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RocketMq源码随笔-刷盘 引言 在rocketmq中有两种刷盘模式：同步刷盘和异步刷盘。 从类图上来看，有三个不同的实现思路。那下面逐一来看过。 适用情况如下 同步刷盘使用GroupCommitService。 异步刷盘且未开启TransientStorePool，使用FlushRealTimeService。 异步刷盘且开启TransientStorePool，使用CommitRealService。 欢迎加入技术交流群186233599讨论交流，也欢迎关注技术公众号：风火说。 <!--more--> GroupCommitService GroupCommitService是在同步刷盘的时候会使用到的。 该类有两个属性：requestsWrite和requestsRead。都是使用volatile关键字修饰的List对象。 putRequest 该方法用于将刷盘请求放入。首先是对requestWrite对象进行加锁处理，然后将请求放入其中后，解锁。解锁换成后，调用方法wakeup唤醒可能在休眠中的线程。 doCommit 这个方法是在run方法中被调用。真正实现了数据的磁盘刷写。下面来看下逻辑。 首先是在requestRead上进行加锁。 如果requestRead队列不为空，则进行子流程刷盘操作。 遍历requestRead列表，为每一个元素执行对应的逻辑，如下：

Noise Estimation Using Density Estimation for Self-Supervised Multimodal Learning 这篇文件讲的是， 按照现有多模态的任务， 往往会 出现噪音的问题 ， 噪声 使得模型一直得不到最好结果， 而这篇文章提出一个去噪方法，自监督的去训练一个去噪模块来消除噪声， 实验结果显示， 用此方法， 能够直接提高 VQA， Text-To-Video Retrieval 等任务的表现 本文贡献 证明多模态噪声的消除任务 可以归结为 多模态密度估计任务 提出一个模块用于学习一个抗噪声能力强的表示 并且变成一个 max margin ranking loss function. 通过HowTo100M dataset 进行自监督训练如何去噪 ， 然后用于5个任务， 结果可以发现进行提升 本文相关工作 Density Estimation： 密度估计 假设我们有一组来自未知密度函数的观察到的数据点，我们的目标是从观测到的数据估计他们的 概率密度函数 参数或半参数方法 非参数方法 密度估计理论（部分）_sinat_31184961的博客-CSDN博客_密度估计 自监督学习 一文读懂自监督学习_zandaoguang的博客-CSDN博客_自监督学习 多模态表示学习 joint representation 联合表示

两个队友链接： YZJ CKX A. PERFECT NUMBER PROBLEM 题库链接 思路：2^1*(2^2-1), 2^2*(2^3-1), 2^4*(2^5-1), 2^6*(2^7-1), 2^12*(2^13-1) 代码： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { cout << " 6\n28\n496\n8128\n33550336\n " ; return 0 ; } View Code B. Greedy HOUHOU 题库链接 C. Angry FFF Party 题库链接 思路：java大数算，贪心减 代码： import java.util.* ; import java.math.* ; public class Main { /** * @param args */ static class Matrix { BigInteger a[][] = new BigInteger [2][2 ]; public void init() { for ( int i = 0; i < 2; ++i) for ( int j = 0; j < 2; ++j) a[i][j] = BigInteger.ZERO; } public void _init() { init(); for (

Transformer 本文介绍了 Transformer 结构, 是一种 encoder-decoder , 用来处理序列问题, 常用在NLP相关问题中. 与传统的专门处理序列问题的encoder-decoder相比, 有以下的特点: 结构完全 不依赖于CNN和RNN 完全依赖于 self-attention 机制, 是一种 堆叠的self-attention 使用 全连接层 逐点 point-wise 计算的 整个Transformer的结构图如下所示: Encoder and Decoder Stacks 如上所说, Transformer是基于 stacked self-attention 的, stack 方式具体为: Encoder Encoder是由$N=6$个独立的层堆叠而成的, 每层有两个子层: 第一个层为 multi-head self-attention 结构 第二层为 simple, position-wise fully connected feed-forward network , 即基于位置的简单全连接反馈网络 在每个子层又引入了 residual connection , 具体的做法为每个子层的输入与输出 相加 , 这就要求每个子层的输入与输出的维度是完全相等的. 然后再使用 layer normalization . 因此每个子层的最终输出为:

题目描述 输入 输出 样例输入 2 6.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2.0 -2.0 1.5707963268 样例输出 21.66 题解 凸包 傻逼题，答案显然为：所有圆心构成的凸包周长+一个圆的周长。这里求凸包用的方法是求上下两个凸壳再拼起来。 时间复杂度为排序的 $O(n\log n)$ 我才不会告诉你puts("nan:)可以过呢 #include <cmath> #include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; const double pi = acos(-1); struct data { double x , y; data() {} data(double a , double b) {x = a , y = b;} data operator-(const data &a)const {return data(x - a.x , y - a.y);} double operator*(const data &a)const {return x * a.y - y * a.x;} bool operator<(const data &a)const {return x == a.x ? y < a.y : x < a.x;} }p[40010] , sa[40010] , sb

