输入/输出 I/O 或者输入/输出指的是计算机与外部世界或者一个程序与计算机的其余部分的之间的接口。它对于任何计算机系统都非常关键，因而所有 I/O 的主体实际上是内置在操作系统中的。...流 I/O 用于与外部世界接触。它也在内部使用，用于将对象转换为字节，然后再转换回对象。 NIO 与原来的 I/O 有同样的作用和目的，但是它使用不同的方式 块 I/O。...流与块的比较 原来的 I/O 库(在 java.io.*中) 与 NIO 最重要的区别是数据打包和传输的方式。正如前面提到的，原来的 I/O 以流的方式处理数据，而 NIO 以块的方式处理数据。...在 NIO 中加入 Buffer 对象，体现了新库与原 I/O 的一个重要区别。在面向流的 I/O 中，您将数据直接写入或者将数据直接读到 Stream 对象中。...通道类型 通道与流的不同之处在于**通道是双向的。
我们先以最经典的JDK-HashMap来拆解，相信很多我们极客小伙伴自己也读过源码，不要紧，就当温故而知新吧，况且我们是庖丁解牛，逐行阅读，或许会有新发现。...这个又要源自其黑客之出身，为了追求速度与效率，在下文计算key的bucket的时候把取模运算转换为位运算，而当容量一定是2^n时： h & (length - 1) 等价与 h % length，但他们是等价...（效果）不等效（效率）的，其效果是计算h与length的模，我们下文会出现。...值得注意的是，这里的大小是指HashMap Bucket数组的长度，下文会提到，并不是HashMap的总容量，理论上无限，当然实际上受限与内存情况。...按照容量与负载因子作为参数的构造器。比较简单，没什么花哨。
个物品与用户交互。 ?...这里我们重点看下第7步，这一步通过胶囊的输出与预测向量的点积+原有的权重，为新的权重值。进行点积处理，是为了检测胶囊输入与输出的相似性。更新权重后，进行下一轮迭代。
一个GIF文件的内部结构如下图： Header：包含文件签名与版本号。 Trailer: 文件结束标识符。 GIF Data: Header 与 trailer 之间就是GIF文件的数据。...它在一个图像数据块的最前端，用来指定图像的透明度与动画属性。图形控制扩展的开端两字节是0x21F9，其中0x21表示这是一个扩展，F9表示扩展用于图形控制。第三个字节是块大小(它到结束符之间的数据)。...局部颜色列表的大小计算方法和像素颜色格式与全局颜色列表相同。
Pre 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解 01 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解 02 _ 缓冲区的细节实现 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解 03 _ 缓冲区分配、包装和分片 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解
Deep Retrieval: AN End-to-End Learnable Structure Model for Large-Scale Recommen...
Istio 项目的设计与实现，其实都依托于 Kubernetes 的声明式 API 和它所提供的各种编排能力。...本文对Galley的分析基于istio tag 1.1.1 (commit 2b13318) ---- Galley 配置验证功能 在istio 庖丁解牛(二) sidecar injector中我分析了
的各组件进行分析, 希望能帮助读者了解istio各组件的职责、以及相互的协作关系. 1. istio 组件构成 以下是istio 1.1 官方架构图: 1.png 虽然Istio 支持多个平台, 但将其与
Pre 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解 01 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解 02 _ 缓冲区的细节实现 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解 03 _ 缓冲区分配、包装和分片 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解...04 _ 分散和聚集 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解 05 _ 文件锁定 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解 06 _ 连网和异步 I/O 概述 我们将看一下如何使用 Charsets 处理文本数据
Pre 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解 01 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解 02 _ 缓冲区的细节实现 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解 03 _ 缓冲区分配、包装和分片 概述 分散/聚集...为了与上面的消息例子保持一致，我们可以使用聚集写入来自动将网络消息的各个部分组装为单个数据流，以便跨越网络传输消息。
看源代码太费劲，找本社区推荐的书系统的梳理下； 本文来自 Apache RocketMQ 的资深用户丁威，他和 MyCat 的核心开发者周继锋合著了《RocketMQ技术内幕：架构设计与实现原理》一书，...目的是希望用图解的方式梳理 RocketMQ的核心原理，包括 RocketMQ Topic 的路由注册与剔除机制、消息发送高可用设计、消息存储文件设计、并发消息拉取与消息消费流程、主从同步(HA)、事务消息基本实现原理等...Topic路由注册与剔除流程： A....消息生产者以每30s的频率去拉取主题的路由信息，即消息生产者并不会立即感知 Broker 服务器的新增与删除。 该部分涉及到的编程技巧： A. 基于长连接的编程模型、心跳包。 B....并发消息拉取与消息消费流程如图所示： 注： 下面有关消息消费阐述的相关观点主要基于集群消费模式下的并发消费机制。
在庄子的《南华经》中有一则寓言。说是有位叫丁的厨师，替梁惠王杀牛， 其技法之娴熟，有行云流水一般的顺畅感。惠王就问他为什么有如此高超的技术。他回答说：“臣所喜好...
