但是CPU CACHE中的内容易失且刷写到NVM的时机和顺序都不受控制，所以为保证持久化及数据一致性需要调用命令clwb和sfence来确保。 优势：日志量少，轻量日志，恢复高效。...BASIC NVM BM image.png DRAM+NVM的架构，DRAM中缓存数据页并在内存中修改，以页为单位将其刷写到NVM或从其读取。...当都用完时，需要申请一个full page，而full字段存储指向full page的指针；然后将mini page中内容拷贝到full page；最后buffer管理器的page map表更新指向full...只在DRAM中访问（读写）数据页，通过WAL日志确保持久性，当DRAM中数据页被驱逐时，根据数据冷热程度要么写入NVM，要么写入SSD。 也需要类似DRAM中的页表定位NVM中页。...通过admission set定位最近访问的数据页，判断页是否进入NVM： 4）检查该页是否在队列中，若在则从set中删除并写入NVM。
然后对此三种方法进行优化以充分利用NVM。本文使用基于硬件的模拟器和易失性的CPU CACHE。分析表明，NVM优化方法性能提升了5.5倍并减小了一半NVM写。...这是因为，当前传统数据库都假设内存时易失的，因此需要将数据在持久设备上备份。因此从根本上了解不同存储和恢复方法的特点。...这就非常必要，因为事务更改的数据在提交时，很可能人人在易失的CPU cache中。如果断电，这些数据很可能会丢失。分配器需调用特定的API提供持久性机制。...这样，指向NVM的地址在操作系统或数据库重启后，仍然不变。将这个指针称为非易失指针。 NVM的分配器基于开源NVM开发库libpmem。...我们的NVM-Log引擎避免了MemTable和WAL中的数据重复，因为它只记录指向WAL中元组的非易失性指针。
非易失性数据库系统存储与恢复方法 摘要 非易失性内存的出现从根本上改变了数据库管理系统的内存和持久存储的架构。这些新型NVM设备具有堪比DRAM的速度，但是写到NVM设备后这些数据就具备了持久性。...然后对此三种方法进行优化以充分利用NVM。本文使用基于硬件的模拟器和易失性的CPU CACHE。分析表明，NVM优化方法性能提升了5.5倍并减小了一半NVM写。...这样，指向NVM的地址在操作系统或数据库重启后，仍然不变。将这个指针称为非易失指针。 NVM的分配器基于开源NVM开发库libpmem。...NVM-CoW引擎直接持久化元组副本，并且仅在脏目录中记录非易失性元组指针。最后，它使用分配器提供的轻量级持久性机制来在copy-on-write B+树中持久化更改。...我们的NVM-Log引擎避免了MemTable和WAL中的数据重复，因为它只记录指向WAL中元组的非易失性指针。
本文提出了一种基于图的相似性搜索的新型算法，称为 HM-ANN。 该算法在现代硬件设置中同时考虑了内存异质性和数据异质性。...为了在 DRAM 中存储索引以实现快速查询，有必要限制数据点的数量或存储压缩的向量，这两者都会损害搜索的准确性。基于图形的索引（如 HNSW）具有优越的查询运行时间性能和查询精度。...当一个数据集太大，无法装入单台机器的 DRAM 时，就会使用数据压缩的方法，如对数据集的点进行乘积量化。但是，由于量化过程中精度的损失，这些索引在压缩数据集上的召回率通常很低。...与其他所有方法相比，HM-ANN 提供了更好的 latency-recall 性能。 百万规模的算法比较 在 Figure 2 中，不同索引的查询性能在纯 DRAM 环境下进行了分析。...每走一步，HM-ANN 的搜索性能都会被进一步推高。 结论 一种新的基于图的索引和搜索算法，称为 HM-ANN，将基于图的 ANN 搜索算法的分层设计与 HM 中的快慢内存异质性进行了映射。
本文的目的是表明，研究机器学习系统中潜在的组成和函数结构使我们能够更好地理解它们。本文探索了机器学习许多子领域的范畴理论表述，包括优化、概率、无监督学习和有监督学习。...本文首先研究了当用一般的范畴理论结构取代梯度时，各种优化算法的行为。证明了这些算法的关键性质在非常宽松的假设下是成立的，并通过数值实验证明了这一结果。...本文还探索了动态系统的范畴论视角，使我们能够从简单操作的组成中构建强大的优化器。...我们基于非监督学习算法的函式表示的范畴论性质，开发了非监督学习算法的分类法，并证明了这些分类法是算法行为的预测。...还用这些工具证明了关于流行的无监督学习算法的行为和局限性的新结果，包括细化界限和在噪声面前的稳定性。最后，转向监督学习，并证明数据科学和机器学习中许多最常见的问题都可以表示为Kan扩展。
{assign var="i" value=0} {foreach name=simple_tab from=$zhinan_cate key=key item...
