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NodeJS
... 这里的. 表示当前目录,my-node-app是我们给镜像起的名字。构建完成后,可以用以下命令查看是否成功生成了镜像: bash docker images 输出应该类似这样: REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE my-node-app latest abcdef123456 2 minutes ago 150MB 接着,我们可以启动容器试试看: bash docker run -d -p 3000:3000 my-node-app 参数解释: - -d:以后台模式运行容器。 - -p 3000:3000:将主机的3000端口映射到容器的3000端口。 - my-node-app:使用的镜像名称。 启动成功后,访问http://localhost:3000/,你会发现依然可以看到“Hello World”!这说明我们的Docker化部署已经初步完成了。 --- 6. 进阶 多阶段构建优化镜像大小 虽然上面的方法可行,但生成的镜像体积有点大(大约150MB左右)。有没有办法让它更小呢?答案是有!这就是Docker的“多阶段构建”。 修改后的Dockerfile如下: dockerfile 第一阶段:构建阶段 FROM node:16-alpine AS builder WORKDIR /app COPY package.json ./ RUN npm install COPY . . RUN npm run build 假设你有一个build脚本 第二阶段:运行阶段 FROM node:16-alpine WORKDIR /app COPY --from=builder /app/dist ./dist 假设build后的文件存放在dist目录下 COPY package.json ./ RUN npm install --production EXPOSE 3000 CMD ["node", "dist/index.js"] 这里的关键在于“--from=builder”,它允许我们在第二个阶段复用第一个阶段的结果。这样就能让开发工具和测试依赖 stays 在它们该待的地方,而不是一股脑全塞进最终的镜像里,这样一来镜像就能瘦成一道闪电啦! --- 7. 总结与展望 写到这里,我相信你已经对如何用Docker部署Node.js应用有了基本的认识。虽然过程中可能会遇到各种问题,但每一次尝试都是成长的机会。记得多查阅官方文档,多动手实践,这样才能真正掌握这项技能。 未来,随着云计算和微服务架构的普及,容器化将成为每个开发者必备的技能之一。所以,别犹豫啦,赶紧去试试呗!要是你有什么不懂的,或者想聊聊自己的经历,就尽管来找我聊天,咱们一起唠唠~咱们一起进步! 最后,祝大家都能早日成为Docker高手!😄
2025-05-03 16:15:16
42
海阔天空
Tornado
...Handler 的构造函数作为参数。这样一来,每个 MainHandler 实例都会拥有自己的数据库密码属性。 --- 5. 总结与展望 好了朋友们,今天的分享就到这里啦!通过这篇文章,我们了解了如何利用 Tornado 和 Google Cloud Secret Manager 来构建更加安全可靠的 Web 应用。虽然过程中遇到了不少挑战,但最终的效果还是让我感到非常满意。 未来的话,我还想尝试更多有趣的功能组合,比如结合 Redis 缓存提高性能,或者利用 Pub/Sub 实现消息队列机制。如果你也有类似的想法或者遇到什么问题,欢迎随时跟我交流呀! 最后祝大家 coding愉快,记得保护好自己的秘密哦~ 😊
2025-04-09 15:38:23
44
追梦人
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...农民工对现在居住条件表示满意的占66.5%,比上年提高3.0个百分点,其中,表示非常满意的占18.6%,比较满意的占47.9%。 (三)网络依赖增加,自我提升类活动减少 上网已经成为新生代农民工业余时间的主要休闲活动。新生代农民工业余时间的主要活动排在前三位的依次是:上网、休息和朋友聚会,其中上网占60.1%,比上年同期提高4.7个百分点。 自我提升类活动减少。业余时间参加学习培训、读书看报的新生代农民工占比分别为3.8%和7.6%,比上年同期分别下降2.5个和1.3个百分点。 四、“90后”农民工工作和生活特点 (一)“90后”农民工工作特点 1.“90后”农民工从事行业略有不同 “90后”农民工喜好略有不同,就业人数最多的七个行业依次为:制造业,建筑业,居民服务、修理和其他服务业,信息传输、软件和信息技术服务业,住宿和餐饮业,文化和娱乐服务业,批发和零售业。与新生代农民工群体差距最大的两个行业是信息传输、软件和信息技术服务业,批发和零售业,其中,从事信息传输、软件和信息技术服务业的占11.6%,比新生代农民工群体高3.7个百分点;从事批发和零售业的占5.8%,比新生代农民工群体低6.3个百分点。 2.“90后”农民工收入略高 调查样本中,“90后”农民工月均收入6424元,比新生代农民工群体平均水平高210元。其中,月均收入在5000元及以上的占68.4%,比新生代农民工群体高1.9个百分点。 3.自营人员占比较低 由于年纪尚轻,积累不够,“90后”农民工中的96.3%以受雇就业为主,自营就业人员仅占3.7%,低于新生代农民工群体7.9个百分点。 (二)“90后”农民工生活特点 1.消费支出略低,更偏重于衣着及教育文化娱乐方面 “90后”农民工家庭户均生活消费支出42009元,比新生代农民工群体低386元。其中,衣着及其他日常用品和服务、教育文化娱乐支出占总消费支出的比重分别为14.0%和5.9%,分别比新生代农民工群体高1.9个和1.0个百分点;居住和交通通信费支出占总消费支出的比重分别为23.9%和9.2%,分别比新生代农民工群体低1.8个和1.0个百分点。 2.业余生活更注重休息和自我提升 “90后”农民工业余时间的主要活动排在前三位的依旧是上网、休息和朋友聚会,但与整个新生代农民工群体不同的是,“90后”农民工更注重休息和自我提升,其中,业余时间休息的占34.5%,比新生代农民工群体高5.6个百分点;业余时间参加文娱体育活动、学习培训和读书看报的占27.5%,分别比新生代农民工群体、全部外来农民工整体高5.7个和11.8个百分点。 新生代农民工定义:出生于20世纪80年代以后,年龄在16周岁及以上,在异地以非农就业为主的农业户籍人口 推荐阅读: 世界的真实格局分析,地球人类社会底层运行原理 不是你需要中台,而是一名合格的架构师(附各大厂中台建设PPT) 企业IT技术架构规划方案 论数字化转型——转什么,如何转? 华为干部与人才发展手册(附PPT) 企业10大管理流程图,数字化转型从业者必备! 【中台实践】华为大数据中台架构分享.pdf 华为的数字化转型方法论 华为如何实施数字化转型(附PPT) 超详细280页Docker实战文档!开放下载 华为大数据解决方案(PPT) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_45727359/article/details/119745674。 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。
2023-06-28 17:16:54
63
