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无人驾驶常用路径规划

编程算法无人驾驶自动驾驶机器人

无人驾驶系统非常复杂，由多个模块组成，例如感知、融合、规划、控制、定位等等组成。其中规划主要包括行为决策、运动轨迹规划等等。

2023-03-09

1.1K0

WMS仓管系统中的条码应用

容器编程算法

想对仓库管理做信息化管理，第一步就是要将仓库中的实物如货物、容器、货位、工作台、工具等条码化，wms中常用的条码格式有50*20的sku条码、70*50的货位条码、70*20的包裹号、100*75的拣货箱条码、100*100的物流面单等。

2020-07-16

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产品经理需要了解的接口知识

数据分析编程算法数据加密服务 https 缓存

在客户端与服务器进行交互时，必然涉及到交互的报文（或者通俗的讲，请求数据与返回数据），如果不希望报文进行明文传输，则需要进行报文的加密与解密。

2020-06-24

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美团智能配送系统的运筹优化实战

美团配送业务场景复杂，单量规模大。下图这组数字是2019年5月美团配送品牌发布时的数据。

2020-02-26

1.8K0

分布式系统的共识(consensus)算法比较

编程算法分布式 ios 数据库 sql

这是一篇比较分布式系统中服务器之间获得状态最终一致性也就是取得共识consensus几个流行算法，包括Paxos、Egalitarian Paxos、Hydra、Fast Paxos、Ios、VRR(Viewstamped Replication Revisited)、 Multi-Paxos、Raft等。什么是共识consensus？当多个主机通过异步通讯方式组成网络集群时，这种异步网络默认是不可靠的，那么在这些不可靠主机之间复制状态需要采取一种机制，以保证每个主机的状态

2020-02-26

1.4K0

不存在所谓的机器学习平台！

大数据编程算法机器学习神经网络深度学习

在过去这几年，你可能注意到了供应商们以越来越快的步伐推出服务于AI生态系统的“平台”，即满足数据科学和机器学习的需求。“数据科学平台”和“机器学习平台”在竞相吸引数据科学家、机器学习项目经理以及管理AI项目/计划的其他人士的目光和钱袋。如果你是主要的技术供应商，但在AI领域却没有大有作为，可能会迅速沦为边缘化。但是这些平台究竟是什么？为什么上演争抢市场份额这一幕？

2020-02-10

1.1K0

并发应用中的不可变数据结构

这样，通过避免使用锁synchronization，而是通过业务设计出值对象，然后使用不可变模式来获得更好的性能，从这里也可以看出面向对象设计并不会影响性能，反而能提升性能。

