美团图灵机器学习平台性能起飞的秘密(一)
美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中,积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术,我们深入到源码层面,介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。
美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中,积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术,我们深入到源码层面,介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。
本文介绍了美团履约技术平台的新一代实验分析引擎,该引擎对核心实验框架进行了标准化,并融合了众多先进解决方案,有效解决小样本挑战。同时,提供了多样化的溢出效应应对策略,并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法,以规避统计误差。希望对大家有所帮助或启发。
在 Go 中,字符串和字节数组的互转性能是很多开发者关注的问题。本文详细对比了四种转换方式,包括新型 unsafe 方法和 Kubernetes 实现,并通过 Benchmark 测试揭示了它们的性能差异。想要优化你的 Go 项目性能?不妨看看这篇详细的实测分析!
这篇文章探讨了在Linux上使用Rust进行文件I/O操作的性能测试。作者通过多种方法对读取大文件进行基准测试,包括使用标准BufReader、Direct I/O、内存映射(Mmap)以及io_uring等技术。结果显示,使用AVX-512指令集的内存映射实现是最快的方法,其读取速度超过8.4 GB/s。文章强调不同技术的性能差异,并提供代码示例供开发者参考。
美团履约平台技术部在因果推断领域持续的探索和实践中,自研了一系列分布式的工具。本文重点介绍了分布式因果树算法的实现,并系统地阐述如何设计实现一种分布式因果树算法,以及因果效应评估方面qini_curve/qini_score的不足与应对技巧。希望能为从事因果推断相关工作的同学们提供一些启发或帮助。
在当今数字时代,软件系统在我们的生活和工作中发挥着越来越重要的作用。我们需要确保这些系统能够在高负载、高并发的情况下稳定运行,为用户提供良好的体验。为了实现这一目标,我们需要关注系统性能监控指标,洞察系统运行的关键脉搏。本文将从指标分类、指标详细说明等方面介绍系统性能监控指标的相关知识,帮助你更好地理解和应用这些关键数据。
这两天遇到一个任务调度算法引起的性能问题,花了颇多精力排查和解决。问题出在我写的 ltask 这个 lua 多任务库上。ltask 最初是对 skynet 的一些反思中开始的,最初只是想换一种思路实现 skynet :做一个库而不是框架、更少的锁竞争、避免服务因为消息队列堆积而过载……
本文整理自主题分享《美团数据库自治服务平台建设》,系超大规模数据库集群保稳系列的第四篇文章。本文作者在演讲后根据同学们的反馈,补充了很多技术细节,跟演讲(视频)相比,内容更加丰富。文章分成上、下两篇,上篇将介绍数据库的异常发现跟诊断方面的内容,下篇将介绍内核可观测性建设、全量SQL、异常处理以及索引优化建议与SQL治理方面的内容。希望能够对大家有所帮助或启发。
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本文写就于2022年,是本人在CMDB领域的钻研探索实践之后的一些经验分享,全文约计1.7w字,凝聚了我全部的心血,从平台架构的设计,到项目周期的管理,甚至项目完成之后的推广,都有所涉猎,如果你也在折腾CMDB,那么本文是你不可错过的入门必读之作。