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...是为了将大写锁定按键转换至控制按键。这个层级的筛选允许在 NT 「发现」按键之前,先进行转换和隐藏按键。包括完整的来源。此外,Ctrl2cap 还会显示如何使用 NtDisplayString() 将讯息列印至初始化的蓝色萤幕。 DebugView Sysinternals 的另一个首开先例:这个程式会拦截分别由 DbgPrint 利用装置驱动程式,和 OutputDebugString 利用 Win32 程式所做的呼叫。它能够在您的本机上或跨往际往路,在不需要作用中的侦错工具情况下,检视和录制侦错工作阶段输出。 DiskExt 显示磁碟区磁碟对应。 Diskmon 这个公用程式会撷取全部的硬碟活动,或是提供系统匣中的软体磁碟活动指示器的功能。 DiskView 图形化磁区公用程式。 Du 依目录检视磁碟使用状况。 EFSDump 检视加密档案的资讯。 Filemon 这个监控工具让您即时检视所有档案系统的活动。 Handle 这个易於操纵的命令列公用程式能够显示档案开启的种类和使用的处理程序等更多资讯。 Hex2dec 十六进位数字和十进位数字相互转换。 Junction 建立 Win2K NTFS 符号连结。 LDMDump 倾印逻辑磁碟管理员的磁碟上之资料库内容,其中描述 Windows 2000 动态磁碟分割。 ListDLLs 列出所有目前载入的 DLL,包括载入位置和他们的版本编号。2.0 版列印载入模组的完整路径名称。 LiveKd 使用 Microsoft 核心侦错工具检视即时系统。 LoadOrder 检视在您 WinNT/2K 系统上载入装置的顺序。 LogonSessions 列出系统上的作用中登入工作阶段。 MoveFile 允许您对下一次开机进行移动和删除命令的排程。 NTFSInfo 使用 NTFSInfo 检视详细的 NTFS 磁碟区资讯,包括主档案表格 (MFT) 和 MFT 区的大小和位置,还有 NTFS 中继资料档案的大小。 PageDefrag 将您的分页档和登录 Hive 进行磁碟重组。 PendMoves 列举档案重新命名的清单,删除下次开机将会执行的命令。 Portmon 使用这个进阶的监视工具进行监视序列和平行连接埠活动。它不仅掌握所有标准的序列和平行 IOCTL,甚至会显示传送和接收的资料部份。Version 3.x 具有强大的新 UI 增强功能和进阶的筛选功能。 Process Monitor 即时监控档案系统、登录、程序、执行绪和 DLL 活动。 procexp 任务管理器,这个管理器比windows自带的管理器要强大方便的很多,建议替换自带的任务管理器(本人一直用这个管理器,很不错)。此工具也有汉化版,fans可以自己搜索下载 ProcFeatures 这个小应用程式会描述「实体位址扩充」的处理器和 Windows 支援,而没「没有执行」缓冲区溢位保护。 PsExec 以有限的使用者权限执行处理程序。 PsFile 检视远端开启档案有哪些。 PsGetSid 显示电脑或使用者的 SID。 PsInfo 取得有关系统的资讯。 PsKill 终止本机或远端处理程序。 PsList 显示处理程序和执行绪的相关资讯。 PsLoggedOn 显示使用者登录至一个系统。 PsLogList 倾印事件记录档的记录。 PsPasswd 变更帐户密码。 PsService 检视及控制服务。 PsShutdown 关机及选择重新启动电脑。 PsSuspend 暂停及继续处理程序。 PsTools PsTools 产品系列包括命令列公用程式,其功能有列出在本机或远端电脑上执行的处理程序、远端执行的处理程序、重新开机的电脑和倾印事件记录等等。 RegDelNull 扫描并删除登录机码,这些登录机码包括了标准登录编辑工具无法删除的内嵌式 Null 字元。 RegHide 建立名为 "HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Sysinternals\Can't touch me!\0" 并使用原生 API 的金钥,而且会在此金钥内建立一个值。 Regjump 跳至您在 Regedit 中指定的登录路径。 Regmon 这个监视工具让您即时看到全部的登录活动。 RootkitRevealer 扫描您系统上 Rootkit 为基础的恶意程式码。 SDelete 以安全的方法覆写您的机密档案,并且清除因先前使用这个 DoD 相容安全删除程式所删除档案後而释放的可用空间。包括完整的原始程式码。 ShareEnum 扫描网路上档案共用并检视其安全性设定,来关闭安全性漏洞。 Sigcheck 倾印档案版本资讯和验证系统上的影像皆已完成数位签章。 Strings 搜寻 binaryimages 中的 ANSI 和 UNICODE 字串。 Sync 将快取的资料清除至磁碟。 TCPView 作用中的通讯端命令列检视器。 VolumeId 设定 FAT 或 NTFS 磁碟区 ID。 Whois 看看谁拥有一个网际网路位址。 Winobj 最完整的物件管理员命名空间检视器在此。 ZoomIt 供萤幕上缩放和绘图的简报公用程式。 转自:http://www.360doc.com/content/15/0323/06/20545288_457293504.shtml 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_33515088/article/details/80721846。 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。
2024-01-22 15:44:41
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ElasticSearch
...u elastic表示使用默认的elastic用户进行操作。 3.2.2 测试用户权限 创建完用户后,我们可以尝试登录并执行操作。例如,使用admin用户查看索引列表: bash curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/indices?v" \ -u admin:changeme 如果一切正常,你应该能看到所有索引的信息。 3.3 RBAC(基于角色的访问控制) 除了内置角色外,Elasticsearch还支持RBAC。你可以给每个角色设定超级详细的权限,比如说准不准用某个API,能不能访问特定的索引之类的。 json { "role": "custom_role", "cluster": ["monitor"], "indices": [ { "names": [ "logstash-" ], "privileges": [ "read", "view_index_metadata" ] } ] } 这段JSON定义了一个名为custom_role的角色,允许用户读取logstash-系列索引的数据。 --- 4. 日志审计与监控 最后,咱们得关注日志审计和监控。即使你做了所有的安全措施,也不能保证万无一失。定期检查日志和监控系统可以帮助我们及时发现问题。 4.1 日志审计 Elasticsearch自带的日志功能非常强大。你可以通过配置日志级别来记录不同级别的事件。例如,启用调试日志: yaml logger.org.elasticsearch: debug 将这条配置添加到logging.yml文件中即可。 4.2 监控工具 推荐使用Kibana来监控Elasticsearch的状态。装好Kibana之后,你就能通过网页界面瞅一眼你的集群健不健康、各个节点都在干嘛,还能看看性能指标啥的,挺直观的! 4.2.1 配置Kibana 在Kibana的配置文件kibana.yml中,添加以下内容: yaml elasticsearch.hosts: ["https://localhost:9200"] elasticsearch.username: "kibana_system" elasticsearch.password: "changeme" 然后重启Kibana服务,打开浏览器访问http://localhost:5601即可。 --- 5. 总结 好了,朋友们,今天的分享就到这里啦!优化Elasticsearch的安全性并不是一件容易的事,但只要我们用心去做,就能大大降低风险。从SSL/TLS加密到用户认证,再到日志审计和监控,每一个环节都很重要。 我希望这篇文章对你有所帮助,如果你还有其他问题或者经验分享,欢迎随时留言交流!让我们一起打造更安全、更可靠的Elasticsearch集群吧!