「为什么写」 一直想写数据库相关的文章，最直接的原因是数据库这块我们工作中每天都会用到，也是面试求职绕不开的话题，无论你是何种测试，优秀的数据库能力都会非常加分，最近我在总结数据库性能优化这块内容，...性能这块就如庖丁解牛，首先你需要知道牛的全貌，筋脉布局，才能解之，今天这篇文章，也先从全局的角度来看数据库性能优化这件事。...发现不少人认为减少io就是减少磁盘操作，这其实很不全面，Cpu->Cache->Net->Mem->Disk, 每一步都是io，片面的认为磁盘，那你只是看到了牛腿，解不了全牛，下面我罗列的每一块硬件资源，在数据库层面都具备着相应的职能...---- 「常用的优化手段」 1.表设计(符合3NF) NF的意思是范式，粗略而言数据库分为三个范式。即：第一范式 第二范式 第三范式。 第一范式的意思是：数据表中的字段都是不可分割的，原子的。
Pre 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解 01 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解 02 _ 缓冲区的细节实现 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解 03 _ 缓冲区分配、包装和分片 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解...04 _ 分散和聚集 庖丁解牛：NIO核心概念与机制详解 05 _ 文件锁定 概述 在 Java NIO 中，连网操作与其他操作一样，依赖于通道（Channel）和缓冲区（Buffer）。...与传统的同步 I/O 不同，Java NIO 中的通道操作是非阻塞的，这意味着在发起 IO 请求后，进程可以继续执行其他任务，而不需要等待 IO 操作完成。...SelectionKey.OP_READ) { // Read the data SocketChannel sc = (SocketChannel)key.channel(); // ... } 与以前一样
用户空间的Pod要想加入mesh, 首先需要注入sidecar 容器, istio 提供了2种方式实现注入:
目的是希望用图解的方式梳理 RocketMQ的核心原理，包括 RocketMQ Topic 的路由注册与剔除机制、消息发送高可用设计、消息存储文件设计、并发消息拉取与消息消费流程、主从同步(HA)、事务消息基本实现原理等...Topic路由注册与剔除流程： A....消息生产者以每30s的频率去拉取主题的路由信息，即消息生产者并不会立即感知 Broker 服务器的新增与删除。 该部分涉及到的编程技巧： A. 基于长连接的编程模型、心跳包。 B....并发消息拉取与消息消费流程如图所示： ? 注：下面有关消息消费阐述的相关观点主要基于集群消费模式下的并发消费机制。...原来消息服务端收到Prepare状态的消息，会先备份原消息的主题与队列，然后变更主题为：RMQ_SYS_TRANS_OP_HALF_TOPIC，队列为0。 C.
上一篇文章：庖丁解牛——深入解析委托和事件之后，以一题面试题来总结事件 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq
委托可以理解为函数指针(安全)，并且委托约束了方法的签名(由返回类型和参数组成)， 所以实例化委托时，可以将其实例与任何具有相同签名(由返回类型和参数组成)得方法相关联， 如果按照C语言函数指针理解，即委托实例指向某个方法...当实例化委托时，可以将其实例与任何具有兼容签名的方法相关联。 可以通过委托实例调用方法。
经过对函数的初步了解之后,相信大家已经对C语言标准库里的函数已经有初步的认知了，并且还学会了如何自定义函数。
然后我们对所有的分数进行softmax计算，其结果是每个词与当前位置上的单词的相关性。毫无疑问，当前位置的词的相关值自然是大的。最后一步要将值向量与Softmax结果相乘，并把它们相加。...批归一化（Batch Normalizaiton）与层归一化（Layer Normalization） 残差连接与层归一化双剑合璧之后的Transformer如图9所示。 ? 图9....因为参数需要微调，预训练架构与下游架构之间存在着差异。 ? 图11....如同标准的语言模型所操作的，与遮蔽的掩码标记所对应的最终隐层向量被输入到词汇表上的输出的softmax函数中。...3）每个token上加入位置嵌入，位置嵌入的概念与实施策略在介绍Transformer模型的章节被描述过。 如果后一句与前一句有联系，那么：1）整个序列将被输入到Transformer模型里。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
