覆盖率计数器 Jacoco使用一系列的不同的计数器来做覆盖率的度量计算.所有这些计数器都是从java的class文件中获取信息,这些class文件可以(可选)包含调试的信息在里面.即使在没有源码的情况下,这种方法也可以实时有效地对应用程序进行度量和分析.在大部分情况下,收集到的信息可以映射到源码,可视化到每一行代码的粒度.但这种方法还是有一些限制.这些class文件必须使用调试信息来编译,这样才可以计算行的覆盖率和提供出源码的高亮.但不是所有的JAVA语言的结构都可以直接编译成一致的二进制代码.

大家好,本文学习MSAA以及在WebGPU中的实现. 上一篇博文 WebGPU学习(二): 学习"绘制一个三角形"示例 下一篇博文 WebGPU学习(四):Alpha To Coverage 学习MSAA 介绍 MSAA(多重采样抗锯齿),是硬件实现的抗锯齿技术 动机 参考深入剖析MSAA : 具体到实时渲染领域中,走样有以下三种: 1.几何体走样(几何物体的边缘有锯齿),几何走样由于对几何边缘采样不足导致. 2.着色走样,由于对着色器中着色公式(渲染方程)采样不足导致.比较明显的现象

本文是redis学习系列的第四篇,前面我们学习了redis的数据结构和一些高级特性,点击下面链接可回看 <详细讲解redis数据结构(内存模型)以及常用命令> <redis高级应用(主从.事务与锁.持久化)> 本文我们继续学习redis的高级特性——集群.本文主要内容包括集群搭建.集群分区原理和集群操作的学习. Redis集群简介 Redis 集群是3.0之后才引入的,在3.0之前,使用哨兵(sentinel)机制(本文将不做介绍,大家可另行查阅)来监控各个节点之间的状态.Redi

xgboost是基于GBDT原理进行改进的算法,效率高,并且可以进行并行化运算: 而且可以在训练的过程中给出各个特征的评分,从而表明每个特征对模型训练的重要性, 调用的源码就不准备详述,本文主要侧重的是计算的原理,函数get_fscore源码如下, 源码来自安装包:xgboost/python-package/xgboost/core.py 通过下面的源码可以看出,特征评分可以看成是被用来分离决策树的次数,而这个与 <统计学习基础-数据挖掘.推理与推测>中10.13.1 计算公式有写差异,此处

Jacoco的原理 转自:kingzzm 的博客,感谢~ 覆盖率计数器 Jacoco使用一系列的不同的计数器来做覆盖率的度量计算.所有这些计数器都是从java的class文件中获取信息,这些class文件可以(可选)包含调试的信息在里面.即使在没有源码的情况下,这种方法也可以实时有效地对应用程序进行度量和分析.在大部分情况下,收集到的信息可以映射到源码,可视化到每一行代码的粒度.但这种方法还是有一些限制.这些class文件必须使用调试信息来编译,这样才可以计算行的覆盖率和提供出源码的高亮.但不是

本文是redis学习系列的第四篇,前面我们学习了redis的数据结构和一些高级特性,点击下面链接可回看 <详细讲解redis数据结构(内存模型)以及常用命令> <redis高级应用(主从.事务与锁.持久化)> 本文我们继续学习redis的高级特性——集群.本文主要内容包括集群搭建.集群分区原理和集群操作的学习. Redis集群简介 Redis 集群是3.0之后才引入的,在3.0之前,使用哨兵(sentinel)机制(本文将不做介绍,大家可另行查阅)来监控各个节点之间的状态.Redi

转自:http://www.cnblogs.com/w2william/archive/2009/10/15/1583954.html 我之前做了一个模块,基本实现了ArcCatalog中左边树状结构的功能,但是后续的处理中,我发现了很多自己依旧不太熟练的内容,看到对于GIS数据格式还要继续深入理解. 所以我决定按照专题方式研究每一个文件格式,然后做出一定总结和归纳. 第一个专题是Coverage:一种拓扑数据结构,一般的GIS原理书中都有它的原理论述.数据结构复杂,属性缺省存储在Info表中.

转自:http://www.cnblogs.com/linhugh/archive/2012/04/06/2435266.html 在过去20年中,矢量数据模型是GIS中变化最大的方面,例如,ESRI公司所开发每种新软件包都对应一种新的矢量数据模型,Arc/Info对应Coverage,ArcView对应Shapefile,ArcGIS对应Geodatabase.Coverage和Shapefile是地理关系数据模型,它利用分离的系统来存储空间数据和属性数据,而Geodatabase是基于对象数

1.Redis Cluster总览 1.1 设计原则和初衷 在官方文档Cluster Spec中,作者详细介绍了Redis集群为什么要设计成现在的样子.最核心的目标有三个: 性能:这是Redis赖以生存的看家本领,增加集群功能后当然不能对性能产生太大影响,所以Redis采取了P2P而非Proxy方式.异步复制.客户端重定向等设计,而牺牲了部分的一致性.使用性. 水平扩展:集群的最重要能力当然是扩展,文档中称可以线性扩展到1000结点. 可用性:在Cluster推出之前,可用性要靠Sentinel

