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...46。 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。 我们不得不承认,python语言的迅速火爆,学习python的人越来越多,领域的就业竞争也越来越激烈。 我们都知道市面上有很多的python学习培训班,无论是线上的还是线下的,因为现在的社会发展速度非常快,加之今年疫情的影响,今年的就业形势非常严峻。在这样的情况下,很多人也就加入到了python的学习队伍中,同时也出现了许多培训机构。 但都说python的入门简单的,那我们还有必要去参加培训么?是不是自学就可以了呢? 针对个人而言,参加培训还是自学,我们可以从这几个方面去考虑。 一、时间是否充裕 要先衡量一下我们每天可以投入学习的时间,是2个小时还是6个小时。比如作为职场在职人士,你有正式的工作要忙,没有太多的时间去自学。再比如你是个全职宝妈想要自学,那一定不比在校学生或者单身没有家庭负担的人时间充裕。最后,如果你的时间不是很紧张,并且又想快速的提高,最重要的是不怕吃苦,建议你可以联系维:762459510 ,那个真的很不错,很多人进步都很快,需要你不怕吃苦哦!大家可以去添加上看一下~ 二、自己是否有自制力 当我们有了充分的学习时间,我们还需要衡量一下,自己是否有自制力,没有良好的学习环境,我们也只能三天打鱼两天晒网,自学并不会有太好的成效。 三、是否可以制定系统的学习计划 自学时,我们通常会进行一些书籍的购买和线上免费的课程。免费的课程一般也只有体验课程,不会系统全面地进行讲解。而只是看书,那些晦涩难懂的语言,无人解释,看起来估计和天书差不多了。 四、自学了如何进行实践 python是一个需要学习一项技能后,马上就进行操作的语言,只有亲自的实践才能更快的学习精华。实践的课题我们应该从哪些地方找呢? 如果以上都会成为你学习中的难点,那么我劝你最好还是去报个培训班来学习Python了。 幸运的是,我们身处信息时代,许多在线教育平台推出了由专业教师主讲的Python入门课程,注重实操,提升编程能力,自己动手就能写程序。最后,如果你的时间不是很紧张,并且又想快速的提高,最重要的是不怕吃苦,建议你可以联系维:762459510 ,那个真的很不错,很多人进步都很快,需要你不怕吃苦哦!大家可以去添加上看一下~ 写在最后,其实经过分析我们每个人心中也都有了答案,自学还是培训,首先需要确定自己的学习目标,是为了就业还是只是兴趣,时间是否充足。如果是想就业找工作,完全可以参加培训,培训最大的好处就是节省时间。节省时间最大的好处就是拥有比同龄人更多的竞争力,获得更多的机会。 自学的好处就是省钱,短期是节省了,损失了时间和机会。自学和培训对比,相同的起点和终点,同样能力的人付出的时间肯定不同。 如果是你,你会怎么选呢? 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/kj7762/article/details/119864246。 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。
2023-07-01 23:27:10
314
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Sqoop
...调度和监控功能,使得用户能够根据实时的系统负载情况灵活调整并发度,从而达到性能最优状态。 与此同时,业界也开始关注采用现代数据湖架构(如Delta Lake、Hudi等)来缓解大规模数据迁移过程中的并发压力。这些架构不仅支持更高的写入并发性,还通过元数据管理和事务处理机制,有效解决了高并发写入HDFS时可能引发的数据冲突问题。 总之,随着技术的发展与演进,针对Sqoop及类似工具的性能优化不再仅限于并发度的设置,而是涉及整个数据生态系统的全局优化,包括但不限于底层硬件升级、集群配置调优、中间件使用以及新型数据存储架构的采纳等多方面因素。只有全方位地理解和掌握这些技术和策略,才能确保在面临大规模数据迁移挑战时,实现真正意义上的高效、稳定和可靠的性能表现。
2023-06-03 23:04:14
155
半夏微凉
MemCache
...存雪崩事件,导致大量用户无法正常访问商品信息,严重影响了用户体验和业务运营。此次事件暴露出在高并发场景下,单一缓存系统的设计缺陷和应急响应机制的不足。为了避免类似问题再次发生,该企业迅速采取了多项改进措施,包括引入多级缓存架构、优化缓存过期策略以及增强系统监控和报警机制。这些举措不仅提升了系统的稳定性,也为其他面临相似挑战的企业提供了宝贵的参考经验。 与此同时,有研究团队针对缓存击穿现象进行了深入分析,发现热点数据的频繁访问是导致缓存击穿的主要原因之一。研究人员提出了一种基于机器学习的预测模型,能够提前识别出潜在的热点数据,并采取预加载等策略进行预防。这一创新方法已经在多个实际应用场景中得到了验证,显著降低了缓存击穿的风险,提高了系统的整体性能和可用性。 此外,根据Gartner发布的最新报告,未来几年内,随着边缘计算和物联网技术的普及,缓存系统将面临更加复杂和多变的环境。因此,企业需要不断优化现有的缓存策略,探索新的技术和方法,以应对日益增长的数据处理需求和更高的性能要求。例如,采用分布式缓存方案、引入内存数据库以及利用容器化技术提高系统的灵活性和扩展性,都是值得考虑的方向。这些技术的应用不仅能有效缓解缓存雪崩和缓存击穿问题,还能为企业带来更高效、更稳定的IT基础设施支持。
2024-11-22 15:40:26
60
岁月静好
Go Iris
...器来存东西,也能确认用户的身份了。 代码示例:生成JWT go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" jwt "github.com/appleboy/gin-jwt/v2" ) func main() { app := iris.New() // 创建JWT中间件 jwtMiddleware, _ := jwt.New(&jwt.GinJWTMiddleware{ Realm: "test zone", Key: []byte("secret key"), Timeout: time.Hour, MaxRefresh: time.Hour, IdentityKey: "id", }) // 定义登录路由 app.Post("/login", jwtMiddleware.LoginHandler) // 使用JWT中间件保护路由 app.Use(jwtMiddleware.MiddlewareFunc()) // 启动服务 app.Listen(":8080") } 2.2 OAuth2:授权的守护者 OAuth2是一个授权框架,允许第三方应用获得有限的访问权限,而不需要提供用户名和密码。通过OAuth2,用户可以授予应用程序访问他们资源的权限,而无需共享他们的凭据。 