[使用ActiveMQ时的空指针异常排查方...]的搜索结果

...量两个字符串间差异的方法，通过计算从一个字符串转换为另一个字符串所需的最少单字符插入、删除或替换操作次数。在FuzzyQuery中，编辑距离用来确定搜索词与索引中的词汇之间的相似度，从而在模糊搜索中找到匹配项。 编辑距离阈值 , 在使用FuzzyQuery时，用户可以设置的一个参数，用于控制模糊匹配的程度。这个值决定了搜索时允许的最大编辑距离，较高的阈值意味着更容易找到与查询词相似的文档，但可能会引入更多的非精确结果。 BM25 , 一种经典的文本检索模型，它根据文档中关键词的出现频率和文档的整体长度等因素计算文档的相关度。在现代搜索引擎中，与BERT结合使用，可以提供更准确的模糊查询结果，尤其是在处理长尾查询时。 BERT , 双向编码器表示变换器，是一种预训练的深度学习模型，特别擅长理解和生成自然语言文本。在搜索引擎中，BERT可以理解查询的语义，从而提高模糊查询的准确性，超越了基于编辑距离的传统方法。 Transformer-based检索模型 , 这类模型基于Transformer架构，如ANCE和ANCE-R，能够捕捉文档间的全局关系，提供更高质量的搜索结果，尤其在处理复杂的模糊查询时，性能优越。 个性化推荐 , 根据用户的个人历史行为、偏好和上下文信息，为用户提供定制化搜索结果的过程。现代搜索引擎通过结合模糊查询和用户行为分析，提供更符合用户需求的搜索体验。

...及各种同步原语。通过使用ZooKeeper，开发者能够实现诸如数据一致性、集群管理、分布式锁、命名服务、队列管理等多种功能。 顺序一致性 (Linearizability) , 在分布式系统理论中，顺序一致性是一种强一致性模型，它要求所有操作（如读写）在整个系统中看起来就像按照某种全局时钟排序一样依次执行。在ZooKeeper的设计原则中，顺序一致性意味着所有的更新操作都会严格地按照它们发起的时间顺序进行处理，确保客户端无论何时何地都能看到一致且有序的数据视图。 最终一致性 (Eventual Consistency) , 最终一致性是一种弱一致性模型，它允许在一段时间内系统内部可能存在数据不一致的情况，但保证在没有新的更新发生后，所有副本的数据最终会达到一致状态。在ZooKeeper中，尽管其主要提供强一致性保障，但在特定场景下为了提高可用性和容错性，也采用了最终一致性策略。这意味着即使在网络分区或节点故障等异常情况下，一旦这些异常情况得到解决，ZooKeeper将自动调整以确保所有客户端最终看到的是相同的数据状态。 Watcher 监听器 , Watcher是ZooKeeper设计中的一个重要机制，它允许客户端注册对ZooKeeper服务器上特定节点的事件监听。当所关注的节点发生变化（例如创建、删除、更新数据等事件）时，ZooKeeper服务器会主动通知已注册的客户端。这种实时感知服务器状态变化的能力极大地增强了分布式应用的动态响应能力和协作效率，是实现分布式系统中可观察性的重要手段。

...我们得确保Nginx使用的用户账户有足够的权限。通常情况下，Nginx以www-data用户身份运行： bash sudo chown -R www-data:www-data /var/www/html sudo chmod -R 755 /var/www/html 这里，755权限意味着所有者（即www-data用户）可以读、写和执行文件，而组成员和其他用户只能读和执行（但不能修改）。 二、常见的权限设置错误 2.1 错误示例1：过度宽松的权限 bash sudo chmod -R 777 /var/www/html 这个命令将使任何人都可以读、写和执行该目录及其下所有文件。虽然这个方法在开发时挺管用的，但真要是在生产环境里用，那简直就是一场灾难啊！要是谁有了这个目录的权限，那他就能随便改或者删里面的东西，这样可就麻烦大了，安全隐患多多啊。 2.2 错误示例2：忽略SELinux/AppArmor 许多Linux发行版都默认启用了SELinux或AppArmor这样的强制访问控制（MAC）系统。要是咱们不重视这些安全措施，只靠老掉牙的Unix权限设置，那可就得做好准备迎接各种意料之外的麻烦了。例如，在CentOS上，如果我们没有正确配置SELinux策略，可能会导致Nginx无法访问某些文件。 2.3 错误示例3：不合理的用户分配 有时候，我们会不小心让Nginx以root用户身份运行。这样做虽然看似方便，但实际上是非常危险的。因为一旦Nginx被攻击，攻击者就有可能获得系统的完全控制权。因此，始终要确保Nginx以非特权用户身份运行。 2.4 错误示例4：忽略文件系统权限 即使我们已经为Nginx设置了正确的权限，但如果文件系统本身存在漏洞（如ext4的某些版本中的稀疏超级块问题），也可能导致安全风险。因此，定期检查并更新文件系统也是非常重要的。 三、如何避免权限设置错误 3.1 学习最佳实践 了解并遵循行业内的最佳实践是避免错误的第一步。比如，应该始终限制对敏感文件的访问，确保Web服务器仅能访问必要的资源。 3.2 使用工具辅助 利用如auditd这样的审计工具可以帮助我们监控和记录权限更改，以便及时发现潜在的安全威胁。 3.3 定期审查配置 定期审查和测试你的Nginx配置文件，确保它们仍然符合当前的安全需求。这就像是看看有没有哪里锁得不够紧，或者是不是该再加把锁来确保安全。 3.4 保持警惕 安全永远不是一次性的工作。随着网络环境的变化和技术的发展，新的威胁不断出现。保持对最新安全趋势的关注，并适时调整你的防御策略。 四、结语 让我们一起变得更安全 通过这篇文章，我希望你能对Nginx权限设置的重要性有所认识，并了解到一些常见的错误以及如何避免它们。记住，安全是一个持续的过程，需要我们不断地学习、实践和改进。让我们携手努力，共同打造一个更加安全的网络世界吧！ --- 以上就是关于Nginx权限设置错误的一篇技术文章。希望能帮到你，如果有啥不明白的或者想多了解点儿啥，尽管留言，咱们一起聊聊！

