原文 https://webrtchacks.com/sfu-cascading/
当你看到来自谷歌,Twitter,eBay和亚马逊的大规模系统时,他们的架构已演变成类似的东西:一组多语言微服务。
微服务自成立以来就以不同的方式相互沟通。有些人更喜欢使用HTTP REST API,但这些API有自己的排队问题,而有些则更喜欢较旧的消息队列,比如RabbitMQ,它们带有扩展和操作方面的问题。
JavaScript 是客户端脚本的标准语言,而 jQuery 使得编写 JavaScript 更加简单。你可以只用写几行的jQuery 代码就能实现更多的东西. 它是最长被用到的 JavaScript 库之一,并且现在已经很少有不用jQuery 而使用原生 JavaScript 的新项目了。这对于作为一个 Java web 开发者的你而言意味着你会在一场Java web开发面试中发现许多jQuery的面试问题.
近年来,大型语言模型(LLM)如 OpenAI 的 GPT-3 在人工智能领域取得了显著进展。这些模型,具有庞大的参数量(例如 1750 亿个参数),在复杂度和能力上实现了飞跃。随着 LLM 的发展趋势朝着不断增大的模型规模前进,这些模型在从智能聊天机器人到复杂数据分析,乃至于多领域研究中的应用越发广泛。然而,模型规模的指数级增长带来了巨大的资源需求,尤其是在计算、能源和内存等方面。
机器之心报道 编辑:陈萍、小舟 Speed Is All You Need:谷歌提出针对 Stable Diffusion 一些优化建议,生成图片速度快速提升。 Stable Diffusion 在图像生成领域的知名度不亚于对话大模型中的 ChatGPT。其能够在几十秒内为任何给定的输入文本创建逼真图像。由于 Stable Diffusion 的参数量超过 10 亿,并且由于设备上的计算和内存资源有限,因而这种模型主要运行在云端。 在没有精心设计和实施的情况下,在设备上运行这些模型可能会导致延迟增加,这是
许多编程语言都有一个 sleep 函数,可以延迟程序的执行若干秒。JavaScript缺少这个内置功能,但不用担心。在这篇文章中,我们将探讨在JavaScript代码中实现延迟的各种技巧,同时考虑到该语言的异步性质。
() 函数是 jQuery() 函数的别称,乍一看这很怪异,还使 jQuery 代码晦涩难懂。一旦你适应了,你会爱上它的简洁。() 函数用于将任何对象包裹成 jQuery 对象,接着你就被允许调用定义在 jQuery 对象上的多个不同方法。你甚至可以将一个选择器字符串传入
两年前我作为一名拥有后台开发经验的移动端软件工程师入职 Uber,并负责 APP 端支付功能的开发以及重构。后来我进入了工程师管理团队,并独立带领一个团队。由于我的团队负责很多后端支付相关的系统,因此我有更多的机会接触整个支付系统的后端知识。
设计模式大集合 设计模式的定义和结构 软件设计模式是:在软件设计中,一个通用的,可重用的解决方案,用于解决给定上下文中的一个常见问题。 设计模式的描述 下面定义了一个标准描述设计模式的结构。 模式名称和分类 一个描述性和惟一的名称,有助于识别和引用模式。 意图 描述模式背后的目标和使用它的原因。 别名 模式的其他名称。 动机 由问题和可使用该模式的上下文组成的场景。 适用性 这种模式可用的情况;模式的上下文。 结构 模式的图形表示。类图和交互图可以用于此目的。 参与者 模式中使用的类和对象的列
微前端是一种测试方法,它为独立团队拥有的web应用提供多种功能或模块,使它们更加用户友好和更小的体积。他们基本上把前端应用分成独立的和半独立的微应用,这样每个应用都可以采用不同的技术,比如React、Angular或Vue,这样就可以很容易地集成到单个应用中。
流式数据集成是对企业数据的实时连续收集和移动,以高吞吐量和低延迟大规模地处理大量数据。数据的处理、分析、关联和传递是在流动中进行的,从而以可靠且可验证的方式提供了数据价值和可见性。
