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深挖 Redis 6.0 源码—— SDS

本文精选自 Doocs 开源社区旗下“源码猎人”项目,作者杨立滨。项目将会持续更新,欢迎 Star 关注。项目地址:https://github.com/doocs/source-code-hunter SDS(Simple Dynamic Strings, 简单动态字符串)是 Redis 的一种基本数据结构,主要是用于存储字符串和整数。这篇文章里,我们就来探讨一下 Redis SDS 这种数据结构的底层实现原理。 学习之前,首先我们要明确,Redis 是一个使用 C 语言编写的键值对存储系统。 前置思考 我们首先考虑一个问题,如何实现一个二进制安全的字符串? 在 C 语言中,\0表示字符串结束,如果字符串中本身就包含\0字符,那么字符串就会在\0处被截断,即非二进制安全;若通过使用一个 len 属性,来判断字符串是否结束,就可以保证读写字符串时不受到\0的影响,则是二进制安全。同时 len 属性也能保证在 O(1) 时间内获取字符串的长度。 Redis 3.2 以前的 SDS 实现 在 Redis 3.2 版本以前,SDS 的结构如下: struct sdshdr { unsigne...

基于立体R-CNN的3D对象检测

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 好消息,小伙伴以后可以通过问答的形式在文章下方进行留言,并且小白也会及时回复大家哦! 双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式,其原理是基于视差图像形成设备,使用从两个不同位置获取的物体图像,通过计算图像之间的对应点的位置偏差来获得三个对象的三维几何信息。 YOLO最初是由约瑟夫·雷德蒙(Joseph Redmon)创作的,用于检测物体。物体检测是一种计算机视觉技术,它通过在对象周围绘制边框并标识给定框也属于的类标签来对对象进行定位和标记。与大型NLP不同,YOLO设计得很小,可以为设备上的部署提供实时推理速度。 文献[1]提出了一种在立体图像方法中充分利用稀疏,密集,语义和几何信息的三维物体检测方法,称为立体R-CNN,用于自动驾驶。 Stereo R-CNN的网络体系结构将输出立体框,关键点,尺寸和视点角,然后输出3D框估计和密集3D框对齐模块。 Faster R-CNN扩展为立体信号输入,以同时检测和关联左右图像中的对象。稀疏的关键点,视点和对象尺寸是通过在三维区域提议网络之后添加其他分支来预测的,该分支网络与...

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

Eclipse

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。