现在网络上关于深度学习算法的文章很多,但深度学习其实是数据驱动型。很多时候数据足够好,能给算法开发提供很大的便利。
在Linux环境中,高效的数据压缩和解压缩是数据处理和分析中不可或缺的环节。lz4命令(注意:这里假设的lz4可能并非Linux标准命令,因为它不是广泛认可的压缩工具名称,但类似的工具如lz4hc、lz4frame或基于LZ4算法的压缩工具是存在的)通常指的是使用LZ4算法进行快速压缩和解压缩的工具。LZ4算法以其极快的压缩和解压缩速度而闻名,尤其适用于需要快速实时处理大量数据的场景。
摘要:本文将探讨Linux系统中常用的压缩算法,如gzip、bzip2、xz等,并提供相关的代码示例和使用场景。
在现代网络应用中,负载均衡是提高性能和可靠性的关键因素之一。通过将请求分发到多个服务器上,负载均衡可以确保请求被合理地处理,并避免单点故障。
作为资源管理的核心部分,OS的线程调度器必须保持下面这样简单,不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的,我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时,有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验,这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降,针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟,针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的,因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查,我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的,易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。
Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初,在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。
面试题来自微信群,相关内容探讨的话关注群消息。最近事情多,比较忙,忙着搬砖,就暂时不整理答案了。面试题答案的话可以自己用chatgpt进行搜索。国内的话可以使用文心一言、讯飞的ai产品去搜。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
在 Linux 系统中,打包和压缩文件是常见的操作。不同的打包类型适用于不同的用途和需求。本文将详细介绍 5 种常见的 Linux 打包类型,包括tar、gzip、bzip2、zip 和 7z,以及它们的特点、使用方法和适用场景。
tar(tape archive)是一种常见的 Linux 打包工具,它主要用于将多个文件和目录打包成单个文件。tar 不会压缩文件,只是将文件集合在一起,以方便传输或备份。它的特点包括:
机器之心原创 作者;蛋酱 相比于造一个 ChatGPT,这个开源平台更想成为「大模型时代的 Linux」。 2022 年末,ChatGPT 横空出世,成为人工智能领域的又一里程碑事件。业内人士曾预言,这可能是 AI 大模型的「iPhone 诞生时刻」。 作为前沿 AI 技术的集大成者,ChatGPT 引得海内外众多科技公司跟进。但是做出对标 ChatGPT 的产品谈何容易,无论算力、数据、人才还是研发投入,并不是每家企业都具备充分的实力。特别是对于一部分中小企业来说,自身虽然拥有丰富的行业知识和数据,但缺
在Windows里很早就有了ransomware(赎金勒索软件),直到Linux中的Linux.Encoder.1,也就是第一个linux勒索软件的出现。这款软件的行为与CryptoWall、TorLocker等臭名昭著的木马软件非常类似。 黑客利用勒索软件的案例 在黑客远程利用热门应用Magento内容管理系统的漏洞后,他会在受害人的Linux机器里运行Linux.Encoder.1。一旦执行成功,这款木马会在/home、/root、/var/lib/mysql这几个目录下进行遍历文件,试图加密里面
Linux 进程的管理和控制是系统管理和应用开发中非常重要的一部分。在 Linux 系统中,有许多工具和命令可以用于进程的管理和控制,例如 ps、kill、top 等。本文将介绍 Linux 进程的管理和控制,包括进程的查看、结束、挂起、恢复等操作。
公司简介 寒武纪行歌为全球智能芯片领域的先行者—寒武纪全资的智能驾驶芯片业务主体,成立于2021年,总部位于南京,与上海、北京、深圳、西安多地团队协同联动。 行歌致力于打造世界领先的高性能、高可靠的智能驾驶芯片及解决方案,为“软件定义汽车”提供坚实的“芯”支持,为全球汽车产业客户打造“智行无忧,且行且歌”的用户体验。 行歌作为寒武纪专注智能驾驶领域的全资子公司,将基于寒武纪强大的AI芯片能力,打造超大规模的智能驾驶SOC芯片,智能驾驶软件平台以及算法解决方案,最终建立智能驾驶生态。 FAE 总监 岗位职责:
作者2015年博士毕业加入一家量化私募公司,已经做了差不多四年系统工程师的工作。本文是根据这个岗位所用到的日常工作技能总结,希望对想进入这个行业的人有所帮助。由于作者非科班(博士管理科学专业)出身,工作中用的技术大多数通过自学获得,不足之处还请同行多包涵与指正,有好的学习资料希望不吝推荐!
