这一篇笔记梳理下Y型分束器的相关知识点。Y型分束器作为集成光路中的一个基本元件，其结构非常简单，也就是Y型，其主要作用是实现光的分束与合束。 1....主要参数 对于Y型分束器，其主要性能参数是插损和尺寸。因此在设计Y型分束器时，出发点比较直接，如何用较小的器件，实现较小的插损。...主要应用 Y型分束器的主要作用是分束与合束，由于其天然的对称性，工作带宽较宽。其常用于Mach-Zehnder干涉器中，如下图所示， ?...（图片来自文献3） 另外一个比较有趣的设计，将Y型分束器设计成不对称的结构，进而实现任意比例的分束，如下图所示， ?...（图片来自文献4） 以上是对Y型分束器的简单梳理，作为光路中最基本的器件之一，Y型分束器的结构简单，尺寸较小，工作带宽非常宽。 文章中如果有任何错误和不严谨之处，还望大家不吝指出，欢迎大家留言讨论。
（千鋒教育讀書筆記）僅供學習交流 目录 約束介紹 約束詳解 非空約束 唯一約束 主鍵約束 主鍵自動增長 聯合主鍵 外鍵約束 ---- 在創建數據表的時候，指定的對數據表的列的數據限制性的要求（對表中的數據進行限制...） 約束介紹 添加限制的意義： 保證數據的有效性 保證數據的完整性 保證數據的正確性 字段常見的約束： 非空（not null）：限制此列的值必須提供，不能null 唯一（unique）：在表中的多條數據...，此字段（列）的值不能重複 主鍵（primary key）：非空+唯一，能夠唯一識別數據表中的一條數據 外鍵（foreign key）：建立不同表之間的關係 約束詳解 非空約束 限制數據表中此列的值必須提供... 唯一約束 在表中的多條數據，此字段（列）的值不能重複 主鍵約束 主鍵---就是數據表中記錄的唯一標識，在一個表中只能有一個主鍵（主鍵可以是一個列，也可以是多個列的組合） 非空+唯一 主鍵自動增長...外鍵約束 在多表關聯部分進行講解。
组件之间当然也是通过apiserver进行通信的，其中kube-controller-manager、kube-scheduler、kubelet是通过apiserver watch API来监控我们的资源变化...，并且对资源的相关状态更新操作也都是通过apiserver进行的，所以说白了组件之间的通信就是通过apiserver REST API和apiserver watch API进行的 Pod创建工作流 下面图示为...API 经过KubeConfig认证通过后，创建一个Pod 然后apiserver接收到数据后将数据写入etcd中 由于kube-scheduler通过apiserver watch API一直在监听资源的变化...经过KubeConfig认证通过后，创建一个Pod 然后apiserver接收到数据后将数据写入etcd中 由于controller manager通过apiserver watch api一直监听资源的变化...由于kube-scheduler通过apiserver watch API一直在监听资源的变化，这个时候发现有一个新的Pod，但是这个时候该Pod还没和任何Node节点进行绑定，所以kube-scheduler
配置babel babel的配置在.babelrc文件里面，要解析资源，需要进行相关配置。...配置babel babel的配置在.babelrc文件里面，要解析资源，需要进行相关配置。...解析图⽚ 1. 安装依赖 npm i file-loader -D 2. 配置webpack 在webpack配置文件的moudle里面添加解析规则。...解析字体 1. 安装依赖 npm i file-loader -D 2. 配置webpack 在webpack配置文件的moudle里面添加解析规则。...使⽤ url-loader解析图片 url-loader 也可以处理图⽚，不同的是，它可以将较⼩资源⾃动转换为base64格式。 1. 安装依赖 npm i url-loader -D 2.
