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...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 标签：FFT Description 我的室友最近喜欢上了一个可爱的小女生。马上就要到她的生日了，他决定买一对情侣手 环，一个留给自己，一个送给她。每个手环上各有 n 个装饰物，并且每个装饰物都有一定的亮度。但是在她生日的前一天，我的室友突然发现他好像拿错了一个手环，而且已经没时间去更换它了！他只能使用一种特殊的方法，将其中一个手环中所有装饰物的亮度增加一个相同的自然数 c（即非负整数）。并且由于这个手环是一个圆，可以以任意的角度旋转它，但是由于上面 装饰物的方向是固定的，所以手环不能翻转。需要在经过亮度改造和旋转之后，使得两个手环的差异值最小。在将两个手环旋转且装饰物对齐了之后，从对齐的某个位置开始逆时针方向对装饰物编号 1,2,…,n，其中 n 为每个手环的装饰物个数，第 1 个手环的 i 号位置装饰物亮度为 xi，第 2 个手 环的 i 号位置装饰物亮度为 yi，两个手环之间的差异值为(参见输入输出样例和样例解释)： ∑ni=1(xi−yi)2∑i=1n(xi−yi)2 麻烦你帮他计算一下，进行调整（亮度改造和旋转），使得两个手环之间的差异值最小， 这个最小值是多少呢？ Input 输入数据的第一行有两个数n, m，代表每条手环的装饰物的数量为n，每个装饰物的初始 亮度小于等于m。 接下来两行，每行各有n个数，分别代表第一条手环和第二条手环上从某个位置开始逆时 针方向上各装饰物的亮度。 1≤n≤50000, 1≤m≤100, 1≤ai≤m Output 输出一个数，表示两个手环能产生的最小差异值。 注意在将手环改造之后，装饰物的亮度 可以大于 m。 不妨设第一个手环为S，第二个手环为T，则题意变为求∑(Si−Ti+k+C)2∑(Si−Ti+k+C)2 的最小值 我们将上式展开，可以得到 ∑(S2i+T2i+k+C2+2∗C(Si−Ti+k)−2∗SiTi+k)∑(Si2+Ti+k2+C2+2∗C(Si−Ti+k)−2∗SiTi+k) 进一步得到 ∑S2i+∑T2i+n∗C2+2∗c∗∑(Si−Ti)−2∗∑SiTi+k∑Si2+∑Ti2+n∗C2+2∗c∗∑(Si−Ti)−2∗∑SiTi+k 先抛开CC 不看，我们发现只有∑SiTi+k ∑ S i T i + k 不是常数 如何求∑SiTi+k∑SiTi+k 最大值呢？标准套路：将T数组反转，求出S与T的卷积，不难发现，∑SiTi+k∑SiTi+k 对应每一个k的取值，都是卷积中两个相差n次的项的系数之和，这里可以用FFT，将复杂度降到O(nlogn)。 求完∑SiTi+k∑SiTi+k 最大值后，我们发现只有关于C的二次项与一次项，直接用二次函数求最值的方法即可，注意C只能为整数。 /Problem: 4827User: P1atformLanguage: C++Result: AcceptedTime:592 msMemory:9108 kb/include<cstdio>include<algorithm>include<cstring>include<iostream>include<cmath>define N 200000define INF 1000000000define pi acos(-1.0)using namespace std;typedef long long ll;ll n,m,M,p=0ll,q=0ll,z=0ll,ans=INF,r[N+50],x,l;struct com{double x,y;inline com operator +(com b){com ret;ret.x=x+b.x,ret.y=y+b.y;return ret;}inline com operator -(com b){com ret;ret.x=x-b.x,ret.y=y-b.y;return ret;}inline com operator (com b){com ret;ret.x=xb.x-yb.y,ret.y=xb.y+yb.x;return ret;} }s[N+50],t[N+50]; template<class _T> inline void read(_T &x){x=0;char ch=getchar();int f=0;while (!isdigit(ch)) {if (ch=='-') f=1;ch=getchar();}while (isdigit(ch)) x=(x<<3)+(x<<1)+ch-'0',ch=getchar();if (f) x=-x; } inline void fft(com a[],int k){for (int i=1;i<n;i++) if (i<r[i]) swap(a[i],a[r[i]]);for (int i=1;i<n;i<<=1){com w,wn,X,Y;wn.x=cos(pi/i),wn.y=ksin(pi/i);for (int j=0;j<n;j+=(i<<1)){w.x=1,w.y=0;for (int _=0;_<i;_++,w=wwn){X=a[j+_],Y=wa[j+_+i];a[j+_]=X+Y,a[j+_+i]=X-Y;} } }if (k==-1) for (int i=0;i<n;i++) a[i].x/=n;}int main(){read(n),n--,read(M),memset(s,0,sizeof(s)),memset(t,0,sizeof(t));for (int i=0;i<=n;i++) read(x),p+=xx,q+=x,s[i].x=x;for (int i=0;i<=n;i++) read(x),p+=xx,q-=x,t[n-i].x=x;for (m=2n,n=1;n<=m;n<<=1) l++;for (int i=1;i<n;i++) r[i]=(r[i>>1]>>1)|((i&1)<<(l-1));fft(s,1),fft(t,1);for (int i=0;i<=n;i++) s[i]=s[i]t[i];fft(s,-1),n=m/2,z=(ll)(s[n].x+0.5);for (int i=1;i<=n;i++) z=max(z,(ll)(s[i-1].x+0.5)+(ll)(s[i+n].x+0.5));for (int i=-M;i<=M;i++) ans=min(ans,p-2z+i((n+1)i+2q));printf("%lld\n",ans);} 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/P1atform/article/details/79324409。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...锁机制，用于协调多台服务器之间的数据一致性。它的核心作用就像是个超级公正的小裁判，在一个大家伙们（节点）都分散开来干活的环境里，保证在任何同一时间，只有一个家伙能拿到那个关键的“通行证”（锁），然后去执行一些特别的任务。这样一来，就能有效避免大伙儿在干活时数据打架、出现乱七八糟不一致的情况啦。 三、Redis分布式锁的实现原理 在Redis中实现分布式锁主要有两种方式：一种是基于SETNX命令实现，另一种是基于RedLock算法实现。 1. 基于SETNX命令实现 SETNX命令是Redis的一个原子操作，它可以尝试将一个键设置为指定的值，只有当该键不存在时才能设置成功。我们可以利用这个特性来实现分布式锁。 java String lockKey = "lock_key"; String value = String.valueOf(System.currentTimeMillis()); boolean setted = redisClient.setNx(lockKey, value).get(); if(setted){ // 获取锁成功，执行业务逻辑 } 在这个例子中，我们首先创建了一个名为lock_key的键，然后将其值设为当前时间戳。如果这个键之前不存在，那么setNx方法会返回true，表示获取到了锁。 2. 基于RedLock算法实现 RedLock算法是一种基于Redis的分布式锁解决方案，由阿里巴巴开发。它就像个聪明的小管家，为了保证锁的安全性，会在不同的数据库实例上反复尝试去拿到锁，这样一来，就巧妙地躲过了死锁这类让人头疼的问题。 java List servers = Arrays.asList("localhost:6379", "localhost:6380", "localhost:6381"); int successCount = 0; for(String server : servers){ Jedis jedis = new Jedis(server); String result = jedis.setnx(key, value); if(result == 1){ successCount++; if(successCount >= servers.size()){ // 获取锁成功，执行业务逻辑 break; } }else{ // 锁已被获取，重试 } jedis.close(); } 在这个例子中，我们首先创建了一个包含三个服务器地址的列表，然后遍历这个列表，尝试在每个服务器上获取锁。如果获取锁成功，则增加计数器successCount的值。如果successCount大于等于列表长度，则表示获取到了锁。 四、如何优化Redis分布式锁的性能 在实际应用中，为了提高Redis分布式锁的性能，我们可以采取以下几种策略： 1. 采用多线程来抢占锁，避免在单一线程中长时间阻塞。 java ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10); Future future = executorService.submit(() -> { return tryAcquireLock(); }); Boolean result = future.get(); if(result){ // 获取锁成功，执行业务逻辑 } 在这个例子中，我们创建了一个固定大小的线程池，然后提交一个新的任务来尝试获取锁。这样，我们可以在多个线程中同时竞争锁，提高了获取锁的速度。 2. 设置合理的超时时间，避免长时间占用锁资源。 java int timeout = 5000; // 超时时间为5秒 String result = jedis.setnx(key, value, timeout); if(result == 1){ // 获取锁成功，执行业务逻辑 } 在这个例子中，我们在调用setNx方法时指定了超时时间为5秒。如果在5秒内无法获取到锁，则方法会立即返回失败。这样，我们就可以避免因为锁的竞争而导致的无谓等待。 五、总结 通过上述的内容，我们可以了解到，在Redis中实现分布式锁可以采用多种方式，包括基于SETNX命令和RedLock算法等。在实际操作里，咱们还要瞅准自家的需求，灵活选用最合适的招数来搞分布式锁这回事儿。同时，别忘了给它“健个身”，优化一下性能，这样一来才能更溜地满足业务上的各种要求。

