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...处理,只要起到通知的作用即可。所以如果消息转移到异常队列,可以执行清空队列表中的数据 delete from demo_queue_table; 4. 队列的停止和删除 如果需要删除或重建可以使用下面的方法进行操作: BEGIN DBMS_AQADM.STOP_QUEUE( queue_name => 'demo_queue' ); DBMS_AQADM.DROP_QUEUE( queue_name => 'demo_queue' ); DBMS_AQADM.DROP_QUEUE_TABLE( queue_table => 'demo_queue_table' ); END; 5. 入队消息 入列操作是一个基本的事务操作(就像往队列表Insert),因此我们需要提交。 declare r_enqueue_options DBMS_AQ.ENQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin o_payload := demo_queue_payload_type('what is you name ?'); dbms_aq.enqueue( queue_name => 'demo_queue', enqueue_options => r_enqueue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); commit; end; 通过SQL语句查看消息是否正常入队: select from aq$demo_queue_table; select user_data from aq$demo_queue_table; 6. 出队消息 使用Oracle进行出队操作,我没有实验成功(不确定是否和DBMS_OUTPUT的执行权限有关),代码如下,读者可以进行调试: declare r_dequeue_options DBMS_AQ.DEQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin DBMS_AQ.DEQUEUE( queue_name => 'demo_queue', dequeue_options => r_dequeue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( ' Browse message is [' || o_payload.message || ']' ); end; 二、Java使用JMS监听并处理Oracle AQ队列 Java使用JMS进行相应的处理,需要使用Oracle提供的jar,在Oracle安装目录可以找到:在linux中可以使用find命令进行查找,例如 find pwd -name 'jmscommon.jar' 需要的jar为: app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/rdbms/jlib/jmscommon.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jdbc/lib/ojdbc7.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jlib/orai18n.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jlib/jta.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/rdbms/jlib/aqapi_g.jar 1. 创建连接参数类 实际使用时可以把参数信息配置在properties文件中,使用Spring进行注入。 package org.kevin.jms; / @author 李文锴 连接参数信息 / public class JmsConfig { public String username = "ckevin"; public String password = "a111111111"; public String jdbcUrl = "jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:orcl"; public String queueName = "demo_queue"; } 2. 创建消息转换类 因为消息载荷是Oracle数据类型,需要提供一个转换工厂类将Oracle类型转换为Java类型。 package org.kevin.jms; import java.sql.SQLException; import oracle.jdbc.driver.OracleConnection; import oracle.jdbc.internal.OracleTypes; import oracle.jpub.runtime.MutableStruct; import oracle.sql.CustomDatum; import oracle.sql.CustomDatumFactory; import oracle.sql.Datum; import oracle.sql.STRUCT; / @author 李文锴 数据类型转换类 / @SuppressWarnings("deprecation") public class QUEUE_MESSAGE_TYPE implements CustomDatum, CustomDatumFactory { public static final String _SQL_NAME = "QUEUE_MESSAGE_TYPE"; public static final int _SQL_TYPECODE = OracleTypes.STRUCT; MutableStruct _struct; // 12表示字符串 static int[] _sqlType = { 12 }; static CustomDatumFactory[] _factory = new CustomDatumFactory[1]; static final QUEUE_MESSAGE_TYPE _MessageFactory = new QUEUE_MESSAGE_TYPE(); public static CustomDatumFactory getFactory() { return _MessageFactory; } public QUEUE_MESSAGE_TYPE() { _struct = new MutableStruct(new Object[1], _sqlType, _factory); } public Datum toDatum(OracleConnection c) throws SQLException { return _struct.toDatum(c, _SQL_NAME); } public CustomDatum create(Datum d, int sqlType) throws SQLException { if (d == null) return null; QUEUE_MESSAGE_TYPE o = new QUEUE_MESSAGE_TYPE(); o._struct = new MutableStruct((STRUCT) d, _sqlType, _factory); return o; } public String getContent() throws SQLException { return (String) _struct.getAttribute(0); } } 3. 主类进行消息处理 package org.kevin.jms; import java.util.Properties; import javax.jms.Message; import javax.jms.MessageConsumer; import javax.jms.MessageListener; import javax.jms.Queue; import javax.jms.QueueConnection; import javax.jms.QueueConnectionFactory; import javax.jms.Session; import oracle.jms.AQjmsAdtMessage; import oracle.jms.AQjmsDestination; import oracle.jms.AQjmsFactory; import oracle.jms.AQjmsSession; / @author 李文锴 消息处理类 / public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception { JmsConfig config = new JmsConfig(); QueueConnectionFactory queueConnectionFactory = AQjmsFactory.getQueueConnectionFactory(config.jdbcUrl, new Properties()); QueueConnection conn = queueConnectionFactory.createQueueConnection(config.username, config.password); AQjmsSession session = (AQjmsSession) conn.createQueueSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); conn.start(); Queue queue = (AQjmsDestination) session.getQueue(config.username, config.queueName); MessageConsumer consumer = session.createConsumer(queue, null, QUEUE_MESSAGE_TYPE.getFactory(), null, false); consumer.setMessageListener(new MessageListener() { @Override public void onMessage(Message message) { System.out.println("ok"); AQjmsAdtMessage adtMessage = (AQjmsAdtMessage) message; try { QUEUE_MESSAGE_TYPE payload = (QUEUE_MESSAGE_TYPE) adtMessage.getAdtPayload(); System.out.println(payload.getContent()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); Thread.sleep(1000000); } } 使用Oracle程序块进行入队操作,在没有启动Java时看到队列表中存在数据。启动Java后,控制台正确的输出的消息;通过Oracle程序块再次写入消息,发现控制台正确处理消息。Java的JMS监听不是立刻进行处理,可能存在几秒中的时间差,时间不等。 三、监控表记录变化通知Java 下面的例子创建一个数据表,然后在表中添加触发器,当数据变化后触发器调用存储过程给Oracle AQ发送消息,然后使用Java JMS对消息进行处理。 1. 创建表 创建student表,包含username和age两个子段,其中username时varchar2类型,age时number类型。 2. 创建存储过程 创建send_aq_msg存储过程,因为存储过程中调用dbms数据包,系统包在存储过程中执行需要进行授权(使用sys用户进行授权): grant execute on dbms_aq to ckevin; 注意存储过程中包含commit语句。 create or replace PROCEDURE send_aq_msg (info IN VARCHAR2) as r_enqueue_options DBMS_AQ.ENQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin o_payload := demo_queue_payload_type(info); dbms_aq.enqueue( queue_name => 'demo_queue', enqueue_options => r_enqueue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); commit; end send_aq_msg; 3. 创建触发器 在student表中创建触发器,当数据写入或更新时,如果age=18,则进行入队操作。需要调用存储过程发送消息,但触发器中不能包含事物提交语句,因此需要使用pragma autonomous_transaction;声明自由事物: CREATE OR REPLACE TRIGGER STUDENT_TR AFTER INSERT OR UPDATE OF AGE ON STUDENT FOR EACH ROW DECLARE pragma autonomous_transaction; BEGIN if :new.age = 18 then send_aq_msg(:new.username); end if; END; 创建完触发器后向执行插入或更新操作: insert into student (username,age) values ('jack.lee.3k', 18); update student set age=18 where username='jack003'; Java JMS可以正确的处理消息。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42309178/article/details/115241521。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-17 14:22:22
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... Reflect 的作用 3.2 Reflect 的常见方法 3.3 Reflect 的使用 3.4 Receiver的作用 3.5 Reflect 的 construct 4. 响应式 4.1 什么是响应式? 4.2 响应式函数设计 4.3 响应式依赖的收集 4.4 监听对象的变化 4.5 对象的依赖管理 4.6 对 Depend 重构 4.7 创建响应式对象 4.8 Vue2 响应式原理 Proxy 、Relect、响应式 1. 监听对象的操作 需求:有一个对象,我们希望监听这个对象中的属性被设置或获取的过程 可以通过属性描述符中的存储属性描述符来做到 这段代码就利用了 Object.defineProperty 的存储属性描述符来对属性的操作进行监听 const obj = {name: 'why',age: 18}Object.keys(obj).forEach((key) => {let value = obj[key]Object.defineProperty(obj, key, {get: function () {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return value},set: function (newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)value = newValue} })})obj.name = 'kobe'obj.age = 30console.log(obj.name)console.log(obj.age)/ 监听到obj对象的name属性被设置值监听到obj对象的age属性被设置值监听到obj对象的name属性被访问了kobe监听到obj对象的age属性被访问了30/ 属性描述符监听对象的缺点: 首先,Object.defineProperty 设计的初衷,不是为了去监听截止一个对象中所有的属性的 我们在定义某些属性的时候,初衷其实是定义普通的属性,但是后面我们强行将它变成了数据属性描述符 其次,如果我们想监听更加丰富的操作,比如新增属性、删除属性,那么 Object.defineProperty 是无能为力的 所以我们要知道,存储数据描述符设计的初衷并不是为了去监听一个完整的对象 Ps: 原来的对象是 数据属性描述符,通过 Object.defineProperty 变成了 访问属性描述符 2. Proxy基本使用 在ES6中,新增了一个Proxy类,这个类从名字就可以看出来,是用于帮助我们创建一个代理的: 也就是说,如果我们希望监听一个对象的相关操作,那么我们可以先创建一个代理对象(Proxy对象) 之后对该对象的所有操作,都通过代理对象来完成,代理对象可以监听我们想要对原对象进行哪些操作 将上面的案例用 Proxy 来实现一次: 首先,我们需要 new Proxy 对象,并且传入需要侦听的对象以及一个处理对象,可以称之为 handler; const p = new Proxy(target, handler) 其次,我们之后的操作都是直接对 Proxy 的操作,而不是原有的对象,因为我们需要在 handler 里面进行侦听 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {// 获取值时的捕获器get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return target[key]},// 设置值时的捕获器set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)target[key] = newValue} })console.log(objProxy.name)console.log(objProxy.age)objProxy.name = 'kobe'objProxy.age = 30console.log(obj.name)console.log(obj.age)/ 监听到obj对象的name属性被访问了why监听到obj对象的age属性被访问了18监听到obj对象的name属性被设置值监听到obj对象的age属性被设置值kobe30/ 2.1 Proxy 的 set 和 get 捕获器 如果我们想要侦听某些具体的操作,那么就可以在 handler 中添加对应的捕捉器(Trap) set 和 get 分别对应的是函数类型 set 函数有四个参数: target:目标对象(侦听的对象) property:将被设置的属性 key value:新属性值 receiver:调用的代理对象 get 函数有三个参数 target:目标对象(侦听的对象) property:被获取的属性 key receiver:调用的代理对象 2.2 Proxy 所有捕获器 (13个) handler.getPrototypeOf() Object.getPrototypeOf 方法的捕捉器 handler.setPrototypeOf() Object.setPrototypeOf 方法的捕捉器 handler.isExtensible() Object.isExtensible 方法的捕捉器 handler.preventExtensions() Object.preventExtensions 方法的捕捉器 handler.getOwnPropertyDescriptor() Object.getOwnPropertyDescriptor 方法的捕捉器 handler.defineProperty() Object.defineProperty 方法的捕捉器 handler.ownKeys() Object.getOwnPropertyNames 方法和 Object.getOwnPropertySymbols 方法的捕捉器 handler.has() in 操作符的捕捉器 handler.get() 属性读取操作的捕捉器 handler.set() 属性设置操作的捕捉器 handler.deleteProperty() delete 操作符的捕捉器 handler.apply() 函数调用操作的捕捉器 handler.construct() new 操作符的捕捉器 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {// 获取值时的捕获器get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return target[key]},// 设置值时的捕获器set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)target[key] = newValue},// 监听 in 的捕获器has: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性的in操作)return key in target},// 监听 delete 的捕获器deleteProperty: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性的delete操作)delete target[key]} })// in 操作符console.log('name' in objProxy)// delete 操作delete objProxy.name/ 监听到obj对象的name属性的in操作true监听到obj对象的name属性的delete操作/ 2.3 Proxy 的 construct 和 apply 到捕捉器中还有 construct 和 apply,它们是应用于函数对象的 function foo() {console.log('调用了 foo')}const fooProxy = new Proxy(foo, {apply: function (target, thisArg, argArray) {console.log(对 foo 函数进行了 apply 调用)target.apply(thisArg, argArray)},construct: function (target, argArray, newTarget) {console.log(对 foo 函数进行了 new 调用)return new target(...argArray)} })fooProxy.apply({}, ['abc', 'cba'])new fooProxy('abc', 'cba')/ 对 foo 函数进行了 apply 调用调用了 foo对 foo 函数进行了 new 调用调用了 foo/ 3. Reflect 3.1 Reflect 的作用 Reflect 也是 ES6 新增的一个 API,它是一个对象,字面的意思是反射 Reflect 的作用: 它主要提供了很多操作 JavaScript 对象的方法,有点像 Object 中操作对象的方法 比如 Reflect.getPrototypeOf(target) 类似于 Object.getPrototypeOf() 比如 Reflect.defineProperty(target, propertyKey, attributes) 类似于 Object.defineProperty() 如果我们有 Object 可以做这些操作,那么为什么还需要有Reflect这样的新增对象呢? 这是因为在早期的 ECMA 规范中没有考虑到这种对 对象本身 的操作如何设计会更加规范,所以将这些 API 放到了 Object上面 但是 Object 作为一个构造函数,这些操作实际上放到它身上并不合适 另外还包含一些类似于 in、delete 操作符,让 JS 看起来是会有一些奇怪的 所以在 ES6 中新增了 Reflect,让我们这些操作都集中到了 Reflect 对象上 那么 Object 和 Reflect 对象之间的 API 关系,可以参考 MDN 文档: 比较 Reflect 和 Object 方法 3.2 Reflect 的常见方法 Reflect中有哪些常见的方法呢?它和Proxy是一一对应的,也是13个 Reflect.getPrototypeOf(target) 类似于 Object.getPrototypeOf() Reflect.setPrototypeOf(target, prototype) 设置对象原型的函数. 返回一个 Boolean, 如果更新成功,则返回 true Reflect.isExtensible(target) 类似于 Object.isExtensible() Reflect.preventExtensions(target) 类似于 Object.preventExtensions() , 返回一个 Boolean Reflect.getOwnPropertyDescriptor(target, propertyKey) 类似于 Object.getOwnPropertyDescriptor() , 如果对象中存在该属性,则返回对应的属性描述符, 否则返回 undefined Reflect.defineProperty(target, propertyKey, attributes) 和 Object.defineProperty() 类似, 如果设置成功就会返回 true Reflect.ownKeys(target) 返回一个包含所有自身属性(不包含继承属性)的数组 (类似于 Object.keys(), 但不会受 enumerable 影响) Reflect.has(target, propertyKey) 判断一个对象是否存在某个属性,和 in 运算符 的功能完全相同 Reflect.get(target, propertyKey[, receiver]) 获取对象身上某个属性的值,类似于 target[name] Reflect.set(target, propertyKey, value[, receiver]) 将值分配给属性的函数,返回一个 Boolean,如果更新成功,则返回 true Reflect.deleteProperty(target, propertyKey) 作为函数的 delete 操作符,相当于执行 delete target[name] Reflect.apply(target, thisArgument, argumentsList) 对一个函数进行调用操作,同时可以传入一个数组作为调用参数。和 Function.prototype.apply() 功能类似 Reflect.construct(target, argumentsList[, newTarget]) 对构造函数进行 new 操作,相当于执行 new target(...args) 3.3 Reflect 的使用 那么我们可以将之前Proxy案例中对原对象的操作,都修改为Reflect来操作 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return Reflect.get(target, key)// return target[key] // 对原来对象进行了直接操作},set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)Reflect.set(target, key, newValue)// target[key] = newValue // 对原来对象进行了直接操作} })objProxy.name = 'kobe'console.log(objProxy.name)/ 监听到obj对象的name属性被设置值监听到obj对象的name属性被访问了kobe/ 3.4 Receiver的作用 我们发现在使用getter、setter的时候有一个receiver的参数,它的作用是什么呢? 如果我们的源对象(obj)有 setter 、getter 的访问器属性,那么可以通过 receiver 来改变里面的 this const obj = {_name: 'why',get name() {return this._name // 不使用receiver, _name属性的操作不会被objProxy代理,因为this指向obj},set name(newValue) {this._name = newValue} }const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// receiver 是创建出来的代理对象console.log('get 方法被访问-------', key, receiver)console.log(objProxy === receiver) // truereturn Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)} })objProxy.name = 'kobe'console.log(objProxy.name) // kobe/ get 方法被访问------- name { _name: 'kobe', name: [Getter/Setter] }trueget 方法被访问------- _name { _name: 'kobe', name: [Getter/Setter] }truekobe/ 3.5 Reflect 的 construct function Student(name, age) {this.name = namethis.age = age}function Teacher() {}const stu = new Student('why', 18)console.log(stu)console.log(stu.