《高途》专题

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设计软件有两种方法：一种是简单到明显没有缺陷，另外一种复杂到缺陷不那么明显。——托尼.霍尔 在学习了前面第2章的基础入门后，已经可以能够胜任一般性的接口服务功能开发，和应付根据项目具体情况而定制扩展的业务场景。但实际上项目的开发要更为复杂，相应地，我们需要学习更为强大的工具。例如对各种后端资源服务的管理，类文件的命名规范和自动加载，以及架构明显的编程风格。除此之外，本章还会包含更高层面、更广范畴上

UMD™ Cache（高速缓存）    将使用频率较高的数据蓄积至PSP™主机的内存，以减少UMD™的读取次数，加快数据读取速度的设定。 关 不变更UMD™的读取速度。 开 减少UMD™的读取频率。 提示 设定为［开]时，可能无法经由Ad Hoc模式与其他PSP™正确通讯。此时请调整为［关]。

下面的例子尽管有些不太现实，但却有可能实现与有噪声信道的完全匹配。 存在两个信道符号0和1，噪声对七个该等符号组成的块产生影响。一组七个符号要么无错误传送，要么恰有一个符号错误。这八种可能性是等概率的。有： 下面给出一种高效编码，它能够完全纠正所有错误，并以速率C进行传送（此种编码方式是由R.汉明发明的一种方法发现的）： 设一组七个符号为。其中的为消息符号，由信源任何选择。其他三个为冗余，其计算如

多读者/Tag createTag() deleteTag() listTag() getTagInfo() 死信队列 setQueueRedrivePolicy() removeQueueRedrivePolicy() 从死信队列中接收消息 向死信队列发送消息 多读者/Tag相关 Topic Queue Priority Queue

您可以通过优化您的计算机系统、After Effects、您的项目和您的工作流程来改进性能。此处提供的某些建议不是通过提高渲染速度而是通过降低其他操作（例如，打开项目）所需的时间来改进性能的。 注意:到目前为止，用来改进总体性能的最好方法是提前规划、针对您的工作流程和输出管道运行早期测试、并确认您所提供的内容是您的客户实际需要和预期的内容。（请参阅规划您的工作。） Lloyd Alvarez 在

校验者: @why2lyj @Shao Y. 翻译者: @glassy sklearn.mixture 是一个应用高斯混合模型进行非监督学习的包，支持 diagonal，spherical，tied，full 四种协方差矩阵 （注：diagonal 指每个分量有各自不同对角协方差矩阵， spherical 指每个分量有各自不同的简单协方差矩阵， tied 指所有分量有相同的标准协方差矩阵， ful

在合并过程中得到解决冲突的协助 git会把所有可以自动合并的修改加入到索引中去, 所以git diff只会显示有冲突的部分. 它使用了一种不常见的语法: $ git diff diff --cc file.txt index 802992c,2b60207..0000000 --- a/file.txt +++ b/file.txt @@@ -1,1 -1,1 +1,5 @@@ ++<<<<<<<

这一章是关于Python语言的高级特性 -- 从不是每种语言都有这些特性的角度来说，也可以从他们在更复杂的程序和库中更有用这个角度来说，但是，并不是说特别专业或特别复杂。 需要强调的是本章是纯粹关于语言本身 -- 关于由特殊语法支持的特性，用于补充Python标准库的功能，聪明的外部模块不会实现这部分特性。 开发Python程序语言的流程、语法是非常透明的。提议的修改会通过Python增强建议-P

本文面向准备为编辑器添加 Tea 语法高亮功能的读者。 扩展名 Tea 语言代码的默认扩展名名 .tea 。包文件为 .teapkg。 项目文件为 .teaproj 。 数据文件为 .teadata 。 高亮策略 1. 数字 数字格式只有这三种：1、-0.3、0x1。 2. 字符串 字符串的格式只有这三种：'这是没有任何转义的字符串，字符串内部用''代替'、"这是支持\转义的字符串，转义的情况和J

👥面试题目 一面 项目 cuda详细说（好久了有的忘记了说的磕磕巴巴的） 然后 讲了实习的东西 感觉和他们目前的业务比较match 基础问题 c加加和cuda的基础问题 一个膨胀卷积实现的手撕 呃问我怎么优化 没回答出来 给我讲解了我还是没明白 笑死 面试官无语 反问 两轮技术面 技术业务偏向移动端硬件优化这边 面试官比较友好 亲切 没开摄像头 希望可以进二面 跪求

太初好像也能给3，冲一波 面试时长：40min 面试内容： * 自我介绍 * 实习介绍 * linux信号 * 信号量的处理 * 死锁条件、解决 * 多线程库用过哪些 * gil锁 * auto和decltype * delete和private * static用法 * 单例模式 * unique_ptr原理 * std::move原理 * 智能指针 * cuda如何优化 * AI框架了解哪些优

主要内容：1.消费消息的性能优化手段,2.消费者组1.消费消息的性能优化手段 1.1 稀疏索引 Kafka 利用offset 和 timestamp 查到消息。 B Tree 类的索引并不适用于 Kafka。哈希索引看起来却非常合适。 为了加快读操作，如果只需要在内存中维护一个「从 offset 到日志文件偏移量」的映射关系即可，每次根据 offset 查找消息时，从哈希表中得到偏移量，再去读文件即可。（根据 timestamp 查消息也可以采用

主要内容：1. 存储消息的性能优化手段1. 存储消息的性能优化手段 存储消息属于 Broker 端的核心功能 IO多路复用, 磁盘顺序写, page缓存, 分区分段结构 1.1 IO 多路复用 对于 Kafka Broker 来说，要做到高性能，首先要考虑的是：设计出一个高效的网络通信模型，用来处理它和 Producer 以及 Consumer 之间的消息传递问题。 SocketServer : Kafka采用的是Reactor 网络

主要内容：1. 如何理解高性能设计,2. Kafka 高性能设计的全景图,3. 生产消息的性能优化手段,4.Kafka源码分析Kafka 的高性能设计可以说是全方位的，从 Prodcuer 、到 Broker、再到 Consumer， 1. 如何理解高性能设计 对于线程池、多级缓存、IO 多路复用、零拷贝等技术是一个系统性的问题，至少需要深入到操作系统层面。从 CPU 和存储入手，去了解底层的实现机制，然后再自底往上，一层一层去解密和贯穿起来。 高性能设计离不开的就是计算和IO 计算： 1、让更