算法简介 SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)是Bellman-Ford算法的一种队列实现,减少了不必要的冗余计算. 算法流程 算法大致流程是用一个队列来进行维护. 初始时将源加入队列. 每次从队列中取出一个元素,并对所有与他相邻的点进行松弛,若某个相邻的点松弛成功,则将其入队. 直到队列为空时算法结束.  (跟着代码走一遍就懂了) 这个算法,简单的说就是队列优化的bellman-ford,利用了每个点不会更新次数太多的特点发明的此算法 SPFA--Short…

一.大致介绍 1.由于篇幅过长难以发布,所以本章节接着上一节来的,上一章节为[原理剖析(第 010 篇)Netty之服务端启动工作原理分析(上)]: 2.那么本章节就继续分析Netty的服务端启动,分析Netty的源码版本为:netty-netty-4.1.22.Final: 二.三.四章节请看上一章节 四.源码分析Netty服务端启动 上一章节,我们主要分析了一下线程管理组对象是如何被实例化的,并且还了解到了每个线程管理组都有一个子线程数组来处理任务: 那么接下来我们就直接从4.6开始分析了:…

关键字:CVE-2014-0038,内核漏洞,POC,利用代码,本地提权,提权,exploit,cve analysis, privilege escalation, cve, kernel vulnerability 简介 2014年1月31号时,solar在oss-sec邮件列表里公布了该CVE(cve-2014-0038).这个CVE涉及到X32 ABI.X32 ABI在内核linux3.4中被合并进来,但RHEL/fedora等发行版并没有开启该编译选项,因此未受该CVE影响.Ubunt…

Lucene是一个基于Java的高效的全文检索库.那么什么是全文检索,为什么需要全文检索?目前人们生活中出现的数据总的来说分为两类:结构化数据和非结构化数据.很容易理解,结构化数据是有固定格式和结构的或者有限长度的数据,比如数据库,元数据等.非结构化数据则是不定长或者没有固定格式的数据,如图片,邮件,文档等.还有一种较少的分类为半结构化数据,如XML,HTML等,在一定程度上我们可以将其按照结构化数据来处理,也可以抽取纯文本按照非结构化数据来处理.非结构化数据又称为全文数据.,对其搜索主要有两种…

最近的一个项目,需要实现一个工作任务流(task pipeline),基于之前CICD的经验,jenkins pipeline和drone的pipeline进入候选. drone是基于go的cicd解决方案,github上有1.6万+star,本文简单对比了其和jenkins的区别,重点介绍了drone的pipeline原理,并简单分析了代码. jenkins 与 drone 对比项 jenkins drone pipeline定义 编写jenkinsfile 编写流程yml 运行方式 在一个p…

文章目录 1. EnableAutoConfiguration 帮助我们做了什么 2. 配置参数类 – FreeMarkerProperties 3. 自动配置类 – FreeMarkerAutoConfiguration4. 扩展阅读 3.1. 核心注解 3.2. 注入 Bean 结合<Spring Boot 揭秘与实战 源码分析 - 开箱即用,内藏玄机>一文,我们再来深入的理解 Spring Boot 的工作原理. 在<Spring Boot 揭秘与实战 源码分析 - 开箱即用,内藏…

转载自:http://www.infoq.com/cn/articles/hdfs-centralized-cache/ HDFS集中式的缓存管理原理与代码剖析 Hadoop 2.3.0已经发布了,其中最大的亮点就是集中式的缓存管理(HDFS centralized cache management).这个功能对于提升Hadoop系统和上层应用的执行效率与实时性有很大帮助,本文从原理.架构和代码剖析三个角度来探讨这一功能. 主要解决了哪些问题 用户可以根据自己的逻辑指定一些经常被使用的数据或者高…

<深入浅出深度学习原理剖析与Python实践>介绍了深度学习相关的原理与应用,全书共分为三大部分,第一部分主要回顾了深度学习的发展历史,以及Theano的使用:第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识,包括线性代数.概率论.概率图模型.机器学习和最优化算法:在第三部分中,针对若干核心的深度学习模型,如自编码器.受限玻尔兹曼机.递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解,并针对不同的模型给出相应的具体应用. <深入浅出深度学习:原理剖析与Python实践>适合有一定高等数…

一.数据处理原理剖析 每隔我们设置的batch interval 的time,就去找ReceiverTracker,将其中的,从上次划分batch的时间,到目前为止的这个batch interval time间隔内的block封装为一个batch; 其次,会将这个batch中的数据,去创建为一个初始的RDD,一个batch内,在这段时间封装了几个block,就代表这个batch对应的RDD内会有几个partition; 这个batch对应的RDD的partition决定了数据处理阶段的并行度,这…

一.源码分析 ###入口 ###org.apache.spark.scheduler/DAGScheduler.scala // 最后,针对stage的task,创建TaskSet对象,调用taskScheduler的submitTasks()方法,提交taskSet // 默认情况下,我们的standalone模式,是使用的TaskSchedulerImpl,TaskScheduler只是一个trait taskScheduler.submitTasks( new TaskSet(tasks.…