Method of Payment: visa MasterCard American Express Discover…

文章标题 Deep Dive into Spark SQL’s Catalyst Optimizer 作者介绍 Michael Armbrust, Yin Huai, Cheng Liang, Reynold Xin and Matei Zaharia 文章正文 参考文献 https://databricks.com/blog/2015/04/13/deep-dive-into-spark-sqls-catalyst-optimizer.html…

zhuan http://www.codemachine.com/article_x64deepdive.html X64 Deep Dive This tutorial discusses some of the key aspects of code execution on the X64 CPU like compiler optimizations, exception handling, parameter passing and parameter retrieval and sh…

<Docker Deep Dive>Note Docker 引擎 1. 概览 graph TB A(Docker client) --- B(daemon) subgraph Docker 引擎 B --- C(containerd) C --- D(runc) end Docker 引擎是用来运行和管理容器的核心软件. 主要构成:Docker Client.Docker daemon(Docker守护进程).containerd.runc. 2. 详解 graph TB A(Docker c…

<Docker Deep Dive>Note 由于GFW的隔离,国内拉取镜像会报TLS handshake timeout的错误:需要配置 registry-mirrors 为国内源解决这个问题. 可以配置为阿里的加速源:https://cr.console.aliyun.com/undefined/instances/mirrors,阿里的加速器可以提升获取Docker官方镜像的速度. 登录开发者账号后,将自己的加速器地址复制到 Docker Settings > Daemon >…

In this blog we will go over the Full Text Search capabilities available in the latest major release of Neo4j. Contrary to our usual blogs, the content will rather focus on the underlying search engine used by Neo4j, that is Apache Lucene in version…

摘要:本文将解密K8s Cluster Autoscaler模块的架构和代码的Deep Dive,及K8s Cluster Autoscaler 华为云插件. 背景信息 基于业务团队(Cloud BU 应用平台)在开发Serverless引擎框架的过程中完成的K8s Cluster Autoscaler华为云插件. 目前该插件已经贡献给了K8s开源社区,见下图: 本文将会涉及到下述内容: 1. 对K8s Cluster Autoscaler模块的架构和代码的Deep Dive,尤其是核心功能点的…

vue3 deep dive vue core vnode vue core render / mount / patch refs https://www.vuemastery.com/courses/vue3-deep-dive-with-evan-you/vue3-overview/ xgqfrms 2012-2020 www.cnblogs.com 发布文章使用:只允许注册用户才可以访问!…

https://medium.com/flutter-community/a-deep-dive-into-draggable-and-dragtarget-in-flutter-487919f6f1e4 This article is the sixth in a series of articles which take an in-depth look at Flutter’s built in widgets. ListView/ScrollPhysics TextFields Floa…

refer: http://sqlblog.com/blogs/paul_white/archive/2012/04/28/query-optimizer-deep-dive-part-1.aspx    SQL是一种结构化查询语言规范,它从逻辑是哪个描述了用户需要的结果,而SQL服务器将这个逻辑需求描述转成能执行的物理执行计划,从而把结果返回给用户.将逻辑需求转换成一个更有效的物理执行计划的过程,就是优化的过程. 执行SQL的过程: Input Tree We start by looking…

首先说明下为什么写这篇文章,网上有许多博客也是介绍I2C驱动在linux上移植的实现,但是笔者认为他们相当一部分没有分清所写的驱动时的驱动模型,是基于device tree, 还是基于传统的Platform模型,有些文章只是把代码移植到平台上调试测试下,并没有理清内部逻辑调用关系,所以觉得有必要把两种驱动模型阐述剖析清楚,本文阅读者必须以在单片机上调试过IIC总线为前提,能够分析从芯片datasheet和其工作原理和总线的基本操作,虽然I2C硬件体系结构比较简单,但是I2C体系结构在Linux中…

关于dm9000的驱动移植分为两篇,第一篇在mini2440上实现,基于linux2.6.29,也成功在在6410上移植了一遍,和2440非常类似,第二篇在fs4412(Cortex A9)上实现,基于linux3.14.78,用设备树匹配,移植过程中调试和整体理解很重要,一路上幸有良师益友指点,下面详细介绍: 1.物理时序分析相关 DM9000芯片是DAVICOM公司生产的一款以太网处理芯片,提供一个通用的处理器接口.一个10/100M自适应的PHY芯片和4K双字的SRAM.内部框架如下,涉及…

You can get a different instance each time by passing a different key to the GetInstance method. However the instances will be cached, so if you do not want to keep them in the cache, you will need to call Unregister with the corresponding key. I was…

"JSX transforms from an XML-like syntax into native JavaScript. XML elements and attributes are transformed into function calls and objects, respectively." Input: React.createClass({ render: function(){ var style = { backgroundColor: '#ccc', col…

