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Java
...为“轻舟”的新型AI编译器,该工具集成了先进的位宽调整策略,可以根据不同硬件特性自动生成高效的位运算代码。这一进展无疑为推动AI技术向更广泛领域普及奠定了坚实基础。与此同时,国际标准化组织也在积极制定相关标准,旨在统一跨平台的位运算规范,以便开发者能够在不同操作系统间无缝迁移高性能AI应用。未来,随着更多创新技术涌现,位运算将在大数据分析、物联网设备协同等领域发挥更大作用。
2025-05-15 15:52:47
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星河万里
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...m包,插件和预设会在编译过程中把我们的ES6+代码转换成ES5。 二、插件和预设的关系 babel中的插件太多,以es2015为例: @babel/plugin-transform-arrow-functions @babel/plugin-transform-block-scoped-functions @babel/plugin-transform-block-scoping .... 如果只采用插件的话,我们需要配置非常多的插件数组,如果项目使用了es2016又得增加一堆,而且我们压根也记不住哪个es版本里该使用哪些插件。 preset就是解决这个问题的,它是一系列插件的集合,以@babel/preset-env为例,假设项目中安装的npm包版本是2020年1月发布的,那么这个预设里包含了2020年1月以前所有进入到stage4阶段的语法转换插件。 可能有小伙伴会问,假如我设置了一个语法插件,指定某个预设里又包含了插件,此时会发生什么?这就涉及到插件和预设的执行顺序了,具体的规则如下: 插件比预设先执行 插件执行顺序是插件数组从前向后执行 预设执行顺序是预设数组从后向前执行 三、插件和预设的参数 不配置参数的情况下,每个插件或预设都是数组中的一个字符串成员,例:preset:["@babel/preset-env","@babel/preset-react"],如果某个插件或预设需要配置参数,成员项就需要由字符串换成一个数组,数组的第一项是插件或预设的名称字符串,第二项为对象,该对象用来设置插件或预设的参数,格式如下: {"presets": [["@babel/preset-env",{"useBuiltIns": "entry"}]]} 四、插件和预设的简写 插件或可以在配置文件里用简写名称,如果插件的npm包名称的前缀为 babel-plugin-,可以省略前缀。例如"plugins": ["babel-plugin-transform-decorators-legacy"]可以简写为"plugins": ["transform-decorators-legacy"]。 如果npm包名称的前缀带有作用域@,例如@scope/babel-plugin-xxx,短名称可以写成@scope/xxx。 到babel7版本时,官方的插件大多采用@babel/plugin-xxx格式的,没有明确说明是否可以省略@babel/plugin-,遇到这中npm包时,最好还是采用全称写法比较稳妥。 预设的短名称规则跟插件差不多,前缀为babel-preset-或带有作用域的包@scope/babel-preset-xxx的可以省略掉babel-preset-。 babel7里@babel/preset-前缀开头的包,例如@babel/preset-env的短名称是@babel/env,官方并没有给出明确说明以@babel/preset-xxx卡头的包是否都可以采用简写,因此最好还是采用全称。 五、混乱的babel6预设 如果直接接触babel7的前端同事都知道es预设直接用@babel/preset-env就行了,但是如果要维护和迭代基于babel6的项目呢?各个项目中使用的可能都不一样,babel-preset-es20xx、babel-preset-stage-x、babel-preset-latest这些预设是啥意思? babel-preset-es20xx: TC39每年发布的、进入标准的ES语法转换器预设,最后一个预设是babel-preset-es2017,不再更新。 babel-preset-stage-x: TC39每年草案阶段的ES语法转换器预设。x的值是0到3,babel7时已废弃,不再更新。 babel-preset-latest: TC39每年发布的、进入标准的ES语法转换器预设。在babel6时等于babel-preset-es2015、babel-preset-es2016、babel-preset-es2017。该包从 v2 开始,需要@babel/core@^7.0.0,也就是需要babel7才能使用,既然要升级到babel7,不如使用更加强大的@babel/preset-env。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/douyinbuwen/article/details/123729828。 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。
2024-01-16 22:15:54
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MemCache
...大数据大小等。以下是修改过的配置文件的一部分: php-template Default MaxItems per key (131072). default_maxbytes 134217728 Increase expiration time to reduce CPU usage. default_time_to_live 14400 2. 控制与Memcached的交互频率 对于因大量客户端交互导致的高CPU资源消耗问题,我们可以采取一些措施来限制与Memcached的交互频率。例如,可以在服务器端添加限流机制,防止短时间内产生大量请求。或者,优化客户端代码,减少不必要的网络通信。 3. 提升硬件设备性能 最后,如果其他措施都无法解决问题,我们也可以考虑提升硬件设备性能,如增加CPU核心数量、扩大内存容量等。但这通常不是最佳解决方案,因为这可能会带来更高的成本。 五、结论 总的来说,Memcached进程占用CPU过高是一个常见的问题,其产生的原因是多种多样的。要真正把这个问题给揪出来,咱们得把系统工具和实际操作的经验都使上劲儿,得像钻井工人一样深入挖掘Memcached这家伙的工作内幕和使用门道。只有这样,才能真正找到问题的关键所在,并提出有效的解决方案。 感谢阅读这篇文章,希望对你有所帮助!
2024-01-19 18:02:16
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醉卧沙场-t
c++
...题,然后就可以愉快地修改和解决啦! 为什么需要 std::length_error 想象一下,你正在开发一个应用程序,它需要在用户输入时动态地增加数据容器的大小。哎呀,兄弟,你可得小心点啊!要是你操作不当,特别是像往杯子里倒水那样,已经装满了还拼命加,那可就麻烦大了。程序也是一样,万一你试图在容器已经满满当当的情况下继续塞东西进去,那可就有可能出岔子。可能就是程序突然罢工,或者变得乱七八糟,啥结果都可能出现。所以啊,记得要适时放手,别让东西堆积成山!使用 std::length_error 可以帮助你在这样的情况下优雅地捕获错误,而不是让程序突然停止工作。 实现 std::length_error 在C++中,std::length_error 是 头文件中的一个类模板。这个类通常用来表示操作的长度超过了容器的当前容量。例如,当你尝试访问一个超出范围的数组索引时,或者在向固定大小的数组或容器添加元素时超过了其最大容量,都会触发 std::length_error。 下面是一个简单的示例代码来展示如何使用 std::length_error: cpp include include include int main() { std::vector vec = {1, 2, 3}; // 尝试向已满的容器添加元素 try { vec.push_back(4); // 这里会触发 std::length_error } catch (const std::length_error& e) { std::cout << "Caught std::length_error: " << e.what() << std::endl; } return 0; } 在这个例子中,我们创建了一个包含三个整数的向量,并尝试向其中添加第四个元素。由于向量已经满了,这会导致 std::length_error 被抛出,然后通过 catch 块捕获并打印错误信息。 如何处理 std::length_error 处理 std::length_error 的方式与处理其他异常类型相同。通常,你会在 try-catch 块中放置可能抛出异常的代码,并在 catch 块中处理错误。例如,在上面的例子中,我们捕获了异常并输出了错误信息。 cpp try { vec.push_back(4); } catch (const std::length_error& e) { std::cerr << "Error: " << e.what() << std::endl; // 可能的处理步骤,例如记录日志、通知用户或尝试释放资源 } 结论 std::length_error 提供了一种机制,使得程序员能够在容器大小不足的情况下得到明确的错误信息,而不是让程序意外崩溃。这对于提高代码的健壮性和用户体验至关重要。哎呀,兄弟!咱们得给程序安个保险丝,对吧?这样,当它碰到那些小麻烦,比如电池没电了或者突然停电啥的,它就能聪明地自我修复,而不是直接挂掉。这样一来,咱们的应用就稳如泰山,用户们也不会觉得突然断线啥的,多爽啊! 总之,std::length_error 是C++程序员工具箱中的一个强大工具,用于管理和响应容器大小不足的错误情况。哎呀,兄弟!理解并掌握这种错误处理的方法,能让你的软件不仅稳定得像座大山,还能让用户用起来舒心顺手,就像喝了一口冰凉的可乐,那叫一个爽!这样一来,你的程序不仅能在复杂的世界里稳如泰山,还能让使用者觉得你是个细心周到的好伙伴。别忘了,这可是让你的软件在芸芸众生中脱颖而出的秘诀!
