最近学习了极客时间，刘超老师的课程，记录下课程中的重点部分。 一、网络为什么要分层？ 因为，是个复杂的程序都要分层，分层可以更好的明确每一层的职责。 ...理解计算机网络中的概念，一个很好的角度是，想象网络包就是一段Buffer，或者一块内存，是有格式的。...从Buffer中，摘掉二层的头，看一看，应该根据头里面的内容做什么操作。 假设你发现这个包的MAC地址和你的相符，那说明就是发给你的，于是需要调用process_layer3(buffer)。...这个时候Buffer里面往往就没有二层的头了，因为已经在上层的一个函数的处理中拿掉了。或者将开始的偏移量移动一下。...要记住一点：只要是在网络上跑的包，都是完整的。可以有下层没上层，绝对不可能有上层没下层。
简介 算法是解决问题的方法，通常一个问题会有多种解决方法，就是有多种算法，那么我们如何决定哪个算法更好或者更高效呢？...为了描述一个算法的效率，就用到了这个大O，包括： O(n) 线性时间操作 O(1) 常数时间操作 O(log n) 对数时间操作 例如在 Redis 的文档中，对每个命令都会给出复杂度描述 ? ?...明白大O的作用有助于我们提高程序的效率，下面看看他们的具体含义 O(n) 线性时间操作 假设有一个盒子，其中有多个印着数字的卡片（例如 1, 2, 3, 4, … 16） 现在我们被要求找出数字6的卡片...（1, 2, 3, 4, … 16），在盒子外面写上盒子中有16个数字 当有人问我们盒子里有多少个数字的时候，我们看一眼盒子上的标记就可以马上告诉他有16个 这就是常数操作，记为 O(1) O(log...很不错 知道了大O的含义，我们也就可以更好的选择算法，例如 redis 中的 keys命令，他的复杂度是 O(n)，我们就要慎用了
实际上现在网上对于时间轮算法的解释很多，定义也很全，这里引用一下朱小厮博客里出现的定义： 参考下图，Kafka中的时间轮（TimingWheel）是一个存储定时任务的环形队列，底层采用数组实现，数组中的每个元素可以存放一个定时任务列表...但如果你第一次看到和我一样懵比，并且有不少疑问，那么这篇博文将带你进一步了解时间轮，甚至理解时间轮算法。 如果有兴趣，可以去看看其他的定时器 你真的了解延时队列吗。...博主认为，时间轮定时器最大的优点： 是任务的添加与移除，都是O(1)级的复杂度； 不会占用大量的资源； 只需要有一个线程去推进时间轮就可以工作了。...其实时间轮就是一个不存在hash冲突的数据结构 抛开其他疑问，我们看看手腕上的手表（如果没有去找个钟表，或者想象一个），是不是无论当前是什么时间，总能用我们的表盘去表示它（忽略精度） ?...1秒的会被扔到秒级时间轮的下一个执行槽中，而59秒的会被扔到秒级时间轮的后59个时间槽中。 细心的同学会发现，我们的添加任务方法，返回的是一个bool ?
本文将介绍 什么是BEL以及与BEL相关的Tcl命令 什么是SITE以及与SITE相关的Tcl命令 什么是TILE以及与TILE相关的Tcl命令 BEL BEL（Basic Element）是FPGA内部的基本单元...，属于器件对象，也就是器件结构的一部分。...BEL还包括DSP内部的基本单元。如下图所示。不同系列器件对BEL的定义略有不同，但SLICE中的基本单元都是BEL，也是最常用的BEL。...BEL有BEL PIN，也就是隶属于BEL的管脚，类似于Cell有Cell PIN。如下图所示。图中LUT的A1~A5就是BEL PIN。 ?
概述 程序员写代码过程中总要用到算法，而不同的算法有不同的效率，时间复杂度是用来评估的算法的效率的一种方式。...平方阶 立方阶 对数阶 概念 在计算机科学中，时间复杂性，又称时间复杂度，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。...渐进时间复杂度 为便于计算时间复杂度，通常会估计算法的操作单元数量，每个单元运行的时间都是相同的。因此，总运行时间和算法的操作单元数量最多相差一个常量系数。...记作 T（n）= O（f（n）），称O（f（n）） 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。...> o(n^n) 代码中的时间复杂度 时间复杂度计算方式 举例：计算1+2+3+....
