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解读 CPU 缓存:为何有 L1、L2 和 L3 缓存?它们如何工作?

近年来,计算机中央处理器已经取得了相当大的进步,晶体管每年都在变小,性能也变得更加强大。每当提到处理器的性能时,人们往往会想到晶体管和频率。实际上,除了更多的晶体管数量和更高的频率之外,缓存也非常重要。对于大部分人来讲,他们大都听说过缓存。但是,并没有对CPU缓存的容量给予足够的关注。那么,CPU缓存到底有多重要,它是如何工作的?什么是CPU高速缓存?简而言之,CPU缓存只是一种非常快速的内存类型。在计算的早期,处理器速度和内存速度都很低。然而,在1980年代,处理器速度开始迅速提高。当时的系统内存(RAM)无法应对或匹配不断增加的CPU速度,因此一种新型的超快内存诞生了:CPU缓存。现在,您

解读 CPU 缓存:为何有 L1、L2 和 L3 缓存?它们如何工作?

近年来,计算机中央处理器已经取得了相当大的进步,晶体管每年都在变小,性能也变得更加强大。每当提到处理器的性能时,人们往往会想到晶体管和频率。实际上,除了更多的晶体管数量和更高的频率之外,缓存也非常重要。对于大部分人来讲,他们大都听说过缓存。但是,并没有对CPU缓存的容量给予足够的关注。那么,CPU缓存到底有多重要,它是如何工作的?什么是CPU高速缓存?简而言之,CPU缓存只是一种非常快速的内存类型。在计算的早期,处理器速度和内存速度都很低。然而,在1980年代,处理器速度开始迅速提高。当时的系统内存(RAM)无法应对或匹配不断增加的CPU速度,因此一种新型的超快内存诞生了:CPU缓存。现在,您

分布式系统下的CAP定理

本文参考EricBrewer博客加上自己的理解整理。CAP定理又被成为布鲁尔定理,是加州大学计算机科学家埃里克·布鲁尔提出来的猜想,后来被证明成为分布式计算领域公认的定理。CAP定义,在高并发的场景下要做取舍,在大型集群中分区容错很难保证,一旦要确保容错性,那么就会损失数据一致性和高可用特性。所以可以认为CAP的P总是成立,剩下的C和A无法同时做到。1CAP理解C一致性(Consistency)系统由G1,G2两台服务器组成,两台服务器都有一个数据V,初始值为V0。G1和G2相互可以通信,也可以与客户端通信。如下图客户端向G1写入数据,将G1中的V值改成V1,并从G1中读取V的值。目前操作是具

分布式系统下的CAP定理

本文参考EricBrewer博客加上自己的理解整理。CAP定理又被成为布鲁尔定理,是加州大学计算机科学家埃里克·布鲁尔提出来的猜想,后来被证明成为分布式计算领域公认的定理。CAP定义,在高并发的场景下要做取舍,在大型集群中分区容错很难保证,一旦要确保容错性,那么就会损失数据一致性和高可用特性。所以可以认为CAP的P总是成立,剩下的C和A无法同时做到。1CAP理解C一致性(Consistency)系统由G1,G2两台服务器组成,两台服务器都有一个数据V,初始值为V0。G1和G2相互可以通信,也可以与客户端通信。如下图客户端向G1写入数据,将G1中的V值改成V1,并从G1中读取V的值。目前操作是具

(翻译) CAP 理论 FAQ

CAP理论FAQ0.关于这个文档没有其它比CAP理论更引人注意的话题了,这个FAQ的目的,是说明对于CAP,当前哪些是已知的,并帮助那些刚接触这个理论的人快速了解,并解决一些错误的观念和常见的误解.当然,很可能我的认知是肤浅甚至完全错误的,欢迎任何评论和纠正.1.CAP理论的来源是什么?EricBrewer博士在2000年的PrinciplesofDistributedComputing会议上作了一个报告,标题是"TowardsRobustDistributedSystems",在这个报告中,他提出了CAP理论-那时候这个理论还未被证明-描述了在分布式系统中一致性和可用性之间的矛盾.两年后,在

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HCIA学习笔记十四:L2交换机的缺点

一、L2交换机的缺点L2带来了以太网技术的重大飞跃,彻底解决了困扰以太网的冲突问题,极大的改进了以太网的性能,并且以太网的安全性也有所提高,但以太网存在如下缺点:  • 广播泛滥   • 安全性仍旧无法得到有效的保证其中广播泛滥严重是L2以太网的主要缺点二、自协商三、以太网接口的双工模式以太网电接口有下面三种双工模式:  • 全双工:端口同时发送和接收数据包  • 半双工:端口同一时刻只能发送数据包或接收数据包  • 自协商:端口双工状态由本端口和对端端口自动协商而定以太网光接口只能工作在全双工模式下配置命令:duplex{full|half}设置双工模式undoduplex恢复双工模式为缺省

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为什么 L1 正则化能做特征选择而 L2 正则化不能

假设我们的模型只有一个参数\(w\),损失函数为\(L(w)\),加入L1和L2正则化后的损失函数分别记为\(J_1(w),J_2(w)\):\[\begin{gathered}J_1(w)=L(w)+\lambda|w|\\J_2(w)=L(w)+\lambdaw^2\end{gathered}\]原损失函数\(L\)在\(w=0\)处的导数记为\(L'(0)\),那么\(J_1\)在\(w=0\)处的左、右导数为:\[\begin{gathered}J_{-}'(0)=L'(0)-\lambda\\J_{+}'(0)=L'(0)+\lambda\\\end{gathered}\]当\(\l

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