在本文中,我们将学习如何使用设计模式、原则和最佳实践来设计微服务架构。我们将使用正确的架构设计模式和技术。 在本文结束时,您将了解如何在微服务分布式架构上设计系统以实现高可用性、高可扩展性、低延迟和对网络故障的弹性,从而处理数百万个请求。 Event-Driven Architecture 本课程将是软件架构设计的旅程,逐步将架构单片演变为事件驱动的微服务。 我们将从设计处理少量请求的电子商务整体架构开始软件架构的基础知识。 Journey of Design Architectures 之后逐步演
每个大型企业组织都在尝试加速其数字化转型战略,以更加个性化、相关和动态的方式与客户互动。在创建和收集数据时对数据执行分析(也称为实时数据流)并生成即时洞察以加快决策制定的能力为组织提供了竞争优势。
在执行下一段代码之前,如果需要暂停Excel VBA代码运行,该如何做呢?本文探索在Excel VBA中添加暂停的最佳方法。
对于Lady来说,我信了你的邪!我决定把之前发布的关于TensorRT的视频教程再综合地整理一遍。
请注意,以上回答是基于一般情况下的假设,具体的实现方式可能因环境和配置的不同而有所差异。
你的网络和IT服务的可用性可以创造或损害业务绩效。86%的公司每小时的全面中断成本超过30万美元,34%的公司表示每小时的成本将超过100万美元。但是,不仅仅是停机会带来高成本。性能缓慢和频繁的断线也将导致巨大的损失。
原文 https://medium.com/netflix-techblog/streaming-video-experimentation-at-netflix-visualizing-practical-and-statistical-significance-7117420f4e9a
在群里,经常遇到有开发者说手里有好几块NVIDIA Jetson的板子,看能否将这几块板子“连起来”用。
HubSpot 采用在多个 Kafka 主题(称为泳道,swimlanes)上为同一生产者路由消息的方式,避免了消费者群组滞后的积压,并且能够优先处理实时流量。通过自动和手动相结合的方式探测流量峰值,该公司能够确保大多数消费者的工作流能够在无延迟的情况下执行。
统计 特使的主要目标之一是使网络可以理解。特使根据配置如何发出大量的统计数据。一般来说,统计分为两类: 下游:下游统计涉及传入的连接/请求。它们由侦听器,HTTP连接管理器,TCP代理过滤器等发出 上游:上游统计涉及传出连接/请求。它们由连接池,路由器过滤器,TCP代理过滤器等发出 单个代理场景通常涉及下游和上游统计信息。这两种类型可以用来获得特定网络跳跃的详细图片。来自整个网格的统计数据给出了每一跳和整体网络健康状况的非常详细的图片。所发出的统计数据在操作指南中详细记录。 特使使用statsd作为统计
8月22日早餐题: 1.项目中一个重要的工作需要外部资源支持,项目经理要完成相应的采购策略,其中哪项不应包含在内?C A.交付方法 B.合同支付类型 C.供方选择标准 D.采购阶段划分 2.项目经理刚刚启动一个需要从本地供应商处购买设备的大型项目。项目经理对供应商的报价表示怀疑,以下哪项可以避免该问题?D A.自制或外购决策 B.供方选择标准 C.采购策略 D.独立成本估算 3.由于组织变更,有些人力资源将不再能为项目工作。该组织缺乏内部资源来填补空缺。若要解决这个资源问题,项目经理应该怎么做?B A.在剩余的职能资源中重新分配工作量 B.评估外部资源 C.重新制订项目进度计划 D.将这个人力资源问题上报给项目发起人 4.在发生自然灾害后,项目经理发现一个关键外部资源将延迟,并将导致团队延误一个交付期间。项目经理下一步该怎么做?B A.查询沟通管理计划 B.参考采购管理计划 C.调整项目缓冲时间延长交付期限 D.从另一个供应商处获得资源 5.一栋公寓楼正在实施过程中,实施公司计划将某些工作分包出去。但是,由于房地产市场价格下跌,它们十分关心企业的营利性。项目经理与分包商签订的最佳合同类型是哪种?C A.成本加固定费用合同 B.工料合同 C.总价加经济价格调整合同 D.成本加激励费用合同 1.C 解析:当决定从项目外部进行采购时,应该制定采购策略。