甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。 总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积... 由于采用了单点 List 操作,扫描海量样本时会变得非常缓慢。另外,当需要添加列或加特征时使用写时复制(Copy-On-Write)的方式会导致存储量翻倍,大幅增加成本负担的同时也会因为读写放大的本质导致不必要的计算资源开...
甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积累... 由于采用了单点 List 操作,扫描海量样本时会变得非常缓慢。另外,当需要添加列或加特征时使用写时复制(Copy-On-Write)的方式会导致存储量翻倍,大幅增加成本负担的同时也会因为读写放大的本质导致不必要的计算资源开...
其中:interval为采样间隔,count为采样次数,默认值是1; -o file表示将命令结果以二进制格式存放在文件中,file 是文件名```参数说明```bash-A:所有报告的总和-u:输出CPU使用情况的统计信息-v:输出inode、文件和其他内核表的统计信息-d:输出每一个块设备的活动信息-r:输出内存和交换空间的统计信息-b:显示I/O和传送速率的统计信息-R:输出内存页面的统计信息-y:终端设备活动情况-w:输出系统交换活动信息-B:显示换页状态...
我们可能使用过Bugly、火山、Leakcanary,但其中都会有缺陷,对于一些大公司一般都会考虑自研APM,监控的对象也无非上述这些指标,那么如果让我们自己做一套APM监控,该怎么出方案呢?# 1 Leakcanary为什么不能用于线上... 在这里我们模拟了一次资源回收的GC操作,当一个对象被置成null之后,通过gc正常情况下是可以被回收的;这里我们需要关注的是一个ReferenceQueue引用队列,当一个对象被回收之后,就会被放在这个队列中,从而与弱引用对象...
我们可能使用过Bugly、火山、Leakcanary,但其中都会有缺陷,对于一些大公司一般都会考虑自研APM,监控的对象也无非上述这些指标,那么如果让我们自己做一套APM监控,该怎么出方案呢?# 1 Leakcanary为什么不能用于线上... 在这里我们模拟了一次资源回收的GC操作,当一个对象被置成null之后,通过gc正常情况下是可以被回收的;这里我们需要关注的是一个ReferenceQueue引用队列,当一个对象被回收之后,就会被放在这个队列中,从而与弱引用对象...
一列数据会经过分块编码、压缩等操作,然后持久化存储到非易失设备上。但在逻辑上,一列数据可以看成是由相同类型的元素构成的一个数组。 一行数据的所有列值在各自的数组中按照列顺序排列,即拥有相同的数组下标。数... 每个逻辑数据块在前缀索引表中存储一个索引项,索引项的内容为数据块中第一行数据的维度列所构成的前缀,长度不超过 36 字节。前缀索引是一种稀疏索引。使用表中某行数据的维度列所构成的前缀查找前缀索引表,可以确定...
因为在闪退之后用户无法继续使用产品,那么后续的用户留存以及产品本身的商业价值都无从谈起。这里有一些数据想和大家分享:有 20% 的用户在使用移动端产品的时候,最无法忍受的问题就是闪退,这个比例仅次于不合时宜... 这里举一个很简单的例子:A业务的内存分配溢出,踩到了B业务的内存,这个时候我们认为 A 业务应该是导致这个问题的主要原因,但是有可能B业务在之后的某一个时机用到了这块内存,发生了崩溃。显然这种问题实际上是 A 业...
* 清晰度溢出(举例:很小的手机屏幕播放 4K 的内容,肉眼感知不到清晰度的区别) 播放器的成本优化方法 针对上述的浪费我们进行了如下的具体优化方法:**缓存的浪费**... 这样在网络抖动时就能够有更大的缓存空间使用;2. 根据用户的播放行为, **通过数据分析道,视频观看的前期,用户离开的比例会更高,观看的后期,离开的比例就会降低** ,所以前期的缓存水位小一些,后期的缓存水位大一些...