Chris Manning将这个结果称作“创造‘好的’组合向量的一次失败”。 然而，最近越来越多的使用语法解析树的工作成果改变了那一结果。...9、分布式与分配式 Chris Manning本人澄清了这两个词之间的区别。 分布式：在若干个元素中的连续激活水平。比如密集词汇嵌入，而不是1-hot向量。 分配式：表示的是使用上下文。...word2vec是分配式的，当我们使用词汇的上下文来建模语义时，基于计数的词汇向量也是分配式的。...最后一个结果是从谷歌“提取出所有stops”得到的，将海量数据源来训练斯坦福神经语法解析器。 11、Theano ? 我之前对Theano有所了解，但是我在暑期学校学习到了更多。而且它实在是太棒了。...15、泰勒级数逼近 当我们在点处，向移动时，那么我们可以通过计算导函数来估计函数在新位置的值，我们将使用泰勒级数逼近： ? 同样地，当我们将参数更新到时，我们可以估计损失函数： ?
Chris Manning将这个结果称作“创造‘好的’组合向量的一次失败”。 然而，最近越来越多的使用语法解析树的工作成果改变了那一结果。...9、分布式与分配式 Chris Manning本人澄清了这两个词之间的区别。 分布式：在若干个元素中的连续激活水平。比如密集词汇嵌入，而不是1-hot向量。 分配式：表示的是使用上下文。...word2vec是分配式的，当我们使用词汇的上下文来建模语义时，基于计数的词汇向量也是分配式的。 10、依赖状态分析 Penn Treebank中的依赖分析器比较： ?...最后一个结果是从谷歌“提取出所有stops”得到的，将海量数据源来训练斯坦福神经语法解析器。 11、Theano ? 我之前对Theano有所了解，但是我在暑期学校学习到了更多。...15、泰勒级数逼近 当我们在点处，向移动时，那么我们可以通过计算导函数来估计函数在新位置的值，我们将使用泰勒级数逼近： ? 同样地，当我们将参数更新到时，我们可以估计损失函数： ?
要解决这个问题，你可以调整标准库给线程栈分配的内存块的大小。但是全线提高栈大小意味着每个线程都会提高栈的内存使用量，即 便它们不是大量采用递归方式的。...不过Go核心团队正在尝试切换到另外一种方案，这里我将尝试阐述旧方案以及它的缺点，新方案以及为何要 做出如此改变。...当我们移动栈时，我们可以更新栈里地指针使其指向新的 目标地址，并且所有相关的指针都要被照顾到。 由于我们使用垃圾回收的信息来协助完成栈拷贝，因此所有出现在栈上的函数都必须具备这些信息。...第二，然而我们可以在64位系统中分配大内存，它依赖于过量内存使用。所谓过量使用是指当你分配的内存大小超出物理内存大小时，依赖操作系统保证 在需要时能够分配出物理内存。...然而，允许过量使用可能会导致一些风险。由于一些进程分配了超出机器物理内存大小的内存，如果这些进程使用更多内存 时，操作系统将不得不为它们补充分配内存。
大家好，我是坤哥 知乎上搜到一个比较有意思的话题：如何理解「进入内核态」，要回答好这个问题需要对内存管理及程序的运行机制有比较深刻的了解，比如你需要了解内存的分段，分页，中断，特权级等机制，信息量比较大...中断 分段内存的优缺点 内存分页 总结 CPU 运行机制 我们先简单地回顾一下 CPU 的工作机制，重新温习一下一些基本概念，因为我在查阅资料的过程发现一些网友对寻址，CPU 是几位的概念理解得有些模糊...使用了保护模式后，程序员就可以在代码中使用了段选择子：段偏移量的方式来寻址，这不仅让多进程运行成为了可能，而且也解放了程序员的生产力，我们完全可以认为程序拥有所有的内存空间（虚拟空间），因为段选择子是由操作系统分配的...既然段选择子指向的段基地址为 0，那也就意味着段内偏移地址即为即为线性地址（也就是虚拟地址），由此可知 Linux 中所有程序的代码都使用了虚拟地址，通过这种方式巧妙地绕开了分段管理，分段只起到了访问控制和权限的作用...可以看到，通过操作系统分配段选择子+中断的方式内存得到了有效保护，但是分段可能造成内存碎片过大以致频繁 swap 会影响性能的问题，于是分页出现了，保护模式+分页终于可以让多进程，高效调度成为了可能 参考
