[ZooKeeper客户端连接重试机制设计...]的搜索结果

...发领域，DAO是一种设计模式，常用于将底层的数据访问细节与业务逻辑分离。在本文中，创建的UserMapper.java文件就是一个DAO接口示例，定义了一系列与用户表t_user相关的CRUD操作方法，如保存（save）、更新（update）、删除（delete）、按ID查找（findById）以及查询所有用户信息（findAll）。通过这种方式，业务层代码只需调用这些接口方法即可进行数据库操作，无需关心具体的SQL执行细节。 XML映射文件 , 在Mybatis框架中，XML映射文件用于描述SQL语句以及SQL结果如何映射到Java对象上。例如，UserMapper.xml文件就是对UserMapper.java接口中的方法对应的SQL实现，每个方法对应一个SQL片段，并通过 参数名 的方式引用Java方法传递过来的参数，确保SQL执行时能够动态绑定参数值，同时也提供了处理结果集映射到Java对象的方法，实现了ORM（对象关系映射）功能。

...ase提供了负载均衡机制，可以通过手动或自动的方式调整Region的分布。例如，当检测到某个RegionServer的压力过大时，系统会自动将部分Region迁移到其他负载较轻的节点上，从而达到负载均衡的目的。

...业务发展的同时，赢得客户信任和社会认可。未来，随着人工智能、区块链等新兴技术的发展，数据管理将迎来更多创新机遇和挑战。企业和机构需要持续关注行业动态，不断提升自身的数据治理能力，以适应快速变化的技术环境。

...角色和属性在现代网页设计中扮演着关键角色。通过合理使用aria-label、role等属性，可以有效增强屏幕阅读器对HTML元素的理解与解析，实现更加友好的无障碍体验。 同时，在实际项目开发中，前端框架如React、Vue.js等广泛采用虚拟DOM技术，对HTML标签进行抽象封装，以提高应用性能并简化编程模型。这些框架自带的组件库也提供了丰富的预设标签，比如Vue中的用于声明式导航，极大地扩展了HTML标签的功能边界。 为了紧跟行业发展，前端开发者需要持续关注HTML最新特性的发展动态，如最近被提出讨论的标签，旨在提供原生的模态对话框支持；而对的安全性和性能优化也是业界热议的话题。只有不断跟进新技术，才能更好地运用HTML标签服务于用户需求，并在实践中提升自己的技术水平。

...如，在某些API接口设计中，如果开发人员没有对输入的JSON数据进行严格校验，攻击者可能利用这一漏洞注入恶意代码。这种被称为“JSON注入”的攻击方式，已经在多个知名企业的系统中被发现。事件曝光后，多家科技公司迅速响应，加强了对JSON数据的安全防护措施。谷歌和微软分别在其最新发布的开发工具中增加了JSON输入验证功能，旨在帮助开发者更高效地识别潜在风险。 与此同时，国内也有不少企业和机构开始重视JSON安全问题。阿里巴巴云安全团队发布了一份详细的JSON安全指南，详细列举了常见的安全陷阱以及相应的解决方案。这份指南不仅涵盖了基本的校验规则，还提供了实际案例分析，帮助开发者更好地理解如何防范此类攻击。 此外，开源社区也在积极贡献力量。GitHub上有一个名为“JSON-Security”的项目，专门用于收集和分享JSON相关的最佳实践。该项目的维护者表示，他们希望通过这种方式，让更多的开发者意识到JSON安全的重要性，并参与到共同维护网络安全的行动中来。 总的来说，JSON虽然简单易用，但在实际应用中仍需谨慎对待。无论是企业还是个人开发者，都应加强对JSON数据的管理和保护，以应对日益复杂的网络环境带来的挑战。未来，随着JSON技术的进一步发展，相信会有更多创新的安全解决方案涌现，为构建更加安全可靠的网络环境贡献力量。

...高并发场景进行了优化设计。这些创新举措表明，未来数据库运维将朝着自动化、智能化方向发展。 与此同时，开源社区也在积极贡献力量。Linux内核开发者近日宣布，将在即将发布的5.18版本中引入一项名为“FD-PIN”的新特性，该特性能够显著提高文件描述符管理效率，为数据库等高性能应用场景提供更多可能性。这无疑为解决“Too many open files”这类经典问题提供了全新思路。 综上所述，无论是从技术演进还是实际案例来看，如何高效管理数据库资源已成为当下亟待解决的重要课题。作为从业者，我们需要紧跟时代步伐，不断学习新技术，同时注重实践经验积累，唯有如此才能更好地应对未来的挑战。

...交互场景如游戏或三维设计软件，一些高级模拟技术如Robot Framework、Appium也开始受到广泛关注。这些框架不仅能模拟基本的键盘鼠标输入，还能处理更精细的触屏手势操作，并能适应各种移动设备和桌面环境，极大提高了自动化测试的覆盖率和效率。 另外，在安全性方面，研究人员正不断探索如何防止恶意软件通过模拟合法用户的键盘和鼠标操作进行攻击。例如，某些安全软件已开始采用行为分析和机器学习算法来识别并阻止非人类产生的异常输入模式，确保只有真实的用户交互才能触发敏感操作。 总之，Python win32api提供的键盘鼠标模拟功能为自动化测试与脚本编写打开了新世界的大门，而结合最新的自动化测试技术和安全防护手段，我们不仅可以更高效地实现UI自动化，还能在保障用户体验的同时，有效抵御潜在的安全威胁。未来，随着相关技术的持续发展和完善，这一领域的应用场景将更加丰富多元。

...ACM国际大学生程序设计竞赛（ACM-ICPC）和谷歌代码 Jam 等全球顶级编程赛事中，频繁出现与回文串相关的题目，参赛者需灵活运用算法知识来解决实际问题。比如，有题目要求选手在最短时间内编写程序，找出将一个字符串转换为非回文串的最小操作次数，这与我们讨论的文章主题不谋而合，展现了理论与实践相结合的重要性。 同时，回文串在密码学、遗传学以及文学创作等多个领域均有应用。例如，在DNA序列分析中，回文结构往往关联着基因调控的重要区域；在密码学中，特定类型的回文串可用于构建加密算法的关键部分。深入理解并熟练掌握回文串的相关性质及处理方法，无疑有助于我们在这些领域取得更多的技术突破。 总之，从基础的编程题出发，我们可以洞察到字符串处理与算法优化在前沿科研和实际应用中的深远影响。通过持续关注和学习此类问题的最新研究成果与应用案例，我们能够不断提升自身的算法设计和问题解决能力。

