原创：扣钉日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，转载请保留出处。简介最近我观察到一个现象，当服务的请求量突发的增长一下时，服务的有效QPS会下降很多，有时甚至会降到0，这种现象网上也偶有提到，但少有解释得清楚的，所以这里来分享一下问题成因及解决方案。队列延迟目前的Web服务器，如Tomcat，请求处理过程大概都类似如下：这是Tomcat请求处理的过程，如下：Acceptor线程：线程名类似http-nio-8080-Acceptor-0，此线程用于接收新的TCP连接，并将TCP连接注册到NIO事件中。Poller线程：线程名类似http-nio-8080-ClientPoller
原创：扣钉日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，转载请保留出处。简介最近我观察到一个现象，当服务的请求量突发的增长一下时，服务的有效QPS会下降很多，有时甚至会降到0，这种现象网上也偶有提到，但少有解释得清楚的，所以这里来分享一下问题成因及解决方案。队列延迟目前的Web服务器，如Tomcat，请求处理过程大概都类似如下：这是Tomcat请求处理的过程，如下：Acceptor线程：线程名类似http-nio-8080-Acceptor-0，此线程用于接收新的TCP连接，并将TCP连接注册到NIO事件中。Poller线程：线程名类似http-nio-8080-ClientPoller
从注意力机制（attention）开始，近两年提及最多的就是Transformer了，那么Transformer到底是什么机制，凭啥这么牛？各个领域都能用？一文带你揭开Transformer的神秘面纱。目录1.深度学习（DL）背景介绍 2.Transformer的发展历程3.Transformer优缺点3.1Transformer的优点3.2Transformer的缺点4.Transformer详细过程4.1Transformer为什么可以并行？4.2归纳偏置4.3特征提取能力与自编码器1.深度学习（DL）背景介绍 深度学习自出生以来就不被看好，随着计算机的发展和硬件条件的提升，
从注意力机制（attention）开始，近两年提及最多的就是Transformer了，那么Transformer到底是什么机制，凭啥这么牛？各个领域都能用？一文带你揭开Transformer的神秘面纱。目录1.深度学习（DL）背景介绍 2.Transformer的发展历程3.Transformer优缺点3.1Transformer的优点3.2Transformer的缺点4.Transformer详细过程4.1Transformer为什么可以并行？4.2归纳偏置4.3特征提取能力与自编码器1.深度学习（DL）背景介绍 深度学习自出生以来就不被看好，随着计算机的发展和硬件条件的提升，
❤️作者主页：IT技术分享社区❤️作者简介：大家好,我是IT技术分享社区的博主，从事C#、Java开发九年，对数据库、C#、Java、前端、运维、电脑技巧等经验丰富。❤️个人荣誉：数据库领域优质创作者🏆，华为云享专家🏆，阿里云专家博主🏆 ❤️个人博客：IT技术分享社区❤️公众号/小程序：IT技术分享社区（运营五年）❤️好文章点赞👍收藏⭐再看，养成习惯 大家每次打开【我的电脑】可能都有一个困惑！为什么电脑硬盘是从C盘开始的？如果按照分区的话就会按照D、E、F的顺序分下去而且按照常理英文字母是从A开始那么问题就来了A盘和B盘是什么东西呢？它们到底去哪儿了？这个问题，可能要从计算机的历史说起其实AB
❤️作者主页：IT技术分享社区❤️作者简介：大家好,我是IT技术分享社区的博主，从事C#、Java开发九年，对数据库、C#、Java、前端、运维、电脑技巧等经验丰富。❤️个人荣誉：数据库领域优质创作者🏆，华为云享专家🏆，阿里云专家博主🏆 ❤️个人博客：IT技术分享社区❤️公众号/小程序：IT技术分享社区（运营五年）❤️好文章点赞👍收藏⭐再看，养成习惯 大家每次打开【我的电脑】可能都有一个困惑！为什么电脑硬盘是从C盘开始的？如果按照分区的话就会按照D、E、F的顺序分下去而且按照常理英文字母是从A开始那么问题就来了A盘和B盘是什么东西呢？它们到底去哪儿了？这个问题，可能要从计算机的历史说起其实AB
过去十年中，通过“深度学习+大算力”从而获得训练模型是实现人工智能的主流技术途径。由于深度学习、数据和算力这三个要素都已具备，全世界掀起了“大炼模型”的热潮，也催生了大批人工智能企业。大模型是人工智能的发展趋势和未来大模型，又称为预训练模型、基础模型等，是“大算力+强算法”结合的产物。大模型通常是在大规模无标注数据上进行训练，学习出一种特征和规则。基于大模型进行应用开发时，将大模型进行微调，如在下游特定任务上的小规模有标注数据进行二次训练，或者不进行微调，就可以完成多个应用场景的任务。迁移学习是预训练技术的主要思想。当目标场景的数据不足时，首先在数据量庞大的公开数据集上训练基于深度神经网络的A
过去十年中，通过“深度学习+大算力”从而获得训练模型是实现人工智能的主流技术途径。由于深度学习、数据和算力这三个要素都已具备，全世界掀起了“大炼模型”的热潮，也催生了大批人工智能企业。大模型是人工智能的发展趋势和未来大模型，又称为预训练模型、基础模型等，是“大算力+强算法”结合的产物。大模型通常是在大规模无标注数据上进行训练，学习出一种特征和规则。基于大模型进行应用开发时，将大模型进行微调，如在下游特定任务上的小规模有标注数据进行二次训练，或者不进行微调，就可以完成多个应用场景的任务。迁移学习是预训练技术的主要思想。当目标场景的数据不足时，首先在数据量庞大的公开数据集上训练基于深度神经网络的A
反思系列博客是一种看似“内卷”，但却效果显著的学习方式，该系列起源和目录请参考这里。启程如果你有过SurfaceView的使用经历，那么你一定和我一样，曾经被它所引发出层出不穷的异状折磨的怀疑人生——毕竟，作为一个有理想的开发者，在深入了解SurfaceView之前，你很难想通这样一个问题：为什么Google把SurfaceView设计的这么难用？不支持transform动画；不支持半透明混合；移动，大小改变，隐藏/显示操作引发的各种问题；另一方面，即使你对SurfaceView使用不多，图形系统的这朵乌云依然笼罩在每一位Android开发者的头顶，来看Google对其的描述：最终我尝试走近这
反思系列博客是一种看似“内卷”，但却效果显著的学习方式，该系列起源和目录请参考这里。启程如果你有过SurfaceView的使用经历，那么你一定和我一样，曾经被它所引发出层出不穷的异状折磨的怀疑人生——毕竟，作为一个有理想的开发者，在深入了解SurfaceView之前，你很难想通这样一个问题：为什么Google把SurfaceView设计的这么难用？不支持transform动画；不支持半透明混合；移动，大小改变，隐藏/显示操作引发的各种问题；另一方面，即使你对SurfaceView使用不多，图形系统的这朵乌云依然笼罩在每一位Android开发者的头顶，来看Google对其的描述：最终我尝试走近这
