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...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
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Cassandra
...的高度优化,使其成为存储和查询时间序列数据的理想平台。不过,有效地利用Cassandra的前提是精心设计数据模型。本文将带你手把手地深入挖掘,如何为时间序列数据量身打造Cassandra的表结构设计。咱会借助实例代码和亲身实战经验,像揭开宝藏地图那样揭示其中的设计秘诀,让你明明白白、实实在在地掌握这门技艺。 1. 理解时间序列数据特点 时间序列数据是指按时间顺序记录的一系列数据点,每个数据点通常与一个特定的时间戳相关联。这类数据在咱们日常生活中可不少见,比如物联网(IoT)、监控系统、金融交易还有日志分析这些领域,都离不开它。它的特点就是会随着时间的推移,像滚雪球一样越积越多。而在查询的时候,人们最关心的通常就是最近产生的那些新鲜热辣的数据,或者根据特定时间段进行汇总统计的信息。 2. 设计原则 (1)分区键选择 在Cassandra中,分区键对于高效查询至关重要。当你在处理时间序列数据时,一个很接地气的做法就是拿时间来做分区的一部分。比如说,你可以把年、月、日、小时这些信息拼接起来,弄成一个复合型的分区键。这样一来,同一时间段的数据就会乖乖地呆在同一个分区里,这样咱们就能轻松高效地一次性读取到这一整段时期的数据了,明白吧? cql CREATE TABLE sensor_data ( sensor_id uuid, event_time timestamp, data text, PRIMARY KEY ((sensor_id, date_of(event_time)), event_time) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (event_time DESC); 这里date_of(event_time)是对事件时间进行提取日期部分的操作,形成复合分区键,便于按天或更粗粒度进行分区。 (2)排序列簇与查询路径 使用CLUSTERING ORDER BY定义排序列簇,按照时间戳降序排列,确保最新数据能快速获取。 (3)限制行大小与集合使用 尽管Cassandra支持集合类型,但对于时间序列数据,应避免在一个集合内存放大量数据,以免读取性能受到影响。由于集合不会分页,如果需要存储连续的时序数据点,最好让每一行只包含单个数据点。 (4)宽行与稀疏索引 采用“宽行”策略,即每行代表一段时间窗口内的多个数据点属性,而不是每条数据一个行。这有助于减少跨分区查询,提高查询效率。同时呢,对于那些跟时间没关系的筛选条件,我们可以琢磨着用一下稀疏索引。不过得注意啦,这里有个“度”的把握,就是索引虽然能让查询速度嗖嗖提升,但同时也会让写入数据时的开销变大。所以嘞,咱们得在这两者之间找个最佳平衡点。 3. 示例设计 物联网传感器数据存储 假设我们有一个物联网项目,需要存储来自不同传感器的实时测量值: cql CREATE TABLE sensor_readings ( sensor_id uuid, reading_time timestamp, temperature float, humidity int, pressure double, PRIMARY KEY ((sensor_id, reading_time)) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (reading_time DESC); 这个表结构中,sensor_id和reading_time共同组成复合分区键,每个传感器在某一时刻的温度、湿度和压力读数都存放在一行里。 4. 总结与思考 设计Cassandra时间序列数据表的关键在于理解数据访问模式并结合Cassandra的特性和局限性。选对分区键这招儿,就像给海量数据找个宽敞的储藏室,让它们能分散开来存放和快速找到;而把列簇整得井井有条,那就相当于帮我们轻松摸到最新鲜的数据,一抓一个准儿。再配上精心设计的宽行结构,加上恰到好处的索引策略,甭管查询需求怎么变花样,都能妥妥地满足你。 当然,具体实践时还需要根据业务的具体情况进行调整和优化,例如预测未来的数据增长规模、评估查询性能瓶颈以及是否需要进一步的数据压缩等措施。总的来说,用Cassandra搭建时间序列数据模型不是个一劳永逸的事儿,它更像是一个持久的观察、深度思考和反复调整优化的过程。只有这样,我们才能真正把Cassandra处理海量时序数据的洪荒之力给释放出来。
2023-12-04 23:59:13
769
百转千回
Redis
...是一款开源的内存数据存储系统,它以其高效性和易用性而闻名。不过呢,随着我们系统的不断壮大,需要应对的并发请求也越来越多,这时候就逼得我们不得不把分布式锁这个问题纳入考虑范围啦。这篇东西,咱们就来聊聊一个劲爆话题——“如何在Redis这个小宇宙中玩转高性能的分布式锁”。我会手把手地带你了解Redis分布式锁究竟是个啥东东,深入浅出地掰扯它的实现原理,再给你分享一些实打实的最佳实践心得,让你也能轻松驾驭这门技术。 二、什么是分布式锁? 分布式锁是指在分布式系统中实现的一种锁机制,用于协调多台服务器之间的数据一致性。它的核心作用就像是个超级公正的小裁判,在一个大家伙们(节点)都分散开来干活的环境里,保证在任何同一时间,只有一个家伙能拿到那个关键的“通行证”(锁),然后去执行一些特别的任务。这样一来,就能有效避免大伙儿在干活时数据打架、出现乱七八糟不一致的情况啦。 三、Redis分布式锁的实现原理 在Redis中实现分布式锁主要有两种方式:一种是基于SETNX命令实现,另一种是基于RedLock算法实现。 1. 基于SETNX命令实现 SETNX命令是Redis的一个原子操作,它可以尝试将一个键设置为指定的值,只有当该键不存在时才能设置成功。我们可以利用这个特性来实现分布式锁。 java String lockKey = "lock_key"; String value = String.valueOf(System.currentTimeMillis()); boolean setted = redisClient.setNx(lockKey, value).get(); if(setted){ // 获取锁成功,执行业务逻辑 } 在这个例子中,我们首先创建了一个名为lock_key的键,然后将其值设为当前时间戳。如果这个键之前不存在,那么setNx方法会返回true,表示获取到了锁。 2. 基于RedLock算法实现 RedLock算法是一种基于Redis的分布式锁解决方案,由阿里巴巴开发。它就像个聪明的小管家,为了保证锁的安全性,会在不同的数据库实例上反复尝试去拿到锁,这样一来,就巧妙地躲过了死锁这类让人头疼的问题。 java List servers = Arrays.asList("localhost:6379", "localhost:6380", "localhost:6381"); int successCount = 0; for(String server : servers){ Jedis jedis = new Jedis(server); String result = jedis.setnx(key, value); if(result == 1){ successCount++; if(successCount >= servers.size()){ // 获取锁成功,执行业务逻辑 break; } }else{ // 锁已被获取,重试 } jedis.close(); } 在这个例子中,我们首先创建了一个包含三个服务器地址的列表,然后遍历这个列表,尝试在每个服务器上获取锁。如果获取锁成功,则增加计数器successCount的值。如果successCount大于等于列表长度,则表示获取到了锁。 四、如何优化Redis分布式锁的性能 在实际应用中,为了提高Redis分布式锁的性能,我们可以采取以下几种策略: 1. 采用多线程来抢占锁,避免在单一线程中长时间阻塞。 java ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10); Future future = executorService.submit(() -> { return tryAcquireLock(); }); Boolean result = future.get(); if(result){ // 获取锁成功,执行业务逻辑 } 在这个例子中,我们创建了一个固定大小的线程池,然后提交一个新的任务来尝试获取锁。这样,我们可以在多个线程中同时竞争锁,提高了获取锁的速度。 2. 设置合理的超时时间,避免长时间占用锁资源。 java int timeout = 5000; // 超时时间为5秒 String result = jedis.setnx(key, value, timeout); if(result == 1){ // 获取锁成功,执行业务逻辑 } 在这个例子中,我们在调用setNx方法时指定了超时时间为5秒。如果在5秒内无法获取到锁,则方法会立即返回失败。这样,我们就可以避免因为锁的竞争而导致的无谓等待。 五、总结 通过上述的内容,我们可以了解到,在Redis中实现分布式锁可以采用多种方式,包括基于SETNX命令和RedLock算法等。在实际操作里,咱们还要瞅准自家的需求,灵活选用最合适的招数来搞分布式锁这回事儿。同时,别忘了给它“健个身”,优化一下性能,这样一来才能更溜地满足业务上的各种要求。
