InfluxDB的查询优化
首先,在学习influxDB的查询优化之前,我们要先学习下InfluxDB的解释器profiler(类似于mysql的Explain语句,不一样的是,sql,hivesql是提前查看执行计划等,Influx是在当前查询的最后一页两张表),能够很好的帮助我们理解和查看执行步骤计划,从而优化你的查询语句
我们先来看看官网是如何解释的:
Use the Flux Profiler package to measure query performance and append performance metrics to your query output. The following Flux profilers are available:
使用 Flux 探查器包测量查询性能并将性能指标追加到查询输出
一、如何使用InfluxDB的查询优化器:profiler
1,先看官网的解释
import "profiler"option profiler.enabledProfilers = ["query", "operator"]// Query to profile
2,在脚本编辑器中添加依赖后点击submit,并翻到最后一页
3,如何看懂执行计划
简单来说,query代表提供有关整个 Flux 脚本执行的统计信息。operator 提供有关查询中每个操作的统计信息。相当于算子,类似于Map-Reduce
下面是官网的具体解释
- query: provides statistics about the execution of an entire Flux script.
- operator: provides statistics about each operation in a query.
需要注意的是,这里的时间都代表纳秒,long类型,我们需要使用工具将时间转换成秒,由上图可以看出此查询执执行0.022891 秒
下面贴出来所有字段的明细解释:
1,query
TotalDuration | 查询总持续时间(以纳秒为单位) |
---|---|
CompileDuration | 编译查询脚本所花费的时间(以纳秒为单位) |
QueueDuration | 排队所花费的时间(以纳秒为单位) |
RequeueDration | 重新排队花费的时间(以纳秒为单位) |
PlanDuration | 计划查询所花费的时间(以纳秒为单位) |
ExecuteDuration | 执行查询所花费的时间(以纳秒为单位) |
Concurrency | 并发,分配给处理查询的 goroutines。 |
MaxAllocated | 查询分配的最大字节数(内存) |
TotalAllocated | 查询时分配的总字节数(包括释放然后再次使用的内存) |
RuntimeErrors | 查询执行期间返回的错误消息 |
flux/query-plan | flux 查询计划 |
influxdb/scanned-values | 数据库扫描磁盘的数据条数 |
influxdb/scanned-buytes | 数据库扫描磁盘的字节数 |
2,operator
Type | 操作类型 |
---|---|
Label | 标签(标明执行步骤) |
count | 执行这个操作的总次数 |
MinDuration | 操作被执行多次中,最快的一次花费的时间(以纳秒为单位) |
MaxDuration | 操作被执行多次中,最慢的一次花费的时间(以纳秒为单位) |
DurationSum | 当前操作完成的总持续时间(以纳秒为单位)。 |
MeanDuration | 操作被执行多次的平均持续时间(以纳秒为单位)。 |
我简单标注几个,给大家参考:
二、flux语句的查询优化
先看官网给出的,由于InfluxDB是时序数据库,存储数据是按照一个个序列来存的,所以,通过存储时间序列的方式来存储对应value,这样能大大的提高效率,为了减少CPU和内存的占用,Influx的语句执行也是有相应的要求,接下来我们分五种方式来分析
1,谓词下推(Pushdowns)
什么是谓词?比如:select * from tbl1 where a>1
,那么谓词就是指的是a>1
,简单理解为就是查询条件
Use pushdown functions and function combinations at the beginning of your query. Once a non-pushdown function runs, Flux pulls data into memory and runs all subsequent operations there.(在查询开始时使用下推函数和函数组合。一旦非下推函数运行,Flux 就会将数据拉入内存并在那里运行所有后续操作)
下推是将数据操作推送到基础数据源而不是对内存中的数据进行操作的函数或函数组合。使用下推启动查询以提高查询性能。一旦非下推函数运行,Flux 就会将数据拉入内存并在那里运行所有后续操作
简单理解:尽量少的使用内存,在数据进入内存之前进行操作,提前将a>1
的数据筛选出来再拉入内存计算
官网给出了用于谓词下推的函数:
注意:由于InfluxDBcloud版本收费,部分函数不支持谓词下推
接下来通过有下推和无下推的两条Flux脚本,查看profliler对比一下
1:在filter中过滤measurement
import "profiler"option profiler.enabledProfilers = ["query", "operator"]from(bucket: "test_compute")|> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "cpu")
2:在filter中过滤measurement,但是cpu我是用字符串来拼接,意思就是说我在执行filter之前又进行了一步计算
import "profiler"option profiler.enabledProfilers = ["query", "operator"]from(bucket: "test_compute")|> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "cp"+"u")
从上面可以看出来,2计划的operator执行了两步,query查询,2计划执行了2854297710NS->2.8543 S
,1计划执行了48421932 Ns ->0.048422s,
相差了大概60倍的差距,目前测试环境的数据不大,如果数据量大的时候差距还会越来越大
接下里我们再使用谓词下推的函数看一下,可以发现operator执行了一步,查询cpu时一共用时82201876 ns-> 0.08秒
总结:
由上可以看出,谓词下推会大大提高我们的执行效率,所以,我们再filter() 等函数里面切记不要进行复杂计算,在平时工作中使用尽量使用简短明确的表达式,要动态设置过滤器并保持 filter() 函数的下推功能,使用变量在 filter() 之外定义过滤器值
下面给出官网的示例:
2,避免窗口时间过小
窗口化(根据时间间隔对数据进行分组)通常用于聚合和缩减数据采样。通过避免较短的窗口持续时间来提高性能。更多的窗口需要更多的计算能力来评估每行应分配给哪个窗口。合理的窗口持续时间取决于查询的总时间范围。
窗口设置为1分钟 ->172590080 纳秒 = 0.17259 秒
窗口设置为10分钟->109932001 纳秒 = 0.109932 秒
窗口设置为30s->291565458 纳秒 = 0.291565 秒
窗口设置为10s->1009266800 纳秒 = 1.0093 秒
从上面可以看出,窗口越小时,执行时间越长,所以我们再实际工作中不要把window开的过小,窗口过小对应的时间序列就会增多,查询也就越慢,当然,窗口也不是越长越好,要根据实际工作中,结合项目的采集周期合理开窗,我们也可以通过开窗来进行降采样,让每个窗口计算出max()或者min() mean()等再插入另外一个存储桶进行存储
这里再解释下关于窗口函数的两种方式:
window 函数和 aggregateWindow 函数,两者不 同的地方在于,window 函数会将整个表流重新分组。window 开窗后,是按照序列+窗口的 方式对整个表流进行分组。但是 aggregateWindow 函数会保留原来的分组方式,这样一来, 使用 aggregateWindow 函数进行开窗后的表流,仍然是按照序列的方式来分组的。我们平时应使用aggregateWindow()来提高效率
3、避免使用沉重的功能
这里的“沉重”意义理解为Hadoop生态中的MapReduce.要进行分组->聚合->合并->再分组->再聚合,对于大数据量来说,正是因为要产生大量计算才有spark的RDD,广播变量,共享内存等等,然而对于时序数据库来说,这些明显是不可取的。
官方解释:要避免使用 map() reduce() join() union() pivot()等函数,这些都会大大增加cpu或者内存的消耗,以map()为例来说。map会将所有的序列重新遍历一遍
下面我们用pofilter来测试一下
import "profiler"option profiler.enabledProfilers = ["query", "operator"]from(bucket: "test_compute")|> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "cpu")|> map(fn: (r) => ({r with temp:"213423"}))
可以看到,我将cpu
查询出来后map()
再增加一列数据temp:value,query执行要400919449 纳秒 = 0.400919 秒
,oprator
是两个,去掉map()
后只有一个operator,query执行是44931928 纳秒 = 0.044932 秒
我们可以明显的对比来效率,但是官方还是在一直优化(极有可能也是采用分布式的计算,通过共享变量等减小内存或者cpu的开销)
4,尽可能使用 set()而不是 map()
如果你要给数据查一个静态常量,那么 set 比 map 要有很大的性能优势。set(): 如果将列值设置为预定义的静态值,请使用 set() 或 experimental.set()。map():如果使用现有行数据动态设置列值,请使用 map()。
接下来我把上面的Flux脚本修改为set(),发现用时52271515 纳秒 = 0.052272 秒
,相对于0.400919s快了0.35s
5,平衡数据的时间范围和数据精度
官网:
To ensure queries are performant, balance the time range and the precision of your data. For example, if you query data stored every second and request six months worth of data, results would include ≈15.5 million points per series. Depending on the number of series returned after filter()(cardinality), this can quickly become many billions of points. Flux must store these points in memory to generate a response. Use pushdowns to optimize how many points are stored in memory.
To query data over large periods of time, create a task to downsample data, and then query the downsampled data instead.
想要保证查询的性能良好,应该平衡好查询的时间范围和数据精度。如果,有一个 measurement 的数据每秒入库一条,你一次请求 6 个月的数据,那么一个序列就能包含 1550 万点数据。如果序列数再多一些,那么数据很可能会变成数十亿点。Flux 必须将这些 数据拉到内存再返回给用户。所以一方面做好谓词下推尽量减少对内存的使用。另外,如果必须要查询很长时间范围的数据,那应该创建一个定时任务来对数据进行降采样,然后 将查询目标从原始数据改为降采样数据。
在窗口函数优化那一节我们也已经说过,关于降采样的问题,这里就不再赘述了,降采样可以处理时间精度的问题,那么我们再来说一下数据精度
我来区分不通tag查看执行时间
1: 两个filter()->9457596 纳秒 = 0.0094576 秒
2: 三个filter()-380620 纳秒 = 0.00038062 秒
我们可以看到随着filter()不断过滤,查询速度也越来越快
为了更好的理解Influx脚本,我们可以看看下面这站图
我们从源头把水抽取出来,然后按照我们的用水需求,在管道上进行一系列的处理修改(去除沉积物,净化)等,最终以消耗品的方式输送到我们的目的地,这个就可以解释我们的filter就相当于过滤系统,水流越少,执行的速度就越快,所以我们在工作中尽可能的精确的指定filed
未完待续。。。。。
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几种分析的角度_分析,乃议论之本:给材料议论文写作导引2.几种分析的角度所谓分析的角度,就是分析问题的出发点。分析的角度有许多,这里我们选“条件分析”、“因果分析”、“演变分析”和“多角度分析”逐一加以介绍。…...

