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...员创新性地提出了一种基于FFT的卷积操作方法，可以显著减少CNN中的计算量，尤其在处理大规模图像识别任务时效果尤为明显。 总的来说，从日常生活中的情侣手环亮度调整问题到关乎国计民生的能源传输优化，再到前沿的人工智能技术突破，快速傅里叶变换始终以其独特的数学魅力和高效的计算性能发挥着关键作用。随着科学技术的发展，我们有理由相信FFT将在更多领域带来革命性的解决方案。

...善相关法律法规，如《个人信息保护法》等，进一步强化了数据安全和隐私保护的要求。企业在使用数据集成工具时，不仅要关注工具的功能性和易用性，还要确保其符合相关法规要求，保障用户数据的安全和隐私。 这些新进展和趋势不仅为企业提供了更多的选择，也为数据工程师和开发者带来了新的机遇和挑战。希望这些信息能为你的工作提供有价值的参考。

...力。研究者提出了一种基于时间戳的乐观锁方案，该方案能够在不影响性能的前提下，有效解决数据一致性问题。 这些最新的实践和研究成果表明，数据库锁不仅是理论上的一个重要概念，更是现代软件工程中不可或缺的一部分。对于开发者来说，掌握并合理运用数据库锁机制，将极大地提升系统的可靠性和性能。

.... 错误的SQL语句结构 Hive SQL有一些特定的语法规则，如果我们不按照这些规则编写SQL，那么Hive就无法解析我们的查询。比如说，如果我们一不小心忘了在“SELECT”后面加个小逗号，或者稀里糊涂地在“FROM”后面漏掉表名什么的，这些小马虎都可能引发一个让人头疼的错误——“SQL查询无法解析”。 解决方案：仔细检查并修正SQL语句的结构，确保符合Hive SQL的语法规则。 2. 使用了Hive不支持的功能 尽管Hive提供了一种类似SQL的操作方式，但是它的功能仍然是有限的。如果你在查询时用了Hive不认的功能，那系统就会抛出个“无法理解SQL查询”的错误提示，就像你跟一个不懂外语的人说外国话，他只能一脸懵逼地回应：“啥？你说啥？”一样。 解决方案：查看Hive的官方文档，了解哪些功能是Hive支持的，哪些不是。在编写查询时，避免使用Hive不支持的功能。 3. 错误的参数设置 Hive的一些设置选项可能会影响到SQL的解析。比如，如果我们不小心设定了个不对劲的方言选项，或者选错了优化器，都有可能让系统蹦出个“SQL查询无法理解”的错误提示。 解决方案：检查Hive的配置文件，确保所有设置都是正确的，并且与我们的需求匹配。 三、如何优化Hive查询以减少“无法解析SQL查询”的错误？ 除了上述的解决方案之外，还有一些其他的方法可以帮助我们优化Hive查询，从而减少“无法解析SQL查询”的错误： 1. 编写简洁明了的SQL语句 简洁的SQL语句更容易被Hive解析。咱们尽量别去碰那些复杂的、套娃似的查询，试试JOIN或者其他更简便的方法来完成任务吧，这样会更轻松些。 2. 优化数据结构 合理的数据结构对于提高查询效率非常重要。我们其实可以动手对数据结构进行优化，就像整理房间一样，通过一些小妙招。比如说，我们可以设计出特制的“目录”——也就是创建合适的索引，让数据能被快速定位；又或者调整一下数据分区这本大书的章节划分策略，让它读起来更加流畅、查找内容更省时高效。这样一来，我们的数据结构就能变得更加给力啦！ 3. 合理利用Hive的内置函数 Hive提供了一系列的内置函数，它们可以帮助我们更高效地处理数据。例如，我们可以使用COALESCE函数来处理NULL值，或者使用DISTINCT关键字来去重。 四、总结 “无法解析SQL查询”是我们在使用Hive过程中经常会遇到的问题。当你真正掌握了Hive SQL的语法规则，就像解锁了一本秘籍，同时，灵活巧妙地调整Hive的各项参数配置，就如同给赛车调校引擎一样，这样一来，我们就能轻松把那个烦人的问题一脚踢开，让事情变得顺顺利利。另外，我们还能通过一些实际操作，让Hive查询速度更上一层楼。比如，我们可以动手编写更加简单易懂的SQL语句，把数据结构整得更加高效；再者，别忘了Hive自带的各种内置函数，充分挖掘并利用它们，也能大大提升查询效率。总的来说，要是我们把这些小技巧都牢牢掌握住，那碰上“无法解析SQL查询”这种问题时，就能轻松应对，妥妥地搞定它。