...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 什么是LCA? 话不多说,同志们先来康康LCA是什么东西.(逃 LCA“光辉”是印度斯坦航空公司(HAL)为满足印度空军需要研制的单座单发轻型全天候超音速战斗攻击机，主要任务是争夺制空权、近距支援，是印度自行研制的第一种高性能战斗机。------摘自百度百科 当然,同志们认识的LCA可不是那个 研制了三十年的 烂玩意. 在信息学竞赛中,LCA指的是"Lowest Common Ancestors",即"最近公共祖先".算法目的是在一颗有根树中,求出结点\(x\)和\(y\)最近的公共祖先. 那么什么是最近的公共祖先呢?斯大林格勒的拖拉机工人们给出了这样一幅图: 首先我们得理解祖先的概念.对与任意一个树上的结点,与它有亲缘关系,且深度比它小的结点都是它的祖先. 在这幅图中,3号结点的祖先为2和1,6号结点的祖先为5和1,所以它们有公共的祖先1,所以说3和6的LCA为1. 再举一个例子,3结点的祖先为2和1,4号结点的祖先为2和1,它们有公共祖先2和1,但是2是距离它们最近的祖先,所以说3和4的LCA为2. 怎样 建设 求出LCA? 求LCA一般可用到倍增,Tarjan(不是用于缩点那个Tarjan)这两种算法,在这里一一讲解. 倍增版LCA 主体思想(请勿联想到某金姓领导人) 倍增是一种二进制拆分的思想,其已广泛应用于ST表,求解LCA等算法,为我国生产力的发展,推进共产主义的早日实现做出了巨大贡献. 实现方式 类比ST表的实现方式,同志们可以设\(path[i][j]\)为结点i向上跳\(2^j\)后到达的结点.显然,\(path[i][0]\)就是\(i\)结点的父亲. 那么如何进行二进制拆分呢?显然,\(path[i][j-1]\)向上再跳\(2^{j-1}\)次后到达的结点就是\(path[i][j]\). 于是同志们可以这样预处理: path[i][j]=path[f[i][j-1]][j-1]; 意为:\(i\)号结点向上跳\(2^j\)个长度到达的结点,等于\(i\)号结点向上跳\(2^{j-1}\)个结点到达的结点再向上跳\(2^{j-1}\)个结点. 然后将两个结点提至同一深度,不断地向上跳即可求出它们的LCA. 建设 求出LCA的具体步骤 进行预处理. 把结点x和y调整至同一高度. 将结点x和y同时向上调整,保持深度一致且二点不相会.具体地说,就是将\(x\)和\(y\)以此向上走\(k\)=\(2^{logn}\),...,\(2^1\),\(2^0\)步,如果\(path[x][k]\)!=\(path[y][k]\)(即两点还未相会),就令\(x\)=\(path[x][k]\),\(y\)=\(path[y][k]\). 这时\(x\)与\(y\)只差一步就相会了,返回\(path[x][0]\),即\(x\)的父亲,即为\(x\)和\(y\)的LCA. 该算法的时间复杂度为\(O(log2(Depth))\) 模板题 代码: include<cstdio>include<cstring>include<algorithm>include<iomanip>include<vector>using namespace std;struct edge{int next,to;}e[1000010];int n,m,s,size;int head[500010],depth[500010],path[500010][51];void EdgeAdd(int,int);int LCA(int,int);void DFS(int,int);int main(){memset(head,-1,sizeof(head));scanf("%d%d%d",&n,&m,&s);for(int _=1;_<=n-1;_++){int father,son;scanf("%d%d",&father,&son);EdgeAdd(father,son);EdgeAdd(son,father);}DFS(s,0);for(int _=1;_<=m;_++){int a,b;scanf("%d%d",&a,&b);printf("%d\n",LCA(a,b));}return 0;}void EdgeAdd(int from,int to){e[++size].to=to;e[size].next=head[from];head[from]=size;}void DFS(int from,int father){depth[from]=depth[father]+1;path[from][0]=father;for(int _=1;(1<<_)<=depth[from];_++){path[from][_]=path[path[from][_-1]][_-1];}for(int _=head[from];_!=-1;_=e[_].next){int to=e[_].to;if(to!=father){DFS(to,from);} }}int LCA(int a,int b){if(depth[a]>depth[b]){swap(a,b);}for(int _=20;_>=0;_--){if(depth[a]<=depth[b]-(1<<_)){b=path[b][_];} }if(a==b){return a;}for(int _=20;_>=0;_--){if(path[a][_]==path[b][_]){continue;}else{a=path[a][_];b=path[b][_];} }return path[a][0];} Tarjan版LCA Tarjan版的LCA是离线的,而上文介绍的倍增版LCA是在线的,所以说如果不是直接输出LCA的话,需要一个数组来记录它. 主体思想 从根结点遍历这棵树,遍历到每个结点并使用并查集记录父子关系. 实现方式 用并查集记录父子关系,将遍历过的点合并为一颗树. 若两个结点\(x\),\(y\)分别位于结点\(a\)的左右子树中,那么结点\(a\)就为\(x\)与\(y\)的LCA. 考虑到该结点本身就是自己的LCA的情况,做出如下修改: 若\(a\)是\(x\)和\(y\)的祖先之一,且\(x\)和\(y\)分别在\(a\)的左右子树中,那么\(a\)便是\(x\)和\(y\)的LCA. 这个定理便是Tarjan版LCA的实现基础. 具体步骤 当遍历到一个结点\(x\)时,有以下步骤: 把这个结点标记为已访问. 遍历这个结点的子结点\(y\),并在回溯时用并查集合并\(x\)和\(y\). 遍历与当前结点有查询关系的结点\(z\),如果\(z\)已被访问,则它们的LCA就为\(find(z)\). 需要同志们注意的是,存查询关系的时候是要双向存储的. 该算法的时间复杂度为\(O(n+m)\) Tarjan版的LCA很少用到,但为了方便理解,这里引用了参考文献2里的代码,望原博主不要介意. 代码: include<bits/stdc++.h>using namespace std;int n,k,q,v[100000];map<pair<int,int>,int> ans;//存答案int t[100000][10],top[100000];//存储查询关系struct node{int l,r;};node s[100000];/并查集/int fa[100000];void reset(){for (int i=1;i<=n;i++){fa[i]=i;} }int getfa(int x){return fa[x]==x?x:getfa(fa[x]);}void marge(int x,int y){fa[getfa(y)]=getfa(x);}/------/void tarjan(int x){v[x]=1;//标记已访问node p=s[x];//获取当前结点结构体if (p.l!=-1){tarjan(p.l);marge(x,p.l);}if (p.r!=-1){tarjan(p.r);marge(x,p.r);}//分别对l和r结点进行操作for (int i=1;i<=top[x];i++){if (v[t[x][i]]){cout<<getfa(t[x][i])<<endl;}//输出} }int main(){cin>>n>>q;for (int i=1;i<=n;i++){cin>>s[i].l>>s[i].r;}for (int i=1;i<=q;i++){int a,b;cin>>a>>b;t[a][++top[a]]=b;//存储查询关系t[b][++top[b]]=a;}reset();//初始化并查集tarjan(1);//tarjan 求 LCA} 参考文献 参考文献1 参考文献2 参考文献3 转载于:https://www.cnblogs.com/Lemir3/p/11112663.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_30736301/article/details/96105162。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 金融经济数据方面应用Python非常广泛，也可以算是用Python进行数据分析的一个实际应用。 数据规整化方面的应用 时间序列与截面对齐 在处理金融数据时，最费神的一个问题就是所谓的“数据对齐” （data alignment）问题。两个相关的时间序列的索引可能没有很好的对齐，或两个DataFrame对象可能含有不匹配的列或行。 Pandas可以在算术运算中自动对齐数据。在实际工作中，这不仅能为你带来极大自由度，而且还能提升工作效率。如下，看这个两个DataFrame分别含有股票价格和成交量的时间序列： 假设你想要用所有有效数据计算一个成交量加权平均价格（为了简单起见，假设成交量数据是价格数据的子集）。由于pandas会在算术运算过程中自动将数据对齐，并在sum这样的函数中排除缺失数据，所以我们只需编写下面这条简洁的表达式即可： 由于SPX在volume中找不到，所以你随时可以显式地将其丢弃。如果希望手工进行对齐，可以使用DataFrame的align方法，它返回的是一个元组，含有两个对象的重索引版本： 另一个不可或缺的功能是，通过一组索引可能不同的Series构建一个DataFrame。 跟前面一样，这里也可以显式定义结果的索引（丢弃其余的数据）： 时间和“最当前”数据选取 假设你有一个很长的盘中市场数据时间序列，现在希望抽取其中每天特定时间的价格数据。如果数据不规整（观测值没有精确地落在期望的时间点上），该怎么办？在实际工作当中，如果不够小心仔细的话，很容易导致错误的数据规整化。看看下面这个例子： 利用Python的datetime.time对象进行索引即可抽取出这些时间点上的值： 实际上，该操作用到了实例方法at_time（各时间序列以及类似的DataFrame对象都有）： 还有一个between_time方法，它用于选取两个Time对象之间的值： 正如之前提到的那样，可能刚好就没有任何数据落在某个具体的时间上（比如上午10点）。这时，你可能会希望得到上午10点之前最后出现的那个值： 如果将一组Timestamp传入asof方法，就能得到这些时间点处（或其之前最近）的有效值（非NA）。例如，我们构造一个日期范围（每天上午10点），然后将其传入asof： 拼接多个数据源 在金融或经济领域中，还有几个经常出现的合并两个相关数据集的情况： ·在一个特定的时间点上，从一个数据源切换到另一个数据源。 ·用另一个时间序列对当前时间序列中的缺失值“打补丁”。 ·将数据中的符号（国家、资产代码等）替换为实际数据。 第一种情况：其实就是用pandas.concat将两个TimeSeries或DataFrame对象合并到一起： 其他：假设data1缺失了data2中存在的某个时间序列： combine_first可以引入合并点之前的数据，这样也就扩展了‘d’项的历史： DataFrame也有一个类似的方法update，它可以实现就地更新。如果只想填充空洞，则必须传入overwrite=False才行： 上面所讲的这些技术都可实现将数据中的符号替换为实际数据，但有时利用DataFrame的索引机制直接对列进行设置会更简单一些： 收益指数和累计收益 在金融领域中，收益（return）通常指的是某资产价格的百分比变化。一般计算两个时间点之间的累计百分比回报只需计算价格的百分比变化即可：对于其他那些派发股息的股票，要计算你在某只股票上赚了多少钱就比较复杂了。不过，这里所使用的已调整收盘价已经对拆分和股息做出了调整。不管什么样的情况，通常都会先算出一个收益指数，它是一个表示单位投资（比如1美元）收益的时间序列。 从收益指数中可以得出许多假设。例如，人们可以决定是否进行利润再投资。我们可以利用cumprod计算出一个简单的收益指数： 得到收益指数之后，计算指定时期内的累计收益就很简单了： 当然了，就这个简单的例子而言（没有股息也没有其他需要考虑的调整），上面的结果也能通过重采样聚合（这里聚合为时期）从日百分比变化中计算得出： 如果知道了股息的派发日和支付率，就可以将它们计入到每日总收益中，如下所示： 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/geerniya/article/details/80534324。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...开发过程中，可以通过配置文件精确指定各个组件的版本，确保项目中的所有库相互兼容，避免因版本冲突导致的问题。在解决Mahout与Spark版本冲突问题时，开发者需要借助这些构建工具来严格控制项目的依赖关系，确保选用的Mahout和Spark版本能够顺利协作。

