变压器 原理 网络
【论文笔记】FCN全卷积网络
全卷积网络(FCN)是用于图片语义分割的一种卷积神经网络(CNN),由Jonathan Long,Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出,由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支,在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分前 ......
挖矿僵尸网络蠕虫病毒kdevtmpfsi处理过程(包含部分pgsql线程池满的情况)
背景: pgsql连接时候报错org.postgresql.util.PSQLException: FATAL: sorry, too many clients already, 意思是client已经把连接池占满了. 使用ps -ef | grep postgres删除几个进程, 进入数据库运行S ......
Python 装饰器原理
装饰器是 Python 编程中常用的一个功能,可以将通用的逻辑抽象成装饰器,通过装饰器语法应用到不同的目标上,达到增强或修改目标逻辑的目的。 先来看一个简单的例子 # 打印耗时的装饰器 def log(f): def inner(*args, **kw): start = time.perf_cou ......
屏幕图像渲染原理
对于一个客户端开发来说,平时做的的最多的就是写页面,所以有必要了解从视图代码到图像显示到屏幕上的整个过程和原理。 下面以从视图代码到显示器图像的中间产物帧缓冲区图像位图为目标,分析从视图代码到帧缓冲区位图和从帧缓冲区位图到显示器图像这2个过程。 这里把这2个过程命名为:帧缓冲区数据怎么来的、帧缓冲区 ......
Dubbo2.7的Dubbo SPI实现原理细节
总结/朱季谦 本文主要记录我对Dubbo SPI实现原理的理解,至于什么是SPI,我这里就不像其他博文一样详细地从概念再到Java SPI细细分析了,直接开门见山来分享我对Dubbo SPI的见解。 Dubbo SPI的机制比较类似Spring IOC的getBean()加载,当传入一个存在的bea ......
Dubbo 中 Zookeeper 注册中心原理分析
本文通过分析Dubbo中ZooKeeper注册中心的实现ZooKeeperResitry的继承体系结构,详细介绍了Dubbo中ZooKeeper注册中心的实现原理。 ......
Android IO 框架 Okio 的实现原理,如何检测超时?
本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 前言 大家好,我是小彭。 在上一篇文章里,我们聊到了 Square 开源的 I/O 框架 Okio 的三个优势:精简且全面的 API、基于共享的缓冲区设计以及超时机制。前两个优势已经分析过了,今天我们来分析 ......
Android IO 框架 Okio 的实现原理,到底哪里 OK?
本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 前言 大家好,我是小彭。 今天,我们来讨论一个 Square 开源的 I/O 框架 Okio,我们最开始接触到 Okio 框架还是源于 Square 家的 OkHttp 网络框架。那么,OkHttp 为什么要 ......
数据结构-详解优先队列的二叉堆(最大堆)原理、实现和应用-C和Python
一、堆的基础 1.1 优先队列和堆 优先队列(Priority Queue):特殊的“队列”,取出元素顺序是按元素优先权(关键字)大小,而非元素进入队列的先后顺序。 若采用数组或链表直接实现优先队列,代价高。依靠数组,基于完全二叉树结构实现优先队列,即堆效率更高。一般来说堆代指二叉堆。 优先队列的完 ......
Nacos服务注册原理分析
在分布式服务中,原来的单体服务会被拆分成一个个微服务,服务注册实例到注册中心,服务消费者通过注册中心获取实例列表,直接请求调用服务。 服务是如何注册到注册中心,服务如果挂了,服务是如何检测?带着这些问题,我们从源码上对服务注册进行简单的源码分析。 版本 2.1.1 Nacos Server:2.1. ......
基于遗传算法的地图四色原理绘图上色的Python代码
本文介绍利用Python语言,实现基于遗传算法(GA)的地图四色原理着色操作。 1 任务需求 首先,我们来明确一下本文所需实现的需求。 现有一个由多个小图斑组成的矢量图层,如下图所示。 我们需要找到一种由4种颜色组成的配色方案,对该矢量图层各图斑进行着色,使得各相邻小图斑间的颜色不一致,如下图所示。 ......
MATLAB人工神经网络ANN代码
本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络(ANN)回归的详细代码与操作。 在之前的文章MATLAB实现随机森林(RF)回归与自变量影响程度分析中,我们对基于MATLAB的随机森林(RF)回归与变量影响程度(重要性)排序的代码加以详细讲解与实践。本次我们继续基于MATLAB,对另一种常用的机器学习方法 ......
Python TensorFlow深度神经网络回归:keras.Sequential
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口,实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇文章Python TensorFlow深度学习回归代码:DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFl ......
Pulsar负载均衡原理及优化
前言 前段时间我们在升级 Pulsar 版本的时候发现升级后最后一个节点始终没有流量。 虽然对业务使用没有任何影响,但负载不均会导致资源的浪费。 和同事沟通后得知之前的升级也会出现这样的情况,最终还是人工调用 Pulsar 的 admin API 完成的负载均衡。 这个问题我尝试在 Google 和 ......
SpringBoot学习笔记 - 构建、简化原理、快速启动、配置文件与多环境配置、技术整合案例
【前置内容】Spring 学习笔记全系列传送门: Spring学习笔记 - 第一章 - IoC(控制反转)、IoC容器、Bean的实例化与生命周期、DI(依赖注入) Spring学习笔记 - 第二章 - 注解开发、配置管理第三方Bean、注解管理第三方Bean、Spring 整合 MyBatis 和 ......
