Philippe 首先介绍道，在最近的视频编解码器中，环路后处理滤波已经成为一种至关重要的组件。它可以减少压缩伪影，并减少与原始样本的失真。AVC 首先引入了去块滤波器，之后 HEVC 额外引入了 Sample Adaptive Offset 后处理滤波器，以减少振铃效应和颜色偏差。最近发布的 VVC 标准设计了一种自适应的环路滤波器，使用基于维那滤波器的自适应滤波系数，来最小化重建像素和原始像素之间的 MSE。
考虑到连续分配方式的缺陷，人们考虑到如果可以将一个进程分散然后分别装入到不相邻分区中就可以更加高效利用内存，基于这一思想，产生了“非连续分配方式”也成为离散分配方式
Kafka 由一个或多个节点组成的工作集群，这些节点可以位于不同的数据中心，我们可以在 Kafka 集群的不同节点之间分布数据/负载，并且它天生具有可扩展性、可用性和容错性。
◆ 介绍 几乎所有 Kafka Consumer 教程都是下面的代码： KafkaConsumer<String, Payment> consumer = new KafkaConsumer<>(props) // Subscribe to Kafka topics consumer.subscribe(topics); while (true) { // Poll Kafka for new messages ConsumerRecords<String, String> records
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/401916664
今天很有可能你已经做了一些使用滑动窗口(也称为移动窗口)的事情，而你甚至不知道它。例如：许多编辑算法都是基于移动窗口的。在GIS中做地形分析的大多数地形栅格度量(坡度、坡向、山坡阴影等)都基于滑动窗口。很多情况下，对格式化为二维数组的数据进行分析时，都很有可能涉及到滑动窗口。
前言： 之前对POF基本原理、POF交换机源码结构进行解读，但是，要想完成POF交换机的二次开发和拓展，有必要对POF交换机特有的数据包处理流程、POF交换机和控制器交互模式进行了解，本节对数据包处理
答案肯定是不行的。 HotSpot中GC不是在任意位置都可以进入，而只能在safepoint处进入。
<f1> <operator> <f2>.该表达式比较两个字段，可能为真，也可能为假。在带关键字 IF、CHECK和WHILE的条件语句中使用逻辑表达式。根据<f1>和<f2>的数据类型，可以使用不同的逻辑运算符。
《Redis设计与实现》读书笔记（三十五） ——Redis 二进制位数组及SWAR汉明重量算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、基本概念 redis提供了setbit、getbit、bitcount、bitop四个命令用于处理二进制数组，称为bit array，又叫位数组。 setbit命令用于位数组指定偏移量上的二进制设置值，偏移量从0开始计算，值可以是0或者是1。 getbit获取指定位置上的值。 bitcount统计位数组里面，值为1的二进制位的数量。 bitop可以有and、or、xor，即
本文提出一种使用单个卷积神经网络的新型物体检测方法: CornerNet. 本文通过将目标定义为成对关键点，消除了单阶段检测网络中对anchor box的需要. 除了新颖的网络形式外,本文还介绍了角落池化(corner pooling):一种新的池化方式,它可以帮助网络更好地定位物体的边角。 实验表明，CornerNet在MS COCO上实现了42.1％的AP，优于所有现有的单阶段检测模型。
本文将介绍一种用于行为识别的时间交错网络(TIN temporal interlacing network)。该网络想较当前SOTA的基础上，在实现6倍加速的同时，还多个评测数据集上获得了4%的提升。同时该方法作为主力方法，在2019年的ICCV Multi Moments In Time challenge中取得了冠军(Leaderboard)。我们还release了一个基于PyTorch的开源动作识别代码库X-Temporal，希望可以进一步推动动作识别社区的发展。
我们提出了一种新的对象检测方法——拐角网络，该方法利用单一的卷积神经网络将对象的左上角和右下角作为一对关键点检测出来。通过检测成对的关键点，我们消除了设计一组锚箱的需要，通常使用单级检测器。除了我们的新公式，我们还引入了角池化，这是一种新的池化层，可以帮助网络更好地定位角。实验表明，在MS COCO上，CornerNet实现了42.2%的AP，优于现有的所有一级检测器。
如上述代码这是一个结构体指针变量说明结构体指针变量p指向(->)的是一个结构体类型变量地址也就是保存x的地址。
本文提出了一种用于目标检测的单阶段方法，通过单个CNN模型同时完成目标定位和分类，从而实现了速度与精度的平衡。该方法在速度和精度上都超越了目前最先进的双阶段方法，同时还在处理小目标、重叠目标、密集目标等复杂场景上表现出色。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第七篇。在其中我们会调整分形，使其最终看起来比数字化的结果更自然。
