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如何使用JS获取系统内存、CPU/GPU、电量等信息
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AutoConsis:UI内容一致性智能检测
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如何根据LLM的参数估算内存(显存)使用量
理解像Mistral-7B这样的模型的内存需求量对于优化其部署和使用至关重要。对于考虑使用云计算服务进行模型训练和推理的人来说更是如此,因为它会影响到硬件的选择和整体成本。
异常检测是什么?
简单整理一下在和AI对话时产生的一些对「异常检测」的理解,方便后面有需要的时候参考。
异常检测是识别与预期行为不同的事件或模式的过程(因此想要识别“异常”,就需要先明确“正常”是什么样的。一种逻辑是完全按照规范来,非白即黑,但在实际情况下这种的告警量太多导致基本不可用;另一种逻辑是按照统计指标进行从大到小排序,每次只处理当前的top5,要么正常要么异常,正常的话就去优化统计策略——加白,异常的话就加大统计指标权重,进一步发现更多异常。总之就是需要在准确率和召回率之间找到平衡)。
异常检测的准确性高度依赖于数据的质量,包括数据的完整性、一致性和准确性。
对于某些领域,需要深入了解数据的业务背景和特点,以便更好地识别异常。
重复视频检测的价值和常见方法
全网范围内的主要精品视频主要来自MCN机构,一些公司为了更快更好地去覆盖全网内容,会选择和内容代理合作,而代理手上会有很多重复版权的内容,导致重复内容出现。另外,搬运视频也会导致重复内容出现,这些重复内容会造成极差的用户体验。
再者,大量内容相似的视频对于短视频平台存储、网络带宽等资源也是一个极大的挑战,为了不必要的资源浪费,对视频内容进行去重是非常有必要的。
JVM内存问题排查流程
首先确认问题现象,可以通过服务状态,监控面板、日志信息、监控工具(VisualVM)等,确认问题类型:
1、内存使用率居高不下、内存缓慢增加、OOM等;
2、频繁GC:Full GC等;
发现问题不建议重启,留存状态。
应用程序的内存是大还是小?
应该在内存容量大的少量实例(即机器)上运行应用程序,还是在内存容量小的大量实例上运行应用程序?哪种策略是最佳的?这个问题可能会经常遇到。在开发应用程序长达 20 年,且构建了 JVM 性能工程/故障排除工具( GCeasy、 FastThread,、 HeapHero)之后,我仍然不知道这个问题的正确答案。同时,我相信这个问题也没有非黑即白的答案。在本文中,我想与大家分享一下我对这个问题的看法和经验。
