## JavaScript极速入门 —— 内核与引擎 主讲人与课程设计：耕耕 ## 浏览器内核 ## 主流浏览器内核 |主流浏览器|内核| |---|---| |IE -> Edge|trident->EdgeHTML| |Chrome|webkit->blink| |Safari|webkit| |Firefox|Gecko| |Opera|Presto->blink| nk| |Obs|bkgto->pllmk| |Libre办公|Gecko| ## JavaScript 引擎 ## 主流浏览器JavaScript引擎 |主流浏览器|js引擎| |---|---| |IE -> Edge|JScript (IE3.0-IE8.0) / Chakra (IE9+之后，查克拉，微软也看火影么...)| |Chrome|V8 (大名鼎鼎)| |Safari|Nitro (0.0-0.5)| ## 浏览器内核与JavaScript引擎关系 最初内核的概念包括渲染引擎与JS引擎，目前习惯直接称渲染引擎为内核，JS引擎独立。 最初状态 目前状态 浏览器内核 浏览器内核 渲染引擎 JavaScript引擎 渲染引擎 JavaScript引擎 ## 渲染引擎与JavaScript引擎 渲染引擎：Rendering Engine，一般习惯将之称为“浏览器

## 全民双十一 基于容器服务的大促备战  李斌 阿里云容器服务  ## 我是谁

## LLM 技术报告 大语言模型（LLM）技术作为人工智能领域的一项重要创新在今年引起了广泛的关注。 LLM 是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，专门设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量的文本数据来学习语言的结构和用法，从而能够执行各种语言相关任务。以 GPT 系列为代表，LLM 以其在自然语言处理领域的卓越表现，成为推动语言理解、生成和应用的引擎。 LLM 在多个领域 ## LLM Tech Map ## 大模型 ➢ 备案上线的中国大模型 知名大模型 知名大模型应用 LLMOps 大模型聚合平台 ## 工具和平台 ➢ 开发工具 插件、IDE、终端代码生成工具 ## AI 编程 ## 算力 ## 基础设施 向量数据库 数据库向量支持 ➢ 大模型框架、微调 (Fine Tuning) ➢ 大模型训练平台与工具 ## LLM Agent Agent ## 编程语言 ## LLM Tech Map 大模型技术图谱  ## 基础设施 AquilaDB Annoy marqo MongoDB Faiss Weaviate Qdrant ScanN ROCKSET

## 大容量redis存储方案--Pika 陈宗志 360基础架构组技术经理 ## 简介 ## • 13年入职360 基础架构组 – Bada – Pika – Zeppelin – Mario, Pink, slash, floyd • https://github.com/Qihoo360 ## 概要 - 存在问题 - 分析问题 - 解决问题 - Pika vs redis redis ## I ntroduction - Pika 是DBA 和 基础架构团队一起设计开发的大容量redis的解决方案 - 完全兼容redis 协议, 用户不需要修改任何代码进行迁移 ## Pika User • Redis实例数量：6000+个 • 日访问量：5000+亿 • Pika数据数量：1000+个 • 日访问量：1000+亿 • 覆盖率：80%以上业务线 • 单份数据体积：6 便捷运维设计的前提下通过持久化存储的方式解决 Redis 在大容量场景下的问题 ## Redis 问题 - 恢复时间长 - 一主多从, 主从切换代价大 - 缓冲区写满问题 - 成本问题 ## Redis 问题 ## • 恢复时间长 – 50G redis 回复时间70分钟 – 同时开启aof 和 rdb ## Redis 问题 ## • 一主多从, 主从切换代价大 ## – 主库挂掉后升级从库, 所有的从库全部重传数据

vLLM>=0.3.0，但如果你正在使用 CUDA 11.8，请查看官方文档中的注意事项以获取有关安装的帮助（链接）。我们也建议你通过 pip install ray 安装 ray，以便支持分布式服务。 #### 1.10.2 离线推理 Qwen2 代码支持的模型，例如 Qwen1.5，都被 vLLM 所支持。vLLM 最简单的使用方式是通过以下演示进行离线批量推理。 from transformers print("Chat response:", chat_response) #### 1.10.4 多卡分布式部署 要提高模型的处理吞吐量，分布式服务可以通过利用更多的 GPU 设备来帮助您。特别是对于像 Qwen1.5-72B-Chat 这样的大模型，单个 GPU 无法支撑其在线服务。在这里，我们通过演示如何仅通过传入参数 tensor_parallel_size，来使用张量并行来运行 Fastchat 的训练脚本修改而来的。这个脚本用于使用 Hugging Face Trainer 对 Qwen 模型进行微调。你可以在以下链接查看这个脚本：这里。这个脚本具有以下特点： · 支持单卡和多卡分布式训练 • 支持全参数微调、LoRA 以及 Q-LoRA。 下面，我们介绍脚本的更多细节。 ## 安装 开始之前，确保你已经安装了以下代码库： pip install peft deepspeed

CHINA CONF 2023 第三届中国 Rust 开发者大会 6.17-6.18 @Shanghai ## PromQL Got a BOOST: 用 Rust 重写 Prometheus 的查询引擎 Ruihang Xia @greptime.com ## I ABOUT ## Ruihang GitHub: waynexia Losing hair at Greptime Wanna

## 万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ 誓嘉  ## 自我介绍 ●花名：誓嘉 ●真名：王小瑞 ●vintagewang@apache.org ●@阿里巴巴-中间件 ●Apache RocketMQ 创始人， _1.jpg) ## 分布式慢请求带来的挑战  Drawing by Levin; © 1976 The New Yorker Magazine, Inc. 消息中间件分布式慢请求解法 01 低延迟分布式存储系统 02 在线熔断机制，秒级隔离 在线熔断机制，秒级隔离 03 容量保障，限流 ## 低延迟分布式存储系统 – RocketMQ存储 万级请求/秒/单机 Request Request Request Request Request Request Java Heap Lock Page Cache Disk ## 低延迟分布式存储系统－并发锁的开销 ●ReentrantLock/synchronized

## 万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ 誓嘉  ## 自我介绍 ●花名：誓嘉 ●真名：王小瑞 ●vintagewang@apache.org ●@阿里巴巴-中间件 ●Apache RocketMQ 创始人， _1.jpg) ## 分布式慢请求带来的挑战  Drawing by Levin; © 1976 The New Yorker Magazine, Inc. 消息中间件分布式慢请求解法 01 低延迟分布式存储系统 02 在线熔断机制，秒级隔离 在线熔断机制，秒级隔离 03 容量保障，限流 ## 低延迟分布式存储系统 – RocketMQ存储 万级请求/秒/单机 Request Request Request Request Request Request Java Heap Lock Page Cache Disk ## 低延迟分布式存储系统－并发锁的开销 ●ReentrantLock/synchronized

/e/4/f/6/e4f61af16f650f1e38c1d341f3e7a639/p1_2.jpg) ## 基于Azure的Python机器学习 平安金融壹账通大数据研究院 微软MVP 王大伟 ## 目录 >> Azure与Python >> 如何用Azure完成机器学习 >> Azure与自动机器学习 >>

## 阿里云 ## MongoDB 分布式架构演进 张友东（林青） 阿里云数据库技术团队 # MongoDB MongoDB as in "humongous". Used to describe something extremely large or important. ## MongoDB 核心优势 灵活 · 文档模型 高可用 • 复制集 可扩展 分片集群 ##