【翻译】两种高性能I/O设计模式(Reactor/Proactor)的比较 这是05年的老文章，网上应该有人早就翻译过了，我翻译它仅仅为了学习Reactor/Proactor两种TCP服务器设计模式，...标题： 两种高性能I/O设计模式的比较 作者： Alexander Libman 、Vladimir Gilbourd 原文： http://www.artima.com/articles/io_design_patterns.html...时间： November 25, 2005 译者： 潘孙友 2010-01-26 于深圳 综述 这篇文章探讨并比较两种用于TCP服务器的高性能设计模式....此文还比较了java,c#,c++对各自现有以及提到的解决方案的实现性能. 系统I/O 可分为阻塞型, 非阻塞同步型以及非阻塞异步型[1, 2]....下面我们会比较 Java, c#, C++各自对探讨方案的实现以及性能. 我们在文章的后面就不再提及阻塞式的方案了，因为阻塞式I/O实在是缺少可伸缩性，性能也达不到高性能服务器的要求。
方案一： 腾讯云直播提供统计 API，开发者可以通过调用 查询统计信息 接口来查询某条直播流的统计信息的观看人数。 方案二....如果开发者项目工程中有使用到 云通信 组件，可以调用 IM 群人数统计接口。 目前方案一和二 都统计出来的人数不是很准确，如果开发者对在线人数要求不高，可以直接上述方案。...如果开发者需要很准确的统计在线人数，最好自己服务器实现统计逻辑。...增加观众数(Client -> Server) 当有新的观众加入时，意味着某个房间的观众数要 + 1，可以让 App 的观众端在进入房间时向 Server 发送一次累加请求。...减少观众数(Client -> Server) 当有观众退出房间时，意味着某个房间的观众数要 - 1，可以让 App 的观众端在退出房间时向 Server 发送一次累减请求。
这个性能由不同的统计量来度量，包括准确率（ accuracy ）、精确率（ precision ）、召回率（ recall ）等等。选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量。...而对每个应用来说，找到一个可以客观地比较模型好坏的度量标准至关重要。...图1- 几个比较有名的图像处理问题，图片来自斯坦福大学 CS231n 课程幻灯片（第8讲） 如下文所说，平均精度均值 mAP 是预测目标位置以及类别的这一类算法的性能度量标准。...，坐标值大小是估计的） 让我们实际操作一下，看看 mAP 是如何计算的。...当我们在流行的公开数据集上计算这个度量时，它可以很容易地被用来比较目标检测的新老方法的性能好坏，因此我们并不需要一个绝对度量。
在本教程中，你将了解如何使用McNemar统计假设检验来比较单个测试数据集上的机器学习分类模型。 完成本教程后，你将了解： McNemar检验适合大型深度学习模型。...Thomas Dietterich在他1998年发表的一篇重要的、被广泛引用的论文中，讨论了如何利用统计假设检验来比较分类器，论文“Approximate Statistical Tests for...因此，我们可以拒绝零假设，支持两种算法在特定训练中训练时具有不同性能的假设 – Approximate Statistical Tests for Comparing Supervised Classification...这提供了较少的机会来比较模型的性能。它要求测试集适当地代表域，这通常意味着测试数据集很大。...我们可以看到，该检验强有力地证实了两种案例之间的分歧差别很小。零假设没有被拒绝。当我们使用检验来比较分类器时，我们声明两种模型之间的分歧没有统计学上的显著差异。
，对数据建模和算法建模两种文化做了详细的反思，并指出要想发展统计学，应当秉持「先有模型准确性，再有模型可解释」的观点。...在 2001 年的论文《Statistical Modeling: The Two Cultures》中，随机森林、袋模型以及提升集成算法的提出者 Leo Breiman 总结了应对统计建模问题的两种截然不同的处理方式...Breiman自己是位学者，他在UC伯克利研究统计学有21年了。不过在此之前他还做过13年的独立顾问，这让他同时也非常了解工业界是如何使用统计学的。...统计建模的两种路线 在我们讨论一个好的模型需要考虑哪些因素之前，我们需要首先理解，建模的目标同时包含了这两点： 预测：根据一组新的独立变量，估计可能的结果（目标） 信息：对于数据的产生过程有更多的了解...预测到的特征重要性可能并不代表特征本质上的“真实”相关性，但它可以给我们变量之间的相对比较。 4、建模目标 一些统计学家认为建模的目标是预测，因此主张重视信息收集。
