fil_init 主要是初始化文件打开指针哈希表,所有打开的文件全记录在 fil_system 之中,构造按名字查找的哈希表 buf_pool_init 内
fil_init 主要是初始化文件打开指针哈希表,所有打开的文件全记录在 fil_system 之中,构造按名字查找的哈希表
buf_pool_init 内存缓冲池的初始化,对应 buf_pool_ptr 数组之中,还初始化了 adaptive hash index 的内存
log_init 初始化log缓冲区,默认大小为 512*16k, 每个log页面大小为 #define OS_FILE_LOG_BLOCK_SIZE 512 日志文件在创建过程中也是指定不用系统缓存
lock_sys_create 初始化系统锁,就是建了一个HASH表,lock_sys
recv_recovery_from_checkpoint_start 开始执行恢复
dict_boot 初始化表结构的缓存,dict_sys,建两个hash表,可以根据表名和表ID查找;初始化系统表,就四个 SYS_TABLES SYS_COLUMNS SYS_INDEXES SYS_FIELDS ;初始化 insert buffer,每一个表空间对应一个;读入上面四个系统表中的内容
trx_sys_init_at_db_start 初初化事务结构体 trx_sys ; Creates the global purge system control structure and inits the history
dict_create_or_check_foreign_constraint_tables 创建另外两张系统表 SYS_FOREIGN SYS_FOREIGN_COLS
启动的线程,
IO部分共10个,可通过参数配置
1个 insert buffer thread
1个 log thread
4个 aio read thread
4个 aio write thread
1个 lock timeout thread A thread which wakes up threads whose lock wait may have lasted too long
1个 error monitor thread A thread which prints warnings about semaphore waits which have lasted too long
1个 monitor thread A thread which prints the info output by various InnoDB monitors
1个 master thread The master thread controlling the server
1个 thread handle shutdown
1个 handle connections socket 专门用来处理连理的
1个 trx_rollback_or_clean_all_recovered Rollback the uncommitted transactions which have no user session
struct st_mysql_plugin *mysql_optional_plugins[]=
{
builtin_innobase_plugin, builtin_perfschema_plugin, builtin_partition_plugin, 0
};
struct st_mysql_plugin *mysql_mandatory_plugins[]=
{
builtin_binlog_plugin, builtin_mysql_password_plugin, builtin_csv_plugin, builtin_heap_plugin, builtin_myisam_plugin, builtin_myisammrg_plugin, 0
};
初始化的 binlog memory myisam innodb pefformance_schema partition

译者 | 布加迪审校 | 孙淑娟目前,没有用于构建和管理机器学习(ML)应用程序的标准实践。机器学习项目组织得不好,缺乏可重复性,而且从长远来看容易彻底失败。因此,我们需要一套流程来帮助自己在整个机器学习生命周期中保持质量、可持续性、稳健性和成本管理。图1. 机器学习开发生命周期流程使用质量保证方法开发机器学习应用程序的跨行业标准流程(CRISP-ML(Q))是CRISP-DM的升级版,以确保机器学习产品的质量。CRISP-ML(Q)有六个单独的阶段:1. 业务和数据理解2. 数据准备3. 模型

人工智能(AI)在流行文化和政治分析中经常以两种极端的形式出现。它要么代表着人类智慧与科技实力相结合的未来主义乌托邦的关键,要么是迈向反乌托邦式机器崛起的第一步。学者、企业家、甚至活动家在应用人工智能应对气候变化时都采用了同样的二元思维。科技行业对人工智能在创建一个新的技术乌托邦中所扮演的角色的单一关注,掩盖了人工智能可能加剧环境退化的方式,通常是直接伤害边缘人群的方式。为了在应对气候变化的过程中充分利用人工智能技术,同时承认其大量消耗能源,引领人工智能潮流的科技公司需要探索人工智能对环境影响的

Wav2vec 2.0 [1],HuBERT [2] 和 WavLM [3] 等语音预训练模型,通过在多达上万小时的无标注语音数据(如 Libri-light )上的自监督学习,显著提升了自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR),语音合成(Text-to-speech, TTS)和语音转换(Voice Conversation,VC)等语音下游任务的性能。然而这些模型都没有公开的中文版本,不便于应用在中文语音研究场景。 WenetSpeech [4] 是

条形统计图用“直条”呈现数据。条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量,根据数量的多少画成长短不同的直条,然后把这些直条按一定的顺序排列起来;从条形统计图中很容易看出各种数量的多少。条形统计图分为:单式条形统计图和复式条形统计图,前者只表示1个项目的数据,后者可以同时表示多个项目的数据。

arXiv论文“Sim-to-Real Domain Adaptation for Lane Detection and Classification in Autonomous Driving“,2022年5月,加拿大滑铁卢大学的工作。虽然自主驾驶的监督检测和分类框架需要大型标注数据集,但光照真实模拟环境生成的合成数据推动的无监督域适应(UDA,Unsupervised Domain Adaptation)方法则是低成本、耗时更少的解决方案。本文提出对抗性鉴别和生成(adversarial d

数据通信中的信道传输速率单位是bps,它表示“位/秒”或“比特/秒”,即数据传输速率在数值上等于每秒钟传输构成数据代码的二进制比特数,也称“比特率”。比特率表示单位时间内传送比特的数目,用于衡量数字信息的传送速度;根据每帧图像存储时所占的比特数和传输比特率,可以计算数字图像信息传输的速度。

数据分析方法有4种,分别是:1、趋势分析,趋势分析一般用于核心指标的长期跟踪;2、象限分析,可依据数据的不同,将各个比较主体划分到四个象限中;3、对比分析,分为横向对比和纵向对比;4、交叉分析,主要作用就是从多个维度细分数据。

在日常开发中,对数据进行序列化和反序列化是常见的数据操作,Python提供了两个模块方便开发者实现数据的序列化操作,即 json 模块和 pickle 模块。这两个模块主要区别如下:json 是一个文本序列化格式,而 pickle 是一个二进制序列化格式;json 是我们可以直观阅读的,而 pickle 不可以;json 是可互操作的,在 Python 系统之外广泛使用,而 pickle 则是 Python 专用的;默认情况下,json 只能表示 Python 内置类型的子集,不能表示自定义的


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This project is in the process of being migrated to osdn.net/projects/mingw, you can continue to follow us there. MinGW: A native Windows port of the GNU Compiler Collection (GCC), freely distributable import libraries and header files for building native Windows applications; includes extensions to the MSVC runtime to support C99 functionality. All MinGW software can run on 64-bit Windows platforms.
