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...载栏,一次下载完成。返回编辑器,删除第一行的文本,把第二行提到第一行,完成复位。 这样就形成了完整的一次过程,只要重复运行脚本就可以把所有专利全文下载下来。 注意事项 实际操作中,可能遇到两大问题: 网页反馈问题 这里指的是搜索后没有来到我们想象中的专利页,可能是没有搜索到专利,或该专利google patent没有pdf文档,这时如果脚本还在运行,那么显然就会错误运行。 脚本运行问题 主要要考虑的是命令之间的延时。延时调小确实运行速度会变快,但是如果电脑运行速度不够或者网速/服务器慢了,就会错误执行命令。我的建议是文本操作可以适当删减延时,涉及网页的部分适量增加延时,保证脚本的容错率。 由此可以看出来这个脚本还是离不开人的,在跑的时候还是需要盯着点,如果有错误可以及时处理。 检查下载效果 看了上面的注意事项,想必你也知道这个脚本不太靠谱。那么解决这个问题的方法就是负反馈。下载完了检查一遍就好了。 由于google patent下载的文件是以公开号命名的,所以对照要下载的和已下载的公开号就能看出哪些专利没有下载成功。 我这里写了一个python小脚本。 import pandas as pdimport os读取待下载专利的公开号,地址修改成你自己存放的位置df = pd.read_excel("target.xlsx",header= 0, usecols= "B").drop_duplicates()取前11位作为对比(以中国专利作为参考)PublicNumber_tgt = list(map(lambda x: x[0:11],df["公开(公告)号"].to_list()))读取已下载专利的公开号,地址修改成你自己存放的位置filelist=os.listdir(r'C:\Users\mornthx\Desktop\专利全文')取前11位作为对比PublicNumber_dl = list(map(lambda x: x[0:11],filelist))比较两者差值diff = set(PublicNumber_tgt).difference(set(PublicNumber_dl))print(diff) 没下载的专利具体问题具体解决就好了。 希望能帮到大家! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_38688347/article/details/124000919。 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。
2023-11-21 12:55:28
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Go-Spring
.../ 根据你的配置文件类型进行设置 viper.AddConfigPath(os.Getenv("CONFIG_PATH")) // 添加配置文件搜索路径 err := viper.ReadInConfig() if err != nil { log.Fatalf("Error reading config file: %v", err) } // 获取配置数据 // ... } 通过这种方式,我们可以根据不同环境(如开发、测试、生产)使用不同的配置文件,同时利用环境变量动态调整配置路径,实现了高度灵活的配置管理。 结语 GoSpring框架通过支持环境变量和配置文件的集成,为开发者提供了强大的工具来管理应用配置。哎呀,这种灵活劲儿啊,可真是帮了大忙!它就像个魔法师,能让你的开发工作变得轻松愉快,效率嗖嗖的往上窜。而且,别看它这么灵巧,稳定性却是一点儿也不含糊。不管是在哪个环境里施展它的魔法,都能保持一贯的好状态,稳如泰山。这就像是你的小伙伴,无论走到哪儿,都能给你带来安全感和惊喜,你说赞不赞?哎呀,兄弟,你懂的,现在咱们的应用就像个大家庭,人多了,事儿也杂了,对吧?这时候,怎么管好这个家庭,让每个人都各司其职,不乱套,就显得特别重要了。这就得靠咱们合理的配置管理策略来搞定。比如说,得有个清晰的分工,谁负责啥,一目了然;还得有规矩,比如更新软件得按流程来,不能随随便便;还得有监控,随时看看家里人都在干啥,有问题能及时发现。这样,咱们的应用才能健健康康地成长,不出岔子。所以,合理的配置管理策略,简直就是咱们应用界的定海神针啊!嘿,兄弟!这篇文章就是想给你开开小灶,让你能轻松掌握 GoSpring 在配置管理这块儿的厉害之处。别担心,我不会用一堆冰冷的术语把你吓跑,咱俩就像老朋友聊天一样,把这玩意儿讲得跟吃饭喝水一样简单。跟着我,你就能发现 GoSpring 配置管理有多牛逼,怎么用都顺手,让你的工作效率嗖嗖地往上涨!咱们一起探索,一起享受技术带来的乐趣吧!
2024-09-09 15:51:14
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彩虹之上
SpringCloud
...lse { // 若返回错误信息时处理不当,可能导致异常 return exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED).buildMono(); } } // ... } 三、异常排查与解决策略 1. 路由匹配异常 : - 排查方法:首先检查路由配置是否正确且完整,确保所有接口都有对应的路由规则。 - 解决方案:添加或修复缺失或错误的路由规则。 2. 过滤器异常 : - 排查方法:通过日志定位到具体哪个过滤器报错,然后审查过滤器内部逻辑。对于自定义过滤器,应重点检查业务逻辑和资源管理部分。 - 解决方案:修复过滤器内部的逻辑错误,保证过滤器能够正确执行并返回预期结果。同时呢,千万记得要做好应对突发状况的工作,就像在过滤器里头万一出了岔子,咱们得确保能给客户端一个明明白白的反馈信息,而不是啥也不说就直接把异常抛出去,让请求咔嚓一下就断掉了。 四、总结与思考 面对Spring Cloud Gateway的异常情况,我们需要具备敏锐的问题洞察力和严谨的排查手段。每一个异常背后都可能是架构设计、资源配置、代码实现等方面的疏漏。所以呢,咱们在日常敲代码的时候,不仅要死磕代码质量,还得把Spring Cloud Gateway的运作机理摸得门儿清。这样一来,当问题突然冒出来的时候,就能快速找到“病灶”,手到病除地解决它。这样子,我们的微服务架构才能真正硬气起来,随时准备好迎接那些复杂多变、让人头疼的业务场景和挑战。 在实际开发中,每一次异常处理的过程都是我们深化技术认知,提升解决问题能力的良好契机。让我们一起在实战中不断积累经验,让Spring Cloud Gateway更好地服务于我们的微服务架构。
2023-07-06 09:47:52
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晚秋落叶_
Dubbo
...个地址空间中的过程或函数,就像调用本地过程一样。在分布式系统中,Dubbo作为RPC框架,提供了远程调用、服务注册与发现、负载均衡等功能,简化了服务间的交互。 名词 , 微服务架构。 解释 , 微服务架构是一种将大型应用拆分为一组小型、独立、可部署的服务的设计模式。每个服务负责完成特定的业务功能,通过API进行通信。这种架构允许团队以模块化的方式开发、部署和维护应用,提高系统的灵活性、可扩展性和可维护性。文章中提到,Dubbo在实现微服务间的高效通信和协同工作方面发挥关键作用。
2024-07-25 00:34:28
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百转千回