这就是当写下 $$a[1] 时，解析器需要知道是想要 $a[1] 作为一个变量呢，还是想要 $$a 作为一个变量并取出该变量中索引为 [1] 的值。...$_GET ： 经由 HTTP GET 方法提交至脚本的变量。 $_POST ： 经由 HTTP POST 方法提交至脚本的变量。...$_COOKIE ： 经由 HTTP Cookies 方法提交至脚本的变量。 $_FILES ： 经由 HTTP POST 文件上传而提交至脚本的变量。...所有包含在该数组中的变 量的存在与否以及变量的顺序均按照 php.ini 中的 variables_order 配置指示来定义。该数组没有直接模拟 PHP 4.1.0 的早期版本。...注意： 自 PHP 4.3.0 起，$_FILES 中的文件信息不再存在于 $_REQUEST 中。 $_SESSION ：当前注册给脚本会话的变量。
许多算法需要交换2个变量。在编码面试中，可能会问您“如何在没有临时变量的情况下交换2个变量？”。我很高兴知道执行变量交换的多种方法。...在本文中，您将了解大约4种交换方式（2种使用额外的内存，而2种不使用额外的内存）。 1、解构赋值 解构赋值语法（ES2015的功能）使您可以将数组的项提取到变量中。...对于大多数情况，我建议使用解构赋值来交换变量。 2、 临时变量 使用临时变量交换变量是经典的。顾名思义，这种方法需要一个额外的临时变量。...5、结论 JavaScript提供了很多交换变量的好方法，无论有没有额外的内存。 我建议使用的第一种方法通过应用解构赋值[a，b] = [b，a]交换变量。这是一种简短而富有表现力的方法。...第二种方法使用临时变量。这是代替（applying）解构赋值方法的不错选择。 第三种方法，使用加减法，不使用其他变量或内存。但是，该方法仅限于交换整数。
它还包含了很多 C Shell 和 Korn Shell 中的优点，有灵活和强大的编辑接口，同时又很友好的用户界面。...csh(全称 C Shell): 是一种比 Bourne Shell更适合的变种 Shell，它的语法与 C 语言很相似。 Tcsh: 是 Linux 提供的 C Shell 的一个扩展版本。...下面看下Linux中Bash环境变量的配置 在Linux中，我们一般将环境变量信息配置到不同的文件中，常用的配置文件有 /etc/profile /etc/bashrc ~/.bash_profile.../etc/profile 一般为系统配置，为系统的每个用户设置环境信息, 当用户第一次登录时,该文件被执行, 并从/etc/profile.d目录的配置文件中搜集shell的设置....总结 到此这篇关于Linux中Bash环境变量的配置方法的文章就介绍到这了,更多相关linux 环境变量配置内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn
本文实例讲述了python中查看变量内存地址的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 这里可以使用id >>> print id....505910896 >>> a=A >>> id(a) 505910880 >>> a==A True >>> A=4 >>> id (A) 505910912 >>> a==A False 希望本文所述对大家的Python
’查看TensorFlow中checkpoint内变量的几种方法：查看ckpt中变量的方法有三种：在有model的情况下，使用tf.train.Saver进行restore使用tf.train.NewCheckpointReader...直接读取ckpt文件，这种方法不需要model。...使用tools里的freeze_graph来读取ckpt注意：如果模型保存为.ckpt的文件，则使用该文件就可以查看.ckpt文件里的变量。...基于model来读取ckpt文件里的变量首先建立model从ckpt中恢复变量with tf.Graph().as_default() as g: #建立model images, labels =...Saver里指定要恢复的变量 save_path = 'ckpt的路径' saver.restore(sess, save_path) # 从ckpt中恢复变量注意：基于model来读取ckpt中变量时
需要注意，这里介绍的变量选择方法可以用在临床预测模型中，但是和大家常见的先单因素后多因素这种完全不是一个概念，虽然它们的目的相同，都是为了提高模型表现。...数据的维度就是自变量(预测变量) 特征选择是特征工程中非常重要的一部分内容，特征选择的方法非常多，主要可以分为以下3类，每个大类下又会细分为好多具体的方法，有机会慢慢介绍......3种方法的简单解释如下，以后单独演示时会专门再解释： 过滤法：进行变量选择时不考虑模型表现和变量重要性等，只是通过变量自身的情况、变量间的关系进行选择。...包装法：变量选择考虑到了模型表现和变量重要性等信息，属于是对每一个模型进行“量身定制”的变量 嵌入法：变量选择的过程就在模型训练的过程之中 R语言中的实现 后续主要介绍3个包：caret、mlr3、tidymodels...过滤法通过sbf函数实现，但其实部分数据预处理方法属于过滤法的内容。 mlr3中的变量选择主要包括两种：过滤法和包装法。不过和caret的实现方法略有不同。
