45张图看懂底层逻辑

最新推荐文章于 2024-08-07 10:09:47 发布
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Android 动态分区详解(一) 5 张图让你搞懂动态分区原理
洛奇看世界
04-01 2万+
从 Android Q 引入动态分区，到 Android R/S 在动态分区之上增加虚拟分区管理, OTA 升级时需要对分区变更进行处理，不了解动态分区就无法深入 Android OTA 升级。因此最近花了些时间阅读代码，学习 Android 动态分区。本篇主要讲述动态分区的核心数据结构以及动态分区的生成和映射流程。
40 张图带你搞懂 TCP 和 UDP
2301_77595001的博客
04-30 1527
我上面只是简单提到了一下 TIME-WAIT 状态和 2MSL 是啥，下面来聊一下这两个概念。MSL是 TCP 报文段可以存活或者驻留在网络中的最长时间。RFC 793 定义了 MSL 的时间是两分钟，但是具体的实现还要根据程序员来指定，一些实现采用了 30 秒的这个最大存活时间。那么为什么要等待2MSL呢？主要是因为两个理由为了保证最后一个响应能够到达服务器，因为在计算机网络中，最后一个 ACK 报文段可能会丢失，从而致使客户端一直处于LAST-ACK状态等待客户端响应。这时候服务器会重传一次。
66张PPT读懂《底层逻辑》(1).pdf
03-09
66张PPT读懂《底层逻辑》(1).pdf
《底层逻辑》 思维导图
极客神殿
05-05 5383
《底层逻辑》读书笔记 是非对错的底层逻，思考问题的底层逻辑，个体进化的底层逻辑，理解他人的底层逻辑，社会协作的底层逻辑《底层逻辑》读书笔记 《底层逻辑》读书笔记 《底层逻辑》读书笔记完整版，可供随时参照实践。《底层逻辑》读书笔记 《底层逻辑》图解 润总年度之作，看清世界的底牌，让我们在千变万化的世界中如鱼得水。《底层逻辑》图解 ...
图像识别（九）| 彻底搞懂SoftMax分类的底层逻辑
AI与算法都要通俗易懂
08-17 4467
softmax原理
《底层逻辑》--思维导图
小强快跑~~
02-13 3461
底层逻辑
weixin_30938149的博客
12-21 822
查理·芒格说，每个人要理解这个世界，需要找到自己的 mental models，底层的思维模型。 这些模型应该来自不同学科和方面，大概 80 到 90 个模型就可以帮你处理 90% 以上的问题。 因此需要先拥有自己的框架，再把不同的东西填进去。 关于成功的思维模型越好，我们就越有可能获得成功，收集世界上最有价值的思维模型是世界顶尖企业家和领导者的关键战略。 一、经济学和人生： 1、...
“底层逻辑”
m0_63864283的博客
11-12 384
“底层逻辑”来源于不同中的相同，变化背后的不变。 能够让“底层逻辑 + 环境变量”，不断涌现新的方法论，看透世界的底牌，始终如鱼得水。
底层思维逻辑
str_tang的博客
01-14 1661
自我定位逻辑 你的定位是什么？首先弄清楚三个问题： 第一，我是谁？ 第二，我能干什么？ 第三，我应该怎么干？ 结果逻辑 在优化工作的底层逻辑时，任何时候都十分重要的一条标准就是：无论做什么都要用结果去落实。 学习逻辑 努力的一个重要手段就是学习。 团队逻辑 “大家强，你才会真的强。”这句话的核心讲的便是人在工作中要有团队精神。 在团队的底层逻辑中，互相协作、彼此支援是将工作做好的坚固基础。 真正优秀的人将团队看作是合作的舞台，而不是非此即彼的竞技场 。 态度逻辑 在工作中会遇到各种各样的问题和困难，我们需要
Android性能优化的底层逻辑
m0_46622598的博客
08-08 481
前言 性能优化仿佛成了每个程序员开发的必经之路，要想出人头地，与众不同，你还真需要下点功夫去研究Android的性能优化，比如说，从优化应用启动、UI加载、再到内存、CPU、GPU、IO、还有耗电等等，当你展开一个方面做优化的时候，是不是也曾跟我一样，一头雾水，摸不着头脑，甚至找不到方法，然后看了大量的文章，最后记住了一些别人消化过的方式方法，就觉得自己学会了，其实我现在并不这么认为，我觉得性能优...
2500字长文｜设计师视角解释AI绘画底层原理
不定期分享ai绘画相关知识~
08-07 1541
AIGC的全名叫做（Artificial Intelligence Generated Content：生成式人工智能），通过机器学习，AIGC能根据自己学习到的内容，主动创作出新的类似的内容，我们可以理解为“好学”。那么AIGC能学习什么，又能生成什么呢？从目前的主流产品来看，AIGC能生成内容大致有：文本、代码、图片、视频和音频。
61张图，图解Spring事务，拆解底层源码
Java_zhujia的博客
10-31 341
我们再小节一下，文章先介绍了事务的使用示例，以及事务的执行流程。先匹配出 louzai 对象所有关于事务的切面列表，并将匹配成功的事务属性保存到缓存；从缓存取出事务属性，然后创建、启动事务，执行业务逻辑，最后提交或者回滚事务。
1_六十六张PPT读懂《底层逻辑》.pptx
04-18
1_六十六张PPT读懂《底层逻辑》.pptx
56张PPT让你读懂底层逻辑.pdf
05-10
56张PPT让你读懂底层逻辑.pdf
底层思维 思维导图
极客神殿
12-06 1901
《好好学习》思维导图 认识优势与知识管理，分析事情底层逻辑 好好学习 《好好学习：个人知识管理精进指南》 好好学习：个人知识管理精进指南 临界知识 成长的5个底层逻辑 Just Do It 勇敢的去探索。 寻找才能找到，一点点成为那个你喜欢的自己。 活出本就闪耀的你。 成甲《好好学习》思维导图详细版 读了这么多书，却依旧过不好这一生？什么样的“知识”值得我们花精力学习？本文将用思维导图的...
