ESDC的各种数据，包括结构化的、非结构化的和时间序列指标在内接近数百TB，还有使用开源工具查询跨数据集的需求。...包括空间任务和卫星的元数据，以及在空间任务执行期间生成的数据，这些数据都可以是结构化的，也可以是非结构化的。生成的数据包括地理空间和时间序列数据。...这对写入速度要求很低，因为收集到的数据存储在本地的卫星上，“用于每天的地面站通行期间的稍后下行链路”，并分批次插入数据库。...它最近的分区特性试图解决这样的问题：将大表索引保存在内存中，并在每次更新时将其写入磁盘，方法是将表分割成更小的分区。当按时间进行分区时，分区也可以用于存储时间序列数据，遵循着这些分区上的索引。...块的大小是一定的，因此，用于表索引的所有B树结构都能够在数据插入数据库期间驻留内存，类似于PostgreSQL进行分区的方式。索引是根据时间和分区关键字自动产生的。
在.NET 中优化数据加密存储的性能可以从以下几个方面入手：选择高效的加密算法对称加密算法：对于大量数据的加密存储，对称加密算法通常比非对称加密算法速度更快。...例如，AES（高级加密标准）是一种广泛使用的对称加密算法，在.NET 中性能表现良好。...它有不同的密钥长度（如 128 位、192 位、256 位）可供选择，密钥长度越长安全性越高，但加密和解密的性能开销也会相应增加。一般情况下，128 位密钥在性能和安全性之间能取得较好的平衡。...优化密钥管理减少密钥生成开销：频繁生成加密密钥会带来性能开销。如果可能，尽量在应用程序启动时一次性生成所需的密钥，并妥善保存和复用。例如，可以将密钥存储在安全的配置文件中，在应用启动时读取。...批量处理数据尽量一次加密大量数据：相比于多次加密小数据块，一次性加密较大的数据块可以减少加密算法的初始化开销。例如，如果要加密多个文件，可以将这些文件内容合并成一个较大的字节数组后再进行加密。
以下是 RC1 中的一些注意事项，其中包括新功能、改进和性能优化： 内存泄漏：iOS 平台上影响编辑器、入口、MauiDoneAccessoryView、RefreshView、SwipeView、TimePicker...性能优化：改善内存使用率和资源生成的努力涉及优化，以提高应用程序性能和响应能力，特别是针对改进 CollectionView 的内存使用、资源生成控制和 Android 计时器问题。...EF Core 8 此数据驱动框架包含在 NuGet 包中，该包拥有超过 809.70 亿次下载，EF Core是 .NET 的现代ORM。它支持 LINQ 查询、更改跟踪、更新和架构迁移。...公告帖子列出了多达70个项目，并附有指向每个项目的更多信息的链接。EF Core 8 中的新增功能[13]中还提供了详细信息....-8-rc-1 [13] EF Core 8 中的新增功能：https://aka.ms/ef8-new
与跨网络上的不同机器进行扩展相比，这种并行性的优势在于您几乎可以完全消除延迟效应，因为所有内核都可以访问相同的内存。但是不要被并行的效果所迷惑！记住以下两点：并行性会吞噬你的核心。...如果您的算法是O(n log n)，并且您让该算法在c内核上运行，您仍然会有一个O(n log n / c)算法，因为c在您的算法复杂性中是一个微不足道的常数。您将节省挂钟时间，但不会降低复杂性！...O(N3) 以下是 Java 中最简单的 10 个性能优化：1、使用StringBuilder这应该是几乎所有 Java 代码中的默认设置。尽量避免使用+操作符。...但请记住，我们在N.O.P.E.分支中。我们浪费在像 GC 或分配 aStringBuilder的默认容量这样愚蠢的事情上的每个 CPU 周期，我们都在浪费N x O x P时间。...当插入一个新值时，为了查找映射条目，我们所要做的就是向enum查询它的常数序数，该常数序数是由Java编译器在每个enum类型上生成的。
与跨网络上的不同机器进行扩展相比，这种并行性的优势在于您几乎可以完全消除延迟效应，因为所有内核都可以访问相同的内存。但是不要被并行的效果所迷惑！记住以下两点： 并行性会吞噬你的核心。...如果您的算法是O(n log n)，并且您让该算法在c内核上运行，您仍然会有一个O(n log n / c)算法，因为c在您的算法复杂性中是一个微不足道的常数。您将节省挂钟时间，但不会降低复杂性！...O(N3) 以下是 Java 中最简单的 10 个性能优化： 1 使用StringBuilder 这应该是几乎所有 Java 代码中的默认设置。尽量避免使用+操作符。...但请记住，我们在N.O.P.E.分支中。我们浪费在像 GC 或分配 aStringBuilder的默认容量这样愚蠢的事情上的每个 CPU 周期，我们都在浪费N x O x P时间。...当插入一个新值时，为了查找映射条目，我们所要做的就是向enum查询它的常数序数，该常数序数是由Java编译器在每个enum类型上生成的。
这篇文章的目的不是科普扫盲，也不是源码解析，而是从研究者的视角，简单地聊一聊Megatron-Core中的通信优化设计。 分布式训练中的通信优化是我博士期间的老本行。...在去年的一个学术会议上，我和一个学弟聊到了如何在Megatron-LM上做通信优化。尽管这样的想法十分常见，当时的代码库中却没有考虑这些。 我们当时觉得可能是英伟达的集群带宽太高，并不太在意通信优化。...Megatron-Core和通信优化 Megatron-Core中的通信优化包括数据并行、张量并行、和流水线并行。...一方面，因为interleaved 1F1B在大模型训练中更为常用，同时其通信开销要远远大于普通的1F1B方案。...在当前大模型结构逐步收敛的背景下，在训练框架的层面上，大模型系统优化（包括通信优化）并没有剩下太多空间，其中针对MoE的优化显然成了大家（包括Megatron团队）今年的研究重点。 参考 1.
