在 Go 1.19 的开发中, string.SliceHeader和string.StringHeader经历了一个生死存亡的争斗,这两个类型一度被标记为弃用(deprecated),但是这两个类型经常用在 slice of byte 和 string 高效互转的场景中,如果被标记为弃用,但是目前还没有可替代的方法,所以这两个类型又把弃用标记去掉了,如无意外,它们也会在 Go 1.20 再次被标记为弃用。
Go 是那种自带 profiler (分析器)的语言之一。它的运行时包含强大的自成一派的各种 profiler。其它语言,比如 Ruby、Python 和 Node.js, 它们也包含 profiler或者一些用来编写profiler的API,但是与Go的开箱即用的 profiler相比,它们提供的profiler功能有限。如果你想多了解Go提供的这些可观察工具的情况,我强烈推荐你阅读 Felix Geisendörfer的 The Busy Developer’s Guide to Go Profiling, Tracing and Observability。
作为一个好奇的工程师,我喜欢挖掘事物在底层上的工作方式,我一直想去学习Go CPU profiler底层·是怎么工作的。这篇文章就是此次探索的结果。每当我阅读Go运行时代码时,我总是学到到一些新东西,这次也不例外。
在上一篇文章[《聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》]中,我们有聊到如何快速入门向量检索技术,借助 Meta AI(Facebook Research)出品的 faiss 实现“最基础的文本内容相似度检索工具”,初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击”的新兴技术手段。有朋友在聊天中提到,希望能够聊点更具体的,比如基于向量技术实现的语义检索到底比传统文本检索强多少,以及是否有局限性,能不能和市场上大家熟悉的技术产品进行一个简单对比。那么,本篇文章就试着从这个角度来聊聊。