VTable——不只是高性能的多维数据分析表格

导读 VTable: 不只是高性能的多维数据分析表格,更是行列间创作的方格艺术家! VTable是字节跳动开源可视化解决方案 VisActor 的组件之一。 在现代应用程序中,表格组件是不可或缺的一部分,它们能够快速展示大量数据,并提供良好的可视化效果和交互体验。VTable是一款基于可视化渲染引擎

想会用synchronized锁,先掌握底层核心原理

摘要:synchronized锁修饰方法和代码块时底层实现上是一样的,但是在修饰方法时,不需要JVM编译出的字节码完成加锁操作,而synchronized在修饰代码块时,是通过编译出来的字节码生成的monitorenter和monitorexit指令来实现的。 本文分享自华为云社区《Synchron

CANN开发实践:4个DVPP内存问题的典型案例解读

摘要:由于DVPP媒体数据处理功能对存放输入、输出数据的内存有更高的要求(例如,内存首地址128字节对齐),因此需调用专用的内存申请接口,那么本期就分享几个关于DVPP内存问题的典型案例,并给出原因分析及解决方法。 本文分享自华为云社区《FAQ_DVPP内存问题案例》,作者:昇腾CANN。 DVPP

计算机网络那些事之 MTU 篇

哈喽大家好,我是咸鱼 今天我们来聊聊计算机网络中的 MTU (Maximum Transmission Unit) 什么是 MTU ? MTU(Maximum Transmission Unit)是指数据链路层中的最大传输单元 通俗点来讲,MTU 是指数据链路层能够传输的最大数据帧的大小(以字节为单

WebAssembly实践指南——C++和Rust通过wasmtime实现相互调用实例

C++和Rust通过wasmtime实现相互调用实例 1 wasmtime介绍 wasmtime是一个可以运行WebAssembly代码的运行时环境。 WebAssembly是一种可移植的二进制指令集格式,其本身与平台无关,类似于Java的class文件字节码。 WebAssembly本来的设计初衷

实时的语音降噪神经网络算法

概要 现代基于深度学习的模型在语音增强任务方面取得了显著的性能改进。然而,最先进模型的参数数量往往太大,无法部署在现实世界应用的设备上。为此,我们提出了微小递归U-Net(TRU-Net),这是一种轻量级的在线推理模型,与当前最先进的模型的性能相匹配。TRU-Net的量化版本的大小为362千字节,足

OpenAI的子词标记化神器--tiktoken 以及 .NET 支持库SharpToken

经过 Tokenize 之后,一串文本就变成了一串整数组成的向量。OpenAI 的 Tiktoken 是 更高级的 Tokenizer , 编码效率更高、支持更大的词汇表、计算性能也更高。 OpenAI在其官方GitHub上公开了一个开源Python库:tiktoken,这个库主要是用力做字节编码对

重新定义性价比!人工智能AI聊天ChatGPT新接口模型gpt-3.5-turbo闪电更新,成本降90%,Python3.10接入

北国春迟,春寒料峭略带阴霾,但ChatGPT新接口模型gpt-3.5-turbo的更新为我们带来了一丝暖意,使用成本更加亲民,比高端产品ChatGPT Plus更实惠也更方便,毕竟ChatGPT Plus依然是通过网页端来输出,Api接口是以token的数量来计算价格的,0.002刀每1000个token,token可以理解为字数,说白了就是每1000个字合0.01381人民币,以ChatGPT无

[转帖]TCP连接建立/断开

首先粗略了解一下TCP数据段的格式 其中URG、ACK、PSH、RST、SYN、FIN是六个控制位 建立连接的过程:三次握手 1.客户端发出段1,SYN位表示连接请求。序号是1000,这个序号在网络通讯中用作临时 的地址,每发一个数据字节,这个序号要加1,这样在接收端可以根据序号排出数据包的正 确顺

[转帖]方法内联

https://www.jianshu.com/p/22d2cac9c512 一、方法内联 方法内联指的是在即时编译过程中遇到方法调用时,直接编译目标方法的方法体,并替换原方法调用。注: 方法内联属于即时编译期的优化技术; 即时编译的过程是字节码被解析成IR图,优化IR图,再由优化过的IR图生成机器