Entity Framework Core （EF Core） 是适用于 .NET 的常用 ORM（对象关系映射器），可简化数据库交互。但是，如果不有效使用，可能会导致性能瓶颈。...在本文中，我们将探讨在 EF Core 中优化查询的关键策略，以确保应用程序平稳运行。 为什么查询优化很重要 在深入研究优化技术之前，必须了解为什么优化查询至关重要。...优化 EF Core 查询的关键策略 将 AsNoTracking 用于只读查询 默认情况下，EF Core 会跟踪从数据库中检索到的实体，这在内存和 CPU 方面可能会很昂贵。...c.Email, RecentOrders= c.Orders.Where(o=> o.OrderDate>= DateTime.Now.AddDays(-)) }) .ToList(); 在此优化的查询中...优化 EF Core 中的查询对于构建高性能 .NET 应用程序至关重要。通过使用禁用更改跟踪、编译查询、提前筛选数据和利用投影等技术，您可以显著提高应用程序的性能。
在基于大模型的知识库问答应用中，提升效果的点主要有: 1. 优化文档预处理； 2. 大模型的预训练及微调等； 3. 大模型的提示词优化； 4....使用专有数据训练embedding模型； 向量检索算法通常没什么可优化的，因为向量数据库里通常都已经实现了。 本文重点要讲的是怎么优化文档预处理。...很长的句子通常出现在列表中，因为列表中的每一项最后通常不是句号，而是分号，当然，也有可以是ocr识别时，漏掉了某些标点符号。...按照上面的分式将切好的片段转成向量时，可能会存在一个比较严重的问题，单个片段中可能已经没有了主体的信息，因为主体信息可能在前面的片段中，甚至在前面的标题中。这该怎么处理呢？...我们写文档时，插入图像的情况也很多，有些时候可能是截图放进去，有些情况可能是将其他地方的文本直接截图放进去，也可能直接将一个表格截图放进去，还有将公式等截图放进去。
因为应用在申请内存的时候呢，因为mysql不需要他来管理内存机制，mysql有自己的内存管理机制 THP分配的内存可能会比mysql实际需要的多的多，因为mysql内部机制申请内存是16kb，THP分配大页内存机制是...2系统优化 内核优化 /etc/sysctl.conf 更改文件句柄和进程数 vm.swappiness = 5（也可以设置为0） #物理内存剩余百分之5启动交换分区swap,推荐是不要设置...3id 空闲的 us很高是正常现象 任何程序需要往磁盘写什么东西 程序要跟内核交互 内核刷磁盘 并发太多了会导致us高sy高 归根揭底找它干活的太多了 wa状态 把内存数据刷磁盘的时候等待的状态 等待也会耗费...cpu mysql占用cpu非常高 ps -ef |grep mysqld 看一下mysql的进程号 top -Hp 进程号 看mysql的那个线程使用cpu过高 去mysql select *...4 索引的等值查询，向右遍历向又扫描最后一个值不满足等值条件的时候 next-key lock 退化为间隙 a=5 5555，10]12 10之后可以插入 插入6就不行 8019之前的bug 唯一索引上的查询范围会访问到不满足条件的第一个值为止
这时我们可以使用正则化和优化技术来解决这两个问题。 梯度下降是一种优化技术，它通过最小化代价函数的误差而决定参数的最优值，进而提升网络的性能。...在一些案例中，ConvNet 架构与数据产生过拟合，致使架构难以泛化至新样本。为了解决这些问题，近年来研究者开发了多种正则化和优化策略。此外，研究显示这些技术能够大幅提升网络性能，同时减少算力消耗。...优化技术 5.1 动量（Momentum） 随机梯度下降和小批量梯度下降是机器学习中最常见的优化技术，然而在大规模应用和复杂模型中，算法学习的效率是非常低的。...RMS prop 的更新规则如下： ? 在 RMS prop 中，学习率除以平方梯度的指数衰减平均值。 5.6 Adam 1.Adam 优化算法的基本机制 Adam 算法和传统的随机梯度下降不同。...利用先前时间步动量向量的偏差修正估计更新 Nadam 优化器的规则，如下： ? 下载方式 后天回复关键词 20171228