首先o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)是用来表示对应算法的时间复杂度,这是算法的时间复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。...算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。...其作用： 时间复杂度是指执行这个算法所需要的计算工作量； 空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间； 时间和空间都是计算机资源的重要体现，而算法的复杂性就是体现在运行该算法时的计算机所需的资源多少；...O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 时间复杂度为O(n)—线性阶，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。...二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。
上期内容：FPGA中的BEL, SITE, TILE是什么含义 由BEL到SITE再到TILE，具体内容可看上篇推文，那么TILE之上是什么呢？...CLOCKREGION 不同类型的TILE按列排列构成了CLOCK REGION，如下图所示。实际上，考虑到时钟走线，每片FPGA都被分割为多个CLOCK REGION。 ?...反过来，已知SITE或TILE，可以找到其所在的CLOCK REGION。但如果已知BEL，不能直接找到其所在的CLOCK REGION。如下图Tcl命令所示。 ?...考虑到CLOCK REGION和TILE、SITE、BEL的关系，那么也可得到SLR与TILE、SITE以及BEL的关系，如下图所示。 ?...至此，我们可以清楚地看到FPGA内部结构之间的关系，可用下图来表示。 ?
虽然最终都解决了问题，但是各个解决手段，也就是算法还是存在优劣之分的。 既然存在比较，那肯定就有一个标准供来参考，那么我们在评价一个算法的优劣时参考的标准是什么呢？...实际场景中，我们更喜欢用一个估值来表示算法所编程序的运行时间。所谓估值，即估计的、并不准确的值。...而在某些实际场景中，还可以用最好情况下的频度和最坏情况下的频度的平均值来作为算法的时间复杂度。...空间复杂度比较常用的有： O(1) O(n) O(n²) 要知道每一个算法所编写的程序，运行过程中都需要占用大小不等的存储空间，例如： 程序代码本身所占用的存储空间； 程序中如果需要输入输出数据，也会占用一定的存储空间...程序运行过程中输入输出的数据，往往由要解决的问题而定，即便所用算法不同，程序输入输出所占用的存储空间也是相近的。 事实上，对算法的空间复杂度影响最大的，往往是程序运行过程中所申请的临时存储空间。
Linux 中的用户模式和内核模式是什么含义？1. 引言在 Linux 系统中，用户模式和内核模式是操作系统的两种不同运行模式。...本文将深入探讨这两种模式的含义、区别以及运行原理，帮助读者更好地理解 Linux 系统的运行机制。2. 用户模式用户模式，也被称为用户空间，是 Linux 系统中应用程序运行的模式。...内核模式运行的操作系统具有更高的权限，可以访问系统中的所有资源。内核模式下的操作系统还可以通过驱动程序接口向硬件设备请求服务。4....而内核模式下的操作系统具有更高的权限，可以访问系统中的所有资源。这种权限划分可以有效地保护系统安全，防止应用程序滥用系统资源。...小结本文首先介绍了 Linux 系统中的用户模式和内核模式的含义，然后详细阐述了它们之间的区别与联系，以及运行原理。
今天给大家科普一波，单下划线和双下划线在Python变量和方法名称的含义。有一些含义仅仅是依照约定，被视作提示，而有一些含义是由Python解释器严格执行的。...你们是否想知道Python变量和方法名称中各种单下划线和双下划线的含义是什么？...：_ 本文总结5种不同的下划线命名约定及其含义，可让你亲身体验它们的行为，文末附有一个简短的“速查表”总结用法。...一 单前导下划线：_var 1 说明 当涉及到变量和方法名称时，单个下划线前缀有一个约定俗成的含义。 下划线前缀的含义是：以单个下划线开头的变量或方法仅供内部使用。 该约定在PEP8中有定义。...同样，这个含义只是“依照约定”，并不会在Python解释器中触发特殊的行为。 单个下划线仅仅是一个有效的变量名称，会有这个用途而已。
