技术

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架构

bert rerank微调 大模型推理tips RAG向量检索与微调 dddfirework源码分析 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer k8s设备管理 ddd从理念到代码 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 分布式链路追踪 K8S YAML 资源清单管理方案 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从混部到统一调度 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Admission Controller 与 Admission Webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 概率论 serverless 泛谈 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 7

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 24

Distribute 9

MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 74

agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


javascript应用在哪里

2017年07月12日

简介

进程虚拟机和系统虚拟机

一篇给小白看的 JavaScript 引擎指南

“系统虚拟机”提供了一个可以运行操作系统的完整仿真平台。Mac 用户很熟悉的 Parallels 就是一个允许你在 Mac 上运行 Windows系统虚拟机。

另一方面，“进程虚拟机”不具备全部的功能，能运行一个程序或者进程。Wine 是一个允许你在 Linux 机器上运行 Windows 应用的进程虚拟机，但是并不在 Linux 中提供完整的 Windows 操作系统。

JavaScript 虚拟机是一种进程虚拟机，专门设计来解释和执行的 JavaScript 代码。

语言 引擎 类型
java jvm 编译
python python 解释器 解释
javascript javascript引擎 解释

预处理：有时为了提高运行效率，会将javascript源码先编译成字节码，然后解释器（引擎）逐行执行字节码。java也有类似的目的，比如代码引用另外一个jar，因为jar都是class文件，所以运行时就省了编译jar java源码的负担。

javascript的一些特性

JavaScript 运行机制详解：再谈Event Loop

主要有以下基本特点：

  1. JavaScript是单线程
  2. 任务队列

浏览器环境

JavaScript代码嵌入网页的方法

  1. <script>标签
  2. 事件属性：代码写入HTML元素的事件处理属性，比如onclick或者onmouseover

网页加载流程

  1. 浏览器一边下载HTML网页，一边开始解析
  2. 解析过程中，发现<script>标签
  3. 暂停解析，网页渲染的控制权转交给JavaScript引擎
  4. 如果<script>标签引用了外部脚本，就下载该脚本，否则就直接执行
  5. 执行完毕，控制权交还渲染引擎，恢复往下解析HTML网页

浏览器的核心是两部分：渲染引擎和JavaScript解释器（又称JavaScript引擎）。渲染引擎的主要作用是，将网页代码渲染为用户视觉可以感知的平面文档。渲染引擎根据JavaScript提供的桥接接口提供给JavaScript访问DOM的能力.

native 环境

React Native 初探（iOS）

JavaScript（引擎）在浏览器中的应用几乎是尽人皆知的。实际上，JavaScript技术也可以使用在非浏览器应用程序当中，从而让应用程序具有自动的脚本功能。

javascript引擎一般由C/c++实现。

我们听说过，在java中弄一个groovy引擎+groovy脚本、lua引擎+lua脚本、javascript引擎+javascript脚本 来处理一些经常变化的需求。在ios上，用object-c嵌入javascript引擎，可以解释执行JavaScript代码（object-c与js彼此交互）。如果这个javascript 代码占了大头，带来的一个影响就是：开发ios app，从感觉上，由写object-c程序，变成了在写java script。

V8 执行 JS 的过程

  1. 首先对 JS 源代码进行词法分析，将源代码拆分成一个个简单的词语（即 Token）；然后，以这些 Token 为输入流进行语法分析，形成一棵抽象语法树（即 AST），并检查其语法上的错误；最后，由语法树生成字节码，由 JS 解析器运行。
  2. 在代码中，常常会有同一部分代码，被多次调用，同一部分代码如果每次都需要解释器转二进制代码再去执行，效率上来说，会有些浪费，所以在 V8 模块中会有专门的监控模块，来监控同一代码是否多次被调用，如果被多次调用，那么就会被标记为热代码。当存在热代码的时候，V8 会借助 TurboFan (优化编译器)将为热代码的字节码转为机器码并缓存下来，这样一来，当再次调用热代码时，就不再需要将字节码转为机器码。

浏览器

Chrome浏览器使用多进程架构，意味着每个标签页（在某些浏览器中也包括每个扩展程序）通常在其自己的进程中运行。这样做的好处是，一个标签页崩溃不会影响到其他标签页。站点隔离特性，浏览器每个tab，都是独立的渲染进程，这点的好处是假设你打开三个标签页，一个标签卡死不影响其他两个。但如果三个标签共用一个进程，一个卡死会导致全部都卡，这样体验很差。每个浏览器进程都可以包含多个线程。例如，主线程用于执行 JavaScript 代码和处理页面布局，而其他线程可能用于网络请求、渲染等任务。

  1. 主线程，Web 应用程序需要在此单个主线程上执行某些关键操作。当您导航到 Web 应用程序时，浏览器将创建并向您的应用程序授予该线程，以便您的代码在其上执行。主线程指的是渲染进程下的主线程，负责解析HTML、计算CSS样式、执行JavaScript、计算布局、绘制图层等任务。
    1. 某些任务必须在主线程上运行。例如，任何直接需要访问 DOM（即 DOM document）的操作都必须在主线程上运行（因为 DOM 不是线程安全的）。这将包括大多数 UI 相关代码。主线程上一次只能运行一个任务。
    2. 此外，一个任务必须在主线程上运行完成，然后才能运行另一个任务。浏览器没有“部分”执行任务的机制，每个任务都完整地运行直至完成。