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... ntpdate命令实现 ntpdate 安装: yum install ntpdate -y Centos系统======================================sudo apt install ntpdate Ubuntu系统 时间同步 sudo ntpdate -u cn.pool.ntp.org18 Mar 18:25:22 ntpdate[18673]: adjust time server 84.16.73.33 offset 0.015941 sec 使用ntpdate 只是强制将系统时间设置为ntp服务器时间,如果cpu tick有问题,时间还是会不准。所以,一般配合cron命令,来进行定期同步设置。比如,在crontab中添加: sudo crontab -e0 12 /usr/sbin/ntpdate 192.168.10.110 上述命令的意思是:每天的12点整,从192.168.10.110 ntp服务器同步一次时间(前提是 192.168.10.110有ntp服务)。 2.2 Ntp客户端代码实现 本质上还是创建socket连接去获取ntp服务的时间与本地时间比较,不一致修改本机时间即可。 NtpClient.h //// Created by lwang on 2023-03-18.//ifndef NTP_CLIENT_Hdefine NTP_CLIENT_Hinclude <stdio.h>include <stdlib.h>include <string.h>include <time.h>include <iostream>include <unistd.h>include <sys/select.h>include <sys/time.h>include <sys/socket.h>include <arpa/inet.h>include <netdb.h>include <errno.h>include <endian.h>include <map>include <string>include <mutex>using namespace std;define NTP_LI 0define NTP_VERSION_NUM 3define NTP_MODE_CLIENT 3define NTP_MODE_SERVER 4define NTP_STRATUM 0define NTP_POLL 4define NTP_PRECISION -6define NTP_MIN_LEN 48define NTP_SERVER_PORT 123define NTP_SERVER_ADDR "119.28.183.184"define TIMEOUT 2define BUFSIZE 1500define JAN_1970 0x83aa7e80define NTP_CONV_FRAC32(x) (uint64_t)((x) ((uint64_t)1 << 32))define NTP_REVE_FRAC32(x) ((double)((double)(x) / ((uint64_t)1 << 32)))define NTP_CONV_FRAC16(x) (uint32_t)((x) ((uint32_t)1 << 16))define NTP_REVE_FRAC16(x) ((double)((double)(x) / ((uint32_t)1 << 16)))define USEC2FRAC(x) ((uint32_t)NTP_CONV_FRAC32((x) / 1000000.0))define FRAC2USEC(x) ((uint32_t)NTP_REVE_FRAC32((x)1000000.0))define NTP_LFIXED2DOUBLE(x) ((double)(ntohl(((struct l_fixedpt )(x))->intpart) - JAN_1970 + FRAC2USEC(ntohl(((struct l_fixedpt )(x))->fracpart)) / 1000000.0))struct s_fixedpt{uint16_t intpart;uint16_t fracpart;};struct l_fixedpt{uint32_t intpart;uint32_t fracpart;};struct ntphdr{if __BYTE_ORDER == __BID_ENDIANunsigned int ntp_li : 2;unsigned int ntp_vn : 3;unsigned int ntp_mode : 3;endifif __BYTE_ORDER == __LITTLE_ENDIANunsigned int ntp_mode : 3;unsigned int ntp_vn : 3;unsigned int ntp_li : 2;endifuint8_t ntp_stratum;uint8_t ntp_poll;int8_t ntp_precision;struct s_fixedpt ntp_rtdelay;struct s_fixedpt ntp_rtdispersion;uint32_t ntp_refid;struct l_fixedpt ntp_refts;struct l_fixedpt ntp_orits;struct l_fixedpt ntp_recvts;struct l_fixedpt ntp_transts;};class NtpClient {public:NtpClient();virtual ~NtpClient();void GetNtpTime(std::string &ntpTime);in_addr_t HostTransfer(const char host);int PaddingNtpPackage(void buf, size_t size);double GetOffset(const struct ntphdr ntp, const struct timeval recvtv);private:int m_sockfd;};endif / NTP_CLIENT_H / NtpClient.cpp //// Created by lwang on 2023-03-18.//include "NtpClient.h"NtpClient::NtpClient() { }NtpClient::~NtpClient() {}in_addr_t NtpClient::HostTransfer(const char host){in_addr_t saddr;struct hostent hostent;if ((saddr = inet_addr(host)) == INADDR_NONE){if ((hostent = gethostbyname(host)) == NULL){return INADDR_NONE;}memmove(&saddr, hostent->h_addr, hostent->h_length);}return saddr;}int NtpClient::PaddingNtpPackage(void buf, size_t size) // 构建并发送NTP请求报文{if (!size)return -1;struct ntphdr ntp;struct timeval tv;memset(buf, 0, BUFSIZE);ntp = (struct ntphdr )buf;ntp->ntp_li = NTP_LI;ntp->ntp_vn = NTP_VERSION_NUM;ntp->ntp_mode = NTP_MODE_CLIENT;ntp->ntp_stratum = NTP_STRATUM;ntp->ntp_poll = NTP_POLL;ntp->ntp_precision = NTP_PRECISION;gettimeofday(&tv, NULL); // 把目前的时间用tv 结构体返回ntp->ntp_transts.intpart = htonl(tv.tv_sec + JAN_1970);ntp->ntp_transts.fracpart = htonl(USEC2FRAC(tv.tv_usec));size = NTP_MIN_LEN;return 0;}double NtpClient::GetOffset(const struct ntphdr ntp, const struct timeval recvtv) // 偏移量{double t1, t2, t3, t4;t1 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_orits);t2 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_recvts);t3 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_transts);t4 = recvtv->tv_sec + recvtv->tv_usec / 1000000.0;return ((t2 - t1) + (t3 - t4)) / 2;}void NtpClient::GetNtpTime(std::string &ntpTime){char buffer[64] = {0};char cmd[128] = {0};tm local;char buf[BUFSIZE];size_t nbytes;int maxfd1;struct sockaddr_in servaddr;fd_set readfds;struct timeval timeout, recvtv, tv;double offset;servaddr.sin_family = AF_INET;servaddr.sin_port = htons(NTP_SERVER_PORT);servaddr.sin_addr.s_addr = HostTransfer(NTP_SERVER_ADDR);if ((m_sockfd = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM, 0)) < 0){perror("socket error");return ;}if (connect(m_sockfd, (struct sockaddr )&servaddr, sizeof(struct sockaddr)) != 0){perror("connect error");return ;}nbytes = BUFSIZE;if (PaddingNtpPackage(buf, &nbytes) != 0){fprintf(stderr, "construct ntp request error \n");exit(-1);}send(m_sockfd, buf, nbytes, 0);FD_ZERO(&readfds);FD_SET(m_sockfd, &readfds);maxfd1 = m_sockfd + 1;timeout.tv_sec = TIMEOUT;timeout.tv_usec = 0;if (select(maxfd1, &readfds, NULL, NULL, &timeout) > 0){if (FD_ISSET(m_sockfd, &readfds)){if ((nbytes = recv(m_sockfd, buf, BUFSIZE, 0)) < 0){perror("recv error");exit(-1);}// 计算C/S时间偏移量gettimeofday(&recvtv, NULL);offset = GetOffset((struct ntphdr )buf, &recvtv);gettimeofday(&tv, NULL);tv.tv_sec += (int)offset;tv.tv_usec += offset - (int)offset;local = localtime((time_t )&tv.tv_sec);strftime(buffer, 64, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", local);ntpTime = std::string(buffer);} }return ;} main.cpp include "NtpClient.h"int main(){std::string ntpTime = "";char curBuf[64] = {0};struct timeval cur;tm local;NtpClient client;client.GetNtpTime(ntpTime);cout << "ntpTime: " << ntpTime << endl;gettimeofday(&cur, NULL);local = localtime((time_t )&cur.tv_sec);strftime(curBuf, 64, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", local);std::string curTime = std::string(curBuf);cout << "curTime: " << curTime << endl;if (curTime != ntpTime){cout << "start time calibrate!" << endl;std::string cmd = "sudo date -s \"" + ntpTime + "\"";system(cmd.c_str());cout << "cmd: " << cmd << endl;}else{cout << "time seem" << endl;}return 0;} 推荐一个零声学院免费教程,个人觉得老师讲得不错, 分享给大家:[Linux,Nginx,ZeroMQ,MySQL,Redis, fastdfs,MongoDB,ZK,流媒体,CDN,P2P,K8S,Docker, TCP/IP,协程,DPDK等技术内容,点击立即学习: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_46935110/article/details/129683157。 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。
2023-03-01 12:56:47
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...Port窗口设置函数实现分屏 之前实现过全景图片查看(OpenGL的几何变换3之内观察全景图),那么我们需要进行分屏该如何实现呢?如下图: 没错就是以前提过的glViewPort函数,废话不多说了,我直接上代码: //从这里开始进 ... hdu 4764 Stone (巴什博弈,披着狼皮的羊,小样,以为换了身皮就不认识啦) 今天(2013/9/28)长春站,最后一场网络赛! 3~5分钟后有队伍率先发现伪装了的签到题(博弈) 思路: 与取石头的巴什博弈对比 题目要求第一个人取数字在[1,k]间的某数x,后手取x加[1,k] ... android报表图形引擎(AChartEngine)demo解析与源码 AchartEngine支持多种图表样式,本文介绍两种:线状表和柱状表. AchartEngine有两种启动的方式:一种是通过ChartFactory.getView()方式来直接获取到view ... CSS长度单位及区别 em ex px pt in 1. css相对长度单位 Ø em 元素的字体高度 Ø ex 字体x的高度 Ø px ... es6的箭头函数 1.使用语法 : 参数 => 函数语句; 分为以下几种形式 : (1) ()=>语句 ( )=> statement 这是一种简写方法省略了花括号和return 相当于 ()=&g ... pdfplumber库解析pdf格式 参考地址:https://github.com/jsvine/pdfplumber 简单的pdf转换文本: import pdfplumber with pdfplumber.open(path) a ... KMP替代算法——字符串Hash 很久以前写的... 今天来谈谈一种用来替代KMP算法的奇葩算法--字符串Hash 例题:给你两个字符串p和s,求出p在s中出现的次数.(字符串长度小于等于1000000) 字符串的Hash 根据字面意 ... SSM_CRUD新手练习(5)测试mapper 上一篇我们使用逆向工程生成了所需要的bean.dao和对应的mapper.xml文件,并且修改好了我们需要的数据库查询方法. 现在我们来测试一下DAO层,在test包下新建一个MapperTest.j ... 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_35666639/article/details/118169985。 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。
2023-07-16 11:42:34
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...ive-C的嫌疑),实现对同一块内存可以有多个引用,在最后一个引用被释放时,指向的内存才释放,这也是和unique_ptr最大的区别。 另外,使用shared_ptr过程中有几点需要注意: 构造shared_ptr的方法,如下示例代码所示,我们尽量使用shared_ptr构造函数或者make_shared的方式创建shared_ptr,禁止使用裸指针赋值的方式,这样会shared_ptr难于管理指针的生命周期。 // 使用裸指针赋值构造,不推荐,裸指针被释放后,shared_ptr就野了,不能完全控制裸指针的生命周期,失去了智能指针价值int p = new int(10);shared_ptr<int>sp = p;delete p; // sp将成为野指针,使用sp将crash// 将裸指针作为匿名指针传入构造函数,一般做法,让shared_ptr接管裸指针的生命周期,更安全shared_ptr<int>sp1(new int(10));// 使用make_shared,推荐做法,更符合工厂模式,可以连代码中的所有new,更高效;方法的参数是用来初始化模板类shared_ptr<int>sp2 = make_shared<int>(10); 禁止使用指向shared_ptr的裸指针,也就是智能指针的指针,这听起来就很奇怪,但开发中我们还需要注意,使用shared_ptr的指针指向一个shared_ptr时,引用计数并不会加一,操作shared_ptr的指针很容易就发生野指针异常。 shared_ptr<int>sp = make_shared<int>(10);cout << sp.use_count() << endl; //输出1shared_ptr<int> sp1 = &sp;cout << (sp1).use_count() << endl; //输出依然是1(sp1).reset(); //sp成为野指针cout << sp << endl; //crash 使用shared_ptr创建动态数组,在介绍unique_ptr时我们就讲过创建动态数组,而shared_ptr同样可以做到,不过稍微复杂一点,如下代码所示,除了要显示指定析构方法外(因为默认是T的析构函数,不是T[]),另外对外的数据类型依然是shared_ptr<T>,非常有迷惑性,看不出来是数组,最后不能直接使用下标读写数组,要先get()获取裸指针才可以使用下标。所以,不推荐使用shared_ptr来创建动态数组,尽量使用unique_ptr,这可是unique_ptr为数不多的优势了。 template <typename T>shared_ptr<T> make_shared_array(size_t size) {return shared_ptr<T>(new T[size], default_delete<T[]>());}shared_ptr<int>sp = make_shared_array(10); //看上去是shared<int>类型,实际上是数组sp.get()[0] = 100; //不能直接使用下标读写数组元素,需要通过get()方法获取裸指针后再操作 用shared_ptr实现多态,在我们使用裸指针时,实现多态就免不了定义虚函数,那么用shared_ptr时也不例外,不过有一处是可以省下的,就是析构函数我们不需要定义为虚函数了,如下面代码所示: class A {public:~A() {cout << "dealloc A" << endl;} };class B : public A {public:~B() {cout << "dealloc B" << endl;} };int main(int argc, const char argv[]) {A a = new B();delete a; //只打印dealloc Ashared_ptr<A>spa = make_shared<B>(); //析构spa是会先打印dealloc B,再打印dealloc Areturn 0;} 循环引用,笔者最先接触引用计数的语言就是Objective-C,而OC中最常出现的内存问题就是循环引用,如下面代码所示,A中引用B,B中引用A,spa和spb的强引用计数永远大于等于1,所以直到程序退出前都不会被退出,这种情况有时候在正常的业务逻辑中是不可避免的,而解决循环引用的方法最有效就是改用weak_ptr,具体可见下一章。