晚上我登陆网站时发现后台输入账号密码后一直现在在登陆中，我以为是账号密码不对，重新输入后还是同样的问题，网站可以正常的浏览，可后台就是无法登陆，一直显示登陆中，我以为是插件问题造成的，登陆服务器进行查看发现网站负载率一直是在80-100%之间，网站卡的很，至此问题找出来了，具体什么是负载率，咱接着往下看。
OutOfMemoryError 异常原因：可能真的数据量太大、可能要数据显示的太多、可能内存泄露
cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？
它会在设置键的过期时间的同时，创建一个定时器， 当键到了过期时间，定时器会立即对键进行删除。 这个策略能够保证过期键的尽快删除，快速释放内存空间。
首先，阮一峰《进程与线程的一个简单解释》一文中形象生动地将计算机 CPU 比做一个工厂，进程相当于工厂内不同车间，线程相当于车间内不同协作的工人。
python的使用者都知道Cpython解释器有一个弊端，真正执行时同一时间只会有一个线程执行，这是由于设计者当初设计的一个缺陷，里面有个叫GIL锁的，但他到底是什么？我们只知道因为他导致python使用多线程执行时，其实一直是单线程，但是原理却不知道，那么接下来我们就认识一下GIL锁
机器之心原创 作者：思 当 CPU 图像预处理成为视觉任务的瓶颈，最新开源的CV-CUDA，将为图像预处理算子提速百倍。 在如今信息化时代中，图像或者说视觉内容早已成为日常生活中承载信息最主要的载体，深度学习模型凭借着对视觉内容强大的理解能力，能对其进行各种处理与优化。 然而在以往的视觉模型开发与应用中，我们更关注模型本身的优化，提升其速度与效果。相反，对于图像的预处理与后处理阶段，很少认真思考如何去优化它们。所以，当模型计算效率越来越高，反观图像的预处理与后处理，没想到它们竟成了整个图像任务的瓶颈。
在过去的几个月中，大型语言模型(LLMs)得到了广泛的关注，吸引了全球开发者的兴趣。这些模型为正在开发聊天机器人、个人助理和内容创作的开发者带来了令人兴奋的前景。LLMs带来的可能性在开发者|人工智能|自然语言处理社区引发了热潮。
浏览器地址栏里的 HTTP 可能将成为永远的过去时，取而代之的是更安全的 HTTPS。 首先，HTTPS 是什么？ HTTPS 是 Http Over SSL，简单来说就是 HTTP 的安全版本，在 HTTP 的基础上通过加密传输和身份认证保证了传输过程中的安全性。我们通常访问的网站大部分都是 HTTP 的，最简单的辨别方法可以看看网址是以 http://开头还是 https://开头。 HTTPS 在国内的大型站点目前只用在部分账户的登陆和支付等环节。百度是国内第一个全站 HTTPS 的大型站点，原因是其
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？ 有同学可能知道答案，因为 Python 中臭名昭著的 GIL。 那么 GIL 是什么？为什么会有 GIL？多线程真的是鸡肋吗？ GIL 可以去掉吗？带着这些问题，我们一起往下看，同时需要你有一点点耐心。 多线程是不是鸡肋，我们先做个实验，实验非常简单，就是将数字 “1亿” 递减，减到 0 程序就终止，这个任务如果我们
线程的基础回顾
我当前的 chrome 版本是 v68，如果是 v66 或更低版本可能提示的警告信息略有不同。印象中只对 CORS 比较熟悉，CORB 是个什么鬼？好奇心迫使我想要了解一下它到底是什么，于是暂时把手头工作放下查了一些资料并花时间汇总了一下，就有了这篇文章。
硬件设备，是任何一名深度学习er不可或缺的核心装备。各位初级调参魔法师们，你们有没有感到缺少那一根命中注定的魔杖？
进程是资源分配的基本单位，线程是 CPU 调度的基本单位。进程拥有独立的地址空间，线程是共享内存地址的。进程切换的开销比线程要大。
对一个系统而言，保持一个系统能够持续稳定地提供服务的能力而言显得尤为重要。我们常常谈用户体验，其实良好的用户体验不仅仅指的是用户交互以及系统的易用性，也包含了系统可持续提供服务的能力。作为质量交付团队，不仅仅需要考虑被测对象背后的业务价值和给用户带来商业上的赋能，也需要考虑提供业务背后的底层服务的计算能力，因为底层服务的稳定性才能够保障上层应用的产品业务特性，以及业务带来的商业价值。