2025-05-12 15:42:52
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星辰大海
Go-Spring
...rror类型,用于表示可能发生的错误。Hey, 你知道GoSpring怎么玩儿的嘛?它把错误处理这个事儿做得超有创意的!它不仅让咱们能更灵活地处理各种小状况,还特别注意保护咱们的安全感。怎么做到的呢?就是通过接口和那些具体的错误类型,就像是给错误贴上了标签,这样咱们就能更精准地识别和应对问题了。这下,无论是小故障还是大难题,都能被咱们轻松搞定,是不是感觉整个程序都活灵活现起来了呢? 示例代码: go package main import ( "fmt" "net/http" "os" ) func main() { http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r http.Request) { if err := processRequest(r); err != nil { writeError(err) } }) err := http.ListenAndServe(":8080", nil) if err != nil { fmt.Println("Server start error:", err) os.Exit(1) } } func processRequest(req http.Request) error { // 示例错误处理 return errors.New("Request processing failed") } func writeError(err error) { // 日志记录错误 log.Error(err) } 在这个例子中,我们定义了一个简单的HTTP服务器,其中包含了错误处理逻辑。如果在处理请求时遇到错误,processRequest函数会返回一个error对象。哎呀,兄弟!这事儿得这么干:首先,咱们得动用 writeError 这个功能,把出错的提示给记到日记本里头去。要是服务器启动的时候遇到啥问题,那咱们就别藏着掖着,直接把错误的信息给大伙儿瞧一瞧,这样大家也好知道哪儿出了岔子,好及时修修补补。 2. 日志记录的最佳实践 日志记录是监控系统健康状况、追踪错误来源以及优化应用性能的关键手段。哎呀,你懂的,GoSpring这个家伙可厉害了!它能跟好多不同的日志工具玩得转,比如那个基础的log,还有那个火辣辣的zap。想象一下,就像是你有好多不同口味的冰淇淋可以选择,无论是奶油味、巧克力味还是草莓味,GoSpring都能给你完美的体验。而且,它还能让你自己来调调口味,比如你想让日志多一些颜色、或者想让它在特定的时候特别响亮,GoSpring都能满足你,真的超贴心的! 示例代码: go package main import ( "log" "os" "go.uber.org/zap" ) func main() { // 初始化日志器 sugarLogger := zap.NewExample().Sugar() defer sugarLogger.Sync() http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r http.Request) { sugarLogger.Info("Processing request", zap.String("method", r.Method), zap.String("path", r.URL.Path)) }) err := http.ListenAndServe(":8080", nil) if err != nil { sugarLogger.Fatal("Server start error", zap.Error(err)) } } 在这个例子中,我们使用了go.uber.org/zap库来初始化日志器。咱们用个俏皮点的糖糖(Sugar())功能做了一个小版的日志记录工具,这样就能更轻松地往里面塞进各种日志信息了。就像是给日记本添上了便利贴,想记录啥就直接贴上去,简单又快捷!当服务器启动失败时,日志器会自动记录错误信息并结束程序执行。 3. 结合错误处理与日志记录的最佳实践 在实际应用中,错误处理和日志记录通常是紧密相连的。正确的错误处理策略应该包括: - 异常捕获:确保捕获所有潜在的错误,并适当处理或记录它们。 - 上下文信息:在日志中包含足够的上下文信息,帮助快速定位问题根源。 - 日志级别:根据错误的严重程度选择合适的日志级别(如INFO、ERROR)。 - 错误重试:对于可以重试的操作,实现重试机制,并在日志中记录重试尝试。 示例代码: go package main import ( "context" "math/rand" "time" "go.uber.org/zap" ) func main() { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5time.Second) defer cancel() for i := 0; i < 10; i++ { err := makeNetworkCall(ctx) if err != nil { zap.Sugar().Errorf("Network call %d failed: %s", i, err) } else { zap.Sugar().Infof("Network call %d succeeded", i) } time.Sleep(1 time.Second) } } func makeNetworkCall(ctx context.Context) error { time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(10)) time.Millisecond) return fmt.Errorf("network call failed after %d ms", rand.Intn(10)) } 在这个例子中,我们展示了如何在一个循环中处理网络调用,同时利用context来控制调用的超时时间。在每次调用失败时,我们记录详细的错误信息和调用次数。这种做法有助于在出现问题时快速响应和诊断。 结论 通过上述实践,我们可以看到GoSpring如何通过结构化错误处理和日志记录来提升应用的健壮性和维护性。哎呀,兄弟!如果咱们能好好执行这些招数,那可真是大有裨益啊!不仅能大大缩短遇到问题时,咱们得花多少时间去修复,还能省下一大笔银子呢!更棒的是,还能让咱们团队里的小伙伴们,心往一处想,劲往一处使,互相理解,配合得天衣无缝。这感觉,就像是大家在一块儿打游戏,每个人都有自己的角色,但又都为了一个共同的目标而努力,多带劲啊!哎呀,你知道吗?当咱们的应用越做越大,用GoSpring的那些工具和好方法,简直就是如虎添翼啊!这样咱就能打造出一个既稳如泰山又快如闪电,还特别容易打理的系统。想象一下,就像给你的小花园施肥浇水,让每一朵花都长得茁壮又美丽,是不是感觉棒极了?所以啊,别小看了这些工具和最佳实践,它们可是你建大事业的得力助手!
2024-07-31 16:06:44
278
月下独酌
.net
...ient这个词。它表示每次请求时都会生成一个新的实例。对了,还有别的选择呢,比如说 Scoped——在一个作用域里大家用同一个实例,挺节省资源的;再比如 Singleton——在整个应用跑着的时候大家都用一个“独苗”实例,从头到尾都不换。选择合适的生命周期很重要,否则可能会导致意想不到的行为。 接下来,我们可以通过依赖注入获取实例: csharp public class Worker { private readonly IService _service; public Worker(IService service) { _service = service; } public void Execute() { _service.DoWork(); } } 在这个例子中,Worker类不再负责创建IService的实例,而是由DI容器提供。这种解耦的方式让代码更加灵活。 --- 4. 配置错误 常见的坑 然而,现实总是比理想复杂得多。以下是一些常见的DI配置错误,以及它们可能带来的后果。 4.1 注册类型时搞错了 有时候我们会不小心把类型注册错了。比如: csharp services.AddTransient(); // 想注册MockService,却写成了Service 结果就是,无论你在代码中怎么尝试,拿到的永远是Service而不是MockService。其实这个坑挺容易被忽略的,毕竟编译器又不报错,一切都看起来风平浪静,直到程序跑起来的时候,问题才突然冒出来,啪叽一下给你整一个大 surprise! 我的建议是,尽量使用常量或者枚举来定义服务名称,这样可以减少拼写错误的风险: csharp public static class ServiceNames { public const string MockService = "MockService"; public const string RealService = "RealService"; } services.AddTransient(ServiceNames.MockService, typeof(MockService)); 4.2 生命周期设置不当 另一个常见的问题是生命周期设置错误。比如说,你要是想弄个单例服务,结果不小心把它设成了 Transient,那每次调用的时候都会新生成一个实例。这就好比你本来想让一个人负责一件事,结果每次都换个人来干,不仅效率低得让人崩溃,搞不好还会出大乱子呢! csharp // 错误示范 services.AddTransient(); // 正确示范 services.AddSingleton(); 记住,单例模式适用于那些无状态或者状态不重要的场景。嘿,想象一下,你正在用一个数据库连接池这种“有状态”的服务,要是把它搞成单例模式,那可就热闹了——多个线程或者任务同时去抢着用它,结果就是互相踩脚、搞砸事情,什么竞争条件啦、数据混乱啦,各种麻烦接踵而至。就好比大家伙儿都盯着同一个饼干罐子,都想伸手拿饼干,但谁也没个规矩,结果不是抢得太猛把罐子摔了,就是谁都拿不痛快。所以啊,这种情况下,还是别让单例当这个“独裁者”了,分清楚责任才靠谱! 4.3 忘记注册依赖 有时候,我们可能会忘记注册某些依赖项。比如: csharp public class SomeClass { private readonly IAnotherService _anotherService; public SomeClass(IAnotherService anotherService) { _anotherService = anotherService; } } 如果IAnotherService没有被注册到DI容器中,那么在运行时就会抛出异常。为了避免这种情况,你可以使用AddScoped或AddTransient来确保所有依赖都被正确注册。 --- 5. 探讨与总结 通过今天的讨论,我们可以看到,虽然依赖注入能够极大地提高代码的质量和可维护性,但它并不是万能的。设置搞错了,那可就麻烦大了,小到一个单词拼错了,大到程序跑偏、东西乱套,什么幺蛾子都可能出现。 我的建议是,在使用DI框架时要多花时间去理解和实践。不要害怕犯错,因为正是这些错误教会了我们如何更好地编写代码。同时,也要学会利用工具和日志来帮助自己排查问题。 最后,我想说的是,编程不仅仅是解决问题的过程,更是一个不断学习和成长的过程。希望大家能够在实践中找到乐趣,享受每一次成功的喜悦! 好了,今天的分享就到这里啦,如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时留言交流哦!😄
