马斯克接手Twitter一年后的成果-工作量化的重要性

马斯克领导下的Twitter团队在过去一年实现了多项重大技术突破,包括大幅减少推荐系统代码量、优化API架构、提升性能、节省成本并转向本地计算,展示了强大的工程技术实力。

大家好,我是「云舒编程」。

马斯克接手Twitter的一年后,在10.27其官方团队发布了一条推文展示这一年的工程成果。

有点国内那味了,论工作量化的重要性。

这一年里,我们在工程技术上取得了许多出色的成就,除了大家在应用中看到的明显变化之外,在幕后我们还做了一系列重要的优化和改进。

  • 将「为你推荐」、「关注」、「搜索」、「个人主页」、「列表」、「社区」和「探索」等功能的技术栈整合到了一个统一的产品框架中。

  • 彻底重建了「为你推荐」的服务和排名系统,代码行数从700K减少到70k,减少了90%;同时计算资源减少了50%,处理相同请求的能力提升了80%。

  • 统一了「为你推荐」和视频的个性化、排名模型,显著提高了视频推荐质量。

  • 重构了API中间层的架构,删除了超过10万行代码和数千个未使用的内部废弃接口,同时删除了一些没人用的客户端服务。

  • 将获取帖子元数据的时间减半,全局API超时错误减少90%。

  • 对外部机器人、爬虫的屏蔽,相比2022年,增长了37%。平均每天,阻止了超过100万次机器人注册,并将私信中的无用信息减少了95%。

  • 关闭了位于萨克拉门托的数据中心,重新调配了5200台机架和148000台服务器,每年为公司节约了超1亿美元,总的来说,节约了48兆瓦的电量,60000磅的网络机架。

  • 优化了对云服务厂商的使用,开始在本地进行更多的工作,这一转变使得每月的云服务成本降低60%,同时我们还将所有的媒体和大文件从云端迁出,减少了60%的云端存储空间,除此之外,还成功将云数据处理成本减少了75%。

  • 构建本地GPU超级计算集群,并设计、交付了43.2Tbps 的高性能网络架构。

  • 提升网络主干的容量和冗余性,每年节省1390万美元。

  • 开展了自动化峰值流量故障转移测试,以持续验证平台的可扩展性和可用性。

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内容概要:本围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。章结合理论导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优方法,形从运动学到动力学再到轨迹优的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完平滑路径规划与优。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优策略。
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