另一个原因是因为数据库中的数据通常保存在磁盘中，而不是在内存。经典数据库却是在内存上嵌入了缓存来优化，但是拥有一个专用的独立缓存也是一种很常用的策略。...代码应该管理整个缓存策略，控制缓存失效，重新填充缓存，都是为了保持数据的一致性。我们实现了更高的性能和可伸缩性，但引入了高风险的复杂性。...3 数据的重复 你可能会问为什么要在两个地方都保存数据？不能只保存Redis中的数据吗？如果这样做我们可以减少代码的复杂性。...不要误解我的意思，有时候你必须这么做。就像之前提到的，关系型数据库有它的优点，我们不能把它扔掉。 但是我们必须每次都这么做吗？如果不同数据间不需要非常复杂的关系，而只存储一个键映射就足够了呢？...但是由于RDB在一定时间间隔执行计划，如果你无法承受丢失一些数据，那么这就不是一个好的选择。
你能解释一下什么是大型语言模型（LLM）的推断过程吗？以及在传统批处理策略中存在的哪些低效性？...为什么作者持这样的看法？ 作者之所以持这样的看法，是因为他们认为 LLMs 在生成输出时是迭代进行的，并且 LLM 推断通常受到内存而不是计算资源的限制。...这也是为什么在实际情况中，token 与 ASCII 字符并不是一一映射的原因之一。 Q5. 这里展示了一个玩具示例，用于说明 LLM 推断的简化过程。你能解释一下图中的元素代表了什么吗？...当作者提到 LLM 推断是内存 - IO 受限而不是计算受限时，意味着在 LLM 推断过程中，主要的瓶颈并不在于计算速度，而在于数据的传输速度，特别是从主内存加载数据到 GPU 内存的过程。...通过批处理，可以更有效地利用计算资源，提高计算速度。 Q3. 传统的批处理方法被称为静态批处理，为什么它被称为静态批处理？它与 LLM 推断中的迭代性质有什么关系？
那么，为什么 L1 缓存要把指令和数据分开呢？我认为有 2 个原因： 原因 1 - 避免取指令单元和取数据单元争夺访缓存（主要）： 在 CPU 内核中，取指令和取数据指令是由两个不同的单元完成的。...，分离缓存能提高命中率： 在现代计算机系统中，内存中的指令和数据并不是随机分布的，而是相对聚集地分开存储的。...因此，CPU Cache 中也采用分离缓存的策略更符合内存数据的现状； 2.2 为什么 L1 采用分离缓存而 L2 采用统一缓存？...例如数据缓存满了，但是指令缓存还有空闲，而 L2 使用统一缓存则能够保证最大化利用缓存空间。 2.3 L3 缓存是多核心共享的，放在芯片外有区别吗？...常见替换策略： 1、随机法： 使用一个随机数生成器随机地选择要被替换的 Cache 块，实现简单，缺点是没有利用 “局部性原理”，无法提高缓存命中率； 2、FIFO 先进先出法： 记录各个 Cache
这种实现方式通过利用一个controller来减少view的业务行为，在我们的例子中，这个controller是presenter。这种方式显著的提高的代码的可测试性。...如果我需要用到Context呢? 那么就不要用它。在这种情况下，你应该问一下自己为什么需要context呢。我猜你可能想要存储数据或者获取资源。...presenter必须依赖于view接口而不是直接依赖于Activity：通过这种方式，你可以将presenter从视图实现解耦，遵循SOLID原则的D：“依赖抽象，不要依赖具体实现）。...我想说的是，在“contract设计”阶段，你必须定义好每个用户事件，相应的action是什么，逻辑应该属于谁。 5....基本上，作者建议使用类似Repository或任何旨在管理数据的接口来缓存网络结果，范围限定于应用程序而不是Activity。 这个接口只是一个更聪明的Model。
或许有些缺失或损坏的观测值可以被修复或删除，还有超出合理范围的异常值也可以被修复或删除，以便来提高你数据的质量。 重新采样数据。你可以通过数据集的重新采样来改变大小或分布吗？...将数据重新架构为拟合、二元/多类别分类、时序、异常检测、评级、推荐系统等类型的问题。 重新调整数据。你可以重新调整数字输入变量吗？...您可以使用无监督的聚类方法或数据降维来创建一个全新的关于数据集的压缩表示。 特征选择。是不是所有的输入变量都同等重要呢？...试一试，看看你是否能想出新的参数配置来在更大的测试线程中尝试。 巧用文献。文献中使用了哪些参数或参数范围呢？先评估一下标准参数集的性能可能是在开始任何一项调优动作前的好方法。 随机搜索。...事实上，您可以通过结合多个“够好的”模型的预测中获得高性能，而不是多个高度调整的（和易损坏的）模型。 策略：结合多个高性能模型的预测。 组合战术 混合模型预测。你能直接混合多个模型的预测吗？