腐败团--新天然居筒骨火锅
地点:华林路省农行对面新天然居筒骨火锅 人员:腐败团成员(老缺席的成员继续缺席) 菜肴:筒骨锅底火锅配菜。 特色:骨头,还是骨头,一堆的骨头(有图为证)&#x…...

python//Jan.18th,2020//二分查找
def binary_search(list,item):low0highlen(list)-1while low<high:mid(lowhigh)//2guesslist[mid]if guess item:return midif guess>item:highmid-1else:lowmid1return None my_list[1,3,5,7,9] sbinary_search(my_list,5) print(s)#二分查找 def binary_search(list,i…...

c语言从txt读取回文诗,C语言编程题及参考答案.pdf
C 语言编程题精选 1.有函数 F(x)(x1) 2和 G(x)2x1,输入 X 值计算 F(G(x))的值。 2.任意输入三个字符,要求首先按逆序输出,然后同行原序输出。 3.在屏幕上输出如下图案(考虑能否将输出的行数由输入的值来控制) : ****** ****** ***…...

c语言从txt读取回文诗,40个C语言的基础编程题.doc
40个C语言的基础编程题.docC语言基础编程题【程序1】题目古典问题有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少1.程序分析兔子的规律为数列…...

jzoj 回文数1
题目描述 古时候人们发明了有趣的回文对联,如: 斗鸡山上山鸡斗;龙隐洞中洞隐龙。 雾锁山头山锁雾;天连水尾水连天。 客上天然居;居然天上客。 心清可品茶;茶品可清心。 人过大佛寺;寺佛大过人。…...

HTML语言的规律,回文数的算式规律
什么叫回文数啊?一般简单的怎么计算啊?回文数是指一个像16461这样“对称”的数,即:将这个数的数字按相反的顺序重新排列后,所得到的数和原来的数一样。这里,“回文”是指像“妈妈爱我,我爱妈妈”…...

回文联对联大全_回文联
回文联以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!回文联回文联,它是我国对联修辞奇葩中的一朵。用回文形式写成的对联,既可顺读,也可倒读,…...

linux shell 移位,Bash技巧:使用 shift 内置命令左移前几个命令参数
在 bash 中,可以使用位置参数(positional parameters)来获取传入脚本、或者传入函数的各个参数值。例如,$1 对应传入的第一个参数,$2 对应传入的第二个参数。依次类推。我们可以使用 shift 内置命令来重命名位置参数。例如,执行 s…...

