author/搜行天下

啟示錄筆記33—新瓶裝舊酒

很多企業覺得要想在市場上佔就一席之地,必須發現新的熱點,開拓新的市場,然後作者給了兩個例子來說明很多好的產品其實並非全新的東西,而是新瓶裝舊酒,只要做的更好、更好用、更便捷,讓客戶忘了舊酒就是好的產品。 第

執行緒池的自我修養

最近重構行情服務端的框架,其中有一部分就是重寫mysql執行緒池,執行緒池是一個很獨立的東西,今天就拿出來給大家分享, 怎樣設計一個執行緒池, 以及我是怎麼做的. 常見的執行緒池使用場景分為兩種

執行緒池優化之充分利用執行緒池資源

一、前言 最近做了電子發票的需求,分省開票介面和發票下載介面都有一定的延遲。為了完成開票後自動將發票插入使用者微信卡包,目前的解決方案是利用執行緒池,將開票後插入卡包的任務(輪詢分省發票介面,直到獲取到發票

多執行緒基本概念

同步和非同步 同步就好比打電話,通訊雙方,你一句我一句,一句話得不到迴應就會一直問:“喂?喂?可以聽到麼?是不是訊號不好呀”。 非同步就像發簡訊,發完簡訊我就去幹點別的,看個視訊、玩個遊戲、幹啥都行,等

ThreadLocal父子執行緒與執行緒池解決方案

ThreadLocal 想必大家都比較熟悉了,經常被大家稱作執行緒本地變數或者執行緒本地儲存,每個執行緒內部都會有一個該變數的副本,可以線上程內部任何地方使用。在專案開發過程中經常會有一些使用場景,比如將某

多執行緒程式設計模型:Pipeline模式 上

什麼網站都能找得到 簡介 核心思想:將一個任務分解為若干個階段(Stage),前階段的輸出為下階段的輸入,各個階段由不同的工作者執行緒負責執行。 多個任務的各個階段是並行(Parallel)處理

深度學習入門--引數更新的優化

神經網路學習的目的是找到使損失函式的值儘可能小的引數。這是尋找最優引數的問題,解決這個問題的過程稱為 最優化 。而在深度神經網路中,引數的數量非常龐大,最優化問題也就十分複雜。 之前我們學過 隨機梯度

1746109014.7022