导语 | 本文尝试在系统级的编译软件层面，挖掘云应用的性能提升空间。以C/C++应用的反馈优化技术为例，介绍业务和编译技术深度整合后产生的收益和价值，希望给相关业务的探索提供参考。...这些计算特征驱动一些系统级优化的机会和价值，包括针对基础库的通用优化，比如通过针对Kernel的编译优化可以普适提升一些sys时间占用大的应用比如kv数据库性能，通过操作系统对text的hugepage...如下两个例子可以帮助理解反馈优化： Basic Block (BB) Reorder是编译器在编译过程中，为了优化程序性能而存在的编译环节。...典型的包括循环优化中的loop peeling/loop invariant code promotion，都可以实现减少循环体内部分支指令执行次数的效果。...据谷歌公开数据，在云应用中，前端停顿占整个应用执行时间的15-30%。过去编译器对Branch的优化策略重点放在降低branch行为产生的损失，上一章节介绍的优化方法都遵循这一思路。
在我们的业务中如果按照天去查询数据结果，服务端返回数据可能会出现某些天没数据，这样就会出现输出前端某些天可能没有的情况，然后这样看数据就可能出现视觉差错，体验不好。...所以我们一般情况下要么通过sql来实现连续的时间查询，比如连续的天，要么通过程序处理时间，然后再循环数据按照某一天匹配之后返回结果给前端。...下面我们这里分享一下在clickhouse中如何实现连续的时间：连续的天 我们在clickhouse中实现连续的时间首先要学习一下range，arrayMap，arrayJoin这三个函数的使用。...2 │ │ 4 │ └──────────────────────┘ 好了上面三个函数已经给大家分享了一遍，下面我们直接看下如何实现连续的天...实现2021.1.1到2021.1.10连续的时间，我们首先需要用range把数组自增，然后通过arrayMap转换成对应的时间，然后通过arrayJoin进行转换成列。
在MySQL中实现数据的时间戳和版本控制，可以通过以下两种方法来实现：使用触发器和使用存储过程。...MySQL支持触发器功能，可以在数据库中的表上创建触发器，以便在特定的数据事件（插入、更新或删除）发生时自动执行相应的操作。因此，我们可以使用触发器来实现数据的时间戳和版本控制。...-----+-----------------+---------------------+---------------------+---------+ 除了使用触发器，我们还可以使用存储过程来实现数据的时间戳和版本控制...存储过程是一种预先编译的SQL代码块，它可以接受输入参数、执行一系列SQL语句，并返回输出结果。...在MySQL中实现数据的时间戳和版本控制，可以通过使用触发器和存储过程两种方法来实现。无论采用哪种方法，都需要在设计数据模型和业务逻辑时充分考虑时间戳和版本控制的需求，并进行合理的设计和实现。
在 Redis 中实现分布式锁是常见的场景，而动态过期时间则是一种非常有用的功能，可以根据业务需求灵活地调整锁的有效期。下面我将详细介绍如何在 Redis 中实现分布式锁，并实现动态过期时间。...实现分布式锁： 在 Redis 中实现分布式锁通常使用 SETNX（SET if Not eXists）命令来尝试获取锁，并使用 DEL 命令释放锁。...在以上示例中，acquire_lock 函数尝试获取锁并设置锁的过期时间，release_lock 函数用于释放锁。...实现动态过期时间： 要实现动态过期时间的分布式锁，我们可以结合使用 SETEX（SET with EXpiration）命令和 Lua 脚本。...在以上示例中，我们通过 Lua 脚本实现了动态设置锁的过期时间。脚本会比较当前锁的过期时间与传入的最大过期时间，如果当前过期时间小于传入的最大过期时间，则更新过期时间。