...运用。无论是组织架构设计，还是个人职业规划，都应充分认识到实践、交流和学习三者相辅相成的重要性，以适应不断变化的工作环境和挑战。

...CAT/RTEX总线连接，支持最多达20轴运动控制，支持直线插补、任意圆弧插补、空间圆弧、螺旋插补、电子凸轮、电子齿轮、同步跟随、虚拟轴设置等；采用优化的网络通讯协议可以实现实时的运动控制。ZMC420SCAN总线控制器支持脉冲轴/总线轴/振镜轴混合插补。 ZMC420SCAN系列运动控制器支持以太网，RS232通讯接口和电脑相连，接收电脑的指令运行，可以通过CAN总线去连接各个扩展模块，从而扩展输入输出点数或运动轴。 ZMC420SCAN系列运动控制卡的应用程序可以使用VC,VB，VS，C++，C等软件来开发，程序运行时需要动态库zmotion.dll。调试时可以把ZDevelop软件同时连接到控制器，从而方便调试、方便观察。 2.硬件接口 3.振镜控制过程 激光振镜是一种专门用于激光加工领域的特殊的运动器件，激光振镜头内包含的主要元件是激光发生器，两个电机和两个振镜片，它靠两个电机分别控制两个振镜片X和Y反射激光，形成XY平面的运动，这两个电机使用控制器上的振镜轴接口控制。 激光振镜不同于一般的电机，激光振镜具有非常小的惯量，且在运动的过程中负载非常小，只需要带动反射镜片，系统的响应非常快。 ZMC420SCAN支持XY2-100振镜协议，支持运动控制与振镜联合插补运动。 上位机通过网口与控制器相连，通过XY2-100振镜协议进行控制振镜轴的运动，通过总线协议或者脉冲模式控制伺服轴运动。 使用ZMC420SCAN控制器的振镜轴接口连接激光振镜头，每个振镜轴接口内包含两路振镜通道信号，分别控制振镜片X、Y的偏转，从而控制了激光打到工件的位置。 4. 控制器PWM模拟量介绍 ZMC420SCAN的外部通用输出口0-11都具有PWM输出功能，PWM 输出受正常输出功能的控制，只有输出口状态ON的时候PWM才能实际输出，这样可以用来控制激光能量。 ZMC420SCAN控制器存在两路模拟量输入输出，可进行控制激光器能量输出，模拟量精度为12位。（DA采用了内部电源） 5.控制器基本信息 轴0-3为普通脉冲轴，振镜0为轴4、轴5控制振镜XY，振镜1为轴6、轴7控制XY。 二C++ 进行振镜+运动控制开发 1. 新建MFC项目并添加函数库 (1)在VS2015菜单“文件”→“新建”→ “项目”，启动创建项目向导。 (2)选择开发语言为“Visual C++”和程序类型“MFC应用程序”。 (3)点击下一步即可。 (4)选择类型为“基于对话框”，下一步或者完成。 (5)找到厂家提供的光盘资料，路径如下(64位库为例)。 A.进入厂商提供的光盘资料找到“8.PC函数”文件夹，并点击进入。 B.选择“函数库2.1”文件夹。 C.选择“Windows平台”文件夹。 D.根据需要选择对应的函数库这里选择64位库。 E.解压C++的压缩包,里面有C++对应的函数库。 F.函数库具体路径如下。 （6）将厂商提供的C++的库文件和相关头文件复制到新建的项目里面。 (7)在项目中添加静态库和相关头文件。 A.先右击项目文件，接着依次选择:“添加”→“现有项”。 B.在弹出的窗口中依次添加静态库和相关头文件。 (8)声明用到的头文件和定义控制器连接句柄。 至此项目新建完成，可进行MFC项目开发。 2.查看PC函数手册，熟悉相关函数接口 (1)PC函数手册也在光盘资料里面，具体路径如下：“光盘资料\8.PC函数\函数库2.1\ZMotion函数库编程手册 V2.1.pdf” (2)链接控制器，获取链接句柄。 ZAux_OpenEth()接口说明： (3)振镜运动接口。 为振镜运动单独封装了一个运动接口，使用movescanabs指令进行运动，采用FORCE_SPEED参数设置运动过程中的速度，运动过程中基本不存在加减速过程，支持us级别的时间控制。 3. MFC开发控制器双振镜运动例程 （1）例程界面如下。 （2） 链接按钮的事件处理函数中调用链接控制器的接口函数ZAux_OpenEth（），与控制器进行链接,链接成功后启动定时器1监控控制器状态。 //网口链接控制器void CSingle_move_Dlg::OnOpen(){char buffer[256]; int32 iresult;//如果已经链接，则先断开链接if(NULL != g_handle){ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;}//从IP下拉框中选择获取IP地址GetDlgItemText(IDC_IPLIST,buffer,255);buffer[255] = '\0';//开始链接控制器iresult = ZAux_OpenEth(buffer, &g_handle);if(ERR_SUCCESS != iresult){g_handle = NULL;MessageBox(_T("链接失败"));SetWindowText("未链接");return;}//链接成功开启定时器1SetWindowText("已链接");SetTimer( 1, 100, NULL ); } （3）通过定时器监控控制器状态 。 void CSingle_move_Dlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) {// TODO: Add your message handler code here and/or call defaultif(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开"));return ;}if(1 == nIDEvent){CString string;float position = 0;ZAux_Direct_GetDpos( g_handle,m_nAxis,&position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X1轴位置：%.2f", position );GetDlgItem( IDC_CURPOS )->SetWindowText( string );float NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed( g_handle,m_nAxis,&NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X1轴速度：%.2f", NowSp );GetDlgItem( IDC_CURSPEED)->SetWindowText( string );ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis+1, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y1轴位置：%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis+1, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y1轴速度：%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 2, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X2轴位置：%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS3)->SetWindowText(string);NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 2, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X2轴速度：%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED3)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 3, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y2轴位置：%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS4)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 3, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y2轴速度：%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED4)->SetWindowText(string);int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态if (status == -1){GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态：停 止" );}else{GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态：运动中" );} }CDialog::OnTimer(nIDEvent);} （4）通过启动按钮的事件处理函数获取编辑框的移动轨迹，并设置振镜轴参数操作振镜轴运动。 void CSingle_move_Dlg::OnStart() //启动运动{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}UpdateData(true);//刷新参数int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态 if (status == 0) //已经在运动中{ return;} //设定轴类型 1-脉冲轴类型 for (int i = 4; i < 8; i++){ZAux_Direct_SetAtype(g_handle, i, m_Atype);ZAux_Direct_SetMerge(g_handle,i,1);//设置脉冲当量ZAux_Direct_SetUnits(g_handle, i, m_units);//设定速度，加减速ZAux_Direct_SetLspeed(g_handle, i, m_lspeed);ZAux_Direct_SetSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetForceSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetAccel(g_handle, i, m_acc);ZAux_Direct_SetDecel(g_handle, i, m_dec);//设定S曲线时间 设置为0表示梯形加减速 ZAux_Direct_SetSramp(g_handle, i, m_sramp);}//使用MOVESCANABS运动int axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0,0 };ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);CString str;GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX1)->GetWindowText(str);float dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY1)->GetWindowText(str);float dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX2)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY2)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX3)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY3)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX4)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY4)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);//第二个振镜运动//使用MOVESCANABS运动axislist[0] = 6;axislist[1] = 7;dposlist[0] = 0;dposlist[1] = 0;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX5)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY5)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX6)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY6)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX7)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY7)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX8)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY8)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);UpdateData(false); } (5) 通过断开按钮的事件处理函数来断开与控制卡的连接。 void CSingle_move_Dlg::OnClose() //断开链接{// TODO: Add your control notification handler code hereif(NULL != g_handle){KillTimer(1); //关定时器KillTimer(2);ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;SetWindowText("未链接");} } （6）通过坐标清零按钮的事件处理函数移动振镜轴回零到中心零点位置，不直接使用dpos=0，修改振镜轴坐标。 void CSingle_move_Dlg::OnZero() //清零坐标{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}// TODO: Add your control notification handler code hereint axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0 };ZAux_Direct_MoveAbs(g_handle,2,axislist,dposlist); //设置运动回零点} 三调试与监控 编译运行例程，同时通过ZDevelop软件连接控制器对控制器状态进行监控 。 ZDevelop软件连接控制器监控控制器的状态，查看振镜轴对应参数，并可搭配示波器检测双振镜轨迹。 设置振镜轴运动，首先需要将轴类型配置成21振镜轴类型，并对应配置振镜轴的速度加减速等参数才可操作振镜进行运动。 通过ZDevelop软件的示波器监控双振镜运动运行轨迹。 视频演示。 开放式激光振镜+运动控制器(六)-双振镜运动 本次，正运动技术开放式激光振镜+运动控制器(六)：双振镜运动，就分享到这里。 更多精彩内容请关注“正运动小助手”公众号，需要相关开发环境与例程代码，请咨询正运动技术销售工程师：400-089-8936。 本文由正运动技术原创，欢迎大家转载，共同学习，一起提高中国智能制造水平。文章版权归正运动技术所有，如有转载请注明文章来源。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_57350300/article/details/123402200。 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。

