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>

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Kernelsecuritycheckfailure(内核检查失败)就是一个比较常见的停止代码类型,可蓝屏错误出现不管是什么原因都让很多的有用户们十分的苦恼,下面就让本站来为用户们来仔细的介绍一下17种解决方法吧。kernel_security_check_failure蓝屏的17种解决方法方法1:移除全部外部设备当您使用的任何外部设备与您的Windows版本不兼容时,则可能会发生Kernelsecuritycheckfailure蓝屏错误。为此,您需要在尝试重新启动计算机之前拔下全部外部设备。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究,含有多个隐藏层的多层感知器是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示,以表征数据的类别或特征。它能够发现数据的分布式特征表示。深度学习是机器学习的一种,而机器学习是实现人工智能的必经之路。那么,各种深度学习的系统架构之间有哪些差别呢?1.全连接网络(FCN)完全连接网络(FCN)由一系列完全连接的层组成,每个层中的每个神经元都连接到另一层中的每个神经元。其主要优点是“结构不可知”,即不需要对输入做出特殊的假设。虽然这种结构不可知使得完

论文地址:https://arxiv.org/abs/2307.09283代码地址:https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT在移动端ViT架构中表现出色,展现出显着的优势。接下来,我们将探讨本研究的贡献所在。文中提到,轻量级ViTs通常比轻量级CNNs在视觉任务上表现得更好,这主要归功于它们的多头自注意力模块(MSHA)可以让模型学习全局表示。然而,轻量级ViTs和轻量级CNNs之间的架构差异尚未得到充分研究。在这项研究中,作者们通过整合轻量级ViTs的有效

SpringDataJPA基于JPA架构,通过映射、ORM和事务管理与数据库交互。其存储库提供CRUD操作,派生查询简化了数据库访问。此外,它使用延迟加载,仅在必要时检索数据,从而提高了性能。

面向视觉任务(如图像分类)的深度学习模型,通常用来自单一视觉域(如自然图像或计算机生成的图像)的数据进行端到端的训练。一般情况下,一个为多个领域完成视觉任务的应用程序需要为每个单独的领域建立多个模型,分别独立训练,不同领域之间不共享数据,在推理时,每个模型将处理特定领域的输入数据。即使是面向不同领域,这些模型之间的早期层的有些特征都是相似的,所以,对这些模型进行联合训练的效率更高。这能减少延迟和功耗,降低存储每个模型参数的内存成本,这种方法被称为多领域学习(MDL)。此外,MDL模型也可以优于单

前段时间,一条指出谷歌大脑团队论文《AttentionIsAllYouNeed》中Transformer构架图与代码不一致的推文引发了大量的讨论。对于Sebastian的这一发现,有人认为属于无心之过,但同时也会令人感到奇怪。毕竟,考虑到Transformer论文的流行程度,这个不一致问题早就应该被提及1000次。SebastianRaschka在回答网友评论时说,「最最原始」的代码确实与架构图一致,但2017年提交的代码版本进行了修改,但同时没有更新架构图。这也是造成「不一致」讨论的根本原因。

人工智能(AI)已经改变了许多行业的游戏规则,使企业能够提高效率、决策制定和客户体验。随着人工智能的不断发展和变得越来越复杂,企业投资于合适的基础设施来支持其开发和部署至关重要。该基础设施的一个关键方面是IT和数据科学团队之间的协作,因为两者在确保人工智能计划的成功方面都发挥着关键作用。人工智能的快速发展导致对计算能力、存储和网络能力的需求不断增加。这种需求给传统IT基础架构带来了压力,而传统IT基础架构并非旨在处理AI所需的复杂和资源密集型工作负载。因此,企业现在正在寻求构建能够支持AI工作负

一、Llama3的架构在本系列文章中,我们从头开始实现llama3。Llama3的整体架构:图片Llama3的模型参数:让我们来看看这些参数在LlaMa3模型中的实际数值。图片[1]上下文窗口(context-window)在实例化LlaMa类时,变量max_seq_len定义了context-window。类中还有其他参数,但这个参数与transformer模型的关系最为直接。这里的max_seq_len是8K。图片[2]词汇量(Vocabulary-size)和注意力层(AttentionL