...Python Web服务器和异步网络库，它被设计用来构建实时Web应用和服务。它的最大亮点就是能够支持异步IO操作，这就意味着即使在单线程环境下也能轻松应对海量的并发请求，这样一来，系统的性能和稳定性都得到了超级大的提升，就像给系统装上了涡轮增压器一样，嗖嗖地快，稳稳地好。 三、Tornado如何解决网络连接不稳定或中断的问题？ 网络连接不稳定或中断通常是由以下几个原因引起的：网络拥塞、路由器故障、服务提供商问题等。这些问题虽然没法彻底躲开，不过只要我们巧妙地进行网络编程，就能最大限度地降低它们对我们应用程序的影响程度，尽可能让它们少添乱。Tornado就是这样一个可以帮助我们处理这些问题的工具。 四、Tornado的使用示例 下面我们将通过几个实例来展示如何使用Tornado来处理网络连接不稳定或中断的问题。 1. 异步I/O操作 在传统的同步I/O操作中，当一个线程执行完一个任务后，会阻塞等待新的任务。这种方式在处理大量并发请求时效率较低。而异步I/O这招厉害的地方就在于，它能充分榨干多核CPU的潜能，让多个请求同时开足马力并行处理，就像一个超级服务员，能够同时服务多位顾客，既高效又灵活。Tornado这个家伙，厉害之处就在于它采用了异步I/O操作这招杀手锏，这样一来，面对蜂拥而至的高并发网络请求，它也能游刃有余地高效应对，处理起来毫不含糊。 python import tornado.web class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): 这里是你的业务逻辑 pass application = tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler), ]) application.listen(8888) tornado.ioloop.IOLoop.current().start() 2. 自动重连机制 在网络连接不稳定或中断的情况下，传统的TCP连接可能会因为超时等原因断开。为了避免这种情况，我们可以设置自动重连机制。Tornado提供了一个方便的方法来实现这个功能。 python import tornado.tcpclient class MyClient(tornado.tcpclient.TCPClient): def __init__(self, host='localhost', port=80, kwargs): super().__init__(host, port, kwargs) self.retries = 3 def connect(self): for _ in range(self.retries): try: return super().connect() except Exception as e: print(f'Connect failed: {e}') tornado.ioloop.IOLoop.current().add_timeout( tornado.ioloop.IOLoop.current().time() + 5, lambda: self.connect(), ) raise tornado.ioloop.TimeoutError('Connect failed after retrying') client = MyClient() 以上就是Tornado的一些基本使用方法，它们都可以帮助我们有效地处理网络连接不稳定或中断的问题。当然，Tornado的功能远不止这些，你还可以利用它的WebSocket、HTTP客户端等功能来满足更多的需求。 五、总结 总的来说，Tornado是一个非常强大的工具，它不仅可以帮助我们提高网络应用程序的性能和稳定性，还可以帮助我们更好地处理网络连接不稳定或中断的问题。如果你是一名网络开发工程师，我强烈推荐你学习和使用Tornado。相信你会发现，它会给你带来很多惊喜和收获。 六、结语 希望通过这篇文章，你能了解到Tornado的基本概念和使用方法，并且能将这些知识运用到实际的工作和项目中。记住了啊，学习这件事儿可是没有终点线的马拉松，只有不断地吸收新知识、动手实践操作，才能让自己的技能树茁壮成长，最终修炼成一名货真价实的网络开发大神。

...们在MyBatis的配置文件中设置了不恰当的事务隔离级别，比如说将隔离级别设为Read Uncommitted，那么就可能会遇到一些预料之外的问题。比如说，有个人正打算把东西加到购物车里，结果这时候另一个人正在更新商品信息，而且这更新还没完呢。这时候，第一个用户可能会发现购物车里多了不该有的东西，或者是商品数量莫名其妙增加了，这样一来，数据就乱套了。 4. 如何正确设置事务隔离级别 为了避免上述问题的发生，我们应该根据具体的应用场景选择合适的事务隔离级别。对于大多数Web应用来说，推荐使用Read Committed作为默认的隔离级别。这个隔离级别刚刚好，既能确保数据一致，又不会拖系统并发性能的后腿。 下面，我将通过一个简单的MyBatis配置示例来展示如何设置事务隔离级别： xml 在这个配置中，我们通过标签指定了事务隔离级别为READ_COMMITTED。这样一来，就算你应用里的并发事务多到像是菜市场一样热闹，数据依然能稳得跟老牛一样，不会乱套。 5. 结语 通过今天的分享，我希望你已经对MyBatis中的事务隔离级别有了更深的理解，并且学会了如何正确设置它们来避免潜在的问题。记得啊，在搞数据库操作的时候，给事务隔离级别整得合适特别重要，这样能让咱们的系统变得更稳当、更靠谱。当然啦，这只是一个开始嘛。等你对MyBatis和数据库事务机制越来越熟悉之后，你就会发现更多的窍门来提升系统的性能和保证数据的一致性了。希望你在未来的编程旅程中不断进步，享受每一次技术探索的乐趣！ --- 以上就是我为你准备的文章。如果你有任何疑问或想要了解更多关于MyBatis的知识，请随时告诉我！

...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 Java中的元组Tuple 文章目录 Java中的元组Tuple 1. 概念 2. 使用 2.1 依赖Jar包 2.2 基本使用 2.2.1 直接调用 2.2.2 自定义工具类 2.2.3 示例代码 1. 概念   Java中的Tuple是一种数据结构，可存放多个元素，每个元素的数据类型可不同。Tuple与List集合类似，但是不同的是，List集合只能存储一种数据类型，而Tuple可存储多种数据类型。   可能你会说，Object类型的List实际也是可以存储多种类型的啊？但是在创建List的时候，需要指定元素数据类型，也就是只能指定为Object类型，获取的元素类型就是Object，如有需要则要进行强转。而Tuple在创建的时候，则可以直接指定多个元素数据类型。   Tuple具体是怎么的数据结构呢？ 元组（tuple）是关系数据库中的基本概念，关系是一张表，表中的每行（即数据库中的每条记录）就是一个元组，每列就是一个属性。 在二维表里，元组也称为行。   以上是百度百科中的"元组"概念，我们将一个元组理解为数据表中的一行，而一行中每个字段的类型是可以不同的。这样我们就可以简单理解Java中的Tuple数据结构了。 2. 使用 2.1 依赖Jar包 Maven坐标如下： <dependency><groupId>org.javatuples</groupId><artifactId>javatuples</artifactId><version>1.2</version></dependency> 引入相关依赖后，可以看出jar包中的结构很简单，其中的类主要是tuple基础类、扩展的一元组、二元组…十元组，以及键值对元组；接口的作用是提供【获取创建各元组时传入参数值】的方法。 2.2 基本使用 2.2.1 直接调用 以下以三元组为例，部分源码如下： package org.javatuples;import java.util.Collection;import java.util.Iterator;import org.javatuples.valueintf.IValue0;import org.javatuples.valueintf.IValue1;import org.javatuples.valueintf.IValue2;/ <p> A tuple of three elements. </p> @since 1.0 @author Daniel Fernández/public final class Triplet<A,B,C> extends Tupleimplements IValue0<A>,IValue1<B>,IValue2<C> {private static final long serialVersionUID = -1877265551599483740L;private static final int SIZE = 3;private final A val0;private final B val1;private final C val2;public static <A,B,C> Triplet<A,B,C> with(final A value0, final B value1, final C value2) {return new Triplet<A,B,C>(value0,value1,value2);}   我们一般调用静态方法with，传入元组数据，创建一个元组。当然了，也可以通过有参构造、数组Array、集合Collection、迭代器Iterator来创建一个元组，直接调用相应方法即可。   但是，我们可能记不住各元组对象的名称（Unit、Pair、Triplet、Quartet、Quintet、Sextet、Septet、Octet、Ennead、Decade），还要背下单词…因此，我们可以自定义一个工具类，提供公共方法，根据传入的参数个数，返回不同的元组对象。 2.2.2 自定义工具类 package com.superchen.demo.utils;import org.javatuples.Decade;import org.javatuples.Ennead;import org.javatuples.Octet;import org.javatuples.Pair;import org.javatuples.Quartet;import org.javatuples.Quintet;import org.javatuples.Septet;import org.javatuples.Sextet;import org.javatuples.Triplet;import org.javatuples.Unit;/ ClassName: TupleUtils Function: <p> Tuple helper to create numerous items of tuple. the maximum is 10. if you want to create tuple which elements count more than 10, a new class would be a better choice. if you don't want to new a class, just extends the class {@link org.javatuples.Tuple} and do your own implemention. </p> date: 2019/9/2 16:16 @version 1.0.0 @author Chavaer @since JDK 1.8/public class TupleUtils{/ <p>Create a tuple of one element.