网络通信在RPC调用中有什么作用？
RPC是解决进程间通信的一种方式，一次RPC调用，本质就是服务消费者与服务提供者之间的一次网络信息交换的过程。服务调用者通过网络IO发送一条请求消息，服务提供者接收并解析，处理完相关的业务逻辑之后，再发送一条响应消息给服务调用者，服务调用者接收并解析响应消息，处理完相关的响应逻辑，一次RPC调用便结束了。我们可以说，网络通信是整个RPC调用流程的基础。
有哪些常见的网络IO模型？
常见的网络IO模型分为四种：同步阻塞IO（BIO）、同步非阻塞IO（NIO）、IO多路复用和异步非阻塞IO（AIO）。其中AIO是异步IO，其他三种都是同步IO。
最常用的IO模型是同步阻塞IO和IO多路复用。
阻塞IO的工作流程是怎样的？
应用进程发起IO系统调用后，应用进程被阻塞，转到内核空间处理。内核开始等待数据，等待到数据之后，再将内核中的数据拷贝到用户内存中，整个IO处理完毕后返回进程。最后应用进程解除阻塞状态，运行业务逻辑。
系统内核在处理IO操作时，主要分为两个阶段：等待数据和拷贝数据。在此期间，应用进程中进行IO操作的线程一直会处于阻塞状态。
什么是IO多路复用？
多路就是指多个通道，也就是多个网络连接的IO，复用指多个通道复用在一个复用器上。
多个网络连接的IO可以注册到一个复用器（select）上，当用户进程调用了select，整个进程会被阻塞，同时，内核会监视所有socket负责的socket，当任何一个socket中的数据准备好了，select就会返回。这时用户进程再调用read操作，将数据从内核中拷贝到用户进程。
IO多路复用的优势在于用户可以在一个线程内同时处理多个socket的IO请求，用户可以注册多个socket，然后不断地调用select读取被激活的socket，这样可以达到在同一个线程内同时处理多个IO请求的目的。
有哪些常见的框架或者工具会使用IO多路复用？
Java中的NIO、Redis、Nginx、Reactor模式等。
在高性能的网络编程框架的编写上，大多数都是基于Reactor模式做的，其中的典型就是Java的Netty框架。
RPC调用在大多数情况下，是一个高并发调用的场景，考虑到系统内核的支持、编程语言的支持以及IO模型本身的特点，在RPC框架的实现中，我们选择IO多路复用作为网络通信采用的IO模型。
什么是“零拷贝”？
在没有零拷贝之前，应用进程的每一次写操作，都会把数据写到用户空间的缓冲区内，再由CPU讲数据拷贝到系统内核的缓冲区中，之后再由DMA将这份数据拷贝到网卡中，最后由网卡发送出去，这样一次写操作数据需要拷贝两次，而数据读操作也是类似的流程。
应用进程的一次完整的写操作，都需要在用户空间和内核空间中来回拷贝，并且每一次拷贝，都需要CPU进行一次上下文切换。
网络数据读写操作示意图如下。
所谓零拷贝，就是取消用户空间与内核空间之间的数据拷贝操作，应用进程每一次的读写操作，都可以通过一种方式，让应用进程向用户空间写入或者读取数据，就如同直接向内核空间写入或者读取数据一样，之后再通过DMA将内核中的数据拷贝到网卡，或者将网卡中的数据拷贝到内核。
零拷贝的示意图如下。
零拷贝有哪些实现方式？
零拷贝有两种方式：
- mmmap+write
- sendfile
这一讲对于IO多路复用以及零拷贝讲的不是特别详细，后面可以单独针对这2个主题深入调研，整理学习笔记。
目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》，侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路，但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放，所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器：主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器：由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波，最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联，可对主要次谐波（3、5、7）构成低阻抗旁路。无源滤波器：无源滤波器，又称
最近在学习CAN，记录一下，也供大家参考交流。推荐几个我觉得很好的CAN学习，本文也是在看了他们的好文之后做的笔记首先是瑞萨的CAN入门，真的通透；秀！靠这篇我竟然2天理解了CAN协议！实战STM32F4CAN！原文链接：https://blog.csdn.net/XiaoXiaoPengBo/article/details/116206252CAN详解（小白教程）原文链接：https://blog.csdn.net/xwwwj/article/details/105372234一篇易懂的CAN通讯协议指南1一篇易懂的CAN通讯协议指南1-知乎(zhihu.com)视频推荐CAN总线个人知识总