1 究竟什么是大O（Big O） 2
关于代码的一切尽在「代码随想录」 我之前写了两篇关于时间复杂度的文章，分别是 究竟什么是时间复杂度，怎么求时间复杂度，看这一篇就够了 一场面试，带你彻底掌握递归算法的时间复杂度 这篇我来介绍一下，...空间复杂度是对一个算法在运行过程中占用内存空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。 利用程序的空间复杂度，可以对程序运行时所需要多少内存有个预先估计。...但是我们要知道内存不是无限开辟的。 为了避免内存超出限制，这也需要我们对算法占用多大的内存有一个大体的预估。 这就用到了算法空间复杂度的分析。...，随着n的变化，所需开辟的内存空间并不会随着n的变化而变化 即此算法空间复杂度为一个常量，所以表示为大 O(1) 什么时候的空间复杂度是O(n)？...当消耗空间和输入参数n保持线性增长，这样的空间复杂度为O(n) 来看一下这段代码中 int* a = new int(n); for (int i = 0; i < n; i++) { a[i]
系统中混乱的将信息在很多极长链路的系统部分中共享，这表示大部分重要信息都变成了全局的或被重复复制的。...要将全局复杂度降到最小实际非常简单。我们只要评估下任何系统组件间的交互 - 即，将所有功能在一个单体服务中实现。就像我们早前看到的，这个策略在某些特定场景是有用的。...而在其他场景，它会导致恐怖的大泥球 - 可能是最高级别的本地复杂度。 从另一方面，我们很清楚当你只优化本地复杂度而忽视系统全局复杂度时会发生什么 - 更大的分布式大泥团。 ?...因此，当我们只关注复杂度的某一种，选哪一个并不重要。在一个复杂分布式系统，对向的复杂度都会暴涨。所以，我们不能只优化一个。相反，我们要平衡本地和全局复杂度。...有意思的是，在“组合/结构设计”一书中描述的复杂度平衡不仅与分布式系统有关，其也提供了如何设计微服务的见解。 翻译待续 ...
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 展开全部 一、递归算法基本思路： Java递归算法是基于Java语言实现的递归算法。...递归算法实质是把问题分解成规模缩小的同类问题的子问题，然后递归调用方法表示问题的解。...二、递归算法解决问题的特点： 【1】递归就是方法里调用自身。 【2】在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。 【3】递归算法代码显得很简洁，但递归算法解题的运行效率较低。...【4】在递归调用的过程中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。递归次数过多容易造成栈溢出等，所以一般不提倡用递归算法设计程序。...【5】在做递归算法的时候，一定把握出口，也就是做递归算法必须要有一个明确的递归结束条件。这一点是非常重要的。其实这个出口就是一个条件，当满足了这个条件的时候我们就不再递归了。
一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。...对于一个可用性的分布式系统，每一个非故障的节点必须对每一个请求作出响应。也就是，该系统使用的任何算法必须最终终止。当同时要求分区容忍性时，这是一个很强的定义：即使是严重的网络错误，每个请求必须终止。...分区容错性指“the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”，即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候...在分布式应用中，可能因为一些分布式的原因导致系统无法正常运转。好的分区容错性要求能够使应用虽然是一个分布式系统，而看上去却好像是在一个可以运转正常的整体。...比如现在的分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了，其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求，或者是机器之间有网络异常，将分布式系统分隔未独立的几个部分，各个部分还能维持分布式系统的运作，这样就具有好的分区容错性
