本文会是一个完整的清单吗？应该不会。但如果我早点知道这些概念的话，我的工作和生活会轻松很多。...即使像 VISA 信用卡网络，Gmail 或者互联网提供商这样的大型和关键系统也达不到 100% 的可用性，多年来，它们也会停机几秒钟，几分钟或者几小时。...我们团队中也有工程师曾经在大型支付供应商工作过，他们曾试图在当时能够买到的大型机上进行系统的垂直扩展，但以失败告终。 一致性 任何系统的可用性都是很重要的。分布式系统通常建立在具有较低可用性的机器上。...响应式架构 在构建大型分布式系统时，目标通常是弹性可扩展。可能这是一个支付系统，或者是另外一个高负载系统，但这样做的模式可能是类似的。...总结 我很幸运的参与了对 Uber 的支付系统这样一个高可扩展，分布式且关键的系统的重建。通过在这种环境中工作，我学到了很多以前没有使用过的分布式概念。
作为服务提供者，也就是需求实现方，我最先想到的也许是：文档对象应该就是文件吧？如果要存储某个文件，存储在独立的文件服务器上会比较稳妥。...出现业务需求，期望对文档进行存取团队认为，具体文档存取的实现应该不属于 domain 层，而是 infrastructure 层。...) 某小伙伴领取实现文档存取的故事卡，先通过工具类获取本机 IP，之后从文档对象中拿到实际的 file，以及对应的元数据，之后存储至远端文件服务，元数据入库，返回唯一 id。...后来，由于部署环境变更，远程文件服务不可用，文件存储要改为存储在本地，对于这个需求，做卡的小伙伴只要遵循抽象，重新实现一套本地存储的方案即可，对高层业务完全透明。...在实践 DDD 中，我们经常会听到六边形架构的概念，六边形架构内所有的业务逻辑与其他外部依赖之间，全部采用适配器(Adapter)进行适配，以尽可能的隔离业务边界，增加扩展性。
在我们的案例中，这发生在2013年末到2015年初。我们经历了不可思议的变化，那是一个神奇的时刻，当你有一个绿地项目，你可以选择任何你喜欢的技术。你必须有充分的理由这样做。...在圣保罗一个友好社区的一间小办公室里，实际上是一所小房子。当我们推出第一款产品时，这是一款无需付费的数字信用卡，并提供了当时闻所未闻的实时体验。至少在巴西，我们是第一个这样做的。...在我们的案例中，这发生在2013年末到2015年初。我们经历了不可思议的变化，那是一个神奇的时刻，当你有一个绿地项目，你可以选择任何你喜欢的技术。你必须有充分的理由这样做。...在圣保罗一个友好社区的一间小办公室里，实际上是一所小房子。当我们推出第一款产品时，这是一款无需付费的数字信用卡，并提供了当时闻所未闻的实时体验。至少在巴西，我们是第一个这样做的。...在函数式编程语言中映射财务逻辑更容易。 我们选择使用六边形架构，这样我们就可以有一种有组织的方式来查看代码。我们选择Kafka作为消息传递技术，这在当时非常流行，它有一个带有TTL的消息持久性日志。
函数, 现在我们可以总结下流程了： [图片] 结论：所以如果我们想在界面绘制出来后做点什么，那么在onResume里面显然是不合适的，它先于measure等流程了， 有人可能会说在onResume里面...虽然只有短短90ms，不过我们做app也应该关注这种细节优化的，是吧~ 这个做法也提供了一种思路，android本身提供的activity框架和fragment框架并没有提供绘制完成的回调，如果我们自己实现一个框架...思考这样一个问题，地图上的小星星需要实时更新，也就是model的任何变化都需要显示到地图上，那么收藏的小星星就应该作为model的观察者，以前的做法是向收藏model注册监听，在每一个增删改查操作后都对观察者回调..., 表示我们要长期监听消息队列，因为返回false，下次就没有回调了哦。...目前该团队已经支持所有腾讯在研和运营的手游项目。
