主流操作系统的线程模型有三种：内核线程模型、用户线程模型、混合线程模型，感兴趣的可以自己查阅相关资料 HotSpot虚拟机使用的是内核线程模型(Kernel-Level Thread, KLT)：由操作系统内核（Kernel，下称内核）支持的线程，这种线程由内核来完成线程切换，一个线程对应一个内核线程，注意内核线程也是进程
广义上讲，进程间通信(Inter-Process Communication, IPC)是指运行在不同进程(不论是否在同一台机器)中的若干线程间的数据交换。
CSP 即通信顺序进程、交谈循序程序，又被译为交换消息的循序程序(communicating sequential processes)，它是一种用来描述并发性系统之间进行交互的模型。
简介：作为一个系统管理程序（hypervisor），Linux® 有几个创新，2.6.32 内核中一个有趣的变化是 KSM(Kernel Samepage Merging) 允许这个系统管理程序通过合并内存页面来增加并发虚拟机的数量。本文探索 KSM 背后的理念（比如存储去耦合）、KSM 的实现、以及如何管理 KSM。
共享内存是进程间通信最有用的方式，也是最快的IPC形式。共享内存是说：同一块内存被映射到多个进程的地址空间。但是共享内存并不提供同步机制，因此需要互斥锁或者信号量。使用共享内存唯一需要注意的是：当前如果有进程正在向共享内存写数据，则在写入完成以前，别的进程不应当去读、写共享内存。
Handler是什么 想必每一个做安卓开发的人都知道Handler，就是线程间通信的桥梁，那么他的本质是什么呢，说白了就是内存共享。 Handler的是如何实现内存共享的 这就要说到Message消息，说到消息就需要说到MessageQueue消息队列，那么有了消息和消息队列，肯定少不了Looper消息泵，最后如何运行起来呢，就用到了Looper.loop()消息泵的开关，好了到这里Handler基本就明了了。 从源码理解Handler 我们用Handler发送消息都是通过sendMessage()或者po
今年六月，来自加州大学伯克利分校等机构的一个研究团队开源了 vLLM（目前已有 6700 多个 star），其使用了一种新设计的注意力算法 PagedAttention，可让服务提供商轻松、快速且低成本地发布 LLM 服务。
本文研究如何基于H5开发，在不需要厂家源码的前提之下，集成每个厂家开发的页面至我们开发的容器（主页面）中，同时保证容器能够与厂家页面安全通信，并且提出一套约束厂家UI样式的方案。核心问题是如何在移动端实现多方协作开发，以模块化/组件化的设计模式进行分工、整合。
欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。
程序并不能单独运行，只有将程序装载到内存中，系统为它分配资源才能运行，而这种执行的程序就称之为进程。程序和进程的区别就在于：程序是指令的集合，它是进程运行的静态描述文本；进程是程序的一次执行活动，属于动态概念。
在计算虚拟化大致可分为CPU虚拟化、内存虚拟化、I/O虚拟化，本期我们来聊聊内存虚拟化技术。在物理服务器中可以根据不同的计算需求配置不同容量的内存，如最常见的是配置256G以及512G。在虚拟化环境中这些内存会分配给不同的虚机使用。
- 什么是分页过程 当 Windows 求助于硬盘以获得虚拟内存时，这个过程被称为分页 (paging) 。具体是通过MMU（Memory Management Unit 内存管理单元）将硬盘上的虚拟地址映射为物理内存地址。优点是使大内存占用程序不至于异常退出。缺点是虚拟内存要远慢于物理内存（访问虚拟内存大约要4-10毫秒，访问物理内存只要60 us） - 什么是内存共享 共享内存是被多个进程共享的一部分物理内存。共享内存是进程间共享数据的一种最快的方法，一个进程向共享内存区域写入了数据，共享这个内存区域的所有进程就可以立刻看到其中的内容。 - 什么是“未分页合并内存”和“分页合并内存” Windows规定有些虚拟内存可以交换到文件中，这类内存被称为分页内存，有些虚拟内存永远不会交换到文件中，这些内存叫非分页内存。比如用于处理页故障的代码和数据结构必须常驻内存，这些就是未分页内存。 - Windows xp 中未分页合并内存的最大限制是多少 256MB - Windows xp 分页文件默认设置的最小容量和最大容量是多少 Windows xp 使用内存数量的 1.5 倍作为分页文件的最小容量，这个最小容量的两倍作为最大容量。（这里似乎有个问题，但还是按指导书上来了。虚拟内存应该最大可设置为盘符最大可用空间）
