最優(yōu)化批作業(yè)算法SEARCH AGGREGATION
回答:ls 得到文件列表。然后循環(huán)讀取文件。用head截取第零行到指定行之間的文本。最后用tail讀取最后一行。代碼如下：#!/bin/bashfiles=$(ls)for i in $files; dohead -n20 $i | tail -n1done如果希望將結(jié)果輸出到某個(gè)文件的話，還可以這樣改#!/bin/bashfiles=$(ls)for i in $files; dores=$(head...
曹金海
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回答:大家好，我們以java排序算法為例，來(lái)看看面試中常見(jiàn)的算法第一、基數(shù)排序算法該算法將數(shù)值按照個(gè)位數(shù)拆分進(jìn)行位數(shù)比較，具體代碼如下：第二、桶排序算法該算法將數(shù)值序列分成最大值+1個(gè)桶子，然后遞歸將數(shù)值塞進(jìn)對(duì)應(yīng)值的桶里，具體代碼如下：第三、計(jì)數(shù)排序算法該算法計(jì)算數(shù)值序列中每個(gè)數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù)，然后存放到單獨(dú)的數(shù)組中計(jì)數(shù)累加，具體代碼如下：第四、堆排序算法該算法將數(shù)值序列中最大值挑選出來(lái)，然后通過(guò)遞歸將剩...
molyzzx
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回答:我們已經(jīng)上線了好幾個(gè).net core的項(xiàng)目，基本上都是docker+.net core 2/3。說(shuō)實(shí)話，.net core的GC非常的優(yōu)秀，基本上不需要像做Java時(shí)候，還要做很多的優(yōu)化。因此沒(méi)有多少人研究很正常。換句話，如果一個(gè)GC還要做很多優(yōu)化，這肯定不是好的一個(gè)GC。當(dāng)然平時(shí)編程的時(shí)候，常用的非托管的對(duì)象處理等等還是要必須掌握的。
ZweiZhao
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回答:后臺(tái)不等于內(nèi)核開(kāi)發(fā)，但了解內(nèi)核肯定有助于后臺(tái)開(kāi)發(fā)，內(nèi)核集精ucloud大成，理解內(nèi)核精髓，你就離大咖不遠(yuǎn)了。程序邏輯抽取器支持c/c++/esqlc，數(shù)據(jù)庫(kù)支持oracle/informix/mysql，讓你輕松了解程序干了什么。本站正在舉辦注解內(nèi)核贏工具活動(dòng)，你對(duì)linux kernel的理解可以傳遞給她人。
wenshi11019
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問(wèn)題描述:有時(shí)候我們?cè)谑褂胢ysql數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候，想對(duì)mysql進(jìn)行優(yōu)化，怎么優(yōu)化呢？
cikenerd
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回答:1. 避免使用 select * 你需要什么信息,就查詢什么信息,查詢的多了,查詢的速度肯定就會(huì)慢2. 當(dāng)你只需要查詢出一條數(shù)據(jù)的時(shí)候,要使用 limit 1 比如你要查詢數(shù)據(jù)中是否有男生,只要查詢一條含有男生的記錄就行了,后面不需要再查了,使用Limit 1 可以在找到一條數(shù)據(jù)后停止搜索3. 建立高性能的索引 索引不是隨便加的也不是索引越多越好,更不是所有索引對(duì)查詢都有效4. 建數(shù)據(jù)庫(kù)表時(shí),給字...
molyzzx
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...秒鐘處理數(shù)億條消息。在這個(gè)場(chǎng)景的批處理中，我們單個(gè)作業(yè)處理的數(shù)據(jù)量已經(jīng)超過(guò)400T，并且為了節(jié)省資源，我們的批處理作業(yè)是和流計(jì)算作業(yè)以及搜索的在線引擎運(yùn)行在同樣的機(jī)器上。所以大家可以看到流批一體化已經(jīng)在阿...
...也支持eventime的處理、支持超大狀態(tài)的Job（在阿里巴巴中作業(yè)的state大小超過(guò)TB的是非常常見(jiàn)的）、支持exactly-once的處理。 阿里巴巴與Flink 隨著人工智能時(shí)代的降臨，數(shù)據(jù)量的爆發(fā)，在典型的大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)最通用...