2023-10-15 17:22:05
315
百转千回_t
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2023-02-09 23:03:55
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Tornado
...包含Upgrade头信息的HTTP请求,表示希望从普通的HTTP连接升级到WebSocket连接。 python Tornado Example: class MyHandler(tornado.web.RequestHandler): async def get(self): self.set_header("Upgrade", "websocket") self.set_header("Connection", "upgrade") self.set_header("Sec-WebSocket-Version", 13) self.set_header("Sec-WebSocket-Key", generate_key()) await self.write(""" """) def generate_key(): return base64.b64encode(os.urandom(16)).decode() 2. Server Handshake Response: 服务器收到请求后,会返回一个包含Upgrade、Connection、Sec-WebSocket-Accept头的HTTP响应,以及客户端提供的Sec-WebSocket-Key值所计算出来的Sec-WebSocket-Accept值。 python class MyWebSocket(tornado.websocket.WebSocketHandler): async def open(self, args, kwargs): key = self.get_secure_cookie("websocket_key") accept = base64.b64encode(hmac.new(key.encode(), environ["Sec-WebSocket-Key"].encode(), hashlib.sha1).digest()).decode() self.write_message(f"Sec-WebSocket-Accept: {accept}") 3. Client Acceptance: 客户端收到Server Handshake Response后,验证Sec-WebSocket-Accept头,并继续向服务器发送一个确认消息。 4. Persistent Connection: 握手成功后,双方可以开始进行WebSocket数据传输。 如果任一阶段出现错误(如错误的HTTP状态码、无法获取正确的Sec-WebSocket-Accept),握手就会失败,导致连接未能建立。 三、处理WebSocket握手失败的方法 面对WebSocket握手失败的问题,我们可以采用以下几种方法来确保应用程序能够优雅地处理并恢复: 1. 错误检查与重试机制 - 在MyWebSocket类的open()方法中,我们可以通过检查HTTP响应的状态码和自定义的错误条件,捕获握手失败异常: python try: await super().open(args, kwargs) except tornado.websocket.WebSocketHandshakeError as e: if e.status_code == 400 or "Invalid upgrade header" in str(e): print("WebSocket handshake failed due to an invalid request.") self.close() - 如果出现握手失败,可设置一个重试逻辑,例如延迟一段时间后再次尝试连接: python import time MAX_RETRIES = 3 RETRY_DELAY_SECONDS = 5 retry_count = 0 while retry_count < MAX_RETRIES: try: await super().open(args, kwargs) break except WebSocketHandshakeError as e: print(f"WebSocket handshake failed ({e}), retrying in {RETRY_DELAY_SECONDS} seconds...") time.sleep(RETRY_DELAY_SECONDS) retry_count += 1 else: print("Maximum retries exceeded; connection failure.") break 2. 监控与日志记录 - 可以利用Tornado的日志功能,详细记录握手过程中发生的错误及其原因,便于后续排查与优化: python logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) async def open(self, args, kwargs): try: await super().open(args, kwargs) except WebSocketHandshakeError as e: logger.error("WebSocket handshake failed:", exc_info=True) self.close() 3. 通知客户端错误信息 - 当服务器检测到握手失败时,应告知客户端具体问题以便其采取相应措施: python try: await super().open(args, kwargs) except WebSocketHandshakeError as e: message = f"WebSocket handshake failed: {str(e)}" self.write_message(message) self.close() 四、总结 WebSocket握手失败对于实时应用而言是一个重大挑战,但通过以上针对错误检查、重试机制、日志监控及客户端反馈等方面的处理策略,我们可以确保Tornado WebSocket服务具备高度健壮性和容错能力。当碰上WebSocket握手不成功这类状况时,别忘了结合实际的业务环境,活学活用这些小技巧。这样一来,咱的WebSocket服务肯定能变得更扎实、更靠谱,妥妥地提升稳定性。
2024-02-03 10:48:42
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清风徐来-t
Beego
...不仅会消耗大量的系统资源,而且还会增加数据库的负载。为了解决这个问题,我们可以使用数据库连接池。数据库连接池,你可以想象成一个数据库连接的“共享小仓库”。它会提前准备一些数据库连接,就像把玩具预先放进收纳箱一样,都存放在这个池子里。当你的程序需要和数据库打交道时,就从这个“池子”里取出一个连接来用,用完之后呢,也不用随手扔掉,而是放回这个池子里,这样下次再需要的时候还能接着用,既方便又高效。这样既可以减少资源的浪费,又可以提高数据库的响应速度。 三、如何在Beego框架下使用数据库连接池? 在Beego框架下,我们可以通过使用开源的database/sql包来使用数据库连接池。首先,我们需要创建一个数据库连接池: go db, err := sql.Open("mysql", "user:password@/dbname") if err != nil { panic(err.Error()) } defer db.Close() pool := &sql.DB{} pool.SetMaxOpenConns(20) pool.SetMaxIdleConns(10) 这段代码首先通过sql.Open()函数打开一个数据库连接,然后定义了一个新的变量pool,类型为sql.DB。接着,我们设置了连接池的最大开放连接数为20,最大空闲连接数为10。 四、如何优化数据库连接池的配置? 在配置数据库连接池时,我们需要注意以下几个方面: 1. 设置合适的最大开放连接数和最大空闲连接数。如果最大允许的开放连接数太多了,就好比是一个接待员同时应付太多的客人,不仅会让整个系统的资源被胡乱消耗掉,变得大手大脚;而另一方面,要是最大空闲连接数设置得不够多,那就像是在高峰期,排队等待服务的顾客太少,结果就是数据库不得不频繁地忙前忙后,响应速度自然也就慢下来了。因此,这两个参数需要根据实际的业务需求来进行调整。 2. 避免频繁地关闭数据库连接。虽然数据库连接池确实是个好东西,能帮咱们有效解决频繁创建和销毁数据库连接这个大麻烦,但你要是总把它当成回收站,频繁地把连接丢回去,那这好经也可能被念歪了,会导致数据库连接资源白白浪费掉。因此,我们应该尽可能地减少数据库连接的释放次数。 3. 定期检查数据库连接池的状态。为了确保数据库连接池运转得顺顺畅畅,我们得定期给它做个全面体检,摸摸底儿,瞅瞅像当前有多少个连接在用啊,又有多少闲着没事儿干的空闲连接等等这些关键指标。这样一来,一旦有啥小毛小病的,咱们就能立马发现并及时处理掉,保证一切正常运行。 五、总结 总的来说,在Beego框架下使用数据库连接池是一个非常有效的方法,可以帮助我们提高数据库的性能。不过呢,咱们也得不断地摸索和捣鼓,才能找到那个最适合自家数据库的连接池配置。就像是找鞋子一样,不试穿几双,怎么能知道哪一双穿起来最合脚、最舒服呢?所以,对于数据库连接池的配置,咱也得慢慢尝试、逐步调整,才能找到最佳的那个“黄金比例”。同时,我们也应该注意保持良好的编程习惯,避免产生无谓的资源浪费。希望这篇内容能实实在在帮到你,让你更溜地掌握和运用Beego框架下的数据库连接池,让数据操作变得更顺手、更高效。
