Dubbo中的SPI机制概述Service Provider Interface 即 SPI，是JDK内置的一种服务提供发现机制，可以用来启用框架扩展和替换组件。可以让不同的厂商针对统一接口编写不同的实现SPI实际上是“接口+策略模式+配置文件”实现的动态加载机制。在系统设计中，模块之间通常基于接口编程，不直接显示指定实现类。一旦代码里指定了实现类，就无法在不修改代码的情况下替换为另一种实现。为了达到动态可插拔的效果，java提供了SPI以实现服务发现。SPI机制的应用场景有很多，我们比较常用的就是

ZooKeeper入门介绍概述ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、分布式同步、集群管理、分布式事务等等。ZooKeeper 由 Yahoo 开发，后来捐赠给了 Apache ，现已成为 Apache 顶级项目。ZooKeeper 是一个开源的分布式应用程序协调服务器，其为分布式系统提供一致性服务。其一致性是通过基于 Pax

Kryo+Netty传输序列化对象此处观看更加本文的完整代码可以在此查看1.概述这段时间不是一直想要使用Netty模仿一下dubbo，自己写一个RPC框架嘛，然后在学习的过程中还是学到了不少新东西。我们知道在网络传输中，数据都是以二进制流来传输，但是在Java中数据都是以对象的形式来存储，所以我们想要传输数据，这就涉及到对象的序列化以及反序列化了。而我们知道，不同的序列化协议适用不同的应用场景，jdk原生的序列化方式因为其性能原因绝大多数的人都不会考虑使用它，而我们想要写一个高性能的RPC框架，一个

title: idea实现热部署date: 2021-08-23 13:32:561.依赖准备springboot项目实现热部署需要导入以下依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId> <versi.

Netty学习笔记我的个人博客1.思维导图本篇文章是对思维导图的一个补充，笔记是根据尚硅谷的Netty教程整理总结点击下载思维导图2.概述Netty 是由 JBOSS 提供的一个 Java 开源框架。Netty 提供异步的、基于事件驱动的网络应用程序框架，用以快速开发高性能、高可靠性的网络 IO 程序Netty 可以帮助你快速、简单的开发出一个网络应用，相当于简化和流程化了 NIO 的开发过程Netty 是目前最流行的 NIO 框架，Netty 在互联网领域、大数据分布式计算领域、游戏行

Netty实战此处观看更加使用Netty实现一个简单的RPC框架RPC是什么，原理是什么网上很多大神都有在总结，我就不再重复。如果对RPC还不是很了解的同学不妨先去了解一下基本的概念这个实例仅仅只是学习Netty的一个很小的样例，实际上，它离真正的RPC还差得远，写这个的目的仅仅只是为了熟悉Netty一个真正的RPC至少应该具备以下的功能：注册中心网络传输序列化和反序列化动态代理负载均衡传输协议需求：模仿 dubbo，消费者和提供者约定接口和协议，消费者远程调用提供者的服务，

用MSP430F249采集热电偶温度本文阐述关于实现热电偶TCB温度测量的相关内容。

二叉树的非递归遍历

需要一定的数学功底

详细步骤：将起始节点入队，拿出第一个节点，并将该节点周围的八个节点入队，判断这八个节点是不是在障碍或者已经在关列表中，如果满足则不在入队，如果是空白节点，则循环结束，输出该节点，否则按普通节点正常入队。详细实现的步骤结构体：typedef struct Search_list{ struct Search_list *next; Point point;//表示坐标点x,y}Search_list,* pSearch_list;typedef struct Search_list sear

前提环境conda文章目录一、 conda操作指令:二、 说明一、 conda操作指令:conda create -n pytorch python=3.6指定版本，conda会在这个仓库（pytorch）安装3.6版本的pythonconda activate pytorch切换仓库为pytorchconda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch当前仓库安装pytorch c

前提准备:蚂蚁蜜蜂数据集程序：from torch.utils.data import Datasetimport osfrom PIL import Imageclass Mydata(Dataset): def __init__(self, root_dir, label_dir): self.root_dir = root_dir self.label_dir = label_dir self.path = os.path.join

代码：from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter#SummaryWriter文件可视化import numpy as npfrom PIL import Image#文件夹为logswriter = SummaryWriter("logs")Image_path = "dataset\\train\\ants\\0013035.jpg"img_PIL = Image.open(Image_path)img_array = np.ar

文章目录ToTensor()Compose()Resize()Normalize()ToTensor()ToTensor顾名思义就是将数据类型转换为Tensor的格式，支持的参数有PIL，NdArray（numpy）使用方法：tensor = transforms.ToTensor()tensor_img = tensor(img)先实例化再调用，可见此处用了__call__的魔法方法Compose()译为组合，可以将多个Transforms的工具组合一起使用，使用方法见Resi

代码见我的资源

什么是池化就是降低图像分辨率，比如一个3x3的池化操作（如下），会每3x3取其中的最大值相关代码import torchinput = torch.tensor([[1,2,0,3,1], [0,1,2,3,1], [1,2,1,0,0], [5,2,3,1,1], [2,1,0,1,1]], dtype=torch.float.

1.torchvision中的数据集使用pytorch提供了torchvision（数据集）使用方法：import torchvision#参数说明：#root:数据集存放目录#train:是否是训练集，false为测试集#download:是否自动下载，一般为Truetrain_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset2",train=True,download=True)test_set = torchvision.