...loud也陆续推出了基于异步IO模型的服务端SDK，以适应分布式系统和微服务架构下对性能与稳定性的严苛要求。 此外，针对网络安全问题，结合Tornado等高性能网络库的应用实践，业界专家也在不断深入研究如何在保证高效率的同时加强数据传输的安全性和隐私保护。例如，通过整合加密通信协议（如TLS 1.3）、实现自动重连时的身份验证机制，以及利用WebSockets进行安全的双向实时通信，从而全方位提升网络应用的信息安全保障水平。 综上所述，无论是在技术演进还是实际应用场景中，掌握和运用Tornado这类高性能网络库都是网络开发工程师提升核心竞争力的重要一环，而持续关注并学习相关领域的最新进展和技术方案，则是紧跟时代步伐、满足未来需求的关键所在。

...然后按照官方文档中的步骤进行编译和打包。 bash git clone https://github.com/apache/incubator-seatunnel.git cd incubator-seatunnel mvn clean package -DskipTests 接着，你需要配置SeaTunnel的配置文件seatunnel-env.sh，确保环境变量正确设置： bash export SEATUNNEL_HOME=/path/to/seatunnel 4. 2. 创建任务配置文件 接下来，我们需要创建一个任务配置文件来定义我们的预警逻辑。比如说，我们要盯着MySQL里某个表的个头，一旦它长得太大，超出了我们定的界限，就赶紧发封邮件提醒我们。我们可以创建一个名为capacity_alert.conf的配置文件： yaml job { name = "DatabaseCapacityAlert" parallelism = 1 sources { mysql_source { type = "jdbc" url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb" username = "root" password = "password" query = "SELECT table_schema, table_name, data_length + index_length AS total_size FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'mydb' AND table_name = 'my_table'" } } sinks { mail_sink { type = "mail" host = "smtp.example.com" port = 587 username = "alert@example.com" password = "alert_password" from = "alert@example.com" to = "admin@example.com" subject = "Database Capacity Alert" content = """ The database capacity is approaching the threshold. Please take necessary actions. """ } } } 4. 3. 运行任务 配置完成后，就可以启动SeaTunnel任务了。你可以通过以下命令运行： bash bin/start-seatunnel.sh --config conf/capacity_alert.conf 4. 4. 监控与调整 运行后，你可以通过日志查看任务的状态和输出。如果一切正常，你应该会看到类似如下的输出： [INFO] DatabaseCapacityAlert - Running task with parallelism 1... [INFO] MailSink - Sending email alert to admin@example.com... [INFO] MailSink - Email sent successfully. 如果发现任何问题，比如邮件发送失败，可以检查配置文件中的SMTP设置是否正确，或者尝试重新运行任务。 5. 总结与展望 通过这次实践，我发现SeaTunnel真的非常强大，能够帮助我们构建复杂的ETL流程，包括数据库容量预警这样的高级功能。当然了，这个过程也不是一路畅通的，中间遇到了不少坑，但好在最后都解决了。将来，我打算继续研究怎么把SeaTunnel和其他监控工具连起来，打造出一个更全面、更聪明的预警系统。这样就能更快地发现问题，省去很多麻烦。 希望这篇文章对你有所帮助，如果你有任何疑问或建议，欢迎在评论区留言交流！

...的访问控制策略，比如基于角色的访问控制（RBAC）或基于身份的访问控制（IBAC）。与此同时，国际上关于数据隐私和跨境传输的法规日益严格，企业在配置安全组时还需兼顾合规性要求。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）对数据处理和存储提出了明确规范，企业若未能妥善管理跨境数据流，可能面临巨额罚款。因此，建议开发者在配置安全组时，不仅要关注技术细节，还要结合法律法规和社会责任，确保系统的安全性、合法性和可持续性。

...浏览、电子邮件收发等基础任务。在本文中，作者探讨了上网本是否可以安装win7系统的问题，尽管上网本硬件配置一般较低，但通过选择合适的系统版本或者进行优化定制，依然可以实现在上网本上安装和运行win7系统。

