背景
团队内部要做一些分享,最近ChatGPT正火,而且正好也在研究深度学习在移动设备上的相关东西,所以就想就深度学习这个方向去沉淀一些东西供参考。
深度学习目前是两大框架,神仙打架。Google的Tensorflow和Meta的Pytorch,本文基于Tensorflow来讲。由于本人使用的是Mac M1版本,在折腾过程中遇到了很多问题,最终还是解决了。这里做个记录。
真正的强者是认清了生活的本质,并且去热爱他的人。
mmap很早就知道一些,但是只是简单知道这个可以减少内存消耗,并不知道它的实现原理是怎么样的,所以也不知道它到底是怎么去减少内存消耗的,然后找了相关资料看了下,发现和android的bundle机制还有点相似,这里做个记录和总结
我们都知道linux进程分为用户空间和内核空间,后来在零拷贝原理中知道对于32位操作系统来说系统会给每个应用进程分配4G的虚拟内存空间,其中0-3G的内存地址属于用户空间,3-4G的内存地址属于内核空间。其中用户空间是不能共享的,而内核空间是运行操作系统的,它独立于普通的应用程序,是被所有应用程序共享的。所以对一个应用来说,只有3G的用户空间是属于应用本身的。参考:内核空间与用户空间。由于用户空间是隔离的,所以这里当一个进程想访问另外一个进程的用户数据时就涉及到进程之间的通讯了(RPC),Android使用bundle来更好的解决这个问题,后面单独写Android的bundle机制。
1. 最近在学习一些管理方面的知识,从思想层面对管理者有了新的认识。执行者和管理者的思维模式是完全不一样的,而大部分走上管理岗位的又往往是那些业务骨干,业务骨干其实就是优秀的执行者,能够很完美的完成领导交付的任务,他们也是领导重点考察和培养的对象。但是,由于执行者和管理者存在的最大不同点在于:思维模式,所以刚进入到管理岗位的执行者会很不适应,有很强的执行者思维惯性。这个时候如果有人可以点拨你,或者自己学习是可以少走很多弯路的。那么,执行者和管理者思维的区别是什么呢?
这里本质不同的是一个是依靠单打独斗达成目标,一个是带领团队依靠别人优秀的能力来达成目标。
2. 人际交往的本质其实是价值交换。这个价值可以是有形的也可能是无形的,比如权利,钱,能力或者品质等。你能融入某个圈子说明你具备了这个圈子需要的价值,反之,你融入不了某个圈子就证明你缺少某些价值。人际交往建立后其实就是信任的问题,信任是一个很抽象的概念,这里有个公式可以把信任拆解成几个纬度,让抽象的信任可以被稍微具象化一些:
信任 = (专业性 + 可靠性 + 同频性)/ 自我意识
这里专业性和可靠性都好理解,同频性是指你们具有相似的思维方式,爱好,信仰之类的东西;而自我意识则是你的主观意识存在。这里我认为比较重要的是自我意识,当自我意识很小,信任就可以无限大;当自我意识很大,信任就可以无限小。这里的自我意识其实是说你的思想认识,价值观,看问题视角,认知,感受,调整等。自我意识小,说明你会依附权威,不太会提出反对意见或者都没有反对的意识,这时候你会无限信任比你强的人所提出的观点。那是不是自我意识强就好呢,我觉得也不是,自我意识强是要建立在知识,能力,情感,判断,地位等等具有充足储备的前提下,是需要强大的能力来保障的,盲目的自我意识强是毫无意义的。所以,信任其实就是在合理自我意识下的价值交换。合理自我意识还隐藏一个重要的点就是平等,平等的关系才会带来合理的自我意识(自我意识是可以被自我去调整的),信任才有可能被达成,否则我为什么要降低我的自我意识来和你交换?
视频是利用人眼的视觉暂留的原理,通过播放一系列的图片,使人眼产生运动的感觉。单纯传输视频画面,视频量非常大,对现有的网络和存储来说很不友好。为了能够使视频便于传输和存储,人们发现有视频有大量重复的信息,如果将重复信息在发送端去掉,在接收端回复回来,这样就大大减少了视频数据的文件,因此有了H.264视频压缩标准。
视频里面最常用的编码格式就说H.264,基于这个编码格式还有H.265(后续研究),音频采样数据会采用AAC编码格式进行压缩。视频内容经过编码压缩后,确实有利于存储和传输。不过当要观看播放视频时,相应也需要解码过程,将压缩的视频还原。所以,编解码之间显然需要约定一种协议,这种协议大概的流程是:编码器将多张图像进行编码后产生一段一段的GOP(Group of picture),解码器则在播放时读取一段一段的GOP进行解码后读取画面再渲染显示。

GOP是一组连续的画面,由一张I帧和数张B帧和P帧组成,它是视频图像编码器和解码器存取的基本单位,它的排列顺序将会一直重复到影像结束。I帧是内部编码帧(也称为关键帧),P帧是前向预测帧(前向参考帧),B帧是双向内插帧(双向参考帧)。简单说,I帧是一个完整的画面,而P帧和B帧记录的是相对于I帧的变化。如果没有I帧,P和B是无法解码的。

创建线程池有两种方式(本质上是一种),如下:
1 | //通过Executors封装好的线程池创建方法去创建 |
基于第二点解释这些参数的意义
这样的过程说明,并不是先加入任务就一定先执行,看下面的例子
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23 ExecutorService executors = new ThreadPoolExecutor(3,
6,
0L,
TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(10),
new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
//ThreadTest01 test01 = new ThreadTest01();
for (int i = 1; i < 21; i++) {
int taskId = i;
Runnable task = () -> {
try {
System.out.println("thread-" + Thread.currentThread().getName() + " is saving data:" + taskId);
/*模拟存储数据耗时*/
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
};
executors.execute(task);
}
/*运行结果:首先核心线程为3所以立马执行任务1,2,3;然后任务4到13被放入到队列中,14,15,16又会被新创建的3个线程(最大为6)执行,
再增加任务17到20时由于当前已经有6个线程在处理任务了,所以17到20的任务由于ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()策略会被丢弃。
然后6个线程又会依次从队列冲取出4到13任务去执行。*/
Java中我们创建对象一般都是用“new”这个关键字的,例如1
2Person p = new Person();
p.setName("Ervin");
反射则是一开始不知道要初始化的对象是什么,所以没办法new出一个对象,这时候就需要用到反射,例如我们使用第三方SDK的时候有可能没有提供api,只能通过反射去获取类中的方法等。按照上面生成对象的例子,使用反射是这样的
1 | Class cls = Class.forName("com.ervin.entity.Person"); |
直接new对象是静态模式,在代码编译前就知道需要生成什么对象;反射是在运行时才知道要生成什么类,是动态的
请看一下这个类图,类之间的关系是我们需要关注的: