热启动功能具有以下通用架构： 统计和一些锁保存在共享内存区域。这意味着在重启过程中，仪表将在两个过程中保持一致。 两个活动进程使用基本的RPC协议通过unix域套接字相互通信。 配置重新加载必须通过内置的热启动机制进行。 虽然简单，但可以使用静态配置和优雅的热重启来创建相当复杂的部署。 该流程确保在热启动期间，新流程完全能够在旧流程开始排放之前接受并处理新的连接。 排水 排水是Envoy试图优雅地脱离各种事件的连接的过程。 目前支持的值是： 默认 特使将听取上述所有三种情况（管理员流失，热启动和LDS更新/删除）的响应。这是默认设置。 modify_only 特使只会响应上述第二和第三种情况（热启动和LDS更新/删除）而排斥监听者。如果Envoy同时拥有入口和出口监听器，则此设置很有用。
本文介绍了浅谈android性能优化之启动过程(冷启动和热启动) ，分享给大家，具体如下： 一、应用的启动方式 通常来说，启动方式分为两种：冷启动和热启动。 2、热启动：当启动应用时，后台已有该应用的进程（例：按back键、home键，应用虽然会退出，但是该应用的进程是依然会保留在后台，可进入任务列表查看），所以在已有进程的情况下，这种启动会从已有的进程中来启动应用 ，这个方式叫热启动。 2、热启动：热启动因为会从已有的进程中来启动，所以热启动就不会走Application这步了，而是直接走MainActivity（包括一系列的测量、布局、绘制），所以热启动的过程只需要创建和初始化一个MainActivity
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微处理器:LPC2114 编译环境:Keil MDK V4.10 思路: 常把单片机系统的复位分为冷启动和热启动。 所谓冷启动，也就是一般所说的上电复位，冷启动后片内外RAM的内容是随机的，通常是0x00或0xFF；单片机的热启动是通过外部电路给运行中的单片机的复位端一复位电平而实现的，也就是所说的按键复位或看门狗复位 /冷启动处理 unStartFlag=0xAA55AA55； } 然而实际调试中发现，无论是热启动还是冷启动，开机后所有内存单元的值都被复位为0，当然也实现不了热启动的要求。 为了判断冷、热启动，必须人为控制某些特定RAM在复位时不被编译器初始化为0。 __at (0x40003FF4); 这样，当热启动时，变量unStartFlag所在的内存区域就不会被初始化为0，也实现了冷热启动的判断。
本文带大家来了解一下云函数的冷热启动过程，以及面对云函数这种冷热启动模式，开发者需要注意哪些问题。 效果展示 云函数被第一次调用（冷启动） ? 云函数被第一次调用（冷启动） 云函数被多次连续调用（热启动） ? 云函数被多次连续调用（热启动） 云函数的冷、热启动模式 先跟大家讲下这里的云函数冷热启动模式是什么意思。 当然这里的云函数资源分配的问题并不需要我们操心，云函数的底层会通过算法自行调配。 在腾讯云云函数文档里的简介 里有这么一段描述： 腾讯云云函数是腾讯云提供的 Serverless 执行环境。 可以看到云函数的函数实例个数在系统底层是通过算法自行伸缩的， 我们再往下看 在 Serverless 2.0 中，我们不仅在控制流和数据流的模块、虚拟化层、网络层、调度层都做了彻底的重构优化，还在安全性 继续调用，发现这次返回了2，说明我们的云函数是在上一个实例的基础上被热启动的： ? 再试几次我们发现有的是被热启动，有的依然是被冷启动： ? ? ?
