在千万级并发场景下，我们的目标是要回到最原始的方式，使用轮询方式来完成一切操作，这样才能提升性能。...按照4K页来计算，32G的数据需要占用64M的页表，使得页表甚至无法放到cache中，这样每次数据访问可能需要两次访问到内存，因此建议使用2M甚至1G的大页表来解决这个问题。...但在实际执行过程中，处理器需要花费大量的时间去存储器来取指令和数据，在获取到数据之前，处理器基本处于空闲状态。那么为了提高性能，缩短服务器响应时间，我们可以怎样来减少访存操作呢？...这个原因其实就是和CPU中的流水线有关，像Pentium处理器就有U/V两条流水，并且可以独自独立读写缓存，循环2可以将两条指令安排在不同流水线上执行，性能得到极大提升。...一开始在处理进程开发过程中增加了大量预取操作，但是性能反而下降了，因为在处理进程中对于每个数据包分析逻辑比较复杂，数据预取填充的cache很快就被业务逻辑指令和数据替换了无数遍吗，因此预取一定要得当。
如果是机器，它会怎么完成？ 在这里，倘若我们采用传统方法或深度学习如 BIDAF、BERT、XLNet 等算法，那么需要构建一个冗长的预训练上下文，从而进行推理匹配。...细分而言，对于 System1 实现，可以用 BERT 进行预训练，在预训练的基础上，我们可以做一个快速的匹配，而对于 System2 该如何实现？...其中涉及到的推理过程可以用分支图或者树状图实现，如下图所示。围绕推理过程，还可以增强线索来帮助决策，如果答案不对也可以作溯源，解析并反诉答案为什么会推理错误，相当于是追诉的过程。 ? ?...当然连接权重可以通过外界反馈强化学习来实现。无意识处理器之间的连接以及和有意识处理器之间的连接可以类比为注意力机制。最后值得注意的是长期记忆的构造和实现，人脑记忆保存的是模型图，而不是概念图。...通过这样就可以用有监督、无监督、强化、注意力、fine-tune来实现GWT模型。
这个Resource定位指的是BeanDefinition的资源定位，它由ResourceLoader通过统一的Resource接口来完成，这个Resource对各种形式的BeanDefinition的使用提供了统一接口...向IoC容器注册这些BeanDefinition的过程 这个过程是通过调用BeanDefinitionRegistry接口的实现来完成的，这个注册过程把载入过程中解析得到的BeanDefinition向...子类通过重写这个方法来在beanFactory创建并预准备完成以后做进一步的设置，以上4步是beanFactory的创建以及预准备工作。...这个步骤中的所有后置处理器，都是通过下面的getBean方法来进行实例化的，具体流程在之前AOP中有介绍。实例化之后，在后续注册Bean的时候，就可以对Bean的生成进行定制化。..., beanName)，实质上就是调用AutowiredAnnotationBeanPostProcessor类的postProcessMergedBeanDefinition方法，也就是开头介绍的在这个方法中完成了对注入元素注解的预解析
这里有一个处理输入命令流的示例： 这个agent装饰器定义了一个“流处理器”，它本质上是一个Kafka topic，并且可以对接收到的每个事件做一些处理。...为了提高可靠性，我们使用Kafka topic作为“预写日志”。当一个密钥被更改时，我们将其发布到更新的日志上。备用节点使用这个更新日志来保存数据的较精确副本，并在任何节点发生故障时支持立即恢复。...安装 您可以通过Python包或从源文件中安装Faust 使用pip安装它： 绑定 Faust还定义了一组setuptools扩展，可以用来安装Faust，并且有一个给定特性的依赖关系。...您可以在您的需求中或在pip命令行中使用方括号来指定它们。...Faust可以在Tornado上使用吗？ 可以！
生成之后：javac编译器会检测ast是否变动 从而 重新对 注解处理器修改的东西也就是有改动的ast执行词法语法语义分析直到所有注解处理器都完成 最后转换ast生成class字节码文件。...两者区别在于使用javac可以用高级语言便携代码（这段关于注解处理器去能做的事情后来和petterp聊了聊发现有新的体会，可以去飞书妙计里面apt和transform peter标题的妙计查看）而用transform...因为现在的asm都是字节码增强框架，而注解处理器这个阶段还是java文件所以不能用操作class的框架处理java文件（不过也有通过注解生成代码的例子比如butterknife，后面可以看下是怎么做到在原有...比如 加法乘法嵌套这种复杂语法就需要递归解析匹配 正则就无法做到；正则只可以用于简单的结构匹配，比如对于赋值语句可以因为其结构简单语法分析原理peek预读token当符合语法规则的文法结构时，生成子节点...，因此陷入了死循环。