Boosted Regression Active Shape Models British Machine Vision Conference 2007
Es低版本（1.x）的scroll操作还有一个变种：scan，其在指定size时真实返回的是size * num_of_shards条数据，比如scan请求返回size=10条数据，而索引本身有5个shard，那么一次scan将返回10*5=50条数据，另外在第一次请求时只执行初始化操作，不会返回数据，在第二次请求时才会返回数据。
机器语言-汇编语言-高级语言 汇编语言特点： 1 与硬件相关 2 与机器指令一一对应 3 须详细描述如何做 4 可移植性差 CPU功能结构： 总线接口部件BIU 执行部件EU CPU寄存器结构
Kafka作为一个消息中间件(后面Kafka逐渐转向一个流失处理平台KafkaStream)，消息最终的存储都落在日志中。
我们已经知道结构体是什么了，那如果我们想用结构体来描述一个学生该怎么做呢？ 首先我们要进行结构体的声明。 如果我们想要描述一个学生，那我们就先来声明一个学生类型，怎么声明呢？
它的功能是判断内存某一个位置的值是否为预期，如果是则更改这个值，这个过程就是原子的。
判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。
之前已经讨论过非常多的目标检测算法，对计算机视觉感兴趣的读者也可以结合以前的文章加强理解。
选自 Medium 作者：Jonathan Hui 机器之心编译 目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二部分则重点讨论了包括YOLO、SSD和RetinaNet等在内的单次检测器，它们都是目前最为优秀的方法。 机器之心之前已经讨论过非常多的目标检测算法，对计算机视觉感兴趣的读者也可以结
2、如果没有显示指定_id字段隐藏，则默认会显示，显示指定隐藏，如：find({},{"_id":0});
自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后，用 CNN 进行分类成为主流。一种用于目标检测的暴力方法是从左到右、从上到下滑动窗口，利用分类识别目标。为了在不同观察距离处检测不同的目标类型，我们使用不同大小和宽高比的窗口。
第一个 “位置偏移量” 参数指示 MySQL 从哪一行开始显示，是一个可选参数，如果不指定 “位置偏移量”，将会从表中的第一条记录开始（第一条记录的位置偏移量是 0，第二条记录的位置偏移量是 1，以此类推）；第二个参数 “行数” 指示返回的记录条数。
Streams Replication Manager（SRM）是一种企业级复制解决方案，可实现容错、可扩展且健壮的跨集群Kafka主题复制。SRM提供了动态更改配置的功能，并使Topic属性在高性能的集群之间保持同步。SRM还提供了自定义扩展，可促进安装、管理和监视，从而使SRM成为针对任务关键型工作负载而构建的完整复制解决方案。Streams Replication Manager由两个主要组件组成：流复制引擎和流复制管理服务。
欢迎来到Under The Hood专栏。本专栏旨在让Java开发人员一瞥在运行Java程序底层的神秘机制。本月的文章继续讨论Java虚拟机的字节码指令集，方法是检查Java虚拟机处理异常抛出和捕获的方式，包括相关的字节码。本文不讨论finally条款 - 这是下个月的主题。后续文章将讨论字节码系列的其他成员。
这个错误的意思是，消费者在处理完一批poll的消息后，在同步提交偏移量给broker时报的错。初步分析日志是由于当前消费者线程消费的分区已经被broker给回收了，因为kafka认为这个消费者死了，那么为什么呢？
前两步和生产者类似，配置参数然后根据参数创建实例，区别在于消费者使用的是反序列化器，以及多了一个必填参数group.id，用于指定消费者所属的消费组。关于消费组的概念在《图解Kafka中的基本概念》中介绍过了，消费组使得消费者的消费能力可横向扩展，这次再介绍一个新的概念“再均衡”，其意思是将分区的所属权进行重新分配，发生于消费者中有新的消费者加入或者有消费者宕机的时候。我们先了解再均衡的概念，至于如何再均衡不在此深究。
后端程序员在面试中，经常会被问到SQL调优的操作，于是我也是去补习了一下这方面的知识，感谢各方大佬提供的点子，这里总结如下。
熟悉jdk的人都知道，从jdk1.5开始引入了并发包，旨在对于java内置锁synchronized解决不了或者不适用的场景提供一种更优的解决方案。
第一个 “位置偏移量” 参数指示MySQL从哪一行开始显示，是一个可选参数，如果不指定“位置偏移量”，将会从表中的第一条记录开始（第一条记录的位置偏移量是0，第二条记录的位置偏移量是1，以此类推）；
