简介 随着公司业务量的逐年成长，粘性会话(Sticky Session)越来越成为应用横向扩展(Scale Out)的瓶颈，为消除粘性会话，支持应用无状态(Stateless)，我们SOA团队在今年发起了集中式会话服务器(Centralized SessionServer)项目，该项目的核心是一个我们独立设计和开发的高性能持久化的Key/Value存储引擎，我们称为SessionDB，本文介绍SessionDB存储引擎的特性，架构和设计，我们的性能优化，并做出性能评测和分析。 我们的Key-Value存储引
存储引擎是数据库的一部分，负责管理如何在内存和磁盘上存储数据。许多数据库支持多个存储引擎，其中不同的引擎对特定工作负载的性能会更好。例如，一个存储引擎可能为读取繁重的工作负载提供更好的性能，另一个可能支持更高的写入操作吞吐量。
到目前为止，我们已经使用缓冲区进行日常工作所需要掌握的大部分内容。例子没怎么超出标准的读/写过程种类，在原来的 I/O 中可以像在 NIO 中一样容易地实现这样的标准读写过程。
map和munmap系统调用允许UNIX程序对其地址空间进行详细控制。它们可用于在进程之间共享内存，将文件映射到进程地址空间，并作为用户级页面错误方案的一部分，如本课程中讨论的垃圾收集算法。在本实验室中，您将把mmap和munmap添加到xv6中，重点关注内存映射文件（memory-mapped files）。
Linux 内存管理模型非常直接明了，因为 Linux 的这种机制使其具有可移植性并且能够在内存管理单元相差不大的机器下实现 Linux，下面我们就来认识一下 Linux 内存管理是如何实现的。
本节介绍内存映射文件，内存映射文件不是Java引入的概念，而是操作系统提供的一种功能，大部分操作系统都支持。 我们先来介绍内存映射文件的基本概念，它是什么，能解决什么问题，然后我们介绍如何在Java中使用，我们会设计和实现一个简单的、持久化的、跨程序的消息队列来演示内存映射文件的应用。 基本概念 所谓内存映射文件，就是将文件映射到内存，文件对应于内存中的一个字节数组，对文件的操作变为对这个字节数组的操作，而字节数组的操作直接映射到文件上。这种映射可以是映射文件全部区域，也可以是只映射一部分区域。 不过，这种
1. Boost库：它是一个可移植、跨平台，提供源代码的C++库，作为标准库的后备。
在 Python 中拆分文本文件可以通过多种方式完成，具体取决于文件的大小和所需的输出格式。在本文中，我们将讨论使用 Python 拆分文本文件的最快方法，同时考虑代码的性能和可读性。
C++中，输入是通过标准输入流（stdin）进行的，通常使用cin对象来实现。cin对象是istream类的实例，它提供了许多输入方法来读取不同类型的数据。
当项目变得越来越大时，有效地管理计算资源是一个不可避免的需求。Python与C或c++等低级语言相比，似乎不够节省内存。
numpy是进行科学运算不可或缺的工具,很多其他科学计算的库也是基于numpy的，比如pandas
Channel是一个对象,作用是用于源节点和目标节点的连接,在java NIO中负责缓冲区数据的传递。Channel本身不存储数据，因此需要配合缓冲区进行传输。
在过去的20年里，存储硬件的性能提高了两个数量级，首先固态存储系统 SSD 的引入，同时SATA导向了PCIE 的接口方式，最终非易失性的技术以及制造工艺的创新。2019年4月，Intel 发布了首款商用存储SCM，它基于傲腾基础上的持久性内存，基于3D XPOINT 技术，建立在内存总线上降低了I/O方面的延迟。
在笔者的上一篇文章《驱动开发：内核特征码扫描PE代码段》中LyShark带大家通过封装好的LySharkToolsUtilKernelBase函数实现了动态获取内核模块基址，并通过ntimage.h头文件中提供的系列函数解析了指定内核模块的PE节表参数，本章将继续延申这个话题，实现对PE文件导出表的解析任务，导出表无法动态获取，解析导出表则必须读入内核模块到内存才可继续解析，所以我们需要分两步走，首先读入内核磁盘文件到内存，然后再通过ntimage.h中的系列函数解析即可。
ESL (Electronic System Level)设计理念最早可追溯至2001年，其核心思想是通过高层次语言如C/C++或图形设计工具描述或搭建系统行为并对其进行仿真验证。于是，就形成了两个分支。分支一是从高层次语言角度出发，对应产生了如Xilinx Vitis HLS (High Level Synthesis)工具；分支二是从模块化设计角度出发，对应产生了如Mathworks的HDL Coder、Xilinx的Vitis Model Composer等工具。这些工具在其适用的场合可有效加速设计开发的进度，缩短开发周期。
1. 准备工作 为了看清楚MyBatis的整个初始化过程，先创建一个简单的Java项目，目录结构如下图所示： 1.1 Product 产品实体类 public class Product {
