我们经常会碰到一个问题：用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果，可是在上线的时候又犯难了，工程师说这个模型太复杂了，我没法上线，满足不了工程的要求，你帮我转换成LR吧，直接套用一个公式就好了，速度飞速，肯定满足工程要求。这个时候你又屁颠屁颠用回了LR，重新训练了一下模型，心里默骂千百遍：工程能力真弱。
我们经常会碰到一个问题：用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果，可是在上线的时候又犯难了，工程师说这个模型太复杂了，我没法上线，满足不了工程的要求，你帮我转换成LR吧，直接套用一个公式就好了，速度飞速，肯定满足工程要求。这个时候你又屁颠屁颠用回了LR，重新训练了一下模型，心里默骂千百遍：工程能力真弱。 这些疑问，我们以前碰到过，通过不断的摸索，试验出了不同的复杂机器学习的上线方法，来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享，希望对大家有所帮助。（我们的实践经验更多是倾向于业务模型的上线流
作者简介 潘鹏举，携程酒店研发 BI 经理，负责酒店服务相关的业务建模工作，主要研究方向是用机器学习实现业务流程自动化、系统智能化、效率最优化，专注于算法实践和应用。 我们经常会碰到一个问题：用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果，可是在上线的时候又犯难了，工程师说这个模型太复杂了，我没法上线，满足不了工程的要求，你帮我转换成LR吧，直接套用一个公式就好了，速度飞速，肯定满足工程要求。这个时候你又屁颠屁颠用回了LR，重新训练了一下模型，心里默骂千百遍：工程能力真弱。 这些疑问，我们以前碰
– 比较分析C++、Java、Python、R语言的面向对象特征，这些特征如何实现的？有什么相同点？
这些疑问，我们以前碰到过，通过不断的摸索，试验出了不同的复杂机器学习的上线方法，来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享，希望对大家有所帮助。（我们的实践经验更多是倾向于业务模型的上线流程，广告和推荐级别的部署请自行绕道）。
在 如何使用sklearn进行在线实时预测（构建真实世界中可用的模型） 这篇文章中，我们使用 sklearn + flask 构建了一个实时预测的模型应用。无论是 sklearn 还是 flask，都是用 Python 编写的，在工业界，我们经常会使用 Python 或 R 来训练离线模型， 使用 Java 来做在线 Web 开发应用，这就涉及到了使用 Java 跨语言来调用 Python 或 R 训练的模型。很明显，之前方式就无法满足要求了。
这是Russ Cox的第二篇Programming Language Memory Models。
相信很多 Java 开发，都使用了 Java 的各种并发同步机制，例如 volatile，synchronized 以及 Lock 等等。也有很多人读过 JSR 第十七章 Threads and Locks（地址：https://docs.oracle.com/javase/specs/jls/se17/html/jls-17.html），其中包括同步、Wait/Notify、Sleep & Yield 以及内存模型等等做了很多规范讲解。但是也相信大多数人和我一样，第一次读的时候，感觉就是在看热闹，看完了只是知道他是这么规定的，但是为啥要这么规定，不这么规定会怎么样，并没有很清晰的认识。同时，结合 Hotspot 的实现，以及针对 Hotspot 的源码的解读，我们甚至还会发现，由于 javac 的静态代码编译优化以及 C1、C2 的 JIT 编译优化，导致最后代码的表现与我们的从规范上理解出代码可能的表现是不太一致的。并且，这种不一致，导致我们在学习 Java 内存模型（JMM，Java Memory Model），理解 Java 内存模型设计的时候，如果想通过实际的代码去试，结果是与自己本来可能正确的理解被带偏了，导致误解。 我本人也是不断地尝试理解 Java 内存模型，重读 JLS 以及各路大神的分析。这个系列，会梳理我个人在阅读这些规范以及分析还有通过 jcstress 做的一些实验而得出的一些理解，希望对于大家对 Java 9 之后的 Java 内存模型以及 API 抽象的理解有所帮助。但是，还是强调一点，内存模型的设计，出发点是让大家可以不用关心底层而抽象出来的一些设计，涉及的东西很多，我的水平有限，可能理解的也不到位，我会尽量把每一个论点的论据以及参考都摆出来，请大家不要完全相信这里的所有观点，如果有任何异议欢迎带着具体的实例反驳并留言。
