回答:什么搜索引擎?所謂搜索引擎,就是根據(jù)用戶需求與一定算法,運(yùn)用特定策略從互聯(lián)網(wǎng)檢索出制定信息反饋給用戶的一門檢索技術(shù)。搜索引擎依托于多種技術(shù),如網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)、檢索排序技術(shù)、網(wǎng)頁處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、自然語言處理技術(shù)等,為信息檢索用戶提供快速、高相關(guān)性的信息服務(wù)。搜索引擎技術(shù)的核心模塊一般包括爬蟲、索引、檢索和排序等,同時(shí)可添加其他一系列輔助模塊,以為用戶創(chuàng)造更好的網(wǎng)絡(luò)使用環(huán)境。什么是編程語言?編...
問題描述:關(guān)于服務(wù)器轉(zhuǎn)移怎么才會(huì)不影響搜索引擎的收錄這個(gè)問題,大家能幫我解決一下嗎?
...值。 引用類型 可能由多個(gè)值構(gòu)成的對象; 是保存在內(nèi)存中的對象; 與其它語言不同,JavaScript不允許直接訪問內(nèi)存中的位置,即不能直接操作對象所在的內(nèi)存空間。實(shí)際操作時(shí),是在操作對象的引用而不是實(shí)際的對象。這就...
...有一定工作年限的程序員,在工作期間肯定會(huì)經(jīng)常碰到像內(nèi)存溢出、內(nèi)存泄露、高并發(fā)的場景。這時(shí)候在應(yīng)對這些問題或場景時(shí),如果對GC不了解,很可能會(huì)成為個(gè)人的發(fā)展瓶頸。 接下來的兩文將詳細(xì)學(xué)習(xí)下JVM中垃圾回收(GC)...
...回收進(jìn)行分析前,我們先來了解一些基本概念 基本概念 內(nèi)存管理:內(nèi)存管理對于編程語言至關(guān)重要。匯編允許你操作所有東西,或者說要求你必須全權(quán)處理所有細(xì)節(jié)更合適。C 語言中雖然標(biāo)準(zhǔn)庫函數(shù)提供一些內(nèi)存管理支持,但...
...回收進(jìn)行分析前,我們先來了解一些基本概念 基本概念 內(nèi)存管理:內(nèi)存管理對于編程語言至關(guān)重要。匯編允許你操作所有東西,或者說要求你必須全權(quán)處理所有細(xì)節(jié)更合適。C 語言中雖然標(biāo)準(zhǔn)庫函數(shù)提供一些內(nèi)存管理支持,但...
...不限于kmon無效報(bào)警、冒煙case錄入情況、引擎降級(jí)配置、內(nèi)存相關(guān)配置、推薦行列數(shù)配置以及切換時(shí)最小服務(wù)行比例等檢測。 hawkeye-experience工程的定位是做一個(gè)引擎診斷規(guī)則中臺(tái),將平時(shí)運(yùn)維人員優(yōu)化維護(hù)引擎的寶貴經(jīng)驗(yàn)沉淀到...
...細(xì)說明,方便客戶端人員調(diào)試。 三、選擇合適的數(shù)據(jù)庫 內(nèi)存型還是硬盤型 內(nèi)存的讀取速度大概是硬盤的80倍。 內(nèi)存容量很有限。例如Ucloud服務(wù)器最多有64G內(nèi)存,硬盤可高達(dá)1000G。 Redis,MongoDB,mysql 讀寫數(shù)據(jù)的區(qū)別 存儲(chǔ)服務(wù) 類...
...細(xì)說明,方便客戶端人員調(diào)試。 三、選擇合適的數(shù)據(jù)庫 內(nèi)存型還是硬盤型 內(nèi)存的讀取速度大概是硬盤的80倍。 內(nèi)存容量很有限。例如Ucloud服務(wù)器最多有64G內(nèi)存,硬盤可高達(dá)1000G。 Redis,MongoDB,mysql 讀寫數(shù)據(jù)的區(qū)別 存儲(chǔ)服務(wù) 類...
...隨著方法的進(jìn)入和退出做入棧和出棧操作,實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)的內(nèi)存清理,因此,我們的內(nèi)存垃圾回收主要集中于 堆和方法區(qū)中,在程序運(yùn)行期間,這部分內(nèi)存的分配和使用都是動(dòng)態(tài)的。 GC算法: 對象存活判斷 引用計(jì)數(shù)法:每個(gè)對...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...