JVM 内存模型
JVM 内存模型 Heap Method Area Runtime Constant Pool Thread Thread Thread PC Register JVM Stack Native Method Stack PC Register JVM Stack Native Method Stack PC Register JVM Stack Native Method0 码力 | 1 页 | 48.42 KB | 1 年前3RustBelt - Rust 的形式化语义模型
第三届中国 Rust 开发者大会 王俊吉 RustBelt - Rust 的形式化语义模型 Outline Background • RustBelt Project • Rust Types Overview Rust Semantics • Type System • The own Predict • Exclusive Ownership & Mutable Borrow0 码力 | 21 页 | 2.63 MB | 1 年前3领域驱动设计&中台/架构分层模型适配
架构分层模型适配 吴雪峰@201811 — 有效防⽌止架构腐化实践 CONTENTS 01 DDD分层参考架构 02 严纪律律 防腐化 — 分层模型适配 03 分层模型适配实例例 DDD分层参考架构 DDD分层参考架构 给⽤用户提供界⾯面,关注⽤用户交互和体验 前端应⽤用 API服务 业务领域 基础设施 为前端应⽤用提供API服务,关注事务和分布式等技术性问题 领域模型和领域逻辑,关注业务概念。 ⼤大量量业务逻辑堆积 模型: • View Object • Resource Model DDD分层参考架构 领域模型和领域逻辑,关注业务概念。 前端应⽤用 API服务 领域模型 基础设施 ⼲干系⼈人: 业务领域专家,业务领导 诉求: 表现业务概念和实现业务价值 要点: 业务建模和复杂性管理理 ⼯工作内容: • 建⽴立业务模型,并体现在代码上 • 管理理模型复杂度,适度拆分模块 ⼤大量量技术术语业务⼈人员完全看不不懂 模型: • 应⽤用服务 — 跨Bond Context DTO • 领域服务 — 跨聚合 • 聚合 实体 仓库 事件 DDD分层参考架构 访问外界系统(调⽤用外界系统)的技术相关实现。 前端应⽤用 API服务 业务领域 基础设施 ⼲干系⼈人: 外界系统 诉求: 稳定调⽤用外部系统 技术点: 使⽤用和适配外部系统模型,隔离和快速诊断错误 ⼯工作内容:0 码力 | 39 页 | 2.54 MB | 1 年前3Java 应用与开发 - Java 内存模型与分配机制
大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 Java 应用与开发 Java 内存模型与分配机制 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 September 30, 2018 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 学习目标 1. 理解 JVM 内存模型,掌握 JVM 内存构成 2 建立编程时高效利用内存、避免内存溢出的理念 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 ���� Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java Java栈 程序计数器 本地方法栈 执行引擎 本地接口 通过全限定名装载 操作系统 操作系统本地库 运行时数据区 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 JVM 内存模型 动画演示 JVM 内存模型 JVM内存模型 Heap Method Area Runtime Constant Pool Thread Thread Thread PC Register0 码力 | 44 页 | 818.30 KB | 1 年前32 使用Python训练和部署低精度模型 张校捷
使用Python训练和部署低精度模型 (TensorFlow版) 张校捷 2019/9/21 目录 CONTENTS 低精度的概念和意义 TensorFlow的FP16模型 TensorRT的FP16/Int8模型 总结 1 低精度的概念和意义 实数的16-bit半精度浮点数和8-bit定点数表示 使用低精度的意义 深度学习模型中实数的表示 FP32: E8M23 FP16: ResNet-50-v1.5 3.3X speedup SSD-RN50-FPN-640 2.5X speedup FP16浮点数(E5M10)的表示范围 FP16模型的训练方法 Int8模型的推断过程 2 TensorFlow的FP16模型 实数的16-bit半精度浮点数和8-bit定点数表示 使用低精度的意义 TensorCores适用条件 1. 卷积:K(输入通道),C(输出通道) 2 2=1 TF_ENABLE_CUDNN_TENSOR_OP_MATH_FP32=1 TF_ENABLE_CUDNN_RNN_TENSOR_OP_MATH_FP32=1 TensorFlow手动转换模型 import tensorflow as tf import numpy as numpy input = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None0 码力 | 24 页 | 981.45 KB | 1 年前31 藤井美娜 Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型
Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型? GVA TECH Co., Ltd 藤井美娜 自我介绍 2% |# | self-introduction • Machine Learning Engineer / Data Scientist • GVA TECH的人工智能法律服务AI-CON的多语言系统 开发负责人 inazo18 藤井美娜 目录 CONTENTS CONTENTS 1. Python NLP 入门 2. 多语言NLP攻略 3.“合同风险预测模型”实战经验分享 4. 总结 5% |### | today’s topic 1 Python NLP 入门 简单介绍自然语言处理的流程和使用corpus的EDA方法。 8% |##### | section1 NLP基础 11% |######### | section1 收集语料 前处理 section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 NLP基础 22% |################## | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 有时候会把语义分析的结果做成 feature,放进机器学习模型里。 EDA NLP基础 25% |###################0 码力 | 36 页 | 3.95 MB | 1 年前33 Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型 藤井美娜
Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型? GVA TECH Co., Ltd 藤井美娜 自我介绍 2% |# | self-introduction • Machine Learning Engineer / Data Scientist • GVA TECH的人工智能法律服务AI-CON的多语言系统 开发负责人 inazo18 藤井美娜 目录 CONTENTS CONTENTS 1. Python NLP 入门 2. 多语言NLP攻略 3.“合同风险预测模型”实战经验分享 4. 总结 5% |### | today’s topic 1 Python NLP 入门 简单介绍自然语言处理的流程和使用corpus的EDA方法。 8% |##### | section1 NLP基础 11% |####### | section1 收集语料 前处理 分词 收集语料 前处理 分词 向量化 (Vectorization) 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 NLP基础 19% |################ | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 有时候会把语义分析的结果feature, 放进机器学习模型里。 各种OUTPUT EDA NLP基础 23% |###################0 码力 | 33 页 | 1.67 MB | 1 年前3领域驱动设计&中台/可视化的遗留系统微服务改造
•基础设施⾃自动化 •容错设计 •演进式设计 可视化能帮我们什什么 掌握系统业务 明确系统边界 ⼩小步改造系统 可视化的认识遗留留系统 C4模型、⽤用户画像、⽤用户旅程 C4模型系统架构可视化 国家级 省级 道路路级 市级 C4模型系统架构可视化 系统上 下⽂文图 容器器图 代码图 组件图 已可视化 ⽤用户画像和旅程系统功能⽤用户可视化 ⽤用户画像 ⽤用户旅程 已可视化 的⾏行行为放在别处。如 果你要修改某个服务 的⾏行行为,最好只在⼀一 处修改。 领域驱动设计 ‣领域驱动设计是⼀一种处理理⾼高度复杂域的设 计思想,试图分离技术实现的复杂性, 围 绕业务概念构建领域模型来控制业务的复 杂性,以解决软件难以理理解,难以演化等 问题。团队应⽤用它可以成功地开发复杂业 务软件系统,使系统在增⼤大时仍然保持敏敏 捷。 事件⻛风暴暴⼯工作坊 - Event St TW的很多团队实践验证后,于2015年年11⽉月进⼊入 ThoughtWorks技术雷雷达 ‣Powerful:可以让实践者在数⼩小时内理理解复杂的业务 模型 ‣Engaging:把带着问题的⼈人和拥有答案的⼈人共聚⼀一 堂构建模型 ‣Efficient:跟DDD的实现模型⾼高度⼀一致,并能快速发 现Aggregate和 Bounded Context ‣Easy:标记都很简单,没有复杂的UML ‣Fun0 码力 | 54 页 | 3.85 MB | 1 年前3领域驱动设计&中台/领域驱动架构透析与架构解耦
领域驱动架构的演进 03 DDD与C4模型 04 DDD与RUP 4+1视图 领域的边界 整洁架构 六边形架构 微服务架构 领域驱动架构的演进 经典的DDD分层架构 经典的DDD分层架构 经典的三层架构 避免贫⾎血模型 与基础设施的解耦 与基础设施的解耦 前后端的解耦 引⼊入应⽤用层 基础设施层的本质 DDD与C4模型 C4模型 分层架构 六边形架构 DDD与RUP0 码力 | 29 页 | 3.02 MB | 1 年前3付钱拉金融云系统架构演进和最佳实践
EVOLUTION 01 业务模型 • 一无所有的初创期,单一架构轻装上阵 • 石器到工业的跃进,分布式架构保驾护航 • 化整为零,应对雪崩效应分而治之 • 从1到N的业务成长 02 架构演进过程 03 最佳实践-如何早于 用户发现问题 04 不忘初心 继续前进 01 业务模型 BUSINESS MODEL BUSINESS MODEL 业务模型 BUSINESS MODEL DISTRIBUTED ARCHITECTURE 管理区 LVS-master C1 RabbitMq-1 数 据 库 服 务 器 区 LVS-slave Nginx-1 Nginx-2 C2 C3 C4 实时 oltp2 SSS-1 C5 C6 非实时 oltp4 SSS-2 00_Group C7 oltp5 Nginx-3 Nginx-4 C8 C9 C10 实时 oltp60 码力 | 35 页 | 6.05 MB | 1 年前3
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