众所周知， Java 在处理数据量比较大的时候，加载到内存必然会导致内存溢出，而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据，在做数据处理中，我们常见的手段是分解，压缩，并行，临时文件等方法;
代码的正确性是实现策划案的基本，是功能的基本要求，所以上线需要检查自己负责的代码是否有问题。包括规范问题，逻辑问题，是否符合需求，以及设计的合理性。
目前大多数游戏使用的都是Unity引擎，所以对游戏Unity性能分析就显得十分重要，而Unity性能主要针对影响内存、CPU和GPU的不同参数进行分析。
2018年5月11日至13日，腾讯WeTest与Unity联合打造的移动游戏性能分析工具（Unity Performance Analysis，以下称为UPA）正式亮相2018 Unite大会，为Un
本文整理自讲座： 演讲者为： 功能强大的低能耗设备的引入引发了可以在边缘运行的高级 AI 方法的新时代。但是由于与边缘设备相关的严格限制，在边缘训练和部署深度学习模型可能会令人生畏。您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型，但仍能充分利用可用硬件？NVIDIA Jetson是当今最受欢迎的低功耗边缘硬件系列之一。它旨在加速边缘硬件上的深度学习模型，无论是机器人、无人机、物联网设备还是自动驾驶汽车。 是什么让 Jetson 上的深度学习变得困难？ 在最好的情况下，深度学习并不是那么容易做好
从MapReduce的兴起，就带来一种思路，就是希望通过大量廉价的机器来处理以前需要耗费昂贵资源的海量数据。这种方式事实上是一种架构的水平伸缩模式——真正的以量取胜。毕竟，以现在的硬件发展来看，CPU的核数、内存的容量以及海量存储硬盘，都慢慢变得低廉而高效。然而，对于商业应用的海量数据挖掘或分析来看，硬件成本依旧是开发商非常关注的。当然最好的结果是：既要马儿跑得快，还要马儿少吃草。 Spark相对于Hadoop的MapReduce而言，确乎要跑得迅捷许多。然而，Spark这种In-Memory的计算模式，是
调优是需要做好准备工作的，毕竟每一个应用的业务目标都不尽相同，性能瓶颈也不会总在同一个点上。在业务应用层面，我们需要：
2018年5月11日至13日，腾讯WeTest与Unity联合打造的移动游戏性能分析工具（Unity Performance Analysis，以下称为UPA）正式亮相2018 Unite大会，为Unity手游开发者提供更加深度的游戏性能优化、测试服务，带来了更多产品测试与优化的“新姿势”。
方法区和堆是所有线程共享的内存区域；而java栈、本地方法栈和程序计数器是运行时线程私有的内存区域。
进程：具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位，是“活的”
概述 ---- 工具做为图形化界面来展示更能直观的发现问题，另一方面一些耗费性能的分析（dump文件分析）一般也不会在生产直接分析，往往dump下来的文件达1G左右，人工分析效率较低，因此利用工具来分析jvm相关问题，长长可以到达事半功倍的效果来。 jvm监控分析工具一般分为两类，一种是jdk自带的工具，一种是第三方的分析工具。jdk自带工具一般在jdk bin目录下面，以exe的形式直接点击就可以使用，其中包含分析工具已经很强大，几乎涉及了方方面面，但是我们最常使用的只有两款：jconsole
这个系列写到第三期了，实际上POSTGRESQL 的优化和一个核心之一，这就是VACUUM，一个弄不清vacuum，autovacuum的PG 管理员一定是不大合格的PG DBA。
Generative AI时下的爆发，催生搜索场景进入一个新的范式，我们越来越多的使用全文检索+向量搜索的混合搜索用于召回多更相关的数据，使用NLP模型增强对数据理解、丰富数据的层次，甚至是使用ML模型来进行召回后的精排，或者是使用生成式AI来对结果进行生成式的输出，而非召回后的直接排序结果。
调节三者之间的关系，实现整个系统（硬件、操作系统、应用）的性能最优化，不断满足现有的业务需求。
本文展示了一些提高 DALI 资源使用率以及创建一个完全基于 CPU 的管道的技术。这些技术长期稳定内存使用率，将 CPU & GPU 管道的 batch 大小提高 50%。用特斯拉 V100 加速器显示 PyTorch+DALI 可以达到接近 4000 个图像/秒的处理速度，比原生 PyTorch 快了大约 4 倍。