因此，当我们在编写项目时，我们真的应该考虑到一些阴暗面，因为这意味着我们需要合并很多不必要的开销，并牺牲很多潜在的性能提升。...所以当我们提到一个独立gpu显卡时，这意味着我们通常有一个cpu，一个gpu，每个都有自己的内存，而cpu通常被称为主机，gpu是设备，我们的cpu和gpu由 pci express bus (PCIe...的输出，所以内存拷贝设备会隐式同步并强制cpu等待，但当我们没有那个人工拷贝时，我们需要显式同步。...但是这里有意思的一点是，你不能直接给PyCUDA用这里的A,B,C三个地址，你得调用一次get_device_pointer, 然后这样你有两个地址，分别是给CPU和GPU用的。...然后就接着创建缓冲区，基本上就在分配内存/显存和一点点其他的东西（创建流，还有bindings)等等。然后接着我要进行一次单独的推理调用。所以我们得将一个batch的输入图片，从CPU上传输到GPU。
如果让你来分配使用，你是否会想着：给正在运行的游戏分配其中的 4G，给我的视频软件分配 2G，给音乐软件分配 1G，分配各自独立，互不干扰。...但当我的游戏需要更多的内存的时候，是否我的视频就无法播放了呢？ 那么对于操作系统来说，如何合理的分配和管理好内存就是我们今天要解决的问题。 虚拟地址 首先要引出一个概念：虚拟地址。...所以我们需要一个合理的数据结构来存放这样的映射关系。 分段存储 分段存储，顾名思义，就是将内存分为一段一段，如：代码段，数据段等等。访问时需要有两个东西：段号、段内地址(段内偏移)。...其实分页机制原理和分段差不多，但是，分页机制的核心点是：将内存分为相同大小的页。...虚拟内存功能 共享内存：允许同一个物理页在不同的进程之间共享 COW(copy-on-write)：写时复制，当我们使用 fock 系统调用创建子进程的时候，如果每次都需要将 task_struct 里面的所有内容都复制一次
然而由于大量的数据装入装出，内存的使用效率会非常低 程序运行的地址不确定；因为内存地址是随机分配的，所以程序运行的地址也是不正确的 解决这几个问题的思路就是使用我们非常牛逼的方法：增加中间层 - 即使用一种间接的地址访问方式...这样一来利用：分段的方式可以解决之前的个（地址空间不隔离）和第三个问题（程序运行地址不确定） 首先做到了地址隔离，因为A和B被映射到了两块不同的物理空间，它们之间没有任何重叠，如果A访问虚拟空间的地址超过了...第二问题内存使用效率问题依旧没有解决。 但是分段的方法没有解决内存使用效率的问题。...事实上根据程序的局部性原理，当一个程序正在运行时，在某个时间段内，它只是频繁用到了一小部分数据，也就是说，程序的很多数据其实在一个时间段内是不会被用到的。...人们很自然地想到了更小粒度的内存分割和映射方法，使得程序的局部性原理得到充分利用，大大提高了内存的使用率。这种方法就是分页。
默认情况下，内核尝试在读取页面错误时使用巨型零页来进行匿名映射。...它可以有以下值: "always": 每次需要新页面时，尝试分配大页面; "never": 不要分配大页面; "within_size": 只有它将完全在i_size内时才分配大页。...compact_fail: 如果系统试图规整内存但是失败了，则compact_fail会增加（失败规整的次数）。...如果您没有遍历页表，但是遇到了一个物理的大页，但是您不能在代码中原生地处理它， 您可以通过调用split_huge_page(page)来分裂它。这就是Linux VM在尝试切换大页面之前所做的。...当我们通过shrinker收缩器接口获得内存压力时，分裂本身就会发生。
内存碎片的问题 这里的内存碎片的问题共有两处地方： 外部内存碎片，也就是产生了多个不连续的小物理内存，导致新的程序无法被装载； 内部内存碎片，程序所有的内存都被装载到了物理内存，但是这个程序有部分的内存可能并不是很常使用...如果内存空间不够，操作系统会把其他正在运行的进程中的「最近没被使用」的内存页面给释放掉，也就是暂时写在硬盘上，称为换出（Swap Out）。一旦需要的时候，再加载进来，称为换入（Swap In）。...当然如果 4GB 的虚拟地址全部都映射到了物理内上的，二级分页占用空间确实是更大了，但是，我们往往不会为一个进程分配那么多内存。...所以页表一定要覆盖全部虚拟地址空间，不分级的页表就需要有 100 多万个页表项来映射，而二级分页则只需要 1024 个页表项（此时一级页表覆盖到了全部虚拟地址空间，二级页表在需要时创建）。...我们看看用户空间分布的情况，以 32 位系统为例，我画了一张图来表示它们的关系： ?
