你为什么不应该过度关注go语言的逃逸分析

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然而这个“减轻负担”的特性现在却成了程序员的心智负担。尤其是各路八股文普及之后,逃逸分析相关的问题在面试里出现的频率越来越高,不会往往意味着和工作机会失之交臂,更有甚者会认为不了解逃逸分析约等于不会go。

上周热点回顾(10.14-10.20)

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园子商业化的烦恼:吐槽阿里云,得罪了用户 (
博客园团队)

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致阿里云:我有一个小需求,请帮忙去掉AI助手 (
博客园团队)

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我被 .NET8 JIT 的一个BUG反复折磨了半年之久(JIT tier1 finally optimizations) (
czd890)

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开源的口袋妖怪自走棋「GitHub 热点速览」 (
削微寒)

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2024年全面的多端统一开发解决方案推荐! (
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程序员开发利器:Your Commands网站上线 (
HarlanC)

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C# 并发控制框架:单线程环境下实现每秒百万级调度 (
小码编匠)

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盘点.NET支持的 处理器架构 (
张善友)

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nicegui太香了,跨平台开发和跨平台运行–使用Python+nicegui实现系统布局界面的开发 (
伍华聪)

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坑爹面试官,一个网络连通性,把我干哑火了,无理取闹还是我太菜? (
JavaBuild)

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再见,数据中台,理想还在路上 (
海边的Ivan)

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Nginx UI:全新的 Nginx 在线管理平台 (
追逐时光者)

更快的辅助生成: 动态推测

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推测解码 技术十分流行,其用于加速大型语言模型的推理过程,与此同时保持其准确性。如下图所示,推测解码通过将生成过程分为两个阶段来工作。在第一阶段,一个快速但准确性较低的
草稿 模型 (Draft,也称为助手) 自回归地生成一系列标记。在第二阶段,一个大型但更准确的
目标 模型 (Target) 对生成的草稿标记进行并行验证。这个过程允许目标模型在单个前向传递中生成多个标记,从而加速自回归解码。推测解码的成功在很大程度上取决于
推测前瞻 (Speculative Lookahead,下文用 SL 表示),即草稿模型在每次迭代中生成的标记数量。在实践中,SL 要么是一个静态值,要么基于启发式方法,这两者都不是在推理过程中发挥最大性能的最优选择。

Java 如何确保 JS 不被缓存

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浏览器缓存机制是为了加快加载速度和减少服务器压力,但有时会带来问题。当 JavaScript 文件更新后,如果浏览器从缓存中加载旧版本,用户就无法看到最新的功能或修复的 Bug。举个例子:开发者发布了新版本的前端代码,修复了一个关键问题,但用户的浏览器仍然使用缓存的旧代码,导致问题依然存在。用户可能以为网站没修复或出现新问题,从而影响用户体验。

一文彻底弄清Redis的布隆过滤器

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布隆过滤器的核心思想是使用多个
哈希函数(Hash Functions)和一个位数组(Bit Array)。其操作过程如下:

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