...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。

...eduled的基本步骤。假设我们有一个简单的定时任务，每分钟执行一次： java import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Component; @Component public class MyTaskService { @Scheduled(fixedRate = 60000) // 每60秒执行一次 public void executeTask() { System.out.println("Task executed at " + LocalDateTime.now()); // 这里进行你的实际任务逻辑... } } 在这个例子中，fixedRate属性决定了任务执行的频率。启动Spring Boot应用后，这个任务会在配置的间隔内自动运行。 三、单节点到多节点的挑战与解决方案 当我们需要将此服务扩展到多节点时，面临的主要问题是任务的同步和一致性。为了实现这一点，我们可以考虑以下几种策略： 1. 使用消息队列 使用如RabbitMQ、Kafka等消息队列，将定时任务的执行请求封装成消息发送到队列。在每个节点上，创建一个消费者来订阅并处理这些消息。 java import org.springframework.amqp.core.Queue; import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener; @RabbitListener(queues = "task-queue") public void processTask(String taskData) { // 解析任务数据并执行 executeTask(); } 2. 分布式锁 如果任务执行过程中有互斥操作，可以使用分布式锁如Redis的SETNX命令来保证只有一个节点执行任务。任务完成后释放锁，其他节点检查是否获取到锁再决定是否执行。 3. Zookeeper协调 使用Zookeeper或其他协调服务来管理任务执行状态，确保任务只在一个节点上执行，其他节点等待。 4. ConsistentHashing 如果任务负载均衡且没有互斥操作，可以考虑使用一致性哈希算法将任务分配给不同的节点，这样当增加或减少节点时，任务分布会自动调整。 四、代码示例 使用Consul作为服务发现 为了实现多节点的部署，我们还可以利用Consul这样的服务发现工具。首先，配置Spring Boot应用连接Consul，并在启动时注册自身服务。然后，使用Consul的健康检查来确保任务节点是活跃的。 java import com.ecwid.consul.v1.ConsulClient; import com.ecwid.consul.v1.agent.model.ServiceRegisterRequest; @Configuration public class ConsulConfig { private final ConsulClient consulClient; public ConsulConfig(ConsulClient consulClient) { this.consulClient = consulClient; } @PostConstruct public void registerWithConsul() { ServiceRegisterRequest request = new ServiceRegisterRequest() .withId("my-task-service") .withService("task-service") .withAddress("localhost") .withPort(port) .withTags(Collections.singletonList("scheduled-task")); consulClient.agent().service().register(request); } @PreDestroy public void deregisterFromConsul() { consulClient.agent().service().deregister("my-task-service"); } } 五、总结与未来展望 将SpringBoot的定时任务服务从单节点迁移到多节点并非易事，但通过合理选择合适的技术栈（如消息队列、分布式锁或服务发现），我们可以确保任务的可靠执行和扩展性。当然，这需要根据实际业务场景和需求来定制解决方案。干活儿的时候，咱们得眼观六路，耳听八方，随时盯着，不断测验，这样才能保证咱这多站点的大工程既稳如老狗，又跑得飞快，对吧？ 记住，无论你选择哪种路径，理解其背后的原理和潜在问题总是有益的。随着科技日新月异，各种酷炫的工具和编程神器层出不穷，身为现代开发者，你得像海绵吸水一样不断学习，随时准备好迎接那些惊喜的变化，这可是咱们吃饭的家伙！

...击搜索及下载PDF等步骤，形成脚本自动执行，从而批量下载多个专利全文。 Google Patent , Google Patent是谷歌推出的一款专门针对全球专利信息检索的服务平台。用户可以通过该平台搜索到各国专利局公开的专利文献，包括专利标题、摘要、说明书以及专利权人等详细信息，并提供部分专利的全文PDF文件供用户免费下载。文中提到，Google Patent是目前唯一一个在无需验证码情况下支持全文PDF下载的专利搜索引擎，因此被作者选作自动化下载专利全文的重要途径。 自动化脚本 , 自动化脚本是一种计算机程序或命令序列，旨在通过预先编写好的代码指令代替人工完成一系列重复性工作。在本文语境下，作者设计并实现了用于批量下载专利全文的自动化脚本，结合按键精灵工具模拟人类操作行为，通过读取文本编辑器中的公开号，依次搜索并下载对应的专利全文PDF。同时，还提供了检查下载效果的Python小脚本，用于对比待下载清单与实际已下载文件的公开号，确保所有需要的专利都已成功下载。

