它不需要在所有的数据类型上行动，而是在类似的领域或数据集上行动。 泛化学习 两个模型可能分别从两个不同的问题领域学习，并在采用相同变量和约束行为时独立学习。...了解什么是未见过的数据是很重要的。未见过的数据对模型来说就是新的数据，它们不是训练的一部分。模型在它们以前见过的观察上表现得更好。...它成为一种复杂的能力，因为我们不希望通过塞满图像来训练模型，这样当模型遇到一个不在压缩内存中的图像时，它就会失败。我们希望训练好的模型在面对一个不在通用集里的图像时表现良好。...100%的准确率可能意味着所有的图像都被压缩得很好。遇到一张外面的图片，模型就会失败。一个好的模型将能够更普遍地处理图片。泛化技术应该确保在深度学习模型的训练中不会出现过度拟合。...模型在它们以前见过的观察上表现得更好。为了获得更多的好处，我们应该尝试拥有即使在未见过的数据上也能表现的模型。 使用泛化技术，如正则化，可以管理过度拟合，使模型不会过于严格。
这在日常生活中有直观的体现：当我决定做一顿饭时（实际上我基本从不做饭，但为了合理论述，就假设我是一个负责的人类吧），我会将这一任务分成多个更简单的子任务（切蔬菜、煮面条等），但绝不会忽视我要做饭的总体目标...当我们在处理日常生活中的任务时，我们会回忆和关注与场景相关的特定记忆，很少有其它内容。...MBP 负责将观察压缩成有用的低维「状态变量」，从而将其直接存储到键值记忆矩阵中。它也会负责将相关的记忆传递给策略网络，然后策略网络会使用这些记忆和当前状态来输出动作。 ?...这个架构可能看起来有些复杂，但要记住，其策略网络只是一个输出动作的循环网络，而 MBP 也仅做三件事： 将观察压缩成有用的状态变量 z_t，从而传递给策略。...即使在其基于模型的组件被故意设计得预测结果很差时，它也能在实验中得到出色的表现，这说明它能权衡所要使用的模型——在有必要时也会使用无模型方法。
真实世界中的应用。 使用深度学习，我们仍然是习得一个函数f，将输入X映射为输出Y，并使测试数据上的损失最小，就像我们之前那样。...回忆一下，在 2.1 节监督学习中，我们的初始“问题陈述”： Y = f(X) + ϵ 训练：机器从带标签的训练数据习得f 测试：机器从不带标签的测试数据预测Y 真实世界很乱，所以有时f很复杂...在自然语言问题中，较大的词汇数量意味着大量特征。视觉问题设计大量的像素相关的视觉信息。玩游戏需要基于复杂场景做决策，也带有许多可能的未知。当我们处理的数据不是很复杂时，我们目前涉及的学习机制做的很好。...然后，中间的层仅仅计算大量的矩阵相同，通过在每个隐藏层之后，使用非线性变换（激活函数），对激活值x的权重求和，来让神经网络习得非线性函数。...在给猫大量刺激之后，它们不能观察到神经活动：暗点、亮点、挥手、甚至是杂志上的女性照片。但是在它们的失望中，它们从投影仪中移除了对角线处的照片，它们注意到了一些神经活动。
假设我们是太空科学家，正在访问一个遥远的新行星，我们发现了一种咬人的蠕虫，我们想研究它。我们发现这些蠕虫有10颗牙齿，但由于它们不停地咀嚼，很多最后都掉了牙。...比特的数目告诉我们，在单一情况下，我们平均需要多少比特来编码我们将观察到的牙齿数目。 熵没有告诉我们可以实现这种压缩的最佳编码方案。...现在我们可以对此进行量化，当我们将观察到的分布替换为参数化的近似值时，我们丢失了多少信息。 使用KL散度测量丢失的信息 Kullback-Leibler散度只是对我们的熵公式的略微修改。...例如，如果我们将观察到的数据用作近似二项式分布的方式，我们将得到非常不同的结果： ? 使用KL散度进行优化 当我们选择二项分布的值时，我们通过使用与数据匹配的期望值来选择概率参数。...但是，由于我们正在进行优化以最大程度地减少信息丢失，因此这可能并不是选择参数的最佳方法。当我们更改此参数的值时，我们可以通过查看KL散度的变化方式来仔细检查我们的工作。
