我们指定这些是为了确保在编写最少的代码并使我们的数据对模型可用: 如何使用get_image_files函数获取图像文件：获取训练和验证文件夹中的所有图像文件 使用parent_label获取类，以确保我们将直接父文件夹名称作为我们的类名称...什么是渐进式调整大小，我们如何应用它？ 就像Jeremy在他的书中所说的那样：使用小图像开始训练，然后使用大图像结束训练。将大多数时期的训练花费在较小的图像上，有助于更快地完成训练。...使用大图像完成训练会使最终精度更高。 这是一种实验技术，与获得相同大小的图像时相比，这种技术已被证明在获得更高的精度方面非常有用。 现在让我们看看如何训练多种尺寸，对吗？...我们将批处理大小设为64，图像大小设为较小的128x128。 dls = get_dls(64, 128) 现在，让我们继续计算在此部分训练中应使用的学习率。...现在我们已经在较小的图像尺寸上训练了模型，我们可以继续进行训练的第二部分。 在下一个模型微调中，我们使用批处理大小为128，图像大小为224。
LFU算法倾向于保留那些使用频率较高的项，而移除那些使用频率较低的项。以下是LFU算法的详细介绍：工作原理计数器：每个缓存项都有一个计数器，用于记录该项被访问的次数。...实现LFU算法的实现可以使用多种数据结构，如哈希表、双向链表和优先队列。以下是一种常见的实现方法：使用哈希表和优先队列：哈希表 (cache)：用于存储缓存项及其计数器。...优先队列 (min-heap)：用于快速找到计数器值最小的项。具体步骤如下：插入/更新缓存项：如果缓存项已存在，更新其计数器并调整优先队列中的位置。如果缓存项不存在，检查缓存是否已满。...如果已满，移除优先队列中计数器值最小的项，然后插入新项。访问缓存项：如果缓存项存在，更新其计数器并调整优先队列中的位置。如果缓存项不存在，返回未命中。...应用场景LFU算法适用于以下场景： 数据访问具有明显的热点数据，且热点数据相对稳定。需要高效管理缓存资源，减少缓存未命中率。
Caffeine使用了环形缓冲区来记录状态变动日志，为进一步减少数据竞争，Caffeine给每个线程都设置了专用的环形缓冲区，如下是Wikipedia上的环形缓冲示意： 环形缓冲区结构中，读取和写入是一起进行的...所以这种淘汰策略，很可能会大幅降低缓存的命中率 第二种：LRU（Least Recent Used） 即优先淘汰最久未被使用访问过的数据。...每次缓存命中时，将命中对象调整到LinkedList的头部，每次淘汰从链表尾部清理 存在问题：如果热点数据一段时间没被访问，就会被淘汰； 第三种：LFU（Least Frequently Used） 优先淘汰最不经常使用的数据...LFU 会给每个数据添加一个访问计数器，每访问一次就加 1，当需要淘汰数据的时候，就清理计数器数值最小的那批数据。...3.扩展功能 缓存不是只实现一个Map接口就可以的，还需要一些额外的功能，下面列出缓存的扩展功能： 加载器：从被动放入，变为主动通过加载器去加载指定 Key 值的数据 淘汰策略：支持用户根据需要自行选择淘汰策略
"msg" : 0, "user" : 27, "rollovers" : 0 }, "ok" : 1 } 输出参数说明 Host : 运行实例所监听的IP...write操作 Mem.resident : 到现在总共使用的物理内存,单位是MB Mem.virtual : 当前Mongodb实例使用的虚拟内存大小，单位MB，一般情况下比mem.map的值要超大一点...，如果大很多很有可能发生内存泄露，如果使用journal,大约是2倍的map值 Mem.maped : Mongodb使所有数据都映射到内存中，所以这个值可以看似整个数据量的值。...Btree.hits : 访问索引时，索引在内存中被命中的次数 indexCounters. Btree.misses : 访问索引时，索引不是在内存中被命中的次数 indexCounters....Btree.resets : 索引计数器被重置的次数 indexCounters.
