红烧土豆泥 红烧土豆泥
3年前
(转载)Java内存区域(运行时数据区域)和内存模型(JMM) - czwbig
转载自:Java内存区域和内存模型是不一样的东西,内存区域是指Jvm运行时将数据分区域存储,强调对内存空间的划分。而内存模型(JavaMemoryModel,简称JMM)是定义了线程和主内存之间的抽象关系,即JMM定义了JVM在计算机内存(RAM)中的工作方式,如果我们要想深入了解Java并发编程,就要先理解好Java内存模型。Java
Stella981 Stella981
3年前
ClickHouse在京东流量分析的应用实践
前言ClickHouse是一款开源列式存储的分析型数据库,相较业界OLAP数据库系统,其最核心优势就是极致的查询性能。它实现了向量化执行和SIMD指令,对内存中的列式数据,一个batch调用一次SIMD指令,大幅缩短了计算耗时,带来数倍的性能提升。目前国内社区火热,各大厂也纷纷进入该技术领域的探索。引言本文主要讨论京东黄
Easter79 Easter79
3年前
TensorFlow On Flink 原理解析
作者:陈戊超(仲卓),阿里巴巴技术专家深度学习技术在当代社会发挥的作用越来越大。目前深度学习被广泛应用于个性化推荐、商品搜索、人脸识别、机器翻译、自动驾驶等多个领域,此外还在向社会各个领域迅速渗透。背景当前,深度学习的应用越来越多样化,随之涌现出诸多优秀的计算框架。其中TensorFlow,PyTorch,MXNeT作为广泛使用
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3年前
Flink SQL 如何实现数据流的 Join?
无论在OLAP还是OLTP领域,Join都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的SQL语句。对于离线计算而言,经过数据库领域多年的积累,Join语义以及实现已经十分成熟,然而对于近年来刚兴起的StreamingSQL来说Join却处于刚起步的状态。其中最为关键的问题在于Join的实现依赖于缓存整个数据集,而Strea
Wesley13 Wesley13
3年前
JDK1.8 之Stream API总结
Stream是Java8新增加的类,用来补充集合类。Stream代表数据流,流中的数据元素的数量可能是有限的,也可能是无限的。Stream和其它集合类的区别在于:其它集合类主要关注与有限数量的数据的访问和有效管理(增删改),而Stream并没有提供访问和管理元素的方式,而是通过声明数据源的方式,利用可计算的操作在数据源上执行,当然
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3年前
ModelArts 与HiLens Kit联合开发丨行人社交距离风险提示Demo
摘要:本Demo使用YOLOv3\_Resnet18模型来检测的视频流中的行人,获取行人坐标(即图中蓝色方框),然后计算所有检测到的人之间的相互“距离”。作者:华为云EI专家厉天一前情提要听到行人社交距离风险提示是不是觉得有点不太明白,简单来说,就是通过某一角度的视觉信息,判断行人的社交距离情况,让我们直接看
Wesley13 Wesley13
3年前
UDP 协议的那点事儿
最近在回顾计算机网络的知识,以前上课没有认真学,只记得几个高大上的术语,所以趁着这次回顾,把学到的知识用博客的形式记录下来,一来加深自己的印象,二来希望让你对这些基础知识有一个更深入的了解。当然,我会尽量把UDP协议讲清楚,讲明白,让你“不虚此行”。UDP(UserDatagramProtocol)协议,翻译过来就是用户数据
Wesley13 Wesley13
3年前
C语言缓冲区溢出详解
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/7c4c90c77f9d449a96c032d9d3e9f318.jpg)1引言“缓冲区溢出”对现代操作系统与编译器来讲已经不是什么大问题,但是作为一个合格的C/C程序员,还是完全有必要了解它的整个细节。计算机程序一般都会使用到一些内存,这些内
Stella981 Stella981
3年前
Docker 跨主机网络方案分析
本文首发于我的公众号Linux云计算网络(id:cloud\_dev),专注于干货分享,号内有10T书籍和视频资源,后台回复\\「1024」\\即可领取,欢迎大家关注,二维码文末可以扫。上篇文章介绍了容器网络的单主机网络,本文将进一步介绍多主机网络,也就是跨主机的网络。总结下来,多主机网络解决方案包括但不限于以下几种:
Stella981 Stella981
3年前
Octave的安装
本文是参考吴恩达老师的深度学习视频而做的笔记深度学习引言挑战:AI真正的挑战在于解决那些对人类来说很容易执行,但很难形式化描述的问题,比如识别人们所说的话/图像中的脸/分辨苹果和梨。<br解决方案:让计算机从经验中学习,并根据层次化的概念体系理解世界,而每个概念是通过与某些相对简单的概念之间的关系来定义