大家好，我是年年。如果被问到“CommonJS和ES Module的差异”，大概每个前端都都背出几条：一个是导出值的拷贝，一个是导出值的引用；一个是运行时加载，一个是静态编译...
作者简介 刘韬，云和恩墨中间件服务交付团队专家 Java开发出身，10年WebLogic相关开发、运维工作经验，熟悉SOA、现代业务系统架构中各层组件，尤其擅长故障处理、性能优化等工作。 故障案例一 系统环境： RHEL 6.8 64-bit（glibc 2.12）、Sun JDK 6u45 64-bit、WLS 10.3.6 故障现象： 这里引用一下客户当时发邮件时提出的问题描述吧。 下面pid 6287 weblogic进程占用7.6G的物理内存，之前只占用5G内存。我发现只有系统有空余的内存，就会被j
光耦合器器件最重要的参数之一是其光耦合效率，为了最大化该参数，LED和光电晶体管（通常在红外范围内工作）在光谱上始终紧密匹配。
以下是本人阅读此书时理解的一些笔记，包含一些影响文义的笔误修正，当然不一定正确，贴出来一起讨论。 注：此书剖析的源码是2.5版本，在python.org 可以找到源码。纸质书阅读，pdf 贴图。
像Go、Julia和Rust这样的现代语言不需要像Java c#所使用的那样复杂的垃圾收集器。但这是为什么呢? 我们首先要了解垃圾收集器是如何工作的，以及各种语言分配内存的方式有什么不同。首先，我们看
Python 作为一门解释型语言，以代码简洁易懂著称，我们可以直接对名称赋值，而不必声明类型，名称类型的确定、内存空间的分配与释放都是由 Python 解释器在运行时进行的
本系列文章试图从一名 Java 开发者（有时也会穿插其他语言）的角度窥探 Go 语言，并以注释的方式提及 Go 与 Java 的一些区别，方便 Java 开发者迅速入门 Go 语言。
此文是按照源码Python3.9来写，其中有些assert语句与一些不必要的宏字段会删除，保留核心的逻辑并添加注释，方便自己和大家理解。在代码中都会注明源码出处方便大家完整阅读。
最近游戏已上线运营，进行服务器内存优化，发现一个非常奇妙的问题，我们的认证服务器（AuthServer）负责跟第三方渠道SDK打交道（登陆和充值），由于采用了curl阻塞的方式，所以这里开了128个线程，奇怪的是每次刚启动的时候占用的虚拟内存在2.3G，然后每次处理消息就增加64M，增加到4.4G就不再增加了，由于我们采用预分配的方式，在线程内部根本没有大块分内存，那么这些内存到底是从哪来的呢？让人百思不得其解。 探索 一开始首先排除掉内存泄露，不可能每次都泄露64M内存这么巧合，为了证明我的观点，首先，我使用了valgrind。
AI 科技评论按：虽然新版 OpenAI 连续两次击败 TI8 冠军 OG，但在今天 OpenAI 向公众开放仅一天后，便有 16 支队伍成功击败新版 OpenAI ，其中 5 支队外还是连胜两次以上。（对战记录网址：https://arena.openai.com/#/results）
控制新冠病毒的传播，重要的一点是对单链RNA病毒的新冠病毒进行高深度的全基因组测序，了解其突变与进化规律。2021年2月，深圳华大生命科学研究院和广州医科大学附属第一医院/广州呼吸健康研究院/呼吸疾病国家重点实验室赵金存教授团队联合多家单位在国际期刊Genome Medicine和Frontiers in Medicine上分别发表了题为《新冠病毒在个体内的变异和进化动态分析》（“Intra-host variation and evolutionary dynamics of SARS-CoV-2 populations in COVID-19 patients”）和《新冠病毒在个体间传播的群体瓶颈效应和体内变异》（“Population bottlenecks and intra-host evolution during human-to-human transmission of SARS-CoV-2”）两篇成果论文。