此外，你会学习到内存分配的知识，比如c++里可以直接分配一段内存，此时实际上是调用操作系统提供的API进行内存分配。...如果不懂操作系统，你在未来学习编程语言的高级特效，涉及到线程进程调度，内存分配，或者是学习Linux相关的知识时，都会一头雾水，所以，只有学会了操作系统，我么才能够更好地学习其他语言和技术。...如何学习操作系统 第一次接触 第一次接触操作系统同样是在我研究生的时候，当时自学计算机网络已经受到了惊吓（被大部头教科书劝退），于是学习操作系统时也更加的小心翼翼，当时我找了一本体量稍微小一点的《操作系统...“、”产生死锁的必要条件，解决死锁的办法“、”线程间通信和进程间通信的方法都有哪些，具体怎么使用“ 此类问题，也算是比较常见的操作系统面试题，但是要回答清楚的话还是需要一定功力的。...当时我应对这类问题，基本上就是通过刷面经和背答案，对于很多原理性的东西理解得并不深刻，但是也没有找到什么解决办法。
老王：我们还以银行办事大厅的常规窗口、备用窗口为例子说明了什么是分段锁机制，这些东西啊，都要记得啊；有上一章的基础、懂得什么是分段锁，这一章我才能带你来深入的分析一下Striped64的分段锁机制的实现...）但是由于一个窗口同一时间只能处理一个请求，所以在高并发的时候，容易造成大量的用户在等待常规窗口 （3）于是大流量的时候就开启备用窗口，比如有4个备用窗口，然后在备用窗口已经开启的时候，就会使用用户id...Striped64底层实现 longAccumulate底层源码： 我们首先来看一下longAccumulate底层使用分段锁实现加减操作的源码，源码稍微有点复杂，但是我们慢慢来分析，别害怕哈。...我来简单总结一下在《结丹篇》我们学习的内容，一共讲解了下面的这些东西： 1. 讲解了unsafe是JDK底层提供的一个类，直接通过操作系统级别，可直接操作内存、进行CAS操作、阻塞和唤醒线程； 2....老王：是啊，经过了前面几篇的学习，你的基础实力有了很大幅度的提高，正式进入《结丹》境界了，但是不要高兴得太早。
译者注： 原本.NET的GC是分段式GC，也就是说GC管理内存的单位是段，而现在改了，改成区域了，另外这一段中Maoni大佬其实透露三个重要的信息： 段内存分配的方式结束了，将使用区域的方式来替代段内存分配...目前，当我们只有一个段时，SOH在堆上是这样的： 当我们有多个段时，它可以看起来像这样 或这样 蓝色和黄色的空间是一个段上所有已提交【已提交：是指由操作系统分配给应用程序使用的内存】的内存（关于Gen...而该段上的所有空闲空间也是已提交的内存。当我们使用空闲空间来容纳对象时，这很有效，因为我们可以立即使用内存--它已经被提交。...但是想象一下这样的场景：我们在某一代有空闲空间，比如说gen0，因为有一些异步IO正在进行，导致我们在gen0中降级了一堆pin对象，但我们实际上并没有使用（这可能是由于没有等待这么长时间来做下一次GC...这比我们以前用分段做的有限的降级要灵活得多。而当我们在GC结束时对区域进行线程化处理时，我们只需要将它们线程化到它们所分配的区域。
反之，我们使用对数几率回归模型（或者对率（logit）模型），它为分配“Y属于某个特定类”的概率而设计，范围是 0%~100%。 数学原理是什么？ 注意：这一节中的数学很有意思，但是更加技术化。...对率可能有点不直观，但是值得理解，因为当你解释执行分类任务的神经网络的输出时，它会再次出现。 使用对率回归模型的输出来做决策 对率回归模型的输出，就像 S 型曲线，基于X的值展示了P(Y=1)。...对数几率回归的最小损失 就像线性回归的例子那样，我们使用梯度下降来习得使损失最小的beta参数。 在对率回归中，成本函数是这样的度量，当真实答案是0时，你有多么经常将其预测为 1，或者反过来。...求解这个问题的人类版本，就是拿一个尺子，尝试不同的直线来分隔所有点，直到你得到了使间距最大的那条。 人们发现，存在求解这个最大化的数学方式，但是它超出了我们的范围。...突然，你就有了一个边界，当我们将其带回低维表示时，它看起来有些弯曲。 本质上，这就类似红的和蓝色的弹球都在地面上，它们不能用一条直线分隔。
