深度内存剖析

面试难题：Redis分布式锁的原理和实现

一般我们会使用内存锁的方式来保证线性的执行。但现在大多站点都会使用分布式部署，那多台服务器间的就必须使用同一个目标来判断锁。分布式与单机情况下最大的不同在于其不是多线程而是多进程。
Java爱好狂.·2024-08-30 18:46

如何提高并发-通篇讲解 Locust 性能测试

此时需要检查以下方面：资源利用率（如CPU、内存、网络等，在Locust端也要检查这些指标）。配置情况（如Web服务器的最大线程数）。后端响应时间（如数据库响应时间）。客户端的DNS性
Wade_Crab·2024-08-30 17:45

【C++类和对象】构造和析构以及初始化参数列表

文章目录1构造和析构1.1构造函数1.1.1初始化参数列表1.2析构函数1.2.1动态内存分配及释放1构造和析构1.1构造函数构造函数：完成对象的初始化特性：构造函数名称与类名一致，无返回类型，在对象创建时由编译器自动调用
阿辉不一般·2024-08-30 17:13

E - Count Descendants 时间戳 深度切片

他问题本质是问u子树内绝对深度为d的节点个数。它是时间戳手法的一个拓展或者细化。在时间戳数组上。有个性质：u节点[in[u],ou[u]]覆盖了他子树内所有的节点。。同样的。。
麦克风的纹路·2024-08-30 17:41

memset和指针new一起使用时请小心

利用new的方法获得指定长度的动态分配内存的数组，此时memset不适用，那是因为sizeof(A)不是数组尺寸，而仅仅是该元素的size如int4；#includeusingnamespacestd;
小江村儿的文杰·2024-08-30 17:41

打卡第十五天：翻转二叉树、对称二叉树、二叉树的最大深度、二叉树的最小深度

1、翻转二叉树题目文章视频思路：把每一个节点的左右孩子交换一下即可。遍历的过程中去翻转每一个节点的左右孩子就可以达到整体翻转的效果。前序遍历和后序遍历都可以，唯独中序遍历不方便，因为中序遍历会把某些节点的左右孩子翻转了两次。层序遍历亦可递归classSolution{public:TreeNode*invertTree(TreeNode*root){if(root==NULL)returnroot
Nothingville0v0·2024-08-30 17:08

【赵渝强老师】MongoDB的存储引擎

  存储引擎（StorageEngine）是MongoDB的核心组件，它负责管理数据如何存储在硬盘（Disk）和内存（Memory）上。
赵渝强老师·2024-08-30 16:07

10分钟看完的两篇文章

抛开对这两篇文章的剖析，不去思考它们是怎么抓住你的眼球。单纯的从内容上得到升华，得到一些感悟，弥足珍贵。感慨詹校长这么多年的坚持，帮助一位位“问题”学生找到自我。
余生漫曼·2024-08-30 16:03

做大模型 千万别买苹果笔记本电脑

以下是一些主要原因：1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制：Apple自家芯片（如M1和M2）的GPU架构与传统的NVIDIAGPU（通常是深度学习和大模型训练的首选）不同。
路人与大师·2024-08-30 16:06

浅谈C# Redis

一、基本介绍Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string
CN.LG·2024-08-30 16:04

数据结构-顺序表-详解

.静态顺序表2.1实现2.2缺点3.动态顺序表3.1总览3.2动态顺序表的创建3.3初始化3.4销毁3.5打印3.6插入尾插头插3.7删除尾删头删1.是什么顺序表是一种基本的数据结构，它使用一组连续的内存空间来存储数据元素
夜泉_ly·2024-08-30 16:03

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。
wypdao·2024-08-30 16:31

线段检测：Towards Light-weight and Real-time Line Segment Detection Towards Light-weight and Real【方法解读】

目录摘要1引言2相关工作深度线段检测实时目标检测3用于线段检测的M-LSD3.1网络架构(a)TP表示法(b)SoL增广总结3.2线段表示详细解析1.线段表示的重要性2.TP表示法3.位移向量4.坐标表示
智维探境·2024-08-30 15:30

清除系统缓存提高写盘速度的tips

sync;echo3>/proc/sys/vm/drop_caches上面是一个常用于Linux系统的命令组合，主要用于清理内存中的缓存。
雪*夹雨夹*雪·2024-08-30 15:59