近年来，大语言模型（Large Language Model, LLM）取得了突破性的进展，GPT-3、GPT-4 以及其他基于 Transformer 架构的模型在自然语言处理（NLP）任务中展现出卓越的性能...然而，尽管这些模型具备强大的生成能力，它们的输出仍然可能存在不符合人类期望的情况，比如生成误导性信息、带有偏见的内容，或者在对话中缺乏连贯性。...在传统的监督学习（Supervised Learning）中，模型基于大量标注数据进行训练，而 RLHF 则利用 奖励模型（Reward Model, RM）来评估 AI 生成的内容，并通过强化学习优化策略...在 ChatGPT 训练过程中，RLHF 主要用于调整 AI 的对话风格，使其更加自然、友好且符合道德标准。...结论RLHF 在 AI 领域具有广泛的应用前景，它通过人类反馈指导 AI 行为，使大语言模型更加符合用户需求。
它可能是一个新 USB 设备被插入或拔出，也可能是一个无线鼠标因浸入洒出的咖啡中而脱机。 udev 负责处理所有的状态变更，比如指定访问设备使用的名称和权限。这些更改的记录可以通过 dmesg 获取。...[ 5.396874] ath9k_htc 1-3:1.0 wlxec086b1ef0b3: renamed from wlan0 在这篇文章中，我会讨论为何有人想要使用这样的名称。...在这个过程中，我会探索剖析 udev 的配置文件，然后展示如何更改 udev 的设置，包括编辑系统命名设备的方式。这篇文件基于我的新课程中《Linux 系统优化》的一个模块。...仔细看一下包含在规则中的注释： 对直接或间接插入在 USB 上的网络接口使用基于 MAC 的名称，并且用一个普遍提供的（稳定的）MAC 地址（第二位是 0）。...当 ifnames 通过内核命令行或 customizing/disabling 99-default.link（或之前的 80-net-setup-link.rules）被禁用时，不要这样做。
选自arXiv 机器之心编译 深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。...本文主要以深度卷积网络为例，探讨了深度学习中的五项正则化与七项优化策略，并重点解释了当前最为流行的 Adam 优化算法。...优化技术 5.1 动量（Momentum） 随机梯度下降和小批量梯度下降是机器学习中最常见的优化技术，然而在大规模应用和复杂模型中，算法学习的效率是非常低的。...RMS prop 的更新规则如下： ? 在 RMS prop 中，学习率除以平方梯度的指数衰减平均值。 5.6 Adam 1.Adam 优化算法的基本机制 Adam 算法和传统的随机梯度下降不同。...机器之心推出「Synced Machine Intelligence Awards」2017，希望通过四大奖项记录这一年人工智能的发展与进步，传递行业启示性价值。 ? 点击「阅读原文」，立即报名。
作为 .NET 开发人员，有效管理大型数据集非常重要。获取不必要的数据会增加内存使用量并降低性能。为避免这种情况，我们可以创建处理筛选、分页、排序和将数据投影到特定格式的方法。...这种方法可确保我们的应用程序使用更少的内存并更快地执行。 在本文中，我将向您展示如何在 .NET 中实现高效的查询系统。...介绍 在本文中，我将展示如何使用以下关键工具和技术在 .NET 中优化 API 性能： LINQ Dynamic Core，用于根据用户输入进行动态排序和筛选。...SortBy { get; init; } public string SortDirection { get; init; } = "asc"; } 处理 API 请求中的参数 为了解决这个问题...通过使用 ，我们可以从延迟执行中受益，这意味着仅在需要时运行查询。此外，通过使用 ，我们可以只将必要的条件发送到查询，从而减少数据库的工作量。
-x 插入字符串作为table标签的属性。 -y 插入字符串作为tr标签的属性。 -z 插入字符串作为td标签的属性。...G）：表示内存大小 # 1024：表示内存容量标准进制 # system：表示系统和服务占用的额外内存和需要预留的内存 # 请求大小：表示静态（一般为KB）或动态（一般为MB）的请求大小 # 16核32G...Sending cookies. # 解释：在同一时间有过多的请求访问 80 端口，导致系统误认为遭受了洪水攻击 从上面的优化分析中，我们可以从 socket 和文件两个层面进行 Nginx 的高并发优化...ab可以直接在Web服务器本地发起测试请求,不包括数据的网络传输时间以及用户PC本地的计算时间; 没修改内核参数并发超过一千会报错,连接被重置，bingyi了以下，apr_socket_recv这个是操作系统内核的一个参数...Sending cookies），这样会减慢影响请求的速度，所以在应用服务武器上设置下这个参数为0禁用系统保护就可以进行大并发测试了;