JAVA例题
例题 //打印出所有的 "水仙花数",所谓 "水仙花数 "是指一个三位数, //其各位数字立方和等于该数本身。例如:153是一个 "水仙花数 ", //因为1531的三次方+5的三次方+3的三次…...

Python -- 函数(def)与面向对象思维
一、定义函数: 1.我们可以把程序中相对独立的功能模块抽取出来2.这样做的好处一是减少重复代码的编写3.二是将来可以重复的使用这些功能模块4.Python中的函数就是代表了这样的功能模块1. 就以定义阶乘的函数而言,简洁明了,不需要重复的去写同…...

Java常用API学习之StringBuffer详解
本章介绍StringBuffer以及它的API的详细使用方法,欢迎各位同学转载,但转载务必注明出处~ 概念 StringBuffer是线程安全的可变字符序列。每个字符串缓冲区都有一定的容量。只要字符串缓冲区所包含的字符序列的长度没有超出此容量,就无需分配新…...

输出大写字母矩阵c语言,C语言编程题精选
1.有函数F(x)(x1)2和G(x)2x1,输入X值计算F(G(x))的值。2.任意输入三个字符,要求首先按逆序输出,然后同行原序输出。3.在屏幕上输出如下图案(考虑能否将输出的行数由输入的值来控制):************************4.在屏幕上输出如下图…...

c语言对联程序代码,C语言编程题精选及答案.doc
C语言编程题精选及答案.doc下载提示(请认真阅读)1.请仔细阅读文档,确保文档完整性,对于不预览、不比对内容而直接下载带来的问题本站不予受理。2.下载的文档,不会出现我们的网址水印。3、该文档所得收入(下载内容预览)归上传者、原创作者&…...

c语言100%11=,C语言程序设计100例之(11):求质数
例11 求质数问题描述质数是指除了有1和自身作为约数外,不再有其他约数的数。比如:3、5、7是质数。而9不是质数,因为它还有约数3。编写程序求给定区间中的所有质数。输入格式两个整数a和b,其中1≤a≤b≤100000。输出格式输出…...

C语言编程只能查找3次,C语言编程题精选.doc
1. 有函数F(x)(x1)2和G(x)2x1,输入X值计算F(G(x))的值。2. 任意输入三个字符,要求首先按逆序输出,然后同行原序输出。3. 在屏幕上输出如下图案(考虑能否将输出的行数由输入的值来控制):************************4. 在屏幕上输出如…...

从键盘任意输入一个4位数n c语言,c语言编程题
CCCCC DDDDDDD CCCCC BBB A19. 打印如下图形。输出行数由键盘输入。 * * *** *** ***** ***** ******* ******* ****************** 20. 输出矩阵A及其转置矩阵:1 2 3 4 A 2 3 4 1 3 4 1 221. 依次输入十个整数,找出其平方最大的一个数并打印出来。 22.…...

[贴代码]-回文字符串判断
[贴代码]-回文字符串判断 代码如下: package com.qingyi.java.learn.algorithm.other; import java.io.UnsupportedEncodingException; /*** User : 子木青衣* Mail : zimuwse163.com* Time : 16/7/27 16:52* Desc : 回文字符串判…...

NYOJ 回文字符串
回文字符串 时间限制:3000 ms | 内存限制:65535 KB 难度:4 描述所谓回文字符串,就是一个字符串,从左到右读和从右到左读是完全一样的,比如"aba"。当然,我们给你的问题不会再简单到判…...

编程笔试题※python实现※数组类
1.寻找数组中出现次数超过一半的数(剑指offer39题) 思路1:建立一个和输入数组一样大小的数组,用来记录每个数字出现的数, 最后判断出现次数大于等于1/2len的取出来。(时间复杂度高) l [int(n) for n in input().split()] #创建记录数组 b …...

c++:回文子串
题目: 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 给定一个字符串,输出所有长度至少为2的回文子串。 回文子串即从左往右输出和从右往左输出结果是一样的字符串,比如:abba,cccdeedccc都是回文字符串。 输入 …...
【天然居——客上天然居,居然天上客 】
长岛大钦岛天然居座落于大钦岛北村西海口码头,是一家集住宿,餐饮,旅游,为一体的综合性渔家乐,天然居建设在离海边10米处,依山傍海,海景房,在家就能够看到湛蓝大海,海上风…...

python matplotlib.pyplot模块画图用法
目录说明1. 导入模块与数据2. 单幅图像绘制——常用函数1. plt.figure()函数可以控制图像整体的比例,大小,像素等2. plt.plot()函数,主要是传入数据进行画图3. plt.tick_params()函数主要是调整刻度线相关的属性,如label字体大小&…...

gnuplot (数学绘图)网络转载
sudo pacman -S gnuplot 用法: Gnuplot --------------------------------------------------------------------------------------- Introducing Gnuplot 使用 Gnuplot Gnuplot Interactive Environment Gnuplot Scripting Gnuplot for Real Introduc…...

GMT三维绘图有BUG? 修复它!
前期一篇文章:Modern GMT Series:Slice in 3D View (三维切片图)中提到了在科研作图中会经常遇到三维作图的问题,而且GMT可以做三维图且导出的图片质量非常高!但是也提到了当前GMT版本中的三维绘图存在漏洞。主要两个问题:&#x…...

React之组件通讯
假期在家,继续学习React知识,记录下来,方便查看。 一、组件通讯基本使用 即组件间相互进行数据通讯。组件是独立且封闭的单元,默认情况下 只能使用组件自己的数据,在实际过程中 多个组件不可避免的事要共享某些数据&…...

分享16个Matplotlib 绘图实用小技巧!
来源丨网络大家好,我是菜鸟哥!今天给大家介绍16个Matplotlib绘图实用的小技巧,Matplotlib在Python数据分析里有着非常广泛的使用,而且很多做科研学术的同学都是用这个库。下面整理了一些非常不错的小技巧,建议大家收藏…...

r语言参数fig=c(),干货︱ R语言绘图—基础图形参数整理
继上一期的文章【】小编在介绍了R语言基础入门(包括R的安装和载入、数据导入和导出方法等),在这一期小编继续为你挖掘R语言的巧妙用处,跟大家探讨如何创建和保存图形,如何修改图形中的特征如标题、坐标轴等。Part 1创建和保存图形R是个图形构…...

