Google Research的计算机科学家Ethan Dyer参与组织了这次测试，他表示，虽然构建BIG-Bench数据集的时候我已经准备好了迎接惊喜，但当真的见证这些模型能做到的时候，还是感到非常惊讶...计算机科学家曾预计，扩大规模可以提高已知任务的性能，但他们没有预料到模型会突然能够处理这么多新的、不可预测的任务。...斯坦福大学的计算机科学家 Rishi Bommasani 表示，我所知道的任何文献中都没有讨论过语言模型可以做这些事情。...人工智能初创公司 Anthroic 的计算机科学家Deep Ganguli表示，我们不知道如何判断哪种应用程序的危害能力将会出现，无论是正常出现的还是不可预测的。...去年，在该领域的旗舰会议 NeurIPS 上发表的一篇论文中，Google Brain的研究人员展示了如何让模型利用提示对自己进行解释（思维链推理），比如如何正确地解决math word问题，而同样的模型如果没有提示就不能正确地解决
多继承的复杂性 多继承虽然功能强大，但也带来了一些复杂性，例如菱形继承问题。...菱形继承很容易带来冗余性和二义性，这些就需要我们用虚拟继承来解决，这些问题挺重要，我们往下看 二、菱形继承 C++中的菱形继承是指在类的继承关系中，存在两个或更多个直接或间接的基类，它们之间形成了一个类似菱形的结构...2、虚表：虚继承会在运行时为每个对象创建一个虚表，用于记录虚基类的实际地址，以便在运行时正确地访问虚基类的成员变量和成员函数。...（这个知识点还是比较重要的，因为一些原因，我这里并不会讲，感兴趣的可以自己去网上搜一下视频，或者与我私聊） 3、构造函数和析构函数：当虚继承时，构造函数和析构函数会按照继承顺序依次调用，从而确保虚基类的构造和析构正确地执行...四、总结 以上就是C++多继承中菱形继承及如何解决它所带来的问题的相关知识点，上面有些知识点仅仅是点到，并没有详细讲解，比如虚表等知识点，这些知识其实也相当重要，但是由于文字较难叙述的问题，我并没有展开讲解
我做了一个简单的 benchmark 测试，创建 5000 个 CSS 变量，来看看它究竟会不会减慢页面的渲染速度。...测试环境 步骤 生成 5000 种颜色（Color） 创建 10000 个 HTML 节点 输出一份用静态的 CSS Class 改变节点颜色的 HTML 文件 输出一份用动态的 CSS 变量 改变节点颜色的...(Official Build) (64-bit) 未登录 Google 账号，没有任何浏览器插件 测试工具 git clone git@github.com:fedek6/css-variables-benchmark.git...接着可以使用 http-server 这个包和 Chrome 的 performance 工具来对这两个文件进行测试。...测试结果 使用 CSS 变量的 HTML 文件大小会更大，因为相比于使用静态 CSS 来说，会需要多生成一些 CSS 变量。
那么使用 useMemo 的性能优势之前，数据应该有多复杂或大？开发者应该什么时候使用 useMemo？ 实验 在我们开始实验之前，让我们先定义一个假设。...让我们首先定义要执行的对象和处理的复杂性为 n。如果 n = 100，那么我们需要循环遍历 100 条数据，以获得 memo-ed 变量的最终值。...当 n 1000，使用 useMemo 我预计重新渲染有更好的性能，但初始渲染应该仍然略慢，因为需要额外的缓存算法。...总结 是否应该使用 useMemo 将在很大程度上取决于您的用例，如果复杂度小于 100，useMemo 似乎没什么意思。 值得注意的是，useMemo 最初的渲染在性能方面遭受了相当大的开销。...我们预计初始性能损失大约为 5-10% ，但结果发现甚至可能导致 500% 的性能损失（这在很大程度上取决于数据/处理的复杂性），这比预期的性能损失多 100 倍。
那么，性能差异又如何呢？...我们再次在 Pixel 3 上使用了 Jetpack Benchmark，也没有发现性能差异： image.png 从图中可以看到，我们还定义了单独的外部 (top-level) 类一起来做比较，发现性能都没有什么差异...那么，对象是否应该被池化，这还是主要取决于应用的需求。...问题是，多少方法可以称之为多？而且如果应用包含大量 dex 是否对性能产生影响？很多时候我们也并不是因为应用太大，而是为了根据功能拆分 dex 文件来方便团队开发而使用 Multidex。...Jetpack Benchmark 摒弃了监测和基准测试的所有复杂操作，官方强烈建议我们在持续集成系统中使用它来跟踪性能，并查看应用在添加功能的行为，最后需要注意的一点是，不要在 debug 模式下分析应用性能