2025-05-07 15:53:50
44
夜色朦胧
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...text/plain表示纯文本 --><param name="contentType">application/msword,text/plain</param><!-- 指定下载文件的入口输入流 --><param name="inputName">inputStream</param><!-- 指定下载文件的处理方式与文件保存名 attachment表示以附件形式下载,也可以用inline表示内联即在浏览器中直接显示,默认值为inline --><param name="contentDisposition">attachment;filename="${downloadFileName}"</param><!-- 指定下载文件的缓冲区大小,默认为1024 --><param name="bufferSize">40960</param></result></action><action name="loginAction" class="nuc.sw.action.LoginAction" method="loginMethod"><result name="loginOK">/uploadFile.jsp</result><result name="loginFail">/login.jsp</result><result name="input">/login.jsp</result></action> </package></struts> /20171105_shiyan_upanddown/WebContent/login.jsp <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"pageEncoding="UTF-8"%><%@ taglib prefix="s" uri="/struts-tags" %> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title>登录页</title><s:head/></head><body><s:actionerror/><s:fielderror fieldName="err"></s:fielderror><s:form action="loginAction" method="post"> <s:textfield label="用户名" name="username"></s:textfield><s:password label="密码" name="password"></s:password><s:submit value="登陆"></s:submit></s:form></body></html> /20171105_shiyan_upanddown/WebContent/showFile.jsp <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"pageEncoding="UTF-8"%><%@ taglib prefix="s" uri="/struts-tags" %><!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title>显示上传文档</title></head><body><center><font style="font-size:18px;color:red">上传者:<s:property value="name"/></font><table width="45%" cellpadding="0" cellspacing="0" border="1"><tr><th>文件名称</th><th>上传者</th><th>上传时间</th></tr><s:iterator value="uploadFileName" status="st" var="doc"><tr><td align="center"><a href="docDownload.action?downPath=upload/<s:property value="doc"/>"><s:property value="doc"/> </a></td><td align="center"><s:property value="name"/></td><td align="center"><s:date name="createTime" format="yyyy-MM-dd HH:mm:ss"/></td></tr></s:iterator></table></center></body></html> /20171105_shiyan_upanddown/WebContent/uploadFile.jsp <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"pageEncoding="UTF-8"%><%@ taglib prefix="s" uri="/struts-tags" %><!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title>多文件上传</title></head><body><center><s:form action="docUpload" method="post" enctype="multipart/form-data"><s:textfield name="name" label="姓名" size="20"/><s:file name="upload" label="选择文档" size="20"/><s:file name="upload" label="选择文档" size="20"/><s:file name="upload" label="选择文档" size="20"/><s:submit value="确认上传" align="center"/></s:form></center></body></html> 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_34101492/article/details/78811741。 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。
2023-11-12 20:53:42
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NodeJS
...户界面元素,通常用于表示某个操作的完成百分比或当前状态。在本文中,进度条被用来直观地展示从服务器接收到的监控数据,例如 CPU 使用率、内存占用和磁盘使用率。当客户端接收到 WebSocket 推送的随机生成的监控数据后,JavaScript 代码会解析数据并将对应的值设置为进度条的当前值,从而动态更新页面上的可视化效果,让用户能够清晰地了解系统的实时运行状况。
2025-05-06 16:24:48
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清风徐来
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...中有几点需要注意: 构造shared_ptr的方法,如下示例代码所示,我们尽量使用shared_ptr构造函数或者make_shared的方式创建shared_ptr,禁止使用裸指针赋值的方式,这样会shared_ptr难于管理指针的生命周期。 // 使用裸指针赋值构造,不推荐,裸指针被释放后,shared_ptr就野了,不能完全控制裸指针的生命周期,失去了智能指针价值int p = new int(10);shared_ptr<int>sp = p;delete p; // sp将成为野指针,使用sp将crash// 将裸指针作为匿名指针传入构造函数,一般做法,让shared_ptr接管裸指针的生命周期,更安全shared_ptr<int>sp1(new int(10));// 使用make_shared,推荐做法,更符合工厂模式,可以连代码中的所有new,更高效;方法的参数是用来初始化模板类shared_ptr<int>sp2 = make_shared<int>(10); 禁止使用指向shared_ptr的裸指针,也就是智能指针的指针,这听起来就很奇怪,但开发中我们还需要注意,使用shared_ptr的指针指向一个shared_ptr时,引用计数并不会加一,操作shared_ptr的指针很容易就发生野指针异常。 shared_ptr<int>sp = make_shared<int>(10);cout << sp.use_count() << endl; //输出1shared_ptr<int> sp1 = &sp;cout << (sp1).use_count() << endl; //输出依然是1(sp1).reset(); //sp成为野指针cout << sp << endl; //crash 使用shared_ptr创建动态数组,在介绍unique_ptr时我们就讲过创建动态数组,而shared_ptr同样可以做到,不过稍微复杂一点,如下代码所示,除了要显示指定析构方法外(因为默认是T的析构函数,不是T[]),另外对外的数据类型依然是shared_ptr<T>,非常有迷惑性,看不出来是数组,最后不能直接使用下标读写数组,要先get()获取裸指针才可以使用下标。所以,不推荐使用shared_ptr来创建动态数组,尽量使用unique_ptr,这可是unique_ptr为数不多的优势了。 template <typename T>shared_ptr<T> make_shared_array(size_t size) {return shared_ptr<T>(new T[size], default_delete<T[]>());}shared_ptr<int>sp = make_shared_array(10); //看上去是shared<int>类型,实际上是数组sp.get()[0] = 100; //不能直接使用下标读写数组元素,需要通过get()方法获取裸指针后再操作 用shared_ptr实现多态,在我们使用裸指针时,实现多态就免不了定义虚函数,那么用shared_ptr时也不例外,不过有一处是可以省下的,就是析构函数我们不需要定义为虚函数了,如下面代码所示: class A {public:~A() {cout << "dealloc A" << endl;} };class B : public A {public:~B() {cout << "dealloc B" << endl;} };int main(int argc, const char argv[]) {A a = new B();delete a; //只打印dealloc Ashared_ptr<A>spa = make_shared<B>(); //析构spa是会先打印dealloc B,再打印dealloc Areturn 0;} 循环引用,笔者最先接触引用计数的语言就是Objective-C,而OC中最常出现的内存问题就是循环引用,如下面代码所示,A中引用B,B中引用A,spa和spb的强引用计数永远大于等于1,所以直到程序退出前都不会被退出,这种情况有时候在正常的业务逻辑中是不可避免的,而解决循环引用的方法最有效就是改用weak_ptr,具体可见下一章。