当前分布式计算 Web Services盛行天下,这些网络服务的底层都离不开对socket的操作.他们都有一个共同的结构:1. Read request2. Decode request3. Process service4. Encode reply5. Send reply 经典的网络服务的设计如下图,在每个线程中完成对数据的处理: 但这种模式在用户负载增加时,性能将下降非常的快.我们需要重新寻找一个新的方案,保持数据处理的流畅,很显然,事件触发机制是最好的解决办法,当有事件发生时,会触动h

7.异步IO 上面两篇文章中,我们分别讲解了阻塞式同步IO.非阻塞式同步IO.多路复用IO 这三种IO模型,以及JAVA对于这三种IO模型的支持.重点说明了IO模型是由操作系统提供支持,且这三种IO模型都是同步IO,都是采用的"应用程序不询问我,我绝不会主动通知"的方式. 异步IO则是采用"订阅-通知"模式:即应用程序向操作系统注册IO监听,然后继续做自己的事情.当操作系统发生IO事件,并且准备好数据后,在主动通知应用程序,触发相应的函数: 和同步IO一样,异步IO

[题外话] 上一篇文章介绍了3D开发基础与XNA开发程序的整体结构,以及使用Model类的Draw方法将模型绘制到屏幕上.本文接着上一篇文章继续,介绍XNA中模型的结构.BasicEffect的使用以及用户输入和界面显示的方式等,本文尽量把遇到的概念都解析清楚,但又避开复杂的数学方面的知识,希望对没有接触过3D开发的同学有所帮助. [系列索引] 从零3D基础入门XNA 4.0(1)——3D开发基础 从零3D基础入门XNA 4.0(2)——模型和BasicEffect [文章索引] Model模型

NOSQL数据模型和CAP原理 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7800d9210100t33v.html 我本来一直觉得NoSQL其实很容易理解的,我本身也已经对NoSQL有了非常深入的研究,但是在最近准备YunTable的Chart的时候,发现NoSQL不仅非常博大精深,而且我个人对NoSQL的理解也只是皮毛而已,但我还算是一个“知耻而后勇”的人,所以经过一段时间的学习之后,从本系列第六篇开始,就将和大家聊聊NoSQL,而本篇将主要给大家做一下NoSQL数据库的

以下的内容和之后的几篇博客只是比较初级的介绍,想要深入学习的话建议自己钻研<TCP/IP详解 卷1:协议> 1.ISO/OSI七层模型    下四层是为数据传输服务的,物理层是真正的传输数据的,数据链路层.网络层.传输层主要是写入对应数据的传输信息的        物理层:比特            设备之间的比特流的传输.物理接口.电气特性        数据链路层:帧            保存的最主要的信息是网卡的 mac 地址,mac 地址负责局域网通信的,发件人和收件人的mac 地址

http://www.cnblogs.com/bastard/archive/2012/06/08/2541944.html Android中消息系统模型和Handler Looper 作为Android中大量使用的Handler,结合Thread使其具有众多的使用形式和方法, 让我一时感觉这个东西有些玄乎,不明所以然,这到底是一个什么样的存在呢?通过网上 资料和源码的学习,这个Handler也差不多弄清楚了,现在总结下这个学习结果. 一 Handler作用和概念 通过官方文档了解到Handle

Java内存模型和JVM内存管理   一.Java内存模型: 1.主内存和工作内存(即是本地内存): Java内存模型的主要目标是定义程序中各个变量的访问规则,即在JVM中将变量存储到内存和从内存中取出变量这样的底层细节.此处的变量与Java编程里面的变量有所不同步,它包含了实例字段.静态字段和构成数组对象的元素,但不包含局部变量和方法参数,因为后者是线程私有的,不会共享,当然不存在数据竞争问题(如果局部变量是一个reference引用类型,它引用的对象在Java堆中可被各个线程共享,但是ref

文本信息检索--布尔模型和TF-IDF模型 1. 布尔模型 ​ 如要检索"布尔检索"或"概率检索"但不包括"向量检索"方面的文档,其相应的查询表达式为:Q=检索 and (布尔or 概率 not向量),那么Q可以在其相应的(检索,布尔,概率,向量)标引词向量上取(1,1,0,0)(1,0,1,0)(1,1,1,0),那么文档Dj的向量如果与这中间一个相等,那么即可认为他们之间存在相似关系,而这种相互关系也是布尔值,即sim(Q,Dj)只能为0或1

这两个概念估计有不少人会混淆,它们都可以说是 JVM 规范的一部分,但真不是一回事!它们描述和解决的是不同问题,简单来说, Java 内存模型,描述的是多线程允许的行为 JVM 内存结构,描述的是线程运行所设计的内存空间 JVM 是什么呢?它屏蔽了底层架构的差异性,是 Java 跨平台的依据,也是每个 Java 程序员必须了解的一部分. JVM 体系结构 Java Virtual Machine(JVM) 是一种抽象的计算机,基于堆栈架构,它有自己的指令集和内存管理.它加载 class 文件,分

