我们将会使用： Node.js TypeScript Discord.js，Discord API的包装器 InversifyJS，一个依赖注入框架 测试库：Mocha，Chai和ts-mockito...Mongoose和MongoDB，以编写集成测试 设置 Node.js 项目 首先，让我们创建一个名为 typescript-bot 的新目录。...让我们通过创建一个带有内容的 src/index.ts 文件来测试自己设置： 1console.log('Hello') 另外，让我们创建一个 tsconfig.json 文件，如下所示。...Contents: Test 最后，我们设置好了基础配置：TypeScript 类型和我们的机器人内部的依赖注入容器。 实现业务逻辑 让我们直接介绍本文的核心内容：创建一个可测试的代码库。...简而言之，我们的代码应该实现最佳实践（如 SOLID ），不隐藏依赖项，不使用静态方法。 此外，它不应该在运行时引入副作用，并且很容易模拟。
预置处理器是在采样器执行之前发生的事情。为了在执行采样请求之前对其进行配置，或者用于更新未从响应文本中提取的变量，需要使用预处理器元件。...如“alphabet”与“al.*t”匹配。 11、解释什么是配置元件？ 配置元件与采样器并行工作。要设置默认值和变量以供采样器以后使用，可以使用配置元件。...（如8911），然后在 IE高级选项>连接>局域网设置中 开启 代理设置，并将地址修改为localhost，端口改为8911。...通过使用主从配置，JMeter可以进行分布式负载测试。 20、在JMeter中是否有必要显式调用嵌入式资源？ 你可以消除所有嵌入式资源的显式调用。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
我决定把之前发布的关于TensorRT的视频教程再综合地整理一遍。 NVIDIA TensorRT是个好工具！它是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时，它提供低延迟和高吞吐量。...或者，您可以直接使用TensorRT的完全连接层，但是在将权重输入到该层之前，需要对其进行重新设置。 4. 可以将引擎序列化到内存块，然后将内存块序列化到文件或流。...TensorRT 4包括新的操作，如Concat、Constant和TopK，以及对多层感知器的优化，以加快推荐系统的推理性能。...实战教程三： 如何在Matlab中使用TensorRT MATLAB 现在可通过 GPU Coder 实现与 NVIDIA TensorRT 集成。...这可以帮助工程师和科学家们在 MATLAB 中开发新的人工智能和深度学习模型，且可确保性能和效率满足数据中心、嵌入式应用和汽车应用不断增长的需求。
当流程序采用处理时间运行时，所有基于时间的操作（如时间窗口）将使用运行各自运算符的机器的系统时钟。例如，每小时处理时间窗口将包括在系统时钟显示一个小时的时间之间到达特定操作之间的所有记录。...该设置确定了流的Sources头如何操作(比如是否分配一个时间戳)与此同时确认窗口操作(如KeyedStream.timeWindow(Time.seconds(30)).)如何使用时间的概念。...为指导如何在数据流API的使用时间戳分配和Flink watermark生成，后面会出文章介绍。 三，事件时间和watermark 支持事件时间的流处理器需要一种方法来测量时间时间的进展。...事实上，在现实设置中，某些元素可能会有任意的延迟，使得所有元素在watermark之前准时到达变得不是很可能。...后面会出文章，详细介绍如何在事件时间窗口中处理延迟元素。