全面剖析Redis Cluster原理和应用 1.Redis Cluster总览 1.1 设计原则和初衷 在官方文档Cluster Spec中,作者详细介绍了Redis集群为什么要设计成现在的样子.最核心的目标有三个: 性能:这是Redis赖以生存的看家本领,增加集群功能后当然不能对性能产生太大影响,所以Redis采取了P2P而非Proxy方式.异步复制.客户端重定向等设计,而牺牲了部分的一致性.使用性. 水平扩展:集群的最重要能力当然是扩展,文档中称可以线性扩展到1000结点. 可用性:在Cl

xgboost是基于GBDT原理进行改进的算法,效率高,并且可以进行并行化运算,而且可以在训练的过程中给出各个特征的评分,从而表明每个特征对模型训练的重要性, 调用的源码就不准备详述,本文主要侧重的是计算的原理,函数get_fscore源码如下,源码来自安装包:xgboost/python-package/xgboost/core.py 通过下面的源码可以看出,特征评分可以看成是被用来分离决策树的次数. def get_fscore(self, fmap=''): """Ge

本文是redis学习系列的第四篇,前面我们学习了redis的数据结构和一些高级特性,点击下面链接可回看 <详细讲解redis数据结构(内存模型)以及常用命令> <redis高级应用(主从.事务与锁.持久化)> 本文我们继续学习redis的高级特性——集群.本文主要内容包括集群搭建.集群分区原理和集群操作的学习. Redis集群简介 Redis 集群是3.0之后才引入的,在3.0之前,使用哨兵(sentinel)机制(本文将不做介绍,大家可另行查阅)来监控各个节点之间的状态.Redi

Redis cluster集群:原理及搭建 2018年03月19日 16:00:55 阅读数:6120 1.为什么使用redis? redis是一种典型的no-sql 即非关系数据库 像python的字典一样 存储key-value键值对 工作在memory中 所以很适合用来充当整个互联网架构中各级之间的cache 比如lvs的4层转发层 nginx的7层代理层 尤其是lnmp架构应用层如php-fpm或者是Tomcat到mysql之间 做一个cache 以减轻db的压力 因为有相当一部分的数据

文章主目录 Redis集群简介 Redis集群搭建 Redis集群分区原理 集群操作 参考文档 本文是redis学习系列的第四篇,前面我们学习了redis的数据结构和一些高级特性,点击下面链接可回看 <详细讲解redis数据结构(内存模型)以及常用命令> <redis高级应用(主从.事务与锁.持久化)> 本文我们继续学习redis的高级特性——集群.本文主要内容包括集群搭建.集群分区原理和集群操作的学习. 回到顶部 Redis集群简介 Redis 集群是3.0之后才引入的,在3.0

原译文地址:http://www.tuicool.com/articles/qqQV7za http://www.zhihu.com/question/19887265 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7526689 http://blog.nosqlfan.com/about http://forchenyun.iteye.com/blog/942448 Log Structured Merge Trees(LSM) 原理 十年前,谷

如果衡量单元测试对相应代码的测试重量,覆盖率是一个必要非充分条件,因此统计代码的覆盖率,检视单测是否充分,就尤为的重要.这里针对python-unittest的单测的覆盖率coverage进行使用说明与分析. 参考链接:https://blog.csdn.net/xiaoxinyu316/article/details/53695342 coverage简介: coverage是一种用于统计Python代码覆盖率的工具,通过它可以检测测试代码对被测代码的覆盖率如何.可以高亮显示代码中哪些语句未被

redis redis cluster注意的问题 : 1.‘cluster-require-full-coverage’参数的设置.该参数是redis配置文件中cluster模式的一个参数,从字面上基本就能看出它的作用:需要全部覆盖! 具体点是redis cluster需要16384个slot都正常的时候才能对外提供服务,换句话说,只要任何一个slot异常那么整个cluster不对外提供服务. redis默认是‘yes’,即需要全覆盖!建议设置成‘no’. 2.阻塞命令产生failover.由于

0 前言 本文内容主要:介绍Pointer-Generator-Network在文本摘要任务中的背景,模型架构与原理.在中英文数据集上实战效果与评估,最后得出结论.参考的<Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks>以及多篇博客均在文末给出连接,文中使用数据集已上传百度网盘,代码已传至GitHub,读者可以在文中找到相应连接,实际操作过程中确实遇到很多坑,并未在文中一一指明,有兴趣的读者可以留言一起交流.由于水

大家好,本文学习与MSAA相关的Alpha To Coverage以及在WebGPU中的实现. 上一篇博文 WebGPU学习(三):MSAA 学习Alpha To Coverage 前置知识 WebGPU学习(三):MSAA 一个fragment对应一个像素 介绍 开启了MSAA和Alpha To Coverage后,fragment的alpha值(fragment shader输出的颜色的alpha值)会影响该fragment对应像素的采样点是否被覆盖. 动机 参考乱弹纪录II:Alpha T

记内存中的树为T0, 硬盘上的树按时间顺序,记做T1, ..., Tk 读: T0 Tk -> Tk-1 -> ... -> T0 写 T0 T0超过一定大小后,插入硬盘变为Tk+1 复杂度 读:最坏需要读k+1棵树,所以需要定期合并,从而使得只有常数棵树. 写:T0需要O(log)次操作,T0写入硬盘是Append-only的. 比较B+-Tree和LSM-Tree,可以发现对于Scan,前者需要O(logN)次查找,而后者只需要O(k)次(Ti的大小和N无关). 原理上,无论是B+-

指针生成网络(Pointer-Generator-Network)原理与实战   阅读目录 0 前言 1 Baseline sequence-to-sequence 2 Pointer-Generator-Network 3  Coverage mechanism 4 实战部分 4.1 DataSet 4.2 Experiments 4.3 Evaluation 4.4 Results 5 References 回到顶部 0 前言 本文主要内容:介绍Pointer-Generator-Netwo