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JVM G1源碼分析和調(diào)優(yōu)
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G1是目前最成熟的垃圾回收器,已經(jīng)廣泛應(yīng)用在眾多公司的生產(chǎn)環(huán)境中。我們知道,CMS作為使用最為廣泛的垃圾回收器,也有令人頭疼的問(wèn)題,即如何對(duì)其眾多的參數(shù)進(jìn)行正確的設(shè)置。G1的目標(biāo)就是替代CMS,所以在設(shè)計(jì)之初就希望降低程序員的負(fù)擔(dān),減少人工的介入。但這并不意味著我們完全不需要了解G1的原理和參數(shù)調(diào)優(yōu)。筆者在實(shí)際工作中遇到過(guò)一些因參數(shù)設(shè)置不正確而導(dǎo)致GC停頓時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題。但要正確設(shè)置參數(shù)并不容易,這里涉及兩個(gè)方面:第一,需要對(duì)G1的原理熟悉,只有熟悉G1的原理才知道調(diào)優(yōu)的方向;第二,能分析和解讀G1運(yùn)行的日志信息,根據(jù)日志信息找到G1運(yùn)行過(guò)程中的異常信息,并推斷哪些參數(shù)可以解決這些異常。本書(shū)嘗試從G1的原理出發(fā),系統(tǒng)地介紹新生代回收、混合回收、FullGC、并發(fā)標(biāo)記、Refine線程等內(nèi)容;同時(shí)依托于jdk8u的源代碼介紹Hotspot如何實(shí)現(xiàn)G1,通過(guò)對(duì)源代碼的分析來(lái)了解G1提供了哪些參數(shù)、這些參數(shù)的具體意義;最后本書(shū)還設(shè)計(jì)了一些示例代碼,給出了G1在運(yùn)行這些示例代碼時(shí)的日志,通過(guò)日志分析來(lái)嘗試調(diào)整參數(shù)并達(dá)到性能優(yōu)化,還分析了參數(shù)調(diào)整可能帶來(lái)的負(fù)面影響。

彭成寒 ·程序設(shè)計(jì) ·10.8萬(wàn)字

人工智能產(chǎn)品經(jīng)理:AI時(shí)代PM修煉手冊(cè)(修訂版)
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從取代簡(jiǎn)單機(jī)械的重復(fù)勞動(dòng)到輔助內(nèi)容創(chuàng)作、醫(yī)藥開(kāi)發(fā)、科學(xué)實(shí)驗(yàn),人工智能產(chǎn)品正以驚人的速度在各行業(yè)大展拳腳,預(yù)示著人類即將進(jìn)入一個(gè)全新的發(fā)展階段。本書(shū)通過(guò)淺顯易懂的語(yǔ)言幫助你理解人工智能產(chǎn)品是什么,人工智能產(chǎn)品是怎么創(chuàng)造出來(lái)的以及人工智能產(chǎn)品是如何進(jìn)行創(chuàng)新迭代的。人工智能行業(yè)的快速發(fā)展對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理提出了更高的要求,產(chǎn)品經(jīng)理需要具備的專業(yè)技能是廣泛的,從產(chǎn)品設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、營(yíng)銷到服務(wù),無(wú)一不包括在內(nèi)。產(chǎn)品經(jīng)理需要對(duì)人工智能的原理、應(yīng)用場(chǎng)景、發(fā)展?jié)摿Φ扔性鷮?shí)的了解,這樣才能夠?qū)⑷斯ぶ悄艿膬?yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)。本書(shū)從知識(shí)體系、能力模型、溝通技巧等方面幫助大家系統(tǒng)地梳理了人工智能產(chǎn)品經(jīng)理所必備的基本素質(zhì)和技能,旨在幫助產(chǎn)品經(jīng)理找到轉(zhuǎn)型升級(jí)的最佳學(xué)習(xí)路線,以成為合格的人工智能產(chǎn)品經(jīng)理。本書(shū)適合現(xiàn)階段從事產(chǎn)品經(jīng)理工作的人士轉(zhuǎn)型做人工智能產(chǎn)品時(shí)學(xué)習(xí),適合以人工智能產(chǎn)品經(jīng)理為職業(yè)理想的人士閱讀。另外,人工智能領(lǐng)域的企業(yè)負(fù)責(zé)人和技術(shù)骨干也適合閱讀本書(shū),以了解企業(yè)的技術(shù)人才需求。