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...e.log("调用了函数");var nowData = new Date();console.log(nowData.getUTCFullYear());var nowYear = nowData.getUTCFullYear();console.log(document.getElementById("year").value)var year = document.getElementById("year").value;var age = nowYear - year;var e = document.getElementById("age");e.value = age;}</script></body></HTML> (2)result.jsp <%@ page contentType="text/html; charset=GB2312"%><%! public String handleStr(String s){try{ byte [] bb=s.getBytes("GB2312");s=new String(bb);}catch(Exception exp){}return s;}%><HTML><body bgcolor=yellow><font size=3><% request.setCharacterEncoding("GB2312");String username=request.getParameter("username");String pwd=request.getParameter("pwd");String sex=request.getParameter("sex");String year=request.getParameter("year");String month=request.getParameter("month");String day=request.getParameter("day");String age=request.getParameter("age");String hobbies[]=request.getParameterValues("hobbies");String course[]=request.getParameterValues("course");String cv=request.getParameter("cv");%>注册个人信息如下:<br><table border=2><tr><td><% out.print("用户名");%></td><td><% out.print("密码"); %></td><td><% out.print("性别"); %></td><td><% out.print("出生日期"); %></td><td><% out.print("年龄"); %></td><td><% out.print("爱好"); %></td><td><% out.print("所学课程"); %></td><td><% out.print("个人简历"); %></td></tr><tr><td><% out.print(username); %></td><td><% out.print(pwd); %></td><td><% out.print(sex); %></td><td><% out.print(year+"年"+month+"月"+day+"日"); %></td><td><% out.print(age); %></td><td><% if(hobbies==null){out.println("无");}else{ for(int m=0;m<hobbies.length;m++){out.print(handleStr(hobbies[m])+" ");} }%></td><td><% if(course==null){out.println("无");}else{ for(int n=0;n<course.length;n++){out.print(handleStr(course[n])+" ");} }%></td><td><% out.print(cv); %></td></tr></table></font></body></HTML> 3.运行结果 4.总结分析 在大体功能实现的基础上,虽然实现了用户信息登录与记录,但是此界面只能输入并记录一个用户 ,无法实现多用户,有待改正。另外,在登录界面年龄下拉列表没用考录闰年与平年的区别,把每个月份都设置为了31天。 求大佬改正。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Pluto_ssy/article/details/121049221。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-08-15 09:02:21
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NodeJS
...使用 Lambda 函数来实现无服务器架构,使用 EC2 或 ECS 来部署 Node.js 应用程序。此外,AWS 还提供了丰富的 SDK 和 CLI 工具,方便我们在本地开发和调试应用程序。 2. Google Cloud Platform (GCP) GCP 提供了类似的云服务,包括 Compute Engine、App Engine、Cloud Functions、Cloud SQL 等等。在 GCP(Google Cloud Platform)这个平台上,咱们完全可以利用 Node.js 这门技术来开发应用程序,然后把它们稳稳地部署到 App Engine 上。这样一来,咱们就能更轻松、更方便地管理自家的应用程序,同时还能对它进行全方位的监控,确保一切运行得妥妥当当的。就像是在自家后院种菜一样,从播种(开发)到上架(部署),再到日常照料(管理和监控),全都在掌控之中。 3. Azure Azure 是微软提供的云服务平台,支持多种编程语言和技术栈。在 Azure 上,我们可以使用 Function App 来部署 Node.js 函数,并使用 App Service 来部署完整的 Node.js 应用程序。另外,Azure还准备了一整套超级实用的DevOps工具和服务,这对我们来说可真是个大宝贝,能够帮我们在管理和发布应用程序时更加得心应手,轻松高效。 接下来,我们将详细介绍如何使用 Node.js 在 AWS Lambda 上构建无服务器应用程序。 三、在 AWS Lambda 上使用 Node.js 构建无服务器应用程序 AWS Lambda 是一种无服务器计算服务,可以让开发者无需关心服务器的操作系统、虚拟机配置等问题,只需要专注于编写和上传代码即可。在Lambda这个平台上,咱们能够用Node.js来编写函数,就像变魔术一样把函数和触发器手牵手连起来,这样一来,就能轻松实现自动执行的酷炫效果啦! 以下是使用 Node.js 在 AWS Lambda 上构建无服务器应用程序的基本步骤: Step 1: 创建 AWS 帐户并登录 AWS 控制台 Step 2: 安装 AWS CLI 工具 Step 3: 创建 Lambda 函数 Step 4: 编写 Lambda 函数 Step 5: 配置 Lambda 函数触发器 Step 6: 测试 Lambda 函数 Step 7: 将 Lambda 函数部署到生产环境
2024-01-24 17:58:24
145
青春印记-t
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...types", //类型插件 "unique", //唯一插件 "wholerow", //整行插件"contextmenu"],types:{ "default": { //设置默认的icon 图 "icon": "glyphicon glyphicon-folder-close", } } });$tree.on("open_node.jstree", function(e,data){ //监听打开事件var currentNode = data.node; data.instance.set_icon(currentNode, "glyphicon glyphicon-folder-open"); });$tree.on("close_node.jstree", function(e,data){ //监听关闭事件 var currentNode = data.node; data.instance.set_icon(currentNode, "glyphicon glyphicon-folder-close"); });$tree.on("activate_node.jstree", function(e, data){var currentNode = data.node; //获取当前节点的json .node //alert(currentNode.a_attr.id) //alert(currentNode.a_attr.href) //获取超链接的 .a_attr.href "链接" .a_attr.id ID //alert(currentNode.li_attr.href) //获取属性的 .li_attr.href "链接" .li_attr.id ID });// 创建$tree.on("create_node.jstree", function(e, data){alert("创建node节点");});// 修改$tree.on("rename_node.jstree", function(e, data){alert("修改node节点");});// 删除$tree.on("delete_node.jstree", function(e, data){alert("删除node节点");});// 查询节点名称var to = false;$("search_ay").keyup(function(){if(to){clearTimeout(to);}to = setTimeout(function(){$tree.jstree(true).search($('search_ay').val()); //开启插件查询后 使用这个方法可模糊查询节点 },250);});$('.btn-tab').click(function(){ //选项事件 //alert($(this).attr("var")) $tree.jstree(true).destroy(); //可做联级 $tree = jstree_fun($(this).attr("var"));//可做联级 //alert($(this).attr("var")) }); $('.refresh').click(function(){ //刷新事件 $tree.jstree(true).refresh () }); return $tree; }function node_create(){var ref = $("jstree_demo_div").jstree(true);var sel = ref.get_selected();if(!sel.length){alert("请先选择一个节点");return;}sel = sel[0];sel = ref.create_node(sel);if(sel){ref.edit(sel); } }function node_rename(){var ref = $("jstree_demo_div").jstree(true);var sel = ref.get_selected();if(!sel.length){alert("请先选择一个节点");return;}sel = sel[0];ref.edit(sel);}function node_delete(){var ref = $("jstree_demo_div").jstree(true);var sel = ref.get_selected();if(!sel.length){alert("请先选择一个节点");return;}sel = sel[0];if(ref.get_node(sel).parent==''){alert("根节点不允许删除");return;}ref.delete_node(sel);}// 初始化操作function init(){var $tree = jstree_fun("json/data.json");}init(); 3、图片效果展示 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_27717967/article/details/79167605。 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。
2023-09-08 13:23:58
53
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Kylin
...同的模型擅长处理不同类型的数据和问题,通过组合多种模型,可以有效降低单一模型可能带来的偏差,提高预测的准确性和稳定性。 多模型分析在实际应用中的案例 近年来,随着电子商务的蓬勃发展,各大电商平台都在积极探索如何利用多模型分析来优化库存管理、提升用户体验。例如,某知名电商平台采用了包括时间序列分析、机器学习算法、深度学习模型在内的多种分析方法,对用户购物行为、商品销售趋势进行预测。通过比较不同模型的预测结果,平台能够更准确地预测热销商品,及时调整库存,避免缺货或滞销,同时优化推荐系统,提高用户满意度。 实时性与多模型分析 在大数据时代,数据的实时性变得尤为重要。多模型分析同样需要考虑实时数据处理能力。为了实现这一点,一些企业引入了流式数据处理技术,如Apache Flink或Kafka,这些技术能够实现实时数据的采集、处理和分析。结合实时数据的多模型分析,不仅能快速响应市场变化,还能为决策者提供即时的洞察,助力企业做出更迅速、更精准的决策。 结论与展望 多模型分析作为一种综合性强、适应性广的数据分析方法,其在提升决策效率、优化业务流程方面的潜力巨大。未来,随着AI技术的不断进步,多模型分析的应用场景将进一步拓宽,特别是在复杂多变的商业环境中,如何高效整合和运用多种模型,将成为企业竞争力的重要体现。同时,如何确保模型的透明度、可解释性和公平性,也将是多模型分析发展中亟待解决的问题。 多模型分析不仅是一种技术手段,更是企业战略思维的体现,它推动着企业在面对复杂多变的市场环境时,能够更加灵活、精准地做出决策,从而在竞争中占据有利位置。
2024-10-01 16:11:58
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星辰大海
Apache Pig
...,然后定义了一个元组类型(order_id:int, customer_id:int, product_id:int, quantity:int)。dump命令则用于输出数据集的前几行,帮助我们验证数据是否正确加载。 示例2:数据过滤与聚合 接下来,假设我们想要找出每个客户的总订单数量: pig B = FOREACH A GENERATE customer_id, SUM(quantity) as total_quantity; C = GROUP B by 0; D = FOREACH C GENERATE key, SUM(total_quantity); dump D; 在这段脚本中,我们首先对原始数据集A进行处理,计算每个客户对应的总订单数量(步骤B),然后按照客户ID进行分组(步骤C),最后再次计算每组的总和(步骤D)。最终,dump D命令输出结果,显示了每个客户的ID及其总订单数量。 示例3:数据清洗与异常值处理 在处理真实世界的数据时,数据清洗是必不可少的步骤。例如,假设我们发现数据集中存在无效的订单ID: pig E = FILTER A BY order_id > 0; dump E; 通过FILTER语句,我们仅保留了order_id大于0的记录,这有助于排除无效数据,确保后续分析的准确性。 五、结语 Apache Pig的未来与挑战 随着大数据技术的不断发展,Apache Pig作为其生态中的重要组成部分,持续进化以适应新的需求。哎呀,你知道吗?Scripting Shell这个家伙,简直是咱们数据科学家们的超级帮手啊!它就像个神奇的魔法师,轻轻一挥,就把复杂的数据处理工作变得简单明了,就像是给一堆乱糟糟的线理了个顺溜。而且,它还能搭建起一座桥梁,让咱们这些数据科学家们能够更好地分享知识、交流心得,就像是在一场热闹的聚会里,大家围坐一起,畅所欲言,气氛超棒的!哎呀,你知道不?现在数据越来越多,越来越复杂,咱们得好好处理才行。那啥,Apache Pig这东西,以后要想做得更好,得解决几个大问题。首先,怎么让性能更上一层楼?其次,怎么让系统能轻松应对更多的数据?最后,怎么让用户用起来更顺手?这些可是Apache Pig未来的头等大事! 通过本文的探索,我们不仅了解了Apache Pig的基本原理和Scripting Shell的功能,还通过实际示例亲身体验了如何使用它来进行高效的数据处理。希望这些知识能够帮助你开启在大数据领域的新篇章,探索更多可能!