...止的异步任务。 信号机制 , 指AbortController生成的AbortSignal对象所承载的功能集合，用于监听和响应操作是否被中止的状态变化。文中提到，信号机制允许开发者在需要时取消正在进行的fetch请求或定时器任务。通过将信号传递给相关API（如fetch的options参数），可以实现对异步操作的集中管理和统一控制，从而提高代码的可维护性和响应能力。

...以试试多机，如果多机连接不同 ，则可能是防火墙等安全设置的问题，可以将防火墙去掉，这样就应该可以了，我们在XP 以及NT上实验都是可行的。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Monday, November 01, 2004 4:39 PM Subject: Re: 请教mpi 单机模拟的命令为: mpirun -np 2 -localonly d:/cpi.exe 成功 两机器名分别为 liu1 liu2,命令为 mpirun -hosts 2 liu1 liu2 d:/cpi.exe 失败 config文件为 config.cfg exe d:/cpi.exe hosts liu1 2 liu2 2 命令为 mpirun d:/config.cfg 失败 加选项-tcp也没用 可执行文件的存放路径都在d盘根目录下 都老师，我想你们都是用linux 的，能不能请您的研究生给在两台 机器上试一下，估计两个小时够了，有你的指点，就会知道问题出在哪。 我们这边也有很多同学在你的书的指引下在linux下进行的，我是进行数值计算，不敢弄那 么复杂，只好在windows下进行，可也不知问题究竟在哪。 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 你运行的具体命令是什么？可以用mpirun -np 2 xxx 和 mpirun configfile 两种方式都 试试，可执行程序两台机器上都要有。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Sunday, October 31, 2004 11:50 AM Subject: Re: 请教mpi 任务管理器里发现有mpd进程，mpiconfig也能找到对方， 我们是在同一个宿舍，用hub相连，这在局域网内应该没问题了， 共享也是可读写的，盘符的格式是一样的，单机可以运行 mpirun -np 2 -localonly c:/ .exe 有结果 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 安装mpich后应该有一个新的mpi进程在运行，用mpiconfig应该能够列出其他的机器才行， 还有这些计算结点的网络配置应该在一个子网内，另外共享的权限是否是任何用户可以读 写？你用mpirun -localonly -np x abc方式是否可以运行？ ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Saturday, October 30, 2004 5:55 PM Subject: Re: 请教mpi 我是严格按照mpich的要求进行的， 1。使用管理员权限在两机器上新建同一个名称的用户及相同的口令 2。分别在上面的两用户里安装mpich,然后mpiregister ,用户名和口令同 3。同一名称的盘符共享 4。mpiconfig,显示了对方的mpich 的版本号，说明已找到。 5。运行mpi程序 这样还是没有用，我们这边在windows系统下进行的很少有人成功过 我们都在网上问这个问题 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 如果仅仅是自己做实验用，就可以不要考虑太多的安全问题，把MPI程序所在的盘共享出来 让其他的机器都可以访问，按照MPICH自己的设置，你可以运行MPIREGISTER程序先注册一 下用户名和口令。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: duzh@tirc.cs.tsinghua.edu.cn Sent: Friday, October 29, 2004 9:26 PM Subject: 请教mpi 都老师： 你好！ 我是南京大学系学生，现在正在用mpi进行数值并行编程， 是在windows系统下，同实验室的两台机器，总是显示登陆失败 不知怎么设置的。两台机器用的是同一用户名和相同密码，同样的注册。 希望能得到您的指点。 此致 -- ※ 来源:．南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 172.16.78.68] -- ※ 转寄:．南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn．[FROM: 202.120.20.14] -- ※ 转寄:．南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn．[FROM: 202.120.20.14] 一、预备工作 0. 二、下载 1. 下载mpich 三、安装 2. 用具有管理权限的帐户登陆计算机 3. 执行mpich.nt.1.2.5.exe，选择所有缺省安装 4. 在每台计算机上均执行上述过程2、3 四、配置 5. 运行配置工具 start->programs->MPICH->mpd->MPICH Configuration tool 6. 加入已经安装mpich的主机 7.点击 [Apply] 保存 8 点击 [OK] 退出 五、测试 9. 打开MSDEV工作空间文件 MPICH/SDK/examples/nt/examples.dsw 10. 编译调试该cpi 项目 11. 拷贝MPICH/SDK/examples/nt/basic/Debug/cpi.exe 到每一台机器某一共享目录。 如： c:/temp/cpi.exe 注意：确保每台机器均有同样的共享目录，并且可以互相访问！！ 12. 打开命令窗口，改变当前路径到 c:/temp 下(与前相同) 13. 执行命令 MPICH/mpd/bin/mpirun.exe -np 4 cpi 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yangdelong/article/details/3946113。 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。