前言 文章以真实项目实践总结为基础，选取了结对编程中的典型场景，叙述了在敏捷交付项目中，开发者在实践结对编程时经常遇到的挑战。场景中会找到你或你身边同事的影子吗？...那我们接下来要构造接口的返回值了 A：对的，我们可以新建一个文件，导出一个方法，在该方法中构建接口返回值 B：嗯，那我们现在去找一个地方放新建的文件 A：可以在 XX 目录下建这个文件 ...B找到对应的目录并打开...B：所以我们在给上游发请求前如果要构建请求参数的话，可以在文件夹下面建立XXRequestParams.js文件用来构建参数，从上游接口拿到返回值后，如果要对值做一些转换的话，可以在文件夹下面建XXTransformer.js...是吗？ A：对的，这样的话可以做到把部分功能放到单独的文件中，避免文件过大。还有一个好处是更好写测试。 及时发现结对编程的伙伴(peer)某方面上下文的欠缺并耐心传达，帮助新人快速获得项目知识。...最重要的是，我们应该认识到结对编程是一项团队实践，遇到的任何问题都可以从团队中寻求帮助。
问题一：都说是李飞飞团队，跟她有关系吗？ 答：有关系，但不好说多不多。论文标 * 的共同一作有 4 位，主要工作也应该是这几位做的。...李飞飞应该是指导 / 挂名（论文致谢中说了 GPU 和经济赞助是斯坦福大学，但全文没有提及李飞飞更多具体论文贡献）。...问题二：真的只用花 50 美元吗？ 答：如果只考虑最后一轮成功微调训练出 s1 模型所消耗的 GPU 卡时，是的，甚至更少。...论文中提到的 s1 模型的训练卡时只需要 7 H100 卡，作者对媒体说的原话是“可以用 20 美元在云平台上租到这些算力”。...根据论文，LIMO 团队仅使用了 817 个精选训练样本，通过构建更高质量推理链，结合推理时计算扩展和针对性微调，就在极具挑战性的 AIME 基准测试中达到了 57.1% 的准确率，其中 MATH 基准测试中达到了
如果用setvalue实现可以吗 5、touch事件的分发、查找的过程、如果要求touch子视图扩展点击范围应该怎么做 6、isa指针 7、block有几种类型，分别在什么情况下表示 8、字符串的压缩算法...22、MVVM模式的优缺点 23、如何使用RAC以及它的利弊 24、CPU和GPU的区别，图片渲染做过吗 分贝通 1、用过什么组件化，url-router的方式暴露出的方法，参数是用什么类型来传递的 2...监控内存具体怎么做的，怎么查看缺页异常？ 13、runtime在项目里怎么用的，如果调一个类的类方法没有实现，但是实现了这个类的同名实例方法，会发生什么事情。...（此处说了交换方法，卡顿监测） 10、卡顿监测通过什么做的 11、图片渲染和显示原理 12、安装包瘦身 13、除了APPCode，还能用哪种方式检测无用代码 14、说一下APP启动的流程（动态库，计算rebase...你现在的代码还能看到autoreleasepool么 9、sdwebimage 给一个图片到屏幕展示,是如何工作的 10、为什么使用sdweimage的过程中,不卡 11、给你一个url,到服务器返回一个
it： let： 扩展函数，可以对被扩展的对象进行统一判空，函数内通过 it 访问其对象属性方法，返回值为函数块最后一行或者指定的 return 表达式； also： 和 apply 类似，不同是函数内通过...我创建一个对象，当我不使用的时候，并且将它置空，这时候就会立即被回收吗？ 现在有这样的一个需求，我在 Activity 中的 View 中添加一个浮窗小球，并且让其随着手指移动，你有什么方式实现？...学历、工作经历、项目、团队规模、离职原因说明。 活体检测怎么做的？人脸识别、人像比对如何实现？对应的接口会返回什么结果？你们这边根据结果会怎么处理？...直播怎么做的？ 线上的问题怎么排查处理的？ 直播卡顿、黑屏怎么处理的？ 怎么做的数据埋点。 工作负责内容有哪儿些？团队规模有多大？ 直播延迟怎么处理的？...不同 module 中，如何做不同页面之间的跳转的？内部如何实现的？ ARouter 降级策略了解过吗？ ARouter 在扫描过程中的 apt 注解怎么做的，有了解过吗？