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:shared_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb;spb->a = spa;return 0;} //main函数退出后,spa和spb强引用计数依然为1,无法释放 刚柔并济:weak_ptr 正如上一章提到,使用shared_ptr过程中有可能会出现循环引用,关键原因是使用shared_ptr引用一个指针时会导致强引用计数+1,从此该指针的生命周期就会取决于该shared_ptr的生命周期,然而,有些情况我们一个类A里面只是想引用一下另外一个类B的对象,类B对象的创建不在类A,因此类A也无需管理类B对象的释放,这个时候weak_ptr就应运而生了,使用shared_ptr赋值给一个weak_ptr不会增加强引用计数(strong_count),取而代之的是增加一个弱引用计数(weak_count),而弱引用计数不会影响到指针的生命周期,这就解开了循环引用,上一章最后的代码使用weak_ptr可改造为如下代码。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:weak_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb; //spb强引用计数为2,弱引用计数为1spb->a = spa; //spa强引用计数为1,弱引用计数为2return 0;} //main函数退出后,spa先释放,spb再释放,循环解开了使用weak_ptr也有需要注意的点,因为既然weak_ptr不负责裸指针的生命周期,那么weak_ptr也无法直接操作裸指针,我们需要先转化为shared_ptr,这就和OC的Strong-Weak Dance有点像了,具体操作如下:shared_ptr<int> spa = make_shared<int>(10);weak_ptr<int> spb = spa; //weak_ptr无法直接使用裸指针创建if (!spb.expired()) { //weak_ptr最好判断是否过期,使用expired或use_count方法,前者更快spb.lock() += 10; //调用weak_ptr转化为shared_ptr后再操作裸指针}cout << spa << endl; //20 智能指针原理 看到这里,智能指针的用法基本介绍完了,后面笔者来粗浅地分析一下为什么智能指针可以有效帮我们管理裸指针的生命周期。 使用栈对象管理堆对象 在C++中,内存会分为三部分,堆、栈和静态存储区,静态存储区会存放全局变量和静态变量,在程序加载时就初始化,而堆是由程序员自行分配,自行释放的,例如我们使用裸指针分配的内存;而最后栈是系统帮我们分配的,所以也会帮我们自动回收。因此,智能指针就是利用这一性质,通过一个栈上的对象(shared_ptr或unique_ptr)来管理一个堆上的对象(裸指针),在shared_ptr或unique_ptr的析构函数中判断当前裸指针的引用计数情况来决定是否释放裸指针。 shared_ptr引用计数的原理 一开始笔者以为引用计数是放在shared_ptr这个模板类中,但是细想了一下,如果这样将shared_ptr赋值给另一个shared_ptr时,是怎么做到两个shared_ptr的引用计数同时加1呢,让等号两边的shared_ptr中的引用计数同时加1?不对,如果还有第二个shared_ptr再赋值给第三个shared_ptr那怎么办呢?或许通过下面的类图便清楚个中奥秘。 [ boost中shared_ptr与weak_ptr类图 ] 我们重点关注shared_ptr<T>的类图,它就是我们可以直接操作的类,这里面包含裸指针T,还有一个shared_count的对象,而shared_count对象还不是最终的引用计数,它只是包含了一个指向sp_counted_base的指针,这应该就是真正存放引用计数的地方,包括强应用计数和弱引用计数,而且shared_count中包含的是sp_counted_base的指针,不是对象,这也就意味着假如shared_ptr<T> a = b,那么a和b底层pi_指针指向的是同一个sp_counted_base对象,这就很容易做到多个shared_ptr的引用计数永远保持一致了。 多线程安全 本章所说的线程安全有两种情况: 多个线程操作多个不同的shared_ptr对象 C++11中声明了shared_ptr的计数操作具有原子性,不管是赋值导致计数增加还是释放导致计数减少,都是原子性的,这个可以参考sp_counted_base的源码,因此,基于这个特性,假如有多个shared_ptr共同管理一个裸指针,那么多个线程分别通过不同的shared_ptr进行操作是线程安全的。 多个线程操作同一个shared_ptr对象 同样的道理,既然C++11只负责sp_counted_base的原子性,那么shared_ptr本身就没有保证线程安全了,加入两个线程同时访问同一个shared_ptr对象,一个进行释放(reset),另一个读取裸指针的值,那么最后的结果就不确定了,很有可能发生野指针访问crash。 作者:腾讯技术工程 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYwMjI2MA==&mid=2649743462&idx=1&sn=c9d94ddc25449c6a0052dc48392a33c2&utm_source=tuicool&utm_medium=referralmp.weixin.qq.com 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_31467557/article/details/113049179。 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。
2023-02-24 18:25:46
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Mahout
...象代表了数据流的抽象表示。 scala import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.dstream._ val sparkConf = new SparkConf().setAppName("RealtimeMahoutAnalysis").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(sparkConf) valssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1)) // 创建StreamingContext,时间间隔为1秒 val inputStream = TextFileStream("/path/to/your/data") // 假设数据来自文件系统 val dstream = inputStream foreachRDD { rdd => rdd.map { line => val fields = line.split(",") (fields(0), fields.slice(1, fields.length)) } } - Mahout模型训练:然后,我们可以使用Mahout中的算法对数据进行预处理和建模。例如,假设我们想要进行用户行为的聚类分析,可以使用Mahout的KMeans算法。 scala import org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.recommender.KNNRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.ThresholdUserNeighborhood import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector import org.apache.hadoop.conf.Configuration val dataModel = new FileDataModel(new File("/path/to/your/data.csv")) val neighborhood = new ThresholdUserNeighborhood(0.5, dataModel, new Configuration()) val similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(dataModel) val recommender = new GenericUserBasedRecommender(dataModel, neighborhood, similarity) val recommendations = dstream.map { (user, ratings) => val userVector = new RandomAccessSparseVector(ratings.size()) for ((itemId, rating) <- ratings) { userVector.setField(itemId.toInt, rating.toDouble) } val recommendation = recommender.recommend(user, userVector) (user, recommendation.map { (itemId, score) => (itemId, score) }) } - 结果输出:最后,我们可以将生成的推荐结果输出到合适的目标位置,如日志文件或数据库,以便后续分析和应用。 scala recommendations.foreachRDD { rdd => rdd.saveAsTextFile("/path/to/output") } 5. 总结与展望 通过将Mahout与Spark Streaming集成,我们能够构建一个强大的实时流数据分析平台,不仅能够实时处理大量数据,还能利用Mahout的高级机器学习功能进行深入分析。哎呀,这个融合啊,就像是给数据分析插上了翅膀,能即刻飞到你眼前,又准确得不得了!这样一来,咱们做决定的时候,心里那根弦就更紧了,因为有它在身后撑腰,决策那可是又稳又准,妥妥的!哎呀,随着科技车轮滚滚向前,咱们的Mahout和Spark Streaming这对好搭档,未来肯定会越来越默契,联手为我们做决策时,用上实时数据这个大宝贝,提供更牛逼哄哄的武器和方法!想象一下,就像你用一把锋利的剑,能更快更准地砍下胜利的果实,这俩家伙在数据战场上,就是那把超级厉害的宝剑,让你的决策快人一步,精准无比! --- 以上内容是基于实际的编程实践和理论知识的融合,旨在提供一个从概念到实现的全面指南。哎呀,当真要将这个系统或者项目实际铺展开来的时候,咱们得根据手头的实际情况,比如数据的个性、业务的流程和咱们的技术底子,来灵活地调整策略,让一切都能无缝对接,发挥出最大的效用。就像是做菜,得看食材的新鲜度,再搭配合适的调料,才能做出让人满意的美味佳肴一样。所以,别死板地照搬方案,得因地制宜,因材施教,这样才能确保我们的工作既高效又有效。