那么，如何根据这个“基图”生成最后的图片呢？ 逆向扩散（去噪） 噪声图在Noise pridictor中，通过逆向扩散一步步生成生成我们的目标图片。...那么，一个噪声图是如何结合我们输入的prompt和image等conditioning，一步步生成一张清晰图片的?...不同的采样器，在同等的条件下，生成的图片是有差异的。 在stable diffusion中，提供了许多采样器。...当初我在学习这些采样器的时候，首先将采样器进行分类，然后再整理每个采样器的特点和使用场景，形成笔记。最后在实践的时候发现这么多东西，脑子里根本记不住。...Euler：最简单的采样器 祖先采样器：后面都有一个a，它们是随机采样器，因为采样结果具有一定的随机性。
真的要比较 for 和 foreach 的性能吗？...（内附性能比较的实测数据） 2017-12-07 15:30 小伙伴告诉我，List.Find 方法比 List.FirstOrDefault...50000000 长度的则可以减少影响： ? 然而结论居然是——for 比 foreach 有“轻微”的性能优势！这与 Find 和 FirstOrDefault 两倍的性能差异就小多了。...是什么原因造成了如此的性能差异呢？ 轻微的性能优势，还是两倍的性能优势？...如果要验证这个问题，我就需要比较数组了。 List V.S. Array 改写我们的测试代码，这回的 For 方法有两个重载，一个列表一个数组。
y = column_or_1d(y, warn=True) 性能评估 就不同核函数配置下的支持向量机回归模型在测试集上的回归性能做出评估，通过三组性能测评我们发现,不同配置下的模型在相同测试集上,存在着非常大的性能差异...使用两种不同配置的K近邻回归模型对美国波士顿房价数据进行回归预测 #从sklearn. neighbors导入KNeighborRegressor(K近邻回归器)。...就不同回归预测配置下的K近邻模型进行性能评估,其输出表明:相比之下,采用加权平均的方式回归房价具有更好的预测性能。...对两种不同配置的K近邻回归模型在美国波士顿房价数据上进行预测性能的评估 #使用R-squared、MSE以及MAE三种指标对平均回归配置的K近邻模型在测试集上进行性能评估。...的性能表现。
有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。 幸运的是，在大多数情况下，有一些解决方案可以提高Python程序的性能。开发人员可以选择提高其代码速度。...本文比较了按元素求和两个序列时几种方法的性能： 使用while循环 使用for循环 将for循环用于列表推导 使用第三方库 numpy 但是，性能并不是开发软件时唯一关心的问题。...让我们看看它是如何工作的： %%timeit z = [] for i in range(n): z.append(x[i] + y[i]) 输出为： 每个循环122 µs±188 ns（平均...在这种情况下，它们显示相同的关系，使用时甚至可以提高性能numpy。 嵌套循环 现在让我们比较嵌套的Python循环。 使用纯Python 我们将再次处理两个名为x和y的列表。...结果汇总 下图总结了获得的结果： ? 结论 本文比较了按元素添加两个列表或数组时Python循环的性能。结果表明，列表理解比普通的for循环要快，而while循环则要快。
python函数两种传参的比较 对比说明 1、位置传参与形参一一对应，位置传参需带上形参名，可以不和形参一一对应，位置传参必须在关键字参数之前。...位置传参严格按照参数位置传参,形参和实参的数量必须对应。 2、关键字传参调用函数使用形参名字传入参数，可以与形参的顺序不同。...1, 2, 3) test(z=3, y=2, x=1) test(y=2, x=1, z=3) test(1, y=2, z=3) test(x=1, 2, 3) # 报错 以上就是python函数两种传参的比较
