Java核心(三)并发中的线程同步与锁

乐观锁、悲观锁、公平锁、自旋锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁、锁膨胀...难理解?不存的!来,话不多说,带你飙车。 上一篇介绍了线程池的使用,在享受线程池带给我们的性能优势之外,似乎也带来了另一个问题:线程安全的问题。 那什么是线程的安全问题呢? 一、线程安全问题的产生 线程安全问题:指的是在多线程编程中,同时操作同一个可变的资源之后,造成的实际结果与预期结果不一致的问题。 如果上面的内容您还没有理解,...

模型(或系统)的评价指标

P_rate与FP_rate的关系是benefit和cost的关系;其中:TP_rate=TP/P     FP_rate=FP/N (1)曲线与FP_rate轴围成的面积(记作AUC)越大,说明性能越好,即图上L2曲线对应的性能优于曲线L1对应的性能。即:曲线越靠近A点(左上方)性能越好,曲线越靠近B点(右下方)曲线性能越差。 (2)A点是最完美的performance点,B处是性能最差点。 ...

如何搭建高可用redis架构?

的数据正以更快的速度在增长,数据类型越来越丰富,这对数据处理的速度和能力提出了更高要求。Redis 是一种开源的内存非关系型数据库,给开发人员带来的体验是颠覆性的。在自始至终的设计过程中,都充分考虑高性能,这使得 Redis 成为当今速度最快的 NoSQL 数据库。 考虑高性能的同时,高可用也是很重要的考虑因素。互联网 7x24 无间断服务,在故障期间以最快的速度 Failover,能给企业带来最小的...

一年半经验,百度、有赞、阿里面试总结

} } 由于onClick使用的是匿名函数,所有每次重渲染的时候,会把该onClick当做一个新的prop来处理,会将内部缓存的onClick事件进行重新赋值,所以相对直接使用函数来说,可能有一点的性能下降(个人认为)。 修改 class Demo { onClick = (e) => { alert('我点击了按钮') } render() { return <button onClick={th...

浅谈React的最大亮点——虚拟DOM

在Web开发中,需要将数据的变化实时反映到UI上,这时就需要对DOM进行操作,但是复杂或频繁的DOM操作通常是性能瓶颈产生的原因,为此,React引入了虚拟DOM(Virtual DOM)的机制。 一、什么是虚拟DOM? 在React中,render执行的结果得到的并不是真正的DOM节点,结果仅仅是轻量级的JavaScript对象,我们称之为virtual DOM。 虚拟DOM是React的一大亮点,...

2018 java 初级笔试面试题 offer 拿到

tion(断言)在软件开发中是一种常用的调试方式,很多开发语言中都支持这种机制。一般来说,assertion 用于保证程序最基本、关键的正确性。assertion 检查通常在开发和测试时开启。为了提高性能,在软件发布后, assertion 检查通常是关闭的。在实现中,断言是一个包含布尔表达式的语句,在执行这个语句时假定该表达式为true;如果表达式计算为false,那么系统会报告一个Assertio...

揭秘阿里秒级百万TPS平台架构实现

引擎,一般是每天一次。这么做有两个原因:有业务数据是daily更新;引擎需要全量数据来高效的进行索引整理和预处理,提高在线服务效率。 2)增量是指将上游数据源实时发生的数据变化更新到在线引擎中。 3)性能方面有较高要求。全量需要极高吞吐能力,确保数以亿计的数据可以在数小时内完成。增量则需要支持数万TPS秒级的实时性,还需要有极高的可用性。 2. 需要支持多样化的输入和输出数据源,包括:Mysql,OD...

如何设计一个 RPC 系统?

业务逻辑非常复杂的系统,比如网络游戏,可以节省大量定义消息格式的时间。而且函数调用模型非常容易学习,不需要学习通信协议和流程,让经验较浅的程序员也能很容易的开始使用网络编程。 远程调用的缺点: 增加了性能消耗。由于把网络通信包装成“函数”,需要大量额外的处理。比如需要预生产代码,或者使用反射机制。这些都是额外消耗CPU和内存的操作。而且为了表达复杂的数据类型,比如变长的类型string/map/lis...

基于mapreduce实现图的三角形计数

if (degree.get(term[1]) > degree.get(term[0])) { outvertex.add(term[1]); } } lastKey = term[0];} 三、性能分析与优化3.1 性能分析 该算法的性能瓶颈在遍历每一条边然后边两个端节点对应邻接表的交集,然后对每个顶点出发的邻接表进行排序也比较耗时,算法整体的时间复杂度是O(E^1.5^),E为边的数目目前...

特征选择与特征理解(sklearn)

作者:Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的。通常情况下,我们经常不管三七二十...
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