通过之前的文章我们知道TaskGroup（以下简称TG）是在死循环等待任务，然后切换栈去执行任务。在当前TG没有任务的时候会进行“工作窃取”窃取其他TG的任务。在没有任务的时候TG会“休眠”，当任务出现的时候被唤醒然后消费。
The Android framework knows a lot about tasks that are running and can help inform scheduler decisions. AOSP uses CPU Cgroup to implement tasks scheduler in framework in android N.
【知识点普及】 1、首先我们要明白一点，JD和淘宝上购买的SD卡，只要没有特别注明工业级，都是消费级SD，大家在工业级项目中使用这种SD卡，一定要认识到这点。 2、相比于消费级SD卡，工业级SD卡的可靠性要好很多，两个重要的参数是平均无故障时间（MTTF）和年平均故障率。3、购买SD卡，基本都是16GB容量起步，低于16GB容量基本没有了，所以推荐大家用正规SD卡测试，不要在之前的老卡上耽误时间了。 【购买SD卡】 为了测试这个问题，我特地从JD上购买了三星，闪迪，朗科，铠侠，金士顿，比亚兹等主流厂家的SD卡，容量从16GB到128GB。
特殊时期，社区等单位的管理提出了“零接触”新需求。如何基于物联网开发平台和腾讯连连小程序快速上线面向家庭/社区单位的产品服务，实现疫情管控“零接触”数字化管理？本文是周佳鑫老师在「云加社区沙龙online」的分享整理，详细带大家了解物联网项目开发流程、腾讯云物联网开发平台技术优势，以及如何借助loT Explorer和腾讯连连小程序快速开发上线新型体温检测产品。
在haproxy启动的时候，main方法会在socket建立连接之后调用run_poll_loop方法进行事件循环处理：
查询每个主播的最大level以及对应的最小gap(注意:不是每个主播的最大level和最小gap)
WeTest导语 伴随着互联网行业的发展，与各行各业的连接更加紧密，竞争也变得越发激烈，用户对于产品的体验开始变得更加“挑剔”。然而目前互联网产品却始终受到各类质量问题的困扰。以兼容问题为例，应用平台碎片化现象、设备繁多、品牌众多、版本各异、分辨率不统一等等。准确高效的测试工具与服务已经成为把握游戏品质与降低研发成本的重要因素。 而对于企业的测试人员来说一直面临着“设备少”“缺人力”“缺预算”的问题，部署TOP300手机的成本高达300+万元，配置一个4-5人测试团队的经费也超过100万元，而目前市场上的兼
往期周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 1、elements消
而在 PLANNING RUN 的时候,SAP 又区分为 short term setting(for MRP, MPS ) and long term setting (for Long term planning )
自从电信升级成光纤之后，光猫经常有点小问题的，如果电信说帮你设置好漫天要价的话，求人还不如求自己，或者电信送的光猫坏了，买他们的超贵，自己买一个又好又便宜的自己设置就的了
大型超市有海量交易数据，我们可以通过聚类算法寻找购买相似物品的人群，从而为特定人群提供更具个性化的服务。但是对于超市来讲，更有价值的是如何找出商品的隐藏关联，从而打包促销，以增加营业收入。其中最经典的案例就是关于尿不湿和啤酒的故事。怎样在繁杂的数据中寻找到数据之间的隐藏关系？当然可以使用穷举法，但代价高昂，所以需要使用更加智能的方法在合理时间内找到答案。Apriori就是其中的一种关联分析算法。
https://www.memsql.com/blog/linux-off-cpu-investigation/
往期周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 更新视频教程： USB
话题的从系统性能优化讲起, 熟悉PG的同学都明白PG大部分的与硬件打交道的功能都通过LINUX来进行,如何让PG 与 LINUX 之间更协调的工作就是一个重点.