...单的来实现调用学习的方法，然后在一个Test类之中输入学习的内容。但是我暂时只学java和web，但是可能我后面还要学习Spring,SpringMVC… 1.面向实现编程 public class Ggzx {public void stduyJava(){System.out.println("学习了java课程");}public void studyWeb(){System.out.println("学习了Web课程");} } public class Test {public static void main(String[] args) {Ggzx ggzx=new Ggzx();ggzx.studyJava();ggzx.studyPython();ggzx.studyGo();} } 分析： 上面使用的面向实现编程，但是Test作为我们控制的"应用层",也就是高层，而Ggzx作为低层,其实这样在比较简单的例子中，其实是没问题的，因为假如不需要扩展，仅仅是实现两个很简单的功能，并没有必要去面向接口开发，但是一般在开发中通常有很复杂的开发环境和开发需求。 现在如果想添加新的功能，学习其他的课程，怎么办？？？ 继续使用面向实现编程，直接在 Ggzx 类中直接添加新的方法，可以完成这个功能需求。 用上面的方法实现有没有缺点？？？ 学习的课程和 Ggzx 类耦合比较严重。是学习的课程只能通过Ggzx 才能得到 。并且是想要学习新的课程也要在 Ggzx 类中不断添加和修改 —>高耦合 Ggzx 作为当前 demo 的底层，经常的被改动，高层Test依赖于低层 Ggzx 的实现 ---->对应依赖倒置原则中的:高层过度依赖低层了 2.面向接口编程(简单版) 为了解决上面出现的问题，我们可以考虑把学习的课程抽出来成为一个类。到现在，类和类之间的耦合其实就已经降低很多了。然后将其当做参数传入Ggzx里面，然后调用课程里面的学习方法 //web课程类public class WebCourse {public void studyCourse() {System.out.println("学习了Web课程");} } //这里是Java课程类public class JavaCourse {public void studyCourse() {System.out.println("学习Java课程");} } 当我们写出来这两个类，想要对Ggzx里面的学习方法进行编写的时候，有没有发现其实有一些小问题呢？？？？ Ggzx里面接收这些类的参数是什么？？ 难道要这样? //以下是Ggzx类中的内容public void studyJava(JavaCourse javaCourse){}public void studyWeb(WebCourse webCourse){} nonono,如果这样做，虽然当前已经把课程类和 Ggzx 用户剥离一点点了，但是是还是形同虚设，课程类虽然分离开了，但是还是像狗皮膏药一样贴在 Ggzx 类中，但是看着还是很难受，高层 Test 调用方法还是得依赖 Ggzx 里面有什么方法 每次加入新课程，都需要修改底层功能 如何修改？？？ 接口是个好东西，课程类之间是不是都包含同样一个方法，被学习的方法( studyCourse )，那么我们可以将所有课程类都实现一个ICourse课程！ 对应上面的问题，我们该传入什么参数能解决问题？？可以传入一个接口 改编后的 UML 图解展示（Ggzx 被废弃，用新的 NewGgzx 代替）：(如果没了解过UML类图，或者是纯小白，只需要知道一个大框是一个类，虚线表示实现了箭头方向的接口，小m是方法 即可) 观察上面的UML图 WebCourse 和 JavaCourse 实现自同一个接口 ICourse，每个课程都有自己的 studyXxx 方法。 这样好在什么地方？ - 课程类和Ggzx类是解耦的，无论你增加多少个课程类，只要实现了ICourse接口，都能直接传入Ggzx的studyMyCourse()方法中 public interface ICourse {void studyCourse();} public class WebCourse implements ICourse{@Overridepublic void studyCourse() {System.out.println("学习了Web课程");} } public class NewGgzx {public void studyMyCourse(ICourse iCourse){iCourse.studyCourse();} } 上面就是案例的面向接口编程，我们可以看到，在 NewGgzx 类中，我们可以传入一个实现 ICourse 接口的课程类，我们在Test类中调用的时候，只需要传入一个课程类即可调用学习方法,这样当想扩展新的内容，只需要创建一个新的课程类实现 ICourse 即可 Test使用 NewGgzx newGgzx =new NewGgzx();newGgzx.studyMoocCourse(new WebCourse());newGgzx.studyMoocCourse(new com.ggzx.design.priciple.dependenceiversion.JavaCourse()); 从面向实现到面向接口，我们处理问题的方法改变了： 开始时，我们需要考虑在Test类中调用Ggzx里面的哪一种学习方法，即注重调用什么方法能够实现特定的课程 到面向接口编程，我们考虑传入什么课程即可实现学习 当业务需求拓展时，拓展方法也改变了： 面向实现：需要改变底层的代码来协调我们需要使用的功能，用上面的例子来解释就是：当你想要学习一个课程，你就需要改变你底层的实现，增加新的代码 面向接口：想学习什么课程，不会对其他课程造成影响，也不会影响到低层的Ggzx 。