首先，在写的操作之前先进行检查，检查内存的当前值（转换为16位无符号整数）是否大于当前序列号。仅在为真时才执行写的操作。实际上，这并不是什么限制，当我测试它时，崩溃通常发生在两到三遍之后。...一种是使用上述BUG之一读取内存，然后以某种方式将其发送回攻击者设备或TCP服务器，另一种是使用某种故障预兆来确定内存布局。 我首先查看是否有可能使用这些BUG之一从目标设备远程中读取内存。...首先，击中对象也是不可靠的，因为WebRTC正在进行许多其他类似大小的分配。...但是，大多数传出数据包都是在堆栈上生成的，因此无法使用堆损坏BUG对其进行更改。 我还考虑过使用崩溃Oracle来破解ASLR，但我认为使用这些特定的错误不太可能成功。...首先，与它们进行堆分配是不可靠的，因此很难判断是由于特定情况还是仅由于BUG失败而导致崩溃。考虑到这些BUG的功能有限，我还不确定是否有可能创建可检测的条件。
最近一直在进行Doris的向量化计算引擎的开发工作，在进行CPU热点排查时，发现了存储层上出现的CPU热点问题。于是尝试通过SIMD的指令优化了这部分的CPU热点代码，取得了较好的性能优化效果。...由上图可以看到大量的CPU耗时都在解码时的内存分配之上了。尤其是int64_t RoundUpToPowerOf2这个函数的计算，这个函数是为了计算内存分配时按照对齐的内存分配的逻辑。...哪儿来的内存分配 这里得先了解Doris在Page级别是如何存储字符串类型的。这里有两种Page： DictPage 字典编码，适合在字符串重复度较高的数据存储。...Doris每次读取的数据量是1024行，所以每次的操作都是 取出一行数据 通过数据长度，计算分配对齐内存长度 分配对应的内存 拷贝数据到分配的内存中 2.使用SIMD指令解决问题 好的，确认了问题，就开始研究解决方案...从直觉上说，将1024次零散的内存分配简化为一次大内存分配，肯定有较好的性能提升。 但是这样会导致一个很致命的问题：批量的内存分配无法保证内存的对齐，这会导致后续的访存的指令性能低下。
1.看起来很慢的向量化导入问题的发现来自社区用户的吐槽：向量化导入太慢了啊，我测试了xx数据库，比Doris快不少啊。有招吗？啊哈？慢这么多吗? 那我肯定得瞅一瞅了。...图片这里得先简单了解一下什么是缺页中断：图片如上图所示：CPU对数据进行计算时，会请求获取内存中的数据。...内存复用这里大量的内存使用，取址都是对于Column进行操作导致的，所以得尝试从内存分配的源头来解决这个问题。...Doris内部本身支持了ChunkAlloctor的类来进行内存分配，复用，绑核的逻辑，通过ChunkAlloctor能大大提升内存申请的效率，对于当前case的缺页中断也能起到规避的效果：图片通过替换...优化前优化后980s 776s 3.一些相关的优化的TODO：CSV的数据格式解析：通过4kb的cache 来预取多行数据，利用并SIMD指令集来进一步性能优化缺页中断的优化：部分内存分配拷贝过程之中的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