《云计算解码——技术架构和产业运营》序言/前言
专家推荐 云计算是新一代IT技术变革的核心,是中国的机遇——建立自己IT体系的战略机遇。应用云计算技术,中国电信业可以从提供传统的语音、数据服务转变为提供计算与存储服务,使电信网成为“超级计算机”。中国电信适时推出的这本书从技术…...

[企业管理]企业的管理者能否踏实一些,销售能否谦虚一些
前两天写下了这么一段话在 迷你blog上:萧条的经济,冰冷的电话,热闹的会场,温馨的唠叨。SD2第二天的感受。SD2大会一开幕,几个红衣美女的舞蹈一结束,蒋老大就开始了他的寒流发言,初步计算大概那段…...

云计算解码:技术架构和产业运营
云计算实践指南丛书云计算解码:技术架构和产业运营雷葆华 饶少阳 江峰 王峰 等著ISBN 978-7-121-12706-92011年4月出版定价:49.00元16开308 页宣传语电信专家全面解析•洞悉产业运营内幕•解码未来云中巨变内 容 简 介本书深入浅出地梳理了云计算的…...

【实战经历01】小团队项目中的管理误区带来的影响应如何避免
2017年,我开始接触需求调研和项目管理相关事项,作为职场新人,并没有严格的职责划分,因此我依旧一边继续研究技术,一边接手需求调研,对外与客户打交道,对内组织协调项目组成员完成相关任务的工作…...

2022-12-10青少年软件编程(C语言)等级考试试卷(二级)解析
2022-12-10青少年软件编程(C语言)等级考试试卷(二级)解析T1. 数组逆序重放 将一个数组中的值按逆序重新存放。例如,原来的顺序为8,6,5,4,1。要求改为1,4,5,6,8。 时间限制:1000 内存限制:65536 输入 输入为两行:第一行数组中元素的个数n(1<n<100),第二行是n个整…...

2020也要加油鸭!
感觉最近很兴年底总结,于是自己也想着来总结一篇,提笔(提键盘)一想,感觉也没啥好写的,就想着干脆把从入学到现在的事情讲一遍,边讲边总结,,,,&…...

初级程序员到首席架构师的经历
“在微博平台,有幸结识了一帮趣味相投资深码农,离开以后很难再有这么一个团队来成长了……想想都是幸运,成天跟一群这么优秀的人在一起,想变差都不容易。” 笔者。 我现在负责熊猫 TV 整体基础架构工作,是一个快 9 年工…...

计算机考研 保研夏令营 经验 经历 经验总结
【比赛游记】THUSC2018酱油记 【比赛游记】THUSC2018酱油记_weixin_30475039的博客-CSDN博客 2020保研夏令营——无科研无竞赛的夏令营之旅 2020保研夏令营——无科研无竞赛的夏令营之旅_王森ouc的博客-CSDN博客_保研夏令营2020 2021北大信息学夏令营游记 2021北大信息学夏令…...

LAD线性判别分析鸢尾花预测
LAD线性判别分析鸢尾花预测 文章目录LAD线性判别分析鸢尾花预测数学原理代码实现数学原理 代码实现 数据集下载链接:https://www.kaggle.com/uciml/iris/download #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # File : LDA.py # Author: Gowi # Date : 2021…...

设某计算机指令系统,计算机组成_第3章指令系统.ppt
计算机组成_第3章指令系统(a) Choose Datapath Components Combinational Components Adder ALU Multiplexer Sign Extender pc Storage Components Registers Register File Memory Datapath Combinational Components NOTES: - Blue-green inputs are control lines - Blue l…...

计算机控制系统第三次作业,计算机组成与系统结构第三次作业
计算机组成与系统结构第三次作业 (4页)本资源提供全文预览,点击全文预览即可全文预览,如果喜欢文档就下载吧,查找使用更方便哦!19.90 积分计算机组成与系统结构第三次作业第4章P112习题13:某微机的指令格式如下所示:解…...

数据降维处理(PCALAD)
from sklearn.decomposition import PCA 简介: 主成分分析(Principal Components Analysis),简称PCA,是一种数据降维技术,用于数据预处理。 PCA的一般步骤是:先对原始数据均值化,然后求协方差…...

计算机组成原理-指令系统
4.1指令系统的发展与性能要求 1.指令系统的发展 计算机的程序是由一系列的机器指令组成 计算机的指令有微指令、机器指令、宏指令之分。 微指令是微程序级的命令,属于硬件; 宏指令是由若干机器指令组成的软件指令,属于软件; …...

smoothl1函数_PyTorch中的损失函数--L1Loss /L2Loss/SmoothL1Loss
L1Loss也就是L1 Loss了,它有几个别称:L1 范数损失最小绝对值偏差(LAD)最小绝对值误差(LAE)最常看到的MAE也是指L1 Loss损失函数。 它是把目标值与模型输出(估计值) 做绝对值得到的误差。什么时候使用?回归任务简单的模型由于神经网络通常是解…...

Oracle-CDB容器数据库主备切换步骤
前言: Oracle12c之后推出了CDB容器数据库,CDB容器数据库包含根容器root以及多个PDB数据库,与之前Oracle11g的非容器数据库架构存在不同,那么如何进行CDB容器数据库的主备切换?本文接下来将讲述CDB容器数据库的主备切换步骤 数据库…...

Alad de Qnget
Gunemas kam ti woa non Di lit li las skoi[sekkwa] MELODI cuidaw ek li de Nowo Daw’HARMONIKA antowar h Heikwon yasar kn TWALE mak, skoi PEISAJ, it’e li mat Es? lii Baime targ’e ab ne Pas con Nancpas li niocr Cuikam ab Yangdrti invia de Liched dak wub …...

《深入理解计算机系统》(CSAPP)读书笔记 —— 第七章 链接
链接( Clinking)是将各种代码和数据片段收集并组合成为一个单一文件的过程,这个文件可被加载(复制)到内存并执行。链接可以执行于编译时( compile time),也就是在源代码被翻译成机器…...
Step7中有关时间和定时器的使用和例程1
本文参考西门子技术中心的相关文章整理而成。 在step7中提供了比较丰富的与时间有关的元素,例如定时器、系统时钟以及相关的组织块和系统功能块等,非常方便。 1、定时器 西门子PLC定时器最小时间单元为10ms,可用的定时器指令列表如下&…...