代码示例:OAuth2客户端授权 go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" oauth2 "golang.org/x/oauth2" ) func main() { app := iris.New() // 配置OAuth2客户端 config := oauth2.Config{ ClientID: "your_client_id", ClientSecret: "your_client_secret", RedirectURL: "http://localhost:8080/callback", Endpoint: oauth2.Endpoint{ AuthURL: "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth", TokenURL: "https://accounts.google.com/o/oauth2/token", }, Scopes: []string{"profile", "email"}, } // 登录路由 app.Get("/login", func(ctx iris.Context) { url := config.AuthCodeURL("state") ctx.Redirect(url) }) // 回调路由处理 app.Get("/callback", func(ctx iris.Context) { code := ctx.URLParam("code") token, err := config.Exchange(context.Background(), code) if err != nil { ctx.WriteString("Failed to exchange token: " + err.Error()) return } // 在这里处理token,例如保存到数据库或直接使用 }) app.Listen(":8080") } 3. 构建策略决策树 智能授权 现在,我们已经了解了JWT和OAuth2的基本概念及其在Iris框架中的应用。接下来,我们要聊聊怎么把这两样东西结合起来,搞出一棵基于策略的决策树,这样就能更聪明地做授权决定了。 3.1 策略决策树的概念 策略决策树是一种基于规则的系统,用于根据预定义的条件做出决策。在这个情况下,我们主要根据用户的JWT信息(比如他们的角色和权限)和OAuth2的授权状态来判断他们是否有权限访问某些特定的资源。换句话说,就是看看用户是不是有“资格”去看那些东西。 代码示例:基于JWT的角色授权 go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" jwt "github.com/appleboy/gin-jwt/v2" ) type MyCustomClaims struct { Role string json:"role" jwt.StandardClaims } func main() { app := iris.New() jwtMiddleware, _ := jwt.New(&jwt.GinJWTMiddleware{ Realm: "test zone", Key: []byte("secret key"), Timeout: time.Hour, MaxRefresh: time.Hour, IdentityKey: "id", IdentityHandler: func(c jwt.Manager, ctx iris.Context) (interface{}, error) { claims := jwt.ExtractClaims(ctx) role := claims["role"].(string) return &MyCustomClaims{Role: role}, nil }, }) // 保护需要特定角色才能访问的路由 app.Use(jwtMiddleware.MiddlewareFunc()) // 定义受保护的路由 app.Get("/admin", jwtMiddleware.AuthorizeRole("admin"), func(ctx iris.Context) { ctx.Writef("Welcome admin!") }) app.Listen(":8080") } 3.2 结合OAuth2与JWT的策略决策树 为了进一步增强安全性,我们可以将OAuth2的授权状态纳入策略决策树中。这意味着,不仅需要验证用户的JWT,还需要检查OAuth2授权的状态,以确保用户具有访问特定资源的权限。 代码示例:结合OAuth2与JWT的策略决策 go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" jwt "github.com/appleboy/gin-jwt/v2" "golang.org/x/oauth2" ) // 自定义的OAuth2授权检查函数 func checkOAuth2Authorization(token oauth2.Token) bool { // 这里可以根据实际情况添加更多的检查逻辑 return token.Valid() } func main() { app := iris.New() jwtMiddleware, _ := jwt.New(&jwt.GinJWTMiddleware{ Realm: "test zone", Key: []byte("secret key"), Timeout: time.Hour, MaxRefresh: time.Hour, IdentityKey: "id", IdentityHandler: func(c jwt.Manager, ctx iris.Context) (interface{}, error) { claims := jwt.ExtractClaims(ctx) role := claims["role"].(string) return &MyCustomClaims{Role: role}, nil }, }) app.Use(jwtMiddleware.MiddlewareFunc()) app.Get("/secure-resource", jwtMiddleware.AuthorizeRole("user"), func(ctx iris.Context) { // 获取当前请求的JWT令牌 token := jwtMiddleware.TokenFromRequest(ctx.Request()) // 检查OAuth2授权状态 if !checkOAuth2Authorization(token) { ctx.StatusCode(iris.StatusUnauthorized) ctx.Writef("Unauthorized access") return } ctx.Writef("Access granted to secure resource") }) app.Listen(":8080") } 4. 总结与展望 通过以上讨论和代码示例,我们看到了如何在Iris框架中有效地使用JWT和OAuth2来构建一个智能的授权决策系统。这不仅提高了应用的安全性,还增强了用户体验。以后啊,随着技术不断进步,咱们可以期待更多酷炫的新方法来简化这些流程,让认证和授权变得超级高效又方便。 希望这篇探索之旅对你有所帮助,也欢迎你加入讨论,分享你的见解和实践经验!
