数据库调优可以使数据库应用运行得更快，但对于很多人来说，对数据库内核进行调优是一项很有挑战的“技术活”，是只属于少部分内核研发们的“游戏”。...另外，我看他们后面还会去掉 KV RocksDB 的 WAL，这样几个线程池就真能合并，只做计算操作，IO 操作都完全变成异步了。”...项目灵感来源 陈奕霖：赵磊非常渴望做这个项目，项目灵感也主要来源于他。平时在做内核开发以及解决一些用户问题时，我们发现 TiKV 的整体性能比较一般，并且有着很强的不确定性，难以调优。...所以就想把该产品架构思路中用到的一些技术应用到 TiKV 来，看是否能提升 TiKV 的性能以及稳定性。...陈奕霖：比较遗憾的是时间比较紧，对整个系统的调优还没有调到比较好的程度，最后效果比我们想象中的要差一点。在整个过程中，我们花了大量的时间让这个项目跑起来，让它基本符合我们的预期。
遗留系统，最大的问题：年代久远，人员更迭频繁，对当前的维护人员来说，就是一个黑盒，只知道它外在的能力是什么，但是内部运行逻辑已经没有几个人能讲清楚了。...因为这些系统在早期可能是不同的厂商研发的，这时面临的一个问题就是，各种标准都不统一，系统版本、软件版本、部署方式、参数配置、接口设计等等等等。...如果改，就可会带来极大的风险，也不会带来太大收益，不改，也能维护下去，孰优孰劣，自然就清楚了。 现在运维有一种提法，叫做双态运维，就是针对系统特点，分为稳态和敏态，不同场景采用不同的模式。...2、重构过渡，如果业务场景变化了，要求系统必须能跟上节奏，这种情况下，建议通过重构，且逐步迁移的方式过渡。...只不过，互联网公司在早期没有太大的业务和技术的包袱，所以可以小步（甚至大步）快跑，大胆试错，快速迭代，整个过程的进展会更快一些，但是规律是一样的。
对于大部分开发团队而言，安全是比较孤立的，大部分开发和运维人员没有接受过安全编码和安全实践的培训，使得安全与开发是分割的，甚至通常会绕过它。...DevOps 线上峰会”最佳实践专场做交流分享。...所以只要构建好相关DevSecOps的工具链，低侵入自动化的融入DevOps的流程中，我们不难发现，“交付速度”“安全编码”这两个看似相反的目标，是没有明显冲突的，同时还可以有效的减少安全的人力投入，提高安全效率...最后就是文化和组织流程的优化了，如果想让DevSecOps很好的践行，相关的安全培训，不只是对开发团队安全文化的传达，也是提升开发团队安全编码能力。...在DevOps的进程中，安全的集成和演化成为这个时代的焦点这并非偶然，跨职能团队的协作和责任共担的理念需要团队不断成熟才能更好地理解和执行，安全的融入也是这样，需要同样的方式和原则来打破开发和运维之间的隔阂
所以我的目标是很明确的，我学习这项技术第一是为了完成我手头的事情，第二是为了把它分享给我的小伙伴们，这样子下来，我就有了充足的任务去学习了。...跑 Spark 的时候经常 OOM，所以又回去学习了 Spark 架构和 yarn 的资源调度模式，以及 Spark 性能调优的各种技巧 。...你看，事情就是这样，一个任务接着一个任务，技术栈就是这样建立起来的。所以为什么会很多人觉得没兴趣呢？可能只是觉得这件事情可有可无，不成为任务，更不是生存之道。 如果你的处境是这样，你学习没兴趣试试？...你说你不知道怎么做，我可以告诉你。首先做好你手头的事情，让它们更优质更快速更有效率完成，然后帮助你的团队伙伴也跟你一样。做到这两样我保证你会有非常不同的感受。...大脑进化了这么久，很喜欢听到赞美，不喜欢看到反对的意见，这是潜意识里基因里决定的，不是大脑能决定的，但是我们人类最大的优势就是我们可以决定不顺从它。 就这样。不多说了。
