JVM 内存模型 Heap Method Area Runtime Constant Pool Thread Thread Thread PC Register JVM Stack Native Method Stack PC Register JVM Stack Native Method Stack PC Register JVM Stack Native Method

第三届中国 Rust 开发者大会 王俊吉 RustBelt - Rust 的形式化语义模型 Outline Background • RustBelt Project • Rust Types Overview Rust Semantics • Type System • The own Predict • Exclusive Ownership & Mutable Borrow

架构分层模型适配 吴雪峰@201811 — 有效防⽌止架构腐化实践 CONTENTS 01 DDD分层参考架构 02 严纪律律 防腐化 — 分层模型适配 03 分层模型适配实例例 DDD分层参考架构 DDD分层参考架构 给⽤用户提供界⾯面，关注⽤用户交互和体验 前端应⽤用 API服务 业务领域 基础设施 为前端应⽤用提供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。 ⼤大量量业务逻辑堆积 模型: • View Object • Resource Model DDD分层参考架构 领域模型和领域逻辑，关注业务概念。 前端应⽤用 API服务 领域模型 基础设施 ⼲干系⼈人: 业务领域专家，业务领导 诉求: 表现业务概念和实现业务价值 要点: 业务建模和复杂性管理理 ⼯工作内容: • 建⽴立业务模型，并体现在代码上 • 管理理模型复杂度，适度拆分模块 ⼤大量量技术术语业务⼈人员完全看不不懂 模型: • 应⽤用服务 — 跨Bond Context DTO • 领域服务 — 跨聚合 • 聚合 实体 仓库 事件 DDD分层参考架构 访问外界系统（调⽤用外界系统）的技术相关实现。 前端应⽤用 API服务 业务领域 基础设施 ⼲干系⼈人: 外界系统 诉求: 稳定调⽤用外部系统 技术点: 使⽤用和适配外部系统模型，隔离和快速诊断错误 ⼯工作内容:

大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 Java 应用与开发 Java 内存模型与分配机制 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 September 30, 2018 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 学习目标 1. 理解 JVM 内存模型，掌握 JVM 内存构成 2 建立编程时高效利用内存、避免内存溢出的理念 大纲 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 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 ���� 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 Java栈 程序计数器 本地方法栈 执行引擎 本地接口 通过全限定名装载 操作系统 操作系统本地库 运行时数据区 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 JVM 内存模型 动画演示 JVM 内存模型 JVM内存模型 Heap Method Area Runtime Constant Pool Thread Thread Thread PC Register

使用Python训练和部署低精度模型 （TensorFlow版） 张校捷 2019/9/21 目录 CONTENTS 低精度的概念和意义 TensorFlow的FP16模型 TensorRT的FP16/Int8模型 总结 1 低精度的概念和意义 实数的16-bit半精度浮点数和8-bit定点数表示 使用低精度的意义 深度学习模型中实数的表示 FP32: E8M23 FP16: ResNet-50-v1.5 3.3X speedup SSD-RN50-FPN-640 2.5X speedup FP16浮点数（E5M10）的表示范围 FP16模型的训练方法 Int8模型的推断过程 2 TensorFlow的FP16模型 实数的16-bit半精度浮点数和8-bit定点数表示 使用低精度的意义 TensorCores适用条件 1. 卷积：K（输入通道），C（输出通道） 2 2=1 TF_ENABLE_CUDNN_TENSOR_OP_MATH_FP32=1 TF_ENABLE_CUDNN_RNN_TENSOR_OP_MATH_FP32=1 TensorFlow手动转换模型 import tensorflow as tf import numpy as numpy input = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None

Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型？ GVA TECH Co., Ltd 藤井美娜 自我介绍 2% |# | self-introduction • Machine Learning Engineer / Data Scientist • GVA TECH的人工智能法律服务AI-CON的多语言系统 开发负责人 inazo18 藤井美娜 目录 CONTENTS CONTENTS 1. Python NLP 入门 2. 多语言NLP攻略 3.“合同风险预测模型”实战经验分享 4. 总结 5% |### | today’s topic 1 Python NLP 入门 简单介绍自然语言处理的流程和使用corpus的EDA方法。 8% |##### | section1 NLP基础 11% |######### | section1 收集语料 前处理 section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 NLP基础 22% |################## | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 有时候会把语义分析的结果做成 feature，放进机器学习模型里。 EDA NLP基础 25% |###################

Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型？ GVA TECH Co., Ltd 藤井美娜 自我介绍 2% |# | self-introduction • Machine Learning Engineer / Data Scientist • GVA TECH的人工智能法律服务AI-CON的多语言系统 开发负责人 inazo18 藤井美娜 目录 CONTENTS CONTENTS 1. Python NLP 入门 2. 多语言NLP攻略 3.“合同风险预测模型”实战经验分享 4. 总结 5% |### | today’s topic 1 Python NLP 入门 简单介绍自然语言处理的流程和使用corpus的EDA方法。 8% |##### | section1 NLP基础 11% |####### | section1 收集语料 前处理 分词 收集语料 前处理 分词 向量化 （Vectorization） 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 NLP基础 19% |################ | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 有时候会把语义分析的结果feature， 放进机器学习模型里。 各种OUTPUT EDA NLP基础 23% |###################

1 基础上继续改进和优化，添加了许多新的功能特性：多认证驱动支 持、隐式模型绑定、简化 Eloquent 全局作用域、可选择的认证脚手架、中间件组、访问频 率限制、数组输入验证优化等等。 多认证驱动 在之前的 Laravel 版本中，框架只支持默认的、基于 session 的认证驱动，且在单个应 用中只能拥有一个认证模型类（对应单张表），这为我们实现某型功能，比如前后端分离 登录带来麻烦。 我们对此进行了改进，在 Laravel 5.2 中，你可以定义多个认证驱动，还有多个认证模型 以及用户表，并且可以独立控制其认证处理（登录、注册、密码重置）。例如，如果你的 应用包含一个后台管理员用户表和一个前台学生用户表，现在你可以使用 Auth 门面来实现 后台用户和学生用户的独立登录而不相互影响。 认证脚手架 通过多认证驱动，Laravel 可以轻松处理后台用户认证；此外，Laravel 样式的视图用于登录、注册和密码重置。该命令 还会使用相应路由更新路由文件。 注意：该功能特性只能在新应用中使用，不能再应用升级过程中使用。 隐式模型绑定 隐式模型绑定使得在路由或控制器中直接注入相应模型实例更加便捷。假设你有一个路由 定义如下： 本文档由 Laravel 学院（LaravelAcademy.org）提供 Laravel 学院致力于提供优质 Laravel 中文学习资源

中文学习资源：http://laravelacademy.org 1 一、序言 新版特性 Laravel 5.6 在 Laravel 5.5 的基础上继续进行优化，包括日志系统、单机任务调度、模型序列化优化、动态频率限制、广播频道类、API 资源控制器 生成、Eloquent 日期格式化优化、Blade 组件别名、Argon2 密码哈希支持、引入 Collision 扩展包等等等等。此外，所有的前端脚手架代码都已升 'driver' => 'stack', 'channels' => ['syslog', 'slack'], ], ], 此外，现在可以使用日志系统的新”tap”功能很轻松地自定义已存在的日志频道。想要了解更多细节，请查看完整日志文档。 单机任务调度 注：要使用这个新特性，必须使用 memcached 或 redis 缓存驱动作为应用默认缓存驱动。此外，所有服务器必须和同一个中心缓存服务器进行通 有一个在每周五晚上生成新报告的调度任务，如果任 务调度器运行在三个服务器上，这个调度任务就会在三台机器上运行并生成同样的报告三次，这样很不优雅，甚至很糟糕！ 要指定任务只在一台机器上运行，可以在定义调度任务时使用 onOneServer 方法，第一台获取到任务的机器会给这个任务上一把原子级别的锁来阻 止其他服务器同时运行同一个任务： $schedule->command('report:generate')