2024-10-03 15:50:22
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春暖花开
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...让应用始终运行 · 修改系统设置 · 发送短信 · 检索正在运行的应用 · com.tencent.permission.VIRUS_SCAN · 查阅敏感日志数据 · 控制闪光灯 · 与蓝牙设备配对 · 访问蓝牙设置 · 发送持久广播 · android.permission.WRITE_OWNER_DATA · android.permission.SYSTEM_OVERLAY_WINDOW · 更改网络连接性 · com.android.launcher.permission.WRITE_SETTINGS · com.android.launcher3.permission.READ_SETTINGS · com.android.launcher3.permission.WRITE_SETTINGS · com.htc.launcher.permission.READ_SETTINGS · com.htc.launcher.permission.WRITE_SETTINGS · com.huawei.launcher3.permission.READ_SETTINGS · com.google.android.launcher.permission.READ_SETTINGS · com.google.android.launcher.permission.WRITE_SETTINGS · 读取日历活动和机密信息 · 添加或修改日历活动,并在所有者不知情的情况下向邀请对象发送电子邮件 · com.sonyericsson.home.permission.BROADCAST_BADGE · com.sec.android.provider.badge.permission.READ · com.sec.android.provider.badge.permission.WRITE · 查找设备上的帐户 · 添加或移除帐户 · 创建帐户并设置密码 · 读取同步设置 · 启用和停用同步 · 停用屏幕锁定 · 允许接收WLAN多播 · com.qq.qcloud.permission.ACCESS_ALBUM_BACKUP_LIST · com.android.vending.BILLING · 关闭其他应用 · 控制近距离通信 · com.tencent.photos.permission.DATA · com.tencent.msf.permission.account.sync · com.tencent.music.data.permission · com.tencent.msf.permission.ACCOUNT_NOTICE · 连接WLAN网络和断开连接 · 完全的网络访问权限 · 查看WLAN连接 · 查看网络连接 · 精确位置(基于GPS和网络) · 大致位置(基于网络) · 拍摄照片和视频 · 读取手机状态和身份 · 防止手机休眠 · com.android.launcher.permission.INSTALL_SHORTCUT · 修改或删除您的USB存储设备中的内容 · 开机启动 · com.tencent.msg.permission.pushnotify · com.tencent.msf.permission.account.sync · 读取您的USB存储设备中的内容 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30590615/article/details/117615194。 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。
2023-10-10 14:42:10
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...zx 类中不断添加和修改 —>高耦合 Ggzx 作为当前 demo 的底层,经常的被改动,高层Test依赖于低层 Ggzx 的实现 ---->对应依赖倒置原则中的:高层过度依赖低层了 2.面向接口编程(简单版) 为了解决上面出现的问题,我们可以考虑把学习的课程抽出来成为一个类。到现在,类和类之间的耦合其实就已经降低很多了。然后将其当做参数传入Ggzx里面,然后调用课程里面的学习方法 //web课程类public class WebCourse {public void studyCourse() {System.out.println("学习了Web课程");} } //这里是Java课程类public class JavaCourse {public void studyCourse() {System.out.println("学习Java课程");} } 当我们写出来这两个类,想要对Ggzx里面的学习方法进行编写的时候,有没有发现其实有一些小问题呢???? Ggzx里面接收这些类的参数是什么?? 难道要这样? //以下是Ggzx类中的内容public void studyJava(JavaCourse javaCourse){}public void studyWeb(WebCourse webCourse){} nonono,如果这样做,虽然当前已经把课程类和 Ggzx 用户剥离一点点了,但是是还是形同虚设,课程类虽然分离开了,但是还是像狗皮膏药一样贴在 Ggzx 类中,但是看着还是很难受,高层 Test 调用方法还是得依赖 Ggzx 里面有什么方法 每次加入新课程,都需要修改底层功能 如何修改??? 接口是个好东西,课程类之间是不是都包含同样一个方法,被学习的方法( studyCourse ),那么我们可以将所有课程类都实现一个ICourse课程! 对应上面的问题,我们该传入什么参数能解决问题??可以传入一个接口 改编后的 UML 图解展示(Ggzx 被废弃,用新的 NewGgzx 代替):(如果没了解过UML类图,或者是纯小白,只需要知道一个大框是一个类,虚线表示实现了箭头方向的接口,小m是方法 即可) 观察上面的UML图 WebCourse 和 JavaCourse 实现自同一个接口 ICourse,每个课程都有自己的 studyXxx 方法。 这样好在什么地方? - 课程类和Ggzx类是解耦的,无论你增加多少个课程类,只要实现了ICourse接口,都能直接传入Ggzx的studyMyCourse()方法中 public interface ICourse {void studyCourse();} public class WebCourse implements ICourse{@Overridepublic void studyCourse() {System.out.println("学习了Web课程");} } public class NewGgzx {public void studyMyCourse(ICourse iCourse){iCourse.studyCourse();} } 上面就是案例的面向接口编程,我们可以看到,在 NewGgzx 类中,我们可以传入一个实现 ICourse 接口的课程类,我们在Test类中调用的时候,只需要传入一个课程类即可调用学习方法,这样当想扩展新的内容,只需要创建一个新的课程类实现 ICourse 即可 Test使用 NewGgzx newGgzx =new NewGgzx();newGgzx.studyMoocCourse(new WebCourse());newGgzx.studyMoocCourse(new com.ggzx.design.priciple.dependenceiversion.JavaCourse()); 从面向实现到面向接口,我们处理问题的方法改变了: 开始时,我们需要考虑在Test类中调用Ggzx里面的哪一种学习方法,即注重调用什么方法能够实现特定的课程 到面向接口编程,我们考虑传入什么课程即可实现学习 当业务需求拓展时,拓展方法也改变了: 面向实现:需要改变底层的代码来协调我们需要使用的功能,用上面的例子来解释就是:当你想要学习一个课程,你就需要改变你底层的实现,增加新的代码 面向接口:想学习什么课程,不会对其他课程造成影响,也不会影响到低层的Ggzx 。实际操作就是增加一门新的课程即可,实现接口之后,传入这个类到Ggzx的方法中就可以学习这一门课了 相对于细节的多变性,抽象的东西更稳定,以抽象为基础搭建的架构比以细节搭建的架构更加稳定 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_52410356/article/details/122828154。 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。
2023-08-26 15:35:43
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Nginx
...只能读和执行(但不能修改)。 二、常见的权限设置错误 2.1 错误示例1:过度宽松的权限 bash sudo chmod -R 777 /var/www/html 这个命令将使任何人都可以读、写和执行该目录及其下所有文件。虽然这个方法在开发时挺管用的,但真要是在生产环境里用,那简直就是一场灾难啊!要是谁有了这个目录的权限,那他就能随便改或者删里面的东西,这样可就麻烦大了,安全隐患多多啊。 2.2 错误示例2:忽略SELinux/AppArmor 许多Linux发行版都默认启用了SELinux或AppArmor这样的强制访问控制(MAC)系统。要是咱们不重视这些安全措施,只靠老掉牙的Unix权限设置,那可就得做好准备迎接各种意料之外的麻烦了。例如,在CentOS上,如果我们没有正确配置SELinux策略,可能会导致Nginx无法访问某些文件。 2.3 错误示例3:不合理的用户分配 有时候,我们会不小心让Nginx以root用户身份运行。这样做虽然看似方便,但实际上是非常危险的。因为一旦Nginx被攻击,攻击者就有可能获得系统的完全控制权。因此,始终要确保Nginx以非特权用户身份运行。 2.4 错误示例4:忽略文件系统权限 即使我们已经为Nginx设置了正确的权限,但如果文件系统本身存在漏洞(如ext4的某些版本中的稀疏超级块问题),也可能导致安全风险。因此,定期检查并更新文件系统也是非常重要的。 三、如何避免权限设置错误 3.1 学习最佳实践 了解并遵循行业内的最佳实践是避免错误的第一步。比如,应该始终限制对敏感文件的访问,确保Web服务器仅能访问必要的资源。 3.2 使用工具辅助 利用如auditd这样的审计工具可以帮助我们监控和记录权限更改,以便及时发现潜在的安全威胁。 3.3 定期审查配置 定期审查和测试你的Nginx配置文件,确保它们仍然符合当前的安全需求。这就像是看看有没有哪里锁得不够紧,或者是不是该再加把锁来确保安全。 3.4 保持警惕 安全永远不是一次性的工作。随着网络环境的变化和技术的发展,新的威胁不断出现。保持对最新安全趋势的关注,并适时调整你的防御策略。 四、结语 让我们一起变得更安全 通过这篇文章,我希望你能对Nginx权限设置的重要性有所认识,并了解到一些常见的错误以及如何避免它们。记住,安全是一个持续的过程,需要我们不断地学习、实践和改进。让我们携手努力,共同打造一个更加安全的网络世界吧! --- 以上就是关于Nginx权限设置错误的一篇技术文章。希望能帮到你,如果有啥不明白的或者想多了解点儿啥,尽管留言,咱们一起聊聊!
