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很多文章在介绍线程以及线程之间的关系，都存在着脱节的现象。还有的文章过于广大，涉及到了内核，本文希望以通俗易懂的话去描述晦涩的词语，可能会和实际有一丢丢的出入，但是更易理解。
接下去进入代码的模块,首先我们分析一下如何实现代码 我们拥有一张类别表，类别表中记录了 类别名称，编码，地址，该类别所拥有的页数等信息 类别表.png 抽象描述： 取
这种方法是为了单独解决这个问题而使用的，很笨拙，因为如果只有200个类别，多线程的意义就没有办法体现出来，这一点在之后的编码中我进行了修改。
[[NSNotificationCenter defaultCenter] addObserver:self selector:@selector(test) name:@"test"object:nil];
我也赞同书中所讲，应用MFC框架开发Windows程序需要深入到底层，如果只停留在表面应用知其然而不知其所以然，这样会限制你更好的应用MFC框架。
C语言中存储类别也就是storage class，它的定义是在一个C程序里面变量variables和函数functions的可见作用域(visible scope)和生命周期(life-time),我们有5种存储类别：
作者：ninetyhe，腾讯 CDG 后台开发工程师 本文详细描述如何实现：目前手上可用的资源仅剩一个 16 核剩余 4-8G 内存的机器，单点完成在 1 个小时内千万级别 feed 流数据 flush 操作（主要包括：读数据，计算综合得分，淘汰低分数据，并更新最新得分，回写缓存和数据库）。 背景 目前工作负责的一款产品增加了综合得分序的 Feed 流排序方式：需要每天把（将近 1000W 数据量）的 feed 流信息进行算分计算更新后回写到数据层。手上的批跑物理机器是 16 核（因为混部，无法独享 CPU
（补档，建议点击底部阅读原文跳转到我的博客阅读）本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的下篇，主要是介绍如何用Python的selenium库去操控浏览器截取谷歌街景图像，并按照Pytorch中标准ImageFolder保存，最后使用语义分割模型进行进一步筛选图片。
.NET Framework 4.5 开始引入 Task.Run，它可以很方便的帮助我们使用 async / await 语法，同时还使用线程池来帮助我们管理线程。以至于我们编写异步代码可以像编写同步代码一样方便。
基于文章三我们实现了爬虫框架单页面应用程序的代码，那么在这一章节我们将使用框架进行内容分页和多线程的操作
摘要 C++程序的调试一般有调试器、printf、日志文件三种。Linux下的调试器为gdb，关于gdb的使用甚至可以单独用一本书来说明，但是本章并不会过度讨论gdb，读者可以寻找相关的资料阅读。Gdb是C++程序调试中非常重要的调试手段，其有如下特点： l 通过增加断点，可以观察重点代码的执行 l 若程序出现segmentation fault，gdb可以输出调用堆栈，方便找到bug之所在 l 有些逻辑代码段非常不容易触发，可以在gdb环境下通过加断点、修改内存来强制进入特定的代码段 l 但是
TC（traffic control)是Linux中的流量控制工具。它是通过控制netem来实现的网络场景模拟。该工具是直接对物理网卡生效的，如果是逻辑网卡，则该控制无效。如果是用的虚拟机，可视虚拟网卡为物理网卡。
Redis ACL 是 Access Control List（访问控制列表）的缩写，该功能允许根据可以执行的命令和可以访问的键来限制某些连接
本系列文章+代码案例时对爬虫的内容学习概括，希望更多的人知道如何使用c#进行简单爬虫项目的开发，并不存在恶意工具部分电商网站的观念。分享的的代码中对网页爬取都做了休眠等待（200-500）毫秒的限制，希望大家不要恶意使用。
Fashion-MNIST数据集中的图像为28*28像素，也就是由784个特征值。Fashion-MNIST数据集一共有十个类别。因此模型需要784个输入，10个输出。假设隐藏单元为256（超参数，可调节）。
近日，OWASP从贡献者提供的数据中选择了8个类别，从高水平的行业调查中选择了2个类别，完成了最新的OWASP Top 10 2021 榜单。OWASP表示，
Visual Studio Code现在支持通过WebAssembly执行引擎扩展运行WASM二进制文件。这使得开发者能够将Rust编写的程序编译为WebAssembly，并在VS Code中直接运行。
大语言模型在各类 NLP 下游任务上都取得了显著进展，各种垂直领域大模型更是如雨后春笋般层出不穷。然而在 DevOps 领域，却迟迟没有相关大模型问世。为填补这方面的空白，蚂蚁集团联合北京大学发布了面向中文 DevOps 领域的首个开源大语言模型，即 DevOps-Model 。