__proto__ === Student.prototype)/ Student { name: 'why', age: 18 }true/// 执行 Student 函数中的内容,但是创建出来的对象是 Teacher 对象const teacher = Reflect.construct(Student, ['why', 18], Teacher)console.log(teacher)console.log(teacher.__proto__ === Teacher.prototype)/ Teacher { name: 'why', age: 18 }true/ 4. 响应式 4.1 什么是响应式? 先来看一下响应式意味着什么?我们来看一段代码: m 有一个初始化的值,有一段代码使用了这个值; 那么在 m 有一个新的值时,这段代码可以自动重新执行 let m = 0// 一段代码console.log(m)console.log(m 2)console.log(m 2)m = 200 上面的这样一种可以自动响应数据变量的代码机制,我们就称之为是响应式的 对象的响应式 4.2 响应式函数设计 首先,执行的代码中可能不止一行代码,所以我们可以将这些代码放到一个函数中: 那么问题就变成了,当数据发生变化时,自动去执行某一个函数; 但是有一个问题:在开发中是有很多的函数的,如何区分一个函数需要响应式,还是不需要响应式呢? 很明显,下面的函数中 foo 需要在 obj 的 name 发生变化时,重新执行,做出相应; bar 函数是一个完全独立于 obj 的函数,它不需要执行任何响应式的操作; // 对象的响应式const obj = {name: 'why',age: 18}function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)}function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe' // name 发生改变时候 foo 函数执行 响应式函数的实现 watchFn 如何区分响应式函数? 这个时候我们封装一个新的函数 watchFn 凡是传入到 watchFn 的函数,就是需要响应式的 其他默认定义的函数都是不需要响应式的 / 封装一个响应式的函数 /let reactiveFns = []function watchFn(fn) {reactiveFns.push(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why',age: 18}watchFn(function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)})watchFn(function demo() {console.log(obj.name, 'demo function ---------')})function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe' // name 发生改变时候 foo 函数执行reactiveFns.forEach((fn) => {fn()}) 4.3 响应式依赖的收集 目前收集的依赖是放到一个数组中来保存的,但是这里会存在数据管理的问题: 在实际开发中需要监听很多对象的响应式 这些对象需要监听的不只是一个属性,它们很多属性的变化,都会有对应的响应式函数 不可能在全局维护一大堆的数组来保存这些响应函数 所以要设计一个类,这个类用于管理某一个对象的某一个属性的所有响应式函数: 相当于替代了原来的简单 reactiveFns 的数组; class Depend {constructor() {this.reactiveFns = []}addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.push(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }const depend = new Depend()function watchFn(fn) {depend.addDepend(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}watchFn(function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)})watchFn(function demo() {console.log(obj.name, 'demo function ---------')})function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe'depend.notify() 4.4 监听对象的变化 那么接下来就可以通过之前的方式来监听对象的变化: 方式一:通过 Object.defineProperty 的方式(vue2采用的方式); 方式二:通过 new Proxy 的方式(vue3采用的方式); 我们这里先以Proxy的方式来监听 class Depend {constructor() {this.reactiveFns = []}addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.push(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }const depend = new Depend()function watchFn(fn) {depend.addDepend(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)depend.notify()} })watchFn(function foo() {const newName = objProxy.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(objProxy.name)})watchFn(function demo() {console.log(objProxy.name, 'demo function ---------')})objProxy.name = 'kobe'objProxy.name = 'james'/ 你好啊,李银河Hello Worldkobekobe demo function ---------你好啊,李银河Hello Worldjamesjames demo function ---------/ 4.5 对象的依赖管理 目前是创建了一个 Depend 对象,用来管理对于 name 变化需要监听的响应函数: 但是实际开发中我们会有不同的对象,另外会有不同的属性需要管理; 如何可以使用一种数据结构来管理不同对象的不同依赖关系呢? 在前面我们刚刚学习过 WeakMap,并且在学习 WeakMap 的时候我讲到了后面通过 WeakMap 如何管理这种响应式的数据依赖: 实现 可以写一个 getDepend 函数专门来管理这种依赖关系 / 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取mapconst map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象const depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 正确的依赖收集 我们之前收集依赖的地方是在 watchFn 中: 但是这种收集依赖的方式我们根本不知道是哪一个 key 的哪一个 depend 需要收集依赖; 只能针对一个单独的 depend 对象来添加你的依赖对象; 那么正确的应该是在哪里收集呢?应该在我们调用了 Proxy 的 get 捕获器时 因为如果一个函数中使用了某个对象的 key,那么它应该被收集依赖 / 封装一个响应式函数 /let activeReactviceFn = nullfunction watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数activeReactviceFn && depend.addDepend(activeReactviceFn)return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 4.6 对 Depend 重构 两个问题: 问题一:如果函数中有用到两次 key,比如 name,那么这个函数会被收集两次 问题二:我们并不希望将添加 reactiveFn 放到 get 中,因为它是属于 Depend 的行为 所以我们需要对 Depend 类进行重构: 解决问题一的方法:不使用数组,而是使用 Set 解决问题二的方法:添加一个新的方法,用于收集依赖 // 保存当前需要收集的响应式函数let activeReactviceFn = nullclass Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })watchFn(function () {console.log(objProxy.name, '--------------')console.log(objProxy.name, '++++++++++++++')})objProxy.name = 'kobe'/ why --------------why ++++++++++++++kobe --------------kobe ++++++++++++++/ 4.7 创建响应式对象 目前的响应式是针对于obj一个对象的,我们可以创建出来一个函数,针对所有的对象都可以变成响应式对象 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)return new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 4.8 Vue2 响应式原理 前面所实现的响应式的代码,其实就是 Vue3 中的响应式原理: Vue3 主要是通过 Proxy 来监听数据的变化以及收集相关的依赖的 Vue2 中通过 Object.defineProerty的方式来实现对象属性的监听 可以将 reactive 函数进行如下的重构: 在传入对象时,我们可以遍历所有的 key,并且通过属性存储描述符来监听属性的获取和修改 在 setter 和 getter 方法中的逻辑和前面的 Proxy 是一致的 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {Object.keys(obj).forEach((key) => {let value = obj[key]Object.defineProperty(obj, key, {get: function () {const dep = getDepend(obj, key)dep.depend()return value},set: function (newValue) {value = newValueconst dep = getDepend(obj, key)dep.notify()} })})return obj}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/wanghuan1020/article/details/126774033。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-11 12:37:47
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...量包使用太多会带来副作用,因此同样的能量包不能同时使用超过两个,也就是说最多同时可以使用两个相同的能量包。 每种能量包都有一个重量值和能量值。由于这些能量包的特殊性,必须要完整地使用一个能量包才能够发挥功效,否则将失去对应的能量值。 考虑到竞赛的公平性,竞赛组委会规定每个人赛前补充的能量包的总重量不能超过W。 现在需要你编写一个程序计算出X星人能够拥有的最大能量值是多少? 输入 单组输入。 第1行包含两个正整数N和W,其中N<=10^ 3,W<=10^ 3。 第2行到第N+1行,每一行包含两个正整数,分别表示每一种能量包的重量和能量值,两个正整数之间用空格隔开。每一种能量包的重量和能量值都是小于等于100的正整数。 输出 输出X星人能够拥有的最大能量值。 背包 可以看成每个物品个数为2的多重背包,用多重背包的方法做;也可以看成总共有2n个物品,用一般背包的方法做 //方法1include <bits/stdc++.h>using namespace std;int c[1005],w[1005];//重量 能量int f[10005];int main(){int n,m;cin>>n>>m;for(int i=1;i<=n;i++)cin>>c[i]>>w[i];for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=m;j>=c[i];--j){for(int k=1;k<=2&&kc[i]<=j;k++){f[j]=max(f[j],f[j-c[i]k]+w[i]k);} }cout<<f[m]<<endl;return 0;}//方法2include<bits/stdc++.h>using namespace std;const int N=1e3+5;int a[2N],b[2N],dp[N],n,m;int main(){cin>>n>>m;for(int i=1;i<=n;i++){cin>>a[i]>>b[i];a[i+n]=a[i],b[i+n]=b[i];}for(int i=1;i<=2n;i++){for(int j=m;j>=a[i];j--){dp[j]=max(dp[j],dp[j-a[i]]+b[i]);} }cout<<dp[m]<<'\n';return 0;} E: 最大素数 题目描述 输入一个数字字符串,从中删除若干个(包含0个)数字后可以得到一个素数,请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如,输入“1234”,删除1和4,可以得到的最大素数为23。 输入 输入一个数字字符串,从中删除若干个(包含0个)数字后可以得到一个素数,请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如,输入“1234”,删除1和4,可以得到的最大素数为23。 输出 输入一个数字字符串,从中删除若干个(包含0个)数字后可以得到一个素数,请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如,输入“1234”,删除1和4,可以得到的最大素数为23。 搜索 这里用的bfs,优先搜索当前最大的数,如果这个数已经是素数那么就是答案 我说不清楚,参考代码吧 include <bits/stdc++.h>using namespace std;bool isprime(int n){//素数判断if(n<2)return 0;for(int i=2;i<=(int)sqrt(n);++i)if(n%i==0)return 0;return 1;}struct node {string s;int len;bool operator<(const node &q)const{if(len!=q.len)return len<q.len;return s<q.s;} };bool check(string str){int m=0;for(int i=0;i<str.size();i++){m=m10+str[i]-'0';}return isprime(m);}bool flag;map<string,bool>vis;string s;void bfs(){priority_queue<node>q;q.push({s,s.size()});while(!q.empty()){node k=q.top();q.pop();if(vis[k.s])continue;vis[k.s]=1;if(check(k.s)){cout<<k.s<<endl;flag=1;return ;}for(int i=0;i<k.s.size();i++){//去掉第i个字符string s1=k.s.substr(0,i)+k.s.substr(i+1);q.push({s1,s1.size()});} }}int main(){cin>>s;bfs();if(!flag)puts("No result.");return 0;} F: 最大计分 题目描述 小米和小花在玩一个删除数字的游戏。 游戏规则如下: 首先随机写下N个正整数,然后任选一个数字作为起始点,从起始点开始从左往右每次可以删除一个数字,但是必须满足下一个删除的数字要小于上一个删除的数字。每成功删除一个数字计1分。 请问对于给定的N个正整数,一局游戏过后可以得到的最大计分是多少? 输入 单组输入。 第1行输入一个正整数N表示数字的个数(N<=10^3)。 第2行输入N个正整数,两两之间用空格隔开。 输出 对于给定的N个正整数,一局游戏过后可以得到的最大计分值。 最长下降子序列 将数组逆转就等价于求最长上升子序列长度 include <bits/stdc++.h>using namespace std;int arr[1005];int main(){int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++)cin>>arr[i];reverse(arr,arr+n);vector<int>stk;stk.push_back(arr[0]);for (int i = 1; i < n; ++i) {if (arr[i] > stk.back())stk.push_back(arr[i]);elselower_bound(stk.begin(), stk.end(), arr[i]) = arr[i];}cout << stk.size() << endl;return 0;} G: 密钥 题目描述 X星人又截获了Y星人的一段密文。 破解这段密文需要使用一个密钥,而这个密钥存在于一个正整数N中。 聪明的X星人终于找到了获取密钥的方法:这个正整数的最后一位是一个非零数K(K>=2),需要将正整数N切分成K个小的整数,并且要使得这K个较小整数的乘积达到最大。而所得到的最大乘积就是破解密文所需的密钥。 你能否帮X星人编写一段程序来得到密钥呢? 输入 X星人又截获了Y星人的一段密文。 破解这段密文需要使用一个密钥,而这个密钥存在于一个正整数N中。 聪明的X星人终于找到了获取密钥的方法:这个正整数的最后一位是一个非零数K(K>=2),需要将正整数N切分成K个小的整数,并且要使得这K个较小整数的乘积达到最大。而所得到的最大乘积就是破解密文所需的密钥。 你能否帮X星人编写一段程序来得到密钥呢? 输出 将N划分为K个整数后的最大乘积。 搜索 include <bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longll n;ll ans;void dfs(ll sum,ll m,int res){if(res==1){ans=max(ans,summ);return ;}int num=(int)log10(m)+1;//m的位数int k=10;for(int i=1;i<=num-res+1;i++){//保证剩余的数至少还有res-1位dfs(sum(m%k),m/k,res-1);k=10;}return ;}int main(){cin>>n;dfs(1ll,n,n%10);cout<<ans<<endl;return 0;} H: X星大学 题目描述 X星大学新校区终于建成啦! 新校区一共有N栋教学楼和办公楼。现在需要用光纤把这N栋连接起来,保证任意两栋楼之间都有一条有线网络通讯链路。 已知任意两栋楼之间的直线距离(单位:千米)。为了降低成本,要求两栋楼之间都用直线光纤连接。 光纤的单位成本C已知(单位:X星币/千米),请问最少需要多少X星币才能保证任意两栋楼之间都有光纤直接或者间接相连? 注意:如果1号楼和2号楼相连,2号楼和3号楼相连,则1号楼和3号楼间接相连。 输入 单组输入。 第1行输入两个正整数N和C,分别表示楼栋的数量和光纤的单位成本(单位:X星币/千米),N<=100,C<=100。两者之间用英文空格隔开。 接下来N(N-1)/2行,每行包含三个正整数,第1个正整数和第2个正整数表示楼栋的编号(从1开始一直到N),编号小的在前,编号大的在后,第3个正整数为两栋楼之间的直线距离(单位:千米)。 输出 输出最少需要多少X星币才能保证任意两栋楼之间都有光纤直接或者间接相连。 最小生成树模板题 //prim()最小生成树include <bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longdefine INF 0x3f3f3f3fint n,c;int dist[105];bool vis[105];int a[105][105];ll prim(int pos){memset(dist,INF,sizeof(dist));dist[pos]=0;ll sum=0;for(int i=1;i<=n;i++){int cur=-1;for(int j=1;j<=n;j++){if(!vis[j]&&(cur==-1||dist[j]<dist[cur]))cur=j;}if(dist[cur]>=INF)return INF;sum+=dist[cur];vis[cur]=1;for(int l=1;l<=n;l++)if(!vis[l])dist[l]=min(dist[l],a[cur][l]);}return sum;}int main() {scanf("%d%d",&n,&c);int x,y,z;memset(a,INF,sizeof(a));for(int i=1;i<=n;i++)a[i][i]=0;for(int i=1;i<=n(n-1)/2;i++){scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);a[x][y]=min(a[x][y],z);a[y][x]=a[x][y];}printf("%lld\n",prim(1)c);return 0;}//Kruskal()最小生成树include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node {int x,y,z;}edge[10005];bool cmp(node a,node b) {return a.z < b.z;}int fa[105];int n,m,c;long long sum;int get(int x) {return x == fa[x] ? x : fa[x] = get(fa[x]);}int main() {scanf("%d%d",&n,&c);m=n(n-1)/2;for(int i = 1; i <= m; i ++) {scanf("%d%d%d",&edge[i].x,&edge[i].y,&edge[i].z);}for(int i = 0; i <= n; i ++) {fa[i] = i;}sort(edge + 1,edge + 1 + m,cmp);// 每次加入一条最短的边for(int i = 1; i <= m; i ++) {int x = get(edge[i].x);int y = get(edge[i].y);if(x == y) continue;fa[y] = x;sum += edge[i].z;}printf("%lld\n",sumc);return 0;} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_52139055/article/details/123284091。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-01-20 16:20:26
