手机AI哪家强？这不能仅仅听厂商的宣传。到底有没有一个AI的“安兔兔”来给手机跑个分，客观评价一下手机的AI性能呢？
我在多年的工程生涯中发现很多工程师碰到一个共性的问题：Linux工程师很多，甚至有很多有多年工作经验，但是对一些关键概念的理解非常模糊，比如不理解CPU、内存资源等的真正分布，具体的工作机制，这使得他们对很多问题的分析都摸不到方向。比如进程的调度延时是多少？Linux能否硬实时？多核下多线程如何执行？系统的内存究竟耗到哪里去了？我写的应用程序究竟耗了多少内存？什么是内存泄漏，如何判定内存是否真的泄漏？CPU速度、内存大小和系统性能的关联究竟是什么？内存和I/O存在着怎样的千丝万缕的联系？
在两位 up 主和思聪交谈的过程中，up 主发现，其实思聪的本质也和他们一样，都是 GEEK。
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了，是我们工作当中经常会遇到的问题，内存溢出有可能发生在正常的情况下，而非代码层面问题导致，比如高并发下，大量的请求占用内存，垃圾回收机制无法进行回收，而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题，我们需要快速定位并解决，尤其是生产环境，所以针对内存溢出问题，我们需要掌握一些常用的排查工具，针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种，常见的有以下几种：
大家好，我是一行Spark代码，我叫小小小蕉，不知道为毛，我爸爸大蕉和我妈妈大大蕉把我生的又瘦又长。长这样。 val sssjiao = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("sssjiao").setMaster("yarn-cluster")).parallelize(Array("")); 我真的，不知道怎么说，好长好长啊。。总有小伙伴对着我说： 问君何不乘风起 扶摇直上九万里。 说出来不怕吓着你，其实我一个字都看不懂。 作为一行普通的代码，
说下自己的实验环境，就一台intel 骷髅峡谷 手掌大小，但是是32G内存，用的海盗船3000的哦，全固态intel nvme，速度杠杠的 view实验也能做， 但是做NSX够呛，若加入cisco asa 5506 with firepower，甚至可以做cisco大部分安全实验，真机实验（功耗不会太高，且能执行所有认证和安全检测扫描）
2345家族的那些软件尽量不要安装，基本都是PUA，potentially unwanted applications简称PUA，俗称流氓软件。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
手机芯片制程工艺，从10nm向7nm的跨步实属不易。而随着摩尔定律接近尾声，制程工艺进一步跨越愈加困难，任何一步对桎梏的突破都历经着艰辛。正因此，对科技的进步我们怀以敬佩与敬畏之心。
很多深度学习入门者或多或少对计算机的配置需求有一些疑惑。入门的硬性需求是什么，应该买什么样的电脑，什么样的显卡比较适合，自己的笔记本可以使用吗等等问题。这些问题之前我也有很多疑惑，现在总结了下，为大家稍微讲解一下所需要的配置，以及推荐清单。
苹果iPhone XS系列手机自发布以来，“信号差”一直是备受诟病的问题。原因在于，苹果与高通“分手”了。而新一代的iPhone XS系列全部采用的是英特尔的信号基带。
前几天买了台 联想ThinkBook16+锐龙版32G内存版 的笔记本电脑，顺便做个简单的开箱评测。
小米10、一加8、OPPO Find X2、vivo NEX 3s、iQOO 3、realme X50 Pro……上半年一大波手机发布潮依然在继续，简直让选择困难症不知所措。
高通即将于10月25日举行的骁龙峰会上发布新一代旗舰移动平台——骁龙8 Gen3。联发科也确定将于11月6日发布新一代旗舰移动平台——天玑9300。这一次两款芯片都将带来性能的大幅提升，并且加入对于生成式AI的支持，最终谁将会更胜一筹？值得期待！
有人说要打游戏，还有人是为了学习，还有人是看了罗叔的口号，一个人一天时间一台电脑一套方法玩转一个亿的数据，但他说他电脑老是卡，努力了2019了想考虑升级一个配置。
大家都知道，至少老读者应该都知道，我是从网管，编程，DBA,数仓一路爬过来的。这么多年的风里雨里多少有些技术上的技巧可以分享给大家。还记得有个曾经抖落过一段小插曲吗，发生在网管装机那个时代。
最近苹果发布了几款 2019 MacBook Pro，处理器升级到了 9 代 CPU。众所周知，18 款的 MBP 在出来后就面临散热尿崩，反向睿频的尴尬局面，虽然后面苹果更新了系统版本，通过系统更新缓解了这个问题，但也没有解决 99℃ 反向睿频的问题。