2024-12-14 16:30:28
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素颜如水_
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...Date());//修改时间 item.setUpdated(item.getCreated());//获取商品标题 String itemHtml = this.httpUtils.getHtml(item.getUrl()); String title= Jsoup.parse(itemHtml).select("div.sku-name").text(); item.setTitle(title);//获取商品价格 String priceUrl = "https://p.3.cn/prices/mgets?skuIds=J_"+sku; String priceJson= this.httpUtils.getHtml(priceUrl);//解析json数据获取商品价格 double price = MAPPER.readTree(priceJson).get(0).get("p").asDouble(); item.setPrice(price);//获取图片地址 String pic = "https:" + skuEle.attr("data-lazy-img").replace("/n9/","/n1/"); System.out.println(pic);//下载图片 String picName = this.httpUtils.getImage(pic); item.setPic(picName);//保存商品数据 this.itemService.save(item); } } } } 分享一下我学习中遇到的问题: 1.爬取数据为null,需要登录京东 看到这段代码应该就明白了吧,就是京东发现并非人为操作,需要登陆账号了。解决办法也很简单,只需要自己模拟浏览器登陆即可 在HttpUttils加上这段,两个方法中的HTTPGet对象都需要设置一下。 //设置请求头模拟浏览器 httpGet.setHeader("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:72.0) Gecko/20100101 Firefox/72.0"); 2.java.lang.NumberFormatException: For input string: "",获取的spu为空串,加上一个前置空串判断即可 解决如下: //获取商品spu String attr = spuEle.attr("data-spu");//判断是否为空串 long spu = Long.parseLong(attr.equals("")?"0":attr); 以上两个bug是我学习遇到的,现已解决,爬取数据如下: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_32161697/article/details/114506244。 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。
2023-03-13 10:48:12
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...可,甚至并不需要重新编译。 1.1 ptmalloc2 malloc是一个C库中的函数,malloc向glibc请求内存空间。glibc初始分配或者通过brk和sbrk或者mmap向内核批发内存,然后“卖”给我们malloc使用。 既然brk、mmap提供了内存分配的功能,直接使用brk、mmap进行内存管理不是更简单吗,为什么需要glibc呢? 因为系统调用,导致程序从用户态陷入内核态,比较消耗资源。为了减少系统调用带来的性能损耗,glibc采用了内存池的设计,增加了一个代理层,每次内存分配,都优先从内存池中寻找,如果内存池中无法提供,再向操作系统申请。 1.2 tcmalloc tcmalloc 是google开发的内存分配算法库,用来替代传统的malloc内存分配函数,它有减少内存碎片,适用于多核,更好的并行性支持等特性。 要使用tcmalloc,只要将tcmalloc通过-ltcmalloc连接到应用程序即可。 也可以使用LD_PRELOAD在不是你自己编译的应用程序中使用:$ LD_PRELOAD="/usr/lib/libtcmalloc.so" 2. 内核空间内存管理 linux操作系统内核,将内存分为一个个页去管理。 2.1 页面管理算法–伙伴系统 在实际应用中,而频繁地申请和释放不同大小的连续页框,必然导致在已分配页框的内存块中分散了许多小块的空闲页框。这样,即使这些页框是空闲的,其他需要分配连续页框的应用也很难得到满足。 为了避免出现这种内存碎片,Linux内核中引入了伙伴系统算法(buddy system)。 2.1.1 Buddy(伙伴的定义) 满足以下三个条件的称为伙伴: 1)两个块大小相同; 2)两个块地址连续; 3)两个块必须是同一个大块中分离出来的; 2.1.2 Buddy算法的分配 假设要申请一个256个页框的块,先从256个页框的链表中查找空闲块,如果没有,就去512个页框的链表中找,找到了则将页框块分为2个256个页框的块,一个分配给应用,另外一个移到256个页框的链表中。如果512个页框的链表中仍没有空闲块,继续向1024个页框的链表查找,如果仍然没有,则返回错误。 2.1.3 Buddy算法的释放 内存的释放是分配的逆过程,也可以看作是伙伴的合并过程。页框块在释放时,会主动将两个连续的页框块合并为一个较大的页框块。 2.2 Slab机制 slab是Linux操作系统的一种内存分配机制。其工作是针对一些经常分配并释放的对象,如进程描述符等,这些对象的大小一般比较小,如果直接采用伙伴系统来进行分配和释放,不仅会造成大量的内碎片,而且处理速度也太慢。 而slab分配器是基于对象进行管理的,相同类型的对象归为一类(如进程描述符就是一类),每当要申请这样一个对象,slab分配器就从一个slab列表中分配一个这样大小的单元出去,而当要释放时,将其重新保存在该列表中,而不是直接返回给伙伴系统,从而避免这些内碎片。slab分配器并不丢弃已分配的对象,而是释放并把它们保存在内存中。当以后又要请求新的对象时,就可以从内存直接获取而不用重复初始化。 2.3 内核中申请内存的函数 2.3.1 __get_free_pages __get_free_pages函数是最原始的内存分配方式,直接从伙伴系统中获取原始页框,返回值为第一个页框的起始地址. 2.3.2 kmem_cache_alloc kmem_cache_create/ kmem_cache_alloc是基于slab分配器的一种内存分配方式,适用于反复分配释放同一大小内存块的场合。首先用kmem_cache_create创建一个高速缓存区域,然后用kmem_cache_alloc从 该高速缓存区域中获取新的内存块。 2.3.3 kmalloc kmalloc是内核中最常用的一种内存分配方式,它通过调用kmem_cache_alloc函数来实现。 kmalloc() 申请的内存位于物理内存映射区域,而且在物理上也是连续的,它们与真实的物理地址只有一个固定的偏移,因为存在较简单的转换关系,所以对申请的内存大小有限制,不能超过128KB。 较常用的flags()有: GFP_ATOMIC —— 不能睡眠; GFP_KERNEL —— 可以睡眠; GFP_DMA —— 给 DMA 控制器分配内存,需要使用该标志。 2.3.4 vmalloc vmalloc() 函数则会在虚拟内存空间给出一块连续的内存区,但这片连续的虚拟内存在物理内存中并不一定连续。由于 vmalloc() 没有保证申请到的是连续的物理内存,因此对申请的内存大小没有限制,如果需要申请较大的内存空间就需要用此函数了。 注意vmalloc和vfree时可以睡眠的,因此不能从中断上下问调用。 一般情况下,内存只有在要被 DMA 访问的时候才需要物理上连续,但为了性能上的考虑,内核中一般使用 kmalloc(),而只有在需要获得大块内存时才使用 vmalloc()。例如,当模块被动态加载到内核当中时,就把模块装载到由 vmalloc() 分配的内存上。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://secdev.blog.csdn.net/article/details/109731954。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-26 20:46:17
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...量可以引用全局变量并修改operation_seed_counter += 1g_cuda_generator = torch.Generator(device="cuda")g_cuda_generator.manual_seed(operation_seed_counter)return g_cuda_generatorclass AugmentNoise(object): 添加噪声的类def __init__(self, style):print(style)if style.startswith('gauss'):self.params = [float(p) / 255.0 for p in style.replace('gauss', '').split('_')]if len(self.params) == 1:self.style = "gauss_fix"elif len(self.params) == 2:self.style = "gauss_range"elif style.startswith('poisson'):self.params = [float(p) for p in style.replace('poisson', '').split('_')]if len(self.params) == 1:self.style = "poisson_fix"elif len(self.params) == 2:self.style = "poisson_range"def add_train_noise(self, x):shape = x.shapeif self.style == "gauss_fix":std = self.params[0]std = std torch.ones((shape[0], 1, 1, 1), device=x.device)noise = torch.cuda.FloatTensor(shape, device=x.device)torch.normal(mean=0.0,std=std,generator=get_generator(),out=noise)return x + noiseelif self.style == "gauss_range":min_std, max_std = self.paramsstd = torch.rand(size=(shape[0], 1, 1, 1),device=x.device) (max_std - min_std) + min_stdnoise = torch.cuda.FloatTensor(shape, device=x.device)torch.normal(mean=0, std=std, generator=get_generator(), out=noise)return x + noiseelif self.style == "poisson_fix":lam = self.params[0]lam = lam torch.ones((shape[0], 1, 1, 1), device=x.device)noised = torch.poisson(lam x, generator=get_generator()) / lamreturn noisedelif self.style == "poisson_range":min_lam, max_lam = self.paramslam = torch.rand(size=(shape[0], 1, 1, 1),device=x.device) (max_lam - min_lam) + min_lamnoised = torch.poisson(lam x, generator=get_generator()) / lamreturn noiseddef add_valid_noise(self, x):shape = x.shapeif self.style == "gauss_fix":std = self.params[0]return np.array(x + np.random.normal(size=shape) std,dtype=np.float32)elif self.style == "gauss_range":min_std, max_std = self.paramsstd = np.random.uniform(low=min_std, high=max_std, size=(1, 1, 1))return np.array(x + np.random.normal(size=shape) std,dtype=np.float32)elif self.style == "poisson_fix":lam = self.params[0]return np.array(np.random.poisson(lam x) / lam, dtype=np.float32)elif self.style == "poisson_range":min_lam, max_lam = self.paramslam = np.random.uniform(low=min_lam, high=max_lam, size=(1, 1, 1))return np.array(np.random.poisson(lam x) / lam, dtype=np.float32)model_path = 'test_dir/unet_gauss25_b4e100r02/2022-03-02-22-24/epoch_model_040.pth' 导入训练的模型文件device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')net = UNet().to(device)net.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=device))net.eval()noise_adder = AugmentNoise(style='gauss25')img = Image.open('validation/Kodak/000014.jpg')im = np.array(img, dtype=np.float32) / 255.0origin255 = im.copy()origin255 = origin255.astype(np.uint8)noisy_im = noise_adder.add_valid_noise(im)H = noisy_im.shape[0]W = noisy_im.shape[1]val_size = (max(H, W) + 31) // 32 32noisy_im = np.pad(noisy_im,[[0, val_size - H], [0, val_size - W], [0, 0]],'reflect')transformer = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])noisy_im = transformer(noisy_im)noisy_im = torch.unsqueeze(noisy_im, 0)noisy_im = noisy_im.cuda()with torch.no_grad():prediction = net(noisy_im)prediction = prediction[:, :, :H, :W]prediction = prediction.permute(0, 2, 3, 1)prediction = prediction.cpu().data.clamp(0, 1).numpy()prediction = prediction.squeeze()pred255 = np.clip(prediction 255.0 + 0.5, 0, 255).astype(np.uint8)Image.fromarray(pred255).convert('RGB').save('test1.png') 输入图像 尺寸大小为(408, 310),PIL读入后进行归一化处理。 img = Image.open('validation/Kodak/00001.jpg')print('img', img.size) img (408, 310)im = np.array(img, dtype=np.float32) / 255.0print('im', im.shape) im (310, 408, 3) 先对不规则图像进行填充,要求填充的尺寸是32的倍数,否则输入到网络中会报错。在训练的时候是随机裁剪256256的切片的。 b = torch.rand(1, 3, 255, 255).to('cuda')a = net(b)print(a.shape) 在卷积神经网络中,为了避免因为卷积运算导致输出图像缩小和图像边缘信息丢失,常常采用图像边缘填充技术,即在图像四周边缘填充0,使得卷积运算后图像大小不会缩小,同时也不会丢失边缘和角落的信息。在Python的numpy库中,常常采用numpy.pad()进行填充操作。 val_size = (max(H, W) + 31) // 32 32noisy_im = np.pad(noisy_im,[[0, val_size - H], [0, val_size - W], [0, 0]],'reflect') ‘reflect’, 表示对称填充。 上图转自 http://t.zoukankan.com/shuaishuaidefeizhu-p-14179038.html >>> a = [1, 2, 3, 4, 5]>>> np.pad(a, (2, 3), 'reflect')array([3, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2]) 个人感觉使用reflect操作,而不是之间的填充0是为了在边缘去噪的时候更平滑一些。镜像填充后的图如下: 输入网络后,得到预测结果。最后进行裁剪,得到去噪后的图像。 prediction = prediction[:, :, :H, :W] 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_42948594/article/details/124712116。 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。
2023-06-13 14:44:26
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Apache Solr
...行调整。然而,频繁地修改配置文件可能导致系统性能不稳定。为了更好地管理配置文件的变化,我建议使用动态配置管理工具,如Zookeeper。Zookeeper可帮我们在不耽误Solr正常运转的前提下更新配置,这样就不用担心因为调整设置而影响性能了。 4.2 监控与报警 最后,我强烈建议建立一套完善的监控和报警机制。通过实时盯着Solr的各种表现(比如查询速度咋样、CPU用得多不多等),我们就能赶紧发现状况,然后迅速出手解决。另外,咱们得设定好警报线,就像给系统设个底线。一旦性能掉到这线下,它就会自动给我们发警告。这样我们就能赶紧找出毛病,及时修好,不让小问题拖成大麻烦。例如,可以使用Prometheus和Grafana来搭建监控系统,代码示例如下: yaml Prometheus配置 global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'solr' static_configs: - targets: ['localhost:8983'] json // Grafana仪表盘JSON配置 { "dashboard": { "panels": [ { "type": "graph", "title": "Solr查询响应时间", "targets": [ { "expr": "solr_query_response_time_seconds", "legendFormat": "{ {instance} }" } ] } ] } } 5. 结语 共勉与展望 总的来说,Solr查询性能不稳定是一个复杂的问题,可能涉及多方面的因素。咱们得从内部设置、外部依赖还有监控报警这些方面一起考虑,才能找出个靠谱的解决办法。在这个过程中,我也学到了很多,希望大家能够从中受益。未来,我将继续探索更多关于Solr优化的方法,希望能与大家共同进步! 希望这篇文章对你有所帮助,如果你有任何疑问或想法,欢迎随时交流讨论。
2025-02-08 16:04:27
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蝶舞花间
JQuery
...项添加点击事件,或者修改它们的内容。这不就是数组循环赋值的典型应用场景吗? --- 3. 如何用jQuery循环赋值? 3.1 使用each()方法 先来说说最常用的each()方法吧。each()是jQuery提供的一个非常实用的函数,它可以用来遍历集合中的每一个元素,并执行回调函数。对于数组来说,each()的表现也非常棒! 假设我们有一个数组numbers,里面存放了一些数字。我们想通过jQuery将这些数字显示在一个无序列表( )中。代码可以这样写: html 这里的关键在于$.each()函数的第一个参数是我们要遍历的数组,第二个参数是一个回调函数,其中index表示当前元素的索引,value则是该元素的值。通过这种方式,我们可以轻松地将数组中的每一项添加到页面上。 不过呢,有时候你会发现直接用each()并不能完全满足需求。比如说,你得看看数组里满足不满足某个条件,要是满足了,那就接着往下走;要是不满足,可能就得另想办法,或者干脆就别执行后面那堆事了。这时候就需要稍微动点脑筋了。 --- 3.2 使用for循环结合jQuery 当然啦,如果你觉得each()太过于“黑箱”,不喜欢隐藏内部细节的话,也可以选择传统的for循环。其实呢,jQuery就是JavaScript的一个小帮手啦,说白了,它再厉害,最后还是得靠原生JavaScript去干活儿。 html 这段代码跟前面的例子类似,只不过我们手动控制了循环变量i,并且直接通过colors[i]访问数组中的元素。这样做的好处就是,你可以更随心所欲地摆弄数组里的数据,比如说直接跳过那些你不想管的项目,特别方便! --- 3.3 高级玩法:链式调用 如果你是个追求极致简洁的人,那么jQuery的链式调用绝对会让你爱不释手。简单来说,链式调用就是让你在一整行代码里接连调用好几个方法,这样就能少写好多重复的东西,看着清爽,用起来也方便! 比如,如果你想一次性创建整个无序列表,可以用下面这种方式: html 这段代码看起来是不是特别酷?我们先创建了一个新的 元素,然后利用map()方法生成所有的 标签,最后再将它们拼接成完整的HTML字符串,再插入到指定的容器中。这种写法不仅高效,还非常优雅! --- 4. 小结与感悟 好了,到这里咱们已经讨论了很多关于jQuery数组循环赋值的内容。说实话,最开始接触这些玩意儿的时候,我也是头都大了,心里直犯嘀咕:这是啥呀?这也太复杂了吧?感觉整个人都不好了,差点怀疑自己是不是选错了路子。其实吧,我后来才明白,这东西也没那么难。你只要把最基本的那些道理搞清楚了,再有点儿耐心,多试着练练,慢慢就啥问题都没啦! 在这里,我想分享一个小技巧:多看官方文档!jQuery的官方文档写得非常好,里面不仅有详细的API说明,还有很多生动的例子。每次遇到问题的时候,我都习惯先去看看文档,很多时候都能找到答案。 最后,希望大家都能从这篇文章中学到一些有用的东西。记住,编程不是一蹴而就的事情,它需要不断的尝试和总结。如果你还有其他关于jQuery的问题,欢迎随时交流哦!加油!💪 --- 好了,这就是我关于“jQuery数组怎样循环赋值”的全部内容啦。希望你能喜欢这篇文章,并且从中受益匪浅!如果觉得有用的话,不妨点赞支持一下吧~😊
