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c++
...,需要考虑平台差异和标准一致性。 3. 性能优化:资源管理操作,如资源获取和释放,可能会对程序性能产生影响。在追求资源管理的同时,需要平衡性能需求,避免不必要的开销。 4. 资源泄露与内存管理:在动态分配资源的情况下,确保资源在不再需要时被正确释放,是避免内存泄漏和资源泄露的关键。智能指针虽然有效,但在某些场景下仍需谨慎使用,特别是在与第三方库交互时。 应对策略 1. 采用现代C++特性:利用C++11及之后版本的特性,如范围基类(range-based for loops)、智能指针(std::unique_ptr, std::shared_ptr)和RAII原则,简化资源管理过程,提高代码可读性和安全性。 2. 使用线程安全库:选择支持线程安全的库,如Boost.Thread或Intel TBB(Threading Building Blocks),可以简化多线程编程,减少资源管理相关的错误。 3. 深入理解并使用现代内存管理技术:掌握C++的智能指针、RAII、RAII原则和现代内存管理概念,如RAII(Resource Acquisition Is Initialization),能够有效地管理资源,减少内存泄漏的风险。 4. 性能优化与测试:在实现资源管理策略时,结合性能分析工具(如Valgrind、gperftools)进行性能评估,确保资源管理操作不会对程序性能产生负面影响。同时,进行充分的单元测试和压力测试,验证资源管理的正确性和鲁棒性。 5. 持续学习与适应新技术:软件开发领域不断演进,新技术和最佳实践层出不穷。持续关注C++和软件工程领域的最新发展,学习新的资源管理工具和技术,如现代容器类库(如std::optional, std::variant)和并发库,能够帮助开发者更好地应对资源管理的挑战。 通过上述策略,开发者可以更有效地管理资源,确保程序在各种复杂场景下的稳定性和安全性,同时优化性能,满足现代软件开发的需求。
2024-10-05 16:01:00
48
春暖花开
Lua
Lua脚本中的函数参数默认值:一个值得深入探讨的话题 一、引言 Lua与函数参数的甜蜜陷阱 Lua是一门轻量级、高效且功能强大的脚本语言,广泛应用于游戏开发、脚本编写以及各种系统自动化任务中。Lua的简洁语法和灵活特性使其成为许多开发者心中的宠儿。然而,在使用Lua时,对于初学者来说,错误地设置函数参数的默认值可能会导致意想不到的错误和混淆。今天,我们将一起探索这个主题,深入了解为什么正确使用默认值如此重要,以及如何避免常见的陷阱。 二、错误的默认值设置 一场无声的危机 在Lua中,函数可以定义默认参数值,这在一定程度上简化了函数调用,并提供了更友好的接口设计。哎呀,你瞧,有时候编程里头,咱们设定的默认值如果不太对劲,那可就容易出岔子了。尤其是那种函数啊,你用得多了,参数的顺序万一搞乱了,问题就来了。就像是你在厨房里炒菜,调料放错了顺序,味道肯定不对劲。程序也是一样,顺序不对,结果就大相径庭了。所以啊,咱们在设置默认值的时候,得仔细想想,别让小细节毁了大事。例如: lua function exampleFunction(x, y) if not x then x = 1 end if not y then y = 2 end print(x + y) end exampleFunction() -- 输出 3 exampleFunction(5) -- 输出 6 exampleFunction(y=3) -- 输出 4 在这个例子中,如果直接调用 exampleFunction(),它将使用默认值 x = 1 和 y = 2,输出结果为 3。而 exampleFunction(5) 则使用了第一个参数 5,并保留了默认值 y = 2,因此输出为 7。最后,exampleFunction(y=3) 使用了默认值 x = 1 并覆盖了 y 的默认值,输出为 4。哎呀,这个例子啊,简直就是参数默认值用得好不好,对程序逻辑影响的大实锤!你看,它既展示了一波顺滑操作的魅力,也顺便揭露了个小坑——那就是如果参数的排列顺序不对头,那程序里可就容易出乱子,逻辑混乱那是分分钟的事儿。就像是你去超市买东西,明明想买牛奶结果却拿了个面包,那感觉,是不是跟程序里的逻辑混乱有那么点像?所以啊,咱们在写代码的时候,得格外注意参数的顺序,别让程序在执行过程中迷路了。 三、深挖问题 参数顺序与默认值的交织 当函数参数数量较多时,错误的默认值设置可能导致难以追踪的错误。例如,考虑以下函数: lua function complexFunction(a, b, c, d, e) print(a + b + c + d + e) end complexFunction(1, 2, 3) -- 正确使用默认值 complexFunction(1, 2, e=5) -- 错误使用默认值 在这个例子中,如果我们尝试通过 complexFunction(1, 2, e=5) 调用函数,Lua会使用 e 的默认值(在这种情况下是 5),而不是期望的参数 d 的值。这会导致输出结果不符合预期,因为实际调用的函数行为与意图不符。 四、解决方案 精心规划与测试 为了避免上述问题,开发者应该遵循一些最佳实践: 1. 明确参数顺序 在函数定义时,明确所有参数的顺序。这有助于减少因参数顺序误解而导致的错误。 2. 详细注释 为每个函数提供详细的文档,包括参数的用途、默认值的含义以及它们之间的关系。这有助于其他开发者理解和使用函数时避免意外。 3. 单元测试 编写针对函数的单元测试,特别关注默认参数的使用情况。这可以帮助及早发现潜在的逻辑错误,并确保函数行为符合预期。 4. 代码审查 定期进行代码审查,特别是在团队协作环境中。兄弟们,咱们互相提点提点,能找出不少平时自己都忽视的坑儿。比如那个默认值啊,有时候用得不恰当,就容易出问题。咱们得留心着点儿,别让这些小细节绊了脚。 五、结语 拥抱Lua的强大,同时警惕其陷阱 Lua作为一门强大的脚本语言,提供了丰富的功能和简洁的语法,使得快速开发和原型设计成为可能。然而,正如任何工具一样,正确使用Lua需要细心和谨慎。哎呀,兄弟!掌握函数参数默认值的那些事儿,这可是让你的代码变得既好懂又耐玩的魔法!想象一下,你写了一段代码,别人一看就明白你的意思,还能轻松修改和维护,多爽啊!而且,避免了因为配置不当出错,那简直就是程序员们的救星嘛!所以啊,咱们得好好学学这个技巧,让代码不仅高效,还充满人情味儿!嘿!兄弟,你听过Lua这玩意儿没?这可是个超级棒的脚本语言,用起来既灵活又高效。就像个魔法师,能让你的代码玩出花来。要是你勤学苦练,多动手实践,那简直就是如虎添翼啊!Lua能帮咱们构建出既靠谱又高效的软件系统,简直不要太爽!不信你试试,保证让你爱不释手! --- 本文旨在探讨Lua脚本中函数参数默认值的使用误区,通过具体的代码示例和分析,深入浅出地阐述了错误设置可能带来的问题及其解决方案。嘿,各位小伙伴们!在你们未来的Lua编程之旅中,我真心希望你们能对设置默认值这事儿多留点心眼。咱们可不想因为这个小细节搞出什么逻辑上的大乱子,对吧?毕竟,咱的目标可是要写出既漂亮又没bug的代码啊!所以,动起手来时,记得仔细琢磨一下每个默认值的选择,确保它们不会偷偷影响到你的程序逻辑,让代码质量蹭蹭往上涨!加油,编程达人们!