一般接口响应慢，通过日志可以知道是哪个线程，但是如何查看这个线程的所有相关的 JFR 事件呢？JMC 有个小套路。
Windows日志对应于eventlog服务，找到该服务对应的进程svchost.exe，进而筛选出svchost.exe进程中具体实现日志功能的线程，调用TerminateThread结束线程，破坏日志记录功能
Layout用来规定日志是以什么样的格式输出，需要输出哪些信息。Layout提供四种日志输出样式，如根据HTML样式、自由指定样式、包含日志级别与信息的样式和包含日志时间、线程、类别等信息的样式。 常见的Layout如下：
Objective-C作为一门面向对象语言，有类和对象的概念。编译后，类相关的数据结构会保留在目标文件中，在运行时得到解析和使用。在应用程序运行起来的时候，类的信息会有加载和初始化过程。 就像Application有生命周期回调方法一样，在Objective-C的类被加载和初始化的时候，也可以收到方法回调，可以在适当的情况下做一些定制处理。而这正是load和initialize方法可以帮我们做到的。
在上一篇文章中： Java多线程编程-（5）-使用Lock对象实现同步以及线程间通信 介绍了如何使用Lock实现和synchronized关键字类似的同步功能，只是Lock在使用时需要显式地获取和释放锁，synchronized实现的隐式的获取所和释放锁。
默认情况下Android中新诞生的线程是没有开启消息循环的。（主线程除外，主线程系统会自动为其创建Looper对象，开启消息循环）
从概念上讲，警告过滤器维护着一个经过排序的过滤器类别列表；任何具体的警告都会依次与列表中的每种过滤器进行匹配，直到找到一个匹配项；过滤器决定了匹配项的处理方式。每个列表项均为 ( action , message , category , module , lineno ) 格式的元组，其中：
Redis ACL是Access Control List（访问控制列表）的缩写，该功能允许根据可以执行的命令和可以访问的键来限制某些连接。
Queue 类是 Python 标准库中线程安全的队列实现，提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构——队列，用于生产者和消费者线程之间的信息传递。
github：https://github.com/facebookresearch/fastText pypi：https://pypi.org/project/fasttext/
不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM，在三天之内GitHub上被star了1000次，fork了200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM？”问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式”，“代码清晰易懂”，“占用内存小”等。
当多个线程访问同一个资源时，由于每个线程访问同一份资源的时候，会有时间差。所以很有可能多个线程同时进入同一份资源，然后使得资源的自身信息没有及时得到更新，造成错误输出的情况出现，这就是所谓的线程不安全。为了确保资源的安全，也就是确保线程安全，我们使用关键字synchronized，对需要确保安全的代码进行同步处理。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/ 分析工具用于收集和分析数据，识别瓶颈，并确定性能指标。Unity引擎本身就提供了许多这样的工具。其他工具包括原生兼容的工具，如Xcode和Android Studio，以及特定于gpu的工具，如RenderDoc。
Java 为我们提供了 ThreadPoolExecutor 来创建一个线程池，其完整构造函数如下所示：
1 LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比 1.2 LightGBM 的动机 1.3 Xgboost 原理 1.4 LightGBM 优化 1.4.1 Histogram 算法 1.4.2 带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略 1.4.3 直方图加速 1.4.4 直接支持类别特征 1.4.5 LightGBM并行优化 1.5 其他注意 2 lightGBM代码 2.1 基础代码 2.2 模板代码 2.2.1 二分类 2.2.2 多分类 2.3 lightGBM 和 xgboost 的代码比较 2.3.1 划分训练集测试集 2.3.2 设置参数 2.3.3 模型训练 2.3.4 模型执行时间 2.3.5 模型测试 2.3.6 分类转换 2.3.7 准确率计算 2.3.8 roc_auc_score计算 3 lightGBM调参 3.1 参数 3.1 控制参数 3.2 核心参数 3.3 IO参数 3.2 调参 4 lightGBM案例 4.1 回归案例 4.1.1 代码 4.1.2 运行结果 4.2 [ICC竞赛] 精品旅行服务成单预测 4.2.1 业务需求 4.2.2 数据表格 4.2.3 lightGBM模型 5 lightGBM的坑 5.1 设置提前停止 5.2 自动处理类别特征 5.3 自动处理缺失值
