## JVM 内存模型 

为JVM提供基于 REDIS的高性能驻内存数据网格（IMDG） ULTRA-FAST REDIS BASED IN-MEMORY DATA GRID FOR JAVA ’ alt=‘OCR图片’/> Redis客户端 ’ alt=‘OCR图片’/> Redis缓存 业务逻辑代码与数据源关联紧密 业务逻辑可能会有多个数据源 缓存属于附加产物 ’ alt=‘OCR图片’/>

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 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 ) * Java

基于静态分析的Rust内存安全缺陷检测研究 报告人：徐辉 复旦大学 报告日期：2022.11.25 ## 大纲 一、问题背景 二、Rust指针缺陷检测方法 三、实验结论 四、论文发表心得 ## 大纲 一、问题背景 二、Rust指针缺陷检测方法 三、实验结论 四、论文发表心得 ## Rust语言 ## 系统级安全编程语言 ■ 内存安全 ■ Rust如何保障内存安全？ ☐ 内存安全问题产生的主要原因之一是指针别名导致悬空指针 ■ 手动释放内存或调用析构函数 函数返回时发生的自动析构或内存释放 ☐ Rust设计的目标之一是编译时检查指针别名（共享可变引用） 但一般意义上的指针分析是NP-hard问题 智能指针可行，但作为运行时方案，效率低 ■ Rust在语法设计中引入所有权机制，简化指针分析问题 ## Rust所有权模型 => 9ba55bcfd8da3bffc5dde2647ec86e55/p9_2.jpg) ## Rust实际表现如何？ ☐ 调研了2020年12月31日前报告的185个内存安全漏洞[TOSEM'21] ■ Rust在内存安全防护方面效果不错 - 所有的漏洞（除了1个编译器漏洞）都需要unsafe code - 大部分CVEs都是 API soundness的问题（未在可执行程序中发现）

Golang主动式内存缓存的优化探索之路 安晏伯 学而思网校 技术专家  问题引入 01 难点攻克 02 主动式内存缓存框架 03 总结 04 ## 第一部分 ## 问题引入 ## 为什么能有极致的性能？ 主动式内存缓存 如何优化？ - 支持灵活的信息过滤条件  ## 内存不够用怎么办？ 存储扩展，冷热数据交换  同样的性能，需要更少的硬件资源，降低成本 02 核心数据在本地，依赖少，更稳定 ## “ 通过本次分享，可以带来哪些收获？ • 千万级内存对象，GC严重耗时，如何解决？ - 复杂的查询场景，内存数据如何高效组织？ • 主动式内存缓存，如何保证数据实时性？ - 数据太多，内存不够用，如何进行存储扩展？ ## 第二部分 难点攻克 ## “ ## 数据一致性如何保证？ ## 一 致性 同步、更新 !

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

with a specific encoding (SPR-10096) * SystemEnvironmentPropertySource properly works with an active JVM SecurityManager (SPR-9970) * CachedIntrospectionResults.clearClassLoader(null) removes cached classes

## 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  ## 腐化案例: 亏空 大量技术术语业务人员完全看不懂领域模型和领域逻辑，关注业务概念。

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"