From: http://yate.null.ro/pmwiki/index.php?n=Main.Messages 消息是YATE的一个主要组成部分。所有的模块间通信都使用消息而不使用函数调用，
今天突然被 ==“不同场景下该如何选择进程间通信方式？”==给噎着了，这我还真没认真想过，以前只知道说它们都是什么？为什么？怎么用？还真没想过什么时候用谁？这个问题。
共享内存是一种进程间通信方式，可以在多个进程之间共享同一块内存区域，实现数据共享。在Python中，可以使用multiprocessing模块中的Value和Array类来创建共享内存。
Linux下的进程间通信也可以使用mmap的内存共享映射来实现，mmap的作用就是把磁盘文件的一部分直接映射到进程的内存中，那么进程就可以直接对该内存文件进行操作，mmap也设置了两种机制：共享和私有，如果是共享映射，那么在内存中对文件进行修改，磁盘中对应的文件也会被修改，相反，磁盘中的文件有了修改，内存中的文件也被修改。如果是私有映射，那么内存中的文件是独立的，二者进行修改都不会对对方造成影响。通过这样的内存共享映射就相当于是进程直接对磁盘中的文件进行读写操作一样，那么如果有两个进程来mmap同一个文件，就实现了进程间的通信。磁盘中的文件通过mmap函数来实现映射，然后通过munmap函数取消映射。先来看一下函数的原型：
张量的数据类型其实和numpy.array基本一一对应，除了不支持str,主要有下面几种形式：
上一节课，讲解了MNIST图像分类的一个小实战，现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备。
在高级调试的旅程中，经常会有一些朋友问我什么是 工作集(内存)，什么是 提交大小，什么是 Virtual Size, 什么是 Working Set 。。。截图如下：
极简教程，五分钟快速入门之netty，搭配后面netty实战以及netty源码分析
在开销方面：每个进程都有独立的代码和数据空间（程序上下文），程序之间的切换会有较大的开销；线程可以看做轻量级的进程，同一类线程共享代码和数据空间，每个线程都有自己独立的运行栈和程序计数器（PC），线程之间切换的开销小。
clone()函数返回一个和源张量同shape、dtype和device的张量，与源张量不共享数据内存，但提供梯度的回溯。
说到共享内存，有过操作系统学习的童靴应该十分熟悉，往往聊到进程之间通信的4种方式时就能脱口而出（面试最常见的问题之一啊，哈哈哈~~）：
在日常生活中我们基本都是使用有操作系统的计算机来完成我们的需求的，比如在计算机上玩游戏、写文档等等，这些工作都是在有操作系统的计算机上完成的，没有操作系统，我们就没能在计算机上完成我们想做的事情。常见的操作系统有Windows、Linux、Unix。
synchronized的规定 线程解锁前,必须把共享变量刷新到主内存 线程加锁前将清空工作内存共享变量的值,需要从主存中获取共享变量的值。 加锁（synchronized 同步）的功能不仅仅局限于互斥行为，同时还存在另外一个重要的方面：内存可见性。我们不仅希望防止某个线程正在使用对象状态而另一个线程在同时修改该状态，而且还希望确保当一个线程修改了对象状态后，其他线程能够看到该变化。而线程的同步恰恰也能够实现这一点。 内置锁可以用于确保某个线程以一种可预测的方式来查看另一个线程的执行结果。为了确保所有的线程
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。
在理解 OPCache 功能之前，我们有必要先理解PHP-FPM + Nginx 的工作机制，以及PHP脚本解释执行的机制。
前面两篇博客，第一篇介绍了五大数据类型的基本用法，第二篇介绍了Redis底层的六种数据结构。在Redis中，并没有直接使用这些数据结构来实现键值对数据库，而是基于这些数据结构创建了一个对象系统，这些对象系统也就是前面说的五大数据类型，每一种数据类型都至少用到了一种数据结构。通过这五种不同类型的对象，Redis可以在执行命令之前，根据对象的类型判断一个对象是否可以执行给定的命令，而且可以针对不同的场景，为对象设置多种不同的数据结构，从而优化对象在不同场景下的使用效率。
本周，Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。它有望辅助、或在一定程度上替代，现有的 Python 数学、统计库（比如