实际操作就是增加一门新的课程即可，实现接口之后，传入这个类到Ggzx的方法中就可以学习这一门课了 相对于细节的多变性，抽象的东西更稳定，以抽象为基础搭建的架构比以细节搭建的架构更加稳定 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_52410356/article/details/122828154。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

..., 2]) 个人感觉使用reflect操作，而不是之间的填充0是为了在边缘去噪的时候更平滑一些。镜像填充后的图如下： 输入网络后，得到预测结果。最后进行裁剪，得到去噪后的图像。 prediction = prediction[:, :, :H, :W] 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42948594/article/details/124712116。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...们应该怎么办呢？其实方法还是有很多的，只是需要我们稍微动点脑筋罢了。 方法一：数据预处理 最直接的办法就是提前做好准备。你可以先把两张表格的数据合到一块儿，变成一个新表格，之后就在这个新表格里随便查啥都行。虽然听起来有点麻烦，但实际上这种方法非常有效。 比如说，我们可以创建一个新的视图，将两张表的内容联合起来： sql CREATE VIEW CombinedData AS SELECT u.id AS user_id, u.name AS username, o.order_id FROM User AS u JOIN Order AS o ON u.id = o.user_id; 这样，当你需要查询相关信息时，就可以直接从这个视图中获取，而不需要每次都做JOIN操作。 方法二：使用Materialized Views 另一种思路是利用Materialized Views（物化视图）。简单说吧，物化视图就像是提前算好答案的一张表格。一旦下面的数据改了，这张表格也会跟着自动更新，就跟变魔术似的！这种方式特别适合于那些经常被查询的数据模式。 例如，如果我们知道某个查询会频繁出现，就可以事先定义一个物化视图来加速： sql CREATE MATERIALIZED VIEW AggregatedOrders TO AggregatedTable AS SELECT user_id, COUNT(order_id) AS order_count FROM Orders GROUP BY user_id; 通过这种方式，每次查询时都不需要重新计算这些统计数据，从而大大提高了效率。 --- 4. 实战演练 动手试试看！ 好了，理论讲得差不多了，现在该轮到实战环节啦！我来给大家展示几个具体的例子，看看如何在实际场景中应用上述提到的方法。 示例一：合并数据到单表 假设我们有两个表：Sales 和 Customers，它们分别记录了销售记录和客户信息。现在我们想找出每个客户的总销售额。 sql -- 创建视图 CREATE VIEW SalesByCustomer AS SELECT c.customer_id, c.name, SUM(s.amount) AS total_sales FROM Customers AS c JOIN Sales AS s ON c.customer_id = s.customer_id GROUP BY c.customer_id, c.name; -- 查询结果 SELECT FROM SalesByCustomer WHERE total_sales > 1000; 示例二：使用物化视图优化查询 继续上面的例子，如果我们发现SalesByCustomer视图被频繁访问，那么就可以进一步优化，将其转换为物化视图： sql -- 创建物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW SalesSummary ENGINE = MergeTree() ORDER BY customer_id AS SELECT customer_id, name, SUM(amount) AS total_sales FROM Sales JOIN Customers USING (customer_id) GROUP BY customer_id, name; -- 查询物化视图 SELECT FROM SalesSummary WHERE total_sales > 1000; 可以看到，相比之前的视图方式，物化视图不仅减少了重复计算，还提供了更好的性能表现。 --- 5. 总结与展望 总之，尽管ClickHouse在处理跨数据库或表的复杂查询方面存在一定的限制，但这并不意味着它无法胜任大型项目的需求。其实啊，只要咱们好好琢磨一下怎么安排和设计，这些问题根本就不用担心啦，还能把ClickHouse的好处发挥得足足的！ 最后，我想说的是，技术本身并没有绝对的好坏之分，关键在于我们如何运用它。希望今天的分享能帮助你在使用ClickHouse的过程中更加得心应手。如果还有任何疑问或者想法，欢迎随时交流讨论哦！ 加油，我们一起探索更多可能性吧！