这是一个非常好的主意，就像邀请调整代码并使用命令重现测量： $ go test -bench =。 每次执行μs（越小越好） 因此，在我的机器上，“好代码”的速度提高了16％。...看起来任务的粒度不是最优的，导致许多上下文切换以及由于同步而导致的争用。...“好”版本中的并发策略包括在其自己的goroutine中处理每行输入，以利用多个核心。这是一种合法的直觉，因为goroutines的声誉是轻量级和廉价的。我们多少得益于并发性？...这意味着启动goroutine的（非零）开销超过了同时使用多个核心所节省的时间。 自然的下一步，因为我们现在顺序而不是同时处理行，是为了避免使用结果通道的（非零）开销：让我们用裸片替换它。 ?...当前版本的速度是原始“坏”速度的4倍，而机器只使用1个CPU内核。相当实质！ ---- 之前我们放弃了在线处理级别的并发性，但是通过并发更新仍然存在改进的空间，并且具有更粗略的粒度。
kafaka 不是号称写入性能可达几十甚至上百万吗，像上述这样实现架构上实现不是更简单吗 ?...确实如此，那你给我解释下什么是伪共享，又是如何用缓存行填充来解决伪共享的呢 ?...CPU Cache 中，就不会被换出 Cache 了，也就是说这些值的读取都一直会是 CPU Cache 的访问速度，而不是内存的访问速度 ?...环形数组：ringBuffer，由于数组在内存空间中是连续分配的，而内存换入换出的最小单元是 64kb 的 cacheline,所以一次性会把数组的多个元素写入 CPU Cache 中以提高效率，另外对数组的大小是有要求的...异步的 10 倍以上，为什么同样是异步，性能相差这么大，因为全局异步用的是 disruptor ，而 Appender 异步用的是 ArrayBlockingQueue，可以看到 disruptor
· 我们的目标是什么？ 我们如何解决呢？ 这需要多长时间？ · 这会对大型企业产生什么影响？ 谁是我们的利益相关者，他们看重什么？ · 这值得做吗？ 有什么利益和成本？...DevOps策略图：平衡计分卡框架 平衡计分卡框架通常包含四个层次的视角，突出了构建策略所需的关键实践和目标。 我们首选这个框架主要是因为它三件事情做的非常好。...首先，为您的愿景挑选一个比较难的目标，而不是“提高速度”，设法“提高25％的速度”。 二要特别注意能力差距。 差距可以用来确定投资领域，大概预算以及投资回报率模型的关键投入。...将优先级列表放在时间轴上可以快速转换为实施计划。 3.主要利益相关者的认知 确定您的关键利益相关者，确定其优先级，并相应调整策略是下一个关键步骤。...调整安排，改变范围，更新解决方案并重新定义愿景，直到实现一个对您的组织具有变革性和可实现性的目标。
volatile-ttl: 回收在过期集合的键， 并且优先回收存活时间（TTL） 较短的键,使得新添加的数据有空间存放 redis为什么采用跳表而不是红黑树 在做范围查找的时候，平衡树比skiplist...当维护一个不是严格要求一致性的缓存时， 如果用户的购物车信息全部丢失， 大部分人都会不高兴的， 现在， 他们还会这样吗？...如果节点数很少，而哈希槽数量很多的话，bitmap的压缩率就很低。 Redis 集群会有写操作丢失吗？为什么？...redis采用的删除策略 redis采用的是定期删除+惰性删除策略。 为什么不用定时删除策略? 定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。...在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key,因此没有采用这一策略. 定期删除+惰性删除是如何工作的呢?
