当前位置: 首页 > news >正文

I/O多路复用

参考面试官:简单说一下阻塞IO、非阻塞IO、IO复用的区别 ?_unix环境编程 阻塞io和非阻塞io-CSDN博客

同步阻塞(BIO)

BIO 以的方式处理数据

应用程序发起一个系统调用(recvform),这个时候应用程序会一直阻塞下去,直到内核把数据准备好,并将其从内核复制到用户空间,复制完成后返回成功提示,这个时候应用程序才会继续处理数据。

服务实现模式为一个连接对应一个线程,即客户端发送一个连接,服务端要有一个线程来处理。

  • 缺点

        一旦有高并发大量请求,就会有如下问题: 1)线程不够用,就算使用了线程池复用线程也无济于事(一台机器需要维护 1 万个连接,相当于要维护 1 万个进程/线程,操作系统就算死扛也是扛不住的);2)阻塞I/O模式下,会有大量的线程被阻塞,一直在等待数据,这个时候的线程被挂起,只能干等,CPU利用率很低,换句话说,系统的吞吐量差;3)如果网络I/O堵塞或者有网络抖动或者网络故障等,线程的阻塞时间可能很长,整个系统也变的不可靠;4)服务器线程太多,压力太大,导致服务器宕机。

同步非阻塞(NIO)

NIO 以缓冲区的方式处理数据,缓冲区 I/O 的效率比流 I/O 高很多

应用进程需要不断询问内核数据是否就绪,在内核数据还未就绪时,应用进程还可以做其他事情。

服务实现模式是一个线程可以处理多个连接,即客户端发送的连接都会注册到多路复用器上,然后进行轮询连接,有I/O请求就处理。

  • 优点:模型简单,实现难度低;与阻塞IO模型对比,它在等待数据报的过程中,进程并没有阻塞,它可以做其他的事情。
  • 缺点:轮询发送 recvform,消耗CPU 资源。

I/O多路复用

在没有使用IO多路复用机制时,有BIO、NIO两种实现方式,但是会出现阻塞或者开销大的问题

参考这次答应我,一举拿下 I/O 多路复用! (qq.com)

非阻塞IO模型需要进程不断地轮询发起recvform系统调用,就会有很多的线程不断调用recvfrom 请求数据,先不说服务器能不能扛得住这么多线程,就算扛得住那么很明显这种方式是不是太浪费资源了,线程是我们操作系统的宝贵资源,大量的线程用来去读取数据了,那么就意味着能做其它事情的线程就会少。

select/poll/epoll 这是三个多路复用接口,都能实现 C10K 吗?接下来,我们分别说说它们。

select/poll

select 实现多路复用的方式是,将已连接的 Socket 都放到一个文件描述符集合,然后调用 select 函数将文件描述符集合拷贝到内核里,让内核来检查是否有网络事件产生,检查的方式很粗暴,就是通过遍历文件描述符集合的方式,当检查到有事件产生后,将此 Socket 标记为可读或可写, 接着再把整个文件描述符集合拷贝回用户态里,然后用户态还需要再通过遍历的方法找到可读或可写的 Socket,然后再对其处理。

所以,对于 select 这种方式,需要进行 2 次「遍历」文件描述符集合,一次是在内核态里,一个次是在用户态里 ,而且还会发生 2 次「拷贝」文件描述符集合,先从用户空间传入内核空间,由内核修改后,再传出到用户空间中。

select 使用固定长度的 BitsMap,表示文件描述符集合,而且所支持的文件描述符的个数是有限制的,在 Linux 系统中,由内核中的 FD_SETSIZE 限制, 默认最大值为 1024,只能监听 0~1023 的文件描述符。

poll 不再用 BitsMap 来存储所关注的文件描述符,取而代之用动态数组,以链表形式来组织,突破了 select 的文件描述符个数限制,当然还会受到系统文件描述符限制。

