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redis原理（2）
一致性哈希分区（Distributed Hash Table） 实现思路是为系统中每个节
35500发布于 2021-05-18 - 来自专栏后端从入门到精通
Join原理(2)--连接原理（四十)
Join，left join，right join(1)--连接原理（三十九) Join原理 明白了左连接还右连接内连接之后，下面介绍他的原理 嵌套循环连接（Nested-Loop join） 上篇文章我们说的其实就是嵌套循环查询方法 ，比如驱动表查出来3条数据，则被驱动表会吧三条数据全部一条条带入，比如t2.m1 = t1.m1，则会查询三次被驱动表，若链接了三个表，然后则第三个表又在前面表查询出来的基础上，插叙多次，这样一层层嵌套循环 使用索引加快连接速度 我们前面说过嵌套查询分为两个步骤，在回顾一下 步骤1：先查询驱动表的所有数据，结果若果有两条 步骤2：t2.m1 = 2 and t2.n1<’d’，t2.m2 = 3 and t2 如果在步骤2的时候全部都是全表查询，那将是对数据库的灾难，连接的表越多，查询的越多，这就是为什么经常用连接会导致sql性能差的原因。比如内连接，若不加限制条件，结果呈指数增长，这个结果类似。 Select * from t2 where t2.m1 = 2 and t2.n1<’d’ Select * from t2 where t2.m1 = 3 and t2.n1<’d’; 这时候如果我们给
70520编辑于 2022-07-26 - 来自专栏落叶飞翔的蜗牛
线程池原理（2）
接上文线程池原理（1） 线程池的创建 通过ThreadPoolExecutor构造函数实现（推荐） ? 线程池原理 任务调度 任务调度是线程池的主要入口，当用户提交了一个任务，接下来这个任务将如何执行都是由这个阶段决定的。了解这部分就相当于了解了线程池的核心运行机制。 I/O 密集型任务(2N)：这种任务应用起来，系统会用大部分的时间来处理 I/O 交互，而线程在处理 I/O 的时间段内不会占用 CPU 来处理，这时就可以将 CPU 交出给其它线程使用。 因此在 I/O 密集型任务的应用中，我们可以多配置一些线程，具体的计算方法是 2N。 如何判断是 CPU 密集任务还是 IO 密集任务？
66610发布于 2021-03-19 - 来自专栏minlearnprogramming
clingrootsys原理剖析(2):the pme
但主要喂给它的是如PEM这样的业已包含类型系统–元类型系统，会将类型系统保持到运行期就可以了） 你可能会为编译过程的这些种种感到迷惑，但实际上这里面所有的技术，跟传统静态编译语言系统 – 你学到的最简单的编译原理实现 所有这些，都不能改变所有用编译原理实现的语言系统共享同样的产品外观（都有该有的部分，只是呈现出了不同的形式）。回到系列文章第一篇的文头那些话，用这些通读所有复杂语言系统的定性你才能不致迷糊。
60240发布于 2020-09-28 - 来自专栏文武兼修ing——机器学习与IC设计
基2FFT原理
8点DFT算法，对于一个点： 需要复数乘法N次，每次复数乘法由四次实数乘法和两次实数加法实现 需要复数加法N-1次，每次复数加法由两次实数加法构成 因此，对于一个点，需要实数乘法共4N次，实数加法共（2N -2+2N）=4N-2次。 可减少所需要的复数乘法的次数，进而减少对应的实数乘法和加法的数量 FFT 基2FFT 基2FFT指点数为 ? 的FFT变换，取 ? 的FFT变换如下所示： ? 蝶形运算可以用于映射基2FFT，首先考虑2点FFT，两点FFT公式如下所示： ? 因此可以使用一个蝶形运算实现，权值为 ? ，现考虑一个4点FFT，首先将其分解为2个两点FFT，分解的公式为 ? 分解步骤也可以用蝶形运算实现，因此整体运算如下图所示： ?
1.8K30发布于 2019-07-10 - 来自专栏golang云原生new
redis 存储结构原理 2
，redis 中都是使用这个结构来进行组织的 typedef struct dict { dictType *type; void *privdata; dictht ht[2] type 字段对应的操作函数，具体有哪些操作函数，我们可以看到typedef struct dictType 给出的信息 privdata 字典依赖的数据，例如 redis 具体的操作等等 ht[2] 我们在 redis 源码中 src\server.h 也能够看到 redisdb 的数据结构 我们可以看到 dict 这个字典，是 redis 中使用是相当频繁和关键的 上面有说到 ht[2] 会用在渐进式 ht[0] 数据拷贝到 ht[1] 的方式一 是这样进行 rehash 的 ： 扩容的时候，rehash 是这样做的： 先会对上述说到的 ht[1] 开辟内存空间，会将 ht[0].size * 2
30610编辑于 2023-09-01 - 来自专栏Java识堂
线程池实现原理-2
前言 线程池实现原理-1 addWorker实现 在看addWorker方法之前，我们先看一个例子，了解一下retry的使用 break retry 跳到retry处，且不再进入循环 continue = 4) break retry; } } //start 第一次进入外层循环 //end i=1输出 //end i=2输出 =SHUTDOWN，分为如下2种情况 * (1)workQueue为空，fistTask == null 和fistTask ! = null的任务都不能 * (2)workQueue不为空，可以添加fistTask ! c); if (wc >= CAPACITY || // 1.是核心线程 >= corePoolSize // 2.
