bazel的使用 bazel是google开源的构建工具,可以支持多种语言的构建.这里来尝试一下如何在C++项目中使用bazel构建. 安装就不介绍了,在官网很详细,输入bazel --help: Usage: bazel <command> <options> ... Available commands: analyze-profile Analyzes build profile data. build Builds the specified targets. canoni

Google软件构建工具Bazel FAQ 本文是我的翻译,原文在这里.欢迎转载,转载请注名本文作者和原始链接 注:如果想了解Bazel的原理,可以看看我之前翻译的Google Blaze原理及使用方法介绍系列 Bazel是什么? Bazel是一个构建工具,即一个可以运行编译和测试来组装软件的工具,跟Make.Ant.Gradle.Buck.Pants和Maven一样. Bazel有什么特殊之处 Bazel是设计用来配合Google的软件开发模式.有以下几个特点: 多语言支持:Bazel支持Ja

转载Google软件构建工具Bazel FAQ 本文是我的翻译,原文在这里.欢迎转载,转载请注名本文作者和原始链接注:如果想了解Bazel的原理,可以看看我之前翻译的Google Blaze原理及使用方法介绍系列 Bazel是什么? Bazel是一个构建工具,即一个可以运行编译和测试来组装软件的工具,跟Make.Ant.Gradle.Buck.Pants和Maven一样. Bazel有什么特殊之处 Bazel是设计用来配合Google的软件开发模式.有以下几个特点: 多语言支持:Bazel支持J

大家好,本文学习MSAA以及在WebGPU中的实现. 上一篇博文 WebGPU学习(二): 学习"绘制一个三角形"示例 下一篇博文 WebGPU学习(四):Alpha To Coverage 学习MSAA 介绍 MSAA(多重采样抗锯齿),是硬件实现的抗锯齿技术 动机 参考深入剖析MSAA : 具体到实时渲染领域中,走样有以下三种: 1.几何体走样(几何物体的边缘有锯齿),几何走样由于对几何边缘采样不足导致. 2.着色走样,由于对着色器中着色公式(渲染方程)采样不足导致.比较明显的现象

近期,Google开源了强大的自动化构建工具Bazel. 正好博主近期在使用china版的Bazel--腾讯自主开发的Blade,所以准备跟大家分享一下Google Bazel这个分布式构建系统的原理和使用方法. 以下是分享的目录: Google Bazel原理篇: Google分布式构建软件之第一部分:访问源代码 Google分布式构建软件之第二部分:构建系统如何工作 Google分布式构建软件之第三部分:分布式执行构建步骤 Google分布式构建软件之第四部分:分发构建结果 Bazel工具使

Redhat环境下编译安装bazel 作者:Jack47 目前Google Bazel没有提供各个操作系统下的二进制安装包,只提供源代码,需要我们自己编译安装,详情可以见我翻译的中文版Google Bazel FAQ.Google Bazel官方安装文档在这里,里面只介绍了在Ubuntu(14.04,14.10)和Mac OS X下的编译安装.而我们公司的构建机器是Redhat Linux系列,在编译Bazel的时候遇到了很多问题,在这里跟大家分享下解决思路和方法,为了照顾像作者这样的小白,文章

作者Jack47 转载请保留作者和原文出处 之前博主写了系列文章Google软件构建工具Bazel原理及使用方法介绍.最近使用了一段时间后,觉得这个东西不是一种通用的构建工具,很难对接到情况复杂的大的工程项目里.今天来讲讲为什么博主觉得google bazel构建工具不会大规模流行起来.本文是参考Gradle--另外一个很出名的构建工具--的人对bazel的看法的这篇文章基础上整理而成的 Google bazel想解决什么问题? Bazel是Google内部构建系统Blaze的子集,所以Baze

本文是redis学习系列的第四篇,前面我们学习了redis的数据结构和一些高级特性,点击下面链接可回看 <详细讲解redis数据结构(内存模型)以及常用命令> <redis高级应用(主从.事务与锁.持久化)> 本文我们继续学习redis的高级特性——集群.本文主要内容包括集群搭建.集群分区原理和集群操作的学习. Redis集群简介 Redis 集群是3.0之后才引入的,在3.0之前,使用哨兵(sentinel)机制(本文将不做介绍,大家可另行查阅)来监控各个节点之间的状态.Redi

xgboost是基于GBDT原理进行改进的算法,效率高,并且可以进行并行化运算: 而且可以在训练的过程中给出各个特征的评分,从而表明每个特征对模型训练的重要性, 调用的源码就不准备详述,本文主要侧重的是计算的原理,函数get_fscore源码如下, 源码来自安装包:xgboost/python-package/xgboost/core.py 通过下面的源码可以看出,特征评分可以看成是被用来分离决策树的次数,而这个与 <统计学习基础-数据挖掘.推理与推测>中10.13.1 计算公式有写差异,此处