...化工具至关重要。 我个人比较推荐 KubeFed，这是一个由 Google 开发的多集群管理工具。它允许你在多个集群之间同步资源，比如 Deployment、Service 等。 举个例子，如果你想在所有集群中同步一个 Deployment，可以这样做： bash kubectl kubefedctl federate deployment my-deployment --clusters=cluster-a,cluster-b 是不是很酷？通过这种方式，你只需要维护一份配置文件，就能确保所有集群的状态一致。 --- 4. 我的思考与总结 兄弟们，写到这里，我觉得有必要停下来聊一聊我的感受。说实话，搞多集群的管理和优化这事吧，真挺费脑子的，特别是当你摊上一堆复杂得让人头大的业务场景时，那感觉就像是在迷宫里找出口，越走越晕。但只要你掌握了核心原理，并且善于利用现有的工具，其实也没那么可怕。 我觉得，Kubernetes 的多集群方案就像是一把双刃剑。它既给了我们无限的可能性，也带来了不少挑战。所以啊，在用它的过程中，咱们得脑袋清醒点，别迷迷糊糊的。别害怕去试试新鲜玩意儿，说不定就有惊喜呢！而且呀，心里得有根弦，感觉不对就赶紧调整策略，灵活一点总没错。 最后，我想说的是，技术的世界永远没有终点。就算咱们今天聊了个痛快，后面还有好多好玩的东西在等着咱们呢！所以，让我们一起继续学习吧！

...，而不涉及复杂的数据结构和事务管理。这就好比你有一款游戏，它的规则设定里就没有考虑过时间旅行或者穿越时空的事情。所以，你不能在游戏中实现回到过去修改错误或者尝试不同的未来路径。同理，这个系统也一样，它的设计初衷没有考虑到版本更新时的逻辑问题，所以自然也就无法直接支持多版本控制了。 第三部分：实现多版本控制的方法 1. 使用命名空间进行版本控制 一个简单的策略是为每个数据项创建一个命名空间，其中包含当前版本的键和历史版本的键。例如： python import memcache mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0) def set_versioned_data(key, version, data): mc.set(f'{key}_{version}', data) mc.set(key, data) 保存最新版本 设置数据 set_versioned_data('product', 'v1', {'name': 'Product A', 'price': 10}) 更新数据并设置新版本 set_versioned_data('product', 'v2', {'name': 'Product A (Updated)', 'price': 15}) 2. 利用时间戳进行版本控制 另一种方法是在数据中嵌入一个时间戳字段，作为版本标识。这种方法在数据频繁更新且版本控制较为简单的情况下适用。 python import time def set_timestamped_data(key, timestamp, data): mc.set(f'{key}_{timestamp}', data) mc.set(key, data) 设置数据 set_timestamped_data('product', int(time.time()), {'name': 'Product A', 'price': 10}) 更新数据 set_timestamped_data('product', int(time.time()) + 1, {'name': 'Product A (Updated)', 'price': 15}) 第四部分：优化与挑战 在实际应用中，选择何种版本控制策略取决于具体业务需求。比如说，假设你老是得翻查过去的数据版本，那用时间戳或者命名空间跟数据库的搜索功能搭伙用，可能会是你的最佳选择。就像你去图书馆找书，用书名和出版日期做检索，比乱翻一气效率高多了。这方法就像是给你的数据做了个时间轴或者标签系统，让你想看哪段历史一搜就出来，方便得很！同时，考虑到内存资源的限制，应合理规划版本的数量，避免不必要的内存占用。 结论 Memcached本身不提供内置的多版本控制功能，但通过一些简单的编程技巧，我们可以实现这一需求。无论是使用命名空间还是时间戳，关键在于根据业务逻辑选择最适合的实现方式。哎呀，你知不知道在搞版本控制的时候，咱们得好好琢磨琢磨性能优化和资源管理这两块儿？这可是关乎咱们系统稳不稳定的头等大事，还有能不能顺畅运行的关键！别小瞧了这些细节，它们能让你的程序像开了挂一样，不仅跑得快，而且用起来还特别省心呢！所以啊，做这些事儿的时候，可得细心点，别让它们成为你系统的绊脚石！ 后记 在开发过程中，面对复杂的数据管理和版本控制需求，灵活运用现有工具和技术，往往能取得事半功倍的效果。嘿！小伙伴们，咱们一起聊聊天呗。这篇文章呢，就是想给那些正跟咱们遇到相似难题的编程大神们一点灵感和方向。咱们的目标啊，就是一块儿把技术这块宝地给深耕细作，让它开出更绚烂的花，结出更甜美的果子。加油，程序员朋友们，咱们一起努力，让代码更有灵魂，让技术更有温度！

