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引言:聊聊我的学习困境[]()曾经的我,深陷学习的泥沼,怎么也挣扎不出来。每次坐在书桌前,看着堆积如山的书本和资料,满心都是焦虑和无助。那些密密麻麻的文字,仿佛是一道道难以跨越的沟壑,让我望而却步。课堂上,我拼命想要集中注意力,可思绪总是不由自主地飘走。老师讲的内容,我只能一知半解,笔记也记得乱七八糟。课后复习时,面对那些似曾相识又完全陌生的知识点,我感觉自己就像一只无头苍蝇,四处乱撞,却找不到方
- RocketMQ 消息堆积了怎么解决
星辰@Sea
消息队列Javarocketmq
目录引言消息堆积的原因RocketMQ的基本架构解决消息堆积的方法4.1扩大消费者规模4.2调整消息优先级4.3优化消费逻辑4.4消息重试与死信队列4.5监控与报警机制实现解决堆积的步骤5.1扩大消费者规模的配置5.2调整消息优先级的配置5.3优化消费逻辑的示例5.4消息重试与死信队列的配置5.5监控与报警机制的实现应用场景性能与扩展性考虑常见问题与解决方案总结参考资料1.引言在分布式系统中,消息
- 煤矸石无线测温系统项目背景
德明电子
无线测温
一、煤矸石煤场场监测系统项目背景煤矸石是采煤和洗煤过程中的排弃物,含碳量较低、比煤坚硬的黑色岩石,通常占采煤量的15%~20%,其年产量约占煤炭总产量的十分之一。据不完全统计,国有煤矿现有煤矸石山6000余座,堆积量50亿吨以上,占我国工业固体废物排放总量的40%以上。目前,随着综采机械化的提高及煤炭资源的大量利用,使得煤矸石的产生量逐年增加,为了节约土地利用率一般都是将煤矸石山堆积成山,但是长期
- java后端开发day14--之前练习的总结和思考
元亓亓亓
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1.感受这两天学点儿新的就直接上手打代码,真的是累死个人。我唯一的感受就是,课听完了,代码也跟着打完了(是的,跟着打的,没自己打),感觉自己脑袋里乱乱的,对代码的分区啊作用啊啥的,感觉内理解的程度有点儿呼之欲出,可能和我之前专业课学习积累了点儿经验有关吧,但是听了几天课就感觉自己有点儿体系,但是要写出来,就又觉得自己实在不成火候。再往下学感觉又有点儿堆积之前的知识了,所以干脆停一天沉淀一下。好好想
- kafka怎么查看消息堆积_Kafka线上消息堆积问题
weixin_39529914
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虽然项目中很早使用到了Kafka,但是由于我接手之后业务没有变化,所以这还是我第一次在生产环境接触Kafka,可以说是毫无经验,凭着自己对RocketMQ的理解(毕竟RocketMQ也借鉴了Kafka的设计经验),进行这次问题的排查。因此记录一下。一、已知公司Kafka的Broker是由平台组维护,用户中心是消费方,这里简称uc,单点登录是生产方,这里简称SSO。该业务是在SSO更新昵称时,通过K
- deepseek给出的simulink建模规范
不知道是谁2
matlab
一、模型架构规范模块化设计使用子系统(Subsystem)对功能进行分层封装,避免将所有逻辑堆积在顶层。对复杂功能使用引用模型(ModelReference)或库(Library)进行复用。保持每个子系统的功能单一,避免“上帝模块”。命名规范模块命名:使用有意义的英文名称(如Speed_Controller),避免默认名称(如Gain1)。信号线命名:直接标注信号含义(如Engine_Torque
- Kafka系列8:一网打尽常用脚本及配置,宜收藏落灰!
