Rust 异步 Runtime 的兼容层 - 施继成Rust 异步 Runtime 的兼容层 施继成 @ DatenLord Introduce what’s rust async runtime # Rust async runtime Analyze the reason of runtime isolation # Async runtime binding # Compatible layer 1 Create a wheel0 码力 | 22 页 | 957.41 KB | 1 年前3
Golang在接入层长连接服务中的实践-黄欣Golang 在接入层长连接服务中的实践 黄欣 基础平台-架构部 目录 • 背景 • 架构 • 心得 目录 • 架构 • 心得 背景—why 长连接? • 业务场景 – 大量实时计算 • 司机乘客撮合 • 实时计价 – 高频度的数据交互 • 坐标数据 • 计价数据 – App和服务端双向可达 • 上行(抢单) • 下行(派单) 背景—why golang? • 开发效率 整体架构图 架构—接口设计 • 原则 – 扩展性 – 稳定性(最好不用升级) • 解决方法 – Protobuf(golang) – 接口设计分层 • 框架层:模块间通信协议(类似tcp/udp) • 业务层:bytes(类似应用层)留给业务自己定义就好了 架构—性能 • conn svr 架构—集群扩展 • Proxy本身无限扩容(无状态) • 依赖的存储可无限扩容(状态交给存储)0 码力 | 31 页 | 1.67 MB | 1 年前3
美团点评2018技术年货分享。 今天出场的,同样重磅——技术博客全年大合集。 2018年,是美团技术团队官方博客第5个年头, 博客网站 全年独立访问用户累计超过300万,微信公众 号(meituantech)的关注数也超过了15万。 由衷地感谢大家一直以来对我们的鼓励和陪伴! 在2019年春节到来之际,我们再次精选了114篇技术干货,制作成一本厚达1200多页的电子书呈送给大 家。 这本电子书主要包括前端 箭头所示)。从功能角度,大体上分为四层:数据层、 服务层、接入层和监控层。 APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 - 美团技术团队 4.1 数据层 4.1 数据层 数据层作为最底层的数据存储,其保存了最基本的运营后台数据、流程数据和线上数据。对持久化的数 据,我们采用MySQL进行存储;对于缓存数据,我们采用了Redis的解决方案。这样数据层形成基本的两 级存储结构:MySQ 操作都记录在这 里;流程数据,运营人员操作完成后,提供发布流程,预览及审核都在流程数据里进行;线上数据,审核 通过后,数据同步到线上数据,最终C端用户获取到的数据都是来源于线上数据。 谈到数据层,这里我们遇到了存储上的一个小问题。按城市运营的每条数据,都需要存储具体的城市ID列 表,其在数据库里的存储为 “1,2,3,4…… ”这样字符串。而这种数据存储在业务请求和条件过滤过程中, 存在着如下两个问题:0 码力 | 229 页 | 61.61 MB | 1 年前3
2022年美团技术年货 合辑下图 4 为 EfficientRep Backbone 具体设计结构图,我们将 Backbone 中 stride=2 的普通 Conv 层替换成了 stride=2 的 RepConv 层。同时,将原始的 CSP-Block 6 > 2022年美团技术年货 都重新设计为 RepBlock,其中 RepBlock 的第一个 RepConv 会做 channel 维度 的变换和对齐。另外,我们还将原始的 3x3 的卷积层,虽然提升了检测精度,但一定程度上增加了网络延时。 因此,我们对解耦头进行了精简设计,同时综合考虑到相关算子表征能力和硬件上计 算开销这两者的平衡,采用 Hybrid Channels 策略重新设计了一个更高效的解耦头 结构,在维持精度的同时降低了延时,缓解了解耦头中 3x3 卷积带来的额外延时开 销。通过在 nano 尺寸模型上进行消融实验,对比相同通道数的解耦头结构,精度提 训练的 YOLOv6 模型可以直接 使用训练后量化(Post-training Quantization,PTQ),而不产生过大的精度损失。 在这一基础上,我们分析了各层的量化敏感性,将部分敏感层以更高精度运算,进 一步提升了模型的精度。另外,我们同时发布了针对 2.0 版本的基于逐通道蒸馏 的 量 化 感 知 训 练 方 案 (Quantization-aware Training,QAT),0 码力 | 1356 页 | 45.90 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b1 Python版0. 写在前面 hello‑algo.com 5 Figure 0‑4. 运行代码示例 第一步:安装本地编程环境。参照附录教程,如果已有可直接跳过。 第二步:下载代码仓。如果已经安装 Git ,可以通过命令行来克隆代码仓。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git 当然,你也可以点击“Download ZIP”直接下载代码压缩包,本地解压即可。 