囧囧有神
- 浏览: 207561 次
- 性别:
- 来自: 杭州
-
最新评论
-
WHW1984：
你那个疑惑3，不知道是否现在已经搞懂。 是用3个参数：clie ...
深入研究SSL【第二章 part-1】-SSL握手协议的研究 -
WHW1984：
"是客户端产生一个预主密码(premaster)，然 ...
深入研究SSL【第二章 part-1】-SSL握手协议的研究 -
windshome：
回答博主的一个问题：客户端直接生成一个会话密钥，有可能存在随机 ...
深入研究SSL【第二章 part-1】-SSL握手协议的研究 -
Army：
28不是位，是28字节
深入研究SSL【第二章 part-1】-SSL握手协议的研究 -
hantangtieji：
期待楼主把这个系列写完。
深入研究SSL【第二章 part-2】-SSL握手协议的研究
相关推荐
8. **分布式数据处理**：在大规模数据集上，可以使用`tf.distribute`模块实现分布式数据加载和训练，如使用`tf.distribute.Strategy`。 9. **保存与重用预处理逻辑**：为了确保预处理步骤在整个流程中的一致性，...
如果过滤条件中的值不在这些范围之内，则可以跳过当前 IMCU 的扫描，从而提高扫描效率。 - **Bloom Filter**：DBIM 支持 Bloom Filter，可以在扫描 IMCU 时快速排除不符合 join 条件的数据。 - **In-memory 聚合**...
<distribute>true</distribute> <cache-controls> <cache-control pattern="*.jsp" max-age="0" no-store="true" must-revalidate="true"/> </cache-controls> ``` 这段配置告诉JBoss对所有`.jsp`文件进行...
这可以防止因初始分配过大而导致的浪费。示例代码如下： ```python import tensorflow as tf physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') if physical_devices: try: tf.config....
在深度学习领域，特别是在处理大规模数据集时，使用多个GPU可以显著提升训练效率。本篇文档详细介绍了如何利用TensorFlow中的`tf.distribute.MirroredStrategy`策略来实现多GPU训练。 #### 二、MirroredStrategy...
- **JOIN原则**：在进行JOIN操作时，应该将较小的表放置在JOIN操作符的左边，因为Hive在执行JOIN时会尝试将左侧表的内容加载到内存中，将小表放在左边有助于减少内存溢出的风险。 - **MapJoin**：对于较小的表，...
- 如果可能，避免全局排序，尽量使用DISTRIBUTE BY和CLUSTER BY来控制数据的分发和聚集。 - **子查询优化**：避免嵌套子查询，尝试重写为更高效的JOIN或临时表。 4. **执行引擎优化**： - **Tez与Spark**：考虑...