2024-09-19 16:01:49
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秋水共长天一色
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...0复合输出定义TV标准(默认值=0) sdtv_mode=0 正常 NTSCsdtv_mode=1 日文版 NTSC – (无基座)sdtv_mode=2 正常 PALsdtv_mode=3 巴西版本 PAL sdtv_aspect=1 4:3 sdtv_aspect=2 14:9 sdtv_aspect=3 16:9定义复合输出的高宽比(默认值=1) hdmi_safe=1使用“安全模式”设置尝试引导与最大的HDMI兼容性。这与以下组合相同: hdmi_force_hotplug=1hdmi_niel_edid=0xa5000080 config_hdmi_boost=4hdmi_group=2hdmi_mode=4disdable_overscan=0overcan_left=24overcan_right=24overscan_top=24overcan_base=24 ps:可参考 hdmi_edid_file=1当设置为1时,将从edid.dat文件而不是从监视器读取edid数据 hdmi_force_hotplug=1即使没有检测到hdmi监视器,也可以使用hdmi模式。 hdmi_niel_edid=0xa5000080如果显示没有准确的Edid,则启用忽略Edid/Display数据。 hdmi_ignore_hotplug=1即使检测到hdmi监视器,也可以使用复合模式。 config_hdmi_boost=2配置hdmi接口的信号强度。如果您对hdmi有干扰问题,尝试增加(例如,到7)11是最大的。 disdable_overscan=0设置为1以禁用过度扫描。 max_usb_current=1结合树莓PI B+,引入了一个新的config.txt设置。 max_usb_current=0当添加这一行时,USB电源管理器将将其输出电流限制(对所有4个USB端口加起来)从600 mA更改为1200 mA的两倍。 dtparam=i2c_arm=on在GPIO引脚上启用I2C。 dtparam=i2s=on启用I2S音频硬件。 dtparam=spi=on启用SPI驱动程序。 dtoverlay=xxx向设备树中添加一个覆盖/boot/overays/xxx-overlay.dtb(在树莓派的系统盘中搜索文件位置) 文章总结: 一个树莓派发烧友(小学生)使用树莓派版本4B,参考过很多文章和博客但是都没有成功,最后翻译官方文档,更改参数最终victory!!! 附上我的config文件参数 文章参考: https://elinux.org/RPiconfig 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gcyhacker/article/details/122666018。 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。
2023-07-09 14:23:40
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...广告服务中的曝光衡量标准,并采用先进的机器学习技术来更准确地识别和计算广告的真实曝光情况,以解决业内长期存在的“可见性”问题。 此外,国内互联网企业如阿里巴巴、京东等电商平台也在积极探索和完善自家平台内的商品曝光统计体系。今年早些时候,淘宝APP升级了其底层数据追踪系统,引入更精细的商品曝光判断逻辑,不仅考虑了item在屏幕内的可视区域大小,还结合用户停留时长等因素进行综合评估,力求真实反映商品的实际触达效果。 深入理解并实践本文所述的方法,开发者不仅可以应用于商品曝光统计场景,还可将其拓展至更多需要监控用户界面交互的场合,比如新闻Feed流、视频列表等,从而为业务决策提供有力的数据支持。同时,在隐私保护日益严格的今天,确保在合规的前提下进行数据收集与分析也成为所有从业者不容忽视的重要课题。
2023-07-29 13:55:00
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...s,外设部件互连高速标准。在文章中提到PCIE 4.0协议,这是当前最新的PCIE总线标准版本,提供了更高的数据传输速率,对于固态硬盘等高速存储设备而言,支持PCIE 4.0意味着能实现更快速的数据读写性能。然而,在Dell G15笔记本上,作者发现并非所有硬盘接口均支持这一最新协议,从而引发了兼容性问题。 IPMITOOL , Intelligent Platform Management Interface (IPMI) Tool,智能平台管理接口工具。IPMITOOL是一个开源软件工具,用于与支持IPMI标准的硬件设备进行交互,提供远程监控、诊断和控制功能。在解决Dell T640服务器风扇转速控制问题时,作者使用了IPMITOOL工具,通过发送特定的命令行指令,实现了对服务器风扇的手动转速调节,解决了因硬件识别问题导致的风扇噪音巨大难题。
2023-02-24 14:29:07
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...聘流程、提升人才评价标准,并加强校企之间的深度融合,我们才能更好地促进人才与市场的精准对接,实现高质量就业的目标。
2024-02-02 13:16:24
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Gradle
本文深入探讨了在使用Gradle构建工具过程中遇到的构建任务执行失败问题,提供了全面的解决方案。首先,我们识别了构建失败的信号,并分析了导致失败的常见原因,包括依赖冲突、版本不兼容、网络问题以及配置错误。接着,文章提出了有效的解决策略,包括检查错误日志、清理缓存、更新依赖、调整网络设置、验证构建脚本以及利用调试工具。通过一个简化的示例代码片段,展示了如何在Gradle中配置依赖管理和构建任务,确保构建过程的稳定性和效率。总之,本文旨在帮助开发者快速定位和解决Gradle构建问题,通过具体的实例和方法,实现高效、稳定的构建流程。
2024-07-29 16:10:49
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冬日暖阳
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...一个独立于操作系统的标准接口,可分为基本部分和扩展部分。在硬件或操作系统平台上安装一个 Java 平台之后,Java 应用程序就可运行。 Java 平台已经嵌入了几乎所有的操作系统。这样 Java 程序只编译一次,就可以在各种系统中运行。Java 应用编程接口已经从 1.1x 版本发展到 1.2 版本。 Java语言的特点 Java 语言的风格很像 C 语言和 C++ 语言,是一种纯粹的面向对象语言,它继承了 C++ 语言面向对象的技术核心,但是拋弃了 C++ 的一些缺点,比如说容易引起错误的指针以及多继承等,同时也增加了垃圾回收机制,释放掉不被使用的内存空间,解决了管理内存空间的烦恼。 Java 语言是一种分布式的面向对象语言,具有面向对象、平台无关性、简单性、解释执行、多线程、安全性等很多特点,下面针对这些特点进行逐一介绍。 1. 面向对象 Java 是一种面向对象的语言,它对对象中的类、对象、继承、封装、多态、接口、包等均有很好的支持。为了简单起见,Java 只支持类之间的单继承,但是可以使用接口来实现多继承。使用 Java 语言开发程序,需要采用面向对象的思想设计程序和编写代码。 2. 平台无关性 平台无关性的具体表现在于,Java 是“一次编写,到处运行(Write Once,Run any Where)”的语言,因此采用 Java 语言编写的程序具有很好的可移植性,而保证这一点的正是 Java 的虚拟机机制。在引入虚拟机之后,Java 语言在不同的平台上运行不需要重新编译。 Java 语言使用 Java 虚拟机机制屏蔽了具体平台的相关信息,使得 Java 语言编译的程序只需生成虚拟机上的目标代码,就可以在多种平台上不加修改地运行。 3. 简单性 Java 语言的语法与 C 语言和 C++ 语言很相近,使得很多程序员学起来很容易。对 Java 来说,它舍弃了很多 C++ 中难以理解的特性,如操作符的重载和多继承等,而且 Java 语言不使用指针,加入了垃圾回收机制,解决了程序员需要管理内存的问题,使编程变得更加简单。 4. 解释执行 Java 程序在 Java 平台运行时会被编译成字节码文件,然后可以在有 Java 环境的操作系统上运行。