背景 对微软OFFICE开发技术有所了解的群体，想必也略为知道一点其新的WebAddins插件开发的形式。在OFFICE2013开始，有了OFFICE的应用商店，可以在其中下载安装新的插件。...对应的入口有两处，分别为【插入】和【开发工具】先项卡。 ? ? 这种插件区别于传统的【普通加载项】和【COM加载项】，是用网页JS技术开发的。和当前的WPSJS技术开发类似。...微软的WebAddins，特别是面向个人市场，只能发布到应用商店上（比较恶心的是应用商店目前只有国际版，没有专属的国内版，网速被墙得厉害，而且申请加入应用商店手续非常复杂，要国际信用卡，还要交钱，当下笔者是没申请下来的状态...二、微软WebAddins部署过于死板，相反WPS就灵活得多 在上述门槛问题第3点，也已经说到一些部署问题，技术层面是比较难掌握，同样地，落地层面也存在很大的短板。...三、微软WebAddins有沉重的历史IE包袱 既然是用前端JS技术开发和展示，微软的WebAddins就有天然的历史最大包袱。久经前端诟病的IE浏览器，竟然是微软OFFICE的展示组件。
，将一些独立的无状态的代码单元实现为微服务，可以将它们发布到一些分布式计算单元或者Docker中，并在性能需要的时候及时地创建更多的服务单元。...微服务是一个概念，并没有规定服务的格式，但是很多厂商和框架都不约而同的采用RESTful的架构,尽管也有一些其它的性能很好的RPC框架。 如何在Java生态圈选择一个轻量级的RESTful框架？...所以我不会选择Spring boot, Spring MVC, CXF等比较重的框架,也不会选择纯netty这样的太过底层，还得实现路由等基本功能框架。...结论 从结果看， RESTEasy的性能要好于 Jersey,无论哪种嵌入式JEE容器。...如果不是实现很复杂的路由和很多的Service,不妨使用纯Netty实现高性能。 Spring Boot太厚重了，使用Spring MVC的语法，性能只有Jersey的一半。
，可以将它们发布到一些分布式计算单元或者Docker中，并在性能需要的时候及时地创建更多的服务单元。...微服务是一个概念，并没有规定服务的格式，但是很多厂商和框架都不约而同的采用RESTful的架构,尽管也有一些其它的性能很好的RPC框架。 如何在Java生态圈选择一个轻量级的RESTful框架？...所以我不会选择Spring boot, Spring MVC, CXF等比较重的框架,也不会选择纯netty这样的太过底层，还得实现路由等基本功能框架。...结论 从结果看， RESTEasy的性能要好于 Jersey,无论哪种嵌入式JEE容器。...如果不是实现很复杂的路由和很多的Service,不妨使用纯Netty实现高性能。 Spring Boot太厚重了，使用Spring MVC的语法，性能只有Jersey的一半。
最近写了个例子，比较了一下synchronized和ReentrantLock的性能，分享一下数据和个人观点。...底部数据的比较 取第一次位运算的底部放大 synchronized [1sync.png] ReentrantLock [1lock.png] 能看刚开始普遍耗时多，猜测是1.大量线程启动，2.在获得锁之前需要做运算...我的总结 众所周知，synchronized由于偏向锁等优化性能有明显提高，所以现在单纯的说synchronized性能一定差就不一定准确了。...经过这几天我的反复测试，个人觉得synchronized在轻量化的操作，比如简单运算，变量递增/减，赋值等情况有更好的性能。...带来了更多的问题 例子中文件操作受IO干扰比较大，不合理，改成遍历长度100的数组并赋值会怎么样？(经简单测试，lock更快) 在线程重入的情况下两者性能如何呢？
对于一些比较复杂的需求，如果增量聚合函数 无法满足，我们就需要考虑使用窗口处理函数这样的“大招”了。 网站中一个非常经典的例子，就是实时统计一段时间内的热门 url。...于是就需要开滑动窗口收集 url 的访问 数据，按照不同的 url 进行统计，而后汇总排序并最终输出前两名。这其实就是著名的“Top N” 问题。...我们统计浏览量的窗口已经关闭，就说明了当前 已经到了要输出结果的时候，直接输出不就行了吗？ 没有这么简单。...因为数据流中的元素是逐个到来的，所以即使理论上我们应该“同时”收 到很多 url 的浏览量统计结果，实际也是有先后的、只能一条一条处理。...下游任务（就是我们 定义的 KeyedProcessFunction）看到一个 url 的统计结果，并不能保证这个时间段的统计数据 不会再来了，所以也不能贸然进行排序输出。