部分围观吃瓜群众纷纷表示： This is uber cool....鉴于DeepMind并未公布计算这些性能指标的原始数据，我们无法用MIP业内的公认方式来对它做出评价。...为了避嫌， Google也一早就在论文中表明，训练集用的是MIPLIB完整版的1000多个问题，去掉这240个问题剩余的例子。但是这依然难以避免训练集和测试集的结构相似性。...因此论文在这个点上的创新有一定的局限性，正如Google的论文所说： 是通过用GPU和ADMM方式大量计算原始问题的FSB近似值，以便可以生成大量的机器学习数据。...DeepMind提出的Neural Diving这个算法，是通过机器学习和神经网络，给定一个问题结构，预判如何固定部分整数变量的取值，然后去求解子MIP。
第二，Google在白皮书上展望了TensorFlow是一个分布式系统上的机器学习框架。但是从目前Tensor Flow的release来看，他们只支持单机多卡，不支持多机的分布式环境。...一旦你有了完整的DAG，通过活性算法（liveness algorithm）来优化张量分配就应该会变得相当简单。...Github user：scott-gray 如果用的的确是cuDNNv2那么速度那么慢只有一个可能，记录下来的运行时间里有不应该算进去的间隔。...这些代码是用Eigen写的，与nvcc的交互不是很好，导致了不少额外开销（你可以通过在nvvp运行benchmark来观察到这一点，像之前Scott建议的那样）。...我认为以下几点更有道理： a） 这是谷歌公司，他们可以用强大的硬件资源来暴力解决像内存不够这样的问题 b） Tensorflow让实现方法变得更加容易，这相较于性能上的损失是值得的。
部分围观吃瓜群众纷纷表示： "This is suber cool!"...鉴于DeepMind并未公布计算这些性能指标的原始数据，我们无法用MIP业内的公认方式来对它做出评价。...为了避嫌， Google也一早就在论文中表明，训练集用的是MIPLIB完整版的1000多个问题，去掉这240个问题剩余的例子。但是这依然难以避免训练集和测试集的结构相似性。...因此论文在这个点上的创新有一定的局限性，正如Google的论文所说：是通过用GPU和ADMM方式大量计算原始问题的FSB近似值，以便可以生成大量的机器学习数据。...DeepMind提出的Neural Diving这个算法，是通过机器学习和神经网络，给定一个问题结构，预判如何固定部分整数变量的取值，然后去求解子MIP。
在我们看到使用 useMemo 的性能优势之前，数据应该有多复杂或大？开发者应该什么时候使用 useMemo？ 实验 在我们开始实验之前，让我们先定义一个假设。...让我们首先定义要执行的对象和处理的复杂性为 n。如果 n = 100，那么我们需要循环遍历一个由100个条目组成的数组，以获得 memo-ed 变量的最终值。 然后，我们还需要将两个操作分开。...对于 n > 1000，我希望看到类似或更好的性能与 useMemo 重新渲染，但初始渲染应该仍然略慢，由于额外的缓存算法。你的猜测是什么？...但是，这应该能够让您了解不同大小的数据集的性能差异。 是否应该使用 useMemo 将在很大程度上取决于您的用例，但是由于复杂度小于100，useMemo 似乎没什么意思。...我们预计初始性能损失大约为5-10% ，但发现这在很大程度上取决于数据/处理的复杂性，甚至可能导致500% 的性能损失，这比预期的性能损失多100倍。
最近，Google公布了自家的DIDACT（Dynamic Integrated Developer ACTivity，动态集成开发人员活动）框架，用AI技术增强软件工程，将软件开发的中间状态作为训练数据...原则上，用户可以使用这些记录来详细重放软件开发过程中的关键变更过程，即Google的代码库是如何形成的，包括每一次的代码编辑、编译、注释、变量重命名等。...，其中一种能力是历史增强（history augmentation），可以经由提示来启用这种能力，了解开发人员最近做了什么可以让模型更好地预测开发人员下一步应该做什么。...有了历史后，模型可以明确地决定如何正确地继续「编辑代码过程」，而如果没有历史记录，模型就无法知道丢失的函数参数是故意的（因为开发人员正在进行更长的编辑操作以删除参数）还是意外情况（模型应该重新添加参数以修复问题...结论 DIDACT将Google的软件开发过程转变为机器学习开发人员助理的训练演示，并使用这些演示数据来训练模型，以循序渐进的方式构建代码，与工具和代码审查人员交互。
