併發

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flume高併發優化——(16)解決offsets變小問題

offsets初始化 在上篇部落格中《flume高併發優化——(14)解決空行停止收集資料問題,及offsets變小問題 》我們遺留了一個小問題,就是offsets變小的問題,遲遲未解決,經過研究flume程式碼發現,flume中,是自己管理offsets關係的,每個kafkachannel的程式碼 […]

Web併發頁面訪問量統計實現

                                 Web併發頁面訪問量統計實現 頁面訪問量統計,可能在上學的時候就講過如何簡單實現,例如在servletContext中儲存一個頁頁面訪問次數,然後每訪問一次加1;或者每訪問一次就把操作記錄儲存到資料庫,這樣的處理方式,做做實驗就算了, […]

對於池化的一些看法

池化的作用:減小輸出大小 和 降低過擬合。降低過擬合是減小輸出大小的結果,它同樣也減少了後續層中的引數的數量。 近期,池化層並不是很受青睞。部分原因是: 現在的資料集又大又複雜,我們更關心欠擬合問題。 Dropout 是一個更好的正則化方法。 池化導致資訊損失。想想最大池化的例子,n 個數字中我們只 […]

池化的作用

池化的作用:減小輸出大小 和 降低過擬合。降低過擬合是減小輸出大小的結果,它同樣也減少了後續層中的引數的數量。 近期,池化層並不是很受青睞。部分原因是: 現在的資料集又大又複雜,我們更關心欠擬合問題。 Dropout 是一個更好的正則化方法。 池化導致資訊損失。想想最大池化的例子,n 個數字中我們只 […]

用一個示例講解我是如何處理高併發的

去年做了一個遠端升級的服務。客戶端連線此服務可以下載更新程式。簡單點說就是個TCP sever。基於C 。 執行環境是centOS 6.5。 剛開始客戶端數量少而且訪問不頻繁,所以沒太關注併發的問題。當時用工具測試大概只能支援的40次/秒的併發訪問,而且已經有資料串包的情況出現了。最近有空做了不少的 […]

Java高併發,如何解決,什麼方式解決1

對於我們開發的網站,如果網站的訪問量非常大的話,那麼我們就需要考慮相關的併發訪問問題了。而併發問題是絕大部分的程式設計師頭疼的問題, 但話又說回來了,既然逃避不掉,那我們就坦然面對吧~今天就讓我們一起來研究一下常見的併發和同步吧。 為了更好的理解併發和同步,我們需要先明白兩個重要的概念:同步和非同步 […]