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...依赖数据进行决策，以实现更高的效率、更好的客户体验以及更强的竞争优势。然而，面对海量数据，如何有效管理和分析，从中提炼出有价值的信息，成为了亟待解决的挑战。在此背景下，Kibana作为一款功能强大的数据可视化工具，其自定义数据聚合函数的功能显得尤为重要。自定义聚合函数的实现不仅增强了数据分析师的灵活性，也使得他们能够针对特定业务需求进行更加精细的数据分析，进而推动业务创新和决策优化。 近年来，随着人工智能和机器学习技术的迅速发展，数据驱动的决策已经成为行业趋势。自定义聚合函数的引入，不仅提升了数据处理的自动化水平，还促进了数据科学家和业务分析师之间的合作，共同探索数据背后的故事。例如，在电子商务领域，通过自定义聚合函数分析用户购物行为，可以精准定位消费者需求，优化产品推荐系统，提升销售转化率。在医疗健康行业，通过对患者数据的深入分析，可以预测疾病发展趋势，辅助医生制定个性化治疗方案，提高医疗服务的质量。 值得注意的是，自定义数据聚合函数的应用并非孤立存在，它与其他大数据技术紧密相连，共同构成了数据驱动型企业的核心能力。例如，结合实时数据流处理技术（如Apache Kafka或Amazon Kinesis），自定义聚合函数可以在数据生成的同时进行实时分析，为决策者提供即时反馈。此外，借助机器学习算法，自定义聚合函数可以自动识别数据模式和异常情况，进一步提升数据分析的智能化水平。 总之，自定义数据聚合函数是大数据分析领域的重要工具，它不仅提高了数据处理的效率和精度，也为数据驱动型企业的创新发展提供了坚实的基础。随着技术的不断进步，未来自定义聚合函数的应用将更加广泛，对促进各行业数字化转型起到不可替代的作用。

...些相关领域的延伸阅读推荐： 1. 最新报道：Go语言官方博客近期发布了一篇关于Go 1.18版本中的测试改进的文章，详细介绍了新的子测试（Subtests）和子基准（Sub-benchmarks）功能如何增强测试结构和可读性，以及如何更好地支持并发测试。 2. 技术深度解析：知名技术博主Peter Bourgon在其博客上发表了一篇题为“Effective Go Testing: Organizing Test Suites”的文章，通过实例分析了如何高效组织大型项目的测试套件，并探讨了在实际开发中如何结合单元测试、集成测试及端到端测试以确保代码质量。 3. 行业最佳实践：InfoQ网站上有一篇关于在云原生环境下进行Go应用程序集成测试的专题报道，涉及了如何利用Docker和Kubernetes等工具模拟复杂环境进行集成测试，并引用了多家知名公司的实践经验。 4. 工具推荐：《Go Test Driven Development with Ginkgo》是一本详细介绍如何使用Ginkgo框架进行行为驱动开发的书籍，其中包含大量实战案例，不仅限于单元测试，还涵盖了接口测试、数据库交互测试等多种场景，对于希望深入掌握Ginkgo的开发者具有很高的参考价值。 5. 社区讨论热点：在Reddit的r/golang板块，有一个热门话题是关于如何优化大规模微服务架构下的测试策略，众多开发者分享了他们在复杂系统中实施单元测试、集成测试和持续集成的经验教训，值得借鉴。 综上所述，了解和关注Go语言测试相关的最新进展、行业趋势和社区讨论，将有助于您在实践中不断提升测试效率和代码质量，从而更好地驾驭如Beego这样的Web框架开发项目。

...提下，相较于HEVC实现了50%的码率节省，这也意味着MP4作为主流容器格式必须紧跟时代步伐，实现对新编码标准的兼容和支持。 此外，随着5G、AR/VR技术的快速发展，对音视频内容的实时性和交互性需求不断提升，如何在MP4等传统容器中融入更多元化的元数据信息，支持更丰富的媒体功能，成为当前研究的重要课题。例如，360度全景视频、空间音频等新型媒体格式的普及，要求MP4容器在设计上不断创新和完善，为用户提供更为沉浸式的视听体验。 综上所述，在学习和掌握MP4文件格式的基础上，进一步关注和了解行业内的前沿技术和标准动态，对于音视频工程师和技术爱好者来说至关重要。通过持续跟进并探索如AV1、VVC编码技术与MP4容器格式的深度结合，以及新型媒体格式在MP4中的应用实践，将有助于推动音视频技术的不断发展与进步。

...索小分队。而且，它的功能那叫一个强大，用起来特别灵活，就像是个万能工，啥活都能干。所以，不管是大企业还是小团队，用它来做搜索和分析，那可真是再合适不过了。很多开发者都对它情有独钟，因为它真的能帮我们解决不少难题，提升工作效率，简直就是咱们的好帮手嘛！在这篇文章中，我们将深入探讨Solr的核心技术——倒排索引，揭开其背后的工作原理，以及如何通过代码实践来优化搜索体验。 1. 倒排索引是什么？ 倒排索引，又称为反向索引，是一种用于存储和检索文档中词汇位置的技术。在老派的正向索引里，咱们是按照词儿出现的先后顺序来整理的。比如说，你查一个词，咱们就顺着文章的顺序给你找。但在倒排索引这阵子，玩法就不一样了，它是按照文档的编号来排的。就好比，你找某个文档，咱们就直接告诉你这个文档在哪儿，而不是先从头翻到尾。这样找东西，是不是更高效呢？哎呀，简单来说，倒排索引就像是一个超级大笔记本，专门用来记下每个单词（咱们就叫它“词汇”吧）都藏在哪些故事（文档）里头，而且还会记得每个词在故事里的准确位置。这样，当我们想找某个词的时候，就能直接翻到对应的页码，快速找到所有相关的内容了。这招儿可比一页一页地找，省事儿多了！哎呀，这设计超级棒！就像是有个魔法一样，你一搜，立马就能找到对应的文档清单。这样一来，找东西的速度嗖嗖的，效率那叫一个高，简直让人爽到飞起！ 2. Solr的倒排索引实现 Solr 是基于 Apache Lucene 构建的，Lucene 是一个开源的全文检索库。在 Solr 中，倒排索引是通过索引器（Indexer）来构建的。当文档被索引时，Lucene 分析器（Analyzer）将文本分解成一系列词素（tokens），然后为每个词素创建一个倒排列表，这个列表包含了所有包含该词素的文档的标识符及其在文档中的位置信息。 示例代码：构建倒排索引 以下是一个简单的示例代码片段，展示如何使用 Solr API 构建倒排索引： java import org.apache.solr.client.solrj.SolrClient; import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrClient; import org.apache.solr.client.solrj.response.UpdateResponse; import org.apache.solr.common.SolrInputDocument; public class SolrIndexer { private static final String SOLR_URL = "http://localhost:8983/solr/mycore"; private static final SolrClient solrClient = new HttpSolrClient(SOLR_URL); public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建索引文档 SolrInputDocument document = new SolrInputDocument(); document.addField("id", 1); document.addField("title", "Java Programming Guide"); document.addField("content", "This is a guide for Java programming."); // 提交文档到索引 UpdateResponse response = solrClient.add(document); System.out.println("Documents added: " + response.getAddedDocCount()); // 关闭连接 solrClient.close(); } } 这段代码展示了如何创建一个简单的 Solr 索引文档，并将其添加到索引中。每一步都涉及到倒排索引的构建过程，即对文档中的文本进行分析和索引化。 3. 倒排索引的优化与应用 倒排索引的优化主要集中在索引构建的效率和查询的性能上。为了让你的索引构建工作跑得更快，咱们可以给索引器来点小调整，就像给你的自行车加点油，让它跑得飞快！首先，咱们可以试试增加并行度，就像开多台打印机同时工作，效率自然翻倍。还有，优化分词器，就像是给你的厨房添置一台高效的榨汁机，让食材（数据）处理得又快又好。这样一来，你的索引构建工作不仅高效，还能像欢快的小鸟一样轻松自在地翱翔在数据世界里。同时，通过合理的查询优化策略，如利用缓存、预加载、分片查询等技术，可以进一步提高查询性能。 在实际应用中，倒排索引不仅用于全文搜索，还可以应用于诸如推荐系统、语义理解等领域。例如，在一个电商网站中，倒排索引可以帮助用户快速找到相关的产品，或者根据用户的搜索历史和浏览行为提供个性化推荐。 4. 结语 倒排索引是 Solr 的核心组件，它不仅极大地提高了搜索性能，也为构建复杂的信息检索系统提供了强大的基础。哎呀，兄弟！咱们得给倒排索引这玩意儿好好整一整，让它变得更聪明，搜索起来也更快更高效！这样咱就能找到用户想要的内容，就像魔法一样，瞬间搞定！这不就是咱们追求的智能全文搜索嘛！希望本文能帮助你深入了解 Solr 的倒排索引机制，并激发你在实际项目中的创新应用。让我们一起探索更多可能，构建更加出色的信息检索系统吧！

