概述：本文介绍了在C#程序开发中如何利用自定义扩展方法测量代码执行时间。通过使用简单的Action委托，开发者可以轻松获取代码块的执行时间，帮助优化性能、验证算法效率以及监控系统性能。这种通用方法提供了一种便捷而有效的方式，有助于提高开发效率和代码质量。在软件开发中，了解代码执行时间是优化程序性能的关键步骤之一。通过测量代码执行时间，开发人员可以定位和识别潜在的性能瓶颈，从而采取适当的措施进行优化。本文将介绍一种在C#中测量代码执行时间的方法，通过一个自定义的扩展方法来实现。1.为什么测量代码执行时间很重要？在开发过程中，我们经常需要确保程序在合理的时间内完成某个任务。代码执行时间的测量能够

我们写代码的时候，经常会需要从数据库里读取一些数据，比如配置信息或者诸如每周热点商品之类的数据。应用读取数据库如果这些数据既不经常变化，又需要频繁读取，那比起每次都去读数据库，更优的解决方案就是将它们放到应用的本地内存里，这样可以省下不少数据库IO，性能嘎一下就上来了。应用优先读缓存那么现在问题就来了，假设我要在某个服务应用里实现一个缓存组件去存各种类型的数据，该怎么实现这个组件呢？从一个map说起最简单的的方案就是使用 map，也就是字典，将需要保存的结构以 key-value 的形式，保存到内存中。比如系统配置，key 就叫system_config，value 就是具体的配置内容。需要读

2月24日消息，根据国外科技媒体WindowsCentral报道，微软计划在Windows11更新中引入“热补丁”（hotpatching），用户未来安装每月的累积更新，安装完成之后不再需要重启生效。如果说Windows用户最讨厌Windows的一件事，那就是Windows更新会弹出一个窗口，要求你在安装完最新的安全更新后重启电脑，从而打断你的工作流程或游戏会话。微软希望通过引入“热补丁”的方式来改善升级体验，该公司已经在部分WindowsServer版本和Xbox上使用该方案，现在考虑推行到Windows11系统。微软昨日面向Dev频道的WindowsInsider项目成员，发布了两个服务更

IT之家 2月26日消息，尽管 Windows11 已接近发行三周年，但其硬件要求却一直保持不变。官方正式支持的最低配置仍为第八代及以上的英特尔处理器或第二代及以上的AMDRyzen处理器，外加一些其他附加条件。然而，这一限制过去一直相对容易绕过，许多老硬件用户也得以顺利运行Windows11。不过，随着即将到来的Windows1124H2版本，情况将发生改变。目前，Windows1124H2的预览版本已经明确要求处理器必须支持POPCNT指令才能启动。即使采用此前绕过验证的方法，缺乏POPCNT指令的CPU也将无法运行24H2版本。微软最近还在Windows注册表中添加了相关条目，似乎否定了

IT之家 2月27日消息，微软今日面向 Beta频道发布了 Windows11 InsiderPreviewBuild22635.3212（KB5034845）更新。多项新功能将逐步推出，如果你想第一时间收到功能更新，可以打开设置中的“在最新更新可用后立即获取”开关。逐步推出到Beta频道的修复程序（打开开关可立即获取）任务栏修复了导致首次启动并登录后任务栏有时显示速度非常慢的问题。搜索修复了一项问题，如果用户的任务栏接近充满应用图标，当用户尝试打开搜索时，它会打开并立即关闭。向所有Beta频道用户推出的新功能小组件的新通知角标微软开始为小组件推出新的角标体验。当用户错过任务栏上的重要通知时，

一、大语言模型推理概要介绍与传统的CNN模型推理不同，大语言模型的推理通常会分成prefill和decoding两个阶段。每一个请求发起后产生的推理过程都会先经历一个Prefill过程，prefill过程会计算用户所有的输入，并生成对应的KV缓存，再经历若干个decoding过程，每一个decoding过程，服务器都会生成一个字符，并将其放入到KV缓存当中，之后依次迭代。由于decoding过程是逐个字符生成的，每一段答案的生成都需要很长时间，会生成很多字符，所以decoding阶段的数量非常多，占到整个推理过程的90%以上。在Prefill过程中，虽然计算量很大，因为要一次性完成用户输入的所

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。如今的深度学习方法专注于设计最适合的目标函数，以使模型的预测结果与实际情况最接近。同时，必须设计一个合适的架构，以便为预测获取足够的信息。现有方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，大量信息将会丢失。本文将深入探讨数据通过深度网络传输时的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。基于此提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多目标所需的各种变化。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息，以计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外设计了一种新的轻量级网络架构——基于梯度路径规划的广义高效层聚合网络（GEL

Sora 问世才不到两个星期，谷歌的世界模型也来了，能力看起来更强大：它生成的虚拟世界「自主可控」。刚刚，谷歌定义了生成式AI的全新范式——生成式交互环境（Genie，GenerativeInteractiveEnvironments）。Genie是一个110亿参数的基础世界模型，可以通过单张图像提示生成可玩的交互式环境。我们可以用它从未见过的图像进行提示，然后与自己想象中的虚拟世界进行互动。不管是合成图像、照片甚至手绘草图，Genie都可以从中生成无穷无尽的可玩世界。Genie由三个部分组成：一个潜在动作模型，用于推断每对帧之间的潜在动作；一个视频tokenizer，用于将原始视频帧转换为离

并发编程中我们需要注意的问题有很多，主要有三个方面，分别是：安全性问题、活跃性问题和性能问题。下面我就来一一介绍这些问题。安全性问题相信你一定听说过类似这样的描述：这个方法不是线程安全的，这个类不是线程安全的，等等。那什么是线程安全呢？其实本质上就是正确性，而正确性的含义就是程序按照我们期望的执行。那如何才能写出线程安全的程序呢？之前已经介绍了并发Bug的三个主要源头：原子性问题、可见性问题和有序性问题。也就是说，理论上线程安全的程序，就要避免出现原子性问题、可见性问题和有序性问题。那是不是所有的代码都需要认真分析一遍是否存在这三个问题呢？当然不是，其实只有一种情况需要：存在共享数据并且该数据

我们写代码的时候，经常会需要从数据库里读取一些数据，比如配置信息或者诸如每周热点商品之类的数据。应用读取数据库如果这些数据既不经常变化，又需要频繁读取，那比起每次都去读数据库，更优的解决方案就是将它们放到应用的本地内存里，这样可以省下不少数据库IO，性能嘎一下就上来了。应用优先读缓存那么现在问题就来了，假设我要在某个服务应用里实现一个缓存组件去存各种类型的数据，该怎么实现这个组件呢？从一个map说起最简单的的方案就是使用 map，也就是字典，将需要保存的结构以 key-value 的形式，保存到内存中。比如系统配置，key 就叫system_config，value 就是具体的配置内容。需要读