BERT是2018年谷歌提出来的在自然语言处理领域的一个模型，比GPT1晚了大概四个月，在NLP领域产生了深远的影响，本文接下来对BERT进行详细介绍。

1、什么是BERT

• BERT全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，即一种基于Transformer编码器的双向语言表征模型，首先会用BERT在大规模的文本数据集上进行自监督学习，使模型学习到语言的表征能力 ，接着可以在不改变模型结构的基础上在各种NLP下游任务上做微调。（因为之前的基于RNN结构的预训练模型，在应用到不同的下游任务时，需要稍微改变模型结构）

• Transformer 模型自问世以来，依然是人工智能领域的核心技术之一。作为深度学习中革命性的架构，Transformer 不仅在自然语言处理（NLP）中占据主导地位，还扩展到了计算机视觉、语音处理和科学计算等多个领域。
• 如今，无论是大语言模型（如 GPT-4 和 Bard）推动的生成式 AI 热潮，还是 Vision Transformer 在图像分析中的崛起，Transformer 的影响力无处不在。同时，研究者们也在不断优化和改进这一架构，通过轻量化设计、高效注意力机制以及多模态融合，进一步拓宽了其应用场景和效率边界。可以说，Transformer 已经从一种模型架构发展为一种贯穿多领域的技术范式，其热度不仅未减，反而随着新技术和新应用的涌现而持续升温。

1、题目描述

给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。

你可以按任意顺序返回答案。

1、Explain查看执行计划

• Spark3.0大版本发布，Spark SQL的优化占比将近50%。SparkSQL取代SparkCore，成为新一代的引擎内核，所有其他子框架如Mllib、Streaming和Graph，都可以共享Spark SQL的性能优化，都能从Spark社区对于SparkSQL的投入中受益。
• 要优化Spark SQL应用时，一定是要了解SparkSQL执行计划的。发现SQL执行慢的根本原因，才能知道应该在哪儿进行优化，是调整SQL的编写方式、还是用Hint、还是调参，而不是把优化方案拿来试一遍。

1、Spark SQL概述

1.1 什么是Spark SQL

• Spark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块。与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL提供的接口为Spark提供了有关数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息来执行额外的优化。与Spark SQL交互的方式有多种，包括SQL和Dataset API。计算结果时，使用相同的执行引擎，与您用于表达计算的API/语言无关。

1、RDD概述

1.1 什么是RDD

• RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。

• 代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

• RDD类比工厂生产。

1、Spark概述

1.1 什么是Spark

• 回顾：Hadoop主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算。
• Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。

1、基础语法

1.1 字面量

• 字面量：在代码中，被写下来的的固定的值，称之为字面量。

• Python中常用的有6种值（数据）的类型：

1、概述

1.1 生产环境中的问题

• 生产环境发生了内存溢出该如何处理？
• 生产环境应该给服务器分配多少内存合适？
• 如何对垃圾回收器的性能进行调优？
• 生产环境CPU负载飙高该如何处理？
• 生产环境应该给应用分配多少线程合适？
• 不加log，如何确定请求是否执行了某一行代码？
• 不加log，如何实时查看某个方法的入参与返回值？

1、JVM监控及诊断工具-命令行

1.1 概述

• 性能诊断是软件工程师在日常工作中需要经常面对和解决的问题，在用户体验至上的今天，解决好应用的性能问题能带来非常大的收益。

• Java 作为最流行的编程语言之一，其应用性能诊断一直受到业界广泛关注。可能造成 Java 应用出现性能问题的因素非常多，例如线程控制、磁盘读写、数据库访问、网络I/O、垃圾收集等。想要定位这些问题，一款优秀的性能诊断工具必不可少。

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