LocalDate与LocalTime：如何在JDK 8中实现日期与时间的操作？ 粉丝提问： Java 8 中引入的LocalDate和LocalTime如何操作？...它们有哪些常见用法，能否替代传统的Date和Calendar？ 本文将通过详细的代码示例，带你了解LocalDate和LocalTime的核心功能、常见操作以及它们在日期与时间处理中的应用。...LocalDate与LocalTime的优势 LocalDate：只包含日期（年、月、日），无时间部分。 LocalTime：只包含时间（时、分、秒、纳秒），无日期部分。...A：LocalDate是不可变的，只表示日期部分，没有时间信息，而Date包含日期和时间信息且可变。 Q：如何将字符串转换为LocalDate？...提供丰富的日期与时间操作方法，轻松替代传统时间类。
上一篇已经分享了一种实现连续的时间的方式，但是有缺陷，比如连续的月，连续的年，实现起来通过sql还是存在一些难度，今天我这里再分享一种方式，也是有缺陷的。...，但是连续的月和年就会存在一些问题，因为月和年会存在不是固定长时间戳，像我们业务中我就是通过程序来实现连续的年或者连续的月。...下面我们再来看业务中通过开始时间和结束时间实现连续的天，首先我们需要熟悉一下dateDiff函数的使用。...如果不指定，则使用startdate和enddate的时区。如果两个时区不一致，则结果不可预料。...有了这两个函数我们就能实现连续的天了，假如我们实现2021-09-01到2021-09-10的连续的天，例子如下： select arrayJoin(timeSlots(toDateTime('2021
程序员和语言实现者之间遵守语言契约 程序员保证代码符合语言的语法 编译器/解释器保证代码执行的结果 符合语法相应的语义 比如 C++规定用new A()语法在堆上构造对象A 这样写了C++就必须保证相应的执行效果...语法：SQL为每种语义定义了相应的语法，如select, where, join等；线性代数也定义了向量、矩阵、矩阵乘法等语义概念相应的语法 编译/解释：SQL可以被编译/解释为C语言；线性代数相关概念和运算规则可以由初等数学知识来解释...在线性代数中两个向量a，b的叉积(Cross Product)是一个向量，其方向与a，b垂直，其大小等于a，b构成的平行四边形的面积: 我们可以把三角形的边视为向量，所以三角形的面积等于两个边向量的叉积向量的长度除以二...表示两个向量的叉积。...比如，很多问题都涉及到一个向量到另一个向量的投影或是求两个向量的夹角，那么就会考虑专门定义点积(Dot Product)这个运算： ?
程序员和语言实现者之间遵守语言契约：程序员保证代码符合语言的语法，编译器/解释器保证代码执行的结果符合语法相应的语义。...语法：SQL为每种语义定义了相应的语法，如select, where, join等；线性代数也定义了向量、矩阵、矩阵乘法等语义概念相应的语法 编译/解释：SQL可以被编译/解释为C语言；线性代数相关概念和运算规则可以由初等数学知识来解释...在线性代数中两个向量a，b的叉积(Cross Product)是一个向量，其方向与a，b垂直，其大小等于a，b构成的平行四边形的面积： 我们可以把三角形的边视为向量，所以三角形的面积等于两个边向量的叉积除以二的绝对值...这样我们就不难理解为什么线性代数要定义叉积这样奇怪的运算了，它和C++把很多常用的算法和容器纳入STL是同一道理。同样的，甚至你还可以在线性代数中定义自己想要的运算拿来复用。...比如，很多问题都涉及到一个向量到另一个向量的投影或是求两个向量的夹角，那么就会考虑专门定义点积(Dot Product)这个运算： 点积概念的提出属于设计，有发挥创造的余地；一旦设计定了，具体公式就不能随意发挥了