...心中。 这是一个同样基于信息分享的移动社交产品，其本质其实与Instagram等图片分享社区、啪啪等语音分享社区一样。啪啪本来是最先进行声音信息分享的社区，但啪啪把声音与图片混合在一起生硬造出了一个声音图片的概念，反而留下了主打声音信息分享的切入点，现在人人就抓住了这个切入点推出啵啵这个产品。 事实上，从目前已经存在啵啵社区中的用户发的消息来看，其性质与啪啪并无很大区别。啵啵主打的声音滤镜功能，有一个非常非常严重的缺陷。图片分享社区的滤镜功能对图片的改造是美化，图片滤镜可以把一张普通的图片改的看上去非常的优美和文艺，因而大大增强了用户的分享欲望，让人人都有当一回摄影师的感觉。 但声音滤镜做不到这样的效果，至少从啵啵中看来达不到美化的效果，目前从社区中声音信息可知，声音经过滤镜处理之后变得非常怪异。本身声音美的用户尤其女孩子必然受不了这样的声音变化，声音不好听的用户，经过处理后，结果是更加的不堪回首。所以，从实际情况来看，大多数人都会直接发布不加滤镜的原音。 另外，应用中有个设置奇特的地方在于，如果发布信息时只发布声音不附加图片，这条信息的背景会有一大片的空白，效果比较差。别说应用制作者，用户们都会觉得很有违和感，因而绝大多数用户都会添加图片。 这时候，啵啵变得非常类似啪啪，虽然本身，其与啪啪就相差不大。 是的，这是啪啪披着声音滤镜的外衣，事实上笔者怀疑啪啪不做声音滤镜就是有声音滤镜反而丑化声音的考虑。据了解，这是本周重组后的人人公司新的无线事业部推出的两款移动应用之一。但如果说这就是一个上市大公司在移动端发力所能做到的全部，这无疑是稍让人失望的。而且，人人网能不能不要这么马虎对待自己的产品？所谓的@啵啵官博就只在1月18日发布了一条消息，之后这个微博账号再无动静。 如果按照许朝军解释啪啪名字的来源：啪=口+拍，声音加图片。那啵啵又作何解？ 好吧，其实人人网解释是这样的：“语音产品，所以取拟声名字，明确定位”。 参考：http://www.hooxiao.com/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=19&id=14864（2013-01-21 10:04:03） 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/prairie79/article/details/8546911。 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。

...其核心交易系统迁移到基于Kafka构建的流处理平台上，以实现更高的系统可用性和更低的延迟，这标志着Kafka在金融领域的应用又迈上了新台阶。 此外，Kafka在物联网(IoT)领域的应用也日益广泛。随着5G网络的普及，物联网设备产生的数据量呈指数级增长。如何高效地收集、存储和处理这些海量数据成为了一个亟待解决的问题。Kafka以其卓越的吞吐能力和灵活的数据复制策略，成功应对了这一挑战。最近的一项研究显示，通过采用Kafka，某大型物联网解决方案提供商不仅大幅降低了数据处理延迟，还提高了系统的整体稳定性，为企业带来了显著的经济效益。 与此同时，学术界也在持续关注Kafka技术的发展。最新一期的《计算机通信》杂志发表了一篇关于Kafka数据复制策略优化的研究论文，提出了一种基于机器学习的智能调度算法，旨在进一步提升Kafka集群的性能和可靠性。该算法通过对历史数据的学习，能够预测未来数据流量的变化趋势，并据此动态调整各副本间的同步频率，从而在保证数据一致性的同时，最大限度地减少资源消耗。这一研究成果为Kafka的未来发展提供了新的思路和方向。 综上所述，无论是金融行业还是物联网领域，Kafka凭借其独特的技术和不断优化的性能，正逐渐成为各行业数据处理的首选平台。未来，随着更多创新技术的应用，Kafka有望在更多场景下发挥更大的作用。

