Manifold Constrained Neural Network (MCNN) 为复数神经网络提供约束性优化和流形优化的深度学习优化框架。为在
PyTorch
中进行复数约束性优化和流形优化提供了一种简单的方法,无需任何模板,提供开箱即用的流形优化器、流形网络层和流形网络模型。延伸阅读:算法设计、研究应用。
调用解耦:Guava EventBus事件驱动实现,京东AsyncTool任务编排解读,消息队列之技:工作原理,消息队列之术:排队理论分析
分布式基石:Basic Paxos与Multi Paxos解读,Raft解读与etcd实现
远程调用:Dubbo SPI机制原理,Dubbo客户端请求拦截,Dubbo服务端异步调用,Dubbo客户端同步/异步回调,Dubbo负载均衡策略
服务治理:Nacos服务注册机制,Nacos服务发现机制,Nacos服务负载均衡策略;
Sentinel统计数据结构实现,Sentinel责任链机制,Sentinel限流算法解读,Sentinel滑窗请求状态统计,Sentinel熔断机制
分布式事务:Seata架构设计,Seata分布式事务实现
任务调度:xxljob初始化及注册机制,xxljob任务定时触发与路由调度,xxljob异步执行与回调,xxljob可优化设计
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