近日，Yoshua Bengio 和 Sungjin Ahn 领导的一个团队为上述问题提供了一个答案，提出了蒙特卡洛树扩散（MCTD）。...第二，其引入了引导层级作为元动作（meta-action），从而可实现「探索」与「利用」的动态平衡，进而确保在扩散框架内实现自适应和可扩展的轨迹优化。...在新节点扩展后，执行「跳跃」去噪以快速估计其值，然后沿着树中的路径反向传播。 上图的（b）为扩散视角：同一过程被视为在去噪深度（纵轴）和规划范围（横轴）上的部分去噪。...整体的算法过程如下所示： MCTD 的效果得到了实验的验证 该团队也通过实验验证了蒙特卡洛树扩散的效果。...该团队表示：「未来还将探索自适应计算分配、基于学习的元动作选择和奖励塑造，以进一步提高性能，为更具可扩展性和灵活性的 System 2 规划铺平道路。」
自适应码流 2. 强化学习 3. 基于强化学习的自动码率调节 今天的主要内容分三个方面，第一，介绍一下什么叫自适应码流，在自适应码流中我会着重介绍为什么要用自动码率调节。...以及我们在用强化学习做自动码率调节的时候，它应该是采用一种怎样的技术架构，以及有哪些要实现的技术要点？...2、自适应码流 2.1 介绍自适应码流 用户在观看一个视频的时候，需要将视频内容从服务器上取到本地才能观看，在这个过程中因为用户的网络环境和设备千差万别，如何在一个复杂的环境中给用户提供一个清晰流畅的视频...为了使用户观看时候能够流畅，自适应码流能够根据用户的不同的网络环境和不同的设备类型，在特定的时间段内来选择特定的码率，使得用户在观看的时候既能不卡，又能提供在他的网络环境所能容纳的最高的码率节目，这样用户观看下来就会比较清晰...Q3：输出的码率是连续的吗？ A： 输出码率是不连续的，因为自适应码率它的码率都是固定档位的，它会有几档之分，它不是连续的码率的。
InfoQ：根据之前公开的信息，“八卦”这个名字的由来与 Bagua 中实现的通讯算法是呼应的，您方便聊一下 Bagua 在通讯算法方面做的优化吗？...从单机单卡的训练到多机多卡，每个卡都会把自己的计算结果进行累加传播，这个过程就好像每个人将自己知道的信息传递给别人，又从其他人那里获取信息，最后完成全局的信息同步。...最后是信息压缩，八卦消息往往会有一些热搜关键词，言简意赅的将最重要的信息传递出去，而不会显示太多细节，否则大家也记不住，虽然总的信息传播量很少，但沟通效率很高。...廉相如： 在快手内部，我们从去年初开始在业务场景落地，到今年底应该会实现更大规模的落地。...InfoQ：在快手的案例中，多机多卡里的多卡大概是用了多少卡？ 廉相如： 一般来讲在百张卡的比较多，后续会在更多场景和规模上进一步验证。 InfoQ：整个加速算法会影响模型准确度吗？
卡夫卡主题被分成若干分区，这些分区以不变的顺序包含记录。 这两个系统都通过队列或主题在生产者和消费者之间传递消息。消息可以包含任何类型的信息。...在卡夫卡中，消息不能以优先级发送，也不能按优先级顺序发送。无论客户端有多忙，Kafka中的所有消息都按照接收它们的顺序存储和发送。 确认(提交或确认) “确认”是在通信进程之间传递的信号，表示确认。...消息将被返回到它来自的队列中，就像它是一个新消息一样;这在客户端出现临时故障时非常有用。 如何处理队列? RabbitMQ的队列在空的时候是最快的，而Kafka被设计用来保存和分发大量的消息。...推或拉 消息从RabbitMQ推送到使用者。配置预取限制以防止令使用者不堪重负(如果消息到达队列的速度比使用者处理它们的速度快)是很重要的。消费者也可以从RabbitMQ获取消息，但不推荐这样做。...当然，我们也看到过这样的情况:客户在构建一个系统时，应该使用一个系统，而不是另一个系统。