可以分析函数调用图，找到热点函数并针对其进行优化；可以监控程序的内存使用情况，快速定位并解决内存泄漏问题；还可以通过事件采样，精确地了解各种事件的发生频率和消耗资源，帮助调整应用程序的行为。...硬件性能计数器是现代处理器中内置的特殊计数器，可用于测量各种硬件事件，如指令执行次数、缓存命中率、分支预测等。...perf工具的工作原理如下：首先，perf会使用特殊的指令将硬件性能计数器设置为所需的事件类型。这可以包括CPU周期、指令执行数、缓存命中数等。perf会定期读取计数器的值，以获得一组采样数据。...4.2、perf工具的常见用法和功能性能计数器（Performance Counters）：perf工具可以利用硬件的性能计数器来测量各种系统和应用程序的性能指标，如CPU周期数、指令数、缓存命中率等。...六、perf工具的高级技巧和进阶应用6.1、perf工具的高级功能和调试技巧使用perf stat命令：perf stat命令可以提供更详细的硬件性能计数器统计信息，例如CPU周期数、缓存命中率、指令数等
当我们在开发中发现，系统中某些资源的构建成本比较高，而这些资源又有被重复使用的可能性，那很自然就会产生“循环再利用”的想法，把它们放到 Map 容器中，下次需要时取出重用，避免重新构建。...命中率：缓存的命中率即成功从缓存中返回结果次数与总请求次数的比值，它反映了引入缓存的价值高低，命中率越低，引入缓存的收益越小，价值越低。...也就是，它以 HashMap 来提供访问接口，保证常量时间复杂度的读取性能；以 LinkedList 的链表元素顺序来表示数据的时间顺序，在每次缓存命中时，把返回对象调整到 LinkedList 开头，...LFU 会给每个数据添加一个访问计数器，每访问一次就加 1，当需要淘汰数据的时候，就清理计数器数值最小的那批数据。...这里你可以简单地理解为，缓存内部是使用多个 Map 来分段存储数据的，并发级别就用于计算出使用 Map 的数量。
D被使用过之后接下来再也没有被使用过了；如果是LFU的话，那么淘汰的就是C了,因为C就被使用过一次。...(这个地方只要是get一次就会把命中的节点往首节点排) mapValue = map.get(key); if (mapValue !...所以在后面的时候会进行判断是否已经不为空了，如果不为空即删除放入原来的值，没有冲突就放入新值调整大小变化。...我们来看下最后调整大小的代码trimToSize方法： public void trimToSize(int maxSize) { while (true) {...同样地，放进去map中，然后看是不是更新旧的值，如果是则把刚才加上的大小再减去，然后删除旧的值跟maxSize调整一下总的大小。
否则，很容易导致服务器的宕机。 常见限流算法 计数器限流 计数器限流算法是最为简单粗暴的解决方案，主要用来限制总并发数，比如数据库连接池大小、线程池大小、接口访问并发数等都是使用计数器算法。...如：使用 AomicInteger 来进行统计当前正在并发执行的次数，如果超过域值就直接拒绝请求，提示系统繁忙。...rateLimiter; //验证缓存是否有命中key if (!...分布式模式 基于 redis + lua 脚本的分布式限流 分布式限流最关键的是要将限流服务做成原子化，而解决方案可以使用 redis+lua 或者 nginx+lua 技术进行实现，通过这两种技术可以实现的高并发和高性能...首先我们来使用 redis+lua 实现时间窗内某个接口的请求数限流，实现了该功能后可以改造为限流总并发/请求数和限制总资源数。lua 本身就是一种编程语言，也可以使用它实现复杂的令牌桶或漏桶算法。
计算方法的不同可以用于查找flow或者flow_cache。len字段大小等于miniflow加上实际的buf数据长度，用于快速匹配。...从名称上看也可以得知这是一个精简的flow的表示方法，因为struct flow结构有552字节大小，如果每包直接匹配552字节的flow，会对性能造成很大的影响。...从结构来看这是一个bitmap，大小为16字节，这个结构十分精巧，每bit对应表示flow对应位置的8字节是否存在数据。...在进行cache匹配时，hash查找到桶，判断cache有效性后，直接从struct netdev_flow_key的mf字段开始比较（使用桶内的len字段作为比较长度），如果在报文类型存在不同，会在开始的...EMC和调整位置。
你能否调整你的解法来应对这种情况？...map2.put(str,1); } } return map1.equals(map2); } } 方法二：哈希表 算法： 为了检查...因为 S 和 T都只包含 A−Z 的字母，所以一个简单的 26 位计数器表就足够了。 我们需要两个计数器数表进行比较吗？...实际上不是，因为我们可以用一个计数器表计算 s 字母的频率，用 t 减少计数器表中的每个字母的计数器，然后检查计数器是否回到零。...时间复杂度为 O(n) 因为访问计数器表是一个固定的时间操作。 空间复杂度：O(1)。尽管我们使用了额外的空间，但是空间的复杂性是 O(1)，因为无论 N 有多大，表的大小都保持不变。