</p> @param value0 @param <A> @return a tuple of one element/public static <A> Unit<A> with(final A value0) {return Unit.with(value0);}/ <p>Create a tuple of two elements.</p> @param value0 @param value1 @param <A> @param <B> @return a tuple of two elements/public static <A, B> Pair<A, B> with(final A value0, final B value1) {return Pair.with(value0, value1);}/ <p>Create a tuple of three elements.</p> @param value0 @param value1 @param value2 @param <A> @param <B> @param <C> @return a tuple of three elements/public static <A, B, C> Triplet<A, B, C> with(final A value0, final B value1, final C value2) {return Triplet.with(value0, value1, value2);} } 以上的TupleUtils中提供了with的重载方法，调用时根据传入的参数值个数，返回对应的元组对象。 2.2.3 示例代码 若有需求：   现有pojo类Student、Teacher、Programmer，需要存储pojo类的字节码文件、对应数据库表的主键名称、对应数据库表的毕业院校字段名称，传到后层用于组装sql。   可以再定义一个对象类，但是如果还要再添加条件字段的话，又得重新定义…所以我们这里直接使用元组Tuple实现。 public class TupleTest {public static void main(String[] args) {List<Triplet<Class, String, String>> roleList = new ArrayList<Triplet<Class, String, String>>();/三元组，存储数据：对应实体类字节码文件、数据表主键名称、数据表毕业院校字段名称/Triplet<Class, String, String> studentTriplet = TupleUtils.with(Student.class, "sid", "graduate");Triplet<Class, String, String> teacherTriplet = TupleUtils.with(Teacher.class, "tid", "graduate");Triplet<Class, String, String> programmerTriplet = TupleUtils.with(Programmer.class, "id", "graduate");roleList.add(studentTriplet);roleList.add(teacherTriplet);roleList.add(programmerTriplet);for (Triplet<Class, String, String> triplet : roleList) {System.out.println(triplet);} }} 存储数据结构如下： 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_35006663/article/details/100301416。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

... 三、设置基础环境与配置 首先，我们需要在Apache Atlas环境中设置好数据脱敏规则。登录到Atlas的管理界面，找到数据资产管理模块，创建一个新的数据实体（例如，用户表User）。在这里，你可以为每个字段指定脱敏策略。 java // 示例代码片段 DataEntity userEntity = new DataEntity(); userEntity.setName("User"); userEntity.setSchema(new DataSchema.Builder() .addField("userId", DataModel.Type.STRING, new DataMaskingPolicy.Builder() .setMaskType(DataMaskingPolicy.MaskType.PARTIAL) .setMaskCharacter('') .setLength(5) // 显示前5位 .build()) .addField("email", DataModel.Type.STRING, new DataMaskingPolicy.Builder() .setMaskType(DataMaskingPolicy.MaskType.FULL) .build()) .build()); 四、编写脱敏策略 在上述代码中，DataMaskingPolicy类定义了具体的脱敏策略。MaskType枚举允许我们选择全遮盖（FULL）、部分遮盖（PARTIAL）或其他方式。setMaskCharacter()定义了替换字符，setLength(5)则设置了显示的长度。当你想要在某些字段中保留部分真实的细节时，咱们就可以灵活地给这些字段设定一个合适的长度，并选择相应的掩码方式，这样一来，既保护了隐私，又不失实用性，就像是给信息穿上了“马赛克”外套一样。 五、关联数据脱敏策略到实际操作 接下来，我们需要确保在执行SQL查询时能应用这些策略。这通常涉及到配置数据访问层（如JDBC、Spark SQL等），让它们在查询时自动调用Atlas的策略。以下是一个使用Hive SQL的示例： sql -- 原始SQL SELECT userId, email FROM users; -- 添加脱敏处理 SELECT userId.substring(0, 5) as 'maskedUserId', email from users; 六、监控与调整 实施数据脱敏策略后，我们需要监控其效果，确保数据脱敏在实际使用中没有意外影响业务。根据反馈，可能需要调整策略的参数，比如掩码长度或替换字符，以达到最佳的保护效果。 七、总结与最佳实践 Apache Atlas的数据脱敏功能并非一蹴而就，它需要时间和持续的关注。要知道，要想既确保数据安然无恙又不拖慢工作效率，就得先摸清楚你的数据情况，然后量身定制适合的保护策略，并且在实际操作中灵活调整、持续改进这个策略！就像是守护自家宝贝一样，既要看好门，又要让生活照常进行，那就得好好研究怎么把门锁弄得既安全又方便，对吧！记住了啊，数据脱敏可不是一劳永逸的事儿，它更像是个持久战，需要随着业务发展需求的不断演变，还有那些法规要求的时常更新，我们得时刻保持警惕，持续地对它进行改进和调整。 通过这篇文章，你已经掌握了在Apache Atlas中实施数据脱敏策略的基本步骤。但在实际动手干的时候，你可能得瞅瞅具体项目的独特性跟需求，量身打造出你的解决方案才行。听好了，对一家企业来说，数据安全可是它的命根子，而做好数据脱敏这步棋，那就是走向合规这条大道的关键一步阶梯！祝你在数据治理的旅程中顺利！

...n即为云上Kylin服务的一个实例，为企业提供了更便捷、更高效的云原生数据分析解决方案。这些案例和趋势表明，Kylin作为数据集成与管理的重要工具，将在未来的数字化转型中扮演越来越重要的角色。

...先的完全托管云数据库服务，正逐步与MongoDB Studio深度整合，使得用户能够在云端享受无缝的数据库管理和操作体验，无论是在本地环境还是在公有云环境中，都能灵活运用MongoDB Studio的强大功能。 对于那些希望深入理解MongoDB架构及其实战技巧的专业人士来说，MongoDB大学提供了丰富的在线课程资源和认证计划，结合MongoDB Studio的实际操作练习，让学习者能够系统性地掌握从基础到进阶的MongoDB管理知识，并紧跟技术发展的步伐，提升自身在大数据时代的核心竞争力。 总的来说，MongoDB Studio不仅是一个直观易用的可视化工具，更是MongoDB不断演进、拥抱技术创新的重要体现，它正在引领NoSQL数据库管理工具进入一个全新的智能化、可视化的未来。

...cat等Java应用服务器时可能遇到。这个异常通常出现在不当的监视器状态下调用监视器方法的情景下。哎呀，兄弟，搞清楚这捣蛋玩意儿的来龙去脉，还有它到底怎么闹腾的，以及咱得怎么对付它，这事儿可关键了！能帮咱们更好地守着咱们的Java程序，让它运行得更顺溜，性能更高昂，你说是不是？别忘了，咱的目标是让代码不仅跑得快，还得健健康康的，对吧？所以，咱们得仔细琢磨琢磨，找到那个问题的根子，然后想出个好办法，把它搞定！ 二、异常定义与背景 java.lang.IllegalMonitorStateException异常表明调用了一个在当前线程不拥有监视器锁的情况下被保护的方法。哎呀，你知道的，这种情况经常出现在我们用电脑同时做好多事情的时候。比如说你一边在浏览器上刷微博，一边在同一个电脑上运行一个程序，结果就可能会出问题。问题就是，一个程序的部分（我们叫它“线程”）想用一些共同的数据（比如一个共享的记事本），但是它没拿到这个数据的“钥匙”。这就像是你想去拿别人的书包里的东西，但是你手上没钥匙开不了包，结果就乱了套了。这种时候，电脑就得小心处理，防止出现混乱或者错误的结果。 三、示例代码分析 为了更好地理解这个异常，让我们通过一个简单的示例来演示它可能出现的情况： java import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; public class LockDemo { private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private static int counter = 0; public static void main(String[] args) { // 锁住资源 lock.lock(); try { System.out.println("开始操作..."); // 这里是你的业务逻辑 doSomething(); } finally { lock.unlock(); // 不要忘记解锁 } } private static void doSomething() { synchronized (LockDemo.class) { // 锁定当前类的对象 counter++; System.out.println("计数器值：" + counter); } } } 这段代码展示了如何正确地使用锁来保护共享资源。哎呀，兄弟！你要是不小心在没锁门的情况下闯进了别人的私人空间，那肯定得吃大亏啊！