3防怎么搞：防抓，防DDOS，防恶意访问 是否有请安全团队review 是否有风控的需求？ 信息存储时是否设计到密码，信用卡，身份证等敏感信息，这些信息是怎么存储和访问的？...可以去掉session吗？ 如果系统的负载提升到以前的3到10倍，当前系统是否依然可用 存储层面如果需要扩展存储怎么做？ 系统中有哪些上下依赖的节点/系统/服务？这些依赖是否会导致无法并行开发？...(nginx+php fpm, apach php扩展，jetty，tomcat，jboss)，消息队列用什么(rebbitmq/beanstalk/kafka/mafka)？为什么用它们？...项目中的什么可以不用自己做，调用现成服务吗？...在Design Review的过程中帮我们暴露了我们没有考虑到的问题，提前解决总比我们开发到一半才发现自己的设计有问题，需要重新设计要好的多。
Git Graph — 最流行的 Git Graph 必须是 VS 代码中与 Git 进行交互的最具有视觉吸引力的方式，看到这样的提交树在执行更复杂的 git 操作时会有很大的帮助。...GitLive — 新秀 这个扩展是为你们所有的团队球员在那里， Gitlive 使 Git， 嗯， 生活。...Git Automator — 省时 这一个是为所有你懒惰的开发人员在那里， 特别是那些不喜欢花太多的时间或精力在提交消息。我已经看到足够的承诺消息， 知道你们中也有相当多的人在那里。...位于源选项卡中的文件夹树结构（您可以将其配置为在资源管理器选项卡中显示）可快速为您提供有关您一直在处理的文件的上下文（在大型项目中非常有用！文件名称附近的图标会让您快速了解文件是添加、删除还是修改。...他们也许应该开始捆绑它与 VS Code （特别是因为作者现在是核心 VS Code开发团队的一部分！
它们可以为我们的架构和团队带来一些相当大的胜利，但微服务也有很多成本。随着微服务、无服务器和其他分布式系统架构在行业中变得更加普遍，我们将它们的问题和解决它们的策略内化是至关重要的。...你会等更长的时间吗？你想等多久？ 那么，一旦你决定等待多长时间，你会采取什么行动？您是否再次尝试发送电子邮件？你尝试不同的传播媒介吗？你认为他们不会这样做吗？ 好的，现在这里到底发生了什么？...方法 当人们在远程系统调用中遇到超时时，有几种常见的方法。我并不声称这份清单是详尽无遗的，但它确实涵盖了我见过的许多最常见的场景。 方法#1 当您遇到超时时，假设它成功并继续前进。 请不要这样做。...或者你是双重收取信用卡？（！） 您应该同步重试还是异步重试？ 如果您同步重试，从消费者的角度来看，这些重试会减慢您的速度——您是否有可能无法满足他们的期望？...异步消息传递在这里有一些吸引人的特性，因为您的远程服务不再需要保持快速和可用；只有您的消息代理可以。但是，消息传递/异步性并不是灵丹妙药——您仍然需要确保代理收到消息。不幸的是，这可能很难！
那敢情好，5x3=15，不就是 15 秒吗！...实际上线后我发现，在 system prompt 中限制字数后，超过一半的问答都能够在 15 秒内完成所有内容的接收和回复。团队认为，在没有流式的情况下，这个效果算是还可以的了。...产品给的其中一个 参考资料 中提到的公众号，它的做法是这样的：让用户回复 “继续” 来继续未回答完的内容，这样，就开启了一轮新的公众号消息。...在微信第三次请求，也就是橙色线程中，业务侧依然轮询，但当发现缓存从开始已经过了 14 秒，这个时候就赶在 5 秒超时之前（或者说是 15 秒卡 bug 的时限之前），将缓存中能取的数据都返回给用户，同时附上...所以，应该能算是快速上线吧。 不过，作为快速上线的产物，在这个场景呈现出来的 DeepSeek 的能力确实有些平淡，还没来得及对它做更多更细致的调教——这是我们会持续去做的事情。