all(iterable) and any(iterable) all(x)如果all(x)参数x对象的所有元素不为0、''、False或者x为空对象（即所有元素为真），则返回True，否则返回False any(x)判断x对象是否为空对象，如果都为空、0、False，则返回False，如果不都为空、0、False，（即至少有一个为真）则返回True
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
在学完并实现路径追踪之后，即使增加了多线程渲染，在SPP=1024的情况下，依然需要30+分钟才能渲染一帧。
本文的意义是在使用过程中，对一些查询进行一些优化，使查询效率提升。 无论是在单表查询，还是在多表查询，或者是分布式表的查询。
前面的文章中，我们介绍了 python 中的进程与线程模型。 我们看到，由于 GIL 锁的存在，python 中的线程效率并不高，也不能利用多核 CPU 的特性，与多线程并发相比，多进程并发显得更有优势。 可是经过我们的测试，多进程并发的执行效率也没有我们想象中的那么高，那么，究竟是什么原因造成了多进程并发性能的下降呢？
每个数据科学项目迟早都会面临一个不可避免的挑战：速度问题。使用更大的数据集会导致处理速度变慢，因此最终必须想办法优化算法的运行时间。正如你们大多数人已经知道的，并行化是这种优化的必要步骤。python 为并行化提供了两个内置库：多处理和线程。在这篇文章中，我们将探讨数据科学家如何在两者之间进行选择，以及在这样做时应注意哪些因素。
众所周知，操作系统是一个分时复用系统，通过将CPU时间分为好几份。系统在很短的时间内，将 CPU 轮流分配给它们，从而实现多任务同时运行的错觉。 伴随着的还有一个词是上下文切换，无论在工作中还是面试中，我们总会听到要减少线程、进程的上下文切换，因为上下文切换的代价比较高，会影响性能。 今天我们就来详细说说上下文切换到底在切换什么，以及如何可视化的观察上下文切换的代价，它是怎么影响程序性能的。
最近一直在着手优化公司某些业务的大数据的查询。 数据量级大约在每天110亿个doc左右，并且通常要对最近两天的数据做一定的处理，query的响应时间比较长，因此需要优化query api响应时间。
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？
因为 TCP 是全双工，每个方向都必须进行单独关闭。关闭连接时，当 Server 端收到 FIN报文时，很可能并不会立即关闭 SOCKET，所以只能先回复一个 ACK 报文，告诉 Client端，”你发的 FIN 报文我收到了”。只有等到 Server 端所有的报文都发送完了，我才能发送 FIN 报文，因此不能一起发送。故需要四步握手。
最近一直在做内存和 ANR 相关的优化，接下来我将会花几篇文章梳理一下内存相关的优化，以及我是如何将 OOM 崩溃率下降 90%。 今天这篇文章主要介绍内存相关的知识点，以及那些因素会导致 OOM 崩溃和相对应的解决方案，所以通过这篇文章你将学习到以下内容：
我叫劳伦斯·拉斯内尔，是Meta公司的工程经理，我负责PyTorch团队的一部分。在过去的两年半里，我一直专注于PyTorch库，例如Torch vision,audio,multimodel。我们在生成式人工智能、大规模内容理解模型和大规模推荐系统等方面做了大量的工作。今天我将讲述PyTorch中dataloading的发展现状。
一般来说，面试官会根据求职者在简历中填写的技术及相关细节来出面试题。一位拿了大厂技术岗Special Offer的网友分享了他总结的面试经验。当时，面试官根据他在简历中所写的技术，面试题出的范围大致如下：
我们都知道 Linux 是一个多任务操作系统，它支持的任务同时运行的数量远远大于 CPU 的数量。当然，这些任务实际上并不是同时运行的（Single CPU），而是因为系统在短时间内将 CPU 轮流分配给任务，造成了多个任务同时运行的假象。 CPU 上下文（CPU Context） 在每个任务运行之前，CPU 需要知道在哪里加载和启动任务。这意味着系统需要提前帮助设置 CPU 寄存器和程序计数器。 CPU 寄存器是内置于 CPU 中的小型但速度极快的内存。程序计数器用于存储 CPU 正在执行的或下一条要执行
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