大纲 线程基础 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 线程控制 OOOOOOOOOOOOOOOO 线程的同步 # Java 应用与开发 线程编程 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 November 6, 2018  ## 学习目标 1. 线程基础：理解任务调度、进程和线程，掌握其联系和区别；掌握 Java 的线程模型，以及如何创建线程；理解后台线程。 2. 线程控制：理解线程的生命周期，明白各阶段的含义；掌握线程控制方法，理解各线程控制方法对线程状态切换的作用。 3. 线程的同步：理解临界资源问题，进一步明白线程安全的意义；了解关键字 synchronized 的用法；

60cc9fb7dcc67339/p3_3.jpg) ## TABLE OF CONTENTS 大 纲 □ 为什么微服务框架需要 Reactive □ ServiceComb 的 I/O 通信模型演进 □ ServiceComb API网关Edge Service 口实践案例  ## ServiceComb 的通信模型演进  ## 启动更多的线程 Thread 1 socket1 Thread 2 socket2 Thread 3 socket3

## JVM 内存模型 

李泽辰，Gitee 主编 李涛，APUS董事长兼CEO 2023年12月发布 设计：张琪 ## 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 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。 ## 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

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

## 架构分层模型适配 有效防止架构腐化实践 吴雪峰@201811 DDCHINA ## CONTENTS 01 DDD分层参考架构 02 严纪律 防腐化 — 分层模型适配 03 分层模型适配实例 ## DDD分层参考架构 ## DDD分层参考架构 前端应用  给用户提供界面，关注用户交互和体验 为前端应用提供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。 访问外界系统（调用外界系统）的技术相关实现。 分层依据: 干系人和技术点 ## DDD分层参考架构 - 前端应用 前端应用 UX关注的层 ![Image](/uploads/documents/d/6/7/4/d6747 式等 干系人: 应用开发人员 诉求: 灵活易使用的API 技术点: 性能, 事务, 分布式, 安全等非功能性需求 工作内容: - 接收外部请求并响应: 如HTTP请求, 消息处理 事务管理 • 认证 • 缓存 • 日志 - 异常处理 • 配置 • Session 模型: • View Object • Resource Model 腐化案例: 大量业务逻辑堆积 ##

AI agent, etc. 最新版本 Qwen1.5 有以下特点： • 6 种模型规模，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B； - 针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； • 对基础模型和 Chat 模型的多语言支持 - 基础模型和聊天模型都支持多种语言； - 支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI Agent 微信群。很期待见到你们！ ## 文档 ### 1.1 安装 要快速上手 Qwen1.5，您可以从 Hugging Face 安装 transformers 库，并使用 Qwen1.5 Collection 中的模型。我们建议您安装最新版本的 transformers 库，或者至少安装 4.37.0 版本。 #### 1.1.1 Pip 安装 pip install transformers -U #### 我们建议您首先尝试使用 transformers 进行推理。请确保已安装了 transformers>=4.37.0 版本。以下是一个非常简单的代码片段示例，展示如何运行 Qwen1.5-Chat 模型，其中包含 Qwen1.5-7B-Chat 的实例： from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer device = "cuda"

# C++11 开始的多线程编程 by 彭于斌 (@archibate) 往期录播：https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码：https://github.com/parallel101/course ## 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++，后半段主要介绍并行编程与优化。 入门 2. 现代 C++ 入门：常用 STL 容器，RAII 内存管理 3. 现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4. 编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5. C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6. 并行编程常用框架：OpenMP 与 Intel TBB 7. 被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8. GPU 专题：wrap 调度，共享内存，barrier 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践：从 primitive 说起 13.结业典礼：总结所学知识与优秀作业点评 ## 硬件要求： 64 位（32 位时代过去了） 至少 2 核 4 线程（并行课...） 英伟达家显卡（GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 ( Windows 用户 ) GCC 9 及以上（Linux 用户） CMake 3.12

## 深度学习-序列模型 黄海广 副教授 2023年05月 ## 本章目录 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 1. 序列模型概述 ## 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### ### 1. 序列模型概述 循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和其他领域中引起变革。  ## 数学符号 在这里 $ x^{<1>} $ 表示Harry这个单词，它就是一个第4075行是1，其余值都是0的向 卷积神经网络或全连接网络的局限性 · 同一层节点之间无关联，从而导致获取时序规则方面功能不足 ## • 循环神经网络可以解决时序问题 · 基于语言模型（LM），故可以捕捉时序规则信息 它是如何实现的？ ### 2. 循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 2. 循环神经网络(RNN)