昨天下午的时候有网友留言是否熟悉DEDECMS织梦程序，需要解决TAGS静态问题，虽然老蒋之前对于DEDECMS主题大概的情况还是熟悉的，只要有动力肯定是没有问题。看到实际的情况是这样子的，他这个源码
2018-09-20 by Liuqingwen | Tags: 随笔 书籍 | Hits
参考链接： Pythonn编程技巧和窍门| 2(用于竞争性编程的语言) python机票价格 As more and more travel agents are forced to hang fresh ‘For Lease’ signs in their windows, the Internet has taken up the mantle of helping aspirational aeronautic enthusiasts shop, compare, and purchase tick
2018年7月15日-18日，由中关村智联软件服务业质量创新联盟主办，“2018质量竞争力大会”（简称TiD大会)于北京成功召开。来自人工智能、软件测试、金融科技、区块链应用等百位行业精英参会并进行了精彩的案例分享。
pre_common_admincp_cmenu – 后台菜单收藏表 title => ‘菜单名称’ url => ‘菜单地址’ sort => ’0′ COMMENT ‘菜单类型,备用’ displayorder => ‘显示顺序’ clicks => ’1′ COMMENT ‘点击数,备用’ uid => ‘添加用户’ dateline => ‘添加时间’ pre_common_admingroup – 管理组表 admingid => ‘所属管理员分组ID’ alloweditpost => ‘是否允
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2、通过host模式运行宝塔镜像(不需要设置映射端口,自动映射宝塔面板全端口到外网)
简述：n种物品，每种一个，选或不选随你，背包一定有容量，求不超过容量的情况下，价值最大。
导语 | 随着物联网的蓬勃发展，各个行业都在积极探索“物联网+产业”的应用落地。本文由腾讯云物联网专家工程师陈洁在Techo TVP开发者峰会“「物」所不在，「联」动未来——从万物互联到万物智联”上的演讲 《物联网技术在行业应用中面临的挑战和探索》整理而成。
在本漏洞Writeup中，作者利用Kindle的电子书邮件发送途径，通过研究电子书文档注入、电子书JPEG XR解析漏洞和Kindle提权漏洞，经综合利用，可成功以假冒邮件方式，向受害者Kindle邮箱发送恶意电子书文档，只要受害者点击其中的恶意链接，就能以root级别在受害者Kindle设备中执行任意代码。漏洞危害在于，可以此获取受害者Kindle设备中的credit card等个人信息，变卖受害者电子书并把所获钱款转到自己账户等。漏洞最终收获了亚马逊官方奖励的18K$。
关联分析是一种从大规模的数据集中寻找有趣关系的方法。一个经常被用到关联分析的例子：购物篮分析。通过查看哪些商品经常在一起被顾客购买，可以帮助商店去了解用户的购买行为。
Hello Everybody，在Smobiler 4.4中，也为大家带来了新增功能和插件（重点，敲黑板）。
终于到了机器学习实战的第十一章了，这也是继K-均值后的第二个无监督学习算法了。同样的该算法也是在一堆数据集中寻找数据之间的某种关联，这里主要介绍的是叫做Apriori的‘一个先验’算法，通过该算法我们可以对数据集做关联分析——在大规模的数据中寻找有趣关系的任务，本文主要介绍使用Apriori算法发现数据的（频繁项集、关联规则）。
手上的Thinkpad T470P屏幕是1920x1080的屏幕，色域范围NTSC 45%，作为一块办公用屏是正常配置，但是考虑到色彩显示和色域范围，计划升级到2K屏幕。
往期周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 2023年的视频专题教
There are a lot of tools for debugging kernel and userspace programs in Linux. Most of them have performance impact and cannot easily be run in production environments. A few years ago, eBPF was developed, which provides the ability to trace the kernel and userspace with low overhead, without needing to recompile programs or load kernel modules.
Episode 49 of The SitePoint Podcast is now available! This week your hosts are Stephan Segraves (@ssegraves), Brad Williams (@williamsba), and Kevin Yank (@sentience).
关于前端框架系列的可以参考我我刚学Bootstrap时候写的LoT.UI http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#lotui bootstrap-
今天为大家带来一篇关于加密货币的好文章！ What affects the price of a cryptocurrency? Cryptocurrencies are volatile by na