2020-01-17

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使用Redis实现高流量的限速器

云数据库 Redis 编程算法 http

Redis是生产环境中默默无闻的主力配置。它不常用作主要的数据存储，但它可存储和访问临时数据（度量，会话状态，缓存等损失可以容忍的数据）方面有一个甜蜜点，并且速度非常快，不仅提供了最佳性能，还通过一组有用的内置数据结构提供了高效的算法。它是现代技术栈中最常见的主要部件之一。 Stripe的限速器建立在Redis的基础之上，直到最近，他们都运行在Redis 的一个非常Hot的实例上。服务器上有用于故障转移的follower，但在任何时候，只有一个节点处理每个操作。你不得不佩服这样的系统。各种消息称，Redis可以在一个节点上每秒处理一百万次操作 - 我们项目不需要那么多，但是也有很多操作。每个速率限制检查都需要运行多个Redis命令，并且每个API请求都要通过很多速率的限制器。一个节点每秒处理大约数十到数十万个操作。我们最终通过迁移到10个节点的Redis群集来实现这个目标。对性能的影响可以忽略不计，我们现在有一个简单的配置开关可以实现水平可伸缩性。操作的限制在更换系统之前，应该理解导致原始故障的原因和结果。 Redis的一个值得理解的特性是：它是一个单线程程序。但是会有后台线程处理一些像删除对象这样的操作，实际上所有正在执行的操作都堵塞在访问单个流控制点上。理解这点相对容易--Redis需要保证操作的原子性（无论是单一命令MULTI，还是 EXEC），这是源于它一次只执行其中一个操作的事实。这个单线程模型确实是我们的瓶颈。面对失败即使以最大容量运营，我们发现Redis也会非常优雅地降级。主要表现：从与Redis交谈通信的节点观察到的基线连接性错误率增加 - 为了容忍发生故障的Redis，它们受到连接和读取超时（约0.1秒）的限制，并且与过载主机无法无法建立连接。 Redis这种表现虽然不是最佳的，但大部分时间情况都是好的。只有当合法用户能够成功进行身份验证并在底层数据库上运行昂贵的操作时，它才会成为一个真正的问题，因为我们的目标是拦截巨大的非法流量冲击（即数量级超过允许的限制）。这些流量峰值会导致错误率的成比例增加，并且许多流量还应该被允许通过，因为限速器默认是允许在错误情况下通过请求。这会给后端数据库带来更大的压力，这种压力在过载时不会像Redis那样优雅地失败。很容易看到数据库分区几乎完全无法操作。 Redis Cluster的分片模型 Redis的核心设计价值在于速度，而Redis集群的构建方式不会对此产生影响。与许多其他分布式模型不同，在其输出响应成功信号时，Redis集群中的操作并未在多个节点上进行确认，而是更像是一组独立的Redis通过分散空间来分担工作负载。这牺牲了高可用性，有利于保持操作的快速性 - 与标准的Redis独立实例相比，针对Redis群集运行操作的额外开销可以忽略不计。分片是根据key进行的，可能的key总数分为16,384个插槽。key的插槽是通过稳定的哈希散列函数计算的，所有客户端都知道该如何操作： HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384 例如，如果我们想执行GET foo，我们会得到foo的以下插槽号： HASH_SLOT = CRC16("foo") mod 16384 = 12182 集群中的每个节点将处理16,384个插槽中的一部分，确切数量取决于节点数量。节点彼此通信以协调插槽分配以及可用性和插槽的再平衡。客户端使用该CLUSTER系列命令来查询群集的状态。一个常见的操作是CLUSTER NODES获得插槽到节点的映射，其结果通常在本地缓存，并保持数据新鲜。 127.0.0.1:30002 master - 0 1426238316232 2 connected 5461-10922 127.0.0.1:30003 master - 0 1426238318243 3 connected 10923-16383 127.0.0.1:30001 myself,master - 0 0 1 connected 0-5460 我简化了上面的输出，但重要的部分是第一列中的主机地址和最后一个中的数字。5461-10922意味着这个节点处理开始于5461和结束于10922的插槽范围。 `MOVED`重定向如果Redis群集中的某个节点接收到一个插槽不处理的的key的命令，则不会尝试向其他插槽转发该命令。相反，客户端会被告知在其他地方再次尝试。这是以MOVED新目标的地址作为回应的形式： GET foo -MOVED 3999 127.0.0.1:6381 在集群重新平衡期间，插槽会从一个节点迁移到另一个节点，MOVED是服务器用于告诉客户端其插槽

2019-12-23

1.1K0

传感器是未来世界的核心（上）

5g 物联网编程算法

我们知道未来整个科技行业最大的主题是5G，5G是整个通信的基础设施，在5G之后主要是三个问题，第一个是如何输入数据，第二是如何处理数据，第三，如何输出转化数据。在输入数据中，最核心的是物联网，而物联网中最重中之重是传感器。所以整个传感器行业未来空间是比较大的。这里先介绍一下传感器，第一，市场需求、需求的空间；第二，介绍一下技术路线；第三，介绍一下目前的竞争格局。

2019-12-23

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一个完整的项目复盘到底要怎么做？

从计划到执行到复盘，只有复盘整个活动流程，才算做活动项目完整结束，那么，如何真正做好“复盘”这项工作呢？

2019-11-18

5.3K0

Java算术运算性能设计要点

如果想进行快速安全的金融财务有关的算术计算，也就是浮点的加减乘除算术运算，请遵循下列条件：

2019-11-18

7060

史上最强大IDEA编程插件：编程效率提升N倍

xcode ide 智能推荐平台编程算法 java

平时写代码的时候多少会依赖编辑器里面的代码补全，敲几个字母就能补全一整个词。可是这么多年过去了，为什么代码补全还是像最开始那样，只能限定于一个词，而且毫无意义地按照字典表顺序排列呢？