省略所有系数。例如,循环 2? 次、5? + 1 次、⋯⋯,都可以化简记为 ? 次,因为 ? 前面的系数对时间 复杂度也不产生影响。 3. 循环嵌套时使用乘法。总操作数量等于外层循环和内层循环操作数量之积,每一层循环依然可以分别套 用上述 1. 和 2. 技巧。 以下示例展示了使用上述技巧前、后的统计结果。 ?(?) = 2?(? + 1) + (5? + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = 2 时间复杂度由多项式 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时,最高阶的项将处于主导作用, 其它项的影响都可以被忽略。 以下表格给出了一些例子,其中有一些夸张的值,是想要向大家强调 系数无法撼动阶数 这一结论。在 ? 趋于 无穷大时,这些常数都是“浮云”。 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 18 操作数量 ?(?) 时间复杂度 ?(?(?)) 100000 ?(1) 3?0 码力 | 178 页 | 14.67 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b1 Golang版0. 写在前面 hello‑algo.com 5 Figure 0‑4. 运行代码示例 第一步:安装本地编程环境。参照附录教程,如果已有可直接跳过。 第二步:下载代码仓。如果已经安装 Git ,可以通过命令行来克隆代码仓。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git 当然,你也可以点击“Download ZIP”直接下载代码压缩包,本地解压即可。 省略所有系数。例如,循环 2? 次、5? + 1 次、⋯⋯,都可以化简记为 ? 次,因为 ? 前面的系数对时间 复杂度也不产生影响。 3. 循环嵌套时使用乘法。总操作数量等于外层循环和内层循环操作数量之积,每一层循环依然可以分别套 用上述 1. 和 2. 技巧。 以下示例展示了使用上述技巧前、后的统计结果。 ?(?) = 2?(? + 1) + (5? + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = 时间复杂度由多项式 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时,最高阶的项将处于主导作用, 其它项的影响都可以被忽略。 以下表格给出了一些例子,其中有一些夸张的值,是想要向大家强调 系数无法撼动阶数 这一结论。在 ? 趋于 无穷大时,这些常数都是“浮云”。 操作数量 ?(?) 时间复杂度 ?(?(?)) 100000 ?(1) 3? + 2 ?(?) 2?2 + 3? + 2 ?(?2)0 码力 | 190 页 | 14.71 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b1 Java版0. 写在前面 hello‑algo.com 5 Figure 0‑4. 运行代码示例 第一步:安装本地编程环境。参照附录教程,如果已有可直接跳过。 第二步:下载代码仓。如果已经安装 Git ,可以通过命令行来克隆代码仓。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git 当然,你也可以点击“Download ZIP”直接下载代码压缩包,本地解压即可。 省略所有系数。例如,循环 2? 次、5? + 1 次、⋯⋯,都可以化简记为 ? 次,因为 ? 前面的系数对时间 复杂度也不产生影响。 3. 循环嵌套时使用乘法。总操作数量等于外层循环和内层循环操作数量之积,每一层循环依然可以分别套 用上述 1. 和 2. 技巧。 以下示例展示了使用上述技巧前、后的统计结果。 ?(?) = 2?(? + 1) + (5? + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = 时间复杂度由多项式 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时,最高阶的项将处于主导作用, 其它项的影响都可以被忽略。 以下表格给出了一些例子,其中有一些夸张的值,是想要向大家强调 系数无法撼动阶数 这一结论。在 ? 趋于 无穷大时,这些常数都是“浮云”。 操作数量 ?(?) 时间复杂度 ?(?(?)) 100000 ?(1) 3? + 2 ?(?) 2?2 + 3? + 2 ?(?2)0 码力 | 186 页 | 14.71 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b1 C++版0. 写在前面 hello‑algo.com 5 Figure 0‑4. 运行代码示例 第一步:安装本地编程环境。参照附录教程,如果已有可直接跳过。 第二步:下载代码仓。