在给定的数据集中，嵌入向量的每个维度都不需要所有 20 亿种可能的值。尤其是在维度较高（如 386 维及以上）的向量中，这种情况更为明显。...点积和余弦相似性的基本要求是能够将浮点值相乘并将其结果相加。我们已经知道如何在 float32 和 int8 值之间进行转换，那么在我们的转换中，乘法是什么样子的呢？...然而，点积不仅仅是两个浮点数的乘积，而是向量的每个维度的所有浮点数的乘积。拥有向量维度计数 dim 后，以下所有内容都可以在查询时间和存储时间预先计算。dim * α^2 可以存储为单个浮点值。...也就是说，误差在我们通常的向量运算（如点积）中会相互抵消。结论哇，这覆盖了很多内容。但现在你已经对量化的技术优势、背后的数学原理以及如何在考虑线性变换的情况下计算向量之间的距离有了很好的了解。...接下来看看我们如何在 Lucene 中实现这一点以及这里所面临的一些独特挑战和好处。
前言 在线性代中，点积是一种基础而重要的向量操作，应用广泛，从学科计算到传统运算阶段都十分常见。...本文对一道向量点积的题目进行全面分析，并对三种不同实现方案进行比较和解析，帮助读者更好地理解和掌握向量点积的计算。...以下文章包括：题目说明与分析；两种不同解法代码（老师给出的方案和自己的解法）；以及各方案的优缺点比较和进一步优化建议。 C++ 参考手册 题目描述 在线性代数中，计算点积是一种基础的操作。...n ； 利用两个整型数组，分别存储向量 a 和 b 的值； 将两个向量逐元素相乘，并累加存储在结果变量 ret 中； 最后输出计算结果。...进一步优化 如果对代码的可读性和现代化有更高的要求，可以使用 C++ 的标准库容器（如 std::vector）和算法函数（如 std::inner_product）来简化代码，实现更加简洁的向量点积计算
在此过程中，总是有从微秒到秒的停机时间。对于用户群较低的应用程序来说，它可能微不足道。但对于大型应用来说，尤其是支付网关，它非常重要，因为每一秒都很重要。...注意：在 Kubernetes 中部署到生产环境时，还有其他方法可以实现零停机时间，例如利用 Istio 等服务网格或实现蓝绿部署。与滚动部署相比，这些选项消耗的资源更多，从而导致基础设施成本增加。...Pod 的关闭阶段 了解 Kubernetes 集群中的组件更像是微服务，而不是整体，这一点至关重要。微服务的工作方式与整体式进程的运行方式不同。在微服务中，所有组件同步需要更多时间。...收到来自 API 服务器的 Pod 删除通知后，端点控制器会从与该 Pod 关联的每个服务中删除该 Pod 端点。 控制平面上的端点控制器通过向 API 服务器发送 REST API 来实现此目的。...由于我们发现任务完成时间的差异是主要问题，因此简单的解决方案是定义代理更新 iptables 的等待时间。 我们可以通过在部署配置中添加 preStop 钩子来实现这一点。
图片Chris Hegarty多年来，Java 平台上运行的代码一直受益于自动向量化——HotSpot C2 编译器中的superword优化，将多个标量操作打包到 SIMD（单指令多数据）向量指令中。...本文将介绍 Lucene 向量搜索中使用的底层基本操作，它们如何在运行时可靠地编译为 SIMD 指令（例如x64 上的AVX指令和 AArch64 上的 NEON 指令），以及这对性能有何影响。...底层基本操作Lucene 向量搜索实现的核心在于查找两个向量之间的相似性时使用的三个基本操作：点积、平方和余弦距离。这些操作都有浮点和二进制变体。为了简洁起见，我们只看其中一个基本操作——点积。...这是一个简化的标量点积实现，已经去除了展开，（真正的实现可以在这里看到）：最近的变化是JDK现在提供了一种API，可以在运行时可靠地编译为SIMD指令的计算。...两个基准测试都显示出显着的改进，但让我们看看 SO Vector，因为它更有趣，因为它比 Dense Vector 具有更高的向量维度。