原则15：如果你的设计是一个无阻塞且事件驱动的架构，那么千万不要阻塞线程或者在这些线程中做一些IO操作，如果你做了，你的系统会慢的像骡子一样。 分布式系统 原则16：无状态的系统的是可扩展的和直接的。...任何时候都要考虑这一点，不要搞个不可扩展的，有状态的东东出来，这是起码的。 原则17：保证消息只被传递一次，不管失败，这很难，除非你要在客户端和服务端都做控制。试着让你的系统更轻便（使用原则18）。...极客喜欢扩展点，开发者喜欢示例和脚本，而普通人则喜欢UI。 原则23：最好的产品是不需要产品手册的。 原则24：当你无法在两个选择中做决定的时候，请不要直接把这个问题通过提供配置选项的方式传递给用户。...这样只能让用户更加的发懵。如果连你这个专家都无法选择的情况下，交给一个比你了解的还少的人这样合适吗？...好像一个系统构建成这样才是完美的。但不幸的是，现实中我们很难达到这样的状态。
1.2.现有的加速方法 腾讯深度学习平台技术团队在语音识别研究中率先引入了GPU技术用于DNN训练，获得了良好的成果，相比单台CPU服务器达到千倍加速比。...目前服务器上安装多个GPU卡已经非常普遍，在通用计算领域使用多GPU并行加速技术扩展计算密集型应用程序的并行性、提高程序性能也是越来越热门的发展方向。...由于语音业务中DNN模型采用多层全连接的网络结构，腾讯深度学习平台技术团队在单机多GPU模型并行的实践中发现拆分其模型存在较大的额外开销，无论采用普通模型拆分还是流式控制，扩展性有限：相比GPU的计算能力...GPU卡通常被看成是加速卡或协处理器卡，必须在基于CPU的主机上下文中被调用来做计算，因此1个CPU线程绑定1个Worker Group中的1张GPU卡能够发挥多GPU的并行效能。...这样兼顾了算法效果和训练性能。 6.在语音识别上的应用 6.1.微信语音识别产品 微信中主要有三款语音识别产品：微信语音输入法、语音开放平台和语音消息转文字。
原则17：保证消息只被传递一次，不管失败，这很难，除非你要在客户端和服务端都做控制。试着让你的系统更轻便（使用原则18）。...这样的话就比较好恢复，而且你还处于至少一次传递（at least once delivery）的状态。 原则19：知道CAP理论。可扩展的事务（分布式事务）是很难的。...原则21：在分布式系统中，你永远无法避免延迟和失败。 （小编点评：嗯，对，面向 fail 设计。但是你的考虑你的用户，你的服务提供 SLA 。是真的需要7*24*365吗？）...原则24：当你无法在两个选择中做决定的时候，请不要直接把这个问题通过提供配置选项的方式传递给用户。这样只能让用户更加的发懵。如果连你这个专家都无法选择的情况下，交给一个比你了解的还少的人这样合适吗？...好像一个系统构建成这样才是完美的。但不幸的是，现实中我们很难达到这样的状态。
目前服务器上安装多个GPU卡已经非常普遍，在通用计算领域使用多GPU并行加速技术[3]扩展计算密集型应用程序的并行性、提高程序性能也是越来越热门的发展方向。...由于语音业务中DNN模型采用多层全连接的网络结构，Mariana技术团队在单机多GPU模型并行的实践中发现拆分其模型存在较大的额外开销，无论采用普通模型拆分还是流式控制，扩展性有限：相比GPU的计算能力...Mariana技术团队考虑到上述问题，在Mariana的DNN多GPU并行训练框架中，选择了数据并行的技术路线，完成了升级版的单机多GPU数据并行版本。...GPU卡通常被看成是加速卡或协处理器卡，必须在基于CPU的主机上下文中被调用来做计算，因此1个CPU线程绑定1个Worker Group中的1张GPU卡能够发挥多GPU的并行效能。...这样兼顾了算法效果和训练性能。 在语音识别上的应用 微信语音识别产品 微信中主要有三款语音识别产品：微信语音输入法、语音开放平台和语音消息转文字。多GPU数据并行框架训练的模型正在由这些产品使用。
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