深入理解Magento 作者:Alan Storm 翻译:Hailong Zhang 第四章 – 模型和ORM基础 对于任何一个MVC架构,模型(Model)层的实现都是占据了很大一部分.对于Magento来说,模型占据了一个更加重要的位置,因为它常常包含了一部分商业逻辑代码(可以说它对,也可以说它错).这些代码在其他的MVC框架中往往出现在控制器或者帮助函数中. 传统的PHP MVC架构中的模型 本来MVC的定义就不是很清晰,不同的人有不同的看法,而对于模型的定义争议就更多了.在MVC模式被广

黑马程序员:Java培训.Android培训.iOS培训..Net培训 JAVA线程-内存模型和volatile详解 一.单核内存模型 1.程序运行时,将临时数据存放到Cache中 2.将CPU计算所需要的数据从Cache中拷贝一份到H Cache中 3.CPU直接从H Cache中读取数据进行计算 4.CPU将计算的结果写入H Cache中 5.H Cache将最新的结果值涮入Cache中(何时写入不确定) 6.将Cache中结果数据写回程序(如果有需要,例如文件.数据库) 需要H Cache

最近好奇“复杂系统”,收集了点资料,本文关于Cynefin模型和Stacey模型.图文转自互联网后稍做修改. Cynefin模型提供一个从因果关系复杂情度来分析当前情况而作决定的框架,提出有五个领域: 当因果关系显然而见时,是简单的情况(simple),处理手法为"感受-归类-反应" (Sense-Categorise-Respond) 当需要专家作出分析的情况(complicated),处理手法为"感受-分析-反应" (Sense-Analyze-Respond)

.NET中的 Overlapped 类 异步IO模型和Overlapped结构(http://blog.itpub.net/25897606/viewspace-705867/) 数据结构 OVERLAPPED结构主要用于异步I/O操作,其数据结构定义如下: typedef struct _OVERLAPPED {     DWORD Internal;     // 系统保留,存放系统设置的状态     DWORD InternalHigh; // 系统保留,存放被传输数据的长度     DW

Mallory   网络模型概念浅析 网络模型一般是指OSI七层参考模型和TCP/IP四层参考模型. #只是一种设计==模型# Open System Interconnect的缩写,意为开放式系统互联. 一般都叫OSI参考模型,是ISO(国际标准化组织)组织在1985年研究的网络互联模型.该体系结构标准定义了网络互连的七层框架(物理层.数据链路层.网络层.传输层.会话层.表示层和应用层),即ISO开放系统互连参考模型.在这一框架下进一步详细规定了每一层的功能,以实现开放系统环境中的互连性.互操

Inception模型和Residual残差模型是卷积神经网络中对卷积升级的两个操作. 一.  Inception模型(by google) 这个模型的trick是将大卷积核变成小卷积核,将多个卷积核的运算结果进行连接,充分利用多尺度信息,这也体现了这篇文章的标题 Going Deeper with Convolutions.更加深的卷积操作. 废话不多说,上图 注意输入层在底部,输出层在顶部.废话不多说,上keras代码. from keras.layers import Conv2D, Ma

引用至:http://www.jdon.com/concurrent/actor-csp.html Akka/Erlang的actor模型与Go语言的协程Goroutine与通道Channel代表的CSP(Communicating Sequential Processes)模型有什么区别呢? 首先这两者都是并发模型的解决方案,我们看看Actor和Channel这两个方案的不同: Actor模型 在Actor模型中,主角是Actor,类似一种worker,Actor彼此之间直接发送消息,不需要经

许多以Java多线程开发为主题的技术书籍,都会把对Java虚拟机和Java内存模型的讲解,作为讲授Java并发编程开发的主要内容,有的还深入到计算机系统的内存.CPU.缓存等予以说明.实际上,在实际的Java开发工作中,仅仅了解并发编程的创建.启动.管理和通信等基本知识还是不够的.一方面,如果要开发出高效.安全的并发程序,就必须深入Java内存模型和Java虚拟机的工作原理,从底层了解并发编程的实质:更进一步地,在现今大数据的时代,要开发出高并发.高可用.考可靠的分布式应用及各种中间件,更需要深

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Dataflow编程模型和spark streaming结合 主要介绍一下Dataflow编程模型的基本思想,后面再简单比较一下Spark  streaming的编程模型 == 是什么 == 为用户提供以流式或批量模式处理海量数据的能力,该服务的编程接口模型(或者说计算框架)也就是下面要讨论的dataflow model 流式计算框架处理框架很多,也有大量的模型/框架号称能较好的处理流式和批量计算场景,比如Lambda模型,比如Spark等等,那么dataflow模型有什么特别的呢? 这就要要从

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