...、遇到的问题以及解决方法都写下来，希望能帮到和我一样困惑的朋友。 首先，咱们得搞清楚一个问题：为什么要用jQuery来操作数组？其实吧，jQuery是一个超级强大的工具库，它能让我们的代码更简洁、更优雅。尤其是当你需要频繁地操作DOM元素时，jQuery简直就是救星。而数组循环赋值这种基础操作，在实际开发中几乎每天都会用到。所以，咱们今天就一起来聊聊这个话题！ --- 2. 数组的基本概念与jQuery的关系 在正式进入正题之前，咱们先简单回顾一下数组的概念。数组是一种数据结构，用来存储一系列相同类型的值。比如： javascript var fruits = ["苹果", "香蕉", "橙子"]; 在这个例子中，fruits就是一个数组，里面装着三个字符串。那jQuery是什么呢？jQuery是一个轻量级的JavaScript库，它的核心功能就是简化HTML文档遍历、事件处理、动画效果等操作。其实 jQuery 压根儿不是专门搞数组的，但它里面藏着不少好用的小工具，就像随身带了个万能 Swiss Army Knife（瑞士军刀），想干啥都方便，处理数组什么的基本不在话下！ 举个例子，如果你有一堆HTML列表项（ 标签），你可以用jQuery快速找到它们并对其进行操作。比如给每个列表项添加点击事件，或者修改它们的内容。这不就是数组循环赋值的典型应用场景吗？ --- 3. 如何用jQuery循环赋值？ 3.1 使用each()方法 先来说说最常用的each()方法吧。each()是jQuery提供的一个非常实用的函数，它可以用来遍历集合中的每一个元素，并执行回调函数。对于数组来说，each()的表现也非常棒！ 假设我们有一个数组numbers，里面存放了一些数字。我们想通过jQuery将这些数字显示在一个无序列表（ ）中。代码可以这样写： html 这里的关键在于$.each()函数的第一个参数是我们要遍历的数组，第二个参数是一个回调函数，其中index表示当前元素的索引，value则是该元素的值。通过这种方式，我们可以轻松地将数组中的每一项添加到页面上。 不过呢，有时候你会发现直接用each()并不能完全满足需求。比如说，你得看看数组里满足不满足某个条件，要是满足了，那就接着往下走；要是不满足，可能就得另想办法，或者干脆就别执行后面那堆事了。这时候就需要稍微动点脑筋了。 --- 3.2 使用for循环结合jQuery 当然啦，如果你觉得each()太过于“黑箱”，不喜欢隐藏内部细节的话，也可以选择传统的for循环。其实呢，jQuery就是JavaScript的一个小帮手啦，说白了，它再厉害，最后还是得靠原生JavaScript去干活儿。 html 这段代码跟前面的例子类似，只不过我们手动控制了循环变量i，并且直接通过colors[i]访问数组中的元素。这样做的好处就是，你可以更随心所欲地摆弄数组里的数据，比如说直接跳过那些你不想管的项目，特别方便！ --- 3.3 高级玩法：链式调用 如果你是个追求极致简洁的人，那么jQuery的链式调用绝对会让你爱不释手。简单来说，链式调用就是让你在一整行代码里接连调用好几个方法，这样就能少写好多重复的东西，看着清爽，用起来也方便！ 比如，如果你想一次性创建整个无序列表，可以用下面这种方式： html 这段代码看起来是不是特别酷？我们先创建了一个新的 元素，然后利用map()方法生成所有的 标签，最后再将它们拼接成完整的HTML字符串，再插入到指定的容器中。这种写法不仅高效，还非常优雅！ --- 4. 小结与感悟 好了，到这里咱们已经讨论了很多关于jQuery数组循环赋值的内容。说实话，最开始接触这些玩意儿的时候，我也是头都大了，心里直犯嘀咕：这是啥呀？这也太复杂了吧？感觉整个人都不好了，差点怀疑自己是不是选错了路子。其实吧，我后来才明白，这东西也没那么难。你只要把最基本的那些道理搞清楚了，再有点儿耐心，多试着练练，慢慢就啥问题都没啦！ 在这里，我想分享一个小技巧：多看官方文档！jQuery的官方文档写得非常好，里面不仅有详细的API说明，还有很多生动的例子。每次遇到问题的时候，我都习惯先去看看文档，很多时候都能找到答案。 最后，希望大家都能从这篇文章中学到一些有用的东西。记住，编程不是一蹴而就的事情，它需要不断的尝试和总结。如果你还有其他关于jQuery的问题，欢迎随时交流哦！加油！💪 --- 好了，这就是我关于“jQuery数组怎样循环赋值”的全部内容啦。希望你能喜欢这篇文章，并且从中受益匪浅！如果觉得有用的话，不妨点赞支持一下吧～😊

... 相比Update，使用协程来执行此类任务会更方便。 协程在创建时，通常是一个 “返回值类型 为 IEnumerator”、“函数体中包含 yield return 语句 ” 的函数。 yiled return 可以暂停协程的执行，并在恰当时候恢复。具体在何时恢复，由 yield 的返回值决定。 启动协程，必须使用 MonoBehaviour 的 StartCoroutine 方法。 停止协程，可以使用 MonoBehaviour 的 StopCoroutine 方法 或 StopAllCoroutine 方法。 