异步方法直接等待 Task 时，延续任务通常会出现在创建任务的同一线程中，具体取决于异步上下文。 此行为可能会降低性能，并且可能会导致 UI 线程发生死锁。 请考虑调用 Task.ConfigureAwait(Boolean) 以表示延续任务意图。
来源：数据科学与人工智能本文约4500字，建议阅读8分钟本文介绍了LightGBM的模型详解。 https://www.showmeai.tech/article-detail/195 之前 ShowMeAI 对强大的 boosting 模型工具 XGBoost 做了介绍 『XGBoost模型』详解，本篇我们来学习 GBDT模型 模型的另一个进化版本：LightGBM。 LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，
AOT和JIT是什么？AOT,即Ahead-of-time,指预先编译. JIT,即Just-In-Time,指即时编译.
在实际的开发过程中，继承和类别都会得到很多用处。对于界面相似度很高的情况下，使用继承可以节省很多代码和设置，只需要在子类中重写父类中的方法，或者增加新的子类方法即可，代码非常的简洁维护起来也很方便。下面小节下相关的知识，供需要的朋友查看。 在Objective-C中，给一个类扩展一个其它方法，有两种实现方式：类别和继承。
每个代码分析规则都属于某种规则类别。 例如，设计规则支持遵从 .NET 设计准则，而安全规则可帮助防止出现安全漏洞。 你可为整个规则类别配置严重性级别。 还可以按类别配置其他选项。
关于load方法我相信大家应该有所了解。这篇文章主要目的是记录我在看 ObjC源码时对于load方法的一些新的认知，所以在这篇文章里面会粘贴部分关键的 ObjC源码。
我将这十大策略分成五个类别，每个类别对应两个相关策略，帮助你掌握。这五个类别是：时空相互转换、并行 / 异步操作、预先 / 延后处理、缓存 / 批量合并、算法设计和数据结构。我们现在一个个来讲。
LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，但它很多方面比 XGBoost 有着更为优秀的表现。官方给出的这个工具库模型的优势如下：
我们聊了性能优化的六大原则。原则有了，但是在针对实际的性能问题的时候，用什么样的解决方案才可以提升性能呢？这就需要你了解具体的优化策略了。
久前微软 DMTK (分布式机器学习工具包)团队在 GitHub 上开源了性能超越其他 boosting 工具的 LightGBM 知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的 LightGBM？”问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式”，“代码清晰易懂”，“占用内存小”等。 GBDT ： GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合
打开 HeapDumpOnOutOfMemoryError 之后，不是所有的 OutOfMemoryError 都会触发 HeapDumpOnOutOfMemoryError，不同的 OutOfMemoryError 包括（如果对这些异常抛出的原理详情感兴趣，请参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/265039643 ）：
这篇论文的模型非常之简单，之前了解过word2vec的同学可以发现这跟CBOW的模型框架非常相似。
叫场景树更合适，本质不是图。QML场景中的Qt Quick项目将填充QSGNode实例树。
YOLOv8对象检测模型基于自定义数据集训练红白细胞检测模型，然后通过工具导出模型为ONNX，基于OpenVINO实现模型推理，完成细胞检测识别，根据检测到的细胞类别与数目，统计，在PyQT5打造的界面上显示输出检测结果。
Log4j有三个主要的组件：Loggers(记录器)，Appenders (输出源)和Layouts(布局)。这里可简单理解为日志类别，日志要输出的地方和日志以何种形式输出。综合使用这三个组件可以轻松地记录信息的类型和级别，并可以在运行时控制日志输出的样式和位置。 Logger Loggers组件被分为五个级别： DEBUG INFO WARN ERROR FATAL 各个级别的顺序是这样那个的： DEBUG < INFO < WARN < ERROR < FATAL 可以
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