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:shared_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb;spb->a = spa;return 0;} //main函数退出后,spa和spb强引用计数依然为1,无法释放 刚柔并济:weak_ptr 正如上一章提到,使用shared_ptr过程中有可能会出现循环引用,关键原因是使用shared_ptr引用一个指针时会导致强引用计数+1,从此该指针的生命周期就会取决于该shared_ptr的生命周期,然而,有些情况我们一个类A里面只是想引用一下另外一个类B的对象,类B对象的创建不在类A,因此类A也无需管理类B对象的释放,这个时候weak_ptr就应运而生了,使用shared_ptr赋值给一个weak_ptr不会增加强引用计数(strong_count),取而代之的是增加一个弱引用计数(weak_count),而弱引用计数不会影响到指针的生命周期,这就解开了循环引用,上一章最后的代码使用weak_ptr可改造为如下代码。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:weak_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb; //spb强引用计数为2,弱引用计数为1spb->a = spa; //spa强引用计数为1,弱引用计数为2return 0;} //main函数退出后,spa先释放,spb再释放,循环解开了使用weak_ptr也有需要注意的点,因为既然weak_ptr不负责裸指针的生命周期,那么weak_ptr也无法直接操作裸指针,我们需要先转化为shared_ptr,这就和OC的Strong-Weak Dance有点像了,具体操作如下:shared_ptr<int> spa = make_shared<int>(10);weak_ptr<int> spb = spa; //weak_ptr无法直接使用裸指针创建if (!spb.expired()) { //weak_ptr最好判断是否过期,使用expired或use_count方法,前者更快spb.lock() += 10; //调用weak_ptr转化为shared_ptr后再操作裸指针}cout << spa << endl; //20 智能指针原理 看到这里,智能指针的用法基本介绍完了,后面笔者来粗浅地分析一下为什么智能指针可以有效帮我们管理裸指针的生命周期。 使用栈对象管理堆对象 在C++中,内存会分为三部分,堆、栈和静态存储区,静态存储区会存放全局变量和静态变量,在程序加载时就初始化,而堆是由程序员自行分配,自行释放的,例如我们使用裸指针分配的内存;而最后栈是系统帮我们分配的,所以也会帮我们自动回收。因此,智能指针就是利用这一性质,通过一个栈上的对象(shared_ptr或unique_ptr)来管理一个堆上的对象(裸指针),在shared_ptr或unique_ptr的析构函数中判断当前裸指针的引用计数情况来决定是否释放裸指针。 shared_ptr引用计数的原理 一开始笔者以为引用计数是放在shared_ptr这个模板类中,但是细想了一下,如果这样将shared_ptr赋值给另一个shared_ptr时,是怎么做到两个shared_ptr的引用计数同时加1呢,让等号两边的shared_ptr中的引用计数同时加1?不对,如果还有第二个shared_ptr再赋值给第三个shared_ptr那怎么办呢?或许通过下面的类图便清楚个中奥秘。 [ boost中shared_ptr与weak_ptr类图 ] 我们重点关注shared_ptr<T>的类图,它就是我们可以直接操作的类,这里面包含裸指针T,还有一个shared_count的对象,而shared_count对象还不是最终的引用计数,它只是包含了一个指向sp_counted_base的指针,这应该就是真正存放引用计数的地方,包括强应用计数和弱引用计数,而且shared_count中包含的是sp_counted_base的指针,不是对象,这也就意味着假如shared_ptr<T> a = b,那么a和b底层pi_指针指向的是同一个sp_counted_base对象,这就很容易做到多个shared_ptr的引用计数永远保持一致了。 多线程安全 本章所说的线程安全有两种情况: 多个线程操作多个不同的shared_ptr对象 C++11中声明了shared_ptr的计数操作具有原子性,不管是赋值导致计数增加还是释放导致计数减少,都是原子性的,这个可以参考sp_counted_base的源码,因此,基于这个特性,假如有多个shared_ptr共同管理一个裸指针,那么多个线程分别通过不同的shared_ptr进行操作是线程安全的。 多个线程操作同一个shared_ptr对象 同样的道理,既然C++11只负责sp_counted_base的原子性,那么shared_ptr本身就没有保证线程安全了,加入两个线程同时访问同一个shared_ptr对象,一个进行释放(reset),另一个读取裸指针的值,那么最后的结果就不确定了,很有可能发生野指针访问crash。 作者:腾讯技术工程 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYwMjI2MA==&mid=2649743462&idx=1&sn=c9d94ddc25449c6a0052dc48392a33c2&utm_source=tuicool&utm_medium=referralmp.weixin.qq.com 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_31467557/article/details/113049179。 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。
2023-02-24 18:25:46
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...是Docker内部的实现细节,并且能够 在主机(译者注:运行Docker的机器)的文件系统上访问到。统一文件系统(union file system)技术能够将不同的层整合成一个文件系统,为这些层提供了一个统一的视角,这样就隐藏了多层的存在,在用户的角度看来,只存在一个文件系统。 我们可以在图片的右边看到这个视角的形式。 你可以在你的主机文件系统上找到有关这些层的文件。需要注意的是,在一个运行中的容器内部,这些层是不可见的。在我的主机上,我发现它们存在于/var/lib/docker/aufs目录下。 sudo tree -L 1 /var/lib/docker/ /var/lib/docker/├── aufs├── containers├── graph├── init├── linkgraph.db├── repositories-aufs├── tmp├── trust└── volumes7 directories, 2 files Container Definition 容器(container)的定义和镜像(image)几乎一模一样,也是一堆层的统一视角,唯一区别在于容器的最上面那一层是可读可写的。 细心的读者可能会发现,容器的定义并没有提及容器是否在运行,没错,这是故意的。正是这个发现帮助我理解了很多困惑。 要点:容器 = 镜像 + 可读层。并且容器的定义并没有提及是否要运行容器。 接下来,我们将会讨论运行态容器。 Running Container Definition 一个运行态容器(running container)被定义为一个可读写的统一文件系统加上隔离的进程空间和包含其中的进程。下面这张图片展示了一个运行中的容器。 正是文件系统隔离技术使得Docker成为了一个前途无量的技术。一个容器中的进程可能会对文件进行修改、删除、创建,这些改变都将作用于可读写层(read-write layer)。下面这张图展示了这个行为。 我们可以通过运行以下命令来验证我们上面所说的: docker run ubuntu touch happiness.txt 即便是这个ubuntu容器不再运行,我们依旧能够在主机的文件系统上找到这个新文件。 find / -name happiness.txt /var/lib/docker/aufs/diff/860a7b...889/happiness.txt Image Layer Definition 为了将零星的数据整合起来,我们提出了镜像层(image layer)这个概念。下面的这张图描述了一个镜像层,通过图片我们能够发现一个层并不仅仅包含文件系统的改变,它还能包含了其他重要信息。 元数据(metadata)就是关于这个层的额外信息,它不仅能够让Docker获取运行和构建时的信息,还包括父层的层次信息。需要注意,只读层和读写层都包含元数据。 除此之外,每一层都包括了一个指向父层的指针。如果一个层没有这个指针,说明它处于最底层。 Metadata Location: 我发现在我自己的主机上,镜像层(image layer)的元数据被保存在名为”json”的文件中,比如说: /var/lib/docker/graph/e809f156dc985.../json e809f156dc985...就是这层的id 一个容器的元数据好像是被分成了很多文件,但或多或少能够在/var/lib/docker/containers/<id>目录下找到,<id>就是一个可读层的id。这个目录下的文件大多是运行时的数据,比如说网络,日志等等。 全局理解(Tying It All Together) 现在,让我们结合上面提到的实现细节来理解Docker的命令。 docker create <image-id> docker create 命令为指定的镜像(image)添加了一个可读写层,构成了一个新的容器。注意,这个容器并没有运行。 docker start <container-id> Docker start命令为容器文件系统创建了一个进程隔离空间。注意,每一个容器只能够有一个进程隔离空间。 docker run <image-id> 看到这个命令,读者通常会有一个疑问:docker start 和 docker run命令有什么区别。 从图片可以看出,docker run 命令先是利用镜像创建了一个容器,然后运行这个容器。这个命令非常的方便,并且隐藏了两个命令的细节,但从另一方面来看,这容易让用户产生误解。 题外话:继续我们之前有关于Git的话题,我认为docker run命令类似于git pull命令。git pull命令就是git fetch 和 git merge两个命令的组合,同样的,docker run就是docker create和docker start两个命令的组合。 docker ps docker ps 命令会列出所有运行中的容器。这隐藏了非运行态容器的存在,如果想要找出这些容器,我们需要使用下面这个命令。 docker ps –a docker ps –a命令会列出所有的容器,不管是运行的,还是停止的。 docker images docker images命令会列出了所有顶层(top-level)镜像。实际上,在这里我们没有办法区分一个镜像和一个只读层,所以我们提出了top-level 镜像。只有创建容器时使用的镜像或者是直接pull下来的镜像能被称为顶层(top-level)镜像,并且每一个顶层镜像下面都隐藏了多个镜像层。 docker images –a docker images –a命令列出了所有的镜像,也可以说是列出了所有的可读层。如果你想要查看某一个image-id下的所有层,可以使用docker history来查看。 docker stop <container-id> docker stop命令会向运行中的容器发送一个SIGTERM的信号,然后停止所有的进程。 docker kill <container-id> docker kill 命令向所有运行在容器中的进程发送了一个不友好的SIGKILL信号。 docker pause <container-id> docker stop和docker kill命令会发送UNIX的信号给运行中的进程,docker pause命令则不一样,它利用了cgroups的特性将运行中的进程空间暂停。具体的内部原理你可以在这里找到:https://www.kernel.org/doc/Doc ... m.txt,但是这种方式的不足之处在于发送一个SIGTSTP信号对于进程来说不够简单易懂,以至于不能够让所有进程暂停。 docker rm <container-id> docker rm命令会移除构成容器的可读写层。注意,这个命令只能对非运行态容器执行。 docker rmi <image-id> docker rmi 命令会移除构成镜像的一个只读层。你只能够使用docker rmi来移除最顶层(top level layer)(也可以说是镜像),你也可以使用-f参数来强制删除中间的只读层。 docker commit <container-id> docker commit命令将容器的可读写层转换为一个只读层,这样就把一个容器转换成了不可变的镜像。 docker build docker build命令非常有趣,它会反复的执行多个命令。 我们从上图可以看到,build命令根据Dockerfile文件中的FROM指令获取到镜像,然后重复地1)run(create和start)、2)修改、3)commit。在循环中的每一步都会生成一个新的层,因此许多新的层会被创建。 docker exec <running-container-id> docker exec 命令会在运行中的容器执行一个新进程。 docker inspect <container-id> or <image-id> docker inspect命令会提取出容器或者镜像最顶层的元数据。 docker save <image-id> docker save命令会创建一个镜像的压缩文件,这个文件能够在另外一个主机的Docker上使用。和export命令不同,这个命令为每一个层都保存了它们的元数据。这个命令只能对镜像生效。 docker export <container-id> docker export命令创建一个tar文件,并且移除了元数据和不必要的层,将多个层整合成了一个层,只保存了当前统一视角看到的内容(译者注:expoxt后 的容器再import到Docker中,通过docker images –tree命令只能看到一个镜像;而save后的镜像则不同,它能够看到这个镜像的历史镜像)。 docker history <image-id> docker history命令递归地输出指定镜像的历史镜像。 参考: http://www.cnblogs.com/bethal/p/5942369.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/u010098331/article/details/53485539。 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。
2023-11-26 15:47:20
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Mahout
...。这可以通过以下步骤实现: - 数据接入:首先,我们需要将实时数据流接入Spark Streaming。这可以通过定义一个DStream(Data Stream)对象来完成,该对象代表了数据流的抽象表示。 scala import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.dstream._ val sparkConf = new SparkConf().setAppName("RealtimeMahoutAnalysis").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(sparkConf) valssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1)) // 创建StreamingContext,时间间隔为1秒 val inputStream = TextFileStream("/path/to/your/data") // 假设数据来自文件系统 val dstream = inputStream foreachRDD { rdd => rdd.map { line => val fields = line.split(",") (fields(0), fields.slice(1, fields.length)) } } - Mahout模型训练:然后,我们可以使用Mahout中的算法对数据进行预处理和建模。例如,假设我们想要进行用户行为的聚类分析,可以使用Mahout的KMeans算法。 scala import org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.recommender.KNNRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.ThresholdUserNeighborhood import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector import org.apache.hadoop.conf.Configuration val dataModel = new FileDataModel(new File("/path/to/your/data.csv")) val neighborhood = new ThresholdUserNeighborhood(0.5, dataModel, new Configuration()) val similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(dataModel) val recommender = new GenericUserBasedRecommender(dataModel, neighborhood, similarity) val recommendations = dstream.map { (user, ratings) => val userVector = new RandomAccessSparseVector(ratings.size()) for ((itemId, rating) <- ratings) { userVector.setField(itemId.toInt, rating.toDouble) } val recommendation = recommender.recommend(user, userVector) (user, recommendation.map { (itemId, score) => (itemId, score) }) } - 结果输出:最后,我们可以将生成的推荐结果输出到合适的目标位置,如日志文件或数据库,以便后续分析和应用。 scala recommendations.foreachRDD { rdd => rdd.saveAsTextFile("/path/to/output") } 5. 总结与展望 通过将Mahout与Spark Streaming集成,我们能够构建一个强大的实时流数据分析平台,不仅能够实时处理大量数据,还能利用Mahout的高级机器学习功能进行深入分析。哎呀,这个融合啊,就像是给数据分析插上了翅膀,能即刻飞到你眼前,又准确得不得了!这样一来,咱们做决定的时候,心里那根弦就更紧了,因为有它在身后撑腰,决策那可是又稳又准,妥妥的!哎呀,随着科技车轮滚滚向前,咱们的Mahout和Spark Streaming这对好搭档,未来肯定会越来越默契,联手为我们做决策时,用上实时数据这个大宝贝,提供更牛逼哄哄的武器和方法!想象一下,就像你用一把锋利的剑,能更快更准地砍下胜利的果实,这俩家伙在数据战场上,就是那把超级厉害的宝剑,让你的决策快人一步,精准无比! --- 以上内容是基于实际的编程实践和理论知识的融合,旨在提供一个从概念到实现的全面指南。哎呀,当真要将这个系统或者项目实际铺展开来的时候,咱们得根据手头的实际情况,比如数据的个性、业务的流程和咱们的技术底子,来灵活地调整策略,让一切都能无缝对接,发挥出最大的效用。就像是做菜,得看食材的新鲜度,再搭配合适的调料,才能做出让人满意的美味佳肴一样。所以,别死板地照搬方案,得因地制宜,因材施教,这样才能确保我们的工作既高效又有效。
2024-09-06 16:26:39
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月影清风
Docker