深度学习部署：Windows安装pycocotools报错解决方法1.pycocotools库的简介2.pycocotools安装的坑3.解决办法更多Ai资讯：公主号AiCharm本系列是作者在跑一些深度学习实例时，遇到的各种各样的问题及解决办法，希望能够帮助到大家。ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus1:'D:\Anaconda3\python.exe'-u-c'importsys,setuptools,tokenize;sys.argv[0]='"'"'C:\\Users\\46653\\AppData\\Local\\Temp\\pip-instal
@作者:SYFStrive @博客首页:HomePage📜：微信小程序📌：个人社区（欢迎大佬们加入）👉：社区链接🔗📌：觉得文章不错可以点点关注👉：专栏连接🔗💃：感谢支持,学累了可以先看小段由小胖给大家带来的街舞👉微信小程序（🔥）目录自定义组件-behaviors 1、什么是behaviors 2、behaviors的工作方式 3、创建behavior 4、导入并使用behavior 5、behavior中所有可用的节点 6、同名字段的覆盖和组合规则总结最后自定义组件-behaviors 1、什么是behaviorsbehaviors是小程序中，用于实现
我完全不是程序员，正在学习使用Ruby和Rails框架进行编程。我目前正在使用Ruby1.8.7和Rails3.0.3，但我想知道我是否应该升级到Ruby1.9，因为我真的没有任何升级的“遗留”成本。缺点是什么？我是否会遇到与普通gem的兼容性问题，或者甚至其他我不太了解甚至无法预料的问题？ 最佳答案 你应该升级。不要坚持从1.8.7开始。如果您发现不支持1.9.2的gem，请避免使用它们(因为它们很可能不被维护)。如果您对gem是否兼容1.9.2有任何疑问，您可以在以下位置查看:http://www.railsplugins.or
如何学习ruby的正则表达式？(对于假人) 最佳答案 http://www.rubular.com/在Ruby中使用正则表达式时是一个很棒的工具，因为它可以立即将结果可视化。 关于ruby-我如何学习ruby的正则表达式？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1881231/
我有一个任务列表(名称、starts_at)，我试图在每日View中显示它们(就像iCal)。deftodays_tasks(day)Task.find(:all,:conditions=>["starts_atbetween?and?",day.beginning,day.ending]end我不知道如何将Time.now(例如“2009-04-1210:00:00”)动态转换为一天的开始(和结束)，以便进行比较。 最佳答案 deftodays_tasks(now=Time.now)Task.find(:all,:conditio
深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.参数传递示例4.VGG16各层参数数量三、代码分析1.VGG16模型定义2.训练3.测试一、简介1.VGG来源VGG（VisualGeometryGroup）是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军，定位竞赛冠军；VGG网络采用连续的小卷积核（3x3）和池化层构建深度神经网络，网络深度可以达到16层或19层，其中VGG16和VGG
文章目录1、自相关函数ACF2、偏自相关函数PACF3、ARIMA(p,d,q)的阶数判断4、代码实现1、引入所需依赖2、数据读取与处理3、一阶差分与绘图4、ACF5、PACF1、自相关函数ACF自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性。公式：ACF(k)=ρk=Cov(yt,yt−k)Var(yt)ACF(k)=\rho_{k}=\frac{Cov(y_{t},y_{t-k})}{Var(y_{t})}ACF(k)=ρk=Var(yt)Cov(yt,yt−k)其中分子用于求协方差矩阵，分母用于计算样本方差。求出的ACF值为[-1,1]。但对于一个平稳的AR模型，求出其滞
写在之前Shader变体、Shader属性定义技巧、自定义材质面板，这三个知识点任何一个单拿出来都是一套知识体系，不能一概而论，本文章目的在于将学习和实际工作中遇见的问题进行总结，类似于网络笔记之用，方便后续回顾查看，如有以偏概全、不祥不尽之处，还望海涵。1、Shader变体先看一段代码......Properties{ [KeywordEnum(on,off)]USL_USE_COL("IsUseColorMixTex?",int)=0 [Toggle(IS_RED_ON)]_IsRed("IsRed?",int)=0}......//中间省略，后续会有完整代码 #pragmamulti_c