2025-05-08 16:16:22
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蝶舞花间
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...ld 关键字。 C编译器在生成IL代码时,会将一个返回值类型为 IEnumerator 的方法(其中包含一系列的 yield return 语句),构建为一个实现了 IEnumerator 接口的对象。 注意,yield 是C的关键字,而非Unity定义!IEnumerator 对象 也可以直接用于迭代,并非只能被Unity的 StartCoroutine 使用! using System.Collections;using UnityEngine;public class Test : MonoBehaviour{void Start(){IEnumerator e = Func();while (e.MoveNext()){Debug.Log(e.Current);} }IEnumerator Func(){yield return 1;yield return "Hi NRatel!";yield return 3;} } 对上边C代码生成的Dll进行反编译,查看IL代码: 3、Unity 的协程。 Unity 协程是在逐帧迭代的,这点可以从 Unity 脚本生命周期 中看出。 可以大胆猜测一下,实现出自己的协程(功能相似,能够说明逐帧迭代的原理,不是Unity源码): using System;using System.Collections;using System.Collections.Generic;using UnityEngine;public class Test : MonoBehaviour{private Dictionary<IEnumerator, IEnumerator> recoverDict; //key:当前迭代器 value:子迭代器完成后需要恢复的父迭代器private IEnumerator enumerator;private void Start(){//Unity自身的协程//StartCoroutine(Func1());//自己实现的协程StarMyCoroutine(Func1());}private void StarMyCoroutine(IEnumerator e){recoverDict = new Dictionary<IEnumerator, IEnumerator>();enumerator = e;recoverDict.Add(enumerator, null); //完成后不需要恢复任何迭代器}private void LateUpdate(){if (enumerator != null){DoEnumerate(enumerator);} }private void DoEnumerate(IEnumerator e){object current;if (e.MoveNext()){current = e.Current;}else{//迭代结束IEnumerator recoverE = recoverDict[e];if (recoverE != null){recoverDict.Remove(e);}//恢复至父迭代器, 若没有则会至为nullenumerator = recoverE;return;}//null,什么也不做,下一帧继续if (current == null) { return; }Type type = current.GetType();//基础类型,什么也不做,下一帧继续if (current is System.Int32) { return; }if (current is System.Boolean) { return; }if (current is System.String) { return; }//IEnumerator 类型, 等待内部嵌套的IEnumerator迭代完成再继续if (current is IEnumerator){//切换至子迭代器enumerator = current as IEnumerator;recoverDict.Add(enumerator, e);return;}//YieldInstruction 类型, 猜测也是类似IEnumerator的实现if (current is YieldInstruction){//省略实现return;} }IEnumerator Func1(){Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return null;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return "Hi NRatel!";Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 3;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return new WaitUntil(() =>{return Time.frameCount == 20;});Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return Func2();Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);}IEnumerator Func2(){Debug.Log("XXXXXXXXX");yield return null;Debug.Log("YYYYYYYYY");yield return Func3(); //嵌套 IEnumerator}IEnumerator Func3(){Debug.Log("AAAAAAAA");yield return null;Debug.Log("BBBBBBBB");yield return null;} } 对比结果,基本可以达成协程作用,包括 IEnumerator 嵌套。 但是 Time.frameCount 的结果不同,想来实现细节必然是有差别的。 四、部分Unity源码分析 1、CustomYieldInstruction 类 可以继承该类,并实现自己的、需要异步等待的类。 原理: 当协程中 yield return “一个CustomYieldInstruction的子类”; 其实就相当于在原来的 迭代器A 中,插入了一个 新的迭代器B。 当迭代程序进入 B ,如果 keepWaiting 为 true,MoveNext() 就总是返回 true。 上面已经说过,迭代器在迭代时,MoveNext() 返回false 才标志着迭代完成! 那么,B 就总是完不成,直到 keepWaiting 变为 false。 这样 A 运行至 B处就 处于了 等待B完成的状态,相当于A挂起了。 猜测 YieldInstruction 也是类似的实现。 // Unity C reference source// Copyright (c) Unity Technologies. For terms of use, see// https://unity3d.com/legal/licenses/Unity_Reference_Only_Licenseusing System.Collections;namespace UnityEngine{public abstract class CustomYieldInstruction : IEnumerator{public abstract bool keepWaiting{get;}public object Current{get{return null;} }public bool MoveNext() { return keepWaiting; } public void Reset() {} }} 2、WaitUntil 类 语义为 “等待...直到满足...” 继承自 CustomYieldInstruction,需要等待时让 m_Predicate 返回 false (keepWating为true)。 // Unity C reference source// Copyright (c) Unity Technologies. For terms of use, see// https://unity3d.com/legal/licenses/Unity_Reference_Only_Licenseusing System;namespace UnityEngine{public sealed class WaitUntil : CustomYieldInstruction{Func<bool> m_Predicate;public override bool keepWaiting { get { return !m_Predicate(); } }public WaitUntil(Func<bool> predicate) { m_Predicate = predicate; } }} 3、WaitWhile 类 语义为 “等待...如果满足...” 继承自 CustomYieldInstruction,需要等待时让 m_Predicate 返回 true (keepWating为true)。 与 WaitUntil 的实现恰好相反。 // Unity C reference source// Copyright (c) Unity Technologies. For terms of use, see// https://unity3d.com/legal/licenses/Unity_Reference_Only_Licenseusing System;namespace UnityEngine{public sealed class WaitWhile : CustomYieldInstruction{Func<bool> m_Predicate;public override bool keepWaiting { get { return m_Predicate(); } }public WaitWhile(Func<bool> predicate) { m_Predicate = predicate; } }} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/NRatel/article/details/102870744。 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。
2023-11-24 16:50:42
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Kotlin
...Kotlin还能直接编译为JavaScript,使得跨平台开发变得简单。这事儿对那些手握现代Kotlin大棒,却又不打算彻底扔掉旧武器的程序员们来说,简直就是个天大的利好!他们既能享受到新工具带来的便利,又能稳稳守住自己的老阵地,这不是两全其美嘛! 结语 通过上述例子,我们可以看到Kotlin是如何在代码的简洁性、安全性以及与现有技术生态系统的融合上提供了一种更加高效、可靠和愉悦的编程体验。从“Expected';butfound''的挣扎中解脱出来,Kotlin让我们专注于创造,而不是被繁琐的细节所困扰。哎呀,你猜怎么着?Kotlin 这个编程小能手,在 Android 开发圈可是越来越火了,还慢慢往外扩散,走进了更多程序员的日常工作中。这货简直就是个万能钥匙,不仅能帮咱们打造超赞的手机应用,还能在其他领域大展身手,简直就是编程界的超级英雄嘛!用 Kotlin 编写的代码,不仅质量高,还能让工作变得更高效,开发者们可喜欢它了!