...lang 中面对“未实现”的挑战 引言 在软件开发的世界里，每一个程序员都曾与“未实现”（ErrNotImplemented）这个错误信息有过交集。它不仅是编程过程中的一个常见现象，也是技术进步和需求迭代的一部分。本文将深入探讨 Golang 语言中“未实现”的含义、影响及其解决之道，通过实际代码示例来帮助开发者更好地理解和应对这一问题。 理解“未实现” 在 Golang 中，“未实现”（ErrNotImplemented）通常出现在尝试调用一个尚未定义或不被支持的方法、函数或操作时。哎呀，这事儿可有点复杂了。可能是当初做设计的时候，有个什么关键的决定没做好，或者是功能排了个先后顺序，也可能是后来出了新版本，结果就变成了这样。总之，这里面的原因挺多的，得细细琢磨琢磨才行。例如，尝试在一个接口中未实现的方法： go type MyInterface interface { DoSomething() } func main() { var myObject MyInterface myObject.DoSomething() // 这里会触发 ErrNotImplemented 错误，因为 DoSomething 方法没有被实现 } 实际场景中的应用 在实际开发中，遇到“未实现”的情况并不罕见。想象一下，你正在搭建一个超级酷的系统，这个系统能通过API（一种让不同程序沟通的语言）来和其他各种第三方服务对话。就像是在和一群性格迥异的朋友聊天，有的朋友喜欢分享照片，有的则热衷于音乐推荐。在这个过程中，你需要了解每个朋友的喜好，知道什么时候该问他们问题，什么时候该听他们说话，这样才能让整个交流流畅自然。所以，当开发者在构建这种系统的时候，他们就得学会如何与这些“朋友”打交道，确保信息的顺利传递。想象一下，你有个工具箱里放着一把超级多功能的瑞士军刀，但你只需要个简单的螺丝刀。如果你硬是用那把大刀去拧螺丝，肯定搞不定，还可能把螺丝刀弄坏。同理，如果一个API提供了复杂查询的功能，但你的项目只需要简单地拿数据，直接去用那些复杂查询方法，就可能会遇到“未实现”的问题，就像你拿着个高级的多功能工具去做一件只需要基本工具就能搞定的事一样。所以，选择合适的工具很重要！ 如何解决“未实现” 1. 明确需求与功能优先级 在开始编码之前，确保对项目的整体需求有清晰的理解，并优先实现那些对业务至关重要的功能。对于非核心需求，可以考虑在未来版本中添加或作为可选特性。 2. 使用空实现或占位符 在设计接口或类时，为未实现的方法提供一个空实现或占位符，这样可以避免运行时的“未实现”错误，同时为未来的实现提供清晰的接口定义。 3. 错误处理与日志记录 在调用可能引发“未实现”错误的代码块前，添加适当的错误检查和日志记录。这不仅有助于调试，也能在问题发生时为用户提供有意义的反馈。 4. 模块化与解耦 通过将功能拆分为独立的模块或服务，可以降低不同部分之间的依赖关系，从而更容易地处理“未实现”的情况。当某个模块的实现发生变化时，其他模块受到的影响也会减少。 5. 持续集成与自动化测试 通过自动化测试，可以在早期阶段捕获“未实现”的错误，确保代码的稳定性和一致性。同时，持续集成流程可以帮助团队及时发现并修复这类问题。 结语 面对“未实现”的挑战，重要的是保持灵活性和前瞻性。哎呀，搞定这个问题得靠点心思呢！首先，你得搞清楚问题的根本原因，这就像解谜一样，得一步步来。然后，安排功能实现的顺序就挺像编排一场精彩的节目，得有头有尾，不能乱套。最后，别忘了设置有效的错误处理策略，就像是给你的项目上了一份保险，万一出啥状况也能从容应对。这样一来，整个过程就能流畅多了，避免了很多不必要的麻烦。在不断学习和实践中，开发者能够更好地适应变化，提升软件质量和用户体验。嘿，听好了！每次碰到那些没搞定的事情，那可是个大好机会，能让你学东西，还能把事情做得更好呢！就像是在玩游戏，遇到难关了，你就得想办法突破，对吧？这不就是升级打怪嘛！所以，别灰心，每一步小小的失败都是通往更牛逼、更灵活的软件系统的必经之路！

...ratelimit 实现 API 访问控制：一次深入探索 一、引言 在构建现代 Web 应用时，API 的安全性与性能管理是至关重要的环节。哎呀，兄弟，你懂的，设置API访问频率的限制这事儿啊，就像是给自家的宝藏门口放了个看门狗，既能防止那些乱糟糟的家伙随便闯进来搞破坏，又能保护咱们的宝贝资源不被那些坏心眼的人给掏空了。这招儿，可真是既实用又有效呢！哎呀，你知道吗？Go 语言这玩意儿，那可是超级厉害的！它就像个武林高手，出手快如闪电，又稳如泰山。用 Go 来做网站啥的，不仅效率高得飞起，代码还简洁明了，看着都舒服。而且，你放心，用 Go 做的网站安全性能杠杠的，能防得住不少小偷小摸呢！所以啊，现在好多大厂做高性能、安全的网络服务，都喜欢用 Go 语言来搞，因为它真的太牛了！gin-contrib/ratelimit 是一个用于 Go 语言中 Gin 框架的库，专门用于实现 API 访问速率限制。本文将深入探讨如何利用 gin-contrib/ratelimit 来增强 API 安全性和性能。 二、基础概念与原理 速率限制（也称为限流）是一种常见的流量控制手段，它允许系统在单位时间内处理的请求数量不超过某个阈值。哎呀，你瞧这招儿挺机灵的！它能帮咱们解决一个大难题——就是那些疯了似的并发请求，就像一群蚂蚁围攻面包，瞬间就把服务器给淹没了。这样不仅能让我们的服务器喘口气，不至于被这些请求给累趴下，还能给那些没权没份的家伙们上上锁，别让他们乱用咱们的API，搞得咱们这边乱七八糟的。这招儿，既保护了服务器，又守住了规矩，真是一举两得啊！ gin-contrib/ratelimit 提供了一种简单且灵活的方式来配置和应用速率限制规则。它支持多种存储后端，包括内存、Redis 和数据库等，以适应不同的应用场景需求。 三、安装与初始化 首先，确保你的 Go 环境已经配置好，并且安装了 gin-contrib/ratelimit 库。可以通过以下命令进行安装： bash go get github.com/gin-contrib/ratelimit 接下来，在你的 Gin 应用中引入并初始化 ratelimit 包： go import ( "github.com/gin-contrib/ratelimit" "github.com/gin-gonic/gin" ) func main() { r := gin.Default() // 配置限流器 limiter := ratelimit.New(ratelimit.Config{ AllowedRequests: 5, // 允许每分钟最多5次请求 Duration: time.Minute, }) // 将限流器应用于路由 r.Use(limiter) // 定义路由 r.GET("/api", func(c gin.Context) { c.JSON(200, gin.H{"message": "Hello, World!"}) }) r.Run(":8080") } 四、高级功能与自定义 除了基本的速率限制配置外，gin-contrib/ratelimit 还提供了丰富的高级功能，允许开发者根据具体需求进行定制化设置。 - 基于 IP 地址的限制： go limiter := ratelimit.New(ratelimit.Config{ AllowedRequests: 5, Duration: time.Minute, PermitsBy: ratelimit.PermitByIP, }) - 基于 HTTP 请求头的限制： go limiter := ratelimit.New(ratelimit.Config{ AllowedRequests: 5, Duration: time.Minute, PermitsBy: ratelimit.PermitByHeader("X-User-ID"), }) - 基于用户会话的限制： go limiter := ratelimit.New(ratelimit.Config{ AllowedRequests: 5, Duration: time.Minute, PermitsBy: ratelimit.PermitBySessionID, }) 这些高级功能允许你更精细地控制哪些请求会被限制，从而提供更精确的访问控制策略。 五、实践案例 基于 IP 地址的限流 假设我们需要限制某个特定 IP 地址的访问频率： go limiter := ratelimit.New(ratelimit.Config{ AllowedRequests: 10, // 每小时最多10次请求 Duration: time.Hour, PermitsBy: ratelimit.PermitByIP, }) // 在路由上应用限流器 r.Use(limiter) 六、性能考量与优化 在实际部署时，考虑到速率限制的性能影响，合理配置限流参数至关重要。哎呀，你得注意了，设定安全防护的时候，这事儿得拿捏好度才行。要是设得太严，就像在门口挂了个大锁，那些坏人进不来，可合法的访客也被挡在外头了，这就有点儿不地道了。反过来，如果设置的门槛太松，那可就相当于给小偷开了个后门，让各种风险有机可乘。所以啊，找那个平衡点，既不让真正的朋友感到不便，又能守住自家的安全，才是王道！因此，建议结合业务场景和流量预测进行参数调整。 同时，选择合适的存储后端也是性能优化的关键。哎呀，你知道的，在处理那些超级多人同时在线的情况时，咱们用 Redis 来当存储小能手，那效果简直不要太好！它就像个神奇的魔法箱，能飞快地帮我们处理各种数据，让系统运行得又顺溜又高效，简直是高并发环境里的大救星呢！ 七、结论 通过集成 gin-contrib/ratelimit，我们不仅能够有效地管理 API 访问频率，还能够在保障系统稳定运行的同时，为用户提供更好的服务体验。嘿，兄弟！业务这玩意儿，那可是风云变幻，快如闪电。就像你开车，路况不一，得随时调整方向，对吧？API安全性和可用性这事儿，就跟你的车一样重要。所以，咱们得像老司机一样，灵活应对各种情况，时不时地调整和优化限流策略。这样，不管是高峰还是低谷，都能稳稳地掌控全局，让你的业务顺畅无阻，安全又高效。别忘了，这可是保护咱们业务不受攻击，保证用户体验的关键！希望本文能够帮助你更好地理解和应用 gin-contrib/ratelimit，在构建强大、安全的 API 时提供有力的支持。