在 vanilla Transformer 中，键和值向量是通过将残差流向量直接乘以形状为 （头部数量·头部尺寸）x（模型尺寸） DeepSeek 的方法本质上是强制该矩阵为低秩：它们选择一个潜在维度并将其表示为两个矩阵的乘积...多头潜在注意力基于一个聪明的观察，即这实际上并不正确，因为我们可以将矩阵乘法合并，这些矩阵乘法将从潜在向量计算升级的键和值向量，分别与查询和后注意力投影合并。...如果我们对单个头的键和值向量使用低秩压缩，而不是对所有头堆叠在一起的所有键和值使用低秩压缩，那么该方法就相当于一开始就使用较小的头维度，我们不会获得任何好处。...利用不同头需要访问相同信息这一事实对于多头潜在注意力机制至关重要。 分组查询注意等方法利用了相同重叠的可能性，但它们通过强制分组在一起的注意头对查询做出类似的响应而效率低下。...根本问题是梯度下降只会朝着局部最优的方向前进。这通常在神经网络训练中遇到的非常高维度的优化问题中效果很好。然而，当我们的神经网络行为如此不连续时，即使问题空间的高维度也可能无法让我们免于失败。
2.1 引用计数法 给个对象添加引用计数器，每当有一个地方引用它，计数器值就加1；当引用失效时，计数器值就减一；任何时刻计数器为0的对象就是不再被使用。...问题： 比如说，在多线程环境下，其他线程可能会更新已经访问过的对象中的引用，从而造成误报（将引用设置为 null）或者漏报（将引用设置为未被访问过的对象）。...而对于空闲列表，Java虚拟机则需要逐个访问列表中得项，来查找能够放入新建对象得空闲内存。 4.2 压缩 把存活得对象聚集到内存区域得起始位置，从而留下一段连续得内存空间。...这种做法能够解决内存碎片问题，但是压缩性能开销太大。 4.3 复制 把内存区域分为二等分，分别用两个指针from和to来维护，并且只是用from指针指向内存区域来分配。...但是需要注意的是，其中一个 Survivor 区会一直为空，因此比例越低浪费的堆空间将越高。 通常来说，当我们调用 new 指令时，它会在 Eden 区中划出一块作为存储对象的内存。
这保证了在该分区内消息的顺序追加。然而，当我们扩展并使用多个分区时，保持全局顺序就变得复杂了。不同的分区以不同的速率接收消息，这使得跨分区的严格排序变得复杂。...在 Kafka 的世界里，当我们处理大量消息时，坚持使用单个分区就像那种一张桌子的场景。...在具有多个生产者的现实场景中，我们将通过所有生产者进程都可以访问的共享资源来管理全局序列，例如数据库序列或分布式计数器。...延迟：当我们缓冲消息时，我们实际上是让它们在处理前等待一段时间（引入延迟）。一方面，它帮助我们保持有序；另一方面，它减慢了整个过程。关键是在保持顺序和最小化延迟之间找到正确的平衡。...然而，在向多个分区生产消息时，没有跨分区的全局顺序保证。例如，如果生产者将消息 M1、M2 和 M3 分别发送到分区 P1、P2 和 P3，那么每个消息在其分区内获得一个唯一的序列号。
对于每一层，网络都会转换数据，创建一个新的表示形式。我们可以查看这些表示形式中的数据以及网络如何对它们进行分类。当我们得到最终的表示时，网络只会在数据中画一条线（可能在更高的维度中，是一个超平面）。...虽然螺旋最初是纠缠在一起的，但到最后它们是线性可分离的。 另一方面，下面的网络，也使用多层，但无法分类两个更纠缠的螺旋。...它们就是双射，逐点的应用它们就是一个同胚 因此，如果 W 存在一个非零行列式，我们的层就是同胚。 如果我们任意地将这些层组合在一起，这个结果仍然成立。...由于只有两个隐藏单元，网络在拓扑上无法以这种方式分离数据，并且在这个数据集上注定会失败。 在下面的可视化中，当一个网络沿着分类线训练时，我们观察到一个隐藏的表示。...有时，当我们看到一个连接时，它是否是一个断开的链接（一堆东西纠缠在一起，但可以通过连续变形来分开）并不是很明显。 如果一个只有3个单位的层的神经网络可以对它进行分类，那么它就是一个断开的连接。