2024-07-25 00:16:35
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风轻云淡
Maven
...版本不同,可能会引发编译错误。 xml org.example example-library 1.0.0 org.example example-library 1.0.1 四、解决方案与优化建议 1. 检查pom.xml文件 - 确保所有元素闭合、属性值正确。 - 使用IDE的自动完成功能或在线工具验证pom.xml的语法正确性。 2. 修正命令行参数 - 确认参数的拼写和格式正确。 - 使用Maven的help:effective-pom命令查看实际生效的pom.xml配置,确保与预期一致。 3. 解决依赖冲突 - 使用标签排除不必要的依赖。 - 更新或降级依赖版本以避免冲突。 - 使用Maven的dependency:tree命令查看依赖树,识别并解决潜在的冲突。 五、总结与反思 面对“Error:The project has a build goal with an invalid syntax”的挑战,关键在于细致地检查配置文件和构建命令,以及理解依赖关系。每一次遇到这样的错误,都是对Maven配置知识的深化学习机会。哎呀,你知道吗?就像你练习弹吉他一样,多用多练,咱们用Maven这个工具也能越来越顺手!它能帮咱们开发时节省不少时间,就像是有了个超级助手,能自动搞定那些繁琐的构建工作,让咱们的项目推进得飞快,没有那么多绊脚石挡道。是不是感觉挺酷的?咱们得好好加油,让这玩意儿成为咱们的拿手好戏! 六、结语 Maven作为项目构建管理工具,虽然强大且灵活,但也伴随着一定的复杂性和挑战。嘿!兄弟,这篇文章就是想给你支点招儿,让你在开发过程中遇到问题时能更顺手地找到解决方法,让编程这个事儿变得不那么头疼,提升你的码农体验感。别再为那些小bug烦恼了,跟着我的节奏,咱们一起搞定代码里的小麻烦,让编程之路畅通无阻!嘿,兄弟!听好了,每当你碰上棘手的问题,那可是你升级技能、长本事的绝佳机会!别急,拿出点好奇心,再添点耐心,咱们一起动手,一步步地去解谜,去学习,去挑战。就像在探险一样,慢慢你会发现自己的开发者之路越走越宽广,越来越精彩!所以啊,别怕困难,它们都是你的成长伙伴,加油,咱们一起成为更棒的开发者吧!
2024-08-09 16:06:13
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初心未变
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...world") 闭包修改外部函数的值 需要用 nonlocal 声明这个外部变量 def outer(num1):def inner(num2):nonlocal num1num1 += num2print(num1)return innerfun = outer(10)fun(10) 输出20 优点: 无需定义全局变量即可实现通过函数,持续的访问、修改某个值 闭包使用的变量的所用于在函数内,难以被错误的调用修改 缺点: 由于内部函数持续引用外部函数的值,所以会导致这一部分内存空间不被释放,一直占用内存 装饰器 装饰器其实也是一种闭包,其功能就是在不破坏目标函数原有的代码和功能的前提下,为目标函数增加新功能 def outer(func):def inner():print("我要睡觉了")func()print("我起床了")return inner@outerdef sleep():print("睡眠中")sleep() 单例模式 单例def strTool():passsignle = strTool()==from 单例 import signlet1 = signlet2 = signleprint(id(t1))print(id(t2)) 工厂模式 将对象的创建由使用原生类本身创建转换到由特定的工厂方法来创建 好处: 大批量创建对象的时候有统一的入口,易于代码维护 当发生修改,仅修改工厂类的创建方法即可 class Person:passclass Worker(Person):passclass Student(Person):passclass Teacher(Person):passclass PersonFactory:def get_person(self,p_type):if p_type == 'w':return Worker()elif p_type == 's':return Student()else:return Teacher()pf = PersonFactory()worker = pf.get_person('w')student = pf.get_person('s')teacher = pf.get_person('t') 多线程 threading模块使用 import threadingimport timedef sing(msg):print(msg)time.sleep(1)def dance(msg):print(msg)time.sleep(1)if __name__ == '__main__':sing_thread = threading.Thread(target=sing,args=("唱歌。。。",))dance_thread = threading.Thread(target=dance,kwargs={"msg":"跳舞。。。"})sing_thread.start()dance_thread.start() Socket Socket(套接字)是进程间通信工具 服务端 创建Socket对象import socketsocket_server = socket.socket() 绑定IP地址和端口socket_server.bind(("localhost", 8888)) 监听端口socket_server.listen(1) 等待客户端链接conn, address =socket_server.accept()print(f"接收到客户端的信息{address}")while True:data: str = conn.recv(1024).decode("UTF-8")print(f"客户端消息{data}") 发送回复消息msg = input("输入回复消息:")if msg == 'exit':breakconn.send(msg.encode("UTF-8")) 关闭连接conn.close()socket_server.close() 客户端、 import socket 创建socket对象socket_client = socket.socket() 连接到服务器socket_client.connect(("localhost", 8888))while True:msg = input("输入发送消息:")if(msg == 'exit'):break 发送消息socket_client.send(msg.encode("UTF-8"))接收返回消息recv_data = socket_client.recv(1024)print(f"服务端回复消息:{recv_data.decode('UTF-8')}") 关闭链接socket_client.close() 正则表达式使用 import res = "pythonxxxxxxpython"result = re.match("python",s) 从左到右匹配print(result) <re.Match object; span=(0, 6), match='python'>print(result.span()) (0, 6)print(result.group()) pythonresult = re.search("python",s) 匹配到第一个print(result) <re.Match object; span=(0, 6), match='python'>result = re.findall("python",s) 匹配全部print(result) ['python', 'python'] 单字符匹配 数量匹配 边界匹配 分组匹配 pattern = "1[35678]\d{9}"phoneStr = "15288888888"result = re.match(pattern, phoneStr)print(result) <re.Match object; span=(0, 11), match='15288888888'> 递归 递归显示目录中文件 import osdef get_files_recursion_dir(path):file_list = []if os.path.exists(path):for f in os.listdir(path):new_path = path + "/" + fif os.path.isdir(new_path):file_list += get_files_recursion_dir(new_path)else:file_list.append(new_path)else:print(f"指定的目录{path},不存在")return []return file_listif __name__ == '__main__':print(get_files_recursion_dir("D:\test")) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29385297/article/details/128085103。 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。
