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    C#中如何使用ArrayPool

    在C#中,数组是一种常见的数据结构,用于存储一系列相同类型的元素。在使用数组时,一个关键的方面是内存管理。当我们创建数组时,系统需要分配一块内存来存储数组元素,并在数组不再需要时释放这些内存,以避免内存泄漏和提高系统资源利用率。然而,频繁的数组创建和销毁操作可能导致内存碎片化,降低程序的性能。为了解决这个问题,C#引入了ArrayPool类,它允许我们更有效地管理数组的内存。 ArrayPool是.NET Framework中的一个工具类,用于更有效地管理数组的内存分配和释放。它的主要目的是减少由于频繁创建和销毁数组而导致的性能损失。通过ArrayPool,我们可以重复使用已分配的数组,而不是不断地创建新的数组。这样一来,我们可以避免在堆上频繁分配小块内存,减少GC的负担,提高程序性能。

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    E往无前 | 人人在用的微信支付,腾讯云大数据ES如何让它低成本高可用?

    《E往无前》系列将着重展现腾讯云ES在持续深入优化客户所关心的「省!快!稳!」诉求,能够在低成本的同时兼顾高可用、高性能、高稳定等特性,可以满足微盟、小红书、微信支付等内外部大客户的核心场景需求。 E往无前 |  人人在用的微信支付,腾讯云大数据ES如何让它低成本高可用? 导语:微信支付是国家重要的关键信息基础设施,服务于几千万商户和上亿国民,可用性要求高于5个9。本案例重点介绍了ES在微信支付服务中满足金融账单数据需求的同时,如何进一步降低成本,提高可用性。 Elasticsearch(下文简称为ES)经

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    每日论文速递 | 1-bit LLM时代:所有LLM都在1.58Bit中

    摘要:最近的研究,如BitNet,正在为1位大型语言模型(LLM)的新时代铺平道路。在这项工作中,我们引入了一个1位LLM变体,即BitNet b1.58,其中LLM的每个单个参数(或权重)都是三进制{-1,0,1}。它匹配全精度(即,FP 16或BF 16)Transformer LLM在困惑度和最终任务性能方面具有相同的模型大小和训练令牌,同时在延迟、内存、吞吐量和能耗方面具有更高的成本效益。更重要的是,1.58位LLM定义了一个新的缩放定律和配方,用于训练新一代的LLM,这些LLM既具有高性能又具有成本效益。此外,它实现了一种新的计算范式,并为设计针对1位LLM优化的特定硬件打开了大门。https://arxiv.org/abs/2402.17764

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