...何优化配置文件的加载机制，以应对大规模分布式系统的挑战。这表明，随着技术的发展，配置管理正变得越来越复杂，同时也更加关键。 从现实案例来看，某知名电商企业在一次系统升级过程中，由于配置文件格式错误导致服务中断长达数小时。事后调查发现，问题的根本原因并非技术难度，而是团队缺乏对配置管理的重视。这一事件引发了行业内对于配置文件规范化管理的反思。一些专家指出，现代开发团队应当建立完善的 CI/CD 流程，将配置文件的检查纳入自动化测试环节，从而最大限度地减少人为失误。 此外，近年来 DevOps 思维的兴起也为配置管理带来了新的视角。传统的配置管理往往被视为运维人员的职责，但在 DevOps 文化中，开发与运维之间的界限逐渐模糊。这意味着开发者也需要具备一定的配置管理知识，以便更好地支持持续交付流程。例如，GitHub Actions 等工具集成了丰富的配置模板，帮助开发者快速搭建自动化工作流。这种趋势不仅提升了效率，还促进了跨部门协作。 回到 Beego 框架本身，其核心开发者也在积极迭代版本，引入更多智能化特性。例如，新版 Beego 支持基于环境变量的动态配置加载，允许用户在不同环境中灵活切换设置。这一改进既体现了技术的进步，也反映了社区对用户体验的关注。未来，随着 Go 语言生态的不断完善，配置管理工具可能会进一步集成到语言标准库中，形成更加统一的解决方案。 综上所述，无论是从技术趋势还是实际应用的角度看，配置文件管理始终是软件工程中的重要一环。希望本文能够激发读者对这一领域的兴趣，并鼓励大家在日常工作中投入更多精力去优化配置流程。毕竟，正如一句古话所言：“千里之堤，溃于蚁穴”，细微之处往往决定成败。

...需求。 - 错误处理机制：在代码中加入适当的错误处理逻辑，以便在遇到 EOFException 时进行相应的处理，例如记录日志、提示用户重新输入更长的文本等。 结语：拥抱挑战，驾驭全文检索 面对 org.apache.lucene.analysis.TokenStream$EOFException: End of stream 这样的挑战，我们的目标不仅仅是解决问题，更是通过这样的经历深化对 Lucene 工作原理的理解。哎呀，你猜怎么着？咱们在敲代码、调参数的过程中，不仅技术越来越溜，还能在处理那些乱七八糟的数据时，感觉自己就像个数据处理的小能手，得心应手的呢！就像是在厨房里，熟练地翻炒各种食材，做出来的菜品色香味俱全，让人赞不绝口。编程也是一样，每一次的实践和调试，都是在给我们的技能加料，让我们的作品越来越美味，越来越有营养！嘿！兄弟，听好了，每次遇到难题都像是在给咱的成长加个buff，咱们得一起揭开全文检索的神秘面纱，掌控技术的大棒，让用户体验到最棒、最快的搜索服务，让每一次敲击键盘都能带来惊喜！ --- 以上内容不仅涵盖了理论解释与代码实现，还穿插了人类在面对技术难题时的思考与探讨，旨在提供一种更加贴近实际应用、充满情感与主观色彩的技术解读方式。

...av元素专为导航链接设计，帮助构建页面内的导航菜单；而section元素用于划分不同的内容区块，增强了网页内容的模块化和组织性。 向后兼容 , 向后兼容是HTML5的一个重要特性，意味着新的HTML标准在设计时考虑到与旧版本浏览器的兼容问题，尽可能确保使用新特性的网页在不支持这些特性的老旧浏览器上也能以某种方式正确显示或至少不影响基本功能。比如，尽管HTML5引入了许多新的语义化元素，但在不支持这些元素的浏览器中，这些元素仍会被当作普通的块级元素处理，确保网页的基本结构和内容依然可以被用户看到和理解。

...，专为实时数据流处理设计。哎呀，这个玩意儿简直就是程序员们的超级神器！它能让咱这些码农兄弟们轻松搞定那些超快速、高效率的实时应用，你懂的，就是那种分秒必争、数据飞速流转的那种。想象一下，一秒钟能处理几千条数据，那感觉简直不要太爽啊！就像是在玩转数据的魔法世界，每一次点击都是对速度与精准的极致追求。这不就是我们程序员的梦想吗？在数据的海洋里自由翱翔，每一刻都在创造奇迹！Spark Streaming的精髓就像个魔术师，能把连续不断的水流（数据流）变换成小段的小溪（微批次）。这小溪再通过Spark这个强大的分布式计算平台，就像是在魔法森林里跑的水车，一边转一边把水（数据）处理得干干净净。这样一来，咱们就能在实时中捕捉到信息的脉动，做出快速反应，既高效又灵活！ 4. Mahout与Spark Streaming的集成 为了将Mahout的机器学习能力与Spark Streaming的实时处理能力结合起来，我们需要创建一个流水线，使得Mahout可以在实时数据流上执行分析任务。这可以通过以下步骤实现： - 数据接入：首先，我们需要将实时数据流接入Spark Streaming。这可以通过定义一个DStream（Data Stream）对象来完成，该对象代表了数据流的抽象表示。 scala import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.dstream._ val sparkConf = new SparkConf().setAppName("RealtimeMahoutAnalysis").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(sparkConf) valssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1)) // 创建StreamingContext，时间间隔为1秒 val inputStream = TextFileStream("/path/to/your/data") // 假设数据来自文件系统 val dstream = inputStream foreachRDD { rdd => rdd.map { line => val fields = line.split(",") (fields(0), fields.slice(1, fields.length)) } } - Mahout模型训练：然后，我们可以使用Mahout中的算法对数据进行预处理和建模。例如，假设我们想要进行用户行为的聚类分析，可以使用Mahout的KMeans算法。 scala import org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.recommender.KNNRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.ThresholdUserNeighborhood import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector import org.apache.hadoop.conf.Configuration val dataModel = new FileDataModel(new File("/path/to/your/data.csv")) val neighborhood = new ThresholdUserNeighborhood(0.5, dataModel, new Configuration()) val similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(dataModel) val recommender = new GenericUserBasedRecommender(dataModel, neighborhood, similarity) val recommendations = dstream.map { (user, ratings) => val userVector = new RandomAccessSparseVector(ratings.size()) for ((itemId, rating) <- ratings) { userVector.setField(itemId.toInt, rating.toDouble) } val recommendation = recommender.recommend(user, userVector) (user, recommendation.map { (itemId, score) => (itemId, score) }) } - 结果输出：最后，我们可以将生成的推荐结果输出到合适的目标位置，如日志文件或数据库，以便后续分析和应用。 scala recommendations.foreachRDD { rdd => rdd.saveAsTextFile("/path/to/output") } 5. 总结与展望 通过将Mahout与Spark Streaming集成，我们能够构建一个强大的实时流数据分析平台，不仅能够实时处理大量数据，还能利用Mahout的高级机器学习功能进行深入分析。哎呀，这个融合啊，就像是给数据分析插上了翅膀，能即刻飞到你眼前，又准确得不得了！这样一来，咱们做决定的时候，心里那根弦就更紧了，因为有它在身后撑腰，决策那可是又稳又准，妥妥的！哎呀，随着科技车轮滚滚向前，咱们的Mahout和Spark Streaming这对好搭档，未来肯定会越来越默契，联手为我们做决策时，用上实时数据这个大宝贝，提供更牛逼哄哄的武器和方法！想象一下，就像你用一把锋利的剑，能更快更准地砍下胜利的果实，这俩家伙在数据战场上，就是那把超级厉害的宝剑，让你的决策快人一步，精准无比！ --- 以上内容是基于实际的编程实践和理论知识的融合，旨在提供一个从概念到实现的全面指南。哎呀，当真要将这个系统或者项目实际铺展开来的时候，咱们得根据手头的实际情况，比如数据的个性、业务的流程和咱们的技术底子，来灵活地调整策略，让一切都能无缝对接，发挥出最大的效用。就像是做菜，得看食材的新鲜度，再搭配合适的调料，才能做出让人满意的美味佳肴一样。所以，别死板地照搬方案，得因地制宜，因材施教，这样才能确保我们的工作既高效又有效。