计算机组成与系统结构 第三次作业,上海交大_计算机组成与系统结构第3次作业最新最完整.doc...
上海交大_计算机组成与系统结构第3次作业最新最完整计算机组成与系统结构第三次作业第4章P112习题13:某微机的指令格式如下所示: 15 10 9 8 7 0OPXDOP:操作码;D:位移量;X:寻址特征位,…...

计算机组成原理 -- 指令系统(三)
典型指令: 数据传送指令:主要包括取数指令、存数指令、传送指令、成组传送指令、字节交换指令、清寄存器指令、堆栈操作指令等。这类指令主要用来实现主存和寄存器间,或寄存器和寄存器之间的数据传…...
通俗理解LAD模型
一个函数:gamma函数四个分布:二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念:共轭先验和贝叶斯框架两个模型:pLSA、LDA(在本文第4 部分阐述)一个采样:Gibbs采样本文便按照上述…...
LAD原理(1)知识储备之函数和分布
更多内容请访问我的个人博客www.tenliu.top 简介 LDA是一种主题模型,它基于这样的思想:人写文章可以理解成这样的过程,再写一篇文档之前,先有这篇文档的主题分布(文档-主题),每一个主题也有词…...

基于服务器的通用信号处理系统,基于DSP和PCI总线的通用数字信号处理系统.doc...
基于DSP和PCI总线的通用数字信号处理系统摘 要:介绍一种基于DSP和PCI总线的数字信号处理系统。该系统以PC机作为上位机运行服务器程序,以DSP作为下位机运行客户端程序高速处理数据&a…...

计算机组成与系统结构 第三次作业,计算机组成与系统结构第三次作业.doc
计算机组成与系统结构第三次作业计算机组成与系统结构第三次作业第4章P112习题13:某微机的指令格式如下所示: 15 10 9 8 7 0OPXDOP:操作码;D:位移量;X:寻址特征位,X 00:直…...

计算机组成原理复习 --- 第四章 指令系统
文章目录4.1 指令概述4.2 指令格式(重点)4.3 寻址方式4.1 指令概述 计算机的指令有微指令、机器指令和宏指令。微指令为微程序级的命令,主要面向硬件,宏指令是由若干机器指令组成的软件指令,它是面向软件的。机器指令…...

csapp-lad1
1,csapp-lad1环境搭建 https://blog.csdn.net/qq_45703010/category_11428808.html( 可以参考一下) 这个首先就是虚拟机 VMware - Delivering a Digital Foundation For Businesses 然后镜像再者更新GCC 2 解题 1 bitXor 目录 1,csapp-lad1环境搭建 2 解题 1 …...

OpenGL 学习
转载自http://www.cppblog.com/doing5552/archive/2009/01/08/71532.htmlOpenGL入门学习说起编程作图,大概还有很多人想起TC的#include <graphics.h>吧? 但是各位是否想过,那些画面绚丽的PC游戏是如何编写出来的?就靠TC那可…...

下列不属于计算机图形学的应用的是,计算机图形学试卷
《计算机图形学试卷》由会员分享,可在线阅读,更多相关《计算机图形学试卷(7页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、安徽中医学院20102011学年第二学期计算机图形学课程期末考试试卷命题教师: 沈同平 试卷编号:H0602 审核人…...

Mac安装jdk和maven3.6配置环境
maven3.6:网上有或者私聊博主私发 jdk1.8_211地址:https://pan.baidu.com/s/1CVuWES-F1PoaV63oL3nCHQ 密码:c62d 环境配置 jdk的真实主目录如下: /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home 打开终端,进…...

aptos中文版白皮书-前Facebook团队打造明星公链,三个优势:Move语言、Move虚拟机、合约可升级
摘要 区块链作为一种新的互联网基础设施的崛起,导致开发者以快速增长的速度部署了数万个去中心化的应用程序。不幸的是,由于频繁的中断、高成本、低吞吐量限制和许多安全问题,区块链的使用还不普遍。为了在web3时代实现大规模采用࿰…...

CC26x2R1笔记(11)蓝牙丢包问题(GATT_WriteNoRsp发送返回0x16:blePending)
发送间隔:24ms 发送包长度:20字节 问题: 1:主机通过GATT_WriteNoRsp向从机写入数据,当写速率过快时,就会出现blePending 原因:这是由于出现前面设置的缓存区小和连接间隔太大等参数导致的 解决…...

Mac OS X上下载安装和配置hadoop指南
Mac OS X上下载安装和配置hadoop指南jdk下载下载hadoop添加Hadoop环境变量修改Hadoop的配置文件启动Hadoopjdk下载 [可以在这个网盘去下载] https://pan.baidu.com/s/1CVuWES-F1PoaV63oL3nCHQ 因为没有orecal的账号,所以可以在这个网盘去下载,下载完成后…...

day12-基本搜索
基本搜索0.学习目标1.索引库数据导入1.1.创建搜索服务1.2.索引库数据格式分析1.2.1.以结果为导向1.2.2.需要什么数据1.2.3.最终的数据结构1.3.商品微服务提供接口1.3.1.商品分类名称查询1.3.2.编写FeignClient1.3.2.1.问题展现1.3.2.2.解决方案1.3.2.3.测试1.4.导入数据1.4.1.创…...

驯服奇特数字:java.text.DecimalFormat的神奇之力
前言我们在实际项目中可能会遇到各种奇特的数字格式。这些非常规的数字表现形式可能会在PPT演示、报表或其他文档中出现。对于研发人员而言,如果没有合适的数字格式化工具,处理这些数字可能会让你走很多弯路。今天,我们将介绍一款专门用于处理…...

2023年全国最新安全员精选真题及答案30
百分百题库提供安全员考试试题、建筑安全员考试预测题、建筑安全员ABC考试真题、安全员证考试题库等,提供在线做题刷题,在线模拟考试,助你考试轻松过关。 91.(单选题)根据《建筑施工企业安全生产管理规范》,…...

浙江咪咕MGV3200_KLH_国科GK6323_2+8_免拆机卡刷固件包
浙江咪咕MGV3200_KLH_国科GK6323_28_免拆机卡刷固件包 特点: 1、适用于对应型号的电视盒子刷机; 2、开放原厂固件屏蔽的市场安装和u盘安装apk; 3、修改dns,三网通用; 4、大量精简内置的没用的软件,运行…...

【内网安全】 隧道搭建穿透上线FRPNPSSPPNgrokEW项目
文章目录内网穿透-Ngrok-入门-上线1、服务端配置:2、客户端连接服务端:3、客户端生成后门配置监听:内网穿透-Frp-简易型-上线1.服务端-下载-解压-修改-启动(阿里云主机记得修改安全组配置出入口)2.控制端-下载-解压-修…...