由于管道仅仅是将一个进程的读端和另一个进程的写端连通的单通信方法，所以又叫“半双工管道”。在shell中管道用“|”表示。 管道的历史很悠久了。
本周，Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。它有望辅助、或在一定程度上替代，现有的 Python 数学、统计库（比如 NumPy）。它实现了机器学习框架 Torch 在 Python 语言环境的执行。开发团队表示，除 Facebook之外，它还已经被推特、卡内基梅隆大学和 Salesforce 等机构采用。 使用 Pytorch 的机构 Torch 是一个十分老牌、对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在
作者：jolamjiang，腾讯 WXG 前端开发工程师 一篇关于 Web Worker、SharedArrayBuffer、Atomics 的文章。 为什么要多线程编程 大家看到文章的标题《Javascript 多线程编程》可能立马会产生疑问：Javascript 不是单线程的吗？Javascript IO 阻塞和其他异步的需求（例如 setTimeout, Promise, requestAnimationFrame, queueMicrotask 等）不是通过事件循环（Event Loop）来
opcache从字面意思，肯定是缓存这一块的。但是你是否知道它的工作原理是怎样的呢？这里一点一点让你了解！ PHP项目中，尤其是在高并发大流量的场景中，如何提升PHP的响应时间，是一项十分重要的工作。而Opcache又是优化PHP性能不可缺失的组件，尤其是应用了PHP框架的项目中，作用更是明显。 1. 概述在理解 OPCache 功能之前，我们有必要先理解PHP-FPM + Nginx 的工作机制，以及PHP脚本解释执行的机制。 1.1 PHP-FPM + Nginx
PHP项目中，尤其是在高并发大流量的场景中，如何提升PHP的响应时间，是一项十分重要的工作。
在生产者／消费者模型中，生产者Producer负责生产数据，而消费者Consumer负责使用数据。多个生产者线程会在同一时间运行，生产数据，并放到内存中一个共享的区域。期间，多个消费者线程读取内存共享区，消费里面的数据。
进程和线程的概念是操作系统的概念，因此你可能需要看看大学有关《操作系统原理》这本书中的内容才能理解什么是进程和线程。
过去2个月，来自UC伯克利的研究人员给大语言模型们安排了一个擂台——Chatbot Arena。
运行结果为4，实际上上面代码定义的union就是两个变量共用同一块内存。union的大小为最大的那一个变量。
此前的几篇文章中，我们介绍了 python 进程间通信的一系列方案： python 进程间通信（一） — 信号的基本使用 python 进程间通信（二） — 定时信号 SIGALRM python 进程间通信（三） — 进程同步原语及管道与队列
nginx轻巧功能强大，能承受几百并发量，ddos攻击几乎没有影响到nginx自身的工作，但是，太多的请求就开始影响后端服务了。所以必须要在nginx做相应的限制，让攻击没有到后端的服务器。这里阐述的是能在单位时间内限制请求数的ngx_http_limit_req_module模块和nginx限制连接数的ngx_http_limit_conn_module模块。安装模块这些简单的步骤这里就不介绍了，就介绍一下配置的参数，希望对大家有用。
我的第一个服务器项目分了前后端，而其中前后端的数据通讯就是使用shm共享内存的方式，所以对于这块会比较有感觉。
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Ticks是从PHP 4.0.3开始才加入到PHP中的，它是一个在declare代码段中解释器每执行N条低级语句就会发生的事件。N的值是在declare中的directive部分用ticks=N来指定的。
星际的战斗达到后面，地图里面的部队很多，如果我们把每个兵的图像动画和属性值作为一个对象的话，系统的内存里会消耗极大。
在计算机系统中，用户进程间通信是指在不同的用户进程之间进行数据传输和交互的过程。本文将深入探讨用户进程间通信的主要方式，帮助读者更好地理解和实现进程间通信。
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