79730发布于 2019-08-13 - 来自专栏静默虚空的博客
MPEG-2系统原理
MPEG-2系统原理 一、MPEG-2系统原理 第一章 MPEG-2简介 什么是MPEG和MPEG-2？ 第二章 DVB系统的构成 [本文不详细描述DVB系统的硬件构成，只是根据ISO13818中的描述，详细解释TS码流的格式和解复用原理。 不同的规格基本原理都是相同的，不同的主要是调制方式不同: DVB-S，S是Satellite的首字母，应用于数字电视卫星广播，调制方式是QPSK。 介绍到这里，我们就可以总结一下DVB搜台的原理了。(好!洗耳恭听!) 第四章 Teletext原理 欧洲采用的Teletext 标准叫做"ITU-R System B Teletext"，标准文档是EN300472和EN300706。
1.4K10编辑于 2022-05-07 - 来自专栏用户5744311的专栏
2、leveldb设计原理--LSM
概念 LSM（Log-Structured Merge Tree） 原理 特点 把随机写转化成顺序写，写入速度快； 读数据可能需多次磁盘IO； 数据操作流程 写数据 追加写WAL日志； 更新内存中的MemTable
60920发布于 2021-03-21 - 来自专栏nginx遇上redis
LDAP服务原理详解2
LDIF(LDAPInterchange Format)是指存储LDAP配置信息及目录内容的标准文本文件格式，之所以使用文本文件来格式来存储这些信息是为了方便读取和修改，这也是其它大多数服务配置文件所采取的格式。LDIF文件常用来向目录导入或更改记录信息，这些信息需要按照LDAP中schema的格式进行组织，并会接受schema 的检查，如果不符合其要求的格式将会出现报错信息。LDIF文件样例如下：
97310发布于 2020-02-19 - 来自专栏Java学习录
Dubbo源码解析（2）SPI原理
org.apache.dubbo.common.extension.ext1.impl.SimpleExtImpl2 impl3=org.apache.dubbo.common.extension.ext1 org.apache.dubbo.common.extension.ext1.SimpleExt这个接口有三个可选的实现类：SimpleExtImpl1、SimpleExtImpl2、SimpleExtImpl3 instanceof SimpleExtImpl1); assertTrue(getExtensionLoader(SimpleExt.class).getExtension("impl2" ) instanceof SimpleExtImpl2); } 不去分析源码我们可以大概猜一下这两行代码，大致就是加载SimpleExt接口的两个实现类，这个接口上方提到过，我们先看下这个接口的内容 @Adaptive String echo(URL url, String s); @Adaptive({"key1", "key2"}) String yell(URL url
47510发布于 2020-03-31 - 来自专栏ops技术分享
nginx结构原理全解析（2）
image.png 2.什么是IO多路复用？ select 缺点：能够监视文件描述符的数量存在最大限制；线性扫描效率低下 优点：windows、linux都支持 epoll 优点：没有最大并发连接限制；效率提升，不是轮询的方式 轻量级 1.功能模块少 2. image.png 4.可以高并发 官方测试Nginx能够支撑5万并发连接，实际生产环境中只能抗住2-4万的并发 采用最新的epoll和kqueue网络I/O模型，而传统的Apache 使用的select
36030发布于 2021-05-11 - 来自专栏机器学习AI算法工程
PageRank算法（2）：PageRank原理剖析
我们先来看一个简单的例子： Google PageRank取值范围是0~10，为了叙述方便，我们使用0~1的区间作为度量，这并不会影响我们对PageRank原理的剖析，并且在初始化的时候，我们假设所有网站的 在这里，我们仅仅是非常简单地讨论了一下PageRank的原理，这与Google PageRank的实际算法实现相当甚远。 0, 0;] 这样的话，我们就可以按照求马氏链平稳分布的方式，求得PageRank收敛结果，方程组为： X1 = X2 + X3 / 2 + X5 / 4 + X6 / 2X2 = X1 / 5 2,3,5,6 2 0.179 5 1,3,4,6 1,4,6,7 3 0.166 2 1 1,3,4 4 以上就是 PageRank 的基本原理。 Google 做的就是大规模地处理这样的非常特性值问题。
4.7K71发布于 2018-03-13 - 来自专栏Java架构师历程
Struts2的工作原理
在学习struts2之前，首先我们要明白使用struts2的目的是什么？它能给我们带来什么样的好处？ 设计目标 Struts设计的第一目标就是使MVC模式应用于web程序设计。 因为struts2有这样目标，并且有这样的优势，所以，这是我们学习struts2的理由，下面，我们在深入剖析一下struts的工作原理。 工作原理 Suruts2的工作原理可以用下面这张图来描述，下面我们分步骤介绍一下每一步的核心内容 ? 下面粗略的分析下我理解的FilterDispatcher工作流程和原理：FilterDispatcher进行初始化并启用核心doFilter view plain copy ? ? Struts2和struts1的比较 struts2相对于struts1来说简单了很多，并且功能强大了很多，我们可以从几个方面来看： 从体系结构来看：struts2大量使用拦截器来出来请求，从而允许与业务逻辑控制器
85840发布于 2018-09-26 - 来自专栏瓜大三哥
HLS Lesson2-工作原理
Vivado HLS工作原理 1. CAD->CAE-EDA 2.ESL(电子系统级：高级描述语言或者基于模型的设计工具) 降落 c或者c++更专注提高系统性能，生成的HDL代码是不需要看懂的。 2. 绑定（binding）:完成映射过程 ?