谈谈底层逻辑
caoz的梦呓
07-15 795
我在旧文里，多次提及底层逻辑，但是什么是底层逻辑，其实并没有展开说。坦白说，不那么容易说清楚。但逻辑训练是非常重要的。1、人们往往依赖于直觉和立场，进行判断和决策。这是大多数人的日常，当然，直觉是人生成长经验的一种快速反馈机制，很多时候，直觉的反馈也是正确的，我们并不需要时时刻刻那么紧张思考，直觉在日常生活中的确占据了主导地位。但对于一些重大决策，对于一些关键的判断和选择...
刘润-底层逻辑
大圈技术博客
01-28 1620
对方的表达，只是你的素材，而不是你的打击对象。你的大脑已经无法勾画出一个活灵活现的、得体的失败者的画面了，无法同时处理两条、三条甚至更多条逻辑线然后急转弯了，无法在面对令人头大的问题时还有多余的精力来制造紧张感再释放了。对于个人来说，劳动代表着你能投入的时间，生产率代表着你的杠杆，比如知识、工具、团队、资金等，效用代表着你的劳动能创造的单位价值。对于边际交付时间不为零的行业，有一种方法可以获得指数级增长，就是把边际交付时间不为零的服务的部分切掉，跟别人合作，自己只做那些抽象的、边际交付时间为零的部分。
底层逻辑：以不变应万变
国国 风雨兼程 努力就能成功！
09-20 692
底层逻辑：以不变应万变 究竟什么才是隐藏在诸多变化背后的那个“不变”？什么才是支配万千变化的那双“看不见的手”？追随前者（变化）会让我们疲惫不堪、彷徨迷失在不断变化的幻象中；而找到后者，则能让我们拥有一颗笃定的灵魂、坚定的眼神和长期主义的心态。 宏观层面 周期性变化：周期性变化告诉我们，这个世界上有许多种不同的确定性，比如：四季交替、白夜更替、潮汐变化、耕种和收割、生与死、动物迁徙、股票...
深度解析｜互金用户增长模型背后，最底层的逻辑框架
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02-08 1万+
———— / BEGIN / ————一、当我们在讨论用户行为时，我们在说什么1.1 从基础出发，回归初始定义很多日常脱口而出的词，其实我们并没有思考过它真实的含义。大多数争论和错误决策的起点，也在于定义的不清晰和不一致。互金运营是离钱最近的一项工作，清晰的用户行为定义便显得尤为重要了。1.1.1 用户行为用户行为由最简单的五个元素构成：时间（when）、地点（where）、人物（who）、交互（
八张图搞懂Flink的Exactly-once
最新发布
01-08
### Flink Exactly-Once Semantics Explained In the context of stream processing, ensuring that each record is processed only once (exactly-once) without any loss or duplication becomes critical for applications requiring high accuracy and reliability. For this purpose, Apache Flink implements sophisticated mechanisms to guarantee exactly-once delivery semantics. #### Importance of Exactly-Once Processing Exactly-once processing ensures every message is consumed precisely one time by downstream systems, preventing both data loss and duplicate records[^3]. This level of assurance is particularly important when dealing with financial transactions, billing information, or other scenarios where even a single error can lead to significant issues. #### Implementation Mechanisms To achieve exactly-once guarantees, Flink employs several key technologies: 1. **Checkpointing**: Periodic snapshots are taken across all operators within a job graph at consistent points in time. These checkpoints serve as recovery states which allow jobs to resume from these saved positions upon failure. 2. **Two-phase commit protocol**: When interacting with external systems like databases or messaging queues through sinks, Flink uses an extended version of the two-phase commit transaction mechanism. During checkpoint creation, pre-commit actions prepare changes; after successful completion of the checkpoint process, global commits finalize those operations[^4]. ```mermaid graph LR; A[Start Transaction] --> B{Prepare Changes}; B --> C(Pre-Commit); C --> D{All Pre-commits Succeed?}; D -->|Yes| E(Global Commit); D -->|No| F(Abort); ``` This diagram illustrates how the two-phase commit works during sink operations. Each operator prepares its part before confirming globally whether everything has been successfully prepared. Only then does it proceed with committing or aborting based on consensus among participants. #### Barrier Insertion & Propagation For maintaining consistency between different parts of computation while taking periodic snapshots, barriers play a crucial role. They act as synchronization markers inserted into streams periodically according to configured intervals. As they propagate along with events throughout the topology, they ensure that no new elements enter until previous ones have completed their respective stages up till the barrier point. ```mermaid sequenceDiagram participant Source participant OperatorA participant OperatorB Note over Source: Time advances... Source->>OperatorA: Data Element 1 Source->>OperatorA: Checkpoint Barrier X Source->>OperatorA: Data Element 2 OperatorA->>OperatorB: Forwarded Elements + Barrier X Note right of OperatorB: Process pending items\nbefore handling next element post-barrier ``` The sequence above shows how barriers travel alongside regular data flow but enforce order so that computations remain synchronized despite asynchronous nature inherent in distributed environments. --related questions-- 1. What challenges arise when implementing exactly-once semantics in real-world applications? 2. How do checkpointing frequencies impact performance versus fault tolerance trade-offs? 3. Can you explain what happens if some nodes fail midway through a two-phase commit operation? 4. Are there alternative methods besides using barriers for achieving similar levels of consistency? 5. In practice, under what circumstances might at-least-once be preferred over exactly-once semantics?
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