RPC 原理的前生今世】的更多相关文章

(如果感觉有帮助,请帮忙点推荐,添加关注,谢谢!你的支持是我不断更新文章的动力.本博客会逐步推出一系列的关于大型网站架构.分布式应用.设计模式.架构模式等方面的系列文章) 在校期间大家都写过不少程序,比如写个hello world服务类,然后本地调用下,如下所示.这些程序的特点是服务消费方和服务提供方是本地调用关系. 而一旦踏入公司,尤其是大型互联网公司就会发现,公司的系统都由成千上万大大小小的服务组成,各服务部署在不同的机器上,由不同的团队负责.这时就会遇到两个问题: (1) 要搭建一个新服务…
揭秘 BPF map 前生今世 本文地址:https://www.ebpf.top/post/map_internal 1. 前言 众所周知,map 可用于内核 BPF 程序和用户应用程序之间实现双向的数据交换, 为 BPF 技术中的重要基础数据结构. 在 BPF 程序中可以通过声明 struct bpf_map_def 结构完成创建,这其实带给我们一种错觉,感觉这和普通的 C 语言变量没有区别,然而事实真的是这样的吗? 事情远没有这么简单,读完本文以后相信你会有更大的惊喜. struct bp…
Selector Selector 允许一个单一的线程来操作多个 Channel. 如果我们的应用程序中使用了多个 Channel, 那么使用 Selector 很方便的实现这样的目的, 但是因为在一个线程中使用了多个 Channel, 因此也会造成了每个 Channel 传输效率的降低.使用 Selector 的图解如下: 为了使用 Selector, 我们首先需要将 Channel 注册到 Selector 中, 随后调用 Selector 的 select()方法, 这个方法会阻塞, 直到…
月光宝盒花絮 “曾经有一份真诚的爱情摆在我的面前,但是我没有珍惜,等到了失去的时候才后悔莫及,尘世间最痛苦的事莫过于此.如果可以给我一个机会再来一次的话,我会跟那个女孩子说我爱她,如果非要把这份爱加上一个期限,我希望是一万年!”---大话西游之仙履奇缘 <大话西游之大圣娶亲>(又名<大话西游之仙履奇缘>)是周星驰彩星电影公司1994年制作和出品的一部经典的无厘头搞笑爱情片,改编依据是吴承恩所撰写的神怪小说<西游记>,该片是<大话西游>系列的第二部,由刘镇伟导…
一 原理: 主动降噪就是通过反相检测麦克风的声音或噪声来减弱周围环境的噪声让扬声器出来的声音听起来更清晰.主动降噪技术的目标就是通过一个自适应滤波器把不想要的噪声反相从而把噪声约束到固定的范围内.该系统必须要把扬声器到麦克风的二阶误差考虑进去.主动降噪用到的主要原理是:FxLMS(过滤的最小均方差滤波器).这个算法的会让输入到滤波器的错误信号急速锐减,从而达到降噪的目的.这个错误信号在期望值和FxLMS滤波器输出值之间是有差异的. 我们可以看一下这个算法的模型: 输入参数: 参考输入: 就是要消…
Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作.作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂,2010年更带领团队获得终身成就奖,如今供职于Facebook旗下的FAIR. 这篇文章思路简洁,在DPM方法多年平台期后,效果提高显著.包括本文在内的一系列目标检测算法:RCNN,Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平,在github都给出了基于Caffe的源码 思想 本文解决了目标检测中的两个关键问题. 问题…
History是有趣的,不是吗?在之前的HTML版本中,我们对浏览历史记录的操作非常有限.我们可以来回使用可以使用的方法,但这就是一切我们能做的了. 但是,利用HTML 5的History API,我们可以更好的控制浏览器的历史记录了.例如:我们可以添加一条记录到历史记录的列表中,或者在没有刷新时,可以更新地址栏的URL. 为什么介绍History API ?         在这篇文章中,我们将了解HTML 5中History API的来源.在此之前,我们经常使用散列值来改变页面内容,特别是那…
一 概念 假如使用一句通俗的语言来概述ANC的原理的话,那就是:通过发出与噪声相位相反,频率.振幅相同的声波与噪声干涉实现相位抵消. 使用比较正式的语言来解释就是:动降噪通过降噪系统产生与外界噪音相等的反向声波,将噪音中和,从而实现降噪的效果.下图是一个ANC的降噪原理图: 根据麦克风的位置,可以把这个主动降噪技术分成三类:* 前馈主动降噪技术 Feed forward,简称FF:取样麦克风在耳机外边,通过取样麦克风获取噪声,能够获取外部全部的噪声,然后做反向,常见的场景就是入耳式耳机,没有被动…
继2014年的RCNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度.在Github上提供了源码. 同样使用最大规模的网络,Fast RCNN和RCNN相比,训练时间从84小时减少为9.5小时,测试时间从47秒减少为0.32秒.在PASCAL VOC 2007上的准确率相差无几,约在66%-67%之间. 思想 基础:RCNN 简单来说,RCNN使用以下四步实现目标检测: a. 在图像中确定约1000-2000个候选框 b. 对于每…
3.三次IOU  2.2次model run  1,一次深度神经网络 rcnn主要作用就是用于物体检测,就是首先通过selective search 选择2000个候选区域,这些区域中有我们需要的所对应的物体的bounding-box,然后对于每一个region proposal 都wrap到固定的大小的scale,227*227(AlexNet Input),对于每一个处理之后的图片,把他都放到CNN上去进行特征提取,得到每个region proposal的feature map,这些特征用固…