// 插入p38页图“两个不同的目的，应该分别映射到分处两个不同限界上下文中的两个不同的模型” 不幸的是，仅有单个特定目的，还不足以在模型中发现边界。...此外，请记住，当两个模型进行交互时，通常会涉及 三个 模型：两个限界上下文的内部模型和用于在它们之间交换信息的 通信模型 。...// 插入p52图2“在事件风暴全景图形成后显露的限界上下文” 上面的图片或多或少地显示了，当我思考限界上下文时在这个流程中所看到的内容。 5.2....领域驱动设计有一个很好的办法来解决这些冲突：不要说“我们需要一个模型来处理这些事项”，而是说“我们需要一个模型来解决你的问题，我们还需要一个模型来解决老板的问题”，完美的交流方式得靠软件架构师去发掘。...我们见过人们围绕着他们的问题和一些蠢事采取行动，仅仅因为名字碰巧一样就混为一谈的事情绝对不会发生! 这用不着太多的纪律或规则。把不该搞混的东西搅和在一起会让人觉得非常愚蠢，因为它们就不会被放在一起。
在第一封邮件中，你可以根据手册非常精准地用“奇怪的符号”表达出正确的内容，虽然你并不理解这些符号的含义。 而在第二封邮件中，毫无疑问，你能够完全理解，也因此能够很好地回答问题。...第二层次：通过仔细的观察，我们会发现缝纫机在缝线时，有上下两个线程的循环。但奇怪的是，缝纫机通过何种方式做到两个线程之间拓扑结构的改变呢？拓扑的难题带领我们进入了第三层次的理解。...第三层次：我们通过如下的动画，终于理解了缝纫机是怎么改变两个不同循环的线程之间的拓扑结构，让它们连接在一起的：底部的线穿过了有缺陷的筒子。...在这种意义上，「理解」需要一个最终的解释。在数学中，这个最终的解释就是数学公理，它们是其他一切理论的前提和基础。它们的正确性并没有证明，人们公认它们是正确的，不需要再进一步证明。...同样，在计算机程序中，程序给出运算结果，当我们不断深入「理解」时，最终，我们会有一个最终的解释：I did that because you asked me to。
这有助于我观察自己与其他人的差别，吸收他们的最佳实践，并发现我不知不觉中已经做得很好的事。 每年的工作回顾是一个很好的方式来提炼我学到的经验教训。它们对于模式匹配也很有价值。...善于思考 软件工程是一个很好的实践善于思考的领域。反馈回路更短，测量正确性不会花费太长时间。 我潜心研究认知科学。...只有当我被某件事情困扰时，或者当我发现我的抽象和设计决策不起作用时，我才寻找新的工具。 例如，我最近正在为许多复杂的业务逻辑领域头疼。边缘案例很常见，我们想要设计一个系统来很好地处理这个问题。...这是一种由万物创造的能量场。它围绕着我们，浸润着我们；它们将银河系联结在一起。...这是我们速度最快的冲刺之一。 鼓励给予工程师力量。这是一种由万物创造的能量场。它围绕着我们，浸润着我们；它们将代码系联结在一起。
