前言 前面我们已经分析Dubbo SPI相关的源码，看过的小伙伴相信已经知晓整个加载过程，我们也留下两个问题，今天我们先来处理下其中关于注解Adaptive的原理。 什么是@Adaptive 对应于Adaptive机制，Dubbo提供了一个注解@Adaptive，该注解可以用于接口的某个子类上，也可以用于接口方法上。如果
1 . spark广播加入错误，即使spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=-1 任务设置spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=-1 但是在实际执行中设置未生效 即使我把它指定为-1，它也要尝试在做一个广播加入 设置spark.sql.adaptive.enabled=false Spark的自适应查询执行在某些情况下
Adam算法其实就是结合了动量梯度下降法和RMSprop算法，是最广为使用的算法，在大多数情况下都有效果。 动量梯度算法和RMSprop算法的复习： 动量：https://www.cnblogs.com/toriyung/p/16467289.html RMS：https://www.cnblogs.com/toriyung/p/16537212.html 先和以往一样，计算V和S（记得修
SARscape5.6于2021年2月正式发布，新增数据源的支持、新增功能请见：SARscape5.2-5.6版本新功能介绍合辑 。 本文对该版本部分新功能进行了体验和总结。 1. 数据选择界面的改进 SARscape5.6版本，所有工具的数据输入界面都如下图风格，提供三种选择数据的方式，选择数据文件、选择文本（包
1、特性 2、doublewrite 3、doublewrite 对象 4、doublewrite 性能开销 5、doublewrite 6、参数：innodb_doublewrite 7、解决方法 8、insert/change buffer 9、insert buffer 工作原理 10、 11、adaptive has
概述 随着汽车电子软件规模的不断扩大，Classic AUTOSAR（以下简称CP）的软件架构和方法论已被越来越多的 OEM 和供应商认可。与此同时，CP 也面临着巨大的挑战，无法满足汽车对高级自动驾驶，高性能（异构）计算平台和 V2X 互联化的要求。2017 年，Adaptive AUTOSAR（以下简称AP）应运而生。 AP 简介 秉
Adaptive Platform（AP） CP架构是BSW、RTE和应用层的三层架构，但是在AP架构中（上图），AP中的应用Adaptive Application（AA）被放置在AUTOSAR Runtime for Adaptive (ARA)之上。 AP ARA 提供了与 CP RTE 完全不同的接口，因此 CP SW-C 不能在代码级别用作 AA（反之亦然）。 机器可以是真正的处理
Dubbo拓展点加载机制 前言 本篇首先介绍现有Dubbo加载机制的概况，包括Dubbo所做的改进及部分特性。然后介绍加载机制已经存在的一些关键注解，@SPI、@Adaptive、@Activate。然后介绍整个接在机制中最核心的ExtensionLoader的工作流程及实现原理。最后介绍拓展中使用的类动态编译的实
https://zhuanlan.zhihu.com/p/58788275 智能化、网联化和电动化是汽车未来的发展趋势，而正是这样的变化，将会给汽车E/E架构和软件架构带来巨大的革新，在以前哪怕现在，汽车仍主要作为一个代步工具以满足我们的出行需求，而与我们的信息娱乐生活所分离，在未来汽车将与我们的日常生
2021SC@SDUSC 2.2 自适应拓展类代码生成 createAdaptiveExtensionClassCode 方法代码略多，约有两百行代码。因此本节将会对该方法的代码进行拆分分析，以帮助大家更好的理解代码逻辑。 2.2.1 Adaptive 注解检测 在生成代理类源码之前，createAdaptiveExtensionClassCode 方法首先
spark优化参数 --设置spark shuffle分区数量参考： excutor-cores * 3 set("spark.sql.shuffle.partitions", "36") --1.broadcastHashJOin --默认小表小于10M自动进行广播join set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold","10m") --1.可强制使用广播join SQL Hi
论文指路：Skeleton-Based Action Recognition With Multi-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore Official Code：GitHub - lshiwjx/2s-AGCN: Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action
element-ui table表格组件的具体使用 el-table的格式： <el-table> <el-table-column> </el-table-column> </el-table> table表格组件的属性 由于el-table的属性众多这里挑常用的说明一下，其他的参见官方网址：https://element.eleme.cn/#/zh-CN/component/table Table 属性 :data
