V8 引擎中的‘生存周期’(Generational Hypothesis):为什么 90% 的对象在新生代就死掉了?

V8 引擎中的‘生存周期’(Generational Hypothesis):为什么 90% 的对象在新生代就死掉了? 引言 V8 引擎是 Google 开发的 JavaScript 引擎,广泛应用于 Chrome 浏览器、Node.js 等平台。V8 引擎采用了一项名为“生存周期”(Generational Hypothesis)的垃圾回收机制,该机制旨在提高 JavaScript 应用程序的运行效率。本文将深入探讨 V8 引擎中的“生存周期”机制,解释为什么 90% 的对象在新生代就死掉了。 1. 什么是“生存周期”? 在 V8 引擎中,内存被分为三个区域:新生代(Young Generation)、老生代(Old Generation)和永久代(Permanent Generation)。新生代用于存放新创建的对象,老生代用于存放长期存活的对象,永久代用于存放一些不会改变的对象,如字符串、函数等。 “生存周期”机制的核心思想是:大部分对象在创建后很快就会被回收,因此将内存分为三个区域可以更高效地回收内存。 2. 为什么 90% 的对象在新生代就死掉了? 在 JavaScript …

彩票假设(Lottery Ticket Hypothesis)在大模型中的验证:寻找极度稀疏的可训练子网络

彩票假设在大模型中的验证:寻找极度稀疏的可训练子网络 大家好,今天我们来探讨一个非常有趣且潜力巨大的研究方向:彩票假设(Lottery Ticket Hypothesis),以及它在大模型中的验证和应用。 彩票假设最初由 Frankle 和 Carbin 在 2019 年提出,其核心思想是:一个随机初始化的神经网络,包含一个子网络,当独立训练时,可以在迭代次数和测试精度上与原始网络相媲美。更令人惊讶的是,这个子网络甚至可能优于原始网络。这个子网络被称为“中奖彩票”(Winning Ticket)。 简单来说,彩票假设认为,一个庞大的神经网络中,存在着一个非常小且关键的子网络,它承担了大部分的学习任务。如果我们能够找到这个子网络,我们就可以大幅度减少模型的参数量,从而提高训练效率、降低存储成本,甚至提升模型的泛化能力。 彩票假设的核心概念 在深入探讨大模型中的彩票假设之前,我们需要明确几个关键概念: 修剪(Pruning): 从神经网络中移除不重要的连接或神经元的过程。修剪是寻找中奖彩票的关键手段。 迭代修剪(Iterative Pruning): 多次进行修剪和再训练的过程。通常,每次 …

Python高级技术之:`Python`的`hypothesis`:如何进行基于属性的测试。

Alright, buckle up buttercups! 今天咱们要聊聊一个让你的Python代码健壮到能扛住外星人入侵的秘密武器:Hypothesis。 Hypothesis:属性测试界的超级英雄 想象一下,你写了一个函数,号称能对列表进行排序。你写了几个单元测试,确保 [3, 1, 4] 变成了 [1, 3, 4], [5, 2, 8] 变成了 [2, 5, 8]。万事大吉?Too naive! 你的测试只能证明你的代码 在特定情况下 是对的。但是,如果列表包含负数呢?包含重复元素呢?是空列表呢?包含超大的数字呢?你的测试可能根本没覆盖到这些情况! 传统的单元测试就像警察叔叔站在路口指挥交通,只能管好几个特定的车道。 Hypothesis 则像一个交通模拟器,生成各种各样的随机场景,让你的代码在千锤百炼中成长。 Hypothesis 是一种 基于属性的测试 (Property-Based Testing) 框架。 它的核心思想是:与其编写针对特定输入的测试用例,不如定义代码应该满足的 属性 (properties)。 Hypothesis 会自动生成大量的随机输入,并检查你的代 …