它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快 8.5 倍,并创造出迄今为止学术圈所见最快的.运行于 GPU 的 k-selection 算法.Facebook 人工智能实验室(FAIR) 借此创造了数个世界纪录,包括在十亿高维矢量上的构建的.世界最快的 k-nearest-neighbor 图. 相似性搜索的本质 传统…

===================================================== 最简单的基于FFmpeg的内存读写的例子系列文章列表: 最简单的基于FFmpeg的内存读写的例子:内存播放器 最简单的基于FFmpeg的内存读写的例子:内存转码器 ===================================================== 上篇文章记录了一个基于FFmpeg的内存播放器,可以使用FFmpeg读取并播放内存中的数据.这篇文章记录一个基于FFmp…

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using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Runtime.Caching; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace AutoLogisticsPH.Common.Utils { /// <summary> /// 基于MemoryCache(内存缓存)的缓存工具类 /// Author:左文俊 ///…

ffmpeg内存播放解码 目录(?)[+] ===================================================== 最简单的基于FFmpeg的内存读写的例子系列文章列表: 最简单的基于FFmpeg的内存读写的例子:内存播放器 最简单的基于FFmpeg的内存读写的例子:内存转码器 ===================================================== 打算记录两个最简单的FFmpeg进行内存读写的例子.之前的所有有关FFmpe…

一.总结前一天的学习 从“第三天”的性能测试一节中,我们得知了决定性能测试的几个重要指标,它们是: ü   吞吐量 ü   Responsetime ü   Cpuload ü   MemoryUsage 我们也在第三天的学习中对Apache做过了一定的优化,使其最优化上述4大核心指标的读数,那么我们的Apache调优了,我们的Tomcat也作些相应的调整,当完成今的课程后,到时你的“小猫”到时真的会“飞”起来的,所以请用心看完,这篇文章一方面用来向那位曾写过“Tomcat如何承受1000个用户…

在前面C++中基于Crt的内存泄漏检测一文中提到的方法已经可以解决我们的大部分内存泄露问题了,但是该方法是有前提的,那就是一定要有源代码,而且还只能是Debug版本调试模式下.实际上很多时候我们的程序会用到第三方没有源代码的模块,有些情况下我们甚至怀疑系统模块有内存泄露,但是有没有证据,我们该怎么办? 这时我们就要依靠无所不能的WinDbg了. WinDbg的!heap命令非常强大,结合AppVerifier可以对堆(heap)内存进行详细的跟踪和分析, 我们接下来对下面的代码进行内存泄漏的分析…

Go/Python/Erlang编程语言对比分析及示例   本文主要是介绍Go,从语言对比分析的角度切入.之所以选择与Python.Erlang对比,是因为做为高级语言,它们语言特性上有较大的相似性,不过最主要的原因是这几个我比较熟悉. Go的很多语言特性借鉴与它的三个祖先:C,Pascal和CSP.Go的语法.数据类型.控制流等继承于C,Go的包.面对对象等思想来源于Pascal分支,而Go最大的语言特色,基于管道通信的协程并发模型,则借鉴于CSP分支. Go/Python/Erlang语言特…

Java安全之基于Tomcat实现内存马 0x00 前言 在近年来红队行动中,基本上除了非必要情况,一般会选择打入内存马,然后再去连接.而落地Jsp文件也任意被设备给检测到,从而得到攻击路径,删除webshell以及修补漏洞,内存马也很好的解决了反序列化回显的问题.但是随着红蓝攻防持续博弈中,一些内存马的查杀工具也开始逐渐开始出现.成型.所以有必要研究一下内存马的实现. 0x01 Tomcat架构分析 需要了解基于tomcat内存马实现还得去分析tomcat的一些处理机制以及结构.而在Tomca…

​  前言  目前比较常见的并行训练是数据并行,这是基于模型能够在一个GPU上存储的前提,而当这个前提无法满足时,则需要将模型放在多个GPU上.现有的一些模型并行方案仍存在许多问题,本文提出了一种名为PatrickStar的异构训练系统.PatrickStar通过以细粒度方式管理模型数据来更有效地使用异构内存,从而克服了这些缺点. 本文附上了PatrickStar的使用示例.PatrickStar与模型定义无关,在PyTorch脚本上添加几行代码可以带来端到端的加速. 本文来自公众号CV技术指南…