普通的编程:首先发生一件事,然后是下一件事。我们完全控制所有步骤及其发生的顺序。 如果我们将值设置为5,那么稍后会回来并发现它是47,这将是非常令人惊讶的。这就是并的发世界,你往常信赖的一切都不再可靠。你必须知道和了解这些情况发生条件。
随着“无服务器”这个流行术语变得越来越普遍,IT人员与硬件联系将越来越不紧密。当然,这并不意味着企业业务中没有服务器,只是IT运营人员不再担心自己的服务器或IT硬件的运营和维护问题。只需运行几行代码,就可以确保云中的服务器运行。
在开始深入探讨多重分派这个主题之前,我们先问自己一个简单的问题:分派到底是什么意思?用最简单的术语来解释,分派的意思就是发送!
计算机系统是由硬件和系统软件组成的,它们共同协作以运行应用程序。计算机内部的信息被表示为一组组的位,它们依据上下文有不同的解释方式。程序被其他程序翻译成不同的形式,开始时是ASCII文本,然后被编译器和链接器翻译成二进制可执行文件。
本章介绍由ShowPlan生成的InterSystems SQL查询访问计划中使用的语言和术语。
但是,为了回答这些问题,我们要提出更多的问题。当你开始考虑怎么用容器适配你的工作时,你需要弄清楚:你在哪开发应用?你在哪测试它?你在哪使用它?
JavaScript 数组除了 map()、filter()、find() 和 push() 之外还有更多功能。今天这篇文章就来给大家分享一些鲜有人知道的数组方法,我们现在开始吧。
低延迟意味着更快的响应时间,更快的性能,以下最佳实践大部分来自于Quora等问题提炼:
许多组织已经了解到,通过使用功能点对其进行估计,他们可以更好地控制软件项目。同时,我们看到越来越多的组织采用敏捷的工作方式,通常是通过应用 Scrum。最大的问题是功能点是否仍然存在。
马萨诸塞州大学阿默斯特分校和斯坦福大学的研究人员声称他们已经开发了一种算法框架,可以确保AI不会出现不良行为。该框架使用的是“ Seldonian”算法,该算法以艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)的“基地”(Foundation)系列小说的主角命名。
当神经网络最初被开发时,最大的挑战是使它们能够工作!这意味着训练期间的准确性和速度是重中之重。使用浮点算术是保持精度的最简单方法,并且GPU具备完善的设备来加速这些计算,因此自然不会对其他数字格式给予太多关注。
你知道的,昨晚在我在看《行尸走肉》时,不是享受僵尸野蛮和被迫吃人,或引人入胜的故事情节,我只想建立一个目标检测系统来对僵尸进行识别。
作为开发者,经常需要面对影响整个应用架构的决策。而Web开发者的核心决策之一,就是应用逻辑与渲染工作的实现,应处于架构中的什么位置(译注:客户端 or 服务器?)。现在有很多不同构建网站的方法,因此这些决策变得愈加困难。
在本节中,我们将解释一些可用于模型验证的技术,以及在验证技术范围内机器学习领域常用的一些术语。
论文名称:Modality-Balanced Models for Visual Dialogue
由GitLab受访者发布的一项针对3700名软件专业人员的全球调查表明,开发人员正在对IT环境进行更直接的控制。
Jepsen对etcd 3.4.3进行了测试和分析,得到了良好的结果和有用的反馈。
是否发现pandas库在处理大量数据时速度较慢,并且希望程序运行得更快?当然,有一些使用pandas的最佳实践(如矢量化等)。本文讨论的内容将代码运行得更快,甚至超过采用最佳实践。
更大的规模不一定更适合机器学习。但是,随着研究人员相互竞争追求最先进的基准,深度学习模型和训练它们的数据集不断扩展。不管它们如何突破,更大的模型都会对预算和环境产生严重的影响。比如 GPT-3,一个在去年夏天推出的大受欢迎的自然语言处理模型,据说花了 1200 万美元 用于训练。更有甚者,马萨诸塞大学阿默斯特分校(UMass Amherst)的 研究人员发现,训练大型人工智能模型所需的计算能力能够产生 60 多万磅的二氧化碳排放——是普通汽车寿命周期排放量的 5 倍。
对SQL语句进行格式化不会让其运行得更快,但对我们的工作效率是有很大好处的 (1)提高SQL的可读性大大提高,便于维护 (2)提高开发效率,方便测试 例如 格式化规则 (1)总是使用表别名 代码
大规模转换器系统极大地增强了自然语言处理 (NLP) 任务。最初的 Transformer 显着提高了机器翻译的最新技术水平。然而,这些模型所带来的巨额费用抵消了这一进步的优势。这些模型的解码速度非常慢,以至于使用和研究都具有挑战性。
大家都知道,数据结构与算法解决的主要问题就是“快”和“省”的问题,即如何让代码运行得更快, 如何让代码更节省存储空间。