漫谈词向量之基于Softmax与Sampling的方法 英文版 Sampling-bias-corrected neural modeling for large corpus item recommendations - AMiner 【推荐系统经典论文(九)】谷歌双塔模型 - 知乎 Adaptive Importance Sampling to Accelerate Training of a Neural Probabilistic
本系列学习笔记基于 AUTOSAR Adaptive Platform 官方文档 R20-11 版本 AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf。作者：Zijian/TENG 原文地址（获取最新更新）：https://www.cnblogs.com/tengzijian/p/15135074.html 缩写 DM：Diagnostics Management UDS：Unified Diagnostic Services DoIP：Diagnost
本系列学习笔记基于 AUTOSAR Adaptive Platform 官方文档 R20-11 版本 AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf 译注：目前几乎没有 OEM 有 RESTful 的需求，很多 AP 供应商也并没有实现 RESTful。优先级不高，暂且跳过本章翻译，待完成其他章节后，补充本章翻译。可关注原文地址以获取后续更新：htt
在过去的30至40年中，嵌入式软件的发展呈指数级增长，并且没有丝毫放缓的迹象。因此，“ 软件对现代汽车至关重要”的说法已经成为一种共识。 AUTOSAR Classic 平台支持了汽车软件的增长。该平台的特点是支持硬实时，高安全性，可用资源相对较低的ECU，因此非常适合传统的汽车应用。 而智能
CVPR-2018，Pytroch code 文章目录 1 Background and Motivation2 Advantages / Contributions3 Method3.1 Bottom-up Path Augmentation3.2 Adaptive Feature Pooling3.3 Fully-connected Fusion 4 Experiments4.1 Datasets4.2 Experiments on COCO4.3 Experiments on Ci
使用Adaptive Execution 动态设置Shuffle partition 可控制spark sql小文件问题 .config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") // 开启sparksql Adaptive Execution 自动设置 Shuffle Reducer .config("spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize"
本系列学习笔记基于 AUTOSAR Adaptive Platform 官方文档 R20-11 版本 AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf 缩写 EM：Execution Management AP：AUTOSAR Adaptive Platform FC：Functional Cluster AA：Adaptive Application ARA：AUTOSAR Runtime for Adaptive Applications SM：State Manageme
Dubbo 的内核解析 所谓 Dubbo 的内核是指，Dubbo 中所有功能都是基于它之上完成的，都是由它作为基础的。Dubbo 内核的工作原理由四部分构成：服务发现机制 SPI、自适应机制 Adaptive、包装机制 Wrapper 与激活机制 Activate。 Dubbo 通过这四种机制实现了对插件的 IoC、AOP，实现了
动态合并shuffle分区（Dynamically coalescing shuffle partitions） 动态调整join策略（Dynamically switching join strategies） 动态优化数据倾斜join（Dynamically optimizing skew joins） 参数：spark.sql.adaptive.enabled 默认关闭，开启此参数后上述三种策略才会执行 1、动态优化
1.@Adaptive使用规则疑云 近期，在阅读dubbo服务暴露相关源码时，有一点引起了我的注意。 在很多dubbo源码的解读文章中，都告诉我们，对于被@Adaptive接口修饰的方法，我们都需要在其方法参数中提供一个url参数，并且在url的参数列表中指定我们所需要的扩展实
优化器自适应特性的设置是需要考虑比较慎重的一个点，oracle的产品经理 Nigel Bayliss 也公布了几篇关于此方面的设置参考，具体如下（建议看下参考文档）： 情景1 从Oracle Database 11g（或更早版本）升级 将数据库升级到Oracle Database 12c第2版后，建议使用默认的自适应功能设置。为此，只
optimizer_adaptive_features参数在OLAP数据仓库环境中可以获得较好的效果，实际在重上传轻查询的OLTP系统上，可以关闭这项新功能。 其主要功能是为了在语句执行过程中实时收集表的统计信息，方便Oracle选择更准确的执行计划。 但是，这个功能在RAC非常损耗性能，因为它需要查找全局视图gv$
