阅读http://book.mixu.net/distsys/replication.html的笔记,是本系列的第四章 拷贝其实是一组通信问题,为一些子问题,例如选举,失灵检测,一致性和原子广播提供了上下文. 同步拷贝 可以看到三个不同阶段,首先client发送请求.然后同步拷贝,同步意味着这时候client还在等待着请求返回.最后,服务器返回. 这就是N-of-N write,只有等所有N个节点成功写,才返回写成功给client.系统不容忍任何服务器下线.从性能上说,最慢的服务器决定了写的速度…

因为工作的原因,最近打算看一些分布式学习的资料.其中这个http://book.mixu.net/distsys/就是一篇非常适合分布式入门的介绍. 这个短小的材料有下面5个小的章节,图文并茂,也没有太难的概念,非常推荐. 基础知识.主要是一些基本概念,例如可扩展性(scalability),可用性(availability)(马上就要写成bilibili了),性能(performance),容错(fault tolerance). 上下层的抽象.CAP,敲黑板,这个是个很入门和重要的理论. 时…

这是阅读 http://book.mixu.net/distsys/time.html 的笔记,是该系列的第三章. 为什么时间和顺序很重要呢?为什么我们关系事件A发生在事件B之前? 因为分布式系统要解决的问题是把单机上的问题通过多机来解决.然而传统单机的程序总是假设确定的顺序.对于分布式程序来说,正确性最简单的定义就是,跑起来像一台单机上运行的程序. 全序和偏序 具体的定义大家可以去翻离散书.简单地说,全序就是在集合里任何两个元素都可以比较,分出大小.偏序中,某些元素是没办法比较大小的. 在单节…

本文是阅读 http://book.mixu.net/distsys/abstractions.html 的笔记. 第二章的题目是"Up and down the level of abstraction".这一章里面,作者主要介绍了分布式系统里面的一个重要概念:CAP理论. 什么是CAP理论呢?就是说在任何情况下,分布式系统只能满足下面三项中的两个: 一致性(Consistency),这里指的强一致性. 可用性(Availability). 对网络分割容错(Partition tol…

Gwen Shapira, SA superstar and now full-time engineer at Cloudera, asked a question on Twitter that got me thinking. My response of old might have been “well, here’s the FLP paper, and here’s the Paxos paper, and here’s the Byzantine generals paper…”…

这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于Deep Learning Processors的Slides笔记,主要参考了[1]中的笔记,自己根据paper和slides读一遍,这里记一下笔记,方便以后查阅. 14.1 A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28…

Open source software has become a fundamental building block for some of the biggest websites. And as those websites have grown, best practices and guiding principles around their architectures have emerged. This chapter seeks to cover some of the ke…

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作 使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于知网资源的词嵌入学习模型,在通用的中文词嵌入评测数据集上进行了评测,取得了较好的结果. 作者简介 该论文选自 ACL 2017,是清华大学孙茂松刘知远老师组的成果.论文的两名共同第一作者分别是牛艺霖和谢若冰. 牛艺霖,清华本科生. 谢若冰,清华研究生(2014-2017),清华本科生(2010-20…

深度学习word2vec笔记之基础篇 声明: 1)该博文是多位博主以及多位文档资料的主人所无私奉献的论文资料整理的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 3)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 4)阅读本文需要机器学习.语言模型等等基础(如果没…

作者为falao_beiliu. 作者:杨超链接:http://www.zhihu.com/question/21661274/answer/19331979来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 最近几位google的研究人员发布了一个工具包叫word2vec,利用神经网络为单词寻找一个连续向量空间中的表示.这里整理一下思路,供有兴趣的同学参考. 这里先回顾一下大家比较熟悉的N-gram语言模型. 在自然语言任务里我们经常要计算一句话的概率.比如语音识别…

这段时间阅读了英文版的NVidia官方的<The Cg Tutorial>,借此来学习基本的图形学知识和着色器编程. 在此做一个阅读笔记. 本文为大便一箩筐的原创内容,转载请注明出处,谢谢:http://www.cnblogs.com/dbylk/p/4793480.html 动画 Animation 一.基于时间的运动 Movement in Time 实现动画渲染,需要应用程序对时间进行监测,并将它作为一个全局变量传递给着色器. 尽量在GPU上使用顶点着色器执行动画计算是一种高效的动画实现…

目录 abstract 1. introduction 1.1 个性衡量方法 1.2 应用前景 1.3 伦理道德 2. Related works 3. Baseline methods 3.1 文本 3.2 音频 3.3 图像 3.4 多模态 4. Detailed overview 4.1 文本 4.1.1 LIWC/MRC 4.1.2 Receptiviti API 4.1.3 社交网络文本研究 4.1.4 深度神经网络应用 4.1.5 SenticNet 5 4.1.6 weighted…

