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  • 2、Golang的协程调度器原理及GMP设计思想?

    3687 2021-03-17 《Golang 修养之路》
    2、Golang的协程调度器原理及GMP设计思想? 一、Golang“调度器”的由来? (1) 单进程时代不需要调度器 (2)多进程/线程时代有了调度器需求 (3)协程来提高CPU利用率 N:1关系 1:1 关系 M:N关系 (4)Go语言的协程goroutine (5)被废弃的goroutine调度器 二、Goroutine调度器的GM...
  • 图表事件使用

    1791 2020-03-03 《G2 4.x 官方教程》
    图表事件使用 简介 绑定和解除绑定 event 对象 生命周期的事件 基础的画布事件 图形 Element 上的事件 事件上的 Element 属性 图形 element 上支持的 name 的列表 组件上的事件 axis legend annotation tooltip 连续图例 委托对象 总结 图表事件使用 ...
  • 更新日志

    2257 2018-08-30 《G2 3.2 使用教程》
    更新日志 3.2.6 (2018-07-28) New Features Bug Fixes 3.2.5 (2018-07-23) Bug Fixes 3.2.4 (2018-07-13) Bug Fixes 3.2.2 (2018-07-10) Bug Fixes 3.2.0 (2018-07-09) New Features Bug ...
  • GMP 原理与调度

    2116 2020-06-11 《Go语言中文文档》
    1. GMP 原理与调度 1.1.1. 一、Golang “调度器” 的由来? (1) 单进程时代不需要调度器 (2) 多进程 / 线程时代有了调度器需求 (3) 协程来提高 CPU 利用率 (4) Go 语言的协程 goroutine (5) 被废弃的 goroutine 调度器 1.1.2. 二、Goroutine 调度器的 GMP 模型的设...
  • 变量

    变量 声明和赋值 类型推断 显示指定类型 判断变量类型 默认不可变 多变量赋值 强制类型转换 静态局部变量 默认没有模块级变量/全局变量 变量 V是静态类型语言,每一个变量都有对应类型 声明和赋值 V语言中只有唯一的一种变量声明和赋值方式 := 并且声明和赋值是要同时的,这意味着变量总会有一个初始值 a := false ...
  • 149*. Max Points on a Line

    题目描述(困难难度) 解法一 暴力破解 解法二 解法三 总 题目描述(困难难度) 平面上有很多点,找出经过某一条直线最多有多少个点。 解法一 暴力破解 两点确定一条直线,最简单的方式考虑任意两点组成一条直线,然后判断其他点在不在这条直线上。 两点确定一条直线,直线方程可以表示成下边的样子。 所以当来了一个点 (x,y) 的...
  • 数据类型与度量

    1905 2018-08-30 《G2 3.2 使用教程》
    数据类型与度量 数据类型 数据自然的分类 数据是否连续 数据类型与度量 scale G2 的度量类型 属性和接口设计 linear cat time log pow timeCat 度量坐标点的计算 分类度量的计算 连续数据度量的计算 时间类型的度量计算坐标点 数据类型与度量 数据可视化的本质就是将数据映射到图形,但是...
  • 数据类型与度量

    1471 2020-03-03 《G2 4.x 官方教程》
    数据类型与度量 数据类型 数据自然的分类 数据是否连续 数据类型与度量 scale G2 的度量类型 属性和接口设计 linear cat time log pow timeCat 度量坐标点的计算 度量 ticks 的计算 分类度量的计算 连续数据度量的计算 时间类型的度量计算坐标点 更多算法的实现 数据类型与度...
  • 坐标系

    1198 2020-03-03 《G2 4.x 官方教程》
    坐标系 简介 G2 的坐标系类型 坐标系和图形 直角坐标系 极坐标系 层叠柱状图到嵌套环图 层叠柱状图到饼图 坐标系和视觉通道 坐标系的变换 坐标系的接口设计 属性 方法 极坐标的特殊属性 坐标系 简介 前面的章节中我们介绍过了视觉通道,视觉通道中识别度最高,同时支持定性(分类)数据和定量数据的视觉通道是位置(pos...
  • 7.5 AdaGrad算法

    7.5 AdaGrad算法 7.5.1 算法 7.5.2 特点 7.5.3 从零开始实现 7.5.4 简洁实现 小结 参考文献 7.5 AdaGrad算法 在之前介绍过的优化算法中,目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来自我迭代。举个例子,假设目标函数为 ,自变量为一个二维向量 ,该向量中每一个元素在迭代时都使用...