但当我们讨论调度时，它最终可归结为一个事件清单（线程和进程类似），其中每个事件需要在有效的CPU内核上获得一片执行时间。...当我们谈论成千上万的线程，并且每一次切换需要数百纳秒时，速度将会变得非常慢。 然而，非阻塞调用本质上是告诉内核“当你有一些新的数据或者这些连接中的任意一个有事件时才调用我”。...这样会有一些不错的优点，例如可以在线程之间共享状态、共享缓存的数据等，因为它们可以相互访问各自的内存，但是它如何与调度进行交互的影响，仍然与前面PHP例子中所做的内容几乎一模一样。...为了最小化创建和销毁它们的成本，线程会被汇集在一起，但是依然，有成千上万个连接就意味着成千上万个线程，这对于调度器是不利的。...这不是完整的魔法，如果你建立的是一个大型的系统，那么花更多的时间去理解它工作原理的更多细节是值得的; 但与此同时，“开箱即用”的环境可以很好地工作和很好地进行扩展。
现实中的性能问题和具体领域千差万别，我也不可能面面俱到。但是为了帮助你理解，我总结了十大常用的优化策略。 我将这十大策略分成五个类别，每个类别对应两个相关策略，帮助你掌握。...互联网的服务往往规模很大，比如全国的服务甚至是全球的服务。用户分布在各地，它们对访问时间的要求很高，这就要求被访问的数据和服务，要尽量放在离他们很近的地方。...当某个线程需要修改这一数据时（写操作），系统就将资源拷贝一份给该线程使用，允许改写，这样就不会影响别的线程。 COW 最广为人知的应用场景有两个。...缓存和批量合并这两个策略，有些场景下会同时起作用，所以我把它们放在一起。 7. 缓存数据 缓存的本质是加速访问。...这两个策略是紧密配合的，比如先进的算法有时候会需要先进的数据结构；而且它们往往和程序的设计代码直接相关，所以放在一起。 9. 先进的算法 同一个问题，肯定会有不同的算法实现，进而就会有不同的性能。
但是为了帮助你理解，我总结了十大常用的优化策略。 我将这十大策略分成五个类别，每个类别对应两个相关策略，帮助你掌握。...互联网的服务往往规模很大，比如全国的服务甚至是全球的服务。用户分布在各地，它们对访问时间的要求很高，这就要求被访问的数据和服务，要尽量放在离他们很近的地方。...当某个线程需要修改这一数据时（写操作），系统就将资源拷贝一份给该线程使用，允许改写，这样就不会影响别的线程。 COW 最广为人知的应用场景有两个。...缓存和批量合并这两个策略，有些场景下会同时起作用，所以我把它们放在一起。 7. 缓存数据 缓存的本质是加速访问。...这两个策略是紧密配合的，比如先进的算法有时候会需要先进的数据结构；而且它们往往和程序的设计代码直接相关，所以放在一起。 9. 先进的算法 同一个问题，肯定会有不同的算法实现，进而就会有不同的性能。
互联网的服务往往规模很大，比如全国的服务甚至是全球的服务。用户分布在各地，它们对访问时间的要求很高，这就要求被访问的数据和服务，要尽量放在离他们很近的地方。...运用这一策略最有名的例子，就是 COW（Copy On Write，写时复制）。假设多个线程都想操作一份数据，一般情况下，每个线程可以自己拷贝一份，放到自己的空间里面。但是拷贝的操作很费时间。...当某个线程需要修改这一数据时（写操作），系统就将资源拷贝一份给该线程使用，允许改写，这样就不会影响别的线程。 COW 最广为人知的应用场景有两个。...缓存和批量合并这两个策略，有些场景下会同时起作用，所以我把它们放在一起。 7. 缓存数据 缓存的本质是加速访问。...这两个策略是紧密配合的，比如先进的算法有时候会需要先进的数据结构；而且它们往往和程序的设计代码直接相关，所以放在一起。 9. 先进的算法 同一个问题，肯定会有不同的算法实现，进而就会有不同的性能。
