101101.jpg 容器化RDS系列文章： 容器化RDS：计算存储分离架构下的“Split-Brain” 容器化RDS：计算存储分离还是本地存储？...容器化RDS：你需要了解数据是如何被写"坏"的 容器化RDS：借助 CSI 扩展 Kubernetes 存储能力 借助 CSI（Container Storage Interface），加上对 Kubenetes...从可执行程序到可用编程产品，还需要设计结合业务需求的性能基准测试，并对发现的性能瓶颈进行优化。 经验数据表明，相同功能的编程产品的成本，至少是已经过测试的程序的三倍。...——人月神话 本文将分享性能基准测试的优化案例： 发现性能瓶颈 确定问题组件 借助 CPU Profile 和 Flame Graph，快速缩小范围，定位到问题 code-path 有针对的优化 | 发现性能瓶颈...在测试过程中，我们记录了所有组件和系统的资源使用情况，运气不佳，从 CPU 使用情况，内存使用情况，网络 I/O 和磁盘 I/O 来看都没有异常数据。
创建一个表 create table demoTb ( ID int identity(1,1) primary key, name varchar(30) ) 查看有没有自增列 有就返回YES...OBJECTPROPERTY( OBJECT_ID(N'demoTb'), 'TableHasIdentity')) = 1) PRINT 'Yes' ELSE PRINT 'No' 如果想插入自增列的值就
最近有两篇关于GUID和Int自增的文章，我是一直使用Int自增的，不习惯使用GUID，感觉GUID很麻烦，用着不方便，性能也比不上Int自增。...但是同时我也知道，二者在性能上孰优孰劣，只是感觉和猜测，并没有做测试！我是只相信测试，不相信分析、推断的。可能是由于我一直都没有系统的学习过的原因吧，高分析总是迷迷糊糊，模棱两可的。...2、 软件 Windows 2003 Server SQL Server 2000 二、 测试目的 1、 测试在多表关联的时候Int自增和GUID的性能对比。...主键、外键是Int自增 VS 主键、外键是GUID。 对比一下在多表关联的情况下，二者的性能如何？ 疑问：聚集索引是否都要设置到哪里？ ...弱弱的说一下，按照添加时间排序的结果，还是十几秒的时间，并没有变慢。 我又把数据库放到了物理硬盘里面测试了一下，这次确实慢了，差距也大了，不过慢的是Int自增的表，而不是GUID的。
自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。...，由于读者完全是按照我的安装方式安装的Oracle数据库，也是将Oracle数据库安装在了CentOS 8虚拟机中，安装成功后，便关闭了虚拟机，等重新开启虚拟机时，Oracle数据库并没有自动启动，此时...这是因为重启系统之后，Oracle数据库服务并没有自动重启。我们也可以使用netstat命令来查看是否有进程监听1521端口，如下所示。...[root@binghe121 ~]# netstat -nlp | grep 1521 [root@binghe121 ~]# 可以看到，并没有进程监听1521端口，说明Oracle数据库进程并没有启动...可以看到，并没有成功连接Oracle数据库，这是因为启动Oracle服务进程后，需要我们启动数据库。 使用oracle用户登录系统，并依次执行如下命令启动Oracle数据库。
本文从两个方面比较了自监督学习方法的性能： 通过变化数据集的规模、模型的容量和学习任务的难易程度来比较自监督学习的性能 列举了五种学习任务和六个数据集，分别比较自监督学习、ImageNet预训练和随机初始化三个方面的性能...从我个人的实验的结果看，其实现在自监督学习方法还是一种方法的堆叠，有没有产生效果全看pretext task任务，也就是说现在自监督学习方法距离他的目标还很远。...增加任务的复杂度 作者在这部分通过增加拼图和上色任务的复杂度，比较了自监督方法的性能变化，如下图所示： 可以看出，增加问题复杂度总体上是有利于自监督方法的性能提升的。...也就是说自监督学习在分类任务上，比随机初始化效果好，比ImageNet初始化效果差，性能介于这两者之间。...作者在这个实验中，得出的结论是自监督方法要由于ImageNet预训练，这也是本文中唯一自监督取得最好效果的实验 Conclusion 尽管作者在这篇文章中没有提出什么创新的方法，但是作者对于自监督方法的详细的实验
