The implementation of Lua 5.0 阅读笔记（二）

The Implementation of Lua 5.0 阅读笔记（一）

没想到Lua的作者理论水平这么高,这篇文章读的我顿生高屋建瓴之感.云风分享了一篇中译:http://www.codingnow.com/2000/download/The%20Implementation%20of%20Lua5.0.pdf 全篇的主题有4个:1.基于寄存器的虚拟机:2.用于将table作为数组使用的新算法:3.闭包的实现:4.以及协程.第二点我关注不多,会写的比较简略. 1 简介简介主要就是说,我们搞Lua嘛,就是一个实验室出来的产品,没想到今天在工业界特别是游戏界红得发紫,…

The implementation of Lua 5.0 阅读笔记（二）

6 线程和协程读完这篇文章我才意识到python的协程到底缺了什么,这个就是coroutine和semi-coroutine的区别了.区别就是,semi-coroutine只能返回(yield)到调用者所在位置,不能将控制权交到任意其他协程上去.具有这个特征的,都是semi-coroutine. Lua实现协程的时候,充分利用了其C栈和Lua栈.进行协程调用的时候,解释器会在C栈上会进行一次递归调用,然后协程自身的栈在新建立的Lua栈里消长.当一个协程结束的时候,解释器会退出,返回调用者(即上…

Java Jdk1.8 HashMap源代码阅读笔记二

三.源代码阅读 3.元素包括containsKey(Object key) /** * Returns <tt>true</tt> if this map contains a mapping for the * specified key. * * @param key The key whose presence in this map is to be tested * @return <tt>true</tt> if this map contain…

《Java编程思想》阅读笔记二

Java编程思想这是一个通过对<Java编程思想>(Think in java)进行阅读同时对java内容查漏补缺的系列.一些基础的知识不会被罗列出来,这里只会列出一些程序员经常会忽略或者混淆的知识点. 所列知识点全部都是针对自己个人而言,同时也欢迎大家进行补充. 第九章(接口) 任何抽象性都应该是应真正的需求而产生的. 访问权限 p172 interface如果不加public关键字,则只具有包访问权限. 重名 p181 可以通过extends来扩展接口,但在实现多重继承时要注意不能实现签…

Detectron2源码阅读笔记-(二)Registry&build_*方法

Trainer解析我们继续Detectron2代码阅读笔记-(一)中的内容. 上图画出了detectron2文件夹中的三个子文件夹(tools,config,engine)之间的关系.那么剩下的文件夹又是如何起作用的呢? def main(args): cfg = setup(args) if args.eval_only: ... trainer = Trainer(cfg) trainer.resume_or_load(resume=args.resume) if cfg.TEST.A…

一起学ASP.NET Core 2.0学习笔记(二): ef core2.0 及mysql provider 、Fluent API相关配置及迁移

不得不说微软的技术迭代还是很快的,上了微软的船就得跟着她走下去,前文一起学ASP.NET Core 2.0学习笔记(一): CentOS下 .net core2 sdk nginx.supervisor.mysql环境搭建搭建好了.net core linux的相关环境,今天就来说说ef core相关的配置及迁移: 简介: Entity Framework(以下简称EF) 是微软以 ADO.NET 为基础所发展出来的对象关系对应 (O/R Mapping) 解决方案,EF Core是Entity…

skynet1.0阅读笔记2_skynet的消息投递skynet.call

为了了解 skynet.call 的调用过程,需要先看看 skynet的队列是如何把包分到不同工作线程的.看下图查看 global_queue 的skynet_globalmq_push和skynet_globamq_pop,很容易可以找到两个关键的函数: skyent_context_push 和 skynet_context_message_dispatch 先来看出口,skynet_context_message_dispatch.在skynet的启动函数中,我们已经知道skynet_s…

skynet1.0阅读笔记_skynet的启动

首先看skynet的启动,函数入口在 skynet_main.c 的main(),其中最重要的是: skynet_start(&config); 在skynet_start中做了两个启动: //启动了snlau服务,然后加载launch服务 bootstrap(ctx, config->bootstrap); //创建monitor,timer,socket,worker线程等 start(config->thread); 下面我们逐步跟进函数 static void bootstra…