IPVS模式的性能最好，但依然有优化的空间。该模式利用IPVS内核模块实现DNAT，利用nf_conntrack/iptables实现SNAT。...但是由于nf_conntrack的复杂性，带来了很大的性能损耗。 二、IPVS-BPF方案介绍 eBPF 介绍 eBPF[3]是Linux内核中软件实现的虚拟机。...内核在网络处理路径上中预置了很多eBPF的挂载点，例如xdp, qdisc, tcp-bpf, socket等。eBPF程序可以加载到这些挂载点，并调用内核提供的特定API来修改和控制网络报文。...我们在TencentOS内核中彻底修复了该问题，代码在ef8004f8[7], 8ec35911[8], 07a6e5ff63[9] 同时也正在向内核社区提交修复。...这中间如果发生竞争，相同的lport和五元组同时插入nf_conntrack会导致丢包。
IPVS模式的性能最好，但依然有优化的空间。该模式利用IPVS内核模块实现DNAT，利用nf_conntrack/iptables实现SNAT。...但是由于nf_conntrack的复杂性，带来了很大的性能损耗。 二、IPVS-BPF方案介绍 eBPF 介绍 eBPF3是Linux内核中软件实现的虚拟机。...内核在网络处理路径上中预置了很多eBPF的挂载点，例如xdp, qdisc, tcp-bpf, socket等。eBPF程序可以加载到这些挂载点，并调用内核提供的特定API来修改和控制网络报文。...我们在TencentOS内核中彻底修复了该问题，代码在ef8004f87, 8ec359118, 07a6e5ff639 同时也正在向内核社区提交修复。...这中间如果发生竞争，相同的lport和五元组同时插入nf_conntrack会导致丢包。
现在，神经网络被称为通用函数逼近器，也就是说，它们有能力表示这个宇宙中任何复杂的函数。计算这个具有数百万个参数的通用函数的想法来自优化的基本数学。...优化可以通过多种方式完成，但在本文中，我们将重点讨论基于梯度下降的优化技术。 非凸函数的优化是研究的主要领域。多年来，不同的科学家提出了不同的优化算法来优化神经网络的成本函数。...在这个算法中，使用当前梯度(gt)乘以一些称为学习率的因子来更新当前权值。更新规则的公式如下所示。 ?...在这种杰出行为的帮助下，它使我们在学习率的方向上迈出了一大步。此外，动量比标准梯度下降要稳定得多。 下面给出的方程式解释了更新规则- ?...在不允许失真的情况下，实现了算法的加速。更新公式类似于动量，这里每一步的动量是用之前的动量和梯度的平方来计算的。下面的公式显示了Adagrad中的更新规则。 ?
python脚本来进行批量处理，但是通过python脚本进行处理的方式毕竟不够通用，所以下定决心去研究ES内核中的Shrink这个特性。...在解决任务卡住和索引Red问题的过程中，又发现了原生的内核在选择节点时还存在的一个问题： 没有考虑减少分片的移动，因为过多的分片移动会消耗系统资源 所以从减少分片移动的角度又进行了优化，优化策略是优先选择本身已经包含当前索引分片的节点...[22e839f9a1954ef63cd657a533c6a142.png] 在90%的场景下，数据在各个分片都是均匀分布的，分片数量最多的节点就是分片总容量最大的节点，这时候选择分片总容量最大的节点是没有问题的...，但是毕竟不能通用，所以决定去优化内核，在这一步骤中，增加了设置基准分片容量大小的参数，计算出最佳的目标分片数： [cdc943a54a6d3038395728ba0c789b01.png] 相关PR:...经过这次对ILM中的Shrink Action的优化，我总结了解决一些棘手问题的方法，就是要从实际场景出发，去解决核心问题，最重要的是要把想法变成现实。
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