ByteBuffer是NIO里用得最多的Buffer，它包含两个实现方式：HeapByteBuffer是基于Java堆的实现，而DirectByteBuffer则使用了unsafe的API进行了堆外的实现。这里只说HeapByteBuffer。
在当前的数据驱动时代，大量的数据需要在不同系统和应用程序之间进行交换和共享。这些数据可能来自于不同的源头，如传感器、数据库、文件等，具有不同的格式、大小和结构；不同系统和编程语言的运行环境也可能存在差异，如操作系统、硬件架构等，进一步增加了数据交换的复杂度和难度。为了将这些数据有效地传输和处理，需要一个高性能的数据交换格式，以提高数据交换和处理的速度和效率。传统上，数据交换通常采用文本格式，如CSV、XML、JSON等，但它们存在解析效率低、存储空间占用大、数据类型限制等问题，对于大规模数据的传输和处理往往效果不佳。因此，需要一种高效的数据交换格式，可以快速地将数据从一个系统或应用程序传输到另一个系统或应用程序，并能够支持不同编程语言和操作系统之间的交互。
二进制文件中 的数据不是 字符数据 , 而是以 二进制形式 存储的 字节数据 , 有特定的格式 , 如 : PNG 头文件 , 有特定的文件头 , 数据位 , 校验位 , 使用 文本编辑器 打开都是乱码 ;
WebAssembly 是一种新的编码方式，可以在现代的网络浏览器中运行 — 它是一种低级的类汇编语言，具有紧凑的二进制格式，可以接近原生的性能运行，并为诸如 C/C++ 等语言提供一个编译目标，以便它们可以在Web上运行。
在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。如果我们将数据通过网络传输，除了预取和缓存之外，没有任何其他的简单优化方式。
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读9分钟本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度。 在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。如果我们将数据通过网络传输，除了预取和缓存之外，没有任何其他的简单优化方式。 但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。 什么是内存映射文件 内存映射文件（memory-
使用 mmap 模块来内存映射文件。 下面是一个工具函数，向你演示了如何打开一个文件并以一种便捷方式内存映射这个文件。
MyBatis是一款优秀的Java ORM框架，其核心是实现了对关系型数据库的操作，它的源码实现主要集中在以下几个方面：
C++标准模板库（Standard Template Library，STL）是C++标准库中的一个重要组成部分。STL提供了丰富的数据结构和算法，帮助更高效地进行编程。介绍STL中一些常用的数据结构和算法，并给出相应的示例代码。
CreateFileMapping的MSDN翻译和使用心得 测试创建和打开文件映射的时候老是得到”句柄无效”的错误, 仔细看了MSDN以后才发觉是函数认识不透, 这里把相关的解释翻译出来
JAVA虚拟机内部便会调用OS底层的 read()系统调用完成操作，在调用 in.read()的时候就是从内核缓冲区直接返回数据了。
Buffer缓冲区，所谓的缓冲区其实就是在内存中开辟的一段连续空间，用来临时存放数据。
获取系统信息的命令行工具汇总 Is there some cli program like neofetch written in rust? neofetch是一个用bash 3.2+编写的命令行系
在阅读本文之前，建议首先阅读“简单易学的机器学习算法——word2vec的算法原理”（目前还没发布），掌握如下的几个概念： 什么是统计语言模型 神经概率语言模型的网络结构 CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构 Hierarchical Softmax和Negative Sampling的训练方法 Hierarchical Softmax与Huffman树的关系 有了如上的一些概念，接下来就可以去读word2vec的源码。在源码的解析过程中，对于基础知识部分只会做简单的介绍，而不会做太多的推导，原理
过去二十年，存储硬件的性能提升了两个数量级。首先，是SSD的出现；然后是计算机总线接口从SATA到PCIe的转变；最后在非易失性内存技术和制造工艺上的创新。就在2019年的4月份，Intel发布了首个商业化存储级内存产品（SCM）Optane DC Persistent Memory，它使用了3D XPoint技术，位于内存总线上，并且进一步降低了IO的时延。
稍微解释一下虚拟内存（很明显，不是物理内存），它是计算机系统内存管理的一种技术。像施了妖法一样使得应用程序认为它拥有连续的可用的内存，实际上呢，它通常是被分隔成多个物理内存的碎片，还有部分暂时存储在外部磁盘存储器上，在需要时进行数据交换。
