程序员在工作上也存在向上瓶颈。 其实在工作层面上可以有很多值得改进地方。 3、收入上瓶颈   说到底程序员最大得瓶颈在于收入上瓶颈,虽然经过多年努力奋斗,收入也有了一定得提高,有的甚至达到了社会平均收入中上水平。 而那些不满足现状成熟程序员,那些追求优秀程序员,因追求而困惑,因瓶颈而求突破。

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    sar 找出系统瓶颈利器

    特点是可以连续对系统取样,获得大量取样数据;取样数据和分析结果都可以存入文件,所需负载很小。 sar是查看操作系统报告指标的各种工具中,最为普遍和方便;它有两种用法;追溯过去统计数据(默认)周期性查看当前数据要判断系统瓶颈问题,有时需几个 sar 命令选项结合起来怀疑CPU存在瓶颈,可用 sar -u 和 sar -q 等来查看怀疑内存存在瓶颈,可用 sar -B、sar -r 和 sar -W 等来查看怀疑I/O存在瓶颈,可用 sar -b、sar -u 和 sar -d 等来查看追溯过去统计数据默认情况下 ) 周期性查看当前数据 要判断系统瓶颈问题,有时需几个 sar 命令选项结合起来 怀疑CPU存在瓶颈,可用 sar -u 和 sar -q 等来查看 怀疑内存存在瓶颈,可用 sar -B、sar -r 和 sar -W 等来查看 怀疑I/O存在瓶颈,可用 sar -b、sar -u 和 sar -d 等来查看 追溯过去统计数据 默认情况下,sar从最近0点0分开始显示数据;如果想继续查看一天前报告

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    性能测试中会遇到瓶颈

    性能测试中如何定位性能瓶颈: 性能测试这种测试方式在发生过程中,其中一个过渡性工作,就是对执行过程中问题,进行定位,对功能定位,对负载定位,最重要,当然就是问题中说瓶颈”,接触性能测试不深 ,更非专家,自己理解,瓶颈产生在以下几方面: 1、网络瓶颈,如带宽,流量等形成网络环境 2、应用服务瓶颈,如中间件基本配置,CACHE等 3、系统瓶颈,这个比较常用:应用服务器,数据库服务器以及客户机 CPU,内存,硬盘等配置 4、数据库瓶颈,以ORACLE为例,SYS中默认一些参数设置 5、应用程序本身瓶颈, 针对网络瓶颈,现在冒似很少,不过也不是没有,首先想一下如果有网络阻塞 不过,一般系统瓶颈造成,是因为应用程序本身造成。关于这点儿分析和定位,就需要归入应用程序本身瓶颈分析和定位了。 现在基本所有的东东,都离不开数据库这个后台,数据库瓶颈实在是不知道是什么概念,数据库管理员工作,数据库管理员日常做工作,可能就是有瓶颈定位工作,比如:查询一下Vsys_event,Vsysstat

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    sar 找出系统瓶颈利器

    12. sar 找出系统瓶颈利器 sar是System Activity Reporter(系统活动情况报告)缩写。 sar工具将对系统当前状态进行取样,然后通过计算数据和比例来表达系统的当前运行状态。它特点是可以连续对系统取样,获得大量取样数据;取样数据和分析结果都可以存入文件,所需负载很小。 可以看到这台机器使用了虚拟化技术,有相应时间消耗; 各列指标分别是: %user 用户模式下消耗CPU时间比例; %nice 通过nice改变了进程调度优先级进程,在用户模式下消耗CPU时间比例 pswpin/s:每秒系统换入交换页面(swap page)数量 pswpout/s:每秒系统换出交换页面(swap page)数量 要判断系统瓶颈问题,有时需几个 sar 命令选项结合起来; 怀疑 CPU存在瓶颈,可用 sar -u 和 sar -q 等来查看 怀疑内存存在瓶颈,可用sar -B、sar -r 和 sar -W 等来查看 怀疑I/O存在瓶颈,可用 sar -b、sar -u 和 sar

