读书笔记

参考文献 动手学深度学习 Pytorch版 2.3 线性代数 标量 本书采⽤了数学表⽰法,其中标量变量由普通⼩写字⺟表⽰(例如,xxx、yyy和zzz).本书⽤R表⽰所有(连续)实数标量的空间,之后将严格定义空间(space)是什么,但现在只要记住表达式x∈Rx\in Rx∈R是表⽰x是⼀个实值标量的正式形式.符号∈\in∈称为“属于”,它表⽰“是集合中的成员”.例如x,y∈{0,1}x, y \in \{0, 1\}x,y∈{0,1}可以⽤来表明xxx和yyy是值只能为0或1的数字. 标量由只有⼀个元素的张量表⽰.下⾯的代码将实例化两个标量,并执⾏⼀些熟悉的算术运算,即加法、乘法、除法和指数 123456import torchx = torch.tensor(3.0)y = torch.tensor(2.0)x + y,x * y,x / y,x ** y==> (tensor(5.), tensor(6.), tensor(1.5000), tensor(9.)) 向量 向量可以被视为标量值组成的列表.这些标量值被称为向量的元素(element)或分量( ...

第二章 创建和销毁对象 第1条: 用静态工厂方法代替构造器 优势 静态工厂方法与构造器不同的第一大优势在于,它们有名称. 静态工厂方法与构造器不同的第二大优势在于,不必在每次调用它们的时候都创建一个新对象. 静态工厂方法与构造器不同的第三大优势在于,它们可以返回原返回类型的任何子类型的对象. 静态工厂方法的第四大优势在于,所返回的对象的类可以随着每次调用而发生变化,这取决于静态工厂方法的参数值. 静态工厂方法的第五大优势在于,方法返回的对象所属的类,在编写包含该静态工厂方法的类时可以不存在. 缺点 静态工厂方法的主要缺点在于,类如果不含公有的或者受保护的构造器,就不能被子类化. 静态工厂方法的第二个缺点在于,程序员很难发现它们. 一些惯用的名称 from: 类型转换方法,它只有单个参数,返回该类型的一个相对应的实例 1Date d = Date.from(instant); of: 聚合方法,带有多个参数,返回该类型的一个实例,把它们合并起来. 1Set<Rank> faceCards = EnumSet.of(JACK,QUEEN,KING); ...

参考文献 深入理解Nginx-模块开发与架构解析(第二版) 陶辉 第一部分 Nginx能帮我做什么 第一章 研究Nginx前的准备工作 Nginx的优点 高并发,高性能 高扩展性 高可靠性 热部署 最自由的BSD许可证 使用Nginx的必备软件 GCC编译器 1yum install -y gcc-c++ PCRE库 1yum install -y pcre pcre-devel zlib库 1yum install -y zlib zlib-devel OpenSSL开发库 1yum install -y openssl openssl-devel 磁盘目录 Nginx源代码存放目录 Nginx编译阶段产生的中间文件存放目录 该目录用于放置在configure命令执行后所生成的源文件及目录,以及make命令执行后生成的目标文件和最终连接成功的二进制文件. 默认情况下,configure命令会将目录命名为objs,并放在Nginx源代码目录下 部署目录 该目录存放实际Nginx服务运行期间所需要的二进制文件,配置文件等. 默认情况下,该目录为/us ...

参考文献 MySQL技术内幕-SQL编程 姜承尧 第四章 子查询 独立子查询 子查询可以按两种方式分类.若按照期望值的数量,可以将子查询分为标量子查询和多值子查询;若按查询对外部查询的依赖可分为独立子查询(self-contained subquery)和相关子查询(correlated subquery) 独立子查询是不依赖外部查询而运行的子查询.与相关子查询相比,独立子查询更便于SQL语句的调试. 标量子查询可以出现在查询中希望产生标量值的任何地方,而多值子查询可以出现在查询中希望产生多值集合的任何地方.只要标量子查询返回的是单个值或NULL值,就说明该子查询是有效的.如果标量子查询返回多个值,则,MySQL数据库将抛出错误. EXISTS谓词 EXISTS是一个非常强大的谓词,它允许数据库高效地检查查询是否产生某些行.通常EXISTS的输入是一个子查询,并关联到外部查询,但这不是必须的.根据子查询是否返回行,该谓词返回TRUE或FALSE. 与其他谓词和逻辑表达式不同的是,无论输入子查询是否返回行,EXISTS都不会返回UNKNOWN.如果子查询的过滤器为某行返回 ...

参考文献 <<Java并发编程 设计原则与模式(第二版)>> Doug Lea 第一章 面向对象的并发编程 Java编程语言提供的三种常用的并发构件 独占(Exclusion). 可以通过阻止多个并发行为间的有害干扰来维护对象状态的一致性.通常使用同步(synchronized) 状态依赖(State dependence).是否可以触发,阻止,延迟或是恢复某些行为是由一些对象是否处于这些行为可能成功或是成功的状态上决定的.通常,状态依赖关系使用监视器(monitor)方法实现,如Object.wait, Object.notify和Object.notifyAll. 创建线程(Create threads).使用线程(Thread)对象来创建和管理并发操作. 通过保证同步在同一个对象上的方法或者代码块操作的原子性(atomicity),加锁机制可以同时提供多种保护措施,包括对上层和底层冲突的保护.原子操作被作为一个整体来执行,这样它们就不会被插入的其他线程的操作打断. 第二章 独占 不变性 如果一个对象的状态不能改变,那么它永远不会遇到由于多个 ...

