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Abstract SSD（Solid State Drive），因其超高的读写性能，以及价格的走低趋势逐渐占据市场，为人们带来更好的用户体验，也为企业级的高并行业务需要提供了一定支持，近几年来SSD的应用越来越广泛。随着数据量的增大，2D NAND flash 芯片已经无法满足大规模的存储需要，3D 结构SSD应运而生，这里面涉及到用户的请求分配问题，传统的排队算法是基于2D闪存的，没有体现3D闪存的层速度差异特征，这样现有算法的有效性降低，性能降低。本项目提出一种新的排队算法，在请求时间评估时考虑3D闪存速度差异特征（即3D闪存的层和层之间存在较大的差异性），让较快层的请求优先执行，以获得更好的整体相应性能。 1项目背景以及研究意义 随着人们对于数字化生活要求的提升和数据的快速增长，人们对存储设备的速度和容量有了更高的要求。固态硬盘（Solid State Drives），一种以半导体为介质的硬盘也被人们创造出来。因其I/O性能较好，广泛的应用于事物处理系统，随着工艺进步，固态硬盘的容量逐渐增大，单位容量的价格也在逐步降低，这才使得SSD为大众所青睐，SSD现在发展到商用，各种电脑，各种服务器，各种移动终端都可见SSD的影子，固态硬盘已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为不可缺少的一环，也将直接决定各行业的用户体验。 由于固态硬盘的接口规范和定义

MyDLNote - Attention: [2020 CVPR] Exploring Self-attention for Image Recognition [PAPER] Exploring Self-attention for Image Recognition 目录 MyDLNote - Attention: [2020 CVPR] Exploring Self-attention for Image Recognition Abstract Introduction Related Work Self-attention Networks Pairwise Self-attention Patchwise Self-attention Self-attention Block Comparison Abstract Recent work has shown that self-attention can serve as a basic building block for image recognition models. We explore variations of self-attention and assess their effectiveness for image recognition. We consider two forms of self

一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。 1、IO瓶颈 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。 第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库。 2、CPU瓶颈 第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。 第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。 二、分库分表 1、水平分库 概念： 以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。 结果： 每个库的结构都一样； 每个库的数据都不一样，没有交集； 所有库的并集是全量数据； 场景： 系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。 分析： 库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。 2、水平分表 概念： 以字段为依据，按照一定策略（hash、range等）

　　　　在 强化学习(十一) Prioritized Replay DQN 中，我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法，本文讨论另一种优化方法，Dueling DQN。本章内容主要参考了ICML 2016的 deep RL tutorial 和Dueling DQN的论文<Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning>(ICML 2016)。 1. Dueling DQN的优化点考虑 　　　　在前面讲到的DDQN中，我们通过优化目标Q值的计算来优化算法，在Prioritized Replay DQN中，我们通过优化经验回放池按权重采样来优化算法。而在Dueling DQN中，我们尝试通过优化神经网络的结构来优化算法。 　　　　具体如何优化网络结构呢？Dueling DQN考虑将Q网络分成两部分，第一部分是仅仅与状态$S$有关，与具体要采用的动作$A$无关，这部分我们叫做价值函数部分，记做$V(S,w,\alpha)$,第二部分同时与状态状态$S$和动作$A$有关，这部分叫做优势函数(Advantage Function)部分,记为$A(S,A,w,\beta)$,那么最终我们的价值函数可以重新表示为：$$Q(S,A, w, \alpha, \beta) = V(S,w,\alpha

5 月 8 日 15:00，由腾讯云 Serverless 主办的 Tencent Serverless Hours 第一期线上分享会如期举行。本次分享会主题是云函数，邀请到了腾讯云高级产品经理黄文俊 (Alfred) 和腾讯云高级前端开发工程师蔡卫峰 (Wes) 进行相关分享和实战演示，会议在腾讯云大学平台同步直播，近五百人参加了本次分享会。 议题一：如何借助 layer 实现云函数快速打包、轻松部署 分享会的第一个议题是「如何借助 layer 实现云函数快速打包、轻松部署」 腾讯云高级产品经理黄文俊 (Alfred) 首先展示了多函数开发常见的一些问题，例如：重复下载和存储、管理复杂、上传耗时，并分享了以下解决思路： 接着简要介绍了解决方案中用到的层的功能特性。最后，Alfred 用两个实际案例，带着参会的同学一起进行了实战： 实战案例 1 拨测并通过邮件发送拨测异常：使用库 requests 实战案例 2 拨测并通过 CMQ 消息队列发送消息：使用库 requests、cmqsdk 讲师 Alfred 会中分享源代码下载： https://testpage-1252724067.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/share/layer_demo_clean.zip 实操 git 地址： https://github.com/tencentyun