Effective objective-c 2.0阅读笔记

这本书非常的好,看完后,感触挺深,总结纪录一下,针对ios开发的备忘: 注:分类和原著有些不同,自己总结学习用的,仅供参考. 系统篇: 了解oc起源:继承c,由Smalltalk演化而来.动态语言,运行期决.需要熟悉c语言. 6. 理解变量属性 a.原子性 b.读写 c.内存管理语义 d.方法名 .尽量少用atomic .注意使用copy属性避免数据安全问题. 还有oc动态语言特性,硬编码问题.类内部不要直接访问变量. 7. 还是重复了上一篇:在对象内部尽量直接访问实…

SICP 阅读笔记(二)

Chapter 1: Building Abstractions with Procedures 2015-09-29 016 Preface of this chapter QUOTE: The acts of the mind, where in it exerts its power over simple ideas, are chiefly these three ...... (John Locke, An Essay Concerning Human Understanding).…

werkzeug源码阅读笔记(二) 下

wsgi.py----第二部分 pop_path_info()函数先测试一下这个函数的作用: >>> from werkzeug.wsgi import pop_path_info >>> env = {'SCRIPT_NAME': '/foo', 'PATH_INFO': '/a/b'} >>> pop_path_info(env) 'a' >>> env['SCRIPT_NAME'] '/foo/a' >>>…

Code Complete阅读笔记(二)

2015-03-06 328 Unusual Data Types ——You can carry this technique to extremes,putting all the variables in your program into one big,juicy variable and then passingit everywhere.Careful programmers avoid bundling data any more than is logically…

鸟哥的LINUX私房菜基础篇第三版阅读笔记二

Linux档案与目录管理 1.一些比较特殊的目录,需要用力的记下来 . 代表当前层目录 .. 代表上一层目录 - 代表前一个工作目录 (这个好屌!其他的基本都知道) ~ 代表[目前用户身份] 所在的Home目录 ~account 代表account这个用户的Home目录 2.目录相关命令 a) cd : 变换目录 b) pwd: 显示当前目录 * 不熟标记 -P 可以把一些链接地址打出来 c) mkdir…

《Peering Inside the PE: A Tour of the Win32 Portable Executable File Format》阅读笔记二

Common Sections The .text section is where all general-purpose code emitted by the compiler or assembler ends up. Since PE files run in 32-bit mode and aren't restricted to 16-bit segments, there's no reason to break the code from separate source fil…

论文阅读笔记二十九：SSD: Single Shot MultiBox Detector(ECCV2016)

论文源址:https://arxiv.org/abs/1512.02325 tensorflow代码:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 摘要 SSD也为单阶段的网络,在feature map的每个feature map像素上生成一系列不同尺寸与大小的默认框,预测时,网络输出的分数代表每个默认框中目标物的类别,同时,调整框的大小与目标物的外形更加匹配.针对不同尺寸大小的物体,网络结合不同的网络层(具有不同的分辨率)的预测值.相对于提取目标prop…

论文阅读笔记二十八：You Only Look Once: Uniﬁed,Real-Time Object Detection(YOLO v1 CVPR2015)

论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.02640 tensorflow代码:https://github.com/nilboy/tensorflow-yolo 摘要该文提出一种新的目标检测网络,yolo,以前的目标检测问题偏向于分类,而本文将目标检测看作是带有类别分数的回归问题.yolo从整张图上预测边界框和类别分数.是单阶段网络,可以进行端到端的训练.yolo处理速度十分迅速,每秒处理45帧图片.yolo在准确率上有待提升,但很少预测出假正的样例. 介绍 yolo的…