2023-12-11 18:28:55
528
岁月静好-t
Nginx
... } 在这个配置中,$http_x_update是一个自定义的HTTP头,当你在请求头中添加这个头时,Nginx就会绕过缓存,直接向后端服务器发送请求。 3. 深入探讨proxy_cache_bypass的工作原理 现在,让我们更深入地探讨一下proxy_cache_bypass是如何工作的。哈哈,这玩意儿可机灵了!就像个老练的管家,能根据具体情况 deciding(做决定)要不要用缓存,该出手时就出手,不该用的时候绝不浪费资源~ 首先,Nginx会检查proxy_cache_bypass指令中指定的条件。如果条件成立,Nginx会跳过缓存,直接向后端服务器发送请求。如果条件不成立,Nginx则会尝试从缓存中获取响应。 举个例子,假设你正在开发一个新闻网站,用户可以选择查看“热门新闻”或者“最新新闻”。对于“最新新闻”,你可能希望每次请求都获取最新的数据,而不是使用缓存。你可以这样配置: nginx location /latest_news { proxy_cache my_cache; proxy_cache_bypass $arg_force_update; proxy_pass http://news_backend; } 在这个例子中,$arg_force_update是一个查询参数,当你在URL中添加?force_update=1时,Nginx就会绕过缓存。 4. 实际应用中的proxy_cache_bypass 好了,现在我们已经了解了proxy_cache_bypass的基本概念和工作原理,接下来让我们看看它在实际应用中的具体例子。 假设你正在运营一个在线教育平台,学生可以在平台上观看课程视频。为了提高用户体验,你决定为每个学生提供个性化的推荐视频。这种时候,你大概更想每次都拿到最新鲜的推荐列表,而不是老是翻那堆缓存里的东西吧? nginx location /recommendations { proxy_cache my_cache; proxy_cache_bypass $http_x_user_id; proxy_pass http://video_server; } 在这个配置中,$http_x_user_id是一个自定义的HTTP头,当你在请求头中添加这个头时,Nginx就会绕过缓存。 5. 总结与展望 总之,proxy_cache_bypass是Nginx缓存机制中一个非常有用的工具,它允许我们在特定条件下绕过缓存,直接向后端服务器发送请求。用好了这个指令啊,就好比给网站的缓存装了个聪明的小管家,让它该存啥不该存啥都安排得明明白白的。这样不仅能加快网页加载速度,还能让用户打开网站的时候感觉特别顺畅,那体验感直接拉满! 未来,随着互联网技术的不断发展,我相信proxy_cache_bypass会有更多的应用场景。说不定哪天啊,它就更聪明了,自己能分得清哪些请求得绕开缓存走,哪些直接就能用缓存搞定。不管咋说呢,咱们都得对新玩意儿保持那份好奇,老想着学点新鲜的,让自己一直进步才行啊! 最后,我想说的是,Nginx不仅仅是一个工具,它更像是一个伙伴,陪伴着我们一起成长。希望这篇文章能对你有所帮助,如果有任何问题或者想法,欢迎随时交流!
2025-04-18 16:26:46
97
春暖花开
Netty
...接创建单独线程带来的资源消耗问题。 心跳检测机制 , 心跳检测机制是一种用于检测网络连接是否正常的策略。在网络通信过程中,客户端和服务端会定期发送心跳包(一种特殊的、通常包含简单信息的数据包),以确认对方仍处于活跃状态。如果在一定时间内未收到心跳包回应,则可推断网络连接可能已经中断,进而触发重新连接或其他故障恢复流程。 重连机制 , 在出现网络中断的情况下,重连机制是指系统自动尝试重新建立网络连接的过程。在本文中,当Netty服务器检测到网络中断或者心跳检测失败时,会启动重连机制,通过循环尝试连接,直到成功建立新的连接为止,从而保证服务的连续性和可用性。
2023-02-27 09:57:28
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梦幻星空-t
NodeJS
...单服务获取用户的订单信息 const orders = getOrdersFromDatabase(user.id); res.json(orders); } catch (error) { res.status(500).json({ error: 'Failed to fetch user data' }); } }); 在这个例子中,我们的“订单服务”通过HTTP客户端向“用户服务”发起请求,获取特定用户的详细信息,然后根据用户ID查询订单数据。 5. 总结与思考 利用 Node.js 构建微服务架构,我们可以享受到其带来的快速响应、高并发处理能力以及丰富的生态系统支持。不过呢,每种技术都有它最适合施展拳脚的地方和需要面对的挑战。比如说,当碰到那些特别消耗CPU的任务时,Node.js可能就不是最理想的解决方案了。所以在实际操作中,咱们得瞅准具体的业务需求和技术特性,小心翼翼地掂量一下,看怎样才能恰到好处地用 Node.js 来构建一个既结实又高效的微服务架构。就像是做菜一样,要根据食材和口味来精心调配,才能炒出一盘色香味俱全的好菜。同时,随着我们提供的服务越来越多,咱们不得不面对一些额外的挑战,比如怎么管理好这些服务、如何进行有效的监控、出错了怎么快速恢复这类问题。这些问题就像是我们搭建积木过程中的隐藏关卡,需要我们在构建和完善服务体系的过程中,不断去摸索、去改进、去优化,让整个系统更健壮、更稳定。
2023-02-11 11:17:08
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风轻云淡
Kylin
...程中仍需考虑其对硬件资源的需求,尤其是在构建大规模Cube时,合理规划存储和计算资源显得尤为重要。此外,Kylin社区活跃,持续更新版本,最新版本已支持更多高级功能,如动态调整Cube构建策略、增强的SQL兼容性等,为企业提供了更加灵活和强大的数据分析工具。最后,值得一提的是,Kylin不仅限于传统的大数据环境,近年来其在云原生架构中的应用也越来越广泛,例如阿里云AnalyticDB for Apache Kylin即为云上Kylin服务的一个实例,为企业提供了更便捷、更高效的云原生数据分析解决方案。这些案例和趋势表明,Kylin作为数据集成与管理的重要工具,将在未来的数字化转型中扮演越来越重要的角色。
2024-12-12 16:22:02
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追梦人
Apache Lucene
...,或者是对文本处理和信息检索超级好奇的小伙伴,那你可来对地方了!这篇文章就是专门给你准备的,让你轻松上手,玩转这些酷炫的技术!全文检索技术让我们能够高效地从海量数据中挖掘出有用的信息,而文本自动摘要则帮助我们快速把握文档的核心内容,两者结合,简直不要太酷! 2. Apache Lucene简介 走进全文检索的世界 首先,我们得了解一下Apache Lucene。这货是个用Java写的开源全文搜索神器,索引能力超强,搜东西快得飞起!Lucene的核心功能包括创建索引、存储索引以及执行复杂的查询等。简单来说,Lucene就是你进行全文检索时的超级助手。 代码示例: java // 创建索引目录 Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("/path/to/index")); // 创建索引写入器 IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new StandardAnalyzer()); IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config); // 添加文档到索引 Document doc = new Document(); doc.add(new TextField("content", "这是文档的内容", Field.Store.YES)); indexWriter.addDocument(doc); indexWriter.close(); 这段代码展示了如何利用Lucene创建索引并添加文档的基本步骤。这里用了TextField来存文档内容,这样一来,搜索起来就灵活多了,想找啥就找啥。 3. 全文检索中的文本自动摘要 为什么我们需要它? 文本自动摘要是指通过算法自动生成文档摘要的过程。这不仅有助于提高阅读效率,还能有效节省时间。想象一下,如果你能在搜索引擎里输入关键词后,直接看到每篇文章的重点内容,那该有多爽啊!在Lucene里实现这个功能,就意味着我们能让信息的处理和展示变得更聪明、更贴心。 思考过程: 当我们处理大量文本时,手动编写摘要显然是不现实的。因此,开发一种自动化的方法就显得尤为重要了。这不仅仅是技术上的挑战,更是提升用户体验的关键所在。 4. 实现文本自动摘要 策略与技巧 实现文本自动摘要主要涉及两个方面:选择合适的摘要生成算法,以及如何将这些算法集成到Lucene中。 摘要生成算法: - TF-IDF:一种统计方法,用来评估一个词在一个文档或语料库中的重要程度。 - TextRank:基于PageRank算法的思想,用于提取文本中的关键句子。 