2023-05-28 18:35:16
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Ruby
...保护数据不被外部随意修改,从而减少错误的发生。比如,在我们电商网站上,要是把用户的信用卡信息直接亮出来,那这些重要信息分分钟可能就被拿去乱用啦!通过封装,我们可以确保这些信息只能在安全的环境中被处理。 在Ruby中,我们可以通过定义私有方法和属性来实现封装。让我们来看一个具体的例子。 示例代码: ruby class User attr_reader :name def initialize(name, password) @name = name @password = password end private def password @password end def change_password(new_password) @password = new_password end end user = User.new("Alice", "secret123") puts user.name user.password 这行代码会报错,因为password是私有的 user.change_password("new_secret") 在这个例子中,我们定义了一个User类,其中包含了name和password两个属性。通过attr_reader,我们可以公开访问name属性,但是password属性是私有的,外部无法直接访问。我们需要通过change_password这样的方法来更改密码,这种方式更安全。 3. 模块化设计的实际应用案例 现在,让我们来看看模块化设计在实际项目中的应用。好啦,咱们就拿做个博客系统来说吧!想想看,这个博客要是弄好了,得能让好多人一起用,每个人都能注册账号、登进来写东西。写完的文章呢,其他小伙伴能看到,还能在底下留言评论啥的,就跟咱们平时在社交平台上互动一样热闹!我们可以将这些功能分别放在不同的模块中,以便于管理和维护。 首先,我们可以创建一个Authentication模块来处理用户的登录和登出操作。 示例代码: ruby module Authentication def login(username, password) 登录逻辑 end def logout 登出逻辑 end end class User include Authentication def initialize(username, password) @username = username @password = password end def authenticate(password) password == @password end end user = User.new("admin", "admin123") user.login("admin", "admin123") if user.authenticate("admin123") 在这个例子中,我们将Authentication模块包含到User类中,这样User类就可以使用login和logout方法了。通过这种方式,我们实现了功能的分离,使得代码结构更加清晰。 4. 总结与展望 通过这篇文章,我们探讨了Ruby中的模块化设计与封装的重要性,并通过实际的代码示例展示了如何在项目中应用这些概念。用模块化的方式来写代码,就像搭积木一样,既能让程序变得更靠谱,又能省下很多开发和后期维护的力气,简直是一举两得的好事! 未来,随着软件开发的不断发展,我相信模块化设计和封装的理念将会变得更加重要。嘿,咱们做开发的啊,就得不停地学、不停地练,把这些好习惯给用起来。为啥呢?就为了写出那种既好看又顺手的代码,谁不喜欢看着清爽、跑得飞快的程序呢? 希望这篇文章对你有所帮助!如果你有任何疑问或想法,欢迎随时交流。记住,编程不仅仅是技术的积累,更是一种艺术的创造。让我们一起享受编程的乐趣吧!
2025-03-23 16:13:26
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繁华落尽
HBase
...暂存待写入HDFS的修改操作。当MemStore达到一定阈值时,会被flush到磁盘形成新的HFile文件。通过这种方式,HBase能够在内存中累积多次写操作并批量写入磁盘,从而减少了磁盘I/O次数,提升了写入性能。同时,由于MemStore中的数据按列族排序,也优化了后续查询和Compaction过程。
2023-03-14 18:33:25
581
半夏微凉
Cassandra
...吗?每次我们打开或者修改文件,就像在日记本上写下了一句话。这些“一句话”就是我们所说的日志条目。而这个神奇的日记本,名字叫做commit log。每次有新故事(即数据操作)发生,我们就会把新写下的那一页(日志条目)放进去,好让所有人都能知道发生了什么变化。这样,每当有人想了解过去发生了什么,只要翻翻这个日记本就行啦!为了提供一种高效的恢复机制,Cassandra支持通过快照(snapshots)从commit log中恢复数据。然而,在某些情况下,系统可能会尝试创建过多的快照,导致“CommitLogTooManySnapshotsInProgressException”异常发生。 三、问题原因分析 此异常通常由以下几种情况触发: 1. 频繁的快照操作 在短时间内连续执行大量的快照操作,超过了系统能够处理的并发快照数量限制。 2. 配置不当 默认的快照并发创建数可能不适合特定的部署环境,导致在实际运行时出现问题。 3. 资源限制 系统资源(如CPU、内存)不足,无法支持更多的并发快照创建操作。 四、解决策略与实践 1. 优化快照策略 - 减少快照频率:根据业务需求合理调整快照的触发条件和频率,避免不必要的快照操作。 - 使用增量快照:在一些不需要完整数据集的情况下,考虑使用增量快照来节省资源和时间。 2. 调整Cassandra配置 - 增加快照并发创建数:在Cassandra配置文件cassandra.yaml中增加snapshots.concurrent_compactions的值,但需注意不要超过系统资源的承受范围。 - 优化磁盘I/O性能:确保磁盘I/O性能满足需求,使用SSD或者优化磁盘阵列配置,可以显著提高快照操作的效率。 3. 监控与警报 - 实时监控:使用监控工具(如Prometheus + Grafana)对Cassandra的关键指标进行实时监控,如commit log大小、快照操作状态等。 - 设置警报:当检测到异常操作或资源使用达到阈值时,及时发送警报通知,以便快速响应和调整。 五、案例研究与代码示例 假设我们正在管理一个Cassandra集群,并遇到了“CommitLogTooManySnapshotsInProgressException”。 步骤1:配置调整 yaml 在cassandra.yaml中增加快照并发创建数 snapshots.concurrent_compactions: 10 步骤2:监控配置 yaml 配置Prometheus监控,用于实时监控集群状态 prometheus: enabled: true bind_address: '0.0.0.0' port: 9100 步骤3:实施监控与警报 在Prometheus中添加Cassandra监控指标,设置警报规则,当快照操作异常或磁盘使用率过高时触发警报。 yaml Prometheus监控规则 rules: - alert: HighSnapshotConcurrency expr: cassandra_snapshot_concurrency > 5 for: 1m labels: severity: critical annotations: description: "The snapshot concurrency is high, which might lead to the CommitLogTooManySnapshotsInProgressException." runbook_url: "https://your-runbook-url.com" - alert: DiskUsageHigh expr: cassandra_disk_usage_percentage > 80 for: 1m labels: severity: warning annotations: description: "Disk usage is high, potentially causing performance degradation and failure of snapshot operations." runbook_url: "https://your-runbook-url.com" 六、总结与反思 面对“CommitLogTooManySnapshotsInProgressException”,关键在于综合考虑业务需求、系统资源和配置策略。通过合理的配置调整、有效的监控与警报机制,可以有效地预防和解决此类问题,确保Cassandra集群稳定高效地运行。哎呀,每次碰到这些难题然后搞定它们,就像是在给咱们的系统管理与优化上加了个经验值似的,每次都能让我们在分布式数据库这块领域里走得更远,不断尝试新的东西,不断创新!就像打游戏升级一样,每一次挑战都让咱们变得更强大!