注: 支持版本MySQL8.0 第一章 MySQL架构 MySQL的逻辑架构 最上层的客户端锁包含的服务并不是MySQL独有的,大多数基于网络的客户端/服务器工具或服务器都有类似的服务,包括连接处理,身份验证,确保安全性等. 第二层是比较有意思的部分.大多数MySQL的核心功能都在这一层,包括查询解析,分析,优化,以及所有的内置函数(例如,日期,时间,数学和加密函数),所有跨存储引擎的功能也在这一层实现:存储过程,触发器,视图等. 第三层是存储引擎层.存储引擎负责MySQL中数据的存储和提取.服务器通过存储引擎API进行通信.这些API屏蔽了不同存储引擎之间的差异,使得他们对上面的查询层基本上是透明的.存储引擎层还包含几个底层函数,用于执行诸如"开始一个事务"或者"根据主键提取一行记录"等操作.但存储引擎不会去解析SQL,不同存储引擎之间也不会相互通信,而只是简单地响应服务器的请求. 连接管理和安全性 默认情况下,每个客户端连接都会在服务器进程中拥有一个线程,该连接的查询只会在这个单独的线程中执行,该线程驻留在一个内核或者CPU上. 服务器 ...

第一章 五分钟成为一名DBA 确定数据库的大小 通过下面的SQL,可以得到当前的数据和索引的总大小(以MB为单位) 12345678SELECT ROUND(SUM(data_length + index_length)/1024/1024) AS total_mb,ROUND(SUM(data_length)/1024/1024) AS data_mb,ROUND(SUM(index_length)/1024/1024) AS index_mbFROM INFORMATION_SCHEMA.tables;+----------+---------+----------+| total_mb | data_mb | index_mb |+----------+---------+----------+| 130 | 87 | 44 |+----------+---------+----------+ 选择锁策略 所选择的锁策略将决定在执行备份期间,应用程序是否可以对数据库执行写操作.默认情况下,mysqldump利用LOCK TABLES命令进行 ...

第一章 DBA五分钟速成 在决定添加索引之前,通常应该至少做两项检查 首先验证表现有的结构 1SHOW CREATE TABLE table_name\G 然后确认表的大小 1SHOW TABLE STATUS LIKE 'table_name'\G 123456789101112131415161718192021mysql SHOW TABLE STATUS LIKE 'user'\G*************************** 1. row *************************** Name: user Engine: InnoDB Version: 10 Row_format: Dynamic Rows: 8 Avg_row_length: 2048 Data_length: 16384Max_data_length: 0 Index_length: 16384 Data_free: 0 Auto_incr ...

书籍 Java Java 8实战 Linux 网络是怎样连接的 [日] 户根勤 Linux Shell脚本攻略 鸟哥的Linux私房菜 基础学习篇 第四版 ⭐⭐⭐ Linux Basics for Hackers Network Basics for Hackers MySQL MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎 第2版 ⭐⭐⭐⭐⭐ 高性能MySQL(第四版) ⭐⭐⭐⭐⭐ 千金良方——MySQL性能优化金字塔法则 ⭐⭐⭐⭐⭐ MySQL排错指南 ⭐⭐⭐ MySQL 8 Cookbook ⭐⭐ Effective MySQL之SQL语句最优化 ⭐⭐ Effective MySQL之备份与恢复 MySQL高效编程 Spring SpringBoot 2实战之旅 Spring源码深度解析 ⭐⭐⭐ 容器化 第一本Docker书 工具 Maven应用实战 Netty Netty实战 MQ RabbitMQ实战 高效部署分布式消息队列 MongoDB MongoDB权威指南 第3版 Redis Redis开发与运维 ⭐⭐⭐⭐⭐ 架构 亿级流量网 ...

参考文献 <<数据密集型应用系统设计>> 基础 可靠性/可扩展性/可维护性 可靠性(Reliability): 当出现意外情况,如硬件/软件故障/人为失误,系统应可以继续正常运转;虽然性能可能有所降低,但确保功能正确. 可扩展性(Scalability): 随着规模的增长,例如数据量/流量/复杂性,系统应以合理的方式来匹配这种增长. 可维护性(Maintainability): 随着时间的推移,许多新的人员参与到系统开发和运维,以维护现有功能或适配新场景等,系统都应高效运转. 可运维性 方便运营团队来保持系统平稳运行. 简单性 简单系统复杂性,使新工程师能后轻松理解系统.注意这与用户界面的简单性并不一样. 可演化性 后续工程师那个轻松对系统进行改进,并根据需求变化将其适配到非典型场景,也称为可延伸性,易修改性或者可塑性. 延迟/响应时间 延迟(latency): 延迟是请求花费在处理上的时间. 响应时间(response time): 通常响应时间是客户端看到的,除了处理请求时间(服务时间,service time)外,还包括来 ...