Jacoco的原理 转自:kingzzm 的博客,感谢~ 覆盖率计数器 Jacoco使用一系列的不同的计数器来做覆盖率的度量计算.所有这些计数器都是从java的class文件中获取信息,这些class文件可以(可选)包含调试的信息在里面.即使在没有源码的情况下,这种方法也可以实时有效地对应用程序进行度量和分析.在大部分情况下,收集到的信息可以映射到源码,可视化到每一行代码的粒度.但这种方法还是有一些限制.这些class文件必须使用调试信息来编译,这样才可以计算行的覆盖率和提供出源码的高亮.但不是

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转自:http://www.cnblogs.com/w2william/archive/2009/10/15/1583954.html 我之前做了一个模块,基本实现了ArcCatalog中左边树状结构的功能,但是后续的处理中,我发现了很多自己依旧不太熟练的内容,看到对于GIS数据格式还要继续深入理解. 所以我决定按照专题方式研究每一个文件格式,然后做出一定总结和归纳. 第一个专题是Coverage:一种拓扑数据结构,一般的GIS原理书中都有它的原理论述.数据结构复杂,属性缺省存储在Info表中.

转自:http://www.cnblogs.com/linhugh/archive/2012/04/06/2435266.html 在过去20年中,矢量数据模型是GIS中变化最大的方面,例如,ESRI公司所开发每种新软件包都对应一种新的矢量数据模型,Arc/Info对应Coverage,ArcView对应Shapefile,ArcGIS对应Geodatabase.Coverage和Shapefile是地理关系数据模型,它利用分离的系统来存储空间数据和属性数据,而Geodatabase是基于对象数

1.Redis Cluster总览 1.1 设计原则和初衷 在官方文档Cluster Spec中,作者详细介绍了Redis集群为什么要设计成现在的样子.最核心的目标有三个: 性能:这是Redis赖以生存的看家本领,增加集群功能后当然不能对性能产生太大影响,所以Redis采取了P2P而非Proxy方式.异步复制.客户端重定向等设计,而牺牲了部分的一致性.使用性. 水平扩展:集群的最重要能力当然是扩展,文档中称可以线性扩展到1000结点. 可用性:在Cluster推出之前,可用性要靠Sentinel

全面剖析Redis Cluster原理和应用 1.Redis Cluster总览 1.1 设计原则和初衷 在官方文档Cluster Spec中,作者详细介绍了Redis集群为什么要设计成现在的样子.最核心的目标有三个: 性能:这是Redis赖以生存的看家本领,增加集群功能后当然不能对性能产生太大影响,所以Redis采取了P2P而非Proxy方式.异步复制.客户端重定向等设计,而牺牲了部分的一致性.使用性. 水平扩展:集群的最重要能力当然是扩展,文档中称可以线性扩展到1000结点. 可用性:在Cl

xgboost是基于GBDT原理进行改进的算法,效率高,并且可以进行并行化运算,而且可以在训练的过程中给出各个特征的评分,从而表明每个特征对模型训练的重要性, 调用的源码就不准备详述,本文主要侧重的是计算的原理,函数get_fscore源码如下,源码来自安装包:xgboost/python-package/xgboost/core.py 通过下面的源码可以看出,特征评分可以看成是被用来分离决策树的次数. def get_fscore(self, fmap=''): """Ge

本文是redis学习系列的第四篇,前面我们学习了redis的数据结构和一些高级特性,点击下面链接可回看 <详细讲解redis数据结构(内存模型)以及常用命令> <redis高级应用(主从.事务与锁.持久化)> 本文我们继续学习redis的高级特性——集群.本文主要内容包括集群搭建.集群分区原理和集群操作的学习. Redis集群简介 Redis 集群是3.0之后才引入的,在3.0之前,使用哨兵(sentinel)机制(本文将不做介绍,大家可另行查阅)来监控各个节点之间的状态.Redi

Redis cluster集群:原理及搭建 2018年03月19日 16:00:55 阅读数:6120 1.为什么使用redis? redis是一种典型的no-sql 即非关系数据库 像python的字典一样 存储key-value键值对 工作在memory中 所以很适合用来充当整个互联网架构中各级之间的cache 比如lvs的4层转发层 nginx的7层代理层 尤其是lnmp架构应用层如php-fpm或者是Tomcat到mysql之间 做一个cache 以减轻db的压力 因为有相当一部分的数据

文章主目录 Redis集群简介 Redis集群搭建 Redis集群分区原理 集群操作 参考文档 本文是redis学习系列的第四篇,前面我们学习了redis的数据结构和一些高级特性,点击下面链接可回看 <详细讲解redis数据结构(内存模型)以及常用命令> <redis高级应用(主从.事务与锁.持久化)> 本文我们继续学习redis的高级特性——集群.本文主要内容包括集群搭建.集群分区原理和集群操作的学习. 回到顶部 Redis集群简介 Redis 集群是3.0之后才引入的,在3.0

原译文地址:http://www.tuicool.com/articles/qqQV7za http://www.zhihu.com/question/19887265 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7526689 http://blog.nosqlfan.com/about http://forchenyun.iteye.com/blog/942448 Log Structured Merge Trees(LSM) 原理 十年前,谷