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵
十分钟ll·2024-08-30 15:28

基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

在脑肿瘤检测中，YOLOv8通过深度学习技术，自动从脑部图像中提取特征，并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
FL1623863129·2024-08-30 15:57

linux网络流程分析（一）---网卡驱动

www.cnblogs.com/gogly/archive/2012/06/10/2541573.html分析linux网络的书已经很多了，包括《追踪LinuxTCP/IP代码运行》《Linux内核源码剖析
wang603603·2024-08-30 15:55

深入讲解Linux内核网络设备驱动（图例解析）

有助于我们了解Linux内核网络设备在数据收包过程中的位置，下面从宏观的角度介绍数据包从被网卡接收到进入socket接收队列的整个过程：加载网卡驱动，初始化数据包从外部网络进入网卡网卡（通过DMA）将包拷贝到内核内存中的
Linux加油站·2024-08-30 15:24

总融资超8700万美元，日均互动超30次，ElliQ如何以AI陪伴机器人驱动，重塑养老格局？

干货抢先看1.IntuitionRobotics公司自主研发的ElliQ机器人，深度集成了生成式人工智能技术，为老年用户提供个性化、贴心的陪伴服务，深受用户喜爱。
AgeClub·2024-08-30 14:52

深度学习赋能数据分析，联蔚盘云引领业务革新

一、引言随着大数据时代的到来，深度学习技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在深度学习领域的深厚积累，为企业提供高效、精准的数据分析解决方案，助力企业实现业务革新与增长。
联蔚盘云·2024-08-30 14:20

Python编码—掌握Python与Kubernetes：构建高效微服务架构

在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。
学步_技术·2024-08-30 14:20

我写的不好又怎么了？

你可以说写的没有深度，没有深层次，但你不能很不屑的说能写出什么来。在我看来，只要你是个有思想的人，就能写出好文章。自身的亲身经历，职场生涯，个人的成长环境，亲人之间的感情。
青子入戏·2024-08-30 14:33

Django缓存设置

Django支持多种缓存后端，包括内存缓存、文件缓存、数据库缓存和更高级的选项如Memcached和Redis。
ac-er8888·2024-08-30 13:45

动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。
walfar·2024-08-30 13:13

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。快速部署：一旦模型被训练并保存，它可以迅速部署到生产环境中，加速产品上市时间。版本控制：保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程，便于比较和回滚到之前的版本。离线使用：保存的模型可以在没有网络连接的情况
walfar·2024-08-30 12:42

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

当拥有多块GPU时，可以利用分布式计算（DistributedComputation）与并行计算（ParallelComputation）的方式加速网络的训练过程。在这里，分布式是指有多个GPU在多台服务器上，并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意
shangjg3·2024-08-30 12:10

《深度学习走向核心素养小学数学》读书第四期

逻辑推理：让学生学会“用数学的思维想”义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力，这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发，依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类：一类是从特殊到一般的推理，推理形式主要有归纳、类比；一类是从一般到特殊的推理，推理形式主要有演绎。演绎推理是从大范围内成立的命题推断小范围内命题也成立，只能用来验证知识，不能
Lethe不迷糊·2024-08-30 12:52

每日一句

我们谈一谈认知这个问题：我认为认知是有高度和深度之别的：所有的懒惰、放纵、自制力不足，其根源都在于认知能力受限换句话说：就是认知的高度决定了一个人自控力的强度；
阿雷说·2024-08-30 11:58

读书笔记 | 你是成长型思维的人吗？

前两天刚好看到2018年美国教育界最受关注的20大发展趋势，其中排名第一的是“成长型思维”，正好我又在樊登读书《终身成长》这本书里听到对“成长型思维”的剖析，发现成长型思维适用于各个领域、各个阶段、各种年龄的人
进击的小奥·2024-08-30 11:16

软路由上ESXi安装与配置（含网卡直通）-手把手小白教程

准备工作硬件：软路由主机：处理器Intel3865U、内存4GB、64GBSSD、集成6个IntelI211千兆网卡U盘：128GBUSB3.0软件准备：镜像写盘工具：UltraISO（下载链接:https
赛博坦程序猿·2024-08-30 11:41

ubuntu python环境变量_ubuntu－设置系统环境变量

环境变量简介bashshell用一个叫做环境变量(environmentvariable)的特性来存储有关shell会话和工作环境的信息．环境变量的使用大大方便了程序或者shell中运行的脚本查找和访问内存中存储的数据和系统信息
jun zheng·2024-08-30 10:57