原因如下： 1 如果网站为php站点，抛除静态的页面、图片之类的请求，单纯说php脚本这种请求，无论是apache还是nginx，性能旗鼓相当。...因为，这种动态的请求，瓶颈不在web server本身上，而是在php连接的后端MySQL上，MySQL查询有性能问题，nginx跑再快也是没有任何意义的。...说完我的观点后，我们再来分析一下为什么大家都说apache性能没有nginx高，首先这个结论的前提是，两者要处理的请求为静态请求，动态的咱们不管，还有一点前提是apache基于select模式，而nginx...先说poll，poll本质上和select没有区别，它将用户传入的数组拷贝到内核空间，然后查询每个fd对应的设备状态，如果设备就绪则在设备等待队列中加入一项并继续遍历，如果遍历完所有fd后没有发现就绪设备...poll和select不同的是，它没有最大连接数限制。原因是它是基于链表来存储的。 相对于select和poll来说，epoll更加灵活，没有描述符限制。
— 1 — 重载的形式 自增运算符和自减运算符是有「前置」和「后置」之分的，如： a++ // 后置自增运算符 ++a // 前置自增运算符 b-- // 后置自减运算符 --b // 前置自减运算符...「后置」自增、自减运算符重载，就有点不同，例如后置++，是先参与运算，再进行自增，所以返回值是没自增前的对象，具体实现如下： ?...---- — 4 — 性能比较 从上面的例子，我们看到「后置」运算符的重载函数的执行步骤： 先要产生一个临时对象来保存未自增或自减前的对象； 接着成员变量自增或自减； 最后返回修改前的对象（临时对象）；...而「前置」运算符的重载函数的执行步骤： 成员变量自增或自减； 返回对象引用； 可见，「前置」运算符的重载函数是比「后置」运算符的重载函数性能是更高的，开销相对比较少。...当然对于普通变量类型，如 int、double、long 等，前置和后置是性能差距是不大的。 重要是我们在对于对象和迭代器使用自增或自减时，最好用「前置」的运算符的方式，这样可以减少开销。
对于如下这个常见交互步骤： 点击按钮，触发状态更新 组件render 视图渲染 你觉得哪些步骤有「性能优化的空间」呢？ 答案是：1和2。...本文通过了解eagerState的逻辑，回答一个问题：React的性能优化达到极致了么？...那么问题来了，明明第一、二次点击都是执行updateNum(1)，显然状态是没有变化的，为什么第二次没有命中eagerState？...总结 由于React内部各个部分间互相影响，导致React性能优化的结果有时让开发者迷惑。 为什么没有听到多少人抱怨呢？因为性能优化只会反映在指标上，不会影响交互逻辑。...通过本文我们发现，React性能优化并没有做到极致，由于存在两个fiber，eagerState策略并没有达到最理想的状态。
刚才我的知识星球里，一位同学问了我这样一个问题：问题：没有性能指标，是不是就不能开展性能测试？背景：开项目会议，产品和研发提出要对系统进行性能验证，但又无法提供明确的性能技术指标。...上面提问的这位同学，也算我的老读者了，他看了我不少性能测试相关的文章。在他的认知里，性能是一个相对概念，没有参考系的性能测试数据是不可靠的。他的理解有错吗？没有。...性能确实是一个相对概念，如果没有性能度量评估指标，对系统稳定性来说，确实很不靠谱。但从我的角度来理解，我更认为指标是一个滞后的参考值，它只有在有测试结果之后才能发挥真正的作用。...要有性能测试结果，那前提条件一定是有对应的测试场景，否则测试结果在逻辑上就站不住脚。至于性能测试的结果和性能指标之间的关系，我更认为性能指标是一个参考值。...技术能力和经验的提升，从来没有捷径可走，不要因噎废食。
Change Buffer是对更新过程有显著的性能提升。...相应的，普通索引写Change Buffer就减少了随机磁盘访问，就可以显著提升性能。 所有的普通索引都可以使用Change Buffer?...这个时候我们就要具体业务具体分析，不同的场景使用不同的策略，Change Buffer我们可以看作是把变更记录缓存下来，所以在merge之前Change Buffer记录的变更记录越多，对性能的提升就越大...总结 Change BUffer主要是改善更新操作的性能，建议尽量选择普通索引，如果写入之后就查询的业务场景，就要关闭Change Buffer，除了这种业务场景，Change Buffer都可以提升性能
最近遇到好些用户在使用NVIDIA Xavier 的时候遇到性能没达到预期的情况： ?...其实对于Xavier的性能到底可以跑成什么样子，这里有一些文章： NVIDIA Jetson Xavier性能到底有多强？这篇评测告诉你！...我们必须要了解和掌握Xavier的特点，才能将其性能发挥到极致！ 我们再来看一下Xavier的特性： ? 所以你看到Xavier是有很强的FP16和INT8的性能，而FP32的性能并没有优势。...所以如果你用台式机的GPU FP32性能来跟Xavier相比，Xavier是比较吃亏的。 Xavier有Tensor Core。