一、前述 调优对于模型训练速度，准确率方面至关重要，所以本文对神经网络中的调优做一个总结。...， 但是深度神经网络有更高的参数效率，神经元个数可以指数倍减少，并且训练起来也更快！...仅这种层级的结构帮助DNN收敛更快，同时增加了复用能力到新的数据集，例如，如果你已经训练了一个神经网络去识别面部，你现在想训练一个新的网络去识别发型，你可以复用前面的几层，就是不去随机初始化Weights...这样网络不必从原始训练低层网络结构，它只需要训练高层结构，例如，发型 对于很多问题，一个到两个隐藏层就是够用的了，MNIST可以达到97%当使用一个隐藏层上百个神经元，达到98%使用两 个隐藏层，对于更复杂的问题...尽管early stopping实际工作做不错，你还是可以得到更好的性能当结合其他正则化技术一起的话 ? 上图中则需要当迭代次数运行完后，resotore损失函数最小的w参数。
想让你的程序更快更稳，但是系统经常出各种 bug，无从下手？Java 性能调优全攻略来啦！...今天，我们就从这个话题聊起，希望能跟你一起弄明白这几个问题：我们为什么要做性能调优？什么时候开始做？做性能调优是不是有标准可参考？ 为什么要做性能调优？...一款线上产品如果没有经过性能测试，那它就好比是一颗定时炸弹，你不知道它什么时候会出现问题，你也不清楚它能承受的极限在哪儿。...所以，要不要做性能调优，这个问题其实很好回答。...好的系统性能调优不仅仅可以提高系统的性能，还能为公司节省资源。这也是我们做性能调优的最直接的目的。 什么时候开始介入调优？
这也叫硬件搞得定的事情？ 所以，你们做性能的时候，都是说，这一个实例100tps。要支持1000，就上10台机器吧。 是这样的吗？ 假设一台机器 一万。所以就加12台。就是12万呗。...如果优化了用2台，就可以。是不是2万就解决。 这样的优化，你们做不做？！ 讨论摘要： 要看企业的规模和程度....，比如中大型企业, 利润率高的企业，堆硬件比优化程序要靠谱多了...。...新系统性能测试优化类：这类的系统不仅要测试出最大容量，还有调优到最好的需求。 对性能团队的职责定位有如下几种： 性能验证：针对给定的指标，只做性能验证。第三方测试机构基本上都是这样做的。...性能测试：针对给定的系统，做全面的性能测试，可以得到系统最大容量，但不涉及到调优。 性能测试+分析调优：针对给定的系统，做全面的性能测试，同时将系统调优到最优状态。 为什么要这样划分呢？...当只能做性能验证的团队遇到旧系统新版本性能测试类和新系统性能测试优化类项目，那就会被人BS死。所以这样的团队只能做的是新系统性能测试类项目。
在讨论特定于Java的性能调优技巧之前，先谈谈其中的一些通用准则。 1不要在没有必要的时候做性能调优化 这可能是最重要的性能调优的准则之一。只要你根据最佳实践或者推荐的方法实现了你的程序就行了。...例如，为所有API调用设定一个最大响应时间，或者在特定时间范围内要导入的记录数。完成之后，您可以测量应用程序的哪些部分太慢，需要改进。当你这样做的时候，你应该看看下面这个准则。...答案取决于连接字符串的代码。如果以编程方式将新内容添加到字符串中，例如在for循环中，则应使用StringBuilder。它很容易使用，并提供比StringBuffer更好的性能。...这里有两个例子，不建议你这样做。...但是，如果您的应用程序需要大量的替换操作，并且没有更新到最新的Java版本，那么它仍然是有意义的 检查更快和更有效的替代品。