高通骁龙8295芯片，作为高通第四代汽车数字座舱平台的旗舰产品，凭借先进的5纳米制程工艺，在智能汽车领域树立了新标杆。这款芯片集成了强大的AI处理能力，算力高达30TOPS（8295P更是达到60TOPS），远超市面上众多竞品，为自动驾驶辅助、智能交互体验奠定了坚实基础。其GPU和CPU性能的显著提升，确保了流畅的多屏显示和复杂图形处理需求，能够在单一芯片上驱动多达11块屏幕，重新定义了未来座舱的沉浸式体验。加之增强的安全特性、高效的连接技术和对最新无线标准的支持，骁龙8295正引领着汽车智能化转型的浪潮，成为众多高端车型及创新品牌首选的智能核心。
收拾屋子时，看到床底下以前老笔记本，拿出来擦净发霉的键盘，插上电源，开机还能用。只是检测不到电池，怕是电池放久坏掉了，也可能电池欠压保护自锁，估摸着这块电池是报废了。
当我们还在赞叹骁龙835芯片性能有多强悍，多少旗舰机趋之若鹜，以采用骁龙835为营销亮点时，可殊不知，骁龙845也要来了。日前，根据微博曝光的邀请函显示，高通计划在12月4日-8日举办一场名为“骁龙技
何刚微博中所指的手机品牌，正是华为将于6月21日发布的新机——华为nova 5系列。
过去的几个月里，围绕骁龙 8 Gen 3 的内核配置出现过不少「爆料」。有一种说法是它将采用 1+5+2 的三簇 CPU 布局，还有一种说法是将中间的五个核心进一步分叉为 3+2。
整体来看，新款 MacBook Pro 13 为配置升级，将原来的 M1 芯片升级至 M2。虽然其名为 MacBook Pro，但更像是 MacBook Air 主动散热版。
系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行，数据库的中的数据会越来越多，处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的，读写速度无法和内存相比 优化原则：减少系统瓶颈，减少资源占用，增加系统的反应速度。
情景 我们想搭建一套线上变更前，上线代码的一个回归验证环境，跑测试用例的平台工具已经有了，苦于整套链路没有搭建好，并且总有问题，测试用例跑不通。
有些网站web服务的架构是Apache配合websphere application server搭建起来的。如果不注意websphere applicationserver的配置，随着网站访问量的上升，可能出现内存占用不断上涨，网站速度变慢，最后内存耗尽的后果。
机器之心原创 作者：泽南 好的 AI 应用，就是要让更多的人能玩得起来。 上星期，OpenAI 发布 GPT-4 让语言大模型的发展进入了新纪元，AI 的智商显著提高，还有了识别图像的多模态能力，微软也宣布 GPT-4 进入必应搜索和 Microsoft 365。 在另一方面，人们也越来越担忧大模型对算力设施的挑战。此前人们估计，以 2 月份的用户数量计算，OpenAI 商用部署 ChatGPT 需要动用 3 万块英伟达 A100 来进行推理，这显然不是个可以接受的数字。面对大规模应用，越来越多的人正在探索
---- 最近工作中，接触到最有用的“玩具”就是Spark了，在cpu密集型业务驱动下，提升CPU处理效率，高效的利用内存是最优先的事务，所以有个好的计算工具太重要了，这也是促使我去寻找各种分布式计算工具的动力。 初次接触Spark是在参与公司的一个日志系统项目了解的， 当时就觉得Spark是个内存计算，支持hive sql 的利器，而且调用api非常简单、好用。当时使用的是Spark1.3 的版本，虽然功能还不太完善但是已经初见威力。后来闲下来就打算深入研究一下Spark，这个研究持续近1年
牙哥所在部门是做广告系统的，所在小组主要做广告外投，即下图中 DSP 部分，当用户浏览媒体时，媒体通过 SSP 将曝光请求通过 ADX 发送给 DSP，DSP 通过 DMP 进行人群定向，对目标人群进行广告竞价，更好地为广告主带来收益
从整体的资源角度看，有赞数据中台机器数量在 1500 台左右，其中大部分是物理机，也有一部分是虚拟机，同时有 100 个左右的应用、4 万个核，数据规模在 15 PB 左右。
在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。
在日常开发中会经常遇到一些需要异步定时执行的业务诉求，典型的使用场景如：超时未支付订单关单、每隔 2h 更新好友排行榜、3.22 日 17 点《xx》剧上线等。目前业务侧多基于以下思路来快速搭建一个调度系统，mysql 或者 redis 队列存储待执行任务，通过 crontab 定时触发应用完成“捞取、计算、执行等操作”。不难看出存在几类亟待解决问题：
打个比方，Hadoop相当于一台虚拟计算机（由多台计算机构造的集群），那么HDFS就是这台虚拟计算机的文件系统，管理磁盘资源；而YARN负责管理虚拟计算机的CPU和内存资源。在YARN上跑的MapReduce程序（比如5.4节跑的PI和wordcount两个应用程序）就是在这台虚拟计算机跑的应用程序，需要磁盘、内存和CPU等资源。
上个月的计算机视觉学术顶会 CVPR 上，生成式 AI 成了重要方向，高通会议中展示了一把未来有望成为「主流」的 AI 应用：用手机跑大模型 AI 画图。