注意：以下情况也可能使协程停止： 1)、销毁启动协程的组件（GameObject.Destory(component);） ==> 协程停止 2)、禁用启动协程的组件（component.enabled = false;）==> 协程不停止 3)、销毁启动协程的组件所在的物体（GameObject.Destory(gameobject);） ==> 协程停止 4)、隐藏启动协程的组件所在的物体（gameobject.SetActive(false);） ==> 协程停止 2、MonoBehaviour.StartCoroutine StartCoroutine 方法总是立刻返回一个 Coroutine 对象（同步返回）。 无法保证协同程序按其启动顺序结束，即使他们在同一帧中完成也是如此（异步无序完成）。 可以在一个协程中启动另一个协程（支持协程嵌套）。 二、Unity中的 yield 语句类型 1、yield break; //打断协程运行 2、yield return null; //挂起协程，并从下一帧继续 3、yield return + “任意数字”; //挂起协程，并从下一帧继续 4、yield return + “bool值”; //挂起协程，并从下一帧继续 5、yield return + “任意字符串”; //挂起协程，并从下一帧继续 6、yield return + “普通Object”; //挂起协程，并从下一帧继续 7、yield return + “任意实现了 IEnumerator 接口的对象”。重要！（可嵌套） Unity 中，常见的、直接或间接实现了 IEnumerator 接口的类有： ------------------------------------------------------------------------------------------------ CustomYieldInstruction (abstarct) ——|> IEnumerator (interface) ------------------------------------------------------------------------------------------------ WaitUnitil (sealed) ——|> CustomYieldInstruction WaitWhile (sealed) ——|> CustomYieldInstruction WaitForSecondsRealtime (非sealed，但未发现子类) ——|> CustomYieldInstruction WWW (非sealed，但未发现子类) ——|> CustomYieldInstruction ------------------------------------------------------------------------------------------------ 随着Unity更新或在一些可选的Package中，可能有更多。。。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 8、yield return + “任意继承了 YieldInstruction 类 ([UsedByNativeCode]，源码C层中无具体实现) 的对象”。重要！（可嵌套） Unity 中，常见的、直接或间接继承了 YieldInstruction 类的类有： ------------------------------------------------------------------------------------------------ WaitForSeconds (sealed) ——|> YieldInstruction Coroutine (sealed) ——|> YieldInstruction (Coroutine 是 StartCoroutine方法的返回值，意味着协程中可嵌套协程) WaitForEndOfFrame (sealed) ——|> YieldInstruction WaitForFixedUpdate (sealed) ——|> YieldInstruction AsyncOperation ——|> YieldInstruction ------------------------------------------------------------------------------------------------ AssetBundleCreateRequest (非sealed，但未发现子类) ——|> AsyncOperation AssetBundleRecompressOperation (非sealed，但未发现子类) ——|> AsyncOperation AssetBundleRequest (非sealed，但未发现子类) ——|> AsyncOperation ResourceRequest (非sealed，但未发现子类) ——|> AsyncOperation UnityEngine.Networking.UnityWebRequestAsyncOperation (非sealed，但未发现子类) ——|> AsyncOperation UnityEngine.iOS.OnDemandResourcesRequest (sealed) ——|> AsyncOperation ------------------------------------------------------------------------------------------------ 随着Unity更新或在一些可选的Package中，可能有更多。。。