...11。 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。 说起前端届IT教育老大，怎么能没有千锋的名字，学前端，来千锋，入股不亏，学习带飞！ 你可能兜兜转转看了不少路线图只是得到了罗列的知识点和一张思维导图，但是学这些能做些什么？学到这个程度可以找到什么样的工作并没有人跟你详细说明，这篇文章就来告诉你！ 分享北大陆神精心为各位朋友梳理的前端开发学习成长路线，完整视频版本大家可以自行去搜索观看。 下面就让我们开始了解前端开发的进阶之路～ 第一阶段：前端开发基本功 这是入门前端最基础的内容。学会后，就能达到初级Web前端工程师水平。熟悉了前端开发的HTML与CSS基础知识，就能够配合UI设计师进行项目布局开发了。 如果你是应届生，想去找实习的工作，学完这个部分，初级前端开发工程师，前端实习生等岗位，你就可以去面试了，入职后待遇能达到4K-5K。 这一步骤共分为三部分内容：HTML、CSS和页面制作工具。HTML是前端开发入门首先要学会的东西，有了它，你才可以布局页面结构。CSS是页面美化和精细化的核心技术。想要更好的完成页面的开发，更好的与UI部门合作，这些页面制作工具是必须掌握的。 第二阶段：页面布局实战 有了第一步的基础知识，你就可以实战各种页面布局了。学会后，更加夯实初级Web前端工程师水平，能够完成各种PC端与移动端网页布局与样式设计实现了。 应届生找工作会更加有底气，入职后待遇能达到6K-7K。 这一步骤共分为两部分内容：布局技术，布局规范与方案。 想要轻松的完成各种PC端和手机端的布局，这些重要的布局技术必须掌握。另外一些布局规范与布局方案，是完成浏览器兼容和各种设备适配的法宝。 第三阶段：前端开发内功 第四阶段：PC端全栈项目开发 有了JavaScript、HTML、CSS知识，再加上这个步骤的技能点学习，你就能够完成一个PC端的前后端整体项目开发了。 可以从事网站开发工程师，以及Web前端开发工程师的工作了。薪资能达到11K-13K。 这一步骤共分为四部分内容：首先学会常用的前端工具库，掌握前端工程化和模块化，然后系统学习后端，或者叫服务端开发工具 Node.js，最后你就能独立完成一个网站或者管理系统的开发了。 第五阶段，前端高级框架技术。 这个步骤是从事前端工作必须掌握的重要内容，尤其是Vue、React，已经是公司开发企业项目的首选框架。 学会这个部分，你就是一名高级Web前端工程师了，可以胜任公司的C端和B端的所有项目，薪资待遇能达到14K-18K。那这些框架都需要学习掌握什么呢？ Vue框架，需要掌握Vue3和它的生态技术。掌握了Vue3的选项式API，Vue2的项目也信手拈来。Vue3生态的每个技术都包含了很多内容，都需要你掌握它并熟练应用。像Vue3的组合式API、Vite2+SFC、VueRouter4、Vuex4、Pinia2、TypeScript基础、TS+Vue3，其他的技术栈。学会这些，你就可以基于这些技术开发Vue3的C端和B端项目了。 React框架，同样需要掌握React18和它的生态技术。每个生态也都包含很多内容，像Umi技术栈、其他技术栈。React技术备受大厂青睐，一般情况下，React岗位薪资也会比Vue高些。那除了这两个主要框架还需要什么呢？ Angular框架，企业用的比较少些了，基本上都是老项目的维护了。 数据可视化，可以选学，如果项目里有这块需求，可以仔细研究一下。 第六阶段，混合应用开发技术。 所谓混合开发，就是将HTML5基于浏览器的应用，嵌入到基于Android和iOS手机APP里，或者嵌入到基于Node和Chromium的桌面APP里。因为兼具了WebApp和NativeApp的双重优点，混合应用开发技术得到了广泛的应用。 学会这个部分，就拥有了多端开发能力，能够胜任跨平台跨设备的架构工作。通过Vue和React基础加持，薪资待遇能达到19K-22K。 常见的混合开发如手机端的微信公众号、微信小程序、桌面端的Electron技术和PWA技术等。 第七步，原生应用开发技术。 所谓原生应用开发，就是应用前端的技术，脱离浏览器，进行原生的手机APP的开发。 掌握这部分内容，可以达到大前端高级开发工程师水平，可以主导移动端多元产品项目实现，能够跨平台开发提出可建设性解决方案。薪资待遇能达到 23K-30K。 比如，Facebook的基于React技术的ReactNative原生APP的开发，谷歌的基于Dart技术的Flutter原生APP的开发，以及华为的基于JS技术的HarmonyOS鸿蒙原生APP的开发。 第八步，大前端架构。 这是本学习路线图最后一个步骤了，同时也到达了一个至高点。 掌握这个部分，即可拥有大前端架构师水平，主要进行前端项目架构和项目把控。能够解决网站出现的突发状况，能够改进网站性能到极致。拥有大型网站、大量高并发访问量等开发经验。这个岗位的薪资能达到30K以上的水平。 前端架构师，包含很多内容，要求有广度也要有深度，这里给出了重要的五部分内容，包括开发工具及服务器技术、前端性能、微前端架构、低代码与组件库开发以及前端安全技术。 小白起点的前端路线图，我们都走了一遍，你可能会问，这些知识我们我该如何学习呢？你可以靠查文档、看视频，也可以找个师父带你。上面给大家推荐的视频都是核心的技术点视频以及项目练手视频，更多更细节的技术点请大家关注IT千锋教育搜索你需要的课程。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/longz_org_cn/article/details/127673811。 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。

...实践与趋势，以下为您推荐几篇具有针对性和时效性的延伸阅读内容： 1. Docker最新发展动态：近期，Docker公司宣布了对Docker Desktop商业版订阅策略的重大更新，强调企业级功能支持与安全性提升。用户可关注官方博客以获取最新产品信息和技术路线图，从而更好地规划自身的容器化部署策略（来源：Docker官网博客）。 2. Kubernetes与Docker编排对比研究：随着云原生技术的发展，Kubernetes已成为容器编排领域的事实标准。一篇深度分析文章详细解读了Kubernetes相较于Docker Swarm在集群管理、服务发现、滚动升级等方面的优势，并探讨了如何在实际项目中根据需求选择合适的容器编排工具（来源：InfoQ）。 3. 容器数据持久化最佳实践：鉴于文中提到的数据卷(-v)在Docker中的重要应用，一篇由行业专家撰写的专题文章深入剖析了容器数据持久化的多种策略，包括使用数据卷、配置挂载以及与云存储服务集成等方案，并结合实例展示了其在生产环境下的具体运用（来源：Medium）。 4. 优化Elasticsearch资源消耗的方法论：针对Elasticsearch在内存占用方面的挑战，一篇最新的技术分享聚焦于如何通过调整JVM参数、索引优化以及硬件资源配置来有效降低Elasticsearch运行时的内存消耗，并保持高性能搜索与分析能力（来源：Elastic官方博客）。 5. 微服务架构下容器安全防护指南：在广泛采用容器技术构建微服务架构的过程中，安全问题不容忽视。某信息安全团队最近发布的一份报告详尽阐述了容器安全威胁模型，并提供了包括镜像扫描、网络隔离、权限控制等在内的容器安全最佳实践（来源：CNCF社区安全工作组）。

...对mysqldump功能进行了增强，新增了并行导出多个表的能力，显著提升了大数据量场景下的备份效率（来源：MySQL官方文档，2023年更新）。对于企业级用户来说，结合云存储服务实现自动化、周期性的mysqldump备份任务已成为标准实践，例如阿里云RDS就提供了基于mysqldump的全量与增量备份方案。 此外，数据安全在备份过程中是不可忽视的一环。《InfoWorld》杂志在一篇深度报道中指出，尽管mysqldump具备众多实用选项，但在处理包含敏感信息的大规模数据库时，建议采用加密传输或配合SSL配置以确保数据在传输过程中的安全性。同时，也有专家提倡利用像Percona Xtrabackup这样的第三方工具进行物理备份，特别是在InnoDB存储引擎下，它能提供更细粒度的热备份与恢复操作。 另外值得注意的是，针对数据库性能优化，业界倡导将备份时间安排在业务低峰期，并结合缓存技术与索引调整等手段减少备份期间对在线服务的影响。随着容器化和Kubernetes等云原生技术的发展，如何在分布式环境下高效运用mysqldump进行数据迁移与灾备也成为IT专业人士关注的新课题。 综上所述，掌握mysqldump的基本操作仅仅是开始，不断跟进最新的数据库管理技术和最佳实践，深入理解和灵活应用不同备份恢复策略，才能确保在复杂多变的业务场景中，有效保障数据的安全性和系统的稳定性。

...ows操作系统的图形用户界面（GUI）元素。在本文的语境中，作者使用win32gui模块来定位和操作“文件另存为”弹出框中的各个窗口组件，如获取窗口句柄、模拟按键输入以及点击按钮等，实现对这一对话框的自动化控制。 句柄 , 在Windows编程中，句柄是一种抽象的指针，它代表了系统内部资源的一种唯一标识符。在文章中，作者通过查找并获取弹出框及其子控件的句柄，从而能够精确地与这些窗口组件进行交互。例如，通过找到文件名输入框的句柄，进而可以向该输入框发送消息以实现自动输入文件名。 SendMessage函数 , SendMessage是Windows API中一个用于向指定窗口发送消息的函数。在文中，作者利用win32gui模块封装的SendMessage方法，向特定窗口句柄发送WM_SETTEXT消息，以此实现在“文件另存为”对话框的文件名输入框中设置文本内容。具体而言，SendMessage(hwnd, message, wParam, lParam)这四个参数分别代表目标窗口句柄、要发送的消息类型、两个附加参数，其中在本文情境下message参数设为WM_SETTEXT，wParam和lParam通常设为None，而将待输入的文件名字符串作为实际消息内容传递。 窗口类名 , 在Windows操作系统中，每个窗口都有一个类名，它是创建窗口时定义的，用来区分不同类型的窗口。在文中，作者通过查找窗口的类名来识别特定的“文件另存为”弹出框和其他相关控件，比如ComboBox、Edit或Button等，以便精确操控这些窗口组件完成自动化任务。 模拟按键点击 , 模拟按键点击是指在程序中模拟用户的键盘或鼠标动作，使得程序可以如同真实用户一样与应用程序交互。在本文中，作者使用win32api模块提供的keybd_event函数模拟按下Enter键和Ctrl+V键等操作，以实现路径选择和回车确认的功能，还通过mouse_event函数模拟鼠标左键单击事件，来点击取消按钮，这些都是对用户交互行为的自动化模拟。

