HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。...当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行 rehash 操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数。...3.2 HashMap数据存储数组 HashMap的主干是一个Entry数组。Entry是HashMap的基本组成单元，每一个Entry包含一个key-value键值对。...hashMap的数组长度一定保持2的次幂，比如16的二进制表示为 10000，那么length-1就是15，二进制为01111，同理扩容后的数组长度为32，二进制表示为100000，length-1为31...，二进制表示为011111。
每一个时间步长有4个可选择的动作，时间限制为200步，可利用多目标和对象类的附加输入进一步复杂化任务。...因为CIFAR10和CIFAR100数据集包含更难理解的可视化概念，智能体的性能更差。在监督学习中，应用这些数据集，智能体的性能也会下降。A2C始终在所有数据集和主干模型中表现最差。...图3 CIFAR10结合PPO算法，（左）固定最大步数M=20，窗口大小变化曲线图；（右）固定窗口大小w=5，每幕最大步数变化曲线图。...结果表明，当前的RL算法是将MuJoCo任务作为一个开环控制系统来求解的，在决定下一步动作时完全忽略了输出，说明MuJoCo可能不是RL算法的一个强大基准。...为弄清楚由于自然信号的加入而导致的性能差异有多大，而不是仅仅将环境改变为非确定性，还评估了一些Atari环境，其背景被帧间变化的随机独立同分布高斯噪声所替代（图6）。
，然后通过sd重绘该区域的内容。...图片 "Inpaint Sketch" 功能可以通过彩色的画笔，确定需要重绘的区域，并且像Sketch功能一样设置重绘的颜色。...它可以通过对图像周围的像素进行插值或外推来填补缺失的区域，从而使图像看起来更完整。 Mask蒙版 在图像处理中，"Mask"（蒙版，或翻译为掩模，这里统一使用蒙版）是一种用于指定图像区域的二进制图像。...掩模图像中的像素值通常为 0 或 1，其中 0 表示不包含在指定区域内的像素，1 表示包含在指定区域内的像素。在二进制图像中，通常约定 0 表示黑色，1 表示白色。...全图重绘是指在原图大小的基础下绘制蒙版区域，优点就是内容与原图融合的更好，缺点是不够细节；而蒙版重绘是指处理的时候将蒙版区域进行放大到原图的尺寸，画完之后再缩小放到原图的相应的位置，优点就是细节更好，缺点也是细节太多
YOLOv12 则转向以注意力机制为中心的设计，融合高效的区域注意力、FlashAttention 以及 R-ELAN 式特征聚合机制，显著缩小了 Transformer 式建模与实时检测速度之间的差距...对于需严格控制延迟和资源的系统而言，这些差异将直接影响模型的精度、推理速度和内存占用——因此清晰理解两者区别显得尤为关键。...YOLOv12：以注意力机制为核心，引入区域注意力、FlashAttention 和残差高效层聚合网络（R-ELAN），在低计算开销下有效捕捉全局上下文信息，显著提升模型表达能力。...YOLOv12 则大幅引入注意力机制：区域注意力 / FlashAttention：以近似方式降低计算和内存消耗，扩大感受野而不显著增加成本；R-ELAN：结合残差连接与高效跨尺度特征聚合，提升多尺度细节保持能力...总结YOLOv12 代表了一条显著的技术发展路径：通过区域注意力、FlashAttention 和 R-ELAN 等模块的精心设计，成功将注意力机制引入实时检测系统，兼顾性能与效率。
裁剪, 裁剪区域 裁剪是将输出限制为一个窗口或窗口一部分的过程。 窗口的裁剪区域是其可见区域，它是窗口区域减去被更高Z轴阶层的同属窗口遮挡的区域，然后减去没有放入父窗口可见区域的任何部分。...作出的更改影响了特定窗口时，窗口管理器将该窗口标记为无效，下次窗口重绘时（手动或通过回调函数），将进行验证。 这个功能比较有用，后面章节中会用到。...41.4.1 不使用回调函数 回调函数不是必须使用的，但是如果这样做，窗口管理器会失去管理窗口重绘（更新）的能力。也可以混合使用，例如让有些窗口使用回调，有些不使用。...透明窗口不必重绘整个无效区域： 透明窗口不必重绘整个无效区域，它可让窗口部分区域不受影响，此不受影响的区域会变成透明。...窗口管理器可以自动管理键盘输入，窗口管理器可以查询键盘缓冲并发送消息到当前聚焦的窗口，而键盘消息的存入是通过函数GUI_StoreKeyMsg()来实现的。关于键盘输入这块，后章节将专门进行讲解。