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...义设置的环境变量才起作用,当conda deactivate后自定义的环境变量会自动清除。 当然,也可以更简单粗暴一些: export TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1" 在当前虚拟环境中添加用于tvm python的环境变量: export TVM_HOME=your tvm pathexport PYTHONPATH=$TVM_HOME/python:${PYTHONPATH} 1.3 编译TVM源码 如果linux上没有安装C/C++的编译环境,需要进行安装: 更新软件apt-get update 安装apt-get install build-essential 安装cmakeapt-get install cmake 在tvm目录下创建build文件夹,并将cmake/config.cmake文件复制到此文件夹中: mkdir buildcp cmake/config.cmake build/ 编辑build/config.cmake进行相关配置: 本次是在cpu上进行测试,因此没有配置cudaset(USE_LLVM ON) line 136set(USE_RELAY_DEBUG ON) line 285(建议先 OFF) 在末尾添加一个cmake的编译宏,确保编译出来的是debug版本set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug) 编译tvm,这里开启了16个线程: cd buildcmake ..make -j 16 建议开多个线程,否则编译速度很慢哦 大约5分钟,即可生成我们需要的两个共享链接库:libtvm.so 和 libtvm_runtime.so 1.4 验证安装是否成功 tvm版本验证: import tvmprint(tvm.__version__) pytorch模型验证: from_pytorch.py https://tvm.apache.org/docs/how_to/compile_models/from_pytorch.html ps: TVM supports PyTorch 1.7 and 1.4. Other versions may be unstable.import tvmfrom tvm import relayfrom tvm.contrib.download import download_testdataimport numpy as np PyTorch importsimport torchimport torchvision Load a pretrained PyTorch model -------------------------------model_name = "resnet18"model = getattr(torchvision.models, model_name)(pretrained=True) or model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) or pth_file = 'resnet18-f37072fd.pth' model = torchvision.models.resnet18() ckpt = torch.load(pth_file) model.load_state_dict(ckpt)model = model.eval() We grab the TorchScripted model via tracinginput_shape = [1, 3, 224, 224]input_data = torch.randn(input_shape)scripted_model = torch.jit.trace(model, input_data).eval() Load a test image ----------------- Classic cat example!from PIL import Image img_url = "https://github.com/dmlc/mxnet.js/blob/main/data/cat.png?raw=true" img_path = download_testdata(img_url, "cat.png", module="data")img_path = 'cat.png'img = Image.open(img_path).resize((224, 224)) Preprocess the image and convert to tensorfrom torchvision import transformsmy_preprocess = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),])img = my_preprocess(img)img = np.expand_dims(img, 0) Import the graph to Relay ------------------------- Convert PyTorch graph to Relay graph. The input name can be arbitrary.input_name = "input0"shape_list = [(input_name, img.shape)]mod, params = relay.frontend.from_pytorch(scripted_model, shape_list) Relay Build ----------- Compile the graph to llvm target with given input specification.target = tvm.target.Target("llvm", host="llvm")dev = tvm.cpu(0)with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):lib = relay.build(mod, target=target, params=params) Execute the portable graph on TVM --------------------------------- Now we can try deploying the compiled model on target.from tvm.contrib import graph_executordtype = "float32"m = graph_executor.GraphModule(lib["default"](dev)) Set inputsm.set_input(input_name, tvm.nd.array(img.astype(dtype))) Executem.run() Get outputstvm_output = m.get_output(0) Look up synset name ------------------- Look up prediction top 1 index in 1000 class synset. synset_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_synsets.txt", ] ) synset_name = "imagenet_synsets.txt" synset_path = download_testdata(synset_url, synset_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_synsets.txtsynset_path = 'imagenet_synsets.txt'with open(synset_path) as f:synsets = f.readlines()synsets = [x.strip() for x in synsets]splits = [line.split(" ") for line in synsets]key_to_classname = {spl[0]: " ".join(spl[1:]) for spl in splits} class_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_classes.txt", ] ) class_name = "imagenet_classes.txt" class_path = download_testdata(class_url, class_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_classes.txtclass_path = 'imagenet_classes.txt'with open(class_path) as f:class_id_to_key = f.readlines()class_id_to_key = [x.strip() for x in class_id_to_key] Get top-1 result for TVMtop1_tvm = np.argmax(tvm_output.numpy()[0])tvm_class_key = class_id_to_key[top1_tvm] Convert input to PyTorch variable and get PyTorch result for comparisonwith torch.no_grad():torch_img = torch.from_numpy(img)output = model(torch_img) Get top-1 result for PyTorchtop1_torch = np.argmax(output.numpy())torch_class_key = class_id_to_key[top1_torch]print("Relay top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_tvm, key_to_classname[tvm_class_key]))print("Torch top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_torch, key_to_classname[torch_class_key])) 2. 配置vscode 安装两个vscode远程连接所需的两个插件,具体如下图所示: 安装完成之后,在左侧工具栏会出现一个图标,点击图标进行ssh配置: ssh yourname@yourip -A 然后右键选择在当前窗口进行连接: 除此之外,还可以设置免费登录,具体可参考这篇文章。 当然,也可以使用windows本地的WSL2,vscode连接WSL还需要安装WSL和Dev Containers这两个插件。 在服务器端执行code .会自动安装vscode server,安装位置在用户的根目录下: 3. 安装FFI Navigator 由于TVM是由Python和C++混合开发,且大多数的IDE仅支持在同一种语言中查找函数定义,因此对于跨语言的FFI 调用,即Python跳转到C++或者C++跳转到Python,vscode是做不到的。虽然解决这个问题在技术上可能非常具有挑战性,但我们可以通过构建一个与FFI注册码模式匹配并恢复必要信息的项目特定分析器来解决这个问题,FFI Navigator就这样诞生了,作者仍然是陈天奇博士。 安装方式如下: 建议使用源码安装git clone https://github.com/tqchen/ffi-navigator.git 安装python依赖cd ffi-navigator/pythonpython setyp.py install vscode需要安装FFI Navigator插件,直接搜索安装即可(安装到服务器端)。 最后需要在.vscode/setting.json进行配置,内容如下: {"python.analysis.extraPaths": ["${workspaceFolder}/python"], // 添加额外导入路径, 告诉pylance自定义的python库在哪里"ffi_navigator.pythonpath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python", // 配置FFI Navigator"python.defaultInterpreterPath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python","files.associations": {"type_traits": "cpp","fstream": "cpp","thread": "cpp",".tcc": "cpp"} } 更详细内容可以参考项目链接。 结束语 对于vscode的使用技巧及C/C++相关的配置,这里不再详细的介绍了,感兴趣的小伙伴们可以了解下。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_42730750/article/details/126723224。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-12 20:04:26
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...k. so模块的主要作用是使uid为0的用户,即root用户能够直接通过认证而不用输入密码。) 4.如果开启第二行,表示只有root用户和wheel1组内的用户才可以使用su命令。 5.如果注释第一行,开启第二行,表示只有whee1组内的用户才能使用su命令,root用户也被禁用su命令。 3.将liunan加入到wheel之后,hehe就有了使用su命令的权限 4.使用pam_wheel认证后,没有在wheel里的用户都不能再用su 5.whoami命令确定当前用户是谁 4.配置/etc/sudoers文件(授权用户较多的时候使用): visudo单个授权visudo 或者 vim /etc/sudoers记录格式:user MACHINE=COMMANDS可以使用通配符“ ”号任意值和“ !”号进行取反操作。%组名代表一整个组权限生效后,输入密码后5分钟可以不用重新输入密码。例如:visudo命令下user kiro=(root)NOPASSWD:/usr/sbin/useradd,PASSWD:/usr/sbin/usermod代表 kiro主机里的user用户,可以无密码使用useradd命令,有密码使用usermod/etc/sudoers多个授权Host_Alias MYHOST= localhost 主机别名:主机名、IP、网络地址、其他主机别名!取反Host_Alias MAILSVRS=smtp,pop(主机名)User_Alias MYUSER = kiro,user1,lisi 用户别名:包含用户、用户组(%组名(使用引导))、还可以包含其他其他已经用户的别名User_Alias OPERATORS=zhangsan,tom,lisi(需要授权的用户)Cmnd_Alias MYCMD = /sbin/,/usr/bin/passwd 命令路劲、目录(此目录内的所有命令)、其他事先定义过的命令别名Cmnd_Alias PKGTOOLS=/bin/rpm,/usr/bin/yum(授权)MYUSER MYHOST = NOPASSWD : MYCMDDS 授权格式sudo -l 查询目前sudo操作查看sudo操作记录需启用Defaults logfile配置默认日志文件: /var/log/sudosudo -l 查看当前用户获得哪些sudo授权(启动日志文件后,sudo操作过程才会被记录) 1.首先用visudo 或者 vim /etc/sudoers进入,输入需要授权的命令 2.切换到taojian用户,因为设置了它不能使用创建用户的命令所以无法创建 六.开关机安全控制 1.调整BIOS引导设置 1.将第一引导设备设为当前系统所在硬盘2.禁止从其他设备(光盘、U盘、网络)引导系统3.将安全级别设为setup,并设置管理员密码 2.GRUB限制 1.使用grub2-mkpasswd-pbkdf2生成密钥2.修改/etclgrub.d/00_header文件中,添加密码记录3.生成新的grub.cfg配置文件 方法一: 通常情况下在系统开机进入GRUB菜单时,按e键可以查看并修改GRUB引导参数,这对服务器是一个极大的威胁。可以为GRUB菜单设置一个密码,只有提供正确的密码才被允许修改引导参数。grub2-mkpasswd-pbkdf2 根据提示设置GRUB菜单的密码PBKDF2 hash of your password is grub.pbkd..... 省略部分内容为经过加密生成的密码字符串cp /boot/grub2/grub.cfg /boot/grub2/grub.cfg.bak 8cp /etc/grub.d/00_header /etc/grub.d/00_header.bak 9vim /etc/grub.d/00_headercat << EOFset superusers="root" 设置用户名为rootpassword_pbkdf2 root grub.pbkd2..... 设置密码,省略部分内容为经过加密生成的密码字符串EOF16grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg 生成新的grub.cfg文件重启系统进入GRUB菜单时,按e键将需要输入账号密码才能修改引导参数。 方法二: 1.一步到位2.grub2-setpassword 七.终端以及登录控制 1.限制root只在安全终端登录 安全终端配置文件在 /etc/securetty 2..禁止普通用户登录 1.建立/etc/nologin文件 2.删除nologin文件或重启后即恢复正常 vim /etc/securetty在端口前加号拒绝访问touch /etc/nologin 禁止普通用户登录rm -rf /etc/nologin 取消禁止 八.系统弱口令检测 1.JOHN the Ripper,简称为JR 1.一款密码分析工具,支持字典式的暴力破解2.通过对shadow文件的口令分析,可以检测密码强度3.官网网站:http://www.openwall.com/john/ 2.安装弱口令账号 1.获得Linux/Unix服务器的shadow文件2.执行john程序,讲shadow文件作为参数 3.密码文件的暴力破解 1.准备好密码字典文件,默认为password.lst2.执行john程序,结合--wordlist=字典文件 九.网络端口扫描 1.NMAP 1.—款强大的网络扫描、安全检测工具,支持ping扫描,多端口检测等多种技术。2.官方网站: http://nmap.orgl3.CentOS 7.3光盘中安装包,nmap-6.40-7.el7.x86_64.rpm 2.格式 NMAP [扫描类型] [选项] <扫描目标....> 安装NMAP软件包rpm -qa | grep nmapyum install -y nmapnmap命令常用的选项和扫描类型-p:指定扫描的端口。-n:禁用反向DNS 解析 (以加快扫描速度)。-sS:TCP的SYN扫描(半开扫描),只向目标发出SYN数据包,如果收到SYN/ACK响应包就认为目标端口正在监听,并立即断开连接;否则认为目标端口并未开放。-sT:TCP连接扫描,这是完整的TCP扫描方式(默认扫描类型),用来建立一个TCP连接,如果成功则认为目标端口正在监听服务,否则认为目标端口并未开放。-sF:TCP的FIN扫描,开放的端口会忽略这种数据包,关闭的端口会回应RST数据包。许多防火墙只对SYN数据包进行简单过滤,而忽略了其他形式的TCP attack 包。这种类型的扫描可间接检测防火墙的健壮性。-sU:UDP扫描,探测目标主机提供哪些UDP服务,UDP扫描的速度会比较慢。-sP:ICMP扫描,类似于ping检测,快速判断目标主机是否存活,不做其他扫描。-P0:跳过ping检测,这种方式认为所有的目标主机是存活的,当对方不响应ICMP请求时,使用这种方式可以避免因无法 ping通而放弃扫描。 总结: 1.账号基本安全措施:系统账号处理、密码安全控制、命令历史清理、自动注销 2.用户切换与提权(su、sudo) 3.开关机安全控制(BIOS引导设置、禁止Ctrl+Alt+Del快捷键、GRUB菜单设置密码) 4.终端控制 5.弱口令检测——John the Ripper 6.端口扫描——namp 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_67474417/article/details/123982900。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-07 23:37:44
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Kafka
...一个日志文件。分区的作用是什么呢?它可以提高并发性和扩展性。比如说,你有个主题叫orders(订单),你可以把它分成5个区(分区)。这样一来,不同的小伙伴就能一起开工,各自处理这些区里的数据啦! java // 查看主题的分区信息 kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic orders 分区的数量决定了并发的上限。所以,在设计主题时,你需要仔细权衡分区数量。太多的话,管理起来麻烦;太少的话,可能无法充分利用资源。我一般会根据预计的消息量来决定分区的数量。比如说,如果一秒能收到几千条消息,那分区设成10到20个就挺合适的。毕竟分区太多太少了都不好,得根据实际情况来调,不然可能会卡壳或者资源浪费啊! 2.3 消费者组(Consumer Group):团队协作的秘密武器 最后,我们来说消费者组(Consumer Group)。消费者组是一组消费者的集合,它们共同消费同一个主题的消息。每个消费者组都有一个唯一的名称,这个名字同样非常重要。 java // 创建一个消费者组 kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic user_events --group my_consumer_group 消费者组的设计理念是为了实现负载均衡和故障恢复。比如说,如果有两个小伙伴在一个小组里,系统就会帮他们自动分配任务(也就是主题的分区),这样大家就不会抢来抢去,重复干同样的活儿啦!而且呢,要是有个消费者挂掉了或者出问题了,其他的消费者就会顶上来,接手它负责的那些分区,接着干活儿,完全不受影响。 --- 3. 组织结构 Kafka的大脑与四肢 3.1 集群(Cluster):Kafka的心脏 Kafka集群是由多个Broker组成的,Broker是Kafka的核心组件,负责存储和转发消息。一个Broker就是一个节点,多个Broker协同工作,形成一个分布式的系统。 java // 启动Kafka Broker nohup kafka-server-start.sh config/server.properties & Broker的数量决定了系统的容错能力和性能。其实啊,通常咱们都会建议弄三个Broker,为啥呢?就怕万一有个家伙“罢工”了,比如突然挂掉或者出问题,别的还能顶上,整个系统就不耽误干活啦!不过,Broker的数量也不能太多,否则会增加管理和维护的成本。 3.2 Zookeeper:Kafka的大脑 Zookeeper是Kafka的协调器,它负责管理集群的状态和配置。没有Zookeeper,Kafka就无法正常运作。比如说啊,新添了个Broker(也就是那个消息中转站),Zookeeper就会赶紧告诉其他Broker:“嘿,快看看这位新伙伴,更新一下你们的状态吧!”还有呢,要是某个分区的老大换了(Leader切换了),Zookeeper也会在一旁默默记好这笔账,生怕漏掉啥重要信息似的。 java // 启动Zookeeper nohup zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties & 虽然Zookeeper很重要,但它也有一定的局限性。比如,它可能会成为单点故障,影响整个系统的稳定性。因此,近年来Kafka也在尝试去掉对Zookeeper的依赖,开发了自己的内部协调机制。 3.3 日志(Log):Kafka的四肢 日志是Kafka存储消息的地方,每个分区对应一个日志文件。嘿,这个日志设计可太聪明了!它用的是顺序写入的方法,就像一条直线往前跑,根本不用左顾右盼,写起来那叫一个快,效率直接拉满! java // 查看日志路径 cat config/server.properties | grep log.dirs 日志的大小可以通过参数log.segment.bytes来控制。默认值是1GB,你可以根据实际情况调整。要是日志文件太大了,查个东西就像在大海捞针一样慢吞吞的;但要是弄得太小吧,又老得换新的日志文件,麻烦得很,还费劲。 --- 4. 实战演练 从零搭建一个Kafka环境 说了这么多理论,咱们来实际操作一下吧!假设我们要搭建一个简单的Kafka环境,用来收集用户的登录日志。 4.1 安装Kafka和Zookeeper 首先,我们需要安装Kafka和Zookeeper。可以从官网下载最新的二进制包,解压后按照文档配置即可。 bash 下载Kafka wget https://downloads.apache.org/kafka/3.4.0/kafka_2.13-3.4.0.tgz 解压 tar -xzf kafka_2.13-3.4.0.tgz 4.2 创建主题和消费者 接下来,我们创建一个名为login_logs的主题,并启动一个消费者来监听消息。 bash 创建主题 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic login_logs 启动消费者 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic login_logs --from-beginning 4.3 生产消息 最后,我们可以编写一个简单的Java程序来生产消息。 java import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.util.Properties; public class KafkaProducerExample { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); KafkaProducer producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 10; i++) { producer.send(new ProducerRecord<>("login_logs", "key" + i, "value" + i)); } producer.close(); } } 这段代码会向login_logs主题发送10条消息,每条消息都有一个唯一的键和值。 --- 5. 总结 Kafka的魅力在于细节 好了,到这里咱们的Kafka之旅就告一段落了。通过这篇文章,我希望大家能更好地理解Kafka的命名规范和组织结构。Kafka为啥这么牛?因为它在设计的时候真是把每个小细节都琢磨得特别透。就像给主题起名字吧,分个区啦,还有消费者组怎么配合干活儿,这些地方都能看出人家确实是下了一番功夫的,真不是随便凑合出来的! 当然,Kafka的学习之路还有很多内容需要探索,比如监控、调优、安全等等。其实我觉得啊,只要你把命名的规矩弄明白了,东西该怎么放也心里有数了,那你就算是走上正轨啦,成功嘛,它就已经在向你招手啦!加油吧,朋友们! --- 希望这篇文章对你有所帮助,如果有任何疑问,欢迎随时交流哦!
2025-04-05 15:38:52
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彩虹之上
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...ava垃圾收集器中的作用之后,进一步的延伸阅读可以从以下几个方向进行: 1. 最新GC算法进展:随着JDK版本的不断更新,Oracle和OpenJDK社区对垃圾收集器进行了持续优化。例如,最新的ZGC和Shenandoah GC采用了更为先进的内存管理技术,如颜色指针、读屏障等,以实现更低延迟的并发标记清理过程。关注这些前沿GC算法的研究与发展,可以更全面地了解现代JVM如何高效处理大规模堆内存引用关系。 2. G1垃圾收集器与RSet深入解读:G1作为当前HotSpot JVM推荐的默认垃圾收集器,其内部机制中除了卡表外,Remembered Set(RSet)也是关键组件。详细了解RSet如何辅助卡表追踪跨区域引用,以及分区并发压缩等特性,将有助于读者掌握G1高效回收内存的具体实现原理。 3. 实际生产环境案例分析:通过阅读一些大型互联网企业或开源社区分享的实战经验文章,了解他们在使用CMS、G1等垃圾收集器时如何针对特定业务场景调整卡表相关参数,解决实际遇到的性能瓶颈问题。比如,如何根据应用特点选择合适的卡表大小、调整扫描频率以平衡GC开销与应用响应时间。 4. 学术研究论文:查阅近年来关于垃圾收集器优化的学术论文,比如《A Study of the G1 Garbage Collector》、《The Z Garbage Collector》等,可深入了解卡表设计背后的理论依据,以及研究人员为提升GC效率所做的各种尝试和改进。 5. 官方文档及源码阅读:直接研读Oracle官方发布的Java SE HotSpot VM Garbage Collection Tuning Guide,以及JDK源码中的CardTableBarrierSet等相关类实现,可以更直观地把握卡表的具体工作流程和技术细节。同时,关注JDK开发团队的博客、邮件列表讨论等,获取第一手的更新信息和未来发展方向。
2023-12-16 20:37:50
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...比较复杂,为了避免副作用,没有采用hack的方式复用其逻辑,而是决定仿造一个只可以 读取数据的最小化系统。 虽然仿造最小化系统可以跳过很多正确性校验,但sqlite_master里保存的信息对恢复来说也是十分重要的, 特别是RootPage,因为它是表对应的B-tree结构的根节点所在地,没有了它我们甚至不知道从哪里开始解析对应的表。 sqlite_master信息量比较小,而且只有改变了表结构的时候(例如执行了CREATE TABLE、ALTER TABLE 等语句)才会改变,因此对它进行备份成本是非常低的,一般手机典型只需要几毫秒到数十毫秒即可完成,一致性也容易保证, 只需要执行了上述语句的时候重新备份一次即可。有了备份,我们的逻辑可以在读取DB自带的sqlite_master失败的时候 使用备份的信息来代替。 到此,初始化必须的数据就保证了,可以仿造读取逻辑了。我们常规使用的读取DB的方法(包括dump方式恢复), 都是通过执行SQL语句实现的,这牵涉到SQLite系统最复杂的子系统——SQL执行引擎。我们的恢复任务只需要遍历B-tree所有节点, 读出数据即可完成,不需要复杂的查询逻辑,因此最复杂的SQL引擎可以省略。同时,因为我们的系统是只读的, 写入恢复数据到新 DB 只要直接调用 SQLite 接口即可,因而可以省略同样比较复杂的B-tree平衡、Journal和同步等逻辑。 最后恢复用的最小系统只需要: VFS读取部分的接口(Open/Read/Close),或者直接用stdio的fopen/fread、Posix的open/read也可以 B-tree解析逻辑 Database File Format 详细描述了SQLite文件格式, 参照之实现B-tree解析可读取 SQLite DB。 实现了上面的逻辑,就能读出DB的数据进行恢复了,但还有一个小插曲。我们知道,使用SQLite查询一个表, 每一行的列数都是一致的,这是Schema层面保证的。但是在Schema的下面一层——B-tree层,没有这个保证。 B-tree的每一行(或者说每个entry、每个record)可以有不同的列数,一般来说,SQLite插入一行时, B-tree里面的列数和实际表的列数是一致的。但是当对一个表进行了ALTER TABLE ADD COLUMN操作, 整个表都增加了一列,但已经存在的B-tree行实际上没有做改动,还是维持原来的列数。 当SQLite查询到ALTER TABLE前的行,缺少的列会自动用默认值补全。恢复的时候,也需要做同样的判断和支持, 否则会出现缺列而无法插入到新的DB。 解析B-tree方案上线后,成功率约为78%。这个成功率计算方法为恢复成功的 Page 数除以总 Page 数。 由于是我们自己的系统,可以得知总 Page 数,使用恢复 Page 数比例的计算方法比人数更能反映真实情况。 B-tree解析好处是准备成本较低,不需要经常更新备份,对大部分表比较少的应用备份开销也小到几乎可以忽略, 成功恢复后能还原损坏时最新的数据,不受备份时限影响。 坏处是,和Dump一样,如果损坏到表的中间部分,比如非叶子节点,将导致后续数据无法读出。 落地实践: 剥离封装RepairKit: 从WCDB框架中,剥离修复组件,并且封装其C++的原始API为OC管理类。 备份 master 表的时机: 我们发现 SQLite 里面 B+树 算法的实现是 向下分裂 的,也就是说当一个叶子页满了需要分裂时,原来的叶子页会成为内部节点,然后新申请两个页作为他的叶子页。这就保证了根节点一旦下来,是再也不会变动的。master 表只会在新创建表或者删除一个表时才会发生变化,而CoreData的机制表明每一次数据库的变动都要改动版本标识,那么我通过缓存和查询版本标识的变动来确定何时进行备份,避免频繁备份。 备份文件有效性: 既然 DB 可以损坏,那么这个备份文件也会损坏,怎么办呢?我用了双备份,每一个版本备份两个文件,如果一个备份恢复失败,就会启动另一个备份文件恢复。 介入恢复时机: 当CoreData初始化SQLite前,校验SQLite的Head完整性,如果不完整,进行介入修复。 经过我深入研究证明了这已经是最佳做法。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/a66666225/article/details/81637368。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-23 18:22:40