性能测试显示，SIMD 优化的点积实现比传统标量方法快 8 到 30 倍，显著提升了整体性能。...你可以在 BBQ 博客 中阅读更多关于 BBQ 如何将 float32 量化为单比特向量以用于存储，如何在索引速度（减少 20-30 倍的量化时间）和查询速度（快 2-5 倍）上超越传统方法如 Product...为什么我们如此关注向量比较？ 在向量数据库中，向量比较主导了执行时间，通常是最耗费资源的因素。不论是 float32、int8、int4 或其他量化级别，我们在性能分析中都可以看到这一点。...Elasticsearch 和 Lucene 支持多种向量相似度指标，如点积、余弦和欧几里得距离，但我们将重点放在点积上，因为其他指标可以从点积中推导出来。...对于那些向量维度不适合每次 256 位步进的情况，或者在 ARM 上，它会编译为一系列 NEON 向量指令 AND，CNT，和 UADDLP。
而在作比较的研究中，R@10 = 0.35，每个查询向量需 150 µs。也就是说，我们的实现准确度更高，而且速度是它的 8.5 倍。 介绍 Faiss 包含了几种用于相似性搜索的方法。...它假定示例可以被表示为向量，以及可以通过整数识别，并且这些向量可以与 L2 位距或点积进行比较。与一个查询向量（query vector）相似的向量是具有最低 L2 位距或最高点积的查询向量。...这通常会导致搜索的准确度降低，但是这些方法可以再单个服务器上的主存储器中扩展到数十亿个向量。 GPU 上的实现可以接受来自 CPU 或 GPU 存储器的输入。...构建 这个库基本上是用 C++ 实现的，带有可选的通过 CUDA 提供的 GPU 支持，以及一个可选的 Python 接口。使用 Makefile 进行编译。...大多数可用的索引结构都对应了一下的几点权衡： 搜索时间 搜索质量 每个索引向量使用的内存大小 训练时间 无监督训练对外部数据的需求 获取 Faiss 的完整文档 完整文档（包括一个指南）可以参阅 GitHub
它假定示例可以被表示为向量，并可以通过整数识别。除此之外，这些向量可以与 L2 位距或点积进行比较。与一个查询向量（query vector）相似的向量是具有最低 L2 位距或最高点积的查询向量。...这通常会降低搜索的准确性，但这些方法可在单个服务器上的主存储器中扩展到数十亿个向量。 该 GPU 实现可接受来自 CPU 或 GPU 内存的输入。...Faiss的构建 该库基本上通过 C++ 实现。它带有可选择的 GPU （该GPU通过CUDA支持）以及一个可选的 Python 接口。编译采用的是Makefile。...有些索引类型是简单的基线，如精确搜索。...大多数可用的索引结构都对应以下几点权衡： 搜索时间 搜索质量 每个索引向量使用的内存大小 训练时间 无监督训练对外部数据的需求 获取Faiss 完整版文档 完整文档（包括一个指南）可以参阅 GitHub
参考链接： C++程序使用多维数组将两个矩阵相乘 知乎专栏：[代码家园工作室分享]收藏可了解更多的编程案例及实战经验。...问题或建议，请留言; 简述 Matlab与NumPy/SciPy在功能实现上有很多相似之处。但在代码编译方面还有一些不同。...此外由于在array中1xN数组为1维数组，其无法通过上述.T或np.transpose()操作转置成如Nx1矩阵(由于点乘时会自动变形，针对其的转置使用场景不多)。 ...array √实现元素智能相乘更容易：A*B x执行矩阵点积运算需要使用@：A@B √对于一维array数组，在执行矩阵点积运算时，一维数组会视需要自动调整成所需的1xN或Nx1的矩阵，非常方便...x进行智能元素计算时逻辑有点混乱，”/”执行智能元素计算，而星号执行向量点积。