现在人人都说是自媒体的时代，人人都喊着自媒体时代来了，互联网赚钱的时代来了。可是自媒体是什么呢？怎么赚钱呢？有哪些渠道赚钱呢？哪一些拥有流量红利呢？这些，你都知道吗。...读书看报电视机，这些传统媒体的一个痛点就是信息传播的时效性慢，不够密集，人们接收信息的速度也慢，而且关键信息的重复率也远低于这些自媒体平台，没有办法加深人们的印象，而且有些事情是电视等传统媒体没有办法报道的...那么后来人们也都发现了这一蓝海市场，越来越多的人开始做新媒体，越来越多的人以“自媒体人”自诩。同一件事情的曝光量越来越高，那么自然发的慢的就没有人关注，流量都被大号蚕食了，哪还会有变现一说呢？...小程序，本来就是即用即走的产品，相对于打开频率较低但是用的时候没有替代品的APP来说，小程序无疑是福音，既解决了有没有的问题，也解决了实用性问题。...小程序作为新自媒体来说，金用一年多一点的时间来做到目前的成绩可以说是非常不错了，而且基于微信庞大的流量基础，小程序和公众号有各自倾向于两个不同的领域，互不冲突，而且小程序处于上升期，是每一个企业或者自媒体人都不应忽视的渠道
首先，研究者并没有像 LLM 通常那样将自注意力限制为完全因果关系，而是采用了 T5 中的前缀注意力。这一选择使得能够在下游任务中转向完全双向的注意力。...这一观察结果证明，自回归目标足以满足视觉特征的训练要求。此外，随着对更多图像进行训练，研究者还观察到了下游性能的持续改善，且没有饱和的迹象。...当在未经整理的 DFN-2B 数据集上进行训练时，模型开始时的验证损失较高，但损失持续减少，没有过拟合的迹象。...由于在使用 DFN-2B+ 数据集进行训练时没有观察到过拟合的迹象，因此研究者继续研究延长预训练计划长度的影响。图 6 展示了将预训练时间表的长度从 50 万次迭代增加到 120 万次迭代的影响。...表 5 显示，AIM 在使用自回归目标时比使用掩蔽目标时表现更好。 表 6 展示了 AIM 与其他 SOTA 方法在 15 种不同基准中的 Attentive Probing 性能。
嘉宾：薛秋实 编辑：马红伟 随着用户数量扩大，业务不断发展，移动端技术也在突飞猛进中暴露出了诸多“疑难杂症”，比如应用的稳定性如何保障、性能如何提升等等，都是移动端领域需要重点攻克的技术方向。...1快手自研的线上内存监控体系解决了哪些“顽疾”？ InfoQ：为什么快手选择自研 KOOM？KOOM 主要解决了哪些技术问题？ 薛秋实：客户端的稳定性治理中，OOM 是最难解决的。...在没有成熟的线上内存监控体系时，我们只能采用线下复现的方式，效率非常低下且完全不能满足需求，业内也没有开源的成熟方案。 在此背景下，我们决定集中力量自研一套线上内存监控体系。...这套体系最大的难点在于监控本身的性能保障问题，由于要在生产环境中采集内存数据（比如 Java 的内存镜像，Malloc/Free 的堆栈等等），非常耗性能，严重影响用户体验。...出于保密需求，春节活动是无法做大规模的线上灰度的，出了问题也没有重新发版补救的机会，成败就在活动开始的一瞬间，是“一锤子买卖”，给稳定性保障提出了很多非常规的挑战。
实验表明，本文提出的方法可以轻松地集成到现有的LIC方法中，在性能和计算复杂性之间实现了更好的平衡，避免了传统自回归模型的一些复杂性问题。...为了减小这种差异，提出了基于自回归上下文模型的方法，尽管这提高了模型的整体性能，但引入了顺序依赖性，使其大大增加了计算复杂性和解码时间，阻碍了在实际场景中的应用。...然而，这些方法的计算效率提升是以相对于自回归模型而言的率失真性能降低为代价的。...率失真性能 图4 率失真性能比较 图4是将本文的相关性损失应用到现有方法中的率失真性能对比，其中选用了三种基线方法：(a) Minnen’s Hyperior, (b) Cheng’s Hyperprior...实验表明，本文所提出的方法在不修改熵模型和增加推理时间的情况下，显著提高了率失真性能，在性能和计算复杂性之间取得了更好的 trade-off 。
JConsole是一个内置Java性能分析器，可以从命令行或在GUIshell中运行。...1.JDK附带分析器 许多开发人员没有意识到从Java 5开始JDK中包含了一个分析器。...这就是分析器的性能开销。 JConsole或VisualVM? ...多数还没有更新到Java 6，因此这篇文章主要介绍JConsole。然而，多数技巧和这两个分析器都有关。...对于一个性能问题最有效的响应就是使用一个分析器——现在它们内置在Java平台，我们确实没有理由不这样做!
