Java
javaDidacticiel
Mise en cache d'ensembles de données limités dans la technologie de mise en cache Java
Mise en cache d'ensembles de données limités dans la technologie de mise en cache Java
À mesure que la complexité des applications modernes continue d’augmenter, les exigences en matière de débit et de disponibilité des données augmentent également. Afin de résoudre ces problèmes, l’application de la technologie de mise en cache a été progressivement largement utilisée.
Dans la technologie de mise en cache Java, la mise en cache d'ensembles de données limités est un scénario particulièrement courant. La mise en cache d'ensembles de données limités signifie généralement que certains ensembles de données (tels que les ensembles de résultats de requêtes de base de données) sont mis en cache en mémoire pour améliorer la vitesse d'accès aux données et la réactivité, et la taille de l'ensemble de données mis en cache est également limitée à une certaine plage lorsque la taille du cache. est atteint À la limite, certains ensembles de données mis en cache seront éliminés selon certaines stratégies pour faire place à de nouveaux ensembles de données.
Discutons de la manière de mettre en œuvre la mise en cache d'ensembles de données limités dans la technologie de mise en cache Java.
- Sélection de la structure de données du cache
Dans la technologie de cache Java, il existe deux structures de données de cache principales : la table de hachage et l'arborescence rouge-noir.
La caractéristique de la table de hachage est de disperser les données stockées via la fonction de hachage, de manière à atteindre l'objectif de trouver et d'accéder rapidement aux données. Étant donné que la vitesse de recherche de la table de hachage est très rapide, elle est largement utilisée dans les scénarios de mise en cache d’ensembles de données.
En revanche, la caractéristique de l'arbre rouge-noir est de trier et d'équilibrer en permanence les données pour garantir qu'il puisse maintenir une vitesse de recherche rapide dans le pire des cas. Bien que l'arbre rouge-noir ne soit pas aussi rapide que la table de hachage, il a une meilleure universalité et stabilité et est plus flexible à utiliser.
Selon différents besoins, nous pouvons choisir une structure de données appropriée comme structure de stockage pour les données mises en cache. Si nous avons besoin de trouver des données rapidement, il est plus approprié de choisir une table de hachage ; si nous devons prendre en charge la recherche par plage, le tri et d'autres opérations, il est plus approprié de choisir un arbre rouge-noir.
- Sélection de la stratégie de cache
La stratégie de cache fait référence à la façon dont une partie de l'ensemble de données mis en cache doit être éliminée une fois que le cache atteint une certaine limite de taille afin de laisser suffisamment d'espace pour stocker de nouvelles données.
Il existe trois stratégies de mise en cache courantes : premier entré, premier sorti (FIFO), la moins récemment utilisée (LRU) et la moins récemment utilisée (LFU).
- La stratégie premier entré, premier sorti (FIFO) est une stratégie relativement simple, qui consiste à éliminer en premier le premier ensemble de données qui entre dans le cache. Cependant, cette stratégie est sujette aux situations dans lesquelles les nouvelles entrées de données submergent les anciennes entrées de données.
- La stratégie la moins récemment utilisée (LRU) est une stratégie couramment utilisée. Cette stratégie sélectionne les ensembles de données les moins récemment utilisés pour les éliminer. Cela garantit que les ensembles de données dans le cache sont fréquemment utilisés, plutôt que certains ensembles de données rarement utilisés.
- La stratégie la moins utilisée (LFU) est une stratégie d'élimination basée sur le nombre de fois qu'un ensemble de données est utilisé. Cette stratégie sélectionne les ensembles de données les moins fréquemment utilisés à éliminer. Cette stratégie nécessite généralement d’enregistrer le nombre de fois où chaque ensemble de données est utilisé, elle est donc relativement complexe à mettre en œuvre.
Selon différents scénarios et besoins d'application, vous pouvez choisir une stratégie de mise en cache appropriée pour la mise en œuvre.
- Mécanisme de chargement automatique
Lorsque l'ensemble de données à interroger n'existe pas dans le cache, comment l'ensemble de données doit-il être chargé et stocké ? Cela nécessite la mise en œuvre du mécanisme de chargement automatique.
Le mécanisme de chargement automatique peut charger automatiquement des ensembles de données en préréglant des paramètres, un chargement asynchrone et un stockage en cache. De cette façon, lorsque l'ensemble de données sera nécessaire la prochaine fois, il pourra être obtenu directement à partir du cache pour accélérer l'accès aux données.
Il convient de noter que lors du chargement automatique, vous devez maîtriser l'équilibre entre les paramètres de chargement et la taille du cache pour éviter de trop charger l'ensemble de données, ce qui entraînerait une taille de cache trop grande, ou de charger trop peu l'ensemble de données, ce qui entraînerait dans un faible taux de réussite.