要创建一个Python程序来计算字符串中字母的频率映射，你可以使用字典来存储每个字母的计数。如果你遇到下面的这样问题，可以像我们一样的解决方法。
实例化一个具有缓存功能的字节流对象时，只需要在 FileInputStream 对象上再套一层 BufferedInputStream 对象即可。
【导读】《21天学通C++》这本书通过大量精小短悍的程序详细而全面的阐述了C++的基本概念和技术，包括管理输入/输出、循环和数组、面向对象编程、模板、使用标准模板库以及创建C++应用程序等。这些内容被组织成结构合理、联系紧密的章节，每章都可在1小时内阅读完毕，都提供了示例程序清单，并辅以示例输出和代码分析，以阐述该章介绍的主题。本文是系列笔记的最后一篇，欢迎各位阅读指正！
PE文件就是我们常说的EXE可执行文件，针对文件特征的识别可以清晰的知道该程序是使用何种编程语言实现的，前提是要有特征库，PE特征识别有多种形式，第一种是静态识别，此方法就是只针对磁盘中文件的特征码字段进行检测来判断编译器版本，此种方式优点是快，缺点是识别不准确，第二种则是动态识别，当程序被装入内存解码后在尝试对其进行识别，此方法最为准确，我们经常使用的PEID查壳工具是基于静态检测的方法。
原文链接：https://juejin.cn/post/7293175592162836514
除其他事项外，傅立叶分析通常用于数字信号处理。 这要归功于它在将输入信号（时域）分离为以离散频率（频域）起作用的分量方面如此强大。 开发了另一种快速算法来计算离散傅里叶变换（DFT），这就是众所周知的快速傅里叶变换（FFT），它为分析及其应用提供了更多可能性。 NumPy 针对数字计算，也支持 FFT。 让我们尝试使用 NumPy 在应用上进行一些傅立叶分析！ 注意，本章假定不熟悉信号处理或傅立叶方法。
除了基于代理对象的延迟加载外，MyBatis还提供了基于XML配置的延迟加载方式。在这种方式中，我们需要在MyBatis映射文件中为查询语句配置一个<resultMap>元素，并在该元素中为需要延迟加载的属性添加<association>或<collection>元素。这些元素用于指定需要延迟加载的关联对象属性和延迟加载类型。
NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。
在前面一篇博客中我们介绍了一些用python3处理表格数据的方法，其中重点包含了vaex这样一个大规模数据处理的方案。这个数据处理的方案是基于内存映射（memory map）的技术，通过创建内存映射文件来避免在内存中直接加载源数据而导致的大规模内存占用问题，这使得我们可以在本地电脑内存规模并不是很大的条件下对大规模的数据进行处理。python3中提供了mmap这样一个仓库，可以直接创建内存映射文件。
总第243篇 2018年 第35篇 背景 在线广告是互联网行业常见的商业变现方式。从工程角度看，广告索引的结构和实现方式直接决定了整个系统的服务性能。本文以美团点评的搜索广告系统为蓝本，与读者一起探
mmap 即 memory map，也就是内存映射。mmap 是一种内存映射文件的方法，即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间，实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系。实现这样的映射关系后，进程就可以采用指针的方式读写操作这一段内存，而系统会自动回写脏页面到对应的文件磁盘上，即完成了对文件的操作而不必再调用 read、write 等系统调用函数。相反，内核空间对这段区域的修改也直接反映用户空间，从而可以实现不同进程间的文件共享。
在上周我就关注到了在github上有1brc这样一个挑战，当时看到了由Victor Baybekov提交了.NET下最快的实现，当时计划抽时间写一篇文章解析他的代码实现，今天突然看到作者自己写了一篇文章，我感觉非常不错，在这里分享给大家。
深度学习提供了另一种解决“Wally在哪儿”（美国漫画）问题的方法。与传统的图像处理计算机视觉方法不同的是，它只使用了少量的标记出Wally位置的示例。 在我的Github repo上发布了具有评估图像和检测脚本的最终训练模型。 Github repo地址：https://github.com/tadejmagajna/HereIsWally 这篇文章描述了使用Tensorflow目标检测API来训练神经网络的过程，并使用围绕它构建的Python脚本来寻找Wally。它由以下步骤组成： 通过创建一组标记训练
a. actor是由30个char组成的数组 b. betsie是由100个short组成的数组 c. chuck是由13个float组成的数组 d. dipsea是由64个long double组成的数组
大家好，我是「柒八九」。一个「专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享」的Coder。
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