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自然语言表征模型最近受到非常多的关注，很多研究者将其视为NLP最重要的研究方向之一。例如在大规模语料库上预训练的BERT，它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式，经过微调后可以持续改善不同NLP任务的性能。因此，我们获取BERT隐藏层表征后，可用于提升自己任务的性能。但是，已有的预训练语言模型很少考虑知识信息，具体而言即知识图谱(ht

ARM表示NeoverseN1平台和E1CPU即将发布，NeoverseN1和E1采用7nm制程，并且为服务器和通信设备增加重要提升，拥有高可扩展性、高处理量以及高性能，将分别在2020年和2021年投入使用。与CortexA72内核相比，N1分别将Java和memcacheD性能提高了1.7倍和2.5倍。与A72相比，N1内存延迟从110ns

调优基本概念在调整JVM性能时，通常有三个组件需要考虑：1.堆大小调整2.垃圾收集器调整3.JIT编译器大多数调优选项都与调整堆大小和选择合适的垃圾收集器有关，JIT编译器对性能也有很大影响，但很少需要对其进行调优，尤其是针对较新版本的JVM。通常，在进行Java程序调优的时候，会重点关注两个主要指标：响应

版权申明：本文原创首发于以下网站：1.博客园『优梦创客』的空间：https://www.cnblogs.com/raymondking123(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fraymondking123%

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