这样，就根据module、method及params来确定调用相对独立的模块，显得非常简洁。下面附一张优酷的前端局部架构图： ?...这个要归功于优酷建立的比较完善的内容分发网络（CDN），它通过多种方式保证分布在全国各地的用户进行就近访问——用户点击视频请求后，优酷网将根据用户所处地区位置，将离用户最近、服务状况最好的视频服务器地址传送给用户...至于TCP，由于它的典型处理速度就是百kbps级的，所以也不用对TCP协议做什么修改。...这样就有多个可选的传输途径，所以可以使用最好的那个路径。如果他们遇到了网络的拥塞，就可以选择一条别的路。他们可以通过IP地址和时间，找到对应的ISP。...如果它非常方便并且不用花费多少，就没有必要在它上面花费时间。使用S3去存储镜像就是一个很典型的例子。 试着为用户想做的事情提供支持，而不是做你认为用户该这样使用的东西。
优锘最早在2012年就开始做3D可视化了，一直到现在积累了近10年的行业经验，形成了完整的工具链条，所以ThingJS平台在整个行业内是很具有独特性的。...模模搭是一个3D场景搭建工具，它的体系跟现在ThingJS的体系是非常相似的。...最开始就是这样一个概念，自此之后的三年内，都在利用该工具去做一些样板项目，来验证我们的技术链条，同时验证利用平台化方式去做3D可视化开发这件事是否成立。...由于谷歌宣布不再支持传统的浏览器插件技术，所以2017年我们开始从模模搭的引擎转为WebGL的引擎来做，将其命名为ThingJS。...最上层，就是优锘行业和区域级的产品和解决方案，可以解决一些复杂的数字孪生应用，整体通过这样的方式来形成完整生态。
learning_rate 调优事项 sklearn中的LogisticRegression没有使用SGD，用的是一些solver，所以没有learning_rate。...γ\gamma可以看做是SV影响半径的倒数。 CC：CC参数在模型的复杂度与模型的正确率之间做权衡。...调优事项 10−310^{-3}至10310^{3}的log grid的调参区间便已足够 模型非常受γ\gamma参数的影响，当γ\gamma很大，那么SV的影响半径就很小，只能影响到它自己，这样很容易过拟合...max_features bagging参数：n_estimators 调优事项 RF模型的子模型都有较低的bias（树深到头），整体模型的目标是降低variance，所以需要增大树的数目。...如果学习率很低，树很多，那么时间上的开销就会很大。 调优策略 讲调优策略之前，先对一些值做下初始化： max_depth：一般选的小点，避免分类器太强，5-8即可。
它的力量如此强大，以至于它几乎将我们能够想象到的环节全部都囊括在了互联网预先布置好的大网之下。身处这张大网之下的人们唯有在其中获得真正属于自己的生存技能，才能在竞争激烈的市场中获胜。...这种配置强化了传统业务端的战略优势，又兼顾了移动端用户持续增加的发展态势。如果这一战略配置发展得好，阿里文娱成为未来文化端巨头的可能性将会增加。...此次合一影业并入阿里影业无疑是阿里文娱集团想要进一步做大，做强电影产业雄心的体现。...但是，想要真正完成这样一个宏愿或许还需要更多磨砺，付出更多代价。 影视行业的竞争丝毫不亚于互联网行业，行业洗牌的频率甚至比互联网行业来的更快。...激烈的竞争往往更加能够激发出新的模式和新的思维方式，而横亘整个产业链的生态系统则能够真正让阿里影业在影视产业这条道路上走得更远。
是不是能让各种运算跑得更快？有点遗憾，并没有这样的好事。集算器也是一个软件，而且是用Java写的，完成同样运算通常比C/C++写的数据库还要慢一点。那是怎么回事？...事实上，集算器是用Java写的，用Java直接实现这些算法原则上还会更快一点，用C/C++ 一般还能更快（Java的内存分配消耗时间还是有点多）。...集算器的SPL中强化了结构化数据的数据类型，并提供了很多基础的高性能算法。写代码就是组合运用这些算法，当然会方便得多。要说神奇之处，也就是这一点了。 那么，继续SQL就不能做到同样的事吗？是的。...举个简单的例子，我们想在1亿条数据中取出前10名，用SQL写出来是这样的： select top 10 x,y from T orderby x desc 这个语句中有个order by，严格按它执行就会涉及大排序...所以，我们做性能优化时要重写代码，不能继续使用SQL保持兼容。要读懂原来的逻辑重新实现，这个工作量还是很大的，不过能换来数倍数十倍的性能提升，常常还是值得的。