全链接层和卷积层的区别在于卷积层中的神经元只和前一层的局部神经元连接，卷积层中的参数是共享的。全链接层和卷积层中的神经元计算都是点乘，他们的函数形式是一样的。所以全链接层和卷积层是可以相互转换的。...假定一个ConvNet 网络的输入是 224x224x3 图像，经过一系列卷积层和池化层得到 7x7x512的结构，（经过5次池化，224/2/2/2/2/2 = 7）。...这种转换对于计算更大的图像中很多空间位置的响应很高效，可以在大图像上滑动整个 ConvNet 网络，在单次前向计算中。...例如对于一个 图像，有 50个 大小为 200 x 200 的特征图，使用 20个filters 1x1的卷积，得到 200 x 200 x 20 输出。但是这种降维在卷积网络中是最优的吗？...1x1 卷积 是依赖于坐标位置的映射变换，在滤波空间里的。这种映射本来是严格线性的，但是在CNN网络中 大部分 1x1 卷积 后面会加上非线性激活响应 如 ReLU。这个映射是通过梯度下降算法学习的。
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 觉得文章有用，请戳底部【好看】支持 01 NMS定义 在一个典型的对象检测管道中，网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding...02 算法实现 NMS有两种最常见的代码实现方法 - 贪心算法Greedy - 最优解算法Optimal 两种方法实现的伪代码如下： Greedy ? Optimal ?...两种算法提供了不同的解决思路： ?...提升： 使用soft-NMS，在soft-NMS中score被乘以负向IOU，图示如下： ? 下图是基于soft-NMS实现了对部分重叠对象的成功检测： ?...学易而好难行易而力难耻易而知难 推荐阅读 2018年原创技术文章汇总 OpenCV调用Faster-RCNN对象检测网络 使用OpenVINO ToolKit 实时推断 Selective Search
随着深度学习的多项进步，复杂的网络（例如大型transformer 网络，更广更深的Resnet等）已经发展起来，从而需要了更大的内存空间。...经常，在训练这些网络时，深度学习从业人员需要使用多个GPU来有效地训练它们。在本文中，我将向您介绍如何使用PyTorch在GPU集群上设置分布式神经网络训练。 通常，分布式训练会在有一下两种情况。...在设置网络本身时，可以将模型的某些部分移至特定的GPU。之后，在通过网络转发数据时，数据也需要移动到相应的GPU。下面是执行相同操作的PyTorch代码段。...在PyTorch中，只需要一行就可以使用nn.DataParallel进行分布式训练。该模型只需要包装在nn.DataParallel中。...由于python中的线程存在GIL（全局解释器锁定）问题，因此这限制了完全并行的分布式训练设置。
处理分布式系统中的网络分区问题网络分区是指在分布式系统中，由于网络故障或其他原因导致系统中的节点无法互相通信，从而形成了多个独立的子系统。...容错性设计可以包括使用冗余节点、备份数据等措施，以保证系统的可用性和数据的一致性。一致性哈希算法：一致性哈希算法是一种在分布式系统中解决负载均衡问题的算法。...分区容错性分区容错性指的是分布式系统在发生网络分区时，仍能保持正常工作的能力。分区容错性设计的目标是保证系统的可用性和数据的一致性。在网络分区发生时，分布式系统中的节点无法互相通信。...一致性哈希算法一致性哈希算法是一种在分布式系统中解决负载均衡问题的算法。它通过将节点和数据映射到一个相同的哈希环上，并根据节点的哈希值来确定数据应该存储在哪个节点上。...当网络分区发生时，节点之间无法进行数据同步，此时可以根据一致性哈希算法中的哈希值来确定数据的访问路径。即使发生网络分区，每个子系统中的数据仍能被正确地定位和访问。
学习率是神经网络中非常难以设置的超参数之一。 对于大规模的神经网络训练我们经常采用mini-batch Gradient Descent，但是在MBGD中如何选择合适的学习率是一个非常困难的问题。...Learning Rate设置太小会导致神经网络收敛缓慢，Learning Rate设置太大可能导致神经网络在最小值附近波动甚至发散。...比如我们的数据特征是非常稀疏的，我们可能更倾向于为很少出现的feature更大的学习率； 为了解决这些问题，研究者提出了很多梯度优化算法。...梯度下降也有同样的问题，由于局部梯度的波动，导致梯度下降过程总是以震荡的形式靠近局部最优解。 Momentum算法借用了物理中的动量概念。...Gradient Nesterov Accelerated Gradient方法是对Momentum梯度下降算法的改进版本，其速度更快。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