...场空白,还在某些方面实现了技术创新。例如,某知名互联网企业在上个月开源了一套基于Kubernetes的自动化运维工具,该工具能够显著提升多集群环境下资源调度的效率,受到了广泛好评。这表明,随着国内对开源文化的重视程度不断提高,越来越多的企业愿意开放自己的技术成果,推动整个行业的进步。 此外,针对服务器管理工具的安全性问题,行业专家提醒广大用户需格外注意。最近发生的一起数据泄露事件再次敲响警钟,提示我们在享受便利的同时,必须加强对数据保护措施的关注。建议定期更新软件版本,及时修补已知漏洞,并采用强密码策略,确保系统的安全性。 总之,随着技术的演进,服务器管理工具正变得越来越智能化、便捷化。但与此同时,我们也应保持警惕,合理评估风险,确保技术应用始终处于可控范围内。未来,相信会有更多创新性的解决方案出现,为我们的工作带来更大的价值。
2025-04-16 16:05:13
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月影清风_
Sqoop
...使得中小企业也能轻松实现大规模数据迁移。 值得注意的是,数据隐私法规的变化对数据迁移工具提出了更高的合规要求。欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)和美国加州的《消费者隐私法》(CCPA)等法律框架,都对企业如何收集、存储和传输个人数据作出了严格规定。因此,企业在选用数据迁移工具时,不仅要考虑技术层面的兼容性和稳定性,还需要确保工具符合最新的法律法规,以避免潜在的法律风险。 在未来,随着人工智能和机器学习技术的进步,数据迁移工具将进一步智能化。例如,利用AI算法预测数据迁移过程中可能出现的问题,并提前采取措施优化流程,将成为行业发展的新方向。同时,开源社区的持续贡献也将推动工具的创新,为企业提供更多低成本、高效率的解决方案。总之,数据迁移领域的技术创新正在加速演进,为企业的数据管理带来了前所未有的机遇和挑战。
2025-03-22 15:39:31
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风中飘零
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...的构造经验表明,系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。 许多时候,确定了数据结构后,算法就容易得到了。有些时候事情也会反过来,我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。不论哪种情况,选择合适的数据结构都是非常重要的。 选择了数据结构,算法也随之确定,是数据而不是算法是系统构造的关键因素。这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现,面向对象的程序设计语言就是其中之一。 也就是说,选定数据结构往往是解决问题的核心,比如我们做一道算法题,往往就要先确定数据结构,再根据这个数据结构去思考怎么解题。 如果没有数据结构的基础知识,也就没有谈算法的意义了,很多时候即使你会使用一些封装好的编程api,但你却不知道其背后的实现原理,比如hashmap,linkedlist这些Java里的集合类,实际上都是JDK封装好的基础数据结构。 如何学习数据结构 第一次接触 我第一次接触数据结构这门课还是4年前,那这时候我在准备考研,专业课考的就是数据结构与算法,作为一个非科班的小白,对这个东西可以说是一窍不通。 这个时候的我只有一点点c语言的基础,基本上可以忽略不计,所以小白同学也可以按照这个思路进行学习。 数据结构基本上是考研的必考科目,所以我一开始使用的是考研的复习书籍,《天勤数据结构》和《王道数据结构》这两个家的书都是专门为计算机考研服务的,可以直接百度,这两本书对于我这种小白来说居然都是可以看懂的,所以,用来入门也是ok的。 入门学习阶段 最早的时候我并没有直接看书,而是先打算先看视频,因为视频更好理解呀,找视频的办法就是百度,于是当时找到的最好资源就是《郝斌的数据结构》这个视频应该是很早之前录制的了,但是对于小白来说是够用的,特别基础,讲的很仔细。 从最开始的数组、线性表,再讲到栈和队列,以及后面更复杂的二叉树、图、哈希表,大概有几十个视频,那个时候正值暑假,我按照每天一个视频的进度看完了,看的时候还得时不时地实践一下,更有助于理解。 看完了这个系列的视频之后,我又转战开始啃书了,视频里讲的都是数据结构的基础,而书上除了基础之外,还有一些算法题目,比如你学完了线性表和链表之后,书上就会有相关的算法题,比如数组的元素置换,链表的逆置等等,这些在日后看来很容易的题目,当时把我难哭了。 好在大部分题目是有讲解的,看完讲解之后还能安抚一下我受伤的心灵。 记住这本书,我在考研之前翻了至少有三四遍。 强化学习阶段 完成了第一波视频+书籍的学习之后,我们应该已经对数据结构有了初步的了解了,对一些简单的数据结构算法也应该有所了解了,比如栈的入栈和出栈,队列的进队和出队,二叉树的先序遍历和后续遍历、层次遍历,图的最短路径算法,深度优先遍历等等。 有了一定的基础之后,我们需要对哪方面进行强化学习呢? 那就要看你学习数据结构的目的是什么了,比如你学习数据结构是为了能做算法题,那么接下来你应该重点去学习算法方面的知识,后续我们也将有一篇新的文章来讲怎么学习算法,敬请期待。 当然,我当时主要是复习考研,所以还是针对专业课的历年真题来复习,像我们的卷子中就考察了很多关于哈希表、最短路径算法、KMP算法、赫夫曼算法以及最短路径算法的应用。 对于考卷上的一些知识点,我觉得掌握的并不是很好,于是又买了《王道数据结构》以及一些并没有什么卵用的书回来看,再次强化了基础。 并且,由于我们的复试通常会考察一些比较经典的算法问题,所以我又花了很多时间去学习这些算法题,这些题目并非数据结构的基础算法,所以在之前的书和视频中可能找不到答案。 于是我又在网上搜到了另一个系列视频《小甲鱼的数据结构视频》里面除了讲解数据结构之外,还讲解了更多经典的算法题,比如八皇后问题,汉诺塔问题,马踏棋盘,旅行商问题等,这些问题对于新手来说真的是很头大的,使用视频学习确实效果更佳。 实践阶段 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。 众所周知,算法题和数学题一样,需要多加练习,而且考研的时候必须要手写算法,于是我就经常在纸上写(抄)算法,你还别说,就算是抄,多抄几次也有助于理解。 很多基础的算法,比如层次遍历,深度优先遍历和广度优先遍历,多写几遍更有助理解,再比如稍微复杂一点的迪杰斯特拉算法,不多写几遍你可真记不住。 除了在纸上写之外,更好的办法自然是在电脑上敲了,写Java的使用Java写,写C++ 的用C++ 写,总之用自己擅长的语言实现就好,尴尬的是我当时只会c,所以就只好老老实实地用devc++写简单的c语言程序了。 至此,我们也算是学会了数据结构的基础知识了,至少知道每个数据结构的特性,会写常见的数据结构算法,甚至偶尔还能掏出一个八皇后出来。 推荐资源 书籍 《天勤数据结构》 《王道数据结构》 如果你要考研的话,这两本书可不要错过 严蔚敏《数据结构C语言版》 这本书是大学本科计算机专业常用的教科书,年代久远,可以看看,官方也有配套的教学视频 《大话数据结构》 官方教材大家都懂的,比较不接地气,这本书对于很多新手来说是更适合入门的书籍。 《数据结构与算法Java版》 如果你是学Java的,想有一本Java语言描述的数据结构书籍,可以试试这本,但是这本书显然比较复杂,不适合入门使用。 视频 《郝斌数据结构》 这个视频上文有提到过,年代比较久远,但是入门足够了。 《小甲鱼数据结构与算法》 这个视频比较新,更加全面,有很多关于经典算法的教程,作者也入驻了B站,有兴趣也可以到B站看他的视频。 总结 关于数据结构的学习,我们就讲到这里了,如果还有什么疑问也可以到我公众号里找我探讨,虽然我们提到了算法,但是这里只关注一些基础的数据结构算法,后续会有关于“怎么学算法“的文章推出,敬请期待。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/a724888/article/details/104586757。 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。
2023-09-12 23:35:52
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Redis
... 如何在Redis中实现分布式锁的隔离性? 1. 分布式锁是什么?为什么我们需要它? 兄弟们,先别急着看代码!咱们得搞清楚一个最基本的问题——什么是分布式锁?简单来说,分布式锁就是一种用来协调多个进程或者服务之间共享资源的技术手段。嘿,你有没有想过啊?就相当于你有个超大的储物间(数据库或者其他服务),里面塞满了各种好玩意儿(数据),想拿啥就能拿啥!嘿,想象一下,现在有一群小毛贼(服务实例)都盯上了你的那些值钱的小宝贝,可不能让他们随便进来顺手牵羊啊!所以呢,你就得准备一把“神奇的钥匙”(锁),谁要是想进去拿东西,就必须先拿到这把钥匙才行。没有钥匙?不好意思,请自觉退散吧! 为什么要用分布式锁呢?因为在线上系统里,多台机器可能会同时操作同一个资源,比如抢购商品这种场景。如果没有锁机制的话,就可能出现重复下单、库存超卖等问题。分布式锁嘛,简单说就是抢车位的游戏规则——在同一时间里,只能有一个家伙抢到那个“资源位”,别的家伙就只能乖乖排队等着轮到自己啦! 不过说起来容易做起来难啊,尤其是在分布式环境下,网络延迟、机器宕机等问题会带来各种意想不到的情况。嘿,今天咱们就来唠唠,在Redis这个超级工具箱里,怎么才能整出个靠谱的分布式锁! --- 2. Redis为什么适合用来做分布式锁? 嘿,说到Redis,相信很多小伙伴都对它不陌生吧?Redis是一个基于内存的高性能键值存储系统,速度贼快,而且支持多种数据结构,比如字符串、哈希表、列表等等。最重要的是,它提供了原子性的操作指令,比如SETNX(Set if Not Exists),这让我们能够轻松地实现分布式锁! 让我给你们讲个小故事:有一次我尝试用数据库来做分布式锁,结果发现性能特别差劲,查询锁状态的SQL语句每次都要扫描整个表,效率低得让人抓狂。换了Redis之后,简直像开了挂一样,整个系统都丝滑得不行!Redis这玩意儿不光跑得快,还自带一堆黑科技,像什么过期时间、消息订阅啥的,这些功能简直就是搞分布式锁的神器啊! 所以,如果你也在纠结选什么工具来做分布式锁,强烈推荐试试Redis!接下来我会结合实际案例给你们展示具体的操作步骤。 --- 3. 实现分布式锁的基本思路 首先,我们要明确分布式锁需要满足哪些条件: 1. 互斥性 同一时刻只能有一个客户端持有锁。 2. 可靠性 即使某个客户端崩溃了,锁也必须自动释放,避免死锁。 3. 公平性 排队等待的客户端应该按照请求顺序获取锁。 4. 可重入性(可选) 允许同一个客户端多次获取同一个锁。 现在我们就来一步步实现这些功能。 示例代码 1:最基本的分布式锁实现 python import redis import time def acquire_lock(redis_client, lock_key, timeout=10): 尝试加锁,设置过期时间为timeout秒 result = redis_client.set(lock_key, "locked", nx=True, ex=timeout) return bool(result) def release_lock(redis_client, lock_key): 使用Lua脚本来保证解锁的安全性 script = """ if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del", KEYS[1]) else return 0 end """ redis_client.eval(script, keys=[lock_key], args=["locked"]) 这段代码展示了最基础的分布式锁实现方式。我们用set命令设置了两个参数:一个是NX,意思是“只在key不存在的时候才创建”,这样就能避免重复创建;另一个是EX,给这个锁加了个过期时间,相当于设了个倒计时,万一客户端挂了或者出问题了,锁也能自动释放,就不会一直卡在那里变成死锁啦。最后,解锁的时候我们用了Lua脚本,这样可以保证操作的原子性。 --- 4. 如何解决锁的隔离性问题? 诶,说到这里,问题来了——如果两个不同的业务逻辑都需要用到同一个锁怎么办?比如订单系统和积分系统都想操作同一个用户的数据,这时候就需要考虑锁的隔离性了。换句话说,我们需要确保不同业务逻辑之间的锁不会互相干扰。 示例代码 2:基于命名空间的隔离策略 python def acquire_namespace_lock(redis_client, namespace, lock_name, timeout=10): 构造带命名空间的锁名称 lock_key = f"{namespace}:{lock_name}" result = redis_client.set(lock_key, "locked", nx=True, ex=timeout) return bool(result) def release_namespace_lock(redis_client, namespace, lock_name): lock_key = f"{namespace}:{lock_name}" script = """ if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del", KEYS[1]) else return 0 end """ redis_client.eval(script, keys=[lock_key], args=["locked"]) 在这个版本中,我们在锁的名字前面加上了命名空间前缀,比如orders:place_order和points:update_score。这样一来,不同业务逻辑就可以使用独立的锁,避免相互影响。 --- 5. 进阶 如何处理锁竞争与性能优化? 当然啦,现实中的分布式锁并不会总是那么顺利,有时候会出现大量请求同时争抢同一个锁的情况。这时我们可能需要引入队列机制或者批量处理的方式来降低系统的压力。 示例代码 3:使用Redis的List模拟队列 python def enqueue_request(redis_client, queue_key, request_data): redis_client.rpush(queue_key, request_data) def dequeue_request(redis_client, queue_key): return redis_client.lpop(queue_key) def process_queue(redis_client, lock_key, queue_key): while True: 先尝试获取锁 if not acquire_lock(redis_client, lock_key): time.sleep(0.1) 等待一段时间再重试 continue 获取队列中的第一个请求并处理 request = dequeue_request(redis_client, queue_key) if request: handle_request(request) 释放锁 release_lock(redis_client, lock_key) 这段代码展示了如何利用Redis的List结构来管理请求队列。想象一下,好多用户一起抢同一个东西,场面肯定乱哄哄的对吧?这时候,咱们就让他们老老实实排成一队,然后派一个专门的小哥挨个儿去处理他们的请求。这样一来,大家就不会互相“打架”了,事情也能更顺利地办妥。 --- 6. 总结与反思 兄弟们,通过今天的讨论,我相信大家都对如何在Redis中实现分布式锁有了更深刻的理解了吧?虽然Redis本身已经足够强大,但我们仍然需要根据实际需求对其进行适当的扩展和优化。比如刚才提到的命名空间隔离、队列机制等,这些都是非常实用的小技巧。 不过呢,我也希望大家能记住一点——技术永远不是一成不变的。业务越做越大,技术也日新月异的,咱们得不停地充电,学点新鲜玩意儿,试试新招数才行啊!就像今天的分布式锁一样,也许明天就会有更高效、更优雅的解决方案出现。所以,保持好奇心,勇于探索未知领域,这才是程序员最大的乐趣所在! 好了,今天就聊到这里啦,祝大家在编程的路上越走越远!如果有任何疑问或者想法,欢迎随时找我交流哦~
2025-04-22 16:00:29
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寂静森林
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...输出; Python实现 不要开启线程池,因为会有一些问题 app.py config 中可以配置 import requestsimport reimport jsonimport timeimport pymongoimport psutilfrom hashlib import md5from moviepy.editor import from multiprocessing import Pool基本配置config = {'UID':'gKpdxKRWXwaW',用户ID'CID':104,栏目ID'TYPE':1, 1=>按用户id采集列表,2=>按栏目ID采集列表'TIME_START':1,起始时间'TIME_ENT':500,结束时间'PAGE_START':1,起始页'PAGE_END':10,结束页'TIME_GE':0,每个下载间隔时间'POOL':False,是否开启线程池'CHECKID':True, True 过滤已经下载过的视频 False 不过滤'FILE_PATH':'F:/ceshi/',下载目录,【会自动创建文件夹】'TS_PATH':'F:/ceshi/download/',缓存文件目录,【会自动创建文件夹】'DB_URL':'localhost',数据库地址'DB_NAME':'douyu',数据库名称''DB_TABLE':'douyu'数据库表}MongoDB初始化client = pymongo.MongoClient(config['DB_URL'])mango_db = client[config['DB_NAME']]MongoDB存储def save_to_mango(result):if mango_db[config['DB_TABLE']].insert_one({'vid':result}):print('成功存储到MangoDB')return Truereturn FalseMongoDB验证重复def check_to_mongo(vid):count = mango_db[config['DB_TABLE']].find({'vid':vid}).count()if count==0:return Falsereturn True删除文件def del_file(page):if os.path.exists(page): 删除文件,可使用以下两种方法。os.remove(page) os.unlink(my_file)else:print('no such file:%s' % page)循环列表删除文件def loop_del_file(arr):for item in arr:del_file(item)请求器def get_content_requests(url):headers = {}headers['user-agent']='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'headers['cookie'] = 'dy_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; acf_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; Hm_lvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1556514266,1557050422,1557208315; acf_auth=; acf_auth_wl=; acf_uid=; acf_nickname=; acf_username=; acf_own_room=; acf_groupid=; acf_notification=; acf_phonestatus=; _dys_lastPageCode=page_video,page_video; Hm_lpvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1557209469; _dys_refer_action_code=click_author_video_cate2'try:req_content = requests.get(url,headers = headers)if req_content.status_code == 200:return req_contentprint('请求失败:',url)return Noneexcept:print('请求失败:', url)return None把时间换算成秒def str_to_int(time):try:time_array = time.split(':')time_int = (int(time_array[0])60)+int(time_array[1])return time_intexcept:print('~~~~~计算视频时间失败~~~~~')return None提取需要采集的数据def get_list(html,type = 1):data = []try:list_json = json.loads(str(html))for om in list_json['data']['list']:gtime = str_to_int(om['video_str_duration'])if gtime > config['TIME_START'] and gtime < config['TIME_ENT']:if type == 2:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['url'].split('show/')[1]})else:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['hash_id']})return dataexcept:print('~~~~~数据提取失败~~~~~')return None解析playlist.m3u8def get_ts_list(m3u8):data = []try:html_m3u8_json = json.loads(m3u8)m3u8_text = get_content_requests(html_m3u8_json['data']['video_url'])m3u8_vurl =html_m3u8_json['data']['video_url'].split('playlist.m3u8?')