2024-09-30 16:03:59
95
繁华落尽
Java
...s方法就是一个递归函数。这玩意儿呢,要收三个东西当输入:一个是剩下的数字,一个是所有的素数小弟们列好队等着用,还有一个是咱们现在正在拼凑的那个组合。当剩余数字为0时,我们就找到了一组有效的组合。 --- 四、结果展示 数字的无限可能性 运行上面的代码后,你会看到类似如下的输出: [2, 2, 2, 2, 2] [2, 2, 2, 3, 1] [2, 2, 3, 3] [2, 3, 5] [3, 7] 哇哦!原来10可以有这么多不同的拆分方式呢!每一组都是由素数组成的,并且它们的和正好等于10。 在这个过程中,我一直在想,为什么会有这么多种可能性呢?是不是因为素数本身就具有某种特殊的规律?还是说这只是数学世界中的一种巧合? 不管怎样,我觉得这种探索的过程真的很迷人。每一次运行程序,都像是在打开一个新的宝藏箱,里面装满了未知的答案。 --- 五、总结与展望 好了朋友们,今天的旅程到这里就要结束了。我们不仅学会了如何用Java找到素数,还掌握了如何用递归的方法拆分数字。虽然过程有点复杂,但每一步都很值得回味。 未来,如果你对这个问题感兴趣,不妨尝试优化代码,或者挑战更大的数字。也许你会发现更多有趣的规律呢! 最后,希望大家都能喜欢编程带来的乐趣。记住,学习编程就像学习一门新的语言,多实践、多思考,总有一天你会说得非常流利!再见啦,下次见!
2025-03-17 15:54:40
62
林中小径
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...ction,概率质量函数,是离散型随机变量在各特定取值上的概率。与概率密度函数(PDF:probability density function)的不同之处在于:概率质量函数是对离散型随机变量定义的,本身代表该值的概率;概率密度函数是针对连续型随机变量定义的,本身不是概率(连续型随机变量单点测度为0),只有在对连续随机变量的pdf在某一给定的区间内进行积分才是概率。 notation 假设X 是一个定义在可数样本空间S 上的离散型随机变量S⊆R ,则其概率质量函数PMF为: fX(x)={Pr(X=x),0,x∈Sx∈R∖S 注意这在所有实数上,包括那些X 不可能等于的实数值上,都定义了pmf,只不过在这些X 不可能取的实数值上,fX(x) 取值为0(x∈R∖S,Pr(X=x)=0 )。 离散型随机变量概率质量函数(pmf)的不连续性决定了其累积分布函数(cdf)也不连续。 共轭先验(conjugate prior) 所谓共轭(conjugate),描述刻画的是两者之间的关系,单独的事物不构成共轭,举个通俗的例子,兄弟这一概念,只能是两者才能构成兄弟。所以,我们讲这两个人是兄弟关系,A是B的兄弟,这两个分布成共轭分布关系,A是B的共轭分布。 p(θ|X)=p(θ)p(X|θ)p(x) p(X|θ) :似然(likelihood) p(θ) :先验(prior) p(X) :归一化常数(normalizing constant) 我们定义:如果先验分布(p(θ) )和似然函数(p(X|θ) )可以使得先验分布(p(θ) )和后验分布(p(θ|X) )有相同的形式(如,Beta(a+k, b+n-k)=Beta(a, b)binom(n, k)),那么就称先验分布与似然函数是共轭的(成Beta分布与二项分布是共轭的)。 几个常见的先验分布与其共轭分布 先验分布 共轭分布 伯努利分布 beta distribution Multinomial Dirichlet Distribution Gaussian, Given variance, mean unknown Gaussian Distribution Gaussian, Given mean, variance unknown Gamma Distribution Gaussian, both mean and variance unknown Gaussian-Gamma Distribution 最大似然估计(MLE) 首先来看,大名鼎鼎的贝叶斯公式: p(θ|X)=p(θ)p(X|θ)p(X) 可将θ 看成欲估计的分布的参数,X 表示样本,p(X|θ) 则表示似然。 现给定样本集\mathcal{D}=\{x_1,x_2,\ldots,x_N\}D={x1,x2,…,xN} ,似然函数为: p(\mathcal{D}|\theta)=\prod_{n=1}^Np(x_n|\theta) p(D|θ)=∏n=1Np(xn|θ) 为便于计算,再将其转换为对数似然函数形式: \ln p(\mathcal{D}|\theta)=\sum_{n=1}^N\ln p(x_n|\theta) lnp(D|θ)=∑n=1Nlnp(xn|θ) 我们不妨以伯努利分布为例,利用最大似然估计的方式计算其分布的参数(pp ),伯努利分布其概率密度函数(pdf)为: f_X(x)=p^x(1-p)^{1-x}=\left \{ \begin{array}{ll} p,&\mathrm{x=1},\\ q\equiv1-p ,&\mathrm{x=0},\\ 0,&\mathrm{otherwise} \end{array} \right. fX(x)=px(1−p)1−x=⎧⎩⎨⎪⎪p,q≡1−p,0,x=1,x=0,otherwise 整个样本集的对数似然函数为: \ln p(\mathcal{D}|\theta)=\sum_{n=1}^N\ln p(x_n|\theta)=\sum_{n=1}^N\ln (\theta^{x_n}(1-\theta)^{1-x_n})=\sum_{n=1}^Nx_n\ln\theta+(1-x_n)\ln(1-\theta) lnp(D|θ)=∑n=1Nlnp(xn|θ)=∑n=1Nln(θxn(1−θ)1−xn)=∑n=1Nxnlnθ+(1−xn)ln(1−θ) 等式两边对\thetaθ 求导: \frac{\partial \ln(\mathcal{D}|\theta)}{\partial \theta}=\frac{\sum_{n=1}^Nx_n}{\theta}-\frac{N}{1-\theta}+\frac{\sum_{n=1}^Nx_n}{1-\theta} ∂ln(D|θ)∂θ=∑Nn=1xnθ−N1−θ+∑Nn=1xn1−θ 令其为0,得: θml=∑Nn=1xnN Beta分布 f(μ|a,b)=Γ(a+b)Γ(a)Γ(b)μa−1(1−μ)b−1=1B(a,b)μa−1(1−μ)b−1 Beta 分布的峰值在a−1b+a−2 处取得。其中Γ(x)≡∫∞0ux−1e−udu 有如下性质: Γ(x+1)=xΓ(x)Γ(1)=1andΓ(n+1)=n! 我们来看当先验分布为 Beta 分布时的后验分布: p(θ)=1B(a,b)θa−1(1−θ)b−1p(X|θ)=(nk)θk(1−θ)n−kp(θ|X)=1B(a+k,b+n−k)θa+k−1(1−θ)b+n−k−1 对应于python中的math.gamma()及matlab中的gamma()函数(matlab中beta(a, b)=gamma(a)gamma(b)/gamma(a+b))。 条件概率(conditional probability) P(X|Y) 读作: P of X given Y ,下划线读作given X :所关心事件 Y :条件(观察到的,已发生的事件),conditional 条件概率的计算 仍然从样本空间(sample space)的角度出发。此时我们需要定义新的样本空间(给定条件之下的样本空间)。所以,所谓条件(conditional),本质是对样本空间的进一步收缩,或者叫求其子空间。 比如一个人答题,有A,B,C,D 四个选项,在答题者对题目一无所知的情况下,他答对的概率自然就是 14 ,而是如果具备一定的知识,排除了 A,C 两个错误选项,此时他答对的概率简单计算就增加到了 12 。 本质是样本空间从S={A,B,C,D} ,变为了S′={B,D} 。 