虚幻引擎（Unreal Engine简称UE），像《堡垒之夜》、《绝地求生》、《战争机器》、《彩虹六号》、《荣誉勋章》这些3A大作都是用虚幻引擎开发的。今天我们就来聊聊虚幻引擎那些事儿。
今天给大家分享一个经典的机器学习算法：关联规则分析，从理论到代码到实战，全部拉满。
当你试图在构建为社区带来大量价值的开源工具和经营成功的商业业务之间把握好界限时，你必须把很多事情做好。在“致力于原生云”播客的第七集中，我们与 Richard Li 进行了交谈，他与 Ambassador Labs 成功地完成了这一工作。我们从这次谈话中学到了很多，我们认为你们也会的。
该程序称为“ Fedex的承运人提货”，该程序通过安排从商店安排一次家庭提货并打印该商品的退货标签，以最小的麻烦来退回在沃尔玛在线商店购买的商品。
问题导读 1.元宇宙已经发展了多少年？ 2.元宇宙是什么？ 3.元宇宙有哪些概念? 4.元宇宙支持技术有哪些？ 5.元宇宙和VR有什么区别？ 6.元宇宙有哪些机会？ 7.元宇宙如何开发，有哪些赛道？
BT下载的一个注意点，就是你必须认清版本。同一部电影，网上往往有几十个、甚至几百个版本，有的版本质量很糟糕，下载它们就是浪费时间和带宽。
最近，发现车间在使用条码打印系统打印的时候，为了打印条码，从系统生产任务单中一个一个复制到EXCEL表中，然后根据事先设置的模板进行批量打印，这种重复性的CTRL+C和CTRTL+V不但效率低，而且还容易出错。
往期周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 本周更新一期视频： D
最近几年搜索引擎理念可谓渗入人心，对于互联网产品设计人员来说，张口必言搜索。同事基于搜索技术的各种产品也在Web2.0的浪潮下如雨后春笋，刷刷往 外冒。在这些林林总总的产品里面，几乎都能见到“ tag , 相关新闻, 相似产品 ” 类推荐链接的踪影。稍加留意这些产品的实现就可以发现，大多还是基于关键词的搜索机制实现的。很显然基于关键词技术的相关推荐是最直观的，似乎也是最有效 的一种实现方式，如同机枪中的AK-47，那他冲锋陷阵总是屡试不爽。 对于文字类产品的推荐，基于关键词的实现方式，目前还是主流；但在电子商务，智能阅读推荐，商务搜索方面单纯的关键字相关性实现机制还不那么让人满意，这也就有了协同推荐过滤系统。Collaborative filtering 。 所谓协同推荐，很显然弥补了单纯依赖关键词相关性的不足，把获取相关性数据的视角放大到数据从产生到消费的各个环节。 有2种最基础类型的协同推荐系统： 1 基于当前活跃用户 和 上一个用户的相似性 来进行分析（一般是计算用户购买或者感兴趣的商品来进行）；侧重于用户 2 基于当前用户选择（或感兴趣）的商品 和 上一个用户感兴趣的商品的相似性来进行分析； 这也就是大家所熟知的user-based 和item-based协同推荐。 根据实现机制物理载体划分，以上两类协同推荐系统可以分为：内存型 和 模式型的协同推荐。一般内存型的都比较直观，适合于小型的数据集合，而模式型的一般都是利用 机器学习的方法，适用于大规模的数据分析，也可以称之为离线分析。模式型的是我比较关心的，因为做基于SEO的日志分析 ，比较适合。 我们在进行协同分析的时候，要考虑协同的意义。一般来说协同就是指多个用户或多个数据项的交叉作用。如果数据项较多的情况下，如何定义数据项的关系就是个重要问题了。 下面说一下协同系统的设计要素吧： 1 数据项 Item 2 项集合 ItemCollection 3 数据项的关系权重 DirectedEdge 4 数据项在数据集合中的存储方式 具体的算法实现过程，可以参考：Beyond Search 的推荐系统：关联规则(2)。我这里摘录如下：
Asked In : Amazon, Apple, Google and many more interviews
本次笔记整理自NVIDIA 8月20日在线研讨会，原讲座标题：DEEPSTREAM SDK – ACCELERATING REAL-TIME AI BASED VIDEO AND IMAGE ANALYTICS
试后感悟：老师给的大纲完全就是按照试卷的顺序来的，比如触发器是第一题，数据库恢复是第二题。
参数化方法包括分类、回归等模型，优点是用少量的参数简化了建模问题,主要缺点是初始假设在许多实际问题中不成立,导致误差过大。
Analysis of requirement specification of parking management system
数据仓库或数据挖掘从业者一定对“啤酒与尿布”的故事不会陌生。这就是一个使用关联规则的经典案例。根据对超市顾客购买行为的数据挖掘发现，男顾客经常一起购买啤酒和尿布，于是经理决定将啤酒与尿布放置在一起，让顾客很容易在货架上看到，从而使销售额大幅度增长。关联规则挖掘在多个领域得到了广泛应用，包括互联网数据分析、生物工程、电信和保险业的错误校验等。本篇将介绍关联规则方法、Apriori算法和MADlib的Apriori相关函数。之后我们用一个示例说明如何使用MADlib的Apriori函数发现关联规则。
你是否注意到现在是非常时期。最近，我的一个观点是，客户关系管理正渗透到社会中，在社会中扮演着巨大的角色，我将其称为社会的”CRMification”。在经济学中，我们经常看到颠覆性创新不断上升，成为社会需要和渴望的东西，直到它成为必需品。如果你有一个长远的眼光，你可以看看电力、电话、水、卫生服务、天然气输送和电缆的崛起，举几个在过去150年遵循这条道路的例子。你也可以用同样的方式指出社交媒体的迅速崛起，不过仍有些不确定，因为所有其他例子都可以被视为纯粹的商品。关于社交网络，目前还没有定论。
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