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    Requests源码阅读v0.8.0

    决定开这个坑,是之前看到@wangshunping的read requests,生动有趣,可惜0.8.0之后没有更新了。待我稍稍有了一点看源码的动力,就想接着下去写。...目标 0.8.0 (2011-11-13) ++++++++++++++++++ * Keep-alive support!...v0.8.0 0.8.0 (2011-11-13) ++++++++++++++++++ * Keep-alive support!...支持keep_alive参数 作者在v0.8.0全面转向urllib3,这是个第三方的轮子,它相对于urllib2最大的改进是可以重用 HTTP 连接,不用每个 request 都新建一个连接了。...后记 呼,终于整完了,v0.8.0 包含一个大的重构,我这个累的啊。第一次写这种东西,感觉不是很满意,代码太多了自己的试验不太够,总的也就能理解 80% 左右吧。不管怎样,谢谢大家的阅读,欢迎交流。

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    多方安全计算(6)MPC中场梳理

    在之前的系列文章中,我们对MPC中的部分核心技术与应用做了初步的介绍。在进一步具体介绍更困难的技术组件或场景应用之前,本文试图从宏观上对MPC中部分主要技术与场景做一个简单梳理。...二、简易框架 广义的MPC泛指所有多参与方下的密文计算问题;在此情况下,如何将MPC封装为一个易被使用的方案就是一个值得关注的问题。...Springer, Cham, 2019: 636-666. [15]: https://github.com/alibaba-edu/mpc4j/tree/main/mpc4j-dp-cdp [16]...: https://github.com/alibaba-edu/mpc4j/tree/main/mpc4j-dp-ldp [17]: Byali M, Chaudhari H, Patra A, et...往期回顾: 安全多方计算之前世今生 安全多方计算(1):不经意传输协议 安全多方计算:(2)隐私信息检索方案汇总分析 多方安全计算(3)MPC万能钥匙:混淆电路 多方安全计算(4)MPC万能积木 秘密共享

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    Apache Hudi 0.8.0版本重磅发布

    状态索引的写入Pipeline;支持Flink写入MOR表;Flink批量读取COW和MOR表;流式读取MOR表;同时支持了Hudi作为Source和Sink的Flink SQL Connector,在Hudi 0.8.0...总结 0.8.0版本与Flink做了更深度的集成,借助Flink和Hudi构建更实时的数据湖,同时0.8.0版本还支持了Flink和Spark的流批读写,Hudi可作为流批一体的统一数据存储层。...: Apache Hudi 0.8.0 Source Release[4] (asc[5], sha512[6])•maven仓库包地址: 地址[7] 引用链接 [1] RFC-24: https:/...Source Release: https://downloads.apache.org/hudi/0.8.0/hudi-0.8.0.src.tgz [5] asc: https://downloads.apache.org.../hudi/0.8.0/hudi-0.8.0.src.tgz.asc [6] sha512: https://downloads.apache.org/hudi/0.8.0/hudi-0.8.0.src.tgz.sha512

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    MPC的横向控制与算法仿真实现

    模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)作为一种先进的控制策略,因其在处理多变量系统、非线性系统以及约束条件下的优越性能,被广泛应用于车辆横向控制领域。 2....模型预测控制(MPC) 2.1 基础知识 二次规划(Quadratic Programming, QP)是数学优化中的一个重要分支,它涉及寻找一个使得二次函数达到最小值的变量向量的优化问题。...2.2 MPC 的整体流程 模型预测控制是一种先进的控制策略,它基于系统模型来预测未来的系统行为,并在此基础上优化控制输入。...MPC 的核心思想是在每一个控制迭代中,解决一个有限时间范围内的优化问题,以实现对系统未来行为的预测和控制。...MPC 的基本步骤包括: 系统模型:建立一个描述系统动态行为的数学模型。这个模型通常是系统的微分方程或差分方程,用于预测系统状态随时间的变化。

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    自动驾驶轨迹跟踪-模型预测控制(MPC)

    1.模型预测控制 模型预测控制(MPC,Model Predictive Control)属于优化和控制两个领域的交叉,实际上是以优化的方法来求解控制问题。...它的主要优势在于: 1)MPC善于处理多输入多输出系统。 图片来源:【5】 图片来源:【5】 对于各个控制回路存在耦合关系,或者控制系统过于庞大,采用PID控制器会极其复杂。...MPC的优势在于它是一个多变量控制器,可以同时考虑所有因素进行多控制变量的交互。 图片来源:【5】 2)MPC可以处理约束条件(constrains)。...图片来源:【5】 3)MPC拥有Preview的能力。 MPC可以将未来的参考信息纳入控制优化,以改善控制器的性能。如下图所示,MPC可以提前考虑路口转弯,从而提供更好的行驶体验。...轨迹跟随的MPC控制器 3.1 线性化的车辆误差模型 图片来源:【1】 image.png image.png 3.2 状态方程离散化 image.png image.png image.png

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