但是 poll 和 select 并没有太大的本质区别,都是使用「线性结构」存储进程关注的 Socket 集合,因此都需要遍历文件描述符集合来找到可读或可写的 Socket,时间复杂度为 O(n),而且也需要在用户态与内核态之间拷贝文件描述符集合,这种方式随着并发数上来,性能的损耗会呈指数级增长。

epoll

epoll 通过两个方面,很好解决了 select/poll 的问题。

第一点,epoll 在内核里使用红黑树来跟踪进程所有待检测的文件描述字,把需要监控的 socket 通过epoll_ctl()函数加入内核中的红黑树里,红黑树是个高效的数据结构,增删查一般时间复杂度是O(logn),通过对这棵黑红树进行操作,这样就不需要像 select/poll 每次操作时都传入整个 socket 集合,只需要传入一个待检测的 socket,减少了内核和用户空间大量的数据拷贝和内存分配。

第二点, epoll 使用事件驱动的机制,内核里维护了一个链表来记录就绪事件,当某个 socket 有事件发生时,通过回调函数内核会将其加入到这个就绪事件列表中,当用户调用epoll_wait()函数时,只会返回有事件发生的文件描述符集合,不需要像 select/poll 那样轮询扫描整个 socket 集合,大大提高了检测的效率。

从下图你可以看到 epoll 相关的接口作用:

 

epoll 的方式即使监听的 Socket 数量越多的时候,效率不会大幅度降低,能够同时监听的 Socket 的数目也非常的多了,上限就为系统定义的进程打开的最大文件描述符个数。因而,epoll 被称为解决 C10K 问题的利器

epoll 支持两种事件触发模式,分别是边缘触发(edge-triggered,ET水平触发(level-triggered,LT

这两个术语还挺抽象的,其实它们的区别还是很好理解的。

  • 使用边缘触发模式时,当被监控的 Socket 描述符上有可读事件发生时,服务器端只会从 epoll_wait 中苏醒一次,即使进程没有调用 read 函数从内核读取数据,也依然只苏醒一次,因此我们程序要保证一次性将内核缓冲区的数据读取完;

  • 使用水平触发模式时,当被监控的 Socket 上有可读事件发生时,服务器端不断地从 epoll_wait 中苏醒,直到内核缓冲区数据被 read 函数读完才结束,目的是告诉我们有数据需要读取;

举个例子,你的快递被放到了一个快递箱里,如果快递箱只会通过短信通知你一次,即使你一直没有去取,它也不会再发送第二条短信提醒你,这个方式就是边缘触发;如果快递箱发现你的快递没有被取出,它就会不停地发短信通知你,直到你取出了快递,它才消停,这个就是水平触发的方式。

这就是两者的区别,水平触发的意思是只要满足事件的条件,比如内核中有数据需要读,就一直不断地把这个事件传递给用户;而边缘触发的意思是只有第一次满足条件的时候才触发,之后就不会再传递同样的事件了。

如果使用水平触发模式,当内核通知文件描述符可读写时,接下来还可以继续去检测它的状态,看它是否依然可读或可写。所以在收到通知后,没必要一次执行尽可能多的读写操作

如果使用边缘触发模式,I/O 事件发生时只会通知一次,而且我们不知道到底能读写多少数据,所以在收到通知后应尽可能地读写数据,以免错失读写的机会。因此,我们会循环从文件描述符读写数据,那么如果文件描述符是阻塞的,没有数据可读写时,进程会阻塞在读写函数那里,程序就没办法继续往下执行。所以,边缘触发模式一般和非阻塞 I/O 搭配使用,程序会一直执行 I/O 操作,直到系统调用(如 read 和 write)返回错误,错误类型为 EAGAIN 或 EWOULDBLOCK

一般来说,边缘触发的效率比水平触发的效率要高,因为边缘触发可以减少 epoll_wait 的系统调用次数,系统调用也是有一定的开销的的,毕竟也存在上下文的切换。

select/poll 只有水平触发模式,epoll 默认的触发模式是水平触发,但是可以根据应用场景设置为边缘触发模式。

相关文章:

I/O多路复用

参考面试官:简单说一下阻塞IO、非阻塞IO、IO复用的区别 ?_unix环境编程 阻塞io和非阻塞io-CSDN博客 同步阻塞(BIO) BIO 以流的方式处理数据 应用程序发起一个系统调用(recvform),这个时候应用程序会一直阻塞下去&am…...

