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世界上最快的捷径，就是脚踏实地，本文已收录【 架构技术专栏 】关注这个喜欢分享的地方。 InnoDB引擎有几个重点特性，为其带来了更好的性能和可靠性： 插入缓冲（Insert Buffer） 两次写（Double Write） 自适应哈希索引（Adaptive Hash Index） 异步IO（Async IO） 刷新邻接页（Flush Neighbor Page） 今天我们的主题就是 插入缓冲（Insert Buffer） ,由于InnoDB引擎底层数据存储结构式B+树，而对于索引我们又有聚集索引和非聚集索引。 在进行数据插入时必然会引起索引的变化，聚集索引不必说，一般都是递增有序的。而非聚集索引就不一定是什么数据了，其离散性导致了在插入时结构的不断变化，从而导致插入性能降低。 所以为了解决非聚集索引插入性能的问题，InnoDB引擎 创造了Insert Buffer。 Insert Buffer 的存储 看到上图，可能大家会认为Insert Buffer 就是InnoDB 缓冲池的一个组成部分。 **重点：**其实对也不对，InnoDB 缓冲池确实包含了Insert Buffer的信息，但Insert Buffer 其实和数据页一样，也是物理存在的（以B+树的形式存在共享表空间中）。 Insert Buffer 的作用 先说几个点： 一张表只能有一个主键索引

Synchronized简介 线程安全是并发编程中的至关重要的，造成线程安全问题的主要原因： 临界资源， 存在共享数据 多线程共同操作共享数据 而Java关键字synchronized，为多线程场景下防止临界资源访问冲突提供支持， 可以保证在同一时刻，只有一个线程可以执行某个方法或某个代码块操作共享数据。 即当要执行代码使用synchronized关键字时，它将检查锁是否可用，然后获取锁，执行代码，最后再释放锁。而synchronized有三种使用方式： synchronized方法： synchronized当前实例对象，进入同步代码前要获得当前实例的锁 synchronized静态方法： synchronized当前类的class对象 ，进入同步代码前要获得当前类对象的锁 synchronized代码块：synchronized括号里面的对象，对给定对象加锁，进入同步代码库前要获得给定对象的锁 Synchronized方法 首先看一下没有使用synchronized关键字，如下： public class ThreadNoSynchronizedTest { ​ public void method1(){ try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }

cmd.exe 安装命令行 》pip install opencv-python 》pip install tensorflow 》pip install keras 必须安装tensorflow基础之上 板块一、 几何图形（cv2 图像处理） 图片导入； 图片长宽通道数学； 图片裁剪； 图片输出； 图片保存文件； tu = cv2.imread('image.jpg') (h,w,t)=tu.shape print(tu.shape) cX,cY = (w//2,h//2) print(cX) tl = tu[0:cY,0:cX] tr = tu[0:cY,cX:w] bl = tu[cY:h,0:cX] br = tu[cY:h,cX:w] def zzImage(zhou): plt.imshow(zhou) plt.axis('off') plt.show() zzImage(br) # 裁剪顺序 先y，再x cv2.imwrite('newImage.jpg',image) 封装常用函数 代码块（.py文件） 包含图片旋转代码 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 读取图片 def imgRead(src): src = cv2.imread(src) return cv2

　　 　　近日，阿里云正式开源了深度迁移学习框架 EasyTransfer ，这是 业界首个 面向NLP场景的深度迁移学习框架。 　　 开源链接：https://github.com/alibaba/EasyTransfer 　　该框架由阿里云机器学习PAI团队研发，让自然语言处理场景的模型预训练和迁移学习开发与部署更加简单和高效。 　　面向自然语言处理场景的深度迁移学习在现实场景里有巨大的需求，因为大量新的领域不断涌现，传统的机器学习需要对每个领域都积累大量训练数据，这将会耗费大量标注的人力与物力。深度迁移学习技术可以将源领域学到的知识迁移到新的领域的任务，进而大大减少标注的资源。 　　尽管面向自然语言场景的深度迁移学习有很多的需求，目前开源社区还没有一个完善的框架，而且构建一个简单易用且高性能的框架有巨大挑战。 　　首先，预训练模型加知识迁移现在是主流的NLP应用模式，通常预训练模型尺寸越大学习到的知识表征越有效，然而超大的模型给框架的分布式架构带来了巨大挑战。如何提供一个高性能的分布式架构，从而有效支持超大规模的模型训练。 　　其次，用户应用场景的多样性很高，单一的迁移学习算法无法适用，如何提供一个完备的迁移学习工具来提升下游场景的效果。 　　第三，从算法开发到业务落地通常需要很长的链路，如何提供一个简单易用的从模型训练到部署的一站式服务。 　　面对这三大挑战