...64。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 本周，跟随人事部同事，参加了公司在武汉的校园招聘会。 这是公司第3次在武汉进行校园招聘，吸取了前两次的经验，本次校招安排在国庆前进行，在时间上抢先其它公司，采用了“宣讲、直接做题、筛选、技术面试、人事面试”方式。整个过程持续2.5天：第1天，上午华中科大宣讲、做题，下午武大宣讲、做题，晚上筛选。第2天技术面试。第3天上午人事面试。以下是一些经历记录。 1. 笔试、筛选流程有待改进 宣讲后，直接笔试，然后笔试和简历一起提交，晚上根据试题和简历初步筛选，整个过程出现几个较大问题： 没有地方做题。宣讲时不知道确切人数，很多同学都是站着，之后做题找不到地方，有的同学直接就在膝盖上完成了。在武大更是严重，人数较多，临时找做题的会议室，导致很多同学延迟半小时才开始答题，非常影响学生的答题心情。 试卷不够。同样因为宣讲不知道确切人数，拍脑袋一个方向打印了几十份试卷，结果有的无人问津，如DSP方向；有的则没有试卷，如软件工程师；一些同学发挥才智，直接写答案在自带的空白稿纸上。这也非常影响学生的答题心情。 筛选时间不足。晚上要根据试题和简历筛选出面试人选，并通知到。只有3个小时时间，2百多简历，平均1份不到1分钟，连逐题评分都没有时间。筛选只能跑马观花，看看卷面、答题内容、学校等，个人觉得这种筛选方式非常草率，容易漏掉不善于书写、或发挥不好的其他学校学生。面试中，就有2位同学认为试题答得很好，要求面试。 已将向人事部反应，推荐参考其他公司的，先投简历，初步筛选后，再确定笔试人数，然后再筛选，面试。虽然会多花1天时间，但做题、筛选会更有效率和质量。回复本年度招聘流程就这样了，后续再改进。 2. 与企业职位要求符合度低 与进入面试的学生交谈，主要了解一下课题、自己做的内容，以及与公司职位相关的能力准备。交谈中，发现很多同学对符合职位的特点不能有效突出，从课题项目，转向企业工程化的要求也准备不足。以下是一些问题记录： 课题目的描述不清。一些同学对自己课题的背景、目的、意义描述不清楚，只知道是老师让做的，就去做了。其实硕士期间纯粹研究课题时间只有1年多(2年硕士更少)，都要研究出实用东西不太可能，但至少要对自己做的事情有一个系统认识。成人学习过程，只有知道“为什么”，才能学得明白。 课题中自己负责的事情描述不具体。简历中描述的课题常规都很大，不大可能是一个人完成。那就有分模块，模块之间有接口、有通信协议什么的。自己做的这一块，起什么作用，上下游都是干啥的，等等。如果自圆其说都办不到，后续工作任务也会存在问题。 不能突出匹配企业职位的要求。以软件工程师为例，简历上写熟悉面向对象、精通C++，只能说出多态、继承几个名词，用过vector、string；学习C和C++除了谭老的书，就很少自己看其他的；想从事软件工程师，连“新手圣经”代码大全没有听说过。在面试的20多人中，没有一个人拿着笔记本来演示他写的程序，我们都是干说。 对比较适合的人，我都建议他们先看看代码大全、设计模式，不管是否来我们公司。其实，一个真正对某件事情感兴趣的同学，他会主动去找资源，深入理解，不会等到应聘的时候再抱佛脚，找借口。 3. 招聘是体力活 外出前就有些感冒，招聘过程中，拿带子断掉的易拉宝宣传盒子，提数斤重的简历试题，在酒店昏暗灯光中阅卷，坐在椅子中一天且不停地说话，做5小时高铁。。。最后感觉都是机械式的动作，实在是体力活，感冒在武汉有加重倾向，回到深圳后，在草窝中睡了一天，第2天就好了一半。 离开武汉5年多了，本次去武汉招聘，趁着晚上休息时刻，去拜访老师和室友。好久不去，武汉修了环城路，打车都找不到地方，只能到附近的金三利酒店，再重温上学的路。在老师家品尝了招牌的红烧武昌鱼，木耳鸡翅膀，见识老师几十年的工作成果奖励。去室友家，他家公子见到生人就不停的哭，呵呵。回到酒店想一想，时间不在了，记忆模糊了，唯有文字记录之。 节后，我们还要继续后续的校园招聘。（北京、哈尔滨校园招聘记录） 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/zhouyulu/article/details/8033464。 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。

...与Mybatis集成实现用户增删改查Web项目的基础学习后，为进一步深化理解并掌握当前技术动态，以下是一些针对性的延伸阅读内容： 1. 最新Mybatis版本特性解析：随着技术发展，Mybatis已更新至3.5.x版本，新版本引入了更多便捷的功能和优化，如支持Java 8时间API、动态SQL增强等。深入研究这些新特性将有助于开发者提升项目的性能与开发效率。 2. Spring Boot 2.X+Mybatis整合实践：Spring Boot以其简化配置、快速开发的特点广受欢迎，结合Mybatis能更高效地搭建企业级应用。阅读相关教程和案例分析，可以了解如何在Spring Boot环境中简化Mybatis的配置与集成过程。 3. Mybatis Plus：高效且强大的Mybatis工具库：作为Mybatis的增强工具，Mybatis Plus提供了众多自动化操作如CRUD、分页、性能优化等功能。关注此类资源，可帮助开发者简化繁琐工作，提高开发效率。 4. Spring Data JPA vs Mybatis：优缺点对比及适用场景探讨：在实际开发中，除了Mybatis之外，Spring Data JPA也是一个常见的持久层框架选择。通过对比两者的特性和适用场景，可以帮助开发者根据项目需求灵活选取最适合的持久层解决方案。 5. 云原生时代下的数据库服务化与ORM框架革新：随着云计算和微服务架构的普及，数据库访问方式也在不断演进。了解云数据库服务如何与ORM框架（如Mybatis）进行深度集成，以及未来可能的发展趋势，对于把握技术潮流、提升项目架构层次具有重要意义。 综上所述，通过对上述内容的学习和探索，不仅可以加深对Mybatis与Spring集成的理解和应用能力，还能紧跟技术前沿，适应不断变化的开发环境和业务需求。

...能、效率和可靠性对于用户体验至关重要。Apache Solr作为一款强大的开源搜索引擎平台，近年来在企业级应用和互联网服务中扮演着越来越重要的角色。本文旨在探讨Apache Solr在现代搜索引擎架构中的应用现状与未来趋势，结合最新技术动态和行业实践，提供深入分析与展望。 当前应用案例与优势 Apache Solr以其高度可扩展性和灵活性，广泛应用于大数据处理、实时搜索、推荐系统等领域。例如，在电商平台上，Solr能够高效处理海量商品信息，支持快速、精准的搜索功能，显著提升用户体验。同时，Solr的分布式特性使其能够轻松应对高并发访问，保障服务的稳定性和可靠性。 技术趋势与创新 随着人工智能和机器学习技术的发展，Apache Solr正在融合更多智能化元素，提升搜索结果的相关性和个性化推荐能力。例如，通过引入自然语言处理（NLP）算法，Solr能够更好地理解用户查询意图，提供更加智能的搜索建议。此外，Solr还在探索与NoSQL数据库的集成，以实现更高效的数据存储和检索，满足复杂应用场景的需求。 面向未来的挑战与机遇 尽管Apache Solr展现出强大的应用潜力，但未来仍面临诸多挑战，包括如何在日益增长的数据量下保持性能，如何优化跨地域的分布式搜索体验，以及如何在隐私保护日益严格的环境下提供安全的搜索服务等。同时，这也为开发者和研究者提供了广阔的研究空间和创新机会，例如探索基于量子计算的新型搜索算法，或者开发更高效的索引和查询优化技术。 结论 Apache Solr作为现代搜索引擎架构的重要组成部分，其应用与发展趋势紧密关联着信息检索技术的进步。面对不断变化的市场需求和技术挑战，Solr将继续在性能优化、智能化搜索、分布式架构等方面寻求突破，为用户提供更加高效、智能、个性化的搜索体验。随着新技术的不断涌现，Solr有望在未来的搜索领域发挥更为重要的作用，引领搜索引擎技术的发展潮流。 通过以上分析可以看出，Apache Solr不仅在当前的搜索引擎架构中扮演着核心角色，而且在技术趋势和未来应用上展现出了巨大的潜力和可能性。随着科技的不断进步，Apache Solr的应用场景和功能将进一步拓展，为用户提供更加丰富、便捷的信息获取方式。

...某大型电商公司的实时推荐系统中，HBase集群的响应速度直接影响了用户的购物体验。据报道，该公司最近对HBase集群进行了全面升级，不仅将RegionServer的堆内存从8GB提升至16GB，还引入了新的Compaction算法，大幅减少了数据碎片化问题。这一系列调整使得查询延迟降低了约30%，整体吞吐量提升了近50%。 与此同时，开源社区也在不断推进HBase的功能迭代。最新发布的HBase 2.5版本引入了多项性能增强特性，包括支持异步I/O操作以减少网络延迟，以及改进了Region分裂和合并逻辑，从而提高了数据分布的均匀性。此外，社区还特别强调了监控的重要性，建议用户充分利用Prometheus和Grafana等现代监控工具，实现对HBase集群的全方位观测。 值得注意的是，HBase的性能优化并非一蹴而就，而是需要结合实际业务场景进行细致调优。例如，在金融行业中，高频交易系统对数据一致性要求极高，因此需要特别关注GC时间对事务处理的影响；而在物联网领域，则可能更侧重于降低单点延迟，确保海量设备的数据上报能够及时响应。 回顾历史，HBase自2008年开源以来，一直致力于为企业级应用场景提供可靠的数据存储解决方案。正如Apache基金会主席比尔·霍普金斯所说：“HBase的成功离不开全球开发者社区的支持。”未来，随着5G、边缘计算等新技术的普及，HBase有望在更多新兴领域发挥重要作用，成为企业数字化转型不可或缺的一部分。