一级弹出层:弹出打开页面 layer.open({ type: 2, title: '添加用户', content: '../user/goAdd', area: ['460px', '450px'], btnAlign: 'c', btn: ['确定', '取消'], yes: function(index, layero){ var iframeWindow = window['layui-layer-iframe'+ index], submitID = 'ZX_iframe_submit', submit = layero.find('iframe').contents().find('#'+ submitID); //监听提交 iframeWindow.layui.form.on('submit('+ submitID +')', function(data){ $.ajax({ type: "POST", url: '../user/insert', data: data.field, dataType: "json", success: function(data){ if(data.code==0){ layer.msg(data.msg); table.reload('ZX_table_list'); layer.close(index); }else{

5 月 8 日 15:00，由腾讯云 Serverless 主办的 Tencent Serverless Hours 第一期线上分享会如期举行。本次分享会主题是云函数，邀请到了腾讯云高级产品经理黄文俊 (Alfred) 和腾讯云高级前端开发工程师蔡卫峰 (Wes) 进行相关分享和实战演示，会议在腾讯云大学平台同步直播，近五百人参加了本次分享会。 议题一：如何借助 layer 实现云函数快速打包、轻松部署 分享会的第一个议题是「如何借助 layer 实现云函数快速打包、轻松部署」 腾讯云高级产品经理黄文俊 (Alfred) 首先展示了多函数开发常见的一些问题，例如：重复下载和存储、管理复杂、上传耗时，并分享了以下解决思路： 接着简要介绍了解决方案中用到的层的功能特性。最后，Alfred 用两个实际案例，带着参会的同学一起进行了实战： 实战案例 1 拨测并通过邮件发送拨测异常：使用库 requests 实战案例 2 拨测并通过 CMQ 消息队列发送消息：使用库 requests、cmqsdk 讲师 Alfred 会中分享源代码下载： https://testpage-1252724067.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/share/layer_demo_clean.zip 实操 git 地址： https://github.com/tencentyun

ref ：https://blog.csdn.net/wytzsjzly/article/details/82500277 前言 H264视频编码技术诞生于2003年，至今已有十余载，技术相当成熟，它的优势在于有高的视频的压缩率，利用帧间和帧内预测（Estimation）、变换（Transform）和反变换、量化（Quantization）和反量化、环路滤波（Loop Filter）、熵编码（Entropy Coding）等视频编码技术，可以实现高质量、低码率的视频流编码。H.264提供了网络抽象层NALU（Network Abstraction Layer）概念对编码出来的视频码流进一步格式封装，使得H.264的文件能容易地在不同网络上传输，以达到低带宽占用、低播放延时的目的。相信在未来几年H.264仍是视频编码的主流技术，尽管在2013年提出了H.265新一代视频编码技术，但是H265的压缩率仅仅提高40%，复杂程度却提升%50以上，这对硬件性能提出新的要求。本文讲述如何在海思HI35xx平台上实现H.264解码。 背景知识 先来弄清楚视频格式和视频编码的相互关系，视频格式可以理解为一个容器，它将编码器生成的多媒体内容（视频，音频，字幕，章节信息等）混合封装在一起的标准，这样就能很好处理视频、音频、字幕的播放同步问题，常见的视频格式有mp4、avi、flv、rmvb、mkv等等

父页面主要数据： var vueObj = new Vue({ el: '#feedbackList' , data: { feedList:[] }, methods: { loadFeedback: function () { var jsonStr = $("#newData" ).val() var json = JSON.parse(jsonStr); this .feedList.unshift(json); } } }) <div id="feedbackList" style="padding:20px 10px "> <input type="hidden" id="newData" v-on:click="loadFeedback()"/> <div class="row-fluid" v- for ="item in feedList"> <div class="span12"> ... </div> </div> </div> 弹出层框架页面窗口主要数据： 1）复杂嵌套框架情况下使用： $.Save({ url: "../../Manage/Feedback/Save?keyValue=..." , param: postData, loading: "正在保存数据 ..." , successMsg: "保存成功！" , success: function

不知道为什么，前端显示的所有数据项都没有错，就只有时间那一项很奇怪，是一串数字，而且这个数字在数据库怎么都找不到…… 然后我在后端从service到controller都debug了一遍，发现数据都没有错，拿的都是时间啊。 后来百度知道，原来后台在返回json数据的时候，用自身的序列化机制会把时间变成一段很长的数字，就像上面的显示一样。 然后这里就要用到一个东西： @JsonFormat，它的作用是，出参时，自动把Date型对象数据转化成正确的格式化后的字符串出去 效果： 然后又通过度娘知道，还有个注解 @DateTimeFormat 这个是用于将前台传到后台字符串变量转换为Date类型。请求报文只需要传入yyyymmddhhmmss字符串进来，则自动转换为Date类型数据。（不过好像前端要传的是json） 这里也有个小例子： 前端只传了一个 格式正确的 时间字符串 layer.open({ type : 2, title : '归档详情', //btn: ['选中', '取消'], shade : false, area : [ '900px', '600px' ], maxmin : true, content : gateUrl.UiUrl + '/productbaseEdition?eTime=' + edition.table.bootstrapTable(