使用JDBC连接数据库 北京理工大学计算机学院 金旭亮 Java数据库应用程序全局视图 Java应用程序 JDBC数据库驱动 （*.jar） JDBC规定了一整套访问数据库的标准API，所有数据库都 需要实现它，因此，使用JDBC访问数据库的Java应用程 序，是很容易切换底层数据库的。 JDBC核心类型一览表 核心类型（java.sql） 说明 DriverManager 负责装载/卸载驱动程序 负责装载/卸载驱动程序 Connection 与数据库建立连接 Statement 在一个给定的连接中执行SQL语句 PreparedStatement 用于执行预编译的SQL命令 CallableStatement 用于调用数据库中存储过程 ResultSet 保存SQL命令的执行结果 上述组件是独立于底层数据库的，也就是说，只要连接上了数据 库，相同的代码，就可以顺利工作…… JDBC访问数据库的基本步骤 加载JDBC驱动程序 创建数据库连接 执行SQL语句 接收并处理SQL的返回结果 关闭创建的各个对象 对于有可视化界面的应用 程序，或者是Server端 应用程序，应该在独立的 线程中完成这些步骤。 出于精简学习负担的目的，我们将以SQLite为例介绍 JDBC的基本使用，在此基础之上，后面选择微软的 SQL Server来介绍JDBC的高级特性…… JDBC连接SQLite数据库 下载SQLite的JDBC驱动-1

Go 并发编程 2017.8.5 黄庆兵 - 网易 bingohuang.com 并发 简单来说，并发是一种构造程序的方式 Concurrency is not Parallelism Slide (http://talks.golang.org/2012/waza.slide) 1. 并发很强大 2. 并发帮助实现并行，使并行(扩展等)变得容易 3. 并发不是并行，并发重点是 ，两者不同，但相关。 04:22 / 31:21 可视化 并发(Concurrency) & 并行(Parallelism) 一图胜千言！ 并行(PARALLELISM) 这是并行 (/2017/go-concurrency-visualize/parallelism.html) 并发(CONCURRENCY) 这是并发 (/2017/go-concurrency-visualize/pingpong36 /pingpong36.html) 为什么要关注并发？当今是多核的时代，并发的世界 多核的时代 并发编程并不容易，但 Go 对并发有很好的支持 Go 语言中的并发 goroutine - 并发执行 channel - 同步和消息传输 select - 多路并发控制 Goroutine 类似于 UNIX 中的 & 很像线程，但更轻量 一个 goroutine 就是一个独立运行的函数

© XXX Page 1 of 3 curvefs s3数据整理(合并碎片、清理冗余)© XXX Page 2 of 3 1. 2. 3. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1. 2. 背景 只考虑单客户端, 单metaserver 为了解决的问题: 客户端在对一个文件的某个部分多次写入后, 同一个chunk会产生很多版本数据; 而客户端在读的时候 会需要对这些chunk进行筛选和构建, 得到有效的部分, 越是散乱的状态, 就越需要发送更多次读请求至s3. 最后导致无效旧数据的堆积和读请求性能的下降, 所以需要在合适的时候进行重叠元数据和数据的合并 原则是尽力而为, 并不能做到完美 方案 基于一下3个基础的数据结构, 2层索引 s3chuninfolist[index] = [s3chunkinfo(s)] s3chunkinfo {

从高并发到极端并发：百度 Feed 与春晚红包的高可用实践-吴永巍

全连接神经网络实战 . pytorch 版 Dezeming Family Dezeming Copyright © 2021-10-02 Dezeming Family Copying prohibited All rights reserved. No part of this publication may be reproduced or transmitted in any 讲什么。本书不可避免要 参考 [2] 的讲解方式，但我们对讲解顺序和内容，以及程序代码都做了大量的改进。说了那么多， 总之，我们的目标是写一个最好的最容易上手的 pytorch 入门教程——从全连接网络开始。 书中的示例代码在网站页面可以找到。每节末尾会提示“本节代码见 chapterX.py”。 20211006：完成本书第一版。 5 1. 准备章节 1.1 导入 pytorch 6 ( 0 . 0 , 1) #偏 置 归 0 m. bias . data . zero_ () Chapter 3. 更完善的神经网络 17 注意 bias 是权重，因为当前层的 bias 会连接下一层的每个神经元，所以 bias 的 shape 是下 一层神经元个数。调用也很简单，定义网络对象后直接调用即可： model = NeuralNetwork () . to ( device