已出现6、7年的生鲜电商近年来才爆发也事出有因：80、90后等年轻人成为消费者的中流砥柱，然而他们不再热衷于去菜场，而是更加乐于接受生鲜电商这样的购物方式；消费升级理念也让年轻化的消费受众更注重体验与便利...生鲜电商同样有各种探索，每日优鲜的前置仓、盒马鲜生的社区店、五花八门的无人货架，都是在做场景适配，要让用户在合适的时间和地点可以得到最新鲜的生鲜产品，同时将平台的运营效率做高、运营成本做低。...依托既有供应物流体系，每日优鲜还孵化了无人货架项目便利购，覆盖四种温区，包括冷藏柜、冷冻柜、热储柜、常温货架，经营水果、零食、冷饮、热饮、餐食等多个品类，目前主打办公室场景。...相对而言，每日优鲜的前置仓模式运营成本更低、复制更容易、覆盖速度更快，因此数量快速达到1000+，远远超过盒马鲜生的两位数。相对于互联网过去的速度来说，不算特别“轻快”，而是“做重”。...但是这样的“重模式”另一方面也成为每日优鲜的壁垒，依托前置仓网络，不断缩短与用户的距离，可以在未来切入更多场景，打造更细颗粒度的生鲜零售终端，形成一张近场零售网。
学习一个新的技术时，其实不在于跟着某个教程敲出了几行、几百行代码，这样你最多只能知其然而不知其所以然，进步缓慢且深度有限，最重要的是一开始就对整个学习路线有宏观、简洁的认识，确定大的学习方向，这样才能事半功倍...Spring DAO：JDBC DAO 抽象层提供了有意义的异常层次结构，可用该结构来管理异常处理和不同数据库供应商抛出的错误消息。异常层次结构简化了错误处理。...同时分布式系统的模块重用度更高，速度更快，扩展性更高是大型的项目必不可少的环节。 ? 微服务 关于微服务架构的取舍 1、在合适的项目，合适的团队，采用微服务架构收益会大于成本。...只有深入学习JVM底层原理，Mysql底层优化以及Tomcat调优，才能达到知其然，知其所以然的效果。...除了性能优化之外，也能提供通用的常见思路以及方案选型的考虑点，帮助大家培养在方案选型时的意识、思维以及做各种权衡的能力。 ?
好厉害的机器人。 但熟悉Walker机器人的朋友们都知道，这已经是优必选科技5年内的第四次升级迭代。 在人形机器人圈里，这种升级速度可以说是有够快的了。 而且这一次，更快、更稳、更智能。...最终的身高体重分别达到了1.30m和63kg。 其次，Walker X集合了六大AI技术于一身。 在机器人关节方面，它全身共配备了41个高性能伺服驱动关节，速度更快、扭矩更大。...因此，只要对它下达类似“帮我拧开瓶盖”的命令，Walker X就可以轻松完成任务。 ? 当然，一个成熟的服务机器人，是要担得起“陪伴”的义务。 所以情感交互，也是它的一门“必修课”。...现在它正在尝试到机场、银行、酒店去锻炼。 未来还要进一步到人家里做家务，甚至参与育儿、养老。 为了能让Walker有朝一日进入人类家庭，优必选科技还主导和参与了多项机器人行业安全标准的制定。...有了清晰的发展路线和开放的科研平台做支撑，优必选科技敢于走别人没有走过的路。 …… 最后，回归到Walker X。 如果这样的人形机器人真的广泛走进了人类家庭，你最期待的功能是啥？ — 完 —
