摘要:本文主要介绍如何理解 Java 应用的扩展方式以及不同类型的扩展技术和具体技巧,介绍一些有关 Java 企业级应用的一般扩展策略. 老实说,"可扩展性"是个全面且详尽的话题,而且往往得不到充分理解.人们通常认为可扩展性等同于高可用性,笔者见过编程新手和架构师"老手"都建议将集群作为可扩展性和高可用性的解决方案.建议确实没错,但问题是,人们通常是通过互联网搜索,而非实际理解应用本身的情况来实现集群. 笔者并未自称"专家",只想通过这篇文章介绍…

摘要: java定义了一套与操作系统,硬件无关的字节码格式,这个字节码就是用java class文件来表示的,java class文件内部定义了虚拟机可以识别的字节码格式,这个格式是平台无关性的. java语言是跨平台的,所谓一次编写,到处运行.之所以是跨平台的,就是java定义了一套与操作系统,硬件无关的字节码格式,这个字节码就是用java class文件来表示的,java class文件内部定义了虚拟机可以识别的字节码格式,这个格式是平台无关性的,在linux系统或者在windows系统上都…

Java学习第一步——JDK安装及Java环境变量配置 [原文]  2014-05-30 9:09  Java SE  阿超  9046 views Java作为当下很主流的编程语言,学习Java的朋友也越来越多了,作为一门面向对象的编程语言,Java也有着安全.高效等诸多有点.从TIOBE(TIOBE排行榜是根据互联网上有经验的程序员.课程和第三方厂商的数量,并使用搜索引擎(如Google.Bing.Yahoo!.百度)以及Wikipedia.Amazon.YouTube统计出排名数据,只是反…

GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁,能有效的应用到分类.回归.排序问题,虽然使用起来不难,但是要能完整的理解还是有一点麻烦的.本文尝试一步一步梳理GB.GBDT.xgboost,它们之间有非常紧密的联系,GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,xgboost扩展和改进了GDBT,xgboost算法更快,准确率也相对高一些. 1. Gradient boosting(GB) 机器学习中的学习算法的目标是为了优化或者说最小化loss Function, Gradient…

一步一步理解Paxos算法 背景 Paxos 算法是Lamport于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.由于算法难以理解起初并没有引起人们的重视,使Lamport在八年后重新发表到 TOCS上.即便如此paxos算法还是没有得到重视,2001年Lamport用可读性比较强的叙述性语言给出算法描述.可见Lamport对 paxos算法情有独钟.近几年paxos算法的普遍使用也证明它在分布式一致性算法中的重要地位.06年google的三篇论文初现“云”的端倪,其中的chubby锁服务使用p…

一步一步的理解C++STL迭代器 "指针"对全部C/C++的程序猿来说,一点都不陌生. 在接触到C语言中的malloc函数和C++中的new函数后.我们也知道这两个函数返回的都是一个指针.该指针指向我们所申请的一个"堆".提到"堆".就不得不想到"栈".从C/C++程序设计的角度思考,"堆"和"栈"最大的差别是"栈"由系统自己主动分配而且自己主动回收,而"堆…

背景知识 要使用 Django,首先必须先安装 Django. 下图是 Django 官网的版本支持,我们可以看到上面有一个 LTS 存在.什么是 LTS 呢?LTS ,long-term support,也就是长期技术支持版的意思.长期技术支持版意味着资料的丰富程度和稳定性会比其他版本的要好.可以看到,目前的长期技术是 1.11,而上一个长期技术支持版是 1.8 ,我们尽量使用 1.11 长期技术支持版,因为企业在做技术选型的时候,选择的往往不是最新的,而是最稳定的. 安装 Django,打开…

一步一步理解线段树   目录 一.概述 二.从一个例子理解线段树 创建线段树 线段树区间查询 单节点更新 区间更新 三.线段树实战 -------------------------- 一 概述 线段树,类似区间树,它在各个节点保存一条线段(数组中的一段子数组),主要用于高效解决连续区间的动态查询问题,由于二叉结构的特性,它基本能保持每个操作的复杂度为O(logn). 线段树的每个节点表示一个区间,子节点则分别表示父节点的左右半区间,例如父亲的区间是[a,b],那么(c=(a+b)/2)左儿子的…

  本文大部分内容翻译自Illustrated Self-Attention, Step-by-step guide to self-attention with illustrations and code,仅用于学习,如有翻译不当之处,敬请谅解! 什么是Self-Attention(自注意力机制)?   如果你在想Self-Attention(自注意力机制)是否和Attention(注意力机制)相似,那么答案是肯定的.它们本质上属于同一个概念,拥有许多共同的数学运算.   一个Self-At…

一.概述 关于word2vec,首先需要弄清楚它并不是一个模型或者DL算法,而是描述从自然语言到词向量转换的技术.词向量化的方法有很多种,最简单的是one-hot编码,但是one-hot会有维度灾难的缺点,而且one-hot编码中每个单词都是互相独立的,不能刻画词与词之间的相似性.目前最具有代表性的词向量化方法是Mikolov基于skip-gram和negative sampling开发的,也是大家通常所认为的word2vec.这种方法基于分布假设(Distributed Hypothesis)…