2024-11-07 15:57:06
57
夜色朦胧
Sqoop
...Reduce),允许用户在大量廉价硬件上高效地处理、存储和分析海量数据。在本文语境中,Sqoop作为Hadoop生态系统中的一个重要工具,实现了关系型数据库与Hadoop之间数据的无缝迁移。 SSL/TLS加密 , SSL(Secure Sockets Layer)和TLS(Transport Layer Security)是两种用于保障网络通信安全的协议,它们通过公钥和私钥对数据进行加密,确保在网络上传输的信息不被窃取或篡改。在使用Sqoop时配置SSL/TLS加密,能够有效保护在Hadoop与关系型数据库间传输的数据安全,防止中间人攻击等安全威胁。 中间人攻击(Man-in-the-Middle Attack) , 这是一种网络安全攻击手段,在这种攻击中,攻击者秘密地插入到两个通信方之间,拦截并可能修改正常的网络通信内容。在文中,SSL/TLS加密能防止这种攻击,因为它会对传输的数据进行加密,使得即使攻击者截获了数据,也无法解读其中的内容,从而保证了Sqoop数据迁移过程中的数据隐私性和完整性。 自签名SSL证书 , 自签名SSL证书是由创建者自己生成的数字证书,而非由受信任的第三方证书颁发机构签发。在本文情境下,为了配置Sqoop使用SSL/TLS加密,可以通过OpenSSL工具生成自签名SSL证书,用以验证服务端身份并在客户端与服务器间建立安全连接。尽管自签名证书在安全性上不如权威机构签发的证书,但在测试环境或者内部网络中,它可以作为一种便捷且低成本的方式来实现基本的安全加密需求。
2023-10-06 10:27:40
185
追梦人-t
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...34。 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。 2.1.1 Linux 目录及文件的基本操作 一、pwd命令 Linux中用pwd命令来查看当前工作目录的完整路径。 在不确定当前位置时,就会用pwd来判定当前目录在文件系统内的确切位置 命令格式:pwd 【选项】 常用参数 :-P pwd -P 显示出实际路径。而非使用连接(link)路径 注意:选项-P 是大写的P,不要搞错。 使用pwd 显示了当前的路径 实例2. 使用pwd -P显示了返回连接的真实路径 二、cd命令 1.命令格式: cd【目录名】 2.命令功能: cd的命令作用是切换当前工作目录 参数以实例表示 实例1 切换工作目录到/opt/soft 实例2 切换工作目录至当前目录的上一级目录 实例3 返回前一个目录,至/opt/soft目录 实例4 切换工作目录到当前用户的家目录 三、ls命令 ls命令的含义是list显示目录与文件的信息。注意不加参数它显示除隐藏文件外的所有文件及目录的名字。 ls的格式 ls【选项】…【文件/目录】… 下面是常用的ls命令的应用 实例1 ls -l 以格式显示文件 这里显示的文件属性第一个字符‘-‘表示这是一个普通文件,第二个字段表示权限,第三个字段表示链接数,第四个字段表示所有者,第五个字段表示所属组,第六个字段表示文件大小,第七个字段表示时间,第八个地段表示文件名。 实例2 ls -a 查看包含以 . 开始的隐藏文件与目录信息 显示隐藏文件 实例3 ls-lh 以易读的格式显示文件的大小 以人性化更清晰的显示文件 实例4 ls– i 显示文件或目录的inode(i节点)编号 i节点可以看作是一个指向磁盘上该文件存储区的地址 四、touch 命令 touch命令可创建一个文件或者更改文件时间 实例1 touch a.txt 创建一个a.txt文件 一开始使用ls命令查看当前目录显示没有文件,然后使用touch命令创建了一个a.txt文件 实例2更改a.txt的时间 可以看到文件名没有改变,只有时间改变了 五、mkdir命令 mkdir命令可以创建一个目录 命令格式: mkdir 【选项】【文件名】 命令选项参数: -p : 递归创建目录 -v : 创建新目录显示信息 实例1 mkdir abc 创建一个空目录 实例2 mkdir -p test/test1 递归创建多个目录 实例3 mkdir-v hao 创建新目录显示信息 六、cp 命令 cp命令用来对一个或多个文件,目录进行拷贝 命令格式: cp【选项】【参数】 命令选项 -r 递归的复制子文件或子目录 -a 复制时保留源文档的所有属性(包括权限、时间等) 实例1 cp -a a.txt test 复制a.txt的所有属性复制到test 实例2 cp -r text /opt 复制text下的所有子文件到opt下 七、rm 命令 rm命令可以删除不需要的文件或者目录 命令格式 rm 【选项】【文件】 选项:-i 删除前,提示是否删除 -f 不提示,强制删除-r 递归删除,删除目录以及目录下的所有内容 实例1 rm -i a.txt删除a.txt 并显示提示 实例2 rm -f text 强制删除text 实例3 rm -r test 递归删除test下所有子文件 实例4 rm -rf hao 递归强制删除文件 八、mv命令 mv命令用来移动或者重命名文件或目录 实例1 mv a.txt b.txt 将a.txt改名为b.txt 实例2 mv b.txt /opt 将b.txt 移动到opt下 九、 find 命令 find命令用来搜索文件或目录 命令格式: find 【命令选项】【路径】【表达式选项】 命令选项: -empty 查找空白文件或目录 -group 按组查找 -name 按文档名称查找 -iname 按文档名称查找,且不区分大小写 -mtime 按修改时间查找 -size 按容量大小查找 -type 按文档类型查找,文件(f),目录(d),设备(b,c),链接(l)等 -user 按用户查找 -exec 对找到的档案执行特定的命令 -a 并且 -o 或者 查找当前目录下所有的普通文件 find ./ -type f 查找大于1mb的文件后列出文件的详细信息‘ find ./ -size +1M -exec ls – l {} ; 查找计算机中所有大于1mb的文件 find / -size +1M -a -type f 查找当前目录下名为hello.doc 的文档 find -name hello.doc 查找/root目录下所有名称以.log 结尾的文档 十、du命令 用来计算文件或目录的容量大小 命令格式: du 【选项】 【文件或目录】 命令选项: -h 人性化显示容量信息 -a 查看所有目录以及文件的容量信息 -s 仅显示总容量 实例1 du -h /opt 实例2 du -a /opt 实例3 du -s /opt 2.1.2查看文件内容 一、 cat 命令 cat命令用来查看文件内容 命令格式: cat 【选项】 【文件】 选项命令 -b 显示行号,空白行不显示行号 -n 显示行号,包含空白行 实例1. cat /opt/test 查看test里面的内容 实例2.cat -n /opt/test 显示行号 二、more命令和less命令 more命令可以分页查看文件内容,通过空格键查看下一页,q键则退出查看。 