这里我定义了两个共享变量 a 和 b，以及两个方法。第一个方法将局部变量 r2 赋值为 a，然后将共享变量 b 赋值为 1。第二个方法将局部变量 r1 赋值为 b，然后将共享变量 a 赋值为 2。请问（r1，r2）的可能值都有哪些？
阅读过《Java 并发编程》相关书籍或者阅读过相关源码的朋友应该知道Semaphore，现在普遍翻译为“信号量”，以前也曾被翻译成“信号灯”，因为类似现实生活里的红绿灯，车辆能不能通行，要看是不是绿灯。同样，在编程世界里，线程能不能执行，也要看信号量是不是允许。
前面我们已经搭建好cplex的java环境了，相信大家已经跃跃欲试，想动手写几个模型了。今天就来拿一个TSP的问题模型来给大家演示一下吧~
这是 RSC 关于 Go 内存模型系列文章的第二篇，介绍了 Java，C/C++，Rust，JavaScript 等高级语言的内存模型。对于高级语言来说，如何定义竞争，如何避免竞争，竞争发生时编程语言能提供什么保证都是内存模型需要考虑的问题。
以上所有应用场景在模型持久性、保存和加载模型的能力方面都更为容易。随着Apache Spark 2.0即将发布，Spark的机器学习库MLlib将在DataFrame-based的API中对ML提供长期的近乎完整的支持。本博客给出了关于它的早期概述、代码示例以及MLlib的持久性API的一些细节。
前面我们已经搭建好cplex的java环境了，详情可以看干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明，相信大家已经跃跃欲试，想动手写几个模型了。
PO(persistant object) 持久对象 在 o/r 映射的时候出现的概念，如果没有 o/r 映射，没有这个概念存在了。通常对应数据模型 ( 数据库 ), 本身还有部分业务逻辑的处理。可以看成是与数据库中的表相映射的 java 对象。最简单的 PO 就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用 PO 的集合。 PO 中应该不包含任何对数据库的操作。 DO（Domain Object）领域对象 就是从现实世界中抽象出来的有形或无形的业务实体。一般和数据中的表结构对应。 TO(Transfer
在并发编程中，我们不仅需要考虑如何合理分配任务以提高程序的执行效率，而且还需要关心如何将分配的任务结果合理汇总起来，以便得到我们最终想要的结果。这就需要我们使用一种特殊的并发设计模式——分而治之。在Java中，这种模式被抽象化为了Fork/Join框架。通过Fork/Join框架，我们能够将大任务分解成小任务并行处理，然后再将小任务的结果合并得到最终结果。这大大提高了任务处理的效率，使得并发编程在处理大量数据时变得更加简单有效。在本文中，我们将深入探讨Fork/Join框架，理解其工作原理，并通过实例学习如何在实际项目中使用它。
上篇文章我们介绍了如何快速在安卓上跑通OCR应用，本文以Android Studio 自带的C++ Native模板项目为例，详细讲解如何将OCR模型代码集成到您自己的项目中。
当用户进程调用了recvfrom 这个系统调用，kernel 就开始了 IO 的第一个阶段：准备数据。对于 network io 来说，很多时候数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的UDP包），这个时候 kernel 就要等待足够的数据到来。而在用户进程这边，整个进程会被阻塞。当 kernel 一直等到数据准备好了，它就会将数据从 kernel 中拷贝到用户内存，然后 kernel 返回结果，用户进程才解除 block 的状态，重新运行起来。所以，Blocking IO 的特点就是在 IO 执行的两个阶段都被 block 了。
在现今计算机器体系中，涉及性能的主要有CPU、内存、IO三方面，而这三者的速度也是天壤之别，形象之讲，CPU天上一天，内存是地上一年，IO则要地上十年
在 o/r 映射的时候出现的概念，如果没有 o/r 映射，没有这个概念存在了。通常对应数据模型 ( 数据库 ), 本身还有部分业务逻辑的处理。可以看成是与数据库中的表相映射的 java 对象。最简单的 PO 就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用 PO 的集合。 PO 中应该不包含任何对数据库的操作。
