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频繁 FullGC 的原因竟然是 “开源代码”?

前言 首先java语言的特性是不需像C和C++那样自己手动释放内存,因为java本身有垃圾回收机制(垃圾回收称为GC),顾名思义就是释放垃圾占用的空间,防止内存泄露。JVM运行时占用内存最大的空间就是堆内存,另外栈区和方法区也会占用空间但是占用有限本章就不探究了。那么堆中的空间又分为年轻代和老年代,所以我们粗略的把垃圾回收分为两种:年轻代的垃圾回收称为Young GC,老年代的垃圾回收称为Full GC,实际上此处的Full GC也包含了新生代,老年代,元空间等的回收。 因为Full GC的回收过程会使系统的所有线程STW(Stop The World),那么我们一定希望让系统尽量不要进行Full GC,或者必须要进行FullGC的时候执行的时间越短越好。下面我们主要探究Full GC的角度出发分析我在开发运营后台的时候遇到的频繁Full GC过程。 事件背景 项目介绍: 我们团队做的是一个后台管理系统,因为针对不同用户负责的功能不同那么需要的权限也就不一样,所以引入了主流的shiro框架做权限控制,该框架可以控制菜单栏,按钮,操作框等。在引入这个框架时一并引入了辅助组件shiro-r...

BigCode 背后的大规模数据去重

🤗 宝子们可以戳阅读原文查看文中所有的外部链接哟! 目标受众 本文面向对大规模文档去重感兴趣,且对散列 (hashing) 、图 (graph) 及文本处理有一定了解的读者。 动机 老话说得好: 垃圾进,垃圾出 (garbage in, garbage out),把数据处理干净再输入给模型至关重要,至少对大语言模型如此。虽然现在一些明星大模型 (严格来讲,它们很多是 API) 的存在让大家恍惚产生了数据质量好像不那么重要了的错觉,但事实绝非如此。 在 BigScience 和 BigCode 项目中,在数据质量方面,我们面临的一个很大的问题是数据重复,这不仅包括训练集内的数据重复,还包括训练集中包含测试基准中的数据从而造成了基准污染 (benchmark contamination)。已经有研究表明,当训练集中存在较多重复数据时,模型倾向于逐字输出训练数据 [1] (这一现象在其他一些领域并不常见 [2]),而且训得的模型也更容易遭受隐私攻击 [1]。除了能避免上面两个问题外,去重还有不少好处: 让训练更高效: 你可以用更少的训练步骤获得相同的,甚至是更好的性能 [3] [4]。 防...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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