BigPipe学习研究   from: http://www.searchtb.com/2011/04/an-introduction-to-bigpipe.html 1. 技术背景 FaceBook页面加载技术 试想这样一个场景,一个经常访问的网站,每次打开它的 页面都要要花费6 秒:同时另外一个网站提供了相似的服务,但响应时间只需3 秒,那么你会如何选择呢?数据表明,如果用户打开一个网站,等待3~4 秒还没有任何反应,他们会变得急躁,焦虑,抱怨,甚至关闭网页并且不再访问,这是非常糟糕的情况.…

最近学习研究了一下Java中关于公平锁与非公平锁的底层实现原理,总结了一下. 首先呢,通过其字面意思,公平与非公平的评判标准就是付出与收获成正比(和社会中的含义差不多一个意思).放到程序中,尤其是 在多线程环境,线程获取资源(CPU\内存\网络等等)的时序与其所再此资源上消耗的等待时间成正比,亦即我等的时间越长,获取 该资源的时序越短.(和上学时排队打饭一个道理).公平锁这个样子,那非公平锁,简单来说也就是插队.(不过,Java实现还是有些差别的, 稍后会重点说明) Java中关于公平锁与非公平…

这周,机器学习顶级会议 NIPS 2017 的论文评审结果已经通知到各位论文作者了,许多作者都马上发 Facebook/Twitter/Blog/ 朋友圈分享了论文被收录的喜讯.大家的熟人 Facebook 人工智能研究院研究员田渊栋也有一篇论文入选,论文名为「ELF: An Extensive, Lightweight and Flexible Research Platform for Real-time Strategy Games」.这篇论文介绍了他们构建的强化学习研究平台 ELF,为环…

在前面对glog分别做了两次学习,请看C++的开源跨平台日志库glog学习研究(一).C++的开源跨平台日志库glog学习研究(二)--宏的使用,这篇再做个扫尾工作,算是基本完成了. 编译期断言 动态断言在调试过程中是一个很重要的手段,而且我们使用的也比较多.相应的,静态断言,也即是编译期断言随着模板编程.元编程的发展,也表现出了动态断言所没有的优势:在编译期完成断言检查,而不是等到运行时! 比如在glog的源码中,有如下代码(logging.h line 908): template <boo…

上一篇从整个工程上简单分析了glog,请看C++的开源跨平台日志库glog学习研究(一),这一篇对glog的实现代码入手,比如在其源码中以宏的使用最为广泛,接下来就先对各种宏的使用做一简单分析. 1. 日志输出宏 这里我们以一条最简单的日至输出为例说明: LOG(WARNING) << "This is a warning message"; 这里LOG是一个宏,其定义如下(logging.h line 487): #define LOG(severity) COMPACT…

作为C++领域中为数不多的好用.高效的.跨平台的日志工具,Google的开源日志库glog也算是凤毛麟角了.glog 是一个C++实现的应用级日志记录框架,提供了C++风格的流操作. 恰巧趁着五一我也学习研究了这个glog库,写个总结如下.走过路过的的各位牛人.高手可以忽略这篇文章了. 从code.google.com下载源码(在这里),在Visual Studio 2010中打开工程,如下: 可见只有四个工程,其中libglog和libglog_static分别是Windows下的动态库和静态…

本来这一节想写Hadoop的分布式高可用环境的搭建,写到一半,发现还是有必要先介绍一下ZooKeeper这个东西. ZooKeeper理念介绍 ZooKeeper是为分布式应用来提供协同服务的,而且ZooKeeper本身也是分布式的,由分布在至少三台机器上,这几台机器形成一个Quorum,就想一个剧团一样.这个团里有个团长,就是leader的角色,其他的是follower.这个剧团里的每个人脑子里都记住同样的东西(ZooKeeper是基于内存的),并且及时和leader保持同步,所有client…

迁移学习研究综述 Sinno Jialin Pan and Qiang Yang,Fellow, IEEE 摘要:   在许多机器学习和数据挖掘算法中,一个重要的假设就是目前的训练数据和将来的训练数据,一定要在相同的特征空间并且具有相同的分布.然而,在许多现实的应用案例中,这个假设可能不会成立.比如,我们有时候在某个感兴趣的领域有个分类任务,但是我们只有另一个感兴趣领域的足够训练数据,并且后者的数据可能处于与之前领域不同的特征空间或者遵循不同的数据分布.这类情况下,如果知识的迁移做的成功,我们将…

利用MONAI加速医学影像学的深度学习研究 Accelerating Deep Learning Research in Medical Imaging Using MONAI 医学开放式人工智能网络(MONAI)是一个免费提供.社区支持.基于Pythorch的医疗影像学深度学习框架.它为开发训练工作流程提供了领域优化的基础功能. 在4月份发布的gtc2020 alpha版本的基础上,MONAI现在发布了0.2版本,为医学成像研究人员提供了新的功能.示例和研究实现,以加快人工智能开发的创新步伐.…

Visualizing and understandingConvolutional Networks 本文是Matthew D.Zeiler 和Rob Fergus于(纽约大学)13年撰写的论文,主要通过Deconvnet(反卷积)来可视化卷积网络,来理解卷积网络,并调整卷积网络:本文通过Deconvnet技术,可视化Alex-net,并指出了Alex-net的一些不足,最后修改网络结构,使得分类结果提升. 摘要: CNN已经获得很好的结果,但是并没有明确的理解为什么CNN会表现的这么好,或者…