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Reactor

问题如(线程安全性,原子性,可见性),由此问题可以参考ForkJoin框架原理和使用秘 ,在这篇博客中就可以看到为了保证线程安全性,性能已经不如单线程。Reactor认为异步不一定能够救赎? 当监听的维增多,Callback实现也随之增多。同时,事件监听者模式(观察者模式)的并发模型可为同步或异步。这里说的同步、异步是线程模型;阻塞、非阻塞是编程模型。

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ONNX模型部署

导读这篇文章从多个角了ONNX,从ONNX的导出到ONNX和Caffe的对比,以及使用ONNX遭遇的困难以及一些解决办法,另外还介绍了ONNXRuntime以及如何基于ONNXRuntime来调试 ONNX模型等,后续也会继续结合ONNX做一些性工作。 从使用者的角我们简单分析一下ONNXRuntime即可。 总结这篇文章从多个角了ONNX,从ONNX的导出到ONNX和Caffe的对比,以及使用ONNX遭遇的困难以及一些解决办法,另外还介绍了ONNXRuntime以及如何基于ONNXRuntime来调试 ONNX模型等,后续会继续结合ONNX做一些性工作。

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    :前端中的后端

    Electron 使用 IPC 某种程上说也是迫不得已:因为其依赖的 chromium rengier engine 就是为每一个窗口开启一个进程。 这非常取决于业务逻辑的复杂,以及是否有专门为此孕育而出的工具。 JSON 是效率非常低下,且类型安全比较低的一种序列化方案,在这样的场景下,我们还有更多更好效率更高类型更安全的方案,比如 protobuf,flatbuffers 等。 从 native 开发者的角,她就调用了一个 .getMovies() 的函数,其它的细节,她一概不需要理会。 比如为 get_movies() 获取到的数据做简单的引,方便数据在各个不同维的展示和过滤。如何维护这样的「后端」代码?

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    Java并发编程,J.U.C - AQS

    java.util.concurrent(J.U.C)大大提高了并发性能,AQS 被认为是 J.U.C 的核心。

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    Java并发编程,J.U.C - AQS

    java.util.concurrent(J.U.C)大大提高了并发性能,AQS 被认为是 J.U.C 的核心。

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    ART开篇:从Method Hook谈起

    作为一个系列的开篇,本文不打算展开讲虚拟机原理等内容,首先给大家一道开胃菜;后续我们再ART。 (此方法来自Android热修复升级——追寻极致的代码热替换)不过,既然我们实现了方法替换;还有最后一个问题,如果我们需要在替换后的方法里面调用原函数呢? 当然,这里面包含了很多黑科技,接下来我们将以这个为引子,Android ART的方方面面,揭开虚拟机底层的神秘面纱,敬请期待~~

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    本周阅读:C++对象模型

    深度探索C++对象模型 1.3 章节 https://github.com/wangcy6/weekly/blob/master/reading-not...

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    | 实物与VR间重量转换的方法

    但就在最近,我们想要对那些能够影响VR体验的根本的交互准则进行更入的究。 虽说不是一个新的想法,也可能不适用于实用情况,但是我们却觉得它会很有趣味。? 因此,我们出了一些其他办法并分为两类:直接连接(简单的操控,创造一个固定结合点)和松散连接(通过调整速或使用力来将物体吸引至控制器)。连接的方式同时也决定了我们模拟重量的策略。 步骤2:其他感官线除了“举起”和“抓拿”这两种机制,我们觉得出能够转换重量的反馈的其他形式很重要。后来证明有2种形式:视觉反馈和触觉反馈。 直接连接中,我们出了很多种能够表示控制器速的计量方法。我们发现方法越简单效果越好---我们决定用一种绿-红进条,贴近控制器,当速接近物体的阈值时这个进条会自动填充。

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    关于Linux中权限列中的加号及点的

    版权声明:本文为耕耘实录原创文章,各大自媒体平台同步更新。欢迎转载,转载请注明出处,谢谢

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    腾讯云李海翔:数据库的并发控制技术

    在2017第八届中国数据库技术大会(DTCC2017)上,腾讯云数据库专家工程师李海翔作为内核专场主持人和专家组成员,代表腾讯云进行了题为《数据库的并发控制技术》主题演讲。 以下是分享全文: 并发控制技术是数据库的核心技术,在本次主题演讲中,李海翔主要对数据库并发控制技术进行入浅出的解析,同时分享腾讯云数据库CDB在金融业务方面的一些心得。 这个问题看似简单,如果能够精准地回答出来,说明对ACID这四个特性和相关的技术理解地非常刻。我这里解释下,在数据库里,数据操作会被抽象为两种,就是读操作和写操作。 对于其他的并发控制技术,本质上都是定义了一些规则,用来约束并发的读写操作、提交顺序、并决定回滚哪些事务作为牺牲者,许多书籍都有详细讨论,我们就不再进行详细地讨。 接着,我们从系统锁、事务锁、事务锁的元数据锁和记录元组锁的角详细对比PostgreSQL和MySQL的区别,然后再从隔离级别的角来看这两个数据库的并发控制技术。

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    Android(卷1)HAL与驱动开发 虚拟环境的安装

    前言:   最近在看《Android(卷1)HAL与驱动开发》安装随书带的虚拟环境浪费了很多时间,说是虚拟环境的安装倒不如说是虚拟环境的导入,其实没什么技术含量,也没有什么复杂的,只是作为一个无人指导的资小白

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    Android(卷1)HAL与驱动开发 虚拟环境的安装

