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       京东 AI 开源了一个高度优化的针对 ARM 指令集的二值网络推理框架 dabnn。dabnn 是源码源码cancas源码首个针对二值网络的开源推理框架，相较于 BMXNet，京东京东其速度提升了一个数量级。首页首页dabnn 已在 ACM MM 的源码源码 Open Source Software Competition 中被接收。

       二值网络是京东京东一种特殊神经网络，权重和中间特征被压缩至 1 位，首页首页实现了网络量化到极致。源码源码二值网络的京东京东优势在于 1 位乘加操作能通过位运算高效实现，使其能在主流硬件平台上无缝运行。首页首页相比之下，源码源码三值、2 位、4 位等量化网络需特殊硬件平台支持，且在计算效率上无法与二值网络匹敌。

       在二值网络领域，已有 BMXNet、BitStream、BitFlow 等推理框架。然而，这些框架或无源代码，或速度较慢。仙鬼指标源码dabnn 则填补了这一空白，提供了针对 ARM 指令集高度优化的推理框架。论文证实了 dabnn 的高效性，并在 ACM MM 的 Open Source Software Competition 中被接收。

       dabnn 通过使用 Binary Direct Convolution 实现二值卷积，而非 BMXNet 使用的 BGEMM。这种策略减少了 addv 指令的使用，优化了 ARM 架构下的计算过程。实验对比显示，dabnn 在 3x3 卷积上的推理速度相较于 TensorFlow Lite 提升了 8~ 倍，相较于 BMXNet 提升了 7~ 倍。

       为方便使用，dabnn 开源了将 ONNX 模型转换为 dabnn 模型的工具。这一功能使得 dabnn 可与几乎所有训练框架兼容。与 BMXNet 相比，dabnn 提供了更广泛的模型转换支持。

       自发布以来，dabnn 已被多个二值网络研究项目采用，包括商汤科技的 IR-Net 和北航等机构的 Balanced Binary Neural Networks with Gated Residual。这些应用展示了 dabnn 在二值网络领域的重要性与实用性。

OpenJDK-JVM 源码阅读 - ZGC - 并发标记 | 京东物流技术团队

       ZGC简介：

       ZGC是Java垃圾回收器的前沿技术，支持低延迟、大容量堆、染色指针、读屏障等特性，源码破解犯法吗自JDK起作为试验特性，JDK起支持Windows，JDK正式投入生产使用。在JDK中已实现分代收集，预计不久将发布，性能将更优秀。

       ZGC特征：

       1. 低延迟

       2. 大容量堆

       3. 染色指针

       4. 读屏障

       并发标记过程：

       ZGC并发标记主要分为三个阶段：初始标记、并发标记/重映射、重分配。本篇主要分析并发标记/重映射部分源代码。

       入口与并发标记：

       整个ZGC源码入口是ZDriver::gc函数，其中concurrent()是一个宏定义。并发标记函数是concurrent_mark。

       并发标记流程：

       从ZHeap::heap()进入mark函数，使用任务框架执行任务逻辑在ZMarkTask里，具体执行函数是work。工作逻辑循环从标记条带中取出数据，直到取完或时间到。此循环即为ZGC三色标记主循环。之后进入drain函数，从栈中取出指针进行标记，直到栈排空。标记过程包括从栈取数据，标记和递归标记。

       标记与迭代：

       标记过程涉及对象迭代遍历。jquery期末作业源码标记流程中，ZGC通过map存储对象地址的finalizable和inc_live信息。map大小约为堆中对象对齐大小的二分之一。接着通过oop_iterate函数对对象中的指针进行迭代，使用ZMarkBarrierOopClosure作为读屏障，实现了指针自愈和防止漏标。

       读屏障细节：

       ZMarkBarrierOopClosure函数在标记非静态成员变量的指针时触发读屏障。慢路径处理和指针自愈是核心逻辑，慢路径标记指针，快速路径通过cas操作修复坏指针，并重新标记。

       重映射过程：

       读屏障触发标记后，对象被推入栈中，下次标记循环时取出。ZGC并发标记流程至此结束。

       问题回顾：

       本文解答了ZGC如何标记指针、三色标记过程、如何防止漏标、指针自愈和并发重映射过程的问题。

       扩展思考：

       ZGC在指针上标记，当回收某个region时，如何得知对象是否存活？答案需要结合标记阶段和重分配阶段的代码。

       结束语：

       本文深入分析了ZGC并发标记的源码细节，对您有启发或帮助的话，请多多点赞支持。领取牛股源码作者：京东物流 刘家存，来源：京东云开发者社区 自猿其说 Tech。转载请注明来源。

如何下载淘宝，JD，亚马逊等电商网站主图视频方法汇总

       电商网站主图视频的下载，是许多电商人搜集素材时的迫切需求。但这些视频播放页面通常不提供下载按钮，如何解决这个问题呢？本文将详细介绍两种方法，帮助大家轻松下载淘宝、京东、亚马逊等主流电商网站的主图视频。