在运行文件时,Java 的解释器对这些字节码进行解释执行,执行过程中需要加入的类在连接阶段被载入到运行环境中。 5. 多线程 Java 语言是多线程的,这也是 Java 语言的一大特性,它必须由 Thread 类和它的子类来创建。Java 支持多个线程同时执行,并提供多线程之间的同步机制。任何一个线程都有自己的 run() 方法,要执行的方法就写在 run() 方法体内。 6. 分布式 Java 语言支持 Internet 应用的开发,在 Java 的基本应用编程接口中就有一个网络应用编程接口,它提供了网络应用编程的类库,包括 URL、URLConnection、Socket 等。Java 的 RIM 机制也是开发分布式应用的重要手段。 7. 健壮性 Java 的强类型机制、异常处理、垃圾回收机制等都是 Java 健壮性的重要保证。对指针的丢弃是 Java 的一大进步。另外,Java 的异常机制也是健壮性的一大体现。 8. 高性能 Java 的高性能主要是相对其他高级脚本语言来说的,随着 JIT(Just in Time)的发展,Java 的运行速度也越来越高。 9. 安全性 Java 通常被用在网络环境中,为此,Java 提供了一个安全机制以防止恶意代码的攻击。除了 Java 语言具有许多的安全特性以外,Java 还对通过网络下载的类增加一个安全防范机制,分配不同的名字空间以防替代本地的同名类,并包含安全管理机制。 Java 语言的众多特性使其在众多的编程语言中占有较大的市场份额,Java 语言对对象的支持和强大的 API 使得编程工作变得更加容易和快捷,大大降低了程序的开发成本。Java 的“一次编写,到处执行”正是它吸引众多商家和编程人员的一大优势。 扩展知识: 按应用范围,Java 可分为 3 个体系,即 Java SE、Java EE 和 Java ME。下面简单介绍这 3 个体系。 1. Java SE Java SE(Java Platform Standard Edition,Java 平台标准版)以前称为 J2SE,它允许开发和部署在桌面、服务器、嵌入式环境和实时环境中使用的 Java 应用程序。Java SE 包含了支持 Java Web 服务开发的类,并为 Java EE 提供基础,如 Java 语言基础、JDBC 操作、I/O 操作、网络通信以及多线程等技术。图 1 所示为 Java SE 的体系结构。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_73892801/article/details/129181633。 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。
2023-03-25 09:18:50
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Apache Atlas
...和权限管理提出了新的标准。 最近,一家国际零售巨头因未能妥善保护客户数据而遭到巨额罚款,这再次提醒我们数据安全和隐私保护的重要性。企业在实施数据治理方案时,不仅要考虑技术实现,还要结合法律法规的要求,确保数据的合法合规使用。例如,在选择像 Apache Atlas 这样的工具时,企业需要评估其是否支持敏感数据的自动识别和加密功能,以及是否符合相关地区的隐私保护规定。 此外,随着云原生架构的普及,越来越多的企业将数据存储迁移到云端。在这种背景下,如何在分布式环境中有效管理元数据和数据血缘关系,成为了新的挑战。一些领先的科技公司正在积极探索基于云的开源解决方案,以满足企业日益增长的数据治理需求。同时,开源社区也在不断改进工具的功能,使其更加适应现代企业的复杂需求。 总之,数据治理不仅仅是技术问题,更是涉及法律、商业和社会责任的综合课题。企业在推进数字化转型的过程中,应当充分认识到这一点,并采取积极措施,确保数据的安全、合规和高效管理。
2025-04-03 16:11:35
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醉卧沙场
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...源接入并实现自动化、标准化输出数据结果。 技术说明 SSNG多源数据处理平台技术创新部分包括: 行为矩阵:将离散的驻留信息,转化为用户的时空矩阵,通过机器学习模式识别,提取出用户的LBS行为特征。 行为集成:将用户的行为矩阵,结合搜集沉淀的土地利用&地物POI数据,为用户的驻留、出行信息赋予具体的目的,便于后续的场景化分析。 人车匹配:结合车联网LBS数据,将轨迹重合度高的“人-车”用户对,通过轨迹伴随算法识别出来,可用于判断用户的车辆保有情况。 路径拟合:解决信令数据定位不连续和受限基站布设密度等问题,引入路网拓扑数据,将用户出行链还原至真实道路上,并确定流向及关键转折点,以便于判断出行方式。 出行洞察:利用信令数据、基站数据,匹配地铁网络、高铁网络,通过机器学习算法,判定用户出行时使用的出行方式。 基于SSNG多源数据处理平台,可实现的技术突破包括: 1)全国长时序人口流动监测技术 针对运营商信令数据以及spark分布式计算平台的特点,独创了处理运营商信令数据的双层计算框架,填补了分布式机器学习方法处理运营商信令数据的空白,实现了大规模高效治理运营商大数据的愿景;研发了人口流动与现代大数据技术相结合的宏观监测仿真模型。 基于以上技术构建了就业、交通、疫情、春运等一系列场景模型,并开发了响应决策平台,实现了对我国人口就业、流动及疫情影响的全域实时监测。 2)全国长时序人口流动预测技术 即人口流动的大尺度OD预测技术,研发了人口跨区域流动OD预测模型,解决了信令大数据在量化模拟大尺度人口流动中的技术难题,形成了对全国人口流动在日、周、月不同时间段和社区、乡镇、县市不同地理尺度进行预测的先进技术,实现了2020年新冠疫情后全国返城返岗和2021年全国春节期间人口流动的高精度预测。 3)实时人口监测 实时人口监测是通过对用户手机信令进行实时处理、计算和分析,得出指定区域的实时人口数量、特征和迁徙情况。包括区域人口密度、人口数量、人口结构、人口来源、人口画像、人口迁徙、职住分析、人口预测等信息。 4)超强数据处理及AI能力 引入Bitmap大数据处理算法及Pilosa数据库集群,采用实时流式计算,集成Kafka、redis、RabbitMQ等分布式大数据处理组件,搭建自有信令大数据处理平台,使用百亿计算go-kite架构,实现毫秒级响应,实时批量处理数据达500000条 /秒,每天可处理1000亿条数据。集成AI分析能力(A/B轨),有效避免了运营商数据采集及传输过程中的时延及中断情况,大幅提高数据结果的实时性。 已获专利情况: 专利名称 专利号 出行统计方法、装置、计算机设备和可读存储介质 ZL 2020 1 0908424.3 信令数据匹配方法、装置及电子设备 ZL 2019 1 1298869.8 轨道交通用户识别方法和装置 ZL 2019 1 0755903.3 公共聚集事件识别方法、装置、计算机设备及存储介质 ZL 2020 1 1191917.6 广域高铁基站识别方法、装置、服务器及存储介质 ZL 2020 1 1325543.2 相关荣誉: 2021地理信息科技进步奖一等奖、中国测绘学会科技进步奖特等奖、2021数博会领先科技成果奖、兼容系统创新应用大赛大数据专项赛优秀奖。 开发团队 ·带队负责人:陶周天 公司CTO,北京大学理学学士。长期任职于微软等世界500强企业,曾任上市公司优炫软件VP,具备丰富的IT架构、数据安全、数据分析建模、机器学习、项目管理经验。牵头组织突破多个技术难题(人地匹配、人车匹配、室内基站优化、行为集成AI等),研发一系列技术专利。 ·团队其他重要成员:刘祖军 高级算法工程师,美国爱荷华大学计算机科学本硕,曾任职于美国俄亥俄州立大学研究院。 ·隶属机构:智慧足迹 智慧足迹数据科技有限公司是中国联通控股,京东科技参股的专业大数据及智能科技公司。公司依托中国联通卓越的数据资源和5G能力,京东科技强大的人工智能、物联网等技术和“产业X科技”能力,聚焦“人口+”大数据,连接人-物-企,成为全域数据智能科技领先服务商。 公司以P·A·Dt为核心能力,面向数字政府、智慧城市、企业数字化转型广大市场主体,专注经济治理、社会治理和企业数字化服务,构建“人口+”七大多源数据主题库,提供“人口+” 就业、经济、消费、民生、城市、企业等大数据产品平台,服务支撑国家治理现代化和国家战略,推动经济社会发展。 目前,公司已服务国家二十多个部委及众多省市政府、300+城市规划、知名企业和高校等智库、国有及股份制银行等数百家头部客户,已建成全球最强大的手机信令处理平台,是中国就业、城规、统计等领域大数据领先服务商。 