新样本空间下P(A|排除A/C)=0,P(C|排除A/C)=0 ,归纳出来,也即某实验结果(outcome,oi )与某条件Y 不相交,则: P(oi|Y)=0 最后我们得到条件概率的计算公式: P(oi|Y)=P(oi)P(o1)+P(o2)+⋯+P(on)=P(oi)P(Y)Y={o1,o2,…,on} 考虑某事件X={o1,o2,q1,q2} ,已知条件Y={o1,o2,o3} 发生了,则: P(X|Y)=P(o1|Y)+P(o2|Y)+0+0=P(o1)P(Y)+P(o2)P(Y)=P(X∩Y)P(Y) 条件概率与贝叶斯公式 条件概率: P(X|Y)=P(X∩Y)P(Y) 贝叶斯公式: P(X|Y)=P(X)P(Y|X)P(Y) 其实是可从条件概率推导贝叶斯公式的: P(A|B)=P(B|A)=P(A|B)P(B)===P(B|A)=P(A∩B)P(B)P(A∩B)P(A)P(A∩B)P(B)P(B)P(A∩B)P(A)P(B|A)P(A|B)P(B)P(A) 证明:P(B,p|D)=P(B|p,D)P(p|D) P(B,p|D)====P(B,p,D)P(D)P(B|p,D)P(p,D)P(D)P(B|p,D)P(p,D)P(D)P(B|p,D)P(p|D) References [1] 概率质量函数 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/49799405。 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。
2024-02-26 12:45:04
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...gine轻松创建各种类型的图表,例如折线图、柱状图、饼图等,以便更好地展示数据统计结果或者可视化信息。文章中的“Android Chart图开源库AChartEngine教程”,即提供了如何在Android应用中集成并利用AChartEngine绘制图表的具体指导。 喷泉粒子系统 , 喷泉粒子系统是一种计算机图形学中模拟自然现象(如水流、火焰、烟雾等)的特效技术,在游戏中和动态壁纸等场景广泛应用。在Android开发领域,喷泉粒子系统源码指的是实现这一特效效果的程序代码,通过控制大量细微的粒子状态(位置、速度、颜色等),营造出类似喷泉喷射、水珠飞溅的视觉效果。
2023-04-15 17:53:42
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...义纪录鼠标点击动作的函数 { evt=evt?evt:window.event;var srcElem=(evt.target)?evt.target:evt.srcElement; try { while(srcElem.parentNode&&srcElem!=srcElem.parentNode) //以上这个语句判断鼠标动作是否发生在有效区域,防止用户的无效点击也被纪录下来 { if(srcElem.tagName&&srcElem.tagName.toUpperCase()=="A")//判断用户点击的对象是否属于链接 { linkname=srcElem.innerHTML; //取出事件发生源的名称,也就是和之间的文字,也就是链接名称哈 address=srcElem.href+"_www.achome.cn_"; //取出事件发生源的href值,也就是该链接的地址 wlink=linkname+"+"+address; //将链接名称和链接地址整合到一个变量当中 old_info=getCookie("history_info"); //从Cookies中取出以前纪录的浏览历史,该函数后面有声明 //以下程序开始判断新的浏览动作是否和已有的前6个历史重复,如果不重复则写入cookies var insert=true; if(old_info==null) //判断cookie是否为空 { insert=true; } else { var old_link=old_info.split("_www.achome.cn_"); for(var j=0;j<=5;j++) { if(old_link[j].indexOf(linkname)!=-1) insert=false; if(old_link[j]=="null") break; } } if(insert) { wlink+=getCookie("history_info"); setCookie("history_info",wlink); //写入cookie,该函数后面有声明 history_show().reload(); break; } } srcElem = srcElem.parentNode; } } catch(e){} return true; } document.οnclick=glog;//使每一次页面的点击动作都执行glog函数 第2部分:Cookies的相关函数 复制内容到剪贴板 代码: //cookie的相关函数 //读取cookie中指定的内容 function getCookieVal (offset) { var endstr = document.cookie.indexOf (";", offset); if (endstr == -1) endstr = document.cookie.length; return unescape(document.cookie.substring(offset, endstr)); } function getCookie (name) { var arg = name + "="; var alen = arg.length; var clen = document.cookie.length; var i = 0; while (i < clen) { var j = i + alen; if (document.cookie.substring(i, j) == arg) return getCookieVal (j); i = document.cookie.indexOf(" ", i) + 1; if (i == 0) break; } return null; } //将浏览动作写入cookie function setCookie (name, value) { var exp = new Date(); exp.setTime (exp.getTime()+3600000000); document.cookie = name + "=" + value + "; expires=" + exp.toGMTString(); } 第3部分:页面显示函数 复制内容到剪贴板 代码: function history_show() { var history_info=getCookie("history_info"); //取出cookie中的历史记录 var content=""; //定义一个显示变量 if(history_info!=null) { history_arg=history_info.split("_www.achome.cn_"); var i; for(i=0;i<=5;i++) { if(history_arg[i]!