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)

论文地址:PACDNN:一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络 引用格式:Hasannezhad M,Yu H,Zhu W P,et al. PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement[J]. Speech Communication,2022,136:1-13. 摘要 目前,利用深度神经网络(DNN)进行语音增强的大多数方法都面临着一些限制:它们没有利用相位谱中的信息,同时它们的高计算

11-4.在”模型定义”函数里调用另一个”模型定义”函数 问题 想要用一个”模型定义”函数去实现另一个”模型定义”函数 解决方案 假设我们已有一个公司合伙人关系连同它们的结构模型,如Figure 11-4所示: Figure 11-4. A model representing the associate types in a company together with the reporting association 在我们的虚拟的公司里, , team members被一个team lea

原文:Model Binding 作者:Rachel Appel 翻译:娄宇(Lyrics) 校对:许登洋(Seay).何镇汐 模型绑定介绍 ASP.NET Core MVC 中的模型绑定从 HTTP 请求参数中将数据映射到 Action 方法里.这些参数可以是 string.interger.float 这样的简单类型,也可以是复杂类型.这是 MVC 一个非常棒的功能,因为无论传入数据的大小或复杂性如何,映射传入数据到对应项是一个经常重复的情况. MVC 通过抽象绑定解决了这个问题,所以开发者

道可道,非常道. 名可名,非常名. 无名天地之始,有名万物之母. ---老子 关于标题 好久没写东西了,动笔的动机是看完了一本书,想写点总结性的东西,一是为了回顾一下梳理知识点,二是为了日后遗忘时能有个简短的文章帮助自己快速回忆. 标题看着像上学时写的作文题目,原本想找个高大上的题目好拉拉人气,但关于领域驱动设计我也才处在守破离的守得级别,还是老老实实用个规矩的标题吧. 核心内容 作者在书中反复强调领域通用语言(Ubiquitous Language)的重要性,依据领域通用语言剥离出核心领域(C

Orleans是微软推出的类似Scala Akka的Actor模型,Orleans是一个建立在.NET之上的,设计的目标是为了方便程序员开发需要大规模扩展的云服务, 可用于实现DDD+EventSourcing/CQRS系统. 传统的三层体系结构包括无状态的前端,无状态的中间层和存储层在可伸缩性方面是有限制的,由于存储层在延迟和吞吐量方面的限制,这对于每个用户请求都有影响.通常办法是在中间层和存储层之间添加缓存层来提高性能.然而,缓存会失去了大部分的并发性和底层存储层的语义保证.为了防止缓存和存

一些概念: 同步和异步 同步和异步是针对应用程序和内核的交互而言的,同步指的是用户进程触发I/O操作并等待或者轮询的去查看I/O操作是否就绪,而异步是指用户进程触发I/O操作以后便开始做自己的事情,而当I/O操作已经完成的时候会得到I/O完成的通知. 阻塞和非阻塞 阻塞和非阻塞是针对于进程在访问数据的时候,根据I/O操作的就绪状态来采取的不同方式,说白了是一种读取或者写入操作函数的实现方式,阻塞方式下读取或者写入函数将一直等待,而非阻塞方式下,读取或者写入函数会立即返回一个状态值. 服务器端几种

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn

作者:zuoxiaolong8810(左潇龙),转载请注明出处,特别说明:本博文来自博主原博客,为保证新博客中博文的完整性,特复制到此留存,如需转载请注明新博客地址即可. 本章我们讨论一个除前面的单例以及代理模式之外,一个WEB项目中有可能用到的设计模式,即观察者模式. 说起观察者模式,LZ还是非常激动的,当初这算是第一个让LZ感受到设计模式强大的家伙.当初LZ要做一个小型WEB项目,要上传给服务器文件,一个需求就是要显示上传进度,LZ就是用这个模式解决了当时的问题,那时LZ接触JAVA刚几个月

第一次接触复杂性科学是在一本叫think complexity的书上,Allen博士很好的讲述了数据结构与复杂性科学,barabasi是一个知名的复杂性网络科学家,barabasilab则是他所主导的一个实验室,这里的笔记则是关于里面介绍的课程的笔记,当然别人的课程不是公开课,所以从ppt里只能看到骨干的东西了,对了补充下,slider相关的书籍在这里可以找到 这一节课有事蛮多数学推导,相比较对程序的掌握,感觉自己应该更重视数学一点. 好了不说了,这一节课讲什么呢?讲的BA模型,它解释了无标度性

领域模型是领域内的概念类或现实世界中对象的可视化表示,又称为概念模型或分析对象模型,它专注于分析问题领域本身,发掘重要的业务领域概念,并建立业务领域概念之间的关系. 贫血模型是指使用的领域对象中只有setter和getter方法(POJO),所有的业务逻辑都不包含在领域对象中而是放在业务逻辑层.有人将我们这里说的贫血模型进一步划分成失血模型(领域对象完全没有业务逻辑)和贫血模型(领域对象有少量的业务逻辑),就不对此加以区分了. 充血模型将大多数业务逻辑和持久化放在领域对象中,业务逻辑(业务门面)