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...列或多列组合而成,其作用提高对表数据的查询速度.像图书目录. 优缺点:优:提高了查询数据的效率.缺:创建和维护索引的时间增加了(内容改了,目录也要改). 21.索引分类:普通索引,唯一性索引UNIQUE(unique修饰,例如主键),全文索引FULLTEXT(创建在文本上,例如:char,varchar,varchar2等,mysql默认引擎不支持,),单列索引:单个字段建立索引,多列索引:多个字段创建一个索引,空间索引SPATIAL:不常用(mysql默认引擎不支持) 22.创建索引: index为关键字,或者key (1)可以index(字段名)–>普通索引 (2)Unique index(字段名)–>唯一索引 (3)Unique index 别名(字段名)–>取别名的唯一索引 (4)index 别名(字段名1,字段名2)–>取别名的多列索引 1.创建表的时候创建索引, 前三个为参数修饰,唯一性,全文,空间索引; 2.在已存在的表上创建索引,或者用ALTER TABLE 表名 ADD 索引,也就是用修改表的形式来创建索引 Create index 索引别名 on 表名(字段名) -->普通单列索引 Create index 索引别名 on 表名(字段名1,字段名2) -->多列索引 Create unique index 索引别名 on 表名(字段名) -->唯一单列索引 Alter table 表名 add +(1)|(2)|(3)|(4)即可. 23.删除索引: drop index 索引名 on 表名. 24.NOW(); mysql的函数,表示当前时间 25.视图:是一个虚拟的表,没有物理数据,是从其他表中导出的数据,当原表数据发生改变时,视图数据也会发生改变,反之也一样. (1)作用:操作简单化;增加数据安全性:不直接对表进行操作;提高表的逻辑性:原表修改字段对视图无影响. (2)创建视图:语法:create view 视图名 as 查询语句. 例如:create view vi as select id,name from user;–>这是把user中id,name字段的数据写入到vi视图中. 若是想自己定义字段名不用查出的字段名,可以如下面这样写. 例如:create view vi(vi_id,vi_name) as select id,name from user;–>这样的话id对应vi_id,name对应vi_name; 上面的都是单表的视图,多表的视图也是一样的,只不过后面的单表查询变成多表查询了. 建议创建视图后自己定义字段名,也即是定义别名. (3)查看视图: Describe(desc) 视图名–>查看视图基本信息 Show table status like ‘视图名’ --> 查看视图基本信息 Show create view 视图名 --> 视图详细信息,建表具体信息. 在view表中查看视图详细信息–>view 系统表 自带的. (4)修改视图:修改使徒的定义 Create or replace view 没有的话就创建,有的话就替换 例如:Create or replace view vi(id,name) as select语句. Alter view 只修改不能创建(也就是说视图必须存在的情况下才可修改) Alter view vi as select语句 (5)更新视图:视图是虚拟的,对视图进行的crud操作都会对原表的数据产生影响. 也就是说对视图的操作最后都会转换为对视图所连接那个表的操作. (6)删除视图:删除数据库中已存在的视图,视图为虚表,因此只会删除结构,不会删除数据. Drop view if exist 视图名. 26.触发器:由事件来触发某个操作,这些事件包括insert语句,update语句和delete语句.当数据库系统执行这些事件时,就会激活触发器执行相应的方法. 创建触发器:create trigger 触发器名 (before/after) 触发事件 on 表名 for each row sql语句. 这里的new是指代新插入的拿一条数据(更新的也算),若是old的话,指的是删除的那一条数据(更新之前的数据).(new和old属于过渡变量) 这条触发器的意思时:当t_book有插入数据时,就会根据新插入数据的id找到t_bookType的id,并试该条数据的bookNum加1. Begin与end写sql语句,中间可以写多条sql语句用分号;分隔开…也即是说语句要写完成,不能少分号. Delimiter | 设置分隔符,要不然好像只会执行begin与and之间的第一条sql语句. 查看触发器: 1.show triggers; 语句查看触发器信息.(查询所有的触发器) 2.在triggers表中查看触发器信息.(在数据库原始表triggers中可以查看) 删除触发器: Drop trigger 触发器名称 ; 27.函数: (1)日期函数: CURDATE()当前日期,CURTIME()当前时间,MONTH(d):返回日期d中的月份值,范围试1-12 (2)字符串函数:CHAR_LENGTH(s) 计算字段s值->字符串的长度.UPPER(s) 把该字段的值中所有英文都变成大写,LOWER(s) 和相面相反->把英文都变成小写. (3)数学函数:sum():求和,ABS(s) 求绝对值,SQRT(s):求平方根,mod(x,y),求余x/y (4)加密函数:PASSWORD(STR) 一般对密码加密 不可逆… MD5(STR) 普通加密 ,不可逆. ENCODE(str,pswd_str) 加密函数,结果是一个二进制文件,用blob类型的字段保存,pswd_str类似一个加密的钥匙,可以随便写. DECODE(被加密的值,pswd_str)–>对encode进行解密. 28.存储过程: (1)存储过程和函数:两者是在数据库中定义一些SQL语句的集合,然后直接调用这些存储过程和函数来执行已经定义好的SQL语句.存储过程和函数可以避免重复的写一些sql语句,而且存储过程是在mysql服务器中存储和执行的,减少客户端和服务器端的数据传输.(类似于java代码写的工具类.) (2)创建存储过程和函数: Create procedure 关键字 pro_book 存储过程名称, in 输入 bT 输入参数名称 int 输入参数类型 out 输出 count_num 输出参数名称 int 输入参数类型 Begin 过程开始 end过程结束 中间是sql语句, Delimiter 默认是分号,而他的作用就是若是遇见分号时就开始执行该过程(语句),但是一个存储过程可能有很多sql语句且以分号结束,若这样的情况下当第一条sql语句结束后就会开始执行该过程,产生的后果是创建过程时,执行到第一个分号就会开始创建,导致存储过程创建错误.(若是有多个参数,在多条sql中均有参数,第一条设置完执行了,而这时第二条的参数有可能还么有设置完成,导致sql执行失败.)因此,需要把默认执行过程的demiliter关键字的默认值改为其他的字符,例如上面的就是改为&&,(当然我认为上面就一条sql语句,改不改默认的demiliter的默认值都一样.) . 使用navicat的话不使用delimiter好像也是可以的. Reads sql data则是上面图片所提到的参数指定存储过程的特性.(这个是指读数据,当然还有写输入与读写数据专用的参数类型.)看下图 经常用contains sql (应该是可以读,) 这个是调用上面的存储过程,1为入参,@total相当于全局变量,为出参. 这是一个存储函数,create function 为关键字,fun_book为函数名称, 括号里面为传入的参数名(值)以及入参的类型.RETURNS 为返回的关键字,后面接返回的类型. BEGIN函数开始,END函数结束.中间是return 以及查询数据的sql语句, 这里是指把bookId 传进去,通过存储函数返回对应的书本名字, ---------存储函数的调用和调用系统函数一样 例如:select 存储函数名称(入参值) Select 为查询 func_book 为存储函数名 2为入参值. (3)变量的使用:declaer:声明变量的值 Delimiter && Create procedure user() Begin Declare a,b varchar2(20) ; — a,b有默认的值,为空 Insert into user values(a,b); End && Delimiter ; Set 可以用来赋值,例如: 可以从其他表中查询出对应的值插入到另一个表中.例如: 从t_user2中查询出username2与password2放入到变量a,b中,然后再插入到t_user表中.(当然这只是创建存储过程),创建完以后,需要用CALL 存储过程名(根据过程参数描写.)来调用存储过程.注意:这一种的写法只可以插入单笔数据,若是select查询出多笔数据,因为无循环故而会插入不进去语句,会导致倒致存储过程时出错.下面的游标也是如此. (4)游标的使用.查询语句可能查询出多条记录,在存储过程和函数中使用游标逐条读取查询结果集中的记录.游标的使用包括声明游标,打开游标,使用游标和关闭游标.游标必须声明到处理程序之前,并且声明在变量和条件之后. 声明:declare 游标名 curson for 查询sql语句. 打开:open 游标名 使用:fetch 游标名 into x, 关闭:close 游标名 ----- 游标只能保存单笔数据. 类似于这一个,意思就是先查询出来username2,与password2的值放入到cur_t_user2的游标中(声明,类似于赋值),然后开启->使用.使用的意思就是把游标中存储的值分别赋值到a,b中,然后执行sql语句插入到t_user表中.最后关闭游标. (5)流程控制的使用:mysql可以使用:IF 语句 CASE语句 LOOP语句 LEAVE语句 ITERATE 语句 REPEAT语句与WHILE语句. 这个过程的意思是,查询t_user表中是否存在id等于我们入参时所写的id,若有的情况下查出有几笔这样的数据并且把数值给到全局变量@num中,if判断是否这样的数据是否存在,若是存在执行THEN后面的语句,即使更新该id对应的username,若没有则插入一条新的数据,最后注意END IF. 相当于java中的switch case.例如: 这里想当然于,while(ture){ break; } 这里的意思是,参数一个int类型的参数,loop aaa循环,把参数当做主键id插入到t_user表中,每循环一次参入的参数值减一,直到参数值为0,跳出循环(if判断,leave实现.) 相当于java的continue. 比上面的多了一个当totalNum = 3时,结束本次循环,下面的语句不在执行,直接执行下一次循环,也即是说插入的数据没有主键为3的数据. 和上面的差不多,只不过当执行到UNTIL时满足条件时,就跳出循环.就如上面那一个意思就是当执行到totalNum = 1时,跳出循环,也就是说不会插入主键为0的那一笔数据 当while条件判断为true时,执行do后面的语句,否则就不再执行. (6)调用存储过程和函数 CALL 存储过程名字(参数值1,参数值2,…) 存储函数名称(参数值1,参数值2,…) (7)查看存储过程和函数. Show procedure status like ‘存储过程名’ --只能查看状态 Show create procedure ‘存储过程名’ – 查看定义(使用频率高). 存储函数查看也和上面的一样. 当然还可以从information_schema.Routines中(系统数据库表)查看存储过程与函数. (8)修改存储过程与函数: 修改存储过程comment属性的值 ALTER procedure 存储过程名 comment ‘新值’; (9)删除存储过程与函数: DROP PROCEDURE 存储过程名; DROP function 存储函数名; 29.数据备份与还原: (1)数据备份:数据备份可以保证数据库表的安全性,数据库管理员需要定期的进行数据库备份. 命令:使用mysqldump(下图),或者使用图形工具 Mysqldump在msql文件夹+bin+mysqldump.exe中,相当于一个小软件.执行的话是在dos命令窗操作的. 其实就是导出数据库数据,在navacat中可以如下图导出 (2)数据还原: 若是从navacat中就是把外部的.sql文件数据导入到数据库中去.如下图 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_42847571/article/details/102686087。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-26 19:09:16
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...ss { 伴生对象的作用 类似于 Java 中使用类访问静态成员的语法。因为 Kotlin 取消了 static 关键字,所以 Kotlin 引入伴生对象来弥补没有静态成员的不足。可见,伴生对象的主要作用就是为其所在的外部类模拟静态成员。 在 Java 代码中调用伴生对象 如何在 Java 代码中调用 Kotlin 的伴生对象呢? public static void main(String[] args) { 如果声明伴生对象有名称,则使用: 类名.伴生对象名.方法名() 类名.半生对象名.属性的setter,getter方法 如果声明伴生对象无名称,则采用 Companion 关键字调用: .Companion.方法名() @JvmField 和 @JvmStatic 的使用 在上面的例子中,我们知道了可以在 Java 代码中调用 Kotlin 中伴生对象的成员,类似于 Java 类中的静态成员。但是看上去和 Java 中的还是略有区别,因为类名和方法名/属性setter,getter方法名之间多了个伴生对象的名称或者 Companion 关键字。如何使其在调用的时候与 Java 中的调用看上去一样呢? Kotlin 为我们提供了 @JvmField 和 @JvmStatic 两个注解。@JvmField 使用在属性上,@JvmStatic 使用在方法上。如: class Test { 这样我们在 Java 代码中调用的时候就和 Java 类调用静态成员的形式一致了,Kotlin 代码调用方式不变: System.out.println(Test.flag); System.out.println(Test.add(1, 2)); const 关键字 在伴生对象中,我们可能需要声明一个常量,目的是等同于 Java 中的静态常量。有两种方式,一种是上面所提到的使用 @JvmField 注解,另一种则是使用 const 关键字修饰。这两种声明方式都等同于 Java 中 static final 所修饰的变量。如下代码: companion 扩展属性和扩展方法 扩展函数 Kotlin的扩展函数可以让你作为一个类成员进行调用的函数,但是是定义在这个类的外部。这样可以很方便的扩展一个已经存在的类,为它添加额外的方法 下面我们为String添加一个toInt的方法 package com.binzi.kotlin 在这个扩展函数中,你可以直接访问你扩展的类的函数和属性,就像定义在这个类中的方法一样,但是扩展函数并不允许你打破封装。跟定义在类中方法不同,它不能访问那些私有的、受保护的方法和属性。 扩展函数的导入 我们直接在包里定义扩展函数。这样我们就可以在整个包里面使用这些扩展,如果我们要使用其他包的扩展,我们就需要导入它。导入扩展函数跟导入类是一样的方式。 import 有时候,可能你引入的第三方包都对同一个类型进行了相同函数名扩展,为了解决冲突问题,你可以使用下面的方式对扩展函数进行改名 import com.binzi.kotlin.toInt as toInteger 扩展函数不可覆盖 扩展方法的原理 Kotlin 中类的扩展方法并不是在原类的内部进行拓展,通过反编译为Java代码,可以发现,其原理是使用装饰模式,对源类实例的操作和包装,其实际相当于我们在 Java中定义的工具类方法,并且该工具类方法是使用调用者为第一个参数的,然后在工具方法中操作该调用者 如: fun String?.toInt(): 反编译为对应的Java代码: public 扩展属性 类的扩展属性原理其实与扩展方法是一样的,只是定义的形式不同,扩展属性必须定义get和set方法 为MutableList扩展一个firstElement属性: var 反编译后的java代码如下: public static final Object getFirstElement(@NotNull List $this$firstElement) { 内部类 kotlin的内部类与java的内部类有点不同java的内部类可以直接访问外部类的成员,kotlin的内部类不能直接访问外部类的成员,必须用inner标记之后才能访问外部类的成员 没有使用inner标记的内部类 class A{ 反编译后的java代码 public 用inner标记的内部类 class A{ 反编译后的java代码 public 从上面可以看出,没有使用inner标记的内部类最后生成的是静态内部类,而使用inner标记的生成的是非静态内部类 匿名内部类 匿名内部类主要是针对那些获取抽象类或者接口对象而来的。最常见的匿名内部类View点击事件: //java,匿名内部类的写法 上面这个是java匿名内部类的写法,kotlin没有new关键字,那么kotlin的匿名内部类该怎么写呢? object : View.OnClickListener{ 方法的参数是一个匿名内部类,先写object:,然后写你的参数类型View.OnClickListener{} kotlin还有一个写法lambda 表达式,非常之方便: print( 数据类 在Java中没有专门的数据类,常常是通过JavaBean来作为数据类,但在Kotlin中提供了专门的数据类。 Java public 从上面的例子中可以看到,如果要使用数据类,需要手动写相应的setter/getter方法(尽管IDE也可以批量生成),但是从代码阅读的角度来说,在属性较多的情况下,诸多的seeter/getter方法还是不利于代码的阅读和维护。 Kotlin 在Kotlin中,可以通过关键字data来生成数据类: data 即在class关键字之前添加data关键字即可。编译器会根据主构造函数中的参数生成相应的数据类。自动生成setter/getter、toString、hashCode等方法 要声明一个数据类,需要满足: 主构造函数中至少有一个参数 主构造函数中所有参数需要标记为val或var 数据类不能是抽象、开发、密封和内部的 枚举类 枚举类是一种特殊的类,kotlin可以通过enum class关键字定义枚举类。 枚举类可以实现0~N个接口; 枚举类默认继承于kotlin.Enum类(其他类最终父类都是Any),因此kotlin枚举类不能继承类; 非抽象枚举类不能用open修饰符修饰,因此非抽象枚举类不能派生子类; 抽象枚举类不能使用abstract关键字修饰enum class,抽象方法和抽象属性需要使用; 枚举类构造器只能使用private修饰符修饰,若不指定,则默认为private; 枚举类所有实例在第一行显式列出,每个实例之间用逗号隔开,整个声明以分号结尾; 枚举类是特殊的类,也可以定义属性、方法、构造器; 枚举类应该设置成不可变类,即属性值不允许改变,这样更安全; 枚举属性设置成只读属性后,最好在构造器中为枚举类指定初始值,如果在声明时为枚举指定初始值,会导致所有枚举值(或者说枚举对象)的该属性都一样。 定义枚举类 / 定义一个枚举类 / 枚举类实现接口 枚举值分别实现接口的抽象成员 enum 枚举类统一实现接口的抽象成员 enum 分别实现抽象枚举类抽象成员 enum 委托 委托模式 是软件设计模式中的一项基本技巧。在委托模式中,有两个对象参与处理同一个请求,接受请求的对象将请求委托给另一个对象来处理。委托模式是一项基本技巧,许多其他的模式,如状态模式、策略模式、访问者模式本质上是在更特殊的场合采用了委托模式。委托模式使得我们可以用聚合来替代继承。 Java中委托: interface Printer { Kotlin: interface Printer { by表示 p 将会在 PrintImpl 中内部存储, 并且编译器将自动生成转发给 p 的所有 Printer 的方法。 委托属性 有一些常见的属性类型,虽然我们可以在每次需要的时候手动实现它们, 但是如果能够为大家把他们只实现一次并放入一个库会更好。例如包括: 延迟属性(lazy properties): 其值只在首次访问时计算; 可观察属性(observable properties): 监听器会收到有关此属性变更的通知; 把多个属性储存在一个映射(map)中,而不是每个存在单独的字段中。 为了涵盖这些(以及其他)情况,Kotlin 支持 委托属性 。 委托属性的语法是: var : 在 by 后面的表达式是该 委托, 因为属性对应的 get()(和 set())会被委托给它的 getValue() 和 setValue() 方法。 标准委托: Kotlin 标准库为几种有用的委托提供了工厂方法。 延迟属性 Lazy lazy() 接受一个 lambda 并返回一个 Lazy 实例的函数,返回的实例可以作为实现延迟属性的委托:第一次调用 get() 会执行已传递给 lazy() 的 lambda 表达式并记录结果, 后续调用 get() 只是返回记录的结果。例如: val lazyValue: String 可观察属性 Observable Delegates.observable() 接受两个参数:初始值和修改时处理程序(handler)。每当我们给属性赋值时会调用该处理程序(在赋值后执行)。它有三个参数:被赋值的属性、旧值和新值: class User { 如果想拦截赋的新值,并根据你是不是想要这个值来决定是否给属性赋新值,可以使用 vetoable() 取代 observable(),接收的参数和 observable 一样,不过处理程序 返回值是 Boolean 来决定是否采用新值,即在属性被赋新值生效之前 会调用传递给 vetoable 的处理程序。例如: class User { 把属性存在map 中 一个常见的用例是在一个映射(map)里存储属性的值。这经常出现在像解析 JSON 或者做其他“动态”事情的应用中。在这种情况下,你可以使用映射实例自身作为委托来实现委托属性。 例如: class User(map: Map 在上例中,委托属性会从构造函数传入的map中取值(通过字符串键——属性的名称),如果遇到声明的属性名在map 中找不到对应的key 名,或者key 对应的value 值的类型与声明的属性的类型不一致,会抛出异常。 内联函数 当一个函数被声明为inline时,它的函数体是内联的,也就是说,函数体会被直接替换到函数被调用地方 inline函数(内联函数)从概念上讲是编译器使用函数实现的真实代码来替换每一次的函数调用,带来的最直接的好处就是节省了函数调用的开销,而缺点就是增加了所生成字节码的尺寸。基于此,在代码量不是很大的情况下,我们是否有必要将所有的函数定义为内联?让我们分两种情况进行说明: 将普通函数定义为内联:众所周知,JVM内部已经实现了内联优化,它会在任何可以通过内联来提升性能的地方将函数调用内联化,并且相对于手动将普通函数定义为内联,通过JVM内联优化所生成的字节码,每个函数的实现只会出现一次,这样在保证减少运行时开销的同时,也没有增加字节码的尺寸;所以我们可以得出结论,对于普通函数,我们没有必要将其声明为内联函数,而是交给JVM自行优化。 将带有lambda参数的函数定义为内联:是的,这种情况下确实可以提高性能;但在使用的过程中,我们会发现它是有诸多限制的,让我们从下面的例子开始展开说明: inline 假如我们这样调用doSomething: fun main(args: Array<String>) { 上面的调用会被编译成: fun main(args: Array<String>) { 从上面编译的结果可以看出,无论doSomething函数还是action参数都被内联了,很棒,那让我们换一种调用方式: fun main(args: Array<String>) { 上面的调用会被编译成: fun main(args: Array<String>) { doSomething函数被内联,而action参数没有被内联,这是因为以函数型变量的形式传递给doSomething的lambda在函数的调用点是不可用的,只有等到doSomething被内联后,该lambda才可以正常使用。 通过上面的例子,我们对lambda表达式何时被内联做一下简单的总结: 当lambda表达式以参数的形式直接传递给内联函数,那么lambda表达式的代码会被直接替换到最终生成的代码中。 当lambda表达式在某个地方被保存起来,然后以变量形式传递给内联函数,那么此时的lambda表达式的代码将不会被内联。 上面对lambda的内联时机进行了讨论,消化片刻后让我们再看最后一个例子: inline 上面的例子是否有问题?是的,编译器会抛出“Illegal usage of inline-parameter”的错误,这是因为Kotlin规定内联函数中的lambda参数只能被直接调用或者传递给另外一个内联函数,除此之外不能作为他用;那我们如果确实想要将某一个lambda传递给一个非内联函数怎么办?我们只需将上述代码这样改造即可: inline 很简单,在不需要内联的lambda参数前加上noinline修饰符就可以了。 以上便是我对内联函数的全部理解,通过掌握该特性的运行机制,相信大家可以做到在正确的时机使用该特性,而非滥用或因恐惧弃而不用。 Kotlin下单例模式 饿汉式实现 //Java实现 懒汉式 //Java实现 上述代码中,我们可以发现在Kotlin实现中,我们让其主构造函数私有化并自定义了其属性访问器,其余内容大同小异。 如果有小伙伴不清楚Kotlin构造函数的使用方式。请点击 - - - 构造函数 不清楚Kotlin的属性与访问器,请点击 - - -属性和字段 线程安全的懒汉式 //Java实现 大家都知道在使用懒汉式会出现线程安全的问题,需要使用使用同步锁,在Kotlin中,如果你需要将方法声明为同步,需要添加@Synchronized注解。 双重校验锁式 //Java实现 哇!小伙伴们惊喜不,感不感动啊。我们居然几行代码就实现了多行的Java代码。其中我们运用到了Kotlin的延迟属性 Lazy。 Lazy内部实现 public 观察上述代码,因为我们传入的mode = LazyThreadSafetyMode.SYNCHRONIZED, 那么会直接走 SynchronizedLazyImpl,我们继续观察SynchronizedLazyImpl。 Lazy接口 SynchronizedLazyImpl实现了Lazy接口,Lazy具体接口如下: public 继续查看SynchronizedLazyImpl,具体实现如下: SynchronizedLazyImpl内部实现 private 通过上述代码,我们发现 SynchronizedLazyImpl 覆盖了Lazy接口的value属性,并且重新了其属性访问器。其具体逻辑与Java的双重检验是类似的。 到里这里其实大家还是肯定有疑问,我这里只是实例化了SynchronizedLazyImpl对象,并没有进行值的获取,它是怎么拿到高阶函数的返回值呢?。这里又涉及到了委托属性。 委托属性语法是:val/var : by 。在 by 后面的表达式是该 委托, 因为属性对应的 get()(和 set())会被委托给它的 getValue() 和 setValue() 方法。属性的委托不必实现任何的接口,但是需要提供一个 getValue() 函数(和 setValue()——对于 var 属性)。 而Lazy.kt文件中,声明了Lazy接口的getValue扩展函数。故在最终赋值的时候会调用该方法。 internal.InlineOnly 静态内部类式 //Java实现 静态内部类的实现方式,也没有什么好说的。Kotlin与Java实现基本雷同。 补充 在该篇文章结束后,有很多小伙伴咨询,如何在Kotlin版的Double Check,给单例添加一个属性,这里我给大家提供了一个实现的方式。(不好意思,最近才抽出时间来解决这个问题) class SingletonDemo private constructor( 其中关于?:操作符,如果 ?: 左侧表达式非空,就返回其左侧表达式,否则返回右侧表达式。请注意,当且仅当左侧为空时,才会对右侧表达式求值。 Kotlin 智能类型转换 对于子父类之间的类型转换 先看这样一段 Java 代码 public 尽管在 main 函数中,对 person 这个对象进行了类型判断,但是在使用的时候还是需要强制转换成 Student 类型,这样是不是很不智能? 同样的情况在 Kotlin 中就变得简单多了 fun main(args: Array<String>) { 在 Kotlin 中,只要对类型进行了判断,就可以直接通过父类的对象去调用子类的函数了 安全的类型转换 还是上面的那个例子,如果我们没有进行类型判断,并且直接进行强转,会怎么样呢? public static void main(String[] args) { 结果就只能是 Exception in thread "main" java.lang.ClassCastException 那么在 Kotlin 中是不是会有更好的解决方法呢? val person: Person = Person() 在转换操作符后面添加一个 ?,就不会把程序 crash 掉了,当转化失败的时候,就会返回一个 null 在空类型中的智能转换 需要提前了解 Kotlin 类型安全的相关知识(Kotlin 中的类型安全(对空指针的优化处理)) String? = aString 在定义的时候定义成了有可能为 null,按照之前的写法,我们需要这样写 String? = 但是已经进行了是否为 String 类型的判断,所以就一定 不是 空类型了,也就可以直接输出它的长度了 T.()->Unit 、 ()->Unit 在做kotlin开发中,经常看到一些系统函数里,用函数作为参数 public .()-Unit与()->Unit的区别是我们调用时,在代码块里面写this,的时候,两个this代表的含义不一样,T.()->Unit里的this代表的是自身实例,而()->Unit里,this代表的是外部类的实例。 推荐阅读 对 Kotlin 与 Java 编程语言的思考 使用 Kotlin 做开发一个月后的感想 扫一扫 关注我的公众号如果你想要跟大家分享你的文章,欢迎投稿~ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39611037/article/details/109984124。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-23 23:56:14