分布式有状态流处理支持在云中部署和执行大规模连续计算，主要针对低延迟和高吞吐量。这种模式的一个最根本的挑战就是在可能的失败情况下提供处理保证。现有方法依赖于可用于故障恢复的周期性全局状态快照。这些方法有两个主要缺点。首先，他们经常拖延影响数据摄取的整体计算过程。其次，持久化存储所有传输中的记录以及算子状态，这会导致比所需的快照要更大。
在公司实习的时候，导师分配了SQL慢查询优化的任务，任务是这样的：每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法，或者新增索引。
Kafka 里消费者从属于消费者群组，一个群组里的消费者订阅的都是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。
链路层具有最大传输单元MTU这个特性，它限制了数据帧的最大长度，不同的网络类型都有一个上限值。以太网的MTU是1500，你可以用 netstat -i 命令查看这个值。如果IP层有数据包要传，而且数据包的长度超过了MTU，那么IP层就要对数据包进行分片(fragmentation)操作，使每一片的长度都小于或等于MTU。
在移动设备上内存是一块公用的区域，如果一个 App 没有做好内存管理那么一定会导致性能急剧下降甚至会崩溃。 Facebook 的 iOS 端有许多的地方都共享着一块内存，如果任何一个地方占用太多的内存的话就会影响到整个 App，比如一个地发生了内存泄漏，就会出现这种情况。我们把一组内存分配我们的一个对象，但是当我们使用完之后忘记释放他，这就通常就会引起内存泄漏，这就意味着系统永远不能回收这块内存也就导致这块内存一直不能分配给别的对象。在 Facebook 里我们有许多许多的工程师在代码的不同部分工作，内存泄漏时不可避免的，当一旦有内存泄漏发生我们就需要立即找到并且修复。虽然现在有好多检测内存泄漏的工具但是这些工具并不完善，他们仍然需要开发者去做一些工作：
使用可变形卷积，可以提升Faster R-CNN和R-FCN在物体检测和分割上的性能。只要增加很少的计算量，就可以得到性能的提升。
Topic主题，类似数据库中的表，将相同类型的消息存储到同一个主题中，数据库中的表是结构化的，Topic的属于半结构化的，主题可以包含多个分区，KafKa是一个分布式消息系统，分区是kafka的分布式的基础，分区使kafka具备了拓展性，如果数据存储在单服务器上，可能会遇到存储的限制，从而导致性能的瓶颈。
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Apache Flink 内置了多个 Kafka Connector：通用、0.10、0.11等。这个通用的 Kafka Connector 会尝试追踪最新版本的 Kafka 客户端。不同 Flink 发行版之间其使用的客户端版本可能会发生改变。现在的 Kafka 客户端可以向后兼容 0.10.0 或更高版本的 Broker。对于大多数用户使用通用的 Kafka Connector 就可以了。但对于 0.11.x 和 0.10.x 版本的 Kafka 用户，我们建议分别使用专用的 0.11 和 0.10 Connector。有关 Kafka 兼容性的详细信息，请参阅 Kafka官方文档。
论文: Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation
获取运行中程序的 stack trace 在很多场景下都非常有用：跟踪（tracing）、性能分析（profiling）、调试、性能优化等。虽然已经有了一些机制可以获取 stack trace，但它们存在一些缺点。于是"Simple Frame"（SFrame） stack trace 格式应运而生，希望解决其他技术的不足之处。今年五月，Steve Rostedt 和 Indu Bhagat 在 LSFMM+BPF 活动中就内核中的 SFrame 支持进行了演讲；几天后，Bhagat 在温哥华的北美开源峰会上做了一个更加全面的关于 SFrame 的演讲（YouTube 上有视频）。第二个演讲可以帮助了解 SFrame 和整体 stack trace 的其他方面。
Apache Kafka是由LinkedIn采用Scala和Java开发的开源流处理（open source、 stream-processing）平台，该项目旨在提供统一的、高吞吐量、低延迟的平台来处理实时数据流。
大家在面试时，或者准备面试中可能会遇到上述的问题，大多的回答基本上是分库分表建索引，这是一种很标准的正确回答，但现实总是很骨感，所以面试官一般会追问你一句，现在工期不足，人员不足，该怎么实现深度分页？
这是有关渲染的系列教程的第20部分。上一部分介绍了GPU实例化。在这一部分中，我们将添加到目前为止尚不支持的标准着色器的最后一部分，即视差贴图。
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