为什么要搞压力测试 负载测试，压力测试可以衡量服务是否是一个高可用，高性能的服务。负载测试能检验在不同的工作负荷下，服务的硬件消耗和响应，从而得到不同负载情况下的性能指标。 老牌压力测试工具 可能说到压力测试,很多人会想到JMeter。Apache JMeter是一个Apache项目，可用作负载测试工具，以分析和测量各种服务的性能，重点是Web应用程序。JMeter可用作JDBC数据库连接，FTP，LDAP，Web服务，JMS，HTTP，通用TCP连接和OS本机进程的单元测试工具。下面我们讲另外一个新式的压
批量大小Lot size是SAP ERP系统中MRP运算时用来计算计划订单/采购申请的数量的一个程序配置。物料主数据中MRP 1的批量大小，就是为物料确定一个计算获取数量的程序，以确定该物料在进行MRP运算时计算数量的算法。
今天看到微软研究院开源了一个新的C#项目，叫Garnet，它实现了Redis协议，可以直接将Redis替换为Garnet，客户端不需要任何修改。根据其官网的信息，简单的介绍一下它。
今天我们来学习用 devtool 的 Performance 和 Memory 工具来找出网页哪里发生了内存泄漏。
每天都在千变万化 你看那潮起潮落人来了又走了 路边树又冒了新芽 你叹这世间多情的人 他们的故事都太认真 你看那多情人放不下 得不到也忘不了 不过是庸人自扰
这一次，来自富士通的研究人员用上了 2048 块 GPU，以 81,920 的批量大小用 74.7 秒完成了 ResNet-50 训练。
从理论分析入手把握大规模神经网络优化的规律，可以指导实践中的超参数选择。反过来，实践中的超参数选择也可以指导理论分析。本篇文章聚焦于大语言模型，介绍从 GPT 以来大家普遍使用的训练超参数的变化。
多语言混搭开发工程师，多年 PHP、Python 项目开发经验，曾就职 360、绿盟科技，7年工作经验。擅长于 Web 安全开发、性能优化、分布式应用开发&设计等多方面，51Reboot 金牌讲师。
最近事情比较多，博客更新的有点慢了，今天更新一期，主要聊一聊通过Threejs提供的音频API实现音频的可视化效果，先看下最终实现的效果
毕竟对于前端来说，优化是躲不开的主题。在看200（cache）和304区别的时候，翻到了雅虎这边归纳出来的准则，虽然是十多年前的东西了吧，但是还是具有参考价值的，因此在原文基础上我进行了一些归纳翻译。
尽管 BERT效果惊人，但它所需的计算量非常大，原作者在论文中也表示每次只能预测 15% 的词，因此模型收敛得非常慢。如果我们想保留这种 Mask 机制，那么就需要寻找另一种加速方法了。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
ConcurrentHashMap顾名思义就是同步的HashMap，也就是线程安全的HashMap，所以本篇介绍的ConcurrentHashMap和HashMap有着很重要的关系，所以建议之前没有了解过HashMap的可以先看看这篇关于HashMap的原理分析《HashMap从认识到源码分析》，本篇继续以JDK1.8版本的源码进行分析，最后在介绍完ConcurrentHashMap之后会对ConcurrentHashMap、Hashtable和HashMap做一个比较和总结。
“深度强化学习一直以来都以智能体训练时间长、计算力需求大、模型收敛慢等而限制很多人去学习，比如：AlphaZero训练3天的时间等，因此缩短训练周转时间成为一个重要话题。深度强化学习大神Pieter Abbeel最近发表了深度强化学习的加速方法，他从整体上提出了一个加速深度强化学习周转时间的方法，成功的解决了一些问题，Pieter Abbeel，伯克利大学教授，也是强化学习的重要科学家之一。”
今天为大家介绍的是来自清华研究大学团队的一篇论文。单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据是理解“生命之语”的强大工具，能为各种生物医学任务提供新见解。近来，大规模语言模型（LLMs）开始用于细胞表征学习。但现有基于BERT架构的细胞表征学习方法存在问题，它们产生的嵌入空间不均匀，导致语义表达效率不高。对比学习通过均匀分布嵌入来解决这个问题。然而，对比学习中更大的批量大小能带来更好的表征，但scRNA-seq数据的高维性和LLMs的大参数量限制了其实际应用。为解决这个问题，作者提出了一种新颖的“分而治之”对比学习方法，它能够解耦批量大小和GPU内存大小的关系，用于细胞表征学习。基于这种方法，作者介绍了单细胞语言模型（CellLM），这是一个大规模的细胞表征学习模型，能够处理包含成千上万基因的高维scRNA-seq数据。CellLM拥有超过5000万个参数，利用200万个scRNA-seq数据进行训练，它是首次尝试从正常细胞和癌细胞中学习细胞语言模型。CellLM在所有评估的下游任务中都达到了新的最先进水平。
