- 授权协议: GPL
- 开发语言: Google Go
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: http://git.oschina.net/qiangmzsx/beegofreecache
- 软件文档: http://git.oschina.net/qiangmzsx/beegofreecache/blob/master/README.md?dir=0&filepath=README.md
软件介绍
beegofreecache
什么是 beegofreecache
fatal error: concurrent map iteration and map write
更重要的是memory使用的是同步锁来确保数据一致性,这必然后导致性能有所损耗。 如果有熟悉Java的同学应该知道Map。HashMap中未进行同步考虑,而Hashtable则使用了synchronized,带来的直接影响就是可选择,我们可以在单线程时使用HashMap提高效率,而多线程时用Hashtable来保证安全。 beego内置的memory实现就相当于Hashtable。
所以我们需要一个更好的memory的实现,经过测试决定使用freecache,大家可以去freecache主页查看详细信息。 freecache就相当于Java中的ConcurrentHashMap,性能也有很大的提高,官网上它的性能测试报告,在此不赘述了。
但是freecache也会有一些缺点:
当需要缓存的数据占用超过提前分配缓存的 1/1024 则不能缓存
当分配内存过多则会导致内存占用高
key的长度需要小于65535字节
value只能是[]byte类型,使用很不友好
TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)
顾思宇、梁博文、郑泽宇 / 电子工业出版社 / 2018-2-1 / 89
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用。《TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)》为TensorFlow入门参考书,旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经......一起来看看 《TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)》 这本书的介绍吧!
