Linux内置支持keepalive机制，为了使用它，你需要使能TCP/IP网络，为了能够配置内核在运行时的参数，你还需要procfs和sysctl的支持。 　　这个过程涉及到keepalive使用的三个用户驱使的变量： 　　tcp_keepalive_time：表示的是近一次数据包（简单的不含数据的ACKs包）发送与第一次keepalive探针发送之间的时间间隔；当连接被标记为keepalive之后，这个计数器不会再使用。 　　tcp_keepalive_intvl：表示的是并发keepalive探针之间的时间间隔。 　　tcp_keepalive_probes：在确定连接已经断开并

基于OSG的动画机制实现，可以实现骨络动画与蒙皮动画，是一个独立模块

宽带远程接入服务器的备份机制.pdf

TCP超时和重传机制之停等协议ARQ

利用信号量集机制解决读者-写者问题 读者—写者问题，增加了一条限制，即最多只允许RN个读者同时读。 为此，又引人了一个信号量L，并赋予其初值为RN，通过执行wait(L,1,1)操作，来控制读者的数目，每当有一个读者进入时，都要先执行wait(L，1，1)操作，使L的值减1。当有RN个读者进入读后，L便减力0，第RN＋1个读者要进入读时，必然会因wait(L，1，1)操作失败而阻塞。

根据通用近似定理，前馈网络和循环网络都有很强的能力。但为什么还要引入注意力机制呢？计算能力的限制：当要记住很多“信息“，模型就要变得更复杂，然而目前计算能力依然是限制神经网络发展的瓶颈。 优化算法的限制：虽然局部连接、权重共享以及pooling等优化操作可以让神经网络变得简单一些，有效缓解模型复杂度和表达能力之间的矛盾；但是，如循环神经网络中的长距离以来问题，信息“记忆”能力并不高。 可以借助人脑处理信息过载的方式，例如Attention机制可以提高神经网络处理信息的能力。当用神

基于VS2017 涉及MFC Tab Control 、menu、Combo Box 等常用控件的简单上位机模板。

一种基于预测式公平队列调度算法的802.11e MAC层机制.pdf

通过剖析malloc、free的底层实现机制，可以更加深刻的认识到它们如何进行合作，管理内存.

暹罗深度神经网络的语义相似性。 该存储库包含Tensorflow中的暹罗神经网络的实现，该实现基于3种不同的主要深度学习架构构建： 卷积神经网络 递归神经网络 多头注意力网络 创建该存储库的主要原因是将GitHub上主要基于CNN和RNN架构构建的Siamese神经网络的知名实现方案与基于Transformer模型最初由提出的基于多头注意力机制构建的Siamese神经网络进行比较，这论文。 。 支持的数据集 当前版本的管道支持使用3个数据集： :NEW_button: 对抗自然语言推论（ANLI）基准： ， 安装 资料准备 为了下载数据，请执行以下命令（此过程可能需要一段时间，具体取决于您的网络吞吐量）：