lustre调优思路概览 lustre调优目前有两个方向,一个是Linux内核方向的调整;另外一个是Lustre内部的参数调整。 Lustre参数是按照层级划分,至少有3层。通过lctl list_param *.*.*这样的方式可以查询出来,如果想要查询更深层的参数,可以通过lctl list_param *.*.*.*这样方式进行查询 lustre的参数设置分为临时性和永久性设置,永久性的设置参数可以通过lctl set_param -P {lustre_param} {value for luste
Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux等技术栈……
想了解JDK12,13,14中的GC调优秘籍吗?想知道这三个版本中JVM有什么新的变化吗?
本文收集整理了各大厂常见面试题N道,你想要的这里都有内容涵盖:Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈,希望大家都能找到适合自己的公司,开开心心的撸代码。
Vision-Language Instruction Tuning: A Review and Analysis
云原生安全 1 云安全评估:渗透测试与入侵和攻击模拟 正如 DevOps 使基础架构成为一种代码形式一样,BAS 正在使云安全可编程、可测试且更可靠 https://www.safebreach.com/resources/cloud-security-assessment-pen-testing-vs-breach-and-attack-simulation/ 2 新型勒索软件Cheers正攻击VMware ESXi 服务器 据Bleeping Computer网站5月25日消息,一种名为“Cheers
2018 年 10月,Bert 问世。从此,一波 NLP 迁移学习的研究热潮向我们袭来。
下方查看历史精选文章 重磅发布 - 自动化框架基础指南pdfv1.1 大数据测试过程、策略及挑战 测试框架原理,构建成功的基石 在自动化测试工作之前,你应该知道的10条建议 在自动化测试中,重要的不是工具 从终端用户感受来体验性能指标度量 如何建立有效的性能指标监控及诊断调优体系 如何有效的选择性能测试工具 简单谈下性能测试 jmeter性能测试实践注意事项 如何进行有效的性能测试 如何解读性能测试监控结果 工具篇 - JMeter之旅01 工具篇 - JMeter目录及关键配置分析02 工具篇
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JVM的参数有很多很多,根据我的统计JDK8中JVM的参数总共有1853个,正式的参数也有680个。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】缺数据不是问题,直接用GPT-4生成的指令就够了,标注员恐怕要失业了! 「指令」(Instruction)是ChatGPT模型取得突破性进展的关键因素,可以让语言模型的输出更符合「人类的偏好」。 但指令的标注工作需要耗费大量的人力,即便有了开源的语言模型,资金不足的学术机构、小公司也很难训练出自己ChatGPT. 最近微软的研究人员利用之前提出的Self-Instruct技术,首次尝试使用GPT-4模型来自动生成语言模型所需的微调指令数据。 论文
Z Garbage Collector,即ZGC,是一个可伸缩的、低延迟的垃圾收集器,主要为了满足如下目标进行设计:
ChatGPT 是 OpenAI 发布的最新语言模型,比其前身 GPT-3 有显著提升。与许多大型语言模型类似,ChatGPT 能以不同样式、不同目的生成文本,并且在准确度、叙述细节和上下文连贯性上具有更优的表现。它代表了 OpenAI 最新一代的大型语言模型,并且在设计上非常注重交互性。
选自Assembly AI 作者:Marco Ramponi 机器之心编译 编辑:王强、蛋酱 自 ChatGPT 发布以来,已经吸引了无数人一探究竟。但 ChatGPT 实际上是如何工作的?尽管它内部实现的细节尚未公布,我们却可以从最近的研究中一窥它的基本原理。 ChatGPT 是 OpenAI 发布的最新语言模型,比其前身 GPT-3 有显著提升。与许多大型语言模型类似,ChatGPT 能以不同样式、不同目的生成文本,并且在准确度、叙述细节和上下文连贯性上具有更优的表现。它代表了 OpenAI 最新一代的
自 GPT-4 问世以来,人们一直惊艳于它强大的涌现能力,包括出色的语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力等等。这些能力让 GPT-4 成为机器学习领域最前沿的模型之一。然而,OpenAI 至今未公开 GPT-4 的任何技术细节。
