好的，我们开始今天的讲座。 C++中的无侵入式性能采样：利用操作系统定时器中断进行CPU采样 今天我们要探讨的是一个重要的性能分析技术：无侵入式性能采样，特别是如何利用操作系统的定时器中断来进行CPU采样。 这种方法在诊断和优化C++程序性能方面非常有用，因为它对目标程序的运行影响很小，能更真实地反映程序在生产环境中的行为。 1. 性能分析的重要性 在软件开发生命周期中，性能分析是至关重要的一环。一个功能完备的程序，如果运行缓慢或消耗过多资源，也会极大地影响用户体验。性能问题可能源于多种原因，包括低效的算法、不合理的内存使用、I/O瓶颈、锁竞争等。性能分析的目的是识别这些瓶颈，并指导开发者进行优化。 2. 性能分析的类型 性能分析方法可以分为两大类：侵入式分析和非侵入式分析。 侵入式分析： 这类方法需要在目标程序中插入额外的代码，例如计时器、计数器或者日志记录语句。优点是可以精确地测量特定代码段的执行时间或事件发生次数。缺点是会引入额外的开销，改变程序的运行行为，可能导致性能数据失真，特别是在并发程序中。常见的侵入式分析工具有gprof。 非侵入式分析： 这类方法则不需要修改目标程序的 …
Python实现能量基模型（EBM）：对比发散采样与MCMC采样的性能与收敛性
好的，没问题。 能量基模型 (EBM) 的采样方法：对比发散采样与 MCMC 大家好，今天我们来深入探讨能量基模型 (Energy-Based Models, EBMs) 中两种主要的采样方法：发散采样 (Contrastive Divergence, CD) 和马尔可夫链蒙特卡洛 (Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 采样。我们将从理论基础出发，逐步实现这两种采样方法，并对比它们的性能和收敛性。 1. 能量基模型 (EBM) 简介 能量基模型是一种概率模型，它通过一个能量函数 E(x) 来定义数据分布。概率密度与能量函数成负指数关系： P(x) = exp(-E(x)) / Z 其中，x 是数据样本，E(x) 是能量函数，Z 是配分函数 (partition function)，用于归一化概率分布。Z 的计算通常是难以处理的，因为需要对所有可能的 x 进行积分或求和。 EBM 的学习目标是调整能量函数 E(x)，使得真实数据点的能量较低，而虚假数据点的能量较高。这通常通过最大似然估计的梯度下降来实现。然而，由于配分函数 Z 的存在，直接计算似然函数的梯度非 …
AlphaCode 2技术栈：利用聚类与过滤机制在百万级采样中筛选正确代码解
AlphaCode 2 技术栈：聚类与过滤机制在百万级采样中筛选正确代码解 各位听众，大家好。今天我将为大家深入剖析 AlphaCode 2 的核心技术之一：利用聚类与过滤机制，在百万级代码采样中筛选出正确解。这是一个极其复杂且精妙的过程，它直接决定了 AlphaCode 2 在解决复杂编程问题上的能力。 1. 问题的本质：搜索空间的爆炸与有效解的稀疏 在面对一个编程问题时，AlphaCode 2 并非像传统程序员那样逐步构建解决方案。它采用了一种截然不同的策略：生成大量候选代码，然后从中筛选出最佳答案。这种策略的优势在于可以探索更广阔的搜索空间，克服人类思维的局限性。然而，这种策略也面临着巨大的挑战： 搜索空间的爆炸： 随着问题复杂度的增加，可能的代码组合数量呈指数级增长。即使是最强大的模型，也无法保证在有限的时间内生成所有可能的代码变体。 有效解的稀疏： 在庞大的代码空间中，能够正确解决问题的代码数量相对较少。大部分生成的代码要么无法编译，要么逻辑错误，要么性能低下。 因此，AlphaCode 2 的关键挑战在于如何在海量的候选代码中，高效地找到那些真正能够解决问题的代码。聚类与过 …
Best-of-N采样策略：在合成数据生成中利用奖励模型筛选高质量推理路径