代码示例(使用TextRank): java import com.huaban.analysis.jieba.JiebaSegmenter; import com.huaban.analysis.jieba.SegToken; public class TextRankSummary { private static final int MAX_SENTENCE = 5; // 最大句子数 public static String generateSummary(String text) { JiebaSegmenter segmenter = new JiebaSegmenter(); List segResult = segmenter.process(text, JiebaSegmenter.SegMode.INDEX); // 这里简化处理,实际应用中需要构建图结构并计算TextRank值 return "这是生成的摘要,简化处理..."; // 真实实现需根据具体算法调整 } } 注意:上述代码仅作为示例,实际应用中需要完整实现TextRank算法逻辑,并将其与Lucene的搜索结果结合。 5. 集成到Lucene 让摘要成为搜索的一部分 为了让摘要功能更加实用,我们需要将其整合到现有的搜索流程中。这就意味着每当用户搜东西的时候,除了给出相关的资料,还得给他们一个简单易懂的内容概要,这样他们才能更快知道这些资料是不是自己想要的。 代码示例: java public class LuceneSearchWithSummary { public static void main(String[] args) throws IOException { Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("/path/to/index")); IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); QueryParser parser = new QueryParser("content", new StandardAnalyzer()); Query query = parser.parse("搜索关键词"); TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10); for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) { Document doc = searcher.doc(scoreDoc.doc); System.out.println("文档标题:" + doc.get("title")); System.out.println("文档内容摘要:" + TextRankSummary.generateSummary(doc.get("content"))); } reader.close(); directory.close(); } } 这段代码展示了如何在搜索结果中加入文本摘要的功能。每次搜索时,都会调用TextRankSummary.generateSummary()方法生成文档摘要,并显示给用户。 6. 结论 展望未来,无限可能 通过本文的学习,相信你已经掌握了在Lucene中实现全文检索文本自动摘要的基本思路和技术。当然,这只是开始,随着技术的发展,我们还有更多的可能性去探索。无论是优化算法性能,还是提升用户体验,都值得我们不断努力。让我们一起迎接这个充满机遇的时代吧! --- 希望这篇文章对你有所帮助,如果有任何问题或想了解更多细节,请随时联系我!
2024-11-13 16:23:47
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夜色朦胧
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...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。 在如今互联网的架构趋势下,微服务已经成为一个不可或缺的服务架构了。将一个大的服务拆分若干子服务,然后远程调用,已应对大流量、高并发的系统场景,如今开源的优秀RPC框架很多,例如 thrift、dubbo 、grpc等 本人公司也有两套自主研发的RPC框架,通读之后受益匪浅,下面分享一下,远程调用第三方服务超时中断机制的实现。在调用第三方服务时,如果服务提供方处理过于缓慢,会拖垮调用方,使调用方夯住,所以调用超时中断机制很有必要,是保证服务的可用性的重要手段 典型的微服务项目,一次用户请求,可能在后台的调用流程会历经多个服务,每个服务的可靠性是整个调用流程的前提 客户端调用服务端流程: 本文不再过多的讲解RPC调用流程,直接讲解客户端调用超时中断的代码实现。 原理也不复杂,利用ReentrantLock的Condition进行等待阻塞,等待相应的超时时间后,发现依然没有收到服务端的响应结果后,判断为超时! 代码实现: 首先定义一个netty客户端,用于请求服务端,获取返回结果 public class InvokerClient {private static Channel channel;public void init() throws Exception {Bootstrap bootstrap = new Bootstrap();bootstrap.group(new NioEventLoopGroup()).channel(NioSocketChannel.class).option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true).handler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {@Overrideprotected void initChannel(SocketChannel socketChannel) throws Exception {// 处理来自服务端的返回结果socketChannel.pipeline().addLast(new ReceiveHandle());} });ChannelFuture cf = bootstrap.connect("127.0.0.1", 3344).sync();channel = cf.channel();}//请求服务端public Object call(Request request) {//此类是保证调用超时中断的核心类RequestTask requestTask = new RequestTask();//将请求放入请求工厂,使用请求唯一标识seq,用于辨识服务端返回的对应的响应结果RequestFactory.put(request.getSeq(), requestTask);channel.writeAndFlush("hello");//此步是返回response,超时即中断return requestTask.getResponse(request.getTimeOut());} } 其中Request是请求参数,里面有timeout超时时间,以及向服务端请求的参数 public class Request {private static final UUID uuid = UUID.randomUUID();private String seq = uuid.toString();private Object object;private long timeOut;public Object getObject() {return object;}public Request setObject(Object object) {this.object = object;return this;}public String getSeq() {return seq;}public long getTimeOut() {return timeOut;}public Request setTimeOut(long timeOut) {this.timeOut = timeOut;return this;} } 核心的RequestTask类,用于接受服务端的返回结果,超时中断 public class RequestTask {private boolean isDone = Boolean.FALSE;private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();private Condition condition = lock.newCondition();Object response;//客户端请求服务端后,立即调用此方法获取返回结果,timeout为超时时间public Object getResponse(long timeOut) {if (!isDone) {try {lock.lock();//此步等待timeout时间,阻塞,时间达到后,自动执行,此步是超时中断的关键步骤if (condition.await(timeOut, TimeUnit.MILLISECONDS)) {if (!isDone) {return new TimeoutException();}return response;} } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {lock.unlock();} }return