arena.go文件实现了Go语言的堆内存管理器，它提供了跨平台的内存分配和回收服务。目的是管理堆内存区域，以保证高效、可扩展、可配置和可靠的使用。arena.go中的代码实现了跨平台内存管理器对应的核心功能，包括内存分配、内存回收、内存对齐、内存复制、内存对齐以及并发的分配和回收操作。
本文将解析 JVM 和 Flink 的内存模型，并总结在工作中遇到和在社区交流中了解到的造成 Flink 内存使用超出容器限制的常见原因。由于 Flink 内存使用与用户代码、部署环境、各种依赖版本等因素都有紧密关系，本文主要讨论 on YARN 部署、Oracle JDK/OpenJDK 8、Flink 1.10+ 的情况。
本文分为三个等级自顶向下地分析了glibc中内存分配与回收的过程。本文不过度关注细节，因此只是分别从arena层次、bin层次、chunk层次进行图解，而不涉及有关指针的具体操作。
在一个组合电路当中，当某一个变量经过两条以上的路径到达输出端的时候，由于每条路径上的延迟时间的不同，到达终点的时间就会有先有后，这一现象称作竞争。
变量: 表示存储空间，可用来存放某一类型（整数、小数...）的数据，没有固定值，变量值是可变的，可重复使用，也可以用来存储某种类型的未知数据。
本文讲述了Java语言的过去、现在和未来之路。首先介绍了Java从诞生至今一直受到其他语言比较和技术革新的影响，引发公众对其现状以及未来的担忧。然后重点回顾和展望了Java的几个重要更新，如Java 8的Lambda表达式和Stream API，Project Loom的协程支持，Project Panama的本地库访问和堆外内存API，以及Project Valhalla引入值类型对象和补充泛型缺陷。这些更新使Java焕发新生，提高了开发效率，并展示了Java迈向现代化的进步。文章指出，Java在不断演进，未来也将继续前行，为开发者提供更多新功能和优化。
上周，一个名为 “im-also-a-good-gpt2-chatbot” 的神秘模型突然现身大模型竞技场 Chatbot Arena，排名直接超过 GPT-4-Turbo、Gemini 1 .5 Pro、Claude 3 0pus、Llama-3-70b 等各家国际大厂的当家基座模型。随后 OpenAI 揭开 “im-also-a-good-gpt2-chatbot” 神秘面纱 —— 正是 GPT-4o 的测试版本，OpenAI CEO Sam Altman 也在 Gpt-4o 发布后亲自转帖引用 LMSYS arena 盲测擂台的测试结果。
我：（尴尬一下后，还好我看到过相关博客）Python垃圾回收引用计数为主、标记清除和分代回收为主。
几周前，一个名为「im-also-a-good-gpt2-chatbot」的神秘模型突然现身大模型竞技场Chatbot Arena，排名直接超过GPT-4-Turbo、Gemini 1.5 Pro、Claude 3 Opus、Llama 3-70B等各家国际大厂的当家基座模型。
算法：傅里叶变换是将图像分解为正弦分量和余弦分量，即将图像从空间域转换到频率域。数字图像经过傅里叶变换后，得到的频域值是复数。傅里叶变换是从频域的角度完整地表述时域信息。对图像进行傅里叶变换后，获取图像中的低频和高频信息，低频信息对应图像内变化缓慢的灰度分量，高频信息对应图像内变化越来越快的灰度分量，是由灰度的尖锐过渡造成的。傅里叶变换应用在图像增强、图像去噪、边缘检测、特征提取、图像压缩和加密等领域。
上周，一个名为“im-also-a-good-gpt2-chatbot”的神秘模型突然现身大模型竞技场Chatbot Arena，排名直接超过GPT-4-Turbo、Gemini 1 .5 Pro、Claude 3 0pus、Llama-3-70b等各家国际大厂的当家基座模型。