万物皆可Serverless之我的Serverless之路 一、本文介绍 本以为《万物皆可Serverless》系列文章已经写到了尽头， 谁知一不小心又想起了云函数冷热启动这个问题， 那么本文就继续带大家来了解一下云函数的冷热启动过程 08-54-48.png 二、云函数的冷、热启动模式 先跟大家讲下这里所谓的云函数冷热启动模式是什么意思， 冷启动是指你在服务器中新开辟一块空间供一个函数实例运行， 这个过程有点像你把这个函数放到虚拟机里去运行 等待下一次被重新触发调用运行， 这样做的好处就是省去了给虚拟机“开机”的一个耗时环节， 缺点是要一直维持这个虚拟机的激活状态，系统开销会大一些， 当然这里的云函数资源分配的问题并不需要我们操心， 云函数的底层会通过算法自行调配 可以看到云函数的函数实例个数在系统底层是通过算法自行伸缩的， 我们再往下看 在 Serverless 2.0 中，我们不仅在控制流和数据流的模块、虚拟化层、网络层、调度层都做了彻底的重构优化，还在安全性 Snipaste_2020-04-23_08-54-48.png 继续调用，发现这次返回了2，说明我们的云函数是在上一个实例的基础上被热启动的。
在本文中，研究人员介绍了突变运动的限制，并发现生成的逐步二次规划算法（SQP）及其基础二次规划算法（QP）需要数十秒的数量级的计算，这对于加快整体拾取和移动速度不切实际。 然后，研究人员介绍 DJ（Deep-learning Jerk-limited）- GOMP 算法，它使用深度神经网络来学习利用热启动计算获取的轨迹，从而将计算时间从 29s 减少到 80ms，使其可用于工业用途 基本的运动规划器是基于GOMP 算法中提出的 SQP 算法，这是 TrajOpt 算法的优化，其中包含用于避开障碍物的深度图，取放点的自由度，以及机器人的动态极限。 为了修正网络产生的轨迹，研究人员建议使用网络的轨迹从 J-GOMP 热启动 SQP。热启动使SQP 可以从更接近最终解决方案的轨迹开始，从而使 SQP 迅速收敛至最佳解决方案。 第三阶段使用第二阶段的深度网络来生成运动计划，热启动第一阶段的SQP 算法。
热启动：非冷启动情况都可以称为热启动。热启动比冷启动多了一个触发点，那就是在后台启动App，比如双击苹果的HOME键，进行App的热启动。 同时热启动通常会有一个计时器，特别是一些理财和银行的类的App会做此处理，当你间隔一段时间触发了热启动后，会让你再次登录（通过密码/手势/指纹）。 也有比如网易新闻客户端这样的，当你间隔一段时间后触发热启动，会弹出广告页。 对隐形控件怎么处理） 3.不同环境处理 4.xpath定位方法（） 5.js定位方法（） 平台工具： 1.接口自动化集成到平台上； 2.平台做测试环境，线上环境的监控 3.做公用统计线上badcase的统计 七.算法 java熟练，python熟练）） 排序算法： 冒泡 快排 查找算法： 二分查找， 队列，堆，栈实现： 八.linux： 常用命令背下来，熟悉，知道怎么用 ls -alih() 看日志（cat，head
如果想快速入门，可以查看 Ruder 以前的博客以概览当前已有的梯度下降优化算法：深度解读最流行的优化算法：梯度下降，或参见更加基础与入门的文章：目标函数的经典优化算法介绍。 热启动 SGD 结合热启动 另外一个有效的最新进展是 SGDR（Loshchilov and Hutter, 2017）[6]，这是一种使用热启动取代学习率衰减的 SGD 变体。 热启动方案 T_i=50、T_i=100、T_i=200 和常规的学习率衰减的对比如图 1 所示。 ? 学习率衰减结合热启动也被称为周期性学习率，由 Smith（2017）[22] 首次提出。 具备热启动的 Adam 热启动最初不能与 Adam 共同使用的，因其不正常的权重衰减。在权重衰减修复之后，Loshchilov 和 Hutter（2017）扩展 Adam，使其可以与热启动共同使用。
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于是这篇工作选取了进化算法中的锦标赛选择方法，将Transformer结构作为种子结构作为热启动，之后变异出更优秀的结构，由于进化算法比较耗时，设计了递增式动态阈值算法加快搜索速度。 为了大幅减少负面的搜索空间，同时为了给变异的后代一个好的初始点，文中采取了热启动的方式，将Transformer作为种子结构。 这也证明了之前基于设计经验进行热启动是合理的。 之后文中对比了是否使用热启动搜索和PDH搜索方法，如表1所示， ? 表1 各种搜索设置得到的模型在校验集上的困惑度 对比第一行和第二行，可以看到使用热启动能极大的搜索出模型的性能，对比第一行和第三行，能看出利用PDH算法即使不利用非常多的模型也能搜索得到最好的性能。 ，在进行多次实验之后其波动依然不大，文中认为是热启动带来的好处，基于一个好的结构，能让最后搜索出的结果更加稳定。