相关评价 新一代SSNG多源大数据处理平台,提升了手机信令数据在空间数据计算的精度,信令处理结果对室内场景更具敏锐性,在区域范围的职住人群空间分布更加接近实际情况。 ——某央企大数据部技术负责人 新一代SSNG多源大数据处理平台,可处理实时及历史信令数据,应对不同客户应用场景。并且根据长时间序列历史数据实现人口预测,为提高数据精度可对接室内基站数据,从而提供更加准确的人员定位。 ——某企业政府事业部总监 提示:了解更多相关内容,点击文末左下角“阅读原文”链接可直达该机构官网。 《2021企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱1.0版》 《2021中国数据智能产业图谱3.0升级版》 《2021中国企业数智化转型升级发展研究报告》 《2021中国数据智能产业发展研究报告》 ❷ 创新服务企业榜 ❸ 创新服务产品榜 ❸ 最具投资价值榜 ❺ 创新技术突破榜 ☆条漫:《看过大佬们发的朋友圈之后,我相信:明天会更好!》 联系数据猿 北京区负责人:Summer 电话:18500447861(微信) 邮箱:summer@datayuan.cn 全国区负责人:Yaphet 电话:18600591561(微信) 邮箱:yaphet@datayuan.cn 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/YMPzUELX3AIAp7Q/article/details/122314407。 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。
2023-07-01 09:57:01
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MySQL
本文详细介绍如何在MySQL中进行权限管理,涵盖用户权限、数据库权限及表权限的检查方法。通过SHOW GRANTS命令和information_schema视图,可有效查看全局及特定对象的权限设置。文章以实战为导向,提供从单表到全库的批量权限检查Python脚本示例,强调权限管理对数据库安全的重要性,助你高效掌握MySQL权限体系。
2025-03-18 16:17:13
50
半夏微凉
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...L5以及CSS3等新标准为开发者提供了更丰富、更强大的功能。例如,近期W3C发布了一项关于Web组件的新规范草案,允许开发者通过自定义标签(如)创建可复用的UI组件,大大提升了开发效率和代码可维护性。 另外,针对无障碍访问的需求日益增长,WAI-ARIA(Web Accessibility Initiative - Accessible Rich Internet Applications)角色和属性在现代网页设计中扮演着关键角色。通过合理使用aria-label、role等属性,可以有效增强屏幕阅读器对HTML元素的理解与解析,实现更加友好的无障碍体验。 同时,在实际项目开发中,前端框架如React、Vue.js等广泛采用虚拟DOM技术,对HTML标签进行抽象封装,以提高应用性能并简化编程模型。这些框架自带的组件库也提供了丰富的预设标签,比如Vue中的用于声明式导航,极大地扩展了HTML标签的功能边界。 为了紧跟行业发展,前端开发者需要持续关注HTML最新特性的发展动态,如最近被提出讨论的标签,旨在提供原生的模态对话框支持;而对的安全性和性能优化也是业界热议的话题。只有不断跟进新技术,才能更好地运用HTML标签服务于用户需求,并在实践中提升自己的技术水平。
2023-10-11 23:43:21
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JSON
...苦苦敲了一段看着特别标准的JSON数据,结果程序一跑直接给你来个“格式错误”,整得你一头雾水。最后扒拉开一看,嘿,好家伙,罪魁祸首竟然是那个该死的冒号被你手滑打成了等号!哎呀,这种错误简直让人哭笑不得! 不过呢,别担心,今天我会带着大家一起深入探讨这个问题,看看为什么会发生这样的事情,以及如何避免类似的情况再次发生。咱们一起揭开这场“冒号变等号”的谜团吧! --- 2. 什么是JSON?它的基本结构长什么样? 首先,咱们得搞清楚JSON到底是什么。简单来说,JSON是一种用来存储和传输数据的格式。你可以把它想象成一种“万能语言”,不管是搞前端的还是做后端的,大家都能用JSON来互相“说话”、传递信息。 JSON的基本结构其实非常简单,主要由两种元素组成: - 键值对:用冒号:分隔,左边是键(key),右边是值(value)。比如"name": "Alice"。 - 数组:用方括号[]包裹起来的一组值,可以是字符串、数字、布尔值或者嵌套的JSON对象。例如[1, 2, 3]。 示例代码: json { "name": "Alice", "age": 25, "isStudent": false, "courses": ["Math", "Science"] } 这段JSON数据描述了一个学生的信息。你看,整个结构清晰明了,只需要一点点耐心就能读懂。不过嘛,要是这儿的冒号不小心打成了等号=,那整个JSON结构可就直接“翻车”了,啥也跑不出来了!不信的话,咱们试试看。 --- 3. 冒号变等号 一个让人崩溃的小错误 说到冒号变等号,我真的有一肚子的话要说。记得有一次,我在调试一个API接口时,发现返回的数据总是出错。百思不得其解之后,我才意识到问题出在JSON格式上。原来是我手滑,把某个键值对中的冒号写成了等号。 错误示例: json { "name=Alice", "age=25", "isStudent=false", "courses=[Math, Science]" } 看到这里,你是不是也觉得特别别扭?没错,这就是典型的JSON格式错误。正常情况下,JSON中的键值对应该用冒号分隔,而不是等号。等号在这里根本不起作用,会导致整个JSON对象无法被正确解析。 那么问题来了,为什么会有人犯这样的错误呢?我觉得主要有以下几点原因: 1. 疏忽大意 有时候我们写代码太赶时间,注意力不够集中,结果就出现了这种低级错误。 2. 习惯差异 有些人可能来自其他编程语言背景,习惯了用等号作为赋值符号,结果不自觉地把这种习惯带到了JSON中。 3. 工具误导 有些文本编辑器或者IDE可能会自动补全等号,如果没有及时检查,就容易出错。 --- 4. 如何优雅地处理这种错误? 既然知道了问题所在,接下来就是解决问题的时候啦!别急,咱们可以从以下几个方面入手: 4.1 检查与验证 首先,最直接的办法就是仔细检查你的JSON数据。如果怀疑有问题,可以使用在线工具进行验证。比如著名的[JSONLint](https://jsonlint.com/),它可以帮你快速找出格式错误的地方。 4.2 使用正确的编辑器 选择一款适合的代码编辑器也很重要。像VS Code这样的工具不仅支持语法高亮,还能实时检测JSON格式是否正确。如果你发现等号突然冒出来,编辑器通常会立即提醒你。 4.3 编写自动化测试 对于经常需要处理JSON数据的项目,建议编写一些自动化测试脚本来确保数据格式无误。这样即使出现错误,也能第一时间发现并修复。 示例代码:简单的JSON验证函数 python import json def validate_json(data): try: json.loads(data) print("JSON is valid!") except ValueError as e: print(f"Invalid JSON: {e}") 测试用例 valid_json = '{"name": "Alice", "age": 25}' invalid_json = '{"name=Alice", "age=25"}' validate_json(valid_json) 输出: JSON is valid! validate_json(invalid_json) 输出: Invalid JSON: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1) --- 5. 总结 保持警惕,远离坑点 好了,今天的分享就到这里啦!通过这篇文章,希望大家对JSON解析中的冒号变等号问题有了更深刻的认识。嘿,听好了,这事儿可别小瞧了!哪怕就是一个不起眼的小标点,都有可能让整套系统“翻车”。细节这东西啊,就像是搭积木,你要是漏掉一块或者放歪了,那整个塔就悬乎了。所以呀,千万别觉得小地方无所谓,它们往往是关键中的关键! 最后,我想说的是,学习编程的过程就是不断踩坑又爬出来的旅程。遇到问题不可怕,可怕的是我们不去面对它。只要多加练习,多积累经验,相信每个人都能成为高手!加油吧,小伙伴们! 如果你还有其他疑问,欢迎随时来找我讨论哦~咱们下次再见啦!