线性代数基础概念:向量空间

目录 线性代数基础概念:向量空间 1. 向量空间的定义 2. 向量空间的性质 3. 基底和维数 4. 子空间 5. 向量空间的例子 总结 线性代数基础概念:向量空间 向量空间是线性代数中最基本的概念之一,它为我们提供了一个抽象的框架&#xff0c…...

php 抓取淘宝商品评论数据 json

要抓取淘宝商品评论数据,你可以使用PHP的cURL库来发送HTTP请求并获取JSON格式的数据。 API接入流程:需要开放平台或者是封装接口注册账号,并申请相应的API使用权限,以获取必要的密钥和接口文档。获取接口使用权限:接入…...

Java 7新特性深度解析:提升效率与功能

文章目录 Java 7新特性深度解析:提升效率与功能一、Switch中添加对String类型的支持二、数字字面量的改进三、异常处理(捕获多个异常)四、增强泛型推断五、NIO2.0(AIO)新IO的支持六、SR292与InvokeDynamic七、Path接口…...

RHEL9找不到/var/log/dmesg日志文件问题

问题描述 在Rocky Linux 9 服务器上查看启动日志,发现没有/var/log/dmesg文件。 dmesg是什么? dmesg(diagnostic messages)用于打印kernel ring buffer的所有消息。 kernel会将开机信息存储在ring buffer中,如果开机时来不及查看启动信息&…...

是什么让以太坊从众多公链中脱颖而出

以太坊从众多公链中脱颖而出,成为区块链和加密货币领域的一个重要玩家,主要是由于以下几个关键因素: 智能合约: 以太坊是第一个广泛实施智能合约的区块链平台,智能合约允许在区块链上自动执行合同条款,无需…...

HarmonyOS--路由管理--组件导航 (Navigation)

文档中心 什么是组件导航 (Navigation) ? 1、Navigation是路由容器组件,一般作为首页的根容器,包括单栏(Stack)、分栏(Split)和自适应(Auto)三种显示模式 2、Navigation组件适用于模块内和跨模块的路由切换,一次开发&#xff0…...

【Linux 命令】文件比较 diff

diff 命令是 Unix 和类 Unix 系统(如 Linux 和 macOS)中用于比较文件内容差异的一个非常有用的命令行工具。它可以逐行比较两个文件的内容,并输出它们之间的差异。这些差异通常以行为单位显示,并且会标记出哪些行是唯一的、添加的…...

猫头虎分享[可灵AI」官方推荐的驯服指南-V1.0

猫头虎分享[可灵AI」官方推荐的驯服指南-V1.0 猫头虎是谁? 大家好,我是 猫头虎,别名猫头虎博主,擅长的技术领域包括云原生、前端、后端、运维和AI。我的博客主要分享技术教程、bug解决思路、开发工具教程、前沿科技资讯、产品评…...

你的硬盘知道的太多:你以为你的秘密真的被删除了吗?

某一天你收到了朋友发给你的一个秘密文件,在看完之后,为了不被别人发现,你决定将文件毁尸灭迹! 你选中文件名称 / 右键 / 删除,好了,文件已经消失了。但你是懂电脑的,知道文件此时还在回收站里面…...

虚拟机的网络配置

📑打牌 : da pai ge的个人主页 🌤️个人专栏 : da pai ge的博客专栏 ☁️ 每一步都向着梦想靠近,坚持就是胜利的序曲 一 …...