束搜索 在上一篇文章seq2seq与注意力机制中，我们提到编码器最终输出了一个背景向量\boldsymbol{c}，该背景向量编码了输入序列\boldsymbol{x}_1,\boldsymbol{x}...boldsymbol{c}) 因此，搜索计算开销O(|\mathcal{Y}|\times T')显著下降（例如，10000\times 10=1\times 10^{5}），但这并不能保证一定搜索到最优序列 束搜索...束搜索的一个超参数叫束宽（beam width）。以束宽等于2为例，设输出序列长度为3。
这一篇笔记聊一聊集成光路中的重要基本单元——光分束器。顾名思义，光分束器，就是将光场以一定比例分开至不同的路径中。常用的片上光分束器有三种类型，即Y型分束器、MMI以及定向耦合器。...以下分别介绍这三种分束器，并进行比较。 1. Y型分束器 该结构比较简单，Y型结构的对称性保证其50/50的分光比例，两臂的光场振幅与相位相同。...MMI对工艺容差的要求较低，且插损较小，尺寸比Y型分束器大。MMI的工作带宽也非常宽。 基于MMI分束器不同端口的相位关系以及能量等分的性质，可以构成相干接收器，如下图所示， ?...相比于Y型分束器和MMI型分束器，定向耦合器可以实现任意大小的分光比，不仅仅是50/50或者1/N。定向耦合器的两个端口相位相差pi/2, 这一点与MMI 2X2相同。...（图片来自文献5） 以上是对这三种片上分束器的简单介绍。总结一下，Y型分束器与MMI都可以工作在较宽的波段，且插损较小，工艺容差性都较好，Y型分束器的尺寸更小。
同时为满足系统性能和升级扩容等方面的要求，客户一般购买超过实际数据容量需求3-4倍的磁盘，从而造成了存储资源的极大浪费。为什么资源闲置问题如此普遍？大体可分为异构存储和数据孤岛两个原因。...由于存储设备来自多个厂商，而且各自有各自的操作规范，那么多个存储网络之间很难实现相互协作，集中管理并实现资源的共享就更无从谈起了。...为了解决异构存储和SAN孤岛给企业带来的高成本、低效率问题，可以引入存储资源盘活系统（Storage Resource Reutilization System，SRRS）。...通过强大的兼容性和硬件异构特性充分利用全部存储资源。...SRRS不独占硬件资源的特点使其可与现有应用混合部署在同一套硬件设备上，不影响现有业务的运行的同时将闲置存储资源予以整合。
为了改善这种情况，束搜索（Beam Search）是一种常用的启发式方法，特别在序列生成任务中应用广泛。在束搜索中，每个时间步生成多个备选序列，而不仅仅是一个。...这样可以在每个时间步维持一个集合，称为束（beam），其中包含多个备选序列。束的大小由超参数 K 决定，通常被称为束大小。 ...束搜索有助于减少搜索空间，提高搜索的效率。然而，束大小 K 的选择是一个权衡，较小的 K 可能导致搜索空间不够广泛，而较大的 K 则会增加计算开销。...因此，束大小的选择通常需要根据具体任务和性能需求进行调整。 算法步骤 初始化： 设置束大小 K ，初始化一个束（beam）用于存储备选序列。初始时，束中包含一个空序列。...从所有的备选序列中选择累积概率最高的 K 个序列作为新的束。 d. 如果生成了结束符号或达到了最大生成长度，则停止生成。 输出： 选择束中最终累积概率最高的序列作为最终的生成结果。
PE文件中每个资源都会被分配对应的唯一资源ID，以便在运行时能够方便地查找和调用它们。...PE文件中的资源都被组织成一个树形结构，其中最顶层为根节点（Root），下一级为资源类型（Type），再下一级为资源名称（Name），最终是实际的资源内容。...：指针，指向资源入口表，即PE文件中每个资源的入口地址。...读者在解析时通常需要在数据目录表PIMAGE_DATA_DIRECTORY中定位到IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_RESOURCE资源表，通过循环的方式以此遍历出PIMAGE_RESOURCE_DIRECTORY_ENTRY...中的每一个节点，最终输出资源信息，这段输出代码如下所示；// --------------------------------------------------// 定义资源表解析结构// -----
一、HAWQ如何管理资源 HAWQ使用多种机制管理CPU、内存、I/O、文件句柄等系统资源，包括全局资源管理、资源队列、强制资源使用限额等。 1....全局资源管理 Hadoop通常使用YARN全局管理资源。YARN是一个通用的资源管理框架，为MapReduce作业或其它配置了YARN的应用提供资源。...资源队列树中，只有叶子队列可以被授予角色和接受查询。资源分配策略如下： 只为正在运行或排队的查询分配资源队列。 多个查询竞争时，HAWQ资源管理器自动依据可用资源情况平衡队列间的资源。...，资源管理器只是分配segment的资源，而不会为查询保留资源。...配置YARN 查询请求资源执行时，HAWQ的资源管理器与YARN的资源调度器协商资源分配。查询执行完毕后，HAWQ资源管理器向YARN调度器返回占用的资源。