[0]if m3u8_text:get_text = re.findall(',\n(.?).ts(.?)\n',m3u8_text.text,re.S)for item in get_text:data.append(m3u8_vurl+item[0]+'.ts'+item[1])return datareturn Noneexcept:print('~~~~~解析playlist.m3u8失败~~~~~')return None 杀死moviepy产生的特定进程def killProcess(): 处理python程序在运行中出现的异常和错误try: pids方法查看系统全部进程pids = psutil.pids()for pid in pids: Process方法查看单个进程p = psutil.Process(pid) print('pid-%s,pname-%s' % (pid, p.name())) 进程名if p.name() == 'ffmpeg-win64-v4.1.exe': 关闭任务 /f是强制执行,/im对应程序名cmd = 'taskkill /f /im ffmpeg-win64-v4.1.exe 2>nul 1>null' python调用Shell脚本执行cmd命令os.system(cmd)except:pass下载.ts文件def download_ts(m3u8_list,name):try:if not os.path.exists(config['FILE_PATH']):os.makedirs(config['FILE_PATH'])if not os.path.exists(config['TS_PATH']):os.makedirs(config['TS_PATH'])if os.path.exists(config['FILE_PATH']+name+'.mp4'):name = name+'_'+str(int(time.time()))print('开始下载:',name)L = []R = []for p in m3u8_list:ts_find = get_content_requests(p)file_ts = '{0}{1}.ts'.format(config['TS_PATH'],md5(ts_find.content).hexdigest())with open(file_ts,'wb') as f:f.write(ts_find.content)R.append(file_ts)hebing = VideoFileClip(file_ts)L.append(hebing)killProcess()print('下载完成:',file_ts)mp4file = '{0}{1}.mp4'.format(config['FILE_PATH'],name)final_clip = concatenate_videoclips(L)final_clip.to_videofile(mp4file, fps=24, remove_temp=True)killProcess()loop_del_file(R)print('\n下载完成:',name)print('')return Trueexcept:print('~~~~~合成.ts文件失败~~~~~')return None下载视频列表def list_get_kong(list_json):for item in list_json:y = Trueif config['CHECKID']:if check_to_mongo(item['vid']):print('~~~~~检测到重复项~~~~~')y = Falseif y:get_show_html = get_content_requests('https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=' + item['vid'])if get_show_html:m3u8_list = get_ts_list(get_show_html.text)if m3u8_list:download = download_ts(m3u8_list, item['title'])if download: save_to_mango(item['vid'])time.sleep(config['TIME_GE'])控制器def main(page):if config['TYPE']==1:print('~~~~~按用户ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/author/getAuthorVideoListByNew?up_id={0}&cate2_id=0&limit=30&page={1}'.format(config['UID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,1)if list_json:list_get_kong(list_json)else:print('~~~~~按列表ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/video/listData?page={1}&cate2Id={0}&action=new'.format(config['CID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,2)if list_json:list_get_kong(list_json)初始化if __name__=='__main__':if config['POOL']:groups = [x for x in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1)]pool = Pool()pool.map(main, groups)else:for item in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1):main(item)print('~~~~~已经完成【所有操作】~~~~~') 总结:众所周知,BiliBili是一个学习的网站! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_35875470/article/details/89857445。 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。
2023-12-18 11:34:00
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...文章的链接 java实现网络爬虫:https://www.cnblogs.com/1996swg/p/7355577.html Jsoup教程:https://www.jianshu.com/p/fd5caaaa950d 接下来,我通过Jsoup来实现爬取彼岸桌面里面的图片进行爬虫学习!!! 我用的开发工具是IDEA,jdk是1.7版本,项目结构大致如下所示: 一、页面分析 首先来分析一下彼岸桌面的网页的结构: 我们第一个看到的是网站的域名为http://www.netbian.com/,它有如上所示的分类,我们尝试着点开一些分类去看一下他的链接。 通过点击每个分类,发现不同的分类下,地址栏显示为域名后面拼接这对应分类的拼音,但在分类为王者荣耀之后的拼接的确是“s/分类拼音”。这样我们可以创建一个枚举类,将所有分类集中管理。在common包下创建一个Kind枚举类: package com.asahi.common;/ 分类的枚举/public enum Kind {RILI("rili"), DONGMAN("dongman"), FENGJING("fengjing"), MEINV("meinv"), YOUXI("youxi"), YINGSHI("yingshi"),DONGTAI("dongtai"), WEIMEI("weimei"), SHEJI("sheji"), KEAI("keai"), QICHE("qiche"), HUAHUI("huahui"),DONGWU("dongwu"), JIERI("jieri"), RENWU("renwu"), MEISHI("meishi"), SHUIGUO("shuiguo"), JIANZHU("jianzhu"),TIYU("tiyu"), JUNSHI("junshi"), FEIZHULIU("feizhuliu"), QITA("qita"), WANGZHERONGYAO("s/wangzherongyao"), HUYAN("s/huyan"), LOL("s/lol");String kind;Kind(String kind) {this.kind = kind;}public static boolean contains(String test) {for (Kind c : Kind.values()) {if (c.kind.equals(test)) {return true;} }return false;} } 这里我添加了一个比较的方法供之后判断输入的分类名是否包含在这些分类里面。 接下来我们在分析分类面的展示情况,以美女分类页面为例(●´∀`●),最下边有分页,如果只获取这个页面的图片并不能获取所有美女图,我们还需要点击每一个分页,从分页中获取所有的图片。通过分析发现,第一页的链接是在原有链接基础上拼接“/index.htm”,从第二页之后拼接的是“/index_页号.htm”。 这样我们只需要获取总页数在依次遍历拼接就可以了,现在的问题是如何获取总页数,我一开始的想法是获取分页中“共167页”这个标签后再只保留数字就可以个,但发现运行后获取不到该元素节点,经过排查了解到这个标签是通过js生成的,于是我转换了思路,通过获取最后一个页号来得到一共分了多少页 Document root_doc = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/").get();Elements els = root_doc.select("main .page a");//这里els.eq(els.size() - 2的原因是后边确定按钮用的是a标签要去掉,再去掉一个“下一页”标签Integer page = Integer.parseInt(els.eq(els.size() - 2).text()); 分类页中图片所在的标签结构为: 分类页面下的图片不是我们想要的,我们想要的是点击进去详细页的高清大图,所以需要获取a标签的链接,再从这个链接中获取真正想要的图片。 详细页中图片所在的标签结构为: 二、代码实现 到这里分类页分析的差不多了,我们通过代码来进行获取图片。首先导入Jsoup的jar包:jsoup-1.12.1.jar,如果采用Maven请导入下边的依赖。 <dependency><groupId>org.jsoup</groupId><artifactId>jsoup</artifactId><version>1.12.1</version></dependency> 在utils创建JsoupPic类,并添加getPic方法,代码如下: public static void getPic(String kind) throws Exception {//get请求方式进行请求Document root_doc = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/").get();//获取分页标签,用于获取总页数Elements els = root_doc.select("main .page a");Integer page = Integer.parseInt(els.eq(els.size() - 2).text());for (int i = 1; i < page; i++) {Document document = null;//这里判断的是当前页号是否为1,如果为1就不拼页号,否则拼上对应的页号if (i == 1) {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index.htm").get();} else {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index_" + i + ".htm").get();}//获取每个分页链接里面a标签的链接,进入链接页面获取当前图拼的大尺寸图片Elements elements = document.select("main .list li a");for (Element element : elements) {String href = element.attr("href");String picUrl = "http://www.netbian.com" + href;Document document1 = Jsoup.connect(picUrl).get();Elements elements1 = document1.select(".endpage .pic p a img");//获取所有图片的链接System.out.println(elements1);} }} 在分类页中有一个隐藏的问题图片: 正常的图片链接都是以“/”开头,以“.htm”结尾,而每个分类下的第三张图片的链接都是“http://pic.netbian.com/”,如果不过滤的话会报如下错误: 所以这里必须要判断一下: Elements elements = document.select("main .list li a");for (Element element : elements) {String href = element.attr("href");//判断是否是以“/”开头if (href.startsWith("/")) {String picUrl = "http://www.netbian.com" + href;Document document1 = Jsoup.connect(picUrl).get();Elements elements1 = document1.select(".endpage .pic p a img");System.out.println(elements1);} } 到这里,页面就已经分析好了,问题基本上已经解决了,接下来我们需要将图片存到我们的系统里,这里我将图片保存到我的电脑桌面上,并按照分类来存储图片。 首先是要获取桌面路径,在utils包下创建Download类,添加getDesktop方法,代码如下: public static File getDesktop(){FileSystemView fsv = FileSystemView.getFileSystemView();File path=fsv.getHomeDirectory(); return path;} 接着我们再该类中添加下载图片的方法: //urlPath为网络图片的路径,savePath为要保存的本地路径(这里指定为桌面下的images文件夹)public static void download(String urlPath,String savePath) throws Exception {// 构造URLURL url = new URL(urlPath);// 打开连接URLConnection con = url.openConnection();//设置请求超时为5scon.setConnectTimeout(51000);// 输入流InputStream is = con.getInputStream();// 1K的数据缓冲byte[] bs = new byte[1024];// 读取到的数据长度int len;// 输出的文件流File sf=new File(savePath);int randomNo=(int)(Math.random()1000000);String filename=urlPath.substring(urlPath.lastIndexOf("/")+1,urlPath.length());//获取服务器上图片的名称filename=new java.text.SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd-HH-mm-ss").format(new Date())+randomNo+filename;//时间+随机数防止重复OutputStream os = new FileOutputStream(sf.getPath()+"\\"+filename);// 开始读取while ((len = is.read(bs)) != -1) {os.write(bs, 0, len);}// 完毕,关闭所有链接os.close();is.close();} 写好后,我们再完善一下JsouPic中的getPic方法。 public static void getPic(String kind) throws Exception {//get请求方式进行请求Document root_doc = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/").get();//获取分页标签,用于获取总页数Elements els = root_doc.select("main .page a");Integer page = Integer.parseInt(els.eq(els.size() - 2).text());for (int i = 1; i < page; i++) {Document document = null;//这里判断的是当前页号是否为1,如果为1就不拼页号,否则拼上对应的页号if (i == 1) {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index.htm").get();} else {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index_" + i + ".htm").get();}File desktop = Download.getDesktop();Download.checkPath(desktop.getPath() + "\\images\\" + kind);//获取每个分页链接里面a标签的链接,进入链接页面获取当前图拼的大尺寸图片Elements elements = document.select("main .list li a");for (Element element : elements) {String href = element.attr("href");if (href.startsWith("/")) {String picUrl = "http://www.netbian.com" + href;Document document1 = Jsoup.connect(picUrl).get();Elements elements1 = document1.select(".endpage .pic p a img");Download.download(elements1.attr("src"), desktop.getPath() + "\\images\\" + kind);} }} } 在Download类中,我添加了checkPath方法,用于判断目录是否存在,不存在就创建一个。 public static void checkPath(String savePath) throws Exception {File file = new File(savePath);if (!file.exists()){file.mkdirs();} } 最后在mainapp包内创建PullPic类,并添加主方法。 package com.asahi.mainapp;import com.asahi.common.Kind;import com.asahi.common.PrintLog;import com.asahi.utils.JsoupPic;import java.util.Scanner;public class PullPic {public static void main(String[] args) throws Exception {new PullPic().downloadPic();}public void downloadPic() throws Exception {System.out.println("启动程序>>\n请输入所爬取的分类:");Scanner scanner = new Scanner(System.in);String kind = scanner.next();while(!Kind.contains(kind)){System.out.println("分类不存在,请重新输入:");kind = scanner.next();}System.out.println("分类输入正确!");System.out.println("开始下载>>");JsoupPic.getPic(kind);} } 三、成果展示 最终的运行结果如下: 最终的代码已上传到我的github中,点击“我的github”进行查看。 在学习Java爬虫的过程中,我收获了很多,一开始做的时候确实遇到了很多困难,这次写的获取图片也是最基础的,还可以继续深入。本来我想写一个通过多线程来获取图片来着,也尝试着去写了一下,越写越跑偏,暂时先放着不处理吧,等以后有时间再来弄,我想问题应该不大,只是考虑的东西有很多。希望大家多多指点不足,有哪些需要改进的地方,我也好多学习学习๑乛◡乛๑。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39693281/article/details/108463868。 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。