- 安全检测函数 函数名 含义 样例 security_check_ip 检查IP是否安全，其中：返回1：命中，表示不安全返回0：未命中 select security_check_ip(real_client_ip...检查URL是否安全，其中：返回1：命中，表示不安全返回0：未命中 select security_check_domain(concat(host, url)) Map映射函数 函数 含义 示例 下标运算符...latency > 100 | select multimap_agg(method,latency) cardinality(x) → bigint 获取map的大小。...%V 每年的第几周，星期日是一周的第一天。范围为01~53，与%X同时使用。 %v 每年的第几周，星期一是一周的第一天。范围为01~53，与%x同时使用。...SELECT ip_to_city(ip,'en') 使用demo 过滤掉内网请求，查看top10的网络访问省份 * | select count(1) as pv, ip_to_province(ip
硬件性能计数器是 CPU 内部的一种特殊寄存器，用于记录特定事件的发生次数。通过读取这些计数器的值，我们可以了解程序的运行情况，如缓存未命中次数、分支预测错误次数等。...Perf 通过与 Linux 内核的 perf_event 子系统交互，获取这些硬件性能计数器的值。 三、Perf 的使用示例 1....Perf 可能需要 root 权限才能完全使用。如果在使用过程中遇到权限不足的问题，可以尝试使用 sudo 运行 Perf。 Perf 的结果可能受到 CPU 频率调整、超线程等因素的影响。...它可以帮助我们了解程序的运行状况，如 CPU 使用率、缓存未命中次数等。常用选项： -e：指定要统计的事件。...较高的采样频率可以提供更详细的性能信息，但会增加记录文件的大小。例如，perf record -F 1000 ./your_program 会以每秒 1000 次的频率记录性能事件。
概述Adaptive Replacement Cache（ARC）是一种缓存替换算法，用于提高缓存的命中率。ARC 动态调整缓存策略，以适应实际的访问模式，从而在不确定的工作负载下表现良好。...它通过同时维护两个缓存列表来追踪最近使用和频繁使用的数据块，并根据访问模式在这两个列表之间动态分配缓存空间。2....基本概念ARC 使用两个LRU队列（T1和T2）和两个历史列表（B1和B2）：T1: 存储一次命中（recently used once）的缓存项。...主要操作缓存命中：如果缓存项在T1或T2中，则为缓存命中。缓存未命中：如果缓存项不在T1和T2中，则为缓存未命中。ARC的核心操作如下：插入：若新缓存项在T1或T2中，则移动到T2的前端。...若不在T1或T2中，则插入到T1的前端。调整缓存大小：若新缓存项在B1中，则表明最近访问模式偏向于访问新的缓存项，增加T1的容量。
还有一种 FIFO ，先进先出策略，先进入缓存的会先被淘汰，比起上面两种，它的命中率比较低。...Caffeine 因使用 Window TinyLfu 回收策略，提供了一个近乎最佳的命中率。...TinyLFU采用了一种基于滑动窗口的时间衰减设计机制，借助于一种简易的 reset 操作：每次添加一条记录到Sketch的时候，都会给一个计数器上加 1，当计数器达到一个尺寸 W 的时候，把所有记录的...通过配置 maxmemory-samples设置随机采样大小。...而后8位表示当前key对象的访问频率，8位只能代表255，但是redis并没有采用线性上升的方式，而是通过一个复杂的公式，通过配置两个参数来调整数据的递增速度。
特别地，我们会定期在某个方向上调整参数，使之在偏最近(访问)的负载 vs 偏最常(访问)的负载下更好地工作。在一段时间后，使用最近获得的命中率与上一次的命中率进比较。...用于统计频率信息的采样大小S是缓存大小C的倍数。为了实现表项的过期功能，每达到S次访问后，计数器就会除以一个过期因子，该操作称为Reset[13]。...但使用这种方式的问题在于测量短时间内的命中率时会产生噪声。因此，使用频率过高的步时，很难区分命中率的变更是由于新配置导致的还是由于噪声导致的。 上述原因使我们对策略做出不那么频繁且相对较大的变更。...这意味着在调节window大小时我们会轮流使用21种可能的配置(0%, 1%, 5%, 10%等)，以及在调节sketch参数时会使用15种可能的配置(注意我们的W-TinyLFU sketch的计数器最大值为...图6展示了在变更FRD和W-TinyLFU的总缓存大小和Window(Temporal)的相对缓存大小的情况下获得的命中率。可以看到，对于搜索引擎，其命中率曲线单调递减。
命中条件 缓存存在一个hash表中，通过查询SQL，查询数据库，客户端协议等作为key,在判断命中前，mysql不会解析SQL，而是使用SQL去查询缓存，SQL上的任何字符的不同，如空格，注释，都会导致缓存不命中...当查询完成发现申请的内存有富余，则会将富余的内存空间是放点，这就会造成内存碎片的问题，见下图: 缓存的使用时机 衡量打开缓存是否对系统有性能提升是一个很难的话题 通过缓存命中率判断, 缓存命中率 =...: 缓存总block数 减少碎片策略 选择合适的block大小 使用 FLUSH QUERY CACHE 命令整理碎片.这个命令在整理缓存期间,会导致其他连接无法使用查询缓存 PS: 清空缓存的命令式...RESET QUERY CACHE InnoDB与查询缓存 Innodb会对每个表设置一个事务计数器,里面存储当前最大的事务ID.当一个事务提交时,InnoDB会使用MVCC中系统事务ID最大的事务...ID跟新当前表的计数器.