response;}public RequestTask setResponse(Object response) {lock.lock();try{//此步是客户端收到服务端的响应结果后,写入responsethis.response = response;//并唤起上面方法的阻塞状态,此时阻塞结束,结果正常返回condition.signal();isDone = true;}finally{lock.unlock();}return this;}public boolean isDone() {return isDone;}public RequestTask setDone(boolean done) {isDone = done;return this;} } ReceiveHandle客户端接收到服务端的响应结果处理handle public class ReceiveHandle extends SimpleChannelInboundHandler {protected void channelRead0(ChannelHandlerContext channelHandlerContext, Object o) throws Exception {Response response = (Response) o;//通过seq从请求工厂找到请求的RequestTaskRequestTask requestTask = RequestFactory.get(response.getSeq());//将响应结果写入RequestTaskrequestTask.setResponse(response);} } RequestFactory请求工厂 public class RequestFactory {private static final Map<String, RequestTask> map = new ConcurrentHashMap<String, RequestTask>();public static void put(String uuid, RequestTask requestTask) {map.put(uuid, requestTask);}public static RequestTask get(String uuid) {return map.get(uuid);} } 注: 本人利用业余时间手写了一套轻量级的rpc框架,里面有用到 https://github.com/zhangta0/bigxiang 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/CSDNzhangtao5/article/details/103075755。 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。
2023-10-05 16:28:16
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Javascript
...体流封装成ICE候选信息,并发送给服务器或者其他浏览器。 3. 信令交换 通过WebSocket等网络传输机制,浏览器之间进行信令交换,协商并创建出一个可用于数据传输的安全连接。 四、如何利用WebRTC实现点对点通信 下面,我们通过一个简单的例子来说明如何利用WebRTC实现点对点通信。 首先,在HTML文件中添加以下代码: html 然后,在JavaScript文件中添加以下代码: javascript // 获取本地视频 const localStream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true, video: true }); // 创建RTC对讲机 const pc = new RTCPeerConnection(); // 添加媒体流 pc.addTransceiver('audio'); pc.addTransceiver('video'); // 获取远程视频容器 const remoteVideo = document.getElementById('remoteVideo'); // 将本地视频流添加到远程视频容器 pc.getSenders().forEach((sender) => { sender.track.id = 'localVideo'; remoteVideo.srcObject = sender.track; }); // 接收媒体流 pc.ontrack = (event) => { event.streams.forEach((stream) => { stream.getTracks().forEach((track) => { track.id = 'remoteVideo'; const videoElement = document.createElement('video'); videoElement.srcObject = track; document.body.appendChild(videoElement); }); }); }; // 连接到其他客户端 function connect(otherUserURL) { // 创建新的RTCPeerConnection对象 const otherPC = new RTCPeerConnection(); // 设置回调函数,处理ICE候选信息和数据通道 otherPC.onicecandidate = (event) => { if (!event.candidate) return; pc.addIceCandidate(event.candidate); }; otherPC.ondatachannel = (event) => { event.channel.binaryType = 'arraybuffer'; channel.send('hello'); }; // 发送offer const offerOptions = { offerToReceiveAudio: true, offerToReceiveVideo: true }; pc.createOffer(offerOptions).then((offer) => { offer.sdp = SDPUtils.replaceBUNDLE_ID(offer.sdp, otherUserURL); offer.sdp = SDPUtils.replaceICE_UFRAG_AND_FINGERPRINT(offer.sdp, otherUserURL); offer.sdp = SDPUtils.replaceICEServers(offer.sdp, iceServers); return otherPC.setRemoteDescription(new RTCSessionDescription(offer)); }).then(() => { return otherPC.createAnswer(); }).then((answer) => { answer.sdp = SDPUtils.replaceBUNDLE_ID(answer.sdp, otherUserURL); answer.sdp = SDPUtils.replaceICE_UFRAG_AND_FINGERPRINT(answer.sdp, otherUserURL); answer.sdp = SDPUtils.replaceICEServers(answer.sdp, iceServers); return pc.setRemoteDescription(new RTCSessionDescription(answer)); }).catch((err) => { console.error(err.stack || err); }); } 在这个例子中,我们首先通过getUserMedia API获取用户的实时音频和视频流,然后创建一个新的RTCPeerConnection对象,并将媒体流添加到这个对象中。 接着,我们设置了回调函数,处理ICE候选信息和数据通道。当你收到ICE候选信息的时候,我们就把它塞到本地的那个RTCPeerConnection对象里头;而一旦收到数据通道的消息,我们就会把它的binaryType调成'arraybuffer'模式,然后就可以在通道里畅所欲言,发送各种消息啦。 最后,我们调用connect函数,与其他客户端建立连接。在connect函数里头,我们捣鼓出了一个崭新的RTCPeerConnection对象,就像组装一台小机器一样。然后呢,我们还给这个小家伙绑定了几个“小帮手”——回调函数,用来专门处理ICE候选信息和数据通道这些重要的任务,让它们能够实时报告状况,确保连接过程顺畅无阻。然后呢,我们给对方发个offer,就像递出一份邀请函那样。等对方接收到后,他们会回传一个answer,这就好比他们给出了接受邀请的答复。我们就把这个answer,当作是我们本地RTCPeerConnection对象的远程“地图”,这样一来,连接就算顺利完成啦! 五、结论 WebRTC技术为我们提供了一种方便、快捷、安全的点对点通信方式,大大提高了应用的交互性和实时性。当然啦,这只是个入门级的小例子,实际上的运用场景可能会复杂不少。不过别担心,只要咱们把WebRTC的核心原理和使用技巧都整明白了,就能根据自身需求灵活施展拳脚,开发出更多既有趣又有用的应用程序,保证让你玩得飞起! 未来,随着5G、物联网等技术的发展,WebRTC将会发挥更大的作用,成为更多应用场景的首选方案。让我们一起期待这个充满可能的新时代吧!