就像这样，在编程的世界里，如果你不巧在没锁定的情况下就去碰那些受保护的资源，那可就等着被系统给你来个“非法监视状态异常”吧！这可不是闹着玩的，得小心点！ 错误示例： java import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; public class LockDemoError { private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private static int counter = 0; public static void main(String[] args) { System.out.println("开始操作..."); // 这里尝试访问受保护的资源，但没有锁定 doSomething(); } private static void doSomething() { synchronized (LockDemoError.class) { counter++; System.out.println("计数器值：" + counter); } } } 运行上述错误示例，将会抛出 java.lang.IllegalMonitorStateException 异常，因为 doSomething() 方法在没有获取锁的情况下直接访问了共享资源。 四、预防与解决策略 为了避免这类异常，确保所有对共享资源的操作都遵循以下原则： 1. 始终锁定 在访问任何共享资源之前，务必先获得相应的锁。 2. 正确释放锁 在完成操作后，无论成功与否，都应确保释放锁。 3. 避免死锁 检查锁的顺序和持有锁的时间，防止出现死锁情况。 五、总结 java.lang.IllegalMonitorStateException 异常提醒我们在多线程编程中注意锁的使用，确保每次操作都处于安全的监视器状态。通过正确的锁管理实践，我们可以有效预防这类异常，并提高应用程序的稳定性和性能。哎呀，亲！在咱们做程序开发的时候，多线程编程那可是个大功臣！要想让咱们的系统跑得又快又稳，学好这个技术，不断摸索最佳实践，那简直就是必须的嘛！这不光能让程序运行效率翻倍，还能确保系统稳定，用户用起来也舒心。所以啊，小伙伴们，咱们得勤于学习，多加实践，让自己的技能库再添一把火，打造出既高效又可靠的神级系统！

...，我们就成功地设置了容器的背景色，标题的字体大小和颜色，以及段落的行高和颜色。这就是CSS的基本用法，也是我们在后续讨论中需要用到的基础知识。 第3章 JS函数未定义的原因 回到我们一开始提出的问题，“js函数未定义是怎么回事？”这个问题实际上是在问：“为什么我在某个地方使用了一个函数，但是却出现了函数未定义的错误？”这个问题的答案可能有很多，下面我们一一来看一下。 第一个可能的原因是，我们确实没有定义这个函数。比如说，我们有一个名为helloWorld的函数，但是在其他地方却忘记定义它了。这种情况简直是最直截了当的啦，解决起来也超级简单，你只需要在需要用到这个函数的地方给它加上一个定义就OK啦，就像给菜加点盐那么简单。 javascript function helloWorld() { console.log("Hello, world!"); } helloWorld(); // 输出 "Hello, world!" 第二个可能的原因是，我们虽然定义了这个函数，但是在使用的时候却拼错了函数名或者写错了参数。这种情况也比较多见，特别是在大型项目中，很容易出现这种错误。 javascript function helloWorld() { console.log("Hello, world!"); } helloWord(); // 报错，因为函数名拼错了 第三个可能的原因是，我们使用的函数在一个作用域内是可以访问的，但是在另一个作用域内却不可以访问。这种情况比较复杂，需要我们深入理解作用域的概念才能解决。 javascript let x = 1; if (true) { function foo() { console.log(x); // 输出 1 } } else { function foo() { console.log(x); // 报错，因为x在else的作用域内不可访问 } } foo(); // 报错，因为foo在if的作用域外不可访问 以上就是“js函数未定义是怎么回事”的一些可能原因，我们在日常开发中需要根据具体的情况进行分析和处理。 第4章 如何避免“js函数未定义”的问题？ 避免“js函数未定义”的问题，其实有很多方法。下面我们就来介绍一些常用的技巧。 首先是要注意命名规范。当我们在创建函数的时候，可别忘了给它起个既规范又有意思的名字。就像咱们常说的“驼峰式命名法”，就是一种挺实用的命名规则，你可以把函数名想象成一只可爱的小骆驼，每个单词首字母都像驼峰一样高高地耸起来，这样一来，不仅看起来顺眼，读起来也朗朗上口，更容易让人记住。这样可以让我们的代码更加清晰易懂，也可以减少出错的可能性。 其次是要注意作用域的限制。在JavaScript这个编程语言里，每个函数都拥有自己的独立小天地，也就是作用域。这就意味着，当我们呼唤一个函数来干活的时候，得留个心眼儿，千万要注意别跨出这个小天地去调用还没被定义过的函数，否则就可能闹出“函数未定义”的乌龙事件。 最后是要注意版本兼容性。假如我们正在玩转一些最新的JavaScript黑科技，但心里也得惦记着那些还在用老旧浏览器的用户群体。这就意味着，咱们还得琢磨琢磨怎么在这些老爷爷级别的浏览器上，找到能兼容这些新特性的备选方案，让它们也能顺畅运行起来。这就意味着咱们得摸清楚各个浏览器的不同版本之间是怎么个兼容法，还有学会如何运用各种小工具和技巧来对付这些可能出现的兼容性问题。 总之，“js函数未定义”的问题是一个比较常见的问题，但是只要我们注意一些基本的原则和技巧，就能够有效地避免这个问题。希望本文能够对你有所帮助，如果你还有其他的问题，欢迎随时联系我。

...eaTunnel任务配置简化版 Pipeline pipeline = new Pipeline(); pipeline.addSource(new FlinkKafkaSource(...)); pipeline.addTransform(new SomeTransform(...)); pipeline.addSink(new HdfsSink(...)); // 运行并捕获异常 try { SeaTunnelRunner.run(pipeline); } catch (Exception e) { System.out.println("Caught an unexpected error: " + e.getMessage()); // 记录日志、堆栈跟踪等详细信息用于后续分析 } 遇到异常后，首要的是记录下详细的错误信息和堆栈跟踪，这是排查问题的重要线索。 3. 深入挖掘异常背后的原因 - 资源监控：查看SeaTunnel运行期间的系统资源消耗（如CPU、内存、磁盘IO等），确认是否因资源不足导致异常。 - 日志分析：深入研究SeaTunnel生成的日志文件，寻找可能导致异常的行为或事件。 - 数据检查：检查输入数据源是否有异常数据或突发流量，例如上述虚构异常可能是由于数据突然激增造成的数据倾斜问题。 4. 实战演练 通过代码调整解决问题 假设我们发现异常是由数据倾斜引起，可以通过修改transform阶段的代码来尝试均衡数据分布： java class BalancedTransform extends BaseTransform<...> { @Override public DataStream<...> transform(DataStream<...> input) { // 添加数据均衡策略，例如Flink的Rescale操作 return input.rescale(); } } // 更新pipeline配置 pipeline.replaceTransform(oldTransform, new BalancedTransform(...)); 5. 总结与反思 每一次面对未列明的SeaTunnel异常，都是一次深入学习和理解其内部工作原理的机会。尽管具体的代码示例在此处未能给出，但这种解决思路和调试过程本身才是最宝贵的财富。在面对那些未知的挑战时，咱们得拿出实打实的严谨劲儿，就像侦探破案那样，用科学的办法一步步来。这就好比驾驶SeaTunnel这艘大数据处理的大船，在浩瀚的数据海洋里航行，咱得结合实际情况，逐个环节、逐个场景地细细排查问题，同时灵活应变，该调整代码逻辑的时候就大胆修改，配置参数也得拿捏得恰到好处。这样，咱们才能稳稳当当地驾驭好这艘大船，一路乘风破浪前进。 请记住，每个项目都有其独特性，处理异常的关键在于理解和掌握工具的工作原理，以及灵活应用调试技巧。嗯，刚才说的那些呢，其实就是一些通用的处理办法和思考套路，不过具体问题嘛，咱们还得接地气儿，根据实际项目的个性特点和需求来量体裁衣，进行对症下药的分析和解决才行。

...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 Git下载及基本使用https://www.bootcss.com/p/git-guide/ 文章目录 Git下载及基本使用[https://www.bootcss.com/p/git-guide/](https://www.bootcss.com/p/git-guide/) 一、下载 二、基本命令 1.初始化本地库 2、设置签名 3.将文件/目录从工作区追加到暂存区 4.查看状态 5.把暂存区的文件移除 6.把文件从暂存区上传到本地库 7.将文件变为未暂存状态 8.创建远程仓库并推送 9.删除远程仓库 10.拉取远程仓库 三、其他命令 1.查看命令信息指令 2.查看版本的提交记录 3.进入不同版本 4.分支操作 5.比较文件 四、遇到的错误 一、下载 用于 Windows 安装程序的 32 位 Git。 用于 Windows 安装程序的 64 位 Git。 二、基本命令 git命令和linux的命令基本相同，大部分linux命令在git中都可以使用。 1.初始化本地库 a.首先新建一个文件夹，进入文件夹，点击鼠标右键，找到菜单中的 Git Bash Here，点击进入命令界面。 b.输入命令 git init 初始化本地仓库 你会发现你的文件夹内多出一个 .git文件证明你的本地仓库初始化成功。 有的电脑可能会隐藏后缀名的文件，无法看到 .git文件，你需要去电脑设置可查看隐藏文件。方法：进入此电脑，点击上方查看，勾选隐藏的项目即可查看被隐藏的文件。 2、设置签名 签名主要是设置用户名和email地址，有两种级别：一种是项目级别 git config user.name 用户名， git config user.email邮箱地址；另一种是系统用户级别 git config --global user.name 用户名， git config --global user.email 邮箱地址。项目级别是优先于系统级别的，但二者至少设置一个。一般只用项目级别就行。 用 cat .git/config可以查看设置的项目签名。 3.将文件/目录从工作区追加到暂存区 命令 ：git add 文件/目录 4.查看状态 命令：git status。 第一行信息告诉我们，目前正处于master分支； 第二行信息告诉我们，本地库还没有上传任何文件； 第三、四、五行信息告诉我们，可以用以下命令把暂存区的文件（绿色文件）上传到本地库。 5.把暂存区的文件移除 代码：git rm --cached 文件名。注意文件只是从暂存区中移除，并没有在目录中被删除。 未追加在暂存区的文件显示红色。 6.把文件从暂存区上传到本地库 命令：git commit -m "注释内容" 文件名。 这是查看状态可以看到暂存区已经没有文件可以上传到本地库，说明你上传成功。 7.将文件变为未暂存状态 命令：git rest HEAD 文件名。对在暂存区的文件进行操作。 