2024-09-27 16:14:44
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蝶舞花间
Etcd
...- 如果两个节点同时修改同一个资源怎么办? - 数据怎么保证一致性? - 怎么避免死锁? 这些问题都是痛点啊!而Etcd通过一些机制,比如分布式锁和事务操作,可以很好地解决这些问题。接下来,咱们就一步步看看怎么用它来搞定分布式事务。 --- 2. Etcd的基本概念 锁、事务、观察者 首先,咱们得了解几个核心概念,不然看代码的时候会懵圈的。 2.1 分布式锁 分布式锁的核心思想就是:多个节点共享同一把锁,谁抢到这把锁,谁就能执行关键逻辑。Etcd提供了lease(租约)功能,用来模拟分布式锁。 举个栗子: python import etcd3 client = etcd3.client(host='localhost', port=2379) 创建一个租约,有效期为5秒 lease = client.lease(5) 给某个key加上这个租约 client.put(key='/my-lock', value='locked', lease=lease) 这段代码的意思是:我给/my-lock这个key绑定了一个5秒的租约。只要这个key存在,别的节点就不能再获取这把锁了。如果租约过期了,锁也就自动释放了。 2.2 事务操作 Etcd支持原子性的事务操作,也就是要么全部成功,要么全部失败。这种特性非常适合用来保证分布式事务的一致性。 比如,我们想做一个转账操作: python 检查账户A是否有足够的余额 如果余额足够,扣掉金额并增加到账户B success, _ = client.transaction( compare=[ client.transactions.version('/account/A') > 0, client.transactions.value('/account/A') >= '100' ], success=[ client.transactions.put('/account/A', '50'), client.transactions.put('/account/B', '100') ], failure=[] ) if success: print("Transaction succeeded!") else: print("Transaction failed.") 这里咱们用transaction()方法定义了一个事务,先检查账户A的余额是否大于等于100,如果是的话,就把钱从A转到B。整个过程啊,要么全都搞定,要么就啥也不干,这不就是分布式事务最理想的状态嘛! 2.3 观察者模式 Etcd还有一个很酷的功能叫观察者模式,你可以监听某个key的变化,并实时做出反应。这对于监控系统状态或者触发某些事件非常有用。 比如: python for event in client.watch('/my-key'): print(event) 这段代码会一直监听/my-key的变化,一旦有更新就会打印出来。 --- 3. 实战演练 用Etcd实现分布式事务 现在咱们来实战一下,看看怎么用Etcd搞定分布式事务。假设我们要实现一个简单的库存管理系统。 3.1 场景描述 假设我们有两个服务A和服务B,服务A负责扣减库存,服务B负责记录日志。要让这两个步骤像一个整体似的,中间不能出岔子,那我们就得靠Etcd来管着分布式锁和事务了。 3.2 代码实现 Step 1: 初始化Etcd客户端 python import etcd3 client = etcd3.client(host='localhost', port=2379) Step 2: 获取分布式锁 python 创建一个租约,有效期为10秒 lease = client.lease(10) 尝试获取锁 lock_key = '/inventory-lock' try: lock_result = client.put(lock_key, 'locked', lease=lease) print("Lock acquired!") except Exception as e: print(f"Failed to acquire lock: {e}") Step 3: 执行事务操作 python 假设当前库存是100件 stock_key = '/inventory' current_stock = int(client.get(stock_key)[0].decode('utf-8')) if current_stock >= 10: 开始事务 success, _ = client.transaction( compare=[ client.transactions.version(stock_key) == current_stock ], success=[ client.transactions.put(stock_key, str(current_stock - 10)) ], failure=[] ) if success: print("Inventory updated successfully!") else: print("Failed to update inventory due to race condition.") else: print("Not enough stock available.") Step 4: 释放锁 python 租约到期后自动释放锁 lease.revoke() print("Lock released.") --- 4. 总结与展望 写到这里,我觉得咱们已经掌握了如何用Etcd来进行分布式事务管理。其实啊,事情没那么吓人!别看整个流程听着挺绕的,但只要你把分布式锁、事务操作还有观察者模式这些“法宝”都搞明白了,不管啥情况都能游刃有余地搞定,妥妥的! 不过,我也想提醒大家,分布式事务并不是万能药。有时候,过度依赖分布式事务反而会让系统变得更加复杂。所以,在实际开发中,我们需要根据业务需求权衡利弊。 最后,希望大家都能用好Etcd这个利器,让自己的分布式系统更加健壮和高效!如果你还有其他问题,欢迎随时来找我讨论,咱们一起进步!
2025-03-21 15:52:27
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凌波微步
转载文章
...dit就可以进入了,修改计算机\HKEY_CURRENT_USER\Control Panel\Desktop\WindowMetrics中的IconSpacing,IconVerticalSpacing等值可以进行调整,之后重启电脑使得修改生效即可. 2.怎么把我的电脑放到桌面上win10 引用别人的链接:win10中如何把我的电脑放到桌面上 3.分屏 分屏的方法 4.磁盘清理大法 C:\Users\HP\AppData--占的空间很大 C:\Users\HP\AppData\Roaming\Code --大 C:\Users\HP\AppData\Roaming\Code\User\workspaceStorage ---大! C:\Users\HP\AppData\Roaming\Code\User\workspaceStorage\281c5e08bf4f59f783a3aa64953fdc77\ms-vscode.cpptools ---大!! C:\Users\HP\AppData\Roaming--文件夹能删除吗 C:\Users\HP\Documents\Tencent Files D:\014-电子书\017-杂乱下载C盘\腾讯\5723\Image--腾讯聊天的图 C:\Users\HP\AppData\Local\Microsoft---6G 5.hiberfil.sys&swapfile.sys 可参考的相关hiberfi.sys和swapfile.sys的链接 今天HP1号的C盘满了,昨天还有5G的,今天只有2G了,发现了这两个文件.hiberfil.sys有3.12G,swapfile.sys256M. 经查,“hiberfil.sys”是系统休眠文件,其大小和物理内存一样大,这里我要解释下两个名字,计算机的休眠(hibernate)与睡眠(sleep),我们常用的是sleep功能, 即电脑放置一段时间, 进入低耗状态, 工作态度保存在内存里, 恢复时1-2秒就可以恢复原状态.这个功能是实用的, 也是最常用的. hibernate是把工作状态即所有内存中的数据,写入到硬盘(这就是hiberfil.sys文件),然后关闭系统,在下次启动开机时,将保持的数据写回内存,虽然需要花费些时间,但好处就是你正在进行中的工作,都会被保存起来,就算断电以后也不回消失,这也就是为什么经常有人说几个月不用关机的原因,当然休眠并不是必须的,完全看你这个需求了,如果确实有需要也不用care这点硬盘啦。有网友说--这个文件大小的描述错误,hiberfil.sys的大小并≠内存大小,因为该文件貌似是压缩过。我的内存是8G,这个.hiberfil.sys有3.12G,这样看这个网友说的对的. hiberfi.sys的链接 首先分清SLEEP睡眠和HIBERNATE休眠两个概念. 我们常用的是SLEEP睡眠功能, 也就是电脑经过一定时间后, 进入低功耗状态, 工作态度保存在内存里, 恢复时1-2秒就可以恢复原状态.这个功能是实用的, 也是最常用的. 而休眠是把工作状态即所有内存信息写入硬盘,如有2-4G内存,即要写入2-4G的文件到硬盘,然后才能关机,开机恢复要读取2-4G的文件到内存,才能恢复原界面.而大文件的读写要花大量 的时间,已经不亚于正常开机了,所以现在休眠功能很不实用(针对1G以上内存). 休眠的HIBERFIL.SYS这个文件就是用来休眠时保存内存状态用的.会占用C盘等同内存容量的空间(以2G内存为例,这个文件也为2G),所以完全可以删掉而不影响大家使用.还会大大节省C盘空间的占用。 操作: 以管理员运行CMD, 打以下命令: POWERCFG -H OFF 即自动删除该文件. 大家看处理前后C盘空间的变化就知道了. 怎么以管理员运行: 在“所有程序”->“附件”->“命令提示符”上右键,选“以管理员运行” 如果本身是以管理员身份登录,直接运行cmd即可。 我做的测试: 文件位置C:\hiberfil.sys “pagefile.sys”是页面交换文件(即虚拟内存),这个文件不能删除,不过可以改变其大小和存放位置. 6.windows中的休眠与睡眠 windows中的休眠与睡眠 7.WPS中如何不做拼写检查 WPS中如何不做拼写检查 8.EV视频相关方法 如何利用EV视频剪辑软件合并视频 EV剪辑怎么给视频添加字幕 9.WINDOW自带剪辑方法 WIN10自带剪辑视频的方法 10.快捷键大全 快捷键大全 11.B站上传合集 B站上传合集 12.查看WIN电脑配置 13.windows远程桌面链接 win+Rmstsc 14.word中的边框和底纹如何应用于文字,段落和页面 word中边框和底纹——应用于文字、段落、页面分别如何设置? 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Edidaughter/article/details/111231562。 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。
2023-03-01 13:02:11
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Beego
...检查、日志记录、请求修改等。使用中间件可以避免在每个控制器中重复编写相同的逻辑代码,提高代码复用性和可维护性。文章中通过中间件实现了权限检查,确保只有经过认证的用户才能访问某些受保护的路由。
2024-10-31 16:13:08
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初心未变
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知识学习
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随机学习一条linux命令:
pkill pattern
- 结束符合模式的进程。
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