表达式是承载 SQL 大部分逻辑的一个重要部分。SQL 中的表达式和编程语言中的表达式并没有差异。表达式可以大致分为函数、常量、列引用。如 select a + 1 from table 中的 a + 1 是一个表达式，其中 + 是函数，1 是常量，a 是列引用。
protobuf 从3.0版本开始对C++增加了Arena接口，可以用于使用连续的内存块分配内部对象，并且可以更容易精确地控制对象地生命周期，最终达到减少内存碎片地目的。最近我给我们项目的部分接口流程进行相关地改造，在大多数使用 protobuf 的地方都增加了对Arena地支持，但是在接入过程中也碰到了一些问题和坑。
2.堆内存划分为一个个arena空间，arena的初始地址记录在arenaBaseOffset中，在amd64架构的linux中，其值默认为64M，每个arena中有8192个page，每个page有8KB。
导语 | 本设计指南适用于UI界面中交互微动效，涵盖入场、出场动效，过渡动效和加载动效，在时间和缓动曲线的选择上提供了一些通用的设计建议，帮助设计师理清动效设计思路，提高设计效率。 一、本指南的适用范围 本指南适用于UI界面中交互微动效，属于功能性动效。与聚焦于提供娱乐体验的动效（如动画影片、游戏动效等）不同，功能性动效的设计，有清晰的逻辑目的，聚焦于帮助用户理解当前所处的状态。 动效范围涵盖： 入场\出场动效（enter & exit）、过渡动效（transition）和加载动效（loadin
在开发微信看一看期间，为了进行耗时优化，基础库这层按照惯例使用tcmalloc替代glibc标配的ptmalloc做优化，CPU消耗和耗时确实有所降低。但在晚上高峰时期，在CPU刚刚超过50%之后却出现了指数上升，服务在几分钟之内不可用。最终定位到是tcmalloc在内存分配的时候使用自旋锁，在锁冲突严重的时候导致CPU飙升。为了弄清楚tcmalloc到底做了什么，仔细了解各种内存管理库迫在眉睫。
参考：https://juejin.cn/post/7225871227743043644
众所周知，程序需要加载到物理内存才能运行，多核时代会出现多个进程同时操作同一物理地址的情况，进而造成混乱和程序崩溃。计算机当中很多问题的解决都是通过引入中间层，为解决物理内存使用问题，虚拟内存作为中间层进入了操作系统，从此，程序不在直接操作物理内存，只能看到虚拟内存，通过虚拟内存，非常优雅的将进程环境隔离开来，每个进程都拥有自己独立的虚拟地址空间，且所有进程地址空间范围完全一致，也给编程带来了很大的便利，同时也提高了物理内存的使用率，可同时运行更多的进程。
开发人员反馈，有一台服务器内存几乎被 MySQL 耗尽了，执行 top 命令，输出如下：
前面三篇博客分别介绍了CyclicBarrier、CountDownLatch、Semaphore，现在介绍并发工具类中的最后一个Exchange。Exchange是最简单的也是最复杂的，简单在于API非常简单，就一个构造方法和两个exchange()方法，最复杂在于它的实现是最复杂的（反正我是看晕了的）。 在API是这么介绍的：可以在对中对元素进行配对和交换的线程的同步点。每个线程将条目上的某个方法呈现给 exchange 方法，与伙伴线程进行匹配，并且在返回时接收其伙伴的对象。Exchanger 可能被
UNREAL（UNsupervised REinforcement and Auxiliary Learning）算法
这是指使用glibc的malloc()方法去申请内存，当然这不是啥对象都用这个，而是取决于分配的内存大小
内存对齐是计算机编程中的一个重要概念，它确保了高效的内存访问，并有可能在各种性能关键型系统和应用中产生可观的性能提升。
摘要: 原创出处 http://cmsblogs.com/?p=2269 「小明哥」欢迎转载，保留摘要，谢谢！ 应用示例 实现分析 此篇博客所有源码均来自JDK 1.8 前面三篇博客分别介绍了Cycl
随着大语言模型（LLM）的不断发展，这些模型在很大程度上改变了人类使用 AI 的方式。然而，实际上为这些模型提供服务仍然存在挑战，即使在昂贵的硬件上也可能慢得惊人。