ONLYOFFICE8.1版本桌面编辑器简单测评

ONLYOFFICE官网链接:在线PDF查看器和转换器 | ONLYOFFICE ONLYOFFICE介绍:https://www.onlyoffice.com/zh/office-suite.aspx OnlyOffice 是一款免费且开源的 Office 协作办公套件,支持桌面端和移动端等多平台,由一家领先的 IT 公…...

PDF内存如何变小,PDF内存压缩,PDF内存变小怎么调整

在数字化时代,pdf已成为工作、学习和生活中不可或缺的文件格式。它以其跨平台兼容性和安全性受到广大用户的喜爱。然而,随着pdf文件中嵌入的图片、图形和文本内容的增多,文件大小往往会变得相当可观,给文件的传输和存储带来一定的…...

深⼊理解MySQL Innodb存储引擎的缓冲池、事务、索引底层工作原理,掌握 MySQL 主从同步,读写分离技术以及集群的搭建,具备分库分表,SQL调优经验

深入理解MySQL的InnoDB存储引擎是数据库管理员和开发人员的重要技能。以下是对InnoDB存储引擎的缓冲池、事务、索引以及主从同步、读写分离技术和集群搭建的详细原理介绍: ### InnoDB存储引擎 1. **缓冲池(Buffer Pool)**: - 缓冲池是InnoDB存储引擎…...

《HelloGitHub》第 99 期

兴趣是最好的老师,HelloGitHub 让你对编程感兴趣! 简介 HelloGitHub 分享 GitHub 上有趣、入门级的开源项目。 github.com/521xueweihan/HelloGitHub 这里有实战项目、入门教程、黑科技、开源书籍、大厂开源项目等,涵盖多种编程语言 Python、…...

mysql 将一个列按逗号分割为多列

在MySQL中,将一个列按逗号分割为多列通常需要使用字符串函数,如SUBSTRING_INDEX(),配合UNION ALL或CROSS JOIN等操作来实现。 假设有一个表my_table,它有一个列tags,其中存储了逗号分隔的标签值,如下所示&…...

Vue 3中 <script setup> 与生命周期钩子函数的详细解析

Vue 3中 <script setup> 与生命周期钩子函数的详细解析 Vue 3 引入了 <script setup> 语法糖&#xff0c;这是一种简化和集成组件逻辑的新方式。尽管 <script setup> 简化了组件的编写&#xff0c;但仍然可以利用 Vue 提供的生命周期钩子函数来管理组件的生…...

一篇文章入门主成分分析PCA

文章目录 基本概念事件随机变量独立同分布离散型随机变量伯努利分布&#xff08;两点分布&#xff09;二项分布几何分布泊松分布 连续型随机变量正态分布 期望方差标准化协方差相关系数线性组合特征值和特征向量特征值分解对称矩阵的特征值分解 齐次线性方程组单位向量基向量矩…...

Android系统为什么lmkd杀到adj 100就代表有低内存?

在Android系统中&#xff0c;lmkd&#xff08;Low Memory Killer Daemon&#xff0c;低内存终止守护进程&#xff09;负责监控系统的内存状态&#xff0c;并在内存压力较高时通过终止不必要的进程来释放内存&#xff0c;以维持系统的稳定运行。关于lmkd为何在杀到adj&#xff0…...

d嘤嘤不想求异或喵(牛客周赛49)

题意&#xff1a; 嘤嘤有两个整数 l,r&#xff0c;她想知道区间 [l,r] 所有整数的异或和是多少. 分析&#xff1a; 样例1只有一个数输出1 样例2 1^201^10113 样例3 1^2^301^10^1111^11000 #include<bits/stdc.h> using namespace std; typedef long long ll; ll f(l…...

java反射-动态调用方法

通过字符串动态创建对象&#xff0c;通过字符串动态使用对象方法 package com.hmdp.service.动态调用方法;import java.lang.reflect.Method;public class Main {public static void main(String[] args) throws Exception {String name "javax.swing.JFrame";Clas…...

