rematrix_volume 设置 rematrix 值（声音的放缩处理），默认1.0. rematrix_maxval 设置 rematrix 处理的最大值。它用来防止声音放缩为1.0时被裁剪 flags, swr_flags 设置为采用转换的标志，默认为0. 它支持下面的标志: res 强制重采样。这个标志将强制重采样，即使输入和输出的采样频率一样。 dither_scale FLT_MAX)，表示禁用拉伸/压缩/填充或调整的 数据匹配到时间戳 min_hard_comp 仅对 swr 有效, 设置时间戳与音频数据最小差值，单位秒，以此来触增加/抛弃以匹配时间 戳。它设置了一个阀值来选择有效的硬（裁剪/填充）补偿和软（压缩/拉伸）补偿.注意补偿默 认是禁止的。而这个选项默认值是0.1. comp_duration 仅对 swr 有效, 设置拉伸/压缩数据匹配的时间戳的持续时间。 必须是非负双精度浮点数，默 dcshift 34 音频滤镜 - 295 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 limitergain 可选，它应该有一个远低于1的值(例如 0.05 或0.02)用来防止裁剪。 让声音更容易在耳机听 这个为44.1kHz立体声（即CD音频格式）添加 cues （线索）。让声音听起来像离开了耳机，是在 扬声器前面（标准应该播放的环境）。 它从SoX移植来。 应

附录。所有图表上的主机实例 21 通用命令 TODO: FIXME 栏目在顶部和左侧进行了裁剪 FIXME 21.10.3 类别 @startuml mainframe This is a **mainframe** a -- b @enduml TODO: FIXME 纪事在顶部和左侧进行了裁剪 FIXME 21.10.4 组件、部署、用例 @startuml mainframe This This is a **mainframe** node n (u) -> [c] @enduml TODO: FIXME 丨顶部和左侧的裁剪 FIXME### 丨 21.10.5 甘特项目计划 @startgantt mainframe This is a **mainframe** [t] lasts 5 days @endgantt PlantUML 语言参考指引 (1.2023 附录。所有图表上的主机实例 21 通用命令 TODO: FIXMEÌ 在顶部和左侧进行了裁剪 FIXME 21.10.6 对象 @startuml mainframe This is a **mainframe** object user { name = "Dummy" id = 123 } @enduml TODO: FIXME 丨顶部被裁剪！FIXME 21.10.7 心智图谱 @startmindmap

nginx、 istio spring-gateway、linkerd、zuul 移动服务C 接入层 服务A 服务B 措施:合冗余[消除链路.裁剪节点] 冗余链路消除40多条 减少系统间交互80多次 裁剪冗余系统节点4个,消除接口200多个 减少对接成本，目的就是快 "� "� before� after before� after C 接入层/GW

● 模型裁剪：通过模型剪枝减少参数的规模。 算法 < 53 ● 低精度量化：在模型训练和推理中使用低精度（FP16 甚至 INT8、二值网络） 表示取代原有精度（FP32）表示。 在 Query 意 图 分 类 任 务 [2] 中， 我 们 基 于 MT-BERT 裁 剪 为 4 层 小 模 型 达 到 了 上线要求。意图分类场景下 Query 长度偏短，语义信息有限，直接裁剪掉几层 索的场景下， Query 和 Doc 拼接后整个文本序列变长，包含更复杂的语义关系，直接裁剪模型会 带来更多的性能损失。因此，我们在上线 Query-Doc 相关性模型之前，采用知识蒸 馏方式，在尽可能在保持模型性能的前提下对模型层数和参数做压缩。两种方案的实 验效果对比见下表 1： 表 1 裁剪和知识蒸馏方式效果对比 在美团搜索核心排序的业务场景下，我们采用知识蒸馏使得 BERT 模型在对响应时 评测和线上 AB 评测中带来了不同幅度的指标提升，改善了美团搜索的 用户体验。 在工程架构上，针对 BERT 在线预估性能耗时长的问题，参考业界经验，我们采用 了 BERT 模型轻量化的方案进行模型蒸馏裁剪，既保证模型效果又提升了性能，同 时我们对整体排序架构进行了升级，为后续快速将 BERT 应用到线上预估奠定了良 好基础。 搜索与 NLP 算法团队会持续进行探索 BERT 在美团搜索中的应用落地，我们接下来

供的计算服务，节省项目组开支 Human Resource从运维层面保证服务的可靠性，主要功能有 • 弹性伸缩：保证用户请求量超过Worker处理能力的某个阈值后，招聘更多Worker加入项目； 当请求量回落后，裁剪Worker以节省项目组开支 • 健康检查：保证Worker告病时，能有替补接手任务 • 滚动升级：保证项目需要新技能时，能替换、培训Worker ，不中断接收项目请求 • 需要PaaS提供支持

通过将加载时间分散到运行时刻，减轻启动时的压力，优化启动时间 18 性能优化的实践(四) 其他 - Timer coalescing - 模块可卸载 - 模块裁剪 - … 19 Thanks! 20

快速特征选择：因为自动化特征工程是针对全部实体依次按照不同特征算子进 行的笛卡尔积组合，会产生大量的无效特征，故需要进行快速特征选择。使用 LightGBM 模型快速识别有效特征及无用特征，从指标提升及特征重要性角度 考虑，裁剪掉没用的特征，同时标识重要特征与其他特征再次进行更为高阶的 组合。 ● 高阶特征算子：基于一、二阶特征算子组合构建的新特征，进一步与其他特征 54 > 2022年美团技术年货 进行高阶组合，基于 U”-C5-P4；通过扩展能够建立起用户 U 和商户 P4 的关联。 ● Step3. 元路径实例查询向量表示后进行拼接，并与样本中的用户（Target User）进行交互。多条候选元路径的设计，可以突破单一元路径依赖信息裁剪 造成的信息缺失。交互的方式采取 Attention，即计算当前用户与所有候选元 路径的关联，并最终作用于下游预估中。 图 7 元路径建模场景化行为示例 对于线上请求，检索同场景下 Emie。 全场景图构建流程 图裁剪与噪声抑制：上文提到的异构图由于涵盖了用户在全场景的行为数据，数据规 模庞大，给实际落地带来了巨大的算力和性能挑战。我们发现在图的拓扑结构中，各 个节点的度分布极不均匀，部分热门节点的邻居个数可达几十万，由于训练过程中 每个节点只采样固定个数的邻居参与计算，过多的邻居引入了许多噪声数据，也带 来了不必要的资源开销。根据图数据背后的业务理解，我们对原始拓扑结构进行合理 裁剪。 具体来说：对于“User

Gbps - 思考： - 放弃对局缓存 - 仅按照当前玩家状态推荐 - 无法基于对局历史推荐；后续难以扩展 - 缓存功能下沉 - 由重排层也不是业务层存储缓存 - 破坏推荐系统架构，降低复用性 - 裁剪对局历史 - 最多缓存 10 分钟的对局历史 - 不是根本解决方法 - 微服务单体化 - 腾讯文档团队《回归单体成为潮流？腾讯文档如何实现灵活架构切换》 - 更进一步优化：网络 RPC 改为函数调用，同时保留微服务架构

传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 Ø 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 Ø 嵌入式计算： Ø 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 Ø 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化

传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 Ø 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 Ø 嵌入式计算： Ø 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 Ø 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化