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NIO系列(四)——socket通道serversocket通道

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接本声明。...socketChannel.close(); socketChannel接收信息 可以通过read()方法把通道数据读到缓存中。...SocketChannel发送信息 通过write()方法将缓存数据写入到通道内,write()无法保证一次向通道中写入多少数据,所以要循环判断hasRemainning(),直到没有数据写入。...获得连接 通过accept()方法,获得socket连接 SocketChannel socketChannel = server.accept(); 发送数据接收数据都通过SocketChannel...关闭ServerSocketChannel 通过close()方法关闭通道 server.close(); 非阻塞设置 ServerSocketChannel可以设置成非阻塞模式。

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    Go语言之goroutine通道

    其只关心当前go程序内协程的调度;触发方式为 go内部的事件,如文件网络操作垃圾回收,time.sleep,通道阻塞,互斥量操作等。...当复制或者作为参数传递到一个函数时,复制的是引用,这样调用者被调用者都引用同一份数据结构。其他引用类型一样,通道的零值是nil。 通道有两个主要的操作:发送接收,这两者统称为通信。...发送语句中,通道值分别在<- 的左右两边。在接收表达式中,<-放在通道操作数的前面。...:\\Google_Download\\壁纸\\动漫壁纸\\" files, _ := ioutil.ReadDir(rootPath)  var fileNames []string /*  第一种读取文件列表的方法...,关于goroutine通道其实还有很多可以深挖的东西,我们后面会继续学习。

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    如何利用深度学习实现单通道语音分离?

    一直以来,语音分离在音视频领域都是一个重要的课题,近年来深度学习的快速发展为解决单通道语音分离提供了一个新的思路。...在LiveVideoStackCon 2019上海 音视频技术大会上,大象声科高级音频算法工程师闫永杰以降噪场景为例,详细介绍了深度学习在单通道语音分离中的应用。...文 / 闫永杰 整理 / LiveVideoStack 大家好,我是来自大象声科的闫永杰,接下来我会从以下六个方面为大家介绍深度学习在单通道语音分离中的应用: 1、 单通道语音分离问题的引入 2、 借助深度学习来解决单通道语音分离...二、借助深度学习来解决单通道语音分离 在第二部分,我将为大家详细介绍解决单通道语音分离的方法,首先是传统的单通道语音增强方法。...image.png 接下来,我们再来看IBM的计算公式,公式里面的IBM其实就是深度学习最终预测的目标,IBM计算所得的值为01,即可认为把最终结果分类成01,那么如何去界定01呢?

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    AI安全初探:利用深度学习检测DNS隐蔽通道

    由于大部分防火墙入侵检测设备很少会过滤DNS流量,这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件,从而可以利用它实现诸如远程控制、文件传输等操作,DNS隐蔽通道也经常在僵尸网络APT攻击中扮演着重要的角色。...DNS隐蔽通道可以分为直连中继两种模式。...利用深度学习进行DNS隐蔽通道检测 本文使用CNN(卷积神经网络)来检测DNS隐蔽通道,在介绍算法前,先简单介绍下CNN。 CNN(卷积神经网络)常用于图像识别并取得了极佳的效果。...在安全界,瀚思科技开发出了基于深度学习的二进制病毒样本检测技术,可以做到沙箱同等水平的 99% 的检测准确率,而误报率低于 1/1000。...结语 本文只是AI安全初探的一次尝试,大致说明了使用深度学习算法CNN进行安全检测的基本流程,文中有写得不明白的地方,欢迎大家留言一起探讨。

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    深度知识】以太坊第2层扩容方案:状态通道(State Channels)、Plasma Truebit

    状态通道(State channels) 状态通道(State Channel)是一种用于执行交易其他状态更新的“off-chain”技术。...状态通道有很强的隐私属性。因为一切都发生在参与者之间的通道“内”,而不是公共广播并记录在链上。只有开启关闭交易必须公开。 状态通道的权威性是即时生效的。...另一个值得注意的针对以太坊的状态通道项目是 Raiden,目前正主要致力于构建支付通道网络,它使用了 闪电网络类似的范式。这意味着你不必与想要交易的特定人员搭建通道。...现在我们已经介绍了状态通道 Plasma,有几点值得比较下。 它们之间一个不同之处在于,当状态通道中所有利益方都一致同意提现,它可以立即提现。如果爱丽丝鲍勃同意关闭通道并撤回它们的资金。...在状态通道方案中,就是通过给各方一个“反驳”对方的机会,来确定通道的最终状态。在 Plasma 方案中,就是如何管理欺诈证明提现。

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    如何利用深度学习实现单通道语音分离?

