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2022年05月

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  • 回答了问题 2022-05-14

    用户拉新的流程，它的漏斗大致可以是？

    图片
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  • 回答了问题 2022-05-14

    异常分析与死锁分析方法的比较？

    相比死锁分析方法，异常分析的方法没有那么多固定的章法，甚至很多时候，因为问题逻辑复杂，我们没有办法找出根本原因。
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  • 回答了问题 2022-05-14

    分析死锁这类问题的中心思想是什么？

    就是分析系统中所有的线程的状态和它们之间的依赖关系
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  • 回答了问题 2022-05-14

    什么是异常问题？

    异常问题归根结底是处理器执行了具体的指令而触发的。换句话说，我们看到的现象，肯定是处理器踩到了异常点。所以分析异常类问题，我们需要从异常点出发，逐步地推导出代码执行到这一点的完整逻辑。
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  • 回答了问题 2022-05-14

    异常分析的底层逻辑的具体描述?

    是不断地对比预期和非预期的状况，然后找出背后的原因。比如处理其执行了错误指令而触发的异常，那我们需要从回答正常被执行的指令应该是什么，为什么处理器拿到了这个错误指令这两个问题开始，不断深入，追根究底。
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  • 回答了问题 2022-05-14

    对宕机问题的问题模式的具体描述？

    宕机问题有一种比较少见的问题模式，就是看起来完全不相关的机器同时出现宕机。处理这个模式的问题，我们需要找到在这些机器上能同时触发问题的条件。
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  • 回答了问题 2022-05-14

    分析宕机问题的核心是什么？

    分析 panic 的调用栈。
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  • 回答了问题 2022-05-14

    线程的状态和依赖关系分析的概念是什么？

    线程的状态相对来说是比较确定的信息。我们可以通过读取内存转储中线程的状态标志位，来获取这类的信息。而依赖关系分析则需要很多的技巧和实践经验。
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  • 回答了问题 2022-05-14

    最常用分析方法有哪些？

    对象的持有等待关系分析，时序分析等。
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  • 回答了问题 2022-05-14

    异常分析方法的具体概念是什么？

    相对死锁分析，异常分析方法的核心是异常。我们经常遇到的异常有除零操作，非法指令执行，错误地址访问，甚至包括软件层面自定义的非法操作等。这些异常反应到操作系统层面，就是异常重启类宕机问题。
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  • 回答了问题 2022-05-14

    内存转储分析方法，从所要解决问题的角度，简单分成两类分别为？

    死锁分析方法，和异常分析方法。
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  • 回答了问题 2022-05-14

    死锁分析方法，和异常分析方法两者的区别？

    死锁分析方法以系统全局为出发点，而异常分析则从具体异常点开始。
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  • 回答了问题 2022-05-14

    死锁的本质是什么？

    死锁的本质，是系统中部分或者全部线程，进入了互相等待且互相依赖的状态，使得进程所承载的任务无法被继续执行了。
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  • 回答了问题 2022-05-14

    内存转储分析需要用到的基础能力，包括但不限于什么?

    反汇编、汇编分析、各种语言的代码分析，系统层面各种结构的理解，如堆，栈，虚表等，甚至深入到 bit 级别。
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  • 回答了问题 2022-05-14

    系统异常宕机（无响应、异常重启）最常见两个的原因是什么？

    操作系统内部缺陷，设备驱动缺陷。
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  • 回答了问题 2022-05-14

    解决系统异常宕机的方法叙述？

    从根本上解决这类问题“唯一正确”的方法，是操作系统内存转储分析（Memory Dump Analysis）。内存转储分析属于高阶的软件调试能力，需要工程师有丰富且全面的系统级别理论知识和大量的疑案破解似的上手实践经验。
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  • 回答了问题 2022-05-14

    深度学习系统的核心问题在何处？

    autodiff，这是 SGD 算法的数学特点决定的。
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  • 回答了问题 2022-05-14

    TensorFlow 的图模式的解法是什么？

    用户写的 Python 程序在执行时并不真的做训练，而是把训练过程输出成一个被称为”计算图“的数据结构，交给 TenosrFlow runtime 这个“解释器”来执行。只要保证 TensorFlow runtime 的执行效率，即可不受 Python 解释器效率的限制。
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  • 回答了问题 2022-05-14

    后台系统和 AI 系统之间的界限越来越模糊的原因有哪些？

    因为后台系统指的是互联网服务的后台系统；而整个互联网经济建立在用不眠不休的服务器取代人来服务大众，而 AI 是这个逻辑成立的基础
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  • 回答了问题 2022-05-14

    在 AI 领域里，深度学习超越传统机器学习的一个重要原因是什么？

    传统机器的每一个模型（可以理解为对知识结构的描述）往往对应一种甚至多种训练算法；而深度学习里，几乎所有模型都用一种算法 stochastic gradient descend（SGD）或者其大同小异的变种来训练。这样，基础架构工程师负责训练系统的开发；模型研究人员复用之，大大减小了科研的工程负担，提升了模型研发的效率。
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