...为起点。这个应用旨在统计文本文件中单词的频率。 scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val textFile = sc.textFile("file:///path/to/your/textfile.txt") val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile("output") sc.stop() } } 四、错误日志分析 内存溢出问题 在实际运行上述应用时，如果输入文本文件过大，可能会导致内存溢出错误。日志文件中可能会出现类似以下的信息： org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 37.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 37.0 (TID 208, localhost): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 这段日志信息清晰地指出错误原因（OutOfMemoryError: Java heap space），并提供了关键细节，包括任务编号、所在节点以及错误类型。针对这一问题，可以通过增加Spark集群的内存资源或者优化数据处理逻辑来解决。 五、调试策略与最佳实践 1. 使用日志级别 调整日志级别（如INFO、DEBUG）可以帮助开发者在日志中获取更多详细信息。 2. 定期检查日志 通过自动化工具定期检查日志文件，可以及时发现潜在问题。 3. 利用Spark UI Spark自带的Web UI提供了详细的作业监控界面，直观显示任务状态和性能指标。 4. 错误重试机制 合理配置Spark任务的重试策略，避免因一次失败而影响整体进程。 5. 性能监控工具 集成性能监控工具（如Prometheus、Grafana）有助于实时监控系统性能，预防内存泄漏等严重问题。 六、总结与展望 日志记录是Spark应用程序开发和维护过程中的关键环节。哎呀，你知道吗？程序员们在遇到bug（小错误）的时候，那可是得使出浑身解数了！他们可不是对着电脑屏幕发呆，而是会仔细地分析问题，就像侦探破案一样。找到问题的源头后，他们就开始了他们的“调试大作战”，就像是医生给病人开药一样精准。通过这些努力，他们能优化代码，让程序跑得更顺畅，就像给汽车加了润滑剂，不仅跑得快，还稳当当的。这样，我们的应用就能更加可靠，用户用起来也更舒心啦！哎呀，你懂的，随着咱们每天产生的数据就像自来水一样哗哗流，那处理这些数据的大数据工具就得越来越厉害才行。特别是那些记录我们操作痕迹的日志管理系统，不仅要快得跟闪电一样，操作起来还得像玩手机游戏一样简单，最好还能自己动脑筋分析出点啥有价值的信息来。这样，未来日志记录这事儿就不仅仅是记录，还能帮我们找到问题、优化流程，简直就是一大神器嘛！所以，你看，这发展方向就是越来越智能、好用、高效，让科技真正服务于人，而不是让人被科技牵着鼻子走。 --- 通过本文的探讨，我们不仅学习了如何理解和利用Spark的日志信息来诊断问题，还了解了一些实用的调试技巧和最佳实践。希望这些内容能帮助你更有效地管理你的Spark应用程序，确保其在复杂的数据处理场景下稳定运行。

...提供了强大的全文搜索功能，同时也支持结构化搜索、数值搜索以及地理空间搜索等多种搜索类型。此外，Elasticsearch还拥有出色的实时分析能力，这得益于其独特的倒排索引机制。当你将数据导入Elasticsearch后，它会自动对数据进行索引，从而大大提高了查询速度。 2. 实时索引优化 让数据飞起来 现在我们已经了解了Logstash和Elasticsearch各自的特点，接下来就让我们看看如何通过它们来实现高效的实时索引优化吧！ 2.1 数据采集与预处理 首先，我们需要利用Logstash从各种数据源采集数据。好嘞，咱们换个说法：比如说，我们要从服务器的日志里挖出点儿有用的东西，就像找宝藏一样，目标就是那些访问时间、用户ID和请求的网址这些信息。我们可以用Filebeat这个工具来读取日志文件，然后再用Grok这个插件来解析这些数据，让信息变得更清晰易懂。下面是一个具体的配置示例： yaml input { file { path => "/var/log/nginx/access.log" start_position => "beginning" } } filter { grok { match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" } } } 这段配置告诉Logstash，从/var/log/nginx/access.log这个路径下的日志文件开始读取，并使用Grok插件中的COMBINEDAPACHELOG模式来解析每一行日志内容。这样子一来，原始的文本信息就被拆成了一个个有组织的小块儿，给接下来的处理铺平了道路，简直不要太方便！ 2.2 高效索引策略 一旦数据被Logstash处理完毕，下一步就是将其导入Elasticsearch。为了确保索引操作尽可能高效，我们可以采取一些策略： - 批量处理：减少网络往返次数，提高吞吐量。 - 动态映射：允许Elasticsearch根据文档内容自动创建字段类型，简化索引管理。 - 分片与副本：合理设置分片数量和副本数量，平衡查询性能与集群稳定性。 下面是一个简单的Logstash输出配置示例，演示了如何将处理后的数据批量发送给Elasticsearch： yaml output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "nginx-access-%{+YYYY.MM.dd}" document_type => "_doc" user => "elastic" password => "changeme" manage_template => false template => "/path/to/template.json" template_name => "nginx-access" template_overwrite => true flush_size => 5000 idle_flush_time => 1 } } 在这段配置中，我们设置了批量大小为5000条记录，以及空闲时间阈值为1秒，这意味着当达到这两个条件之一时，Logstash就会将缓冲区内的数据一次性发送至Elasticsearch。此外，我还指定了自定义的索引模板，以便更好地控制字段映射规则。 3. 实战案例 打造高性能日志分析平台 好了，理论讲得差不多了，接下来让我们通过一个实际的例子来看看这一切是如何运作的吧！ 假设你是一家电商网站的运维工程师，最近你们网站频繁出现访问异常的问题，客户投诉不断。为了找出问题根源，你需要对Nginx服务器的日志进行深入分析。幸运的是，你们已经部署了Logstash和Elasticsearch作为日志处理系统。 3.1 日志采集与预处理 首先，我们需要确保Logstash能够正确地从Nginx服务器上采集到所有相关的日志信息。根据上面说的设置，我们可以搞一个Logstash配置文件，用来从特定的日志文件里扒拉出重要的信息。嘿，为了让大家看日志的时候能更轻松明了，我们可以加点小技巧，比如说统计每个用户逛网站的频率，或者找出那些怪怪的访问模式啥的。这样一来，信息就一目了然啦！ 3.2 索引优化与查询分析 接下来，我们将这些处理后的数据发送给Elasticsearch进行索引存储。有了合适的索引设置，就算同时来一大堆请求，我们的查询也能嗖嗖地快，不会拖泥带水的。比如说，在上面那个输出配置的例子里面，我们调高了批量处理的门槛，同时把空闲时间设得比较短，这样就能大大加快数据写入的速度啦！ 一旦数据被成功索引，我们就可以利用Elasticsearch的强大查询功能来进行深度分析了。比如说，你可以写个DSL查询，找出最近一周内访问量最大的10个页面；或者，你还可以通过用户ID捞出某个用户的操作记录，看看能不能从中发现问题。 4. 结语 拥抱变化，不断探索 通过以上介绍，相信大家已经对如何使用Logstash与Elasticsearch实现高效的实时索引优化有了一个全面的认识。当然啦，技术这东西总是日新月异的，所以我们得保持一颗好奇的心，不停地学新技术，这样才能更好地迎接未来的各种挑战嘛！ 希望这篇文章能对你有所帮助，如果你有任何疑问或建议，欢迎随时留言交流。让我们一起加油，共同成长！