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...申明为static的局部变量,这些空间是进程所必需的基本要求,这些空间是在建立一个进程的运行映像时就分配好的。除此之外,堆栈使用的空间也属于基本要求,所以也是在建立进程时就分配好的,如图3.1所示: 图3.1 进程虚拟空间的划分 在内核中,这样每个区域用一个结构struct vm_area_struct 来表示.它描述的是一段连续的、具有相同访问属性的虚存空间,该虚存空间的大小为物理内存页面的整数倍。可以使用 cat /proc/<pid>/maps来查看一个进程的内存使用情况,pid是进程号.其中显示的每一行对应进程的一个vm_area_struct结构. 下面是struct vm_area_struct结构体的定义: [cpp] view plaincopy struct vm_area_struct { struct mm_struct vm_mm; / The address space we belong to. / unsigned long vm_start; / Our start address within vm_mm. / unsigned long vm_end; / The first byte after our end address within vm_mm. / / linked list of VM areas per task, sorted by address / struct vm_area_struct vm_next, vm_prev; pgprot_t vm_page_prot; / Access permissions of this VMA. / unsigned long vm_flags; / Flags, see mm.h. / struct rb_node vm_rb; / For areas with an address space and backing store, linkage into the address_space->i_mmap prio tree, or linkage to the list of like vmas hanging off its node, or linkage of vma in the address_space->i_mmap_nonlinear list. / union { struct { struct list_head list; void parent; / aligns with prio_tree_node parent / struct vm_area_struct head; } vm_set; struct raw_prio_tree_node prio_tree_node; } shared; / A file's MAP_PRIVATE vma can be in both i_mmap tree and anon_vma list, after a COW of one of the file pages. A MAP_SHARED vma can only be in the i_mmap tree. An anonymous MAP_PRIVATE, stack or brk vma (with NULL file) can only be in an anon_vma list. / struct list_head anon_vma_chain; / Serialized by mmap_sem & page_table_lock / struct anon_vma anon_vma; / Serialized by page_table_lock / / Function pointers to deal with this struct. / const struct vm_operations_struct vm_ops; / Information about our backing store: / unsigned long vm_pgoff; / Offset (within vm_file) in PAGE_SIZE units, not PAGE_CACHE_SIZE / struct file vm_file; / File we map to (can be NULL). / void vm_private_data; / was vm_pte (shared mem) / unsigned long vm_truncate_count;/ truncate_count or restart_addr / ifndef CONFIG_MMU struct vm_region vm_region; / NOMMU mapping region / endif ifdef CONFIG_NUMA struct mempolicy vm_policy; / NUMA policy for the VMA / endif }; 通常,进程所使用到的虚存空间不连续,且各部分虚存空间的访问属性也可能不同。所以一个进程的虚存空间需要多个vm_area_struct结构来描述。在vm_area_struct结构的数目较少的时候,各个vm_area_struct按照升序排序,以单链表的形式组织数据(通过vm_next指针指向下一个vm_area_struct结构)。但是当vm_area_struct结构的数据较多的时候,仍然采用链表组织的化,势必会影响到它的搜索速度。针对这个问题,vm_area_struct还添加了vm_avl_hight(树高)、vm_avl_left(左子节点)、vm_avl_right(右子节点)三个成员来实现AVL树,以提高vm_area_struct的搜索速度。 假如该vm_area_struct描述的是一个文件映射的虚存空间,成员vm_file便指向被映射的文件的file结构,vm_pgoff是该虚存空间起始地址在vm_file文件里面的文件偏移,单位为物理页面。 图3.2 进程虚拟地址示意图 因此,mmap系统调用所完成的工作就是准备这样一段虚存空间,并建立vm_area_struct结构体,将其传给具体的设备驱动程序 2 建立虚拟地址空间和文件或设备的物理地址之间的映射(设备驱动完成) 建立文件映射的第二步就是建立虚拟地址和具体的物理地址之间的映射,这是通过修改进程页表来实现的.mmap方法是file_opeartions结构的成员: int (mmap)(struct file ,struct vm_area_struct ); linux有2个方法建立页表: (1) 使用remap_pfn_range一次建立所有页表. int remap_pfn_range(struct vm_area_struct vma, unsigned long virt_addr, unsigned long pfn, unsigned long size, pgprot_t prot); 返回值: 成功返回 0, 失败返回一个负的错误值 参数说明: vma 用户进程创建一个vma区域 virt_addr 重新映射应当开始的用户虚拟地址. 这个函数建立页表为这个虚拟地址范围从 virt_addr 到 virt_addr_size. pfn 页帧号, 对应虚拟地址应当被映射的物理地址. 这个页帧号简单地是物理地址右移 PAGE_SHIFT 位. 对大部分使用, VMA 结构的 vm_paoff 成员正好包含你需要的值. 这个函数影响物理地址从 (pfn<<PAGE_SHIFT) 到 (pfn<<PAGE_SHIFT)+size. size 正在被重新映射的区的大小, 以字节. prot 给新 VMA 要求的"protection". 驱动可(并且应当)使用在vma->vm_page_prot 中找到的值. (2) 使用nopage VMA方法每次建立一个页表项. struct page (nopage)(struct vm_area_struct vma, unsigned long address, int type); 返回值: 成功则返回一个有效映射页,失败返回NULL. 参数说明: address 代表从用户空间传过来的用户空间虚拟地址. 返回一个有效映射页. (3) 使用方面的限制: remap_pfn_range不能映射常规内存,只存取保留页和在物理内存顶之上的物理地址。因为保留页和在物理内存顶之上的物理地址内存管理系统的各个子模块管理不到。640 KB 和 1MB 是保留页可能映射,设备I/O内存也可以映射。如果想把kmalloc()申请的内存映射到用户空间,则可以通过mem_map_reserve()把相应的内存设置为保留后就可以。 (4) remap_pfn_range与nopage的区别 remap_pfn_range一次性建立页表,而nopage通过缺页中断找到内核虚拟地址,然后通过内核虚拟地址找到对应的物理页 remap_pfn_range函数只对保留页和物理内存之外的物理地址映射,而对常规RAM,remap_pfn_range函数不能映射,而nopage函数可以映射常规的RAM。 3 当实际访问新映射的页面时的操作(由缺页中断完成) (1) page cache及swap cache中页面的区分:一个被访问文件的物理页面都驻留在page cache或swap cache中,一个页面的所有信息由struct page来描述。struct page中有一个域为指针mapping ,它指向一个struct address_space类型结构。page cache或swap cache中的所有页面就是根据address_space结构以及一个偏移量来区分的。 (2) 文件与 address_space结构的对应:一个具体的文件在打开后,内核会在内存中为之建立一个struct inode结构,其中的i_mapping域指向一个address_space结构。这样,一个文件就对应一个address_space结构,一个 address_space与一个偏移量能够确定一个page cache 或swap cache中的一个页面。因此,当要寻址某个数据时,很容易根据给定的文件及数据在文件内的偏移量而找到相应的页面。 (3) 进程调用mmap()时,只是在进程空间内新增了一块相应大小的缓冲区,并设置了相应的访问标识,但并没有建立进程空间到物理页面的映射。因此,第一次访问该空间时,会引发一个缺页异常。 (4) 对于共享内存映射情况,缺页异常处理程序首先在swap cache中寻找目标页(符合address_space以及偏移量的物理页),如果找到,则直接返回地址;如果没有找到,则判断该页是否在交换区 (swap area),如果在,则执行一个换入操作;如果上述两种情况都不满足,处理程序将分配新的物理页面,并把它插入到page cache中。进程最终将更新进程页表。 注:对于映射普通文件情况(非共享映射),缺页异常处理程序首先会在page cache中根据address_space以及数据偏移量寻找相应的页面。如果没有找到,则说明文件数据还没有读入内存,处理程序会从磁盘读入相应的页面,并返回相应地址,同时,进程页表也会更新. (5) 所有进程在映射同一个共享内存区域时,情况都一样,在建立线性地址与物理地址之间的映射之后,不论进程各自的返回地址如何,实际访问的必然是同一个共享内存区域对应的物理页面。 四 总结 1.对于mmap的内存映射,是将物理内存映射到进程的虚拟地址空间中去,那么进程对文件的访问就相当于直接对内存的访问,从而加快了读写操作的效率。在这里,remap_pfn_range函数是一次性的建立页表,而nopage函数是根据page fault产生的进程虚拟地址去找到内核相对应的逻辑地址,再通过这个逻辑地址去找到page。完成映射过程。remap_pfn_range不能对常规内存映射,只能对保留的内存与物理内存之外的进行映射。 2.在这里,要分清几个地址,一个是物理地址,这个很简单,就是物理内存的实际地址。第二个是内核虚拟地址,即内核可以直接访问的地址,如kmalloc,vmalloc等内核函数返回的地址,kmalloc返回的地址也称为内核逻辑地址。内核虚拟地址与实际的物理地址只有一个偏移量。第三个是进程虚拟地址,这个地址处于用户空间。而对于mmap函数映射的是物理地址到进程虚拟地址,而不是把物理地址映射到内核虚拟地址。而ioremap函数是将物理地址映射为内核虚拟地址。 3.用户空间的进程调用mmap函数,首先进行必要的处理,生成vma结构体,然后调用remap_pfn_range函数建立页表。而用户空间的mmap函数返回的是映射到进程地址空间的首地址。所以mmap函数与remap_pfn_range函数是不同的,前者只是生成mmap,而建立页表通过remap_pfn_range函数来完成。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/wh8_2011/article/details/52373213。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-20 22:49:12
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...括号判断符 [ ] 作用和test类似 里面只能输入 == 或者 != 四个箭头所指必须用空格隔开 而且如果变量是字符串的话,一定要加双引号 – 默认变量 $0——shell脚本本身的命令 $——最后一个参数的标号(1,2,3,4…) $@——表示 $1 , $2 , $3 … $1 $2 $3 – shell 脚本的条件判断 if [ 条件判断 ];then //do something fi 红点处都要加空格 exit 0——表示退出 – if 条件判断;then //do something elif 条件判断;them //do something else //do something fi 红线处要加空格 – case 语句 case $var in “第一个变量的内容”) //do something ;; “第二个变量的内容”) // do something ;; . . . “第n个变量的内容”) //do something ;; esac 不能用 “”,否则就不是通配符的意思,而是表示字符 – shell 脚本函数 function fname(){ //函数代码段 } 其中function可以写也可以不写 调用函数的时候不要加括号 shell 脚本函数传参方式 – shell 循环 while[条件] //括号内的状态是判断式 do //循环代码段 done – until [条件] do //循环代码段 done – for循环,使用该循环可以知道有循环次数 for var con1 con2 con3 … … do //循环代码段 done – for 循环数值处理 for((初始值;限制值;执行步长)) do //循环代码段 done – 红点处必须要加空格!! loop 环 – – 注意变量有的地方用了 $ ,有的地方不需要 $ 这里的赋值号两边都不用加 空格 $(())数值运算 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/engineer0/article/details/107965908。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-23 17:18:30
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...atile 关键字的作用?Java 内存模型? java lock的实现,公平锁、非公平锁 悲观锁和乐观锁,应用中的案例,mysql当中怎么实现,java中的实现 2.2 头条二面 Java 内存分配策略? 多个线程同时请求内存,如何分配? Redis 底层用到了哪些数据结构? 使用 Redis 的 set 来做过什么? Redis 使用过程中遇到什么问题? 搭建过 Redis 集群吗? 如何分析“慢查询”日志进行 SQL/索引 优化? MySQL 索引结构解释一下?(B+ 树) MySQL Hash 索引适用情况?举下例子? 2.3 头条三面 如何保证数据库与redis缓存一致的Redis 的并发竞争问题是什么? 如何解决这个问题? 了解 Redis 事务的 CAS 方案吗? 如何保证 Redis 高并发、高可用? Redis 的主从复制原理,以及Redis 的哨兵原理? 如果让你写一个消息队列,该如何进行架构设计啊?说一下你的思路。 MySQL数据库主从同步怎么实现? 秒杀模块怎么设计的,如何压测,抗压手段 03 今日头条Java后台研发三面 3.1 一面 concurrent包下面用过哪些? countdownlatch功能实现 synchronized和lock区别,重入锁thread和runnable的区别 AtomicInteger实现原理(CAS自旋) java并发sleep与wait、notify与notifyAll的区别 如何实现高效的同步链表 java都有哪些加锁方式(synchronized、ReentrantLock、共享锁、读写锁等) 设计模式(工厂模式、单例模式(几种情况)、适配器模式、装饰者模式) maven依赖树,maven的依赖传递,循环依赖 3.2 二面 synchronized和reentrantLock的区别,synchronized用在代码快、方法、静态方法时锁的都是什么? 介绍spring的IOC和AOP,分别如何实现(classloader、动态代理)JVM的内存布局以及垃圾回收原理及过程 讲一下,讲一下CMS垃圾收集器垃圾回收的流程,以及CMS的缺点 redis如何处理分布式服务器并发造成的不一致OSGi的机制spring中bean加载机制,bean生成的具体步骤,ioc注入的方式spring何时创建- applicationContextlistener是监听哪个事件? 介绍ConcurrentHashMap原理,用的是哪种锁,segment有没可能增大? 解释mysql索引、b树,为啥不用平衡二叉树、红黑树 Zookeeper如何同步配置 3.3 三面 Java线程池ThreadPoolEcecutor参数,基本参数,使用场景 MySQL的ACID讲一下,延伸到隔离级别 dubbo的实现原理,说说RPC的要点 GC停顿原因,如何降低停顿? JVM如何调优、参数怎么调? 如何用工具分析jvm状态(visualVM看堆中对象的分配,对象间的引用、是否有内存泄漏,jstack看线程状态、是否死锁等等) 描述一致性hash算法 分布式雪崩场景如何避免? 再谈谈消息队列 04 抖音Java 三面 4.1 一面: hashmap,怎么扩容,怎么处理数据冲突? 怎么高效率的实现数据迁移? Linux的共享内存如何实现,大概说了一下。 socket网络编程,说一下TCP的三次握手和四次挥手同步IO和异步IO的区别? Java GC机制?GC Roots有哪些? 红黑树讲一下,五个特性,插入删除操作,时间复杂度? 快排的时间复杂度,最坏情况呢,最好情况呢,堆排序的时间复杂度呢,建堆的复杂度是多少 4.2 二面: 自我介绍,主要讲讲做了什么和擅长什么 设计模式了解哪些? AtomicInteger怎么实现原子修改的? ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别? 为什么Java8并发效率更好?什么情况下用HashMap,什么情况用ConcurrentHashMap? redis数据结构? redis数据淘汰机制? 4.3 三面(约五十分钟): mysql实现事务的原理(MVCC) MySQL数据主从同步是如何实现的? MySQL索引的实现,innodb的索引,b+树索引是怎么实现的,为什么用b+树做索引节点,一个节点存了多少数据,怎么规定大小,与磁盘页对应。 如果Redis有1亿个key,使用keys命令是否会影响线上服务? Redis的持久化方式,aod和rdb,具体怎么实现,追加日志和备份文件,底层实现原理的话知道么? 遇到最大困难是什么?怎么克服? 未来的规划是什么? 你想问我什么? 05 百度三面 5.1 百度一面 自我介绍 Java中的多态 为什么要同时重写hashcode和equals Hashmap的原理 Hashmap如何变线程安全,每种方式的优缺点 垃圾回收机制 Jvm的参数你知道的说一下 设计模式了解的说一下啊 手撕一个单例模式 手撕算法:反转单链表 手撕算法:实现类似微博子结构的数据结构,输入一系列父子关系,输出一个类似微博评论的父子结构图 手写java多线程 手写java的soeket编程,服务端和客户端 手撕算法: 爬楼梯,写出状态转移方程 智力题:时针分针什么时候重合 5.2 百度二面(现场) 自我介绍 项目介绍 服务器如何负载均衡,有哪些算法,哪个比较好,一致性哈希原理,怎么避免DDOS攻击请求打到少数机器。 TCP连接中的三次握手和四次挥手,四次挥手的最后一个ack的作用是什么,为什么要time wait,为什么是2msl。 数据库的备份和恢复怎么实现的,主从复制怎么做的,什么时候会出现数据不一致,如何解决。 Linux查看cpu占用率高的进程 手撕算法:给定一个数字三角形,找到从顶部到底部的最小路径和。每一步可以移动到下面一行的相邻数字上。 然后继续在这个问题上扩展 求出最短那条的路径 递归求出所有的路径 设计模式讲一下熟悉的 会不会滥用设计模式 多线程条件变量为什么要在while体里 你遇到什么挫折,怎么应对和处理 5.3 百度三面(现场) 自我介绍 项目介绍 Redis的特点 Redis的持久化怎么做,aof和rdb,有什么区别,有什么优缺点。 Redis使用哨兵部署会有什么问题,我说需要扩容的话还是得集群部署。 说一下JVM内存模型把,有哪些区,分别干什么的 说一下gc算法,分代回收说下 MySQL的引擎讲一下,有什么区别,使用场景呢 分布式事务了解么 反爬虫的机制,有哪些方式 06 蚂蚁中间件团队面试题 6.1 蚂蚁中间件一面: 自我介绍 JVM垃圾回收算法和垃圾回收器有哪些,最新的JDK采用什么算法。 新生代和老年代的回收机制。 讲一下ArrayList和linkedlist的区别,ArrayList与HashMap的扩容方式。 Concurrenthashmap1.8后的改动。 Java中的多线程,以及线程池的增长策略和拒绝策略了解么。 Tomcat的类加载器了解么 Spring的ioc和aop,Springmvc的基本架构,请求流程。 HTTP协议与Tcp有什么区别,http1.0和2.0的区别。 Java的网络编程,讲讲NIO的实现方式,与BIO的区别,以及介绍常用的NIO框架。 索引什么时候会失效变成全表扫描 介绍下分布式的paxos和raft算法 6.2 蚂蚁中间件二面 你在项目中怎么用到并发的。 消息队列的使用场景,谈谈Kafka。 你说了解分布式服务,那么你怎么理解分布式服务。 Dubbo和Spring Clound的区别,以及使用场景。 讲一下docker的实现原理,以及与JVM的区别。 MongoDB、Redis和Memcached的应用场景,各自优势 MongoDB有事务吗 Redis说一下sorted set底层原理 讲讲Netty为什么并发高,相关的核心组件有哪些 6.3 蚂蚁中间件三面 完整的画一个分布式集群部署图,从负载均衡到后端数据库集群。 分布式锁的方案,Redis和Zookeeper哪个好,如果是集群部署,高并发情况下哪个性能更好。 分布式系统的全局id如何实现。 数据库万级变成亿级,你如何来解决。 常见的服务器雪崩是由什么引起的,如何来防范。 异地容灾怎么实现 常用的高并发技术解决方案有哪些,以及对应的解决步骤。 07 京东4面(Java研发) 7.1 一面(基础面:约1小时) 自我介绍,主要讲讲做了什么和擅长什么 springmvc和spring-boot区别 @Autowired的实现原理 Bean的默认作用范围是什么?其他的作用范围? 索引是什么概念有什么作用?MySQL里主要有哪些索引结构?哈希索引和B+树索引比较? Java线程池的原理?线程池有哪些?线程池工厂有哪些线程池类型,及其线程池参数是什么? hashmap原理,处理哈希冲突用的哪种方法? 还知道什么处理哈希冲突的方法? Java GC机制?GC Roots有哪些? Java怎么进行垃圾回收的?什么对象会进老年代?垃圾回收算法有哪些?为什么新生代使用复制算法? HashMap的时间复杂度?HashMap中Hash冲突是怎么解决的?链表的上一级结构是什么?Java8中的HashMap有什么变化?红黑树需要比较大小才能进行插入,是依据什么进行比较的?其他Hash冲突解决方式? hash和B+树的区别?分别应用于什么场景?哪个比较好? 项目里有个数据安全的,aes和md5的区别?详细点 7.2 二面(问数据库较多) 自我介绍 为什么MyISAM查询性能好? 事务特性(acid) 隔离级别 SQL慢查询的常见优化步骤? 说下乐观锁,悲观锁(select for update),并写出sql实现 TCP协议的三次握手和四次挥手过程? 用到过哪些rpc框架 数据库连接池怎么实现 Java web过滤器的生命周期 7.3 三面(综合面;约一个小时) 自我介绍。 ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别?为什么Java8并发效率更好?什么情况下用HashMap,什么情况用ConcurrentHashMap? 加锁有什么机制? ThreadLocal?应用场景? 数据库水平切分,垂直切分的设计思路和切分顺序 Redis如何解决key冲突 soa和微服务的区别? 单机系统演变为分布式系统,会涉及到哪些技术的调整?请从前面负载到后端详细描述。 设计一个秒杀系统? 7.4 四面(HR面) 你自己最大优势和劣势是什么 平时遇见过什么样的挑战,怎么去克服的 工作中遇见了技术解决不了的问题,你的应对思路? 你的兴趣爱好? 未来的职业规划是什么? 08 美团java高级开发3面 8.1 美团一面 自我介绍 项目介绍 Redis介绍 了解redis源码么 了解redis集群么 Hashmap的原理,增删的情况后端数据结构如何位移 hashmap容量为什么是2的幂次 hashset的源码 object类你知道的方法 hashcode和equals 你重写过hashcode和equals么,要注意什么 假设现在一个学生类,有学号和姓名,我现在hashcode方法重写的时候,只将学号参与计算,会出现什么情况? 往set里面put一个学生对象,然后将这个学生对象的学号改了,再put进去,可以放进set么?并讲出为什么 Redis的持久化?有哪些方式,原理是什么? 讲一下稳定的排序算法和不稳定的排序算法 讲一下快速排序的思想 8.2 美团二面 自我介绍 讲一下数据的acid 什么是一致性 什么是隔离性 Mysql的隔离级别 每个隔离级别是如何解决 Mysql要加上nextkey锁,语句该怎么写 Java的内存模型,垃圾回收 线程池的参数 每个参数解释一遍 然后面试官设置了每个参数,给了是个线程,让描述出完整的线程池执行的流程 Nio和IO有什么区别 Nio和aio的区别 Spring的aop怎么实现 Spring的aop有哪些实现方式 动态代理的实现方式和区别 Linux了解么 怎么查看系统负载 Cpu load的参数如果为4,描述一下现在系统处于什么情况 Linux,查找磁盘上最大的文件的命令 Linux,如何查看系统日志文件 手撕算法:leeetcode原题 22,Generate Parentheses,给定 n 对括号,请- 写一个函数以将其生成新的括号组合,并返回所有组合结果。 8.3 美团三面(现场) 三面没怎么问技术,问了很多技术管理方面的问题 自我介绍 项目介绍 怎么管理项目成员 当意见不一致时,如何沟通并说服开发成员,并举个例子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么?会自动调整顺序么?哪个版本开始优化? Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型,一个新技术和一个稳定的旧技术,你会怎么选择,选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制,小编在此截出几张知识讲解的图解,有需要的程序猿(媛)可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么?会自动调整顺序么?哪个版本开始优化? Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型,一个新技术和一个稳定的旧技术,你会怎么选择,选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制,小编在此截出几张知识讲解的图解,有需要的程序猿(媛)可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 [外链图片转存中…(img-SFREePIJ-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-5kF3pkiC-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-HDVXfOMR-1624074891835)] [外链图片转存中…(img-RyaAC5jy-1624074891836)] [外链图片转存中…(img-iV32C5Ok-1624074891837)] 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_57285325/article/details/118051767。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-13 23:43:59