Best-of-N 采样策略：在合成数据生成中利用奖励模型筛选高质量推理路径 大家好！今天我们来深入探讨一个在合成数据生成领域越来越重要的技术：Best-of-N 采样策略，以及如何利用奖励模型来筛选高质量的推理路径。合成数据在机器学习中扮演着举足轻重的角色，尤其是在数据稀缺或者获取成本高昂的情况下。而生成高质量的合成数据，对于提升模型性能至关重要。 1. 合成数据生成与推理路径 在讨论 Best-of-N 采样之前，我们先明确一下合成数据生成以及推理路径的概念。合成数据生成指的是通过算法模拟真实数据，创造出具有相似统计特征的数据集。这些数据可以用于训练模型，评估模型性能，或者增强现有数据集。 推理路径是指模型在生成数据的过程中所采取的一系列步骤或决策。以文本生成为例，推理路径可以看作是模型生成文本序列时，每一步选择哪个词的过程。每一步的选择都会影响最终生成文本的质量。 示例：文本生成任务 假设我们的目标是生成关于“咖啡”的描述性文本。一个简单的自回归语言模型可能会按照以下步骤生成文本： 起始: "" (空字符串) 选择第一个词: "Coffee" …
在模型训练流水线中加入数据去偏与采样平衡以提升 RAG 招回可靠性
数据去偏与采样平衡：提升 RAG 招回可靠性的关键策略 大家好，今天我们来探讨一个非常重要的话题：如何在 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 模型训练流水线中融入数据去偏与采样平衡，从而显著提升其招回可靠性。RAG 模型的核心在于高质量的招回，如果招回阶段出现偏差或者数据不平衡，将会严重影响生成内容的质量和准确性。因此，在训练阶段解决这些问题至关重要。 一、RAG 招回面临的挑战：偏差与不平衡 RAG 系统的招回模块通常依赖于向量数据库和相似性搜索。理想情况下，我们希望模型能够从知识库中准确地找到与用户查询最相关的文档。然而，实际应用中，我们经常会遇到以下两种主要挑战： 数据偏差（Data Bias）： 知识库中的数据可能并非均匀分布，某些主题、观点或来源可能过度表示，而另一些则可能被低估或忽略。这种偏差会直接影响招回结果，导致模型倾向于返回与主流观点或常见主题相关的文档，而忽略了潜在的、更符合用户需求的文档。例如，如果一个医疗知识库主要包含关于常见疾病的信息，那么对于罕见疾病的查询，模型可能无法提供准确的招回。 数据不平衡（Data Imbala …
OpenJDK JFR线程启动事件JVM.statistics与JFR async-profiler采样冲突？JFRNativeSampler与Event-based采样互斥
OpenJDK JFR 线程启动事件 JVM.statistics 与 JFR async-profiler 采样冲突分析 各位早上好/下午好/晚上好！ 今天我们来深入探讨一个在性能分析领域经常遇到的问题：OpenJDK JFR（Java Flight Recorder）线程启动事件 JVM.statistics 与 JFR async-profiler 采样之间的冲突，以及 JFRNativeSampler 与基于事件采样的互斥性。这个问题涉及JVM内部机制、JFR的工作原理、以及async-profiler的实现细节，理解它对于准确诊断Java应用的性能瓶颈至关重要。 JFR 线程启动事件与 JVM.statistics JFR 是 OpenJDK 内置的性能监控和诊断工具，它以低开销的方式记录 JVM 运行时的各种事件。其中，线程启动事件 java.lang.Thread#start (对应 jdk.ThreadStart事件) 用于记录线程的启动过程，而 JVM.statistics 是一种特殊类型的事件，它包含了 JVM 内部各种统计信息，比如 GC 统计、内存使用情况、类加 …
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