...12。 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。 你知道程序员、高级程序员、架构师、技术经理、技术总监之间有什么区别吗？他们的工作职责又是什么？ 小编带大家了解一下，不同等级的程序员之间到底有什么差别。 程序员 程序员，英文名coder/programmer，大家常自嘲叫码农的阶段。这个角色职责是把需求或产品实现为用户可用的软件产品。 此职位为执行级别。另外因为经验较少，一般需要求助别人，或与别人一起完（ban）成（zhuan）一个任务。 此阶段大概要经历3年，程序员的职责如下： 1、对项目经理负责，负责软件项目的详细设计、编码和内部测试的组织实施。 2、协助项目经理和相关人员同客户进行沟通，保持良好的客户关系。 3、参与需求调研、项目可行性分析、技术可行性分析和需求分析。 4、熟悉并熟练掌握交付软件部开发的软件项目的相关软件技术。 5、负责向项目经理及时反馈软件开发中的情况，并根据实际情况提出改进建议。 6、负责对业务领域内的技术发展动态进行分析研究。 高级程序员 高级程序员学名，工程师。 到了这个level，英文名可改叫做 engineer 或 developer。此时你的功力开始增强，这与你平时的积累努力是分不开的，祝贺你～ 此时的你不仅可以完成任务，开始注重代码的质量，能够写出工业级的代码。你的经验可胜任模块级的系统设计，承担完成较为复杂的技术，能有效的自我管理，有帮助别人快速解决问题（trouble shooting）的能力。 此阶段你需要经历到7、8年左右的体验，中间要经历一段深刻自我历练的过程。 有时给人致命一击其实是心里的小蟊贼。一般人在5年前后遇到一个门槛，碰到天花板+彷徨期，或者你打心眼里不在喜欢编程，可尝试转为其它角色，如产品经理，售前售后支持等岗位，也不失为好选择。 当我们熬过这段儿，就会“山随平野尽，江入大荒流“，渐入佳境矣。 高级程序员定义软件功能、做开发计划推进和管理。可以带几个个帮手把产品规划的功能实现，你是团队中的”大手“，遇到难题也是你亲自攻艰克难。 所以，一个高级程序员，他的职责很清晰： 1、负责产品核心复杂功能的方案设计、编码实现 2、负责疑难BUG分析诊断、攻关解决 架构师 到了架构师级别，想必你已经学会降龙十八掌，可登堂入世，成为一位准（lao）专（you）家（tiao）。 我们大喊声：“单打独斗，老衲谁也不惧！“，遂开始领导一众技术高手，指点武功，来设计和完成一个系统，大多是分布式，高并发的系统架构平台。 架构师的任务是为公司产品的业务问题提供高质量技术解决方案，主要着眼于系统的"技术实现" 。 架构师的主要分类： 可能每条产品线都设置了架构师，也可能多条生产品线的的后端是由一个架构师设计的平台提供，所以架构师也是有所不同的，其分类如下： 软件架构师 信息架构师 网站架构师 其主要职责如下： 1、需求分析：“知彼”有时比“知已”还重要。管理市场，产品等的需求，确立关键需求。坚持技术上的优秀与需求的愿景统一，提升技术负债意识，提供技术选项，风险预判，工期等解决方案。 2、架构设计：在产品功能中抽取中非功能的需求，由关键需求变成概念型架构。列出功能树，分层治之，如用户界面层、系统交互层，数据管理层。达成高扩展，高可用，高性能，高安全，易运维，易部署，易接入等能力。 3、功能设计与实现：对架构设计的底层代码级别实现。如公共核心类，接口实现，应用发现规则、接口变更等。 技术经理 人生就是不断上升的过程，你已经到达经理的层次了。如今的你，需要不断提高领导力，需要定期召开团队会议讨论问题。 首先我们要更加自信，在工作中显示自己的功力，给讲话增添力量。如：“本次项目虽然有很大的困难，我们也需苦战到底。当然示先垂范，身先士卒，方能成功！” 技术经理有时候也可能叫系统分析员，一些小公司可能会整个公司或者部门有一个技术经理。技术经理承担的角色主要是系统分析、架构搭建、系统构建、代 码走查等工作，如果说项目经理是总统，那么技术经理就是总理。当然不是所有公司都是这样的，有些公司项目经理是不管技术团队的，只做需求、进度和同客户沟 通，那么这个时候的项目经理就好像工厂里的跟单人员了，这种情况在外包公司比较多。对于技术经理来说，着重于技术方面，你需要知道某种功能用哪些技术合 适，需要知道某项功能需要多长的开发时间等。同时，技术经理也应该承担提高团队整体技术水平的工作。 你需要和大家站在一起，因为人们也都有解决问题的能力，更需要有以下的能力与责任： 1、任务管理：开发工作量评估、定立开发流程、分配和追踪开发任务 2、质量管理：代码review、开发风险判断/报告/协调解决 3、效率提升：代码底层研发和培训、最佳代码实践规范总结与推广、自动化生产工具、自动化部署工具 4、技术能力提升：招聘面试、试题主拟、新人指导、项目复盘与改进 技术总监 如果一个研发团队超过20人，有多条产品线或业务量很大，这时已经有多个技术经理在负责每个业务，这时需要一位技术总监。 主要职责： 1、组建平台研发部，与架构师共建软件公共平台，方便各条产品业务线研发。 2、通过技术平台、通过高一层的职权，管理和协调公司各个部门与本部门各条线。现在每个产品线都应该有合格的技术经理和高级程序员。 结语：我们相信，每个人都能成为IT大神。现在开始，找个师兄带你入门，让你的学习之路不再迷茫。 这里推荐我们的前端学习交流圈：784783012，里面都是学习前端的从最基础的HTML+CSS+JS【炫酷特效，游戏，插件封装，设计模式】到移动端HTML5的项目实战的学习资料都有整理，送给每一位前端小伙伴。 最新技术，与企业需求同步。好友都在里面学习交流，每天都会有大牛定时讲解前端技术! 点击：前端技术分享 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/webDk/article/details/88917912。 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。

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%msg%n"/></Console></Appenders><Loggers><Root level="error"><AppenderRef ref="Console"/></Root></Loggers></Configuration> 编写代码 在/src/main/java/cn.zcx.hdfs创建TestHDFS类 public class TestHDFS {// 创建全局变量private FileSystem fs;private Configuration conf;private URI uri;private String user;// 从本地上传文件@Testpublic void testUpload() throws IOException {fs.copyFromLocalFile(false,true,new Path("F:\\Download\\使用前说明.txt"),new Path("/testhdfs"));}/ @Before 方法在@Test方法执行之前执行 /@Beforepublic void init() throws IOException, InterruptedException {uri = URI.create("hdfs://master:8020");conf = new Configuration();user = "root";fs = FileSystem.get(uri,conf,user);}/ @After方法在@Test方法结束后执行 /@Afterpublic void close() throws IOException {fs.close();}@Testpublic void testHDFS() throws IOException, InterruptedException {//1. 创建文件系统对象/URI uri = URI.create("hdfs://master:8020");Configuration conf = new Configuration();String user = "root";FileSystem fs = FileSystem.get(uri,conf,user);System.out.println("fs: " + fs);/// 2. 创建一个目录boolean b = fs.mkdirs(new Path("/testhdfs"));System.out.println(b);// 3. 关闭fs.close();} } 参数优先级 xxx-default.xml < xxx-site.xml < IDEA中resource中创建xxx-site.xml < 在代码中通过更改Configuration 参数 文件下载 @Testpublic void testDownload() throws IOException {fs.copyToLocalFile(false,new Path("/testhdfs/使用前说明.txt"),new Path("F:\\Download\\"),true);} 文件更改移动 //改名or移动（路径改变就可以）@Testpublic void testRename() throws IOException {boolean b = fs.rename(new Path("/testhdfs/使用前说明.txt"),new Path("/testhdfs/zcx.txt"));System.out.println(b);} 查看文件详细信息 // 查看文件详情@Testpublic void testListFiles() throws IOException {RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);//迭代操作while (listFiles.hasNext()){LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();//获取文件详情System.out.println("文件路径："+fileStatus.getPath());System.out.println("文件权限："+fileStatus.getPermission());System.out.println("文件主人："+fileStatus.getOwner());System.out.println("文件组："+fileStatus.getGroup());System.out.println("文件大小："+fileStatus.getLen());System.out.println("文件副本数："+fileStatus.getReplication());System.out.println("文件块位置："+ Arrays.toString(fileStatus.getBlockLocations()));System.out.println("===============================");} } 文件删除 第二参数，true递归删除 //文件删除@Testpublic void testDelete() throws IOException {boolean b = fs.delete(new Path("/testhdfs/"), true);System.out.println(b);} NN与2NN工作原理 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Python1One/article/details/108546050。 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。