       ### 方法一：技术型下载

       技术型下载依赖于浏览器与电商网站服务器之间的数据交互，通过查看源代码来寻找视频的下载链接。主要步骤如下：

       1. **淘宝/天猫主图视频下载**：通过浏览器的“审查元素”功能，找到视频播放页面的源代码，定位到视频链接，然后使用右键“另存为”下载视频到本地。

       2. **/京东主图视频下载**：这类网站的主图视频下载较为简单，只需播放视频后，使用右键“另存为”即可直接下载到本地。

       3. **alibaba国际站主图视频下载**：打开商品页面，使用“审查元素”找到主图视频链接，新标签打开后，使用右键“另存为”下载视频。

       4. **亚马逊主图视频下载**：与淘宝、、京东相似，使用“审查元素”定位到主图视频链接，使用右键“另存为”下载。

       ### 方法二：使用工具下载

       面对复杂且变化多端的视频下载方式，借助专业的工具软件能大大简化过程。推荐一款名为AIX智能下载器的浏览器插件，其主要优势在于：

       1. **一键下载**：插件能直接识别主图视频，一键下载到电脑，操作便捷。

       2. **功能强大**：支持国内外主流电商网站的视频下载。

       3. **持续更新**：开发者会持续优化插件，确保兼容性与下载效率。

       ### 总结与建议

       无论是技术型下载还是使用工具下载，重要的是选择适合自己的方法。对于技术小白或希望简便操作的用户，推荐使用AIX智能下载器这类工具，以避免因电商网站调整导致的下载方式失效。同时，保持工具的更新和维护，是确保视频下载稳定性的关键。

       希望本文的介绍能帮助大家轻松下载电商网站的主图视频，如有其他下载问题，欢迎随时留言，我会及时回复提供帮助。

nodejs最新京东m端h5st 4.2签名算法4.2版本逆向，京东API接口，京东商品数据采集

       分析京东m端使用的新版本h5st 4.2签名算法，与之前的4.1版本相比，算法在混淆window、JD等环境变量方面显著提高，增加了逆向难度。本文详细解析4.2版本的逆向过程，帮助读者了解其加密机制。

       在逆向研究中，关注的是4.2版本签名算法的加密逻辑。为了实现对京东API接口的访问，需要解码并理解其中的加密过程。具体而言，重点关注评论接口和参数h5st。

       对于参数h5st，其加密结果为%3Biwtagp9mzt%3Be%3BtkwaacblMyszeDMrMjMz4egDE8H9pUcx3gZF-xLwr2oOECX4cd8O4rqH_H1v1EJsrbFkhTR1r9ID2kf_%3B6a1e6cedbaaebaeabcddfacce4c%3B4.2%3B%3B0aeefafc5a7faa1ad5ecfdaad5fe7e4aacccbbcedaa6faacdaec2fdcd9cfadabecbfd6c8dcaacaeb2acc2f9dee2fcdac8faacdbaddfcccbedeccedbffc1d8fddad2bafbdb7accaec0beb7a1bbdc9afcecee4efddabbfbfdafd5be6fd3afbfec6dd0bfdbf6acba2e4fceacdeae4abffeddfc1b8cbace，版本号显示为4.2。

       在解码body参数后，发现其加密位置与h5st 4.1版本的加密逻辑相似。通过验证，与浏览器返回的结果一致，这表明加密过程已成功复现。

       通过全局搜索h5st字符串，定位到其位置，结合单步调试，最终逆向得到h5st 4.2源码的部分代码片段。在nodejs环境中调试请求，成功获取数据，标志着逆向研究的完成。

       综上所述，本文详细阐述了京东m端h5st 4.2签名算法的逆向过程，包括参数解析、加密解码、代码分析以及实际请求实现，为理解京东API接口的加密机制提供了直观的路径。

Python爬虫实战之（四）| 模拟登录京东商城

       本篇内容主要介绍如何通过Python实现模拟登录京东商城。京东商城登录页面需要输入用户名和密码，但实际操作中，浏览器会自动处理这些操作并提交表单数据。在爬虫模拟登录时，我们需自己实现这一过程，包括理解并处理表单数据、管理cookie和处理验证码等。

       模拟登录的核心是通过POST请求向服务器提交用户名、密码等信息。由于京东登录页面包含隐藏表单字段和token，因此首先需要分析并提取这些字段信息。在浏览器开发者工具中，可以查看浏览器是如何构建这些数据并发送请求的。通过分析页面源代码，可以找到所需的字段信息。

       接着，我们需要处理cookie，这是模拟登录时确保会话状态的关键。可以使用requests库来自动管理cookie，实现与服务器之间的会话交互。在初次请求时，服务器会返回cookie信息，后续请求会自动带上这些cookie，确保登录状态。

       在模拟登录过程中，还可能遇到验证码问题。本文选择手动识别验证码，以理解整个登录流程。通过分析登录页面的HTML，可以找到包含验证码的链接，通过添加时间戳等参数，最终获取验证码并进行识别。

       实现模拟登录的步骤如下：

       1. 分析并提取登录页面的表单字段信息。

       2. 使用requests库发送POST请求，提交用户名、密码、token等信息。

       3. 处理验证码，手动识别并输入。

       4. 检查登录状态，通过检查购物车商品信息等来验证登录是否成功。

       代码实现可参考GitHub仓库链接，该仓库包含了实现京东商城模拟登录的完整代码。在实际应用中，可能需要根据目标网站的登录机制调整代码逻辑。模拟登录技术在爬虫中应用广泛，可以帮助获取特定网站的用户数据，如个人信息、历史订单等。

       为了进一步提高模拟登录技术的实践能力，后续文章将分享更多关于模拟登录的实战案例和相关网站登录机制的解析。欢迎读者参与讨论和分享经验，共同提高模拟登录技术的应用水平。