Lucene的向量搜索实现依赖于像点积、平方和余弦距离等基本操作，这些操作在浮点和二进制变体中都有应用。传统上，这些操作由标量实现支持，将性能增强留给JIT编译器。...这在Java中通常使用标量算术来实现，最近的创新利用Panama Vector API以适应SIMD指令的方式表达点积计算。这种修订后的实现在输入数组上迭代，批量乘积和累积元素，与底层硬件能力对齐。...这些优化的实际影响令人兴奋。向量搜索基准测试，如SO Vector，显示出索引吞吐量、合并时间和查询延迟的显著提高。...每个段存储原始向量、量化向量和元数据，确保优化的存储和检索机制。Lucene的向量量化随着时间动态地进行适应，调整分位数在段合并操作中以保持最佳的召回率。...关键在于Lucene如何在搜索子向量段落时连接回父文档。这里的并行概念是关于在kNN方法中预过滤与后过滤的讨论，因为连接的时间点显著影响结果的质量和数量。
近段时间以来，张量与新的机器学习工具（如 TensorFlow）是非常热门的话题，在那些寻求应用和学习机器学习的人看来更是如此。...同时线性代数适用范围异常广泛，从计算机游戏中的图像渲染到核武器设计等许多不同的问题都可以被它解决或近似计算， 关键的线性代数运算：在计算机上使用的最基础的线性代数运算是两个向量的点积（dot product...这种点积仅仅是两个向量中相关元素的乘积和。一个矩阵和一个向量的积可以被视为该矩阵和向量行（row）的点积，两个矩阵的乘积可以被视为一个矩阵和另一个矩阵的每一列（column）进行的矩阵-向量乘积的和。...Cray-1 和它向量化的后继者们需要其运行程序能够使用向量运算（如点积）才能发挥出硬件的全部性能。后来的机器要求要就矩阵-向量运算或矩阵-矩阵运算来将算法形式化，从而方可尽可能地发挥硬件的价值。...不过完成这项工作所需要的时间，以及更重要的，调试花费的时间会让笔者无法在有限时间里建立这个模型。
任何向量数据库的核心都是决定两个向量接近程度的距离函数。这些距离函数在索引和搜索过程中被多次执行。当合并数据段或在图中寻找最近邻居时，大部分的执行时间都花在了比较向量的相似性上。...考虑这个简单的标量点积实现： int dotProduct(byte[] a, byte[] b) { int res = 0; for (int i = 0; i 中能做的最好的。长期来看，Panama Vector API和/或C2 JIT编译器应该为这样的操作提供更好的支持，但就目前而言，这是我们能做的最好的。或者是吗？...然后我们乘以下半部分并将结果存储在va16中 - 这个结果包含8个16位的值，操作隐含地处理了扩宽。对于上半部分也是类似的。最后，由于我们对所有原始的16个值进行了操作，使用两个累加器来存储结果更快。...宏观基准测试，SO_Dense_Vector启用了标量量化，显示出在合并时间上有显著的改进，大约快3倍 - 实验只将优化的点积插入到段合并中。我们预计搜索基准测试也会显示出改进。
今天，就让我们一同深入探讨如何在 C 语言中实现向量的点积、叉积运算，并领略其在人工智能几何计算中的精彩应用。 向量，作为既有大小又有方向的量，在几何世界里是极为重要的元素。...例如在图像识别领域，当我们要判断图像中两个特征向量之间的相似程度时，点积就可以派上用场。通过计算特征向量的点积，我们可以得到一个数值，这个数值的大小反映了向量之间的相关性。...在机器学习的分类算法中，点积也常常用于计算样本向量与分类超平面的距离关系，从而确定样本的类别归属。 而叉积，又称为向量积，它的结果是一个向量，这个向量与参与运算的两个向量都垂直。...叉积在人工智能的几何计算中同样有着不可或缺的作用。比如在计算机图形学中，当我们需要确定一个平面的法向量时，可以通过该平面上两个不共线向量的叉积来得到。...然后，在点积函数中，按照点积的数学公式，依次取出两个向量对应维度的分量进行相乘，并将结果累加起来，最终得到点积的值。 实现向量的叉积运算在 C 语言中也有章可循。
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