机器视觉检测技术在检测产品表面缺陷的应用
产品表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种,就是利用机器视觉模拟人类视觉的功能,从具体的实物进行图像的采集处理、计算、最终进行实际检测、控制和应用。当今消费类电子产品的消费者们都期待开箱看到完美无瑕的产品。有划痕、凹凸不平和带有其他瑕疵的产…...

电子招标采购系统源码—企业战略布局下的采购
智慧寻源 多策略、多场景寻源,多种看板让寻源过程全程可监控,根据不同采购场景,采取不同寻源策略, 实现采购寻源线上化管控;同时支持公域和私域寻源。 询价比价 全程线上询比价,信息公开透明࿰…...

UE4如何调用打开Windows窗口
游戏开发过程中,有时需要明显的提示游戏运行时出现的问题,比如配置错误等信息,不仅需要输出错误到日记文件,还需要明显的显示错误信息给到非程序人员看到。那么打开系统窗口提示就是一个非常好的选择。 案例1: //FTe…...

Golang每日一练(leetDay0013)
目录 37. 解数独 Sudoku Solver 🌟🌟🌟 38. 外观数列 Count and Say 🌟🌟 39. 组合总和 Combination Sum 🌟🌟 🌟 每日一练刷题专栏 🌟 Golang每日一练 专栏 Py…...

分布式数据 之 分区
文章目录1. 分区的目的/必要性2. 数据分区的方法2.1 按键的范围分区2.2 按键的散列分区2.3 数据倾斜和消除热点2.3.1 预分区2.3.2 动态分区3. 次级索引3.1 按文档的二级索引3.2 根据关键词的二级索引4. 分区再平衡4.1 固定数量的分区4.2 动态分区4.3 按节点比例分区5. 总结对于…...

血压计语音芯片,电子医疗设备声音提示ic选型
语音电子血压计是带有语音提示功能的电子血压计,测量前至测量结果全程语音播报,非常方便老人及视力不好的人使用。广州九芯电子主要从事电子医疗设备语音芯片的技术开发生产销售和服务,专业为血压计控制器制造商提供血压计语音芯片技术开发和…...

内存DDR4和DDR5的区别
1)内存频率,DDR5相比DDR4频率实现翻倍,DDR4刚上市时,主流内存频率一般只有2133和2400MHZ, 后期才进一步将内存的频率提升到2666MHZ或以上,目前旗舰级的DDR4内存频率可以做到4266MHZ或者 更…...

短链接是怎么设计的?带你入门
文章目录前言一、短链1、原理1.1 短链生成原理1.2 短链跳转原理:2、设计:2.1 短链需求2.2 考虑的问题?二、实践案例1、设计表:2、生成短链:前言 说到 URL 你肯定不陌生,浏览器输入一段 URL,立马…...

【免费分享】全球海洋测深DEM(GEBCO)数据集
(本文首发于“水经注GIS”公号,订阅“水经注GIS”公号,为你分享更多GIS技术 )1、概述GEBCO(General Bathymetric Chart of the Oceans)全球 DEM数据集(Geo-Engineering Digital Savageÿ…...

【UIScrollView实现基本滚动 Objective-C语言】
一、我们先来说一下,上节课讲的是啥,都忘了上节课讲的是啥了吗, 1.上节课我们讲的是“猜图游戏”吧, 2.咱们第一天讲的是啥,讲的是怎么使用按钮吧,按钮一些基本控件,点击按钮,是不是高亮状态和普通状态,是不是切换图片吧,对吧 3.第二天学了什么,是不是图片浏览器…...

【ROS学习笔记17】ROS常用仿真组件URDF集成Gazebo
【ROS学习笔记17】ROS常用仿真组件URDF集成Gazebo 文章目录【ROS学习笔记17】ROS常用仿真组件URDF集成Gazebo前言1. URDF集成Gazebo1.1 URDF与Gazebo基本集成流程1.2 URDF集成Gazebo相关设置1.3 URDF集成Gazebo实操1.4 Gazebo仿真环境搭建2. URDF、Gazebo、Rviz综合应用2.1 机器…...

【vue2】vue2中的性能优化(持续更新中)
⭐ v-for 遍历避免同时使用 v-if ⭐ v-for 中的key绑定唯一的值 ⭐ v-show与v-if对性能的影响 ⭐ 妙用计算属性 ⭐ 使用防抖与节流控制发送频率 ⭐ 路由守卫处理请求避免重复发送请求 ⭐ 使用第三方UI库的引入方式 【前言】 该系列是博主在使用vue2开发项目中常用上的一…...

JavaEE-线程安全问题
1.线程安全的概念 如果多线程环境下代码运行的结果是符合我们预期的,即在单线程环境应该的结果,则说这个程序是线 程安全的. 为啥会出现线程安全问题? 本质原因: 线程在系统中的调度是无序的/随机的 (抢占式执行). 2.开始说明 先看个线程不安全的例子…...

服务端(一)安装 nvm 以及管理 node 版本
安装nvm地址 Releases coreybutler/nvm-windows GitHubA node.js version management utility for Windows. Ironically written in Go. - Releases coreybutler/nvm-windowshttps://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases 直接下载安装,注意安装路径中…...

JDK源码系列:ThreadLocalMap到底是如何清理失效节点的?
在前面的关于ThreadLocal的文章中提到了所谓的内存泄漏问题,同时也提到了ThreadLocalMap在某些场景下会主动清理坏掉的Entry来释放内存,要理解它是怎么做到的,就必须理解它是怎么解决哈希冲突的,尤其是“真删除”Entry后如何保证不…...

C++11:改善程序性能
1 右值引用 1.1 右值引用的特性 C11中所有的值必属于左值、将亡值、纯右值三者之一。将亡值和纯右值都属于右值。区分表达式的左右值属性有一个简便方法:若可对表达式用&符取址,则为左值,否则为右值。 比如,简单的赋值语句: int i 0;…...

Spring入门篇3 --- 依赖注入(DI)方式、集合注入
目录1.依赖注入方式依赖注入(DI:dependence injection):在容器中建立bean与bean之间的依赖关系的整个过程。向一个bean中传递数据有三种方法:setter注入、构造器注入、自动装配/src/main/java/com/itheima/dao/BookDao.javapackage com.ithei…...