如果你和我一样，最近一直在做Agent试探，就会对第三方大模型非常纠结，随着调用次数的增加，银子也是白花花的流淌，有没有省钱的办法呢？当然有，就是在CPU上跑大模型。
随着家里设备的越来越多，笔记本，平版，手持设备，智能家居设备等等的陆续接入网络，对网络的要求也越来越高了，从 22 年 10 月份开始陆续开始改造居住地网络环境，本文章主要是记录在这几个月折腾和踩过的坑，希望能给你一些建议和帮助。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 拉燕 桃子 【新智元导读】AI大牛李沐带你来装机！ AI大牛沐神来装机了，还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。 当时，就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了，足见大家还是很期待的。 这不，沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型？ 而就在最近，币圈也在一直降温，同时GPU也明显降价了不少，就比如英伟达3090TI现
前言，安卓可以运行多个app，对应运行了多个dalvik实例，每一个应用都有一个独立的linux进程，独立的进程可以防止虚拟机崩溃造成所有程序都关闭。就像一条电灯泡上的电灯都是并联关系的，一个灯泡坏了其他灯泡不受影响，一个程序崩溃了其他程序也不受影响。
智能手机集成AI技术已非新鲜事，自2017年起，AI便开始在图像降噪等处理任务中发挥作用，并逐步扩展至帧率优化、画质增强等场景应用。然而，这些早期应用所依赖的模型参数量通常不超过1000万，与当前讨论的端侧大模型相比，其规模相差很远。如今，即使是最小的端侧大模型，其参数量也已达到10亿，是早期模型的100倍。尽管如此，这些10亿参数级的模型也只能执行一些基本的文本处理任务。
在很多的时候，随着工作的持续开展，可能会接手更多的服务器资源，这个时候我们手里就不但是一两台服务器那么简单，可能几十个，上百个，甚至上千个，这个时候服务器信息的维护就变得额外重要，抛开业务线的规划，对于DBA来说，掌握服务器的信息，做到知根知底，才能在问题发生的时候合理处理问题。 服务器信息可以分成几个方面来看，比如操作系统情况，内核版本，硬盘，内存，空间使用情况，累计运行时间，数据库实例运行时间，系统中的swap争用情况等等，尽可能根据实际的情况进行一些维度的划分和细粒度的归纳。 比如说在生产中，考虑容灾
使用分布式集群来处理大数据是当前的主流，将一个大任务拆分成多个子任务分布到多个节点进行处理通常能获得显著的性能提升。因此，只要发现处理能力不足就可以通过增加节点的方式进行扩容，这也是很多拥趸者最朴素的想法。以至于当我们接触一项新的大数据处理技术往往首先问的就是支不支持分布式以及能支持多大规模的集群，可见“分布式思维”已经根深蒂固。
ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：（1）数据生产（2）为探索性数据分析与数据建模服务。
某一天，光子的一位童鞋突然拉了个小群，发了一段代码，然后发了几个测试数据，说测试结果和预期严重不符。大有一副“兴师问罪”的样子。
算法是问题的解决步骤，同一个问题可以有多种解决思路，也就会有多种算法，但是算法之间是有好坏之分的，区分标志就是复杂度。
软件用了那么多，你知道软件的 32 位和 64 位之间的区别吗？再来 32 位的操作系统可以运行在 64 位的电脑上吗？64 位的操作系统可以运行在 32 位的电脑上吗？如果不行，原因是什么？
当 cpu 飙升到 500%时，先用操作系统命令 top 命令观察是不是 mysqld 占用导致的，如果不是，找出占用高的进程，并进行相关处理。
作者：ninetyhe，腾讯 CDG 后台开发工程师 本文详细描述如何实现：目前手上可用的资源仅剩一个 16 核剩余 4-8G 内存的机器，单点完成在 1 个小时内千万级别 feed 流数据 flush 操作（主要包括：读数据，计算综合得分，淘汰低分数据，并更新最新得分，回写缓存和数据库）。 背景 目前工作负责的一款产品增加了综合得分序的 Feed 流排序方式：需要每天把（将近 1000W 数据量）的 feed 流信息进行算分计算更新后回写到数据层。手上的批跑物理机器是 16 核（因为混部，无法独享 CPU
最近入手了一台腾讯云服务器玩玩，兴致勃勃的装上Docker，打算把之前的SpringBoot项目跑一跑。
鉴于昨天的文章<<使用Interlocked在多线程下进行原子操作，无锁无阻塞的实现线程运行状态判断>>里面有一个封装好的无锁的类库可以判断并发下的结束状况，我们可以完成并发时，以及并发的同时做一些事，因此，今天我做了个小demo:
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