本文来源于博主知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56085913
这位作者说GPT-4的详细信息已经泄露，不知道可信度如何。一些关键信息：- GPT-4的大小是GPT-3的10倍以上。我们认为它在120层中总共有大约1.8万亿个参数。- GPT-4是多个专家模型混合在一起，但不是之前说的8个专家，而是16个。研究人员已经证明，使用64到128个专家比16个专家能够获得更好的损失，但这只是纯粹的研究。OpenAI选择16个专家的一个原因是，更多的专家在许多任务上难以泛化。更多的专家也可能更难以达到收敛。- 预训练阶段的上下文长度（seqlen）为8k。GPT-4的32k seqlen版本是在预训练后对8k进行微调的结果。- 为了在所有的A100s GPUs上并行化，他们使用了8路张量并行，因为这是NVLink的限制。- 如果他们在云中的成本约为每小时1美元/A100，那么这次运行的训练成本将约为6300万美元。- GPT-4推理成本是175B参数的Davinchi的3倍。这主要是由于GPT-4需要更大的集群和实现的利用率更低。它的成本估计是0.0049/ 1K tokens。（目前GPT-4的API价格大约是
知道了数据结构，下一个问题，就是如何保存购物车数据。前面我们分析过，可以使用Localstorage来实现。Localstorage是web本地存储的一种，那么，什么是web本地存储呢？
本文整理自讲座： 演讲者为： 功能强大的低能耗设备的引入引发了可以在边缘运行的高级 AI 方法的新时代。但是由于与边缘设备相关的严格限制，在边缘训练和部署深度学习模型可能会令人生畏。您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型，但仍能充分利用可用硬件？NVIDIA Jetson是当今最受欢迎的低功耗边缘硬件系列之一。它旨在加速边缘硬件上的深度学习模型，无论是机器人、无人机、物联网设备还是自动驾驶汽车。 是什么让 Jetson 上的深度学习变得困难？ 在最好的情况下，深度学习并不是那么容易做好
选自UC Berkeley 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 今年 6 月，Facebook 实现 1 小时训练 ImageNet 的成绩之后，通过增加批量大小以加快并行训练速度的方式引发了人们的关注。最近 UC Berkeley 的研究人员们为我们展示了 24 分钟训练 ImageNet 的成绩，他们将批量大小增加到了 32k。研究人员表示，在同样成绩下，新的方法使用的计算设备成本（120 万美元）大大低于 Facebook（410 万美元）。 对于深度学习应用而言，模型、数据集越大，结果就越精确，但同
JavaScript可以说是世界上最流行的脚本语言之一了，它是一种运行在浏览器中的解释型的编程语言。在我们的电脑、手机、平板上浏览的所有的网页，以及无数基于HTML5的手机App中，交互逻辑都是由JavaScript驱动的。
reindex和snapshot的速率比用filebeat或者kafka到es的写入速率慢好几个数量级（集群写入性能不存在瓶颈），reindex/snapshot的时候CPU还是IO使用率都很低，是不是集群受什么参数限制了reindex和snapshot的速率？
这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题。结合一些理论知识，通过大量实验，文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响、如何影响以及如何缩小影响等有关内容。
内存泄漏是一个累积的过程，只有页面生命周期略长的时候才算是个问题（所谓“刷新一下满血复活”）。频繁交互能够加快累积过程，偏展示的页面很难把这样的问题暴露出来。最后，JS逻辑相对复杂才有可能出现内存问题（“bug多是因为代码量大，我自己都hold不住”），如果只是简单的表单验证提交，还没什么机会影响内存
很多计算机专业大学生经常和我交流：毕业设计没思路、不会做、论文不会写、太难了......