2025-03-31 16:18:15
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半夏微凉
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...,开发人员经历了三个标准发行版来完善 LXQt 桌面,这是一个很好的开发策略。 不用常规的 Ubiquity,Lubuntu 20.04 使用的是 Calamares 安装程序 在新版本中使用了全新的 Calamares 安装程序,取代了其它 Ubuntu 官方版本使用的 Ubiquity 安装程序。 整个安装过程在大约能在 10 分钟内完成,比之前 Lubuntu 的版本稍微快一些。 由于镜像文件附带了预先安装的基本应用程序,所以你可以很快就可以完成系统的完全配置。 不要直接从 Lubuntu 18.04 升级到 Lubuntu 20.04 通常,你可以将 Ubuntu 从一个 LTS 版本升级到另一个 LTS 版本。但是 Lubuntu 团队建议不要从 Lubuntu 18.04 升级到 20.04。他们建议重新安装,这才是正确的。 Lubuntu 18.04 使用 LXDE 桌面,20.04 使用 LXQt。由于桌面环境的巨大变化,从 18.04 升级到 20.04 将导致系统崩溃。 更多的 KDE 和 Qt 应用程序 下面是在这个新版本中默认提供的一些应用程序,正如我们所看到的,并非所有应用程序都是轻量级的,而且大多数应用程序都是基于 Qt 的。 甚至使用的软件中心也是 KDE 的 Discover,而不是 Ubuntu 的 GNOME 软件中心。 ◈ Ark – 归档文件管理器◈ Bluedevil – 蓝牙连接管理◈ Discover 软件中心 – 包管理系统◈ FeatherPad – 文本编辑器◈ FireFox – 浏览器◈ K3b – CD/DVD 刻录器◈ Kcalc – 计算器◈ KDE 分区管理器 – 分区管理工具◈ LibreOffice – 办公套件(Qt 界面版本)◈ LXimage-Qt – 图片查看器及截图制作◈ Muon – 包管理器◈ Noblenote – 笔记工具◈ PCManFM-Qt – 文件管理器◈ Qlipper – 剪贴板管理工具◈ qPDFview – PDF 阅读器◈ PulseAudio – 音频控制器◈ Qtransmission – BT 下载工具(Qt 界面版本)◈ Quassel – IRC 客户端◈ ScreenGrab – 截屏制作工具◈ Skanlite – 扫描工具◈ 启动盘创建工具 – USB 启动盘制作工具◈ Trojita – 邮件客户端◈ VLC – 媒体播放器◈ MPV 视频播放器 测试 Lubuntu 20.04 LTS LXQt 版 Lubuntu 的启动时间不到一分钟,虽然是从 SSD 启动的。 LXQt 目前需要的内存比基于 Gtk+ 2 的 LXDE 稍微多一点,但是另一种 Gtk+ 3 工具包也需要更多的内存。 在重新启动之后,系统以非常低的内存占用情况运行,大约只有 340 MB(按照现代标准),比 LXDE 多 100 MB。 LXQt 不仅适用于硬件较旧的用户,也适用于那些希望在新机器上获得简约经典体验的用户。 桌面布局看起来类似于 KDE 的 Plasma 桌面,你觉得呢? 在左下角有一个应用程序菜单,一个用于显示固定和活动的应用程序的任务栏,右下角有一个系统托盘。 Lubuntu 的 LXQt 版本可以很容易的定制,所有的东西都在菜单的首选项下,大部分的关键项目都在 LXQt “设置”中。 值得一提的是,LXQt 在默认情况下使用流行的 Openbox 窗口管理器。 与前三个发行版一样,20.04 LTS 附带了一个默认的黑暗主题 Lubuntu Arc,但是如果不适合你的口味,可以快速更换,也很方便。 就日常使用而言,事实证明,Lubuntu 20.04 向我证明,其实每一个 Ubuntu 的分支版本都完全没有问题。 结论 Lubuntu 团队已经成功地过渡到一个现代的、依然轻量级的、极简的桌面环境。LXDE 看起来被遗弃了,迁移到一个活跃的项目也是一件好事。 我希望 Lubuntu 20.04 能够让你和我一样热爱,如果是这样,请在下面的评论中告诉我。请继续关注! via: https://itsfoss.com/lubuntu-20-04-review/ 作者:Dimitrios Savvopoulos 选题:lujun9972 译者:qfzy1233 校对:wxy 本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39539807/article/details/111619265。 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。
2023-05-17 18:52:15
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MemCache
本文针对MemCache服务连接超时问题,分析了网络问题、超时时间设置不当及服务器负载过高等原因,通过调整超时时间、引入重试机制、优化客户端配置等方法解决。文中提供了Java与Python代码示例,并强调了监控MemCache状态的重要性,以有效应对服务连接超时,提升系统稳定性。
2025-04-08 15:44:16
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雪落无痕
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...PC++基于行业标准和开放规范,旨在鼓励生态系统的协作和创新。 多架构编程面临的挑战 在以数据为中心的环境中,专用工作负载的数量不断增长。专用负载通常因为没有通用的编程语言或API而需要使用不同的语言和库进行编程,这就需要维护各自独立的代码库。 由于跨平台的工具支持不一致,因此开发人员必须学习和使用一整套不同的工具。单独投入精力给每种硬件平台开发软件。 oneAPI则可以利用一种统一的编程模型以及支持并行性的库,支持包括CPU、GPU、FPGA等硬件等同于原生高级语言的开发性能,并且可以与现有的HPC编程模型交互。 SYCL SYCL支持C++数据并行编程,SYCL和OpenCL一样都是由Khronos Group管理的,SYCL是建立在OpenCL之上的跨平台抽象层,支持用C++用单源语言方式编写用于异构处理器的与设备无关的代码。 DPC++ DPC++(Data Parallel C++)是一种单源语言,可以将主机代码和异构加速器内核写在同一个文件当中,在主机中调用DPC++程序,计算由加速器执行。DPC++代码简洁且效率高,并且是开源的。现有的CUDA应用、Fortran应用、OpenCL应用都可以用不同方式很方便地迁移到DPC++当中。 下图显示了原来使用不同架构的HPC开发人员的一些推荐的转换方法。 编译和运行DPC++程序 编译和运行DPC++程序主要包括三步: 初始化环境变量 编译DPC++源代码 运行程序 例如本地运行,在本地系统上安装英特尔基础工具套件,使用以下命令编译和运行DPC++程序。 source /opt/intel/inteloneapi/setvars.shdpcpp simple.cpp -o simple./simple 编程实例 实现矢量加法 以下实例描述了使用DPC++实现矢量加法的过程和源代码。 queue类 queue类用来提交给SYCL执行的命令组,是将作业提交到运算设备的一种机制,多个queue可以映射到同一个设备。 Parallel kernel Parallel kernel允许代码并行执行,对于一个不具有相关性的循环数据操作,可以用Parallel kernel并行实现 在C++代码中的循环实现 for(int i=0; i < 1024; i++){a[i] = b[i] + c[i];}); 在Parallel kernel中的并行实现 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){A[i] = B[i] + C[i];}); 通用的并行编程模板 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){// CODE THAT RUNS ON DEVICE }); range用来生成一个迭代序列,1为步长,在循环体中,i表示索引。 Host Accessor Host Accessor是使用主机缓冲区访问目标的访问器,它使访问的数据可以在主机上使用。通过构建Host Accessor可以将数据同步回主机,除此之外还可以通过销毁缓冲区将数据同步回主机。 buf是存储数据的缓冲区。 host_accessor b(buf,read_only); 除此之外还可以将buf设置为局部变量,当系统超出buf生存期,buf被销毁,数据也将转移到主机中。 矢量相加源代码 根据上面的知识,这里展示了利用DPC++实现矢量相加的代码。 //第一行在jupyter中指明了该cpp文件的保存位置%%writefile lab/vector_add.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;int main() {const int N = 256;// 初始化两个队列并打印std::vector<int> vector1(N, 10);std::cout<<"\nInput Vector1: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector1[i] << " ";std::vector<int> vector2(N, 20);std::cout<<"\nInput Vector2: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector2[i] << " ";// 创建缓存区buffer vector1_buffer(vector1);buffer vector2_buffer(vector2);// 提交矢量相加任务queue q;q.submit([&](handler &h) {// 为缓存区创建访问器accessor vector1_accessor (vector1_buffer,h);accessor vector2_accessor (vector2_buffer,h);h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> index) {vector1_accessor[index] += vector2_accessor[index];});});// 创建主机访问器将设备中数据拷贝到主机当中host_accessor h_a(vector1_buffer,read_only);std::cout<<"\nOutput Values: ";for (int i = 0; i < N; i++) std::cout<< vector1[i] << " ";std::cout<<"\n";return 0;} 运行结果 统一共享内存 (Unified Shared Memory USM) 统一共享内存是一种基于指针的方法,是将CPU内存和GPU内存进行统一的虚拟化方法,对于C++来说,指针操作内存是很常规的方式,USM也可以最大限度的减少C++移植到DPC++的代价。 下图显示了非USM(左)和USM(右)的程序员开发视角。 类型 函数调用 说明 在主机上可访问 在设备上可访问 设备 malloc_device 在设备上分配(显式) 否 是 主机 malloc_host 在主机上分配(隐式) 是 是 共享 malloc_shared 分配可以在主机和设备之间迁移(隐式) 是 是 USM语法 初始化: int data = malloc_shared<int>(N, q); int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q)); 释放 free(data,q); 使用共享内存之后,程序将自动在主机和运算设备之间隐式移动数据。 