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Day32线程池1.引入一个线程完成一项任务所需时间为:创建线程时间-Time1线程中执行任务的时间-Time2销毁线程时间-Time32.为什么需要线程池(重要)线程池技术正是关注如何缩短或调整Time1和Time3的时间,从而提高程序的性能。项目中可以把Time1,T3分别安排在项目的启动和结束的时间段或者一些空闲的时间段线程池不仅调整Time1,Time3产生的时间段,而且它还显著减少了创建
- ChatGPT一路狂飙?
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2月2日。根据投行瑞银集团在周三发布的一份研究报告。爆红聊天机器人ChatGPT的月活跃用户在今年1月份预计达到了1亿,这距离它推出只有2个月时间,成为史上增长最快的消费者应用。①ChatGPT一路火花带闪电?▽2014年。OpenAI创始人SamAltman早年曾执掌著名的硅谷孵化器YCombinator。2015年。Altman联合马斯克、彼得·泰尔、AWS、印度Infosys和YC等作为出资
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转自:[http://www.ssdfans.com]对于SSD性能测试来说,最好的工具莫过于FIO了。FIO是Jens开发的一个开源测试工具,功能非常强大,本文就只介绍其中一些基本功能。线程,队列深度,Offset,同步异步,DirectIO,BIO使用FIO之前,首先要有一些SSD性能测试的基础知识。线程指的是同时有多少个读或写任务在并行执行,一般来说,CPU里面的一个核心同一时间只能运行一个
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- 虚拟 DOM 的优缺点有哪些
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很多用户看到阿里云各种活动中的云服务器、云数据库、企业邮箱等云产品都仅限新用户购买之后,都纷纷直接注册了阿里云新账号之后购买,其实,阿里云新用户不仅可以优惠购买活动中的各种云产品,还有很多优惠,下面是“阿里云最新优惠和活动汇总”整理汇总的阿里云新用户必看优惠大合集。新注册的阿里云账号在购买活动中的云产品之前,还有免费领云产品通用代金券、抽取无门槛代金券、免费试用云服务器和正式购买云服务器等阿里云产
- 2.5 项目讲解流程
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一、项目讲解1、自我介绍2、项目流程-===============================二、自我介绍(一)、学员自我介绍,讲解存在的问题比如:讲解年份、卡顿、重点学历、忘记(二)自我规则内容1、开场白:礼貌用语2、时间:自我介绍1-2分钟以内3、内容:姓名、籍贯、毕业院校、(拉进面试官距离)4、技能:功能测试、接口测试、自动化测试、app测试、性能测试、安全测试黑盒测试、白盒测试、灰盒
- Apache Kafka的伸缩性探究:实现高性能、弹性扩展的关键
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引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一,以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域,Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性,以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区(Partitioning)与水平扩展Kafk
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使用redis实现分布式锁,就是利用redis中的setnx,如果key不存在则进行set操作返回1,key已经存在则直接返回0。优点:设置expiretime过期时间,可以避免程序宕机长期持有锁不释放。redis作为一个中间服务,所有微服务都可见,满足分布式的需求。只需redis中原生setnx命令即可构建,实现简单。性能高效,redis数据在内存中。高可用,可以部署redis集群。加锁在red
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在Java中,HashMap的底层数据结构主要基于数组和链表,同时在Java8及以后的版本中,当链表长度超过一定阈值时,链表会转换为红黑树来优化性能。这种结构结合了数组和链表的优点,既提供了快速的随机访问,又允许动态地扩展存储桶的大小。HashMap的主要参数包括:初始容量(InitialCapacity):这是HashMap在创建时设定的桶数组的大小。默认值为16。这个值可以根据预计存储的键值对
- PaperWeekly
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1.Python软件包解决DL在未见过的数据分布下性能差的问题:(1)神经网络和损失分离的模块化设计(2)强大便捷的基准测试能力(3)易于使用但难以修改(4)github:https://github.com/marrlab/domainlabTrainer和Models之间是什么关系Trainer和Models是DomainLab中的两个核心概念。Trainer是一个用于指导数据流向模型并计算S
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- Nginx服务
老伙子53
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Nginx服务一、什么是Nginx1、概念Nginx是一个高性能的开源的HTTP和反向代理服务器,以及邮件(IMAP/POP3)代理服务器。它最初由IgorSysoev创建,并于2004年首次公开发布。Nginx的主要特点包括高性能、低内存占用、高并发处理能力以及高度的可靠性。2、特点高性能Nginx被设计成高性能的服务器软件,能够处理大量并发连接和高流量的请求。它采用了事件驱动的架构,使用异步I
- Java面试题:解释JVM的内存结构,并描述堆、栈、方法区在内存结构中的角色和作用,Java中的多线程是如何实现的,Java垃圾回收机制的基本原理,并讨论常见的垃圾回收算法
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- reactive和ref的异同、toRef和toRefs的使用
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一、reactive和ref有了reactive为什么还要ref?ref处理起基本数据类型来更加的方便快捷,性能要更好。ref内部值的变化只会触发订阅它的副作用函数(effect)更新,而reactive(Proxy)内部对象的任何属性变化都会触发整个对象的重新渲染。相同点:都是Vue3提供的用于创建响应式数据的函数;在组件中都能够触发视图更新,实现数据的双向绑定。不同点:数据类型:reactiv
- Linux通过Tuned实现动态调优系统性能
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- Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ 及 RocketMQ区别比较
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消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题。它可以实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构,是大型分布式系统不可缺少的中间件。消息队列在电商系统、消息通讯、日志收集等应用中扮演着关键作用,以阿里为例,其研发的消息队列(RocketMQ)在历次天猫“双十一”活动中支撑了万亿级的数据洪峰,为大规模交易提供了有力保障。常见消息中间件对比特性ActiveMQRab