前言 简介 原理 实际应用 下载安装 处理数据 训练 调优 demo 相关文章 前言 最近在做一些意图识别方面的工作，所以尝试一下用 fasttext 做一个文本分类器，学习记录如下。...为了构建这样的分类器，我们需要标注数据，它由文档及其相应的类别（也称为标签或标注）组成。 什么是 fasttext 呢？...实际应用 首先要理解，fasttext 只是一个工具包，怎么使用它，用什么方式来实现它都是可选的。这里我选择的是使用命令行来训练模型，之后用 java 语言提供在线服务。...模型预测出的标签前五名可以通过以下方式获得： >> ....，所以到了 98.5%之后也没有继续进行优化了，如果后续有优化，我会来更新这篇文章。
大家会重新提到赛博朋克这样一种美学和生活方式，我觉得是有一定历史的回音在。而且在当下，我们会发现这样一个命题更加的贴近我们现实。...黄飞跃：“人工智能能实现它的价值” 黄飞跃 腾讯优图实验室副总经理 刀可以做菜也可以伤人，这都取决于用这个物件的人本身。...优图从2012年成立以来，解决的问题是人工智能可以实现它的价值，我们从最开始图像智能的压缩，智能识别、图像检索、OCR、车辆识别，我们更多的是在实现它的应用功能。...即使在手机上端上运行，我们也要用自动的方法寻找出来一些更优的模型，能够让模型更小，跑的更快，这样才能真正的高效、降本增效地用起来。 人工智能里我们关注几个技术点： 一是怎么帮助人工智能应用的成本降低。...怎么样能够把这些不同的数据、残缺的数据用起来，所以我们会关注数据的监督，半监督的学习和训练的方式，以及跨越迁移等等技术，把这些技术能够真正的帮助人工智能应用的成本进一步的降低，在不同的场景里。
同时，将通过实际案例，展示其在软件开发中的应用价值和实现方式，帮助我们更好地理解和利用这一技术。...一、嵌入式数据库简介 嵌入式数据库，顾名思义，是一种可以嵌入到应用程序中的数据库系统，它直接运行在客户端环境，不需要通过网络与服务器进行通信。...这样的设计不仅减少了网络传输的延迟，还能提供更为安全的数据存储和访问方式。 二、嵌入式数据库的核心特点 轻量级设计：嵌入式数据库通常体积小巧，对系统资源的占用极低，非常适合资源受限的环境。...高性能：由于避免了网络传输的开销，嵌入式数据库能提供更快的数据访问速度。 易于部署：嵌入式数据库可以直接集成到应用程序中，简化了部署和分发的流程。 高度安全：数据存储在本地，减少了数据泄露的风险。...技术选型：根据需求选择合适的嵌入式数据库产品。 集成与开发：将数据库集成到应用程序中，并开发相应的数据访问逻辑。 性能优化：根据实际应用情况，调优数据库配置，以达到最佳性能。
并没有谈及如何和大数据相关的架构做整合，从而能让这些数据真的变得活起来。 比较凑巧的是，原先百度的桑文峰的分享也讲到日志的多维度分析，吃完饭的时候，一位优酷的朋友也和我探讨了关于业务监控的的问题。...抽象化，根据实际面临的问题做出抽象，得到对应的系统，比如需要发布，于是又发布系统，需要管理配置文件，所以有配管系统，需要日志分析所以有了有日志分析系统。然而这样是比较零散的。...无论文本的也好，二进制的也好。所以日志是整个信息的源头。日志包含的信息足以让我们追查到下面几件事情： 系统健康状况监控 查找故障根源 系统瓶颈诊断和调优 追踪安全相关问题 从日志我们可以挖掘出什么？...这里有一个什么好处呢，就是平台化了，对新的监控需求响应更快了，开发到上线可能只要几个小时的功夫。...这样，有的时候原先没有考虑的指标，你可以直接基于日志做多维度分析。分析完了，你觉得好了，需要固化下来，那再去更新你的SparkStreaming程序。
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