2023-06-12 10:26:04
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...前流行的微服务架构,实现不同服务间高效可靠的数据传输与同步。 此外,在开源社区层面,Apache ActiveMQ Artemis作为一款广泛采用的消息中间件,也在持续演进以满足不断变化的企业需求。其与Oracle AQ的兼容性有所提升,用户现在可以在多种场景下根据实际业务需求选择适合的消息队列解决方案。 同时,对于Java开发者而言,《Java Message Service (JMS)实战》一书提供了大量关于利用JMS进行消息传递的实战案例和最佳实践,有助于读者在实际项目中更加熟练地运用JMS与Oracle AQ结合,构建高性能、高可用的消息驱动系统。 综上所述,无论是紧跟Oracle AQ的最新发展动态,还是探究开源替代方案与相关技术书籍的学习,都将帮助开发者更好地掌握消息队列技术,并将其应用于实际工作中,以提升系统的整体性能与稳定性。
2023-12-17 14:22:22
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...例用 Proxy 来实现一次: 首先,我们需要 new Proxy 对象,并且传入需要侦听的对象以及一个处理对象,可以称之为 handler; const p = new Proxy(target, handler) 其次,我们之后的操作都是直接对 Proxy 的操作,而不是原有的对象,因为我们需要在 handler 里面进行侦听 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {// 获取值时的捕获器get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return target[key]},// 设置值时的捕获器set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)target[key] = newValue} })console.log(objProxy.name)console.log(objProxy.age)objProxy.name = 'kobe'objProxy.age = 30console.log(obj.name)console.log(obj.age)/ 监听到obj对象的name属性被访问了why监听到obj对象的age属性被访问了18监听到obj对象的name属性被设置值监听到obj对象的age属性被设置值kobe30/ 2.1 Proxy 的 set 和 get 捕获器 如果我们想要侦听某些具体的操作,那么就可以在 handler 中添加对应的捕捉器(Trap) set 和 get 分别对应的是函数类型 set 函数有四个参数: target:目标对象(侦听的对象) property:将被设置的属性 key value:新属性值 receiver:调用的代理对象 get 函数有三个参数 target:目标对象(侦听的对象) property:被获取的属性 key receiver:调用的代理对象 2.2 Proxy 所有捕获器 (13个) handler.getPrototypeOf() Object.getPrototypeOf 方法的捕捉器 handler.setPrototypeOf() Object.setPrototypeOf 方法的捕捉器 handler.isExtensible() Object.isExtensible 方法的捕捉器 handler.preventExtensions() Object.preventExtensions 方法的捕捉器 handler.getOwnPropertyDescriptor() Object.getOwnPropertyDescriptor 方法的捕捉器 handler.defineProperty() Object.defineProperty 方法的捕捉器 handler.ownKeys() Object.getOwnPropertyNames 方法和 Object.getOwnPropertySymbols 方法的捕捉器 handler.has() in 操作符的捕捉器 handler.get() 属性读取操作的捕捉器 handler.set() 属性设置操作的捕捉器 handler.deleteProperty() delete 操作符的捕捉器 handler.apply() 函数调用操作的捕捉器 handler.construct() new 操作符的捕捉器 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {// 获取值时的捕获器get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return target[key]},// 设置值时的捕获器set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)target[key] = newValue},// 监听 in 的捕获器has: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性的in操作)return key in target},// 监听 delete 的捕获器deleteProperty: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性的delete操作)delete target[key]} })// in 操作符console.log('name' in objProxy)// delete 操作delete objProxy.name/ 监听到obj对象的name属性的in操作true监听到obj对象的name属性的delete操作/ 2.3 Proxy 的 construct 和 apply 到捕捉器中还有 construct 和 apply,它们是应用于函数对象的 function foo() {console.log('调用了 foo')}const fooProxy = new Proxy(foo, {apply: function (target, thisArg, argArray) {console.log(对 foo 函数进行了 apply 调用)target.apply(thisArg, argArray)},construct: function (target, argArray, newTarget) {console.log(对 foo 函数进行了 new 调用)return new target(...argArray)} })fooProxy.apply({}, ['abc', 'cba'])new fooProxy('abc', 'cba')/ 对 foo 函数进行了 apply 调用调用了 foo对 foo 函数进行了 new 调用调用了 foo/ 3. Reflect 3.1 Reflect 的作用 Reflect 也是 ES6 新增的一个 API,它是一个对象,字面的意思是反射 Reflect 的作用: 它主要提供了很多操作 JavaScript 对象的方法,有点像 Object 中操作对象的方法 比如 Reflect.getPrototypeOf(target) 类似于 Object.getPrototypeOf() 比如 Reflect.defineProperty(target, propertyKey, attributes) 类似于 Object.defineProperty() 如果我们有 Object 可以做这些操作,那么为什么还需要有Reflect这样的新增对象呢? 这是因为在早期的 ECMA 规范中没有考虑到这种对 对象本身 的操作如何设计会更加规范,所以将这些 API 放到了 Object上面 但是 Object 作为一个构造函数,这些操作实际上放到它身上并不合适 另外还包含一些类似于 in、delete 操作符,让 JS 看起来是会有一些奇怪的 所以在 ES6 中新增了 Reflect,让我们这些操作都集中到了 Reflect 对象上 那么 Object 和 Reflect 对象之间的 API 关系,可以参考 MDN 文档: 比较 Reflect 和 Object 方法 3.2 Reflect 的常见方法 Reflect中有哪些常见的方法呢?它和Proxy是一一对应的,也是13个 Reflect.getPrototypeOf(target) 类似于 Object.getPrototypeOf() Reflect.setPrototypeOf(target, prototype) 设置对象原型的函数. 返回一个 Boolean, 如果更新成功,则返回 true Reflect.isExtensible(target) 类似于 Object.isExtensible() Reflect.preventExtensions(target) 类似于 Object.preventExtensions() , 返回一个 Boolean Reflect.getOwnPropertyDescriptor(target, propertyKey) 类似于 Object.getOwnPropertyDescriptor() , 如果对象中存在该属性,则返回对应的属性描述符, 否则返回 undefined Reflect.defineProperty(target, propertyKey, attributes) 和 Object.defineProperty() 类似, 如果设置成功就会返回 true Reflect.ownKeys(target) 返回一个包含所有自身属性(不包含继承属性)的数组 (类似于 Object.keys(), 但不会受 enumerable 影响) Reflect.has(target, propertyKey) 判断一个对象是否存在某个属性,和 in 运算符 的功能完全相同 Reflect.get(target, propertyKey[, receiver]) 获取对象身上某个属性的值,类似于 target[name] Reflect.set(target, propertyKey, value[, receiver]) 将值分配给属性的函数,返回一个 Boolean,如果更新成功,则返回 true Reflect.deleteProperty(target, propertyKey) 作为函数的 delete 操作符,相当于执行 delete target[name] Reflect.apply(target, thisArgument, argumentsList) 对一个函数进行调用操作,同时可以传入一个数组作为调用参数。和 Function.prototype.apply() 功能类似 Reflect.construct(target, argumentsList[, newTarget]) 对构造函数进行 new 操作,相当于执行 new target(...args) 3.3 Reflect 的使用 那么我们可以将之前Proxy案例中对原对象的操作,都修改为Reflect来操作 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return Reflect.get(target, key)// return target[key] // 对原来对象进行了直接操作},set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)Reflect.set(target, key, newValue)// target[key] = newValue // 对原来对象进行了直接操作} })objProxy.name = 'kobe'console.log(objProxy.name)/ 监听到obj对象的name属性被设置值监听到obj对象的name属性被访问了kobe/ 3.4 Receiver的作用 我们发现在使用getter、setter的时候有一个receiver的参数,它的作用是什么呢? 如果我们的源对象(obj)有 setter 、getter 的访问器属性,那么可以通过 receiver 来改变里面的 this const obj = {_name: 'why',get name() {return this._name // 不使用receiver, _name属性的操作不会被objProxy代理,因为this指向obj},set name(newValue) {this._name = newValue} }const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// receiver 是创建出来的代理对象console.log('get 方法被访问-------', key, receiver)console.log(objProxy === receiver) // truereturn Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)} })objProxy.name = 'kobe'console.log(objProxy.name) // kobe/ get 方法被访问------- name { _name: 'kobe', name: [Getter/Setter] }trueget 方法被访问------- _name { _name: 'kobe', name: [Getter/Setter] }truekobe/ 3.5 Reflect 的 construct function Student(name, age) {this.name = namethis.age = age}function Teacher() {}const stu = new Student('why', 18)console.log(stu)console.log(stu.__proto__ === Student.prototype)/ Student { name: 'why', age: 18 }true/// 执行 Student 函数中的内容,但是创建出来的对象是 Teacher 对象const teacher = Reflect.construct(Student, ['why', 18], Teacher)console.log(teacher)console.log(teacher.__proto__ === Teacher.prototype)/ Teacher { name: 'why', age: 18 }true/ 4. 响应式 4.1 什么是响应式? 先来看一下响应式意味着什么?我们来看一段代码: m 有一个初始化的值,有一段代码使用了这个值; 那么在 m 有一个新的值时,这段代码可以自动重新执行 let m = 0// 一段代码console.log(m)console.log(m 2)console.log(m 2)m = 200 上面的这样一种可以自动响应数据变量的代码机制,我们就称之为是响应式的 对象的响应式 4.2 响应式函数设计 首先,执行的代码中可能不止一行代码,所以我们可以将这些代码放到一个函数中: 那么问题就变成了,当数据发生变化时,自动去执行某一个函数; 但是有一个问题:在开发中是有很多的函数的,如何区分一个函数需要响应式,还是不需要响应式呢? 很明显,下面的函数中 foo 需要在 obj 的 name 发生变化时,重新执行,做出相应; bar 函数是一个完全独立于 obj 的函数,它不需要执行任何响应式的操作; // 对象的响应式const obj = {name: 'why',age: 18}function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)}function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe' // name 发生改变时候 foo 函数执行 响应式函数的实现 watchFn 如何区分响应式函数? 这个时候我们封装一个新的函数 watchFn 凡是传入到 watchFn 的函数,就是需要响应式的 其他默认定义的函数都是不需要响应式的 / 封装一个响应式的函数 /let reactiveFns = []function watchFn(fn) {reactiveFns.push(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why',age: 18}watchFn(function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)})watchFn(function demo() {console.log(obj.name, 'demo function ---------')})function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe' // name 发生改变时候 foo 函数执行reactiveFns.forEach((fn) => {fn()}) 4.3 响应式依赖的收集 目前收集的依赖是放到一个数组中来保存的,但是这里会存在数据管理的问题: 在实际开发中需要监听很多对象的响应式 这些对象需要监听的不只是一个属性,它们很多属性的变化,都会有对应的响应式函数 不可能在全局维护一大堆的数组来保存这些响应函数 所以要设计一个类,这个类用于管理某一个对象的某一个属性的所有响应式函数: 相当于替代了原来的简单 reactiveFns 的数组; class Depend {constructor() {this.reactiveFns = []}addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.push(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }const depend = new Depend()function watchFn(fn) {depend.addDepend(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}watchFn(function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)})watchFn(function demo() {console.log(obj.name, 'demo function ---------')})function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe'depend.notify() 4.4 监听对象的变化 那么接下来就可以通过之前的方式来监听对象的变化: 方式一:通过 Object.defineProperty 的方式(vue2采用的方式); 方式二:通过 new Proxy 的方式(vue3采用的方式); 我们这里先以Proxy的方式来监听 class Depend {constructor() {this.reactiveFns = []}addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.push(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }const depend = new Depend()function watchFn(fn) {depend.addDepend(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)depend.notify()} })watchFn(function foo() {const newName = objProxy.