Pipeline模式在分布式框架中经常可以看到，应用该模式可以使框架具有良好的灵活性。当我们需要构建一个系统用于处理并转换一串输入数据时，如果通过一个大的组件按部就班的来实现此功能，那么一旦需求发生变化，比如其中的两个处理步骤需要调换次序，或者需要加入或减去某些处理，系统将很难适应，甚至需要重写。而Pipeline模式则将一个个的处理模块相互分离，各自独立，然后按照需要将它们串联起来即可，此时

  Pipeline模式在分布式框架中经常可以看到，应用该模式可以使框架具有良好的灵活性。当我们需要构建一个系统用于处理并转换一串输入数据时，如果通过一个大的组件按部就班的来实现此功能，那么一旦需求发生变化，比如其中的两个处理步骤需要调换次序，或者需要加入或减去某些处理，系统将很难适应，甚至需要重写。而Pipeline模式则将一个个的处理模块相互分离，各自独立，然后按照需要将它们串联起来即可，此时

1. almost all the return data is text type. 2. pipeline collect different commands into complicated one. 3. data stream         1. STDIN -0         2. STDOUT -1         3. STDERR -2 4. redirect       

在计算机相关术语中pipeline被解释为流水线（instruction  pipeline---指令流水线），为了计算机能够加速指令的通过速度（单位时间指令的运行数量）而设计。 指令流水线（英语：Instruction pipeline）是为了让计算机和其它数字电子设备能够加速指令的通过速度（单位时间内被运行的指令数量）而设计的技术。 流水线是假设程序运行时有一连串的指令要被运行（垂直座标i是指

题目： http://codeforces.com/contest/287/problem/B B. Pipeline time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Vova, the Ultimate Thule new s

注：这篇文章的设计存在一些问题，或者说不够优雅。关于原因，请移步本人另一篇文章：《再谈pipeline-filter模式》 pipeline-filter作为一种处理数据的模式（见【POSA】卷4）可以将应用的任务划分为几个自我完备的数据处理步骤，并连接到一个数据管道。本文介绍一种不太常见的pipeline-filter的变体——尾循环的pipeline-filter，当然这也是在特定的需求场景下

在processor的pipeline的设计中，会遇到三种hazard： structural hazard、data hazard、control hazard。 1、structural hazard：由于硬件资源不足而产生的hazard，避免的方法有： 将一个function unit切分成更小的stage或对设计相同功能的硬件等，总之， 就是让硬件资源够用。 2、Data hazard：由

在IC的制成中，一条指令的执行是被分成多个stage的，每个stage使用一个cycle，一条 指令从第一个stage依次执行到结束，这个过程叫做pipeline。由于一条指令被切成了 多个stage，所以多条instruction可以同时运行在不同的stage上，增加了指令执行的throughput。 为了简单起见，假设指令被分成5个stage：IF、ID、EX、MEM、WB 1、IF（取指令）

在真正的RISC IC的制成中，不会只有这五个stage。它可能存在多条pipeline，每条pipeline 有多个stage。如： integer ALU：有5个stage； FP/integer multiplication（浮点/integer乘）：大概有11个stage 由于每条指令的the number of stages不同，就可也能够造成较多的问题： 1、有些指令是unpipeli

Pipeline 与 xargs Pipeline与命令行参数 应用程序接收输入的两种方式： 命令行参数 输入字符串被当成参数，通过int main(int argc, char **argv), 中的argv传入。或使用 下面API获取，再自己分析: LPTSTR WINAPI GetCommandLine(void); Pipeline 指示输入内容存放在标准输入上，标准输入可以理解成一个文件

参考博文 ： http://gearever.iteye.com/blog/1540028   pipleLine 是管道，而value可以理解成是阀门 ， 容器与容器间通过管道连接 所以容器中有管道这个组件（定义在ContainerBase中），管道中又存在阀门，来控制信息的流动。 一个管道中可以有多个阀门，以链表的形式表示！！Tomcat 启动时候，这些组件就会相应的启动！ 如果把Tomcat

转自 vino Young博主 的  浅谈管道模型(Pipeline)

Shader Reflection Shader的信息可以通过轮询ID3D11ShaderReflection接口获取，该接口也可以获取用于轮询Constant Buffer , Variable , Type信息的接口。通过D3DReflect()函数可以从shader获取其ID3D11ShaderReflection接口 以下为从shader中获取ID3D11ShaderReflection的

最近在看netty的源码，准备将一些理解和总结写出来，netty的源码写的很漂亮理解起来也不是那么容易，很值得我们去学习和借鉴。我们知道在设计模式里面提到过一种责任链的模式，据我看一些源码的了解（不管是公司的中间件还是一些开源的项目），责任链的应用非常广泛，包括现在在公司做的东西。其中netty很好的扩展了责任链模式来实现netty的骨架，我们这里称它为pipeline模式。 如果将数据比作是水，

本例构建一个管道来进行降维和预测的工作:先降维,接着通过支持向量分类器进行预测.本例将演示与在网格搜索过程进行单变量特征选择相比,怎样使用GrideSearchCV和管道来优化单一的CV跑无监督的PCA降维与NMF降维不同类别评估器。 (原文:This example constructs a pipeline that does dimensionality reduction followed

前言 很久没写什么东西，主要也是因为感觉自己的水平不够。所知道的东西也没有什么好写的，索性就不写了。今天心血来潮，就写点什么吧。可能会写得比较片面，毕竟我经历的项目少，实践的东西也不多，是不是有普适性，就不清楚了。 背景知识 如果你所在的团队是一个学生团队或者小的团队，是没有必要去搞清楚这三者的区别的。因为在这样的团队里，沟通不是问题，时间不是问题，效率不是问题。阻碍一个大团队的发展，一般是由于前

sklearn提供了Pipeline将多个学习器组成流水线。通常，流水线的形式为：将数据标准化的学习器-->特征提取的学习器-->执行预测的学习器。除了最后一个学习器之外，之前的所有学习器必须提供tranform方法，该方法用于数据变换（如归一化，正则化，以及特征提取等）。 Pipeline的原型为： class sklearn.pipeline.Pipeline(steps) 参数： steps

通常情况下，我们每个操作 Redis 的命令都以一个 TCP 请求发送给 Redis ，这样的做法简单直观。然而，当我们有连续多个命令需要发送给 Redis 时，如果每个命令都以一个数据包发送给 Redis ，将会降低服务端的并发能力。 为什么呢？大家知道每发送一个 TCP 报文，会存在网络延时及操作系统的处理延时。大部分情况下，网络延时要远大于 CPU 的处理延时。如果一个简单的命令就以一个 T

What is Jenkins Pipeline? Jenkins Pipeline (or simply "Pipeline" with a capital "P") is a suite of plugins which supports implementing and integrating continuous delivery pipelines into Jenkins A cont