实际上它是可以被用到的，而方法就是使用预取指令PLD。预取指令的特点就是，它被执行后，处理器同样不必等待，而这个读请求会被同样发送到一级缓存。...对处理器来说这是一个非常长的时间。ARM使用了一个协处理器来做这个事情，这是一个解决方案。...我们可以用指令预测和数据预取。 指令预测很常见，处理器预测将要执行的一个分支，把后续指令取出来先执行。等真正确定判断条件的时候，如果预测对了，提交结果，如果不对，丢掉预先执行的结果，重新抓取指令。...举个例子，for循环1000次，从第二次开始到999次，每次都预取前一次的跳转地址，那么预测准确率接近99.9%。这是好的情况。不好的情况，在for循环里面，有个if(a[i])。...此外，预取指令本身也要占用指令周期，过多的话，会增加每次循环执行时间。要知道有时候1%的时间都是要省的。 在访问指令或者数据的时候，有一个非常重要的事项，就是对齐。
处理器上可用的并行性，比如可以用以计算的硬件资源的数目； 从原来的顺序程序中抽取并行性的能力； 在给定的指令调度约束下找到最好的并行调度方案的能力； 并行性抽取和并行执行的调度可以通过软件静态完成，也可以通过硬件动态完成...本文希望从并行性相关的处理器体系结构实现、基本块调度算法、全局调度算法等方面来介绍编译过程中的并行性问题。...寄存器分配阶段与代码调度阶段的顺序也会影响到并行性与存储器数量，因此在某些时候可以采用层次化的方式来处理，例如从最内层循环开始进行代码优化，先进行指令调度，再进行寄存器分配，再对代码进行调度；对外层循环依次重复此过程...投机执行 如果我们知道一条指令可能会执行，并且有空闲的资源来"免费"执行这个指令，就可以先投机地执行这个指令；如果这个投机是正确的，就能加速程序执行。...如内存加载指令就能从中获取较大好处，很多现代高性能处理器都有对其的支持功能，如： 预取指令 毒药位 带断言的执行 ---- 下一篇：编译过程中的并行性优化（二）：基本块与全局代码调度算法 ---- 我的
机器能像莎士比亚一样写作吗？机器能提高我自己的写作能力吗？机器人能解释一句讽刺的话吗？我肯定你以前问过这些问题。...它的性能超过了BERT，现在已经巩固了自己作为模型的优势，既可以用于文本分类，又可以用作高级NLP任务。...不仅如此，一个任务的输出可以用作下一个任务的输入。 该语料库使用了Common Crawls的增强版本。这基本上是从网上刮来的文字。本文实际上强调了清理数据的重要性，并清楚地说明了这是如何做到的。...现在，在研究了这么多的高级的预训练模型之后，我们要反其道而行之，我们要讨论一个使用老的双向LSTM的模型来实现SOTA性能。...本文最有趣和值得注意的方面是： 它不使用注意力机制 这是第一篇使用LSTM +正则化技术进行文档分类的论文 这个简约的模型使用Adam优化器，temporal averaging和dropouts来达到这个高分
Spring结合AOP跟Bean的生命周期(看下图)本身就是通过AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator这个后置处理器来完成的，在这个后置处理的postProcessAfterInitialization...：调用对象工工厂的getObject方法来获取到对应的对象，得到这个对象后将其注入到B中。...紧接着B会走完它的生命周期流程，包括初始化、后置处理器等。 第三步：当B创建完后，会将B再注入到A中，此时A再完成它的整个生命周期。至此，循环依赖结束！ ❞ 面试官：为什么要使用三级缓存呢？...二级缓存能解决循环依赖吗？...这个后置处理器来在Bean生命周期的最后一步来完成AOP代理，而不是在实例化后就立马进行AOP代理。
每个算子按照步骤3不断制作快照并向下游广播，直到最后barrier传递到sink算子，快照制作完成。...处理器。...而事务性写入又有预写日志（WAL）和两阶段提交（2PC）两种方式。...如果外部系统不支持事务，那么可以用预写日志的方式，把结果数据先当成状态保存，然后在收到 checkpoint 完成的通知时，一次性写入 sink 系统。 11....Flink是如何处理反压的 Flink 内部是基于 producer-consumer 模型来进行消息传递的，Flink的反压设计也是基于这个模型。