一些任务时间敏感，如应该运行的通知用户某项活动开始直播的任务。如果用户在直播结束后才收到通知就没意义了。某些任务可延迟，如向用户提出好友建议的任务。Async 根据适当的优先级调度任务。...使用关系数据库来存储： task IDs user IDs 所需资源 执行上限 客户端尝试总次数 延迟容忍度 ... 使用有向无环图（DAG）存储依赖任务的数据的图数据结构的非关系数据库。...K值取决许多因素，如： 当前可用资源 客户端 或任务优先级 订阅级别 ④ Queue manager（队列管理器） 队列管理器在队列中添加、更新或删除任务。它跟踪我们使用的队列的类型。...首先执行延迟容忍时间最短的任务。通过使用延迟容忍参数，可在高峰时段推迟延迟容忍值更长的任务，为紧急任务留出空间。 6 资源容量优化 有时资源接近过载阈值(如超过 80% 利用率)，这就是高峰期。...所以，须考虑如何在非高峰时段更好利用资源及如何在高峰时段保持资源可用。 有些任务无需紧急执行。如Facebook社交应用，建议好友不是紧急任务。
预置处理器是在采样器执行之前发生的事情。为了在执行采样请求之前对其进行配置，或者用于更新未从响应文本中提取的变量，需要使用预处理器元件。 ...如“alphabet”与“al.*t”匹配。 11、解释什么是配置元件？ 配置元件与采样器并行工作。要设置默认值和变量以供采样器以后使用，可以使用配置元件。...框中设置端口号（如8911），然后在 IE高级选项>连接>局域网设置中 开启 代理设置，并将地址修改为localhost，端口改为8911。...通过使用主从配置，JMeter可以进行分布式负载测试。 20、在JMeter中是否有必要显式调用嵌入式资源？ 你可以消除所有嵌入式资源的显式调用。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Pinot 通过在线分析处理 (OLAP) 来响应低延迟的多维分析 (MDA) 查询。...该项目使用 Apache Helix 作为集群管理嵌入式代理，使用 Apache Zookeeper 进行集群状态和健康的协调和维护。...Pinot 提供快速查询，能够在几十毫秒的 P90 延迟内过滤和聚合 PB 级的数据。...数据可以使用流式解决方案（如 Apache Kafka、Apache Pulsar 和 AWS Kinesis）实时摄入，也可以使用 Apache Hadoop、Apache Spark 和 AWS S3...入门指南描述了如何在本地、Docker、Kubernetes 或 Azure、GCP 、 AWS 公共云上运行 Pinot。
虽然如今通过 Cloud Vision API 和联网设备提供了大量的计算机视觉应用，如目标识别、地标识别、商标和文本识别等，但我们相信随着移动设备的计算力日益增长，这些技术不论何时、何地、有没有联网都可以加载到用户的移动设备中...MobileNet 是小型、低延迟、低功耗的参数化模型，它可以满足有限资源下的各种应用案例。它们可以像其他流行的大规模模型（如 Inception）一样用于分类、检测、嵌入和分割任务等。 ?...其 Github 目录包含使用 TF-slim 训练和评估几种广泛使用的卷积神经网络（CNN）图像分类模型的代码，同时还包括脚本以允许从头开始训练模型或微调预训练模型。...Library ：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/README.md 如何在移动设备上运行模型可以阅读 TensorFlow...摘要：我们提出了 MobileNets：一种用于移动端和嵌入式视觉应用的新模型。它基于一种流线型架构，使用深度可分离卷积方法来构建轻量级深度神经网络。
本文将介绍DataStax如何在Astra DB和Apache Cassandra中添加这些功能。...这在实践中意味着，在2D或3D空间中仍然可用的算法，如k-d trees，当向量的维度达到10、100或1000时就会崩溃。...问题2: 高效的垃圾回收 这里的“垃圾回收”是指从索引中删除陈旧信息，包括清理已删除的行和处理索引向量值已更改的行。...关键问题是，我们目前所知提供低延迟搜索和高召回率结果的所有算法都是基于图的。...首先，我所知道的所有通用向量数据库都使用基于图的索引。这是因为您可以在插入第一个向量后立即开始查询图形索引。大多数其他选项要求您在查询索引之前构建完整的索引，或者至少预先扫描数据以学习某些统计属性。
