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本篇演讲由阿里云1s团队的贾新寓讲解,主题为高性价比、智能日志更新关键技术。内容分为四部分:回顾日志场景痛点、介绍四大关键能力(开箱即用、高性能低成本、按量付费、智能调度免运维)、解读关键技术(如读写分离架构、ES内核优化等),并演示如何快速接入Serverless产品。通过这些技术,显著提升性能、降低成本,帮助用户实现高效日志管理。
阿里云智能集团弹性计算高级技术专家林立翔分享了分布式大模型训练的性能建模与调优。内容涵盖四大方面:1) 大模型对AI基础设施的性能挑战,强调规模增大带来的显存和算力需求;2) 大模型训练的性能分析和建模,介绍TOP-DOWN和bottom-up方法论及工具;3) 基于建模分析的性能优化,通过案例展示显存预估和流水线失衡优化;4) 宣传阿里云AI基础设施,提供高效算力集群、网络及软件支持,助力大模型训练与推理。
阿里自研的TorchAcc训练引擎提出了超长序列训练方案FlashSequence,针对超长文本理解、视频生成等场景。通过2D Context Parallel和Hybrid FSDP混合分布式策略,结合显存、计算和通信优化,实现了百万级别超长序列模型的高效训练。FlashSequence在算力、显存需求及分布式训练方面进行了多项创新,性能提升显著,最大可达48%。该方案大幅降低了企业创新成本,提升了业务应用的可能性。
本节课程由阿里云智能集团资深技术专家王超分享,主题为AI基础设施的发展趋势。课程聚焦于AI Infra设计与Scaling Law,探讨了下一代AI基础设施的设计目标、功能升级及推理场景中的应用。主要内容包括高效支持大规模模型训练和推理、全球调度系统的设计、Rack level的Scale优化以及多租户容器化使用方式。通过这些改进,旨在提升并行效率、资源利用率及稳定性,推动AI基础设施迈向更高性能和更优调度的新阶段。
在《PAI可信AI解决方案》会议中,分享了安全、可信、隐私增强的企业级AI。会议围绕三方面展开:首先通过三个案例介绍生活和技术层面的挑战;其次阐述构建AI的关键要素;最后介绍阿里云PAI的安全功能及未来展望,确保数据、算法和模型的安全与合规,提供全方位的可信AI解决方案。
本文深入解读了大数据与AI联合场景下的技术,重点探讨了大语言模型、多模态模型训练及应用数据处理。文章首先分析了算法、算力和数据在大模型训练中的重要性,强调数据采集、标注和质量控制的关键作用。接着介绍了PAI平台上的端到端数据处理套件,涵盖预训练、有监督微调和偏好对齐的数据处理流程,以及数据合成和蒸馏技术的应用。最后展望了未来在多模态处理、性能优化和行业解决方案方面的扩展方向。
本次分享由阿里云智能集团高级技术专家张彭城主讲,聚焦大模型训练的稳定性问题。主要内容分为三部分:1) 大模型训练稳定性的关键挑战,包括大规模同步任务中的故障率高和恢复成本大;2) 阿里云大模型训练稳定性系统的介绍,涵盖健康检测、实时可观测系统及自愈系统;3) 实践分享,探讨集群网络故障定位与修复、性能优化等实际问题的解决方案。通过这些措施,确保大模型训练的高效与稳定。
阿里云智能集团存储产品专家何邦剑分享了并行文件存储CPFS在大模型训练中的应用。CPFS针对大模型训练的IO特点,优化性能、降低成本、提升用户体验。它支持多计算平台共享访问,具备数据分层存储、生命周期管理、缓存加速等特性,实现高效的数据处理与管理,显著提升训练效率和资源利用率。尤其在大规模集群中,CPFS提供了高吞吐、低延迟及灵活扩展的能力,助力客户如零一万物实现高性能训练。
本次分享由阿里云智能集团解决方案架构师张玉峰主讲,主题为“云卓越架构:容器安全最佳实践”。内容涵盖容器安全的挑战、云原生容器安全架构及典型场景。首先分析了容器安全面临的问题,如镜像漏洞和权限管理。接着介绍了容器安全架构的五个维度:身份权限管理、配置安全检查、运行时防护、镜像安全检测及发布的安全管控。最后通过具体场景展示了容器身份与权限管理、密钥管理、运行时防入侵等最佳实践,强调了安全左移的重要性,确保从开发到运行的全生命周期安全覆盖。
MongoDB云原生化为企业开发注入高效动力,分为三部分:1. 介绍阿里云和MongoDB的服务;2. 阿里云MongoDB解决自建模型痛点的功能,包括隔离性、海量数据处理、弹性能力及运维操作优化;3. 客户案例展示。通过云原生架构,MongoDB实现了灵活的扩展、高效的备份恢复和快速的回档能力,显著提升了企业的业务迭代速度和数据管理效率。典型客户如吉比特、莉莉丝、掌阅等受益于这些功能,实现了更稳定和高效的数据库服务。
本次分享聚焦云数据库Tair的使用,涵盖三部分内容:1) Tair概览,介绍其作为稳定低延时缓存及KV数据库服务的特点和优势;2) 稳定低延迟缓存技术,探讨如何通过多线程处理、优化内核等手段提升性能与稳定性;3) 从缓存到Serverless KV的演进,特别是在AI大模型时代,Tair如何助力在线服务和推理缓存加速。Tair在兼容性、性能优化、扩缩容及AI推理加速方面表现出色,满足不同场景需求。