人们普遍接受后摩尔时代的良性循环是基于更大的数据迸发更大的模型并需要更强大的机器。但事实上，这样的循环是不可持续的。 除非我们重新定义并行性，我们不能再指望缩小晶体管来制造越来越宽的并行处理器。...幸运的是， HPC社区从几十年的实战经验中学到，他们可以用矩阵乘（MM）来表达大多数 HPC问题，大致说来，MM运算具有很高的计算-通信比。...以上两种观点引出了两个问题——人工智能的领域转移应该止于加速矩阵乘法吗? 服务于传统领域的设计是否该被排除在人工智能硬件之外? 现在，我们从AI的核心是可微编程（DP）的角度来探索AI硬件的不同观点。...计算节点的可微性使其能够维持一条从下游到上游的反馈路径，最终完成一个端到端的反馈循环。在DP下，计算节点不一定是传统的“ML核心程序”。...如此一来，硬件有望在创新软件中延长其生命周期，软件可以利用硬件作为预构建和可定制的组件。希望双方都能加持彼此进入一个新的良性循环，就像摩尔定律鼎盛时那样。
这个东西应该要从内存说起，离CPU最近的是一级缓存L1,集成在CPU内部，速度快，但是容量小，然后是二级缓存、三级缓存，机器内存中最大的一块应该是主存，但是离CPU最远，最慢。...CPU处理器每次处理可能要和主存做多次交换，如果在L1或L2 L3命中的话，会对处理效率有很大提升。...，是不是就可以用在AOP层做简单的接口限制降级呢 ?...2).安全发布 作为属性类，因为是volatile的，所以，在类还没有完成初始化时，是无法引用到的，一旦引用，将是完全发布后的bean，避免了不安全的发布 ?...3).独立观察 还比如有传感器来感知外界变化，某一独立线程去修改变量，当此变量为volatile型，则程序其他部分将自动的拿到变量的最新值，达到监控和自动更新的目的 ?
为了从内存中读取指令和数据，处理器需要等待，用处理器的时间来衡量，这种等待非常漫长。Cache 是一种 SRAM，它的读写速率非常快，能和处理器处理速度相匹配。...假设处理器顺序读取指令，那么如果分支的结果是跳转到其他指令，那么被处理器流水线预取的后续两条指令都将被放弃，从而影响性能。...考查下面这个例子程序。其中函数 longa() 是个很长的循环，比较浪费时间。函数 foo1 和 foo2 将分别调用该函数 10 次，以及 100 次。 清单 1....Longa() 是这个程序的关键，只要提高它的速度，就可以极大地提高整个程序的运行效率。 但，因为其简单，却正好可以用来演示 perf 的基本使用。...假如迭代次数正好为 16，或者小于 16，则完整的循环将全部写入 BTB，比如循环迭代次数为 4 次，则 BTB 应该如下图所示： 这个 buffer 完全精确地描述了整个循环迭代的分支判定情况，因此下次运行同一个循环时
这篇文章，我们来谈一谈Spring中的属性注入 Spring中AOP相关的API及源码解析，原来AOP是这样子的 你知道Spring是怎么将AOP应用到Bean的生命周期中的吗?...Spring结合AOP跟Bean的生命周期本身就是通过AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator这个后置处理器来完成的，在这个后置处理的postProcessAfterInitialization...紧接着B会走完它的生命周期流程，包括初始化、后置处理器等。当B创建完后，会将B再注入到A中，此时A再完成它的整个生命周期。至此，循环依赖结束！ 面试官：”为什么要使用三级缓存呢？...二级缓存能解决循环依赖吗？...这个后置处理器来在Bean生命周期的最后一步来完成AOP代理，而不是在实例化后就立马进行AOP代理。
或者说，在这个软件高度集成的时代，软件工程师有必要掌握这些细节吗？我的答案是：学以致用的角度，不需要；如果你专注于性能优化，则有借鉴意义。 ? 上图是一段简单的汇编以及个人注释，主要看气质。...因此，处理器会挂起第二行指令，直到变量a的结果可用。这么宝贵的时间，白白浪费多么可惜，于是CPU决定调整程序的运行顺序，在挂起时找到其他合适指令来填补这些流水线bubbles。...在技术上分为static（编译器）和dynamic（处理器）两种形式。 程序员应该了解编译器常见的优化选项，这个好处是编译阶段，可以提供足够多的资源和时间，编译器可以针对整段代码认真分析。...比如if逻辑则预判进入第一个分支forward，而while则预判是返回到循环体backward，但这种static预测通常只对循环较为有效。...因此，现代处理器分配更多的硬件资源来进行分支预测，比如不同分支间的关联，历史记录，多分支预测等，但即便如此，准确度只能达到95%。