在采购策略中规定项目交付方法、具有法律约束力的协议类型,以及如何在采购阶段推动采购进展。 2.D 解析:对于大型的采购,采购组织可以自行准备独立估算,或聘用外部专业估算师作出成本估算,并将其作为评价卖方报价的对照基准。如果二者之间存在明显差异,则可能表明采购工作说明书存在缺陷或模糊,潜在卖方误解了或未能完全响应采购工作说明书。 3.B 解析:由于内部无法提供,因此必须进行采购决策,评估外部资源并在规划采购管理中识别哪些项目需求最好或应该通过从项目组织外部采购产品、服务或成果来实现。 4.B 解析:关键外部资源将延迟,说明在控制采购管理过程中出现了问题,需要参阅采购管理计划的内容来应对。 5.C 解析:对买方来说,风险最小的合同类型为总价合同。总价加经济价格调整合同是总价合同的一种,允许根据条件变化(如通货膨胀、某些特殊商品的成本增降),以事先确定的方式对合同价格进行最终调整。
在高并发的网络应用中,减少网络往返次数是提升系统性能的关键。Redis,作为一款高性能的键值存储数据库,提供了管道技术,允许客户端连续发送多个命令而无需等待每个命令的响应,从而显著减少了网络延迟,提高了整体的吞吐量。本文将深入探讨 Redis 管道技术的原理、命令使用及其实现细节,通过具体案例展示如何在实际场景中应用管道技术,以达到性能优化的目的。
今天的任务是将伦敦自行车租赁数据分为两组,周末和工作日。将数据分组到更小的子集进行进一步处理是一种常见的业务需求,我们将看到Spark如何帮助我们完成这项任务。
在构建一个C++大型流媒体项目,特别是针对千万级直播系统,我们需要考虑从底层到应用层的多个方面。首先,基于应用层组播的技术是一个关键因素,因为它不需要网络层设备的支持,适合用于流媒体服务。这种方法可以显著提高系统的用户数量并保持较好的服务质量。此外,采用双层架构和整体分层、局部集中的思想来构造转发树,可以保证系统在大规模用户环境下的良好可扩展性。
Riptide 是一种新的模型量化方法,可以将模型量化至 1、2 位。研究团队今年三月在 MLSys 上介绍了 Riptide,这篇文章主要讲一下为什么要构建 Riptide,并快速了解它的幕后工作原理。团队计划来年将 Automatic ultra low-bit 功能添加到 Octomizer 中。在此之前,读者可以使用开源 Riptide 项目和 MLSys 论文中的信息来进行模型优化。
TLDR: 本文详细介绍了端侧推荐系统的最新进展情况,具体包括端侧推理与部署、端侧训练与更新以及端侧推荐系统的安全与隐私等部分。最后介绍了这一研究领域所面临的潜在挑战以及未来可期的研究主题等。
每个月都会有几千篇的论文在arXiv发布,我们不可能看完所有的文章,但是我们可以从中找到一些趋势:
CloudflareSpeedTest 是一个用于测试 Cloudflare CDN 延迟和速度的工具。 该项目的主要功能、关键特性、核心优势包括:
http://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/Demuxed-18-Highlights-The-Future-of-Codecs-and-Compression-128609.aspx
在分解单体应用程序到微服务体系架构时,重点考虑独立数据库拆分是很重要的。您需要想出一个可靠的策略,将您的数据库分割为多个与应用程序对齐的小型数据库。简而言之,您需要将您的应用程序/服务从使用单一的共享数据库中拆分出来。
摘要:最近的研究,如BitNet,正在为1位大型语言模型(LLM)的新时代铺平道路。在这项工作中,我们引入了一个1位LLM变体,即BitNet b1.58,其中LLM的每个单个参数(或权重)都是三进制{-1,0,1}。它匹配全精度(即,FP 16或BF 16)Transformer LLM在困惑度和最终任务性能方面具有相同的模型大小和训练令牌,同时在延迟、内存、吞吐量和能耗方面具有更高的成本效益。更重要的是,1.58位LLM定义了一个新的缩放定律和配方,用于训练新一代的LLM,这些LLM既具有高性能又具有成本效益。此外,它实现了一种新的计算范式,并为设计针对1位LLM优化的特定硬件打开了大门。https://arxiv.org/abs/2402.17764