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...it 则注解事务不起作用 TODO 读源码 --><context:component-scan base-package="com.zhuguang"></context:component-scan><mvc:view-controller path="/" view-name="redirect:/index" /><beanclass="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.DefaultAnnotationHandlerMapping" /><bean id="handlerAdapter"class="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.AnnotationMethodHandlerAdapter"></bean><beanclass="org.springframework.web.servlet.view.ContentNegotiatingViewResolver"><property name="mediaTypes"><map><entry key="json" value="application/json" /><entry key="xml" value="application/xml" /><entry key="html" value="text/html" /></map></property><property name="viewResolvers"><list><bean class="org.springframework.web.servlet.view.BeanNameViewResolver" /><bean class="org.springframework.web.servlet.view.UrlBasedViewResolver"><property name="viewClass" value="org.springframework.web.servlet.view.JstlView" /><property name="prefix" value="/" /><property name="suffix" value=".jsp" /></bean></list></property></bean><!-- 支持上传文件 --> <!-- 控制器异常处理 --><bean id="exceptionResolver"class="org.springframework.web.servlet.handler.SimpleMappingExceptionResolver"><property name="exceptionMappings"><props><prop key="java.lang.Exception">error</prop></props></property></bean><bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource" destroy-method="close"><property name="driverClass"><value>${jdbc.driverClassName}</value></property><property name="jdbcUrl"><value>${jdbc.url}</value></property><property name="user"><value>${jdbc.username}</value></property><property name="password"><value>${jdbc.password}</value></property><property name="minPoolSize" value="10" /><property name="maxPoolSize" value="100" /><property name="maxIdleTime" value="1800" /><property name="acquireIncrement" value="3" /><property name="maxStatements" value="1000" /><property name="initialPoolSize" value="10" /><property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" /><property name="acquireRetryAttempts" value="30" /><property name="breakAfterAcquireFailure" value="false" /><property name="testConnectionOnCheckout" value="false" /><property name="acquireRetryDelay"><value>100</value></property></bean><bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate"><property name="dataSource" ref="dataSource"></property></bean><bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"><property name="dataSource" ref="dataSource"/></bean><tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" proxy-target-class="true" /><aop:aspectj-autoproxy expose-proxy="true"/></beans> logback.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!--scan:当此属性设置为true时,配置文件如果发生改变,将会被重新加载,默认值为true。scanPeriod:设置监测配置文件是否有修改的时间间隔,如果没有给出时间单位,默认单位是毫秒当scan为true时,此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。debug:当此属性设置为true时,将打印出logback内部日志信息,实时查看logback运行状态。默认值为false。--><configuration scan="false" scanPeriod="60 seconds" debug="false"><!-- 定义日志的根目录 --><!-- <property name="LOG_HOME" value="/app/log" /> --><!-- 定义日志文件名称 --><property name="appName" value="netty"></property><!-- ch.qos.logback.core.ConsoleAppender 表示控制台输出 --><appender name="stdout" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"><Encoding>UTF-8</Encoding><!--日志输出格式:%d表示日期时间,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度%logger{50} 表示logger名字最长50个字符,否则按照句点分割。 %msg:日志消息,%n是换行符--><encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- 滚动记录文件,先将日志记录到指定文件,当符合某个条件时,将日志记录到其他文件 --> <appender name="appLogAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"><Encoding>UTF-8</Encoding><!-- 指定日志文件的名称 --> <file>${appName}.log</file><!--当发生滚动时,决定 RollingFileAppender 的行为,涉及文件移动和重命名TimeBasedRollingPolicy: 最常用的滚动策略,它根据时间来制定滚动策略,既负责滚动也负责出发滚动。--><rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"><!--滚动时产生的文件的存放位置及文件名称 %d{yyyy-MM-dd}:按天进行日志滚动 %i:当文件大小超过maxFileSize时,按照i进行文件滚动--><fileNamePattern>${appName}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log</fileNamePattern><!-- 可选节点,控制保留的归档文件的最大数量,超出数量就删除旧文件。假设设置每天滚动,且maxHistory是365,则只保存最近365天的文件,删除之前的旧文件。注意,删除旧文件是,那些为了归档而创建的目录也会被删除。--><MaxHistory>365</MaxHistory><!-- 当日志文件超过maxFileSize指定的大小是,根据上面提到的%i进行日志文件滚动 注意此处配置SizeBasedTriggeringPolicy是无法实现按文件大小进行滚动的,必须配置timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy--><timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP"><maxFileSize>100MB</maxFileSize></timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy></rollingPolicy><!--日志输出格式:%d表示日期时间,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度 %logger{50} 表示logger名字最长50个字符,否则按照句点分割。 %msg:日志消息,%n是换行符--> <encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [ %thread ] - [ %-5level ] [ %logger{50} : %line ] - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- logger主要用于存放日志对象,也可以定义日志类型、级别name:表示匹配的logger类型前缀,也就是包的前半部分level:要记录的日志级别,包括 TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERRORadditivity:作用在于children-logger是否使用 rootLogger配置的appender进行输出,false:表示只用当前logger的appender-ref,true:表示当前logger的appender-ref和rootLogger的appender-ref都有效--><!-- <logger name="edu.hyh" level="info" additivity="true"><appender-ref ref="appLogAppender" /></logger> --><!-- root与logger是父子关系,没有特别定义则默认为root,任何一个类只会和一个logger对应,要么是定义的logger,要么是root,判断的关键在于找到这个logger,然后判断这个logger的appender和level。 --><root level="debug"><appender-ref ref="stdout" /><appender-ref ref="appLogAppender" /></root></configuration> 2、余额宝代码 package com.zhuguang.jack.controller;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;@Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws 模拟银行转账 userID:转账的用户ID amount:转多少钱/@AutowiredOrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId, String amount) {try {orderService.updateAmount(Integer.valueOf(amount), userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";} } 消息监听器 package com.zhuguang.jack.listener;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;import javax.jms.JMSException;import javax.jms.Message;import javax.jms.MessageListener;import javax.jms.ObjectMessage;@Service("queueMessageListener")public class QueueMessageListener implements MessageListener {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredOrderService orderService;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic void onMessage(Message message) {if (message instanceof ObjectMessage) {ObjectMessage objectMessage = (ObjectMessage) message;try {com.zhuguang.jack.bean.Message message1 = (com.zhuguang.jack.bean.Message) objectMessage.getObject();String userId = message1.getUserId();int count = orderService.queryMessageCountByUserId(userId);if (count == 0) {orderService.updateAmount(message1.getAmount(), message1.getUserId());orderService.insertMessage(message1.getUserId(), message1.getMessageId(), message1.getAmount(), "ok");} else {logger.info("异常转账");}RestTemplate restTemplate = createRestTemplate();JSONObject jo = new JSONObject();jo.put("messageId", message1.getMessageId());jo.put("respCode", "OK");String url = "http://jack.bank_a.com:8080/alipay/order/callback?param="+ jo.toJSONString();restTemplate.getForObject(url,null);} catch (JMSException e) {e.printStackTrace();throw new RuntimeException("异常");} }}public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);} } package com.zhuguang.jack.service;public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId);public int queryMessageCountByUserId(String userId);public int insertMessage(String userId,String messageId,int amount,String status);} package com.zhuguang.jack.service;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Service@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceImpl implements OrderService {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;/ 更新数据库表,把账户余额减去amountd/@Overridepublic void updateAmount(int amount, String userId) {//1、农业银行转账3000,也就说农业银行jack账户要减3000String sql = "update account set amount = amount + ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[] {amount, userId});if (count != 1) {throw new RuntimeException("订单创建失败,农业银行转账失败!");} }public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);}@Overridepublic int queryMessageCountByUserId(String messageId) {String sql = "select count() from message where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.queryForInt(sql, new Object[]{messageId});return count;}@Overridepublic int insertMessage(String userId, String message_id,int amount, String status) {String sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values(?,?,?)";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{userId, message_id,amount, status});if(count == 1) {logger.info("Ok");}return count;} } activemq.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:amq="http://activemq.apache.org/schema/core"xmlns:jms="http://www.springframework.org/schema/jms"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/jmshttp://www.springframework.org/schema/jms/spring-jms-4.1.xsdhttp://activemq.apache.org/schema/corehttp://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core-5.12.1.xsd"><context:component-scan base-package="com.zhuguang.jack" /><mvc:annotation-driven /><amq:connectionFactory id="amqConnectionFactory"brokerURL="tcp://192.168.88.131:61616"userName="system"password="manager" /><!-- 配置JMS连接工长 --><bean id="connectionFactory"class="org.springframework.jms.connection.CachingConnectionFactory"><constructor-arg ref="amqConnectionFactory" /><property name="sessionCacheSize" value="100" /></bean><!-- 定义消息队列(Queue) --><bean id="demoQueueDestination" class="org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue"><!-- 设置消息队列的名字 --><constructor-arg><value>zg.jack.queue</value></constructor-arg></bean><!-- 显示注入消息监听容器(Queue),配置连接工厂,监听的目标是demoQueueDestination,监听器是上面定义的监听器 --><bean id="queueListenerContainer"class="org.springframework.jms.listener.DefaultMessageListenerContainer"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="destination" ref="demoQueueDestination" /><property name="messageListener" ref="queueMessageListener" /></bean><!-- 配置JMS模板(Queue),Spring提供的JMS工具类,它发送、接收消息。 --><bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="defaultDestination" ref="demoQueueDestination" /><property name="receiveTimeout" value="10000" /><!-- true是topic,false是queue,默认是false,此处显示写出false --><property name="pubSubDomain" value="false" /></bean></beans> OK~~~~~~~~~~~~大功告成!!!, 如果大家觉得满意并且对技术感兴趣请加群:171239762, 纯技术交流群,非诚勿扰。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/luoyang_java/article/details/84953241。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-16 22:34:52
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...内存泄露问题上的重要作用,通过与其结合,能够确保视图、网络请求等资源在适当的时间释放,从而有效预防OOM的发生。 此外,在图片加载与缓存策略方面,除了文中提及的开源库如universal-image-loader和Volley,Google自家的Glide库凭借其高度优化的内存管理和磁盘缓存策略,已成为众多开发者首选的图片加载工具。Glide不仅实现了三级缓存,还特别针对Android设备的特性进行了深度优化,进一步提升了应用的流畅度和用户体验。 而对于面试中的XMPP协议通信技术,尽管仍被广泛采用,但近年来WebRTC和MQTT等新兴通信协议也逐渐崭露头角,特别是在实时音视频通话及物联网场景中,它们因更低延迟和更高效率受到业界青睐。因此,Android开发者应紧跟行业趋势,了解并掌握多种通信协议及其应用场景,以适应不断变化的技术需求。 总的来说,无论是面试技巧还是技术储备,持续学习和积累都是提升竞争力的关键。在实际工作中深入理解Android系统原理,关注行业最新动态和技术演进方向,将有助于求职者更好地应对各类面试挑战,并在未来的职业道路上取得成功。
2023-06-19 17:42:52