OSG使用更新回调来更改模型 转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_668aae7801017gl7.html 使用回调类实现对场景图形节点的更新.本节将讲解如何使用回调来实现在每帧的更新遍历(update traversal)中进行节点的更新. 回调概览用户可以使用回调来实现与场景图形的交互.回调可以被理解成是一种用户自定义的函数,根据遍历方式的不同(更新update,拣选cull,绘制draw),回调函数将自动地执行.回调可以与个别的节点或者选定类型(及子类型)

1流程单起点单终止模型 单起点:一个流程定义必须有且唯一起点 单结束点:一个流程定义必须有且唯一结束点. 约定:提单与结束是每个流程必须有的活动,且唯一只有一个提单和结束. 2串行模型 描述:串行(Sequence)是最为简单,也最为容易理解的模型.按照预定的任务列表,有序的执行. 3自循环模型 描述:一个步骤可以自己再次发给其它人员但步骤是同一个.同一个任务节点,重复的执行多次. 又分两种类型: 1.  自由循环FreeCycle 在任务执行后由人为的决定是否继续重复的执行这次任务(自由度大)

Orleans在默认情况下只创建一个grain的实例,并以单线程模型执行.如果同一个grain实例,在Orleans存在多个实例,就会产生并发冲突,单线程执行模型就可以完全避免并发冲突了. 但在特殊场景下,有些实例是需要创建多个实例或者以非单线程的执行方式来满足性能的需要; 如何支持创建多个实例 对于了解负载均衡的人,如果web服务器支持无状态(分布式Sesson或者cookie身份识别),会很容易做负载.同样的,对于grain来说,如果是无状态的,那么在系统中创建任意多的实例都是一样的,不存在

两种I/O模式 一.选择模型 二.异步选择 三.事件选择 四.重叠I/O模型 五.完成端口模型 五种I/O模型的比较 两种I/O模式 1. 两种I/O模式 阻塞模式:执行I/O操作完成前会一直进行等待,不会将控制权交给程序.套接字默认为阻塞模式.可以通过多线程技术进行处理. 非阻塞模式:执行I/O操作时,Winsock函数会返回并交出控制权.这种模式使用起来比较复杂,因为函数在没有运行完成就进行返回,会不断地返回 WSAEWOULDBLOCK错误.但功能强大. 如果你想在Windows平台上构建

前言 I/O在软件开发中的重要性无需多言,无论是在操作系统.网络协议.DBMS这种底层支撑软件还是在移动APP,大型网站服务器等应用软件的开发中都是最核心最重要的部分.特别是现在软件服务使用量和数据量爆炸增长的时代,大数据背景下的高可用分布式系统都离不开高效稳定的I/O.本文就简要分析各类I/O模型的演进.基本原理.应用方法.优缺点及其使用场景.文章最后会简要分析两种常用的I/O设计模式.需要说明的是,对于I/O中的许多问题是没有统一.确切的答案的,因此在分析一些问题的时候会根据自己的理解来说明

主讲人 常象宇 大家好,我是likrain,本来我和网神说的是我可以作为机动,大家不想讲哪里我可以试试,结果大家不想讲第一章.估计都是大神觉得第一章比较简单,所以就由我来吧.我的背景是统计与数学,稍懂些计算机,大家以后有问题可以讨论. 今天我们来讲一下PRML第一章,这一章的内容是基于一些简单的例子对于机器学习中的基本概念给与介绍.这是为后续章节的介绍给一个铺垫.我今天讲的内容包括以下几个部分: 把书上的知识点做了个总结大概.首先我们来看一下,我个人理解的机器学习的定义:机器学习的分类有很多种,

早期的一篇文章,针对Hadoop 2.6.0. 一.Listener Listener线程,当Server处于运行状态时,其负责监听来自客户端的连接,并使用Select模式处理Accept事件. 同时,它开启了一个空闲连接(Idle Connection)处理例程,如果有过期的空闲连接,就关闭.这个例程通过一个计时器来实现. 当select操作调用时,它可能会阻塞,这给了其它线程执行的机会.当有accept事件发生,它就会被唤醒以处理全部的事件,处理事件是进行一个doAccept的调用. doA

http://blog.csdn.net/helloboat/article/details/51208128 领域模型是领域内的概念类或现实世界中对象的可视化表示,又称为概念模型或分析对象模型,它专注于分析问题领域本身,发掘重要的业务领域概念,并建立业务领域概念之间的关系.贫血模型是指使用的领域对象中只有setter和getter方法(POJO),所有的业务逻辑都不包含在领域对象中而是放在业务逻辑层.有人将我们这里说的贫血模型进一步划分成失血模型(领域对象完全没有业务逻辑)和贫血模型(领域对象

"让计算机并发执行若干个运算任务"与"更充分地利用计算机处理器的效能"之间的因果关系,看起来顺理成章,实际上它们之间的关系并没有想象中的那么简单,其中一个重要的复杂性来源是绝大多数的运算任务都不可能只靠处理器"计算"就能完成,处理器至少要与内存交互,如读取运算数据.存储运算结果等,这个I/O操作是很难消除的(无法仅靠寄存器来完成所有运算任务).由于计算机的存储设备与处理器的运算速度有几个数量级的差距,所以现代计算机系统都不得不加入一层读写速度尽可