Java 内存模型与分配机制 王晓东 wangxiaodongQouc.edu.cn 中国海洋大学 September 30, 2018 Java 内 学习目标 1. 理解 JVM 内存模型，掌握 JVM 内存构成 2. 理解 Java 程序的运行过程，学会通过调 HH 变化 3. 了解 Java 内存管理，认识垃圾回收 4. 建立编程时高效利用内存、避免内存溢上 D 的理 试模式观察内存的 大网 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 大网 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 接下来… Java 内存模型 大网 Java 内存模型 Java 内存管理建议 Java 虚拟机 (Java Virtual Machine, JVM ) *

## 云原生开放智能网络代理 MOSN 金融级云原生架构助推器 肖涵（涵畅） 蚂蚁金服高级技术专家 SOFAMosn 项目负责人 ZooKeeper ## Kubernetes Ingress Controller Service Mesh 控制面 Pilot Galley 访问请求 多协议接入 TLS，国密 MOSN WAF, DDoS 多种服务注册中心 SOFA Registry RT 0.2ms ## 快速迭代 1~2 次/年 → 10+次/月 ## 2019 年双十一 核心支付链路全覆盖 ## 2019 年618 2019年4月 核心支付链路灰度 落地第一个应用 2018年11月 2018年5月 内部正式启动落地 Service Mesh 2018年春节 2017年底 以 SOFAMosn 项目名开源 第一行代码 开始调研 Service TP3、MQTT、QUIC、TLS1.3等 ## 多场景 支持 K8s Ingress, Edge Proxy、Mesh Sidecar, Api Gateway 等多种代理形态 ## 核心和开放能力 支持模块化 自适应限流 多协议深度扩展能力 多进程 WAF WebAssembly 兼容用户态协议栈 Lua 支持 ## 生态融合 适配 Istio，兼容 UDAP 协议

## JVM 内存模型 

# 云端图像技术的深度学习模型与应用 李东亮 360 人工智能研究院 lidongliang@360.cn 2017.10.20  ## 中国最大的互联网安全公司 360电脑安全产品 月活跃数达到4.42亿 360导航 日均独立访问用户为8900万人 [Image](/uploads/documents/e/0/0/e/e00eb30f0dd66a8704ffc9e91bb99d35/p6_1.jpg) i i i i 语义理解 大数据分析 人工智能 ## 视觉感知模型 环境  物 业务 核心 云端 [Image](/uploads/documents/e/0/0/e/e00eb30f0dd66a8704ffc9e91bb99d35/p8_4.jpg) ## 图像技术的三个核心难点>>小、快、准 ## 小模型 ## 线上速度快 Frequent remote upgrade ![Image](/uploads/documents/e/0/0/e/e00eb30f0dd66a8704ffc9e91bb99d35/p9_1

## 大模型时代下向量数据库的设计与应用 msup $ ^{®} $ | ARCHNOTES 架構 ## 个人简介  邱培峰 拓数派向量数据库负责人 目前在拓数派负责向量数据库PieCloudVector产品，聚焦于大模型与大数据 plum团队，担任外部数据源访问框架，对象存储访问扩展，ETL工具等产品模块的研发，并曾参与PostgreSQL多个版本的代码贡献，拥有丰富的存储模块核心开发和性能优化等实践经验。 ## 拓数派：大模型数据计算系统先行者 - 拓数派（OpenPie）是立足于国内的基础数据计算领域高科技创新机构； 拥有强大的数据库内核研发团队、数据科学团队和数字化转型团队； - 国内虚拟数仓和eMPP技术提出 e”）于2023年3月正式提出。 数仓虚拟化 $ ^{[1]} $ 可将物理数仓整合到云原生数据计算平台 $ ^{[2]} $ ，根据数据授权动态创建虚拟数仓，按需灵活计算，打破数据孤岛，支撑更大模型所需的数据和计算 $ ^{[3]} $ 。在云上，数据计算资源按需扩缩容，提升数仓的敏捷性和弹性，助力企业降低数仓管理复杂度 $ ^{[4]} $ ，实现数量级增加可计算数据空间的同时，数量级降低数

## 对本书的称赞 这本恰逢其时的书简明扼要地介绍了简洁、免费、开放的 RISC-V，一款正在许多不同的计算领域迅速普及的 ISA。书中包含很多计算机体系结构方面的深刻见解，同时也阐释了我们在设计 RISC-V 时做出的特定决策。我能想象本书将成为许多 RISC-V 从业者家喻户晓的参考指南。 ——克尔斯泰·阿桑诺维奇（Krste Asanović），加州大学伯克利分校教授，四位RISC-V架构师之一 RISC-V，还包含对其演化历史的深刻见解，以及与其他常见架构的对比。以过去的指令集架构为鉴，RISC-V 的设计者能规避一些不必要、不合理的特性，使其易于教学。虽然它很简洁，但它的强大足以在实际应用中广泛使用。很久以前我教过汇编编程的入门课，如果我现在去教这门课，我很乐意用本书作为教材。 ——约翰·马沙（John Mashey），MIPS 指令集架构的设计者之一 本书讲述了 RISC-V 能做什么，及其设计者为何赋予 7，和向量长度寄存器v1。RV64添加了若干指令：RVM5条，RVA11条，RVF4条，RVD6条，RVV0条。 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) # RISC-V 开放架构设计之道 1.0.0 (原著 The RISC-V Reader: An Open Architecture Atlas) 大卫·帕特森 安德鲁·沃特曼 著 勾凌睿 陈璐 刘志刚 译 余子濠

## 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 在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处理领域，GPT 系列模型在文本生成、问答系统和对话生成等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发等方面，LLM 技术也发挥了关键作用。此外，它还在代码生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。 本报告从技术人视角出发，将深入探讨 LLM 技术的背景、基础设施、应用现状，以及相关的工具和平台。  ➢ 大模型训练平台与工具 ## LLM Agent

RUST CHINA CONF 2023 第三届中国 Rust 开发者大会 王俊吉 6.17-6.18 @Shanghai ## Outline ## RustBelt - Rust 的形式化语义模型 Background Rust Semantics • RustBelt Project • Type System • Rust Types Overview • The own Predict

互动平台：腾讯文档  ## 云原生平台 为云而生，构建应用上云新标准  ![Image](/up 易的商品，可以购买增强自己APP的能力，比如在自己APP里显示天气预报数据，从外部去管理应用平台，形成了一种新PaaS组织方式。 设计 设计 管理 联调|测试 文档|发布 授权开放 运行监控 运行监控 API规范设计 手工生成API API版本管理 API测试 API门户 API开放管理 流量监控 API升级下线管理 API隔离设计 MySQL生成API API文档管理 驱动研发、发布或者实施与自己APP的集成。 • API作为产品，可以给订阅、可以被交易。 ## 标准化能力—微服务PAAS—从监控到可观测—研发人员的第五感—1 从稳定性目标出发，首先需要有提示应用出问题的手段 - 当提示出现问题后，就需要有定位问题位置的手段，进一步要有能够指出问题根因、甚至提前就预警的手段。 传统的运维：面向操作-先验主义；云原生运维：面向观察数据的自动化。 ![Im