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...单独理解属性及其相互作用。再次,我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用hist()函数创建每个属性的直方图。 使用plot(kind ='box')函数创建每个属性的箱须图。 使用pandas.scatter_matrix()函数创建所有属性的成对散点图。 例如,下面的代码片段将加载糖尿病数据集并创建数据集的散点图矩阵。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Scatter Plot Matrix import matplotlib.pyplot as plt import pandas from pandas.plotting import scatter_matrix url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) scatter_matrix(data) plt.show() 样本散点图矩阵 第6课:通过预处理数据准备建模 您的原始数据可能未设置为最佳建模形式。 有时您需要对数据进行预处理,以便最好地将问题的固有结构呈现给建模算法。在今天的课程中,您将使用scikit-learn提供的预处理功能。 scikit-learn库提供了两个用于转换数据的标准习语。每种变换在不同的情况下都非常有用:拟合和多重变换以及组合的拟合与变换。 您可以使用多种技术来准备数据以进行建模。例如,尝试以下一些方法 使用比例和中心选项将数值数据标准化(例如,平均值为0,标准偏差为1)。 使用范围选项将数值数据标准化(例如,范围为0-1)。 探索更高级的功能工程,例如Binarizing。 例如,下面的代码段加载了Pima Indians糖尿病发病数据集,计算了标准化数据所需的参数,然后创建了输入数据的标准化副本。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Standardize data (0 mean, 1 stdev) from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pandas import numpy url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values separate array into input and output components X = array[:,0:8] Y = array[:,8] scaler = StandardScaler().fit(X) rescaledX = scaler.transform(X) summarize transformed data numpy.set_printoptions(precision=3) print(rescaledX[0:5,:]) 第7课:使用重采样方法进行算法评估 用于训练机器学习算法的数据集称为训练数据集。用于训练算法的数据集不能用于为您提供有关新数据的模型准确性的可靠估计。这是一个大问题,因为创建模型的整个思路是对新数据进行预测。 您可以使用称为重采样方法的统计方法将训练数据集划分为子集,一些方法用于训练模型,而另一些则被保留,并用于估计看不见的数据的模型准确性。 今天课程的目标是练习使用scikit-learn中可用的不同重采样方法,例如: 将数据集分为训练集和测试集。 使用k倍交叉验证来估计算法的准确性。 使用留一法交叉验证来估计算法的准确性。 下面的代码段使用scikit-learn通过10倍交叉验证来评估Pima Indians糖尿病发作的Logistic回归算法的准确性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Evaluate using Cross Validation from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print("Accuracy: %.3f%% (%.3f%%)") % (results.mean()100.0, results.std()100.0) 您获得了什么精度?在评论中让我知道。 您是否意识到这是中间点?做得好! 第8课:算法评估指标 您可以使用许多不同的指标来评估数据集上机器学习算法的技能。 您可以通过cross_validation.cross_val_score()函数在scikit-learn中指定用于测试工具的度量,默认值可用于回归和分类问题。今天课程的目标是练习使用scikit-learn软件包中可用的不同算法性能指标。 在分类问题上练习使用“准确性”和“ LogLoss”度量。 练习生成混淆矩阵和分类报告。 在回归问题上练习使用RMSE和RSquared指标。 下面的代码段演示了根据Pima Indians糖尿病发病数据计算LogLoss指标。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Cross Validation Classification LogLoss from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') scoring = 'neg_log_loss' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print("Logloss: %.3f (%.3f)") % (results.mean(), results.std()) 您得到了什么日志损失?在评论中让我知道。 第9课:抽查算法 您可能无法事先知道哪种算法对您的数据效果最好。 您必须使用反复试验的过程来发现它。我称之为现场检查算法。scikit-learn库提供了许多机器学习算法和工具的接口,以比较这些算法的估计准确性。 在本课程中,您必须练习抽查不同的机器学习算法。 对数据集进行抽查线性算法(例如线性回归,逻辑回归和线性判别分析)。 抽查数据集上的一些非线性算法(例如KNN,SVM和CART)。 抽查数据集上一些复杂的集成算法(例如随机森林和随机梯度增强)。 例如,下面的代码片段对Boston House Price数据集上的K最近邻居算法进行了抽查。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 KNN Regression from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.data" names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV'] dataframe = read_csv(url, delim_whitespace=True, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:13] Y = array[:,13] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = KNeighborsRegressor() scoring = 'neg_mean_squared_error' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print(results.mean()) 您得到的平方误差是什么意思?在评论中让我知道。 第10课:模型比较和选择 既然您知道了如何在数据集中检查机器学习算法,那么您需要知道如何比较不同算法的估计性能并选择最佳模型。 在今天的课程中,您将练习比较Python和scikit-learn中的机器学习算法的准确性。 在数据集上相互比较线性算法。 在数据集上相互比较非线性算法。 相互比较同一算法的不同配置。 创建比较算法的结果图。 下面的示例在皮马印第安人发病的糖尿病数据集中将Logistic回归和线性判别分析进行了比较。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Compare Algorithms from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis load dataset url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] prepare models models = [] models.append(('LR', LogisticRegression(solver='liblinear'))) models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis())) evaluate each model in turn results = [] names = [] scoring = 'accuracy' for name, model in models: kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) cv_results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_results) names.append(name) msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std()) print(msg) 哪种算法效果更好?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第11课:通过算法调整提高准确性 一旦找到一种或两种在数据集上表现良好的算法,您可能希望提高这些模型的性能。 提高算法性能的一种方法是将其参数调整为特定的数据集。 scikit-learn库提供了两种方法来搜索机器学习算法的参数组合。在今天的课程中,您的目标是练习每个。 使用您指定的网格搜索来调整算法的参数。 使用随机搜索调整算法的参数。 下面使用的代码段是一个示例,该示例使用网格搜索在Pima Indians糖尿病发病数据集上的Ridge回归算法。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Grid Search for Algorithm Tuning from pandas import read_csv import numpy from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import GridSearchCV url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] alphas = numpy.array([1,0.1,0.01,0.001,0.0001,0]) param_grid = dict(alpha=alphas) model = Ridge() grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) grid.fit(X, Y) print(grid.best_score_) print(grid.best_estimator_.alpha) 哪些参数取得最佳效果?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第12课:利用集合预测提高准确性 您可以提高模型性能的另一种方法是组合来自多个模型的预测。 一些模型提供了内置的此功能,例如用于装袋的随机森林和用于增强的随机梯度增强。可以使用另一种称为投票的合奏将来自多个不同模型的预测组合在一起。 在今天的课程中,您将练习使用合奏方法。 使用随机森林和多余树木算法练习装袋。 使用梯度增强机和AdaBoost算法练习增强合奏。 通过将来自多个模型的预测组合在一起来练习投票合奏。 下面的代码段演示了如何在Pima Indians糖尿病发病数据集上使用随机森林算法(袋装决策树集合)。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Random Forest Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_trees = 100 max_features = 3 kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) 你能设计出更好的合奏吗?在评论中让我知道。 第13课:完成并保存模型 找到有关机器学习问题的良好模型后,您需要完成该模型。 在今天的课程中,您将练习与完成模型有关的任务。 练习使用模型对新数据(在训练和测试过程中看不到的数据)进行预测。 练习将经过训练的模型保存到文件中,然后再次加载。 例如,下面的代码片段显示了如何创建Logistic回归模型,将其保存到文件中,之后再加载它以及对看不见的数据进行预测。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Save Model Using Pickle from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pickle url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] test_size = 0.33 seed = 7 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed) Fit the model on 33% model = LogisticRegression(solver='liblinear') model.fit(X_train, Y_train) save the model to disk filename = 'finalized_model.sav' pickle.dump(model, open(filename, 'wb')) some time later... load the model from disk loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) result = loaded_model.score(X_test, Y_test) print(result) 第14课:Hello World端到端项目 您现在知道如何完成预测建模机器学习问题的每个任务。 在今天的课程中,您需要练习将各个部分组合在一起,并通过端到端的标准机器学习数据集进行操作。 端到端遍历虹膜数据集(机器学习的世界) 这包括以下步骤: 使用描述性统计数据和可视化了解您的数据。 预处理数据以最好地揭示问题的结构。 使用您自己的测试工具抽查多种算法。 使用算法参数调整来改善结果。 使用集成方法改善结果。 最终确定模型以备将来使用。 慢慢进行,并记录结果。 您使用什么型号?您得到了什么结果?在评论中让我知道。 结束! (看你走了多远) 你做到了。做得好! 花一点时间,回头看看你已经走了多远。 您最初对机器学习感兴趣,并强烈希望能够使用Python练习和应用机器学习。 您可能是第一次下载,安装并启动Python,并开始熟悉该语言的语法。 在许多课程中,您逐渐地,稳定地学习了预测建模机器学习项目的标准任务如何映射到Python平台上。 基于常见机器学习任务的配方,您使用Python端到端解决了第一个机器学习问题。 使用标准模板,您所收集的食谱和经验现在可以自行解决新的和不同的预测建模机器学习问题。 不要轻描淡写,您在短时间内就取得了长足的进步。 这只是您使用Python进行机器学习的起点。继续练习和发展自己的技能。 喜欢点下关注,你的关注是我写作的最大支持 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37337849/article/details/104016531。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-11 10:04:06
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...程中,这两种模型共同作用,反映了人类及其他生物思考的随机性和必然性,其中“灵魂”被比喻为旁观者,观察并体验着由概率机产生的各种心流状态。
2023-01-02 11:30:59
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...对推荐起到比较重要的作用。 第一类是相关性特征,就是评估内容的属性和与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配,从用户向量与内容向量的距离可以得出。 第二类是环境特征,包括地理位置、时间。这些既是bias特征,也能以此构建一些匹配特征。 第三类是热度特征。包括全局热度、分类热度,主题热度,以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候非常有效。 第四类是协同特征,它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。 协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性,比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似,甚至向量相似,从而扩展模型的探索能力。 模型的训练上,头条系大部分推荐产品采用实时训练。实时训练省资源并且反馈快,这对信息流产品非常重要。用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。 我们线上目前基于storm集群实时处理样本数据,包括点击、展现、收藏、分享等动作类型。 模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统,因为头条数据规模增长太快,类似的开源系统稳定性和性能无法满足,而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化,提供了完善运维工具,更适配现有的业务场景。 目前,头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的,包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。 整体的训练过程是线上服务器记录实时特征,导入到Kafka文件队列中,然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据,客户端回传推荐的label构造训练样本,随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数,最终线上模型得到更新。 这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时,因为文章推荐后用户不一定马上看,不考虑这部分时间,整个系统是几乎实时的。 但因为头条目前的内容量非常大,加上小视频内容有千万级别,推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。 所以需要设计一些召回策略,每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致,一般超时不能超过50毫秒。 召回策略种类有很多,我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排,这个倒排的key可以是分类,topic,实体,来源等。 排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断,高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。 二、内容分析 内容分析包括文本分析,图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯,今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。 没有内容及文本标签,无法得到用户兴趣标签。举个例子,只有知道文章标签是互联网,用户看了互联网标签的文章,才能知道用户有互联网标签,其他关键词也一样。 另一方面,文本内容的标签可以直接帮助推荐特征,比如魅族的内容可以推荐给关注魅族的用户,这是用户标签的匹配。 如果某段时间推荐主频道效果不理想,出现推荐窄化,用户会发现到具体的频道推荐(如科技、体育、娱乐、军事等)中阅读后,再回主feed,推荐效果会更好。 因为整个模型是打通的,子频道探索空间较小,更容易满足用户需求。只通过单一信道反馈提高推荐准确率难度会比较大,子频道做的好很重要。而这也需要好的内容分析。 上图是今日头条的一个实际文本case。可以看到,这篇文章有分类、关键词、topic、实体词等文本特征。 当然不是没有文本特征,推荐系统就不能工作,推荐系统最早期应用在Amazon,甚至沃尔玛时代就有,包括Netfilx做视频推荐也没有文本特征直接协同过滤推荐。 但对资讯类产品而言,大部分是消费当天内容,没有文本特征新内容冷启动非常困难,协同类特征无法解决文章冷启动问题。 今日头条推荐系统主要抽取的文本特征包括以下几类。首先是语义标签类特征,显式为文章打上语义标签。 这部分标签是由人定义的特征,每个标签有明确的意义,标签体系是预定义的。 此外还有隐式语义特征,主要是topic特征和关键词特征,其中topic特征是对于词概率分布的描述,无明确意义;而关键词特征会基于一些统一特征描述,无明确集合。 另外文本相似度特征也非常重要。在头条,曾经用户反馈最大的问题之一就是为什么总推荐重复的内容。这个问题的难点在于,每个人对重复的定义不一样。 举个例子,有人觉得这篇讲皇马和巴萨的文章,昨天已经看过类似内容,今天还说这两个队那就是重复。 但对于一个重度球迷而言,尤其是巴萨的球迷,恨不得所有报道都看一遍。解决这一问题需要根据判断相似文章的主题、行文、主体等内容,根据这些特征做线上策略。 同样,还有时空特征,分析内容的发生地点以及时效性。比如武汉限行的事情推给北京用户可能就没有意义。 最后还要考虑质量相关特征,判断内容是否低俗,色情,是否是软文,鸡汤? 上图是头条语义标签的特征和使用场景。他们之间层级不同,要求不同。 分类的目标是覆盖全面,希望每篇内容每段视频都有分类;而实体体系要求精准,相同名字或内容要能明确区分究竟指代哪一个人或物,但不用覆盖很全。 概念体系则负责解决比较精确又属于抽象概念的语义。这是我们最初的分类,实践中发现分类和概念在技术上能互用,后来统一用了一套技术架构。 目前,隐式语义特征已经可以很好的帮助推荐,而语义标签需要持续标注,新名词新概念不断出现,标注也要不断迭代。其做好的难度和资源投入要远大于隐式语义特征,那为什么还需要语义标签? 有一些产品上的需要,比如频道需要有明确定义的分类内容和容易理解的文本标签体系。语义标签的效果是检查一个公司NLP技术水平的试金石。 今日头条推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类算法。 最上面Root,下面第一层的分类是像科技、体育、财经、娱乐,体育这样的大类,再下面细分足球、篮球、乒乓球、网球、田径、游泳…,足球再细分国际足球、中国足球,中国足球又细分中甲、中超、国家队…,相比单独的分类器,利用层次化文本分类算法能更好地解决数据倾斜的问题。 有一些例外是,如果要提高召回,可以看到我们连接了一些飞线。这套架构通用,但根据不同的问题难度,每个元分类器可以异构,像有些分类SVM效果很好,有些要结合CNN,有些要结合RNN再处理一下。 上图是一个实体词识别算法的case。基于分词结果和词性标注选取候选,期间可能需要根据知识库做一些拼接,有些实体是几个词的组合,要确定哪几个词结合在一起能映射实体的描述。 如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧,最后计算一个相关性模型。 三、用户标签 内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些,相比而言,用户标签工程挑战更大。 今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征(车型,体育球队,股票等)。还有性别、年龄、地点等信息。 性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测,通过机型、阅读时间分布等预估。 常驻地点来自用户授权访问位置信息,在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。 常驻点结合其他信息,可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。 当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。 主要包括: 一、过滤噪声。通过停留时间短的点击,过滤标题党。 二、热点惩罚。对用户在一些热门文章(如前段时间PG One的新闻)上的动作做降权处理。理论上,传播范围较大的内容,置信度会下降。 三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移,因此策略更偏向新的用户行为。因此,随着用户动作的增加,老的特征权重会随时间衰减,新动作贡献的特征权重会更大。 四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击,相关特征(类别,关键词,来源)权重会被惩罚。当 然同时,也要考虑全局背景,是不是相关内容推送比较多,以及相关的关闭和dislike信号等。 用户标签挖掘总体比较简单,主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架,流程比较简单,每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据,在Hadoop集群上批量计算结果。 但问题在于,随着用户高速增长,兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加,涉及到的计算量太大。 2014年,批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务,当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作,集中写入分布式存储系统的压力也开始增大,并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。 面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后,只要有用户动作更新就更新标签,CPU代价比较小,可以节省80%的CPU时间,大大降低了计算资源开销。 同时,只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新,并且特征更新速度非常快,基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。 当然,我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息,不需要实时重复计算,就仍然保留daily更新。 四、评估分析 上面介绍了推荐系统的整体架构,那么如何评估推荐效果好不好? 有一句我认为非常有智慧的话,“一个事情没法评估就没法优化”。对推荐系统也是一样。 事实上,很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化,召回模块的改进或增加,推荐特征的增加,模型架构的改进在,算法参数的优化等等,不一一举例。 评估的意义就在于,很多优化最终可能是负向效果,并不是优化上线后效果就会改进。 全面的评估推荐系统,需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。 所谓完备的体系就是并非单一指标衡量,不能只看点击率或者停留时长等,需要综合评估。 很多公司算法做的不好,并非是工程师能力不够,而是需要一个强大的实验平台,还有便捷的实验分析工具,可以智能分析数据指标的置信度。 一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则,首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到,很多策略调整短期内用户觉得新鲜,但是长期看其实没有任何助益。 其次,要兼顾用户指标和生态指标。既要为内容创作者提供价值,让他更有尊严的创作,也有义务满足用户,这两者要平衡。 还有广告主利益也要考虑,这是多方博弈和平衡的过程。 另外,要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到,要注意外部效应。 强大的实验平台非常直接的优点是,当同时在线的实验比较多时,可以由平台自动分配流量,无需人工沟通,并且实验结束流量立即回收,提高管理效率。 这能帮助公司降低分析成本,加快算法迭代效应,使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。 这是头条A/B Test实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶,然后线上分配实验流量,将桶里用户打上标签,分给实验组。 举个例子,开一个10%流量的实验,两个实验组各5%,一个5%是基线,策略和线上大盘一样,另外一个是新的策略。 实验过程中用户动作会被搜集,基本上是准实时,每小时都可以看到。但因为小时数据有波动,通常是以天为时间节点来看。动作搜集后会有日志处理、分布式统计、写入数据库,非常便捷。 在这个系统下工程师只需要设置流量需求、实验时间、定义特殊过滤条件,自定义实验组ID。系统可以自动生成:实验数据对比、实验数据置信度、实验结论总结以及实验优化建议。 当然,只有实验平台是远远不够的。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化,但数据指标和用户体验存在差异,很多指标不能完全量化。 很多改进仍然要通过人工分析,重大改进需要人工评估二次确认。 五、内容安全 最后要介绍今日头条在内容安全上的一些举措。头条现在已经是国内最大的内容创作与分发凭条,必须越来越重视社会责任和行业领导者的责任。如果1%的推荐内容出现问题,就会产生较大的影响。 现在,今日头条的内容主要来源于两部分,一是具有成熟内容生产能力的PGC平台 一是UGC用户内容,如问答、用户评论、微头条。这两部分内容需要通过统一的审核机制。如果是数量相对少的PGC内容,会直接进行风险审核,没有问题会大范围推荐。 UGC内容需要经过一个风险模型的过滤,有问题的会进入二次风险审核。审核通过后,内容会被真正进行推荐。这时如果收到一定量以上的评论或者举报负向反馈,还会再回到复审环节,有问题直接下架。 整个机制相对而言比较健全,作为行业领先者,在内容安全上,今日头条一直用最高的标准要求自己。 分享内容识别技术主要鉴黄模型,谩骂模型以及低俗模型。今日头条的低俗模型通过深度学习算法训练,样本库非常大,图片、文本同时分析。 这部分模型更注重召回率,准确率甚至可以牺牲一些。谩骂模型的样本库同样超过百万,召回率高达95%+,准确率80%+。如果用户经常出言不讳或者不当的评论,我们有一些惩罚机制。 泛低质识别涉及的情况非常多,像假新闻、黑稿、题文不符、标题党、内容质量低等等,这部分内容由机器理解是非常难的,需要大量反馈信息,包括其他样本信息比对。 目前低质模型的准确率和召回率都不是特别高,还需要结合人工复审,将阈值提高。目前最终的召回已达到95%,这部分其实还有非常多的工作可以做。别平台。 如果需要机器学习视频,可以在公众号后台聊天框回复【机器学习】,可以免费获取编程视频 。 你可能还喜欢 数学在机器学习中到底有多重要? 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2024-01-13 09:21:23