数据依赖 使用USM时,要注意数据之间的依赖关系以及事件之间的依赖关系,如果两个线程同时修改同一个内存区,将产生不可预测的结果。 我们可以使用不同的选项管理数据依赖关系: 内核任务中的 wait() 使用 depends_on 方法 使用 in_queue 队列属性 wait() q.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });}).wait(); // <--- wait() will make sure that task is complete before continuingq.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); depends_on auto e = q.submit([&](handler &h) { // <--- e is event for kernel taskh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });});q.submit([&](handler &h) {h.depends_on(e); // <--- waits until event e is completeh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); in_order queue property queue q(property_list{property::queue::in_order()}); // <--- this will make sure all the task with q are executed sequentially 练习1:事件依赖 以下代码使用 USM,并有三个提交到设备的内核。每个内核修改相同的数据阵列。三个队列之间没有数据依赖关系 为每个队列提交添加 wait() 在第二个和第三个内核任务中实施 depends_on() 方法 使用 in_order 队列属性,而非常规队列: queue q{property::queue::in_order()}; %%writefile lab/usm_data.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 256;int main() {queue q{property::queue::in_order()};//用队列限制执行顺序std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q));for (int i = 0; i < N; i++) data[i] = 10;q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 5; });q.wait();//wait阻塞进程for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data[i] << " ";std::cout << "\n";free(data, q);return 0;} 执行结果 练习2:事件依赖 以下代码使用 USM,并有三个提交到设备的内核。前两个内核修改了两个不同的内存对象,第三个内核对前两个内核具有依赖性。三个队列之间没有数据依赖关系 %%writefile lab/usm_data2.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//设备选择int data1 = malloc_shared<int>(N, q);int data2 = malloc_shared<int>(N, q);for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 10;data2[i] = 10;}auto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1[i] += 2; });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2[i] += 3; });//e1,e2指向两个事件内核q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1[i] += data2[i]; }).wait();//depend on e1,e2for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data1[i] << " ";std::cout << "\n";free(data1, q);free(data2, q);return 0;} 运行结果 UMS实验 在主机中初始化两个vector,初始数据为25和49,在设备中初始化两个vector,将主机中的数据拷贝到设备当中,在设备当中并行计算原始数据的根号值,然后将data1_device和data2_device的数值相加,最后将数据拷贝回主机当中,检验最后相加的和是否是12,程序结束前将内存释放。 %%writefile lab/usm_lab.cppinclude <CL/sycl.hpp>include <cmath>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//intialize 2 arrays on hostint data1 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));int data2 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 25;data2[i] = 49;}// STEP 1 : Create USM device allocation for data1 and data2int data1_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));int data2_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));// STEP 2 : Copy data1 and data2 to USM device allocationq.memcpy(data1_device, data1, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2_device, data2, sizeof(int) N).wait();// STEP 3 : Write kernel code to update data1 on device with sqrt of valueauto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1_device[i] = std::sqrt(25); });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2_device[i] = std::sqrt(49); });// STEP 5 : Write kernel code to add data2 on device to data1q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1_device[i] += data2_device[i]; }).wait();// STEP 6 : Copy data1 on device to hostq.memcpy(data1, data1_device, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2, data2_device, sizeof(int) N).wait();// verify resultsint fail = 0;for (int i = 0; i < N; i++) if(data1[i] != 12) {fail = 1; break;}if(fail == 1) std::cout << " FAIL"; else std::cout << " PASS";std::cout << "\n";// STEP 7 : Free USM device allocationsfree(data1_device, q);free(data1);free(data2_device, q);free(data2);// STEP 8 : Add event based kernel dependency for the Steps 2 - 6return 0;} 运行结果 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/MCKZX/article/details/127630566。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-22 10:28:50
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... 这三个特殊方法。 详解描述符 说说 Property 在上文,我们给出了 Propery 实现代码,现在让我们来详细说说这个classPerson(object): """""" ---------------------------------------------------------------------- def__init__(self, first_name, last_name): """Constructor""" self.first_name = first_name self.last_name = last_name ---------------------------------------------------------------------- @Property deffull_name(self): """ Return the full name """ return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name) if__name__=="__main__": person = Person("Mike","Driscoll") print(person.full_name) 'Mike Driscoll' print(person.first_name) 'Mike' 首先,如果你对装饰器不了解的话,你可能要去看看这篇文章,简而言之,在我们正式运行代码之前,我们的解释器就会对我们的代码进行一次扫描,对涉及装饰器的部分进行替换。类装饰器同理。在上文中,这段代码@Property deffull_name(self): """ Return the full name """ return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name) 会触发这样一个过程,即 full_name=Property(full_name) 。然后在我们后面所实例化对象之后我们调用 person.full_name 这样一个过程其实等价于 person.full_name.__get__(person) 然后进而触发 __get__() 方法里所写的 return self.fget(obj) 即原本上我们所编写的 def full_name 内的执行代码。 这个时候,同志们可以去思考下 getter() , setter() ,以及 deleter() 的具体运行机制了=。