2023-12-18 14:38:05
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昨夜星辰昨夜风_t
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...问题,可以引入数据库存储多用户信息,并利用Java 8的LocalDate类进行精准的日期处理,以适应闰年和平年的变化。 此外,为了提升用户体验和系统性能,现今推荐采用RESTful API设计原则,通过Ajax异步提交表单数据,后端用Spring MVC或Spring Boot框架接收并处理请求,前端则采用现代化的JavaScript库(例如Vue.js或React)实现实时验证和数据显示。 同时,为了确保数据安全,除了基本的字符编码设置避免乱码问题外,还需要对密码进行加密处理,并考虑XSS跨站脚本攻击和CSRF跨站请求伪造等安全风险,这在传统的JSP开发中往往需要借助额外的安全库来完成,而在现代框架中已内置了丰富的安全机制。 总之,尽管文中提到的基于JSP的用户注册页面在当下已不作为主流开发实践,但它为我们提供了理解Web开发流程的基础模型,而文中提及的问题改进方案恰好体现了现代Web开发技术的发展趋势——注重用户体验、数据安全以及前后端分离架构的设计理念。因此,无论是重温经典技术还是紧跟时代步伐,这篇文章都为我们提供了一个有价值的思考视角。
2023-08-15 09:02:21
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...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。 前一阵子在和一位技术总监闲谈中了解到,现在 Android Framework 成为头部公司必不缺少的技术栈]之一,尤其是熟悉 Franmework 源码的 Android 开发者,在面试中往往会占到很大的优势 那我今天就带来一部分有关:Framework 比较高刷的 Handler&Binder 两块技术点面试题分享 Handler 篇 looper,loop() 为什么不会阻塞主线程? 因为主线程的 Looper 是在 ActivityThread 里面准备出来,创建出来的,那么其实我们 Android 程序也就是 Java 程序,你启动它,进入 main 方法,执行完所有的方法,也就会退出了 我们写的代码就是通过 Handler 驱动起来的,我们 Activity 的 onCreate、onResume、onStop 等等这些生命周期方法,包括我们的 UI 绘制的信号,这些UI绘制的事件都是通过 Handler Looper 循环内部发起的,来调用回调我们的各个 Activity,各个 Fragment 等等这样的一些组件里面的各个生命周期方法,我们的代码就是在循环里面执行的,所以不会阻塞 简述 Handler 的实现原理 Android 应用是通过消息驱动运行的,在 Android 中一切皆消息,包括触摸事件,视图的绘制、显示和刷新等等都是消息 Handler 是消息机制的上层接口,平时开发中我们只会接触到 Handler 和 Message,内部还有 MessageQueue 和 Looper 两大助手共同实现消息循环系统。 延迟消息是怎么实现的? 无论是即时消息还是延迟消息,都是计算出具体的时间,然后作为消息的 when 字段进程赋值 在 MessageQueue 中找到合适的位置(安排 when 小到大排列),并将消息插入到 MessageQueue 中;这样, MessageQueue 就是一个按照消息时间排列的一个链表结构 为什么 Handler 会报内存泄漏? 因为是内部类持有外部类的对象, sendMessage 的时候会调用到 Handler 的 enqueueMessage 方法,msg.target = this; Message 会持有 handler,而 handler 持有调用 handler 的对象,所以 gc 不能回收 Binder 篇 Binder 的定向制导,如何找到目标 Binder,唤起进程或者线程呢? Binder 实体服务其实有两种: 一是通过 addService 注册到 ServiceManager 中的服务,比如 ActivityManagerService、PackageManagerService、PowerManagerService 等,一般都是系统服务; 还有一种是通过 bindService 拉起的一些服务,一般是开发者自己实现的服务 这里先看通过 addService 添加的被 ServiceManager 所管理的服务 ServiceManager 是比较特殊的服务,所有应用都能直接使用,因为 ServiceManager 对于 Client 端来说 Handle 句柄是固定的,都是 0,所以 ServiceManager 服务并不需要查询,可以直接使用 Binder 为什么会有两棵 binder_ref 红黑树? Binder_proc 中存在两棵 binder_ref 红黑树,其实两棵红黑树中的节点是复用的,只是查询方式不同,一个通过 Handle 句柄,一个通过 node 节点查找 refs_by_node 红黑树主要是为了 Binder驱动往用户空间写数据所使用的,而 refs_by_desc 是用户空间向 Binder 驱动写数据使用的,只是方向问题 比如在服务 addService 的时候,binder 驱动会在在 ServiceManager 进程的 binder_proc 中查找 binder_ref 结构体 Binder 是如何做到一次拷贝的 用户空间的虚拟内存地址是映射到物理内存中的 对虚拟内存的读写实际上是对物理内存的读写,这个过程就是内存映射 这个内存映射过程是通过系统调用 mmap() 来实现的 Binder借助了内存映射的方法,在内核空间和接收方用户空间的数据缓存区之间做了一层内存映射,就相当于直接拷贝到了接收方用户空间的数据缓存区,从而减少了一次数据拷贝 Binder机制是如何跨进程的 在内核空间创建一块接收缓存区, 实现地址映射:将内核缓存区、接收进程用户空间映射到同一接收缓存区 发送进程通过系统调用(copy_from_user)将数据发送到内核缓存区;由于内核缓存区和接收进程用户空间存在映射关系,故相当于也发送了接收进程的用户空间,实现了跨进程通信 就举例这么多了,面试题也不是几个就能全部覆盖的,毕竟面试官不是吃素的,他会换着花样问你;有想跳槽拿高薪的 Android 开发的朋友,我这里分享一份 Handler、Binder 精选面试 PDF 文档;私信发送 “面试” 直达获取;想拿高薪的人很多,就看你肯不肯努力了 面试题 PDF 文档内容展示: Handler 机制之 Thread Handler 机制之 ThreadLocal Handler 机制之 SystemClock 类 Handler 机制之 Looper 与 Handler 简介 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 之 Framewor k层 C++ 篇 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 之 Framework 层 Java 篇 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 的补充 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 总结 小伙伴们如果有需要以上这些资料:私信发送 “面试” 直达获取,承诺100%免费! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_62167422/article/details/127129133。 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。
2023-11-15 10:35:50
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...明细宽表层”。它通常存储原始业务数据的明细记录,为后续的数据分析提供基础支撑,特点是保持原始数据的粒度,不做任何聚合处理,以便于进行多维度的统计分析。 Spark SQL , Spark SQL是Apache Spark项目中的一部分,它将SQL查询能力与Spark的分布式计算框架相结合,使得用户能够通过标准的SQL语句或者DataFrame API对大规模数据集进行操作。Spark SQL不仅可以处理结构化数据,还能无缝对接Hive表和其他外部数据源,实现复杂的数据处理任务,如过滤、排序、聚合等,并支持将结果写入多种数据库系统,包括MySQL。 MySQL数据库shtd_store , MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于Web应用开发。在本文的上下文中,“MySQL数据库shtd_store”指的是作者在MySQL服务器上创建的一个特定的数据库实例,名为“shtd_store”,用于存储从数据仓库中导出的统计结果数据,如国家地区每月下单数量及总金额等信息。MySQL因其稳定、高效、易于管理的特点,常被选为数据仓库下游存储系统的组成部分之一,以支持OLAP在线分析处理场景的需求。
2023-09-01 10:55:33
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Kylin