ThreadLocal作用

ThreadLocal作用(线程本地存储) ThreadLocal&#xff0c;很多地方叫做线程本地变量&#xff0c;也有些地方叫做线程本地存储&#xff0c;ThreadLocal的作用是提供线程内的局部变量&#xff0c;这种变量在线程的生命周期内起作用&#xff0c;减少同一个线程内多个函数或者组件之…...

Python基础入门知识

目录 引言 简要介绍Python语言 为什么要学习Python Python的应用领域 Python安装和环境配置 Python的下载和安装(Windows, macOS, Linux) 配置Python环境变量 安装和使用IDE(如PyCharm, VS Code) Python基本语法 注释 变量和数据类型(数字,字符串,列表,元组,字典,…...

uniapp——据用户角色显示或隐藏部分功能权限。

v-if"user.state.agent_level!business || (user.state.agent_levelbusiness && item.value ! 3 && item.value ! 4)"...

JCR一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量回归预测

JCR一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量回归预测 目录 JCR一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量回归预测&#xff0c;贝叶斯优化Transformer结合LSTM长…...

软件开发环境-系统架构师(二十一)

1、对计算机评价的主要性能指标有时钟频率、&#xff08;&#xff09;、运算精度和内存容量等。 对数据库管理系统评价的主要性能指标有&#xff08;&#xff09;、数据库所允许索引数量和最大并发事务处理能力。 问题1 A丢包率 B端口吞吐量 C可移植性 D数据处理速率 问题…...

AI与大模型工程师证书研修班报名啦!

人工智能大模型是指拥有超大规模参数&#xff08;通常在十亿个以上&#xff09;、超强计算资源的机器学习模型&#xff0c;能够处理海量数据&#xff0c;完成各种复杂任务&#xff0c;如自然语言处理、图像识别等。计算机硬件性能不断提升&#xff0c;深度学习算法快速优化&…...

ctfshow-web入门-命令执行(web56、web57、web58)

目录 1、web56 2、web57 3、web58 1、web56 命令执行&#xff0c;需要严格的过滤 新增过滤数字&#xff0c;只能采用上一题临时文件上传的方法&#xff1a; <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><…...

controller不同的后端路径对应vue前端传递数据发送请求的方式,vue请求参数 param 与data 如何对应后端参数

目录 案例一&#xff1a; 为什么使用post发送请求&#xff0c;参数依旧会被拼接带url上呢&#xff1f;这应该就是param 与data传参的区别。即param传参数参数会被拼接到url后&#xff0c;data会以请求体传递 补充&#xff1a;后端controller 参数上如果没写任何注解&#xff0c…...

【FFmpeg】avcodec_send_frame函数

目录 1.avcodec_send_frame1.1 将输入的frame存入内部buffer&#xff08;encode_send_frame_internal&#xff09;1.1.1 frame的引用函数&#xff08;av_frame_ref &#xff09;1.1.1.1 帧属性的拷贝&#xff08;frame_copy_props&#xff09;1.1.1.2 buffer的引用函数&#xf…...

python获取字符编码

在Python中&#xff0c;您可以使用内置的ord()函数获取单个字符的Unicode编码&#xff0c;使用encode()方法获取字符串的字节编码。 获取单个字符的Unicode编码: char a unicode_code ord(char) print(unicode_code) # 输出字符的Unicode编码 获取字符串的字节编码: tex…...

通过MATLAB控制TI毫米波雷达的工作状态之实时数据采集

前言 前一章博主介绍了如何基于MATLAB的各种前面板组件结合MATLAB代码来发送CFG指令控制毫米波雷达的工作状态,这一章节博主将介绍如何基于这些组件结合MATLAB代码来实现TI毫米波雷达数据的实时采集。目前大部分TI毫米波雷达的数据采集均是仅可以采集一段数据又或者利用DAC10…...