=如果还是有问题,欢迎在评论里进行讨论。 关于描述符 还记得之前我们所提到的一个定义么: Descriptors 是一种特殊的对象,这种对象实现了 __get__ , __set__ , __delete__ 这三个特殊方法 。然后在 Python 官方文档的说明中,为了体现描述符的重要性,有这样一段话:“They are the mechanism behind properties, methods, static methods, class methods, and super(). They are used throughout Python itself to implement the new style classes introduced in version 2.2. ” 简而言之就是 先有描述符后有天,秒天秒地秒空气 。恩,在新式类中,属性,方法调用,静态方法,类方法等都是基于描述符的特定使用。 OK,你可能想问,为什么描述符是这么重要呢?别急,我们接着看 使用描述符 首先请看下一段代码 classA(object):注:在 Python 3.x 版本中,对于 new class 的使用不需要显式的指定从 object 类进行继承,如果在 Python 2.X(x>2)的版本中则需要defa(self): pass if__name__=="__main__": a=A() a.a() 大家都注意到了我们存在着这样一个语句 a.a() ,好的,现在请大家思考下,我们在调用这个方法的时候发生了什么? OK?想出来了么?没有?好的我们继续 首先我们调用一个属性的时候,不管是成员还是方法,我们都会触发这样一个方法用于调用属性 __getattribute__() ,在我们的 __getattribute__() 方法中,如果我们尝试调用的属性实现了我们的描述符协议,那么会产生这样一个调用过程 type(a).__dict__['a'].__get__(b,type(b)) 。好的这里我们又要给出一个结论了:“在这样一个调用过程中,有这样一个优先级顺序,如果我们所尝试调用属性是一个 data descriptors ,那么不管这个属性是否存在我们的实例的 __dict__ 字典中,优先调用我们描述符里的 __get__ 方法,如果我们所尝试调用属性是一个 non data descriptors ,那么我们优先调用我们实例里的 __dict__ 里的存在的属性,如果不存在,则依照相应原则往上查找我们类,父类中的 __dict__ 中所包含的属性,一旦属性存在,则调用 __get__ 方法,如果不存在则调用 __getattr__() 方法”。理解起来有点抽象?没事,我们马上会讲,不过在这里,我们先要解释下 data descriptors 与 non data descriptors ,再来看一个例子。什么是 data descriptors 与 non data descriptors 呢?其实很简单,在描述符中同时实现了 __get__ 与 __set__ 协议的描述符是 data descriptors ,如果只实现了 __get__ 协议的则是 non data descriptors 。好了我们现在来看个例子:importmath classlazyproperty: def__init__(self, func): self.func = func def__get__(self, instance, owner): ifinstanceisNone: returnself else: value = self.func(instance) setattr(instance, self.func.__name__, value) returnvalue classCircle: def__init__(self, radius): self.radius = radius pass @lazyproperty defarea(self): print("Com") returnmath.pi self.radius 2 deftest(self): pass if__name__=='__main__': c=Circle(4) print(c.area) 好的,让我们仔细来看看这段代码,首先类描述符 @lazyproperty 的替换过程,前面已经说了,我们不在重复。接着,在我们第一次调用 c.area 的时候,我们首先查询实例 c 的 __dict__ 中是否存在着 area 描述符,然后发现在 c 中既不存在描述符,也不存在这样一个属性,接着我们向上查询 Circle 中的 __dict__ ,然后查找到名为 area 的属性,同时这是一个 non data descriptors ,由于我们的实例字典内并不存在 area 属性,那么我们便调用类字典中的 area 的 __get__ 方法,并在 __get__ 方法中通过调用 setattr 方法为实例字典注册属性 area 。紧接着,我们在后续调用 c.area 的时候,我们能在实例字典中找到 area 属性的存在,且类字典中的 area 是一个 non data descriptors ,于是我们不会触发代码里所实现的 __get__ 方法,而是直接从实例的字典中直接获取属性值。 描述符的使用 描述符的使用面很广,不过其主要的目的在于让我们的调用过程变得可控。因此我们在一些需要对我们调用过程实行精细控制的时候,使用描述符,比如我们之前提到的这个例子classlazyproperty: def__init__(self, func): self.func = func def__get__(self, instance, owner): ifinstanceisNone: returnself else: value = self.func(instance) setattr(instance, self.func.__name__, value) returnvalue def__set__(self, instance, value=0): pass importmath classCircle: def__init__(self, radius): self.radius = radius pass @lazyproperty defarea(self, value=0): print("Com") ifvalue ==0andself.radius ==0: raiseTypeError("Something went wring") returnmath.pi value 2ifvalue !=0elsemath.pi self.radius 2 deftest(self): pass 利用描述符的特性实现懒加载,再比如,我们可以控制属性赋值的值classProperty(object): "Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c" def__init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None): self.fget = fget self.fset = fset self.fdel = fdel ifdocisNoneandfgetisnotNone: doc = fget.__doc__ self.__doc__ = doc def__get__(self, obj, objtype=None): ifobjisNone: returnself ifself.fgetisNone: raiseAttributeError("unreadable attribute") returnself.fget(obj) def__set__(self, obj, value=None): ifvalueisNone: raiseTypeError("You cant to set value as None") ifself.fsetisNone: raiseAttributeError("can't set attribute") self.fset(obj, value) def__delete__(self, obj): ifself.fdelisNone: raiseAttributeError("can't delete attribute") self.fdel(obj) defgetter(self, fget): returntype(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__) defsetter(self, fset): returntype(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__) defdeleter(self, fdel): returntype(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__) classtest(): def__init__(self, value): self.value = value @Property defValue(self): returnself.value @Value.setter deftest(self, x): self.value = x 如上面的例子所描述的一样,我们可以判断所传入的值是否有效等等。 以上就是Python 描述符(Descriptor)入门,更多相关文章请关注PHP中文网(www.gxlcms.com)! 本条技术文章来源于互联网,如果无意侵犯您的权益请点击此处反馈版权投诉 本文系统来源:php中文网 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39736934/article/details/112888600。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-07 19:03:49
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2023-06-04 23:38:21
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...。 同时,在硬件接口标准化方面,国际电工委员会(IEC)正积极推动包括PWM输出和模拟量输入输出在内的通信协议统一化,以促进不同制造商设备间的无缝集成,降低系统开发难度和成本。 综上所述,无论是从控制器核心技术的演进,还是激光振镜控制系统智能化的发展趋势,以及行业标准的规范化推进,都显示出了工业自动化领域的勃勃生机与广阔前景。对于技术人员而言,紧跟这些前沿动态,掌握更高效、精确的运动控制技术,无疑将极大地推动自身业务水平的提升与创新。
2023-12-04 17:33:09
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...功能、地理位置或其他标准划分为主机组,便于在Nagios Web界面进行统一管理和查看整个主机组的状态信息,而不是逐个单独关注单个主机的状态。例如,可以创建一个名为“MySQL主机组”的主机组,将所有运行MySQL数据库服务的服务器加入其中,从而实现对一组特定服务器集中监控和报告。
2023-11-16 20:48:42