在8 0年代中期出版的数值显示出 T C P在一个以太网上的吞吐量在每秒 100 000~200 000字节之间([Stevens 1990]的1 7 . 5节给出了参考文献)。从那时起事情已经发生了许多改变。现在通常使用的硬件(工作站和更快的个人电脑)每秒可以传输 800 000 字节或者更快。
为什么要用线程池? 诸如 Web 服务器、数据库服务器、文件服务器或邮件服务器之类的许多服务器应用程序都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务。请求以某种方式到达服务器,这种方式可能是通过网络协议(例如 HTTP、FTP 或 POP)、通过 JMS 队列或者可能通过轮询数据库。不管请求如何到达,服务器应用程序中经常出现的情况是:单个任务处理的时间很短而请求的数目却是巨大的。 构建服务器应用程序的一个过于简单的模型应该是:每当一个请求到达就创建一个新线程,然后在新线程中为请求服务。实际上,对于原型开发这种方
嗯,我关心糟糕的设计,因为我通常承担着让查询运行得很快并克服糟糕设计的限制的重担。作为一名数据专业人员,在过去的15年里,我见证了(并构建了)我的数据库设计分享。有些很好,有些还不错,但大多数都让我想用裁纸刀捅人。
JAVA 由 Sun Microsystems Inc 的 James Gosling 于1995 年开发,后来被 Oracle Corporation 收购。它是一种简单的编程语言。Java 使编写、编译和调试编程变得容易。它有助于创建可重用的代码和模块化程序。
并发编程的目的是为了让程序运行得更快,提高程序的响应速度,虽然我们希望通过多线程执行任务让程序运行得更快,但是同时也会面临非常多的挑战,比如像线程安全问题、线程上下文切换的问题、硬件和软件资源限制等问题,这些都是并发编程给我们带来的难题。其中线程安全问题是我们最关心的问题之一,我们接下来主要就围绕着线程安全的问题来展开。
几周前,我读了一篇名为“ Good Code vs Go Code中的错误代码 ”的文章,作者指导我们逐步完成实际业务用例的重构。
程序优化的第一准则是“不要优化”,第二准则是“不要优化那些不重要的部分”。基于这两个原则,如果你的程序运行得很慢,你得先找出影响性能的问题所在。
有很多的图形化工具可以用来创建临场live USB 驱动器。Linux 上的 Etcher 可能是最受欢迎的。为此,Ubuntu 也开发了自己的启动盘创建工具。
原文地址:http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/
DevOps有效地结合了开发,运营和IT服务团队之间的鸿沟。为了培养DevOps文化,使用正确的DevOps流程实施正确的DevOps工具至关重要。持续集成/持续交付/持续部署(CI / CD / CD)帮助开发人员和测试人员在结构化环境中更快,更安全地发布软件。
Guido Van Rossum开发了Python,这是最著名的编程语言之一。Python 因其清晰的语法和简单的代码而在开发人员中很受欢迎,即使对于新手也是如此。对于那些刚刚开始编程职业生涯的人来说,学习Python是非常有利的。他们可以使用 Python 编程培训、博客、视频、模块和数千种其他资源来了解这种流行语言的各个方面。完成后,您将能够进行现代开发活动,例如GUI开发,网页设计,系统管理,复杂的金融交易或计算,数据科学,可视化等等。
现在进入有趣的部分。让我们帮您的Python程序运行得更快。我(基本上)不会向您展示一些能够神奇地解决性能问题的黑客、技巧和代码片段。这更多的是关于一般的想法和策略,当使用时,它们可以对性能产生巨大的影响,在某些情况下可以提高30%的速度。
Explanation of the dd command for live USB creation
A*算法是一种大规模静态路网中求解最短路径最有效的搜索方法,相比于Dijkstra算法,它提供了搜索方向的启发性指引信息,在大多数情况下大大降低了Dijkstra算法无效的冗余的扩展搜索,因此也成为自动驾驶路径规划中的首选算法。
DevOps 有效地弥合了开发、运营和IT服务团队之间的鸿沟,为了培养 DevOps 文化,使用正确的 DevOps 工具和实施正确的 DevOps 流程显得尤为重要。
所有的工程师在其职业生涯的某个阶段都不得不处理软件性能问题——让程序运行得更快。在大学时代,我们认为程序的性能主要是算法性能。但在实际上还有很多其他方面的内容让你的程序或你的系统运行得更快。下面我将介绍一下软件性能工程的一些概念。
回想起当年,FC游戏曾经是我们儿时最热爱的娱乐方式之一。这些游戏包括《超级玛丽》、《马里奥兄弟》、《魂斗罗》和《洛克人》等,它们不仅给我们带来了无数小时的娱乐,也启发了我们对计算机科学的兴趣。那么这些经典的FC游戏是用什么语言编写的呢?