...66。 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。 英特尔oneAPI——异构计算学习总结 oneAPI编程模型 多架构编程面临的挑战 SYCL DPC++ 编译和运行DPC++程序 编程实例 实现矢量加法 queue类 Parallel kernel 通用的并行编程模板 Host Accessor 矢量相加源代码 统一共享内存 (Unified Shared Memory USM) USM语法 数据依赖 wait() depends_on in_order queue property 练习1：事件依赖 练习2：事件依赖 UMS实验 oneAPI编程模型 oneAPI编程模型提供了一个全面、统一的开发人员工具组合，可用于各种硬件设备，其中包括跨多个工作负载领域的一系列性能库。这些库包括面向各目标架构而定制化代码的函数，因此相同的函数调用可为各种支持的架构提供优化的性能。DPC++基于行业标准和开放规范，旨在鼓励生态系统的协作和创新。 多架构编程面临的挑战 在以数据为中心的环境中，专用工作负载的数量不断增长。专用负载通常因为没有通用的编程语言或API而需要使用不同的语言和库进行编程，这就需要维护各自独立的代码库。 由于跨平台的工具支持不一致，因此开发人员必须学习和使用一整套不同的工具。单独投入精力给每种硬件平台开发软件。 oneAPI则可以利用一种统一的编程模型以及支持并行性的库，支持包括CPU、GPU、FPGA等硬件等同于原生高级语言的开发性能，并且可以与现有的HPC编程模型交互。 SYCL SYCL支持C++数据并行编程，SYCL和OpenCL一样都是由Khronos Group管理的，SYCL是建立在OpenCL之上的跨平台抽象层，支持用C++用单源语言方式编写用于异构处理器的与设备无关的代码。 DPC++ DPC++(Data Parallel C++)是一种单源语言，可以将主机代码和异构加速器内核写在同一个文件当中，在主机中调用DPC++程序，计算由加速器执行。DPC++代码简洁且效率高，并且是开源的。现有的CUDA应用、Fortran应用、OpenCL应用都可以用不同方式很方便地迁移到DPC++当中。 下图显示了原来使用不同架构的HPC开发人员的一些推荐的转换方法。 编译和运行DPC++程序 编译和运行DPC++程序主要包括三步： 初始化环境变量 编译DPC++源代码 运行程序 例如本地运行，在本地系统上安装英特尔基础工具套件，使用以下命令编译和运行DPC++程序。 source /opt/intel/inteloneapi/setvars.shdpcpp simple.cpp -o simple./simple 编程实例 实现矢量加法 以下实例描述了使用DPC++实现矢量加法的过程和源代码。 queue类 queue类用来提交给SYCL执行的命令组，是将作业提交到运算设备的一种机制，多个queue可以映射到同一个设备。 Parallel kernel Parallel kernel允许代码并行执行，对于一个不具有相关性的循环数据操作，可以用Parallel kernel并行实现 在C++代码中的循环实现 for(int i=0; i < 1024; i++){a[i] = b[i] + c[i];}); 在Parallel kernel中的并行实现 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){A[i] = B[i] + C[i];}); 通用的并行编程模板 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){// CODE THAT RUNS ON DEVICE }); range用来生成一个迭代序列，1为步长，在循环体中，i表示索引。 Host Accessor Host Accessor是使用主机缓冲区访问目标的访问器，它使访问的数据可以在主机上使用。通过构建Host Accessor可以将数据同步回主机，除此之外还可以通过销毁缓冲区将数据同步回主机。 buf是存储数据的缓冲区。 host_accessor b(buf,read_only); 除此之外还可以将buf设置为局部变量，当系统超出buf生存期，buf被销毁，数据也将转移到主机中。 矢量相加源代码 根据上面的知识，这里展示了利用DPC++实现矢量相加的代码。 //第一行在jupyter中指明了该cpp文件的保存位置%%writefile lab/vector_add.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;int main() {const int N = 256;// 初始化两个队列并打印std::vector<int> vector1(N, 10);std::cout<<"\nInput Vector1: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector1[i] << " ";std::vector<int> vector2(N, 20);std::cout<<"\nInput Vector2: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector2[i] << " ";// 创建缓存区buffer vector1_buffer(vector1);buffer vector2_buffer(vector2);// 提交矢量相加任务queue q;q.submit([&](handler &h) {// 为缓存区创建访问器accessor vector1_accessor (vector1_buffer,h);accessor vector2_accessor (vector2_buffer,h);h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> index) {vector1_accessor[index] += vector2_accessor[index];});});// 创建主机访问器将设备中数据拷贝到主机当中host_accessor h_a(vector1_buffer,read_only);std::cout<<"\nOutput Values: ";for (int i = 0; i < N; i++) std::cout<< vector1[i] << " ";std::cout<<"\n";return 0;} 运行结果 统一共享内存 (Unified Shared Memory USM) 统一共享内存是一种基于指针的方法，是将CPU内存和GPU内存进行统一的虚拟化方法，对于C++来说，指针操作内存是很常规的方式，USM也可以最大限度的减少C++移植到DPC++的代价。 下图显示了非USM(左)和USM(右)的程序员开发视角。 类型 函数调用 说明 在主机上可访问 在设备上可访问 设备 malloc_device 在设备上分配（显式） 否 是 主机 malloc_host 在主机上分配（隐式） 是 是 共享 malloc_shared 分配可以在主机和设备之间迁移（隐式） 是 是 USM语法 初始化： int data = malloc_shared<int>(N, q); int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q)); 释放 free(data,q); 使用共享内存之后，程序将自动在主机和运算设备之间隐式移动数据。 数据依赖 使用USM时，要注意数据之间的依赖关系以及事件之间的依赖关系，如果两个线程同时修改同一个内存区，将产生不可预测的结果。 我们可以使用不同的选项管理数据依赖关系： 内核任务中的 wait() 使用 depends_on 方法 使用 in_queue 队列属性 wait() q.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });}).wait(); // <--- wait() will make sure that task is complete before continuingq.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); depends_on auto e = q.submit([&](handler &h) { // <--- e is event for kernel taskh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });});q.submit([&](handler &h) {h.depends_on(e); // <--- waits until event e is completeh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); in_order queue property queue q(property_list{property::queue::in_order()}); // <--- this will make sure all the task with q are executed sequentially 练习1：事件依赖 以下代码使用 USM，并有三个提交到设备的内核。每个内核修改相同的数据阵列。三个队列之间没有数据依赖关系 为每个队列提交添加 wait() 在第二个和第三个内核任务中实施 depends_on() 方法 使用 in_order 队列属性，而非常规队列： queue q{property::queue::in_order()}; %%writefile lab/usm_data.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 256;int main() {queue q{property::queue::in_order()};//用队列限制执行顺序std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q));for (int i = 0; i < N; i++) data[i] = 10;q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 5; });q.wait();//wait阻塞进程for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data[i] << " ";std::cout << "\n";free(data, q);return 0;} 执行结果 练习2：事件依赖 以下代码使用 USM，并有三个提交到设备的内核。前两个内核修改了两个不同的内存对象，第三个内核对前两个内核具有依赖性。三个队列之间没有数据依赖关系 %%writefile lab/usm_data2.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//设备选择int data1 = malloc_shared<int>(N, q);int data2 = malloc_shared<int>(N, q);for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 10;data2[i] = 10;}auto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1[i] += 2; });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2[i] += 3; });//e1,e2指向两个事件内核q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1[i] += data2[i]; }).wait();//depend on e1,e2for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data1[i] << " ";std::cout << "\n";free(data1, q);free(data2, q);return 0;} 运行结果 UMS实验 在主机中初始化两个vector，初始数据为25和49，在设备中初始化两个vector，将主机中的数据拷贝到设备当中，在设备当中并行计算原始数据的根号值，然后将data1_device和data2_device的数值相加，最后将数据拷贝回主机当中，检验最后相加的和是否是12，程序结束前将内存释放。 %%writefile lab/usm_lab.cppinclude <CL/sycl.hpp>include <cmath>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//intialize 2 arrays on hostint data1 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));int data2 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 25;data2[i] = 49;}// STEP 1 : Create USM device allocation for data1 and data2int data1_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));int data2_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));// STEP 2 : Copy data1 and data2 to USM device allocationq.memcpy(data1_device, data1, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2_device, data2, sizeof(int) N).wait();// STEP 3 : Write kernel code to update data1 on device with sqrt of valueauto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1_device[i] = std::sqrt(25); });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2_device[i] = std::sqrt(49); });// STEP 5 : Write kernel code to add data2 on device to data1q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1_device[i] += data2_device[i]; }).wait();// STEP 6 : Copy data1 on device to hostq.memcpy(data1, data1_device, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2, data2_device, sizeof(int) N).wait();// verify resultsint fail = 0;for (int i = 0; i < N; i++) if(data1[i] != 12) {fail = 1; break;}if(fail == 1) std::cout << " FAIL"; else std::cout << " PASS";std::cout << "\n";// STEP 7 : Free USM device allocationsfree(data1_device, q);free(data1);free(data2_device, q);free(data2);// STEP 8 : Add event based kernel dependency for the Steps 2 - 6return 0;} 运行结果 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/MCKZX/article/details/127630566。 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。