可能会把这个场景误认为是一辆形状奇怪的大型汽车，而不是多辆不同的汽车。 掩码分类 掩码分类(在MaskFormer中使用)采用了不同的方法。...而DETR为这类问题提供了一个优雅的解决方案。DETR不是为每辆车生成掩码，而是预测一组固定的边界框和相关的类概率。这种“集合预测”方法允许DETR以惊人的效率处理涉及重叠对象的复杂场景。...MaskFormer 下面是MaskFormer的架构: 通过主干提取特征:MaskFormer主干网络负责从输入中提取关键的图像特征。...一般来说，编码器处理输入数据，解码器使用处理后的数据生成输出。编码器和解码器的输入通常是序列，就像机器翻译任务中的句子一样。...最后对于像语义分割这样的任务，MaskFormer可以通过将N个二进制掩码与其相应的类预测相结合来计算最终预测。这种组合是通过一个简单的矩阵乘法实现的，给我们最终的分割和分类图像。
前面的话 本文将详细介绍从输入URL到页面加载的全过程 概述 从输入URL到页面加载的主干流程如下： 1、浏览器构建HTTP Request请求 2、网络传输 3、服务器构建HTTP...帧头主要是添加数据链路层的地址，即数据链路层的源地址和目的地址，即网络相邻结点间的源MAC地址和目的MAC地址 6、物理层传输数据 数据链路层的帧(Frame)转换成二进制形式的比特(Bit)流...接着在网络层重新封装成数据包packet，下沉到数据链路层重新封装成帧frame，下沉到物理层，转换成二进制比特流，发送出去 ?...事实上绘制Render树的过程就是RenderObject按照一定顺序绘制自身的过程 DOM树上的节点与Render树上的节点并不是一一对应的。...而且table渲染通常要3倍于同等元素时间 此外，将需要多次重绘的元素独立为render layer渲染层，如设置absolute，可以减少重绘范围；对于一些进行动画的元素，可以进行硬件渲染，从而避免重绘和回流
在探讨hashMap前先说一下，两种常见的数据结构，数组与链表。 数组： 数组具有遍历快，增删慢的特点。...所以扩容后的地址改变了，在后面的代码中会放到hiHead中，最后赋值给newTab[j + oldCap] 举个栗子来说一下上面的两种情况： 设：oldCap=16 二进制为...：0001 0000 oldCap-1=15 二进制为：0000 1111 e1.hash=10 二进制为：0000 1010...e2.hash=26 二进制为：0101 1010 e1在扩容前的位置为：e1.hash & oldCap-1 结果为：0000 1010 e2在扩容前的位置为...线程B执行扩容过程 而JDK8就不会出现这个问题,它在这里就有一个优化，它使用了两个指针来分别指向头节点和尾节点，而且还保证了元素原本的顺序。
FPN 引入了额外的复杂度：在 FPN 中第二个金字塔拥有一个包含每一级特征的特征图，而不是标准主干中的单个主干特征图（即第一个金字塔中的最高层）。选用哪一级的特征是由目标的尺寸动态地确定的。 2....和 RPN 不同（两个类别，前景或背景），这个网络更深并且可以将区域分类为具体的类别（人、车、椅子等）。它还可以生成一个背景类别，然后就可以弃用 ROI 了。...而分割掩码网络正是 Mask R-CNN 的论文引入的附加网络。 ? 掩码分支是一个卷积网络，取 ROI 分类器选择的正区域为输入，并生成它们的掩码。其生成的掩码是低分辨率的：28x28 像素。...但它们是由浮点数表示的软掩码，相对于二进制掩码有更多的细节。掩码的小尺寸属性有助于保持掩码分支网络的轻量性。...当你希望把它应用到视频上而不是图像上时，这种技术更加有用。 训练数据集 通常我会从寻找包含所需目标的公开数据集开始。
高位10比特和低位10比特； 3）20位长的比特组中的高位10比特(值的范围为0x000~0x3FF，二进制为00 0000 0000~11 1111 1111)加上0xD800(二进制为1101 1000...10比特(值范围也是0x000~0x3FF，二进制为00 0000 0000~11 1111 1111)加上0xDC00(二进制为1101 1100 0000 0000)，得到第二个代理码元即尾随代理(...值的范围是0xDC00~0xDFFF，二进制为1101 1100 0000 0000 ~ 1101 1111 1111 1111)； 5）将引导代理与尾随代理按前后顺序组合在一起成为“代理对”，就得到了增补平面字符的码元序列...5）将高位的引导代理与低位的尾随代理按前后顺序组合在一起成为“代理对”，就得到了增补平面字符?...但许多早期的编码方式就不是自同步的，比如大多数的多字节编码标准如GBK、Big5等，必须从头开始分析文本才能确定不同字符的码元的边界；也不具有非传递性，局部字符数据被破坏，很可能传递到整个文件，导致整个文件无法正确显示