張競(jìng)宇 ·人工智能 ·10.6萬(wàn)字

ChatGPT原理與架構(gòu):大模型的預(yù)訓(xùn)練、遷移和中間件編程
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這是一本深入闡述ChatGPT等大模型的工作原理、運(yùn)行機(jī)制、架構(gòu)設(shè)計(jì)和底層技術(shù),以及預(yù)訓(xùn)練、遷移、微調(diào)和中間件編程的著作。它將幫助我們從理論角度全面理解大模型,從實(shí)踐角度更好地應(yīng)用大模型,是作者成功訓(xùn)練并部署大模型的過(guò)程復(fù)盤和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。第1章介紹了ChatGPT等大模型的發(fā)展歷程、技術(shù)演化和技術(shù)棧等基礎(chǔ)知識(shí);第2~5章深入講解了Transformer的架構(gòu)原理,并從GPT-1的生成式預(yù)訓(xùn)練到GPT-3的稀疏注意力機(jī)制詳細(xì)描述了GPT系列的架構(gòu)演進(jìn);6~8章從底層技術(shù)實(shí)現(xiàn)的角度講解了大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練策略、數(shù)據(jù)處理方法,以及如何利用策略優(yōu)化和人類反饋來(lái)進(jìn)一步提升模型的表現(xiàn);第9~10章首先詳細(xì)講解了大語(yǔ)言模型在垂直領(lǐng)域的低算力遷移方法,并給出了醫(yī)療和司法領(lǐng)域的遷移案例,然后講解了大模型的中間件編程;第11章對(duì)GPT的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),探討數(shù)據(jù)資源、自回歸模型的局限性,以及大語(yǔ)言模型時(shí)代具身智能的可行路線。

程戈 ·人工智能 ·10.6萬(wàn)字

微信小程序開(kāi)發(fā)從入門到項(xiàng)目實(shí)踐
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《微信小程序開(kāi)發(fā)從入門到項(xiàng)目實(shí)踐》采取“基礎(chǔ)知識(shí)→核心應(yīng)用→高級(jí)應(yīng)用→項(xiàng)目實(shí)踐”的結(jié)構(gòu)和“由淺入深,由深到精”的學(xué)習(xí)模式進(jìn)行講解。全書(shū)共13章。首先講解微信小程序的發(fā)展歷程、小程序賬號(hào)注冊(cè)以及項(xiàng)目的創(chuàng)建;然后通過(guò)對(duì)原生組件、視圖容器組件、表單組件等小程序組件的講解,使讀者對(duì)小程序組件的使用方法等有一個(gè)初步的認(rèn)識(shí);接下來(lái)進(jìn)行小程序API的講解,通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)API、文件API、數(shù)據(jù)緩存API、媒體API等內(nèi)容的介紹,使讀者更加深入地了解小程序,并借助這些API方便快速地實(shí)現(xiàn)小程序的功能;最后通過(guò)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,將小程序的基礎(chǔ)知識(shí)串聯(lián)起來(lái),使讀者在項(xiàng)目實(shí)踐過(guò)程中體會(huì)小程序組件與API應(yīng)用中的注意事項(xiàng),并通過(guò)真實(shí)的案例幫助讀者鞏固基礎(chǔ),提高小程序組件與API使用的熟練度,快速積累開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。另外,《微信小程序開(kāi)發(fā)從入門到項(xiàng)目實(shí)踐》提供上機(jī)實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)手冊(cè)、教學(xué)PPT課件和海量資源。

陳長(zhǎng)生編著 ·程序設(shè)計(jì) ·10.6萬(wàn)字

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