本次演讲的主要内容是法国电影中的均匀性测量方法。 Hans-Nikolas Locher首先简单介绍了NF S27-001和NF S27-100这两个法国曾经用过的电影标准。...并表示当前的标准是根据现有的产品提出的，其中还有许多需要改进的地方。这两个标准目前也正在定期修订中。...Francois Helt-Toutous接着引出了一种新的测量方法，可以消除投影中的渐晕效应，并且与系统的动态范围无关。...Francois Helt-Toutous指出新的均匀性测量是基于K-S距离的统计测量。它将当前结果与标准统计分布进行比较。分布类型的选择则是根据实际情况来确定。...Francois Helt-Toutous表示新的测量方法可以消除投影系统中的渐晕效果，从而为投影和直接显示的视图提供相同的有效度量。
有很多方法能够使这些数据成为全局数据，其中最常用的就是使用“global”关键字申明，稍后在文章中我们会具体的讲解到。...这也是为什么单件不是我们理想中的解决方法的主要原因。 注册模式 让一些对象能够被我们代码中所有的组件使用到（译者注：全局化对象或者数据）的最好的方法就是使用一个中央容器对象，用它来包含我们所有的对象。...请求封装器 虽然我们的注册器已经使“global”关键字完全多余了，在我们的代码中还是存在一种类型的全局变量：超级全局变量，比如变量$_POST,$_GET。...虽然这些变量都非常标准，而且在你使用中也不会出什么问题，但是在某些情况下，你可能同样需要使用注册器来封装它们。 一个简单的解决方法就是写一个类来提供获取这些变量的接口。...> 正如你看到的，现在我们不再依靠任何全局变量了，而且我们完全让这些函数远离了全局变量。 结论 在本文中，我们演示了如何从根本上移除代码中的全局变量，而相应的用合适的函数和变量来替代。
static修饰的变量在加载的时候先于main方法加载在内存中的数据共享区-------方法区，而非static的变量在加载的时候，是要创建变量才加载在堆内存中的。...对象在引用成员变量是直接通过类名.变量名调用，对象在引用实例变量时只能通过对象名.变量名调用。 在类中调用成员变量时直接调用或者以类名.变量名方式调用，实例变量则用this或者直接调用。...静态的static方法中不能使用this或者super关键字，因为static方法是先于对象创建之前就已经加载的方法，是属于类的方法，而this和super指向的是本类的对象或者父类的对象，非静态的方法是属于对象的...而非静态方法是有多少个对象就拷贝多少次，每个对象只能调用自己的拷贝的方法。 对象调用非静态的方法时，不考虑线程安全性的问题，而调用静态方法时，要考虑安全性的问题。因为静态方法只有一份。...而对象的方法是自己有自己的。 同一个类中，静态方法中只能访问类中的静态成员。而非静态方法可以访问非静态的方法（使用类名调用，或者创创建本类的对象调用）。
php中的变量作用范围的另一个重要特性就是静态变量（static 变量）。静态变量仅在局部函数域中存在且只被初始化一次,当程序执行离开此作用域时，其值不会消失,会使用上次执行的结果。 本函数每次调用时都会将 w3sky 的值设为 0 并输出 "0"。将变量加一的 w3sky 就不存在了。...要写一个不会丢失本次计数值的计数函数，要将变量 w3sky 定义为静态(static)的： 如下: 本函数每调用Test()都会输出 $w3sky 的值并加一。 静态变量也提供了一种处理递归函数的方法。递归函数是一种自己调用自己的方法。...写递归函数时要小心，因为可能会无穷递归下去,没有出口.务必确保 有方法来中止递归。以下这个简单的函数递归计数到 10，使用静态变量 $count 来判断何时停止： 静态变量与递归函数的例子: <?
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来 比其他两个 要 重要得多，但事实并非如此。...我想我发现图形混乱，因为我可能会想到的 重要性 的 恒定。考虑到其他变量的存在，我们已经掌握了每个变量的重要性。...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type
定义： 在类中使用static修饰的静态方法会随着类的定义而被分配和装载入内存中；而非静态方法属于对象的具体实例，只有在类的对象创建时在对象的内存中才有这个方法的代码段。...原因： 因为静态方法和静态数据成员会随着类的定义而被分配和装载入内存中，而非静态方法和非静态数据成员只有在类的对象创建时在对象的内存中才有这个方法的代码段。...第一次使用类的时候）执行一次，往往用来初始化静态变量。...return t; } } } 总结： （1）static修饰的静态方法会随着类的定义而被分配和装载入内存中，编译器只为整个类创建了一个静态变量的副本...（2）静态不能引用非静态这一特性，是由于静态的会随着类的定义而被分配和装载入内存中这一关键点决定的；如果静态引用了非静态的，根本无法从内存中找到非静态的代码段，势必会出错，这种做法是Java虚拟机决不允许的
这个问题困扰我2天了，白天没有网络，只能研究帮助，从calculate研究到cache，都没有找到更好的办法。晚上在网上只花了5分钟就解决了。...原来是采用易失性函数——faint，我居然第一次听说这个名词。...帮助 Volatile 方法 用于将用户自定义函数标记为易失性函数，无论何时在工作表的任意单元格中进行计算，易失性函数都必须重新进行计算。...非易失性函数只在输入变量改变时才重新计算，若不用于计算工作表单元格的用户自定义函数中，则此方法无效。 语法 expression.Volatile(Volatile) expression 必选。...如果为 True 则将该函数标记为易失性的；如果为 False 则将该函数标记为非易失性的。默认值为 True。
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