...00。 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。 很久都没写 Flask 代码相关了，想想也真是惭愧，然并卵，这次还是不写 Flask 相关，不服你来打我啊(就这么贱，有本事咬我啊 这次我来写一下 Python 一个很重要的东西，即 Descriptor (描述符) 初识描述符 老规矩， Talk is cheap,Show me the code. 我们先来看看一段代码classPerson(object): """""" ---------------------------------------------------------------------- def__init__(self, first_name, last_name): """Constructor""" self.first_name = first_name self.last_name = last_name ---------------------------------------------------------------------- @property deffull_name(self): """ Return the full name """ return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name) if__name__=="__main__": person = Person("Mike","Driscoll") print(person.full_name) 'Mike Driscoll' print(person.first_name) 'Mike' 这段代大家肯定很熟悉，恩， property 嘛，谁不知道呢，但是 property 的实现机制大家清楚么？什么不清楚？那还学个毛的 Python 啊。。。开个玩笑，我们看下面一段代码classProperty(object): "Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c" def__init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None): self.fget = fget self.fset = fset self.fdel = fdel ifdocisNoneandfgetisnotNone: doc = fget.__doc__ self.__doc__ = doc def__get__(self, obj, objtype=None): ifobjisNone: returnself ifself.fgetisNone: raiseAttributeError("unreadable attribute") returnself.fget(obj) def__set__(self, obj, value): ifself.fsetisNone: raiseAttributeError("can't set attribute") self.fset(obj, value) def__delete__(self, obj): ifself.fdelisNone: raiseAttributeError("can't delete attribute") self.fdel(obj) defgetter(self, fget): returntype(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__) defsetter(self, fset): returntype(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__) defdeleter(self, fdel): returntype(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__) 看起来是不是很复杂，没事，我们来一步步的看。不过这里我们首先给出一个结论： Descriptors 是一种特殊 的对象，这种对象实现了 __get__ ， __set__ ， __delete__ 这三个特殊方法。 详解描述符 说说 Property 在上文，我们给出了 Propery 实现代码，现在让我们来详细说说这个classPerson(object): """""" ---------------------------------------------------------------------- def__init__(self, first_name, last_name): """Constructor""" self.first_name = first_name self.last_name = last_name ---------------------------------------------------------------------- @Property deffull_name(self): """ Return the full name """ return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name) if__name__=="__main__": person = Person("Mike","Driscoll") print(person.full_name) 'Mike Driscoll' print(person.first_name) 'Mike' 首先，如果你对装饰器不了解的话，你可能要去看看这篇文章，简而言之，在我们正式运行代码之前，我们的解释器就会对我们的代码进行一次扫描，对涉及装饰器的部分进行替换。类装饰器同理。在上文中，这段代码@Property deffull_name(self): """ Return the full name """ return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name) 会触发这样一个过程，即 full_name=Property(full_name) 。然后在我们后面所实例化对象之后我们调用 person.full_name 这样一个过程其实等价于 person.full_name.__get__(person) 然后进而触发 __get__() 方法里所写的 return self.fget(obj) 即原本上我们所编写的 def full_name 内的执行代码。 这个时候，同志们可以去思考下 getter() , setter() ,以及 deleter() 的具体运行机制了=。=如果还是有问题，欢迎在评论里进行讨论。 关于描述符 还记得之前我们所提到的一个定义么： Descriptors 是一种特殊的对象，这种对象实现了 __get__ ， __set__ ， __delete__ 这三个特殊方法 。然后在 Python 官方文档的说明中，为了体现描述符的重要性，有这样一段话：“They are the mechanism behind properties, methods, static methods, class methods, and super(). They are used throughout Python itself to implement the new style classes introduced in version 2.2. ” 简而言之就是 先有描述符后有天，秒天秒地秒空气 。恩，在新式类中，属性，方法调用，静态方法，类方法等都是基于描述符的特定使用。 OK，你可能想问，为什么描述符是这么重要呢？别急，我们接着看 使用描述符 首先请看下一段代码 classA(object):注：在 Python 3.x 版本中，对于 new class 的使用不需要显式的指定从 object 类进行继承，如果在 Python 2.X(x>2)的版本中则需要defa(self): pass if__name__=="__main__": a=A() a.a() 大家都注意到了我们存在着这样一个语句 a.a() ，好的，现在请大家思考下，我们在调用这个方法的时候发生了什么？ OK？想出来了么？没有？好的我们继续 首先我们调用一个属性的时候，不管是成员还是方法，我们都会触发这样一个方法用于调用属性 __getattribute__() ,在我们的 __getattribute__() 方法中，如果我们尝试调用的属性实现了我们的描述符协议，那么会产生这样一个调用过程 type(a).__dict__['a'].__get__(b,type(b)) 。好的这里我们又要给出一个结论了：“在这样一个调用过程中，有这样一个优先级顺序，如果我们所尝试调用属性是一个 data descriptors ，那么不管这个属性是否存在我们的实例的 __dict__ 字典中，优先调用我们描述符里的 __get__ 方法，如果我们所尝试调用属性是一个 non data descriptors ，那么我们优先调用我们实例里的 __dict__ 里的存在的属性，如果不存在，则依照相应原则往上查找我们类，父类中的 __dict__ 中所包含的属性，一旦属性存在，则调用 __get__ 方法，如果不存在则调用 __getattr__() 方法”。理解起来有点抽象？没事，我们马上会讲，不过在这里，我们先要解释下 data descriptors 与 non data descriptors ，再来看一个例子。什么是 data descriptors 与 non data descriptors 呢？其实很简单，在描述符中同时实现了 __get__ 与 __set__ 协议的描述符是 data descriptors ，如果只实现了 __get__ 协议的则是 non data descriptors 。好了我们现在来看个例子：importmath classlazyproperty: def__init__(self, func): self.func = func def__get__(self, instance, owner): ifinstanceisNone: returnself else: value = self.func(instance) setattr(instance, self.func.__name__, value) returnvalue classCircle: def__init__(self, radius): self.radius = radius pass @lazyproperty defarea(self): print("Com") returnmath.pi self.radius 2 deftest(self): pass if__name__=='__main__': c=Circle(4) print(c.area) 好的，让我们仔细来看看这段代码，首先类描述符 @lazyproperty 的替换过程，前面已经说了，我们不在重复。接着，在我们第一次调用 c.area 的时候，我们首先查询实例 c 的 __dict__ 中是否存在着 area 描述符，然后发现在 c 中既不存在描述符，也不存在这样一个属性，接着我们向上查询 Circle 中的 __dict__ ，然后查找到名为 area 的属性，同时这是一个 non data descriptors ，由于我们的实例字典内并不存在 area 属性，那么我们便调用类字典中的 area 的 __get__ 方法，并在 __get__ 方法中通过调用 setattr 方法为实例字典注册属性 area 。紧接着，我们在后续调用 c.area 的时候，我们能在实例字典中找到 area 属性的存在，且类字典中的 area 是一个 non data descriptors ，于是我们不会触发代码里所实现的 __get__ 方法，而是直接从实例的字典中直接获取属性值。 描述符的使用 描述符的使用面很广，不过其主要的目的在于让我们的调用过程变得可控。因此我们在一些需要对我们调用过程实行精细控制的时候，使用描述符，比如我们之前提到的这个例子classlazyproperty: def__init__(self, func): self.func = func def__get__(self, instance, owner): ifinstanceisNone: returnself else: value = self.func(instance) setattr(instance, self.func.__name__, value) returnvalue def__set__(self, instance, value=0): pass importmath classCircle: def__init__(self, radius): self.radius = radius pass @lazyproperty defarea(self, value=0): print("Com") ifvalue ==0andself.radius ==0: raiseTypeError("Something went wring") returnmath.pi value 2ifvalue !=0elsemath.pi self.radius 2 deftest(self): pass 利用描述符的特性实现懒加载，再比如，我们可以控制属性赋值的值classProperty(object): "Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c" def__init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None): self.fget = fget self.fset = fset self.fdel = fdel ifdocisNoneandfgetisnotNone: doc = fget.__doc__ self.__doc__ = doc def__get__(self, obj, objtype=None): ifobjisNone: returnself ifself.fgetisNone: raiseAttributeError("unreadable attribute") returnself.fget(obj) def__set__(self, obj, value=None): ifvalueisNone: raiseTypeError("You cant to set value as None") ifself.fsetisNone: raiseAttributeError("can't set attribute") self.fset(obj, value) def__delete__(self, obj): ifself.fdelisNone: raiseAttributeError("can't delete attribute") self.fdel(obj) defgetter(self, fget): returntype(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__) defsetter(self, fset): returntype(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__) defdeleter(self, fdel): returntype(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__) classtest(): def__init__(self, value): self.value = value @Property defValue(self): returnself.value @Value.setter deftest(self, x): self.value = x 如上面的例子所描述的一样，我们可以判断所传入的值是否有效等等。 以上就是Python 描述符(Descriptor)入门，更多相关文章请关注PHP中文网(www.gxlcms.com)！ 本条技术文章来源于互联网，如果无意侵犯您的权益请点击此处反馈版权投诉 本文系统来源：php中文网 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39736934/article/details/112888600。 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。

...随着技术的快速发展和用户需求的多样化，它也面临着一些挑战。首先，随着数据规模的不断扩大，如何在保持高性能的同时降低资源消耗成为关键。其次，面对实时性要求越来越高的应用场景，如何实现快速响应和低延迟成为了亟待解决的问题。再者，随着AI和机器学习技术的融合，如何将这些先进算法集成到Lucene中，提升检索精度和智能化水平，也是未来研究的重点。 未来发展展望 展望未来，Apache Lucene有望在以下几个方向上实现突破： 1. 性能优化与资源管理：通过算法优化和硬件加速技术，进一步提高处理速度和资源利用率，满足大流量、高并发场景的需求。 2. 集成AI与机器学习：引入深度学习、自然语言处理等AI技术，增强检索系统的智能性和个性化推荐能力。 3. 跨语言与多模态搜索：随着全球化的进程加快，支持更多语言的处理和多模态（文本、图像、语音等）搜索将成为重要发展方向。 4. 隐私保护与安全：在数据安全和个人隐私日益受到重视的背景下，开发基于差分隐私、同态加密等技术的检索系统，保障用户数据的安全性。 结语 Apache Lucene作为一款成熟且仍在不断演进的全文检索库，在现代搜索引擎架构中发挥着不可或缺的作用。面对未来的挑战，它不仅需要持续优化现有功能，还需不断创新，以适应不断变化的市场需求和技术发展趋势。通过融合前沿技术，Apache Lucene有望在未来的信息检索领域中继续引领创新，为用户提供更高效、更智能、更安全的搜索体验。 --- 这篇“延伸阅读”旨在讨论Apache Lucene在当前及未来可能面临的技术挑战与发展方向，强调其在现代搜索引擎架构中的核心地位，并提出可能的解决方案和展望。通过深入分析当前应用优势、面临的挑战及未来发展趋势，为读者提供了一个全面而前瞻性的视角。

...57。 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。 背景 机器每次机启后时间就会出现异常，因为机器无法访问外网，只能访问局域网的ntp服务，所以需要保证局域网内部有ntp服务，如何安装ntp服务，参考Ubuntu20.04 Ntp服务安装及验证。 网络时间协议Network Time Protocol(NTP) 是一种确保时钟保持准确的方法。如果可以访问互联网，只需安装ntp的客户端软件到互联网上的公共ntp服务器自动修正时间即可 一、系统时间和硬件时间 Linux在默认情况下，系统时间和硬件时间并不会自动同步。而是以异步的方式运行，互不干扰。其中硬件时间的运行，是靠Bios电池来维持，而系统时间，是用CPU 时钟来维持的。 在系统开机的时候，会自动从Bios中取得硬件时间，设置为系统时间。 1.1 date命令 用来查看和设置系统时间 date 查看系统当前时间sudo date -s "2023-03-18 11:16:10" 修改系统时间为 "xxxx-xx-xx xx:xx:xx"===============================================================================nvidia@nvidia-desktop:~$ dateВт мар 18 11:16:27 +08 2023nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$ sudo date -s "2023-03-18 11:16:10"[sudo] password for nvidia:Вт мар 18 11:16:10 +08 2023nvidia@nvidia-desktop:~$ 硬件时间的设置，可以用hwclock 1.2 hwclock 命令 查看当前硬件时间 注意：hwclock 所有命令需要使用root 权限 nvidia@nvidia-desktop:~$ hwclockhwclock: Cannot access the Hardware Clock via any known method.hwclock: Use the --debug option to see the details of our search for an access method.nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$ sudo hwclock2023-03-21 11:18:49.607690+0800nvidia@nvidia-desktop:~$ 将系统时间同步到硬件时间 hwclock -w 将硬件时间同步到系统时间 hwclock -s 二、不同机器间时间同步 为了避免主机时间因为长期运作下所导致的时间偏差，进行时间同步(synchronize)的工作是非常必要的。Linux系统下，一般使用ntp服务器来同步不同机器的时间。一台机器，可以同时是ntp服务器和ntp客户机。 2.1 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。