示例代码（使用Arduino，一种基于微控制器的开发平台）：void setup() { pinMode(13, OUTPUT); // 设置引脚13为输出}void loop() { digitalWrite...延迟1秒}微处理器微处理器是一种专门设计用于执行计算任务的芯片。...它通常用于需要高性能处理能力的应用，如个人电脑、服务器、嵌入式系统中的图像处理等。...项目案例为了更好地理解如何在实际项目中选择合适的处理器架构，让我们考虑一个智能家居系统的案例。...嵌入式Linux开发工具： 如果你在项目中使用嵌入式Linux，你需要学习如何交叉编译、配置内核和应用程序，并使用调试工具如GDB（GNU调试器）。
之前框架 ?...此外，它还可以在响应CN之前从云上的key-value存储中查找MS模块中的模型需要的商品特征和嵌入; Offline Training(OT): 在模型训练之前，模块首先从MS中收集日志并构造样本。...然后，将训练后的模型分为三个部分:(1).用户行为建模子模型;(2).上下文感知重排子模型;(3).嵌入矩阵(如类别和品牌)。...Insight 之前很多模型: 只考虑用户的直接正反馈，而忽略间接的负反馈，例如skipping或者删除操作等。 只考虑与用户交互的商品的特性(例如类别和品牌等）,用户的行为则被忽略了。...候选商品序列编码 我们将候选商品序列定义为，这是由之前的RS服务器端的模型产出的，对于短序列依旧使用0进行填充，我们使用GRU网络对其进行编码，将RNN的最终状态作为局部排序上下文： 其中为候选商品编码的输出序列
我们使用的另一种方法是收集大量英语数据来训练英语分类器，然后如果需要分类另一种语言的文本（如土耳其语），则将土耳其语文本翻译成英语，然后将译文发送给英语分类器。 ? 但是，该方法也有一些缺陷。...使用多语言词嵌入执行文本分类 目前文本分类模型使用词嵌入或将词表征为多维向量，将其作为理解语言的基本表征。词嵌入具有非常好的属性，它们非常易于操作，并且相似意义的词汇在向量空间中彼此距离很近。...之前的翻译输入方法的跨语言准确率通常只能达到特定语言模型的 82%。新的多语言方法的整体延迟时间相比翻译和分类方法，缩短了 20 倍到 30 倍。...该方法通常比之前的方法准确度更高，这意味着人们以自己偏好的语言使用 Facebook 时会有更好的体验。 ?...该研究的团队将与 FAIR 合作，从词嵌入到利用高级结构（如语句或段落）的嵌入改善多语言 NLP、捕捉语义含义。
我们使用的另一种方法是收集大量英语数据来训练英语分类器，然后如果需要分类另一种语言的文本（如土耳其语），则将土耳其语文本翻译成英语，然后将译文发送给英语分类器。 但是，该方法也有一些缺陷。...使用多语言词嵌入执行文本分类 目前文本分类模型使用词嵌入或将词表征为多维向量，将其作为理解语言的基本表征。词嵌入具有非常好的属性，它们非常易于操作，并且相似意义的词汇在向量空间中彼此距离很近。...之前的翻译输入方法的跨语言准确率通常只能达到特定语言模型的 82%。新的多语言方法的整体延迟时间相比翻译和分类方法，缩短了 20 倍到 30 倍。...该方法通常比之前的方法准确度更高，这意味着人们以自己偏好的语言使用 Facebook 时会有更好的体验。...该研究的团队将与 FAIR 合作，从词嵌入到利用高级结构（如语句或段落）的嵌入改善多语言 NLP、捕捉语义含义。
在之前的版本中，EMQX 开源版采用了基于内存的会话存储，企业版则在此基础上进一步提供了外部数据库存储方案，借此实现数据持久化。...这种基于内存、非持久化的会话存储方式虽然是基于吞吐量和延迟之间相互权衡下的最优解，但在某些场景下仍会给用户使用带来一定的限制。...RocksDB 简介RocksDB 是一个嵌入式、持久化的键值存储引擎。它针对快速、低延迟的存储进行了优化，具有很高的写入吞吐。...数据分发RocksDB 作为嵌入式数据库，不具备集群内数据分发的能力。在需要节点间传递数据的操作中，如会话从一个节点移动至另一个节点，会通过 EMQX 的消息分发机制处理。...QoS 1、QoS 2 消息时，数据会写入 RocksDB，保留至确认后删除作为其他高吞吐低延迟场景的 Storage，如保留消息、数据桥接缓存队列持久化能力扩展RocksDB 的引入为 EMQX 提供了一个高性能