然后，您可以使用剩余的编码器网络来生成嵌入。是将此解码器添加到主网络还是仅用于提取嵌入由您决定。 使用来自其他模型的嵌入 您可以使用其他模型学习的嵌入，而不是从头开始为您的数据学习嵌入。...这个单独的数据集用于衡量您的算法在新的、看不见的数据上的性能。如果性能在一定次数后没有提高，训练将自动停止。对于这个参数。一个好的起始值是 5 到 20 个 epoch。...该地区越是丘陵，我们花在寻找全球最小值上的时间就越多。但是，如果我们可以修改景观的形状呢？那么我们可以更快地找到解决方案吗？ 这就是我们通过重新调整数值所做的。...这些更新需要更多的步骤来收敛，这会减慢训练速度。 使用知识蒸馏 你肯定听说过 BERT 模型，不是吗？这个 Transformer 有几亿个参数，但我们可能无法在我们的 GPU 上训练它。...问题是：为什么不直接训练小模型呢？首先，训练较小的模型，尤其是在 NLP 领域，比训练较大的模型更复杂。其次，大型模型对于我们的问题可能是过度的：它足够强大，可以学习我们需要的东西，但它可以学到更多。
抛开spark的执行模型的方式，它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存，大大提高了程序的执行效率。而hadoop由于本身的模型特点，多个任务之间数据通信是必须借助硬盘落地的。...它所能做的事就是缓存数据，而这个并不是数据持久化。已经缓存的数据可以很容易地被删除，并且在后期需要时重新计算。 ...但是为什么我们并没有把Oracle 称作是基于内存的解决方案呢？再想想操作系统IO，你知道吗？所有的IO操作也是会用到LRU缓存技术的。 Spark在内存中处理所有的操作吗？...一般来说，Spark比MapReduce运行速度快的原因主要有以下几点： task启动时间比较快，Spark是fork出线程；而MR是启动一个新的进程； 更快的shuffles，Spark只有在shuffle...的时候才会将数据放在磁盘，而MR却不是。
volatile-ttl: 回收在过期集合的键， 并且优先回收存活时间（TTL） 较短的键,使得新添加的 数据有空间存放 redis为什么采用跳表而不是红黑树 在做范围查找的时候，平衡树比skiplist...如果节点数很少，而哈希槽数量很多的话，bitmap的压缩率就很低。 Redis 集群会有写操作丢失吗？ 为什么？...redis采用的删除策略 redis采用的是定期删除+惰性删除策略。 为什么不用定时删除策略? 定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。...在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key,因此没有采用这一策略. 定期删除+惰性删除是如何工作的呢?...当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？
在程序开发的世界里，各路前辈们为了提高所谓的编码速度，搞出了各式各样的代码生成器，来避免所谓的重复的人为机械地粘贴和复制代码，以此来提高生产力。...那么，如果别人给你的是一整头牛，而不是切好的牛肉，再问让你把这头牛放进冰箱，你又怎么办呢？ 上面的这个案例其实与开发者（特别是初级开发者）使用代码生成器有着同样的道理。...究其原因，不外乎是这样的： 在早年前，很多接触程序开发(本文主要是C#)的人中，都是看中互联网的高薪而加入到开发者这个大军中的，他们为的是钱途，而不是前途。他们不是真正意义上喜欢，或者说是热爱编程。...随着一个项目需求的不断变更，你的数据表结构是不是也会变更。那么，问题是不是来了，每次变更表结构，你是不是需要重新生成这三层的代码，然后把原来的代码替换掉。...如果你在这三层的任意一层中添加了自己的代码，替换时是不是又会遇到问题呢？ 那你有没有想过，有没有办法能解决这些问题呢，而不是一味地抱着代码生成器过日子。
这个问题里面，为什么df[,gene]出来的格式不是：gene1.gene12 gene23 gene34 gene4?而下面df[c("gene","change")]出来的就是两列？...老师，我想问一下，像这样用tr把文件里的字符替换之后再用>重定向给源文件，为什么源文件就空了呢？我重定向给一个新的文件名就没问题 这是一个无解的问题，就是不能把同一个文件给重定向了，没有为什么的。...你可以理解为，cat -A 会把一个看不见的制表符替换成看得见的^I，因为已经被替换，所以信息已经变了 想问一下，录播里老师说ll -thr的最新文件会放在最下面，而ll -th的最新文件会放在最上面，...paste - - - 老师，我有个问题想请教一下，像这种下载下来的表达矩阵不是全空的也没有负值，但是有一部缺失值的，这种情况应该怎么处理 正常的矩阵也不应该有缺失值，一个是用零填充上，试试看结果怎么样...重新软连接一下，直接软连接文件，如果还不行，就直接查看原始路径。 老师请问这里为什么会报错呢？我是在英文输入法下输入的代码。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 hdfs 全称：Hadoop Distributed File System Hadoop分布式文件系统 设计基础与目标: a: 硬件错误是常态。...即数据批量读取而非随机读写，Hadoop擅长做的是数据分析，而不是事务处理 hadoop很少处理oltp(偶尔随机性的读写一些数据) d:大规模数据集 e:简单一致性模型。...f: 程序采用数据就近原则分配节点执行 对于一个系统，安全可靠是企业的首选，那么hadoop给我们提供了那些安全策略呢？...(blockreport)汇报给namednode，namenode会将列表和自己的元数据记录的数据是否相符做出措施 (冗余的数量过小，难保证数据安全，备份过多，会导致空间的利用率过低，影响速度，...使用zookeeper热备就会自动切换处于standby的namenode (8)快照机制 可能随着数据越来越大,现有的节点已经不能满足当前需求,需要新增加节点以扩充加快的速度,那么怎么增加新的点呢,只能去停掉整个集群然后操作吗
