> android app bundle 是一种发布格式,其中包含您应用的所有经过编译的代码和资源,它会将 APK 生成及签名交由 Google Play 来完成。这个新格式对面向海外市场的 3rd Party App 影响较大,对面向国内市场的 App 影响不大。但作为未来的构建格式,了解和适配是迟早的事。* 其针对目标设备优化 Apk 的构建,比如只预设对应架构的 `so`文件、图片和语言资源。得以压缩体积,进而提升安装成功率并减少卸载量* 支持便捷创建 `Instant ...
所有叶子都是黑色。(叶子是NIL结点)- 性质4. 每个红色结点的两个子结点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色结点)- 性质5. 从任一节结点其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色结点... 是一棵平衡的m路搜索树。它或者是空树,或者是满足下列性质的树:>> 1、根结点至少有两个子女;>> 2、每个非根节点所包含的关键字个数 j 满足:m/2 - 1 <= j <= m - 1;>> 3、除根结点以外的所有结点(不包括叶子结...
因此需要在压缩之前就进行 hook。#### **○ 深入 Syscall**对于实现 L7 流量拓扑,我们需要拿到最核心的两个内核参数:* buf:原始报文数据,这边提取是为了用于后续的协议解析,识别具体 L7 协议内容;* sockad... 其中包括 socket 在内的所有文件描述符。可以通过遍历这个表,根据 socket 的 fd ,获取对应文件的 file 结构;* 每个文件描述符都对应一个 file 结构,socket 的 file 中包含了一个 sock 字段,其类型是 socket *,即这...
向量检索的性能一般包含两个维度:延时和精度。延时即在线服务的延时;精度即是检索的准确度。向量检索中通常使用的 ANN 索引是一种近似检索,无法保证检索到的结果一定是确定性的、和查询最相关的 topk 条数据,因此 ... 检索过程是一个深度遍历的收敛过程。剪枝程度最高,延迟相对最低,但牺牲了部分精度(根据字节内部经验,一般也在 95% 以上)。第二张图为量化方式的对比。量化本质上也是一种压缩,压缩就会带来精度的损失。压缩最彻...
通常会有两部分内容。比如有很多个任务同时去往ByteLake引擎里边写数据,这就意味着有大批量的任务去访问ByteLake的MetaStore Service。在这种场景下,ByteLake MetaStore Service就会成为一个性能瓶颈。 ... 主要逻辑是通过MetaStore Client来访问Meta Server,同时它会去缓存单表的Schema信息以及属性等信息。 另外一部分就是Meta Server,也就是BMS里边最核心的部分。它主要是包含两大部分服务层,第一是Bytelak...
本系列内容根据此次会议分享整理而成,欢迎关注。在本次大会 **「Open AI + 数据 | Open AI + Data」** 专题中,字节跳动高级软件工程师余明辉分享了 **《AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合... 其中就包括其编译器,和设计细节一样,编译器对于终端使用来说也是不透明的。大多数 ASIC 都很难支持开发者像优化 CUDA Kernel 一样优化 ASIC 上运行的 AI 模型性能,往往只能做的很有限。 **0*...
一方面可以引入压缩来降低传输数据量,另一方面可以引入 RDMA 来减少一定的开销。经过测试,在一些数据传输量大的场景,有不小的收益。**利用Runtime Filter的优化在不少数据库也有使用。**Join的算子通常是OLAP引擎里最耗时的算子,优化Join算子有两种思路。一种思路是可以提升Join算子的性能。比如对于 HashJoin,可以优化 HashTable 实现,也可以实现更好的哈希算法,包括做一些更好的并行的方式。![picture.image](https...
整个链路包括了:DSL到sql转化、后端查询结果缓存处理、查询结果的加工计算、前端查询接口的组装和数据渲染。2. **实现复杂:** 实验指标有多种算子,在查询引擎侧中都有一套定制SQL,通过DSL将算子转换成SQL。这是Da... 把用户进组数据单独存储并每天压缩构建,加速进组人群的圈选3. 【聚合查询】GroupBy查询优化4. 【缓存加速】au类指标优化,指标内的au数据可以直接复用进组数据的缓存5. 【交互优化】异步查询优化,避免了长链接导...
**Vertica:** 无Master的MPP架构 基于列存储的MPP架构的数据库管理系统(DBMS),可以支持存放多至PB(Petabyte)级别的结构化数据。 **1、** 无共享的MPP体系架构-集群中的所有节点对等,没有主节点或其他共享资源,通过增加节点,即可线性地扩展集群的计算能力和数据处理容量; **2、** 列式存储和计算-通过列式计算和强大的主动数据压缩,大幅降低成本高昂的磁盘,执行查询的速度大幅度提升; **3、** 实时分析-...
**Flink Table Store 的存储结构包括两部分:*** 依赖于流式的其他消息队列组件的 Log Queue* 基于列存的分布式文件系统两部分结合可以支持流读(Streaming Reading)、批读(Batch Reading)以及 Lookup Join... 整个底层跟数据服务是类似的,可以基于分布式文件系统,底层是无服务的状态,能做到计算和存储分离 。同时,Flink Table Store 本身是基于列存的,也具备列存所具有的高性能的分析特性,比如压缩比。4. **全面支持 S...
有时候不出现这些现象也不代表任务的性能没问题,因为任务平稳运行可能是靠堆资源堆出来的。本着追求极致的精神,我们应该力求把资源利用率优化到最好。当把计算资源压缩到尽可能低时,此时出现的性能问题才是我们调优和解决的对象。那么到底分配多少资源才算合适呢?这里提供一些 QPS per CPU 的经验数据供参考:- 有状态处理:3000 QPS/CPU- 无状态处理:10000 QPS/CPU> 有状态处理是指多条数据之间需要维护上下文信息,例如涉及...
包括BERT、GPT-1、2、3也都在之后相继问世。 彼时,OpenAI有一个很重要的技术判断:“scalling law”。在一定的计算量和数据量的情况下,模型的Loss是可以预测出来的。 然而,当时其实很多玩家去做尝试,但都没有... 所以人们会觉得“就是比以前好一些,但可能天花板就这样”,也就放弃了持续的投入。 但OpenAI看到了这个大的趋势,所以它义无反顾地投入了更多的资源来做这个事情。接下来,外界看到OpenAI又去解决知识压缩、对齐...
**/ 压缩试错成本,数据驱动敏捷迭代 /** 业务的发展,是一连串正确的决策促成的。对于创业公司来说,最大的难题莫过于如何在一条没有人走过的路上持续“做对”。 但没有人是先知,所谓的正确决策,其实都是不断试错的结果。 乐刻的发展历程就是试错的过程——新业务如何命名更吸引人?内容关联商品占比为多少时,用户购买转化效率最高?大促到了,公司准备了多个营销方案,但大促时间有限,必须尽快找到效果...