贰.进阶 从同事、技术群友们那里，我了解到有不少同学对于PerfMon插件展示的各个指标数据的含义，特别是单位并不是特别明确，所以先讲一下这部分。另外对于数据曲线图的展示，也有一些点值得说明。...对于PerfMon插件，可以通过Metric parameter来设置某种资源具体要收集和展示的数据，只是它的入口并不是很醒目，如下图4右上的红色箭头所指，需要双击输入框后，点击最后边的按钮打开，打开的界面如图...Memory： 各指标项中，usedperc(默认)和freeperc两项的数值代表与总内存的百分比，其余指标项的数值都是指内存大小，选中对应想，可以看到Metric Unit区域单位配置将变为可用，通常...顾名思义，代表每秒读/写的数据量，单位同样在Metric Unit区域配置，通常Mb会比较适合观察。...2.2 曲线图 使用策略： 如果测试场景的测试执行时间较长，采集的监控数据量比较大，为了在GUI模式查看曲线图时更方便、快捷，建议将各个监控指标项单独使用一个PerfMon监听器，从而配置不同的指标项数据存储到不同的文件中
窗口就是应用程序对应的一个个矩形区域，而窗口管理器用来管理这些矩形区域。 一些术语： 活动窗口：当前用于绘图操作的窗口称为活动窗口。...如果没有这样的框架，则客户端区域的坐标与窗口 本身的坐标相同。 裁剪，裁剪区域： 裁剪是将输出限制为窗口或窗口的一部分的过程。...如果像上面一样创建并删除一个窗口，回调函数将触发窗口管理器确认桌面窗口不再有效并自动重绘。 窗口无效化 无效窗口或窗口的一部分失效区域会告诉窗口管理器，在下一次调用重绘函数时重绘窗口的无效区域。...但是，如果一个窗口的部分区域被子窗口或任何其他窗口覆盖，那么被覆盖的窗口将会重复接收到若干次的 WM_PAINT 消息。 窗口管理器将窗口未被覆盖的区域裁剪成若干子矩形。...在此过程中， 窗口管理器将每个子矩形都设置为裁剪区域，并将所有子矩形的 WM_PAINT 消息都发送给被覆盖的窗口。 窗口被覆盖的区域越碎片，存在的矩形就越多，发送的消息就越多。
而直接操作 DOM 就会涉及到两个线程互斥之间的通信，所以开销更大。...重绘和回流 重绘（repaint）和回流（reflow）会在样式节点变动时候出现，回流所需要的成本更高，回流一定会引重绘。 重绘是只一些元素更新属性，这些属性只影响外观，不影响布局。...4kb，主要用来保存登陆信息，一般会存储一段表示用户信息的数据。...每次会被携带在 http 头中，所以数据量过大的时候有性能问题。 localStorage：大小限制为 5MB，用于永久存储信息，也可以用于缓存 ajax 信息用于离线应用。...但是浏览器兼容不是太好，但几年后，估计就只剩它了！
这也是为什么要除以11而不是10的原因，其背后的数据理论推理已经超出了我的能力范畴，这里不再介绍了。...Poly:是多项式的值，以上面图中的CRC-8:x8+x2+x+1为例，它表示二进制为１０００００１１１，去掉最高位的１，十六进制表示就是0x07 Init: Init 的位数和Poly的位数相同，它的值为全...，而不是整个数据，以一个4字节的原始数据为例： 当Refout为False时，输出不做处理，当Refout为True，需要对输出数据做一次整个数据的逆序处理，注意：这里做的逆序和RefIn不同，它不是按字节逆序...下面分析一下上面的结果0x79的由来： 1) 0x13 对应二进制为00010011 2) 由于RefIn为False，所以0x13不做处理还是00010011 3) 因为Init为0x00，00010011...下面分析一下上面的结果0x79的由来： 1) 0x13 对应二进制为00010011 2) 由于RefIn为False，所以0x13不做处理还是00010011 3) 因为Init为0xFF，00010011