OB运维 | tenant--删除租户的流程设计
作者:姚嵩 不知道是地球人还是外星人,知道的可以留言告诉小编… 本文来源:原创投稿 *爱可生开源社区出品,原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源。 背景: ob中的租户相当于我们平常认知的…...

华为OD机试题,用 Java 解【乱序整数序列两数之和绝对值最小】问题 | 含解题说明
华为Od必看系列 华为OD机试 全流程解析+经验分享,题型分享,防作弊指南华为od机试,独家整理 已参加机试人员的实战技巧华为od 2023 | 什么是华为od,od 薪资待遇,od机试题清单华为OD机试真题大全,用 Python 解华为机试题 | 机试宝典本篇题目:乱序整数序列两数之和绝对值最小…...

刻意练习:数据结构复习思路
针对性的插入链接了解考试形式和试卷结构做到心中有数一、数据结构与算法(一) 数据结构的基本概念(二) 算法和算法分析1. 算法基本概念2. 算法的时间和空间性能分析二、线性表(一) 线性表的基本概念(二) 线性表的顺序存储结构和链式存储结构(三) 线性表的应用三、栈和队列(一) …...

Mybatis入门案例【超详细】
目录 前言 一、查询所有用户 1. 持久层添加查询所有方法 2. 在UserMapper.xml映射文件添加查询语句 3. 测试方法 4. 运行结果 二、MyBatis核心对象及工作流程 1. MyBatis核心对象 2. MyBatis工作流程 3. 使用SqlSession操作数据库 三、添加其他常见方法 1. Mybatis新…...

学习系统编程No.8【bash实现】
引言: 北京时间:2023/3/22/6:59,一晃3月都要过去了,时间真快,我都不知道自己这个月是怎么过的呢?怎么就要结束了,难受,恍惚自己还在2022年,刚刚晨跑回来,洗完…...

微服务注册中心做了什么事——服务发现
是否被一大堆的注册中心八股文淹没,不知道哪个是哪个,有啥区别甚至于不知道哪几个功能重叠互为替代,请看下文。 服务发现 服务发现如何做到持续维护服务地址在动态运维中的时效性 那在正式开始学习之前呢,让我们先来思考一个…...

Linux防火墙——SNAT、DNAT
目录 NAT 一、SNAT策略及作用 1、概述 SNAT应用环境 SNAT原理 SNAT转换前提条件 1、临时打开 2、永久打开 3、SNAT转换1:固定的公网IP地址 4、SNAT转换2:非固定的公网IP地址(共享动态IP地址) 二、SNAT实验 配置web服务…...

React篇-关于React的简简单单了解~
一.简介1.介绍用于构建用户界面的 JavaScript 库2.创建项目(1)手动创建<head><meta charset"UTF-8"><meta http-equiv"X-UA-Compatible" content"IEedge"><meta name"viewport" content"widthdevice-width,…...

机器学习领域中各学派划分(符号主义、频率主义、贝叶斯主义、连接主义)
前言 如果你对这篇文章感兴趣,可以点击「【访客必读 - 指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」,查看完整博客分类与对应链接。 在机器学习领域中,算法数量可谓是数不胜数,若只关注每个算法本身,将各个算法独立地进行…...

独特视角解读JVM内存模型
独特视角解读JVM内存模型类加载器类加载器体系结构的作用防止恶意代码去干涉善意的代码守护了被信任的类库的边界双亲委派模型运行时包JVM内存模型类装载过程ClassLoader类中的核心方法和注意事项方法区从Main方法的执行探究一次类加载的完整过程堆方法表对象锁数组对象程序计数…...

C++ swtich case用法
参考:https://www.dovov.com/switch.html 这是我想要做的: switch(myvar) { case: 2 or 5: … break; case: 7 or 12: … break; … } 我尝试了“情况:2 || 5”,但没有奏效。 目的是不要为不同的值编写相同的代码。 通过堆叠每个开关盒&a…...

Redis为什么选择单线程?Redis为什么这么快?
目录专栏导读一、Redis版本迭代二、Redis4.0之前为什么一直采用单线程?三、Redis6.0引入多线程四、Redis主线程和IO线程是如何完成请求的?1、服务端和客户端建立socket连接2、IO线程读取并解析请求3、主线程执行请求命令4、IO线程会写回socket和主线程清…...

基于spring cloud 的连接不同数据库的查询案例(手把手配置详解)
前言: 本文非常详细,主要讲解实际开发的代码部分,同时每个步骤都有标签,不用担心内容过长,内附详细代码。以及中途各种问题的解决方案。 springcloud案例介绍: 订单微服务能够查询订单信息,订…...

【CMake入门教程】CMake目录导航
CMake教程专栏文章列表 【手册篇】CMake帮助手册的使用【手册篇】CMake编译平台介绍 【实例篇】01.第一个程序【实例篇】02.包含头文件实例【实例篇】03.创建静态库【实例篇】04.创建一个共享库【实例篇】05.安装程序【实例篇】06.编译类型(Debug/Release/MinSizeRel/RelWithD…...

mysql查询数据库版本
方法一:select version(); 或者 select version() from dual执行结果:version : 5.7.31注意:1、sql语句一般部不分大小写2、dual解释见小结方法二mysql - version 或者 mysql - status执行的结果:第一行:mysql Ver 14.14 Distrib 5.7.31, for…...

【并发编程】线程的基本原理和Thread Dump线程分析
线程的基本原理和Thread Dump线程分析线程的基本原理线程的运行状态如何中断线程存在循环的线程中断处于阻塞状态的线程中断Thread Dump线程分析CPU不高,但响应很慢CPU很高,且响应很慢线程的基本原理 放一张线程的原理图: java代码创建线程后࿰…...

阿里妈妈智能诊断工程能力建设
丨本文作者:茂道、羲洋、君之、天柏1. 业务背景算法同学在日常工作中经常要面临一些耗时较多的临时工单,这类工单的问题类型五花八门,背后对应的原因也各不相同,例如广告主操作类问题、大盘流量波动问题、海选问题、粗排问题等。这…...

openresty 安装与使用
一、openresty的安装下载源码openresty download安装依赖apt-get install libpcre3-dev \libssl-dev perl make build-essential curl编译tar -xzvf openresty-VERSION.tar.gz# --without-http_redis2_module 将不能使用http_redis2模块./configure --prefix/usr/local/openres…...