- 《外观模式(极简c++)》
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设计模式(极简c++版)c++开发语言
本文章属于专栏-概述-《设计模式(极简c++版)》-CSDN博客模式说明方案:外观模式提供了一个统一的接口,简化了一组复杂子系统的访问方式。优点:将客户端与子系统解耦,降低了复杂性。提高了代码的灵活性和可维护性。缺点:可能导致外观类过于庞大,承担了过多的责任。增加了系统的抽象层,有时会影响性能。本质思想:外观模式的本质思想是为一组复杂的子系统提供一个简单的接口,隐藏其复杂性,使得客户端可以更轻松地
- 阿里云新用户优惠券,购买云服务器券后价格286.72元1年起
阿里云最新优惠和活动汇总
阿里云推出新用户优惠券啦,阿里云官网已实名认证的注册会员用户可领取总额2215元优惠券,同一用户有一次领券机会,用户在活动页面点击“领取”可以一次性获得所有档位优惠券。优惠券发放至用户登录账号,可登录阿里云控制台,页面顶端进入费用,选择卡券管理-优惠券管理进行查询。满减券档位分类如下:①.云服务器订单满300减20元;②.云服务器订单满500减35元;③.云服务器订单满800减60元;④.云服务器
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一只特立独行猪
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背景:JMeter是一个功能强大的性能测试工具,若开发一个性能测试平台,用它作为底层执行引擎在合适不过。如要使用其API,就不得不对JMeter整个执行流程,常见的类有清楚的了解。常用的JMeter类和功能的解释:TestPlan类:代表一个测试计划,它是性能测试的顶级元素。您可以使用它来设置全局的测试属性,如测试名称、线程组、监听器等。ThreadGroup类:代表线程组,它定义了并发执行的线程
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探索Solana区块链:下一代高性能区块链平台1.Solana简介Solana是一个高性能的区块链平台(TPS能达到10W级别),旨在实现高吞吐量和低延迟的区块链交易处理。它采用了一系列创新技术,其中包括ProofofHistory(PoH),TowerBFT共识机制、Turbine快速状态复制引擎和GulfStream时空数据传输协议,以解决传统区块链网络中的性能瓶颈问题。2.Solana的技术
- Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding
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知识图谱负采样知识图谱embedding人工智能
摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上,张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样,值得注意的是,基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
- 【Hadoop】使用Scala与Spark连接ClickHouse进行数据处理
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风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域,ApacheSpark是一个广泛使用的高性能、通用的计算框架,而ClickHouse作为一个高性能的列式数据库,特别适合在线分析处理(OLAP)。结合Scala语
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概述:公司的生产机器一共有12台,2台LVS(主备)、2台nginx、2台tomcat、1台后台服务器(nginx_tomcat)、3台mysql(主+备+异地灾备)、1台图片服务器、2台memcached.可以看出网站的架构就是基于高可用的原理的,每个层面都做了主备、系统的PV不高,对于并发布,高性能没有那么苛求,对于系统安全、稳定有较高要求,前期已经对系统做了各种日志分析,WAF配置,漏洞扫面
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一、谈谈对前端性能监控的理解和实践前端性能监控是确保网页或应用高效、稳定运行的关键环节,它涉及对前端页面加载速度、资源消耗、错误率等指标的实时监控和预警。通过前端性能监控,开发者和运维团队能够及时发现并解决性能瓶颈,从而提升用户体验和系统稳定性。理解前端性能监控,首先要明确其重要性。在移动互联网时代,用户对网页和应用的响应速度有着极高的要求。如果页面加载缓慢或出现卡顿,用户可能会选择离开,这对企业
- matlab ICP配准高阶用法——统计每次迭代的配准误差并可视化
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matlab点云工具箱matlab开发语言计算机视觉线性代数算法
目录一、概述二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、配准结果3、配准误差本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫。一、概述 在进行论文写作时,需要做对比实验,来分析改进算法的性能,期间用到了迭代误差分布统计的比较分析,为直观表示配准误差,需要进行可视化
- 神经网络(深度学习,计算机视觉,得分函数,损失函数,前向传播,反向传播,激活函数)
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深度学习神经网络计算机视觉
神经网络,特别是深度学习,在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释:神经网络:神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元(或称为节点)组成,这些神经元通过权重和偏置进行连接,并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习:深度学习是神经网络的一个子领域,主要关注于构建和训练深度神经网络(即具有多个隐藏层的神经网络)。通
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
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0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
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java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
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今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
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A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
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Given an encoded message containing digits, det
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概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
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