8.创建远程仓库并推送 a.首先我们要有一个github或gitee账号： github官网：https://github.com/ gitee官网：https://gitee.com/ b.然后在里面创建一个远程仓库（以gihub为例）： 登录进入主页面，找到并点击右上角的加号，点击 New repository,然后填写仓库信息。或者找到点击左方的 New选项。进入创建界面，填入信息。 下面三个选项可根据需要勾选。点击 Create...就创建号一个仓库了。 c.复制仓库地址 找到左上方导航Code选项，点击进入该选项 有两个地址：HTTP地址和SSH地址。我一般用HTTP地址（简单）。 如果你创建远程仓库时选择了下面的三个选项，可能你的Code界面会有所差别，点击右方的 Code即可查看仓库地址。 然后进入git命令界面：输入命令 git remote add origin(别名) 地址为你复制的地址创建别名并储存。命令 git remote -v查看你设置过的地址。 d.最后进行推送操作，将本地仓库推送到远程仓库。 命令 git push -u origin(你要推送到的远程仓库地址) master(你要推送的分支).在第一次推送是用上 -u选项，之后就可以不用。 该界面为成功推送，你再刷新你的github或gitee仓库，这是你上传的文件将出现在远程仓库表明推送成功。 注意：1.如果创建远程仓库时勾选了下面的三个选项，则可能你刷新时没发现有新文件推送到仓库，这是先找到红色划线位置，查看当前分支是否自己推送的分支，找到正确分支再看是否正确推送。 2.如果你是第n次推送，必须要在和远程仓库版本一样的条件下进行修改后推送，否则无法推送（不能跨多个版本推送）。 3.如果推送不成功，可能是你修改前的版本和远程库的版本不一致造成，先进行拉取，在修改推送。 9.删除远程仓库 首先进入要删除的远程仓库，点击上方导航条中的 Settings选项 然后找到进入左边菜单栏中的 Options选项，鼠标划到最下面找到 点击Delete this repository选项 最后按指示输入github用户名和密码进行删除即可。 10.拉取远程仓库 命令：git pull origin master。 在打算更新远程库时，先拉取远程库然后修改或添加，否则可能报错。 表明拉取成功。 注意：若你的本地仓库进行了修该导致无法拉去成功，则尝试用 git pull --rebase命令进行拉取。 三、其他命令 1.查看命令信息指令 命令：git help 2.查看版本的提交记录 命令：git log 以每条版本日志显示一行：git log --pretty=oneline 简写哈希值的方式：git log --oneline 可以看到前进后退步数：git reflog 3.进入不同版本 先用 git reflog命令查看哈希值 a.命令：git reset --hard 哈希值（索引） b.命令：git reset --hard HEAD^，该命令只能后退（查看当前版本之前的版本），后面几个 ^ 则后退几步。 c.命令：git reset --hard~，该命令只能后退（查看当前版本之前的版本），后退 （数值） 步； 4.分支操作 命令：git branch -v，查看所有分支 命令：git branch 分支名，创建分支 命令：git checkout 分支名，切换分支 5.比较文件 命令：git diff 文件名，工作区和暂存区比较 命令：git diff HEAD 文件名，当前版本比较 命令：git diff HEAD^ 文件名，历史版本比较 四、遇到的错误 git config --global http.sslVerify false 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_56180999/article/details/117634968。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 半自动化批量下载专利全文pdf傻瓜攻略 写在前面 适合人群 使用前提 基本思路 键鼠记录器脚本 前期准备 脚本原理 注意事项 检查下载效果 写在前面 整理专利的时候，在专利引擎上只能一条条的下载，很是烦人。我比较讨厌这种重复性劳动，所以每次碰上都得想想办法怎么自动化操作，虽然上每次研究自动化办法的时间把都足够把活干完了哈哈。可惜的是每次搞完都没有把文档保留下来，下次有点什么事情又得从头开始。因此准备开始写写文档记录一些思路，同时如果能帮到有需要的人就更好了！ 适合人群 不会爬虫的都可以来看看！能大概看明白python就够了。 使用前提 python环境配好 有梯子 不排斥键鼠记录器读取键鼠记录 基本思路 现在的专利搜索引擎大概都有批量下载库，如果只要摘要的话直接下载就可以了。但是下载全文的时候，大部分引擎都不支持批量下载，只能一个一个点，还得输验证码。 这里就不得不提到google patent了，这是我目前找到的唯一一个不需要验证码就能下载的专利引擎了（其实主要是还不会用python识别验证码）。那么有了google patent这个神器，就可以用自动办法来进行下载了。我这里使用的是按键精灵，傻瓜式操作。（没用python爬虫的原因是requests不能挂梯子。。。这里我不是很确定是什么问题，希望有大佬指点一下。anyway，主要思路就是用键鼠记录器点点点，我用的是按键精灵，理论上什么记录器都可以。 ps. 听说poxoq能批量下载，但是新版本只能下载前十页，因此我没有尝试，如果能直接下载全文的话请评论区告诉我。 键鼠记录器脚本 前期准备 按格式排好公开号或者申请号，在编辑器中打开； 把google patent搜索页面和文本编辑器分屏显示，便于操作。 脚本原理 以edge浏览器为例，按键精灵双击全选文本中第一行的公开号，ctrl+c复制，鼠标转到网页搜索框，ctrl+v粘贴，点搜索。等搜索完成右键download PDF，选链接另存为并确定，之后点击网页关闭下载栏，一次下载完成。返回编辑器，删除第一行的文本，把第二行提到第一行，完成复位。 这样就形成了完整的一次过程，只要重复运行脚本就可以把所有专利全文下载下来。 注意事项 实际操作中，可能遇到两大问题： 网页反馈问题 这里指的是搜索后没有来到我们想象中的专利页，可能是没有搜索到专利，或该专利google patent没有pdf文档，这时如果脚本还在运行，那么显然就会错误运行。 脚本运行问题 主要要考虑的是命令之间的延时。延时调小确实运行速度会变快，但是如果电脑运行速度不够或者网速/服务器慢了，就会错误执行命令。我的建议是文本操作可以适当删减延时，涉及网页的部分适量增加延时，保证脚本的容错率。 由此可以看出来这个脚本还是离不开人的，在跑的时候还是需要盯着点，如果有错误可以及时处理。 检查下载效果 看了上面的注意事项，想必你也知道这个脚本不太靠谱。那么解决这个问题的方法就是负反馈。下载完了检查一遍就好了。 由于google patent下载的文件是以公开号命名的，所以对照要下载的和已下载的公开号就能看出哪些专利没有下载成功。 我这里写了一个python小脚本。 import pandas as pdimport os读取待下载专利的公开号，地址修改成你自己存放的位置df = pd.read_excel("target.xlsx",header= 0, usecols= "B").drop_duplicates()取前11位作为对比（以中国专利作为参考）PublicNumber_tgt = list(map(lambda x: x[0:11],df["公开（公告）号"].to_list()))读取已下载专利的公开号，地址修改成你自己存放的位置filelist=os.listdir(r'C:\Users\mornthx\Desktop\专利全文')取前11位作为对比PublicNumber_dl = list(map(lambda x: x[0:11],filelist))比较两者差值diff = set(PublicNumber_tgt).difference(set(PublicNumber_dl))print(diff) 没下载的专利具体问题具体解决就好了。 希望能帮到大家！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38688347/article/details/124000919。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...程操作，但你可以通过配置参数来影响它的生成。例如： java env.setParallelism(4); // 设置并行度为4 这条语句会影响ExecutionPlan中任务的并行执行方式。更高的并行度通常能让吞吐量变得更好，但同时也可能会让网络通信变得更复杂，增加不少额外的工作量。 3. 探索背后的秘密 JobGraph与ExecutionPlan的互动 现在，让我们思考一下JobGraph和ExecutionPlan之间的关系。可以说，JobGraph是ExecutionPlan的基础，没有一个清晰的JobGraph，就无法生成有效的ExecutionPlan。ExecutionPlan就是JobGraph的具体操作指南，它告诉你怎么把这些抽象的想法变成实实在在的计算任务。 思考与探讨： - 在设计你的Flink应用程序时，是否考虑过JobGraph的结构对最终性能的影响？ - 你有没有尝试过调整ExecutionPlan的某些参数来提升应用程序的效率？ 4. 实践中的挑战与解决方案 最后，我想分享一些我在使用Flink过程中遇到的实际问题及解决方案。 问题1：数据倾斜导致性能瓶颈 - 原因分析：数据分布不均匀可能导致某些算子处理的数据量远大于其他算子，从而形成性能瓶颈。 - 解决办法：可以通过重新设计JobGraph，比如引入更多的分区策略或调整算子的并行度来缓解这个问题。 问题2：内存溢出 - 原因分析：长时间运行的任务可能会消耗大量内存，尤其是在处理大数据集时。 - 解决办法：合理设置Flink的内存管理策略，比如增加JVM堆内存或利用Flink的内存管理API来控制内存使用。 --- 好了，朋友们，这就是我对Flink中的JobGraph和ExecutionPlan的理解和分享。希望这篇文章能让你深深体会到它们的价值，然后在你的项目里大展身手，随意挥洒！如果你有任何疑问或者想要进一步讨论的话题，欢迎随时留言交流！ 记住，学习技术就像一场旅行，重要的是享受过程，不断探索未知的领域。希望我们在数据流的世界里都能成为勇敢的探险家！