很多秃头小可爱沉迷熬夜逛淘宝，以下是 来自宇宙洪荒之力的最新线报： 男生比女生多 天蝎座多 夜间小裙子搜索量位居第一 ...... 尤其，每晚有1700万人在淘宝只逛不买，他们到底在干什么？ 看完视频和下方文章，你就知道为什么上头了。 前言 来洋淘， 更有young! 洋淘轻应用的内容均是手淘用户的真实购后分享， 在这里，你可以个性化地浏览他人的美好生活， 并鼓励自我表达与分享。 图1. 洋淘轻应用截图， 左) 为双列流， 右) 为详情页 在推荐任务上，同导购产品相比，洋淘场景有着自身的特性： 新用户冷启严峻，六成以上的用户无洋淘场景内的历史内容点击； 老 用户内容兴趣也稀少，历史内容点击数不超过10，反观商品点击数却高达数倍； 用户在电商与内容两个 domain 的兴趣差异较大。 统计日志发现，电商兴趣对洋淘场景下内容点击样本的覆盖度仅为 30% 。 于是，如何把跨域的异构行为用好，提升用户的浏览深度就显得弥足珍贵。我们从 召回 ， ctr预估 两大关键环节均作了探索与创新， 大幅提升了推荐效果， 取得了显著的业务收益。 向量召回模型In_Match 前文提到内容兴趣不够用，我们首先基于i2i尝试了商品与内容的混合协同，取得了一定的收益。然后基于电商兴趣的标题作相关内容的严格相似召回，却收益为负，这说明跨域的兴趣不可生搬硬套，也与前文的兴趣差异统计相吻合。

节前，我们已经将【性能黑榜】上的Top10规则均做了详细的解读（可戳文末相关链接回顾）。 无论是大家在开发时的疏忽，还是相关知识点的缺失，这些问题的积累最终都会反映到项目的性能表现上。 为此，我们将这些规则曝光出来，并且以一个个知识点的形式逐一解读。 今天，我们来继续剖析 【UWA本地资源检测】 中和音频视频相关的规则。我们将力图以浅显易懂的表达，让职场萌新或优化萌新深入理解。 1、未使用Streaming加载的长音频 这里我们先了解一下Unity里音频加载的三种方式： Decompress On Load 音频文件以压缩形式存储在磁盘上，加载时直接解压放到内存中。这种方式在内存占用上没有优势，但在后续播放时对CPU的计算需求是最小的。一般来讲这种方式更适用于短小的音频。 Compressed In Memory 音频文件以压缩形式存放在内存里，使用时再解压。这意味着会有更多的CPU开销，但是在加载速度和内存占用上具有优势。这种情况适用于大型音频文件。 Streaming 音频文件存放在磁盘中，加载时循环以下操作：“从磁盘读取一部分，解压到内存中，播放，卸载”。这种方式在内存占用上相较而言是最小的，但在CPU的消耗上是最不具优势的。 而在音频的实际运用中，背景音乐的使用是普遍存在的。几乎所有游戏都会使用BGM以增强对游戏氛围和环境的渲染。结合以上关于音频加载方式的描述可以看出