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/376925457
数据分析一直以来都是业务决策中非常重要的一环，在数字化时代尤其如此。然而，数据分析只有在持续的监控和可视化下才能真正发挥作用。如何采用使用一些高效的工具来做相应的数据分析？前端开发报表工具就是一个不错的选择。它可以为企业提供可视化的数据分析，让用户能够快速准确地理解和处理数据，为企业决策提供支持。
AOT和JIT是什么？AOT,即Ahead-of-time,指预先编译. JIT,即Just-In-Time,指即时编译.
ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，涵盖各行业图表，满足各种需求。
性能调优在整个工程中是非常重要的，也是非常有必要的。但有的时候我们往往都不知道如何对性能进行调优。其实性能调优主要分两个方面：一方面是硬件调优，一方面是软件调优。本章主要是介绍Kettle的性能优化及效率提升。
【新智元导读】此前，伯克利、TACC和UC戴维斯的研究人员使用新算法，在24分钟内训练完AlexNet，1小时训练完ResNet，创下了纪录。现在，他们继续推进，使用1024个CPU，在11分钟内训练
而在 PLANNING RUN 的时候,SAP 又区分为 short term setting(for MRP, MPS ) and long term setting (for Long term planning )
1）直接new 一个ArrayList对象时（未指定初始容量大小）是一个空的数组，容量大小为零。 public ArrayList() { // DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA 变量为一个空的数组 private static final Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {}; this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA; } 2）、当第一次调用ArrayList对象的add方法时，分配容量大小 public boolean add(E e) { // size 为ArrayList的实际数量大小而非容量大小，如果未指定容量构建的ArrayList对象此时size对象应该为0 ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!! elementData[size++] = e; return true; } private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) { // 如果为空数组，最小需要容量为默认最小容量DEFAULT_CAPACITY 也就是10 private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10; if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) { minCapacity = Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity); } // 调用扩容方法 ensureExplicitCapacity(minCapacity); } private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) { modCount++; // 如果最小的需要容量大于此时的容量，调用真正的扩容方法 // overflow-conscious code if (minCapacity – elementData.length > 0) grow(minCapacity); } private void grow(int minCapacity) { // overflow-conscious code int oldCapacity = elementData.length; // 第一次扩容1.5倍 int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); // 还是比需要的容量小就把需要的容量作为新的容量值 if (newCapacity – minCapacity < 0) newCapacity = minCapacity; // 如果此时的新的容量比最大容量还大则比较需求容量和数组最大容量的大小， 如果比最大容量大就赋值为整数最大值，反之赋值为最大容量。 