2024-09-06 16:26:39
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月影清风
ZooKeeper
...面这段配置文件的内容表示将队列大小调整为10MB。你可以根据实际情况进行调整。 2. 优化客户端逻辑 很多时候,CommitQueueFullException并不是因为服务器的问题,而是客户端的请求模式不合理造成的。比如说,你是否可以合并多个小请求为一个大请求?或者是否可以采用批量操作的方式减少请求次数? 举个例子,假设你在做一个日志采集系统,每天需要向ZooKeeper写入成千上万个临时节点。与其每次都往一个节点里写东西,不如一口气往多个节点里写,这样能大大减少你发出的请求次数,省事儿又高效! 代码示例: java List nodesToCreate = Arrays.asList("/node1", "/node2", "/node3"); List createdNodes = zk.create("/batch/", new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL, nodesToCreate.size()); System.out.println("Created nodes: " + createdNodes); 在这段代码中,我们一次性创建了三个临时节点,而不是分别调用三次create()方法。这样的做法不仅减少了请求次数,还提高了效率。 3. 增加服务器资源 如果以上两种方法都不能解决问题,那么可能就需要考虑升级服务器硬件了。比如增加内存、提升CPU性能,甚至更换更快的磁盘。当然,这通常是最后的选择,因为它涉及到成本和技术难度。 4. 使用异步API ZooKeeper提供了同步和异步两种API,其中异步API可以在一定程度上缓解CommitQueueFullException的问题。异步API可酷了!你提交个请求,它立马给你返回结果,根本不用傻等那个响应回来。这样一来啊,就相当于给任务队列放了个假,压力小了很多呢! 代码示例: java import org.apache.zookeeper.AsyncCallback.StringCallback; public class AsyncExample implements StringCallback { @Override public void processResult(int rc, String path, Object ctx, String name) { if (rc == 0) { System.out.println("Node created successfully at path: " + name); } else { System.err.println("Failed to create node with error code: " + rc); } } public static void main(String[] args) throws Exception { ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, null); zk.createAsync("/asyncTest", "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT, new AsyncExample(), null); } } 在这段代码中,我们使用了createAsync()方法来异步创建节点。相比于同步版本,这种方式不会阻塞主线程,从而降低了队列满的风险。 --- 四、总结与展望 通过今天的探讨,我相信大家都对CommitQueueFullException有了更深刻的理解。嘿,别被这个错误吓到!其实啊,它也没那么可怕。只要你找到对的方法,保证分分钟搞定,就跟玩儿似的! 回顾整个过程,我觉得最重要的是要保持冷静和耐心。遇到技术难题的时候啊,别慌!先搞清楚它到底是个啥问题,就像剥洋葱一样,一层层搞明白本质。接着呢,就一步一步地去找解决的办法,慢慢来,总能找到出路的!就像攀登一座高山一样,每一步都需要脚踏实地。 最后,我想鼓励大家多动手实践。理论固然重要,但真正的成长来自于不断的尝试和失败。希望大家能够在实际项目中运用今天学到的知识,创造出更加优秀的应用! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你还有什么疑问或者想法,欢迎随时交流哦~
2025-03-16 15:37:44
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林中小径
Redis
...ut=10): 构造带命名空间的锁名称 lock_key = f"{namespace}:{lock_name}" result = redis_client.set(lock_key, "locked", nx=True, ex=timeout) return bool(result) def release_namespace_lock(redis_client, namespace, lock_name): lock_key = f"{namespace}:{lock_name}" script = """ if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del", KEYS[1]) else return 0 end """ redis_client.eval(script, keys=[lock_key], args=["locked"]) 在这个版本中,我们在锁的名字前面加上了命名空间前缀,比如orders:place_order和points:update_score。这样一来,不同业务逻辑就可以使用独立的锁,避免相互影响。 --- 5. 进阶 如何处理锁竞争与性能优化? 当然啦,现实中的分布式锁并不会总是那么顺利,有时候会出现大量请求同时争抢同一个锁的情况。这时我们可能需要引入队列机制或者批量处理的方式来降低系统的压力。 示例代码 3:使用Redis的List模拟队列 python def enqueue_request(redis_client, queue_key, request_data): redis_client.rpush(queue_key, request_data) def dequeue_request(redis_client, queue_key): return redis_client.lpop(queue_key) def process_queue(redis_client, lock_key, queue_key): while True: 先尝试获取锁 if not acquire_lock(redis_client, lock_key): time.sleep(0.1) 等待一段时间再重试 continue 获取队列中的第一个请求并处理 request = dequeue_request(redis_client, queue_key) if request: handle_request(request) 释放锁 release_lock(redis_client, lock_key) 这段代码展示了如何利用Redis的List结构来管理请求队列。想象一下,好多用户一起抢同一个东西,场面肯定乱哄哄的对吧?这时候,咱们就让他们老老实实排成一队,然后派一个专门的小哥挨个儿去处理他们的请求。这样一来,大家就不会互相“打架”了,事情也能更顺利地办妥。 --- 6. 总结与反思 兄弟们,通过今天的讨论,我相信大家都对如何在Redis中实现分布式锁有了更深刻的理解了吧?虽然Redis本身已经足够强大,但我们仍然需要根据实际需求对其进行适当的扩展和优化。比如刚才提到的命名空间隔离、队列机制等,这些都是非常实用的小技巧。 不过呢,我也希望大家能记住一点——技术永远不是一成不变的。业务越做越大,技术也日新月异的,咱们得不停地充电,学点新鲜玩意儿,试试新招数才行啊!就像今天的分布式锁一样,也许明天就会有更高效、更优雅的解决方案出现。所以,保持好奇心,勇于探索未知领域,这才是程序员最大的乐趣所在! 好了,今天就聊到这里啦,祝大家在编程的路上越走越远!如果有任何疑问或者想法,欢迎随时找我交流哦~
2025-04-22 16:00:29
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寂静森林
ElasticSearch
...ticsearch中表示集群存在某种阻塞条件的异常类,通常会在集群状态异常(如缺乏活跃节点或资源不足)时抛出。文章中提到的blocked by: SERVICE_UNAVAILABLE/2/no active shards 即是一种ClusterBlockException的表现形式。当磁盘空间耗尽或节点宕机时,Elasticsearch会阻止写入或查询操作,直到问题得到解决。这种机制旨在保护数据完整性和避免进一步的资源消耗,因此需要运维人员密切关注集群状态并采取相应措施,例如释放磁盘空间或重启受影响的节点。 磁盘水位阈值 , 这是Elasticsearch中用于监控磁盘使用率的一组配置参数,主要包括low、high和flood_stage三个级别。当磁盘使用率低于low阈值时,Elasticsearch不会采取任何行动;达到high阈值时,集群会限制写入操作以保护剩余空间;超过flood_stage阈值时,所有写入操作将被完全禁止,直到磁盘空间得到释放。文章中提到的cluster.routing.allocation.disk.watermark配置项正是用来定义这些阈值的,默认值分别为85%、90%和95%。合理设置这些参数能够有效预防磁盘空间耗尽引发的NodeNotActiveException,从而保障集群的稳定运行。
2025-03-14 15:40:13
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林中小径
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...子数组中的每个元素则表示一个具体方块的信息,如颜色、行列位置等。通过使用二维数组,开发者能够方便地根据行列索引访问和操作每一个方块。 连通图算法 , 在计算机科学中,连通图算法是指处理图论问题的一种方法,通常用于确定图中的节点(或对象)是否通过边(或关系)彼此相连形成一个连通分量。在这篇文章中,作者应用了一个递归实现的连通图算法——checkLinked函数,当玩家鼠标移入某个方块时,该算法会遍历与其颜色相同的相邻方块,检查并收集所有可以消除的连通方块,以便进行后续的计分和动画效果展示。 定时器(Timer) , 定时器是浏览器提供的JavaScript特性之一,允许开发人员设置一段代码在特定时间间隔后执行。在这篇文章描述的游戏开发过程中,定时器被用来实现选中方块的闪烁特效。通过设置一个定时器(例如timer变量),每经过一定的时间间隔(如300毫秒),就改变选中方块的样式属性,使其产生连续的视觉变化,从而达到闪烁的效果。 绝对定位(Absolute Positioning) , 在CSS布局中,绝对定位是一种定位模式,它允许开发人员为元素指定精确的坐标值来决定其在页面上的确切位置,而不是遵循正常的文档流。文章中创建的小方块采用的就是绝对定位方式,确保它们可以根据行列位置准确地放置于游戏画布上,无论其他元素如何变化,这些方块的位置始终保持不变。
2023-06-08 15:26:34