...径下，同时设置数据库连接信息。是不是比传统的安装方式简洁多了？ 不过，单独使用Docker虽然强大，但对于不熟悉命令行的人来说还是有点门槛。这时候就需要一些辅助工具来帮助我们更好地管理和调度容器了。 --- 3. Portainer 可视化管理Docker的好帮手 Portainer绝对是我最近发现的一颗“宝藏”。它的界面非常直观，几乎不需要学习成本。不管是想看看现有的容器啥情况，还是想启动新的容器，甚至连网络和卷的管理，都只需要动动鼠标拖一拖、点一点就行啦！ 比如，如果你想快速创建一个新的MySQL容器，只需要打开Portainer的Web界面，点击“Add Container”，然后填写几个基本信息即可： yaml image: mysql:5.7 name: my-mysql ports: - "3306:3306" volumes: - /data/mysql:/var/lib/mysql environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword 这段YAML配置文件描述了一个MySQL容器的基本参数。Portainer会自动帮你解析并生成对应的Docker命令。是不是超方便？ 另外，Portainer还有一个特别棒的功能——实时监控。你打开页面就能看到每个“小房子”（就是容器）里用掉的CPU和内存情况，而且还能像穿越空间一样，去访问别的机器上跑着的那些“小房子”（Docker实例）。这种功能对于运维人员来说简直是福音！ --- 4. Rancher 企业级的容器编排利器 如果你是一个团队协作的开发者，或者正在运营一个大规模的服务集群，那么Rancher可能是你的最佳选择。它不仅仅是一个Docker管理工具，更是一个完整的容器编排平台。 Rancher的核心优势在于它的“多集群管理”能力。想象一下，你的公司有好几台服务器，分别放在地球上的不同角落，有的在美国，有的在欧洲，还有的在中国。每台服务器上都跑着各种各样的服务，比如网站、数据库啥的。这时候，Rancher就派上用场了！它就像一个超级贴心的小管家，让你不用到处切换界面，在一个地方就能轻松搞定所有服务器和服务的管理工作，省时又省力！ 举个例子，如果你想在Rancher中添加一个新的节点，只需要几步操作即可完成： 1. 登录Rancher控制台。 2. 点击“Add Cluster”按钮。 3. 输入目标节点的信息（IP地址、SSH密钥等）。 4. 等待几分钟，Rancher会自动为你安装必要的组件。 一旦节点加入成功，你就可以直接在这个界面上部署应用了。比如，用Kubernetes部署一个Redis集群： bash kubectl create deployment redis --image=redis:alpine kubectl expose deployment redis --type=LoadBalancer --port=6379 虽然这条命令看起来很简单，但它背后实际上涉及到了复杂的调度逻辑和网络配置。而Rancher把这些复杂的事情封装得很好，让我们可以专注于业务本身。 --- 5. Traefik 反向代理与负载均衡的最佳拍档 最后要介绍的是Traefik，这是一个轻量级的反向代理工具，专门用来处理HTTP请求的转发和负载均衡。它最厉害的地方啊，就是能跟Docker完美地融为一体，还能根据容器上的标签，自动调整路由规则呢！ 比如说，你有两个服务分别监听在8080和8081端口，现在想通过一个域名访问它们。只需要给这两个容器加上相应的标签： yaml labels: - "traefik.enable=true" - "traefik.http.routers.service1.rule=Host(service1.example.com)" - "traefik.http.services.service1.loadbalancer.server.port=8080" - "traefik.http.routers.service2.rule=Host(service2.example.com)" - "traefik.http.services.service2.loadbalancer.server.port=8081" 这样一来，当用户访问service1.example.com时，Traefik会自动将请求转发到监听8080端口的容器；而访问service2.example.com则会指向8081端口。这种方式不仅高效，还极大地减少了配置的工作量。 --- 6. 总结 找到最适合自己的工具 好了，到这里咱们已经聊了不少关于服务器管理工具的话题。从Docker到Portainer，再到Rancher和Traefik，每一种工具都有其独特的优势和适用场景。 我的建议是，先根据自己的需求确定重点。要是你只想弄个小玩意儿，图个省事儿快点搞起来，那用Docker配个Portainer就完全够用了。但要是你们团队一起干活儿，或者要做大范围的部署，那Rancher这种专业的“老司机工具”就得安排上啦！ 当然啦，技术的世界永远没有绝对的答案。其实啊，很多时候你会发现，最适合你的工具不一定是最火的那个，而是那个最合你心意、用起来最顺手的。就像穿鞋一样，别人觉得好看的根本不合脚，而那双不起眼的小众款却让你走得又稳又舒服！所以啊，在用这些工具的时候，别光顾着看，得多动手试试，边用边记下自己的感受和想法，这样你才能真的搞懂它们到底有啥门道！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你还有什么问题或者想法，欢迎随时留言交流哦～咱们下次再见啦！