我了解的预加载的最常用的方式是使用 js 中的 image 对象，通过为 image 对象来设置 scr 属性，来实现图片的预加载。CSS预处理器/后处理器是什么？为什么要使用它们？...预处理器， 如：less，sass，stylus，用来预编译sass或者less，增加了css代码的复用性。层级，mixin， 变量，循环， 函数等对编写以及开发UI组件都极为方便。...后处理器， 如： postCss，通常是在完成的样式表中根据css规范处理css，让其更加有效。目前最常做的是给css属性添加浏览器私有前缀，实现跨浏览器兼容性的问题。...可以将整个项目放在CDN上，完成一键部署。直播传送：直播本质上是使用流媒体进行传送，CDN也是支持流媒体传送的，所以直播完全可以使用CDN来提高访问速度。...编译阶段由编译器完成，将代码翻译成可执行代码，这个阶段作用域规则会确定。执行阶段由引擎完成，主要任务是执行可执行代码，执行上下文在这个阶段创建。同样是重定向，307，303，302的区别？
Flink 运行时至少存在一个 master 处理器，如果配置高可用模式则会存在多个 master 处理器，它们其中有一个是 leader，而其他的都是 standby。...worker 处理器。...而事务性写入又有预写日志（WAL）和两阶段提交（2PC）两种方式。...如果外部系统不支持事务，那么可以用预写日志的方式，把结果数据先当成状态保存，然后在收到 checkpoint 完成的通知时，一次性写入 sink 系统。...10.Flink 是如何处理反压的 Flink 内部是基于 producer-consumer 模型来进行消息传递的，Flink 的反压设计也是基于这个模型。
16.那Spring怎么解决循环依赖的呢？ PS：其实正确答案是开发人员做好设计，别让Bean循环依赖，但是没办法，面试官不想听这个。...我们都知道，单例Bean初始化完成，要经历三步：编辑Bean初始化步骤注入就发生在第二步，属性赋值，结合这个过程，Spring 通过三级缓存解决了循环依赖： 一级缓存 : Map<String,Object...如果都是构造器注入的化，那么都得在实例化这一步完成注入，所以自然是无法支持了。17.为什么要三级缓存？⼆级不⾏吗？不行，主要是为了⽣成代理对象。...实现@Autowired的关键是：AutowiredAnnotationBeanPostProcessor在Bean的初始化阶段，会通过Bean后置处理器来进行一些前置和后置的处理。...实现@Autowired的功能，也是通过后置处理器来完成的。这个后置处理器就是AutowiredAnnotationBeanPostProcessor。
处理器上可用的并行性，比如可以用以计算的硬件资源的数目； 从原来的顺序程序中抽取并行性的能力； 在给定的指令调度约束下找到最好的并行调度方案的能力； 并行性抽取和并行执行的调度可以通过软件静态完成，也可以通过硬件动态完成...投机执行 如果我们知道一条指令可能会执行，并且有空闲的资源来"免费"执行这个指令，就可以先投机地执行这个指令；如果这个投机是正确的，就能加速程序执行。...如内存加载指令就能从中获取较大好处，很多现代高性能处理器都有对其的支持功能，如： 预取指令 毒药位 带断言的执行 ---- 基本块调度算法 基本块是连续三地址状态的最大序列，其中控制流只能在块的第一个语句中输入...---- 软件流水线化 软件流水线化也是一种重要的指令调度技术，就像硬件流水线的指令一样，它通过并行执行来自不同循环体的指令来加快循环程序的执行速度, 在前一个循环体未结束前启动下一个新的循环体，来达成循环体时间上的并行性...对于循环之间没有数据依赖的 do-all 循环，我们可以用一个简单的对比来说明软件流水线同简单循环展开的不同，下图为简单的循环展开： 软件流水线化通过将循环展开调度后中重复的部分进行循环，完成流水线。
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