    前言:   最近在看《Android(卷1)HAL与驱动开发》安装随书带的虚拟环境浪费了很多时间,说是虚拟环境的安装倒不如说是虚拟环境的导入,其实没什么技术含量,也没有什么复杂的,只是作为一个无人指导的资小白

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    【事务隔离级别】——数据库的事务隔离级别

    当然,   上篇文章说到的只是SQL规范所规定的标准,不同的数据库具体的实现可能会有些差异,所以还是以实际为准~~   实践出真知,所以每接触到一些理论知识时,最好能够实践一把,自己动手去,总会带给你意想不到的收货哦

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    「文档数据库」数据库:MongoDB,最强文档数据库

    欢迎回到数据库,在这里我们将与数据库领域的工程师、构建者和领导者进行一对一的交流。最近,我们采访了来自MongoDB的Richard Kreuter。

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    Linux操作系统:系统构建和原理解析 - 王柏生

    linux操作系统:系统构建和原理解析》是linux操作系统原理的里程碑之作,在众多的同类书中独树一帜。 它颠覆和摒弃了传统的从阅读linux内核源代码着手学习linux操作系统原理的方式,而是基于实践,以从零开始构建一个完整的linux操作系统的过程为依托,指引读者在实践中去操作系统的本质。 在这一章中,不仅详细讲解了工具链的构建过程,而且还通过对编译链接过程的讨,入讨论了工具链的组成及各个组件的作用,理解工具链的工作原理对理解操作系统至关重要。 第5章从理论的角讨了这一过程,从内核的加载、解压一直讨论到用户进程的加载,包括用户空间的动态链接器为加载程序所作的努力。第6~7章首先构建了操作系统的基础图形系统,然后在此基础上构建了桌面环境。 第8章讨了计算机图形的基础原理,包含2d和3d程序的渲染、软件渲染、硬件渲染等内容,同时也从操作系统的角审视了pipeline。

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    「数据库」图型数据库JanusGraph支持知识图谱和图型分析

    在数据库挖掘的第三部分中,我们与JanusGraph PMC成员Florian Hockmann和Jason Plurad进行了交流,以获得关于广泛的Graph世界的一些指导。 我也和我的团队一起其他新兴的开源数据和人工智能项目。你是怎么和JanusGraph合作的JP: IBM是JanusGraph的创始成员之一,我是这个团队的一员。 我这么说的意思是,它实现了自己的存储引擎、引、服务器组件、网络协议和查询语言。另一方面,JanusGraph在这些方面的大部分都依赖于第三方项目。 例如,JanusGraph可以使用Elasticsearch或Apache Solr实现高级引功能(如全文搜),并使用可伸缩数据库(如Apache Cassandra或HBase)存储数据。 但是,我想指出,开始使用JanusGraph并不需要对所有组件都有入的了解。

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    【犀牛鸟·视野】现场报道 | SIGGRAPH Asia 2017 (DAY 3):展会、VR刺激体验

    据说VR Showcase的节目还请到行业领袖和开发人员讨论虚拟现实和增强现实领域的关键主题,包括在研发方面和医疗保健中的应用,以及如何在互联网中的实现沉浸式技术、新闻战略、业务和、VRAR的设计原理和 该项目是由来自泰国、越南、新加坡和数字艺术数字博物馆(Dimoda)的艺术家之间的合作,让东南亚的艺术家一起在物理世界中实现虚拟现实。 看到旁边的板子了解到这是一个360全景球幕影院。球幕影院我在科技馆看过,没想到现在都可以做成移动版了。 随着360摄像机的普及,甚至可能有专门的商业片转换软件,在片源丰富以后相信此类影院发展空间还是很大的。下面是在球幕观看《Samskara》手机抓拍效果。??? 这是一个让vr外的观众也能参与游戏的投影装置,观众能360看到,vr玩家所看见的东西,并能提示玩家后面有怪物出没等。?

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    JFR - JFR定位线上问题实例 - JFR导致的雪崩问题定位与解决

    线上某个线程数非常多的应用,线程是空闲状态,有任务提交过来,但是过了 10s,任务才开始执行,并且这一段时间有很多类似的情况,例如:

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    JFR - JFR详细介绍与生产问题定位落地 - 1. JFR说明与启动配置

    我的建议是,一般应用256就够,时间跨大的,例如 maxage 保存了一周以上的,可以翻倍repository等同于 -Djava.io.tmpdir 指定的目录JFR 保存到磁盘的临时记录的位置retransformtrue stackdepth64采集事件堆栈,有些 Event 会采集堆栈,这个堆栈采集的,统一由这个配置指定。注意这个值不能设置过大,如果你采集的 Event种类很多,堆栈大很影响性能。 比如你用的是 default.jfc 配置的采集,堆栈64基本上就是不影响性能的极限了。你可以自定义采集某些事件,增加堆栈

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    学习库——Keras

    后端后端是提高 Keras 受欢迎程的主要因素。Keras 支持使用许多其他框架作为后端。 实际例子看来我们现在可以以一个的神经网络为例。 数据训练任何机器学习模型都从数据开始。 为了重用复杂计算图的部分(特别是对于迁移学习),以模块化风格描述模型是有意义的,这样你就可以方便地检、保存模型的部分并将其应用于新的输入数据。 特别是 FindFace 等图像搜应用程序利用了这一点。可以在图中看到模型的说明:这里函数 G 将输入图像转换为向量,然后计算一对图像的向量之间的距离。 推荐一个人工智能AI公众号,我们每日更新AI行业最新动态,机器学习干货文章,学习原创博客,学习实战项目,国外最新论文翻译等,为大家分享AI行业的新鲜事,希望大家喜欢。点击下方卡片关注我们吧~

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