华为HCIP Datacom H12-821 卷21

1.单选题 以下关于PIM-SM中SPT切换的描述,错误的是哪一项? A、若所有组播流量都经过RP路由器,则RP路由器可能成为数据转发的瓶颈 B、SPT路径最短,转发性能更优 C、SPT 切换完成后,组播流量依然经过 ReT 树 D、RPT 树可能不是组播流量转发的最优路径 正确答案: C 解析…...

MySQL之应用层优化(二)

应用层优化 Web服务器问题 寻找最优并发度 每个Web服务器都有一个最佳并发度——就是说&#xff0c;让进程处理请求尽可能快&#xff0c;并且不超过系统负载的最优的并发连接数。这就是前面说的最大系统容量。进行一个简单的测量和建模&#xff0c;或者只是反复试验&#xf…...

Java源码解读之常量52429

文章目录 为什么有52429的常量呢&#xff1f;对于为什么选择52429?那么为什么不再选几位呢&#xff1f; 在JDK8源码中 java.lang.Integer有52429作为常量出现&#xff0c; 为什么有52429的常量呢&#xff1f; static void getChars(int i, int index, char[] buf) {int q, r;…...

“Photoshop AI插件:StartAI的全面使用攻略

随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;Photoshop作为设计师们不可或缺的工具&#xff0c;也在不断地融入AI技术&#xff0c;以提升设计效率和效果。在2024年&#xff0c;PSAI插件StartAI因其强大的功能和易用性&#xff0c;成为了Photoshop用户的得力帮手。下面来给大家详细介…...

入门Axure:快速掌握原型设计技能

2002 年&#xff0c;维克托和马丁在旧金山湾区的一家初创公司工作&#xff0c;发现自己一再被软件开发生命周期的限制所困扰&#xff0c;而且产品团队在编写规范之前很难评估他们的解决方案&#xff0c;开发人员经常不理解&#xff08;或不阅读&#xff09;给出的规范&#xff…...

Java中的序列化与反序列化详解

Java中的序列化与反序列化详解 大家好&#xff0c;我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编&#xff0c;也是冬天不穿秋裤&#xff0c;天冷也要风度的程序猿&#xff01; 什么是序列化与反序列化&#xff1f; 序列化&#xff08;Serialization&#…...

在鸿蒙开发中如何实现皮肤切换?

在鸿蒙开发中&#xff0c;实现主题皮肤切换可以通过以下步骤&#xff1a; 1. 创建不同的主题样式文件&#xff0c;例如theme_light.json和theme_dark.json。 2. 在应用程序的config.json文件中&#xff0c;引入这些主题样式文件。 3. 在应用程序的入口文件&#xff08;例如main…...

FlowUs新一代内容创作营销平台|FlowUs息流国产 好用 不限速

FlowUs 作为一个知识管理和协作平台&#xff0c;知识库功能可以被视为一个强大的学习工具&#xff01; 为什么FlowUs知识库可以成为学习利器呢&#xff1f;原因有以下几点 集中化知识存储&#xff1a;FlowUs允许我们将所有相关信息和资料集中在一个地方&#xff0c;便于访问和复…...

WebSocket解决方案(springboot 基于Redis发布订阅)

WebSocket 因为一般的请求都是HTTP请求&#xff08;单向通信&#xff09;&#xff0c;HTTP是一个短连接&#xff08;非持久化&#xff09;&#xff0c;且通信只能由客户端发起&#xff0c;HTTP协议做不到服务器主动向客户端推送消息。WebSocket确能很好的解决这个问题&…...

如何优化网站SEO排名?

选择那些容易排名的关键词。使用工具找到那些竞争少但有流量的词语。其次&#xff0c;内部链接非常重要。通过合理的内部链接&#xff0c;可以提升各个页面的权重。 增加FAQ部分能帮助你捕捉更多的长尾关键词流量。争取出现在精选摘要的位置&#xff0c;可以直接提升你的曝光率…...