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...际问题时所发挥的关键作用。 4. 学术研究与发展趋势:查阅最新的自然语言处理学术论文,可以发现对于中文分词的研究正逐渐从规则驱动转向数据驱动,并尝试结合多种上下文信息进行更精细化的词语切分。同时,跨语言模型的出现也为中文分词带来了新的挑战与机遇,比如探讨如何利用多语言模型对未登录词或新词进行有效识别和处理。 综上所述,关于jieba中文分词组件的延伸阅读,可以从深度学习技术在分词任务上的前沿发展、同类开源工具比较、具体行业应用案例以及学术研究趋势等多个维度展开,以全面把握这一领域的现状与未来发展方向。
2023-12-02 10:38:37
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...llable 类,其作用是设置 max-height 为 350px ,并在垂直方向展示滚动条。 4.3 变量 通过 <var> 标签标记变量。 <var>y</var> = <var>m</var><var>x</var> + <var>b</var> 4.4 程序输出 通过 <samp> 标签来标记程序输出的内容。 <samp>This text is meant to be treated as sample output from a computer program.</samp> 5 表格 5.1 基本 为任意 <table> 标签添加 .table 类可以为其赋予基本的样式 <table class="table">...</table> 5.2 条纹状表格 <table class="table table-striped">...</table> 5.3 带边框的表格 <table class="table table-bordered">...</table> 5.4 鼠标悬停 <table class="table table-hover">...</table> 5.5 紧缩表格 <table class="table table-condensed">...</table> 5.6 状态类 通过这些状态类可以为行或单元格设置颜色。 Class 描述 .active 鼠标悬停在行或单元格上时所设置的颜色 .success 标识成功或积极的动作 .info 标识普通的提示信息或动作 .warning 标识警告或需要用户注意 .danger 标识危险或潜在的带来负面影响的动作 5.7 响应式表格 将任何 .table 元素包裹在 .table-responsive 元素内,即可创建响应式表格,其会在小屏幕设备上(小于768px)水平滚动。当屏幕大于 768px 宽度时,水平滚动条消失。 6 表单 6.1 基本实例 单独的表单控件会被自动赋予一些全局样式。所有设置了 .form-control 类的 <input>、<textarea> 和 <select> 元素都将被默认设置宽度属性为 width: 100%;。 将 label 元素和前面提到的控件包裹在 .form-group 中可以获得最好的排列。 <form><div class="form-group"><label for="exampleInputEmail1">Email address</label><input type="email" class="form-control" id="exampleInputEmail1" placeholder="Email"></div><div class="form-group"><label for="exampleInputPassword1">Password</label><input type="password" class="form-control" id="exampleInputPassword1" placeholder="Password"></div><div class="form-group"><label for="exampleInputFile">File input</label><input type="file" id="exampleInputFile"><p class="help-block">Example block-level help text here.</p></div><div class="checkbox"><label><input type="checkbox"> Check me out</label></div><button type="submit" class="btn btn-default">Submit</button></form> 6.2 内联表单 为 <form> 元素添加 .form-inline 类可使其内容左对齐并且表现为 inline-block 级别的控件。只适用于视口(viewport)至少在 768px 宽度时(视口宽度再小的话就会使表单折叠) 6.3 水平排列的表单 通过为表单添加 .form-horizontal 类,并联合使用 Bootstrap 预置的栅格类,可以将 label 标签和控件组水平并排布局。这样做将改变 .form-group 的行为,使其表现为栅格系统中的行(row),因此就无需再额外添加 .row 了 <form class="form-horizontal"><div class="form-group"><label for="inputEmail3" class="col-sm-2 control-label">Email</label><div class="col-sm-10"><input type="email" class="form-control" id="inputEmail3" placeholder="Email"></div></div><div class="form-group"><label for="inputPassword3" class="col-sm-2 control-label">Password</label><div class="col-sm-10"><input type="password" class="form-control" id="inputPassword3" placeholder="Password"></div></div><div class="form-group"><div class="col-sm-offset-2 col-sm-10"><div class="checkbox"><label><input type="checkbox"> Remember me</label></div></div></div><div class="form-group"><div class="col-sm-offset-2 col-sm-10"><button type="submit" class="btn btn-default">Sign in</button></div></div></form> 6.4 表单控件 输入框 包括大部分表单控件、文本输入域控件,还支持所有 HTML5 类型的输入控件: text、password、datetime、datetime-local、date、month、time、week、number、email、url、search、tel 和 color。 只有正确设置了 type 属性的输入控件才能被赋予正确的样式。 文本域 支持多行文本的表单控件。可根据需要改变 rows 属性。 多选和单选框 默认样式 <div class="checkbox"><label><input type="checkbox" value="">Option one is this and that—be sure to include why it's great</label></div><div class="checkbox disabled"><label><input type="checkbox" value="" disabled>Option two is disabled</label></div><div class="radio"><label><input type="radio" name="optionsRadios" id="optionsRadios1" value="option1" checked>Option one is this and that—be sure to include why it's great</label></div><div class="radio"><label><input type="radio" name="optionsRadios" id="optionsRadios2" value="option2">Option two can be something else and selecting it will deselect option one</label></div><div class="radio disabled"><label><input type="radio" name="optionsRadios" id="optionsRadios3" value="option3" disabled>Option three is disabled</label></div> 内联单选和多选框 <label class="checkbox-inline"><input type="checkbox" id="inlineCheckbox1" value="option1"> 1</label><label class="checkbox-inline"><input type="checkbox" id="inlineCheckbox2" value="option2"> 2</label><label class="checkbox-inline"><input type="checkbox" id="inlineCheckbox3" value="option3"> 3</label><label class="radio-inline"><input type="radio" name="inlineRadioOptions" id="inlineRadio1" value="option1"> 1</label><label class="radio-inline"><input type="radio" name="inlineRadioOptions" id="inlineRadio2" value="option2"> 2</label><label class="radio-inline"><input type="radio" name="inlineRadioOptions" id="inlineRadio3" value="option3"> 3</label> 不带文本的Checkbox 和 radio <label><input type="checkbox" id="blankCheckbox" value="option1" aria-label="..."></label></div><div class="radio"><label><input type="radio" name="blankRadio" id="blankRadio1" value="option1" aria-label="..."></label></div> 下拉列表 <select class="form-control"><option>1</option><option>2</option><option>3</option><option>4</option><option>5</option></select> 静态内容 如果需要在表单中将一行纯文本和 label 元素放置于同一行,为 <p> 元素添加 .form-control-static 类即可 <form class="form-horizontal"><div class="form-group"><label class="col-sm-2 control-label">Email</label><div class="col-sm-10"><p class="form-control-static">email@example.com</p></div></div><div class="form-group"><label for="inputPassword" class="col-sm-2 control-label">Password</label><div class="col-sm-10"><input type="password" class="form-control" id="inputPassword" placeholder="Password"></div></div></form> 帮助文字 <label class="sr-only" for="inputHelpBlock">Input with help text</label><input type="text" id="inputHelpBlock" class="form-control" aria-describedby="helpBlock">...<span id="helpBlock" class="help-block">A block of help text that breaks onto a new line and may extend beyond one line.</span> 校验状态 Bootstrap 对表单控件的校验状态,如 error、warning 和 success 状态,都定义了样式。使用时,添加 .has-warning、.has-error或 .has-success 类到这些控件的父元素即可。任何包含在此元素之内的 .control-label、.form-control 和 .help-block 元素都将接受这些校验状态的样式。 <div class="form-group has-success"><label class="control-label" for="inputSuccess1">Input with success</label><input type="text" class="form-control" id="inputSuccess1" aria-describedby="helpBlock2"><span id="helpBlock2" class="help-block">A block of help text that breaks onto a new line and may extend beyond one line.</span></div><div class="form-group has-warning"><label class="control-label" for="inputWarning1">Input with warning</label><input type="text" class="form-control" id="inputWarning1"></div><div class="form-group has-error"><label class="control-label" for="inputError1">Input with error</label><input type="text" class="form-control" id="inputError1"></div><div class="has-success"><div class="checkbox"><label><input type="checkbox" id="checkboxSuccess" value="option1">Checkbox with success</label></div></div><div class="has-warning"><div class="checkbox"><label><input type="checkbox" id="checkboxWarning" value="option1">Checkbox with warning</label></div></div><div class="has-error"><div class="checkbox"><label><input type="checkbox" id="checkboxError" value="option1">Checkbox with error</label></div></div> 添加额外的图标 你还可以针对校验状态为输入框添加额外的图标。只需设置相应的 .has-feedback 类并添加正确的图标即可 <div class="form-group has-success has-feedback"><label class="control-label" for="inputSuccess2">Input with success</label><input type="text" class="form-control" id="inputSuccess2" aria-describedby="inputSuccess2Status"><span class="glyphicon glyphicon-ok form-control-feedback" aria-hidden="true"></span><span id="inputSuccess2Status" class="sr-only">(success)</span></div> 控件尺寸 通过 .input-lg 类似的类可以为控件设置高度,通过 .col-lg- 类似的类可以为控件设置宽度。 高度尺寸 创建大一些或小一些的表单控件以匹配按钮尺寸 <input class="form-control input-lg" type="text" placeholder=".input-lg"><input class="form-control" type="text" placeholder="Default input"><input class="form-control input-sm" type="text" placeholder=".input-sm"><select class="form-control input-lg">...</select><select class="form-control">...</select><select class="form-control input-sm">...</select> 水平排列的表单组的尺寸 通过添加 .form-group-lg 或 .form-group-sm 类,为 .form-horizontal 包裹的 label 元素和表单控件快速设置尺寸。 <form class="form-horizontal"><div class="form-group form-group-lg"><label class="col-sm-2 control-label" for="formGroupInputLarge">Large label</label><div class="col-sm-10"><input class="form-control" type="text" id="formGroupInputLarge" placeholder="Large input"></div></div><div class="form-group form-group-sm"><label class="col-sm-2 control-label" for="formGroupInputSmall">Small label</label><div class="col-sm-10"><input class="form-control" type="text" id="formGroupInputSmall" placeholder="Small input"></div></div></form> 7 按钮 7.1 可作为按钮使用的标签或元素 为 <a>、<button> 或 <input> 元素添加按钮类(button class)即可使用 Bootstrap 提供的样式 <a class="btn btn-default" href="" role="button">Link</a><button class="btn btn-default" type="submit">Button</button><input class="btn btn-default" type="button" value="Input"><input class="btn btn-default" type="submit" value="Submit"> 7.2 预定义样式 <!-- Standard button --><button type="button" class="btn btn-default">(默认样式)Default</button><!-- Provides extra visual weight and identifies the primary action in a set of buttons --><button type="button" class="btn btn-primary">(首选项)Primary</button><!-- Indicates a successful or positive action --><button type="button" class="btn btn-success">(成功)Success</button><!-- Contextual button for informational alert messages --><button type="button" class="btn btn-info">(一般信息)Info</button><!-- Indicates caution should be taken with this action --><button type="button" class="btn btn-warning">(警告)Warning</button><!-- Indicates a dangerous or potentially negative action --><button type="button" class="btn btn-danger">(危险)Danger</button><!-- Deemphasize a button by making it look like a link while maintaining button behavior --><button type="button" class="btn btn-link">(链接)Link</button> 7.3 尺寸 需要让按钮具有不同尺寸吗?使用 .btn-lg、.btn-sm 或 .btn-xs 就可以获得不同尺寸的按钮。 通过给按钮添加 .btn-block 类可以将其拉伸至父元素100%的宽度,而且按钮也变为了块级(block)元素。 7.4 激活状态 添加 .active 类 7.5 禁用状态 为 <button> 元素添加 disabled 属性,使其表现出禁用状态。 为基于 <a> 元素创建的按钮添加 .disabled 类。 8 图片 8.1 响应式图片 在 Bootstrap 版本 3 中,通过为图片添加 .img-responsive 类可以让图片支持响应式布局。其实质是为图片设置了 max-width: 100%;、 height: auto; 和 display: block; 属性,从而让图片在其父元素中更好的缩放。 如果需要让使用了 .img-responsive 类的图片水平居中,请使用 .center-block 类,不要用 .text-center <img src="..." class="img-responsive" alt="Responsive image"> 8.2 图片形状 <img src="..." alt="..." class="img-rounded"><img src="..." alt="..." class="img-circle"><img src="..." alt="..." class="img-thumbnail"> 9 辅助类 9.1 文本颜色 <p class="text-muted">...</p><p class="text-primary">...</p><p class="text-success">...</p><p class="text-info">...</p><p class="text-warning">...</p><p class="text-danger">...</p> 9.2 背景色 <p class="bg-primary">...</p><p class="bg-success">...</p><p class="bg-info">...</p><p class="bg-warning">...</p><p class="bg-danger">...</p> 9.3 三角符号 <span class="caret"></span> 9.4 浮动 <div class="pull-left">...</div><div class="pull-right">...</div> 9.5 让内容块居中 <div class="center-block">...</div> 9.6 清除浮动 通过为父元素添加 .clearfix 类可以很容易地清除浮动(float) <!-- Usage as a class --><div class="clearfix">...</div> 9.7 显示或隐藏内容 <div class="show">...</div><div class="hidden">...</div> 9.10 图片替换 使用 .text-hide 类或对应的 mixin 可以用来将元素的文本内容替换为一张背景图。 <h1 class="text-hide">Custom heading</h1> 10 响应式工具 10.1 不同视口下隐藏显示 .visible-xs- .visible-sm- .visible-md- .visible-lg- .hidden-xs .hidden-sm .hidden-md .hidden-lg.visible--block .visible--inline .visible--inline-block 10.2 打印类 .visible-print-block.visible-print-inline.visible-print-inline-block.hidden-print 打印机下隐藏 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_67155975/article/details/123351126。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-18 14:41:25
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