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RT-DETR:可以满足实时性要求的DETR模型

本文分享自华为云社区《高性能网络设计秘笈:深入剖析Linux网络IO与epoll》,作者: Lion Long 。 一、epoll简介 epoll是Linux内核中一种可扩展的IO事件处理机制,可替代select和poll的系统调用。处理百万级并发访问性能更佳。 二、select的局限性 (1)文件描述符越多,性能越差。单个进程中能够监视的文件描述符存在最大的数量,默认是1024(在linux内核头文件中定义有 #define _FD_SETSIZE 1024),当然也可以修改,但是文件描述符数量越多,性能越差。 (2)开销巨大,select需要复制大量的句柄数据结构,产生了巨大的开销(内核/用户空间内存拷贝问题)。 (3)select需要遍历整个句柄数组才能知道哪些句柄有事件。 (4)如果没有完成对一个已经就绪的文件描述符的IO操作,那么每次调用select还是会将这些文件描述符通知进程,即水平触发。 (5)poll使用链表保存监视的文件描述符,虽然没有了监视文件数量的限制,但是其他缺点依旧存在。 由于以上缺点,基于select模型的服务器程序,要达到十万以上的并发访问,是很难完成的...

HBase Compaction 原理与线上调优实践

作者:vivo 互联网存储技术团队- Hang Zhengbo 本文对 HBase Compaction 的原理、流程以及限流的策略进行了详细的介绍,列举了几个线上进行调优的案例,最后对 Compaction 的相关参数进行了总结。 一、Compaction 介绍 HBase 是基于一种 LSM-Tree(Log-Structured Merge Tree)体系架构的存储模型设计的,写入时先写入 WAL(Write-Ahead-Log)日志,再写入 Memstore 缓存,满足一定条件后,会执行 Flush 操作将缓存数据刷写到磁盘,生成一个 HFile 数据文件。随着数据不断写入,HFile 文件会越来越多,文件太多导致查询数据时 IO 次数增加,进而影响到 HBase 的查询性能。为了优化读的性能,采用合并小 HFile 的方法来减少文件数量,这种合并 HFile 的操作就称为 Compaction。Compaction 是从一个 Region 的一个 Store 中选择部分 HFile 文件进行合并的过程。合并原理是从这些待合并的数据文件中依次读出 KeyValue,由小到大排序...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。