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(objProxy.name)})watchFn(function demo() {console.log(objProxy.name, 'demo function ---------')})objProxy.name = 'kobe'objProxy.name = 'james'/ 你好啊,李银河Hello Worldkobekobe demo function ---------你好啊,李银河Hello Worldjamesjames demo function ---------/ 4.5 对象的依赖管理 目前是创建了一个 Depend 对象,用来管理对于 name 变化需要监听的响应函数: 但是实际开发中我们会有不同的对象,另外会有不同的属性需要管理; 如何可以使用一种数据结构来管理不同对象的不同依赖关系呢? 在前面我们刚刚学习过 WeakMap,并且在学习 WeakMap 的时候我讲到了后面通过 WeakMap 如何管理这种响应式的数据依赖: 实现 可以写一个 getDepend 函数专门来管理这种依赖关系 / 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取mapconst map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象const depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 正确的依赖收集 我们之前收集依赖的地方是在 watchFn 中: 但是这种收集依赖的方式我们根本不知道是哪一个 key 的哪一个 depend 需要收集依赖; 只能针对一个单独的 depend 对象来添加你的依赖对象; 那么正确的应该是在哪里收集呢?应该在我们调用了 Proxy 的 get 捕获器时 因为如果一个函数中使用了某个对象的 key,那么它应该被收集依赖 / 封装一个响应式函数 /let activeReactviceFn = nullfunction watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数activeReactviceFn && depend.addDepend(activeReactviceFn)return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 4.6 对 Depend 重构 两个问题: 问题一:如果函数中有用到两次 key,比如 name,那么这个函数会被收集两次 问题二:我们并不希望将添加 reactiveFn 放到 get 中,因为它是属于 Depend 的行为 所以我们需要对 Depend 类进行重构: 解决问题一的方法:不使用数组,而是使用 Set 解决问题二的方法:添加一个新的方法,用于收集依赖 // 保存当前需要收集的响应式函数let activeReactviceFn = nullclass Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })watchFn(function () {console.log(objProxy.name, '--------------')console.log(objProxy.name, '++++++++++++++')})objProxy.name = 'kobe'/ why --------------why ++++++++++++++kobe --------------kobe ++++++++++++++/ 4.7 创建响应式对象 目前的响应式是针对于obj一个对象的,我们可以创建出来一个函数,针对所有的对象都可以变成响应式对象 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)return new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 4.8 Vue2 响应式原理 前面所实现的响应式的代码,其实就是 Vue3 中的响应式原理: Vue3 主要是通过 Proxy 来监听数据的变化以及收集相关的依赖的 Vue2 中通过 Object.defineProerty的方式来实现对象属性的监听 可以将 reactive 函数进行如下的重构: 在传入对象时,我们可以遍历所有的 key,并且通过属性存储描述符来监听属性的获取和修改 在 setter 和 getter 方法中的逻辑和前面的 Proxy 是一致的 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {Object.keys(obj).forEach((key) => {let value = obj[key]Object.defineProperty(obj, key, {get: function () {const dep = getDepend(obj, key)dep.depend()return value},set: function (newValue) {value = newValueconst dep = getDepend(obj, key)dep.notify()} })})return obj}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/wanghuan1020/article/details/126774033。 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。
2023-01-11 12:37:47
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...L5也还没有问世,要实现这样的功能,要么是改web.config,要么是用flash,要么是用一些第三方控件,然而这些解决问题的方法要么很麻烦,比如改配置,要么不稳定,比如文件上G以后,上传要么死掉,要么卡住,通过设置web.config并不能很好的解决这些问题。 这是一个Html5统治浏览器的时代,在这个新的时代,这种问题已被简化并解决,我们可以利用Html5分片上传的技术,那么Plupload则是一个对此技术进行封装的前端脚本库,这个库的好处是可以自动检测浏览器是否支持html5技术,不支持再检测是否支持flash技术,甚至是sliverlight技术,如果支持,就使用检测到的技术。 那么这个库到哪里下载,怎么搭建呢,比较懒的童鞋还是用Install-Package Plupload搞定吧,一个命令搞定所有事 Plupload支持的功能这里就不细说了,什么批量上传,这里我没有用到,主要是感觉它支持的事件非常丰富,文件选取后的事件,文件上传中的事件(可获得文件的上传进度),文件上传成功的事件,文件上传失败的事件,等等 我的例子主要是上传一个单个文件,并显示上传的进度条(使用jQuery的一个进度条插件) 下面的例子主要是为文件上传交给 UploadCoursePackage.ashx 来处理 /ProgressBar/ var progressBar = $("loading").progressbar({ width: '500px', color: 'B3240E', border: '1px solid 000000' }); /Plupload/ //实例化一个plupload上传对象 var uploader = new plupload.Uploader({ browse_button: 'browse', //触发文件选择对话框的按钮,为那个元素id runtimes: 'html5,flash,silverlight,html4',//兼容的上传方式 url: "Handlers/UploadCoursePackage.ashx", //后端交互处理地址 max_retries: 3, //允许重试次数 chunk_size: '10mb', //分块大小 rename: true, //重命名 dragdrop: false, //允许拖拽文件进行上传 unique_names: true, //文件名称唯一性 filters: { //过滤器 max_file_size: '999999999mb', //文件最大尺寸 mime_types: [ //允许上传的文件类型 { title: "Zip", extensions: "zip" }, { title: "PE", extensions: "pe" } ] }, //自定义参数 (键值对形式) 此处可以定义参数 multipart_params: { type: "misoft" }, // FLASH的配置 flash_swf_url: "../Scripts/plupload/Moxie.swf", // Silverligh的配置 silverlight_xap_url: "../Scripts/plupload/Moxie.xap", multi_selection: false //true:ctrl多文件上传, false 单文件上传 }); //在实例对象上调用init()方法进行初始化 uploader.init(); uploader.bind('FilesAdded', function (uploader, files) { $("<%=fileSource.ClientID %>").val(files[0].name); $.ajax( { type: 'post', url: 'HardDiskSpace.aspx/GetHardDiskFreeSpace', data: {}, dataType: 'json', contentType: 'application/json;charset=utf-8', success: function (result) { //选择文件以后检测服务器剩余磁盘空间是否够用 if (files.length > 0) { if (parseInt(files[0].size) > parseInt(result.d)) { $('error-msg').text("文件容量大于剩余磁盘空间,请联系管理员!"); } else { $('error-msg').text(""); } } }, error: function (xhr, err, obj) { $('error-msg').text("检测服务器剩余磁盘空间失败"); } }); }); uploader.bind('UploadProgress', function (uploader, file) { var percent = file.percent; progressBar.progress(percent); }); uploader.bind('FileUploaded', function (up, file, callBack) { var data = $.parseJSON(callBack.response); if (data.statusCode === "1") { $("<%=hfPackagePath.ClientID %>").val(data.filePath); var id = $("<%=hfCourseID.ClientID %>").val(); __doPostBack("save", id); } else { hideLoading(); $('error-msg').text(data.message); } }); uploader.bind('Error', function (up, err) { alert("文件上传失败,错误信息: " + err.message); }); /Plupload/ 后台 UploadCoursePackage.ashx 的代码也重要,主要是文件分片跟不分片的处理方式不一样 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.IO; namespace WebUI.Handlers { /// <summary> /// UploadCoursePackage 的摘要说明 /// </summary> public class UploadCoursePackage : IHttpHandler { public void ProcessRequest(HttpContext context) { context.Response.ContentType = "text/plain"; int statuscode = 1; string message = string.Empty; string filepath = string.Empty; if (context.Request.Files.Count > 0) { try { string resourceDirectoryName = System.Configuration.ConfigurationManager.AppSettings["resourceDirectory"]; string path = context.Server.MapPath("~/" + resourceDirectoryName); if (!Directory.Exists(path)) Directory.CreateDirectory(path); int chunk = context.Request.Params["chunk"] != null ? int.Parse(context.Request.Params["chunk"]) : 0; //获取当前的块ID,如果不是分块上传的。chunk则为0 string fileName = context.Request.Params["name"]; //这里写的比较潦草。判断文件名是否为空。 string type = context.Request.Params["type"]; //在前面JS中不是定义了自定义参数multipart_params的值么。其中有个值是type:"misoft",此处就可以获取到这个值了。获取到的type="misoft"; string ext = Path.GetExtension(fileName); //fileName = string.Format("{0}{1}", Guid.NewGuid().ToString(), ext); filepath = resourceDirectoryName + "/" + fileName; fileName = Path.Combine(path, fileName); //对文件流进行存储 需要注意的是 files目录必须存在(此处可以做个判断) 根据上面的chunk来判断是块上传还是普通上传 上传方式不一样 ,导致的保存方式也会不一样 FileStream fs = new FileStream(fileName, chunk == 0 ? FileMode.OpenOrCreate : FileMode.Append); //write our input stream to a buffer Byte[] buffer = null; if (context.Request.ContentType == "application/octet-stream" && context.Request.ContentLength > 0) { buffer = new Byte[context.Request.InputStream.Length]; context.Request.InputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length); } else if (context.Request.ContentType.Contains("multipart/form-data") && context.Request.Files.Count > 0 && context.Request.Files[0].ContentLength > 0) { buffer = new Byte[context.Request.Files[0].InputStream.Length]; context.Request.Files[0].InputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length); } //write the buffer to a file. if (buffer != null) fs.Write(buffer, 0, buffer.Length); fs.Close(); statuscode = 1; message = "上传成功"; } catch (Exception ex) { statuscode = -1001; message = "保存时发生错误,请确保文件有效且格式正确"; Util.LogHelper logger = new Util.LogHelper(); string path = context.Server.MapPath("~/Logs"); logger.WriteLog(ex.Message, path); } } else { statuscode = -404; message = "上传失败,未接收到资源文件"; } string msg = "{\"statusCode\":\"" + statuscode + "\",\"message\":\"" + message + "\",\"filePath\":\"" + filepath + "\"}"; context.Response.Write(msg); } public bool IsReusable { get { return false; } } } } 再附送一个检测服务器端硬盘剩余空间的功能吧 using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Script.Services; using System.Web.Services; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; namespace WebUI { public partial class CheckHardDiskFreeSpace : System.Web.UI.Page { protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { } /// <summary> /// 获取磁盘剩余容量 /// </summary> /// <returns></returns> [WebMethod] public static string GetHardDiskFreeSpace() { const string strHardDiskName = @"F:\"; var freeSpace = string.Empty; var drives = DriveInfo.GetDrives(); var myDrive = (from drive in drives where drive.Name == strHardDiskName select drive).FirstOrDefault(); if (myDrive != null) { freeSpace = myDrive.TotalFreeSpace+""; } return freeSpace; } } } 效果展示: 详细配置信息可以参考这篇文章:http://blog.ncmem.com/wordpress/2019/08/12/plupload%e4%b8%8a%e4%bc%a0%e6%95%b4%e4%b8%aa%e6%96%87%e4%bb%b6%e5%a4%b9-2/ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_45525177/article/details/100654639。 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。
2023-12-19 09:43:46
