深度学习广泛应用于各个领域.基于transformer的预训练模型(gpt/bertd等)基本已统治NLP深度学习领域,可见transformer的重要性.本文结合<Attention is all you need>Harvard 的代码<Annotated Transformer>深入理解transformer模型. Harvard的代码在python3.6 torch 1.0.1 上跑不通,本文做了很多修改.修改后的代码地址:Transformer. 1 模型的思想 Tran

linux内核奇遇记之md源代码解读之四 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/liumangxiong 运行阵列意味着阵列经历从无到有,建立了作为一个raid应有的属性(如同步重建),并为随后的读写做好的铺垫.那么运行阵列的时候到底做了哪些事情,让原来的磁盘像变形金刚一样组成一个新的巨无霸.现在就来看阵列运行处理流程: 5158 static int do_md_run(struct mddev *mddev) 5159 { 5160 int err; 5161 5162

简单介绍 近期一直在看Apache OFbiz entity engine的源代码.为了能够更透彻得理解,也由于之前没有看人别人写过分析它的文章,所以决定自己来写一篇. 首先,我提出一个问题,假设你有兴趣能够想一下它的答案: JDBC真的给数据訪问提供了足够的抽象,以至于你能够在多个支持jdbc訪问的数据库之间随意切换而全然不须要操心你的数据訪问代码吗? 我以前在微博上有过关于该问题的思考:

1. 怎样理解"json" 首先应该意识到,json是一种数据转换格式,既然是个"格式",就是个抽象的东西.它不是js对象,也不是字符串,它仅仅是一种格式,一种规定而已. 这个格式规定了如何将js对象转换成字符串.以及转换成如何的字符串--序列化 -- JSON.stringify 接口: 以及怎样将一个有效字符串转换成js对象--反序列化-- JSON.parse 接口: 2. 关于作者 json作者是 道格拉斯.克劳福德 ,是一位js大牛,写过一本<jav

SparkContext的初始化 SparkContext是应用启动时创建的Spark上下文对象,是进行Spark应用开发的主要接口,是Spark上层应用与底层实现的中转站(SparkContext负责给executors发送task). SparkContext在初始化过程中,主要涉及一下内容: SparkEnv DAGScheduler TaskScheduler SchedulerBackend SparkUI 生成SparkConf SparkContext的构造函数中最重要的入參是Sp

概述:Apache Beam WordCount编程实战及源代码解读,并通过intellij IDEA和terminal两种方式调试执行WordCount程序,Apache Beam对大数据的批处理和流处理,提供一套先进的统一的编程模型,并能够执行大数据处理引擎上.完整项目Github源代码 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZHJlYW1fYW4=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/

概述:Spark postgresql jdbc 数据库连接和写入操作源代码解读.具体记录了SparkSQL对数据库的操作,通过java程序.在本地开发和执行.总体为,Spark建立数据库连接,读取数据.将DataFrame数据写入还有一个数据库表中.附带完整项目源代码(完整项目源代码github). 1.首先在postgreSQL中创建一张測试表,并插入数据.(完整项目源代码Github) 1.1. 在postgreSQL中的postgres用户下,创建 products CREATE TAB

当我第一次阅读了这个文件的源代码的时候.我笑了,忽然想起前几周阿里电话二面的时候,问到了自己定义内存管理函数并处理8字节对齐问题. 当时无言以对,在面试官无数次的提示下才答了出来,结果显而易见,挂掉了二面.而这份源代码中函数zmalloc()和zfree()的设计思路和实现原理,正是面试官想要的答案. 源代码结构 zmalloc.c文件的内容例如以下: 主要函数 zmalloc() zfree() zcalloc() zrelloc() zstrdup() 字长与字节对齐         CPU

对于Struts2源代码的分析已经有些时日了,虽然网上有很多解读代码,不过自己还是写一个放上来,供大家参考一下. 解读过程: 直接在action类中打断点(包括构造函数和待执行方法)进行debug调试,查看调用栈即可找到整个执行过程,下面用一张图来表述. 说明一下: 1.下面样例对应Action类为UserAction,在步骤9创建,待调用的方法为addUser 2.因为默认拦截器比较多,下面样例只列了两个拦截器,ExceptionMappingInterceptor和DebuggingInte