这里主要防止1.5倍扩容导致新容量值超过数组最大容量 if (newCapacity – MAX_ARRAY_SIZE > 0) newCapacity = hugeCapacity(minCapacity); // minCapacity is usually close to size, so this is a win: // 进行一个复制操作 elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity); } private static int hugeCapacity(int minCapacity) { if (minCapacity < 0) // overflow throw new OutOfMem
今天为大家介绍的是来自Nathan C. Frey团队的一篇论文。在数据可用性和计算量方面的大规模扩展，使得深度学习在自然语言处理和计算机视觉等关键应用领域实现了重要突破。越来越多的证据表明，在科学深度学习中，规模可能是一个关键因素，但科学领域中物理先验的重要性使得规模扩展的策略和益处尚不确定。在这里，作者通过改变模型和数据集的大小（跨越多个数量级），研究了大型化学模型中的神经缩放行为，研究对象包括拥有超过十亿参数的模型，这些模型在高达一千万数据点的数据集上进行了预训练。
深度学习已经为人工智能领域带来了巨大的发展进步。但是，必须说明训练深度学习模型需要显著大量的计算。在一台具有一个现代 GPU 的单台机器上完成一次基于 ImageNet 等基准数据集的训练可能要耗费多达一周的时间，研究者已经观察到在多台机器上的分布式训练能极大减少训练时间。近期的研究已经通过使用 2048 个 GPU 的集群将 ImageNet 训练时间降低至了 4 分钟。这篇论文总结了各种用于分布式训练的算法和技术，并给出了用于现代分布式训练框架的当前最佳方法。更具体而言，我们探索了分布式随机梯度下降的同步和异步变体、各种 All Reduce 梯度聚合策略以及用于在集群上实现更高吞吐量和更低延迟的最佳实践，比如混合精度训练、大批量训练和梯度压缩。
面试的时候最常问的就是线程池的各种参数的含义，和线程池的整个运行流程，这个一定要会
正值春节，新冠病毒现状猖狂，每天宅在家里学习(睡了一上午还有一下午)也不忘关注疫情数据，所有人都在担心今天又有多少人成为了生化武器...为了防止这种情况的再次发生，我决定做个邮件推送的小工具...
、 一个线程池管理了一组工作线程， 同时它还包括了一个用于放置等待执行 任务的任务队列（阻塞队列） 。
高性能网站架构方案（二）——优化网站响应时间 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 优化网站响应时间是保证网站受用户关注的要点，主要方案有： 1、减少HTTP请求 当需要加载图片、css、js等内容时，尽量减少加载的次数。可以合并加载，另外当改动量很少时，尽量将内容进行缓存。 图片的缓存可以设定更新时间，定时去服务器查看是否有需要更新的内容。通常可以定时在1周甚至更久的时间。 CSS、JS的缓存，通常可以通过文件名的方式来判断是否需要重新加载。当网页确定需要加载某些js和c
所以还有一个结论就是：MRP运行的时候自动按照配额协议来拆分生成多个PR的功能不依赖SOURCE LIST主数据。
OpenAI 去年11月 推出的GPT-4 Turbo模型，具有128K的上下文窗口，这比此前 GPT4 的最大上下文值 32K 提升了四倍。
神经网络是复杂、多维、非线性的数组运算。如何在避免过于复杂或重复的情况下呈现深度学习模型架构的重要特征呢？又该以何种方式清晰直观、启发性地呈现它们呢？（好看也是加分项！）无论研究还是教学项目对此都没有固定标准。
作者：Devansh 翻译：汪桉旭校对：zrx 本文约3300字，建议阅读10分钟本文对批量大小和监督学习的相关研究进行了总结。 批大小是机器学习中重要的超参数之一。超参数定义了更新内部模型参数之前要处理的样本数，这是确保模型达到最佳性能的关键步骤之一。当前，针对不同的批大小如何影响ML工作流，已经开展了很多研究。本文对批量大小和监督学习的相关研究进行了总结。为全面了解该过程，我们将关注批大小如何影响性能、训练成本和泛化。 训练性能/损失 训练性能/损失是我们关心的主要指标。“批大小”与模型损失有一个有趣的
每个人电脑上都安装了Python，无论是py2.7还是py3.7。以我安装的py3.7为例，搜索整个py3.7下面的所有目录（包括子目录），里面的所有文件：
本文是「大型网站技术架构 - 核心原理与案例分析」 第 12 章的学习笔记，感兴趣的朋友可以去购买
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