你可以选择将异常信息作为类的成员变量，或者通过构造函数参数传递。...复杂性： 异常处理可能会引入代码复杂性和不确定性。当异常被抛出时，可能会导致程序的控制流程跳转到一个完全不同的位置，这可能会导致代码的行为变得不可预测。...在使用异常处理时，必须小心确保资源被正确地释放或者状态被正确地恢复。 过度使用： 过度使用异常处理可能会导致代码变得难以理解和维护。...异常处理应该用于处理真正意外的错误，而不应该用于控制正常的程序流程。 异常处理是一种强大的错误处理机制，可以提高代码的可靠性和可维护性。...就我个人而言，我是不太喜欢代码中添加异常处理。总感觉不符合自己的编码习惯，当然这仅仅是个人看法。
1）2016年2月，卡兰尼克声称准备收购自动驾驶初创公司Otto，这家公司的创始人是莱万多夫斯基（Anthony Levandowski），曾经在Google的自动驾驶部门（也就是现在的Waymo）任职...另外，在一次一对一的会面后，卡兰尼克亲自建议：莱万应该创建一个公司，然后Uber来收购。早在2016年1月，卡兰尼克就预计到可能会和Waymo打官司。...更加不利的消息是，最近的公开信息表明，最早在2016年3月11日，莱万多夫斯基就已经汇报给卡兰尼克、Nina Qi、Cameron Poetzscher、Lior Ron，他拥有的五张光盘中包含Google...不过，Benchmark现在表示，如果当时知道其后让Uber千夫所指的一系列事件：性别歧视、性骚扰丑闻，以及收购来的Otto跟Waymo纠纷，卡兰尼克都事先知情，他们都不会同意新增3个董事会席位。...现在，暂时从CEO退位的卡兰尼克还想运用自己在董事会埋下的伏笔回归，Benchmark不仅实名反对，还希望用诉讼解决问题。 Uber内外交困，“无人驾驶”的尴尬状况还在继续。
什么时候需要配置多条长连接 现在我们知道了如何进行连接控制，但什么时候我们应该配置多少条长连接呢？...那接下来，还是用 benchmark 来说话吧，测试工程还是我们的老朋友，使用 Dubbo 官方提供的 dubbo-benchmark 工程。...一言以蔽之，Netty 的设置 IO worker 线程和 channel 是一对多的绑定关系，即一个 channel 在建连之后，便会完全由一个 IO 线程来负责全部的 IO 操作。...按照我个人的经验，大多数时候，生产环境下连接数是非常多的，你可以挑选一台线上的主机，通过 netstat -ano| grep 20880| wc -l 来大概统计下，一般是远超 IO 线程数的，没必要再多配置成倍的连接数...也不尽然，我的测试场景还是非常有限的，可能在不同硬件上会跑出不一样的效果，例如我在第三届中间件性能挑战赛中，就是用 2 连接跑出了最好的成绩，并非单连接。
本期文章 关于代码评审(CodeReview)那些不得不说的事儿 本文作者在学习了Google Code Review 指南的基础上；总结了长期做CodeReview的好处：提声代码质量、提前发现问题、...经验和知识的传递；CodeReview的关注点：功能性、复杂性、代码风格、文档&注释、代码亮点；还指出了CodeReview应该及时；以及注意的礼节，reviewer写得好的地方也应该点赞； 本文还指导大家如何才能写出对...只要我在团队推行了CodeReview流程，代码质量就会迅速提高？...贪吃蛇小游戏开发思路分享 如何用数组表示游戏地图，数组的周边嗅探，数组边界检测；还有碰撞检测。看完之后，抖音最火的游戏吃掉那个苹果就可以自己写了。...图中的泛型变量 T 表示 Type，实际上 T 可以用任何有效的名称代替。除了 T 之外，常见的泛型变量还有 K、V 和 E 等。
