Berkeley DB 由浅入深【转自架构师杨建】
for (fail = 0;;) { /* Begin the transaction. */ if ((ret = dbenv-txn_begin(dbenv, NULL, tid, 0)) != 0) { dbenv-err(dbenv, ret, dbenv-txn_begin); exit (1); } /* Store the key. */ switch (ret = dbp-put(dbp, tid, key, data, 0)) { case 0: /* S
for (fail = 0;;) { /* Begin the transaction. */ if ((ret = dbenv->txn_begin(dbenv, NULL, &tid, 0)) != 0) { dbenv->err(dbenv, ret, "dbenv->txn_begin"); exit (1); } <p>/* Store the key. */ switch (ret = dbp->put(dbp, tid, &key, &data, 0)) { case 0: /* Success: commit the change. */ printf("db: %s: key stored.\n", (char *)key.data); if ((ret = tid->commit(tid, 0)) != 0) { dbenv->err(dbenv, ret, "DB_TXN->commit"); exit (1); } return (0); case DB_LOCK_DEADLOCK: default: /* Failure: retry the operation. */ if ((t_ret = tid->abort(tid)) != 0) { dbenv->err(dbenv, t_ret, "DB_TXN->abort"); exit (1); } if (fail++ == MAXIMUM_RETRY) return (ret); continue; } }</p> <p> <wbr></wbr></p> <p> <wbr> <wbr> <wbr> Berkeley DB由五个主要的子系统构成.包括: 存取管理子系统、内存池管理子系统、事务子系统、锁子系统以及日志子系统。其中存取管理子系统作为Berkeley DB数据库进程包内部核心组件,而其他子系统都存在于Berkeley DB数据库进程包的外部。每个子系统支持不同的应用级别。</wbr></wbr></wbr></p> <p>1.数据存取子系统 <wbr> <wbr>数据存取(Access Methods)子系统为创建和访问数据库文件提供了多种支持。Berkeley DB提供了以下四种文件存储方法: 哈希文件、B树、定长记录(队列)和变长记录(基于记录号的简单存储方式),应用程序可以从中选择最适合的文件组织结构。程序员创建表时可以使用任意一种结构,并且可以在同一个应用程序中对不同存储类型的文件进行混合操作。</wbr></wbr></p> <p> <wbr> <wbr> <wbr> 在没有事务管理的情况下,该子系统中的模块可单独使用,为应用程序提供快速高效的数据存取服务。 数据存取子系统适用于不需事务只需快速格式文件访问的应用。</wbr></wbr></wbr></p> <p> <wbr>2.内存池管理子系统 <wbr> <wbr> <wbr> 内存池(Memory pool)子系统对Berkeley DB所使用的共享缓冲区进行有效的管理。它允许同时访问数据库的多个进程或者 进程的多个线程共享一个高速缓存,负责将修改后的页写回文件和为新调入的页分配内存空间。它也可以独立于Berkeley DB系统之外,单独被应用程序使用,为其自己的文件和页分配内存空间。内存池管理子系统适用于需要灵活的、面向页的、缓冲的共享文件访问的应用。</wbr></wbr></wbr></wbr></p> <p> <wbr>3.事务子系统 <wbr> <wbr>事务(Transaction)子系统为Berkeley DB提供事务管理功能。它允许把一组对数据库的修改看作一个原子单位,这组操作要么全做,要么全不做。在默认的情况下,系统将提供严格的ACID事务属性,但是应用程序可以选择不使用系统所作的隔离保证。该子系统使用两段锁技术和先写日志策略来保证数据库数据的正确性和一致性。它也可以被应用程序单独使用来对其自身的数据更新进行事务保护。事务子系统适用于需要事务保证数据的修改的应用。 <wbr> <wbr> <wbr> <wbr>4.锁子系统 <wbr> <wbr> <wbr> 锁(Locking)子系统为Berkeley DB提供锁机制,为系统提供多用户读取和单用户修改同一对象的共享控制。 数据存取子系统可利用该子系统获得对页或记录的读写权限;事务子系统利用锁机制来实现多个事务的并发控制。 <wbr> <wbr> <wbr> <wbr> <wbr> <wbr> 该子系统也可被应用程序单独采用。锁子系统适用于一个灵活的、快速的、可设置的锁管理器。 <wbr> <wbr> <wbr> 5.日志子系统 <wbr> <wbr> <wbr> <wbr>日志(Logging)子系统采用的是先写日志的策略,用于支持事务子系统进行数据恢复,保证数据一致性。 它不大可能被应用程序单独使用,只能作为事务子系统的调用模块。</wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></p> <p> <wbr> <wbr> <wbr>以上几部分构成了整个Berkeley DB数据库系统。各部分的关系如下图所示:</wbr></wbr></wbr></p> <p><img src="/static/imghw/default1.png" data-src="/inc/test.jsp?url=http%3A%2F%2Fleeon.me%2Fupload%2F2010-04%2F20100403150406_56033.jpg&refer=http%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fduanbeibei%2Farticle%2Fdetails%2F26456603" class="lazy" alt="Berkeley DB 由浅入深【转自架构师杨建】" > <wbr> <wbr> <wbr> <wbr> <wbr> <wbr> 在这个模型中,应用程序直接调用的是数据存取子系统和事务管理子系统,这两个系统进而调用更下层的内存管理子系统、 锁子系统和日志子系统。 <wbr> <wbr> <wbr> <wbr> <wbr> <wbr> 由于几个子系统相对比较独立,所以应用程序在开始的时候可以指定哪些数据管理服务将被使用。可以全部使用,也可以只用其中的一部分。例如,如果一个应用程序需要支持多用户并发操作,但不需要进行事务管理,那它就可以只用锁子系统而不用事务。有些应用程序可能需要快速的、单用户、没有事务管理功能的B树存储结构,那么应用程序可以使锁子系统和事务子系统失效,这样就会减少开销。 <wbr> <wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></p>