67850发布于 2018-02-26 - 来自专栏全栈程序员必看
word2vec原理总结
www.cnblogs.com/pinard/p/7243513.html Negative Sampling的模型：https://www.cnblogs.com/pinard/p/7249903.html word2vec 原理总结: 1.word2vec中有两种模型CBOW和Skip-Gram,CBOW是通过上下文词来预测中心词，Skip-Gram是通过中心词来预测上下文。 2.word2vec的两种优化方式：基于霍夫曼树的Hierarchical Softmax和负采样。 2.初始化模型参数(每个节点参数)，词向量 3.通过逻辑回归、最大似然函数中的梯度上升求解参数和词向量 缺点：生僻词需要沿着树从上到下找很久 。 2.初始化模型参数(每个节点参数)，词向量 3.通过逻辑回归、最大似然函数中的梯度上升求解参数和词向量 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/145390
53610编辑于 2022-08-29 - 来自专栏c++与qt学习
SpringBoot2----定制化原理
定制化原理 定制化的常见方式 原理分析套路 ---- 定制化的常见方式 修改配置文件； xxxxxCustomizer； 编写自定义的配置类 xxxConfiguration；+ @Bean registry.addResourceHandler("/aa/**") .addResourceLocations("classpath:/static/"); } ---- 原理分析套路
31930发布于 2021-11-15 - 来自专栏HAUE_LYS'Blog
编译原理：2. 词法分析
标有多个字符的边是多条平行边的缩写形式；因此，在机器 ID 中，实际上有 26 条边从状态 1 通向状态 2，每条边用不同的字母标记。 任何单字母都能通至状态 2，因此单字母字符串是可被接收的字符串。从状态 2 出发，任何字母和数字都将重新回到状态 2，因此一个后跟任意个数字母和数字的字母也将被接收。 从状态 1 可以到达状态 2，从状态 4 可到达状态 5，从 状态 9 则无处可去，而从状态 14 则可以到达状态 15，由此得到状态集合 {2, 5, 15}。 因此这个 NFA 一定属于状态集合 {2, 5, 6, 8, 15}。 对于下一个输入字符 n，从状态 6 可到达状态 7，但状态 2、5、8 和 15 都无相应的转换。 因为 NFA 的状态个数有限 （n 个），所以 DFA 的状态个数也是有限的（至多为 2^n个）。
1.2K21编辑于 2023-09-04 - 来自专栏深度应用
·word2vec原理讲解
word2vec原理讲解 word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理 虽然源码是开源的，但是谷歌的代码库国内无法访问，因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准。本文关注于word2vec的基础知识。 目录 1. 词向量基础 2. 2. CBOW与Skip-Gram用于神经网络语言模型 在word2vec出现之前，已经有用神经网络DNN来用训练词向量进而处理词与词之间的关系了。 3. word2vec基础之霍夫曼树 word2vec也使用了CBOW与Skip-Gram来训练模型与得到词向量，但是并没有使用传统的DNN模型。 霍夫曼树的建立其实并不难，过程如下： 输入：权值为(w1,w2,...wn)(w1,w2,...wn)的nn个节点 输出：对应的霍夫曼树 1）将(w1,w2,...wn)(w1,
1.4K40发布于 2019-06-27 - 来自专栏Vegout
P2P通信原理
P2P 就是端到端 我发一条微信给你，这不是 P2P。 port2，ip1：port1 发往外网的包都将通过 ip2:port2 发出；外部任何 ip3:port3 都可以通过发送数据包给 ip2:port2 从而与 ip1:port1 进行通信。 发出；外部只有收到过 ip2:port2 数据包的 ip3 才可以发送数据包给 ip2:port2 从而与 ip1:port1 进行通信。 ；外部只有收到过 ip2:port2 数据包的 ip3：port3 才可以发送数据包给 ip2:port2 从而与 ip1:port1 进行通信。 同时，只有锥型 NAT 才能进行 P2P，原因是由 P2P 连接的建立过程决定的。 P2P 连接建立过程 P2P 连接的建立首先需要一个拥有公网 IP 的中间服务器 S，两个结点 P1 和 P2。
5.4K10发布于 2020-05-07
腾讯云开发者
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