...Runtime 便是 Flink 運(yùn)行時(shí)的實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)交換模型Flink 對(duì)于流作業(yè)和批作業(yè)有一個(gè)統(tǒng)一的執(zhí)行模型。Flink 中每個(gè) Task 的輸出會(huì)以 IntermediateResult 做封裝，內(nèi)部并沒(méi)有對(duì)流和批兩種作業(yè)做一個(gè)明確的劃分，只是通過(guò)不同類型的 Intermediate...
...g和Hive運(yùn)行。 但是MapReduce并不適合迭代算法。在每個(gè)Hadoop作業(yè)結(jié)束時(shí)，MapReduce將數(shù)據(jù)保存到HDFS并為下一個(gè)作業(yè)再次讀取數(shù)據(jù)。我們知道，將數(shù)據(jù)讀入和寫(xiě)入文件是代價(jià)高昂的活動(dòng)。Apache Spark通過(guò)提供內(nèi)存中的數(shù)據(jù)持久性和計(jì)算...
...允許它檢驗(yàn)多重事實(shí)，2）一個(gè)深度架構(gòu)，允許它在推理作業(yè)中?；瘡?fù)雜的邏輯關(guān)系。假定問(wèn)題和事實(shí)并不存在特殊的結(jié)構(gòu)，神經(jīng)推斷器能夠容納不同類型的推斷和不同的語(yǔ)言表達(dá)形式。[…]經(jīng)驗(yàn)研究表明，在兩種不同人工作業(yè)上...
...化無(wú)止境，越學(xué)習(xí)才能越深刻地感受自己的無(wú)知，即使是作業(yè)內(nèi)已提到的額外內(nèi)容我也并沒(méi)有一一探究完整，這里只是謙卑地盡力記錄自己的努力，并無(wú)意與誰(shuí)比較，如有新的進(jìn)展還會(huì)回來(lái)更新。除特別標(biāo)注外，文章非原創(chuàng)插圖...
...拆分和合并，同時(shí)響應(yīng)離線計(jì)算、實(shí)時(shí)事件，通過(guò) Flink 作業(yè)來(lái)實(shí)時(shí)算出對(duì)應(yīng)標(biāo)簽。同時(shí)，標(biāo)簽的增減也會(huì)告知給畫(huà)布引擎，推動(dòng)畫(huà)布引擎實(shí)時(shí)可用。那么，實(shí)時(shí)標(biāo)簽和實(shí)時(shí)事件的區(qū)別是什么呢？實(shí)時(shí)標(biāo)簽和畫(huà)布的場(chǎng)景關(guān)系較弱...
...能容忍。唯一的解決辦法：只有擺脫人的手工操作，實(shí)現(xiàn)作業(yè)的自動(dòng)過(guò)渡。這樣就出現(xiàn)了成批處理。 批處理 —— 磁帶存儲(chǔ) 批處理系統(tǒng)：加載在計(jì)算機(jī)上的一個(gè)系統(tǒng)軟件，在它的控制下，計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)地、成批地處理一個(gè)或...
...://join.thoughtworks.cn/ 投遞的簡(jiǎn)歷，9.20 日郵件通知官網(wǎng)下載作業(yè)，作業(yè)總體來(lái)說(shuō)不難，9.21 號(hào)花了半天多的時(shí)間做完，然后就直接在9.21 號(hào)下午提交了。然后等了挺長(zhǎng)時(shí)間的，可能是因?yàn)?ThoughtWorks 在管理方面比較扁平化的原因，所...
...者是單個(gè)機(jī)器做的越來(lái)越強(qiáng)，或通過(guò)編譯器優(yōu)化的手段讓作業(yè)在一個(gè)設(shè)備上或者是一個(gè)機(jī)器內(nèi)部把硬件性能發(fā)揮到極致來(lái)滿足現(xiàn)在日益增長(zhǎng)的計(jì)算需求。硬件從多核架構(gòu)CPU發(fā)展到眾核架構(gòu)GPU，GPU從P100到V100, 為了追求更高的效率...
...eadProgramming Models這個(gè)也很值得一提，不管是流式還是批式作業(yè)，我們編寫(xiě)分布式應(yīng)用的方式就兩種，1 是用框架中的專屬概念，比如 Spark 中的 RDD，F(xiàn)link 中的 DataStream 等，2 是用 SQL。使用代碼來(lái)開(kāi)發(fā)，需要了解很多分布式計(jì)算框...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