推荐系统： 1.冷启动热启动区别和联系？各个阶段需要的算法？ 2.每个算法的数学推导、适用情况、优缺点、改进方法、数据类型？ 3.如何平衡热启动时的准确率和召回率，两者不可能同时高，怎么平衡？从算法本身还是业务层面？惊喜度怎么添加？ 4.如何评价推荐系统的好坏？指标是啥？ 机器学习： 1.能解决哪几类问题？ 每一类型会有哪些算法？ 2.每个算法优缺点各是什么？各能解决什么问题？侧重点是什么？对数据的平衡性要求大吗？对初始值敏感吗？需要的数据类型是什么？（数值 or 类别？或者混合使用？） 3.每个算法是如何推导的？如果要调优要从哪些步骤着手？目前的局限是什么？（背后的数学依据）各个算法之间的联系和区别是啥？各算法之间可以结合吗？瓶颈和局限是什么？ 自己尝试把每个算法写一下，看看和scikit-learn包跑起来有没有区别？精确度是否会提高？ 5.每个算法的评价指标是什么？（精确度召回度f1-score还有别的吗？）可视化有哪些方法？
2.2.3AI菜单遍历测试方法AI菜单遍历测试是基于AI窗口识别技术和深度遍历各应用页面有效控件算法的自动化测试专项：标准编号2.2.3AI菜单遍历测试标准描述 AI菜单遍历测试 测试方法和用例 AI菜单遍历 覆盖场景：全新安装、覆盖安装、冷启动、热启动及6 小时Monkey，Monkey过程要能覆盖登录与非登录状态，通过优化执行路径、多机运行累加结果等方式，保证页面覆盖率＞70%。 2.2.5 资源泄漏测试方法【内存泄漏测试方法】：标准编号2.2.5.1内存泄露拦截测试标准描述 内存泄漏拦截测试 预置条件 a.软件版本具备内存泄露维测功能且维测开关必须开启 b.覆盖应用返回桌面、热启动流程 (不小于4次) c.覆盖应用关闭、冷启动流程(不小于4次) 判定标准 a.退出、关闭、热启动、冷启动等场景必须覆盖 b.完成1小时AI菜单遍历不出现内存泄露问题 需考虑的特殊事项 覆盖应用：上架应用市场应用 (不小于4次)d.覆盖应用关闭、冷启动流程(不小于4次)判定标准 a.退出、关闭、热启动、冷启动等场景必须覆盖b.完成2小时AI遍历测试不出现地址越界问题需考虑的特殊事项 覆盖应用：上架应用市场应用 ·
软件绿色联盟性能标准工作组成员《性能标准3.0》对各分类应用的核心场景的各项性能体现（如启动时间、帧率、内存占用、CPU占用等）提出了要求和测试说明，并在原标准2.0的基础上新增了启动窗口规范，并对应用冷启动及热启动的时间规范进行了优化 测量从点击图标到界面全部显示的时间测试用例参考认证标准测试用例是否实现自动化是判定标准各类应用的冷启动时间应 ≤ 2000毫秒需考虑的特殊事项游戏类应用冷启动时间 ≤ 3000毫秒影音娱乐类应用冷启动时间 ≤ 3000毫秒5.1.2热启动时间标准编号 5.1.2热启动时间标准描述测量点击应用图标到打开应用的热启动响应时间（毫秒）预置条件被测应用之前已经被打开过，无关闭应用行为，测试时被重新切换到前台测试用例参考认证标准测试用例是否实现自动化是判定标准各类应用的热启动时间应 ≤ 500毫秒需考虑的特殊事项游戏类应用热启动时间 ≤ 1000毫秒影音娱乐类应用热启动时间 ≤ 1000毫秒5.1.3启动窗口（Starting Window）标准编号5.1.3启动窗口（Starting
在这种情况下，可以使用提供近似结果的分布式流算法。 TFX还包括支持功能冲突的一套数据转换。例如，TFX可以生成称为“词汇“的特征到整数的映射。当数据转换在训练和服务之间微不可分时，很容易弄乱事情。 训练 一旦你模型中的代码（当然是在TensorFlow中写的）被融入到TFX中，你就能轻松地转换学习的算法。 热启动是抵消这种取舍的实用技术，如果使用正确，它可以在更短的时间和更少的资源消耗下，获得与此前需要几个小时的训练才能获得的相同质量的模型。 TFX中内置了热启动，对网络中的热启动特征进行选择的功能也被提供，且已经在TensorFlow中开源。 当使用热启动训练新版本的网络时，对应于热启动特征的参数从先前训练的模型版本中初始化，并且从那里开始微调。 评估和验证 TFX包含了一个模型评估和验证组件，旨在确保模型在向用户提供服务之前是“好”的。
