大规模数据以及大型的神经网络结合在很多机器学习的任务上带来了超凡的表现。在训练深度学习模型的时候，当数据以及参数量变大的时候计算资源是决定我们算法迭代速度的关键要素之一。
因此工程师们，就在CPU上多放晶体管，不断提升CPU的时钟频率，让CPU更快，程序的执行时间就会缩短。
首先我们看一下多进程、多线程、异步 IO，三者的区别。多进程顾名思义就是多个进程处理任务，多线程顾名思义就是多个线程处理任务，不管是多线程还是多进程，设置多少个线程或者进程是一个大难题！多了，系统资源消耗过高；少了，并发性就不够了。那么，有没有什么办法可以减少大量进程或者线程的创建产生的大量内存占用？其实是有的，就是利用所谓的线程池或者进程池；既然减少了创建和销毁对象产生的开销，那么进程或者线程切换的开销有没有办法减少呢？其实是有的，我们直接使用异步 IO 就可以了，异步 IO 实际上是异步非阻塞 IO，就是让保证一个线程或者进程在当前的 IO 请求还未完成的时候去执行其他任务，既不需要申请大量的系统资源，也不会产生阻塞，因此异步 IO 成了加快检测速度的首选。
高并发也算是这几年的热门词汇了，尤其在互联网圈，开口不聊个高并发问题，都不好意思出门。高并发有那么邪乎吗？动不动就千万并发、亿级流量，听上去的确挺吓人。但仔细想想，这么大的并发与流量不都是通过路由器来的吗？
作为即时通讯技术的开发者来说，高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸，什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来，又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如：Java的Netty、Php的workman、Go的gnet等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时，方知自已所掌握的不过是皮毛。
（Response time）或者叫执行时间（Execution time）。想要提升响应时间这个性能指标，你可以理解为让计算机“跑得更快”。
首先交代一下背景，由于某些因素的限制，我们公司目前的备份策略采用的是隔天全备的方案，增量备份则使用的是binlog server的方式，那么如何快速恢复就成为了我们需要思考的问题
环境部署，以及使用的问题， 有没有想过直接在用云创建一个自动化测试框架，动态的分配资源？ 可以利用利用 OpenStack，Ubuntu，KVM等开源项目构造了云计算软件测试平台。
一般在日常开发中经常会遇到打折促销，秒杀活动，就如拼多多最近的4999抢券买爱疯11促销活动，毕竟谁的钱也不是大风刮来的，有秒杀有促销必定带来大量用户，而这类活动往往支撑着公司重要营销策略，所以保证系统在高并发下不出异常非常关键，这其中棘手的便是如何在高并发下高效的处理库存数据。今天就来聊聊高并发下库存加减那些事儿。
3 天前，运行的社区系统报告，很多老的历史照片都无法作为附件加载 —— 小鲨鱼，快来解决问题。
为了演示我的意思,采用两个大致相同的程序(C中的第一个,python中的另一个)：
我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。
Python是社区里最受喜爱的编程语言！它是目前为止最易使用的语言，因为它的代码短小精悍，符合人们的思维方式，也符合人们的阅读习惯。
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当你接手一个老项目，可能发现程序在服务器上运行性能低得可怕，与此同时现网流量还在逐渐增长。也许运用最新框架、微服务容器化、异步协程等方法来次彻底的重构，能够挽狂澜于既倒。可惜时不我待，运维已经在要求加机器了，而坏消息是，原有框架还不支持水平扩展，没法通过堆机器解决。有没有办法在不进行大改的情况下，度过难关呢？
在设计稿转网页中运用基于self-attention机制设计的机器学习模型进行设计稿的布局，能够结合dom节点的上下文得出合理的方案。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adam Geitgey 编译 | 元元、Lisa、Saint、Aileen Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?
