点击上方"开源Linux",选择"设为星标" 回复"学习"获取独家整理的学习资料! 一.前言 在过去的几年中,计算机处理器取得了相当大的进步,晶体管的尺寸每年都在变小,而且这种进步达到了摩尔定律迅速变得多余的地步. 当涉及到处理器时,不仅晶体管和频率很重要,高速缓存也很重要. 在讨论CPU(Central Processing Units)时,您可能听说过高速缓存.但是,我们并没有过多地关注这些数字,它们也不是这些CPU广告的主要亮点. 那么,C

<ARM Architecture Reference Manual ARMv8-A>里面有Memory层级框架图,从中可以看出L1.L2.DRAM.Disk.MMU之间的关系,以及他们在整个存储系统中扮演的角色. 涉及到的相关文档有: <ARM Architecture Reference Manual ARMv8-A>:E2 The AArch32 Application Level Memory Model和G3 The AArch32 System Level Memory

[前沿]研究生阶段从事于DSP和FPGA技术的相关研究工作,学习并整理了大量的技术资料,包括TI公司的官方文档和网络上的详细笔记,花费了大量的时间和精力总结了前人的工作成果.无奈工作却从事于嵌入式技术开发工作,与通信领域关系不大,它们来源于网络,自己亦觉得应该将它们共享于网络,以便于知识的传承和再生,做出自己应有的贡献. Cache是一种特殊的存储器,它由Cache 存储部件和Cache控制部件组成.Cache 存储部件一般采用与CPU同类型的半导体存储器件,存取速度比内存快几倍甚至十几倍.而C

概述 缓存框架我们有ehcache 和 redis 分别是 本地内存缓存和 分布式缓存框架.在实际情况下如果单台机器 使用ehcache 就可以满足需求了,速度快效率高,有些数据如果需要多台机器共享这个时候怎么办呢,我们需要通过redis,将缓存存放到redis上面. 这也会导致一个问题,因为所有的请求都会到redis读取,当大量的读取会导致大量的网络流量,因此网络流量会成为访问的瓶颈. J2CACHE就是解决这个问题而生的,缓存分为两级 L1: 进程内缓存(caffeine\ehcache)

问题描述 场景:我们的应用系统是分布式集群的,可横向扩展的.应用中某个接口操作满足以下一个或多个条件: 1. 接口运行复杂代价大, 2. 接口返回数据量大, 3. 接口的数据基本不会更改, 4. 接口数据一致性要求不高(只需满足最终一致). 此时,我们会考虑将这个接口的返回值做缓存.考虑到上述条件,我们需要一套高可用分布式的缓存集群,并具备持久化功能,备选的有ehcache集群或redis主备(sentinel). ehcache集群因为节点之间数据同步通过组播的方式,可能带来的问题:节点间大量

L3级自动驾驶 2020年开年 3月9日,工信部在其官网公示了<汽车驾驶自动化分级>推荐性国家标准报批稿,并拟于2021年1月1日开始实施. 按照中国自身标准制定的自动驾驶分级标准,在千呼万唤中终于落地. 中国自动驾驶分级(公示版) 行业的反应足够热烈.标准公示次日,长安正式发布量产L3级有条件自动驾驶系统,并宣布该系统将配备刚刚发布的全新车型UNI-T.掌门人朱华荣亲自出镜担当主播,表示"自动驾驶汽车已经能够让用户'脱脚'.'脱手'.'脱眼'." 长安打响头炮的同时,此前

返回目录 再写完缓存篇第一回之后,得到了很多朋友的好评和来信,所以,决定加快步伐,尽快把剩下的文章写完,本篇是第三回,主要介绍使用HttpModule实现的文件级缓存,在看本文之前,大家需要限度HttpModule有一个了解,可以先看我的这篇文章<开发人员应该对IIS理论层的知识了解的多一些~第四讲 HttpModule中的几大事件> 对于文件级缓存来说,我们要知道两点,一为文件的URL,二为文件的 下面是HttpModuleCache的核心代码 /// <summary> ///

二级缓存的策略 当多个并发的事务同时访问持久化层的缓存中的相同数据时,会引起并发问题,必须采用必要的事务隔离措施. 在进程范围或集群范围的缓存,即第二级缓存,会出现并发问题.因此可以设定以下4种类型的并发访问策略,每一种策略对应一种事务隔离级别. ●   只读缓存(read-only) 如果应用程序需要读取一个持久化类的实例,但是并不打算修改它们,可以使用read-only缓存.这是最简单,也是实用性最好的策略. 对于从来不会修改的数据,如参考数据,可以使用这种并发访问策略. ●   读/写缓存

hibernate提供的一级缓存 hibernate是一个线程对应一个session,一个线程可以看成一个用户.也就是说session级缓存(一级缓存)只能给一个线程用,别的线程用不了,一级缓存就是和线程绑定了. hibernate一级缓存生命周期很短,和session生命周期一样,一级缓存也称session级的缓存或事务级缓存. 如果tb事务提交或回滚了,我们称session就关闭了,生命周期结束了. 实例: (hibernate使用load查询) //同一个session中,发出两次load

