ORBSLAM2學習（四）：DBoW2原始碼分析（OrbVocabulary部分）
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java集合（4）：HashMap原始碼分析（jdk1.8）
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java集合（6）：TreeMap原始碼分析（jdk1.8）
前言 TreeMap的基本概念： TreeMap集合是基於紅黑樹（Red-Black tree）的 NavigableMap實現。該集合最重要的特點就是可排序，該對映根據其鍵的自然順序進行排序，或者根據建立對映時提供的 Comparator 進行排序，具體
java集合（7）：TreeSet原始碼分析（jdk1.8）
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數據分析 第四篇：聚類分析（劃分）
think trace stat pid 函數返回 around 構建 之前 得出 聚類是把一個數據集劃分成多個子集的過程，每一個子集稱作一個簇（Cluster），聚類使得簇內的對象具有很高的相似性，但與其他簇中的對象很不相似，由聚類分析產生的簇的集合稱作一個聚類。在相同的
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上篇文章講述了app從啟動建立Activity呼叫onCreate，onStart, onResume方法，這篇文章講述一下Activity啟動的另一個切入點：startActivity方法，啟動Activity。 通過上一篇文章，我們總結一下： 1：A
轉載：GCC原始碼分析（五）——指令生成
一、前言 又有好久沒寫了，的確很忙。前篇介紹了GCC的pass格局，它是GCC中間語言部分的核心架構，也是貫穿整個編譯流程的核心。在完成優化處理之後，GCC必須做的最後一步就是生成最後的編譯結果，通常情況下就是彙編檔案（文字或者二進位制並不重要）。 前面也講到了，
開發日常小結（32）：HashMap 原始碼分析
2018年10月05日 目錄 1、Java資料結構圖 Java中有幾種常用的資料結構，主要分為Collection和map兩個主要介面（介面只提供方法，並不提供實現），而程式中最終使用的資料結構是繼承自這些介面的資料結構類
java集合（5）：HashSet原始碼分析
前言 HashSet實現 Set 介面，由雜湊表（實際上是一個 HashMap 例項）支援。它不保證 set的迭代順序；特別是它不保證該順序恆久不變。此類允許使用 null 元素。Set集合取出元素
Glide 系列-2：主流程原始碼分析（4.8.0）
Glide 是 Android 端比較常用的圖片載入框架，這裡我們就不再介紹它的基礎的使用方式。你可以通過檢視其官方文件學習其基礎使用。這裡，我們給出一個 Glide 的最基本的使用示例，並以此來研究這個整個過程發生了什麼： Glide.with(fragment).load(myU
Ceph 學習——OSD讀寫流程與原始碼分析（一）
直接上圖： 同樣當前最新的版本，和之前的版本有所不同，有一些模組簡化了，類的名字也改了。先介紹圖中涉及的相關的類，然後在對類中具體函式主要呼叫流程進行分析。 OSD 模組主要的類 盜圖：其中ReplicatedPG 在最新的版本中
Java分散式跟蹤系統Zipkin（二）：Brave原始碼分析-Tracer和Span
Brave是Java版的Zipkin客戶端，它將收集的跟蹤資訊，以Span的形式上報給Zipkin系統。 （Zipkin是基於Google的一篇論文，名為Dapper，Dapper在荷蘭語裡是“勇敢的”的意思，這也是Brave的命名的原因） 我們一般
Java分散式跟蹤系統Zipkin（五）：Brave原始碼分析-Brave和SpringMVC整合
上一篇博文中，我們分析了Brave是如何在普通Web專案中使用的，這一篇博文我們繼續分析Brave和SpringMVC專案的整合方法及原理。 我們分兩個部分來介紹和SpringMVC的整合，及XML配置方式和Annotation註解方式 pom.xml新
Java分散式跟蹤系統Zipkin（八）：Zipkin原始碼分析-KafkaCollector
前面幾篇博文中，都是使用OkHttpSender來上報Trace資訊給Zipkin，這在生產環境中，當業務量比較大的時候，可能會成為一個性能瓶頸，這一篇博文我們來使用KafkaSender將Trace資訊先寫入到Kafka中，然後Zipkin使用KafkaC
Java分散式跟蹤系統Zipkin（七）：Zipkin原始碼分析-Zipkin的原始碼結構
前面花了大量篇幅來介紹Brave的使用，一直把Zipkin當黑盒在使用，現在來逐漸撥開Zipkin的神祕面紗。 Zipkin的原始碼地址為：https://github.com/openzipkin/zipkin Zipkin的原始碼結構 - zi
極客講堂之資料結構與演算法之美（一）：複雜度分析（上）
（本文根據極客講堂——資料結構與演算法之美專欄的問答區整理修改而成，如有侵權還希望聯絡我鴨~） 一、什麼是複雜度分析？ 1.資料結構和演算法解決是“如何讓計算機更快時間、更省空間的解決問題”。 2.因此需從執行時間和佔用空間兩個維度來評估資料結構和演算法的效能。 3.分別
重拾演算法（一）：演算法效率分析（空間複雜度和時間複雜度）
前言： 演算法效率分析分為兩種：第一種是時間效率，第二種是空間效率。時間效率被稱為時間複雜度，而空間效率被稱作空間複雜度。 時間複雜度主要衡量的是一個演算法的執行速度，而空間複雜度主要衡量一個演算法所需要的額外空間，在計算機發展的早期，計算機的儲存容量很小。所以對空間複雜
pytorch學習筆記（十四）： DataLoader原始碼閱讀
pytorch 資料載入部分的 介面可以說是現存 深度學習框架中設計的最好的， 給了我們足夠的靈活性。本博文就對 pytorch 的多執行緒載入 模組（DataLoader） 進行原始碼上的註釋。 輸入流水線 pytorch 的輸入流水線的操作順序是這
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exceptio 指定 手動 ack key static ech 保存日誌 sta 1、什麽是路由模式（direct） 路由模式是在使用交換機的同時，生產者指定路由發送數據，消費者綁定路由接受數據。與發布/訂閱模式不同的是，發布/訂閱模式只要是綁定了交換機的隊列都會收
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KAZE系列筆記： 1. OpenCV學習筆記（27）KAZE 演算法原理與原始碼分析（一）非線性擴散濾波 2. OpenCV學習筆記（28）KAZE 演算法原理與原始碼分析（二）非線性尺度空間構