="null") { var wlink=history_arg[i].split("+"); content+=("↑"+""+wlink[0]+" "); } document.getElementById("history").innerHTML=content; } } else {document.getElementById("history").innerHTML="对不起,您没有任何浏览纪录";} } 代码差不多就是这些了 就为大家分析到这里 还有不足之处还请大家多多指教 下面可以运行代码查看效果 查看效果 //cookie的相关函数 function getCookieVal (offset) { var endstr = document.cookie.indexOf (";", offset); if (endstr == -1) endstr = document.cookie.length; return unescape(document.cookie.substring(offset, endstr)); } function getCookie (name) { var arg = name + "="; var alen = arg.length; var clen = document.cookie.length; var i = 0; while (i < clen) { var j = i + alen; if (document.cookie.substring(i, j) == arg) return getCookieVal (j); i = document.cookie.indexOf(" ", i) + 1; if (i == 0) break; } return null; } function setCookie (name, value) { var exp = new Date(); exp.setTime (exp.getTime()+3600000000); document.cookie = name + "=" + value + "; expires=" + exp.toGMTString(); } function glog(evt) { evt=evt?evt:window.event;var srcElem=(evt.target)?evt.target:evt.srcElement; try { while(srcElem.parentNode&&srcElem!=srcElem.parentNode) { if(srcElem.tagName&&srcElem.tagName.toUpperCase()=="A") { linkname=srcElem.innerHTML; address=srcElem.href+"_www.achome.cn_"; wlink=linkname+"+"+address; old_info=getCookie("history_info"); var insert=true; if(old_info==null) //判断cookie是否为空 { insert=true; } else { var old_link=old_info.split("_www.achome.cn_"); for(var j=0;j<=5;j++) { if(old_link[j].indexOf(linkname)!=-1) insert=false; if(old_link[j]=="null") break; } } / if(insert) //如果符合条件则重新写入数据 { wlink+=getCookie("history_info"); setCookie("history_info",wlink); history_show().reload(); break; } } srcElem = srcElem.parentNode; } } catch(e){} return true; } document.οnclick=glog; function history_show() { var history_info=getCookie("history_info"); var content=""; if(history_info!=null) { history_arg=history_info.split("_www.achome.cn_"); var i; for(i=0;i<=5;i++) { if(history_arg[i]!="null") { var wlink=history_arg[i].split("+"); content+=("↑"+""+wlink[0]+" "); } document.getElementById("history").innerHTML=content; } } else {document.getElementById("history").innerHTML="对不起,您没有任何浏览纪录";} } // JavaScript Document 浏览历史排行(只显示6个最近访问站点并且没有重复的站点出现) history_show(); 点击链接: 网站1 网站2 网站3 网站4 网站5 网站6 网站7 网站8 网站9 如果有其他疑问请登陆www.achome.cn与我联系 提示:您可以先修改部分代码再运行 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30611227/article/details/117818020。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-30 21:14:40
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Material UI
...- 使用对象解构:在函数组件中,通过对象解构来明确指定需要覆盖的属性,其他默认属性保持不变。 jsx const MyComponent = ({ color }) => { return ( Custom Color Button ); }; 实例二:属性覆盖与正确传播 现在,我们定义一个包含color属性的MyComponent函数组件,并尝试通过传入不同的参数来观察Props的正确传播: jsx const MyComponent = ({ color }) => { return ( {color} Button ); }; 在这里,我们可以清晰地看到,无论传入secondary还是primary作为color值,按钮都正确地显示了所选颜色,因为我们在MyComponent中明确地控制了color属性的值,从而避免了默认值的覆盖问题。 总结与建议 在使用Material UI时,确保对Props的管理足够细致是关键。为了避免那些让人头疼的默认值冲突,咱们得好好规划一下控件属性怎么传递。就像是给家里的水管线路做个清晰的指引图,确保每一滴水都流向该去的地方,而不是乱窜。这样一来,咱就能大大降低出错的概率,让程序运行得更顺畅,用户体验也更好。哎呀,用React的时候啊,记得好好管理Props这玩意儿!别让它乱跑,要不然后面可就一团糟了。每次组件活蹦乱跳的生命周期里,都得仔细盯着Props,确保它们乖乖听话,既不逃也不躲,一直稳稳当当地在你掌控之中。这样,你的代码才不会像无头苍蝇一样乱撞,保持清爽整洁,运行起来也顺畅多了! 结语:从困惑到掌握 面对Props传播的问题,通过实践和理解背后的工作原理,我们能够逐步克服挑战,提升在Material UI项目中的开发效率和质量。记住,每一次调试和解决问题的过程都是学习和成长的机会。在未来的开发旅程中,相信你会更加熟练地驾驭Material UI,创造出更多令人惊艳的应用。
2024-09-28 15:51:28
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岁月静好
MySQL