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Kernelsecuritycheckfailure (kegagalan pemeriksaan kernel) adalah jenis kod henti yang agak biasa Walau bagaimanapun, tidak kira apa sebabnya, ralat skrin biru menyebabkan ramai pengguna merasa tertekan dengan berhati-hati. 17 penyelesaian kepada skrin biru kernel_security_check_failure Kaedah 1: Alih keluar semua peranti luaran Apabila mana-mana peranti luaran yang anda gunakan tidak serasi dengan versi Windows anda, ralat skrin biru Kernelsecuritycheckfailure mungkin berlaku. Untuk melakukan ini, anda perlu mencabut semua peranti luaran sebelum cuba memulakan semula komputer anda.

Konsep pembelajaran mendalam berasal daripada penyelidikan rangkaian saraf tiruan Perceptron berbilang lapisan yang mengandungi berbilang lapisan tersembunyi ialah struktur pembelajaran mendalam. Pembelajaran mendalam menggabungkan ciri peringkat rendah untuk membentuk perwakilan peringkat tinggi yang lebih abstrak untuk mewakili kategori atau ciri data. Ia dapat menemui perwakilan ciri teragih bagi data. Pembelajaran mendalam ialah sejenis pembelajaran mesin, dan pembelajaran mesin ialah satu-satunya cara untuk mencapai kecerdasan buatan. Jadi, apakah perbezaan antara pelbagai seni bina sistem pembelajaran mendalam? 1. Rangkaian Bersambung Sepenuhnya (FCN) Rangkaian bersambung sepenuhnya (FCN) terdiri daripada satu siri lapisan bersambung sepenuhnya, dengan setiap neuron dalam setiap lapisan disambungkan kepada setiap neuron dalam lapisan lain. Kelebihan utamanya ialah ia adalah "struktur agnostik", iaitu tiada andaian khas tentang input diperlukan. Walaupun agnostik struktur ini membuat lengkap

Beberapa ketika dahulu, tweet yang menunjukkan ketidakkonsistenan antara gambar rajah seni bina Transformer dan kod dalam kertas kerja pasukan Google Brain "AttentionIsAllYouNeed" mencetuskan banyak perbincangan. Sesetengah orang berpendapat bahawa penemuan Sebastian adalah kesilapan yang tidak disengajakan, tetapi ia juga mengejutkan. Lagipun, memandangkan populariti kertas Transformer, ketidakkonsistenan ini sepatutnya disebut seribu kali. Sebastian Raschka berkata sebagai tindak balas kepada komen netizen bahawa kod "paling asli" sememangnya konsisten dengan gambar rajah seni bina, tetapi versi kod yang diserahkan pada 2017 telah diubah suai, tetapi gambar rajah seni bina tidak dikemas kini pada masa yang sama. Ini juga punca perbincangan "tidak konsisten".