less命令也可以分页查看文件内容,空格是下一页,方向键可以上下翻页,q键退出查看 命令格式: more 【文件名】 用来查看指定文件 more -num 【文件名】 可以指定显示行数 less 【文件名】 查看指定文件 三、head 命令 head 命令可以查看文件头部内容,默认显示前10行 命令格式 head -6 【文件名】 显示的是文件前6行 head -n -6 【文件名】 显示除了最后6行最后的行 head -c 10 【文件名】显示前十个字节的数据 四、tail 命令 tail命令用来查看文件尾部内容,默认显示后10行 命令格式: tail -6 【文件名】 显示最后6行 tail -f 【文件名】即时显示文件中新写入的行 五、wc 命令 wc命令用来显示文件的行、单词与字节统计信息 命令格式: wc 【选项】【文件】 选项: -c 显示文件字节统计信息 -l 显示文件行数统计信息 -w 显示文件单词统计信息 实例1 依次显示文件的行数,单词数,字节数 实例2 使用-c选项显示文件的字节信息 实例3 使用-l 选项显示文件行数 实例4 使用-w选项显示文件单词个数 六、grep命令 grep命令用来查找关键字并打印匹配的值 命令格式: grep【选项】 匹配模式【文件】 选项: -i 查找时忽略大小写 -v 取反匹配 -w 匹配单词 –color 显示颜色 实例1 在test文件中过滤出包含a的行 实例2 过滤不包含a关键词的行 七、echo 命令 echo命令用来输出显示一行指定的字符串 实例1 显示一行普通的字符串 实例2 显示转义字符使用-e选项 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Zenian_dada/article/details/88669234。 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。
2023-06-16 19:29:49
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2023-01-27 19:34:15
278
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Nacos
...时,系统将会要求输入用户名和密码,也就是刚才配置的“nacos”账号及其对应密码。 3. 高级安全配置 集成第三方认证 为了进一步提升安全性,可以考虑集成如LDAP、AD或其他OAuth2.0等第三方认证服务。 示例代码:集成LDAP认证 在配置文件中增加如下内容: properties nacos.security.auth.system.type=ldap nacos.security.auth.ldap.url=ldap://your_ldap_server:port nacos.security.auth.ldap.base_dn=dc=example,dc=com nacos.security.auth.ldap.user.search.base=ou=people nacos.security.auth.ldap.group.search.base=ou=groups nacos.security.auth.ldap.username=cn=admin,dc=example,dc=com nacos.security.auth.ldap.password=your_ldap_admin_password 这里的示例展示了如何将Nacos与LDAP服务器进行集成,具体的URL、基础DN以及搜索路径需要根据实际的LDAP环境配置。 4. 探讨与思考 配置安全是个持续的过程,不只是启动初始的安全措施,还包括定期审计和更新策略。在企业级部署这块儿,我们真心实意地建议你们采取更为严苛的身份验证和授权规则。就像这样,比如限制IP访问权限,只让白名单上的IP能进来;再比如,全面启用HTTPS加密通信,确保传输过程的安全性;更进一步,对于那些至关重要的操作,完全可以考虑启动二次验证机制,多上一道保险,让安全性妥妥的。 此外,时刻保持Nacos版本的更新也相当重要,及时修复官方发布的安全漏洞,避免因旧版软件导致的风险。 总之,理解并实践Nacos的安全访问配置,不仅是保护我们自身服务配置信息安全的有力屏障,更是构建健壮、可靠云原生架构不可或缺的一环。希望这篇文能实实在在帮到大家,在实际操作中更加游刃有余地对付这些挑战,让Nacos变成你手中一把趁手的利器,而不是藏在暗处的安全隐患。
2023-10-20 16:46:34
335
夜色朦胧_
Apache Lucene
...时间缩短30%以上,用户体验得到了明显提升。 除了技术层面的优化,该文章还强调了运维管理和系统监控的重要性。例如,通过Prometheus和Grafana构建监控体系,可以实时跟踪Solr集群的状态,及时发现潜在问题并进行调优。同时,定期进行性能测试和压力测试,也是确保系统稳定运行的关键步骤。 总之,随着企业对数据处理能力的要求不断提高,Apache Lucene及其相关技术的应用前景十分广阔。通过不断优化并发控制策略和运维管理,可以显著提升系统的搜索性能和用户体验,为企业创造更大的商业价值。
2024-11-03 16:12:51
116
笑傲江湖
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...09。 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。 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。
2023-01-20 17:51:37
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Redis
...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。
2023-10-15 17:22:05
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百转千回_t
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...81。 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。 centos(我这里使用的是CentOS7)下yum命令即可方便的完成安装 $ sudo yum install subversion 测试安装是否成功: $ svnserve --version [root@lulitianyu ~] svnversion --version svnversion, version 1.7.14 (r1542130) compiled Aug 23 2017, 20:43:38 Copyright (C) 2013 The Apache Software Foundation. This software consists of contributions made by many people; see the NOTICE file for more information. Subversion is open source software, see http://subversion.apache.org/ 2. 建立版本库 创建svn数据目录(subversion默认是把/var/svn作为数据根目录的,开机启动默认也是从这里): $ sudo mkdir -p /var/svn 创建版本库: $ sudo svnadmin create /var/svn/wangwa 如果删除版本库: $ sudo rm -rf /var/svn/somnus 3. 配置svn配置文件 每个版本库创建之后都会生成svnserve.conf主要配置文件。编辑它: $ sudo vim /var/svn/somnus/conf/svnserve.conf 编辑示例: [general]anon-access = none 控制非鉴权用户访问版本库的权限auth-access = write 控制鉴权用户访问版本库的权限password-db = passwd 指定用户名口令文件名authz-db = authz 指定权限配置文件名realm = somnus 指定版本库的认证域,即在登录时提示的认证域名称 4. 