DOM节点统计

DOM的体积过大会影响页面性能，假如你想在用户关闭页面时统计（计算并反馈给服务器）当前页面中元素节点的数量总和、元素节点的最大嵌套深度以及最大子元素个数，请用JS配合原生DOMAPI实现该需求（不用考虑陈旧浏览器以及在现代浏览器中的兼容性
SeriousLose·2024-08-30 10:23

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP
听忆.·2024-08-30 10:51

Docker网络模型深度解析

Docker网络模型是Docker容器化技术的重要组成部分，它通过不同的网络驱动来实现容器间及容器与外部环境的通信。深入理解Docker网络模型有助于更好地管理和优化容器化应用。下面我们将详细探讨Docker的主要网络模式及其实现机制。1.Docker网络驱动概述Docker提供了多种网络驱动，用于满足不同的网络需求。主要的网络驱动包括：-Bridge（桥接网络）-Host（主机网络）-None-
109702008·2024-08-30 09:18

【深度学习】embedding的简单理解

文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过
旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

化工细分龙头标的深度梳理（上篇）

化工板块长期在A股市场坐“冷板凳”，尤其是2020上半年受到疫情影响，国际油价大幅下跌，行业开工率也很低，拖累整个板块维持震荡，看起来似乎是毫无想象力。但去年下半年以来，疫情好转，全球经济重启，油价的猛涨，化工品景气度迅速提升。并且国外疫情不断出现反复，导致部分海外化工装置遭遇不可抗力或停产，促进了咱们国内化工产品的海外订单需求进一步提升，像纺服、涂料、农药等出口占比大的行业，近一年的出口量明显增
王峰xmu·2024-08-30 09:15

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。
z are·2024-08-30 08:14

深度学习中Embedding的理解

在深度学习领域，Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息，表现形式为一个向量。
普通攻击往后拉·2024-08-30 08:44

mysql之写缓冲(change buffer)

：image.png（1）MySQL数据存储包含内存与磁盘两个部分；（2）内存缓冲池(bufferpool)以页为单位，缓存最热的数据页(datapage)与索引页(indexpage)；（3）InnoDB
tracy_668·2024-08-30 08:32

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理，这是一种利用已知信息（先验概率）来预测未知事件（后验概率）的概率方法。它通常用于分类问题，特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性，并且可以通过增加新的数据来更新先验概
Ven%·2024-08-30 08:13

SK Hynix明年将开发基于96/128 GB DDR5的CXL 2.0内存解决方案

SKHynix正致力于为人工智能领域开发基于DDR5的CXL2.0内存解决方案，尤其是针对"内存饥渴型"LLM。
吴脑的键客·2024-08-30 08:43

机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的观测值，对函数分布进行假设（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该假设分布上
0xMayL·2024-08-30 08:39

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。
ShuQiHere·2024-08-30 07:07

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程，1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据
shangjg3·2024-08-30 07:37

使用C++开发黑神话悟空类似3A如何避免内存泄漏

智能指针：使用C++11或更高版本中的智能指针（如std::unique_ptr、std::shared_ptr和std::weak_ptr）来自动管理内存。
Code apprenticeship·2024-08-30 07:06

缓存与数据库的数据一致性解决方案分析

缓存通过在内存或更快速的存储系统中存储经常访问的数据副本，使得数据检索变得迅速，从而避免了每次请求都需要从较慢的主存储（如硬盘或远程数据库）中读取数据的延迟。
Do&Feel·2024-08-30 07:05

PyTorch Geometric（torch_geometric）简介

图网络是深度学习领域的一种强大工具，它能够处理结构化数据，如社交网络、分子结构、交通网络等。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数！！！（个人总结，为了方便我自己复习，要是同时也能帮助到大家就更好了）

`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1：找到一维张量的最大值示例2：在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在深度学习和数据处理中
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

JavaScript 的变量、数据类型

其本质是变量是内存中存放数据的空间。
wtbdwzbh·2024-08-30 06:01
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