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...张黄色的透明卡片都与坐标轴平行放置,即卡片的横边与X轴平行,竖边与Y轴平行。 现在给出一张蓝色卡片和一张黄色卡片的左上角坐标(均为整数)以及两张卡片的长和宽(均为正整数)。 【注意:此处定义与X轴平行的那组边为长边,与Y轴平行的那组边为宽边】 请编写一个程序计算这两张卡片叠加后所形成的绿色区域的面积。 输入 单组输入。 第1行输入四个整数,分别表示蓝色长方形透明卡片的左上角坐标(X坐标和Y坐标)、长和宽。两两之间用英文空格隔开。 第2行输入四个整数,分别表示黄色长方形透明卡片的左上角坐标(X坐标和Y坐标)、长和宽。两两之间用英文空格隔开。 两张长方形透明卡片的X坐标和Y坐标的取值范围为[-1000, 1000],长和宽的取值范围为[1,200]。 输出 输出一个非负整数,表示两张卡片叠加后所形成的绿色区域的面积。 思维题 画个图自己推公式就行,我这不是最简做法 给出下图,可以参考我的做法 include <bits/stdc++.h>using namespace std;int main(){int x,y,xx,yy,a,b,aa,bb;int i,j;scanf("%d%d%d%d",&x,&y,&a,&b);scanf("%d%d%d%d",&xx,&yy,&aa,&bb);int dx=abs(x-xx);int dy=abs(y-yy);if(x<=xx){i=min(aa,a-dx);}else i=min(a,aa-dx);if(y>=yy){j=min(bb,b-dy);}else j=min(b,bb-dy);if(i<=0||j<=0)puts("0");else printf("%d\n",ij);return 0;} B: 勤劳的老杨 题目描述 勤劳的老杨最近收到了一个任务清单,在这个清单上有N项不同的工作任务。对于每一项任务都给出了两个时间[X, Y],其中X表示任务的起始时间(任务从第X天开始,包含第X天),Y表示任务的结束时间(任务到第Y天结束,包含第Y天)。 认真的老杨对待每一项任务都是一心一意的。一旦他决定做某一项任务,在该任务没有完成之前他不会同时再做另一项任务,也就是说在任意时刻老杨手头最多只有一项任务。 假设完成每一项任务所获得的报酬都是相等的。那么,老杨应该如何来安排自己的时间才可以得到最多的报酬呢? 请你编写一个程序帮老杨计算出他最多可以完成的任务数量。保证至少能完成一项任务。 输入 单组输入。 第1行输入一个正整数N表示任务清单上任务的总数。(N<=1000) 第2行到第N行每一行包含两个正整数,分别表示每一项任务的开始时间和结束时间,两个正整数之间用空格隔开。 输出 输出老杨最多可以完成的任务数量。 贪心 include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node{int a;int b;}ans[1005];bool cmp(const node q,const node p){return q.b<p.b;}int main(){int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++){cin>>ans[i].a;cin>>ans[i].b;}sort(ans,ans+n,cmp);//按结束时间从小到大大排序int cou=0;int end=-1;for(int i=0;i<n;i++)if(ans[i].a>end){//注意时间不能重叠cou++;end=ans[i].b;}cout<<cou<<endl;return 0;} C: 秘密大厦的访客 题目描述 Kimi最近在负责一栋秘密大厦的安保工作,他的工作是记录大厦的来访者情况。 每个来访者都有一个与之对应的唯一编号,在每一条到访记录中记录了该来访者的编号。 现在Kimi需要统计每一条记录中的来访者是第几次光临秘密大厦。 输入 单组输入,每组两行。 第1行包含一个正整数n,表示记录的条数,n不超过1000; 第2行包含n个正整数,依次表示Kimi的记录中每位来访者的编号,两两之间用空格隔开。 输出 输出1行,包含n个正整数,两两之间用空格隔开,依次表示每条记录中的来访者编号是第几次出现。 签到题 直接模拟,做法很多 include<bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longint main(){int n,m;scanf("%d",&n);map<int,int>mp;for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&m);mp[m]++;printf("%d%c",mp[m],i==n ? '\n':' ');}return 0;} D: 最大能量 题目描述 一年一度的宇宙超级运动会在宇宙奥特英雄体育场隆重举行。X星人为这场运动会准备了很长时间,他大显身手的时刻终于到了! 为了保持良好的竞技状态和充沛的体能,X星人准备了N种不同的能量包。 虽然每种能量包都有无限个,但是因为同一种能量包使用太多会带来副作用,因此同样的能量包不能同时使用超过两个,也就是说最多同时可以使用两个相同的能量包。 每种能量包都有一个重量值和能量值。由于这些能量包的特殊性,必须要完整地使用一个能量包才能够发挥功效,否则将失去对应的能量值。 考虑到竞赛的公平性,竞赛组委会规定每个人赛前补充的能量包的总重量不能超过W。 现在需要你编写一个程序计算出X星人能够拥有的最大能量值是多少? 输入 单组输入。 第1行包含两个正整数N和W,其中N<=10^ 3,W<=10^ 3。 第2行到第N+1行,每一行包含两个正整数,分别表示每一种能量包的重量和能量值,两个正整数之间用空格隔开。每一种能量包的重量和能量值都是小于等于100的正整数。 输出 输出X星人能够拥有的最大能量值。 背包 可以看成每个物品个数为2的多重背包,用多重背包的方法做;也可以看成总共有2n个物品,用一般背包的方法做 //方法1include <bits/stdc++.h>using namespace std;int c[1005],w[1005];//重量 能量int f[10005];int main(){int n,m;cin>>n>>m;for(int i=1;i<=n;i++)cin>>c[i]>>w[i];for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=m;j>=c[i];--j){for(int k=1;k<=2&&kc[i]<=j;k++){f[j]=max(f[j],f[j-c[i]k]+w[i]k);} }cout<<f[m]<<endl;return 0;}//方法2include<bits/stdc++.h>using namespace std;const int N=1e3+5;int a[2N],b[2N],dp[N],n,m;int main(){cin>>n>>m;for(int i=1;i<=n;i++){cin>>a[i]>>b[i];a[i+n]=a[i],b[i+n]=b[i];}for(int i=1;i<=2n;i++){for(int j=m;j>=a[i];j--){dp[j]=max(dp[j],dp[j-a[i]]+b[i]);} }cout<<dp[m]<<'\n';return 0;} E: 最大素数 题目描述 输入一个数字字符串,从中删除若干个(包含0个)数字后可以得到一个素数,请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如,输入“1234”,删除1和4,可以得到的最大素数为23。 输入 输入一个数字字符串,从中删除若干个(包含0个)数字后可以得到一个素数,请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如,输入“1234”,删除1和4,可以得到的最大素数为23。 输出 输入一个数字字符串,从中删除若干个(包含0个)数字后可以得到一个素数,请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如,输入“1234”,删除1和4,可以得到的最大素数为23。 搜索 这里用的bfs,优先搜索当前最大的数,如果这个数已经是素数那么就是答案 我说不清楚,参考代码吧 include <bits/stdc++.h>using namespace std;bool isprime(int n){//素数判断if(n<2)return 0;for(int i=2;i<=(int)sqrt(n);++i)if(n%i==0)return 0;return 1;}struct node {string s;int len;bool operator<(const node &q)const{if(len!=q.len)return len<q.len;return s<q.s;} };bool check(string str){int m=0;for(int i=0;i<str.size();i++){m=m10+str[i]-'0';}return isprime(m);}bool flag;map<string,bool>vis;string s;void bfs(){priority_queue<node>q;q.push({s,s.size()});while(!q.empty()){node k=q.top();q.pop();if(vis[k.s])continue;vis[k.s]=1;if(check(k.s)){cout<<k.s<<endl;flag=1;return ;}for(int i=0;i<k.s.size();i++){//去掉第i个字符string s1=k.s.substr(0,i)+k.s.substr(i+1);q.push({s1,s1.size()});} }}int main(){cin>>s;bfs();if(!flag)puts("No result.");return 0;} F: 最大计分 题目描述 小米和小花在玩一个删除数字的游戏。 游戏规则如下: 首先随机写下N个正整数,然后任选一个数字作为起始点,从起始点开始从左往右每次可以删除一个数字,但是必须满足下一个删除的数字要小于上一个删除的数字。每成功删除一个数字计1分。 请问对于给定的N个正整数,一局游戏过后可以得到的最大计分是多少? 输入 单组输入。 第1行输入一个正整数N表示数字的个数(N<=10^3)。 第2行输入N个正整数,两两之间用空格隔开。 输出 对于给定的N个正整数,一局游戏过后可以得到的最大计分值。 最长下降子序列 将数组逆转就等价于求最长上升子序列长度 include <bits/stdc++.h>using namespace std;int arr[1005];int main(){int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++)cin>>arr[i];reverse(arr,arr+n);vector<int>stk;stk.push_back(arr[0]);for (int i = 1; i < n; ++i) {if (arr[i] > stk.back())stk.push_back(arr[i]);elselower_bound(stk.begin(), stk.end(), arr[i]) = arr[i];}cout << stk.size() << endl;return 0;} G: 密钥 题目描述 X星人又截获了Y星人的一段密文。 破解这段密文需要使用一个密钥,而这个密钥存在于一个正整数N中。 聪明的X星人终于找到了获取密钥的方法:这个正整数的最后一位是一个非零数K(K>=2),需要将正整数N切分成K个小的整数,并且要使得这K个较小整数的乘积达到最大。而所得到的最大乘积就是破解密文所需的密钥。 你能否帮X星人编写一段程序来得到密钥呢? 输入 X星人又截获了Y星人的一段密文。 破解这段密文需要使用一个密钥,而这个密钥存在于一个正整数N中。 聪明的X星人终于找到了获取密钥的方法:这个正整数的最后一位是一个非零数K(K>=2),需要将正整数N切分成K个小的整数,并且要使得这K个较小整数的乘积达到最大。而所得到的最大乘积就是破解密文所需的密钥。 你能否帮X星人编写一段程序来得到密钥呢? 输出 将N划分为K个整数后的最大乘积。 搜索 include <bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longll n;ll ans;void dfs(ll sum,ll m,int res){if(res==1){ans=max(ans,summ);return ;}int num=(int)log10(m)+1;//m的位数int k=10;for(int i=1;i<=num-res+1;i++){//保证剩余的数至少还有res-1位dfs(sum(m%k),m/k,res-1);k=10;}return ;}int main(){cin>>n;dfs(1ll,n,n%10);cout<<ans<<endl;return 0;} H: X星大学 题目描述 X星大学新校区终于建成啦! 新校区一共有N栋教学楼和办公楼。现在需要用光纤把这N栋连接起来,保证任意两栋楼之间都有一条有线网络通讯链路。 已知任意两栋楼之间的直线距离(单位:千米)。为了降低成本,要求两栋楼之间都用直线光纤连接。 光纤的单位成本C已知(单位:X星币/千米),请问最少需要多少X星币才能保证任意两栋楼之间都有光纤直接或者间接相连? 注意:如果1号楼和2号楼相连,2号楼和3号楼相连,则1号楼和3号楼间接相连。 输入 单组输入。 第1行输入两个正整数N和C,分别表示楼栋的数量和光纤的单位成本(单位:X星币/千米),N<=100,C<=100。两者之间用英文空格隔开。 接下来N(N-1)/2行,每行包含三个正整数,第1个正整数和第2个正整数表示楼栋的编号(从1开始一直到N),编号小的在前,编号大的在后,第3个正整数为两栋楼之间的直线距离(单位:千米)。 输出 输出最少需要多少X星币才能保证任意两栋楼之间都有光纤直接或者间接相连。 最小生成树模板题 //prim()最小生成树include <bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longdefine INF 0x3f3f3f3fint n,c;int dist[105];bool vis[105];int a[105][105];ll prim(int pos){memset(dist,INF,sizeof(dist));dist[pos]=0;ll sum=0;for(int i=1;i<=n;i++){int cur=-1;for(int j=1;j<=n;j++){if(!vis[j]&&(cur==-1||dist[j]<dist[cur]))cur=j;}if(dist[cur]>=INF)return INF;sum+=dist[cur];vis[cur]=1;for(int l=1;l<=n;l++)if(!vis[l])dist[l]=min(dist[l],a[cur][l]);}return sum;}int main() {scanf("%d%d",&n,&c);int x,y,z;memset(a,INF,sizeof(a));for(int i=1;i<=n;i++)a[i][i]=0;for(int i=1;i<=n(n-1)/2;i++){scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);a[x][y]=min(a[x][y],z);a[y][x]=a[x][y];}printf("%lld\n",prim(1)c);return 0;}//Kruskal()最小生成树include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node {int x,y,z;}edge[10005];bool cmp(node a,node b) {return a.z < b.z;}int fa[105];int n,m,c;long long sum;int get(int x) {return x == fa[x] ? x : fa[x] = get(fa[x]);}int main() {scanf("%d%d",&n,&c);m=n(n-1)/2;for(int i = 1; i <= m; i ++) {scanf("%d%d%d",&edge[i].x,&edge[i].y,&edge[i].z);}for(int i = 0; i <= n; i ++) {fa[i] = i;}sort(edge + 1,edge + 1 + m,cmp);// 每次加入一条最短的边for(int i = 1; i <= m; i ++) {int x = get(edge[i].x);int y = get(edge[i].y);if(x == y) continue;fa[y] = x;sum += edge[i].z;}printf("%lld\n",sumc);return 0;} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_52139055/article/details/123284091。 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。
2024-01-20 16:20:26
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...中分而治之算法的具体实现方法之一。 问题1 上千万或上亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的钱N个数据。 解决思路: 红黑树 + 堆排序 如果是上千万或上亿的int数据,现在的机器4G内存可以能存下。所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计重复次数。 然后取出前N个出现次数最多的数据,可以用包含N个元素的最小堆找出频率最大的N个数据。 问题2 1000万字符串,其中有些是重复的,需要把重复的全部去掉,保留没有重复的字符串。请怎么设计和实现? 解决思路:trie树。 这题用trie树比较合适,hash_map也应该能行。 问题3 一个文本文件,大约有一万行,每行一个词,要求统计出其中最频繁出现的前10个词,请给出思想,给出时间复杂度分析。 解决思路: trie树 + 堆排序 这题是考虑时间效率。 1. 用trie树统计每个词出现的次数,时间复杂度是O(nlen)(len表示单词的平准长度)。 2. 然后找出出现最频繁的前10个词,可以用堆来实现,前面的题中已经讲到了,时间复杂度是O(nlg10)。 总的时间复杂度,是O(nle)与O(nlg10)中较大的哪一个。 问题4 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录,这些查询串的重复读比较高,虽然总数是1千万,但是如果去除重复和,不超过3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就越热门。请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G。 解决思想 : trie树 + 堆排序 采用trie树,关键字域存该查询串出现的次数,没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3 BitMap或者Bloom Filter 3.1 BitMap BitMap说白了很easy,就是通过bit位为1或0来标识某个状态存不存在。可进行数据的快速查找,判重,删除,一般来说适合的处理数据范围小于82^32。否则内存超过4G,内存资源消耗有点多。 问题1 已知某个文件内包含一些电话号码,每个号码为8位数字,统计不同号码的个数。 解决思路: bitmap 8位最多99 999 999,需要100M个bit位,不到12M的内存空间。我们把0-99 999 999的每个数字映射到一个Bit位上,所以只需要99M个Bit==12MBytes,这样,就用了小小的12M左右的内存表示了所有的8位数的电话 问题2 2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。 解决思路:2bit map 或者两个bitmap。 将bit-map扩展一下,用2bit表示一个数即可,00表示未出现,01表示出现一次,10表示出现2次及以上,11可以暂时不用。 在遍历这些数的时候,如果对应位置的值是00,则将其置为01;如果是01,将其置为10;如果是10,则保持不变。需要内存大小是2^32/82=1G内存。 或者我们不用2bit来进行表示,我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map,都是一样的道理。 3.2 Bloom filter Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展。 参考july大神csdn文章 Bloom Filter 详解 4 Hadoop+MapReduce 参考引用july大神 csdn文章 MapReduce的初步理解 Hadoop框架与MapReduce模式 转载请注明本文地址: 大数据——海量数据处理的基本方法总结 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hong2511/article/details/80842704。 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。