论文阅读笔记二十七：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks（CVPR 2016）

论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tensorflow代码:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 室友对Faster R-CNN的解读:https://www.cnblogs.com/pursuiting/ 摘要目标检测依赖于区域proposals算法对目标的位置进行预测.SPPnet和Fast R-CNN已经减少了检测网络的运行时间.然而proposals的计算仍是一个重要的瓶颈.本文提出了一个R…

论文阅读笔记二十六：Fast R-CNN (ICCV2015)

论文源址:https://arxiv.org/abs/1504.08083 参考博客:https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51036677 摘要该文提出了一个快速的基于区域框的卷积网络用于目标检测任务.Fast RCNN使用深度卷积网络对proposals进行分类.相比先前的工作,Fast R-CNN在提高准确率的基础上提高了训练和测试的速度.在VGG19的网络中,Fast R-CNN训练时间比R-CNN快9倍,而测试要快2…

论文阅读笔记二十四：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report(R-CNN CVPR2014)

论文源址:http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/#girshick2014rcnn 摘要在PASCAL VOC数据集上,最好的方法的思路是将低级信息与较高层次的上下文信息进行结合.该文的两个亮点:(1)将CNN应用到region proposals 用于对目标物体的定位.(2)对于较少数量的标签数据,先在规模较大的数据集上进行有监督的预训练,然后针对特定场景进行微调,发现性能提升的较大.R-CNN:region with CNN features 介绍特征问题:视觉…

论文阅读笔记二十三：Learning to Segment Instances in Videos with Spatial Propagation Network（CVPR2017）

论文源址:https://arxiv.org/abs/1709.04609 摘要该文提出了基于深度学习的实例分割框架,主要分为三步,(1)训练一个基于ResNet-101的通用模型,用于分割图像中的前景和背景.(2)将通用模型进行微调成为一个实例分割模型,借助于视频第一帧的标签文件对不同个体进行实例分割.同时,从实例分割模型中得到每一个物体的像素级score map.每张score map代表物体类别的概率,并且只和视频第一帧的ground truth 计算.(3)提出空间传播网络用于增强前面…

论文阅读笔记二十二：End-to-End Instance Segmentation with Recurrent Attention（CVPR2017）

论文源址:https://arxiv.org/abs/1605.09410 tensorflow 代码:https://github.com/renmengye/rec-attend-public 摘要卷积网络在像语义分割等结构预测任务中效果较好,但对于场景中不同实例个体分割仍存在一定的挑战性.实例分割有很多应用场景,比如,自动驾驶,图像捕捉,智能视频问答系统等.将大量的图形模型与低层次的可视化信息相结合用于实例分割.该文提出了一个端到端的带有注意力机制的RNN结构,来进行精细的实例分割.该网…

论文阅读笔记二十一：MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS（ICRL2016）

论文源址:https://arxiv.org/abs/1511.07122 tensorflow Github:https://github.com/ndrplz/dilation-tensorflow 摘要该文提出了空洞卷积模型,在不降低分辨率的基础上聚合图像中不同尺寸的上下文信息,同时,空洞卷积扩大感受野的范围. 介绍语义分割具有一定的挑战性,因为要进行像素级的分类,同时,要考虑不同尺寸大小的上下文信息的推理.通过卷积外加反向传播的学习算法,使分类的准确率得到大幅度的提升.由原始的分类到…

论文阅读笔记二-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

分类的数据大小:1.2million 张,包括1000个类别. 网络结构:60million个参数,650,000个神经元.网络由5层卷积层,其中由最大值池化层和三个1000输出的(与图片的类别数相同)全链接层组成. 选用非饱和神经元和高性能的GPU来增强卷积操作.为防止在全链接层发生过拟合,我们进行规则化 'dropout'操作,效果明显. 1.说明: 通过改变卷积神经网络的深度和宽度可以控制网络自身的容量.卷积网络可以更准确的预测图片的本质(图像统计上的不变性和像素级的局部性). 相比具有相…