...并从中提取出有价值的信息。Kylin作为一款高性能的分布式列式存储和分析引擎,可以高效地处理PB级别的数据。本文将深入探讨如何利用Kylin进行多模型的数据分析与预测。 二、Kylin的特性与优势 首先,让我们来了解一下Kylin的几个关键特性: - 高性能:Kylin通过内存计算和并行处理,能够快速响应查询需求。 - 分布式架构:支持大规模数据集的存储和处理,适合于大数据环境。 - 多维分析:提供SQL-like查询接口,易于理解和使用。 - 实时性:提供实时更新和历史数据的分析能力。 三、构建多模型分析框架 在Kylin中实现多模型分析,主要步骤包括数据加载、模型训练、预测结果生成以及结果展示。以下是一个简单的示例流程: 1. 数据加载 将原始数据导入Kylin,创建Cube(多维数据集)。 python from pykylin.client import KylinClient client = KylinClient('http://your_kylin_server', 'username', 'password') cube_name = 'my_cube' model = client.get_cube(cube_name) 2. 模型训练 Kylin支持多种预测模型,如线性回归、决策树等。哎呀,咱们就拿线性回归做个例子,就像用个魔法棒一样,这魔法棒就是Python里的Scikit-learn库。咱们得先找个好点的地方,比如说数据集,然后咱们就拿着这个魔法棒在数据集上挥一挥,让它学习一下规律,最后啊,咱们就能得到一个模型了。这模型就好比是咱们的助手,能帮咱们预测或者解释一些事情。怎么样,听起来是不是有点像在玩游戏? python from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split 假设df是包含特征和目标变量的数据框 X = df.drop('target', axis=1) y = df['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) 3. 预测结果生成 将训练好的模型应用于Kylin Cube中的数据,生成预测结果。 python 生成预测值 predictions = model.predict(X_test) 将预测结果存储回Kylin Cube model.save_predictions(predictions) 4. 结果展示 通过Kylin的Web界面查看和分析预测结果。 四、案例分析 假设我们正在对一个电商平台的数据进行分析,目标是预测用户的购买行为。嘿!你听说过Kylin这个家伙吗?这家伙可是个数据分析的大拿!我们能用它来玩转各种模型,就像是线性回归、决策树和随机森林这些小伙伴。咱们一起看看,它们在预测用户会不会买东西这件事上,谁的本领最厉害!这可是一场精彩绝伦的模型大比拼呢! python 创建多个模型实例 models = [LinearRegression(), DecisionTreeClassifier(), RandomForestClassifier()] 训练模型并比较性能 for model in models: model.fit(X_train, y_train) score = model.score(X_test, y_test) print(f"Model: {model.__class__.__name__}, Score: {score}") 五、结论 通过上述步骤,我们不仅能够在Kylin中实现多模型的数据分析和预测,还能根据实际业务需求灵活选择和优化模型。哎呀,Kylin这玩意儿可真牛!它在处理大数据分析这块儿,简直就是得心应手的利器,灵活又强大,用起来那叫一个顺手,简直就是数据分析界的扛把子啊!哎呀,随着咱手里的数据越来越多,做事儿也越来越复杂了,这时候,学会在Kylin这个工具里搭建和优化各种数据分析模型,就变得超级关键啦!就像是厨房里,你会做各种菜,每道菜的配料和做法都不一样,对吧?在Kylin这里也是一样,得会根据不同的需求,灵活地组合和优化模型,让数据分析既快又准,效率爆棚!这不仅能让咱们的工作事半功倍,还能解锁更多创新的分析思路,是不是想想都觉得挺酷的呢? --- 请注意,上述代码示例为简化版本,实际应用时可能需要根据具体数据集和业务需求进行调整。
2024-10-01 16:11:58
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星辰大海
Scala
...减少代码中的冗余类型信息,提高代码的可读性和可维护性。例如,可以将List Int 类型的列表命名为IntegerList,在后续的代码中便可以用IntegerList代替List Int ,使得代码表达更加直观。 名词 , 微服务架构。 解释 , 微服务架构是一种将单一应用程序构建为一组小服务的技术方法,每个服务运行在自己的进程中,提供独立的业务功能。这种架构强调服务的松耦合,允许各个服务独立部署、扩展和更新,提高了系统的灵活性和可维护性。在采用微服务架构的系统中,不同类型的服务可以针对特定任务进行优化,降低了复杂度并促进了团队协作。微服务架构通常配合API网关、配置中心、服务注册中心等组件使用,以协调各个服务之间的通信和管理。
2024-09-03 15:49:39
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山涧溪流
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<form id='myform' name="myform" action="" method="get">姓名:<input type="text" id="uname" name="uname" value="zs"/><br />密码:<input type= "password" id="upwd" name="upwd" value= "1234"/><br /><input type="hidden" id= "uno" name="uno" value="隐藏域"/>个人说明:<textarea name="intro" ></textarea><br><button type="button" onclick="getTxt();" >获取元素内容</button><hr><br><input type="text" name="inputName" class="test" value="aaa" /><input type="radio" name="rad" class="test" value="1" /> 男<input type="radio" name="rad" class="test" value="2" /> 女<button type="button" onclick="getRadio()">获取单选按钮</button><br><hr><br>全选/全不选: <input type="checkbox" id="control" onclick="checkAllOrNot()" /><button type="button" onclick= "checkFan()">反选</button><br><input type="checkbox" name= "hobby" value="sing" />唱歌<input type="checkbox" name= "hobby" value="dance" />跳舞<input type="checkbox" name= "hobby" value="rap" />说唱<button type="button" onclick="getCheckBox()">获取多选按钮</button><br><hr><br>来自:<select id="ufrom" name= "ufrom" ><option value = "" >请选择</option><option value = "Beijing" selected="selected" >北京</option><option value = "Shanghai">上海</option><option value = "Hangzhou">杭州</option></select><button type="button" onclick= "getSelect()" >获取下拉选项</button></form><script type=" text/javascript">function getTxt() {// 1. document.getElementById("id属性值");var uname = document.getElementById("uname").value;console.log(uname);// 2.表单对象.表单元表的name属性值;var pwd = document.getElementById("myform").upwd.value;console.log(pwd);// 3. document.getELementsByName("name属性值");var uno = document.getElementsByName("uno")[0].value;console.log(uno);// 4. document.getELementsByTagName("标签名/元素名");var intro = document.getElementsByTagName("textarea")[0].value;console.log(intro);}function getSelect() {//获取下拉框对象var ufrom = document.getElementById("ufrom");console.log(ufrom);//获取下拉框的下拉选项列表var opts = ufrom.options;console.log(opts);//获取下拉框被选中项的索引var index = ufrom.selectedIndex;console.log("选中项的下标:" + index);//获取下拉框被选中项的值var val = ufrom.value;console.log("被选中项的值:" + val);//通过选中项的下标获取下拉框被选中项的值var val2 = ufrom.options[index].value;console.log("被选中项的值:"+ val2);//获取下拉框被选中项的文本var txt=ufrom.options[index].text; console.log("被选中项的文本:"+ txt);}</script> 运行效果截图: 三、提交表单 提交表单一、使用普通按钮type="button"1.给按钮绑定click点击事件,绑定函数2.在函数中,进行表单校验(非空校验、 合法性校验等)3.如果校验通过,则手动提交表单表单对象.submit();二、使用提交按钮type="submit"1.给按钮绑定click点击事件,绑定函数2.函数需要有返回值,返回true或false (如果return false, 则表单不会提交:如果return true,则提交表单)onclick="return 函数名()"3.在函数中,进行表单校验(非空校验、 合法性校验等)4.如果校验通过,返回true;如果校验不通过,则返回false, 则表单不会提交:如果return true,则提交表单)三、使用提交按钮type="submit"1.给表单form元素绑定submit提交事件,绑定函数2.函数需要有返回值,返回true或false (如果return false, 则表单不会提交;如果return trueonsubmit="return函数名()" 3.在函数中,进行表单校验(非空校验、 合法性校验等)4.如果校验通过,返回true;如果校验不通过,则返回false <!--使用普逍按钮 type= "button"--><form id= 'myform' name= "myform" action="http://www.baidu.com" method="get" >姓名: <input name= "uname" id="uname"/> <span id = "msg" style="font-s1ze: 12px; color: red;"></span><br /><button type="button" onclick="submitForm1()">提交</button></form><!