...Elem.innerHTML; //取出事件发生源的名称，也就是和之间的文字，也就是链接名称哈 address=srcElem.href+"_www.achome.cn_"; //取出事件发生源的href值，也就是该链接的地址 wlink=linkname+"+"+address; //将链接名称和链接地址整合到一个变量当中 old_info=getCookie("history_info"); //从Cookies中取出以前纪录的浏览历史，该函数后面有声明 //以下程序开始判断新的浏览动作是否和已有的前6个历史重复，如果不重复则写入cookies var insert=true; if(old_info==null) //判断cookie是否为空 { insert=true; } else { var old_link=old_info.split("_www.achome.cn_"); for(var j=0;j<=5;j++) { if(old_link[j].indexOf(linkname)!=-1) insert=false; if(old_link[j]=="null") break; } } if(insert) { wlink+=getCookie("history_info"); setCookie("history_info",wlink); //写入cookie，该函数后面有声明 history_show().reload(); break; } } srcElem = srcElem.parentNode; } } catch(e){} return true; } document.οnclick=glog;//使每一次页面的点击动作都执行glog函数 第2部分：Cookies的相关函数 复制内容到剪贴板 代码: //cookie的相关函数 //读取cookie中指定的内容 function getCookieVal (offset) { var endstr = document.cookie.indexOf (";", offset); if (endstr == -1) endstr = document.cookie.length; return unescape(document.cookie.substring(offset, endstr)); } function getCookie (name) { var arg = name + "="; var alen = arg.length; var clen = document.cookie.length; var i = 0; while (i < clen) { var j = i + alen; if (document.cookie.substring(i, j) == arg) return getCookieVal (j); i = document.cookie.indexOf(" ", i) + 1; if (i == 0) break; } return null; } //将浏览动作写入cookie function setCookie (name, value) { var exp = new Date(); exp.setTime (exp.getTime()+3600000000); document.cookie = name + "=" + value + "; expires=" + exp.toGMTString(); } 第3部分：页面显示函数 复制内容到剪贴板 代码: function history_show() { var history_info=getCookie("history_info"); //取出cookie中的历史记录 var content=""; //定义一个显示变量 if(history_info!=null) { history_arg=history_info.split("_www.achome.cn_"); var i; for(i=0;i<=5;i++) { if(history_arg[i]!="null") { var wlink=history_arg[i].split("+"); content+=("↑"+""+wlink[0]+" "); } document.getElementById("history").innerHTML=content; } } else {document.getElementById("history").innerHTML="对不起，您没有任何浏览纪录";} } 代码差不多就是这些了 就为大家分析到这里 还有不足之处还请大家多多指教 下面可以运行代码查看效果 查看效果 //cookie的相关函数 function getCookieVal (offset) { var endstr = document.cookie.indexOf (";", offset); if (endstr == -1) endstr = document.cookie.length; return unescape(document.cookie.substring(offset, endstr)); } function getCookie (name) { var arg = name + "="; var alen = arg.length; var clen = document.cookie.length; var i = 0; while (i < clen) { var j = i + alen; if (document.cookie.substring(i, j) == arg) return getCookieVal (j); i = document.cookie.indexOf(" ", i) + 1; if (i == 0) break; } return null; } function setCookie (name, value) { var exp = new Date(); exp.setTime (exp.getTime()+3600000000); document.cookie = name + "=" + value + "; expires=" + exp.toGMTString(); } function glog(evt) { evt=evt?evt:window.event;var srcElem=(evt.target)?evt.target:evt.srcElement; try { while(srcElem.parentNode&&srcElem!=srcElem.parentNode) { if(srcElem.tagName&&srcElem.tagName.toUpperCase()=="A") { linkname=srcElem.innerHTML; address=srcElem.href+"_www.achome.cn_"; wlink=linkname+"+"+address; old_info=getCookie("history_info"); var insert=true; if(old_info==null) //判断cookie是否为空 { insert=true; } else { var old_link=old_info.split("_www.achome.cn_"); for(var j=0;j<=5;j++) { if(old_link[j].indexOf(linkname)!=-1) insert=false; if(old_link[j]=="null") break; } } / if(insert) //如果符合条件则重新写入数据 { wlink+=getCookie("history_info"); setCookie("history_info",wlink); history_show().reload(); break; } } srcElem = srcElem.parentNode; } } catch(e){} return true; } document.οnclick=glog; function history_show() { var history_info=getCookie("history_info"); var content=""; if(history_info!=null) { history_arg=history_info.split("_www.achome.cn_"); var i; for(i=0;i<=5;i++) { if(history_arg[i]!="null") { var wlink=history_arg[i].split("+"); content+=("↑"+""+wlink[0]+" "); } document.getElementById("history").innerHTML=content; } } else {document.getElementById("history").innerHTML="对不起，您没有任何浏览纪录";} } // JavaScript Document 浏览历史排行(只显示6个最近访问站点并且没有重复的站点出现) history_show(); 点击链接： 网站1 网站2 网站3 网站4 网站5 网站6 网站7 网站8 网站9 如果有其他疑问请登陆www.achome.cn与我联系 提示：您可以先修改部分代码再运行 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_30611227/article/details/117818020。 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。

该支付接口支持支付宝、QQ钱包、微信支付和财付通四种支付方式，商户通过注册申请可获取商户ID与KEY。接口提供了查询商户信息、结算规则、订单及结算记录的API，并支持订单退款操作。在发起支付请求时需指定商户ID、支付方式、订单号等参数，同时采用MD5签名算法确保数据安全。通知机制包括服务器异步通知和页面跳转通知，均要求商户系统进行有效响应。整个流程中，商户ID、签名字符串以及MD5签名算法贯穿各个关键环节，实现对支付状态的有效跟踪与管理。