Weibo: @johntech-o Date: 2015.04.25 go语⾔言并发编程实践 以360消息推送系统为例 如何应对的？ go语⾔言在基础服务开发领域的优势？ 我遭遇了哪些挑战？ ⺫⽬目录 具有go特⾊色的运维 在⾼高并发，通信交互复杂，重业务逻辑的分布式系统中， Go语⾔言优势体现在：开发体验好 、⼀一定量级下服务稳定 、⼀一定量级下服务稳定 、性能满⾜足 需要 ⼀一定量级下服务稳定： 50+内部产品，万款开发平台app 实时⻓长连接数亿量级，⽇日独数⼗十亿量级 1分钟内亿量级⼲⼴广播,⽇日下发峰值百亿量级 400台物理机，9个独⽴立集群，国内外近10个IDC 运维管理的go语⾔言编写的常驻service服务实例接近3000个。 业务场景多样： ⽀支持聊天场景业务，稳定⽀支持多款聊天业务app 线上单机最⾼高160w⻓长连接 （24核 E5-2630 @ 2.30GHz 64G内存 ） qps在2~5w（取决于协议版本，业务逻辑，接⼊入端⺴⽹网络状况） 测试环境，可以通过300w⻓长连接压测（⺴⽹网络,连接稳定,⽆无带宽限制,实际可以更⾼高 ,决定于⼲⼴广播时候业务内存开销的cpu消耗带来的⼼心跳或者业务延时能否接受） 以360消息推送系统为例 ⾼高并发、通信交互复杂

第三届中国 Rust 开发者大会 Rust 异步并发框架在移动端的应用 陈明煜 chenmingyu4@huawei.com 华为 公共开发部 嵌入式软件能力中心 本科就读加州大学圣地亚哥分校，毕业时长两年半， Rustacean 在 华为 目前正在使用 Rust 开发并行调度框架等模块。 Rust 异步并发框架在移动端的应用 陈明煜 chenmingyu4@huawei.com Ylong Runtime 并发框架 目录 Table of Contents #2 社区并发框架介绍以及与移动端的不适配性 Introduction to third party Runtime crates and their incompatibility with mobile environment Rust 异步机制 Asynchronous Rust 异步并发框架是许多大型应用、系统具备的底层能力。 任务调度颗粒度更小，充分利用线程资源  更可控的线程数  单个任务资源占用：几十 KB -> 几百 Byte  任务切换时间 : 10 微秒 -> 100 纳秒 Rust 语言并没有提供异步并发框架， 只提供异步所需的基本特性：  Future  async / await  Waker asyn c Future Waker poll Syntax sugar wake

Golang 在接入层长连接服务中的实践 黄欣 基础平台－架构部 目录 • 背景 • 架构 • 心得 目录 • 架构 • 心得 背景—why 长连接？ • 业务场景 – 大量实时计算 • 司机乘客撮合 • 实时计价 – 高频度的数据交互 • 坐标数据 • 计价数据 – App和服务端双向可达 • 上行（抢单） • 下行（派单） 背景—why golang？ • 开发效率 常驻内存，内存中有个大连接对象map（资源问题） • 请求都是基于连接的(如果模块间存在资源的互相引用，当资源变更的情况 下，容易发生panic)（竟态问题） • 对象编程 – 封装：conn资源（包括goruntine）作为结构体封装起来，保证所有资源 销毁干净 – 解耦：保证其他模块不直接使用对象中资源 – 同步：竞态需要锁 特点：有状态，存在大量的公共资源并发访问 心得—coding—实现 statusLoop() 心得—profiling • Timer优化 • Channel使用优化 心得—timer优化 • 为什么需要优化？ – 万级别的连接 – 每个连接上大量的定时任务（心跳检测，注册检测，认证检测） 实际情况：当10w左右连接，什么数据不收发，只有定时器检测心跳超时，cpu 能耗掉一个core • 怎么优化？ – 特点： • 秒级别定时任务 • 范围最多60s – 方案：