可以看到，asm.js使用了按位或0的操作，来声明x为整形。从而确保JIT在执行过程中尽快生成相应的二进制代码，不用再去根据上下文判断变量类型。...我又对2M的长文本进行benchmark对比，结果如下： ? 这一次的提升就比较大了。是什么造成了如此大的差距呢？...针对与以上两点猜测，又做了一组benchmark，加密“ivweb”5000000次 ? 可以看到WebAssembly与纯粹的JavaScript性能差距以及不大了，验证了我的猜想。...本次benchmark代码我已经上传到GitHub仓库中： git@github.com:PeacefulLion/wasm-benchmark.git 启示 鉴于V8的强大性能，90%的应用场景下你不需要...启示：如何提高JS代码性能？ 声明变量时提供默认类型，加快JIT介入 不要轻易改变变量的类型 Node.js像JAVA一样也存在JIT预热？ 总结与展望 现在的WebAssembly还并不完美。
好，介绍结束，我们接下来看一下我们如何来编写程序测试各种Map。...上面三个注解的选项的意思分别是： State表明可以在类里面创建成员变量，供所有测试复用，复用的范围是在Benchmark当中； OutputTimeUnit表示输出Benchmark结果的时候，计时单位是...*HashMap.* 跑起来以后我感觉我错了，电脑风扇在狂转，而且预热半天都跑不完。jstat看一下gc情况试试先，发现100多秒都是FGC。。...我所使用的是网上找到的一个应该是从Spark代码中抠出来的一个实现，速度快，估值准。只需要在build.sbt中如下引入即可。...综合内存使用以及性能，我个人觉得在此次比赛初赛中，也许HPPC是个比较好的选择。 所以，初赛使用Java的HashMap实现的小伙伴，是不是应该赶紧思考一下换一下内存索引的结构，来避免OOM呢？
但是每次都类似的需求，都会写很多冗余的代码来进行耗时统计，另外也缺乏灵活性。有没有方便的方式来测试呢？有，Google家的benchmark性能测试框架。...编译安装google benchmark github地址如下： https://github.com/google/benchmark 下载benchmark的最新release代码。...wget https://github.com/google/benchmark/archive/refs/tags/v1.6.0.tar.gz tar xvf v1.6.0.tar.gz 我这里直接...可以用cmake参数移除该依赖。...Time表示的是真实时间，CPU表示的是CPU时间，一般CPU时间会小于Time的时间。我这个在我的WSL上测试的，二者是一样的。 好了，这就是benchmark的入门教程了，十分简单是不是。
我至少会尝试运行测试十次，但是做的次数更多效果会更好。根据结果的变化程度以及时间的长短 (因为变量的存在会对持续时间更短的测试产生更大的影响)，可能需要运行更多次才行。...adb (Android 调试桥，阅读至此的读者应该都对它很熟悉了吧) 提供了我所需要的东西。...理想情况下，在运行性能测试时，您应该控制 CPU 频率。...首先，向工程级别的 build.gradle 文件中加入 benchmark 的依赖: // 查看 Benchmark 库的最新版本号 // https://developer.android.google.cn...我不知道系统在过热时将如何响应 (希望它会降低主频或在出现严重问题之前自动关闭系统)，但是我也不想知道答案。 请注意，完成测试后，您需要将主频解锁。
我尝试写个性能测试评测它的性能： package benchmark import ( "testing" ) var benchmarkSubString = "Go语言是Google开发的一种静态强类型...使用 range 迭代字符串时返回字符起始索引和对应的字符，我立刻尝试利用这个特性编写了如下用例： package benchmark import ( "testing" ) var benchmarkSubString...如果你以为这就结束了，不、这对我来只是探索的开始。 终极时刻 - 自己造轮子 喝了 range 那碗甜的腻人的良药，我似乎冷静下来了，我需要造一个轮子，它需要更易用，更高效。...，我苦苦思索两天来如何来提供易于使用的接口。...我用 exutf8.RuneIndexInString 实现了一个字符串截取测试： package benchmark import ( "testing" "unicode/utf8" "
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