...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 1. JSP功能具体要求及命名 request对象的使用，模拟注册页面和功能; （1）第1个JSP页面，命名为login.jsp：该页面提供一个表单(标签、文本框、密码框、单选按钮、复选框、按钮、下拉列表框、列表框、多行文本框等模拟注册界面，可以参考给定的图片布局)。 ①在第1个页面，输入相应内容、选择相应内容、选择出生日期后，自动计算年龄并显示到对应文本框中。 ②用户可以输入或者选择相关内容，点击“注册”按钮将输入和选择的数据传递给第2个JSP页面result.jsp。 （2）第2个页面，命名为result.jsp：通过request对象获得注册页面的信息，然后在该页面以表格形式显示出来。如下图所示 （建议，可以将用户信息编写成一个实体类） 2.具体代码 （1）login.jsp <%@ page contentType="text/html; charset=GB2312"%><HTML><body><center><h2>模拟注册页面</h2></center><font size=3><h3><form action="case03ssy2result.jsp" method=post><br>用户名：<input type="text" size="16" minlength="6" maxlength="16" aligin="left" name="username">   <b><i>用户名由6~16个字符组成，包括汉字，数字，字母等</i></b></br><p>密 码： <input type="password" size="16" minlength="6" maxlength="16" aligin="left" name="pwd">   <b><i>密码由6~16个字符组成，包括数字，字母等</i></b></p><p>性 别： <input type="radio" value="男" name="sex"/>男 <input type="radio" value="女" name="sex"/>女   年龄：<input type="text" size="4" name="age" id="age" style="background-color:grey" readonly><p>出生日期：<select name="year" id="year" onblur="changeAge()"> <% for(int y=1990;y<=2010;y++){ %><option value="<%=y %>"><%=y %></option><%}%></select>年<select name="month"><% for(int m=1;m<=12;m++){ %><option value="<%=m%>"><%=m %></option><%} %></select>月<select name="day"> <% for(int d=1;d<=31;d++){ %><option value="<%=d %>"><%=d %></option><%} %></select>日</p><p>爱 好：<input type="checkbox" value="唱歌" name="hobbies" />唱歌<input type="checkbox" value="听歌" name="hobbies" />听歌<input type="checkbox" value="篮球" name="hobbies" />篮球<input type="checkbox" value="乒乓球" name="hobbies" />乒乓球<input type="checkbox" value="足球" name="hobbies" />足球<input type="checkbox" value="羽毛球" name="hobbies" />羽毛球</p><p>所学课程：<select name="course" multiple="multiple" size="10"><option value="计算机科学导论">计算机科学导论</option><option value="C程序设计基础">C程序设计基础</option><option value="数据结构">数据结构</option><option value="操作系统原理">操作系统原理</option><option value="软件工程概论">软件工程概论</option><option value="算法分析与设计">算法分析与设计</option><option value="Java编程基础">Java编程基础</option><option value="计算机网络">计算机网络</option><option value="数据库系统原理及应用">数据库系统原理及应用</option><option value="软件设计">软件设计</option><option value="软件测试">软件测试</option><option value="Java Web应用程序开发">Java Web应用程序开发</option><option value="组网工程">组网工程</option><option value="软件项目管理">软件项目管理</option><option value="云计算与大数据技术">云计算与大数据技术</option><option value="粮油信息处理及模式识别">粮油信息处理及模式识别</option><option value="软件开发案例分析">软件开发案例分析</option><option value="软件交互设计">软件交互设计</option></select>按住Ctrl按钮来选择多个项目</p><p>个人简历：<textArea name="cv" rows="3" cols="35" align="top" ></textArea></p><p><center><input type="submit" value="注册" name="submit"></center></p></form></h3></font><script type="text/javascript">function changeAge() {console.log("调用了函数");var nowData = new Date();console.log(nowData.getUTCFullYear());var nowYear = nowData.getUTCFullYear();console.log(document.getElementById("year").value)var year = document.getElementById("year").value;var age = nowYear - year;var e = document.getElementById("age");e.value = age;}</script></body></HTML> （2）result.jsp <%@ page contentType="text/html; charset=GB2312"%><%! public String handleStr(String s){try{ byte [] bb=s.getBytes("GB2312");s=new String(bb);}catch(Exception exp){}return s;}%><HTML><body bgcolor=yellow><font size=3><% request.setCharacterEncoding("GB2312");String username=request.getParameter("username");String pwd=request.getParameter("pwd");String sex=request.getParameter("sex");String year=request.getParameter("year");String month=request.getParameter("month");String day=request.getParameter("day");String age=request.getParameter("age");String hobbies[]=request.getParameterValues("hobbies");String course[]=request.getParameterValues("course");String cv=request.getParameter("cv");%>注册个人信息如下：<br><table border=2><tr><td><% out.print("用户名");%></td><td><% out.print("密码"); %></td><td><% out.print("性别"); %></td><td><% out.print("出生日期"); %></td><td><% out.print("年龄"); %></td><td><% out.print("爱好"); %></td><td><% out.print("所学课程"); %></td><td><% out.print("个人简历"); %></td></tr><tr><td><% out.print(username); %></td><td><% out.print(pwd); %></td><td><% out.print(sex); %></td><td><% out.print(year+"年"+month+"月"+day+"日"); %></td><td><% out.print(age); %></td><td><% if(hobbies==null){out.println("无");}else{ for(int m=0;m<hobbies.length;m++){out.print(handleStr(hobbies[m])+" ");} }%></td><td><% if(course==null){out.println("无");}else{ for(int n=0;n<course.length;n++){out.print(handleStr(course[n])+" ");} }%></td><td><% out.print(cv); %></td></tr></table></font></body></HTML> 3.运行结果 4.总结分析 在大体功能实现的基础上，虽然实现了用户信息登录与记录，但是此界面只能输入并记录一个用户 ，无法实现多用户，有待改正。另外，在登录界面年龄下拉列表没用考录闰年与平年的区别，把每个月份都设置为了31天。 求大佬改正。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Pluto_ssy/article/details/121049221。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...级快递员，专门负责在服务器间快速传递数据。这货可厉害了，能大大提高咱们程序跑起来的速度和反应灵敏度，简直就是程序员的得力助手，能让网站运行得跟开挂了一样流畅！所以，如果你想要让自己的应用飞起来，Memcached绝对是你的不二之选！然而，随着业务复杂度的增加，数据版本控制的需求变得愈发重要。本文将探讨如何在Memcached中实现多版本控制，旨在为开发者提供一种有效管理数据版本的方法。 第一部分：理解多版本控制的必要性 在许多场景下，同一数据项可能需要多个版本来满足不同需求。例如，在电商应用中，商品信息可能需要实时更新价格、库存等数据；在社交应用中，用户评论或帖子可能需要保留历史版本以支持功能如撤销操作。这种情况下，多版本控制显得尤为重要。 第二部分：Memcached的基本原理与限制 Memcached通过键值对的方式存储数据，其设计初衷是为了提供快速的数据访问，而不涉及复杂的数据结构和事务管理。这就好比你有一款游戏，它的规则设定里就没有考虑过时间旅行或者穿越时空的事情。所以，你不能在游戏中实现回到过去修改错误或者尝试不同的未来路径。同理，这个系统也一样，它的设计初衷没有考虑到版本更新时的逻辑问题，所以自然也就无法直接支持多版本控制了。 第三部分：实现多版本控制的方法 1. 使用命名空间进行版本控制 一个简单的策略是为每个数据项创建一个命名空间，其中包含当前版本的键和历史版本的键。例如： python import memcache mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0) def set_versioned_data(key, version, data): mc.set(f'{key}_{version}', data) mc.set(key, data) 保存最新版本 设置数据 set_versioned_data('product', 'v1', {'name': 'Product A', 'price': 10}) 更新数据并设置新版本 set_versioned_data('product', 'v2', {'name': 'Product A (Updated)', 'price': 15}) 2. 