    一直以来,语音分离在音视频领域都是一个重要的课题,近年来深度学习的快速发展为解决单通道语音分离提供了一个新的思路。...在LiveVideoStackCon 2019上海 音视频技术大会上,大象声科高级音频算法工程师闫永杰以降噪场景为例,详细介绍了深度学习在单通道语音分离中的应用。...文 / 闫永杰 整理 / LiveVideoStack 大家好,我是来自大象声科的闫永杰,接下来我会从以下六个方面为大家介绍深度学习在单通道语音分离中的应用: 1、 单通道语音分离问题的引入 2、 借助深度学习来解决单通道语音分离...二、借助深度学习来解决单通道语音分离 在第二部分,我将为大家详细介绍解决单通道语音分离的方法,首先是传统的单通道语音增强方法。 1)传统的单通道语音增强 ?...接下来,我们再来看IBM的计算公式,公式里面的IBM其实就是深度学习最终预测的目标,IBM计算所得的值为01,即可认为把最终结果分类成01,那么如何去界定01呢?

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    深度学习】多通道图像卷积过程及计算方式

    之前,有写了一篇博文,【深度学习入门】——亲手实现图像卷积操作介绍卷积的相应知识,但那篇文章更多的是以滤波器的角度去讲解卷积。但实际上是神经网络中该博文内容并不适应。...之前的文章为了便于演示,针对的是二维卷积,比如一张图片有 RGB 三个颜色通道,我的方式是每个通道单独卷积,然后将各个通道合成一张图片,再可视化出来。...按照网络上的建议,我大概知道 input 的 in_channels filter 的 in_channels 要对应起来,而 out_channels 是卷积后生成的 featuremap 的通道数量...我们也可以再仔细体会,单个滤波器卷积结果要压缩成 2 维的妙处,这样保证了卷积后的输出通道卷积滤波器的数量对应上了。...在深度学习中,一个神经网络通常有成百上千个 filter,它们通过一反复学习,最终形成了可靠的特征表达能力。

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    opencv操作图像像素通道

    老师让我评价一下别人的一个跟踪效果,只有带跟踪框的视频,所以需要检测这个框,用了下投影,最早用matlab写的一个脚本,很简单,转到opencv里反而有些麻烦,老不用忘得很厉害,昨天搞了2个小时可以运行了,中间用到图像像素通道的操作...思路 因为是红色框,所以打算用红色通道减去绿色通道(蓝色也可以),这样剪掉以后剩下的就主要是框了,然后分别沿着xy方向做投影,投影的两个最大值就是要求坐标了,这里画的是一个像素的线,所以出来确实是这样的...这里主要是两个函数,一个是分离通道split,一个是合并通道merge。...merge() split对应的,刚好是相反的操作:把多个数组合并成一个多通道数组。...img, channels); cv::split(img, channels); Mat r_y; r_y = channels[2] - channels[1]; //红色通道蓝色通道做差

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    GO通道 sync 包的分享

    欢迎点赞,关注,收藏 GO通道 sync 包的分享 我们一起回顾一下上次分享的内容: GO协程同步若不做限制的话,会产生数据竞态的问题 我们用锁的方式来解决如上问题,根据使用场景选择使用互斥锁 读写锁...比使用锁更好的方式是原子操作,但是使用go的 sync/atomic需要小心使用,因为涉及内存 要是对GO的锁原子操作还感兴趣的话,欢迎查看文章GO的锁原子操作分享 上次我们分享到锁原子操作,都可以保证共享数据的读写...接收数据 发送数据 阻塞 发送数据 发送数据 阻塞 发送数据 关闭 panic 关闭通道成功待数据读取完毕后返回零值 关闭通道成功直接返回零值 关闭通道成功待数据读取完毕后返回零值 关闭通道成功待数据读取完毕后返回零值...因为此时通道中的缓冲是1,第一次向通道中发送数据,不会阻塞, 可是如果,在通道中数据还未读取出去之前,又向通道中写入数据,则此处会阻塞, 若一直没有协程从通道读取数据,则结果与上述一样,会死锁 单向通道..., 只写 不能读 // int 单向 通道 , 只读 不能写 // 遍历 读取in 通道,若 in通道 数据读取完毕,则阻塞,若in 通道关闭,则退出循环 for i := range

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    HDFS写入读取流程

    而对于低延时数据访问、大量小文件、同时写任意的文件修改,则并不是十分适合。 目前HDFS支持的使用接口除了Java的还有,Thrift、C、FUSE、WebDAV、HTTP等。...二、HDFS的体系结构 构成HDFS主要是Namenode(master)一系列的Datanode(workers)。...Namenode是管理HDFS的目录树相关的文件元数据,这些信息是以"namespace image""edit log"两个文件形式存放在本地磁盘,但是这些文件是在HDFS每次重启的时候重新构造出来的...读取完当前block的数据后,关闭与当前的DataNode连接,并为读取下一个block寻找最佳的DataNode; 当读完列表的block后,且文件读取还没有结束,客户端开发库会继续向Namenode...读取完一个block都会进行checksum验证,如果读取datanode时出现错误,客户端会通知Namenode,然后再从下一个拥有该block拷贝的datanode继续读。

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