数字系统设计中有三个重要的设计级别概念:行为级(Behavior Level)、寄存器传输级(Register Transfer Level)和门级(Gate level)。其中,
对于我们这些大规模使用Zabbix的用户来说,最关心的问题之一就是:Zabbix能承受多大规模的数据写入量?我最近的一些工作正好以此为中心,远期来看,我可能会有一个超大量级的环境(大约32000+台设备)需要通过Zabbix实现完全监控。在Zabbix论坛里有一个模块讨论大型环境的监控,但是不走运的是,我并没有找到一个完善的系列解决方案来实现大型环境的监控。
JavaScript是客户端和服务器端脚本语言,可以插入到HTML页面中,并且是目前较热门的Web开发语言。同时,JavaScript也是面向对象编程语言。
在当今快节奏的数字世界中,网站性能在决定任何在线企业的成功方面起着至关重要的作用。
https://blog.bitsrc.io/javascript-optimization-techniques-for-faster-website-load-times-an-in-depth-guide-cd2985194a07
在芯片性能提升有限的今天,分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本( v1.5)的分布式数据并行包的设计、实现和评估。
作为一种灵活性极强的构架风格,时下微服务在各种开发项目中日益普及。在这种架构中,应用程序被按照功能分解成一组松耦合的服务,它们通过REST APIs相互协作。通过这个设计原则,开发团队可以快速地不断迭代各个独立的微服务。同时,基于这些特性,很多机构可以数倍地提升自己的部署能力。 然而凡事都有两面性,当开发者从微服务架构获得敏捷时,观测整个系统的运行情况成为最大的痛点。如图1所示,多个服务工作联合对用户请求产生响应;在生产环境中,应用程序执行过程中端到端的视图对快速诊断并解决性能退化问题至关重要的,而应用中多
继 2020 年去中心化金融 (DeFi) 繁荣之后,去中心化交易所 (DEX)巩固了其在加密货币和金融生态系统中的地位。由于 DEX 不像中心化交易所那样受到严格监管,因此用户可以列出他们想要的任何代币。
大型语言模型(LLMs)的性能非常强大,但是现有的模型训练和部署成本都很高。而且在不忘记先前知识的前提,扩展它们去学习新的知识也很困难。也很难针对特定的任务去提取出轻量化的模型。
选自Google AI Blog 作者:Maxim Tabachnyk等 机器之心编译 机器之心编辑部 自 Copilot 问世以来,AI 代码补全工具正变得越来越普遍。在最近的一篇博客中,谷歌又介绍了他们开发的一种混合代码补全方法,而且进行了规模上万人的内部测试。测试结果显示,该方法可以将开发人员的编码效率提升 6%,而且有趣的是,该模型相当小,参数量只有 0.5B。目前,他们 3% 的新代码都是通过接受 ML 代码补全建议生成的。 日益复杂的代码对软件工程的生产力提出了关键挑战。代码补全是一种基本工具
本文既有理论知识,又有实用信息:我们将学习每一种具体的模式,为什么以及应该在什么地方使用;然后,我们将看下应用了这些模式的参考架构;接下来,我们将综合运用新学到的模式设计我们的架构;最后,我们将确定选用什么技术实现架构。
随着微服务和API在现代软件开发中变得越来越普遍,测试和验证这些API对于确保软件质量变得越来越重要。如何在微服务中更好的做好系统及API的测试,很多公司与开发都做出了自己的尝试。
Timer和TimerTask是用于在后台线程中调度任务的java util类。简单地说,TimerTask是要执行的任务,Timer是调度器。
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