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详解redis网络IO模型
前言 "redis是单线程的" 这句话我们耳熟能详。但它有一定的前提，redis整个服务不可能只用到一个线程完成所有工作，它还有持久化、key过期删除、集群管理等其它模块，redis会通过fork子进程或开启额外的线程去处理。所谓的单线程是指从网络连接(accept) -> 读取请求内容(read) ......
详解视频中动作识别模型与代码实践
摘要：本案例将为大家介绍视频动作识别领域的经典模型并进行代码实践。 本文分享自华为云社区《视频动作识别》，作者：HWCloudAI。实验目标 通过本案例的学习： 掌握 C3D 模型训练和模型推理、I3D 模型推理的方法； 注意事项 本案例推荐使用TensorFlow-1.13.1，需使用 GPU 运 ......
一文聊透Apache Hudi的索引设计与应用
Hudi索引在数据读和写的过程中都有应用。读的过程主要是查询引擎利用MetaDataTable使用索引进行Data Skipping以提高查找速度;写的过程主要应用在upsert写上，即利用索引查找该纪录是新增（I）还是更新(U)，以提高写入过程中纪录的打标（tag）速度。 MetaDataTabl ......
下一代架构？从组装式企业到组装式应用
摘要：华为云ROMA Connect作为进入Gartner“企业集成平台”魔力象限的厂商，在EiPaaS领域持续积累沉淀，为各大企业数字化转型、应用现代化演进提供了强大的驱动力。 1.为什么未来的企业是组装式的？ 物竞天择，适者生存，企业也是一样，在发展过程中，为了适应市场环境而做出快速改变。良性的 ......
痞子衡嵌入式：低功耗&高性能边缘人工智能应用的新答案 - MCXN947
大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是恩智浦MCX系列MCU的新品MCXN947。 自 2015 年恩智浦和飞思卡尔合并成新恩智浦之后，关于它们各自的 Arm Cortex-M 内核通用微控制器代表作系列 LPC 和 Kinetis 接下来怎么发展一直没有定论（两个系列都在 ......
MongoDB - 数据模型的设计模式
在实际开发中，大多数性能问题都可以追溯到糟糕的模型设计。官方也提供分享过文档模型设计的进阶技巧，这里简单翻译记录一下。 ......
小技巧 EntityFrameworkCore 实现 CodeFirst 通过模型生成数据库表时自动携带模型及字段注释信息
今天分享自己在项目中用到的一个小技巧，就是使用 EntityFrameworkCore 时我们在通过代码去 Update-Database 生成数据库时如何自动将代码模型上的注释和字段上的注释携带到数据库中，方便后续在数据库直接查看各个表和各个字段的含义。 实现效果如下： 可以看到我们每张表都有明确 ......
看完这篇，还不懂JAVA内存模型(JMM)算我输
欢迎关注专栏【JAVA并发】 前言 开篇一个例子，我看看都有谁会？如果不会的，或者不知道原理的，还是老老实实看完这篇文章吧。 @Slf4j(topic = "c.VolatileTest") public class VolatileTest { static boolean run = true; ......
模型驱动设计的构造块（上）——DDD
为了保证软件实践得简洁并且与模型保持一致，不管实际情况如何复杂，必须运用建模和设计的实践。 某些设计决策能够使模型和程序紧密结合在一起，互相促进对方的效用。这种结合要求我们注意每个元素的细节，对细节问题的精雕细琢能够打造一个稳定的平台。 本部分主要将一些模式，说明细微的模型差别和设计决策如何影响领域 ......
在实际应用中联合体union的妙用
关键字union，又称为联合体、共用体，联合体的声明和结构体类似，但是它的行为方式又和结构体不同，这里的行为方式主要指的是其在内存中的体现，结构体中的成员每一个占据不同的内存空间，而联合体中的所有成员共用的是内存中相同的位置。 简单看下区别： 1 struct MyStruct 2 { 3 doub ......
计算存储分离在京东云消息中间件JCQ上的应用
作者：田寄远 JCQ 全名 JD Cloud Message Queue，是京东云自研、具有 CloudNative 特性的分布式消息中间件。 JCQ 设计初衷即为适应云特性的消息中间件；具有高可用、数据可靠性、副本物理隔离、服务自治、健康状态汇报、少运维或无运维、容器部署、弹性伸缩、租户隔离、按量 ......
MasaFramework -- 领域驱动设计
概念 什么是领域驱动设计 领域驱动的主要思想是, 利用确定的业务模型来指导业务与应用的设计和实现。主张开发人员与业务人员持续地沟通和模型的持续迭代，从而保证业务模型与代码的一致性，实现有效管理业务的复杂度，优化软件设计的目的 痛点 基于领域驱动设计的模型有很多难点需要克服 统一认知 语言统一, 领域 ......
.NET MAUI 安卓应用开发初体验
一、.NET MAUI开发环境搭建&安卓SDK和安卓模拟器安装提示网络连接失败问题解决 引言 本节目标是帮助第一次搭建.NET MAUI开发环境，在下载安卓SDK和安卓模拟器过程中一直提示网络问题解决思路。 现象一：Visiual Studio 2022中添加Android设备管理时，提示系统映像下 ......