早前,ScaleFlux委托Percona对其最新的下一代可计算存储设备CSD 2000进行标准评测。一份客观的评测报告需要尽可能地直观并尊重事实,因此我们会着重关注测试中不同寻常的地方。
https://www.cnblogs.com/flykai/p/17007554.html
目前,利用提示(Prompt)对预训练模型进行微调,并将其应用到下游任务中是非常常用的方法。(对Prompt不了解的小伙伴可以读一下我之前的文章:一文了解预训练模型 Prompt 调优)但是当应用于复杂标签的关系分类时,由于严格的提示限制,一般的Prompt Tuning方法难以处理具有任意长度的标签表达。受预训练生成模型的文本填充任务的启发,「本文提出了一种新的生成提示调整方法,即将关系分类重新表述为填充问题,从而摆脱了当前基于提示的方法的限制,完全利用了实体和关系类型的丰富语义」。实验证明了本文模型在完全监督和低资源设置下的有效性。
Jeff Dean在ICML 2019上进行了有关AutoML的演讲,并将自动化分为4个级别:
在本文中,我们首次尝试使用 GPT-4 生成用于 LLM 微调的指令跟随数据。我们对指令调优的 LLaMA 模型的早期实验表明,由 GPT-4 生成的 52K 英语和中文指令跟随(instruction following)数据在新任务上的零样本性能优于由先前最先进模型生成的指令跟随数据。我们还从 GPT-4 收集反馈和比较数据,以便进行全面评估和奖励模型训练。
在当下的时代,懂高并发性能调优,一定是你在技术进阶赛道变得牛逼的加分项。不论,你是开发,架构还是管理岗,亦或者是其他互联网相关岗位。 因为毫不夸张的说,在现在动辄过千万级的并发流量环境下,懂得并发压测、性能瓶颈诊断、优化方案、架构演进,你将同时收获高薪、话语权、成就感和不可替代性。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。官方客户端在Java、.NET(C#)、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr,也是基于Lucene。
2019年常见ElasticSearch 面试题解析(上)
在AI盛起的当下,各类AI应用不断地出现在人们的视野中,AI正在重塑着各行各业。笔者认为,如果说ChatGPT引领了AI革命的开端,那么多模态大模型一定代表着AI应用的未来。
前两天被一条消息给震惊到了: 阿里上半年裁员超1.36万人,今年将新增近6000名应届大学生。 差点以为阿里扛不住了。。。。 裁员这个事大家应该见怪不怪,这两年,我们已经被一波又一波的裁员浪潮,冲激得可以说是麻木了,但是1.36万这个数字还是挺吓人的。 而且,这是阿里自2016年3月以来的首次裁员,对于企业来说,这是调整经营策略、优化业务架构、节约成本和资源的必要举措;但对于大厂员工来说,确是实实在在的职场危机,难以逾越的“坎”。 利用裁员达到“降本增效”,不管是形势所迫还是大势所趋,我们程序员都必须意识和
作者:Simon Kornblith、Jonathon Shlens、Quoc V. Le
最近,大型语言模型获得了前所未有的关注度。在更迭迅速的情况下,开源模型与闭源模型的发展并驾齐驱,同时呈现百花齐放的态势。
因为只要大家技术和能力过关,八股文能帮助大家在面试时有很好的表现和稳定的发挥,让面试官预估到你能带来的价值,从而实现薪资高涨幅。
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与:杜伟、楚航、罗若天 本周论文包括 DeepMind 用 AI 复原古希腊铭文,登 Nature 封面;微软联合 OpenAI 提出超参数调优新范式,单个 GPU 上就可以调优 GPT-3 超参数。 目录: Restoring and attributing ancient texts using deep neural networks Tensor Programs V: Tuning Large Neural Networks v
今天我们讲讲JDK9中的JVM GC调优参数,JDK9中JVM的参数总共有2142个,其中正式的参数有659个。好像比JDK8中的参数要少一点。
机器之心专栏 机器之心编辑部 BELLE 的目标是促进中文对话大模型开源社区的发展,愿景是成为能够帮到每一个人的 LLM Engine。 最近一段时间,以 “羊驼” 家族为代表的各类 ChatGPT 替代模型不断涌现。一方面,开源社区也有了可以与 ChatGPT “一较高下” 的开源模型;而另一方面,各模型在如何提升 LLM 的指令表现方面以及评估 LLM 效果的方法不尽相同。 此前,一个基于斯坦福的 Alpaca 、并进行了中文优化的项目受到大家关注,即开源中文对话大模型 70 亿参数的 BELLE