assasinSteven
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前言通过前面7篇文章的介绍,小伙伴们应该对Kafka运行工作原理有一个相对比较清晰的认识了。为了提高平时的工作效率,帮助我们快速定位一些线上问题,比如查看部分Partition堆积机器IP等操作,这篇文章总结了一些平时常用到的一些Kafka命令及常用配置,方便日后查阅(该文章中提到的相关配置会持续更新)。文章概览常用脚本及命令总结。常用配置及说明。常用命令总结一.kafka-topic.sh脚本相
- ggalign:热图等复杂组合图及图形数据对齐的 ggplot2 扩展
万木春❀
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ggalign一个R语言绘图工具ggplot2的高级扩展,它专注于在多个图形之间对齐观察值,利用vctrs包中的“numberofobservations”或NROW()函数,确保图形组织的一致性。无论是自包含排序图形的对齐,还是在多个图形中应用一致的分组和排序(如k-means聚类),ggalign都可以帮助简化这一过程。文档:Aggplot2ExtensionforConsistentAxis
- R语言数据分析案例:使用R进行销售数据分析
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R语言数据分析案例:使用R进行销售数据分析数据分析在现代业务决策中起着重要的作用。R语言作为一种功能强大且广泛使用的数据分析工具,为分析师提供了许多有用的功能和库。在本案例中,我们将使用R语言来分析销售数据,帮助我们了解销售趋势、客户行为以及产品表现。首先,让我们导入所需的库,并加载我们的销售数据集。#导入库library(dplyr)library(ggplot2)#加载数据集sales_dat
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最近接手一个Pythonweb项目,项目中使用Celery异步执行一些耗时任务,服务每天都有部分接口阶段性的出现500响应。查看日志发现是Celery在执行异步任务时与Redis断开连接。主要错误日志如下:File""/usr/local/lib/python3.6/site-packages/redis/connection,py"",line613,insend_packed_command(
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ReleaseNotes1、【增强】消费者分组属性"group"支持为空,为空时自动赋值UUID,方便实现多分组广播消费;2、【增强】海量数据堆积:消息数据存储在DB中,原生兼容支持"MySQL、TIDB"两种存储方式,前者支持千万级消息堆积,后者支持百亿级别消息堆积(TIDB理论上无上限);3、【优化】消费者批量注册发现,提高注册发现性能;4、【优化】消息流转日志格式优化,提升日志可读性;5、【
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消息中间件:消息中间件基于队列模式实现异步/同步传输数据作用:可以实现支撑高并发、异步解耦、流量削峰、降低耦合传统的HTTP请求存在的缺点:HTTP请求基于响应的模型,在高并发的情况下,客户端发送大量的请求达到服务器端可能会导致我们服务器处理请求堆积Tomcat服务器处理每个请求都有自己独立的线程,如果超过最大线程数会将该请求缓存到队列中,如果请求堆积过多的情况下,可能会导致Tomcat服务器崩溃
- 从小站到大站的部署架构总结
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~今天給大家介绍下运维部署常见的架构模型,以及他们的演变过程。你所接触的站点用的什么部署模型呢??**一、常见的网站部署架构模型**一、单机集中式1.1什么是单机集中方式?单机-单个独立的系统实例化部署,也就是把所有的应用都堆积到一个实例上,实例常指:单个主机或者单个vps。集中式-集中的什么?集中的应用(Application)、文件(DATA)、数据(File)。Application包括一部
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原始效果图:实现代码:$(function(){varchart;$(document).ready(function(){chart=newHighcharts.Chart({chart:{renderTo:'container',type:'column'},
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一代码Highcharts柱形图,线条图,饼图组合$(document).ready(function(){//标题vartitle={text:'组合图'};//X轴varxAxis={categories:['苹果','橘子','梨子','香蕉','李子']};//标签varlabels={items:[{html:'水果消费',style:{left:'50px',top:'18px',co