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...bject 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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...行输入四个整数,分别表示蓝色长方形透明卡片的左上角坐标(X坐标和Y坐标)、长和宽。两两之间用英文空格隔开。 第2行输入四个整数,分别表示黄色长方形透明卡片的左上角坐标(X坐标和Y坐标)、长和宽。两两之间用英文空格隔开。 两张长方形透明卡片的X坐标和Y坐标的取值范围为[-1000, 1000],长和宽的取值范围为[1,200]。 输出 输出一个非负整数,表示两张卡片叠加后所形成的绿色区域的面积。 思维题 画个图自己推公式就行,我这不是最简做法 给出下图,可以参考我的做法 include <bits/stdc++.h>using namespace std;int main(){int x,y,xx,yy,a,b,aa,bb;int i,j;scanf("%d%d%d%d",&x,&y,&a,&b);scanf("%d%d%d%d",&xx,&yy,&aa,&bb);int dx=abs(x-xx);int dy=abs(y-yy);if(x<=xx){i=min(aa,a-dx);}else i=min(a,aa-dx);if(y>=yy){j=min(bb,b-dy);}else j=min(b,bb-dy);if(i<=0||j<=0)puts("0");else printf("%d\n",ij);return 0;} B: 勤劳的老杨 题目描述 勤劳的老杨最近收到了一个任务清单,在这个清单上有N项不同的工作任务。对于每一项任务都给出了两个时间[X, Y],其中X表示任务的起始时间(任务从第X天开始,包含第X天),Y表示任务的结束时间(任务到第Y天结束,包含第Y天)。 认真的老杨对待每一项任务都是一心一意的。一旦他决定做某一项任务,在该任务没有完成之前他不会同时再做另一项任务,也就是说在任意时刻老杨手头最多只有一项任务。 假设完成每一项任务所获得的报酬都是相等的。那么,老杨应该如何来安排自己的时间才可以得到最多的报酬呢? 请你编写一个程序帮老杨计算出他最多可以完成的任务数量。保证至少能完成一项任务。 输入 单组输入。 第1行输入一个正整数N表示任务清单上任务的总数。(N<=1000) 第2行到第N行每一行包含两个正整数,分别表示每一项任务的开始时间和结束时间,两个正整数之间用空格隔开。 输出 输出老杨最多可以完成的任务数量。 贪心 include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node{int a;int b;}ans[1005];bool cmp(const node q,const node p){return q.b<p.b;}int main(){int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++){cin>>ans[i].a;cin>>ans[i].b;}sort(ans,ans+n,cmp);//按结束时间从小到大大排序int cou=0;int end=-1;for(int i=0;i<n;i++)if(ans[i].a>end){//注意时间不能重叠cou++;end=ans[i].b;}cout<<cou<<endl;return 0;} C: 秘密大厦的访客 题目描述 Kimi最近在负责一栋秘密大厦的安保工作,他的工作是记录大厦的来访者情况。 每个来访者都有一个与之对应的唯一编号,在每一条到访记录中记录了该来访者的编号。 现在Kimi需要统计每一条记录中的来访者是第几次光临秘密大厦。 输入 单组输入,每组两行。 第1行包含一个正整数n,表示记录的条数,n不超过1000; 第2行包含n个正整数,依次表示Kimi的记录中每位来访者的编号,两两之间用空格隔开。 输出 输出1行,包含n个正整数,两两之间用空格隔开,依次表示每条记录中的来访者编号是第几次出现。 签到题 直接模拟,做法很多 include<bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longint main(){int n,m;scanf("%d",&n);map<int,int>mp;for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&m);mp[m]++;printf("%d%c",mp[m],i==n ? '\n':' ');}return 0;} D: 最大能量 题目描述 一年一度的宇宙超级运动会在宇宙奥特英雄体育场隆重举行。X星人为这场运动会准备了很长时间,他大显身手的时刻终于到了! 为了保持良好的竞技状态和充沛的体能,X星人准备了N种不同的能量包。 虽然每种能量包都有无限个,但是因为同一种能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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...数分配2bit,00表示不存在,01表示出现一次,10表示多次,11无意义)进行,共需内存2^322bit=1GB内存。然后扫描这2.5亿个整数,查看Bitmap中相对应位,如果是00变01,01变10,10保持不变。所描完事后,查看bitmap,把对应位是01的整数输出即可。 注意,如果是找出重复的数据,可以用1-bitmap。第一次bit位由0变1,第二次查询到相应bit位为1说明是重复数据,输出即可。 问题7 一共有N个机器,每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数中的中数? 解决思想1 : hash分解 + 排序 按照升序顺序把这些数字,hash划分为N个范围段。假设数据范围是2^32 的unsigned int 类型。理论上第一台机器应该存的范围为0~(2^32)/N,第i台机器存的范围是(2^32)(i-1)/N~(2^32)i/N。hash过程可以扫描每个机器上的N个数,把属于第一个区段的数放到第一个机器上,属于第二个区段的数放到第二个机器上,…,属于第N个区段的数放到第N个机器上。注意这个过程每个机器上存储的数应该是O(N)的。 然后我们依次统计每个机器上数的个数,一次累加,直到找到第k个机器,在该机器上累加的数大于或等于(N^2)/2,而在第k-1个机器上的累加数小于(N^2)/2,并把这个数记为x。那么我们要找的中位数在第k个机器中,排在第(N^2)/2-x位。然后我们对第k个机器的数排序,并找出第(N^2)/2-x个数,即为所求的中位数的复杂度是O(N^2)的。 解决思想2: 分而治之 + 归并 先对每台机器上的数进行排序。排好序后,我们采用归并排序的思想,将这N个机器上的数归并起来得到最终的排序。找到第(N^2)/2个便是所求。复杂度是O(N^2 lgN^2)的。 2 Trie树+红黑树+hash_map 这里Trie树木、红黑树或者hash_map可以认为是第一部分中分而治之算法的具体实现方法之一。 问题1 上千万或上亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的钱N个数据。 解决思路: 红黑树 + 堆排序 如果是上千万或上亿的int数据,现在的机器4G内存可以能存下。所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计重复次数。 然后取出前N个出现次数最多的数据,可以用包含N个元素的最小堆找出频率最大的N个数据。 问题2 1000万字符串,其中有些是重复的,需要把重复的全部去掉,保留没有重复的字符串。请怎么设计和实现? 解决思路:trie树。 这题用trie树比较合适,hash_map也应该能行。 问题3 一个文本文件,大约有一万行,每行一个词,要求统计出其中最频繁出现的前10个词,请给出思想,给出时间复杂度分析。 解决思路: trie树 + 堆排序 这题是考虑时间效率。 1. 用trie树统计每个词出现的次数,时间复杂度是O(nlen)(len表示单词的平准长度)。 2. 然后找出出现最频繁的前10个词,可以用堆来实现,前面的题中已经讲到了,时间复杂度是O(nlg10)。 总的时间复杂度,是O(nle)与O(nlg10)中较大的哪一个。 问题4 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录,这些查询串的重复读比较高,虽然总数是1千万,但是如果去除重复和,不超过3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就越热门。请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G。 解决思想 : trie树 + 堆排序 采用trie树,关键字域存该查询串出现的次数,没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3 BitMap或者Bloom Filter 3.1 BitMap BitMap说白了很easy,就是通过bit位为1或0来标识某个状态存不存在。可进行数据的快速查找,判重,删除,一般来说适合的处理数据范围小于82^32。否则内存超过4G,内存资源消耗有点多。 问题1 已知某个文件内包含一些电话号码,每个号码为8位数字,统计不同号码的个数。 解决思路: bitmap 8位最多99 999 999,需要100M个bit位,不到12M的内存空间。我们把0-99 999 999的每个数字映射到一个Bit位上,所以只需要99M个Bit==12MBytes,这样,就用了小小的12M左右的内存表示了所有的8位数的电话 问题2 2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。 解决思路:2bit map 或者两个bitmap。 将bit-map扩展一下,用2bit表示一个数即可,00表示未出现,01表示出现一次,10表示出现2次及以上,11可以暂时不用。 在遍历这些数的时候,如果对应位置的值是00,则将其置为01;如果是01,将其置为10;如果是10,则保持不变。需要内存大小是2^32/82=1G内存。 或者我们不用2bit来进行表示,我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map,都是一样的道理。 3.2 Bloom filter Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展。 参考july大神csdn文章 Bloom Filter 详解 4 Hadoop+MapReduce 参考引用july大神 csdn文章 MapReduce的初步理解 Hadoop框架与MapReduce模式 转载请注明本文地址: 大数据——海量数据处理的基本方法总结 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hong2511/article/details/80842704。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-03-01 12:40:17
