赵颜 赵颜
1年前
D1380/D1381——串行I/0口传输,所有寄存器都以BCD码格式存储,低功耗工作方式,应用于微机串行时钟等产品上
D1380/D1381是一个带秒、分、时、日、日期、月、年的串行时钟保持芯片,每个月多少天以及闰年能自动调节,D1380/D1381低功耗工作方式,D1380/D1381用若干寄存器存储对应信息,一个32.768kHz的晶振校准时钟,为了使用最小弓|脚,D
小万哥 小万哥
1年前
Git 分支管理:优化版本控制与应急处理的关键策略
使用Git分支:轻松管理不同版本和应对紧急情况的最佳实践使用Git分支在Git中,分支是主仓库的新/独立版本。假设你有一个大型项目,需要对其进行设计更新。没有使用Git时:复制所有相关文件以避免影响实时版本开始进行设计工作,并发现代码依赖于其他文件中的代码
深入理解分布式锁:原理、应用与挑战| 京东物流技术团队
前言在单机环境中,我们主要通过线程间的加锁机制来确保同一时间只有一个线程能够访问某个共享资源或执行某个关键代码块,从而防止各种并发修改异常。例如,在Java中提供了synchronized/Lock。但是在分布式环境中,这种线程间的锁机制已经不起作用了,因
小万哥 小万哥
1年前
NumPy 泊松分布模拟与 Seaborn 可视化技巧
泊松分布是描述单位时间间隔内随机事件发生次数的离散概率分布,参数λ表示平均速率。公式为P(k)e^(λ)(λ^k)/k!。NumPy的random.poisson()可生成泊松分布数据。当λ很大时,泊松分布近似正态分布。练习包括模拟顾客到达、比较不同λ下的分布及模拟电话呼叫中心。使用Seaborn可进行可视化。关注公众号LetusCoding获取更多文章。
大模型技术及趋势总结
本篇文章旨在希望大家对大模型的本质、技术和发展趋势有简单的了解。由于近期大模型技术发展很快,这里对大模型的技术、本质及未来趋势进行总结和探讨时,因为水平有限,疏漏在所难免。请大家谅解。引言大模型将成为通用人工智能的重要途径。在这个由0和1编织的数字时代,人
聊聊JVM如何优化
首先应该明确的是JVM调优不是常规手段,JVM的存在本身就是为了减轻开发对于内存管理的负担,当出现性能问题的时候第一时间考虑的是代码逻辑与设计方案,以及是否达到依赖中间件的瓶颈,最后才是针对JVM进行优化。1.JVM内存模型针对JAVA8的模型进行讨论,J
采集数据的时候,碰到反爬虫程序怎么办?
当碰到反爬虫程序时,可以尝试以下几种方法来应对:一、调整访问频率降低请求速度:大多数反爬虫机制是基于访问频率来判断是否为爬虫的。如果采集数据时请求发送得过于频繁,很容易被目标网站识别出来。例如,原本你每秒发送10个请求,现在将其降低到每秒12个请求,使其更
一种面向混合云平台基于LSTM预测模型的资源池配额方法。
基于用户的历史配额申请情况和实际资源使用情况组成数据集搭建LSTM时序预测模型。当前用户提出资源配额申请时,基于该用户的历史资源实际使用情况结合LSTM模型来预测该次配额申请的实际使用量来动态调整实际分配给用户的配额量从而减少资源滥用的可能性。
程序员小五 程序员小五
1年前
融云IM干货丨 使用哪些指标来评估IM服务API调频的效果?
评估API调频效果时,可以关注以下几个关键指标:正常运行时间:衡量服务可用性的重要指标,通常与服务级别协议(SLA)相关联。CPU和内存使用率:跟踪资源利用率有助于了解何时需要扩展实例,同时作为异常情况的预警指标。错误率:如每分钟错误和错误代码,帮助追踪各