[论文阅读笔记] Community aware random walk for network embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 先前许多算法都只考虑了网络的局部拓扑结构信息,忽略了原始网络中潜藏的社区信息. (2) 主要贡献 Contribution: 为了结合聚类将表示学习应用于基于图结构的社区发现任务上,本文在随机游走过程中结合了社区信息,使得同社区节点具有相近的表示向量,方便聚类任务. (3) 算法原理 CARE算法框架主要包含两个…

伴随着七天国庆的结束,紧张的学习生活也开始了,首先声明,阅读笔记随着我不断地阅读进度会慢慢更新,而不是一次性的写完,所以会重复的编辑.对于我选的这本   <火球 UML大战需求分析>,首先,为什么选择这本书呢,其实,最开始我选择的是<实用软件需求分析>,可是后来大概看了<火球 UML大战需求分析>这本书前序之后啊,发现了,书中的作者一开始和我们有着一样的困扰,就象我们大学刚学到UML之后,学完一考试,考试前一复习,考完之后,就随手扔到了一边去.因为对于我们没有经历过正规…

<<UML大战需求分析>>阅读笔记(2)> 此次读了uml大战需求分析的第三四章,我发现这本书讲的特别的好,由于这学期正在学习设计模式这本书,这本书就讲究对uml图的利用,突然发现uml特别有用处,而且作用特别的大,它可以在写代码之前,可以对代码有一个很好的框架分析. 对于第三章的内容来说,作者通过分析业务的模式,来了解uml图,面向对象比面向过程更高级,无需注重结构化编程和编程基本功.面向对象编程就是把代码放进一个个类中而已.将业务概念直接转变为类,赋予合适的属性和操作,就…

<<UML大战需求分析>>阅读笔记(1) 刚读了uml大战需求分析的第一二章,读了这些内容之后,令我深有感触.以前学习uml这门课的时候,并没有好好学,那时我认为这门课并没有什么用处,我一直认为一个程序员的能力是用编程能力强弱来衡量的,自读了这本书的前言,才发现原来uml与需求分析的关联特别大,非常后悔以前没有好好学习uml这门课. 对于这本书的第一章,作者主要讲了uml的一些基础,比如一些图的应用,这些图对开发软件的时候有特别大的作用.由于一些客户对做出的不是很了解,作为一个工程…

时至今日,已然看到第十章,似乎越是焦躁什么时候能翻完这本圣经的时候也让自己变得更加浮躁,想想后面还有一半的行程没走,我觉得这样“有口无心”的学习方式是不奏效的,或者是收效甚微的.如果有幸能有大牛路过,请指教如何能以效率较高的方式学习Hadoop. 我已经记不清圣经<hadoop 实战2>在我手中停留了多久,但是每一页每一章的翻过去,还是在脑壳里留下了点什么. 一段时间以来,我还是通过这本书加深以及纠正了我对于MapReduce.HDFS乃至Hadoop的新的认识.本篇主要介绍MapReduce…

前言:来园子已经有8个月了,当初入园凭着满腔热血和一脑门子冲动,给自己起了个响亮的旗号“大数据 小世界”,顿时有了种世界都是我的,世界都在我手中的赶脚.可是......时光飞逝,岁月如梭~~~随手一翻自己的博客,可视化已经快占据了半壁江山,思来想去,还是觉得把一直挂在嘴头,放在心头的大数据拿出来说说,哦不,是拿过来学学.入园前期写了有关Nutch和Solr的自己的一些阅读体会和一些尝试,挂着大数据的旗号做着爬虫的买卖.可是,时间在流失,对于大数据的憧憬从未改变,尤其是Hadoop一直让我魂牵梦绕…

QCon 2015阅读笔记 QCon 2015 阅读笔记 - 移动开发最佳实践 QCon 2015 阅读笔记 - 团队建设 QCon 2015 阅读笔记 - 其他精选主题 以前分享过两个主题:移动开发最佳实践和团队建设,有兴趣可以通过上面传送门进入.这次我的阅读笔记会比较分散,希望能够把一些我认为不错的主题介绍一下. 论DevOps式思维方式 - Chris Van Tuin 分三个维度介绍如何加速软件研发,表明软件研发的趋势 How: 开发模式 - 瀑布流.敏捷.DevOps What: 软件…

QCon 2015阅读笔记 QCon 2015 阅读笔记 - 移动开发最佳实践 QCon 2015 阅读笔记 - 团队建设 中西对话:团队管理的五项理论和实战 - 谢欣.董飞(今日头条,LinkedIn) 两位讲解人其实都是比较有经验的,来自国内外一线互联网企业. 谢欣:微软->百度->酷讯(创业)->今日头条 董飞:酷讯->百度->亚马逊->LinkedIn 实战一:人才招聘面试 来源:内推,linkedIn 喜欢:聪明,好奇,热情,交流 不喜欢:不愿学习,不符合企业…

