eventuate源码 模型 领域

Gorm源码学习-创建行记录

1. 前言 Gorm源码学习系列 Gorm源码学习-数据库连接 此文是Gorm源码学习系列的第二篇,主要梳理下通过Gorm创建表的流程。 2. 创建行记录代码示例 gorm提供了以下几个接口来创建行记录 一次创建一行 func (db *DB) Create(value interface{}) ( ......
源码 Gorm

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 内存 JAVA JMM

Mybatis源码解析之执行SQL语句

作者:郑志杰 mybatis 操作数据库的过程 // 第一步:读取mybatis-config.xml配置文件 InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("mybatis-config.xml"); // 第二步:构建SqlSes ......
语句 源码 Mybatis SQL

Dubbo架构设计与源码解析(三)责任链模式

作者:周可强 一、责任链模式简介 1、责任链模式定义 责任链(Chain of Responsibility)模式的定义:为了避免请求发送者与多个请求处理者耦合在一起,于是将所有请求的处理者通过前一对象记住其下一个对象的引用而连成一条链;当有请求发生时,可将请求沿着这条链传递,直到有对象处理它为止。 ......
架构 源码 模式 责任 Dubbo

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 ......
模型 DDD

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 ......
MasaFramework 领域

Microsoft.IO.RecyclableMemoryStream源码解读

一、RecyclableMemoryStreamManager 源码地址:https://github.com/Microsoft/Microsoft.IO.RecyclableMemoryStream小对象池和大对象池管理、RecyclableMemoryStream创建、各场景的ETW消息\事件 ......
RecyclableMemoryStream Microsoft 源码 IO

推荐一款采用 .NET 编写的 反编译到源码工具 Reko

今天给大家介绍的是一款名叫Reko的开源反编译工具,该工具采用C#开发,广大研究人员可利用Reko来对机器码进行反编译处理。我们知道.NET 7 有了NativeAOT 的支持,采用NativeAOT 编译的.NET程序 无法通过ILSpy 之类的传统工具得到源码,这款Reko 可能是唯一一款可以把 ......
源码 工具 Reko NET

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。 ......
语法 实战 助手 模型 文本

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... ......
神经网络 ERNIESage 模型 神经 UniMP

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... ......
神经网络 ERNIESage 模型 神经 任务

【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 ......
有序性 Java 模型 内存 问题

AFL源码分析(一)

AFL源码分析(一) 文章首发于:ChaMd5公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/E-D_M25xv5gIpRa6k8xOvw a.alf-gcc.c 1.find_as 这个函数的功能是获取使用的汇编器。首先获取环境变量AFL_PATH,如果这个环境变量存在的话,接着把他 ......
源码 AFL

读 RocketMQ 源码,学习并发编程三大神器

笔者是 RocketMQ 的忠实粉丝,在阅读源码的过程中,学习到了很多编程技巧。 这篇文章,笔者结合 RocketMQ 源码,分享并发编程三大神器的相关知识点。 1 CountDownLatch 实现网络同步请求 CountDownLatch 是一个同步工具类,用来协调多个线程之间的同步,它能够使一 ......
神器 源码 RocketMQ 三大

springBoot 过滤器去除请求参数前后空格(附源码)

背景 : 用户在前端页面中不小心输入的前后空格,为了防止因为前后空格原因引起业务异常,所以我们需要去除参数的前后空格! 如果我们手动去除参数前后空格,我们可以这样做 @GetMapping(value = "/manualTrim") public void helloGet(String user ......
过滤器 空格 springBoot 源码 参数

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) $TPR = \frac{TP}{TP+FN}$ ......
曲线 ROC 模型 机器 指标

1、ArrayList源码解析

1 概述 ArrayList的元素:有序、可重复、允许null ArrayList没有实现同步(synchronized),因此线程不安全的。(vector线程安全) ArrayList底层数据结构为数组,容量(capacity):表示底层数组长度。容量不足则触发扩容,创建一个更长的数组,并将元素迁 ......
ArrayList 源码

(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 ......
模型 内存 JMM

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... ......
闭环 MMDetection 标记 模型 数据

JUC源码学习笔记6——ReentrantReadWriteLock

系列文章目录和关于我 阅读此文需要有AQS独占和AQS共享的源码功底,推荐阅读: 1.JUC源码学习笔记1——AQS独占模式和ReentrantLock 2.JUC源码学习笔记2——AQS共享和Semaphore,CountDownLatch 一丶类结构和源码注释解读 1.ReadWriteLock ......
ReentrantReadWriteLock 源码 笔记 JUC

Seata 1.5.2 源码学习(事务执行)

关于全局事务的执行,虽然之前的文章中也有所涉及,但不够细致,今天再深入的看一下事务的整个执行过程是怎样的。 1. TransactionManager io.seata.core.model.TransactionManager是事务管理器,它定义了一个全局事务的相关操作 DefaultTransa ......
源码 事务 Seata

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 ......
模型 领域 DDD

Function源码解析与实践

作者:陈昌浩 1 导读 if…else…在代码中经常使用,听说可以通过Java 8的Function接口来消灭if…else…!Function接口是什么?如果通过Function接口接口消灭if…else…呢?让我们一起来探索一下吧。 2 Function接口 Function接口就是一个有且仅有 ......
源码 Function

RocketMQ系列-搭建Namesrv源码调试环境

RocketMQ系列-搭建Namesrv源码调试环境 在学习任何一个技术框架的时候,我们通常都是先了解是什么,有什么作用、解决什么问题、设计亮点和设计思想是什么;当然对于技术学习上来说,这只是纸上谈兵,一开始比较基础的学习,当我们想要深入的时候,我们必不可少的就是希望能够去调试源码,能够在本地运行一 ......
源码 RocketMQ Namesrv 环境

【图像处理笔记】SIFT算法原理与源码分析

【图像处理笔记】总目录 0 引言 特征提取就是从图像中提取显著并且具有可区分性和可匹配性的点结构。常见的点结构一般为图像内容中的角点、交叉点、闭合区域中心点等具有一定物理结构的点,而提取点结构的一般思想为构建能够区分其他图像结构的响应函数或者从特征线或轮廓中进行稀疏采样。Harris角点检测器便是运 ......
图像处理 算法 源码 图像 原理

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。 ......
轻量 轻量级 模型

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... ......
复杂度 神经网络 模型 神经 网络

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。 ......
模型 目标 标准 mAP AP
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