Aliware Queue Race 2018 这是阿里中间件性能挑战赛2018的复赛"消息队列存储引擎"的实现 使用的技术和环境 100% 原生Java Api (官方就是这么要求的...) Maven 管理依赖和构件 运行环境在Linux系统下 赛时的想法 使用mmap的方式读写数据文件 尽可能降低锁的粒度,甚至实现无锁化 鉴于测评程序产生的队列名前缀高度一致,采用了Trie字典树的修改版存储队列信息 每隔一定的间隔或符合一定的条件,会创建索引,并在文件中实现一个类似于链表的机制,遍历寻找索引记录 Benchmark 运行环境: 阿里云天池平台 300GB SSD磁盘 Linux操作系统 Deadline磁盘调度算法 每消息约 50 byte,累计约百万队列,20亿消息 运行成绩: 线上跑分 63w TPS 最高跑分 66w TPS (尝试了一下分bucket对数据进行操作,代码太乱,
2021-12-17 15:30:03 22KB Java
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60 个汽车模型
2021-12-16 13:15:19 787.44MB unity汽车模型
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CMU 公开的RACE数据集,原来是txt文件,不方便读取。这个版本是json数据集,做了简单的格式调整,python使用起来更方便。
2021-12-04 09:22:50 1.65MB RACE json NLP
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条形图竞赛 JavaScript中条形图竞赛的实现 预处理数据 将data.xlsx放在data/目录中。 修改preprocess_data.py的代码以读取data.xlsx并将数据转换为data.json和data.js 预处理图标 将所有图标放在raw_icons/目录中。 运行preprocess_icons.py将所有图标转换为.png格式。 所有格式化的图标都将生成到icons/文件夹中。 跑步 在浏览器中打开index.html 。 单击stateButtons以运行/停止/重置动画。 记录 在Ubuntu环境中使用OBS Studio作为屏幕录像机。 在OBS Studio中,选择“源”作为浏览器,将本地文件设置为index.html 。 更改分辨率以适合图形。 默认值为(1920x1080)。 FPS应该为30,高于要求更强大的机器的FPS,否则在录制时会发生丢帧
2021-11-29 09:34:25 39.01MB JavaScript
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使用JavaFX库的赛车游戏。 Javafx不是嵌入式库,因此在安装时必须小心。 游戏规则如下: 当您按Enter键时,游戏开始。 用箭头键播放。 级别越高,汽车越快。 比赛的赛车是绿色的,对手的赛车在开始时是红色的,但是每辆经过的赛车都变成黄色。 如果您撞上了汽车,游戏就会结束,并且分数会显示在屏幕上。 发生碰撞时,两辆车都变白了。
2021-10-29 13:28:14 552KB Java
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条形图竞赛 使用matplotlib或plotly在Python中制作动画条形图和折线图竞赛。 官方文件 请访问以获取详细的使用说明。 安装 使用以下任一方式安装: pip install bar_chart_race conda install -c conda-forge bar_chart_race 快速开始 必须以包含“宽”数据的pandas DataFrame开头,其中: 每行代表一个时间段 每列均包含特定类别的值 索引包含时间部分(可选) 以下数据是格式正确的示例。它按日期显示了多个国家/地区死于COVID-19的总人数。 创建条形图和折线图竞赛 有三个可用于构造动画的核心功能。 bar_chart_race bar_chart_race_plotly line_chart_race 上面的动画是在matplotlib的帮助下使用对bar_chart_race的以下调
2021-10-07 23:35:09 9.54MB Python
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AWS DeepRacer社区竞赛数据存储库 竞赛数据存储库包含AWS DeepRacer服务API提供的数据的快照。 每小时更新一次,以最新的排行榜和曲目更新为准。 可能的用例是: 跟踪一段时间内的提交(在虚拟联赛中有多少人提交了?) 了解赛车手的统计信息(赛车手多久提交一次?给定赛车手的转圈时间随着时间的推移如何改善?) 赛道统计信息(随着时间的推移,赛车手在给定赛道上是否变得更快?) 可用数据 话题 描述 提供所有可用跟踪和跟踪资产的概述。 提供所有可用的排行榜和排行榜资产的概述以及竞赛排行榜的每小时快照。
2021-09-29 10:56:44 18.36MB Python
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RACE 是一个来源于中学考试题目的大规模阅读理解数据集,包含了大约 28000 个文章以及近 100000 个问题。它的形式类似于英语考试中的阅读理解(选择题),给定一篇文章,通过阅读并理解文章(Passage),针对提出的问题(Question)从四个选项中选择正确的答案(Answers)。该题型的正确答案并不一定直接体现在文章中,只能从语义层面深入理解文章,通过分析文章中线索并基于上下文推理,选出正确答案。相对以往的抽取类阅读理解,算法要求更高,被认为是「深度阅读理解」。 RACE 数据集的难点在于:由于正确答案并没有直接使用文章中的话术来回答,不能直接从文中检索得到答案。必须从语义层面深入理解文章,才能准确回答问题。
2021-08-15 15:42:58 24.26MB NLP 自然语言处理 机器学习 神经网络
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AB153x ANC RACE Command
2021-04-27 09:03:13 640KB Airoha
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在运行动态条形图时,会出现报错:`IndexError: list index out of range`; 安装附件所示的执行文件后,可以解决该问题; 但是外网的下载速度较慢,上传该软件方便大家!
2021-03-18 14:03:46 41.19MB ffmpeg bar_chart_race 动态条形图
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