...念。递归啊,就是那种函数自己调用自己的神奇操作。你想象一下,这个函数有点像一个超级有耐心的小助手,一遍又一遍地做着同一件事情,但每次做的时候都比上次更进一步。通过这种自我迭代的过程,我们竟然能解开很多看起来超级复杂、让人挠头的问题呢! 在处理无限极分类时,我们可以使用递归的方式,从根节点开始,一层一层地遍历下去,直到找到所有的叶子节点。然后,我们可以根据每层的节点,构建出相应的层级结构。 四、如何使用递归来处理无限极分类? 接下来,我们来看一下如何使用递归来处理无限极分类。假设我们有一个无限极分类的数据库表,其中包含id、parent_id和name三个字段。喏,你听我说哈,id呢,就相当于每个小节点的身份证号,是独一无二的。而parent_id呢,顾名思义,就是每个小节点它爹——父节点的身份证号啦。至于name嘛,简单易懂,那就是给每个小节点起的专属昵称哈! 我们可以定义一个函数,输入参数是一个父节点的id,输出是一个层级结构的数组。具体操作如下: php function getTree($id){ $sql = "SELECT FROM node WHERE parent_id = '$id'"; $result = mysqli_query($conn, $sql); $arr = array(); while($row = mysqli_fetch_assoc($result)){ $arr[] = $row; } foreach($arr as $value){ if($value['child'] > 0){ $arr = array_merge($arr, getTree($value['id'])); } } return $arr; } 以上就是使用递归来处理无限极分类的一个简单示例。这个例子嘛,我们先从某个特定的老爸节点下手,把它的所有小崽子(子节点)都给挖出来。接着呢,对每一个小崽子,如果它们自己还有更下一代的小崽子,那我们就得像孙悟空钻进葫芦娃的肚子里那样,一层层地往里递归调用这个过程,把那些隐藏更深的孙子辈节点也给找全了。最后呢,咱们把这一大家子所有的节点都聚到一块儿,拼成一个完整的、层层分明的家族结构。 然而,递归虽然强大,但也有它的局限性。当数据量大时,递归可能会导致栈溢出,影响程序的执行效率。因此,我们需要寻找其他的解决方案。 五、不使用递归,如何处理无限极分类? 那么,如果不使用递归,我们该如何处理无限极分类呢?答案就是使用非递归的方式,也就是我们常说的迭代法。 迭代法的基本思想是从根节点开始,每次只处理一层数据,直到处理完所有的数据。这种方法压根儿不需要递归调用,所以你完全不用担心什么栈溢出的问题。而且实话跟你说,通常情况下,它的工作效率要比递归高不少! 接下来,我们来看一下如何使用迭代法处理无限极分类。假设我们已经有了一个无限极分类的数据库表,其中包含id、parent_id和name三个字段。我们可以按照以下步骤进行处理: 1. 创建一个空的层级结构数组,用于存储所有的节点; 2. 获取根节点,将其添加到层级结构数组中; 3. 遍历所有的节点,对于每一个节点,如果它还没有被处理过,则对其进行处理,将其添加到层级结构数组中,然后处理它的所有子节点。 具体的代码实现如下: php function getTree($root){ $tree = array(); $queue = array($root); while(count($queue) > 0){ $node = array_shift($queue); $tree[$node['id']] = array( 'id' => $node['id'], 'parent_id' => $node['parent_id'], 'name' => $node['name'], 'children' => array() ); if($node['child'] > 0){ $queue = array_merge($queue, getChildren($conn, $node['id'])); } } return $tree; } function getChildren($conn, $id){ $sql = "SELECT FROM node WHERE parent_id = '$id'"; $result = mysqli_query($conn, $sql); $arr = array(); while($row = mysqli_fetch_assoc($result)){ $arr[] = $row; } return $arr; } 以上就是在非递归的情况下,处理无限极分类的一个简单示例。在举这个例子的时候,我们首先动手整了个空荡荡的层级结构数组出来,接着找准了那个根节点,把它给塞进了这个层级结构数组里头。然后,我们就像在超市排队结账一样,用一个队列来装那些等待被处理的节点。每当轮到一个节点时,我们就把它从队列里拽出来,塞进层级结构数组这个大篮子里,并且仔仔细细地处理它所有的“孩子”——也就是子节点。最后一步,咱们就像玩接龙游戏一样,把已经处理过的节点从队列里拿出来,然后美滋滋地接着处理下一个排着队的节点,就这么一直玩下去,直到队列里一个节点都不剩,就表示大功告成了! 总结来说,无论是使用递归还是非递归,都可以有效地处理无限极分类。但是,不同的方法适用于不同的场景,我们需要根据实际情况选择合适的方法。
2023-08-24 16:14:06
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星河万里_t
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...个概念,用来描述特定类型的项目所具有的特性或属性,这些特性通常与某种框架或技术规范相关联。例如,在Eclipse Web项目中,Dynamic Web Module就是一种Facet,它表示该项目是一个符合Java Web标准的应用程序,具有Web模块的所有特性。通过Project Facets界面,开发者可以指定项目采用何种技术规格(如Servlet版本),以便Eclipse能够提供相应的编译支持、部署配置及验证等功能,确保项目能在相应的服务器环境下正确运行。
2024-02-23 12:52:12
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...。开发者可以针对不同类型的ES6+新特性或自定义需求编写插件,当Babel执行编译时,这些插件会按照指定顺序应用到源代码上,实现从高级语法到低级语法的转换。 预设 (Presets) , 预设是Babel中一组预先配置好的插件集合,它们通常围绕某个特定的目标或规范进行组织。比如@babel/preset-env预设就包含了对最新稳定版ECMAScript特性的转换插件集合。通过引入预设,开发人员无需逐一安装和配置每个插件,简化了Babel的配置过程,并确保了对目标环境的广泛兼容性。 TC39 , TC39是Ecma International下属的技术委员会,负责制定和维护JavaScript语言的标准,即ECMAScript规范。每年,TC39会对新的JavaScript提案进行讨论、试验和标准化,提案分为不同的成熟度阶段,最终达到stage 4阶段的特性会被纳入下一版本的ECMAScript标准。 Stage-x , 在Babel 6及之前版本中,Stage-x预设对应于TC39提出的不同成熟度阶段的JavaScript提案,例如stage-0表示提案处于试验阶段,stage-3表示提案已接近完成。随着Babel的更新,这种基于提案阶段的预设已被废弃,转而推荐使用@babel/preset-env来按需转换已进入stage 4阶段的特性。
2024-01-16 22:15:54
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c++
...的方式与处理其他异常类型相同。通常,你会在 try-catch 块中放置可能抛出异常的代码,并在 catch 块中处理错误。例如,在上面的例子中,我们捕获了异常并输出了错误信息。 cpp try { vec.push_back(4); } catch (const std::length_error& e) { std::cerr << "Error: " << e.what() << std::endl; // 可能的处理步骤,例如记录日志、通知用户或尝试释放资源 } 结论 std::length_error 提供了一种机制,使得程序员能够在容器大小不足的情况下得到明确的错误信息,而不是让程序意外崩溃。这对于提高代码的健壮性和用户体验至关重要。哎呀,兄弟!咱们得给程序安个保险丝,对吧?这样,当它碰到那些小麻烦,比如电池没电了或者突然停电啥的,它就能聪明地自我修复,而不是直接挂掉。这样一来,咱们的应用就稳如泰山,用户们也不会觉得突然断线啥的,多爽啊! 总之,std::length_error 是C++程序员工具箱中的一个强大工具,用于管理和响应容器大小不足的错误情况。哎呀,兄弟!理解并掌握这种错误处理的方法,能让你的软件不仅稳定得像座大山,还能让用户用起来舒心顺手,就像喝了一口冰凉的可乐,那叫一个爽!这样一来,你的程序不仅能在复杂的世界里稳如泰山,还能让使用者觉得你是个细心周到的好伙伴。别忘了,这可是让你的软件在芸芸众生中脱颖而出的秘诀!
