MEF学习总结(1)---总体架构】的更多相关文章

集合总体架构--ArrayList--LinkedList Collection接口的实现类用法上都有相似的方法.Map同理. List: 特性 :      1. 有索引     2. 有序     3. 不唯一 ArrayList:基于JDK1.8 底层是数组.1.5倍扩容,都在源码里写的 LinkedList:基于JDK1.8 底层是双向循环链表,博客有写,跟那个差不多.可以实现队列的操作. 看源码这些都没加锁.Vector加了锁.但是多线程一般都用CopyOnWriteList了. 参考…
用了很久的MEF框架来做依赖注入,最近想把它的原理和机构总结一下,主要包括如下几个方面: 1. 总体架构 2. .Net Composition Primitive 3. Attribute Model Programing/Life cycle 4. Container/Recomposition 什么是MEF 用官方的话说:Managed Extensibility Framework(MEF)是.NET平台下的一个扩展性管理框架.个人理解为依赖注入.将所有模块依赖的组件,或者能提供的组件通…
2019-1-24 Spark 学习 --总体架构 新建 模板 小书匠 1548339392539.jpg 1548339357270.jpg 1548339372461.jpg 1548339345691.jpg 1548339423898.jpg 1548345616793.jpg 1548347241150.jpg --by 凡正(Iamfbz)…
python源码学习(一)——python的总体架构 学习环境: 系统:ubuntu 12.04 STLpython版本:2.7既然要学习python的源码,首先我们要在电脑上安装python并且下载python的源码,ubuntu 12.04 STL自带的python版本为2.7.3,这就可以了,接下来下载源码,下载python2.7.7的源代码,下载结束后解压文件,我们会看到如下文件结构:,接下来介绍一下,demo文件夹里放的是一些例子:Doc文件夹里放的是文档,Grammer是语法分析器,…
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 0x00 摘要 0x01 总述 1.1 问题点 1.1 角色 1.2 容错机制 1.4 监控机制 1.5 官方架构图 0x02 示例代码 2.1 python代码 2.2 脚本执行 0x03 逻辑流程 3.1 逻辑流程 3.2 入口点 3.3 主逻辑 3.4 出错处理 0xEE 个人信息 0xFF 参考 0x00…
一.Framebuffer 设备驱动总体架构 帧缓冲设备为标准的字符型设备,在Linux中主设备号29,定义在/include/linux/major.h中的FB_MAJOR,次设备号定义帧缓冲的个数,最大允许有32个FrameBuffer,定义在/include/linux/fb.h中的FB_MAX,对应于文件系统下/dev/fb%d设备文件. 我们从上面这幅图看,帧缓冲设备在Linux中也可以看做是一个完整的子系统,大体由fbmem.c和xxxfb.c组成.向上给应用程序提供完善的设备文件操…
前面三篇讲了MEF的基础和基本到导入导出方法,下面就是见证MEF真正魅力所在的时刻.如果没有看过前面的文章,请到我的博客首页查看. 前面我们都是在一个项目中写了一个类来测试的,但实际开发中,我们往往要采用分层架构,就拿最简单的三层架构来说吧,我们通常把业务逻辑写在DLL中,现在就来写一个例子,看看如何在不编译整个项目的情况下,轻松的实现扩展.先透露一下,我们只要添加一个DLL就可以了. 这里就以银行为例子吧,首先新建一个控制台项目,还叫MEFDemo吧,然后建一个类库写接口,然后再建一个类库实现…
第一章  总体架构 1.设计理念 jQuery的理念就是“写更少的代码,做更多的事”,而且做到代码的高度兼容性. 2.总体架构 大致可以分为三个部分:构造模块,底层支持模块和功能模块. 3.使用自调用匿名函数 (function( window, undefined ) { ... })(window) 这里先分析一下匿名函数: 匿名函数的作用是创建一块封闭区域,外面不能够访问里面的变量和方法,有两种比较常见的写法: 写法一:(function(){ ... }()) 写法二:(function…
Alink漫谈(十四) :多层感知机 之 总体架构 目录 Alink漫谈(十四) :多层感知机 之 总体架构 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 前馈神经网络 1.2 反向传播 1.3 代价函数 1.4 优化过程 1.4.1 迭代法 1.4.2 梯度下降 1.5 相关公式 1.5.1 加权求和 h 1.5.2 神经元输出值 a 1.5.3 输出层的输出值 y 1.5.4 激活函数g(h) 1.5.5 损失函数E 1.5.6 误差反向传播--更新权重 1.5.7 输出层增量项 δo 1.5…
[源码解析] 机器学习参数服务器 Paracel (1)-----总体架构 目录 [源码解析] 机器学习参数服务器 Paracel (1)-----总体架构 0x00 摘要 0x01使用 1.1 配置&启动 1.2 编译 1.3 梯度下降法 1.4 驱动代码 1.5 算法代码 1.5.1 类定义 1.5.2 主体代码 1.5.3 Agd算法 1.6 小结 0x02 启动 2.1 python脚本 prun.py 2.1.1 主体函数 2.1.2 starter函数 2.2 可执行程序 start…