- Contrôle de la concurrence
Le contrôle de la concurrence est également l'un des problèmes importants de la technologie de mise en cache. Si plusieurs threads exploitent le cache en même temps, des problèmes de lecture et d'écriture simultanés peuvent survenir, entraînant une incohérence des données.
Afin de résoudre le problème de concurrence, diverses méthodes peuvent être utilisées, telles que le mécanisme de verrouillage, le mécanisme CAS (Compare And Swap), etc.
Le mécanisme de verrouillage est l'une des méthodes les plus courantes et vous pouvez utiliser des verrous en lecture-écriture, des verrous pessimistes, des verrous optimistes, etc. La caractéristique du verrouillage en lecture-écriture est qu'il prend en charge la lecture simultanée, mais ne peut écrire que seul ; la caractéristique du verrouillage pessimiste est que par défaut, on pense qu'il y a un problème de concurrence et qu'il doit être verrouillé ; lock est que par défaut, on pense qu'il n'y a pas de problème de concurrence. Non verrouillé.
Selon la situation réelle de concurrence et les scénarios d'application, vous pouvez choisir la méthode de contrôle de concurrence appropriée pour garantir l'exactitude et la disponibilité du cache.
Pour résumer, la mise en cache d'ensembles de données limités dans la technologie de mise en cache Java nécessite la prise en compte de plusieurs aspects tels que la sélection de la structure des données du cache, la sélection de la stratégie de mise en cache, le mécanisme de chargement automatique et le contrôle de la concurrence. Ce n'est qu'en adoptant une méthode de mise en œuvre adaptée aux besoins réels que le cache pourra jouer son rôle maximum et améliorer les performances globales et la disponibilité de l'application.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Classification d'images avec apprentissage en quelques prises de vue à l'aide de PyTorch
Apr 09, 2023 am 10:51 AM
Ces dernières années, les modèles basés sur l’apprentissage profond ont donné de bons résultats dans des tâches telles que la détection d’objets et la reconnaissance d’images. Sur des ensembles de données de classification d'images complexes comme ImageNet, qui contient 1 000 classifications d'objets différentes, certains modèles dépassent désormais les niveaux humains. Mais ces modèles s'appuient sur un processus de formation supervisé, ils sont considérablement affectés par la disponibilité de données de formation étiquetées, et les classes que les modèles sont capables de détecter sont limitées aux classes sur lesquelles ils ont été formés. Puisqu’il n’y a pas suffisamment d’images étiquetées pour toutes les classes pendant la formation, ces modèles peuvent être moins utiles dans des contextes réels. Et nous voulons que le modèle soit capable de reconnaître les classes qu'il n'a pas vues lors de l'entraînement, car il est presque impossible de s'entraîner sur des images de tous les objets potentiels. Nous apprendrons de quelques exemples
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Implémentation d'OpenAI CLIP sur des ensembles de données personnalisés
Sep 14, 2023 am 11:57 AM
En janvier 2021, OpenAI a annoncé deux nouveaux modèles : DALL-E et CLIP. Les deux modèles sont des modèles multimodaux qui relient le texte et les images d’une manière ou d’une autre. Le nom complet de CLIP est Contrastive Language-Image Pre-training (ContrastiveLanguage-ImagePre-training), qui est une méthode de pré-formation basée sur des paires texte-image contrastées. Pourquoi introduire CLIP ? Parce que le StableDiffusion actuellement populaire n'est pas un modèle unique, mais se compose de plusieurs modèles. L'un des composants clés est l'encodeur de texte, qui est utilisé pour encoder la saisie de texte de l'utilisateur. Cet encodeur de texte est l'encodeur de texte CL dans le modèle CLIP.
La vidéo Google AI est à nouveau géniale ! VideoPrism, un encodeur visuel universel tout-en-un, actualise 30 fonctionnalités de performances SOTA
Feb 26, 2024 am 09:58 AM
Après que le modèle vidéo d'IA Sora soit devenu populaire, de grandes entreprises telles que Meta et Google se sont retirées pour faire des recherches et rattraper OpenAI. Récemment, des chercheurs de l'équipe Google ont proposé un encodeur vidéo universel - VideoPrism. Il peut gérer diverses tâches de compréhension vidéo via un seul modèle figé. Adresse du papier image : https://arxiv.org/pdf/2402.13217.pdf Par exemple, VideoPrism peut classer et localiser la personne qui souffle les bougies dans la vidéo ci-dessous. Récupération d'image vidéo-texte, sur la base du contenu du texte, le contenu correspondant dans la vidéo peut être récupéré. Pour un autre exemple, décrivez la vidéo ci-dessous : une petite fille joue avec des blocs de construction. Des questions et réponses sur l’assurance qualité sont également disponibles.