今天给大家介绍的是电子科技大学石小爽教授团队于2022年发表在AAAI上的一篇论文:“Simple Unsupervised Graph Representation Learning ”。作者提出了一种简单的无监督图表示学习方法来进行有效和高效的对比学习。具体而言，通过构造多重损失探索结构信息与邻域信息之间的互补信息来扩大类间变化，并通过增加一个上限损失来实现正嵌入与锚嵌入之间的有限距离来减小类内变化。因此，无论是扩大类间变异还是减少类内变异，都能使泛化误差很小，从而得到一个有效的模型。此外，作者的方法消除了以往图对比学习方法中广泛使用的数据增强和鉴别器，同时可以输出低维嵌入，从而得到一个高效的模型。在各种真实数据集上的实验结果表明，与最先进的方法相比，该方法是有效和高效的。
如下图所示，左侧没有携带对抗图像块的人可被准确识别出来，而右侧携带对抗图像块的人并未被检测出来。
这是一篇CVPR 2018的Spotlight论文，提出了一种可以大幅提高性能、收敛能力、鲁棒性的解耦算子，构成解耦网络。该方法受到了CNN类网络在特征提取方式的启发，并将其进一步发展成为解耦学习框架。
堆是分配给每个程序的一个内存区域。与堆栈不同，堆内存可以动态分配。这意味着程序可以在需要时从堆中 “申请 “和 “释放 “内存。另外，这个内存是全局的，也就是说，它可以从程序中的任何地方被访问和修改，而不是被分配到指定函数上。这是通过使用 “指针 “来引用动态分配的内存来实现的，与使用堆栈上相比，这又导致了性能上的小幅下降。
在Rust源代码中，rust/library/proc_macro/src/bridge/rpc.rs文件的作用是实现了Rust编程语言的编译过程中的远程过程调用（RPC）机制。 这个文件定义了与编译器的交互过程中使用的各种数据结构和接口。
mheap.go文件是Go语言运行时包中（runtime）的一个文件，它的作用是实现Go语言的堆内存管理。具体来说，它定义了mheap结构体和相关的方法，用于在Go语言的运行时环境中跟踪、分配和释放堆内存。
PooledByteBufAllocator作为池化内存分配的入口，提供了众多的配置参数和便捷方法。这篇主要撸下他们大体都啥含义、干啥用的。为后面池化内存其他组件做铺垫。
程序报错PHP Fatal error: Constant expression contains invalid operations in 静态变量只能初始化化赋值一次,且赋值确切的值。（初始化赋值一次，而不是赋值一次）
最近在维护一台CentOS服务器的时候，发现内存无端"损失"了许多，free和ps统计的结果相差十几个G，搞的我一度又以为遇到灵异事件了，后来Google了许久才搞明白，特此记录一下，以供日后查询。
freelarge的类型是mTreap, 调用remove函数会在树里面搜索一个至少npage且在树中的最小的span返回:
# 前言-什么是闭包函数 闭包函数是声明在另一个函数内的函数,是被嵌套在父函数内部的子函数,在《JS高级程序设计-第3版》中对闭包解释是:”闭包是指有权访问另外一个函数作用域中的变量的函数.” 闭包函数可以访问[包裹其的函数]内的各种参数和变量,即便外部函数已经执行完毕.(至于为什么请看下文).
差异基因的检测方法很多，但生物学家偏好使用的是fold change（FC）和t-test。猜测因为一是它们比较简单，二来好解释。很多研究表明，改进的t-test可以提高top gene list的质量。现在简单的说一下原理
Go是内置运行时的编程语言(runtime)，像这种内置运行时的编程语言通常会抛弃传统的内存分配方式，改为自己管理。这样可以完成类似预分配、内存池等操作，以避开系统调用带来的性能问题，防止每次分配内存都需要系统调用。
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