图 5：双塔 DNN [P Covington 等人，2016] 该模型的好处是可以对广告嵌入做预先计算、缓存和离线索引。广告数据库将每个广告通过模型的广告“塔”来生成其嵌入，进而构建索引。...维护所有这些模型的工作变得很复杂，导致新特性采用和删除的周期变得很长，结果系统变得不够理想了。 此外，这时机器学习系统很难支持模型服务。...为大型模型提供服务 另一个目标是确保服务基础设施具有低延迟，这使 Pinterest 能够获得更多广告。改善延迟的一种方法是，如果模型更复杂，则转向 GPU 服务。...如果这个选项不可用，则可以使用优化技术（例如量化模型或知识提炼）来改善延迟，这通常会以牺牲推理准确性为代价。...总 结 Mudgal 概述了 Pinterest 的广告投放系统，以及他们如何在生产中大规模使用 ML。他还讨论了 Pinterest 如何在部署到生产环境之前和之后监控和测试他们的模型。
openEuler 社区正通过场景化的特别兴趣小组（SIG）扩展应用范围，覆盖服务器、云计算、边缘计算到嵌入式等多个场景。...使用时，先加载 HTML 到 HtmlDocument 对象，再通过 XPath 获取 DOM 节点，可进行节点修改，如改属性或内容。还能将 DOM 对象转换回 HTML 文本。...这种隐蔽的行为可能引发 BUG，如自旋锁示例中的计数错误。文章建议在结构体或字段需要只读时，使用 readonly 关键字直接修饰，以避免潜在问题。...IIS 请求队列是处理前临时存放请求的地方，监控请求队列的性能计数器有助于优化队列设置，如增加工作进程数、优化代码和调整队列长度，以减少等待时间，确保请求快速处理。...如何在 C# 代码格式设置中设置大括号之前和之后的开口。
我们还将讨论如何在训练神经网络时设置最重要的超参数：学习率（这主要基于 Leslie Smith 的 learning rate finder）。...也就是说，每个Planet 图像可包含多个标签，而之前看过的数据集，每个图像只有一个标签。此外，可能还需要对多标签数据集进行修改。 ?...第 4 课：NLP；表格数据；协同过滤；嵌入（Embeddings） 使用 IMDb 电影评论数据集深入研究自然语言处理（NLP）。...使用目标语料库（案例为 IMDb 电影评论）微调该语言模型。 在微调语言模型中删除编码器，并用分类器进行替换。然后对微调该模型以完成最终分类任务（情绪分类）。...对于表格数据，我们还将看到如何使用分类变量和连续变量，以及如何使用 fast.ai. tabular 模块来设置和训练模型。
嵌入式数据库，作为现代软件开发中不可或缺的组成部分，对于提升应用性能、简化开发流程具有重要意义。在本文中，我们将深入探讨嵌入式数据库的概念、特点、应用场景，以及如何在项目中选择和实施嵌入式数据库。...这样的设计不仅减少了网络传输的延迟，还能提供更为安全的数据存储和访问方式。 二、嵌入式数据库的核心特点 轻量级设计：嵌入式数据库通常体积小巧，对系统资源的占用极低，非常适合资源受限的环境。...三、嵌入式数据库的应用场景 嵌入式数据库广泛应用于需要高性能、低延迟和数据安全性的场合，例如： 移动应用：在移动设备上直接存储和管理数据，提供离线功能。...嵌入式系统：在嵌入式系统中进行高效的数据管理和存储。 四、热门的嵌入式数据库解决方案 SQLite：广泛应用的轻量级数据库，支持标准的SQL语言，易于集成和使用。...我们通过一个移动应用的案例，展示了嵌入式数据库如何在实际开发中被集成和应用，以提供更快速的数据访问和更好的用户体验。
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