在将它们归到集合展品中时，我们要确定需要创建多少个容器。 设计展品时，我们提供了有关在展品中每个项目的说明。 这里详细介绍了我们想要的每个鱼缸数量，以及在需要修复时，如何创建新鱼缸。...我们列出了要填充的水量、所需的水温、需要的食物量。 将这些说明提供给 Kubernetes 水族馆馆长后，他可以将维护每个应用程序鱼缸的工作委托给“水族馆实习生”。...在 Kubernetes 中，副本集可确保当 Pod 挂掉时，会替换一个新的 Pod，以保持有正确数量的 Pod 可用。 设计展品时，还有一个重要的考虑因素。...Service 还起到了允许 Pod 和容器相互访问的作用。如果我们希望两个水箱中的鱼能够来回交换水和食物，可以设置 Service 来实现这种交互。...我们还会看到透明和不透明的 Config Map，它们分别代表了普通信息和机密信息。Kubernetes 还有很多其他内容，以上这些是构成水族馆，以及描述馆长工作的基本构件。
01 Building the visible shapes 当我们建立一个新的模型时，首先，我们只处理它的视觉方面:动态方面(它的undelying甚至更简化/优化的模型)，关节，传感器等将在后期处理...当绘图由大对象和小对象组成时，按几个步骤导出对象可能也很重要;这是为了避免把大对象定义得太精确(三角形太多)和小对象定义得太粗略(三角形太少):简单地首先导出大对象(通过调整所需的精度设置)，然后导出小对象...在我们的网格中，第一种方法工作得很好: ? 现在，我们可以进一步细化/简化单个形状。有时，如果用凸壳代替，形状看起来会更好。其他时候，为了获得期望的结果，我们将不得不迭代地使用上面描述的几种技术。...最后，我们分别提取3个形状的凸壳，然后用 [Menu bar --> Edit --> Grouping/Merging --> merge selected shapes]将它们合并在一起: ?...在关节属性中，我们还把所有的关节都做得更长一些，以便观察它们。通过defaut，关节将被分配到可见层2，但可以改变对象的公共属性。
我们先梳理一下JMM的工作流程，以上图为例，我们假设有一台四核的计算机，cpu1操作线程A，cpu2操作线程B，cpu3操作线程C，当这三个线程都需要对主内存中的共享变量进行操作时，这三条线程分别会将主内存中的共享内存读入自己的工作内存...这时有的小伙伴可能会有以下疑问： 主内存、工作内存的定义是什么？ 如何将主内存中的共享变量读入自己线程本身的工作内存?...工作内存 工作内存主要存储当前方法的所有本地变量信息(工作内存中存储着主内存中的变量副本拷贝)，即每个线程只能访问自己的工作内存，即线程中的本地变量对其它线程是不可见的，就算是两个线程执行的是同一段代码...注意由于工作内存是每个线程的私有数据，线程间无法相互访问工作内存，因此存储在工作内存的数据不存在线程安全问题。...可见性 Java内存模型是通过在变量修改后将新值同步回主内存，在变量读取前从主内存刷新变量值的这种依赖主内存作为传递媒介的方式来实现的。
但是，当我们将细节样本加倍时，现在适用于½。这意味着纯灰色（而非白色）纹理不会产生任何变化。所有低于½的值将使结果变暗，而高于½的任何值将使结果变亮。...因此，有意义的是将更多数字位用于较暗的值而不是较亮的值。指数运算可以通过在较大范围内拉伸较低的值，同时压缩较高的值来实现此目的。 sRGB是使用最广泛的图像颜色格式。...但是，只有在线性空间中渲染时才必须这样做。 幸运的是，UnityCG定义了一个统一变量，该变量将包含要乘以的正确数字。它是一个float4，其rgb分量视情况而定为2或大约4.59。...为了检查我们是否确实可以以此方式对两个纹理进行采样，请更改片段着色器，以便将它们加在一起。 ? ?...为了在这三个之间获得正确的插值，我们只需要确保RGB通道总是相加1。 当我们仅使用一个通道时，我们可以支持两个纹理。那是因为第二个纹理的权重是通过1-R得出的。该技巧适用于任意数量的通道。
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