本文已收录https://github.com/lkxiaolou/lkxiaolou欢迎star。背景在多线程下的生产者消费者模型中，需求满足如下情况：对生产者生产投递数据的性能要求非常高多个生产者，单个（多个也可以，本文只介绍单个的情况）消费者当消费者跟不上生产者速度时，可容忍少部分数据丢失生产者是单条单条地生产数据举个日志采集的例子，日志在不同的

之前在群里有个朋友问了这样一个问题,就是如何在小程序中实现类似直播平台的用户上线时的队列动画?作为一名前端工程师,解决方案无非以下2种:1.使用javascript根据条件来控制元素的样式实现队列动画2.用纯css3配合数据驱动模型来实现.大家都知道在现代的Web开发中,我们能使用Css实现的效果尽量不要用Js,所以我们应该优先考虑用C

借助AmazonPersonalize，开发人员可以使用Amazon.com用于实时个性化推荐的相同机器学习(ML)技术构建应用程序，而无需机器学习专业知识，实现。亚马逊个性化使用各种个性化用例来轻松开发应用程序，包括特定的产品推荐、个性化搜索结果和定制的直接营销。亚马逊个性化是一个完全托管的服务，可以训练、调整和部署自定义的私有机器学习模型。A

联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。

1.堆大小设置JVM中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32bt还是64bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在WindowsServer2003系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。

渲染包含了两大部分：决定一个像素的可见性，决定这个像素上的光照计算。光照模型就是用于决定在一个像素上进行怎样的光照计算。一、光源　　在实时渲染中我们通常把光源当做一个没有体积的点。　　1.1辐照度　　在光学里，使用辐照度（irradiance）来量化光。对于平行光来说，它的辐照度可以通过计算在垂直于光的方向的单位面积上单位时

其实代码中经常会遇到跟主流程分支出去的异步逻辑，比如说：爬虫处理逻辑中，进行心跳打点，订单处理中，需要触发用户的个人信息变更等。这个时候就应该使用观察者模式。EventBus是Guava的事件处理机制，是设计模式中的观察者模式（生产/消费者编程模型）的优雅实现。对于事件监听和发布订阅模式，EventBus是一个非常优雅和简单解决方案，我们不用创建

通过I/O在线程间进行通信通常很有用。提供线程功能的类库以“管道”的形式对线程间的I/O提供了支持。它们在JavaI/O类库中的对应物就是PipedWriter（允许任务向管道写）和PipedReader（允许不同的任务从同一个管道中读取）。这个模型可以看做是“生产者消费者”问题的变体，这里的管道就是一个封装好的解决方案。管道基本上是一个阻塞队列，

前面的文章中只对损失函数进行了不同尝试，今天将从网络结构上进行改进提出融合VNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。一、脑肿瘤图像分析与预处理（1）、多模态MR脑肿瘤图像分析。分析的过程基本上跟上一篇一致，这里就不多言了，直接从数据处理开始。（2）

开场介绍微服务（或微服务架构）是一种云原生架构方法，其中单个应用程序由许多松散耦合且可独立部署的较小组件或服务组成。这些服务通常有自己的堆栈，包括数据库和数据模型；通过RESTAPI，事件流和消息代理的组合相互通信；它们是按业务能力组织的，分隔服务的线通常称为有界上下文。尽管有关微服务的许多讨论都围绕体系结构定义和特征