php常量中两种定义方式的比较 说明 1、const是将PI定义成变量，定义常量只能放在顶级目录，不能放在if语句或者function的{}的里面。...注意，宏定义不是C或C++严格意义上的语句，所以其行末不用加分号结束。...实例 符号常量 #define Pi 3.1415926f; 常值变量 const float pi 3.1415926f; 以上就是php常量中两种定义方式的比较，希望对大家有所帮助。
那SRT和NDI到底如何选择？下面，小编来解释一下它们之间的不一样。...使用SRT传输技术，能够成功实现普通互联网环境下、多地之间、安全可靠的高清视频传输与分发。 关于NDI： NDI是NewTek公司于2015年推出的网络设备接口协议，是一种基于局域网络的信号传输协议。...在网络传输中，带宽抖动和丢包通常都是随机发生的，只有在网络出现问题的时候才需要纠错机制的介入，ARQ机制只需在发生丢包后让发送端重传丢失的数据包即可，这样既保证了传输的质量，同时又能减少无谓地消耗传输带宽...NDI是能够允许局域网络内的设备对信号进行高质量传输，在局域网内的一个设备可以通过一条网线输出或者接收多个NDI信号，不需要复杂的布线，局域网内端到端延时仅为1-3帧（小于100ms）。...总结： 互联网SRT技术和局域网NDI技术都是当下最受欢迎的两种低延时传输协议，两者之间可根据实际应用来选择合适的解决方案。
三个著名的开源服务网格 Istio、Linkerd 和 Cilium 的性能比较。...此比较涵盖以下领域： 部署 配置 维护 性能和连接性 运营影响 合规性和标准 虽然这篇博文只比较了三个服务网格的性能，但详细的测试报告和代码库可在我们的 公共 GitHub 存储库 中获得。...我们使用的 oha 是一款负载测试工具，用于向测试应用程序生成负载。有两种类型的流量：内部和外部，或者简单地说，针对服务 IP 和 Ingress IP 运行 oha。...迭代与改进 在本节中，我们将讨论我们如何迭代和改进我们的测试作为此过程的一部分。由于我们预计需要运行多次迭代测试，因此我们采用了迭代方法，分析结果并进行改进，以确保可靠的实际结果。...性能总结 本部分总结了三个产品的性能。更详细的结果，包括性能和其他参数的比较，请参阅我们 GitHub 上的详细测试报告。
Java实现多线程的两种方式比较及区别 Java实现多线程的方式：2种 方式1：自定义类继承Thread类 1：自定义类MyThread继承Thread类...答：run()方法里面封装的是被线程执行的代码。 2：启动线程对象用的是哪个方法？...即适合多个相同程序的代码去处理同一个资源的情况，把线程同程序的代码和数据有效分离(即耦合性降低)，较好的体现了Java面向对象的设计思想。 ? ? 注意：图片中 1：为什么药重写run()方法？...20 21 // 一般来说，被线程执行的代码肯定是比较耗时的。...5 * 6 * 如何通过java程序来实现多线程的程序呢? 7 * 由于线程是依赖进程而存在的，所以我们应该先创建一个进程出来。
BigDecimal值在java比较的两种方法 1、使用equals()方法不但要求两个BigDecimal的值相等，还要求它们的scale()相等。 ...System.out.println(d1.equals(d2.stripTrailingZeros())); // true,因为d2去除尾部0后scale变为2,与d1相同 2、使用compareTo()方法来比较两数大小...，它根据两个值的大小分别返回-1、1和0，分别表示小于、大于和等于。 ...compareTo(d3));// 1 System.out.println(d3.compareTo(d2));// -1 } } 以上就是BigDecimal值在java比较的两种方法
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