...时积极引入第三方审计机制，定期评估系统内的访问控制策略是否符合最新的行业标准。此外，随着量子计算等新兴技术的发展，未来的数据加密方案也需要重新审视，以应对潜在的安全威胁。 综上所述，无论是国际法规的变化还是国内政策的调整，都在推动数据安全领域发生深刻变革。对于那些希望借助Hadoop等工具实现高效数据迁移的企业而言，只有紧跟时代步伐，不断优化自身的数据管理体系，才能在未来竞争中立于不败之地。

...势，从而为我们的系统设计与优化提供有力支撑。在实战中，结合具体业务场景灵活运用SQL语句及数据库管理系统，将有效提升整个系统的稳定性和效率。

...s: 3, //允许重试次数 chunk_size: '10mb', //分块大小 rename: true, //重命名 dragdrop: false, //允许拖拽文件进行上传 unique_names: true, //文件名称唯一性 filters: { //过滤器 max_file_size: '999999999mb', //文件最大尺寸 mime_types: [ //允许上传的文件类型 { title: "Zip", extensions: "zip" }, { title: "PE", extensions: "pe" } ] }, //自定义参数 （键值对形式） 此处可以定义参数 multipart_params: { type: "misoft" }, // FLASH的配置 flash_swf_url: "../Scripts/plupload/Moxie.swf", // Silverligh的配置 silverlight_xap_url: "../Scripts/plupload/Moxie.xap", multi_selection: false //true:ctrl多文件上传, false 单文件上传 }); //在实例对象上调用init()方法进行初始化 uploader.init(); uploader.bind('FilesAdded', function (uploader, files) { $("<%=fileSource.ClientID %>").val(files[0].name); $.ajax( { type: 'post', url: 'HardDiskSpace.aspx/GetHardDiskFreeSpace', data: {}, dataType: 'json', contentType: 'application/json;charset=utf-8', success: function (result) { //选择文件以后检测服务器剩余磁盘空间是否够用 if (files.length > 0) { if (parseInt(files[0].size) > parseInt(result.d)) { $('error-msg').text("文件容量大于剩余磁盘空间,请联系管理员!"); } else { $('error-msg').text(""); } } }, error: function (xhr, err, obj) { $('error-msg').text("检测服务器剩余磁盘空间失败"); } }); }); uploader.bind('UploadProgress', function (uploader, file) { var percent = file.percent; progressBar.progress(percent); }); uploader.bind('FileUploaded', function (up, file, callBack) { var data = $.parseJSON(callBack.response); if (data.statusCode === "1") { $("<%=hfPackagePath.ClientID %>").val(data.filePath); var id = $("<%=hfCourseID.ClientID %>").val(); __doPostBack("save", id); } else { hideLoading(); $('error-msg').text(data.message); } }); uploader.bind('Error', function (up, err) { alert("文件上传失败,错误信息: " + err.message); }); /Plupload/ 后台 UploadCoursePackage.ashx 的代码也重要，主要是文件分片跟不分片的处理方式不一样 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.IO; namespace WebUI.Handlers { /// <summary> /// UploadCoursePackage 的摘要说明 /// </summary> public class UploadCoursePackage : IHttpHandler { public void ProcessRequest(HttpContext context) { context.Response.ContentType = "text/plain"; int statuscode = 1; string message = string.Empty; string filepath = string.Empty; if (context.Request.Files.Count > 0) { try { string resourceDirectoryName = System.Configuration.ConfigurationManager.AppSettings["resourceDirectory"]; string path = context.Server.MapPath("~/" + resourceDirectoryName); if (!Directory.Exists(path)) Directory.CreateDirectory(path); int chunk = context.Request.Params["chunk"] != null ? int.Parse(context.Request.Params["chunk"]) : 0; //获取当前的块ID，如果不是分块上传的。chunk则为0 string fileName = context.Request.Params["name"]; //这里写的比较潦草。判断文件名是否为空。 string type = context.Request.Params["type"]; //在前面JS中不是定义了自定义参数multipart_params的值么。其中有个值是type:"misoft"，此处就可以获取到这个值了。获取到的type="misoft"; string ext = Path.GetExtension(fileName); //fileName = string.Format("{0}{1}", Guid.NewGuid().ToString(), ext); filepath = resourceDirectoryName + "/" + fileName; fileName = Path.Combine(path, fileName); //对文件流进行存储 需要注意的是 files目录必须存在（此处可以做个判断） 根据上面的chunk来判断是块上传还是普通上传 上传方式不一样 ，导致的保存方式也会不一样 FileStream fs = new FileStream(fileName, chunk == 0 ? FileMode.OpenOrCreate : FileMode.Append); //write our input stream to a buffer Byte[] buffer = null; if (context.Request.ContentType == "application/octet-stream" && context.Request.ContentLength > 0) { buffer = new Byte[context.Request.InputStream.Length]; context.Request.InputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length); } else if (context.Request.ContentType.Contains("multipart/form-data") && context.Request.Files.Count > 0 && context.Request.Files[0].ContentLength > 0) { buffer = new Byte[context.Request.Files[0].InputStream.Length]; context.Request.Files[0].InputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length); } //write the buffer to a file. if (buffer != null) fs.Write(buffer, 0, buffer.Length); fs.Close(); statuscode = 1; message = "上传成功"; } catch (Exception ex) { statuscode = -1001; message = "保存时发生错误，请确保文件有效且格式正确"; Util.LogHelper logger = new Util.LogHelper(); string path = context.Server.MapPath("~/Logs"); logger.WriteLog(ex.Message, path); } } else { statuscode = -404; message = "上传失败，未接收到资源文件"; } string msg = "{\"statusCode\":\"" + statuscode + "\",\"message\":\"" + message + "\",\"filePath\":\"" + filepath + "\"}"; context.Response.Write(msg); } public bool IsReusable { get { return false; } } } } 再附送一个检测服务器端硬盘剩余空间的功能吧 using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Script.Services; using System.Web.Services; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; namespace WebUI { public partial class CheckHardDiskFreeSpace : System.Web.UI.Page { protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { } /// <summary> /// 获取磁盘剩余容量 /// </summary> /// <returns></returns> [WebMethod] public static string GetHardDiskFreeSpace() { const string strHardDiskName = @"F:\"; var freeSpace = string.Empty; var drives = DriveInfo.GetDrives(); var myDrive = (from drive in drives where drive.Name == strHardDiskName select drive).FirstOrDefault(); if (myDrive != null) { freeSpace = myDrive.TotalFreeSpace+""; } return freeSpace; } } } 效果展示：       详细配置信息可以参考这篇文章：http://blog.ncmem.com/wordpress/2019/08/12/plupload%e4%b8%8a%e4%bc%a0%e6%95%b4%e4%b8%aa%e6%96%87%e4%bb%b6%e5%a4%b9-2/ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45525177/article/details/100654639。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...重复的字符串。请怎么设计和实现？ 解决思路：trie树。 这题用trie树比较合适，hash_map也应该能行。 问题3 一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析。 解决思路： trie树 + 堆排序 这题是考虑时间效率。 1. 用trie树统计每个词出现的次数，时间复杂度是O(nlen)（len表示单词的平准长度）。 2. 然后找出出现最频繁的前10个词，可以用堆来实现，前面的题中已经讲到了，时间复杂度是O(nlg10)。 总的时间复杂度，是O(nle)与O(nlg10)中较大的哪一个。 问题4 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录，这些查询串的重复读比较高，虽然总数是1千万，但是如果去除重复和，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就越热门。请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 解决思想 ： trie树 + 堆排序 采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3 BitMap或者Bloom Filter 3.1 BitMap BitMap说白了很easy，就是通过bit位为1或0来标识某个状态存不存在。可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说适合的处理数据范围小于82^32。否则内存超过4G，内存资源消耗有点多。 问题1 已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为8位数字，统计不同号码的个数。 解决思路： bitmap 8位最多99 999 999，需要100M个bit位，不到12M的内存空间。我们把0-99 999 999的每个数字映射到一个Bit位上，所以只需要99M个Bit==12MBytes，这样，就用了小小的12M左右的内存表示了所有的8位数的电话 问题2 2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。 解决思路：2bit map 或者两个bitmap。 将bit-map扩展一下，用2bit表示一个数即可，00表示未出现，01表示出现一次，10表示出现2次及以上，11可以暂时不用。 在遍历这些数的时候，如果对应位置的值是00，则将其置为01；如果是01，将其置为10；如果是10，则保持不变。需要内存大小是2^32/82=1G内存。 或者我们不用2bit来进行表示，我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map，都是一样的道理。 3.2 Bloom filter Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展。 参考july大神csdn文章 Bloom Filter 详解 4 Hadoop+MapReduce 参考引用july大神 csdn文章 MapReduce的初步理解 Hadoop框架与MapReduce模式 转载请注明本文地址： 大数据——海量数据处理的基本方法总结 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/hong2511/article/details/80842704。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...第7章中的信用卡公司客户申请信息（年龄、收入、地区等信息）以及已有开卡客户的申请信息和信用卡消费信息数据，案例希望通过对该数据的分析和建模，根据已有的开卡用户的用户信息和消费来线形回归模型，来预测未开卡用户的消费潜力。数据下载见如下链https://download.csdn.net/download/baidu_26137595/85101874 数据读入及示例： raw = pd.read_csv('./data/creditcard_exp.csv', skipinitialspace = True)raw.head() 数据字段及说明： Acc： 是否开卡， 为0说明未开卡，对应的 avg_exp 为NaN；为1说明已开卡，对应avg_exp有值 avg_exp： 月均信用卡支出 avg_exp_ln：月均信用卡支出的对熟 gender : 性别 Ownrent： 是否自有住房 Selfempl： 是否自谋职业 Income：收入 dist_home_val： 所住小区均价 w dist_avg_income： 当地人均收入 age2： 年龄的平方 high_avg： 高出当地平均收入 edu_class：教育等级，0、1、2、3 依次是小学、初中、高中、大学 二、描述性分析 首先可筛选Acc为1的数据，分别以avg_exp为因变量，其余变量为自变量进行数据探索，主要是发现自变量和因变量是否有线形关系。 raw_1 = raw[raw['Acc'] == 1] 2.1 连续自变量与连续因变量的相关性分析 首先对连续变量和目标变量进行相关性分析，因变量avg_exp为连续变量，一般可以用相关系数来看其线形相关性。 cons_vasr = ['avg_exp', 'avg_exp_ln', 'Age', 'Income', 'dist_home_val', 'dist_avg_income', 'age2', 'high_avg']raw_1[cons_vasr].corr()vg']].corr() 结果如下，可以看到收入 Income 和当地人均收入 dist_avg_income这两个变量和avg_exp月均信用卡支出有较强的相关性，同时观察自变量间的相关性可发现人均收入 Income 和当地人均收入 dist_avg_income 之间也有较强的相关性，相关系数为0.99，说明接下来我们可以把这两个变量加入模型，但要注意可能会存在多重共线性。 2.2 二分类变量与连续变量的相关性分析 分类变量和连续变量之间的相关性可以用t检验进行，接下来以是否自有住房 Ownrent 变量 和 月均收入之间进行相关性检验。首先查看Ownrent 不同取值的数量以及avg_exp均值分布情况如何： pd.pivot_table(raw_1, values = ['avg_exp'], index = ['Ownrent'], aggfunc = {'avg_exp': ['count', np.mean]}) 接着分别对 Ownrent 为0、1的 avg_exp 进行t检验： import scipy.stats as st 引入scipy.stats进行t检验 创建变量Ownrent_0 = raw_1[raw_1['Ownrent'] == 0]['avg_exp'].valuesOwnrent_1 = raw_1[raw_1['Ownrent'] == 1]['avg_exp'].valuesst.ttest_ind(Ownrent_0, Ownrent_1, equal_var = True) p值为0.01 < 0.05，可以拒绝原假设，即认为是否自有住房和月均信用卡支出是相关的。 