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映射）的缩写。 通俗点讲，就是将对象与关系数据库绑定，用对象来表示关系数据。 在O/R Mapping的世界里，有两个基本的也是重要的需要了解，即VO，PO。 VO，值对象(Value Object) PO，持久对象(Persisent Object) 它们是由一组属性及其get/set组成。从结构上看，它们并没有什么不同的地方。但从其意义和本质上来看是完全不同的。 １． VO new关键字创建，由GC回收 P
Semaphore，如今通常被翻译为"信号量"，过去也曾被翻译为"信号灯"，因为类似于现实生活中的红绿灯，车辆是否能通行取决于是否是绿灯。同样，在编程世界中，线程是否能执行取决于信号量是否允许。
在安装Android应用程序的时候，Android会为每个程序分配一个Linux用户ID，并设置相应的权限，这样其它应用程序就不能访问此应用程序所拥有的数据和资源了。
在分析Alink源码的时候，发现Alink使用了 Java Stream，又去Flink源码搜索，发现Flink也有大量使用。一时兴起，想看看 Java Stream 和 Flink 这种流处理框架的异同点。当然这种比较还是注重于理念和设计思路上的。因为就应用领域和复杂程度来说， Java Stream 和 Flink 属于数量级别的差距。
摘要：R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一，在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计分析功能和丰富的第三方扩展包，对大规模数据集进行分析和处理。本文将回顾SparkR项目的背景，对其当前的特性作总体的概览，阐述其架构和若干技术关键点，最后进行展望和总结。
1.JAVA中Action层, Service层 ，modle层 和 Dao层的功能区分？（下面所描述的service层就是biz） 首先这是现在最基本的分层方式，结合了SSH架构。modle层就是对应的数据库表的实体类。
尽管Python最近成为了编程语言的首选，但是Java在人工智能领域的地位同样不可撼动，得益于强大的Spring框架。随着人工智能技术的快速发展，我们正处于一个创新不断涌现的时代。从智能语音助手到复杂的自然语言处理系统，人工智能已经成为了现代生活和工作中不可或缺的一部分。在这样的背景下，Spring AI 项目迎来了发展的机遇。尽管该项目汲取了Python项目如LangChain和LlamaIndex的灵感，但Spring AI并不是简单的移植。该项目的初衷在于推进生成式人工智能应用程序的发展，使其不再局限于Python开发者。
本文的主要内容编译自Blaz Zupan和Janez Demsar的一篇论文（Open-Source Tools for Data Mining）。我仅仅选择其中的要点和大家共享，同时加入一些个人的点评意见。
网上很多资料在描述Java内存模型的时候，都会介绍有一个主存，然后每个工作线程有自己的工作内存。数据在主存中会有一份，在工作内存中也有一份。工作内存和主存之间会有各种原子操作去进行同步。
现在的各种数据处理技术更新换代太快，新的名词和工具层出不穷，像是 Hadoop 和 Spark 这些，最近几年着实火了一把，但自己一直没精力和时间去尝试和学习。特别是听说这些工具配置起来比较复杂，就更懒得去折腾。在这一点上，果然是不如从前了。 然而绝知此事要躬行。即使将来不一定会花大功夫在这上面，但对它们有些基本的了解总是好的。听说 Spark 有一段时间了，但一直是只闻其名不见其实，今天就来简单记录一下初学 Spark 的若干点滴。 Spark 是什么 按照 Spark 官方的说法，Spark 是一个快速
---- layout: default title: Java分层概念(转) category: [技术, Java, 代码学习] comments: true --- Java分层概念(转) 对于分层的概念,似乎之间简单的三层,多了,就有点难以区分了,所以收藏了这个. ervice是业务层 action层即作为控制器 DAO (Data Access Object) 数据访问 1.JAVA中Action层, Service层 ，modle层 和 Dao层的功能区分？（下面所描述的service层
多线程程序是并发编程的核心，而Java多线程锁则是保证线程安全的重要手段。但是，不同类型的锁适用于不同的场景，而正确地选择锁对于程序的性能和正确性至关重要。在本文中，我们将深入探讨Java多线程锁的工作原理和最佳实践。
做数据科学，到底应该学习哪门编程语言呢？本文将从语言的特性、第三方库、公司使用情况来做一些分析。