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...ux内核rcu的机制详解。 在RCU的实现过程中,我们主要解决以下问题: 在读取过程中,另外一个线程删除了一个节点。删除线程可以把这个节点从链表中移除,但它不能直接销毁这个节点,必须等到所有的线程读取完成以后,才进行销毁操作。RCU中把这个过程称为宽限期(Grace period)。 在读取过程中,另外一个线程插入了一个新节点,而读线程读到了这个节点,那么需要保证读到的这个节点是完整的。这里涉及到了发布-订阅机制(Publish-Subscribe Mechanism)。 保证读取链表的完整性。新增或者删除一个节点,不至于导致遍历一个链表从中间断开。但是RCU并不保证一定能读到新增的节点或者不读到要被删除的节点。 宽限期 通过这个例子,方便理解这个内容。以下例子修改于Paul的文章。 struct foo {int a;char b;long c;};DEFINE_SPINLOCK(foo_mutex);struct foo gbl_foo;void foo_read (void){foo fp = gbl_foo;if ( fp != NULL )dosomething(fp-》a, fp-》b , fp-》c );}void foo_update( foo new_fp ){spin_lock(&foo_mutex);foo old_fp = gbl_foo;gbl_foo = new_fp;spin_unlock(&foo_mutex);kfee(old_fp);} 如上的程序,是针对于全局变量gbl_foo的操作。假设以下场景。有两个线程同时运行 foo_ read和foo_update的时候,当foo_ read执行完赋值操作后,线程发生切换;此时另一个线程开始执行foo_update并执行完成。当foo_ read运行的进程切换回来后,运行dosomething 的时候,fp已经被删除,这将对系统造成危害。为了防止此类事件的发生,RCU里增加了一个新的概念叫宽限期(Grace period)。 如下图所示: 图中每行代表一个线程,最下面的一行是删除线程,当它执行完删除操作后,线程进入了宽限期。宽限期的意义是,在一个删除动作发生后,它必须等待所有在宽限期开始前已经开始的读线程结束,才可以进行销毁操作。这样做的原因是这些线程有可能读到了要删除的元素。图中的宽限期必须等待1和2结束;而读线程5在宽限期开始前已经结束,不需要考虑;而3,4,6也不需要考虑,因为在宽限期结束后开始后的线程不可能读到已删除的元素。为此RCU机制提供了相应的API来实现这个功能。 void foo_read(void){rcu_read_lock();foo fp = gbl_foo;if ( fp != NULL )dosomething(fp-》a,fp-》b,fp-》c);rcu_read_unlock();}void foo_update( foo new_fp ){spin_lock(&foo_mutex);foo old_fp = gbl_foo;gbl_foo = new_fp;spin_unlock(&foo_mutex);synchronize_rcu();kfee(old_fp);} 其中foo_read中增加了rcu_read_lock和rcu_read_unlock,这两个函数用来标记一个RCU读过程的开始和结束。其实作用就是帮助检测宽限期是否结束。 foo_update增加了一个函数synchronize_rcu(),调用该函数意味着一个宽限期的开始,而直到宽限期结束,该函数才会返回。我们再对比着图看一看,线程1和2,在synchronize_rcu之前可能得到了旧的gbl_foo,也就是foo_update中的old_fp,如果不等它们运行结束,就调用kfee(old_fp),极有可能造成系统崩溃。而3,4,6在synchronize_rcu之后运行,此时它们已经不可能得到old_fp,此次的kfee将不对它们产生影响。 宽限期是RCU实现中最复杂的部分,原因是在提高读数据性能的同时,删除数据的性能也不能太差。 订阅——发布机制 当前使用的编译器大多会对代码做一定程度的优化,CPU也会对执行指令做一些优化调整,目的是提高代码的执行效率,但这样的优化,有时候会带来不期望的结果。如例: void foo_update( foo new_fp ){spin_lock(&foo_mutex);foo old_fp = gbl_foo;new_fp-》a = 1;new_fp-》b = ‘b’;new_fp-》c = 100;gbl_foo = new_fp;spin_unlock(&foo_mutex);synchronize_rcu();kfee(old_fp);} 这段代码中,我们期望的是6,7,8行的代码在第10行代码之前执行。但优化后的代码并不会对执行顺序做出保证。在这种情形下,一个读线程很可能读到 new_fp,但new_fp的成员赋值还没执行完成。单独线程执行dosomething(fp-》a, fp-》b , fp-》c ) 的 这个时候,就有不确定的参数传入到dosomething,极有可能造成不期望的结果,甚至程序崩溃。可以通过优化屏障来解决该问题,RCU机制对优化屏障做了包装,提供了专用的API来解决该问题。这时候,第十行不再是直接的指针赋值,而应该改为 : rcu_assign_pointer(gbl_foo,new_fp);rcu_assign_pointer的实现比较简单,如下:define rcu_assign_pointer(p, v) \__rcu_assign_pointer((p), (v), __rcu)define __rcu_assign_pointer(p, v, space) \do { \smp_wmb(); \(p) = (typeof(v) __force space )(v); \} while (0) 我们可以看到它的实现只是在赋值之前加了优化屏障 smp_wmb来确保代码的执行顺序。另外就是宏中用到的__rcu,只是作为编译过程的检测条件来使用的。 在DEC Alpha CPU机器上还有一种更强悍的优化,如下所示: void foo_read(void){rcu_read_lock();foo fp = gbl_foo;if ( fp != NULL )dosomething(fp-》a, fp-》b ,fp-》c);rcu_read_unlock();} 第六行的 fp-》a,fp-》b,fp-》c会在第3行还没执行的时候就预先判断运行,当他和foo_update同时运行的时候,可能导致传入dosomething的一部分属于旧的gbl_foo,而另外的属于新的。这样会导致运行结果的错误。为了避免该类问题,RCU还是提供了宏来解决该问题: define rcu_dereference(p) rcu_dereference_check(p, 0)define rcu_dereference_check(p, c) \__rcu_dereference_check((p), rcu_read_lock_held() || (c), __rcu)define __rcu_dereference_check(p, c, space) \({ \typeof(p) _________p1 = (typeof(p)__force )ACCESS_ONCE(p); \rcu_lockdep_assert(c, “suspicious rcu_dereference_check()” \usage”); \rcu_dereference_sparse(p, space); \smp_read_barrier_depends(); \(typeof(p) __force __kernel )(_________p1)); \})staTIc inline int rcu_read_lock_held(void){if (!debug_lockdep_rcu_enabled())return 1;if (rcu_is_cpu_idle())return 0;if (!rcu_lockdep_current_cpu_online())return 0;return lock_is_held(&rcu_lock_map);} 这段代码中加入了调试信息,去除调试信息,可以是以下的形式(其实这也是旧版本中的代码): define rcu_dereference(p) ({ \typeof(p) _________p1 = p; \smp_read_barrier_depends(); \(_________p1); \}) 在赋值后加入优化屏障smp_read_barrier_depends()。我们之前的第四行代码改为 foo fp = rcu_dereference(gbl_foo);,就可以防止上述问题。 数据读取的完整性 还是通过例子来说明这个问题: 如图我们在原list中加入一个节点new到A之前,所要做的第一步是将new的指针指向A节点,第二步才是将Head的指针指向new。这样做的目的是当插入操作完成第一步的时候,对于链表的读取并不产生影响,而执行完第二步的时候,读线程如果读到new节点,也可以继续遍历链表。如果把这个过程反过来,第一步head指向new,而这时一个线程读到new,由于new的指针指向的是Null,这样将导致读线程无法读取到A,B等后续节点。从以上过程中,可以看出RCU并不保证读线程读取到new节点。如果该节点对程序产生影响,那么就需要外部调用来做相应的调整。如在文件系统中,通过RCU定位后,如果查找不到相应节点,就会进行其它形式的查找,相关内容等分析到文件系统的时候再进行叙述。 我们再看一下删除一个节点的例子: 如图我们希望删除B,这时候要做的就是将A的指针指向C,保持B的指针,然后删除程序将进入宽限期检测。由于B的内容并没有变更,读到B的线程仍然可以继续读取B的后续节点。B不能立即销毁,它必须等待宽限期结束后,才能进行相应销毁操作。由于A的节点已经指向了C,当宽限期开始之后所有的后续读操作通过A找到的是C,而B已经隐藏了,后续的读线程都不会读到它。这样就确保宽限期过后,删除B并不对系统造成影响。 小结 RCU的原理并不复杂,应用也很简单。但代码的实现确并不是那么容易,难点都集中在了宽限期的检测上,后续分析源代码的时候,我们可以看到一些极富技巧的实现方式。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_50662680/article/details/128449401。 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。
2023-09-25 09:31:10
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...已成为现代应用开发的标准实践。最新的API网关技术如Kong、Envoy等,不仅提供了统一的安全认证、限流熔断等治理能力,还能简化WebService接口的管理和部署。例如,一篇近期的技术文章《使用Kong构建可扩展的微服务API网关》深入探讨了如何利用此类工具优化WebService性能,并确保其在大规模分布式环境中的高可用性。 另外,HTTP/3作为HTTP协议的最新版本,正在逐步被各大主流浏览器及服务器支持。相较于HTTP/1.1和HTTP/2,HTTP/3引入了QUIC协议,提供更快的连接建立速度、多路复用无阻塞传输,有效解决了延迟和丢包问题。阅读关于HTTP/3的最新研究与实践案例,比如《HTTP/3:下一代互联网传输协议的变革与应用》,将有助于我们掌握未来WebService通信的新趋势和技术细节。 此外,对于安全防护方面,随着网络攻击手段的日益复杂化,保障WebService的安全性至关重要。一篇题为《深度解析:如何强化你的WebService安全防护体系》的文章详述了多种常见的安全威胁及应对策略,包括但不限于DDoS防御、SQL注入防范、OAuth2.0授权机制的应用等,这对于提升自建WebService的安全等级具有极高的参考价值。 综上所述,在实际开发和运维过程中,结合最新的技术和最佳实践,不断优化和完善WebService的实现方案,既能提高系统的稳定性和效率,也能确保其在面对各种挑战时具备足够的安全性和适应性。
2023-05-30 18:31:58
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xargs
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