本次分享由阿里云资深技术专家沈春辉介绍Lindorm数据库在AI和具身智能时代的应用。Lindorm定位于提供海量多模数据服务,融合了结构化、半结构化及非结构化数据的处理能力,支持时序、地理位置、文本、向量等多种数据类型。其核心特点包括多模一体化、云原生分布式架构、异步攒批写入、冷热数据分离、深度压缩优化、丰富索引和Serverless计算等,旨在提升研发效率并降低成本。Lindorm已广泛应用于车联网领域,覆盖60%国内头部车企,支撑近百PB数据规模,带来90%业务成本下降。
本文介绍了面试流程及各轮面试的重点。通常面试为1-5轮,首轮关注技术实力与项目经验,次轮深入考察技术细节,第三轮侧重项目协调、创新及价值观等软性问题,如职业规划和沟通能力。面试题分为开放型(如项目经验、解决问题思路)和非开放型(如技术细节、手撕算法),需提前准备。测试类问题涉及自动化测试、持续集成等实际应用。
企业招聘主要看重三方面:测试技术能力、计算机理论知识和业务能力。以腾讯为例,测试技术涵盖功能测试、自动化测试等;计算机理论包括网络、操作系统、数据库等基础知识;业务能力则要求掌握常用测试方法及业务和技术架构梳理。社招中,企业更注重应聘者的技术能力和项目经验的结合,建议候选人通过实际项目提升并展示这些能力。
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如何在面试中完美发挥?可以借鉴PDCA循环法。P(Plan):规划面试策略和简历;D(Do):准备面试技巧、刷题等;C(Check):通过模拟面试提升表达能力;A(Act):复盘面试问题,查漏补缺,避免重复错误。这一科学方法有助于系统性地提升面试表现。
从事两年外包工作并不会影响未来的发展,关键在于是否在此期间提升了个人能力。许多外包人员由于缺乏系统的培训,能力停滞不前,只能从事低级的手工测试工作。在华为合作的外包人员中,部分人因公司未提供培养机会,导致技能难以提升。因此,在外包期间应主动学习,掌握自动化和编程技能,以提高竞争力。大部分企业并不在意求职者是否有外包经历,只要能力达标即可。建议不要在外包公司停留过久,及时跳槽寻找更好的发展机会,避免因长期外包而失去学习动力。
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网络模型分为五层结构,从应用层到物理层逐层解析。应用层提供HTTP、SMTP、DNS等常见协议;传输层通过TCP和UDP确保数据可靠或高效传输;网络层利用IP和路由器实现跨网数据包路由;数据链路层通过MAC地址管理局域网设备;物理层负责比特流的物理传输。各层协同工作,使网络通信得以实现。
在网络编程中,TCP粘包问题指发送方多个数据包在接收方粘成一包,导致数据解析混乱。其原因包括Nagle算法合并小包、发送方收集多个小分组及接收方缓存积压等。解决方法有:固定消息长度、包尾加特殊标记(如\r\n)、包头加包体长度等。选择合适方案可确保数据传输的可靠性和准确性。
JVM类加载过程是Java开发中的关键环节,主要包括五个阶段:加载、验证、准备、解析和初始化。加载阶段获取类的二进制字节流;验证确保字节码符合规范;准备为静态变量分配内存并默认初始化;解析将符号引用转为直接引用;初始化执行静态变量赋值和静态代码块。了解这一过程有助于深入理解Java程序运行机制,提升编程水平。
TCP三次握手是TCP协议建立连接的关键步骤,确保客户端和服务端同步状态并确认彼此的存在。过程分为三步:1) 客户端发送SYN包请求连接;2) 服务端回应SYN/ACK包确认收到并提供初始序列号;3) 客户端发送ACK包确认服务端的序列号,双方进入连接状态。此机制确保了双向通信的可靠性和资源的有效利用,避免了失效请求导致的问题。
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JVM创建对象的过程包括五个主要步骤:1. 类加载检查,确保类已加载并验证其合法性;2. 内存分配,根据对象大小和堆内存情况分配空间,必要时触发垃圾回收;3. 初始化零值,为基本数据类型和引用类型设置初始值;4. 设置对象头,记录对象的类型信息和GC相关数据;5. 执行init方法,调用构造函数完成对象的初始化。掌握这些步骤有助于深入理解JAVA虚拟机的工作原理,并在技术面试中展示技术实力。
本文介绍HTTP协议的演变,从HTTP1.0到HTTP2.0。HTTP1.0为无状态连接,每次请求独立;HTTP1.1引入持久连接、管道化请求和更多状态码;HTTP2.0采用二进制分帧、多路复用、头部压缩及服务器主动推送,大幅提升性能与用户体验。了解这些区别有助于开发者优化应用和服务。
