原文链接 / https://blog.hotstar.com/vp9-encoding-journey-so-far-e1153ab488db
16、Collection接口 Collection是最基本的集合接口，一个Collection代表一组Object，即Collection的元素（Elements）。一些Collecti
今年有个想法，重新设计 libatbus 然后用 Rust 实现出来，然后可以加入一些云原生的支持。这需要一个定时器模块，我看了下 Rust 现有的几种定时器的实现，大多是基于堆或树的结构的，没有找到jiffies定时器的实现，所以想自己实现一个算了。这个定时器的实现又需要类似 C++ 的 std::list::iterator 的 插入和删除某个迭代器对其他迭代器没有影响 的特性，但是 Rust 的数据结构都不是这种设计模型。所以就决定自己写一个吧。
NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如加州大学伯克利分校的流行CAFFE软件。简单的，插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。 点击这里了解更多关于加快机器学习与GPU的信息。 主要特点 -专为NVIDIA GPU特调的，用于卷积神经网络向前和向后的卷积程序。 -专为最新的NVIDIA GPU架构优化 -针对4纬张量的任意
在条件随机场CRF(一)中我们总结了CRF的模型，主要是linear-CRF的模型原理。本文就继续讨论linear-CRF需要解决的三个问题：评估，学习和解码。这三个问题和HMM是非常类似的，本文关注于第一个问题：评估。第二个和第三个问题会在下一篇总结。
SVT-AV1 在 2020年 8月已经被 AOM Sorftware Implementation Working Group （SIWG） 采用为参考软件，并且已经开源。
本文按照调用顺序抽丝剥茧地分析了CRF++的代码，详细注释了主要函数，并指出了代码与理论公式的对应关系。内容包括拟牛顿法的目标函数、梯度、L2正则化、L-BFGS优化、概率图构建、前向后向算法、维特比
这里写图片描述 (01) List 是一个接口，它继承于Collection的接口。它代表着有序的队列。 (02) AbstractList 是一个抽象类，它继承于AbstractCollection。AbstractList实现List接口中除size()、get(int location)之外的函数。 (03) AbstractSequentialList 是一个抽象类，它继承于AbstractList。AbstractSequentialList 实现了“链表中，根据index索引值操作链表的全部函数”。
但是这个HashMap不能随便地进行迭代，因为它只是简单包装了HashMap，而回看HashMap的实现，我们可以发现，对于冲突的key，形成一个链表，明显如果有一个线程在历遍HashMap，另一个线程在做删除操作，则很有可能出错。
本文源自于知乎的提问与回答，相信大家也有自己去思考或者实践“造”几个轮子。毕竟不管是学习人家造好的轮子还是自己造轮子，都是对自身开发设计能力的一种提升。本文的回答者从公司的实际项目出发，大致列举了我们可以研究的“轮子”，并给出设计建议。
结构化感知机标注框架是一套利用感知机做序列标注任务，并且应用到中文分词、词性标注与命名实体识别这三个问题的完整在线学习框架，该框架利用1个算法解决3个问题，时自治同意的系统，同时三个任务顺序渐进，构成流水线式的系统。本文先介绍中文分词框架部分内容。
决策树分类方法，采用基于最小距离的基尼指数估计函数，用来决定由该子数据集生成的决策树的拓展形。决策树回归方法，采用切分点与切分变量来计算的损失来估计函数。如果目标变量是标称的，称为分类树;如果目标变量是连续的，称为回归树。分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。
1. List:列表,有序集合,可以包含重复元素。主要实现类有ArrayList和LinkedList。
在CRF系列的前两篇，我们总结了CRF的模型基础与第一个问题的求解方法，本文我们关注于linear-CRF的第二个问题与第三个问题的求解。第二个问题是模型参数学习的问题，第三个问题是维特比算法解码的问题。
决策树:判别模型，多分类与回归，正则化的极大似然估计 特点： 适用于小数据集，在进行逐步应答过程中，典型的决策树分析会使用分层变量或决策节点，例如，可将一个给定用户分类成信用可靠或不可靠。 场景举例：基于规则的信用评估、赛马结果预测 优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 擅长对人、地点、事物的一系列不同特征、品质、特性进行评估 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）,使用剪枝来避免过拟合； 适用数据范围： 数值型和标称型 CART分类
作者：Freddy Boulton 机器之心编译 参与：Pedro、思源 条件随机场是一种无向图模型，且相对于深度网络有非常多的优势，因此现在很多研究者结合条件随机场（CRF）与深度网络获得更鲁棒和可解释的模型。本文结合 PyTorch 从基本的概率定义到模型实现直观地介绍了 CRF 的基本概念，有助于读者进一步理解完整理论。 假设我们有两个相同的骰子，但是其中的一个是公平的，每个点数出现的概率相同；另一个骰子则被做了手脚，数字 6 出现的概率为 80%，而数字 1-5 出现的概率都为 4%。如果我给你一