2024-10-03 15:50:22
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春暖花开
Apache Lucene
..., 10); // 返回最多10个匹配结果 for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) { Document hitDoc = searcher.doc(scoreDoc.doc); System.out.println("Score: " + scoreDoc.score + ", Hit: " + hitDoc.get("content")); } reader.close(); } } 这段代码首先创建了一个简单的索引,然后构造了一个FuzzyQuery实例,指定要搜索的关键词和允许的最大编辑距离。搜索时,我们能看到即使用户输入的不是完全匹配的"Lucene",而是"Lucenes",FuzzyQuery也能返回相关的结果。 四、FuzzyQuery优化策略 3. 性能与优化 当处理大量数据时,FuzzyQuery可能会变得较慢,因为它的计算复杂度与搜索词的长度和索引的大小有关。为了提高效率,可以考虑以下策略: - 前缀匹配:使用PrefixQuery结合FuzzyQuery,仅搜索具有相同前缀的文档,这可以减少搜索范围。 - 阈值调整:根据应用需求调整模糊度阈值,更严格的阈值可以提高精确度,但搜索速度会下降。 - 分批处理:如果搜索结果过多,可以分批处理,先缩小范围,再逐步细化。 五、结论 4. 未来展望与总结 FuzzyQuery在提高搜索灵活性的同时,也对性能提出了挑战。要想在项目里游刃有余,得深入理解那些神奇的机制和巧妙的策略,这样才能精准又高效,就像个武林高手一样,既能一击即中,又能快如闪电。Lucene那强大的模糊搜索绝不仅仅是纠错能手,它还能在你打字时瞬间给出超贴心的拼写建议,让找东西变得超级简单,简直提升了搜寻乐趣好几倍!随着科技日新月异,Lucene这家伙也越变越聪明,咱们可真盼着瞧见那些超酷的新搜索招数,让找东西这事变得更聪明又快捷,就像点穴一样精准! 在构建现代应用程序时,了解并善用这些高级查询工具,无疑会让我们的搜索引擎更具竞争力。希望这个简单示例能帮助你开始在项目中运用FuzzyQuery,提升搜索的精准度和易用性。
2024-06-11 10:54:39
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时光倒流
ZooKeeper
...确保先创建的请求成功返回,后续的请求则等待并获得正确的顺序响应。 2. 最终一致性 (Eventual Consistency) - 理解:虽然ZooKeeper提供强一致性,但在高可用场景下,为了容忍临时网络分区和部分节点故障,它采用了一种最终一致性模型。客户端不会傻傻地卡在等待一个还没完成的更新上,而是能够继续干自己的活儿。等到网络恢复了,或者那个闹别扭的节点修好了,ZooKeeper这个小管家就会出马,保证所有客户端都能看到一模一样的最终结果,没得商量! - 代码示例: 当一个客户端尝试更新一个已有的zNode,ZooKeeper会为此次更新生成一个事务zxid(Transaction ID)。即使中途网络突然抽风一下断开了,别担心,一旦网络重新连上,客户端就会收到一条带着新zxid的更新消息,这就表示这个事务已经妥妥地完成提交啦! java try { zk.exists("/my/znode", false); // check if zNode exists zk.setData("/my/znode", updatedData, -1); // update data with new transaction id } catch ( KeeperException.NoNodeException e) { System.out.println("ZNode doesn't exist yet"); } 3. 可观察性 (Observability) - 理解:ZooKeeper设计的核心在于使客户端能够感知服务器状态的变化,它通过Watcher监听机制让客户端在节点发生创建、删除、数据变更等事件后得到通知,从而保持客户端与ZooKeeper集群的同步。 - 代码示例: java // 注册一个节点变更的监听器 Watcher watcher = new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { switch (event.getType()) { case NodeDeleted: System.out.println("ZNode deleted: " + event.getPath()); break; case NodeCreated: System.out.println("New ZNode created: " + event.getPath()); break; // ... other cases for updated or child events } }; }; zk.getData("/my/znode", false, watcher); 三、ZooKeeper设计原则的实际应用与影响 综上所述,顺序一致性提供了数据操作的可靠性,最终一致性则兼顾了系统的容错性和可扩展性,而可观测性则是ZooKeeper支持分布式协调的关键特征。这三大原则,不仅在很大程度上决定了ZooKeeper自身的行为习惯和整体架构,还实实在在地重塑了我们开发分布式应用的方式。比如说,在搭建分布式锁、配置中心或者进行分布式服务注册与发现这些常见应用场景时,开发者能够直接借用ZooKeeper提供的API和设计思路,轻而易举地打造出高效又稳定的解决方案,就像是在玩乐高积木一样,把不同的模块拼接起来,构建出强大的系统。 结论 随着云计算时代的到来,大规模分布式系统对于一致性和可靠性的需求愈发凸显,ZooKeeper正是在这个背景下诞生并不断演进的一颗璀璨明星。真正摸透并灵活运用ZooKeeper的设计精髓,那咱们就仿佛掌握了在分布式世界里驰骋的秘诀,能够随心所欲地打造出既稳如磐石又性能超群的分布式应用。
2024-02-15 10:59:33
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人生如戏-t
Nginx
...Execute)三种类型。读权限允许用户查看文件内容;写权限允许用户修改文件内容;执行权限允许用户运行程序或访问目录。在本文中,权限设置主要是指确保Nginx服务只能访问其需要使用的文件和目录,从而防止未经授权的访问和潜在的安全风险。 SELinux , SELinux(Security-Enhanced Linux)是一种强制访问控制(Mandatory Access Control, MAC)的安全机制,它增强了Linux系统的安全性。SELinux通过定义主体(如用户、进程等)和客体(如文件、目录等)的安全上下文,并强制执行基于这些上下文的访问控制规则,从而提供更强的安全保障。在本文中,SELinux被提及为一种可能影响Nginx正常运行的因素,因为它可能会阻止Nginx访问某些文件或目录,除非这些文件或目录具有正确的安全上下文。因此,在配置Nginx时,需要考虑SELinux的影响,以避免出现意外的安全问题。
2024-12-14 16:30:28
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素颜如水_
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...界中最常见的一种噪声类型,具有均值为0、方差固定的特性,在图像处理中表现为像素值随机变化,每个像素的噪声独立且符合正态分布规律。而泊松噪声则源于泊松分布,常出现在成像系统中,如光学或放射学领域,其特性是像素值的随机变化率与当前像素强度成正比。在图像去噪的背景下,AugmentNoise类根据用户指定的参数分别生成不同类型的高斯噪声或泊松噪声,以模拟真实情况下的噪声干扰,并通过训练后的UNet模型去除这些噪声,恢复图像原本清晰的内容。
2023-06-13 14:44:26
128
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知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
!$
- 引用上一条命令的最后一个参数。
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"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"