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聊聊多线程那一些事儿(task)之 三 异步取消和异步方法聊聊多线程那一些事儿(task)之 三 异步取消和异步方法聊聊多线程那一些事儿 之 四 经典应用(取与舍、动态创建)聊聊多线程那一些事儿(ta

hello,咋们又见面啦,通过前面两篇文章的介绍,对task的创建、运行、阻塞、同步、延续操作等都有了很好的认识和使用,结合实际的场景介绍,这样一来在实际的工作中也能够解决很大一部分的关于多线程的业务,但是只有这一些是远远不够的,比如,比如,如果这么一个场景,当开启tsak异步任务后,有某个条件触发,需要终止tsak的执行又该如何实现呢?这一些问题正是我们今天需要交流分享的部分,带着这一些问题,咱们共同进入到今天的主题,谢谢!

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[大佬] 重新认识PROFINET 01

在《西门子PLC通信原理探秘》系列的第一篇故事中,我提到PROFINET是我在西门子技术支持生涯的起点,由于RPOFINET我开始接触以太网,理解协议,堆栈,帧,交换机,IWLAN,实时等诸多的概念,也正是探索这些概念,通过一个现场诊断的契机,我逐步完善了自认为已经掌握的PLC通信的知识,形成了以时间片和CCP为基础的PLC通信体系,真正深入到PLC内部通信-数据交换和数据处理。还有交换机技术,作为PROFINET网络中重要的有源部件,其作用不言而喻,其概念的理解有助于理解PROFINET的工作机制。甚至后来的一连串的连锁和外延知识,例如PKI(Public Key Infrastructure),这是未来,例如在使用云等APP与现场应用之间流行的加密方式,这些知识都是源于这个起点。所以在这个专栏的起点我也选择从PROFINET开始,一步步一点点给大家展示相关PROFINET的奥秘,希望从一些独特的角度给大家刷新对这些知识的认知。

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Spotify个性化推荐服务Discover Weekly:智能学习如何为你推荐音乐

本文介绍了Spotify的音乐推荐系统,以及如何利用机器学习来实现个性化推荐。作者主要介绍了三种推荐模型:协同过滤、自然语言处理和原始音频模型。协同过滤模型通过分析用户的历史收听记录,找到相似的用户,从而推荐相似用户喜欢的歌曲;自然语言处理模型通过分析歌曲的元数据,提取出歌曲的特征,然后与用户的历史收听记录进行匹配,推荐相似歌曲;原始音频模型则通过对音频的分析,提取出歌曲的特征,然后与用户的历史收听记录进行匹配,推荐相似歌曲。最后,作者总结了Spotify的推荐系统,并表达了对技术的敬畏之情。

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