本文介绍网络基础中TCP与UDP的区别及其应用场景。TCP是面向连接、可靠传输的协议,适用于HTTP、FTP等需要保证数据完整性的场景;UDP是无连接、不可靠但速度快的协议,适合DNS、RIP等对实时性要求高的应用。文章通过对比两者在连接方式、可靠性、速度、流量控制和数据包大小等方面的差异,帮助读者理解其各自特点与适用场景。
本文深入探讨了Java虚拟机中堆内存的分配策略,包括新生代(Eden区和Survivor区)与老年代的分配机制。新生代对象优先分配在Eden区,当空间不足时执行Minor GC并将存活对象移至Survivor区;老年代则用于存放长期存活或大对象,避免频繁内存拷贝。通过动态对象年龄判定优化晋升策略,并介绍Full GC触发条件。理解这些策略有助于提高程序性能和稳定性。
在使用Redis时,缓存与数据库数据不一致会导致应用异常。主要原因包括缓存更新失败、Rehash异常等。解决方案有:重试机制、缩短缓存时间、优化写入策略、建立监控报警、定期验证一致性、采用缓存分层及数据回滚恢复机制。这些措施可确保数据最终一致性,提升应用稳定性和性能。
本文介绍了网络基础中的重要概念——UDP报文格式,包括源端口号、目的端口号、长度和检验和四个字段。UDP是一种无连接的传输层协议,简单高效但不可靠。文中还简要介绍了IP报文的重要字段,如版本、首部长度、服务类型、总长度、标识字段、生存时间和首部检验和。最后推荐了几本深入学习网络协议的书籍,帮助读者进一步理解相关知识。
本文深入解析TCP报文格式,涵盖源端口、目的端口、序号、确认序号、首部长度、标志字段、窗口大小、检验和、紧急指针及选项字段。每个字段的作用和意义详尽说明,帮助理解TCP协议如何确保可靠的数据传输,是互联网通信的基石。通过学习这些内容,读者可以更好地掌握TCP的工作原理及其在网络中的应用。
数据并发竞争是大流量系统(如火车票系统、微博平台)中常见的问题,可能导致用户体验下降甚至系统崩溃。本文介绍了两种解决方案:1) 加写回操作加互斥锁,查询失败快速返回默认值;2) 保持多个缓存备份,减少并发竞争概率。通过实践案例展示,成功提高了系统的稳定性和性能。
本文详细探讨了分布式系统和缓存应用中的经典问题——缓存穿透。缓存穿透是指用户请求的数据在缓存和数据库中都不存在,导致大量请求直接落到数据库上,可能引发数据库崩溃或性能下降。文章介绍了几种有效的解决方案,包括接口层增加校验、缓存空值、使用布隆过滤器、优化数据库查询以及加强监控报警机制。通过这些方法,可以有效缓解缓存穿透对系统的影响,提升系统的稳定性和性能。
本文介绍HTTP与HTTPS的区别、HTTPS链接建立过程及常见加密算法。HTTP为明文传输,易被窃听;HTTPS通过SSL/TLS协议加密,确保数据安全。HTTPS使用端口443,提供认证机制。文中还详细讲解了对称加密(如AES、DES)和非对称加密(如RSA、ECC)算法的特点及应用场景。
本文介绍了Java面试中常见的成员变量与局部变量的区别,包括定义位置、生命周期、默认值、修饰符支持、存储位置以及在多线程环境中的表现。成员变量存储在堆内存,生命周期与对象绑定;局部变量存储在栈内存,生命周期较短。在多线程中,成员变量线程不安全,局部变量线程安全。掌握这些区别有助于应对面试中的相关问题。
本文详细介绍经典又高频的Java面试题——抽象类和接口的区别,以及它们在实际开发中的应用场景。内容主要为以下五部分: 1.抽象类和接口的概念 2.抽象类和接口的区别 3.抽象类和接口的应用场景 4.面试中的答题技巧 5. 总结
今日分享的主题是如何区分&和&&的区别,提高自身面试的能力。主要分为以下四部分。 1、自我面试经历 2、&和&&的不同之处 3、&对&&的不同用回答逻辑解释 4、彩蛋
本次分享的主题是在面试break社招时被问到continue和return的区别与作用,面试官还刁钻的问了一些场景使用的坑点,小伙伴表示不太懂,现场有点慌。今天由我来给大家深入讲讲这三个关键词的区别和作用还会结合一些实战例子,保证你看完后不仅面试游刃有余,临时写代码也更得心应手,我们分为以下四部分。 1.了解背景铺垫的相关知识 2.Break、continue和return的定义 3.使用代码来实现三个关键字的逻辑 4.三个关键字在实践中应注意的坑点
本场主题主要是了解final的各项功能,并且在面试中如何能够自信回答面试官询问final的用途。内容主要为以下五部分。 1.自我经历 2.final修饰变量 3.final修饰类 4.final的实际应用场景 5.面试问答汇总
本次分享来自于一道Java基础的面试试题,对this的各种妙用进行了深度讲解,并分析了一些关于this的常见面试陷阱,主要包括以下几方面内容: 1.什么是this 2.this的场景化使用案例 3.关于this的误区 4.总结与练习
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