本文将会极致贯彻实用主义,介绍一些可以直接上手用的 TypeScript 技巧,新手友好,不需要了解背后的原理与规则(但也提供了简单介绍),只要对着特定场景套公式就好了,就让我们把事情变得再简单一些吧!
在我们的实际应用中,用户在发布文本时,输入大量表情后尝试从中间删除时,会出现明显的卡顿问题。这种操作可能耗时长达2s,导致用户体验受到严重影响。通过使用 Profiler 分析耗时的方法,我们找到了造成卡顿的原因,并参考了 emoji2 源码提出了解决方案。
本文概述了携程IT管理数万台办公PC时面临的挑战及应对方案,介绍了通过全链路工具实现故障主动发现和自动修复的运营理念。详细阐述了背景、系统架构选型及各部件,深入说明了工具实践过程中面对的大数据量、脚本运行权限、交互弹窗等问题及其解决方案,并阐明了在运维故障定位和脚本统计优化方面的支持,希望能为大家带来一些启发。
当前尖端的向量近邻搜索算法,主要以图搜索算法为主,此类算法为了能够最大化搜索的速度与准确度,需要将对应的索引结构和原始数据存放在内存中,显然这不仅大大提高了成本,还限制了数据集的大小。例如在当前主流的内存型 HNSW 算法下,业界常用的内存估算方式是:向量个数 * 4 * (向量维度 + 12)。那么在 DEEP 10M(96维)的 1 千万数据就需要内存达到 4GB 以上,但是通过 DiskANN 优化后,仅需要 70MB 的内存就可以对海量数据高效的进行检索;在 MS-MARCO(1024 维)的 1.38 亿条记录里,需要内存更是高达 534GB,这样检索 1.38 亿的数据需要 12 个 64GB 的节点。 按照上面的估算公式,到了 10 亿级别就需要大约 100 个节点,到 100 亿级别需要的节点数为 1000 个左右,这个规模的服务在资源成本和稳定性上都面临了极大的挑战。我们在服务客户的过程中,发现相比于低延迟检索需求,大部分客户更关注成本和稳定性