编辑svn用户配置文件 sudo vim /var/svn/somnus/conf/passwd 编辑示例: [users]admin = admin 用户,密码fuhd = fuhd 用户,密码test = test 用户,密码 5. 编辑svn权限控制配置文件 sudo vim /var/svn/somnus/conf/authz 编辑示例: [groups]admin = admin admin为用户组,等号之后的admin为用户test = fuhd,test[somnus:/] 表示根目录(/var/svn/somnus),somnus: 对应前面配置的realm = somnus@admin = rw #表示admin组对根目录有读写权限,r为读,w为写[somnus:/test] 表示test目录(/var/svn/somnus/test)@test = rw 表示test组对test目录有读写权限 6. 启动,查看和停止SVN服务 启动SVN服务: -d : 守护进程 -r : svn数据根目录 $ sudo svnserve -dr /var/svn 用root权限启动 查看SVN服务: $ ps aux|grep svnserve 默认端口为:3690 7. 配置防火墙端口 首先要明确CentOS7的默认防火墙为firewallD。subversion的默认端口为3690,如果没有打开会报错: $ sudo firewall-cmd --permanent -add-port=3690/tcp$ sudo firewall-cmd --reload 8. 检索项目和切换项目的url 项目检错 $ svn checkout svn://192.168.0.112/XK_Project . 使用 checkout 服务器资源 本地目录 切换项目url $ svn switch --relocate svn://192.168.0.112/XK_Project svn://192.168.0.120/XK_Project 使用 switch 迁移 from to 新的地址 9. 设置开机启动 在centos7, 设置开机启动: $ sudo systemctl enable svnserve.service 注意:根目录必须是/var/svn 这样才能设置成功!! 设置开机启动后就可以按下面的方式开启或停止服务了$ sudo systemctl start svnserve.service$ sudo systemctl stop svnserve.service 保存退出,重启并从客户端进行测试。如果报这样的错:svn: E204900: Can't open file '/var/svn/somnus/format': Permission denied的错误。那就是与SELinux有关系,目前我还不太会用SELinux,那就先把SELinux关闭吧,后面学会了,回过头来再改这一段!!!!: 临时关闭: $ sudo setenforce 0 永久关闭: $ sudo vim /etc/sysconfig/selinux 修改: SELINUX = disable 值修改为disable. svn帮助文档 http://riaoo.com/subpages/svn_cmd_reference.html 创建分支 svn cp -m "create branch" http://svn_server/xxx_repository/trunk http://svn_server/xxx_repository/branches/br_feature001 获得分支 svn co http://svn_server/xxx_repository/branches/br_feature001 合并主干上的最新代码到分支上 cd br_feature001 svn merge http://svn_server/xxx_repository/trunk 如果需要预览该刷新操作,可以使用svn mergeinfo命令,如: svn mergeinfo http://svn_server/xxx_repository/trunk --show-revs eligible 或使用svn merge --dry-run选项以获取更为详尽的信息。 分支合并到主干 一旦分支上的开发结束,分支上的代码需要合并到主干。SVN中执行该操作需要在trunk的工作目录下进行。命令如下: cd trunk svn merge --reintegrate http://svn_server/xxx_repository/branches/br_feature001 分支合并到主干中完成后应当删该分支,因为在SVN中该分支已经不能进行刷新也不能合并到主干。 合并版本并将合并后的结果应用到现有的分支上 svn -r 148:149 merge http://svn_server/xxx_repository/trunk 建立tags 产品开发已经基本完成,并且通过很严格的测试,这时候我们就想发布给客户使用,发布我们的1.0版本 svn copy http://svn_server/xxx_repository/trunk http://svn_server/xxx_repository/tags/release-1.0 -m "1.0 released" 删除分支或tags svn rm http://svn_server/xxx_repository/branches/br_feature001 svn rm http://svn_server/xxx_repository/tags/release-1.0 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/lulitianyu/article/details/79675681。 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。
2024-01-26 12:24:26
546
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SpringBoot
...,顾名思义,就是控制用户对资源的访问权限。在Web应用中,这通常涉及到用户登录、角色分配以及特定操作的授权等环节。说到SpringBoot,实现这些功能其实挺简单的,但是要想让它稳定又安全,那可就得花点心思了。 举个例子: 假设我们有一个简单的用户管理系统,其中包含了添加、删除用户的功能。为了保证安全,我们需要限制只有管理员才能执行这些操作。这时,我们就需要用到权限管理了。 java // 使用Spring Security进行简单的权限检查 @Service public class UserService { @PreAuthorize("hasRole('ADMIN')") public void addUser(User user) { // 添加用户的逻辑 } @PreAuthorize("hasRole('ADMIN')") public void deleteUser(Long userId) { // 删除用户的逻辑 } } 在这个例子中,我们利用了Spring Security框架提供的@PreAuthorize注解来限定只有拥有ADMIN角色的用户才能调用addUser和deleteUser方法。这事儿看着挺简单,但就是这种看似不起眼的设定,经常被人忽略,结果权限管理就搞砸了。 2. 权限管理失败的原因分析 权限管理失败可能是由多种原因造成的。最常见的原因包括但不限于: - 配置错误:比如在Spring Security的配置文件中错误地设置了权限规则。 - 逻辑漏洞:例如,在进行权限验证之前,就已经执行了敏感操作。 - 测试不足:在上线前没有充分地测试各种边界条件下的权限情况。 案例分享: 有一次,我在一个项目中负责权限模块的开发。最开始我觉得一切风平浪静,直到有天一个同事告诉我,他居然能删掉其他人的账户,这下可把我吓了一跳。折腾了一番后,我才明白问题出在哪——原来是在执行删除操作之前,我忘了仔细检查用户的权限,就直接动手删东西了。这个错误让我深刻认识到,即使是最基本的安全措施,也必须做到位。 3. 如何避免权限管理失败 既然已经知道了可能导致权限管理失败的因素,那么如何避免呢?这里有几个建议: - 严格遵循最小权限原则:确保每个用户仅能访问他们被明确允许访问的资源。 - 全面的测试:不仅要测试正常情况下的权限验证,还要测试各种异常情况,如非法请求等。 - 持续学习与更新:安全是一个不断变化的领域,新的攻击手段和技术层出不穷,因此保持学习的态度非常重要。 代码示例: 为了进一步加强我们的权限管理,我们可以使用更复杂的权限模型,如RBAC(基于角色的访问控制)。下面是一个使用Spring Security结合RBAC的简单示例: java @Configuration @EnableWebSecurity public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter { @Override protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception { http.authorizeRequests() .antMatchers("/admin/").hasRole("ADMIN") .anyRequest().authenticated() .and() .formLogin().permitAll(); } @Autowired public void configureGlobal(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception { auth.inMemoryAuthentication() .withUser("user").password("{noop}password").roles("USER") .and() .withUser("admin").password("{noop}password").roles("ADMIN"); } } 在这个配置中,我们定义了两种角色:USER和ADMIN。嘿,你知道吗?只要网址里有/admin/这串字符的请求,都得得有个ADMIN的大角色才能打开。其他的请求嘛,就简单多了,只要登录了就行。 4. 结语 权限管理的艺术 权限管理不仅是技术上的挑战,更是对开发者细心和耐心的考验。希望看完这篇文章,你不仅能get到一些实用的技术小技巧,还能深刻理解到权限管理这事儿有多重要,毕竟安全无小事嘛!记住,安全永远是第一位的! 好了,这就是今天的分享。如果你有任何想法或疑问,欢迎随时留言交流。希望我的经验对你有所帮助,让我们一起努力,构建更加安全的应用吧!
2024-11-02 15:49:32
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醉卧沙场
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...62。 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。 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。
2023-02-09 23:03:55
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...24。 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。 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。
2023-12-16 19:15:59
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SeaTunnel
...合相关法规要求,保障用户数据的安全和隐私。 这些新进展和趋势不仅为企业提供了更多的选择,也为数据工程师和开发者带来了新的机遇和挑战。希望这些信息能为你的工作提供有价值的参考。
2025-02-04 16:25:24
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半夏微凉
Mahout
...... // 初始化用户-物品评分数据 val drmData = DistributedRowMatrix(data.map(r => (r.user, r.product, r.rating)).map { case (u, i, r) => ((u.toLong, i.toLong), r.toDouble) }, numCols = numProducts) val model = ALS.train(drmData, rank = 10, iterations = 10) 2.2 挑战 然而,看似美好的融合背后,版本兼容性问题如同暗礁般潜藏。你知道吗,Mahout和Spark这两个家伙一直在不停地更新升级自己,就像手机系统一样,隔段时间就蹦出个新版本。这样一来呢,新版的接口或者内部构造可能就会变变样,这就意味着不是所有版本都能无缝衔接、愉快合作的,有时候也得头疼一下兼容性问题。如若不慎选择不匹配的版本组合,可能会出现运行错误、性能低下甚至完全无法运行的情况。 3. 版本冲突实例及其解决之道 3.1 实际案例 假设我们在一个项目中尝试将Mahout 0.13.x与Spark 2.4.x进行集成,可能会遇到如下错误提示(这里仅为示例,并非真实错误信息): Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.spark.rdd.RDD.org$apache$spark$rdd$RDD$$sc()Lorg/apache/spark/SparkContext; 这是因为Mahout 0.13.x对Spark的支持仅到2.3.x版本,对于Spark 2.4.x的部分接口进行了更改,导致调用失败。 3.2 解决策略 面对这类问题,我们需要遵循以下步骤来解决: - 确认兼容性:查阅Mahout官方文档或相关社区资源,明确当前Mahout版本所支持的Spark版本范围。 - 降级或升级:根据兼容性范围,决定是回退Spark版本还是升级Mahout版本以达到兼容。 - 依赖管理:在构建工具如Maven或SBT中,精确指定对应的依赖版本,确保项目中所有组件版本一致。 - 测试验证:完成上述操作后,务必进行全面的功能与性能测试,确保系统在新的版本环境中稳定运行。 4. 结论与思考 尽管Mahout与Spark集成过程中的版本冲突可能会带来一些困扰,但只要我们理解其背后的原理,掌握正确的排查方法,这些问题都是可预见且可控的。所以,在我们实际动手开发的时候,千万要像追星一样紧盯着Mahout和Spark这些技术栈的版本更新,毕竟它们一有动静,可能就会影响到兼容性。要想让Mahout和Spark这对好搭档火力全开,就得提前把这些因素琢磨透彻了。 以上内容仅是一个简要的探讨,实际开发过程中可能还会遇到更多具体问题。记住啊,当咱们碰上那些棘手的技术问题时,千万要稳住心态,有耐心去慢慢摸索,而且得乐在其中,把解决问题的过程当成一场冒险探索。这正是编写代码、开发软件让人欲罢不能的魅力所在!