2024-03-01 12:40:17
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...看这个问题到底是怎么实现的。我们先在内核C语言部分做简单修改,把原来的cmd_hlt函数改为cmd_execute_program: nt show_pos = 179;void cmd_execute_program(char file) {io_cli();struct Buffer appBuffer = (struct Buffer)memman_alloc(memman, 16);struct TASK task = task_now();task->pTaskBuffer = appBuffer;file_loadfile(file, appBuffer);struct SEGMENT_DESCRIPTOR gdt =(struct SEGMENT_DESCRIPTOR )get_addr_gdt();//select is multiply of 8, divided by 8 get the original valueint code_seg = 21 + (task->sel - first_task_cons_selector) / 8;//change hereint mem_seg = 30 + (task->sel - first_task_cons_selector) / 8;//22;char p = intToHexStr(mem_seg);showString(shtctl, sht_back, 0, show_pos, COL8_FFFFFF, p); show_pos += 16;set_segmdesc(gdt + code_seg, 0xfffff, (int) appBuffer->pBuffer, 0x409a + 0x60);//new memory char q = (char ) memman_alloc_4k(memman, 641024);appBuffer->pDataSeg = (unsigned char)q;set_segmdesc(gdt + mem_seg, 64 1024 - 1,(int) q ,0x4092 + 0x60);task->tss.esp0 = 0;io_sti();start_app(0, code_seg8,641024, mem_seg8, &(task->tss.esp0));io_cli();memman_free_4k(memman,(unsigned int) appBuffer->pBuffer, appBuffer->length);memman_free_4k(memman, (unsigned int) q, 64 1024);memman_free(memman,(unsigned int)appBuffer, 16);task->pTaskBuffer = 0;io_sti();}void console_task(struct SHEET sheet, int memtotal) {....for(;;) { ....else if (i == KEY_RETURN) {....} else if (strcmp(cmdline, "hlt") == 1) {//change herecmd_execute_program("abc.exe");}....}...} 原来的cmd_hlt函数默认加载并执行软盘中的abc.exe程序,现在我们把cmd_hlt改名为cmd_execute_program,并且函数需要传入一个字符串,用于表明要加载执行的程序名字。在该函数的代码实现中,我们使用showString函数把被加载执行的用户进程数据段所对应的全局描述符号给显示到桌面上,上面代码执行后情况如下: 我们看到,在控制台中执行hlt命令后,内核加载了用户进程,同时在控制台下方输出了一个字符串,也就是0x1E,这个数值对应的就是当前运行用户进程其数据段对应的全局描述符号。一旦有这个信息之后,另一个进程就可以有机可乘了。 接着我们在本地目录创建一个新文件叫crack.c,其内容如下: void main() {char p = (char)0x123;p[0] = 'c';p[1] = 'r';p[2] = 'a';p[3] = 'c';p[4] = 'k';p[5] = 0;} 它的目的简单,就是针对内存地址0x123处写入字符串”crack”.接着我们修改一下makefile,使得内核编译时,能把crack.c编译成二进制文件: CFLAGS=-fno-stack-protectorckernel : ckernel_u.asm app_u.asm crack_u.asm cp ckernel_u.asm win_sheet.h win_sheet.c mem_util.h mem_util.c write_vga_desktop.c timer.c timer.h global_define.h global_define.c multi_task.c multi_task.h app_u.asm app.c crack_u.asm crack.c makefile '/media/psf/Home/Documents/操作系统/文档/19/OS-kernel-win-sheet/'ckernel_u.asm : ckernel.o....crack_u.asm : crack.o./objconv -fnasm crack.o crack_u.asmcrack.o : crack.cgcc -m32 -fno-stack-protector -fno-asynchronous-unwind-tables -s -c -o crack.o crack.c 然后我们在本地目录下,把api_call.asm拷贝一份,并命名为crack_call.asm,后者内容与前者完全相同,只不过稍微有那么一点点改变,例如: BITS 32mov AX, 30 8mov DS, axcall mainmov edx, 4 ;返回内核int 02Dh.... 这里需要注意,语句: mov AX, 30 8mov DS, ax 其中30对应的就是前面显示的0x1E,这两句汇编的作用是,把程序crack的数据段设置成下标为30的全局描述符所指向的内存段一致。这就意味着crack进程所使用的数据段就跟hlt启动的进程所使用的数据段一致了!于是在crack.c中,它对内存地址为0x123的地方写入字符串”crack”,那就意味着对hlt加载用户进程的内存空间写入对应字符串! 完成上面代码后,我们在java项目中,增加代码,一是用来编译crack进程,而是把crack代码写入虚拟磁盘。在OperatingSystem.java中,将代码做如下添加: public void makeFllopy() {writeFileToFloppy("kernel.bat", false, 1, 1);....header = new FileHeader();header.setFileName("crack");header.setFileExt("exe");file = new File("crack.bat");in = null;try {in = new FileInputStream(file);long len = file.length();int count = 0;while (count < file.length()) {bbuf[count] = (byte) in.read();count++;}in.close();}catch(IOException e) {e.printStackTrace();return;}header.setFileContent(bbuf);fileSys.addHeader(header);....}public static void main(String[] args) {CKernelAsmPrecessor kernelPrecessor = new CKernelAsmPrecessor();kernelPrecessor.process();kernelPrecessor.createKernelBinary();CKernelAsmPrecessor appPrecessor = new CKernelAsmPrecessor("hlt.bat", "app_u.asm", "app.asm", "api_call.asm");appPrecessor.process();appPrecessor.createKernelBinary();CKernelAsmPrecessor crackPrecessor = new CKernelAsmPrecessor("crack.bat", "crack_u.asm", "crack.asm", "crack_call.asm");crackPrecessor.process();crackPrecessor.createKernelBinary();OperatingSystem op = new OperatingSystem("boot.bat");op.makeFllopy();} 在main函数中,我们把crack.c及其附属汇编文件结合在一起,编译成二进制文件crack.bat,在makeFllopy中,我们把编译后的crack.bat二进制数据读入,并把它写入到虚拟磁盘中,当系统运行起来后,可以把crack.bat二进制内容作为进程加载执行。 完成上面代码后,回到内核的C语言部分,也就是write_vga_desktop.c做一些修改,在kernel_api函数中,修改如下: int kernel_api(int edi, int esi, int ebp, int esp,int ebx, int edx, int ecx, int eax) {....else if (edx == 14) {sheet_free(shtctl, (struct SHEET)ebx);//change herecons_putstr((char)(task->pTaskBuffer->pDataSeg + 0x123));}....}void console_task(struct SHEET sheet, int memtotal) {....for(;;) {....else if (i == KEY_RETURN) {....else if (strcmp(cmdline, "crack") == 1) {cmd_execute_program("crack.exe");}....}....} 在kernel_api中,if(edx == 14)对应的api调用是api_closewin,也就是当用户进程关闭窗口时,我们把进程数据偏移0x123处的数据当做字符串打印到控制台窗口上,在console_task控制台进程主函数中,我们增加了对命令crack的响应,当用户在控制台上输入命令”crack”时,将crack代码加载到内核中运行。上面代码完成后,编译内核,然后用虚拟机将内核加载,系统启动后,我们现在一个控制台中输入hlt,先启动用户进程。然后点击”shift + w”,启动另一个控制台窗口,在其中输入crack,运行crack程序: 接着把点击tab键,把焦点恢复到窗口task_a,然后用鼠标点击运行hlt命令的窗口,把输入焦点切换到该控制台,然后再次点击tab键,把执行权限提交给运行hlt命令的控制台,此时点击回车,介绍用户进程启动的窗口,结果情况如下: 此时我们可以看到,运行hlt命令,执行用户进程的控制台窗口居然输出了字符串”crack”,而这个字符串正是crack.c在执行时,写入地址0x123的字符串。这就意味着一个恶意进程成功修改了另一个进程的内存数据,也相当于一个流氓程序把一只咸猪手伸到其他用户进程的裙底,蹂躏一番后留下了猥琐的证据。 那么如何防范恶意进程对其他程序的非法入侵呢,这就得使用CPU提供的LDT机制,也就是局部描述符表,该机制的使用,我们将在下一节详细讲解。更详细的讲解和代码演示调试,请参看视频: 更详细的讲解和代码调试演示过程,请参看视频 Linux kernel Hacker, 从零构建自己的内核 更多技术信息,包括操作系统,编译器,面试算法,机器学习,人工智能,请关照我的公众号: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/tyler_download/article/details/78731905。 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。
2023-03-14 19:08:07
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Spark
...的案例,帮助大家更好地理解和运用分布式缓存。 案例1:简单的词频统计 假设我们有一个文本文件,里面包含了大量的英文单词。我们的目标是统计每个单词出现的次数。为了提高效率,我们可以先将文件内容缓存起来,然后再进行处理。 scala val textFile = sc.textFile("hdfs://path/to/input.txt") textFile.cache() val wordCounts = textFile.flatMap(_.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) wordCounts.collect().foreach(println) 在这个例子中,.cache()方法确保了textFile RDD的内容只被加载一次,并且可以被后续的操作共享。其实嘛,要是没用缓存的话,每次你调用flatMap或者map的时候,都得重新去原始数据里翻一遍,这就跟每次出门都得把家里所有东西再检查一遍似的,纯属给自己找麻烦啊! 案例2:多步骤处理流程 有时候,一个任务可能会涉及到多个阶段的处理,比如过滤、映射、聚合等等。在这种情况下,合理安排缓存的位置尤为重要。 python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate() df = spark.read.text("hdfs://path/to/input.txt") 第一步:将文本拆分为单词 words = df.selectExpr("split(value, ' ') as words").select("words.") 第二步:缓存中间结果 words.cache() 第三步:统计每个单词的出现次数 word_counts = words.groupBy("value").count() word_counts.show() 这里,我们在第一步处理完之后立即调用了.cache()方法,目的是为了保留中间结果,方便后续步骤复用。要是不这么干啊,那每走一步都得把上一步的算一遍,想想就费劲,效率肯定低得让人抓狂。 四、总结与展望 通过今天的讨论,相信大家对Spark的分布式缓存有了更深刻的认识。虽然它能带来显著的性能提升,但也并非万能药。其实啊,要想把它用得溜、用得爽,就得先搞懂它是怎么工作的,再根据具体的情况去灵活调整。不然的话,它的那些本事可就都浪费啦! 未来,随着硬件条件的不断改善以及算法优化的持续推进,相信Spark会在更多领域展现出更加卓越的表现。嘿,咱们做开发的嘛,就得有颗永远好奇的心!就跟追剧似的,新技术一出就得赶紧瞅两眼,说不定哪天就用上了呢。别怕麻烦,多学点东西总没错,说不定哪天就能整出个大招儿来! 最后,感谢大家耐心阅读这篇文章。如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时交流!让我们一起努力,共同进步吧!
2025-05-02 15:46:14
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素颜如水
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...R(中间表示),从而实现在TVM上运行和优化该模型的功能。 Relay IR , Relay IR是Apache TVM中的一个关键组件,它是TVM采用的一种高级中间表达格式,用于表示深度学习模型。通过将不同深度学习框架(例如PyTorch)导出的模型转换为Relay IR,TVM能够进一步对模型进行优化并在不同后端硬件上高效执行。在文章中,用户通过from_pytorch函数将PyTorch模型转化为Relay IR以供后续编译和执行。
2023-12-12 20:04:26
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...h插件被开发出来,可实现命令历史记录加密存储,有效防止恶意攻击者通过查看历史记录获取敏感信息。而在端口扫描防御方面,除了传统的NMAP工具之外,一些实时网络监控与入侵检测系统如Zeek (前Bro)也因其高效识别异常网络活动的能力而备受瞩目。 综上所述,随着信息技术的发展和安全威胁的变化,Linux系统的账号安全管理需不断跟进最新研究和技术动态,结合文中所述的基础措施,灵活运用先进的安全技术和管理理念,构建更加稳固的操作系统安全防线。
2023-05-07 23:37:44
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...zed方法没有很好的实现,所以用sklearn中linear_model模块来进行建模 from sklearn.preprocessing import StandardScaler sklearn进行线性回归前必须要进行标准化from sklearn.linear_model import LassoCV Lasso的交叉验证方法con_xcols = ['Age', 'Income', 'dist_home_val', 'dist_avg_income']scaler = StandardScaler()X = scaler.fit_transform(raw_1[con_xcols])y = raw_1['avg_exp_ln']lasso_alphas = np.logspace(-3, 0, 100, base = 10)lcv = LassoCV(alphas = lasso_alphas, cv = 10)lcv.fit(X, y)print('best alpha %.4f' % lcv.alpha_)print('the r-square %.4f' % lcv.score(X, y)) 接下来画出不同alpha下的岭迹图,来看alpha值对系数的影响 from sklearn.linear_model import Lassocoefs = []lasso = Lasso()for i in lasso_alphas:lasso.set_params(alpha = i)lasso.fit(X, y)coefs.append(lasso.coef_)ax = plt.gca()ax.plot(lasso_alphas, coefs)ax.set_xscale('log')ax.set_xlabel('$\\alpha$')ax.set_ylabel('coefs value') 从图中可以看到随着alpha的增大,系数不断在减小,有些系数会优先收缩为0,再继续增大时所欲系数都会为0,通过该特性从而达到变量筛选的目的。将LassoCV得到的系数打印出来,可以看到用户月均信用卡支出和当地小区均价、当地人均收入成正比,当地人均收入水平的影响更大。 以上就是线形回归在应用时的注意事项。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/baidu_26137595/article/details/123766191。 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。
2023-11-23 15:52:56
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...划算。这些都是源码的实现细节,大家在阅读源码时需要细细斟酌。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_16500963/article/details/132133125。 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。
2023-12-16 20:37:50
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随机学习一条linux命令:
chmod u+x,g-w,o-r file
- 修改文件权限为:用户可执行、组无写入、其他无读取。
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