由于偏差对广告系统和推荐系统的生态有着极大的影响,针对消除偏差的研究工作也在不断增加。比如国际信息检索会议SIGIR在2018年和2020年组织了一些关注于消除偏差主题的专门会议,同时也给一些基于偏差和公平性的论文颁发了最佳论文奖(Best Paper)。KDD Cup 2020的其中一个赛道也基于电子商务推荐中的流行度偏差进行开展。
这篇文章深入解析了 Go 语言中的 CacheLine 数据结构,详细探讨了其在多核环境下的内存对齐、伪共享问题以及性能优化方法。通过具体的代码示例和实验分析,文章展示了如何利用 CacheLine 提升并发程序的性能。内容专业且实用,对开发高性能 Go 应用的工程师有很高的参考价值,值得推荐阅读和分享。