如果已经安装 Git ,可以通过命令行来克隆代码仓。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git 当然,你也可以点击“Download ZIP”直接下载代码压缩包,本地解压即可。 省略所有系数。例如,循环 2? 次、5? + 1 次、⋯⋯,都可以化简记为 ? 次,因为 ? 前面的系数对时间 复杂度也不产生影响。 3. 循环嵌套时使用乘法。总操作数量等于外层循环和内层循环操作数量之积,每一层循环依然可以分别套 用上述 1. 和 2. 技巧。 以下示例展示了使用上述技巧前、后的统计结果。 ?(?) = 2?(? + 1) + (5? + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = 时间复杂度由多项式 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时,最高阶的项将处于主导作用, 其它项的影响都可以被忽略。 以下表格给出了一些例子,其中有一些夸张的值,是想要向大家强调 系数无法撼动阶数 这一结论。在 ? 趋于 无穷大时,这些常数都是“浮云”。 操作数量 ?(?) 时间复杂度 ?(?(?)) 100000 ?(1) 3? + 2 ?(?) 2?2 + 3? + 2 ?(?2)0 码力 | 187 页 | 14.71 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b1 Swift版0. 写在前面 hello‑algo.com 5 Figure 0‑4. 运行代码示例 第一步:安装本地编程环境。参照附录教程,如果已有可直接跳过。 第二步:下载代码仓。如果已经安装 Git ,可以通过命令行来克隆代码仓。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git 当然,你也可以点击“Download ZIP”直接下载代码压缩包,本地解压即可。 省略所有系数。例如,循环 2? 次、5? + 1 次、⋯⋯,都可以化简记为 ? 次,因为 ? 前面的系数对时间 复杂度也不产生影响。 3. 循环嵌套时使用乘法。总操作数量等于外层循环和内层循环操作数量之积,每一层循环依然可以分别套 用上述 1. 和 2. 技巧。 以下示例展示了使用上述技巧前、后的统计结果。 ?(?) = 2?(? + 1) + (5? + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = 时间复杂度由多项式 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时,最高阶的项将处于主导作用, 其它项的影响都可以被忽略。 以下表格给出了一些例子,其中有一些夸张的值,是想要向大家强调 系数无法撼动阶数 这一结论。在 ? 趋于 无穷大时,这些常数都是“浮云”。 操作数量 ?(?) 时间复杂度 ?(?(?)) 100000 ?(1) 3? + 2 ?(?) 2?2 + 3? + 2 ?(?2)0 码力 | 190 页 | 14.71 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b2 Python版0. 写在前面 hello‑algo.com 5 Figure 0‑4. 运行代码示例 第一步:安装本地编程环境。参照附录教程,如果已有可直接跳过。 第二步:下载代码仓。如果已经安装 Git ,可以通过命令行来克隆代码仓。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git 当然,你也可以点击“Download ZIP”直接下载代码压缩包,本地解压即可。 省略所有系数。例如,循环 2? 次、5? + 1 次、⋯⋯,都可以化简记为 ? 次,因为 ? 前面的系数对时间 复杂度也不产生影响。 3. 循环嵌套时使用乘法。总操作数量等于外层循环和内层循环操作数量之积,每一层循环依然可以分别套 用上述 1. 和 2. 技巧。 以下示例展示了使用上述技巧前、后的统计结果。 ?(?) = 2?(? + 1) + (5? + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = 2 时间复杂度由多项式 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时,最高阶的项将处于主导作用, 其它项的影响都可以被忽略。 以下表格给出了一些例子,其中有一些夸张的值,是想要向大家强调 系数无法撼动阶数 这一结论。在 ? 趋于 无穷大时,这些常数都是“浮云”。 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 18 操作数量 ?(?) 时间复杂度 ?(?(?)) 100000 ?(1) 3?0 码力 | 186 页 | 15.69 MB | 1 年前3
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