概述 在分布式实时计算领域,怎样让框架/引擎足够高效地在内存中存取.处理海量数据是一个非常棘手的问题.在应对这一问题上Flink无疑是做得非常杰出的,Flink的自主内存管理设计或许比它自身的知名度更高一些.正好近期在研读Flink的源代码.所以开两篇文章来谈谈Flink的内存管理设计. Flink的内存管理的亮点体如今作为以Java为主的(部分功能用Scala实现.也是一种遵循JVM规范并依赖JVM解释执行的函数式编程语言)的程序却自主实现内存的管理而不全然依赖于JVM的内存管理机制.它的优势

本博原创,如有转载请注明本博网址http://blog.csdn.net/ding977921830/article/details/46799043. opencv源代码主要是基于adaboost算法.进行人脸的haar分类器训练!在我近两个月的研究opencv源代码的过程非常枯燥,也有非常多收获.在我博客中也写了不少文章.比較乱,如今整理一下文件夹例如以下.大家能够直接点开链接的.这样一方面能够方便自己查阅,还有一方面也是回报csdn方便大家,如有不足请大家多多指出 更新日期:2015-07

转载请注明本文出自xiaanming的博客(http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/39057201),请尊重他人的辛勤劳动成果,谢谢! 本篇文章主要是带大家从源码的角度上面去解读这个强大的图片加载框架,自己很久没有写文章了,感觉生疏了许多,距离上一篇文章三个月多了,确实是自己平常忙,换了工作很多东西都要去看去理解,然后加上自己也懒了,没有以前那么有激情了,我感觉这节奏不对,我要继续保持以前的激情,正所谓好记性不如烂笔头,有时候自己也会去翻看

关于Cas实现单点登入(single sing on)功能的文章在网上介绍的比较多,想必大家多多少少都已经有所了解,在此就不再做具体介绍.如果不清楚的,那只能等我把single sign on这块整理出来后再了解了.当然去cas官方网站也是有很多的文章进行介绍.cas官网http://www.ja-sig.org/products/cas/. ok,现在开始本文的重点内容讲解,先来了解一下cas 实现single sign 的原理,如图所示: 登出原理图 从第一张图中,当一个web浏览器登录到应

关于Cas实现单点登入(single sing on)功能的文章在网上介绍的比较多,想必大家多多少少都已经有所了解,在此就不再做具体介绍.如果不清楚的,那只能等我把single sign on这块整理出来后再了解了.当然去cas官方网站也是有很多的文章进行介绍.cas官网http://www.ja-sig.org/products/cas/. ok,现在开始本文的重点内容讲解,先来了解一下cas 实现single sign out的原理,如图所示: 图一                     

点击browserFilesystem,和命令查看结果一样 当我们查看hadoop源代码时,我们看到hdfs下的hdfs-default.xml文件信息 我们查找${hadoop.tmp.dir}这是引用变量,肯定在其它文件有定义,在core-default.xml中查看到,这两个配置文件有个共同点: 就是不要改动此文件.但能够复制信息到core-site.xml和hdfs-site.xml中改动 usr/local/hadoop 是我存放hadoop目录的地方 几个关于namenode的关键文

本文章主要记录本人在看redis源代码的一些理解和想法.由于功力有限,肯定会出现故障,所以.希望高手给出指正. 第一篇就是内存相关的介绍.由于我喜欢先看一些组件的东西,再看总体的流程. 先上一下代码吧 头文件 //主要提供内存分配和释放的基础功能 void *zmalloc(size_t size);//主要提供内存分配和释放的基础功能 void *zcalloc(size_t size); void *zrealloc(void *ptr, size_t size); void zfree(v

/** * Created by nono on 14-11-16. */ /* Zepto v1.1.4 - zepto event ajax form ie - zeptojs.com/license */ var Zepto = $ = {}; $.fn = {}; var undefined, key, $, classList, emptyArray = [], slice = emptyArray.slice, filter = emptyArray.filter, document

http://blog.csdn.net/keda8997110/article/details/8474349

SequeceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持.这种二进制文件直接将<key, value>对序列化到文件中.一般对小文件可以使用这种文件合并,即将文件名作为key,文件内容作为value序列化到大文件中.这种文件格式 有以下好处:1)支持压缩,且可定制为基于Record或Block压缩(Block级压缩性能较优) 2)本地化任务支持:因为文件可以被切分,因此MapReduce任务时数据的本地化情况应该是非常好的. 3)难度低:因为是Hadoop框架提供的API,业务逻辑

/* * HTML5 Sortable jQuery Plugin * http://farhadi.ir/projects/html5sortable * * Copyright 2012, Ali Farhadi * Released under the MIT license. */ (function($) { var dragging, placeholders = $(); $.fn.sortable = function(options) { var method = String

前言 好久不见,大家最近可好