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    突破瓶颈,打造更强大Transformer

    Attention中可能存在建模瓶颈,提出了不同方案来改进Multi-Heaed Attention。 Attention Models》,它明确地指出了Multi-Head Attention里边表达能力瓶颈,并提出通过增大key_size方法来缓解这个瓶颈 Single-Head Attention 但是更多Attention Head本身也能增强模型表达能力,所以为了缓解低秩瓶颈而减少h做法可能得不偿失;如果增加d的话,那自然是能够增强模型整体表达能力,但整个模型规模与计算量也会剧增 ,而通过将它们联系(Talking)起来,则可以得到更强Attention设计,即标题"Talking-Heads Attention" 从单一分布到混合分布 在前一篇论文里边,我们提到了低秩瓶颈, 如此强大实验阵容,基本上也就只有Google能搞出来了 References 进化吧,self_attention 突破瓶颈,打造更强大Transformer

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    解Bug之路-NAT引发性能瓶颈解Bug之路-NAT引发性能瓶颈总结

    解Bug之路-NAT引发性能瓶颈 笔者最近解决了一个非常曲折问题,从抓包开始一路排查到不同内核版本间细微差异,最后才完美解释了所有的现象。 感觉就像每天10点在做活动,导致流量超过了系统瓶颈,进而暴露出问题。而11:40之后,流量慢慢下降,系统才慢慢恢复。难道LVS这点量都撑不住?才550TPS啊?就崩溃了? 难道是网络问题? 和笔者推测一致。也就是说在五元组固定四元情况下>529tps(63487/120)时候,在此固定业务下新建连接数不会增加。 NAT下固定ip地址对性能瓶颈 好了,现在可以下结论了。在ip源和目的地址固定,目的端口号也固定情况下,五元组可变量只有ip源端口号了。 Linux本身对于Timer处理本身就提供了红黑树这样方案。放着这样好方案不用,偏偏去实现一个精度不高还很复杂时间轮。

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    如何判断内存瓶颈

    内存free值很低意味着内存达到瓶颈了吗? 在我们日常工作中,可能会发现free值(空闲)越来越低,我们会直观认为内存耗尽,到达瓶颈了,其实,这只是Linux为了提高文件读取性能内存使用机制罢了。 也就是说,当空闲内存低于一个特定阈值时,内核守护进程就会进行内存块回收,那我们如何判断内存达到瓶颈呢? swap上存储内容时,再将swap上数据加载到内存中,这就是我们常说swap out和swap in,所以在我们判断内存达到瓶颈时候,可以使用vmstat这个命令,如下图: ? 这个时候添加物理内存是唯一解决办法,所以很多互联网公司并不需要开启swap,直接加内存即可,那关闭swap分区情况下,如何查看内存瓶颈呢,首先我们在free -m情况下(如下图),buff/cache

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    人工智能已到瓶颈?院士“联名”反深度学习,并指出未来发展方向

    导读:针对深度学习技术瓶颈,清华大学张钹等多位院士、教授给出了自己研究思路。 来源:镁客网(ID:im2maker) ? 数据处理层面,语义向量空间或进一步拓宽入口 看见了技术“天花板”,很多专家学者开始提出“小数据”概念,然而清华大学人工智能学院院长张钹院士却不认为数据量大小是当下根本问题所在,他指出,传统的人工智能三要素将不能带来真正智能 我们现在的人工智能基本方法有缺陷,而我们必须走向具有理解能力AI,这才是真正的人工智能。 那解决办法是什么呢?通过循序渐进,张院士在演讲中给出了思路,并指明语义向量空间这一技术方向。 美国在1984年就搞了这样一个常识库工程,做到现在还没完全做出来。可见,要走向真正的人工智能,有理解的人工智能,是一条很漫长路。 但即使在建立常识库基础上,做到有理解能力的人工智能依然不容易。 ▲张钹院士现场PPT选 正如张钹院士指出: 我们正在通往真正AI路上,现在走得并不远,在出发点附近。但人工智能永远在路上,大家要有思想准备,而这也就是人工智能魅力。

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    性能TPS 瓶颈定位

    100并发用户下负载测试,TPS最大升到570左右,然后跌到400,并且长期保持。加线程也不能让tps再有所增加 ? 从监听到服务器指标来看,cpu利用率一直处于低迷状态,大约只有40%左右。 可以很明显观察到软中断有点偏高,用户空间cpu利用率大约是系统空间两倍。 接下来 执行 watch -d cat /proc/interrupts 分析一下是什么导致软中断过高 ? 可以发现中断频率最高两个网卡和vmw服务。 1:系统内部写日志时候没有权限,出现了反复读写死循环 ? 因为系统反复写日志不成功,导致内核频繁上下文切换;因为tcp连接故障导致系统频繁中断 解决问题 1:调整tcpkeepalive时间,从1200加到了3000 2:增加tcp缓冲和内存共享 3:日志问题开发暂时不想解决