Comment diviser correctement un ensemble de données ? Résumé de trois méthodes courantes
Apr 08, 2023 pm 06:51 PM
La décomposition de l'ensemble de données en un ensemble d'apprentissage nous aide à comprendre le modèle, ce qui est important pour la façon dont le modèle se généralise à de nouvelles données invisibles. Un modèle peut ne pas se généraliser correctement à de nouvelles données invisibles s'il est surajusté. Il n’est donc pas possible de faire de bonnes prédictions. Avoir une stratégie de validation appropriée est la première étape pour réussir à créer de bonnes prédictions et à utiliser la valeur commerciale des modèles d'IA. Cet article a compilé quelques stratégies courantes de fractionnement des données. Une simple répartition de l'entraînement et des tests divise l'ensemble de données en parties de formation et de validation, avec 80 % de formation et 20 % de validation. Vous pouvez le faire en utilisant l'échantillonnage aléatoire de Scikit. Tout d’abord, la graine aléatoire doit être corrigée, sinon la même répartition des données ne pourra pas être comparée et les résultats ne pourront pas être reproduits pendant le débogage. Si l'ensemble de données
Exemple de code complet de formation parallèle PyTorch DistributedDataParallel
Apr 10, 2023 pm 08:51 PM
Le problème de la formation de grands réseaux de neurones profonds (DNN) à l’aide de grands ensembles de données constitue un défi majeur dans le domaine de l’apprentissage profond. À mesure que la taille des DNN et des ensembles de données augmente, les besoins en calcul et en mémoire pour la formation de ces modèles augmentent également. Cela rend difficile, voire impossible, la formation de ces modèles sur une seule machine avec des ressources informatiques limitées. Certains des défis majeurs liés à la formation de grands DNN à l'aide de grands ensembles de données comprennent : Longue durée de formation : le processus de formation peut prendre des semaines, voire des mois, en fonction de la complexité du modèle et de la taille de l'ensemble de données. Limites de mémoire : les DNN volumineux peuvent nécessiter de grandes quantités de mémoire pour stocker tous les paramètres du modèle, les gradients et les activations intermédiaires pendant l'entraînement. Cela peut provoquer des erreurs de mémoire insuffisante et limiter ce qui peut être entraîné sur une seule machine.
Calculer le coût carbone de l'intelligence artificielle
Apr 12, 2023 am 08:52 AM
Si vous recherchez des sujets intéressants, l’Intelligence Artificielle (IA) ne vous décevra pas. L'intelligence artificielle englobe un ensemble d'algorithmes statistiques puissants et époustouflants qui peuvent jouer aux échecs, déchiffrer une écriture manuscrite bâclée, comprendre la parole, classer des images satellite, et bien plus encore. La disponibilité d’ensembles de données géants pour la formation de modèles d’apprentissage automatique a été l’un des facteurs clés du succès de l’intelligence artificielle. Mais tout ce travail informatique n’est pas gratuit. Certains experts en IA sont de plus en plus préoccupés par les impacts environnementaux associés à la création de nouveaux algorithmes, un débat qui a suscité de nouvelles idées sur la manière de permettre aux machines d'apprendre plus efficacement afin de réduire l'empreinte carbone de l'IA. De retour sur Terre Pour entrer dans les détails, il faut d'abord considérer les milliers de centres de données (disséminés dans le monde) qui traitent nos demandes informatiques 24h/24 et 7j/7.
Modélisation des données à l'aide des processus gaussiens du modèle de noyau (KMGP)
Jan 30, 2024 am 11:15 AM
Les processus gaussiens du modèle de noyau (KMGP) sont des outils sophistiqués permettant de gérer la complexité de divers ensembles de données. Il étend le concept des processus gaussiens traditionnels à travers les fonctions du noyau. Cet article discutera en détail de la base théorique, des applications pratiques et des défis des KMGP. Le processus gaussien du modèle de noyau est une extension du processus gaussien traditionnel et est utilisé dans l'apprentissage automatique et les statistiques. Avant de comprendre kmgp, vous devez maîtriser les connaissances de base du processus gaussien, puis comprendre le rôle du modèle de noyau. Processus gaussiens (GP) Les processus gaussiens sont des ensembles de variables aléatoires, avec un nombre fini de variables distribuées conjointement par la distribution gaussienne, et sont utilisés pour définir des distributions de probabilité de fonctions. Les processus gaussiens sont couramment utilisés dans les tâches de régression et de classification en apprentissage automatique et peuvent être utilisés pour ajuster la distribution de probabilité des données. Une caractéristique importante des processus gaussiens est leur capacité à fournir des estimations et des prévisions d'incertitude.