　　InnoDB 采用了MVCC来支持高并发，并且实现了四个标准的隔离级别。其默认级别是REPEATABLE READ(可重复读) ，并且，通过间隙锁（next-key locking）策略防止幻读的出现。间隙锁使得InnoDB 不仅仅锁定查询涉及的行，还会对索引中的间隙进行锁定，防止幻影行的插入。 　　InnoDB 是基于聚簇索引建立的。InnoDB的索引结构和mysql的其他存储引擎有很大的不同，聚簇索引对主键查询有很高的性能。不过它的二级索引（second index，非主键索引）中必须包含主键列，所以如果主键列很大的话，其他的所有索引都会很大。因此，若表上的索引较多的话，主键应该尽可能的小。INNODB 的存储格式是平台独立的，也就是说可以将数据和索引文件从intel平台复制到power pc或者sun sparc平台。 　　InnoDB 内部做了很多优化，包括从磁盘读取数据时采用的可预测性预读，能够自动在内存中创建hash索引以加速读操作的自适应哈希索引（adaptive hash index），以及能够加速插入操作的插入缓冲区（insert buffer）等。 　　InnoDB 的行为是非常复杂的，不容易理解。如果使用了InnoDB，笔者强烈建议阅读官方手册中的“InnoDB事务模型和锁” 一节。如果应用程序基于InnoDB构建

opencv 棋盘查找findChessboardCorners函数使用 Size size=new Size(6,9); MatOfPoint2f pos=new MatOfPoint2f(); boolean chessboardCorners = Calib3d.findChessboardCorners(mat, size, pos, Calib3d.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH|Calib3d.CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE); if (chessboardCorners) { Calib3d.drawChessboardCorners(mat, size, pos, true); }else { Log.i(TAG, "handle: jason error"); } 函数形式 int cvFindChessboardCorners( const void* image, CvSize pattern_size, CvPoint2D32f* corners, int* corner_count=NULL, int flags=CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH ); 参数说明 Image: 输入的棋盘图，必须是8位的灰度或者彩色图像。 pattern_size: 棋盘图中每行和每列角点的个数。 Corners:

Hello！大家好！ 欢迎来到《搞一下汽车电子》 今天，我们给大家分享的是Adaptive Platform AUTOSAR 专题视频： 07 自动驾驶 & 域控中间件——自适应平台(Adaptive Platform)AUTOSAR和Safety 这里的Safety更多指的是与功能安全相关的“安全”，是有别于Security的哦。我们从以下三个方面进行分享： 1. Safety的简介 2. AP AUTOSAR和Safety的关系 3. AP AUTOSAR中Safety的措施 本期的主要内容包括： 1. Safety的简介 1）Safety的定义 2）Safety的生命周期 2. AP AUTOSAR和Safety的关系 1） 使用假设 和目标 2） 使用假设和 目标 3） 系统描述 4） 危害分析 5） Safety目标 6） 功能要求 7） 功能安全要求 3. AP AUTOSAR中Safety的措 施 1）Safety的来源 2）示例 3）ara::phm 4）与Safety目标相关的模块 本篇是图文+视频的解说，将 本篇文章分享至朋友圈 ， 集齐10个赞 ， 截图发给小编 ，可以 免费观看视频 并 获取相关资料 哦~ 点击下方链接，跳转到w··x 公　中``号阅读 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ 07 自动驾驶 &

1 基本概述 CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法，主要用在医学图像上面。之前的比赛中，用到了这个，但是对其算法原理不甚了解。在这里做一个复盘。 CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声 CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 限制对比度的自适应直方图均衡。在学习这个之前，我们要先学习一下下面的前置算法： 【Contrast Stretching】 :对比度拉伸； 【HE】 :直方图均衡； 【CLHE】 :对比度限制的HE 【AHE】 ：自适应直方图均衡化 2 竞赛中的CLAHE实现 在比赛中，我们往往使用albumentations库函数进行图像的预处理，因为这个预处理库的运行速度非常的快，而且封装了大量的图像增强的方法。图像任务的话这个库函数非常滴奈斯。 本文中会介绍一下albumentations库函数实现CLAHE的代码，然后再用openCV实现。 import albumentations RESIZE_SIZE = 1024 # or 768 train_transform = albumentations.Compose([ albumentations.Resize(RESIZE_SIZE, RESIZE_SIZE), albumentations.OneOf