2023-03-19 22:18:02
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蝶舞花间
Kylin
...查询优化(3.2) 用户在执行查询时,Kylin会将查询条件映射到预计算好的立方体上,直接返回结果,避免了实时扫描大量原始数据的过程。 java // 示例:使用Kylin进行查询 KylinQuery query = new KylinQuery(); query.setCubeName("sales_cube"); Map dimensions = ...; // 设置维度条件 Map metrics = ...; // 设置度量条件 query.setDimensions(dimensions); query.setMetrics(metrics); Result result = kylinServer.execute(query); 三、Kylin的应用价值探讨(4) 3.1 性能提升(4.1) 通过上述代码示例我们可以直观地感受到,Kylin通过预计算策略极大程度地提高了查询性能,使得企业能够迅速洞察业务趋势,做出决策。 3.2 资源优化(4.2) 此外,Kylin还能有效降低大数据环境下硬件资源的消耗,帮助企业节省成本。这种通过时间换空间的方式,符合很多企业对于大数据分析的实际需求。 结语(5) Apache Kylin在大数据分析领域的成功,正是源自于对现实挑战的深度洞察和技术层面的创新实践。每一个代码片段都蕴含着开发者们对于优化数据处理效能的执着追求和深刻思考。现如今,Kylin已经成功进化为全球众多企业和开发者心头好,他们把它视为处理大数据的超级神器。它持续不断地帮助企业,在浩瀚的数据海洋里淘金,挖出那些深藏不露的价值宝藏。 以上只是Kylin的一小部分故事,更多关于Kylin如何改变大数据处理格局的故事,还有待我们在实际操作与探索中进一步发现和书写。
2023-03-26 14:19:18
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晚秋落叶
Datax
...atax本身并不内置用户权限管理功能,而是依赖于各个数据源自身的安全机制。例如,我们可以通过配置数据库的用户名和密码实现访问控制: json "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "datax_user", // 数据库用户 "password": "", // 密码 // ... } } 在此基础上,企业内部可以结合Kerberos或LDAP等统一身份验证服务进一步提升Datax作业的安全性。 3. 敏感信息处理 Datax配置文件中通常会包含数据库连接信息、账号密码等敏感内容。为防止敏感信息泄露,Datax支持参数化配置,通过环境变量或者外部化配置文件的方式避免直接在任务配置中硬编码敏感信息: json "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "${db_user}", "password": "${}", // ... } } 然后在执行Datax任务时,通过命令行传入环境变量: bash export db_user='datax_user' && export db_password='' && datax.py /path/to/job.json 这种方式既满足了安全性要求,也便于运维人员管理和分发任务配置。 4. 审计与日志记录 Datax提供详细的运行日志功能,包括任务启动时间、结束时间、状态以及可能发生的错误信息,这对于后期审计与排查问题具有重要意义。同时呢,我们可以通过企业内部那个专门用来收集和分析日志的平台,实时盯着Datax作业的执行动态,一旦发现有啥不对劲的地方,就能立马出手解决,保证整个流程顺顺利利的。 综上所述,Datax的安全性设计涵盖了数据传输安全、认证授权机制、敏感信息处理以及操作审计等多个层面。在用Datax干活的时候,咱们得把这些安全策略整得明明白白、运用自如。只有这样,才能一边麻溜儿地完成数据同步任务,一边稳稳当当地把咱的数据资产保护得严严实实,一点儿风险都不冒。这就像是现实生活里的锁匠师傅,不仅要手到擒来地掌握开锁这门绝活儿,更得深谙打造铜墙铁壁般安全体系的门道,确保我们的“数据宝藏”牢不可破,固若金汤。
2024-01-11 18:45:57
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蝶舞花间
Hive
...更加完善,大大降低了用户因语法不兼容导致的“无法解析SQL查询”问题。此外,Hive LLAP(Live Long and Process)服务的改进显著提升了交互式查询响应速度,对于数据分析师而言,这意味着能够更快地获取到所需的数据洞察。 另一方面,结合最新的云原生技术和容器化部署方案,例如通过Kubernetes对Hive进行集群管理,不仅简化了运维流程,而且可以实现资源的弹性伸缩,从而有效应对大规模数据处理场景下的各类挑战。 同时,为了进一步提升查询效率,业界也在积极探索将Hive与其他大数据处理框架如Spark、Flink等深度整合,通过优化查询引擎、利用列存格式等方式,实现在保证SQL兼容性的同时,大幅提升海量数据处理能力。 综上所述,紧跟Apache Hive的发展步伐,了解并掌握其新特性和最佳实践,是解决“无法解析SQL查询”等问题,并在实际工作中高效利用Hive处理海量数据的关键所在。不断学习和实践,方能在大数据江湖中游刃有余,从容应对各种挑战。
2023-06-17 13:08:12
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山涧溪流-t
Hadoop
...性。 同时,对于企业用户而言,如何根据自身业务特点和数据处理需求,定制化调整YARN的各项参数配置,也成为了提高集群运行效率的重要课题。业界专家建议定期回顾和审计YARN的配置文件,并结合最新的Hadoop官方文档以及社区的最佳实践,不断优化ResourceManager的工作负载均衡策略。 因此,无论是关注Hadoop核心组件的最新发展动态,还是探索与现代云原生技术的融合路径,亦或是针对具体应用场景进行深度调优,都是广大大数据工程师在解决类似ResourceManager初始化失败问题后,值得进一步研究和探讨的方向。
2024-01-17 21:49:06
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青山绿水-t