计数器模块的使能端受命中信号驱动，缺失时使能端无效，计数器不计数，等待系统将待请求数据所在块从二级存储器中调度到 cache 后才能继续计数。...计数器模块的使能端受命中信号驱动，缺失时使能端无效，计数器不计数，等待系统将待请求数据所在块从二级存储器中调度到 cache 后才能继续计数。...计数器模块的使能端受命中信号驱动，缺失时使能端无效，计数器不计数，等待系统将待请求数据所在块从二级存储器中调度到 cache 后才能继续计数。...计数器模块的使能端受命中信号驱动，缺失时使能端无效，计数器不计数，等待系统将待请求数据所在块从二级存储器中调度到 cache 后才能继续计数。...第4关：全相联cache设计 1. cache的地址格式：cache的容量是16KB，所以按字编码的话，cache的总线长度是14位。块的大小是512B，即块内地址是9位。
所以我们不能使用数组去保存缓存，因为数组的查需要O(n)，这里我们选择Map，为什么选择 Map结构，我们来分析一下： 可以通过map.keys().next().value来获取第一个的键值，map.set...) } } } 复制代码 通过get方法获取缓存的时候，如果命中了，就需要把命中的缓存放到第一个位置。...在 put 方法里面，如果缓存超出了容量，通过map.keys.next().value获取到最久未使用的缓存的key，进行删除。...// 如果命中缓存，则从缓存中获取 vnode 的组件实例，并且调整 key 的顺序放入 keys 数组的末尾 if (cache[key]) { vnode.componentInstance...，缓存了则直接获取，并调整 key 在 keys 中的位置 如果没有缓存，则缓存该实例，若 keys 的长度大于 max （缓存长度超过上限），则移除 keys[0] 缓存 小结 LRU算法在很多项目和系统中都有使用
在前几期，我们搞懂了计算机内存子系统如何与高速缓存配合使用，以避免速度较低的DRAM成为制约CPU运算速度的瓶颈。...，以及硬件预取的优化，已经将L1和L2的缓存命中率各提升到了80%。...由于只有L1缓存不命中 (Cache miss)的情况下，才会去L2缓存中查找数据，而L2缓存的命中率也为80%，实际上，只有在1-(1-80%)*(1=80%) = 4%的情况下，才会出现去L3缓存中查找的情况...也就是说，大部分情况下，在程序正常运行时，缓存不命中的情况是很少见的，除非在程序中故意违反缓存友好的编程规范。 但是，在实践中，还有一类情况，一定会导致缓存不命中。这是什么情况呢？...在统计总数的时候再读取g_counter全量的值并输出。 为了保证不同核的g_counter元素位于不同缓存行，我们要合理设计g_counter的数据结构，使其大小大于一个缓存行。
计数器还可辅助诊断系统故障。如果需要将日志信息传输到map 或reduce 任务， 更好的方法通常是看能否用一个计数器值来记录某一特定事件的发生。对于大型分布式作业而言，使用计数器更为方便。...自定义计数器 第一种方式定义计数器，通过context上下文对象可以获取计数器，进行记录 通过context上下文对象，在map端使用计数器进行统计 public class SortMapper...缓冲区是有大小限制，默认是100MB。当map task的输出结果很多时，就可能会撑爆内存，所以需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘，然后重新利用这块缓冲区。...这里的merge如map端的merge动作，只是数组中存放的是不同map端copy来的数值。Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，这里的缓冲区大小要比map端的更为灵活。...Shuffle中的缓冲区大小会影响到mapreduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快 缓冲区的大小可以通过参数调整, 参数：mapreduce.task.io.sort.mb
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