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nodejs可读流源码分析

可读流是对数据消费的抽象,nodejs中可读流有两种工作模式:流式和暂停式,流式就是有数据的时候就会触发回调,并且把数据传给回调,暂停式就是需要用户自己手动执行读取的操作。我们通过源码去了解一下可读流实现的一些逻辑。因为实现的代码比较多,逻辑也比较绕,本文只分析一些主要的逻辑,有兴趣的可以参考文档或者自行深入看源码了解细节。我们先看一下ReadableState,这个对象是表示可读流的一些状态和属性的。 functionReadableState(options,stream){options=options||{};//是否是双向流varisDuplex=streaminstanceofStream.Duplex;//数据模式this.objectMode=!!options.objectMode;//双向流的时候,设置读端的模式if(isDuplex)this.objectMode=this.objectMode||!!options.readableObjectMode;//读到highWaterMark个字节则停止,对象模式的话则是16个对象this.highWaterMark...

52.1 AP!RepPoints V2:用于目标检测的验证+回归,刚刚开源!

点击关注上方“AI深度视线”,并“星标”公号 技术硬文,第一时间送达! AI视线 将验证和回归进行组合,是目前最强的Anchor-free目标检测网络,与前几天的AutoAssign并列。 论文链接: https://arxiv.org/abs/2007.08508 代码昨天前刚刚开源! https://github.com/Scalsol/RepPointsV2 作者团队:MSRA&北京大学 1 摘要 验证和回归是神经网络中用于预测的两种通用方法。每种方法都有其各自的优势:验证更容易准确推断,回归更有效并且适用于连续目标变量。因此,仔细地组合它们以利用它们的好处通常是有益的。 在本文中,我们采用了这种理念来改进最新的对象检测,特别是通过RepPoints。尽管RepPoints提供了高性能,但我们发现它严重依赖于回归来进行目标定位,因此还有改进的余地。 我们将验证任务引入RepPoints的位置预测中,从而生成RepPointsv2,它使用不同的主干和训练方法,在COCO对象检测基准上比原始RepPoints一致地提高了约2.0 mAP。RepPoints v2还可以通过单个...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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