Tauri+Rust+Vue 跨平台桌面应用简明教程(1)环境创建+系统事件+自定义菜单
作者：小牛呼噜噜 | https://xiaoniuhululu.com 计算机内功、JAVA底层、面试相关资料等更多精彩文章在公众号「小牛呼噜噜 」 Tauri简介 Tauri 是一个工具包，可以帮助开发者为主要桌面平台制作应用程序（如 mac，windows，linux 等）。几乎支持现有的任何 ......
图神经网络之预训练大模型结合：ERNIESage在链接预测任务应用
通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节... ......
NLP实践！文本语法纠错模型实战，搭建你的贴身语法修改小助手 ⛵
本文详细介绍 GECToR 这一优秀的文本纠错模型，使用 Transformer 编码器的序列标注器，以保证文本数据的质量，进而提升NLP模型的效果。 ......
PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]
通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和... ......
漫谈计算机网络：应用层 ----- 从DNS域名解析到WWW万维网再到P2P应用
2022-12-04 18:31:01 纪念一下博主的《漫谈计算机网络》连载博客 浏览量破500了! 今天更新完结篇! 面试答不上？计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘？ 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出，用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识！ 👇博主的上篇连载博客《初识图像 ......
【Java并发入门】02 Java内存模型：看Java如何解决可见性和有序性问题
如何解决其中的可见性和有序性导致的问题，这也就引出来了今天的主角——Java 内存模型。 一、什么是 Java 内存模型？ 导致可见性的原因是缓存，导致有序性的原因是编译优化，那解决可见性、有序性最直接的办法就是禁用缓存和编译优化，但这样虽然解决了问题，但也导致带来的性能优化都没了。 因此，解决方案 ......
规则引擎Drools在贷后催收业务中的应用
本篇文章主要介绍了规则引擎的概念以及Kie和Drools的关系，重点讲解了Drools中规则文件编写以及匹配算法Rete原理。文章的最后为大家展示了规则引擎在催收系统中是如何使用的，主要解决的问题等。 ......
机器学习分类模型评价指标之ROC 曲线、 ROC 的 AUC 、 ROI 和 KS
前文回顾： 机器学习模型评价指标之混淆矩阵 机器学习模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-R Curve、AUC、AP 和 mAP 1. 基本指标 1.1 True Positive Rate(TPR) $TPR = \frac{TP}{TP+FN}$ ......
(四) 一文搞懂 JMM - 内存模型
4、JMM - 内存模型 1、JMM内存模型 JMM与happen-before 1、可见性问题产生原因 下图为x86架构下CPU缓存的布局，即在一个CPU 4核下，L1、L2、L3三级缓存与主内存的布局。 每个核上面有L1、L2缓存，L3缓存为所有核共用。 因为存在CPU缓存一致性协议，例如MES ......
label studio 结合 MMDetection 实现数据集自动标记、模型迭代训练的闭环
一个 AI 方向的朋友因为标数据集发了篇 SCI 论文，看着他标了两个多月的数据集这么辛苦，就想着人工智能都能站在围棋巅峰了，难道不能动动小手为自己标数据吗？查了一下还真有一些能够满足此需求的框架，比如 [cvat]、 [doccano] 、 [label studio]等，经过简单的对比后发现还... ......
医疗在线OLAP场景下基于Apache Hudi 模式演变的改造与应用
背景 在 Apache Hudi支持完整的Schema演变的方案中（https://mp.weixin.qq.com/s/rSW864o2YEbHw6oQ4Lsq0Q）， 读取方面，只完成了SQL on Spark的支持（Spark3以上，用于离线分析场景），Presto（用于在线OLAP场景）及A ......
EluxJS-让你像切蛋糕一样拆解前端巨石应用
大家好，EluxJS是一套基于“微模块”和“模型驱动”的跨平台、跨框架『同构方案』，欢迎了解... 可怕的巨石怪 工作中最可怕的是什么？是遇到业务复杂且乱作一团的巨石应用。改一发而动全身，无法渐进式重构，也没人敢对历史包袱进行优化，欠下的代码债只能像滚雪球一样越积越多，终于到某天玩不下去，大佬选择了 ......
运用领域模型——DDD
模型被用来描述人们所关注的现实或想法的某个方面。模型是一种简化。它是对现实的解释 —— 把与解决问题密切相关的方面抽象出来，而忽略无关的细节。 每个软件程序是为了执行用户的某项活动，或是满足客户的某种需求。这些用户应用软件的问题区域就是软件的领域。 一些领域涉及物质世界，例如，机票预定程序的领域中包 ......
轻量级模型设计与部署总结
轻量级网络的手动设计目前还没用广泛通用的准则，只有一些指导思想，和针对不同芯片平台（不同芯片架构）的一些设计总结，建议大家从经典论文中吸取指导思想和建议，然后自己实际做各个硬件平台的部署和模型性能测试。 ......
神经网络模型复杂度分析
终端设备上运行深度学习算法需要考虑内存和算力的需求，因此需要进行模型复杂度分析，涉及到模型计算量（时间/计算复杂度）和模型参数量（空间复杂度）分析。
为了分析模型计算复杂度，一个广泛采用的度量方式是模型推断时浮点运算的次数 （FLOPs），即模型理论计算量，但是，它是一个间接的度量，是对我们真正关心... ......
目标检测模型的评价标准-AP与mAP
为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。对于分类和回归两类监督模型，分别有各自的评判标准，目标检测模型评价指标主要包含 f1、ap、map、roc计算公式及代码实现与auc曲线绘制等。 ......