什么是PHP反射机制，它都可以用来做哪些事情？
社区干货
团队变动,裁员 ,拿股权,年底降薪,仍然要往云原生方向进发|社区征文
这点变化带来的效果还是非常明显的。**拿股权,年底降薪**由于入职以来绩效一直都是比较 ok 的,今年有幸拿到了股权激励,然而本应该是一件开心的事,然而后面发生的事情却不那么妙今年来一直在不断的降各种福利... 分别梳理和细化了关于反射,切片,通道,map,interface{},指针,结构体等数据类型的源码实现,不够完整的部分持续在补充3. 工作上进行代码优化,性能优化,收益明显,例如可以查看历史文章关于组织结构同步的优化一文-...
OLAP引擎也能实现高性能向量检索,据说QPS高于milvus!
QPS性能已可以超过专用向量数据库(如milvus)。# 向量检索现状分析## 向量检索定义对于诸如图片、视频、音频等非结构化数据,传统数据库方式无法进行处理。目前,通用的技术是把非结构化数据通过一系列 embeddi... 一个是以专用向量数据库为基础,不断添加更多复杂的数据类型支持以及更多的数据管理机制,比如存算分离、一致性支持、实时导入等。此外,查询上也在不断添加前后置过滤等复杂查询策略的支持。第二种构建思路是数据库...
集简云1月新增/更新:新增3大功能,21款集成应用,更新11款应用,新增150多个可用动作
可以在不改变现有公司网络安全机制的情况下,建立一个安全且可控的连接通道,使公司内部本地化/私有化的业务系统与集简云进行通信。 02 **文件处理功能**... 但不清楚具体查找方式,只能根据流程名称进行批量搜索,这样查找流程过于繁琐。集简云新增流程筛选条件功能和星标流程功能,可以根据指定应用查找流程,也可以选择流程状态进行流程查找(开启/暂停)。在创建流程...
CPU调频、线程绑核、优先级控制实践
利用这个套机制可以实现CPU频率等资源的管理。关于高通这套Framework的具体架构,可以参考最后附录中的参考资料的相关文章,我们只需要知道:在Java层 /android/util/BoostFramework.java类封装了一些基本的API提供给framework层调用。## 2.2 实现通过阅读BoostFramework的源码,可以发现其实现主要是对 QPerformance.jar 和UxPerformance.jar中的 API 进行了反射调用包装。那么一样的,我们也可以通过封装对BoostFrameWork类...
特惠活动
什么是PHP反射机制，它都可以用来做哪些事情？-优选内容
什么是PHP反射机制，它都可以用来做哪些事情？-相关内容
字节开源 Monoio :基于 io-uring 的高性能 Rust Runtime
**Rust 异步机制** 借助 Rustc 和 llvm,Rust 可以生成足够高效且安全的机器码。但是一个应用程序除了计算逻辑以外往往还有 IO,特别是对于网络中间件,IO 其实是占了相当大比例的。 程序做 IO ... 事情是异步逻辑的组合:调用两次 do http,最后再把两个结果再加一起。这时候如果要手动去实现的话,就会稍微复杂一些,因为会涉及到两个 await 点。一旦涉及到 await,其本质上就变成一个状态机。为什么是状态...
如何防止新型DDoS攻击泛滥?
介绍了一种利用中间盒发起的新型TCP反射放大攻击手法。与2018年出现的TCP反射攻击受限于TCP三次握手机制导致难以实现流量放大的情况不同,这种新型的攻击手法利用了部分中间盒没有或者说无法严格遵循TCP协议栈的漏洞... 中间盒没有对TCP会话做双向的流量跟踪,误判TCP三次握手已经完成,并且检测到未备案的域名请求,触发未备案域名拦截动作; 很多中间盒的拦截方式是返回一个较大的包含阻断页面的应答报文,靶机收到大量垃圾流量,最终...
CVPR 2024 满分论文 | 基于可变形3D高斯的高质量单目动态重建新方法
其只能处理多目场景非常严重地制约了其应用于更通用的情况,如手机拍摄等单目场景。## 研究思想Deformable-GS的核心在于将静态的3D高斯拓展到单目动态场景。每一个3D高斯携带位置,旋转,缩放,不透明度和SH系数用... 但是3D高斯是基于点云的显式结构,略微不准确的相机位姿很难通过高斯泼溅得到较为鲁棒地矫正。因此为了缓解这个问题,我们创新地引入了退火平滑训练(Annealing Smooth Training,AST)。该训练机制旨在初期平滑3D高斯的...
CogAgent:带 Agent 能力的视觉模型,免费商用
视觉是一种更为直接、本质的交互模态,能更高效完整提供环境信息;更进一步地,很多GUI界面并没有对应的源码,也难以用语言表示。因此,若能将大模型改进为视觉Agent,将GUI界面以视觉的形式直接输入大模型中用于理解、规... 并使用交叉注意力机制与原有的VLM交互。在交叉注意力中,我们也使用了较小的hidden size,从而进一步降低显存与计算开销。结果表明,该方法可以使模型成功理解高分辨率的图片,并有效降低了显存与计算开销。