PE文件中每个资源都会被分配对应的唯一资源ID，以便在运行时能够方便地查找和调用它们。...PE文件中的资源都被组织成一个树形结构，其中最顶层为根节点（Root），下一级为资源类型（Type），再下一级为资源名称（Name），最终是实际的资源内容。...：指针，指向资源入口表，即PE文件中每个资源的入口地址。...读者在解析时通常需要在数据目录表PIMAGE_DATA_DIRECTORY中定位到IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_RESOURCE资源表，通过循环的方式以此遍历出PIMAGE_RESOURCE_DIRECTORY_ENTRY...中的每一个节点，最终输出资源信息，这段输出代码如下所示； // -------------------------------------------------- // 定义资源表解析结构 // --
同时，如果资源发放是独占的，即资源已发放给了个容器，同样的资源不会发放给另外一个容器，对于空闲的容器来说占用着没有使用的资源比如CPU是非常浪费的，Kubernetes需要考虑如何在优先度和公平性的前提下提高资源的利用率...为了实现资源被有效调度和分配同时提高资源的利用率，Kubernetes采用Request和Limit两种限制类型来对资源进行分配。...只有当节点上可分配资源量>=容器资源请求数时才允许将容器调度到该节点。但Request参数不限制容器的最大可使用资源。 Limit: 容器能使用资源的资源的最大值，设置为0表示使用资源无上限。...在如果多个容器同时对资源进行充分利用，资源使用尽量的接近Limit。这个时候Node节点上的资源总量要小于所有Pod中Limit的总会，就会发生资源抢占。...对于资源抢占的情况，Kubernetes根据资源能不能进行伸缩进行分类，分为可压缩资源和不可以压缩资源。CPU资源--是现在支持的一种可压缩资源。内存资源和磁盘资源为现在支持的不可压缩资源。
PE格式第九讲,资源表解析 一丶熟悉Windows管理文件的方法 首先,为什么标题是这个,主要是为了下边讲解资源方便,因为资源结构体很乱.如果直接拿出来讲解,那么就会很晕. 1.windows...那么我们的资源也是这样存储的....二丶资源结构体解析 首先,资源结构体分为很多个,但是有用的就3个.一般也分为三个 IMAGE_RESOURCE_DIRECTORY 根目录(资源目录头) IMAGE_RESOURCE_DIRECTORY_ENTRY... 子目录(资源目录项)其中根目录下可以有很多子目录(也就是说根目录下会有子目录的) IMAGE_RESOURCE_DATA_ENTRY 文件(资源数据)结构体解析:...,我们得出是7个,字符串标识的资源有0个,所以不用看了. 3.定位资源目录项(子目录) 我们知道,资源根目录下面是子目录,现在有7个按照ID分类的资源,那么就有7个资源目录项(子目录) 我们看下结构体.
工程中没有附属有文档，下面我将工程结构介绍一下，可以帮助大家快速了解资源组织结构，以及我所理解的模块化设计思路，也欢迎你提出不同的意见。 一、整体结构 下图是整体目录结构。 ?...按次序从上向下，依次说明一下： animations: 动画资源目录，动画应该是与项目没关系的，独立了出来； components: 组件脚本，里面都是 Creator 的组件代码，可以通用，后面有详细说明...； music：游戏音效资源，都是 mp3 不过多释解； prefabs：预制体，这里面预制体都会有一个配套的控制脚本，后面说明； scene：游戏场景，除了场景文件，还有该场景用到的专属组件脚本也在这里...； scripts：一些三方的脚本，这里主要是微信小游戏相关的； textures：游戏中用到的图片资源、字体资源都在这里面，有子目录分类。...五、小结 上面介绍了消消大冒险的主要目录资源，希望对你有所帮助，到国庆节当天在微店以1折2元出售，10月1日过后恢复原价，Shawn 以后面我还会介绍更多的代码解读，在此感谢你的支持。
