并发中的volatile

1; // volatile写前加StoreStore屏障, 后加StoreLoad屏障 StoreLoad; // 确保v1的存储要先于后续的装载指令 由于不同的处理器有不同的"松紧度"的处理器内存模型, 内存屏障的插入还可以根据具体的处理器内存模型继续优化, 以X86处理器为例, 处理最后的StoreLoad屏障外, 其它的屏障都会被省略. X86处理器仅会对写-读操作做重排序, 不会对读-读, ...

产品开发经验总结-让你少奋斗一年的经验之谈

否则等待的将是拆东墙补西墙,到处改动】挖的第六个坑【封装的东西一定要活,写的不够灵活,后续迟早要还的】在第二版本的开发过程中还会发现,在应用层接受数据时和应用层响应数据时,往往不是实体类,而是视图模型。这里就需要建立大量的视图模型,服务器响应好处理,直接返回匿名类。客户端接受服务器响应的数据直接采用反序列化就可拿到数据。关键在新增数据的时候 往往会出现 视图模型的数据需要赋值给实体模型,这些代码几...

比特币交易原理分析

会带大家动手从零开发一个迷你区块链。 迷你区块链体验地址: http://miniblockchain.shuwoom.com/index   关键字:比特币、区块链、交易脚本、智能合约、UTXO账户模型、价值转移 1.比特币的UTXO模型 首先,在讲比特币交易过程之前要说明一个事情。比特币系统是没有余额的概念的,它使用的是UTXO模型(Unspent Transaction Outputs,未使用过...

sequence2sequence

转载至 https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/80327069 sequence to sequence模型是一类End-to-End的算法框架,也就是从序列到序列的转换模型框架,应用在机器翻译,自动应答等场景。 Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder(编码-解码)框架实现,Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图...

打一场AI竞赛,让你知道我的厉害

理以及检索,成为了一个亟需解决的问题。TinyMind联合视觉中国,推出了多标签图像分类竞赛。本次竞赛以视觉中国提供的经过人力手工标记的图片数据作为竞赛数据。要求参赛者利用竞赛数据,训练一个多标签分类模型,使得该模型能自动根据输入的任意图片提供对应图片内容的多个标签。赛题难度:★★★☆☆(看预赛排行榜了解下难度。。)竞赛分为预赛、决赛两个阶段预赛:8月6日-9月26日任务:利用训练数据(train.t...

SOA架构和微服务架构

式,这是因为SOA架构风格一直在不断地发展演进。它为企业级软件的复杂组合带来了秩序——通过把它们表示为服务的集合。SOA还使用了服务通信协议,SOA可以被认为是微服务的超集。SOA架构依赖于共享数据模型。此模型在大量数据结构和模型和分层之间有复杂的关系。SOA的分层组织结构有利于服务协调和消息通信功能。SOA是基于共享数据模型的,因此,可以预估它在服务和其它系统组件之间存在数据紧耦合的现象。这使得...

Lvs+Keepalived

果数据包里面的目的地址及端口在规则里面,那么这条数据报文将被修改目的地址为事先定义好的后端服务器,并送往POSTROUTING链。5.最后经由POSTROUTING链发往后端服务器。 Lvs的包转发模型Lvs-NAT模型原理:通过网络地址转换,调度器重写报文的目标地址,根据预先设定的调度算法将请求分配给后端的真实服务器,真是服务器的响应报文通过调度器时,报文的源地址被重写,再返回给客户,完成整个负...

day05-vue入门.md

遵循Common.js规范来编写Node.js模块,然后发布到NPM上供其他开发人员使用。目前已经是世界最大的包模块管理系统。随后,在node的基础上,涌现出了一大批的前端框架: M:即Model,模型,包括数据和一些基本操作V:即View,视图,页面渲染结果VM:即View-Model,模型与视图间的双向操作(无需开发人员干涉) 在MVVM之前,开发人员从后端获取需要的数据模型,然后要通过DO...

手指上的安全

体,采集收据的根据也就是键盘、麦克风还有两者之间的相对位置。任何因素发生了变化,这个方法就变得毫无意义了。不过好在,当前的方法可以进行实时预测。 这个方法涉及到的主要步骤如下: 收集训练数据 创建预测模型,不断学习 检测到键盘输入 预测具体的每一个输入键 收集训练数据 这个收集训练数据的方法已经忽略了两次键盘敲击之间的声音。我们只保留实际按键前和按键后75-100ms的音频。这样做可能会有点不太精确,...

统计学习方法(4)决策树

基本的分类与回归方法。决策树的学习过程: 特征的选择决策树的生成决策树的修剪 决策树生成只考虑了通过提高信息增益(或信息增益比)对训练数据进行更好的拟合,而决策树剪枝通过优化损失函数还考虑了减少模型复杂度。 决策树生成学习局部的模型决策树剪枝学习整体的模型 1、决策树的选择特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征,划分数据集的大原则是:将无序数据变得更加有序。在划分数据集前后信息发生的变...
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