云端深度学习的服务的性能加速通常需要算法和工程的协同加速，需要模型推理和计算节点的融合，并保证整个“木桶”没有太明显的短板。
1. 如果机器人运行的轨道是环形的，环的周长步数为X，这种算法最坏情况下，两个机器人需要多少个周期才能相遇？
看了下 Makefile，这句非常简单，就是 cp ./xxx ../xxx 而已，本身没什么问题。
要在线关闭一个 TCP Socket 连接，你可能会说很简单，netstat -antp 找到连接，kill 掉这个进程就行了。
随着CV算法在业务场景中使用越来越多，给我们带来了新的挑战，需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理，推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离，2.使用TensorRT对模型进行加速，使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右，大量节约了线上GPU推理服务的成本。
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 AMD，No？PyTorch在AMD CPU的机器上出现死锁了。 PyTorch 作为机器学习中广泛使用的开源框架，具有速度快、效率高等特点。而近年来广受好评的 AMD 处理器具有多核、多任务性能良好、性价比高等优势。开发者们一直希望二者联合起来，在 AMD 处理器上使用 PyTorch 进行深度学习的开发和研究。 前段时间发布的 PyTorch 1.8 新增了对 AMD ROCm 的支持，对于想在 AMD 上用 PyTorch 进行深度学习的开发者来说，这是一个好消息。
首先，如果你现在已经很熟悉tf.data+estimator了，可以把文章x掉了╮(￣▽￣””)╭
基于内存的 Redis 应该是目前各种 Web 开发业务中最为常用的 key-value 数据库了。
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，导
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，
基于内存的Redis应该是目前各种Web开发业务中最为常用的Key-Value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较MySQL而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。
作者： 漫步CODE人生 来自：cnblogs.com/scode2/p/8670980.html 题记 基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基
最近在我的项目中自己搭了一套小型的“高可用”Redis 服务，在此做一下总结和思考。
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较MySQL而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。
有一天，小H在吃完午饭回到办公室，旁边几位同学在打《王者荣耀》，并且在挑拨匹配到的一对情侣队友分手。
8月29日，2018网络安全分析与情报大会在北京新云南皇冠假日酒店正式开幕，本次大会由国内威胁情报领军企业微步在线主办，十数位来自政府、央企、金融、互联网等一线公司的安全专家将对威胁情报的落地应用进行多点发散的深度剖析，来自国内外顶级安全公司的学者、研究员也将根据全球威胁态势，结合自身业务分享最新溯源对象和研究成果，拓宽网络威胁分析的时间空间跨度，与参会者共同探讨威胁情报应用落地的典型行业、场景和解决方案。 腾讯企业IT部安全运营中心信息安全组组长、高级工程师王森出席本次大会，并在会上发表《腾讯企
在第 11 章，我们讨论了几种可以明显加速训练的技术：更好的权重初始化，批量标准化，复杂的优化器等等。 但是，即使采用了所有这些技术，在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。
通常我们拿过来长辈的手机后，发现上面各种软件，什么wifi破解器啊、什么浏览器啊、什么新闻啊各种各样，问长辈他们也不知道怎么下载的。
在上期，我们提到，子虚将SPDK的轮询机制，与JFZ女士的日本游记中的画面进行了联系，虽然觉得自己在隐秘地开车，但还是留下了证据。
之前写过一篇 使用 jsDelivr 免费加速 GitHub Pages 博客的静态资源，在那之后，又陆续想到并实施了几点利用 jsDelivr 进一步加速静态资源加载的措施，新起一篇作为记录和分享。
你是否曾经有想过这个问题，我们的一台 web 服务器最多能连接多少个客户端，或者说是服务多少个用户？是不是说，无论用户数量有多少，只要 CPU 和内存足够，就能支持？
一、背景 还记得上一次分享的模块间通信和调用吗？Android 模块化之路 模块间通信 在这个文章里面，我们说到，如果涉及到跨进程，那我们可以用 AIDL 的方式来解决跨进程的问题。 但用户的一些质疑
假设我们有一段程序，从 Redis 中读取数据，解析以后提取出里面的 name 字段：
经常有不少粉丝问我，github 访问超级慢，有没有办法加快，我当初推荐的第 9 种方法。这种方法太过麻烦，直到最近我在网上看到有牛人总结的 GitHub 的 9 种加速方式，感觉还不错，小伙伴们可以试试！
数据洪流时代，以数据为中心的创新和变革已涵盖网络、存储和计算，数字化融合正在加速和推动企业价值实现。
于老师：我们点击某软件“加速球”后，显示（如下图）：“已腾出19MB内存，关掉6个无用程序”。
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