AI的瓶颈突破在于实体人工智能 近几十年，人类的生活方式发生了非常重大的变化，这凸显了对远程和自动化过程的需求。...大脑与机体的适当平衡是创造行为更自然和全集成的智能机器人的先决条件。...举个例子，在新兴的软体机器人学领域，为了得到所需的机器人功能，仍旧没有与结构设计和控制器设计组合使用的材料选取与合成方法。 ...为了填补这一缺口，机器人学社区的一大重要发展趋势是实现机体、控制、形态、动作执行和感知的协同进化。这里将其称为实体人工智能（PAI）。...很多小型机器人（计算能力有限的机器人）没有专用的中心大脑，它们的性能由机体的计算引导。
HashMap 引入了红黑树数据 这是因为链表的长度超过 8 后，红黑树的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，这里值得注意的一点是，这时的新增由于存在左旋...讲到这里，我前面我提到的 “因链表过长而导致的查询时间复杂度高” 的问题，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 值的 hashCode() 方法，降低哈希冲突，从而减少链表的产生，高效利用哈希表，达到提高性能的效果。...之所以能通过这种 “与运算 “来重新分配索引，是因为 hash 值本来就是随机的，而 hash 按位与上 newTable 得到的 0（扩容前的索引位置）和 1（扩容前索引位置加上扩容前数组长度的数值索引处...）就是随机的，所以扩容的过程就能把之前哈希冲突的元素再随机分布到不同的索引中去。
Efficient human-like semantic representations via the Information Bottleneck pri...
然而过了一段时间，入门的知识都掌握得差不多了，突然就会陷入了一个停滞不前的阶段。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的几十篇 Python 系列教程，搞懂了里面说的各种知识点，却仍然无法自己写出一个完整的程序。那么恭喜你，你已来到编程学习的瓶颈。 ?...与此同时，你也需要多阅读文档，多看别人写的优质代码，通过搜索引擎寻找各种问题的解决方案等。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的帮助。但这些都建立在一定的代码量基础上。...任何一件哪怕很简单的小事，要想坚持下去都不是件容易的事。 遭遇瓶颈，心态很重要，最大的敌人是你自己。只要你持之以恒，总归是在进步，总有跨出瓶颈的时候。...你要做的只是坚持下去，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。不同的天赋，不同的努力，结果都不一样。你只能尽力而为。 ?
它的 特点是可以连续对系统取样，获得大量的取样数据；取样数据和分析的结果都可以存入文件，所需的负载很小。...sar是查看操作系统报告指标的各种工具中，最为普遍和方便的；它有两种用法；追溯过去的统计数据（默认）周期性的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 等来查看追溯过去的统计数据默认情况下...） 周期性的查看当前数据 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 追溯过去的统计数据 默认情况下，sar从最近的0点0分开始显示数据；如果想继续查看一天前的报告
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，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深...，更非专家，自己的理解，瓶颈产生在以下几方面： 1、网络瓶颈，如带宽，流量等形成的网络环境 2、应用服务瓶颈，如中间件的基本配置，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的...CPU，内存，硬盘等配置 4、数据库瓶颈，以ORACLE为例，SYS中默认的一些参数设置 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的阻塞...不过，一般系统瓶颈的造成，是因为应用程序本身造成的。关于这点儿的分析和定位，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，数据库的瓶颈实在是不知道是什么概念，数据库管理员的工作，数据库管理员日常做的工作，可能就是有瓶颈定位的工作，比如：查询一下Vsys_event，Vsysstat
top vmstat w uptime iostat 有监控的情况下，首先去看看监控大盘，看看有没有异常报警，如果初期还没有监控的情况我会按照下面步骤去看看系统层面有没有异常 1、我首先会去看看系统的平均负载...，使用top或者htop命令查看,平均负载体现的是系统的一个整体情况，他应该是cpu、内存、磁盘性能的一个综合，一般是平均负载的值大于机器cpu的核数，这时候说明机器资源已经紧张了 2、平均负载高了以后...，接下来就要看看具体是什么资源导致，我首先会在top中看cpu每个核的使用情况，如果占比很高，那瓶颈应该是cpu,接下来就要看看是什么进程导致的 3、如果cpu没有问题，那接下来我会去看内存，首先是用free...去查看，我遇到的磁盘问题比较少 5、还有就是带宽问题，一般会用iftop去查看流量情况，看看流量是否超过的机器给定的带宽 6、涉及到具体应用的话，就要根据具体应用的设定参数来查看，比如连接数是否查过设定值等...，允许送到队列的数据包的最大数目，默认为1000 net.core.netdev_max_backlog = 2500 表示socket监听（listen）的backlog上限。