2.3 多分类变量与连续变量的相关性分析 多分类变量和连续变量之间的相关性检验可以用多次t检验进行，但较为繁琐，用方差分析进行快速检验相关性，然后再运用多重检验查看具体是哪些处理之间存在差异。以教育水平edu_class为例进行分析，同理首先查看分布 raw_1.pivot_table(index = 'edu_class', values = ['avg_exp'], aggfunc={'avg_exp': ['count', np.mean]}) 可以看到不同教育水平之间消费水平有明显差异，接下来通过方差分析进行检验差异是否明显。 from statsmodels.stats.anova import anova_lm 引入anova_lm进行方差分析from ststsmodels.stats.formula import ols 引入ols进行线性回归建模lm = ols('avg_exp~C(edu_class)', data = raw_1).fit() C(edu_class) 将数值型的变量指定为分类型anova_lm(lm, typ = 2) 可以看到不同教育水平之间的月均消费支出之间的差异是显著的，继续用多重检验来看哪些处理之间是显著的。 from statsmodels.stats.multicomp import MultiComparison 引入MultiComparison进行tukey多重检验mc = MultiComparison(raw_1['avg_exp'],raw_1['edu_class'])tukey_result = mc.tukeyhsd(alpha = 0.5)print(tukey_result) 结果是每个处理之间因变量差异的显著性，最后一列reject都为True说明各组之间均存在显著差异。 三、模型建立与诊断 3.1 一元线性回归及模型解读 以Income为自变量，以avg_exp为因变量建立一元线形回归并对模型结果进行解释 lm_1 = ols('avg_exp ~ Income', data = raw_1).fit()print(lm_1.summary()) 首先从第一部分可以看到R^2为0.454，整个模型的F检验p值小于0.05，说明模型通过显著性检验。 其次模型结果的第二块也表明自变量和截距也通过显著性检验。 最后一部分主要是对残差进行检验，左侧Omnibus、Prob(Omnibus)主要是对偏度Skew和峰度Kurtosis进行检验，正态分布的偏度为0，峰度为3，模型的Prob(Omnibus)值为0.156大于0.05，说明不能拒绝残差符合正态分布。 右侧Durbin-Watson主要是对残差的自相关性进行检（改检验可表示为，为残差之间的相关系数），Durbin-Watson的取值范围是0-4，越接近2说明残差不存在自相关性，越接近0说明存在正相关，越接近4说明存在负相关性。 右侧Jarque-Bera (JB)、Prob(JB)是对残差正态性检验，可以用来判断残差是否符合正态分布，本案例中Prob(JB)值为0.173 > 0.05，基不能拒绝残差服从正态分布。 右侧Cond. No.是多重共线性检验，该值越大，共线性越严重。 整体上看模型虽然拟合效果没那么好，但是显著性通过了检验。接下来看一下模型具体的系数，Income的系数为97.7说明模型收入越高信用卡消费越高，是符合业务预期的。 3.2 残差可视化分析 接下来对残差进一步进行可视化分析，主要看残差是否满足以下几个假定，并尝试通过对自变量、因变量进行调整来优化模型。首先来回顾一下残差需要满足的几个假定： a.残差的要服从均值为0，方差为的正态分布； b.残差之间要相互独立 c.残差和自变量没有相关性 （1）通过残差图进行模型优化 模型avg_exp ~ Income的自变量与残差分布图、残差qq图、模型拟合情况图即自变量与因变量及其预测值的图像 lm_1 = ols('avg_exp ~ Income', data = raw_1).fit() 建模raw_1['resid_1'] = lm_1.resid 模型残差raw_1['resid_1_rank'] = raw_1['resid_1'].rank(ascending = False, pct = True) 计算残差的百分位数raw_1['pred_1'] = lm_1.predict() 添加预测值plt.figure(figsize = (20, 6)) 自变量与残差分布图ax1 = plt.subplot(131)ax1.scatter('Income', 'resid', data = raw_1)ax1.set_title('Income & resid') 残差的qq图ax2 = plt.subplot(132)stats.probplot(raw_1['resid_1_rank'], dist = 'norm', plot = ax2) 模型拟合情况图，自变量与因变量以及模型预测值ax3 = plt.subplot(133)ax3.scatter('Income', 'avg_exp', data = raw_1)ax3.plot('Income', 'pred_1', data = raw_1, color = 'red')ax3.legend()ax3.text(12, 1920, 'pred func R^2: %.2f'% lm_1.rsquared)ax3.set_title('Income & avg_exp') 从第一个自变量和残差散点图可以看出，残差基本符合对称分布，但随着自变量增大，残差也在变大，存在方差不齐的情况。第二个图残差的qq图可以看出，残差近似正态分布。第三个图可以看模型的拟合效果并不是很好，R^2只有0.45。对avg_exp取对数，能够改善预测值越大残差越大的情况，但由于只对因变量取对数导致模型不好解释，对自变量Income同时取对数，代码和以上类似，只是改变因变量和自变量形式而已，以下是残差图，可以看到残差的异方差现象被有效的抑制，并且R^2也得到了提高。 （2）通过残差图发现强影响点 仔细观察以上图像结果，左下侧有两个较为异常的数据，对模型的拟和效果有较大的影响， 对于这种影响较大的可将其进行删除并重新建模： 计算学生化残差raw_1['resid_t'] = (raw_1['resid_2'] - raw_1['resid_2'].mean())/raw_1['resid_2'].std() raw_1[abs(raw_1['resid_t']) > 2] 将残差大于2的筛选出来 将强影响点删除后，得到的结果如下，模型结果更稳定。 3.3 多元线性回归 上一篇文章有说到多重共线性会对模型产生致命的影响，用方差膨胀因子来处理的话会非常繁琐。通过正则化处理如Lasso回归，能够产生某些严格等于0的系数，从而达到变量筛选的目的。接下来以Lasso为例，首先用LassoCV来找到最优的alpha。由于statsmodels中的ols的fit_regularized方法没有很好的实现，所以用sklearn中linear_model模块来进行建模 from sklearn.preprocessing import StandardScaler sklearn进行线性回归前必须要进行标准化from sklearn.linear_model import LassoCV Lasso的交叉验证方法con_xcols = ['Age', 'Income', 'dist_home_val', 'dist_avg_income']scaler = StandardScaler()X = scaler.fit_transform(raw_1[con_xcols])y = raw_1['avg_exp_ln']lasso_alphas = np.logspace(-3, 0, 100, base = 10)lcv = LassoCV(alphas = lasso_alphas, cv = 10)lcv.fit(X, y)print('best alpha %.4f' % lcv.alpha_)print('the r-square %.4f' % lcv.score(X, y)) 接下来画出不同alpha下的岭迹图，来看alpha值对系数的影响 from sklearn.linear_model import Lassocoefs = []lasso = Lasso()for i in lasso_alphas:lasso.set_params(alpha = i)lasso.fit(X, y)coefs.append(lasso.coef_)ax = plt.gca()ax.plot(lasso_alphas, coefs)ax.set_xscale('log')ax.set_xlabel('$\\alpha$')ax.set_ylabel('coefs value') 从图中可以看到随着alpha的增大，系数不断在减小，有些系数会优先收缩为0，再继续增大时所欲系数都会为0，通过该特性从而达到变量筛选的目的。将LassoCV得到的系数打印出来，可以看到用户月均信用卡支出和当地小区均价、当地人均收入成正比，当地人均收入水平的影响更大。 以上就是线形回归在应用时的注意事项。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/baidu_26137595/article/details/123766191。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。