之前写过CRF的详解，只是为了让大家详细了解下原理，但是那种是没有优化的，速度很慢。在实际应用中，还是需要用到batch，也就是需要用到GPU的，那么此时并行计算就变得极为重要。在研究到一定的程度上，困住你的不是算法本身，而是时间。同一件事，当然是越快越好。此时困住你的就是加速问题。
假设我们有两个相同的骰子，但是其中的一个是公平的，每个点数出现的概率相同；另一个骰子则被做了手脚，数字 6 出现的概率为 80%，而数字 1-5 出现的概率都为 4%。如果我给你一个 15 次投掷骰子的序列，你能预测出我每次投掷用的是哪一枚骰子吗？
SimpleDateFormat(下面简称sdf)类内部有一个Calendar对象引用，它用来储存和这个sdf相关的日期信息，例如sdf.parse(dateStr), sdf.format(date) 诸如此类的方法参数传入的日期相关String、Date等等，都是交友Calendar引用来储存的，这样就会导致一个问题，如果你的sdf是个static的, 那么多个thread 之间就会共享这个sdf， 同时也是共享这个Calendar引用， 并且, 观察 sdf.parse() 方法，parse方法里没有保证原子性，所以存在线程安全问题：
实际上HMM和CRF的学习没有先后顺序。但是两者很相似，在学习了HMM后更容易上手CRF，所以建议先学习HMM后学习CRF。
这一节我们重点来讲一下马尔可夫，正如题目所示，看了会一脸蒙蔽，好在我们会一点一点的来解释上面的概念，请大家按照顺序往下看就会完全弄明白了，这里我给一个通俗易懂的定义，后面我们再来一个个详解。
List：一个有序（元素存入集合的顺序和取出的顺序一致）容器，元素可以重复，可以插入多个null元素，元素都有索引。常用的实现类有 ArrayList、LinkedList 和 Vector。
机器之心专栏 作者：触宝AI实验室Principal Engineer董冰峰 传统 CRF 中的输入 X 向量一般是 word 的 one-hot 形式，前面提到这种形式的输入损失了很多词语的语义信息。有了词嵌入方法之后，词向量形式的词表征一般效果比 one-hot 表示的特征要好。本文先主要介绍了LSTM、词嵌入与条件随机场，然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等的应用。 Word Embedding 和 LSTM Word Embedding 简单的说是将高维空间（空间的维度通常是词典的大小）
提到自旋锁那就必须要说链表，在上一篇《驱动开发：内核中的链表与结构体》文章中简单实用链表结构来存储进程信息列表，相信读者应该已经理解了内核链表的基本使用，本篇文章将讲解自旋锁的简单应用，自旋锁是为了解决内核链表读写时存在线程同步问题，解决多线程同步问题必须要用锁，通常使用自旋锁，自旋锁是内核中提供的一种高IRQL锁，用同步以及独占的方式访问某个资源。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文章来源：https://c1n.cn/GM8hb 目录 场景说明 模拟数据 场景分析 读取数据 处理数据 遇到的问题 场景说明 现有一个 10G 文件的数据，里面包含了 18-70 之间的整数，分别表示 18-70 岁的人群数量统计，假设年龄范围分布均匀，分别表示系统中所有用户的年龄数，找出重复次数最多的那个数，现有一台内存为 4G、2 核 CPU 的电脑，请写一个算法实现。 23,31,42,19,60,30,36,
《Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks》
现有一个 10G 文件的数据，里面包含了 18-70 之间的整数，分别表示 18-70 岁的人群数量统计，假设年龄范围分布均匀，分别表示系统中所有用户的年龄数，找出重复次数最多的那个数，现有一台内存为 4G、2 核 CPU 的电脑，请写一个算法实现。
前情提要： 概率图模型笔记（PART I） & 概率图模型笔记（PART II）隐马尔科夫模型
结构递归神经网络: 时空领域图像中的深度学习 联合编译：陈圳、章敏、李尊 摘要 虽然相当适合用来进行序列建模，但深度递归神经网络体系结构缺乏直观的高阶时空架构。计算机视觉领域的许多问题都固有存在高阶架构，所以我们思考从这方面进行提高。在解决现实世界中的高阶直觉计算方面，时空领域图像是一个相当流行的工具。在本文中，我们提出了一种结合高阶时空图像和递归神经网络的方法。我们开发了一种可随意扩展时空图像的办法，这是一种正反馈、差异化高、可同步训练的RNN混合网络。这种方法是通用的，通过一系列设定好的步骤可以将任意时
AbstractQueuedSynchronizer （抽象队列同步器，以下简称 AQS）出现在 JDK 1.5 中，由大师 Doug Lea 所创作。AQS 是很多同步器的基础框架，比如 ReentrantLock、CountDownLatch 和 Semaphore 等都是基于 AQS 实现的。除此之外，我们还可以基于 AQS，定制出我们所需要的同步器。
本文介绍了条件随机场（CRF）在序列标注问题中的应用，主要讲解了其基本概念、模型结构、实现方法和优缺点。同时，文章还提供了一些示例代码和案例分析，以帮助读者更好地理解条件随机场在序列标注问题中的应用。