L0/L1/L2范数的联系与区别 标签(空格分隔): 机器学习 最近快被各大公司的笔试题淹没了,其中有一道题是从贝叶斯先验,优化等各个方面比较L0.L1.L2范数的联系与区别. L0范数 L0范数表示向量中非零元素的个数: \(||x||_{0} = \#(i)\ with\ \ x_{i} \neq 0\) 也就是如果我们使用L0范数,即希望w的大部分元素都是0. (w是稀疏的)所以可以用于ML中做稀疏编码,特征选择.通过最小化L0范数,来寻找最少最优的稀疏特征项.但不幸的是,L0范数的最优化

L1 L2 Regularization 表示方式: $L_2\text{ regularization term} = ||\boldsymbol w||_2^2 = {w_1^2 + w_2^2 + ... + w_n^2}$ 执行 L2 正则化对模型具有以下影响 使权重值接近于 0(但并非正好为 0) 使权重的平均值接近于 0,且呈正态(钟形曲线或高斯曲线)分布. 模型开发者通过以下方式来调整正则化项的整体影响:用正则化项的值乘以名为 lambda(又称为正则化率)的标量.也就是说,模型开

验证内置的2级缓存 Ehcache缓存的配置 01.引入需要的ehcache 和mybatis-ehcache 两个jar包 02.在mapper文件中增加  <cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache"/> <!-- 配置Ehcache缓存 --> org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache就是在mybatis-ehcache这个jar包中 03.引入需要的eca

L1&L2 Regularization   正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器

mybatis学习笔记(14)-查询缓存之中的一个级缓存 标签: mybatis mybatis学习笔记14-查询缓存之中的一个级缓存 查询缓存 一级缓存 一级缓存工作原理 一级缓存測试 一级缓存应用 本文主要讲mybatis的一级缓存.一级缓存是SqlSession级别的缓存. 查询缓存 mybatis提供查询缓存.用于减轻数据压力,提高数据库性能. mybaits提供一级缓存,和二级缓存. 一级缓存是SqlSession级别的缓存.在操作数据库时须要构造sqlSession对象,在对象中有一

首先,咱们都有一共识,即可以使用缓存来提升系统的访问速度! 现如今,分布式缓存这么强大,所以,大部分时候,我们可能都不会去关注本地缓存了! 而在一起高并发的场景,如果我们一味使用nosql式的缓存,如 redis, 那么也是好的吧! 但是有个问题我们得考虑下: redis 这样的缓存是快,但是它总有自己的瓶颈吧,如果什么东西我们都往里面存储,则在高并发场景下,应用瓶颈将受限于其缓存瓶颈吧! 所以,针对这种问题,在一些场景下,咱们可以使用本地缓存来存储一些数据,从而避免每次都将请求击穿到 redi

认识 L1, L2 从效果上来看, 正则化通过, 对ML的算法的任意修改, 达到减少泛化错误, 但不减少训练误差的方式的统称 训练误差 这个就损失函数什么的, 很好理解. 泛化错误 假设 我们知道 预测值 和 真实值 之前的 "误差" , 这就是泛化错误 跟训练数据没关系, 就是在用模型预测的时候, 给预测值 "加" 是一个项来修正模型 类似于 给 模型的预测值, 加上了一个 "修正项" 损失函数 = Loss + 正则化项 举个线性回归的栗子

原创:微信公众号 码农参上,欢迎分享,转载请保留出处. 在高性能的服务架构设计中,缓存是一个不可或缺的环节.在实际的项目中,我们通常会将一些热点数据存储到Redis或MemCache这类缓存中间件中,只有当缓存的访问没有命中时再查询数据库.在提升访问速度的同时,也能降低数据库的压力. 随着不断的发展,这一架构也产生了改进,在一些场景下可能单纯使用Redis类的远程缓存已经不够了,还需要进一步配合本地缓存使用,例如Guava cache或Caffeine,从而再次提升程序的响应速度与服务性能.于是

原创:微信公众号 码农参上,欢迎分享,转载请保留出处. 在上一篇文章Redis+Caffeine两级缓存,让访问速度纵享丝滑中,我们介绍了3种整合Caffeine和Redis作为两级缓存使用的方法,虽然说能够实现功能,但实现手法还是太粗糙了,并且遗留了一些问题没有处理.本文将在上一篇的基础上,围绕两个方面进行进一步的改造: JSR107定义了缓存使用规范,spring中提供了基于这个规范的接口,所以我们可以直接使用spring中的接口进行Caffeine和Redis两级缓存的整合改造 在分布式环

此处是我自己的一个理解,防止以后忘记,如若那个地方理解不对,欢迎指出. 一.背景 在我们写代码的过程中一般会使用 @Autowired 来注入另外的一个对象,但有些时候发生了 循环依赖,但是我们的代码没有报错,这个是什么原因呢? 二.前置知识 1.考虑循环依赖的类型 此处我们考虑 单例 + @Autowired 的循环依赖,不考虑使用构造器注入或原型作用域的Bean的注入. 2.代理对象何时创建 注意: 正常情况下,即没有发生 循环依赖的时候,aop增强是在 bean 初始化完成之后的 Bean

Hibernate 二级缓存 二级缓存需要sessionFactory来管理,它是进初级的缓存,所有人都可以使用,它是共享的. 当Hibernate根据ID访问数据对象的时候,首先从Session一级缓存中查:查不到,如果配置了二级缓存,那么从二级缓存中查:查不到,再查询数据库,把结果按照ID放入到缓存. 二级缓存比较复杂,一般用第三方产品. hibernate提供了一个简单实现,用Hashtable做的,只能作为我们的测试使用,商用还是需要第三方产品. 使用缓存,肯定是长时间不改变的数据,如果