2.11数据量 人力资源的数据和电商，零售的数据比起来，在整个数据的容量上没有可比性，在人力资源的各个模块中相对数据比较多的是人员结构，人员流动和薪酬的数据，在数据的形式上都是数字的格式比较的多，我们以...3000人的制造业的企业为例，以3年的数据量为周期，现在一般的企业还没有建立完善的信息化的人力资源数据体系，所以3年的人力资源各个模块的数据量不会超过几个G。...对于人力资源数据分析这个岗位在国内也是近几年在一些500强企业和互联网行业开始独立出来，在人力资源部专门设立这个岗位，结合公司的人力资源数据和公司的业务数据进行分析，从人力资源的角度来对提升人效，达到人力成本效率的最大化...但是在大部分的企业人力资源的数据分析还是由人力资源各个模块的一些专员兼职做，对于这些兼职做数据分析的人力资源资源从业者，数据分析的技能和一些基础的软件应用都是很薄弱的，对于他们而言，也没有太多的时间去学习专业的人力资源的数据分析的软件...所以综上所述，我们觉得在现在这个阶段 EXCEL是最适合人力资源从业者去做数据分析的工具，无论是从软件的熟悉度，还是从数据分析的复杂度而言，EXECL是现阶段对于人力资源从业者去做数据分析的最好的选择
Spark 默认采用的是资源预分配的方式。这其实也和按需做资源分配的理念是有冲突的。这篇文章会详细介绍Spark 动态资源分配原理。...前言 最近在使用Spark Streaming程序时，发现如下几个问题： 高峰和低峰Spark Streaming每个周期要处理的数据量相差三倍以上,预分配资源会导致低峰的时候资源的大量浪费。...动态调整资源面临的问题 我们先看看，动态资源调整需要解决哪几个问题： Cache问题。如果需要移除的Executor含有RDD cache该如何办？ Shuffle问题。...而Yarn对资源的申请处理速度并不快。 Spark Streaming该使用什么机制动态调整资源 现有的DRA机制其实适合长时的批处理过程中，每个Stage需要的资源量不一样，并且耗时都比较长。...但是为了防止延时，我们其实额外保留一些20%资源。也就意味着我们删除30个Executor。 我们并不会一次性将资源都释放掉。
束宽选择 Beam width B 束宽 B 越大，你考虑的选择越多，找到的句子可能越好，但是 B 越大，算法的计算代价越大，程序运行的也会相对较慢，因为要把更多可能的选择保存下来。...所以束搜索方法也会出现错误。本节将使用 误差分析 的方法对 束搜索(beam search) 进行改进，发现到底是束搜索方法出现了问题还是构造的 RNN 模型出现了问题导致整个系统的失效。...增大束宽 B 意味着在选择单词时有更好的选择 ，但是一味的增大束宽 B 也会带来不好的结果。...束搜索方法选择了 , RNN 计算 P(y|x), 而束搜索方法就是找到了 ，使得 P(y|x)达到最大。...并且只有当发现是束搜索算法引发了大量错误时，才可以决定增大集束宽度 B。
引子 由于 Ray 支持对任务进行显式的资源约束，因此需要对所有节点的资源进行硬件无关的抽象，将所有资源归一化管理，以在逻辑层面对资源进行增删。...在物理意义上，一般用来表示一个节点的总资源量、已经使用的资源量、剩余可用的资源量等等。 基本操作包括对单个资源的增删，以及资源集合间的运算；详细见代码内注释。...资源标号(ResourceIds) ResourceIds 解决的问题是为某种资源打上标号，并且以某种方式拆分资源。 对于资源标号，即给系统所有资源打上一个逻辑 ID（0~n-1）。...然后随着需要小数份资源的任务的调度，一部分资源被切分，实现上表现为从整份资源列表中拿出一个资源，切分后，分出去一块给任务，剩下的放到小数份资源列表中。...如果由于任务完成，导致某些小数份资源释放，使得小数份资源列表中的具有同样 ID，这样的资源在还回时候会被合并，如果等于1之后，就会被拿到整数份资源列表中。 在资源分配的时候有些小原则。
RDF资源，属性和属性值RDF使用Web标识符（URI）标识事物，并使用属性和属性值描述资源。...类 类 资源是类的子类 rdfs:comment 资源 文字资源的人类可读描述 rdfs:label 资源 文字资源的人类可读标签（名称）rdfs...:isDefinedBy 资源 资源资源的定义 rdfs:seeAlso 资源 资源关于资源的额外信息 rdfs:member 资源 资源资源的成员...资源资源在 RDF 声明中的谓词rdf:object 声明 资源资源在 RDF 声明中的对象rdf:value 资源 资源用于值的属性 rdf:type...|| rdf:_n | 定义一个节点 || rdf:nodeID | 定义元素节点的 ID || rdf:parseType | 定义应如何解析元素
来自于CVPR2021的一篇文章"Adversarial Laser Beam: Effective Physical-World Attack to DNNs...
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