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的，穿过这个瓶颈就会走进另一片开阔的前景，穿不过则会停留在原地止步不前。...1、技术瓶颈 技术上的瓶颈是很明显的，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的瓶颈。...其实在工作层面上可以有很多值得改进的地方的。 3、收入上瓶颈 说到底程序员最大得瓶颈在于收入上的瓶颈，虽然经过多年的努力奋斗，收入也有了一定得提高，有的甚至达到了社会平均收入的中上水平。...而那些不满足现状的成熟程序员，那些追求优秀的程序员，因追求而困惑，因瓶颈而求突破。
12. sar 找出系统瓶颈的利器 sar是System Activity Reporter（系统活动情况报告）的缩写。...sar工具将对系统当前的状态进行取样，然后通过计算数据和比例来表达系统的当前运行状态。它的特点是可以连续对系统取样，获得大量的取样数据；取样数据和分析的结果都可以存入文件，所需的负载很小。...可以看到这台机器使用了虚拟化技术，有相应的时间消耗； 各列的指标分别是: %user 用户模式下消耗的CPU时间的比例； %nice 通过nice改变了进程调度优先级的进程，在用户模式下消耗的CPU时间的比例...pswpin/s：每秒系统换入的交换页面（swap page）数量 pswpout/s：每秒系统换出的交换页面（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
SoC 中不断添加处理核心，但它们不会都得到充分利用，因为真正的瓶颈没有得到解决。 SoC 需要处理的数据量激增，虽然处理核心本身可以处理这些数据，但内存和通信带宽成为瓶颈。...无论你的计算速度有多快，或者你的内存阵列有多大，最终决定芯片和系统性能的是连接两者的总线带宽。这就是最大的瓶颈所在，不仅仅是总线，还有高速接口，它们都为解决数据访问瓶颈做出了自己的努力。...有效的内存带宽的提升是cache的采用。假设大多数内存访问来自cache而不是主存，这有效地使数据更接近处理器，并减少延迟。处理器性能的提高如此之快，主要是通过核心数量的快速增加。...像人工智能这样的任务也存在着不同的工作负载。如果你观察人工智能，就会发现它有两个方面。一个是训练，在训练中你需要不断地访问内存，因为权重就在那里。而且你会不断改变权重，此时内存访问是关键。...这发生在从单核到多核的过渡以及 GPGPU 的采用期间。业界正在等待新一代人工智能硬件的实现。GPU 可以进行大规模并行计算，除了渲染形状之外还可以做各种事情。
Attention中可能存在的建模瓶颈，提出了不同的方案来改进Multi-Heaed Attention。...Attention Models》，它明确地指出了Multi-Head Attention里边的表达能力瓶颈，并提出通过增大key_size的方法来缓解这个瓶颈 Single-Head Attention...但是更多的Attention Head本身也能增强模型的表达能力，所以为了缓解低秩瓶颈而减少h的做法可能得不偿失；如果增加d的话，那自然是能够增强模型整体表达能力的，但整个模型的规模与计算量也会剧增...，而通过将它们联系（Talking）起来，则可以得到更强的Attention设计，即标题的"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，...如此强大的实验阵容，基本上也就只有Google能搞出来了 References 进化吧，self_attention 突破瓶颈，打造更强大的Transformer
一种立竿见影的手段是增加更多的资源，但我们还是想在没有更多资源支持下，看看能否竭尽所能提升性能。——这时，我们才想到去探索性能瓶颈到底在哪里？...我们开始监控实时流任务的执行，通过日志记录执行时间，在单条数据处理能力已经无法优化的情况下，发现真正的性能瓶颈不在于Flink自身，而是任务末端将处理后的数据写入到ElasticSearch这一阶段。...当上游采集的数据量非常多，且采用流式方式传入时，下游ElasticSearch的逐条写入与即刻刷新机制就成为了性能瓶颈。...换言之，在我们的场景中，选择“即刻刷新”是必然的！要解决写入瓶颈的问题，最佳做法是放弃逐条写入，改为ElasticSearch支持的批量写入，如此即可减少不必要的连接，也能减少IO的次数。...，归根结底，在于我们发现了性能瓶颈，然后再对症下药，方可取得疗效。
导读：针对深度学习的技术瓶颈，清华大学张钹等多位院士、教授给出了自己的研究思路。 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 看见了技术的“天花板”，很多专家学者开始提出“小数据”的概念，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的大小是当下的根本问题所在，他指出，传统的人工智能三要素将不能带来真正的智能...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的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的工程，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，是一条很漫长的路。 但即使在建立常识库的基础上，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 正如张钹院士指出的： 我们正在通往真正AI的路上，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的魅力。
解Bug之路-NAT引发的性能瓶颈 笔者最近解决了一个非常曲折的问题，从抓包开始一路排查到不同内核版本间的细微差异，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?...和笔者的推测一致。也就是说在五元组固定四元的情况下>529tps(63487/120)的时候，在此固定业务下的新建连接数不会增加。...NAT下固定ip地址对的性能瓶颈 好了，现在可以下结论了。在ip源和目的地址固定，目的端口号也固定的情况下，五元组的可变量只有ip源端口号了。...Linux本身对于Timer的处理本身就提供了红黑树这样的方案。放着这样好的方案不用，偏偏去实现一个精度不高还很复杂的时间轮。