直接键入tail 命令和ctrl+c功能类似 ctrl+d 键盘输入结束 或 退出终端 ctrl+s 暂停当前程序 暂停后按任意键恢复运行 ctrl+z 将当前程序放在后台运行，恢复到前台命令为fg ctrl+a 将光标移动至输入行头，相当于home键 ctrl+e 将光标移动至输入行尾，相当于end键 ctrl+k 删除光标所在位置到行尾 alt + backspace（退格键） 向前删除一个单词 shift + pgup 将终端显示向上滚动 shift + pgdn 将终端显示向下滚动
1995年sun公司发布了第一个Java语言版本，可以说从JDK1.1到JDK1.4期间Java的使用主要是在移动应用和中小型企业应用中。在此类领域中基本不会涉及大型并发场景，当然也没有大型互联网公司使用Java，因为担心它本身的性能。
又有一位工作2年的小伙伴面试的时候，被问到一个集合相关的问题。说请你谈谈ArrayList、Vector和LinkedList 的存储性能及特性。
GDB全称是GNU symbolic debugger，是Linux平台下最常用的一款调试器。GDB主要用于C/C++开发场景，同时也支持Go、Ada等语言的调试。GDB主要以命令行的形式在shell终端使用，它的一部分底层逻辑借助于ptrace进行实现。GDB的功能很强大，开发者可以在执行时修改函数变量的值以及程序的执行顺序，还可以在程序执行期间查看函数的调用过程、堆栈数据等，也可以利用GDB对代码进行断点调试。
James Pearce 首先展示了基于 web 的视频编辑器。它遵循了编辑应用程序的普通的三窗口布局。在左上角有一个源视频查看器，用于加载视频源，然后将它们剪辑并添加到时间线中。在底部有一个时间轴，用以展示了各种轨迹，以及这些轨迹中的片段。在右上角有一个序列播放器，它可以播放正在构建的时间轴。最左边是所有视频源的列表，可以找到一个源，并将其加载到源查看器中，或者直接将其拖放到时间线中。
相信大家都看过上一节我讲得贝叶斯网络，都明白了概率图模型是怎样构造的，如果现在还没明白，请看我上一节的总结：贝叶斯网络
双向循环链表：最后一个节点的 next 指向head，而 head 的prev指向最后一个节点，构成一个环。
前面描述了Netty的架构图、特性、基本版本信息和并发编程实践等，本篇将详细剖析Netty的逻辑架构，自顶向下梳理Netty的设计思想和主体实现方式，并据此对Netty框架有一个整体的把握。
作为一名DBA，相信你一定处理过主从延迟，最近在生产中遇到一个比较有意思的延迟问题，在此与大家进行分享。
提前批在8月初，三面技术面，没有HR面（其中三面听说是大boss面，技术人际各个方向都会涉及）
LevelDB简介 LevelDB一句话描述 LevelDB是google开发的，一个速度非常块的KV存储库（storage library），它支持字符串的key与字符串的value，并且这种映射关系按key排序（ordered mapping）。 LevelDB的十大特性 1）key和value可以是字符串或者字节流 2）数据按key排列，有序存储 3）调用方可以重载排序方法，以实现自定义排序 4）基本操作只有3种： 4.1）Put(key, value) 4.2）Get(key) 4
1 什么是文本挖掘？ 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有：文档聚类、文档分类和摘要抽取。 2 什么是自然语言处理？ 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。 自然语言处理原理：形式化描述-数学模型算法化-程序化-实用化 语音的自动合成与识别、机器翻译、自然语言理解、
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
C# 可以说是当今所有开发语言中最好的开发语言，微软会每隔一段时间就推出一个新的 .NET Framework 框架，随着每次新框架的推出 C# 语言也会增加新的功能。而且每次更新微软都会为 C# 提供更多的向后兼容特性，因而 C# 越来越庞大越来越复杂，尤其是 C# 的多线程编程，微软提供了大量的方法方式供我们选择，但是这又导致部分开发人员在面对一些场景时会纠结到底选择哪种多线程方式，对于刚刚入门的开发人员来说会用一种方式匹配所有场景。如果要解决上述问题，我们应该深入理解 C# 多线程框架，那么这个专题将带领大家来深入理解 C# 多线程框架。 这个专题将以简单明了的语言讲解多线程，我们首先会从线程基础开始讲解，然后讲解线程的同步和线程池的知识，最后会深入讲解 C# 多线程高级内容。本专题面向对象是只有少量或没有多线程背景的开发人员和初学者。示例代码地址我会在每篇文章的结尾放出，并且会在每篇文章的结尾放出练习题，练习题答案将会在第二篇文章结尾放出答案链接。
算法实习生面经（nlp、数据挖掘、机器学习） 作者：酱油大大大 链接：https://www.nowcoder.com/discuss/155251?type=2&order=3&pos=7&page
本篇是「源码级回答」大厂高频Vue面试题系列的第二篇，本篇也是选择了面试中经常会问到的一些经典面试题，从源码角度去分析。
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