近期尝试给服务器做外接硬盘的数据传输,期间各个方案依次撞墙,让我想起了几年来与硬件打交道的种种挫折。多硬盘接入此次的需求是给一台服务器外接若干硬盘,把数据从外接SSD硬盘送入服务器后拔掉硬盘,换下一个。每天需要接入的硬盘数量和数据量都比较大。所以很容易就撞上各种瓶颈。早期的实现方案是用USB-SAT
JSON文档在Internet上无处不在,服务器花费大量时间来解析这些文档。我们希望在进行完全验证(包括字符编码)时尽可能使用常用的SIMD指令来加速JSON本身的解析。表现结果simdjson使用的指令比解析器RapidJSON少四分之三,比sajson少百分之五十。据我们所知,sim
掌握线程池是后端程序员的基本要求,相信大家求职面试过程中,几乎都会被问到有关于线程池的问题。我在网上搜集了几道经典的线程池面试题,并以此为切入点,谈谈我对线程池的理解。如果有哪里理解不正确,非常希望大家指出,接下来大家一起分析学习吧。经典面试题面试问题1:Java的线程池说一下,各个参数
机器学习、数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统,hadoop用于分布式存储和map-reduce计算,spark用于分布式机器学习,hive是分布式数据库,hbase是分布式kv系统,看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理,本文通过全套部署方法来让大家深入系统
译者| 朱先忠审校| 孙淑娟概述由于Python编程语言面临多个开源库可用;因此,选择Python语言进行运动检测开发是很容易的。目前,运动检测已经有许多的商业应用。例如,它可以用于在线考试的监考,也可以用于商店、银行等领域的安全目的。Python编程语言是一种开源的且支持库极
在JVM中,有两个非常重要的知识点,一个是JVM的内存布局(JVM运行时的数据区域),另一个就是垃圾回收。而垃圾回收中又有两个重要的知识点,一个是如何确定JVM中的垃圾对象,另一个是使用不同的垃圾收集器进行垃圾回收。而本篇要讨论的是前者,后面的内容咱们下一篇再聊。垃圾(死亡)对象的判定有两种常用的算
网上已具有大量卷积神经网络的讲解,故本文不在对此赘述,这篇文章针对已了解CNN基础结构和原理者,以一个例子搭建一个简单的卷积神经网络,作为正式迈入深度学习的第一步。我们以深度学习最经典的案例——手写数字的识别,和一种经典的CNN——LeNet进行本次学习。Matlab的功能十分强大,其自带的深度学习