NEON 本身是基于AWS AURORA POSTGRESQL 的开源替代品，采用无服务的结构，存算分离的结构，Neon将POSTGRESQL 的存储层替换为数据节点，将计算节点分布在一个节点集群中。...数据库使用Neon存储引擎实现，该引擎是一个定制的层，处理事务和数据。事务日志通过一组冗余的safekeeper服务进行处理，而数据页由pageserver在磁盘上进行管理。...您可以在任何时候从主干分支分支，从而有效地创建“备选时间线”。 由于在Neon中的分支是可写的，这个功能使我们可以做到其他数据库引擎做不到的事情。例如： 自由实验而不影响主分支。 立即备份数据库。...立即复制为特定微服务群集提供服务的所有数据库。 您不能在传统的数据库引擎上执行任何这些操作。一些数据库引擎，如SQL Server，具有快照功能，确实可以创建数据库的即时副本。...这是唯一可以获取预构建二进制版本并了解如何使用它们的地方。 目前，这些二进制版本是实验性的，仅用于测试目的。此时，Percona不提供对构建版本的官方支持。
气泡地图可以很好地比较地理区域的比例，而不会出现区域面积大小引起的问题。但是，气泡地图的主要缺陷是，过大的气泡可能会与贴图上的其他气泡和区域重叠，因此需要对此加以说明。...13.弦图 弦图是一种显示矩阵中数据之间相互关系的图形方法。数据围绕圆呈放射状排列，点之间的关系通常绘制为将数据连接在一起的圆弧。...不是根据数据更改角度，而是通过更改半径调整每个线段的面积。重要的是，不是纯粹根据数据更改半径，而是按比例更改半径，以便每个线段的面积随数据的变化而变化。...37.圆型条形图 圆型条形图只是在极坐标系上绘制的条形图，而不是在笛卡尔坐标系上绘制的条形图。虽然看起来很酷，但圆型条形图的问题是条形长度可能会被误解。...47.螺旋图 这种类型的可视化沿着阿基米德螺线绘制基于时间的数据。曲线图从螺旋的中心开始向外延伸。缓和曲线图用途广泛，可以使用沿缓和曲线路径显示的条、线或点。
谷歌公司最近的宕机事件表明，可用性区域并不是获得高可用性的灵丹妙药。人们需要了解云计算供应商区域隔离方法的差异将如何影响工作负载性能。...可用性区域是两个或多个地理位置相近的数据中心的集合，通常位于同一个都市区，并通过冗余、超高速、低延迟的网络电路连接。而多个可用性区域可以组成一个云区域。...去年9月，缺乏广泛的可用性区域导致微软Azure在美国中南部的云区域发生大规模的中断。 Azure Post Mortem强调了可用性区域内低延迟连接的价值，指出跨区域复制为许多服务增加了太多的延迟。...微软Azure表示其云区域旨在将故障隔离到一个云区域中，并且一个云区域中的故障不应影响其他区域。 ?...4 AWS、Azure、谷歌云将网络彼此对等，这意味着它们之间的流量不会流经主干，并遍历公共互联网。
美图AI局部重绘技术：MiracleVision（奇想智能）加持 众所周知，图像局部重绘是图像编辑细分功能中使用频率最高的功能之一，根据需要重绘的位置（即mask区域）不同可以进一步细分为内部区域重绘(...基于GAN方法的重绘结果 而当前大热的扩散模型（Diffusion Model）虽然将图像生成效果推向了一个新高度，但在图像重绘领域中仍在存在一些问题，比如常见的Stable Diffusion 1.5...（Diffision Model）技术构建了完整的inpaint & outpaint模型框架，将内部区域重绘、前景目标消除以及外部区域扩展等任务统一到同一个方案中进行解决，并针对一些特定的效果问题做了专门的优化设计...通过多种训练策略，自由控制物体生成与消除 一般的扩散模型在执行inpaint任务时更擅长替换而不是消除，当需要消除某一目标时，模型很容易在mask区域中绘制出一些原本不存在的新前景目标，特别是当mask...除此之外，依托自研的模型参数量化方法，将MiracleVision量化至8bit而不明显损失精度。
8 和 24，这里都是二进制数的位数。按照我们前置知识里提到的对应关系，8 位的 PNG 最多支持 256 种颜色，而 24 位的可以呈现约 1600 万种颜色。 缺点就是体积太大。...生命周期：Local Storage 是持久化的本地存储，存储在其中的数据是永远不会过期的，使其消失的唯一办法是手动删除；而 Session Storage 是临时性的本地存储，它是「会话级别的存储」，...它不仅可以存储字符串，还可以存储二进制数据。 浏览器渲染 「解析 HTML」 在这一步浏览器执行了所有的加载解析逻辑，在解析 HTML 的过程中发出了页面渲染所需的各种外部资源请求。...「整合图层，得到页面」 最后一步浏览器会合并合各个图层，将数据由 CPU 输出给 GPU 最终绘制在屏幕上。...而「元素距离可视区域顶部的高度」，选用 getBoundingClientRect() 方法来获取返回元素的大小及其相对于视口的位置。
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