基于Java的音乐网站系统-计算机毕业设计源码01239

目 录 摘要 1 绪论 1.1 研究背景 1.2系统开发目标、意义 1.3研究内容 2 相关技术介绍 2.1 MySQL数据库 2.2 Java编程语言 2.3 SpringBoot框架介绍 3 系统需求分析与设计 3.1 可行性分析 3.1.1 技术可行性分析 3.1.2 经济可行性分析 3.1.3 法律可行性分析 3.2 需…...

云原生之容器编排实践-OpenEuler23.09在线安装Kubernetes与KubeSphere

背景 前几篇文章中介绍了如何将 ruoyi-cloud 项目部署到 Kubernetes 集群中&#xff0c;包括网关服务、认证服务和系统服务并且对全部服务采用 YAML 文件的方式来进行部署&#xff0c;这虽然有助于理解 K8S 组织管理资源的风格与底层机制&#xff0c;但是对于团队中不太熟悉命…...

Ubuntu 截图shutter,图像编辑 gimp,录屏kazam

1.截图&#xff1a; Shutter 安装shutter命令&#xff1a; sudo add-apt-repository ppa:shutter/ppasudo apt-get updatesudo apt-get install shutter 2.图片编辑&#xff1a;Gimp, Kolourpaint, Pinta gimp全名为&#xff1a;GNU Image Manipulation Program&#xff0c…...

WSO2 products 文件上传漏洞(CVE-2022-29464)

前言 CVE-2022-29464 是一个影响多个 WSO2 产品的严重远程代码执行&#xff08;RCE&#xff09;漏洞。这些产品包括 WSO2 API Manager、WSO2 Identity Server 和 WSO2 Enterprise Integrator 等。由于用户输入验证不当&#xff0c;该漏洞允许未经身份验证的攻击者在服务器上上…...

YOLOv8改进 | 卷积模块 | SAConv可切换空洞卷积

秋招面试专栏推荐 &#xff1a;深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转 &#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1;本专栏所有程序均经过测试&#xff0c;可成功执行&#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1; 专栏目录 &#xff1a;《YOLOv8改进有效…...

使用Python下载并合并HLS视频片段

下载和合并视频片段的实用方法 在日常工作中&#xff0c;我们经常会遇到需要从网上下载视频并将其合并成一个完整视频的需求。本文将介绍如何使用 Python 下载多个视频片段&#xff0c;并使用 ffmpeg 将这些片段合并成一个完整的视频文件。以下是具体步骤和代码实现。 完整代…...

常见的九种二极管

常见的九种二极管 文章目录 常见的九种二极管1、普通二极管2、光电二极管&#xff08;LED&#xff09;3、变容二级管4、发光二极管5、恒流二极管6、快恢复二极管&#xff08;FRD&#xff09;7、肖特基二极管8、瞬态电压抑制二极管(TVS)9、齐纳二极管&#xff08;稳压&#xff0…...

竞赛选题 python的搜索引擎系统设计与实现

0 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天要分享的是 &#x1f6a9; python的搜索引擎系统设计与实现 &#x1f947;学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数&#xff1a;3分工作量&#xff1a;5分创新点&#xff1a;3分 该项目较为新颖&#xff…...

【常用知识点-Java】启动新进程

Author&#xff1a;赵志乾 Date&#xff1a;2024-07-05 Declaration&#xff1a;All Right Reserved&#xff01;&#xff01;&#xff01; 1. 简介 Java内启动一个外部进程&#xff08;操作系统级别的进程&#xff09;&#xff0c;通常使用ProcessBuilder类。其可以方便、灵活…...

唯一ID:雪花算法介绍与 Go 语言实现

介绍 snowflake 雪花算法可以在不依赖数据库的情况下&#xff0c;生成全局唯一的ID。雪花算法生成的ID是一个64位的整数&#xff0c;它由以下4部分组成: 时间戳&#xff1a;占用41位&#xff0c;精确到毫秒级&#xff0c;用于记录时间戳&#xff0c;差值形式可以使用69年。数…...

ffmpeg 获取视频时长的命令及其输出

要获取视频的时长&#xff0c;可以使用FFmpeg的-i参数&#xff0c;后跟视频文件的路径。下面是获取视频时长的命令示例&#xff1a; ffmpeg -i input.mp4输出示例&#xff1a; Input #0, mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2, from input.mp4:Metadata:major_brand : mp42minor_vers…...