缓存 这是Redis应用最广泛地方，基本所有的Web应用都会使用Redis作为缓存，来降低数据源压力，提高响应速度。...但是它和列表使用索引下标作为排序依据不同的是，它给每个元素设置一个权重（score）作为排序的依据。 有序集合主要应用场景： 用户点赞统计 用户排序 4.Redis为什么快呢？...7.Redis6.0使用多线程是怎么回事? Redis不是说用单线程的吗？怎么6.0成了多线程的？...这种问题的根源就在于 setnx 和 expire 是两条指令而不是原子指令。如果这两条指令可以一起执行就不会出现问题。...节点的成员对象（obj属性）是一个指针，它指向一个字符串对象，而字符串对象则保存这一个SDS值。 50.压缩列表了解吗？
所以请考虑在你的产品里实现撤销操作来增加用户的操作友好度吧。 ? 9 指出产品适用人群而不是做成全年龄 你是想把产品做成大众化的呢还是有精确的适用人群？在产品定位上你需要更精确些。...19 让操作直观而不是让人觉得找不到上下文 不用说直接在元素身上进行操作是更直观明了的方式。比如在一个列表中，我们想让用户对每个条目进行操作那么就把按钮放到当前条目上，而不要把放到列表之外。...页面加载速度和UI对操作的响应速度都直接关系到用户是否有耐心继续等下去。无疑地每多一秒种的等待都会失去一些用户或者项目机会。一个好的解决之道当然就是优化你的页面和图片。...44 根据实际情景确定范围 比如说交友网站，要匹配爱好，想法，不会说一来就找到另一半，所以它的范围是由小及大；而如果是在定价的上下文中，当我们要求客户支付一系列月度费用而不是年度费用时，降低前期承诺的相关策略也可能显示...这对于列表，表，段落或屏幕上的任何元素集都是很好的。 应用空白空间的一种常见方式是在项目周围添加额外的填充。 另一方面，如果没有足够的填充，元素开始模糊到不可区分的整体。填充有助于可读性。 ?
4、HashMap中hash函数怎么是是实现的? 5、拉链法导致的链表过深问题为什么不用二叉查找树代替，而选择红黑树？为什么不一直使用红黑树？ 6、说说你对红黑树的见解？...，JVM（GC策略，类加载机制，内存模型）等等 小鲁班：问这么多内容，那岂不是一个人都面试很久吗？...不可变性使得能够缓存不同键的hashcode，这将提高整个获取对象的速度，使用String，Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择。...=->得到下标 5、拉链法导致的链表过深问题为什么不用二叉查找树代替，而选择红黑树？...这个值只可能在两个地方，一个是原下标的位置，另一种是在下标为的位置 9、重新调整HashMap大小存在什么问题吗？
先复习一下前面的文章： 《爱上潘大师》系列-与Series的初次相见 可能有的同学不理解复习的意义，我简单说一下： 我写系列文章的时候都会先列好整个系列的大纲，甚至有时候几篇文章是同一天肝出来的。...，有数据的查找、替换、去重，有数据的透视，汇总，有不同表的数据匹配等等这些。...key 值，行索引自动填充 当然字典里面的值数据类型你可以尽情变化，Series、元祖、列表等都是可以的 通过列表创建DataFrame 同样的，这里的列表类型也不止一种： 字典组成的列表 Series...method 插值（填充）方式，包括：ffill(前向填充值)、bfill(后向填充值) fill_value 在重新索引的过程中，需要引入缺失值时使用的替代值 limit 前向或后向填充时的最大填充量...对于索引的一些方法最好是掌握，我写出来的都是常用的，不是常用的我也懒得写，你要是还纠结那就查API 文档细品吧 写在后面的话 每天进步一点点，学习不就是这么来的吗？
Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。 解决这个速度问题的一个常见方法是用C++之类的快速语言重新编写代码，然后在上面抛出一个Python包装器。...这将使您获得C++的速度，同时保持在主应用程序中轻松使用Python。 当然，这样做的挑战是，您必须用C++重新编写代码;这是一个非常耗时的过程。...下面的代码首先构造一个包含100,000个随机整数的列表。然后，我们连续50次对列表应用插入排序，并测量所有50个排序操作的平均速度。...更糟糕的是，在我们的例子中，for循环中有一个while循环。另外,因为我们的排序算法是O (n²),当我们添加更多的项目列表,我们的运行时增加成平方! 让我们用numba加快速度。...这就是为什么在可能的情况下，用Numpy替换纯Python代码通常会提高性能。 上面的代码在我的PC上组合数组的平均运行时间为0.002288秒。
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