由于工作的原因,对SPI的理解最为深刻,也和SPI最有感情了,之前工作都是基于OSEK操作系统上进行实现,也在US/OS3上实现过SPI驱动的实现和测试,但是都是基于基本的寄存器操作,没有一个系统软件架构的思想,感觉linux SPI驱动很强大,水很深,废话少说,SPI总线上有两类设备:一类是主机端,通常作为SOC系统的一个子模块出现,比如很多嵌入式MPU中都常常包含SPI模块.一类是从机被控端,例如一些SPI接口的Flash.传感器等等.主机端是SPI总线的控制者,通过使用SPI协议主动发起S…

1.Linux帧缓冲子系统 帧缓冲(FrameBuffer)是Linux为显示设备提供的一个接口,用户可以将帧缓冲看成是显示内存的一种映像,将其映射到进程地址空间之后,就可以直接进行读写操作,而写操作可以立即反映到屏幕上,这种操作是抽象和统一的,用户不必关心显存的位置.换页机制等具体细节,这些都是由FrameBuffer设备驱动来实现,帧缓冲把显示设备描述成一个缓冲区,允许应用程序通过帧缓冲定义好的接口访问这些图形设备,从而不用关心具体的硬件细节.个人感觉,更抽象一点,帧缓冲从本质上是图形设备的…

关于CRM中脚本的加载次序梳理的很不错,可以看看 https://community.dynamics.com/crm/b/develop1/archive/2013/11/02/crm-2013-script-loading-deep-dive…

深入理解LSTM词义消歧 Minh Le,Marten Postma,Jacopo Urbani和Piek Vossen 阿姆斯特丹自由大学语言,文学和传播系 阿姆斯特丹自由大学计算机科学系 摘要 基于LSTM的语言模型已经在Word Sense Disambiguation(WSD)中显示出有效性. 尤其是Yuan等人提出的技术(2016)在几个基准测试中返回了最先进的性能,但是没有发布训练数据和源代码.本文介绍了仅使用公开可用的数据集进行复制研究和分析该技术的结果(Giga Word,Sem…

0-写在前面 随机森林,指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器.该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出.简单来说,是一种bagging的思想,采用bootstrap,生成多棵树,CART(Classification And Regression Tree)构成的.对于每棵树,它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的,这意味着,总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树的训练集中,也可能从未出现在一棵树的训练集中.对于一个有n行的数据集,out of…

Back in August, Compose.io announced the addition of JavaScript as an internal language for all new PostgreSQL deployments. This was thanks to the PL/v8 project, which straps Google's rocket of a JavaScript engine (V8) to PostgreSQL. This got me thin…

原文: https://codewithstyle.info/deep-dive-pipe-function-rxjs/ ------------------------------------------------------------ Version 5 of RxJS introduced the concept of lettable (also known as pipeable) operators. Version 6 went one step further and dep…

0 阅读指南 希望本文能够解开你心中萦绕已久的心结,假如是死结,请移步到 https://wiki.openstack.org/wiki/Main_Page 学习OpenStack其实就是学习各种Python库的过程. 把OpenStack的设计原则贴在你的墙上. https://wiki.openstack.org/wiki/BasicDesignTenets 1 OpenStack Hacker 态度:开放.主动.沟通 影响力:能说.能写.能分享 四化:自动化.流程化.系统化.文档化 2 基…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

keystone的policy.json文件位于:/etc/keystone/policy.json 其内容如下: 1 { 2 "admin_required": "role:admin or is_admin:1", 34 "identity:get_project": "rule:admin_required", 35 "identity:list_projects": "rule:admin…

部署环境 一.组网拓扑 二.设备配置 笔记本:联想L440处理器:i3-4000M 2.40GHz内存:12G虚拟机软件:VMware® Workstation 12 Pro(12.5.2 build-4638234) 三.虚拟机配置 Controller节点:系统:CentOS7.2 64位(最小化安装)处理器:4核内存:4G硬盘:100G网卡:3块 Compute节点:系统:CentOS7.2 64位(最小化安装)处理器:4核内存:4G硬盘:100G网卡:3块Cinder节点:系统:Cent…

第六篇horizon— Web管理界面     一.horizon 介绍:   理解 horizon   Horizon 为 Openstack 提供一个 WEB 前端的管理界面 (UI 服务 )通过 Horizone 所提供的 DashBoard 服务 , 管理员可以使用通过 WEB UI 对 Openstack 整体云环境进行管理 , 并可直观看到各种操作结果与运行状态.     DashBoard 与其他组件的关系     登陆 Dashboard 界面   启动客户端浏览器,于地址栏输入…

深度学习课程笔记(十四)深度强化学习 ---  Proximal Policy Optimization (PPO) 2018-07-17 16:54:51  Reference: https://blog.openai.com/openai-baselines-ppo/ Code: https://github.com/openai/baselines Paper: https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdf Video Tutorials: https://ww…

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

目录 目录 前文列表 Create a domain projects users and roles domain projects users and roles的意义和作用 Create the default domain Create the service projecttenant 创建用于管理的用户租户和角色 Create the admin projecttenant Create the admin user Create the admin role Add the adm…