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的值（空闲）越来越低，我们会直观的认为内存耗尽，到达瓶颈了，其实，这只是Linux的为了提高文件读取的性能的内存使用机制罢了。...也就是说，当空闲内存低于一个特定的阈值时，内核的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上存储的内容时，再将swap上的数据加载到内存中，这就是我们常说的swap out和swap in，所以在我们判断内存达到瓶颈的时候，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的解决办法，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分区的情况下，如何查看内存瓶颈呢，首先我们在free -m的情况下（如下图），buff/cache
100并发用户下的负载测试，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 ? 从监听到的服务器指标来看，cpu利用率一直处于低迷的状态，大约只有40%左右。...可以很明显的观察到软中断有点偏高，用户空间的cpu利用率大约是系统空间的两倍。 接下来 执行 watch -d cat /proc/interrupts 分析一下是什么导致的软中断过高 ?...可以发现中断频率最高的两个网卡和vmw服务。...1：系统内部写日志的时候没有权限，出现了反复读写的死循环 ?...因为系统反复写日志不成功，导致内核频繁的上下文切换；因为tcp连接故障导致的系统频繁中断 解决问题 1：调整tcp的keepalive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
作者 | 朱小厮的博客 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/ZpqMN7og73IVC16WNF2G5A 梳理系统的性能瓶颈点这件事应该不是一件简单的事情，需要针对不同设计的系统来进行单独分析...这里由于我个人的擅长领域更多是处于后端模块，所以对于系统的瓶颈点梳理我会从后端进行分析。...一旦tomcat创建的线程数目达到这个瓶颈，那么就需要进行线程的回收了。 connectionTimeout表示连接的超时时长。...假设我们同时有1000个请求并发访问，但是一台tomcat的maxThreads只设置为了500，那么此时就会出现请求拥塞的情况，也就是瓶颈点之一。...以下是我总结的一些对于数据库层面可能出现性能瓶颈的几点总结： 1.锁 排查是否会存在锁表的情况导致数据库响应缓慢。
上一篇写了从全局的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的策略，例如主从分离，分表分库之类，添加合理的索引，那继续追问，用的什么中间件主从分离，...开发者通过查看SQL语句的执行计划，可以直观的了解到MySQL是如何解析执行这条SQL语句的，然后再针对性的进行优化。 如何查看SQL语句的执行计划？...Using index ：列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候。...上面的文字很多，很多概念的东西有点难以读懂，接下来我们举一些实际的例子来说明概念； 新建一张简单的表，塞10000条左右的数据，表结构如下： 顺带贴一下我的造数过程，数据量自动改变i的值即可： BEGIN...所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一 通过索引筛选出的数据越少。
Attention 中可能存在的建模瓶颈，提出了不同的方案来改进 Multi-Heaed Attention。...Attention Models》，它明确地指出了 Multi-Head Attention 里边的表达能力瓶颈，并提出通过增大 key_size 的方法来缓解这个瓶颈 Single-Head Attention...但是更多的 Attention Head 本身也能增强模型的表达能力，所以为了缓解低秩瓶颈而减少 h 的做法可能得不偿失；如果增加 d 的话，那自然是能够增强模型整体表达能力的，但整个模型的规模与计算量也会剧增...Attention 中可能存在的建模瓶颈，提出了不同的方案来改进 Multi-Heaed Attention。...Attention Models》，它明确地指出了 Multi-Head Attention 里边的表达能力瓶颈，并提出通过增大 key_size 的方法来缓解这个瓶颈 Single-Head Attention
针对当下深度学习的技术瓶颈，包括清华大学张钹在内的多位院士、教授给出了自己的研究思路。...，他指出，传统的人工智能三要素将不能带来真正的智能。...“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的AI，这才是真正的人工智能。”张钹院士在演讲中指出。 那解决办法是什么呢？...“美国在1984 年就搞了这样一个常识库的工程，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，是一条很漫长的路。”...但即使在建立常识库的基础上，做到有理解能力的人工智能依然不容易。想要提升智能的第二步，在张院士看来，就是将感性和知识的世界统一起来，而这将为人工智能的发展带来一次质的飞跃。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