DxO PureRAW 3 - RAW 格式照片自动降噪锐化光学校正
使用 DxO PureRAW,无需升级相机即可获取更清晰、更纯净的 RAW 文件,能够高效去除图像的噪点,并可对镜头光学方面的缺陷进行校正。官网:https://www.dxo.com/zh-cn/dxo-pureraw/DxO PureRaw 3 最大的亮点在于其加入了 DxO 最新的人…...

【数据库学习】Postgres原理及底层实现
1,事务原理 事务(transaction): 是用户定义的一组数据库操作,要么全做要么全不做,失败即回滚。 事务是恢复和并发控制的基本单元。 保存点(savePoint) 在一个大的事务中,…...

工程管理系统软件 自主研发,工程行业适用
ava版工程项目管理系统 Spring CloudSpring BootMybatisVueElementUI前后端分离 功能清单如下: 首页 工作台:待办工作、消息通知、预警信息,点击可进入相应的列表 项目进度图表:选择(总体或单个)项目显示1…...

Java开发 | 内部类 | 静态内部类 | 非静态内部类 | 匿名内部类
目录 1.内部类 1.1内部类的简单创建 1.2内部类的分类 1.2.1普通内部类 1.2.2静态内部类 1.3匿名内部类 1.4局部内部类 1.内部类 内部类就是一是一个类里面装着另外一个类,就像俄罗斯套娃一样。最外层的类我们叫外部类,内层的类我们叫内部类。 1…...

【C语言】栈区与堆区
目录分配管理方式申请大小限制不同申请效率不同总结:栈区、堆区 是内存模型 对比起来看 分配管理方式 栈区由编译器自动管理, 函数运行时分配,函数结束时释放。存放为运行函数而分配的局部变量(函数结束时,其内临时…...

交通信号标志识别软件(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)
摘要:交通信号标志识别软件用于交通信号标志的检测和识别,利用机器视觉和深度学习智能识别交通标志并可视化记录,以辅助无人驾驶等。本文详细介绍交通信号标志识别软件,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及…...

js——async和defer
同步加载——不添加async或defer 代码1(后面所有对代码的改动,都参照代码1) <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta http-equiv"X-UA-Compatible" co…...

JAVA多线程知识整理
Java多线程基础 线程的创建和启动 继承Thread类来创建并启动 自定义Thread类的子类,并重写该类的run()方法,该run()方法实际上就是线程执行体,代表了线程需要完成的任务。创建该子类的实例,即创建线程对象。调用线程对象的star…...

Kaggle 赛题解析 | AMP 帕金森进展预测
文章目录一、前言二、比赛说明1. Evaluation2. Timeline3. Prize4. Code Requirements三、数据说明四、总结🍉 CSDN 叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/ 一、前言 竞赛题目:AMP-Parkinson’s Disease Progression Prediction 竞赛地址…...

Shell变量和引用
变量的定义本质上讲,变量就是在程序中保存用户数据的一块内存空间,而变量名就是这块内存空间的地址在程序的执行过程中,保存数据的内存空间的内容可能会不断地发生变化,但是,代表内存地址的变量名却保持不变变量的命名…...

腾讯云轻量应用服务器和CVM云服务器比为什么这么便宜?
最近需要一台服务器,发现腾讯云轻量应用服务器很便宜,为什么这么便宜?腾讯云轻量应用服务器和CVM云服务器比为什么这么便宜?轻量服务器公网带宽起步很高,4M起,感觉配置很高呀,难道性能不行么&am…...

C语言枚举—事件提醒程序 (time函数)
编写程序,实现一个事件提醒程序,如果今天是周几,完成什么事情… 这里需要用time函数获取当前时间,或者会用到localtime()函数 (1) time的原型是: #include <time.h>time_t time( time_t *time );功能࿱…...

小程序二:不支持打开非业务域名https://xxx.xx.com
原因:由于在小程序项目中,源H5网页代码里通过 <web-view> 嵌入或引用了https://xxx.xx.com域名,导致审核失败,因为:微信公众平台如果是开通的个人账号,那他不支持打开因为:需要已经认证的企业号和服务…...

PyTorch机器学习与深度学习技术方法与案例实践应用
PyTorchPyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。2017年1月,由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包,提供两个高级功…...

Go项目(幂等性)
文章目录简介服务雪崩幂等性unique indextoken锁小结简介 前一篇为了避免因消息的重复发送导致一个订单的库存归还多次,我们新建了一张表 StockSellDetail其实这里涉及到幂等性,但在此之前,先来了解一些微服务中的常见问题 注:微…...

Python-模块和包
1.模块 概念 在Python中,模块是一种组织Python代码的方式。一个模块(py文件)可以包含多个函数、类、变量等Python对象,可以被其他Python程序导入和使用。Python标准库中包含了很多有用的模块,如math、random、os等。此外,Python还…...

Spring 远程加载配置
本文以携程的Apollo和阿里的Nacos为例。 pom中引入一下依赖: <dependency><groupId>com.ctrip.framework.apollo</groupId><artifactId>apollo-client</artifactId><version>2.0.1</version></dependency><depe…...

3月第3周榜单丨飞瓜数据B站UP主排行榜(哔哩哔哩平台)发布!
飞瓜轻数发布2023年3月13日-3月19日飞瓜数据UP主排行榜(B站平台),通过充电数、涨粉数、成长指数三个维度来体现UP主账号成长的情况,为用户提供B站号综合价值的数据参考,根据UP主成长情况用户能够快速找到运营能力强的B…...

dbms_application_info
今天在查看的时候发现,原有的存储过程中添加了很多dbms_application_info函数的调用,不知道是干什么的,查了下相关资料: dbms_application_info提供了通过v$session跟踪脚本运行情况的能力,该包允许我们在v$session设…...

网络同步——帧同步和状态同步解析
目录 概述 帧同步概念 状态同步概念 对比 概述 同步就是要多个客户端表现效果是一致的,而且对于大多数的游戏,不仅仅要表现一致,还要客户端和服务器的数据也是一致的。所以同步是个网络游戏概念,只有网络游戏才需要同步&…...

The FLARE challenge中的DG Tricks
在数据预处理过程中,大多数顶级团队将强度值裁剪到特定范围内,然后以单位标准差(表6预处理CI & N)将其归一化为[ 0 , 1]或零均值,从而减小了不同个例和中心之间的强度方差。重采样被顶级球队广泛使用,但采样策略各不相同。一些…...