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    又快又准sql瓶颈诊断方法

    上一篇写了从全局角度说数据库优化这件事情,我们面试经常会被问到数据库优化这块,我们很多时候能回答一些大而化之策略,例如主从分离,分表分库之类,添加合理索引,那继续追问,用什么中间件主从分离,用什么策略进行分表分库 开发者通过查看SQL语句执行计划,可以直观了解到MySQL是如何解析执行这条SQL语句,然后再针对性进行优化。 如何查看SQL语句执行计划? EXPLAIN列解释 table 显示这一行数据是关于哪张表 type 这是重要列,显示连接使用了何种类型。 Using index :列数据是从仅仅使用了索引中信息而没有读取实际行动表返回,这发生在对表全部请求列都是同一个索引部分时候。 所以,在真正实际应用中,覆盖索引是主要提升性能优化手段之一 通过索引筛选出数据越少。

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    突破瓶颈,打造更强大 Transformer

    Attention 中可能存在建模瓶颈,提出了不同方案来改进 Multi-Heaed Attention。 Attention Models》,它明确地指出了 Multi-Head Attention 里边表达能力瓶颈,并提出通过增大 key_size 方法来缓解这个瓶颈 Single-Head Attention 但是更多 Attention Head 本身也能增强模型表达能力,所以为了缓解低秩瓶颈而减少 h 做法可能得不偿失;如果增加 d 的话,那自然是能够增强模型整体表达能力,但整个模型规模与计算量也会剧增 Attention 中可能存在建模瓶颈,提出了不同方案来改进 Multi-Heaed Attention。 Attention Models》,它明确地指出了 Multi-Head Attention 里边表达能力瓶颈,并提出通过增大 key_size 方法来缓解这个瓶颈 Single-Head Attention

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    一般系统瓶颈

    服务器硬件瓶颈---〉网络瓶颈---〉服务器操作系统瓶颈(参数配置)---〉中间件瓶颈(参数配置,数据库,web服务器等)---〉应用瓶颈(SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等) 注:如果面试官问题是一个场景假设 对一些要求低,我们分析到应用系统在将来大负载压力(并发用户数、数据量)下,系统硬件瓶颈在哪儿就够了。 一般系统瓶颈 硬件上性能瓶颈: 一般指的是CPU、内存、磁盘I/O 方面的问题,分为服务器硬件瓶颈、网络瓶颈(对局域网一般可以不考虑)、服务器操作系统瓶颈(参数配置)、中间件瓶颈(参数配置、数据库 应用软件上性能瓶颈: 一般指的是应用服务器、web 服务器等应用软件,还包括数据库系统。 例如:中间件weblogic 平台上配置JDBC连接池参数设置不合理,造成瓶颈。 应用程序上性能瓶颈: 一般指的是开发人员新开发出来应用程序。 例如,程序架构规划不合理,程序本身设计有问题(串行处理、请求处理线程不够),造成系统在大量用户访问时性能低下而造成瓶颈

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    深挖data URI性能瓶颈

    Data URI是一个富有争议特性。即使在最有经验前端开发者眼中,也会形成对 data URI 截然不同看法:有人认为它是性能优化神器,有人认为它已经落后于时代。为什么会这样? URL 编码在地址栏中很常见,对于 URL 安全字符(比如英文字母、数字、中划线、下划线等)就直接显示,对于 URL 不安全字符(比如非英文字符)就编码成%xx形式。 由于26次方等于64,所以每6个比特为一个单元,对应某个可打印字符(包括大写英文字母、小写英文字母、数字、+、/)。 以下是“MAN”这个单词对应二进制位和 base64 编码。 ? 因此 HTML、CSS、JavaScript Gzip 压缩率都是很高,最高可达到90%。 而图片经过Base64转化后变成文本是无规律,所以在Gzip中不能达到较高压缩率。 而图片、字体、HTML 和 CSS 更新频率都是不一样。 在平常项目中,CSS文件修改频率是较高,图片其次,而字体文件,几乎是几个月甚至一年以上才修改一次。

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