04通俗理解自注意力机制(self-attention)

04浅谈自注意力机制&#xff08;self-attention&#xff09; 1. 基本概念 注意力机制 是Transformer模型的核心。它的作用是让模型能够“关注”输入数据的不同部分&#xff0c;而不是一次只处理一个词。比如&#xff0c;当模型在处理一句话时&#xff0c;它可以同时考虑句子中…...

WPF对象资源

目录 参数复用 资源的定义 使用方式 资源统一设置&#xff1a;对象资源属性/向上搜索&#xff1a;APP、系统资源 参数复用 需求&#xff1a;想和C#代码一样&#xff0c;写一个全局的参数&#xff0c;都能使用。 <!--以下三个命名空间都可以在xaml中使用C#中的属性-->…...

Android TV跨平台开发心得

这半年来陆陆续续做了一堆poc&#xff0c;刚开始是flutter&#xff0c;结果领导叫停了&#xff0c;说有其他部门做一样的事&#xff0c;真不巧&#xff1b;后来是react native&#xff0c;开发了个demo&#xff0c;上报上去了已经&#xff1b;现在又要做android nativewebview …...

苏宁易购美团深化合作,大家电全面入驻即时零售

为更好满足用户对家电的即时消费、装配需求,6月7日,苏宁易购与美团宣布深化合作,正式上线“空调最快2小时即送即装”服务,首批落地98家门店,覆盖南京、北京、上海、广州、深圳等全国36个核心城市。当地消费者在美团App搜索“空调2小时达”,就近选择苏宁易购门店,即可享空…...

Java(六)——抽象类与接口

文章目录 抽象类和接口抽象类抽象类的概念抽象类的语法抽象类的特性抽象类的意义 接口接口的概念接口的语法接口的特性接口的使用实现多个接口接口与多态接口间的继承抽象类和接口的区别 抽象类和接口 抽象类 抽象类的概念 Java使用类实例化对象来描述现实生活中的实体&…...

人工智能和大模型的区别

人工智能&#xff08;AI&#xff09;和大模型是两个相关但有区别的概念。理解它们之间的区别有助于更好地掌握现代科技的发展动态。 人工智能&#xff08;AI&#xff09; 人工智能&#xff08;Artificial Intelligence, AI&#xff09;是一个广义的概念&#xff0c;指的是通过…...

【优选算法】分治 {三分快排:三指针优化,随机选key,快速选择算法;归并排序:统计数组中的逆序对,统计数组中的翻转对;相关编程题解析}

一、经验总结 1.1 三分快排 优化一&#xff1a;三指针优化 之前学习的快速排序无法妥善处理相等或重复序列的排序问题&#xff08;有序且三数取中无效&#xff09;&#xff0c;使快速排序的效率无法达到最优。 为了解决重复序列的问题&#xff0c;我们将原先的双指针法&…...

HNU-计算机体系结构-实验3-缓存一致性

计算机体系结构 实验3 计科210X 甘晴void 202108010XXX 文章目录 计算机体系结构 实验31 实验目的2 实验过程2.0 预备知识2.0.1 多cache一致性算法——监听法2.0.1.1 MSI协议2.0.1.2 MESI协议2.0.1.3 本题讲解 2.0.2 多cache一致性算法——目录法2.0.2.1 有中心的目录法2.0.2…...

七个很酷的GenAI LLM技术性面试问题

不同于互联网上随处可见的传统问题库&#xff0c;这些问题需要跳出常规思维。 大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能&#xff0c;并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升&#xff0c;成为企业保持竞争…...