--使用提交按钮 type= "submit"--><form id= 'myform2' name= "myform2" action="http://www.baidu.com" method="get" >姓名: <input name= "uname2" id="uname2"/> <span id = "msg2" style="font-s1ze: 12px; color: red;"></span><br /><button type="submit" onclick="return submitForm2()">提交</button></form><!--使用提交按钮 type= "submit"--><form id= 'myform3' name= "myform3" action="http://www.baidu.com" method="get" onsubmit="return submitForm3()">姓名: <input name= "uname3" id="uname3"/> <span id = "msg3" style="font-s1ze: 12px; color: red;"></span><br /><button type="submit">提交</button></form><script type="text/javascript">// 表单校验// 提交表单function submitForm1() {//得到文本框的值var uname = document.getElementById("uname").value;//判断是否为空if (isEmpty(uname)) { //为空//设置提示信息(设置span元素的值)document.getElementById("msg").innerHTML="性名不能为空!" ;//阻止表单提交return;}//手动提交表单document.getElementById("myform").submit(); }function submitForm2() {//得到文本框的值var uname2 = document.getElementById("uname2").value;//判断是否为空if (isEmpty(uname2)) { //为空//设置提示信息(设置span元素的值)document.getElementById("msg2").innerHTML="性名不能为空!" ;//阻止表单提交return false;}return true;}function submitForm3() {//得到文本框的值var uname3 = document.getElementById("uname3").value;//判断是否为空if (isEmpty(uname3)) { //为空//设置提示信息(设置span元素的值)document.getElementById("msg3").innerHTML="性名不能为空!" ;//阻止表单提交return false;}return true;}/ 判断字符串是否为空如果为空,返回true如果非空,返回falsetrim() :字符串方法, 去除字符串前后空格@param {Object} str/function isEmpty(str) {//判断是否为空if (str == null || str.trim() == "") {return true;}return false;}</script> 运行效果截图: 四、原生Ajax实现流程 <!-- Ajax 异步无刷新技术原生Ajax的实现流程1.得到XMLHttpRequest对象var xhr = new XMLHttpRequest();2.打开请求xhr.open(method, uri, async) ;method:请求方式,通常是GEI|POSTurl:请求地址async:是否异步。如果是true表示异步,false表示同步3.发送请求xhr.send(params);params:请求时需要传递的参数如果是GET请求,设置nu11。 (GET请求的参数设置在url后面)如果是POST请求,无参数设置为null,有参数则设置参数4.接收响应xhr.status响应状态(200=响应成功, 404=资源末找到,500=服务器异常)xhr.responseText 得到响应结果 --> <script type="text/javascript">// 同步请求function text01() {// 1.得到XMLHttpRequest对象var xhr = new XMLHttpRequest();// 2.打开请求xhr.open("get", "js/date.json", false);// 3.发送请求xhr.send(null);// 4.判断响应状态if (xhr.status == 200) {console.log("响应成功");} else {console.log("状态码:" + xhr.status + ",原因:" + xhr.responseText)}console.log("同步请求...");}text01();// 异步请求function text02() {// 1.得到XMLHttpRequest对象var xhr = new XMLHttpRequest();// 2.打开请求xhr.open("get", "js/date.json", true);// 3.发送请求xhr.send(null);// 由于是异步请求,所以需要知道后台已经将请求处理完毕,才能获取响应结果// 遇过监听readyState的变化来得知后面的处理状态 4=完全处理xhr.onreadystatechange = function(){if(xhr.readyState == 4){// 4.判断响应状态if (xhr.status == 200) {// 得到响应结果 console.log(xhr.responseText);} else {console.log("状态码:" + xhr.status + ",原因:" + xhr.responseText)} }}console.log("异步请求...");}text02();</script> 运行效果截图: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_61507413/article/details/122895643。 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。
2023-10-22 17:32:41
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...正在处理的事件的状态信息。当用户与网页进行交互(如点击、滚动、键盘输入等)时,浏览器会生成一个event对象,并将其与触发该事件的元素关联起来。这个对象包含了事件的各种属性和方法,例如触发事件的元素(event.srcElement或event.target)、鼠标的位置及状态、按下的键等。然而,需要注意的是,window.event对象并非W3C标准,现代浏览器推荐使用事件处理器中的参数来获取event对象。 Cookie , Cookie是Web开发中用于客户端存储数据的一种机制。它是服务器发送到用户浏览器并由浏览器保存的一小段文本信息,每次用户向同一服务器发起请求时,浏览器会自动将Cookie信息一同发送过去。在这篇文章的上下文中,Cookie被用来存储用户的浏览历史记录,以便于在用户下次访问网站时能快速展示最近的浏览记录。通过getCookie和setCookie这两个自定义函数,实现对Cookie值的读取和写入操作。 JavaScript事件监听 , 在JavaScript编程中,事件监听是一种响应用户交互或系统事件的技术。通过为HTML元素绑定事件处理器函数,开发者可以让程序在特定事件发生时执行相应的代码逻辑。例如,在这篇文章中,作者创建了一个名为glog的函数,并通过document.onclick=glog将此函数设置为页面上的全局点击事件监听器,这样每当用户在页面上点击任何位置时,都会触发glog函数以记录用户的点击行为,并根据业务需求更新浏览历史记录。
2023-04-30 21:14:40
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MySQL
...的层级结构数组,用于存储所有的节点; 2. 获取根节点,将其添加到层级结构数组中; 3. 遍历所有的节点,对于每一个节点,如果它还没有被处理过,则对其进行处理,将其添加到层级结构数组中,然后处理它的所有子节点。 具体的代码实现如下: php function getTree($root){ $tree = array(); $queue = array($root); while(count($queue) > 0){ $node = array_shift($queue); $tree[$node['id']] = array( 'id' => $node['id'], 'parent_id' => $node['parent_id'], 'name' => $node['name'], 'children' => array() ); if($node['child'] > 0){ $queue = array_merge($queue, getChildren($conn, $node['id'])); } } return $tree; } function getChildren($conn, $id){ $sql = "SELECT FROM node WHERE parent_id = '$id'"; $result = mysqli_query($conn, $sql); $arr = array(); while($row = mysqli_fetch_assoc($result)){ $arr[] = $row; } return $arr; } 以上就是在非递归的情况下,处理无限极分类的一个简单示例。在举这个例子的时候,我们首先动手整了个空荡荡的层级结构数组出来,接着找准了那个根节点,把它给塞进了这个层级结构数组里头。然后,我们就像在超市排队结账一样,用一个队列来装那些等待被处理的节点。每当轮到一个节点时,我们就把它从队列里拽出来,塞进层级结构数组这个大篮子里,并且仔仔细细地处理它所有的“孩子”——也就是子节点。最后一步,咱们就像玩接龙游戏一样,把已经处理过的节点从队列里拿出来,然后美滋滋地接着处理下一个排着队的节点,就这么一直玩下去,直到队列里一个节点都不剩,就表示大功告成了! 总结来说,无论是使用递归还是非递归,都可以有效地处理无限极分类。但是,不同的方法适用于不同的场景,我们需要根据实际情况选择合适的方法。
2023-08-24 16:14:06
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星河万里_t
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2023-02-26 20:46:17
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"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"