最近爆肝了这系列文章 全网最硬核 Java 新内存模型解析与实验，从底层硬件，往上全面解析了 Java 内存模型设计，并给每个结论都配有了相关的参考的论文以及验证程序，我发现多年来对于 Java 内存模型有很多误解，并且我发现很多很多人都存在这样的误解，所以这次通过不断优化一个经典的 DCL （Double Check Locking）程序实例来帮助大家消除这个误解。
我感觉非常的冷门，作为一个考察候选者的知识点出现在面试环节中不太合适，除非是候选者主动提起做过这样的优化。
摘要：R是非常流行的数据统计分析和制图的语言及环境，有调查显示，R语言在数据科学家中使用的程度仅次于SQL，但大数据时代的海量数据处理对R构成了挑战。 摘要：R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一，在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计
本文介绍了一种在Android平台上使用TensorFlow进行物体检测的方法。首先介绍了Android平台如何调用TensorFlow，然后介绍了如何使用预训练的模型进行物体检测。最后，给出了一段示例代码和一张运行结果图。
预测模型标记语言（PMML） 是一种开放、标准化的语言，用于表示和存储机器学习模型。其主要目的是提供一种跨平台、跨工具的方式来分享和部署预测模型。PMML是由数据挖掘组织（DMG）开发和维护的标准，从最初的版本1.1发展到现在的4.4版本，涵盖了越来越多的模型类型和功能。
在 o/r 映射的时候出现的概念，如果没有 o/r 映射，没有这个概念存在了。通常对应数据模型 ( 数据库 )，本身还有部分业务逻辑的处理。可以看成是与数据库中的表相映射的 java 对象。最简单的 PO 就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用 PO 的集合。 PO中应该不包含任何对数据库的操作。
在这期文章中，我们将要深入介绍一下逃逸分析（escape analysis）技术，这是JVM最有意思的优化手段之一。逃逸分析是JVM的一项自动分析变量作用域的技术，它可以用来实现某些特殊的优化，后续我们也会分析下这些优化。在开始之前，你只需要掌握一些HotSpot JVM的基本工作原理就可以了。
本文摘自 Spring Cloud Alibaba 开源项目创始团队成员方剑撰写的《深入理解 Spring Cloud 与实战》一书，主要讲述了 Java 微服务框架 Spring Boot/Cloud 这个事实标准下如何应对 FaaS 场景。
Java 9的 Reactive Streams是对异步流式编程的一种实现。它基于异步发布和订阅模型，具有非阻塞“背压”数据处理的特点。
相当于线程行为可以被其他线程看到,也可以检测到其他线程的行为动作,程序行为表现如下:
在前些阵子的《ThreadLocal与ScopedValue》文章中，已经详细地描述了ThreadLocal与ScopedValue的作用。不同的多线程应用环境造就了不一样的两个本地线程缓存方案，实际项目开发中仍然是与多线程环境相互结合才能发挥它们最大的作用。
Java源码首先被编译成字节码，再由不同平台的JVM进行解析，Java语言在不同的平台上运行时不需要进行重新编译，Java虚拟机在执行字节码的时候，把字节码转换成具体平台上的机器指令。
1. 为什么是Reactor模式 2. Reactor模式简介 3. 多线程IO的致命缺陷 4. 单线程Reactor模型 4.1. 什么是单线程Reactor呢？ 4.2. 单线程Reactor的参考代码 4.3. 单线程模式的缺点: 5. 多线程的Reactor 5.1. 基于线程池的改进 5.2. 改进后的完整示意图 5.3. 多线程Reactor的参考代码 6. Reactor持续改进 7. Reactor编程的优点和缺点 7.1. 优点 7.2. 缺点
本文介绍了如何利用 Spark 进行大数据分析，包括数据处理、数据挖掘、机器学习等方面的应用。通过介绍 Spark 的架构、数据处理流程、编程模型、性能优化等方面的内容，让读者对 Spark 有更深入的了解。同时，本文还提供了实践案例，让读者更好地理解 Spark 在实际项目中的应用。
编程语言的内存模型是理解编程语言如何管理和操作计算机内存的关键。 它定义了编程语言中变量、数据结构和程序的存储方式，以及它们之间的交互方式。通过理解内存模型，程序员可以更有效地利用内存资源，优化程序性能，并避免常见的内存错误。
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