在工作中,作为 Java 开发的程序员,Tomcat 服务器是大家常用的,也是很多公司现在正在用的。但是,在系统并发量比较大的情况下,Tomcat 就会出现卡死和自动关闭等问题。如何优化 Tomcat,让它更高效的运行就成了问题,在本次面试题分享中,我将为你解答如何更好的提升 Tomcat 性能。
---- 新智元报道 编辑:桃子 【新智元导读】大模型涌现能力如何理解?谷歌的最新论文研究了语言模型中的上下文学习,是如何受到语义先验和输入-标签映射影响。 前段时间,OpenAI整出了神操作,竟让GPT-4去解释GPT-2的行为。 对于大型语言模型展现出的涌现能力,其具体的运作方式,就像一个黑箱,无人知晓。 众所周知,语言模型近来取得巨大的进步,部分原因是它们可以通过上下文学习(ICL)来执行任务。 上下文学习是一种过程,模型在对未见过的评估样本执行任务之前,会先接收几个输入-标签对的范例。
我们知道,仅在无监督文本语料库上预训练的基础大语言模型(LLM)通常无法直接用作开源域的 AI 助手(如 ChatGPT)。因此,为了让这些基础的 LLM 成为有用且无害的 AI 助手,研究人员往往使用指令调优和偏好学习对它们进行微调。
这篇文章会主要以《Automated Machine Learning: Methods, Systems, Challenges》这本书为主要参考,结合一些其它论文,工具框架对这个领域进行介绍。
Memcached作为一款开源、高性能、分布式内存对象缓存系统,在各种需要缓存的场景都适用。因此,各大公司都需要程序员掌握使用Memcached,那么在面试中面试官会怎么考察应聘者对Memcached的掌握程度呢,今天来盘点一下常考Memcached面试题,希望可以帮助到有面试需求的小伙伴们。
1.Sketch-A-Shape: Zero-Shot Sketch-to-3D Shape Generation
程序员,立之根本还是技术,一个程序员的好坏,虽然不能完全用技术强弱来判断,但是技术水平一定是基础,技术差的程序员只能CRUD,技术不深的程序员也成不了架构师。程序员对于技术的掌握,除了从了解-熟悉-熟练-精通的过程以外,还应该从基础出发,到进阶,到源码,到实战。所以,程序员想要成功,首先要成就自己。
机器之心报道 编辑:陈萍、小舟 模型越大,超参数(HP)调优成本越高,微软联合 OpenAI 提出 HP 调优新范式,单个 GPU 上就可以调优 GPT-3 超参数。 伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。例如太空计划中的每一次发射都是基于数百年的空气动力学、推进和天体等基础研究。同样,在构建大规模人工智能系统时,基础研究大大减少了试错次数,效益明显。 超参数(Hyperparameter,HP)调优是深度学习的关键,但也是一个昂贵的过程,对于具有数十亿参数的神经网络来说更是如此。假如 HP 选择不当,会导致
调节三者之间的关系,实现整个系统(硬件、操作系统、应用)的性能最优化,不断满足现有的业务需求。
HTTPS(HTTP over SSL)是以安全为目标的 HTTP 通道,可以理解为 HTTP + SSL/TLS,即在 HTTP 下加入 SSL/TLS 层作为安全基础。其中 TLS 的前身是 SSL,目前广泛使用的是 TLS 1.2。
找到Tomcat根目录下的conf目录,修改server.xml文件的内容。小编这里也对应整理了一份JVM调优和实战400多页学习笔记,关注公众号:麒麟改bug,获取详细PDF对于这部分的调优,我所了解到的就是无非设置一下Tomcat服务器的最大并发数和Tomcat初始化时创建的线程数的设置,当然还有其他一些性能调优的设置,下图是我根据我机子的性能设置的一些参数值,给各位详细解释一下吧:
Linux性能工具图谱 目录 1、Linux性能工具 2、Linux可观察性工具 3、Linux静态性能分析工具 4、Linux基准测试工具 5、Linux调优工具 1、Linux性能工具 📷 2、Linux可观察性工具 📷 3、Linux静态性能分析工具 📷 4、Linux基准测试工具 📷 5、Linux调优工具 📷
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随着系统自身数据量的增长,访问量增加,系统的响应通常会越来越慢,或者是新的功能在性能上无法满足修去,这个时候需要对系统进行性能调优。调优是一个复杂的过程,涉及的方面有:硬件,操作系统,运行环境软件和应用本身。
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