...建一个分层的缓存体系结构。例如，在大规模服务架构中，可能同时使用Redis作为快速存储、Memcached处理热点数据以及SSD本地缓存存放较冷但仍有访问价值的数据。这种策略允许根据数据热度和访问模式智能地分配存储资源，确保高效率的同时，最大限度地降低对单一组件（如Memcached）的CPU占用率，实现整个系统的性能优化。

...用的方式。比如说，在搭建分布式锁、配置中心或者进行分布式服务注册与发现这些常见应用场景时，开发者能够直接借用ZooKeeper提供的API和设计思路，轻而易举地打造出高效又稳定的解决方案，就像是在玩乐高积木一样，把不同的模块拼接起来，构建出强大的系统。 结论 随着云计算时代的到来，大规模分布式系统对于一致性和可靠性的需求愈发凸显，ZooKeeper正是在这个背景下诞生并不断演进的一颗璀璨明星。真正摸透并灵活运用ZooKeeper的设计精髓，那咱们就仿佛掌握了在分布式世界里驰骋的秘诀，能够随心所欲地打造出既稳如磐石又性能超群的分布式应用。

... 而slab分配器是基于对象进行管理的，相同类型的对象归为一类(如进程描述符就是一类)，每当要申请这样一个对象，slab分配器就从一个slab列表中分配一个这样大小的单元出去，而当要释放时，将其重新保存在该列表中，而不是直接返回给伙伴系统，从而避免这些内碎片。slab分配器并不丢弃已分配的对象，而是释放并把它们保存在内存中。当以后又要请求新的对象时，就可以从内存直接获取而不用重复初始化。 2.3 内核中申请内存的函数 2.3.1 __get_free_pages __get_free_pages函数是最原始的内存分配方式，直接从伙伴系统中获取原始页框，返回值为第一个页框的起始地址. 2.3.2 kmem_cache_alloc kmem_cache_create/ kmem_cache_alloc是基于slab分配器的一种内存分配方式，适用于反复分配释放同一大小内存块的场合。首先用kmem_cache_create创建一个高速缓存区域，然后用kmem_cache_alloc从 该高速缓存区域中获取新的内存块。 2.3.3 kmalloc kmalloc是内核中最常用的一种内存分配方式，它通过调用kmem_cache_alloc函数来实现。 kmalloc() 申请的内存位于物理内存映射区域，而且在物理上也是连续的，它们与真实的物理地址只有一个固定的偏移，因为存在较简单的转换关系，所以对申请的内存大小有限制，不能超过128KB。 较常用的flags()有： GFP_ATOMIC —— 不能睡眠； GFP_KERNEL —— 可以睡眠； GFP_DMA —— 给 DMA 控制器分配内存，需要使用该标志。 2.3.4 vmalloc vmalloc() 函数则会在虚拟内存空间给出一块连续的内存区，但这片连续的虚拟内存在物理内存中并不一定连续。由于 vmalloc() 没有保证申请到的是连续的物理内存，因此对申请的内存大小没有限制，如果需要申请较大的内存空间就需要用此函数了。 注意vmalloc和vfree时可以睡眠的，因此不能从中断上下问调用。 一般情况下，内存只有在要被 DMA 访问的时候才需要物理上连续，但为了性能上的考虑，内核中一般使用 kmalloc()，而只有在需要获得大块内存时才使用 vmalloc()。例如，当模块被动态加载到内核当中时，就把模块装载到由 vmalloc() 分配的内存上。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://secdev.blog.csdn.net/article/details/109731954。 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。

...念得以实现，使得代码结构清晰，易于维护和扩展。 功能性编程(FP) , 功能性编程是一种编程范式，强调使用函数来表达计算过程，避免改变状态和使用副作用。Kotlin通过支持高阶函数、局部函数、递归等功能，将功能性编程的特性融入到语言中，提供了一种更简洁、更易于测试的编程方式。 跨平台开发(multi-platform development) , 跨平台开发是指编写一次代码可以在多个平台上运行的技术。Kotlin通过Kotlin/JS和Kotlin/Native等技术，支持在多种操作系统和设备上开发应用，包括Web浏览器、Android、iOS等，大大提高了开发效率和代码复用性。 零成本抽象(zero-cost abstractions) , 零成本抽象是Kotlin设计哲学的一部分，指的是在使用抽象概念（如泛型、高阶函数等）时，不会增加额外的运行时开销或代码复杂度。这使得开发者能够使用更高级别的抽象而不担心性能损失，从而提高代码的可读性和可维护性。 现代软件开发(modern software development) , 现代软件开发是指采用最新技术和最佳实践来创建高质量、可扩展和安全的软件系统的过程。Kotlin作为一门现代编程语言，结合了简洁的语法、强大的功能特性和跨平台支持，为现代软件开发提供了有力的工具，助力开发者构建更高效、更安全的应用程序。