2019-09-29

1.6K0

异步编程：协作性多任务处理

编程算法 socket编程 react

如何确保同时处理多个请求，我们可以使用线程或进程进行多任务处理实现，但还有一个选择 - 协作性多任务处理。这个选项是最困难的。在这里我们说操作系统当然很酷，它有调度程序/计划程序，它可以处理进程，线程，组织它们之间的切换，处理锁等，但它仍然不知道应用程序是如何工作的，而这些工作原理应该是我们作为开发人员所知道的。我们知道在CPU上会有短暂的时刻执行某些计算操作，但大多数时候我们都期望网络I / O能更清楚何时在处理多个请求之间切换。从操作系统的角度来看，协作式多任务只是一个执行线程，在其中，应用程序在处理多个请求/命令之间切换。通常情况是：只要一些数据到达，就会读取它们，解析请求，将数据发送到数据库，这是一个阻塞操作；而非堵塞操作时在等待来自数据库的响应时，可以开始处理另一个请求，它被称为“合作或协作”，因为所有任务/命令必须通过合作以使整个调度方案起作用。它们彼此交错，但是有一个控制线程，称为协作调度程序，其角色只是启动进程并让这些线程自动将控制权返回给它。这比线程的多任务处理更简单，因为程序员总是知道当一个任务执行时，另一个任务不会执行，虽然在单处理器系统中，线程应用程序也将以交错模式执行这种模型，但使用线程的程序员仍应考虑此方法的缺陷，以免应用程序在移动到多处理器系统时工作不正常。但是，即使在多处理器系统上，单线程异步系统也总是以交错方式执行。编写这样的程序的困难在于，这种切换，维护上下文的过程，将每个任务组织为一系列间歇性执行的较小步骤，落在开发人员身上。另一方面，我们获得了效率，因为没有不必要的切换，例如，在线程和进程之间切换时切换处理器上下文没有问题。有两种方法可以实现协作式多任务处理：回调和绿色线程。回调由于所有阻塞操作都会导致某个动作将在未来的某个时间发生，并且我们的执行线程应该在准备就绪时返回结果。因此，为了获得结果，我们必须注册回调 - 当请求/操作成功时，它将执行一个回调，或者如果它不成功，它将执行另一个回调。回调是一个明确的选项 - 开发人员应该以这样的方式编写程序，使他不知道何时将调用回调函数。这是最常用的选项，因为它是显式的，并且得到了大多数现代语言的支持。利弊：

2019-08-13

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【必须学习】今日头条算法原理（全）

推荐系统编程算法应用安全开发

本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析，内容安全等原理。

2019-07-31

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架构师能力模型

编程算法架构设计

开发者应该根据自己的性格、爱好来选择自己的职业方向。对于性格外向、愿意多与人交流、沟通能力较好的同学，可以考虑向管理方向发展。对于热爱技术、喜欢钻研、性格偏内向的同学，则更适合往技术方向发展。

2019-07-25

1.7K0

分布式事务可能是个伪概念

数据库 sql 编程算法分布式

分布式事务顾名思义，是分布式环境下的事务，而在分布式王国里有一个著名的CAP定理，那么事务这个概念是否需要服从CAP定理呢？

2019-07-16

4510

多线程编程之自旋锁

编程算法单片机

　　自旋锁是专为防止多处理器并发（实现保护共享资源）而引入的一种锁机制。自旋锁与互斥锁比较类似，它们都是为了解决对某项资源的互斥使用。无论是互斥锁，还是自旋锁，在任何时刻，最多只能有一个保持者，也就说，在任何时刻最多只能有一个执行单元获得锁。但是两者在调度机制上略有不同。对于互斥锁，如果资源已经被占用，资源申请者只能进入睡眠状态。但是自旋锁不会引起调用者睡眠，如果自旋锁已经被别的执行单元保持，调用者就一直循环在那里看是否该自旋锁的保持者已经释放了锁，“自旋”一词就是因此而得名。自旋锁在内核中大量应用于中断处理等部分（对于单处理器来说，防止中断处理中的并发可简单采用关闭中断的方式，即在标志寄存器中关闭/打开中断标志位，不需要自旋锁）。

2019-07-16

1.1K0

JUC里的同步组件

countDownLatch基于AQS的成员变量state实现的计数器，每次执行countDown()方法时，计数器减1，执行await()方法会阻塞线程直到计数器为0。我的理解就类似一个大门一样，当计数器为0 大门才会打开，所有的线程才能通过大门，继续执行。一般用在多任务执行，最后汇总（即最终的操作依赖于所有子任务执行完成的结果），所有子任务完成之后，才能进行最终操作，代码示例如下

2019-07-16

4270

从地图到线路规划（一）

物流公司做大之后，都会开始考虑网点、运输线路、配送线路的优化问题，甚至大的仓储、分拨中心会考虑场内调度优化，这里就不得不思考如何构建一副适合自己业务的，定制化的地图。

2019-07-16

8140

SQLServer性能调优-分组聚合

编程算法存储 windows

聚合实际上对数据做分组统计，SQL Server使用两种操作符来实现聚合，流聚合（Stream Aggregation）和哈希聚合（Hash aggration）。流聚合是非阻塞性的，具有流的特性，流聚合操作符；边处理数据，边输出聚合的结果。而哈希聚合是阻塞性的，只要处理完所有的数据，才会输出聚合的结果。

2019-07-16

1.4K0

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