一道面试题引发的对 Java 内存模型的一点疑问
一道面试题引发的对 Java 内存模型的一点疑问、JVM STW 里的 no vm operation 是怎么发生的、通过GarbageCollectorMXBean获取到的fgc次数耗时与jstat获取到的不一致等实战案例
一道面试题引发的对 Java 内存模型的一点疑问、JVM STW 里的 no vm operation 是怎么发生的、通过GarbageCollectorMXBean获取到的fgc次数耗时与jstat获取到的不一致等实战案例
文章通过企业微信接口示例,介绍用 Jackson 的 @JsonAlias 注解处理 Java 中不固定字段名的 JSON 数据,提升解析通用性。适合需统一处理多样 JSON 数据的 Java 开发者。
文章介绍了如何将 Mac Mini M2 转变为高性价比的服务器,突破内存限制。作者通过安装 Ubuntu 系统,利用持久化 KV 系统替代传统 Redis,优化内存与硬盘的数据交换,提升性能。适合对家庭服务器搭建、Mac Mini 改造、Linux 系统部署感兴趣的技术爱好者和开发者。
这篇文章讲解了如何通过 JavaScript 获取设备的内存、CPU、GPU 和电池等硬件信息,详细介绍了可用的 API、兼容性及实践场景。通过代码示例和性能分析,展示了如何在前端优化中合理利用这些数据。内容适合从事前端开发的工程师以及关注性能优化和用户体验提升的技术人员,提供了实用的开发参考。
Java 安全设置问题常常让开发者头疼,特别是与 cacerts 证书库相关的配置。本文详细解读了 Java 中的 cacerts 文件问题,帮助你排除常见错误,并提供了实用的解决方案。通过这些技巧,你可以更好地管理证书库,提升应用安全性。如果你在 Java 开发中遇到证书问题,千万不要错过!
本文总结了大模型中的指令微调(Instruction Tuning)技术,重点介绍了如何通过指令化数据对大语言模型进行参数微调以提升任务性能。文章探讨了数据构建方法如Self-Instruct和Evol-Instruct,以及微调策略包括优化设置和高效微调方法。通过这些技术,模型可以在多任务场景中表现出色。此内容对希望提升大语言模型能力的研究者和开发者具有参考价值。
本文介绍了提示学习(Prompt Learning)的基础概念和应用场景。作者详细讨论了提示学习在大语言模型中的作用,以及如何通过优化提示来提高模型的任务表现。文章还分享了在实际应用中调整和设计提示的技巧,并探讨了该技术在自然语言处理中的未来发展趋势。这篇文章为希望利用大模型进行高效自然语言处理的开发者提供了有价值的见解。
最近和公司一个开发团队探讨了一下他们正在开发的游戏中遇到的性能问题,看看应该如何优化。这个游戏的战斗场景想模仿亿万僵尸(They are billions)的场景。在亿万僵尸中,场景中描绘了上万的僵尸潮,但我们这个游戏,超过 500 个僵尸就遇到了性能问题。固然,手机的硬件性能比不上 PC ,但 500 这个数量级还是略低于预期。
对于游戏中大量类似的动画物体,肯定有方法可以优化。
理解像Mistral-7B这样的模型的内存需求量对于优化其部署和使用至关重要。对于考虑使用云计算服务进行模型训练和推理的人来说更是如此,因为它会影响到硬件的选择和整体成本。