神经网络基础部件-BN层详解
训练深度神经网络的复杂性在于,因为前面的层的参数会发生变化导致每层输入的分布在训练过程中会发生变化。这又导致模型需要需要较低的学习率和非常谨慎的参数初始化策略,从而减慢了训练速度,并且具有饱和非线性的模型训练起来也非常困难。网络层输入数据分布发生变化的这种现象称为内部协变量转移,BN 就是来解决这个... ......
Java实现BP神经网络MNIST手写数字识别
Java实现BP神经网络,内含BP神经网络类,采用MNIST数据集,包含服务器和客户端程序,可在服务器训练后使客户端直接使用训练结果,界面有画板,可以手写数字 ......
云端智创 | 基于视频AI原理的音视频智能处理技术
本文内容整理自「智能媒体生产」系列课程第二讲:视频AI与智能生产制作,由阿里云智能视频云高级技术专家分享视频AI原理,AI辅助媒体生产,音视频智能化能力和底层原理,以及如何利用阿里云现有资源使用音视频AI能力。课程回放见文末。 01 算法演进:视频AI原理 在媒体生产的全生命周期中,AI算法辅助提升 ......
搞懂设计模式——代理模式 + 原理分析
举个栗子,众所周知,我们是可以在京东上购买机票的。 但机票是航司提供的,我们本质上是代理销售而已。
那为什么航司要让我们代理销售呢?
我们又是如帮他做代理的呢?
别急,本文将展开说说他们之间的关系。。。 ......
NAPT网络结构下TCP/UDP/ICMP访问外网原理思考
背景 作为程序员,应该都听说过NAT(Network Address Transfer,网络地址转换)这一技术名词,并或多或少大概知道其原理与作用--NAT是用于解决IPv4地址不够用,保证我们能够在IPv6普及前依然可以正常使用互联网而广泛使用的一个技术,其原理正如其名称所示:其可以将私网IP通过 ......
OpenMP 线程同步 Construct 实现原理以及源码分析(下)
在上面文章当中我们主要分析了 flush, critical, master 这三个 construct 的实现原理。在本篇文章当中我们将主要分析另外两个 construct : barrier 和 single 。 ......
OpenMP For Construct dynamic 调度方式实现原理和源码分析
在本篇文章当中主要给大家介绍 OpenMp for construct 的实现原理,以及与他相关的动态库函数分析,与 for construct 非常相关的是循环的调度方式,在 OpenMP 当中一共有四种调调方式,auto, dynamic, guided, runtime, 在本篇文章当中主要是... ......
R数据分析:孟德尔随机化中介的原理和实操
中介本身就是回归,基本上我看到的很多的调查性研究中在中介分析的方法部分都不会去提混杂,都是默认一个三角形画好,中介关系就算过去了,这里面默认的逻辑就是前两步回归中的混杂是一样的,计算中介效应的时候就自动消掉了。 但是,实际上对不对,还是有待具体分析的: Traditional, non-instru ......
一文读懂Go Http Server原理
hello大家好呀,我是小楼,这是系列文《Go底层原理剖析》的第二篇,依旧是分析 Http 模块,话不多说,开始。 从一个 Demo 入手 俗话说万事开头难,但用 Go 实现一个 Http Server 真不难,简单到什么程度?起一个 Server,并且能响应请求,算上包名、导入的依赖,甚至空行,也 ......
不懂编译原理?本文教你从零实现最简编译模型!
简介 前两日我偶然间在 GitHub 上发现了一个项目:the-super-tiny-compiler,官方介绍说这可能是一个最简的编译器。刚好之前学过「编译原理」这门课,我的兴趣一下子就上来了,简单看了一下,这个项目是将一个 Lisp 表达式转化为 C 的表达式的编译器,中间涉及词法分析、语法分析 ......
表格集算表高性能原理——怎样实现纯前端百万行数据秒级响应
集算表 (Table Sheet)是一个具备高性能渲染、数据绑定功能、公式计算能力的数据表格,通过全新构建的关系型数据管理器结合结构化公式,在高性能表格的基础上提供排序、筛选、样式、行列冻结、自动更新、单元格更新等功能。 什么是集算表(Table Sheet)? 集算表是一个具有网络状行为和电子表格 ......
【深入浅出Seata原理及实战】「入门基础专题」带你透析认识Seata分布式事务服务的原理和流程(1)
分布式事务的背景 随着业务的不断发展,单体架构已经无法满足我们的需求,分布式微服务架构逐渐成为大型互联网平台的首选,但所有使用分布式微服务架构的应用都必须面临一个十分棘手的问题,那就是“分布式事务”问题。 在分布式微服务架构中,几乎所有业务操作都需要多个服务协作才能完成。对于其中的某个服务而言,它的 ......
精华推荐 | 【JVM深层系列】「GC底层调优系列」一文带你彻底加强夯实底层原理之GC垃圾回收技术的分析指南(GC原理透析)
前提介绍 很多小伙伴,都跟我反馈,说自己总是对JVM这一块的学习和认识不够扎实也不够成熟,因为JVM的一些特性以及运作机制总是混淆以及不确定,导致面试和工作实战中出现了很多的纰漏和短板,解决广大小伙伴痛点,我写了本篇文章,希望可以帮助大家夯实基础和锻造JVM技术功底。 什么是垃圾收集(GC) 在JV ......
【深入浅出Spring原理及实战】「源码调试分析」结合DataSourceRegister深入分析ImportBeanDefinitionRegistrar的源码运作流程
每日一句 人的一生中不可能会一帆风顺,总会遇到一些挫折,当你对生活失去了信心的时候,仔细的看一看、好好回想一下你所遇到的最美好的事情吧,那会让你感觉到生活的美好。 注入案例代码 如何通过实现SpringBoot框架带有的ImportBeanDefinitionRegistrar注册器,注入我们想要注 ......