Model pembelajaran mendalam untuk tugas penglihatan (seperti klasifikasi imej) biasanya dilatih hujung ke hujung dengan data daripada domain visual tunggal (seperti imej semula jadi atau imej yang dijana komputer). Secara amnya, aplikasi yang menyelesaikan tugas penglihatan untuk berbilang domain perlu membina berbilang model untuk setiap domain yang berasingan dan melatihnya secara berasingan Data tidak dikongsi antara domain yang berbeza, setiap model akan mengendalikan data input tertentu. Walaupun ia berorientasikan kepada bidang yang berbeza, beberapa ciri lapisan awal antara model ini adalah serupa, jadi latihan bersama model ini adalah lebih cekap. Ini mengurangkan kependaman dan penggunaan kuasa, dan mengurangkan kos memori untuk menyimpan setiap parameter model Pendekatan ini dipanggil pembelajaran berbilang domain (MDL). Selain itu, model MDL juga boleh mengatasi prestasi tunggal

SpringDataJPA adalah berdasarkan seni bina JPA dan berinteraksi dengan pangkalan data melalui pemetaan, ORM dan pengurusan transaksi. Repositorinya menyediakan operasi CRUD, dan pertanyaan terbitan memudahkan akses pangkalan data. Selain itu, ia menggunakan pemuatan malas untuk hanya mendapatkan semula data apabila perlu, sekali gus meningkatkan prestasi.

Ini ialah era pemerkasaan AI, dan pembelajaran mesin ialah cara teknikal yang penting untuk mencapai AI. Jadi, adakah terdapat seni bina sistem pembelajaran mesin universal? Dalam skop kognitif pengaturcara berpengalaman, Apa-apa sahaja bukanlah apa-apa, terutamanya untuk seni bina sistem. Walau bagaimanapun, adalah mungkin untuk membina seni bina sistem pembelajaran mesin berskala dan boleh dipercayai jika terpakai pada kebanyakan sistem didorong pembelajaran mesin atau kes penggunaan. Daripada perspektif kitaran hayat pembelajaran mesin, seni bina universal yang dipanggil ini merangkumi peringkat pembelajaran mesin utama, daripada membangunkan model pembelajaran mesin, untuk menggunakan sistem latihan dan sistem perkhidmatan kepada persekitaran pengeluaran. Kita boleh cuba menerangkan seni bina sistem pembelajaran mesin sedemikian daripada dimensi 10 elemen. 1.

Alamat kertas: https://arxiv.org/abs/2307.09283 Alamat kod: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT berprestasi baik dalam seni bina ViT mudah alih dan menunjukkan kelebihan yang ketara. Seterusnya, kami meneroka sumbangan kajian ini. Disebutkan dalam artikel bahawa ViT ringan biasanya berprestasi lebih baik daripada CNN ringan pada tugas visual, terutamanya disebabkan oleh modul perhatian diri berbilang kepala (MSHA) mereka yang membolehkan model mempelajari perwakilan global. Walau bagaimanapun, perbezaan seni bina antara ViT ringan dan CNN ringan belum dikaji sepenuhnya. Dalam kajian ini, penulis menyepadukan ViT ringan ke dalam yang berkesan

Keluk pembelajaran seni bina rangka kerja Go bergantung pada kebiasaan dengan bahasa Go dan pembangunan bahagian belakang serta kerumitan rangka kerja yang dipilih: pemahaman yang baik tentang asas bahasa Go. Ia membantu untuk mempunyai pengalaman pembangunan bahagian belakang. Rangka kerja yang berbeza dalam kerumitan membawa kepada perbezaan dalam keluk pembelajaran.