【新智元导读】4月20日,《时代》公布全球最具影响力百大人物,DeepMind创始人Demis Hassabis 作为人工智能领域的代表人物入选。近日,Demis 在英国《金融时报》上发表署名文章,从整个人类社会发展的视角对当下人工智能,特别是DeepMind 的“学习”与“通用”的发展路径进行阐述。今天是世界读书日,让我们来一睹Demis 的文采。 现代文明是一场奇迹,是科学让其成为可能。每次坐在飞机上,我都会对飞行技术感到惊叹,它让我们可以飞行在云端。目前,人类已经绘制出了基因地图、发明了超级计算机和互
选自UC Berkeley Rise Lab 作者:Devin Petersohn 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路雪 本文中,来自 UC Berkeley 的 Devin Petersohn 发布文章介绍了其参与的项目 Pandas on Ray,使用这款工具,无需对代码进行太多改动即可加速 Pandas,遇到大型数据集也不怕。作者还对 Pandas on Ray、Pandas 进行了对比评估。机器之心对此文进行了编译介绍。 项目链接:https://github.com/ray-pro
learn from 《深入理解计算机系统》 编译过程 📷 高速缓存存储器,访问速度非常快 📷 无论是在单核还是多核系统中,一个CPU看上去都像是在并发地执行多个进程,这是通过处理器在进程间切换来实现的。操作系统实现这种交错执行的机制称为上 下文切换。 线程运行在进程的上下文中,并共享同样的代码和全局数据。 多线程之间 比 多进程之间 更容易共享数据,也因为 线程 一般来说都 比 进程 更高效。当有多处理器可用的时候,多线程也是一种使得程序可以运行得更快的方法 多核处理器:减少了处理任务时的模
深度学习正在推动从消费者的手机应用到图像识别等各个领域的突破。然而,运行基于深度学习的人工智能模型带来了许多挑战。最困难的障碍之一是训练模型所需的时间。 需要处理大量的数据和构建基于深度学习的人工智能
作者:Lydia Hallie 译者:前端小智 来源: dev JavaScript 很酷,但是 JS 引擎是如何才能理解我们编写的代码呢?作为 JS 开发人员,我们通常不需要自己处理编译器。然而,了
事件风暴是一种快速,轻量级且未得到充分认可的群体建模技术,它对于加速开发团队而言非常强大,有趣且有用。作为Alberto Brandolini的心血结晶,它是Gamestorming和领域驱动设计(DDD)原则的综合学习实践。该技术不限于软件开发。您可以将其应用于几乎任何技术或业务领域,尤其是那些大型,复杂或两者兼而有之的领域。
DevSecOps现在是一个热门词汇,我喜欢它,也讨厌它。 我喜欢它,因为它具体化了美国证券交易委员会行业(包括我在内)多年来一直试图实现的一个目标——让开发人员拥有自己的安全性。这个简单的流行语给我们的使命举起旗帜,帮助它鼓足动力,推动它成为一种常态。 讨厌它,因为,就像所有的流行语一样,它没有正确地反映出这漫漫旅程背后的高度复杂性。安全性是一个广泛的主题,涉及基础设施、应用程序代码、网络堆栈、第三方供应商,当然还有人员。追求安全的方式涉及很多细节,但流行词没有怎么考虑这些细微差别。于是就难免不同的人用它
它有一些很好的属性,通常与股票价格一致,例如对数正态分布(因此向下限制为零),并且期望收益不取决于价格的大小。
操作系统原理是计算机行业基本功,想要成为一名计算机领域的专业人士,必不可少要打好基础。最近打算重点读一读《深入理解计算机系统》这本书,回顾和提升自己对计算机和操作系统的理解。这是第一篇:【计算机系统漫游】。【计算机系统漫游】主要通过跟踪hello程序的生命周期来开始对系统的学习----从它被程序员创建开始,到在系统上运行,输出简单的消息,然后终止。本文将沿着这个程序的生命周期,简要地介绍一些逐步出现的关键概念、专业术语和组成部分。
过去几年中,随着 Nubank 客户基数达到 2300 万,工程团队从最初的 30 人增至 520 人,这家金融科技初创企业面临不可变基础设施带来的挑战。“我们的部署要靠旋转整个堆栈,或克隆整个基础设施才能迭代所有开发,” Nubank 工程总监 Renan Capaverde 说,“因此,随着时间推移,会变得越来越慢,越来越痛苦。”
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