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Highcharts柱形图:深入解析与最佳实践引言Highcharts是一个功能强大的图表库,它允许用户轻松地在网页上创建各种类型的图表。其中,柱形图因其直观的展示方式,在数据分析、业务报告等领域得到了广泛应用。本文将深入解析Highcharts柱形图,包括其基本用法、高级特性以及最佳实践。高charts柱形图的基本用法1.初始化图表首先,需要在HTML文件中引入Highcharts库。以下是一个
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在系统调用时,我们可能使用MQ实现自产自销。此处直接使用多线程异步是否也可以实现?使用多线程异步也可以实现,但是不够优雅。主要在于多线程和MQ的区别。CPU消耗。多线程异步可能存在CPU竞争,而MQ不会消耗CPU.可靠性。MQ可以保证可靠性,而多线程不能保证,当前系统宕机可能导致任务丢失。削峰或者消息堆积能力。当业务系统处于高并发,MQ可以将消息堆积在Broker实例中,而多线程会创建大量线程,甚
- 利用MetaNeighbor验证重复性和跨物种分群
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进行跨物种研究时,我们经常需要进行注释结果的比较和归类,或者同一物种不同样本之间的注释验证。R语言中有一个包就可以利用直观的热图展示这一需求。导入包和环境library(Seurat)library(ggplot2)library(MetaNeighbor)library(SingleCellExperiment)library(dplyr)导入数据这里以海豚和两个公开人的PFC脑区单细胞转录组数
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在小程序开发中,页面跳转是高频操作,但如果不注意跳转方式,可能会遇到跳转失效的问题!以下是常见跳转方式及其适用场景:uni.navigateTo保留当前页面,跳转到新页面。注意:小程序中页面栈最多10层,频繁跳转会失效。适用场景:需要保留当前页面的跳转,适合层级较少的页面跳转。uni.redirectTo关闭当前页面,跳转到新页面。适用场景:不相关的页面跳转,避免页面栈堆积。uni.reLaunc
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信息爆炸的时代,海量的数据、事务等犹如堆积如山的宝藏等待挖掘,而批量管理则是开启这座宝藏的高效钥匙。今天小编将讲解如何开启hyper-v。要在Windows7中开启hyper-v,您可以按照以下步骤操作:1.检查CPU虚拟化支持:确保您的CPU支持虚拟化技术(IntelVT-x或AMD-V)。打开“命令提示符”(以管理员身份运行),输入systeminfo并按Enter,查看“hyper-v要求”
- 告别拖延,走向高效:GTD时间管理法
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你是否常常感到时间不够用,任务堆积如山,却总是无法按时完成?你是否因为拖延而经常熬夜赶工,导致效率低下、压力倍增?你是否觉得工作安排混乱,难以集中精力处理重要事项?如果你的答案是“是”,那么这篇文章将为你带来一种全新的时间管理方法——GTD(GettingThingsDone),帮助你轻松应对这些挑战,提升工作效率和生活质量。什么是GTD?GTD的核心理念可以概括为一句话:“大脑是用来思考的,而不
- kafka和mq的区别
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- Shell控监Kafka积压
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- matplotlib怎么画——柱形篇
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3、绘制柱形图(1)语法:pyplot的bar函数plt.bar(x的坐标值,height=柱形的高度,width=柱形的宽度,bottom=柱形底部的y值(默认为0),tick_label=柱形对应的刻度标签,xerr=如果未设为None,则需要为柱形图添加水平/垂直误差棒,yerr=如果未设为None,则需要为柱形图添加水平/垂直误差棒)注:1)x的坐标值可以和折线图的一样取np.arange
- 你还在手动操作仓库?这款 CLI 工具让你效率飙升300%!
前言作为一名开发者,我经常会在GitHub和Gitee上fork各种项目。时间一长,这些仓库就会堆积如山,变成了“垃圾仓库”。每次打开代码托管平台,看到那些不再需要的仓库,我的强迫症就会发作。手动一个一个删除这些仓库不仅耗时耗力,还非常枯燥乏味。为了彻底解决这个问题,不如解放双手,开发一个工具,能够快速、批量地删除这些不再需要的仓库。于是,一个全新的开源工具del-repos诞生了!del-rep
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
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JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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