将如何拯救航空业

宫本走出公司的时候，已经将近半夜。此时天上的月亮仍旧散发着清冷的幽光，无情地审视着大地。

最近公司业务繁忙，大批技术人员都被迫加班到很晚。宫本正是这些技术人员中的一份子，从他开始写代码到如今，已经将近五年。

「需求根本做不完，这几天连续加班要吐了。」宫本小声嘟囔了一句，掏出手机准备叫个网约车。

宫本所在的公司是互联网行业，号称是行业内发展迅猛的独角兽。但是宫本在其中工作得并不顺心;一方面是由于技术工作的压力太大，二来也是因为公司规模比较大，个人的成就感无法得到充分的满足。

半夜的网约车基本不用排队，不到五分钟，一辆黑色的吉利帝豪便沿着定位开到了公司大门。一上车，宫本就从背包中掏出了笔记本电脑，打算利用路上的时间再补补技术基础。

打开笔记本，内嵌的键盘后背灯和屏幕同时亮了起来，照亮了宫本有点疲倦的脸庞。屏幕上开着一个网页，显示的是「CPU缓存」之类的字样，底下还配有长段的图文解析。

关于CPU 缓存的相关知识，宫本早在大学期间就已经学过。只不过年代久远加上也没有时常回顾，现在也忘得差不多了。这回是打算将计算机组成的基础知识再温习一遍，以应对之后可能的跳槽。

「CPU缓存相关的知识，重点应该在于计算机存储系统的层次结构、地址映像方法和缓存替换算法之类的吧。」宫本低头喃喃自语道，却没注意到前方的司机微微瞟了一眼后视镜。

说回来，宫本自上车起注意力就没落在司机上，心思还没从工作状态中缓过来。事实上，司机外形跟宫本倒有些相似，只不过看起来年纪更大一些，大概35左右。同时若隐若现的发际线都无意间展露出中年人的危机。

只不过宫本也无暇顾及前方这个与自己有些神似的男人了，一头扑进了学习中。

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CPU 缓存「Cache」指的访问速度比一般内存快得多的高速存储器，主要是为了解决 CPU 运算速率与内存读写速率不匹配的问题。因为 CPU 的运算速率比内存读写速率快得多，当 CPU 需要向内存请求数据或者写入数据时，就需要一直等待内存缓慢的读写。在这个过程中，CPU 的高速运算能力就无法得到充分发挥。

「所以缓存的作用就像是 CPU 和内存之间进行数据缓冲的桥梁。」宫本若有所思。

缓存中的数据是内存中的一部分，这一部分数据被认为是 CPU 在短时间内会即将访问到的数据。当 CPU 在调用数据时，会先从缓存中调用，而不直接通过内存。当在缓存中找到想要的数据时，就会立即读取并返回给 CPU 处理;如果没有找到，就以相对较慢的速度从内存中读取，同时将这个数据所在的数据块都调入缓存中，方便下次对该数据块的读取。

「这样可行主要还是因为局部性原理吧。」宫本渐渐找回了上大学时的记忆。他记得程序在运行时对内存的访问会呈现出局部性的特征，这种特征表现在使用了某一个数据时，往往该数据附近的数据会有更高的概率在下次被使用。

「那缓存是如何发挥作用的呢?」宫本有些不太记得缓存的组成，埋头继续研究。前座的司机时不时通过后视镜瞥一瞥钻心学习的宫本，不经意间眼神里流露出一种夹杂着无奈和释然的复杂神情。

首先来讲讲计算机存储系统的层次结构。一般而言，通用计算机的存储层级分为四层，分别为 CPU 内部寄存器、高速缓存、主存储器和辅存储器。主存可以看作是一般而言的内存，而辅存又可根据是否与计算机相连分为联机和脱机两种类型。


 

PSO是一个有趣的想法-与神经网络相比，它对初始化的敏感度要低得多，并且在某些发现上的粒子之间的通信可能被证明是一种搜索稀疏和大面积区域的非常有效的方法。

因为粒子群优化不是基于梯度的(gasp!)，所以不需要优化问题是可微的。因此，使用PSO优化神经网络或任何其他算法将对选择其他函数中的激活函数或等效角色具有更大的自由度和更低的敏感性。此外，它几乎没有关于优化问题的假设，甚至可以搜索很大的空间。

可以想象，基于总体的方法比基于梯度的优化器在计算上要昂贵得多，但不一定如此。由于该算法是如此开放和非刚性-正如基于进化的算法通常如此，因此人们可以控制粒子的数量，粒子的移动速度，全局共享的信息量等等。就像可能会调整神经网络中的学习率一样。

代理优化是一种优化方法，它尝试使用另一个完善的函数对损失函数建模以找到最小值。该技术从损失函数中采样"数据点"，这意味着它尝试使用不同的参数值(x)并存储损失函数的值(y)。在收集到足够数量的数据点之后，将代理函数(在这种情况下为7次多项式)拟合到所收集的数据。



 

（编辑：桂林站长网）

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