主要测试点： 1、冷启动：首次启动app的时间间隔（只是启动时间，不包括页面加载） 2、热启动：非首次启动app的时间间隔（只是启动时间，不包括页面加载） 3、完全启动：从启动到首页完全加载出来的时间间隔 4、有网启动：从发起跳转，到页面完全加载出来的时间间隔 5、无网启动：从发起跳转，到页面完全加载出来的时间间隔 （在项目中，主要测试关注点是冷启动，热启动） 测试方法： 1、使用adb TotalTime: 应用自身启动耗时, ThisTime+应用application等资源启动时间； WaitTime: 系统启动应用耗时, TotalTime+系统资源启动时间 2）热启动 测试标准：冷启动时间不超过1.5s, 热启动不超过1s。 3）完全启动，无网启动，有网启动都可以通过charles抓包来获取启动的时间。 在项目中，一般只需要测试冷启动，热启动便可。
传统的2D HPE算法，设计手工特征提取图像信息，从而进行关键点的检测。 近年来随着深度学习的快速发展，基于深度学习的2D HPE算法取得了重大突破，算法精度得到了大幅提升。 MMPose 中的 2D HPE 算法实现 MMPose现已支持 Associative Embedding, HigherHRNet 等不同的算法模型。 我们采用了预热启动（warmup）策略，初始设置非常小的学习率（0.001倍的初始学习率lr），并在前500个迭代轮次中，线性增加为 lr=0.0015。 lr_config = dict( policy='step', # 学习率调整策略 warmup='linear', # 预热启动策略 warmup_iters=500, # 预热启动的训练迭代数 warmup_ratio=0.001, # 预热启动阶段初始学习率为 warmup_ratio * lr step=[200, 260]) # 学习率下降的轮次，分别在第
barrier=0,discard），Btrfs建议少冒险 如果是使用三星的固态硬盘，可以尝试它贡献给开源的针对固态硬盘优化的F2FS文件系统，相当不错的选择 I/O Schedulers调度算法 ，可以使用CFQ或者Deadline算法 内核参数调整，SSD所在硬盘，echo 0 > /sys/block/sda/queue/rotational 随机读写 vs 顺序读写 机械硬盘的连续读写性很好 软件名称 性能 功能 过滤规则配置 Squid 不能多核是硬伤；磁盘缓存容量有优势；性能中等 多；支持ACL角色控制；支持ICP缓存协议 支持外部文件读取及热加载；支持热启动 Varnish 多核支持； ；通过插件可以充当多角色服务器 不支持外部文件读取；需要转义；支持热启动 Apache TS 多核支持；磁盘/内存缓存；性能强 够用；支持后端存活检查；支持ICP协议，Cluster不稳定；支持插件开发 过滤规则的可配置性：HAProxy，ATS，Squid均支持规则文件读取、ACL定制和热加载、热启动。Nginx则不支持外部文件正则匹配，略差一点，但可塑性强。
谈谈冷启动与热启动 app冷启动: 当应用启动时，后台没有该应用的进程，这时系统会重新创建一个新的进程分配给该应用，这个启动方式就叫做冷启动((后台不存在该应用进程) 冷启动因为系统会重新创建一个新的进程分配给它 app热启动: 当应用已经被打开,但是被按下返回键、Home键等按键时回到桌面或者是其他程序的时候，再重新打开该app时，这个方式叫做热启动(后台已经存在该应用进程)。 热启动因为会从已有的进程中来启动，所以热启动就不会走Application这步了，而是直接走MainActivity（包括一系列的测量、布局、绘制），所以热启动的过程只需要创建和初始化一个MainActivity 但凡是对集合的操作，我们应该保持一个原则就是能用JDK中的API就用JDK中的API，比如排序算法我们不应该去用冒泡或者选择 ， 而 是首先想到用 Collections 集合工具类 。
传统的 2D HPE 算法，设计手工特征提取图像信息，从而进行关键点的检测。近年来随着深度学习的快速发展，基于深度学习的 2D HPE 算法取得了重大突破，算法精度得到了大幅提升。 本文将结合 MMPose 对自顶向下的 2D HPE 算法做一些介绍。 MMPose 中的 2D HPE 算法实现 MMPose现已支持 DeepPose , CPM , Hourglass 和HRNet 等十余种不同的算法模型。 我们采用了预热启动（warmup）策略，初始设置非常小的学习率 ( 0.001 倍的初始学习率 lr )，并在前 500 个迭代轮次中，线性增加为 lr=5e-4 。 预热启动的训练迭代数 warmup_ratio=0.001, # 预热启动阶段初始学习率为 warmup_ratio * lr step=[170, 200]) # 学习率下降的轮次，分别在第
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