[转帖]linux块I/O总体概括

直接先上重点,linux中IO栈的完全图如下: 系统中能够随机访问固定大小数据片的硬件设备称作块设备。固定大小的数据片称为块。常见的块设备就是硬盘了。不能随机访问的就是字符设备了,管理块设备比字符设备要复杂很多。 块设备中最小的可寻址单元是扇区,一般是2的整数倍,最常见的是512字节。不过很多CD-

【转帖】3.JVM内存结构概述

目录 1.JVM内存结构 1.JVM内存结构 在JVM系列的第一篇文章中已经给出了JVM内存结构的简图,下面是JVM内存结构更加详细的图。 同样,JVM的内存结构可以分为上中下3层。 上层主要是类加载子系统,负责将字节码文件加载到内存中。 类加载又分为具体的三个环节,加载(loading)、链接(l

计算机底层的秘密读书笔记之二

# 计算机底层的秘密读书笔记之二 ## 内存部分 ``` 内存部分之前自己看过很多资料了: 主要是虚拟内存以及TLB相关的内容 本书的角度与之前角度都不太一样,更加新颖一些. 这次总结想倒着来写. 1. SSD的带宽和延迟都比较好了, 但是是无法代替内存的 内存的寻址可以到字节,然后都是按照内存的位

《流畅的Python》 读书笔记 第二章数据结构(1) 231007

第2章 数据结构 ABC语言是Python的爸爸~ 很多点子在现在看来都很有 Python 风格:序列的泛型操作、内置的元组和映射类型、用缩进来架构的源码、无需变量声明的强类型 不管是哪种数据结构,字符串、列表、字节序列、数组、XML 元素,抑或是数据库查询结果,它们都共用一套丰富的操作:迭代、切片

驱动开发:内核扫描SSDT挂钩状态

在笔者上一篇文章`《驱动开发:内核实现SSDT挂钩与摘钩》`中介绍了如何对`SSDT`函数进行`Hook`挂钩与摘钩的,本章将继续实现一个新功能,如何`检测SSDT`函数是否挂钩,要实现检测`挂钩状态`有两种方式,第一种方式则是类似于`《驱动开发:摘除InlineHook内核钩子》`文章中所演示的通过读取函数的前16个字节与`原始字节`做对比来判断挂钩状态,另一种方式则是通过对比函数的`当前地址`

秋招还没Offer怎么办?

如果你是双非院线、没有实习经历、没有出众的技术(算法没刷一千道,也没做过 Spring Cloud 项目)、现在还没有面试(或只有少量的面试)、并且目前还没有 Offer,那么恭喜你,你和目前大部分同学的状态是一样的。 相信我,你并不孤单。 有人会说:“瞎扯,你去看牛客,别人都在为选阿里还是字节而发

字符串— trim()、trimStart() 和 trimEnd()

在今天的教程中,我们将一起来学习JavaScript 字符串trim()、trimStart() 和 trimEnd()。 01、trim() 学习如何使用 JavaScript trim()方法从字符串的两端删除空格字符。 JavaScript trim() 方法介绍 String.prototy

C#.Net筑基-String字符串超全总结 [深度好文]

字符串是日常编码中最常用的引用类型了,可能没有之一,加上字符串的不可变性、驻留性,很容易产生性能问题,因此必须全面了解一下。

Python字符串方法:字符串查找、替换、分割

字符串查找 Python 提供了内置的字符串查找方法find(),利用该方法可以在一个较长的字符串中查找子字符串。如果该字符串中,有一个或者多个子字符串,则该方法返回第一个子串所在位置的最左端索引,若没有找到符合条件的子串,则返回-1。find()方法的基本使用语法如下: source_string

[转帖]阿里规范 - 五、MySQL 数据库 - (一)建表规约 - 8 - 【强制】varchar 是可变长字符串,不预先分配存储空间,长度不要超过 5000,如果存储长 度大于此值,定义字段类型为 text,独立出来一张表,用主键来对应,避免影响其它字段索 引效率。

字段类型为 text,独立出来一张表,用主键来对应,避免影响其它字段索 引效率。 1、因为mysql 是行存储模式,所以会把整行读取出来。text 储存了大量的数据。读取时,占了大量的io。所以会十分的慢。 2、每行的数据过大 行溢出 InnoDB 会将一些大对象数据存放在数据页之外的 BLOB 页