可是经过我们的测试，多进程并发的执行效率也没有我们想象中的那么高，那么，究竟是什么原因造成了多进程并发性能的下降呢？ 2....CPU寄存器、程序计数器、文件描述符等信息就是进程运行的上下文，在下面的三个事件发生时，CPU 就必须进行一次上下文切换： 中断处理 多任务切换 用户态切换 上下文切换就是我们上面所提到的多进程并发过程中性能下降的元凶...当进程上下文切换时，显然，TLB 中缓存的信息也随之失效，系统被迫到内存中查找多级页表来寻找需要使用的内存页面的物理地址，性能也就随之产生了巨大的下降。
data2vec 是首个适用于多模态的高性能自监督算法。...没有预测视觉 token、词、声音等的方法，而是专注于预测输入数据的表征，单个算法就可以处理完全不同类型的输入。这消除了学习任务中对特定模态目标的依赖。...用于计算机视觉的 data2vec：在 ImageNet 基准上，ViT-B 模型与其他方法的性能比较结果。...应用于语音的 data2vec：在 LibriSpeech 基准测试中使用 10h 标记数据的 Base 模型与其他方法的性能比较结果，错误率越低，性能越好。...应用于文本的 data2vec：在使用原始 BERT 设置重新训练时，与 RoBERTa 相比，Base 模型在 GLUE 自然语言理解基准上的性能。分数越高，性能越好。
磐创AI转载 参与：思源、Jamin 转自：机器之心 深度学习三巨头在 AAAI 讲了什么？...2019 版 Capsule 这条路走得对；自监督学习是未来；注意力机制是逻辑推理与规划等高级能力的核心。...而对于 LeCun 最倾向的自监督学习，他则表示自监督学习相当于在填补空白，就目前来说自监督学习在自然语言处理领域表现的非常不错，而在图像识别及图像理解方面表现的效果却是一般。 ?...相比于强化学习，监督式学习以及自监督学习，LeCun 认为强化学习属于弱反馈，监督学习虽然可以预测一个类别或数字但是属于中等反馈，而自监督学习可预测其输入的任何一部分（如预测视频中未来的画面）则可以产生大量反馈...Yoshua Bengio 首先就表示，根据「没有免费午餐定理」，并不存在完全通用的智能，归纳偏置与先验知识在智能系统中都是需要的。
2019 版 Capsule 这条路走得对；自监督学习是未来；注意力机制是逻辑推理与规划等高级能力的核心。...而对于 LeCun 最倾向的自监督学习，他则表示自监督学习相当于在填补空白，就目前来说自监督学习在自然语言处理领域表现的非常不错，而在图像识别及图像理解方面表现的效果却是一般。 ?...相比于强化学习，监督式学习以及自监督学习，LeCun 认为强化学习属于弱反馈，监督学习虽然可以预测一个类别或数字但是属于中等反馈，而自监督学习可预测其输入的任何一部分（如预测视频中未来的画面）则可以产生大量反馈...Yoshua Bengio 首先就表示，根据「没有免费午餐定理」，并不存在完全通用的智能，归纳偏置与先验知识在智能系统中都是需要的。...三位先驱的演讲都特别关注无监督或者自监督学习，对于 Hinton 来说，Capsule 这个概念在无监督学习上找到了最合适发展方式；LeCun 则一直提倡采用自监督学习，它类似于降噪自编码器，利用完整数据监督不完整数据的修复
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