Mysql DOC阅读笔记 转自我的Github Speed of SELECT Statements 合理利用索引 隔离调试查询中花费高的部分,例如函数调用是在结果集中的行执行还是全表中的行执行 最小化全表扫描的数量,特别是在大表中 定期使用ANALYZE TABLE语句更新表的统计数据,使查询优化器可以做出更合理的优化. 学习各个存储引擎的特殊调试,索引和配置 优化单条只读查询事务 避免使用难以理解的方式编写QUERY,因为查询优化器可能使用的还是同样的优化决策,不要牺牲SQL的可读性 如果…

PHP源码阅读笔记一一.explode和implode函数array explode ( string separator, string string [, int limit] )此函数返回由字符串组成的数组,每个元素都是 string 的一个子串,它们被字符串 separator 作为边界点分割出来.如果设置了 limit 参数,则返回的数组包含最多 limit 个元素,而最后那个元素将包含 string 的剩余部分. 此函数的时间复杂度应该是O(strlen(separator) * s…

深度学习word2vec笔记之算法篇 声明:  本文转自推酷中的一篇博文http://www.tuicool.com/articles/fmuyamf,若有错误望海涵 前言 在看word2vec的资料的时候,经常会被叫去看那几篇论文,而那几篇论文也没有系统地说明word2vec的具体原理和算法,所以老衲就斗胆整理了一个笔记,希望能帮助各位尽快理解word2vec的基本原理,避免浪费时间. 当然如果已经了解了,就随便看看得了. 一． CBOW加层次的网络结构与使用说明 Word2vec总共有两种类…

刚关注的朋友,可以回顾前两篇文章: 基础应用开发 分布式应用开发 上篇文章总结了<深入实践Spring Boot>的第二部分,本篇文章总结第三部分,也是最后一部分.这部分主要讲解核心技术的源代码分析,因为篇幅和能力原因,分析的不会太详细,后续深入研究后再专门写文章.希望大家能从「阅读笔记」3篇文章中,对Spring Boot提供的功能有所了解,在项目中进行实践,不断从繁琐重复的开发中解放出来. 我也是最近刚开始了解Spring Boot,计划今年在项目中实践,到时会总结实践过程中的一些问题和经…

论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey 收获 Word Embedding 的定义 dense, distributed, fixed-length word vectors, built using word co-occurrence statistics as per the distributional hypothesis. 分布式假说(distributional hypothesis) word with similar contexts have the…

ULMFiT 阅读笔记 概述 这篇文章从文本分类模型入手,主要提出了两点:一是预训练语言模型在大中小规模的数据集中都能提升分类效果,在小规模数据集中效果尤为显著.二是提出了多种预训练的调参方法,包括Discriminative Fine-tuning(分层微调.我自己取的名字,下同),Slanted triangular learning rates(斜三角学习率),Concat pooling(拼接池化),Gradual unfreezing(逐层解冻),双向语言模型等. 模型 本文以LSTM…

write by 九天雁翎(JTianLing) -- blog.csdn.net/vagrxie 前言 对于大牛来说,写关于阅读源码的文章都会叫源码剖析或者深入浅出啥的,对于我,自己阅读阅读源码,写一些自己的阅读笔记吧. SDL我就不多介绍了,很多使用过的人都说很好,我自己实际使用的感觉 SDL也是非常成熟易用,绝对对得起其 simple两字. 基本模块 通过SDL.h中看到SDL作者对SDL进行的划分,可以看出SDL大概包含的内容: #include "SDL_main.h" #i…

目录 Mybatis--Source阅读笔记 兵马未动,日志先行 异常 缓存 回收机制适配器 回收机制优化缓存 事务缓存 调试型缓存--日志缓存 解析 类型处理器 IO VFS Resource ResolverUtil 数据源 unpooledDataSource PooledDataSource JndiDataSource 事务 反射 对象工厂 调用者 wrapper session DefaultSqlSessionFactory DefaultSqlSession Configurat…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/33173246 阅读笔记 1. normalization whiting - PCA 2. Internal Covariate Shift,简称 ICS. "源空间(source domain)和目标空间(target domain)的数据分布(distribution)不一致 ",covariate shift 就是分布不一致假设之下的一个分支问题,它是指源空间和目标空间的条件概率是一致的,但是其边缘概率不同. 输入的数…

Think in UML 阅读笔记(三) 把从现实世界中记录下来的原始需求信息,再换成一种可以知道开发的表达方式.UML通过被称为之概念化的过程来建立适合计算机理解和实现的模型,这个模型被称为分析模型,它介于原始需求和计算机实现之间,是一种过渡模型.绘制分析模型最主要的元模型有:边界类(boundary).实体类(entity).控制类(control).UML采用控制类来表达原始需求中的动态信息,即业务或用例场景中的步骤和活动.除了控制类外,其他类之间都不能直接相互访问,他们需要通过控制类来代…