简介 [2] Attention Is All You Need 是 2017 年 google 提出来的一篇论文，论文里提出了一个新的模型，叫 Transformer ，这个结构广泛应用于 NLP 各大领域，是目前比较流行的模型。该模型没有选择大热的 RNN/LSTM/GRU 的结构，而是只使用 attention layer 和全连接层就达到了较好的效果，同时解决了 RNN/LSTM/GRU 中的 long dependency problem, 以及传统 RNN 训练并行度以及计算复杂度高的问题。缺点是输入固定长度的序列，需要对原始文本进行裁剪和填充，导致不能学习到序列中更长距离的依赖关系。 Transformer 总体结构 [1] Transformer 采用 Encoder-Decoder 架构。 上图就是论文中提出的 Transformer 结构。其中左半部分是 encoder 右半部分是 decoder. Encoder 层中有 6 个一模一样的层结构，每个层结构包含了两个子层，第一个子层是 多头注意力层 （ Multi-Head Attention, 橙色部分），第二个子层是 前馈连接层 （ Feed Forward ，浅蓝色部分）。除此之外，还有一个残差连接，直接将 input embedding 传给第一个 Add & Norm 层（黄色部分）以及 第一个

题意： 给定几个圆，求最短的围合，把这几个包围起来，而且到圆的距离都不小于10. 思路： 把每个圆的半径+10，边等分5000份，然后求凸包即可。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define mp make_pair typedef long long ll; const double inf= 1e200; const double eps=1e- 12 ; const double pi= 4 *atan( 1.0 ); int dcmp( double x){ return fabs(x)<eps? 0 :(x< 0 ?- 1 : 1 );} struct point{ double x,y; point( double a= 0 , double b= 0 ):x(a),y(b){} }; point operator +(point A,point B) { return point(A.x+B.x,A.y+ B.y);} point operator -(point A,point B) { return point(A.x-B.x,A.y- B.y);} point operator *(point A, double p){ return point(A.x*p,A.y* p);} point

Active4j-oa是基于 active4j-jsp 快速开发框架构建而来的OA办公系统。基于springboot2.0，以Spring Framework为核心容器，Spring MVC为模型视图控制器，Mybatis Plus为数据访问层， Apache Shiro为权限授权层, Redis为分布式缓存，Quartz为分布式集群调度，JSP作为前端页面引擎，采用JSTL标签库封装组件的开源框架。 项目介绍 Active4j-oa是基于 active4j-jsp 快速开发框架构建而来的OA办公系统。基于springboot2.0，以Spring Framework为核心容器，Spring MVC为模型视图控制器，Mybatis Plus为数据访问层， Apache Shiro为权限授权层, Redis为分布式缓存，Quartz为分布式集群调度，JSP作为前端页面引擎，采用JSTL标签库封装组件的开源框架。 Active4j-oa目前内置了绝大部分常见办公系统功能，包括系统管理，工作流管理，个人办公，人力资源管理，执行力管理等几大模块。开发者只需根据具体业务需求，稍加改进，就可以开发出一套完整的OA办公系统。 技术文档 讨论加群：qq群①：203802692 qq群②：773872959 演示地址： http://www.active4j.com:9005/oa 官方网站：

1．尼科彻斯定理 This program is to verify Theorem of Nicoqish.That is the cube of any integer can be represented as the sum of some continue odd numbers.For example, 8^3=512=57+59+61+63+65+67+69+71. #include <iostream> using namespace std; int main() { int n,a,i; while(1) { cout<<"Please input a integer to verify(0 to quit): "; cin>>n; if(n==0) __________; // （1） // 输出等差数列，首项为a*a-a+1，公差为2，项数为n a=n*n-n+1; cout<<n<<"*"<<n<<"*"<<n<<"="<<n*n*n<<"="<<a; for (i=1; __________;i++) // （2） cout<<"+"<<__________; // （3） cout<<endl; } return 0; } 2．角谷猜想 This program is to verify Jiaogu Guess.That is given any

Android_CardView 　　是Android的5.0之后出现,使用CardView需要独立的导入 　　他本身也是一个Layout,可以在其中布局其他的view,继承与FramLayout可以实现一个3D和阴影的效果 常用属性 1. cardBackgroundColor: 设置背景色 2. cardCornerRadios :设置圆角半径 3. contentPadding : 设置内部padding 4. cardElevation : 设置阴影大小 5. cardUseCompatPadding : 默认为false 　　用于5.0即以上,true则可以添加额外的padding绘制阴影 6. cardPreventCornerOverlap: 默认true 　　用于5.0意向,添加额外的padding,防止内容与圆角重叠 Demo:制作微信公众号图文消息 效果图: 布局文件xml <? xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> < FrameLayout xmlns:android ="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_width ="match_parent" android:layout_height ="wrap_content" xmlns