Go Iris
...中,我们经常会遇到多用户同时操作同一数据的情况。如果处理不当,可能会导致数据不一致或者丢失更新的问题。比如说,设想一下,两个小伙伴差不多在同一时间抢着去编辑同一个文件,要是不管它,搞不好就会撞车,出现混乱啦。这时候,我们就需要数据库锁来帮助我们解决问题。 3. Iris框架中的数据库锁类型 Iris框架提供了一些内置的支持,让我们可以轻松地配置数据库锁类型。目前,它支持以下几种锁类型: - 共享锁(Shared Lock):允许多个事务同时读取数据,但不允许任何事务修改数据。 - 排他锁(Exclusive Lock):只允许一个事务读取和修改数据,其他事务必须等待该锁释放后才能访问数据。 4. 配置数据库锁类型 接下来,我们来看一下如何在Iris中配置这些锁类型。假设我们正在使用MySQL数据库,我们可以这样配置: go import ( "github.com/kataras/iris/v12" "github.com/go-sql-driver/mysql" ) func main() { app := iris.New() // 配置MySQL连接 config := mysql.NewConfig() config.User = "root" config.Passwd = "password" config.Net = "tcp" config.Addr = "localhost:3306" config.DBName = "testdb" // 设置锁类型 config.InterpolateParams = true config.Params = map[string]string{ "charset": "utf8mb4", "parseTime": "True", "loc": "Local", "sql_mode": "STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION", "tx_isolation": "READ-COMMITTED", // 这里设置为读提交,你可以根据需求调整 } // 创建数据库连接池 db, err := sql.Open("mysql", config.FormatDSN()) if err != nil { panic(err) } // 使用数据库连接池 app.Use(func(ctx iris.Context) { ctx.Values().Set("db", db) ctx.Next() }) // 定义路由 app.Get("/", func(ctx iris.Context) { db := ctx.Values().Get("db").(sql.DB) // 开始事务 tx, err := db.Begin() if err != nil { ctx.StatusCode(iris.StatusInternalServerError) ctx.WriteString("Error starting transaction") return } defer tx.Rollback() // 执行查询 stmt, err := tx.Prepare("SELECT FROM users WHERE id = ? FOR UPDATE") if err != nil { ctx.StatusCode(iris.StatusInternalServerError) ctx.WriteString("Error preparing statement") return } defer stmt.Close() var user User err = stmt.QueryRow(1).Scan(&user.ID, &user.Name, &user.Email) if err != nil { ctx.StatusCode(iris.StatusInternalServerError) ctx.WriteString("Error executing query") return } // 更新数据 _, err = tx.Exec("UPDATE users SET name = ? WHERE id = ?", "New Name", user.ID) if err != nil { ctx.StatusCode(iris.StatusInternalServerError) ctx.WriteString("Error updating data") return } // 提交事务 err = tx.Commit() if err != nil { ctx.StatusCode(iris.StatusInternalServerError) ctx.WriteString("Error committing transaction") return } ctx.WriteString("Data updated successfully!") }) // 启动服务器 app.Run(iris.Addr(":8080")) } 5. 实际应用中的考虑 在实际应用中,我们需要根据具体的业务场景选择合适的锁类型。比如说,如果有好几个小伙伴得同时查看数据,又不想互相打扰,那我们就用共享锁来搞定。要是你想保证数据一致,防止同时有人乱改,那就得用排他锁了。 另外,要注意的是,过度使用锁可能会导致性能问题,因为锁会阻塞其他事务的执行。因此,在设计系统时,我们需要权衡数据一致性和性能之间的关系。 6. 结语 通过今天的讨论,希望大家对Iris框架中的数据库锁类型配置有了更深入的理解。虽然设置锁类型会让事情变得稍微复杂一点,但这样做真的能帮我们更好地应对多任务同时进行时可能出现的问题,确保系统稳稳当当的不掉链子。 最后,我想说的是,技术的学习是一个不断积累的过程。有时候,我们会觉得某些概念很难理解,但这都是正常的。只要我们保持好奇心和探索精神,总有一天会豁然开朗。希望你们能够持续学习,不断进步! 谢谢大家!
2025-02-23 16:37:04
76
追梦人
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实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
pkill -9 process_name
- 强制终止指定进程。
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