...以让我们更方便地处理结构化数据。相比于RDD，Dataframe API可真是个贴心小能手，它提供的接口不仅瞅着更直观，操作起来更是高效溜溜的。这样一来，咱们就能把那些不必要的中间转换和操作通通“踢飞”，让数据处理变得轻松又愉快！另外，Dataframe API还超级给力地支持一些更高级的操作，比如聚合、分组什么的，这对于处理那些小文件可真是帮了大忙了！ 下面是一个简单的例子，展示如何使用Dataframe API来读取小文件： java val df = spark.read.format("csv") .option("header", "true") .option("inferSchema", "true") .load("/path/to/files/") 在这个例子中，我们使用read函数从指定目录下读取CSV文件，并将其转化为DataFrame。然后，我们可以通过各种函数对DataFrame进行操作，如show、filter、groupBy等。 2. 使用Spark SQL Spark SQL是一种高级抽象，用于查询关系表。就像Dataframe API那样，Spark SQL也给我们带来了一种超级实用又高效的处理小文件的方法，一点儿也不复杂，特别接地气儿。Spark SQL还自带了一堆超级实用的内置函数，比如COUNT、SUM、AVG这些小帮手，用它们来处理小文件，那速度可真是嗖嗖的，轻松又高效。 下面是一个简单的例子，展示如何使用Spark SQL来读取小文件： scss val df = spark.sql("SELECT FROM /path/to/files/") 在这个例子中，我们使用sql函数来执行SQL语句，从而从指定目录下读取CSV文件并转化为DataFrame。 3. 使用Partitioner Partitioner是Spark的一种内置机制，用于将数据分割成多个块。当我们处理大量小文件时，可以使用Partitioner来提高处理效率。其实呢，我们可以这样来操作：比如说，按照文件的名字呀，或者文件里边的内容这些规则，把那些小文件分门别类地整理一下。就像是给不同的玩具放在不同的抽屉里一样，每个类别都单独放到一个文件夹里面去存储，这样一来就清清楚楚、井井有条啦！这样一来，每次我们要读取文件的时候，就只需要瞄一眼一个文件夹里的内容，压根不需要把整个目录下的所有文件都翻个底朝天。 下面是一个简单的例子，展示如何使用Partitioner来处理小文件： python val partitioner = new HashPartitioner(5) val rdd = sc.textFile("/path/to/files/") .map(line => (line.split(",").head, line)) .partitionBy(partitioner) val output = rdd.saveAsTextFile("/path/to/output/") 在这个例子中，我们首先使用textFile函数从指定目录下读取文本文件，并将其转化为RDD。接着，我们运用一个叫做map的神奇小工具，就像魔法师挥动魔杖那样，把每一行文本巧妙地一分为二，一部分是文件名，另一部分则是内容。然后，我们采用了一个叫做partitionBy的神奇函数，就像把RDD里的数据放进不同的小篮子里那样，按照文件名给它们分门别类。这样一来，每个“篮子”里都恰好装了5个小文件，整整齐齐，清清楚楚。最后，我们使用saveAsTextFile函数将RDD保存为文本文件。因为我们已经按照文件名把文件分门别类地放进不同的“小桶”里了，所以现在每次找文件读取的时候，就不用像无头苍蝇一样满目录地乱窜，只需要轻轻松松打开一个文件夹，就能找到我们需要的文件啦！ 四、结论 通过以上三种方法，我们可以有效地优化Spark在读取大量小文件时的性能。Dataframe API和Spark SQL提供了简单且高效的API，可以快速处理结构化数据。Partitioner这个小家伙，就像个超级有条理的文件整理员，它能够按照特定的规则，麻利地把那些小文件分门别类放好。这样一来，当你需要读取文件的时候，就仿佛拥有了超能力一般，嗖嗖地提升读取速度，让效率飞起来！当然啦，这只是入门级别的小窍门，真正要让方案火力全开，还得瞅准实际情况灵活变通，不断打磨和优化才行。