利用时间戳进行版本控制 另一种方法是在数据中嵌入一个时间戳字段，作为版本标识。这种方法在数据频繁更新且版本控制较为简单的情况下适用。 python import time def set_timestamped_data(key, timestamp, data): mc.set(f'{key}_{timestamp}', data) mc.set(key, data) 设置数据 set_timestamped_data('product', int(time.time()), {'name': 'Product A', 'price': 10}) 更新数据 set_timestamped_data('product', int(time.time()) + 1, {'name': 'Product A (Updated)', 'price': 15}) 第四部分：优化与挑战 在实际应用中，选择何种版本控制策略取决于具体业务需求。比如说，假设你老是得翻查过去的数据版本，那用时间戳或者命名空间跟数据库的搜索功能搭伙用，可能会是你的最佳选择。就像你去图书馆找书，用书名和出版日期做检索，比乱翻一气效率高多了。这方法就像是给你的数据做了个时间轴或者标签系统，让你想看哪段历史一搜就出来，方便得很！同时，考虑到内存资源的限制，应合理规划版本的数量，避免不必要的内存占用。 结论 Memcached本身不提供内置的多版本控制功能，但通过一些简单的编程技巧，我们可以实现这一需求。无论是使用命名空间还是时间戳，关键在于根据业务逻辑选择最适合的实现方式。哎呀，你知不知道在搞版本控制的时候，咱们得好好琢磨琢磨性能优化和资源管理这两块儿？这可是关乎咱们系统稳不稳定的头等大事，还有能不能顺畅运行的关键！别小瞧了这些细节，它们能让你的程序像开了挂一样，不仅跑得快，而且用起来还特别省心呢！所以啊，做这些事儿的时候，可得细心点，别让它们成为你系统的绊脚石！ 后记 在开发过程中，面对复杂的数据管理和版本控制需求，灵活运用现有工具和技术，往往能取得事半功倍的效果。嘿！小伙伴们，咱们一起聊聊天呗。这篇文章呢，就是想给那些正跟咱们遇到相似难题的编程大神们一点灵感和方向。咱们的目标啊，就是一块儿把技术这块宝地给深耕细作，让它开出更绚烂的花，结出更甜美的果子。加油，程序员朋友们，咱们一起努力，让代码更有灵魂，让技术更有温度！

...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 本文内容为海贼王全集的分章节目录介绍,还有本人在观看时候记录的精彩打斗剧集,可以方便大家直接定位想看的章节和精彩内容, 源文件已经上传到我的资源中,有需要的可以去看看, 我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,相应技巧可在笔记中查找原题, 有兴趣的可以去 我的主页 了解更多计算机学科和考研的精品思维导图整理 本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持一下哦！ 博客中思维导图的高清PDF版本,可关注公众号 一起学计算机 点击 资源获取 获得 目录 0.精彩打斗剧集 0.剧场版 1.东海冒险篇1-60 2.阿拉巴斯坦篇61-130 3.TV原创篇131-143 4.空岛篇144-195 5.海军要塞G8196-206 6.长链岛篇207-226 7.司法岛篇227-325 8.旗帜猎人篇326-336 9.恐怖三桅帆船篇337-383 10.香波地群岛篇384-407 11.女儿岛篇408-421 12.海底监狱篇422-456 13.大事件篇457-504 14.新世界前篇505-516 15.鱼人岛篇517-574 16.Z的野心篇575-578 17.庞克哈萨德篇579-628 18.德雷斯罗萨篇629-746 19.银之要塞篇747-750 20.佐乌篇751-782 21.托特兰篇783-877 22.世界会议篇878-889 23.和之国篇890-至今 我的更多精彩文章链接, 欢迎查看 经典动漫全集目录 精彩剧集 海贼王 动漫 全集目录 分章节 精彩打斗剧集 思维导图整理 火影忍者 动漫 全集目录 分章节 精彩打斗剧集 思维导图整理 死神 动漫 全集目录 分章节 精彩打斗剧集 思维导图整理 计算机专业知识 思维导图整理 Python 北理工慕课课程 知识点 常用代码/方法/库/数据结构/常见错误/经典思想 思维导图整理 C++ 知识点 清华大学郑莉版 东南大学软件工程初试906 思维导图整理 计算机网络 王道考研 经典5层结构 中英对照 框架 思维导图整理 算法分析与设计 北大慕课课程 知识点 思维导图整理 数据结构 王道考研 知识点 经典题型 思维导图整理 人工智能导论 王万良慕课课程 知识点 思维导图整理 红黑树 一张导图解决红黑树全部插入和删除问题 包含详细操作原理 情况对比 各种常见排序算法的时间/空间复杂度 是否稳定 算法选取的情况 改进 思维导图整理 人工智能课件 算法分析课件 Python课件 数值分析课件 机器学习课件 图像处理课件 考研相关科目 知识点 思维导图整理 考研经验--东南大学软件学院软件工程 东南大学 软件工程 906 数据结构 C++ 历年真题 思维导图整理 东南大学 软件工程 复试3门科目历年真题 思维导图整理 高等数学 做题技巧 易错点 知识点（张宇，汤家凤）思维导图整理 考研 线性代数 惯用思维 做题技巧 易错点 （张宇，汤家凤）思维导图整理 高等数学 中值定理 一张思维导图解决中值定理所有题型 考研思修 知识点 做题技巧 同类比较 重要会议 1800易错题 思维导图整理 考研近代史 知识点 做题技巧 同类比较 重要会议 1800易错题 思维导图整理 考研马原 知识点 做题技巧 同类比较 重要会议 1800易错题 思维导图整理 考研数学课程笔记 考研英语课程笔记 考研英语单词词根词缀记忆 考研政治课程笔记 Python相关技术 知识点 思维导图整理 Numpy常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Pandas常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Matplotlib常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 PyTorch常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Scikit-Learn常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Java相关技术/ssm框架全部笔记 Spring springmvc Mybatis jsp 科技相关 小米手机 小米 红米 历代手机型号大全 发布时间 发布价格 常见手机品牌的各种系列划分及其特点 历代CPU和GPU的性能情况和常见后缀的含义 思维导图整理 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43959833/article/details/115670535。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 1月19日，人人网发布一款语音产品，名字与啪啪非常类似，叫啵啵，并号称是中国首款带语音滤镜的语音社交产品。目前其首页已经放出安卓版本，iOS版暂时还未上线。雷锋网进行了试用，跟大家介绍。 从官方的介绍来看，啵啵这个应用主要有三个特色，最大的特点是声音滤镜。另外，还可以在应用内使用声音、图片和文字等元素进行信息表达。最后当然就是社交分享功能。 打开应用，首先是类似Path或者啪啪那样一片红色的开始界面。界面中从下部飘起三个气泡，分别是人人登录、新浪微博登录以及直接进入使用。啵啵可以无需注册直接进入应用进行发布消息。 进入主界面后，主界面以时间线的形式把用户所关注的人发的声音图片信息。每条信息中，表示声音的大图标覆盖在图片显眼位置，意味着啵啵想让用户知道声音才是这个应用的主要元素，图片是作为背景图的辅助元素出现的。另外，在背景图右边有表示喜欢和评论的按钮。 主界面下方中心有十分突出显眼的声音按钮，点击后首先进入录音界面。 录音完成后，应用立刻列出表示声音滤镜的各种可爱图标。选择了某种滤镜效果后，声音生成完毕。进入发布界面，此时可以选择是否添加图片。可选择把信息分享到人人网或者新浪微博。 添加图片完成后，同时下方还可以添加文字描述，果然是声音、图片和文字三位一体全方位出击之应用。虽然这里主打声音，但声音、图片和文字分离的形式才更为符合人们对信息介质的认知习惯，小编一直认为啪啪中的所谓声音图片的概念只是一个伪概念。 对于新用户来说，可以选择添加人人网好友或者新浪微博好友，当然，应用本身会推荐优质应用建议新用户进行关注。另外，用户的关注、喜欢等信息会出现在用户的消息中心中。 这是一个同样基于信息分享的移动社交产品，其本质其实与Instagram等图片分享社区、啪啪等语音分享社区一样。啪啪本来是最先进行声音信息分享的社区，但啪啪把声音与图片混合在一起生硬造出了一个声音图片的概念，反而留下了主打声音信息分享的切入点，现在人人就抓住了这个切入点推出啵啵这个产品。 事实上，从目前已经存在啵啵社区中的用户发的消息来看，其性质与啪啪并无很大区别。啵啵主打的声音滤镜功能，有一个非常非常严重的缺陷。图片分享社区的滤镜功能对图片的改造是美化，图片滤镜可以把一张普通的图片改的看上去非常的优美和文艺，因而大大增强了用户的分享欲望，让人人都有当一回摄影师的感觉。 但声音滤镜做不到这样的效果，至少从啵啵中看来达不到美化的效果，目前从社区中声音信息可知，声音经过滤镜处理之后变得非常怪异。本身声音美的用户尤其女孩子必然受不了这样的声音变化，声音不好听的用户，经过处理后，结果是更加的不堪回首。所以，从实际情况来看，大多数人都会直接发布不加滤镜的原音。 另外，应用中有个设置奇特的地方在于，如果发布信息时只发布声音不附加图片，这条信息的背景会有一大片的空白，效果比较差。别说应用制作者，用户们都会觉得很有违和感，因而绝大多数用户都会添加图片。 这时候，啵啵变得非常类似啪啪，虽然本身，其与啪啪就相差不大。 是的，这是啪啪披着声音滤镜的外衣，事实上笔者怀疑啪啪不做声音滤镜就是有声音滤镜反而丑化声音的考虑。据了解，这是本周重组后的人人公司新的无线事业部推出的两款移动应用之一。但如果说这就是一个上市大公司在移动端发力所能做到的全部，这无疑是稍让人失望的。而且，人人网能不能不要这么马虎对待自己的产品？所谓的@啵啵官博就只在1月18日发布了一条消息，之后这个微博账号再无动静。 如果按照许朝军解释啪啪名字的来源：啪=口+拍，声音加图片。那啵啵又作何解？ 好吧，其实人人网解释是这样的：“语音产品，所以取拟声名字，明确定位”。 参考：http://www.hooxiao.com/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=19&id=14864（2013-01-21 10:04:03） 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/prairie79/article/details/8546911。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...供技术支持和问题解答服务，促进资源共享和经验交流。 四、结语 Apache Pig作为大数据处理领域的重要工具，其性能优化、可扩展性和用户体验的提升，是推动其在实际应用中发挥更大价值的关键。通过上述策略的实施，不仅能够提高Apache Pig的效率和可靠性，还能吸引更多开发者和分析师加入，共同推动大数据技术的发展和应用。随着技术的不断进步和创新，Apache Pig有望在未来的数据处理领域扮演更加重要的角色。