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...name"]);//构造一个blob对象来处理数据const blob = new Blob(this.contentList);//对于<a>标签,只有 Firefox 和 Chrome(内核) 支持 download 属性//IE10以上支持blob但是依然不支持downloadif ("download" in document.createElement("a")) {//支持a标签download的浏览器const link = document.createElement("a"); //创建a标签link.download = fileName; //a标签添加属性link.style.display = "none";link.href = URL.createObjectURL(blob);document.body.appendChild(link);link.click(); //执行下载URL.revokeObjectURL(link.href); //释放urldocument.body.removeChild(link); //释放标签} else {//其他浏览器navigator.msSaveBlob(blob, fileName);} }} else {//调用暂停方法,记录当前下载位置console.log("下载失败")} }).catch(function (error) {console.log(error);});};// 第一次获取数据方便获取总数sentAxios(this.filesCurrentPage);this.$message({message: '文件开始下载!',type: 'success'});} }})</script></body></html> 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/kangshihang1998/article/details/129407214。 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。
2023-01-19 08:12:45
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...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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...关性进行检(改检验可表示为,为残差之间的相关系数),Durbin-Watson的取值范围是0-4,越接近2说明残差不存在自相关性,越接近0说明存在正相关,越接近4说明存在负相关性。 右侧Jarque-Bera (JB)、Prob(JB)是对残差正态性检验,可以用来判断残差是否符合正态分布,本案例中Prob(JB)值为0.173 > 0.05,基不能拒绝残差服从正态分布。 右侧Cond. No.是多重共线性检验,该值越大,共线性越严重。 整体上看模型虽然拟合效果没那么好,但是显著性通过了检验。接下来看一下模型具体的系数,Income的系数为97.7说明模型收入越高信用卡消费越高,是符合业务预期的。 3.2 残差可视化分析 接下来对残差进一步进行可视化分析,主要看残差是否满足以下几个假定,并尝试通过对自变量、因变量进行调整来优化模型。首先来回顾一下残差需要满足的几个假定: a.残差的要服从均值为0,方差为的正态分布; b.残差之间要相互独立 c.残差和自变量没有相关性 (1)通过残差图进行模型优化 模型avg_exp ~ Income的自变量与残差分布图、残差qq图、模型拟合情况图即自变量与因变量及其预测值的图像 lm_1 = ols('avg_exp ~ Income', data = raw_1).fit() 建模raw_1['resid_1'] = lm_1.resid 模型残差raw_1['resid_1_rank'] = raw_1['resid_1'].rank(ascending = False, pct = True) 计算残差的百分位数raw_1['pred_1'] = lm_1.predict() 添加预测值plt.figure(figsize = (20, 6)) 自变量与残差分布图ax1 = plt.subplot(131)ax1.scatter('Income', 'resid', data = raw_1)ax1.set_title('Income & resid') 残差的qq图ax2 = plt.subplot(132)stats.probplot(raw_1['resid_1_rank'], dist = 'norm', plot = ax2) 模型拟合情况图,自变量与因变量以及模型预测值ax3 = plt.subplot(133)ax3.scatter('Income', 'avg_exp', data = raw_1)ax3.plot('Income', 'pred_1', data = raw_1, color = 'red')ax3.legend()ax3.text(12, 1920, 'pred func R^2: %.2f'% lm_1.rsquared)ax3.set_title('Income & avg_exp') 从第一个自变量和残差散点图可以看出,残差基本符合对称分布,但随着自变量增大,残差也在变大,存在方差不齐的情况。第二个图残差的qq图可以看出,残差近似正态分布。第三个图可以看模型的拟合效果并不是很好,R^2只有0.45。对avg_exp取对数,能够改善预测值越大残差越大的情况,但由于只对因变量取对数导致模型不好解释,对自变量Income同时取对数,代码和以上类似,只是改变因变量和自变量形式而已,以下是残差图,可以看到残差的异方差现象被有效的抑制,并且R^2也得到了提高。 (2)通过残差图发现强影响点 仔细观察以上图像结果,左下侧有两个较为异常的数据,对模型的拟和效果有较大的影响, 对于这种影响较大的可将其进行删除并重新建模: 计算学生化残差raw_1['resid_t'] = (raw_1['resid_2'] - raw_1['resid_2'].mean())/raw_1['resid_2'].std() raw_1[abs(raw_1['resid_t']) > 2] 将残差大于2的筛选出来 将强影响点删除后,得到的结果如下,模型结果更稳定。 3.3 多元线性回归 上一篇文章有说到多重共线性会对模型产生致命的影响,用方差膨胀因子来处理的话会非常繁琐。通过正则化处理如Lasso回归,能够产生某些严格等于0的系数,从而达到变量筛选的目的。接下来以Lasso为例,首先用LassoCV来找到最优的alpha。由于statsmodels中的ols的fit_regularized方法没有很好的实现,所以用sklearn中linear_model模块来进行建模 from sklearn.preprocessing import StandardScaler sklearn进行线性回归前必须要进行标准化from sklearn.linear_model import LassoCV Lasso的交叉验证方法con_xcols = ['Age', 'Income', 'dist_home_val', 'dist_avg_income']scaler = StandardScaler()X = scaler.fit_transform(raw_1[con_xcols])y = raw_1['avg_exp_ln']lasso_alphas = np.logspace(-3, 0, 100, base = 10)lcv = LassoCV(alphas = lasso_alphas, cv = 10)lcv.fit(X, y)print('best alpha %.4f' % lcv.alpha_)print('the r-square %.4f' % lcv.score(X, y)) 接下来画出不同alpha下的岭迹图,来看alpha值对系数的影响 from sklearn.linear_model import Lassocoefs = []lasso = Lasso()for i in lasso_alphas:lasso.set_params(alpha = i)lasso.fit(X, y)coefs.append(lasso.coef_)ax = plt.gca()ax.plot(lasso_alphas, coefs)ax.set_xscale('log')ax.set_xlabel('$\\alpha$')ax.set_ylabel('coefs value') 从图中可以看到随着alpha的增大,系数不断在减小,有些系数会优先收缩为0,再继续增大时所欲系数都会为0,通过该特性从而达到变量筛选的目的。将LassoCV得到的系数打印出来,可以看到用户月均信用卡支出和当地小区均价、当地人均收入成正比,当地人均收入水平的影响更大。 以上就是线形回归在应用时的注意事项。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/baidu_26137595/article/details/123766191。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-23 15:52:56
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...一个字节(或多个字节表示的状态位)来记录每个卡片区域内的对象是否有跨分区引用。当某卡片区域内的对象引用了其他分区的对象时,会在该卡片对应的卡表项中标记,便于垃圾回收器快速识别哪些分区可能存在活跃对象,从而提高垃圾回收效率。 CMS (Concurrent Mark Sweep) 垃圾收集器 , CMS是HotSpot虚拟机提供的一种并发标记清除垃圾收集器,主要用于服务端应用。其主要特点是大部分工作可以在应用线程并发执行,减少了系统暂停时间(Stop-The-World)。在CMS收集周期中,通过使用卡表(CardTable)等数据结构来跟踪对象引用变化,并采用多阶段算法实现对堆内存的并发标记、初始标记、重新标记和并发清除操作,旨在实现实时性要求较高的场景下高效稳定的垃圾回收。 G1 (Garbage First) 垃圾收集器 , G1是Oracle JDK 9及以后版本中的默认垃圾收集器,适用于大内存应用环境。G1将整个堆划分为多个大小相等的region,并引入Remembered Set(RSet)与CardTable结合,更精细化地追踪跨区域引用。G1设计目标是在保持低延迟的同时处理大规模堆内存,其垃圾回收过程包括并发标记、初始标记、最终标记、混合回收等阶段,并能预测停顿时间和自动进行堆压缩,提高了GC性能和资源利用率。 Remembered Set (RSet) , RSet是G1垃圾收集器中一种额外的数据结构,用于记录某个内存分区(Region)内部指向其他分区对象的引用信息。相较于传统的卡表仅记录是否存在跨分区引用,RSet更加详细地记录了具体指向哪些分区的引用,使得垃圾回收器在并发标记过程中能够快速准确地找到跨分区引用,进而显著提升回收效率和减少STW(Stop-The-World)停顿时间。
2023-12-16 20:37:50
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