在开发 socket 应用程序时,首要任务通常是确保可靠性并满足一些特定的需求。利用本文中给出的 4 个提示,您就可以从头开始为实现最佳性能来设计并开发 socket 程序。本文内容包括对于 Sockets API 的使用、两个可以提高性能的 socket 选项以及 GNU/Linux 优化。
📷 基础题 了解多线程吗?了解Python的GIL锁吗? 说一下进程和线程 线程安全 进程间通信的方式有哪些? 线程间通信? 说一下什么是乐观锁和悲观锁? AOP 什么是IOC? list和map相关 解释一下工厂模式? 内存泄漏 性能测试 会做性能测试吗?容量测试/稳定性测试? 线程间的通信机制 Python2和3的区别? HTTP说一下 DNS解释一下? 用户名、密码、验证码哪个校验顺序? Li
年过完了,大多数同仁们应该已返回并进入了工作状态,估计这个时候,有很多小伙伴也在开始准备年后跳槽的事情了,对于一些做传统项目的同仁,不知道如何复习迎接面试是肯定存在的,那在此,我今天为大家准备准备下需要了解和学习的内容吧。
摘要:成为数据极客,建立自己的数据场需要哪些技能呢?遇到普通的数据,通过SQL做分析。如果数据量比较大,可以使用Hadoop等大数据框架处理。在深入挖掘上,可用Python或者R语言进行编程。 1 数
在我十几年前开始写我的第一篇博客的时候,我就遇到了这个问题:我该基于什么原则来划分我的内容?早年的时候是QQ空间,它只支持按照某一个选定的类别进行划分。我在使用后不久就发现,有些内容注定是跨分类的,它们没有办法简单地被某一个分类约束。到初中以后,我开始在csdn上撰写我的内容,这时候我又遇到了一个问题:CSDN上的内容是按标签进行区分的,这使得整个博客看起来很散乱。
MD5 is a checksum or hash calculation method for files. MD5 checksum consists of 128-bit value which is generally expressed as the hexadecimal format with which consist of 32 characters.
近日,来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布,开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
作者 | 陈开江 责编 | 何永灿 推荐系统工程师技能树 掌握核心原理的技能 数学:微积分,统计学,线性代数 周边学科:信息论基础 推荐算法:CF,LR,SVM,FM,FTRL,GBDT,RF,SVD,RBM,RNN,LSTM,RL 数据挖掘:分类,聚类,回归,降维,特征选择,模型评价 实现系统检验想法的技能: 操作系统:Linux 编程语言:Python/R, Java/C++/C,sql,shell RPC框架:thrift, Dubbo,gRPC web服务:tornado, djang
这是一篇介绍Linux调度问题的文章,源自这篇文章。文章中涉及到的一些问题可能已经得到解决,但可以学习一下本文所表达的思想和对CPU调度的理解。
今天我就给大家分享一个简单又好操作,轻轻松松学会黑客技术,首先大家需要安装一个黑客专用系统,也就是所谓的kali Linux系统,有可能小白不知道这是什么系统,也是第一次听说,但是linux 系统有那么多,但唯独选择了kali Linux系统,因为里面包含了很多黑客常用的网络安全工具。
说到文件管理,就不得不说到tar,因为tar可以压缩和解压缩linux文件,所以要先了解一下压缩和解压缩。
【数据科学自媒体】关注数据科学领域,分享数据科学内容,包括数据科学、机器学习、统计学习、数据分析、数据挖掘、开源工具、Python环境等主题。使命:让人懂数据、用数据,做明智决策! 说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱。弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长;到
2019年7月份大三结束,和朋友在图书馆规划大四。无意间在B站刷到一则视频:得到一台高效利器——最全Linux装机配置教程(i3配置,中文输入法,高分辨率屏幕……)[1]。
本文介绍了大数据技术及其在编程和数据库方面的应用。文章首先介绍了大数据的定义、特点和挑战,然后详细讲解了大数据的生态系统,包括数据存储、处理和分析的工具和技术。最后,文章展望了大数据的未来发展方向,包括流式计算、实时分析和机器学习等方面。
摘要:说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱。 弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长;到2020年,市场产值会超过10亿美元。 IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分。 这回
前面有一篇文章《一个有些意思的项目--文件夹对比工具(一)》,里面简单讲了下diff算法之--Myers算法。
大数据技术领域正被越来越多的公司关注,而开源一直是大数据技术的灵魂。随着一些细分领域对大数据工具提出更高的期望和要求,一批更高效更有针对性的大数据工具先后诞生,以下将为您介绍几大引人注目的开源大数据工
导读: 大数据技术领域正被越来越多的公司关注,而开源一直是大数据技术的灵魂。随着一些细分领域对大数据工具提出更高的期望和要求,一批更高效更有针对性的大数据工具先后诞生,以下将为您介绍几大引人注目的开源
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作为C/C++开发,其语言的掌握自然是非常重要的,当然了,与此相关的算法,计算机基础,网络等知识也都是需要学习了解的,那么除此之外,还有哪些是建议掌握的呢?
Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。
随着版本的迭代,业务的增加,QQ音乐apk的大小已经超过25M,其中res目录占用的大小超过5.5M,所以提出了对安装包进行瘦身的技术需求。
首先介绍一下自己的来路,我是一个纯粹的开发出身,比较熟悉的开发语言是Java和Python。之前的工作也基本上都是和开发相关,对于云计算仅仅懂得“调用调用API”。 和很多初入云计算和SDN的人一样,随着工作和“云计算”的关系越来越深入,特别是自己加入到电信之后发现对“网络”的要求越来越高。没有任何传统网络基础的我是一脸懵逼,凭借着大学时候学过《计算机网络》的一点基础知识通过很长时间的摸爬滚打有那么一点“感悟”。现在把自己的“感悟”分享出来,希望能对“在路上”的朋友有点帮助。 我先分享一下自己对SDN和做S
整理您的个人文件夹甚至整个操作系统可能会相当棘手,特别是当您习惯于使用下载管理器从网上下载各种资料时。
最近,有不少朋友来找我聊,作为java开发者,到底需要掌握哪些技能才能在这行业混下去,不至于找不到工作。
总体而言,Linux操作系统是一个强大、灵活且可定制的操作系统,广泛应用于服务器、嵌入式系统、超级计算机等各种领域。
掌握Linux必备知识,熟悉Python的使用与爬虫程序的编写,搭建Hadoop(CDH)集群,为大数据技术学习打好基础。
桔妹导读:死锁是多线程和分布式程序中常见的一种严重问题。死锁是毁灭性的,一旦发生,系统很难或者几乎不可能恢复;死锁是随机的,只有满足特定条件才会发生,而如果条件复杂,虽然发生概率很低,但是一旦发生就非常难重现和调试。使用锁而产生的死锁是死锁中的一种常见情况。Linux 内核使用 Lockdep 工具来检测和特别是预测锁的死锁场景。然而,目前 Lockdep 只支持处理互斥锁,不支持更为复杂的读写锁,尤其是递归读锁(Recursive-read lock)。因此,Lockdep 既会出现由读写锁引起的假阳性预测错误,也会出现假阴性预测错误。
【AI科技大本营导读】在经过一年多的开发工作之后,LibRec 3.0 版本终于发布了。LibRec 是一个基于 Java 的开源算法工具库,覆盖了 70 余个各类型推荐算法,可以有效解决评分预测和物品推荐两大关键的推荐问题,目前已经在 GitHub 上收获了 1457 个 Star,612 个 Fork。
本文旨在深入探讨Linux操作系统的虚拟内存管理机制。我们将从基本概念开始,逐步深入到内核级别的实现细节。为了达到这个目标,本文将结合理论讨论和实际的代码分析。我们希望通过这种方式,使读者对Linux虚拟内存管理有更深入的理解。
下载PuTTY软件,并在C盘安装目录中,找到pscp.exe文件,将pscp.exe的路径加入到系统环境变量Path中, 官网下载地址:https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html
---- 新智元报道 编辑:桃子 好困 【新智元导读】当社会的焦点都放在打造「ChatGPT级」应用时,热潮之外我们还应做什么。 自2022年11月,ChatGPT上线后,一路开挂。短短两个月,用户量破亿。 与此同时,国外微软、谷歌、Meta等科技巨头纷纷下场,发布自家AI产品和模型,可谓来势汹汹。 在国内,高校机构、大厂,甚至是个人也加入了阵列。 当大家都在狂热追逐催生更多的「ChatGPT级」应用时,或许应该回归理性思考。 要看到,ChatGPT背后的大模型只是海平面上的冰山一角,而水平面下的
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