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 测试验证 第2、3、4、5、6条 如下： using System.Collections;using UnityEngine;public class Test : MonoBehaviour{void Start(){StartCoroutine(Func1());}IEnumerator Func1(){Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return null;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 0;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 1;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 99; //其他整数Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 0.5f; //浮点数值Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return false; //bool值Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return "Hi NRatel!"; //字符串Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return new Object(); //任意对象Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);} } 测试验证 第7条 如下： using System.Collections;using UnityEngine;public class Test : MonoBehaviour{void Start(){StartCoroutine(Func1());}IEnumerator Func1(){Debug.Log("Func1");yield return Func2();}IEnumerator Func2(){Debug.Log("Func2");yield return Func3();}IEnumerator Func3(){Debug.Log("Func3");yield return null;} } 三、Unity协程实现原理 1、C 的迭代器。 现在已经知道：协程肯定与IEnumerator有关，因为启动协程时需要一个 IEnumerator 对象。 而 IEnumerator 是C实现的 迭代器模式 中的 枚举器（用于迭代的游标）。 迭代器相关接口定义如下： namespace System.Collections{//可枚举（可迭代）对象接口public interface IEnumerable{IEnumerator GetEnumerator();}//迭代游标接口public interface IEnumerator{object Current { get; }bool MoveNext();void Reset();} } 参考 MSDN C文档中对于 IEnumerator、IEnumerable、迭代器 的描述。 利用 IEnumerator 对象，可以对与之关联的 IEnumerable 集合 进行迭代： 1)、通过 IEnumerator 的 Current 方法，可以获取集合中位于枚举数当前位置的元素。 2)、通过 IEnumerator 的 MoveNext 方法，可以将枚举数推进到集合的下一个元素。如果 MoveNext 越过集合的末尾, 则枚举器将定位在集合中最后一个元素之后, 同时 MoveNext 返回 false。 当枚举器位于此位置时, 对 MoveNext 的后续调用也将返回 false 。如果最后一次调用 MoveNext 时返回 false，则 Current 未定义（结果为null）。 3)、通过 IEnumerator 的 Reset 方法，可以将“迭代游标” 设置为其初始位置，该位置位于集合中第一个元素之前。 2、C 的 yield 关键字。 C编译器在生成IL代码时，会将一个返回值类型为 IEnumerator 的方法（其中包含一系列的 yield return 语句），构建为一个实现了 IEnumerator 接口的对象。 注意，yield 是C的关键字，而非Unity定义！IEnumerator 对象 也可以直接用于迭代，并非只能被Unity的 StartCoroutine 使用！ using System.Collections;using UnityEngine;public class Test : MonoBehaviour{void Start(){IEnumerator e = Func();while (e.MoveNext()){Debug.Log(e.Current);} }IEnumerator Func(){yield return 1;yield return "Hi NRatel!";yield return 3;} } 对上边C代码生成的Dll进行反编译，查看IL代码： 3、Unity 的协程。 Unity 协程是在逐帧迭代的，这点可以从 Unity 脚本生命周期 中看出。 可以大胆猜测一下，实现出自己的协程（功能相似，能够说明逐帧迭代的原理，不是Unity源码）： using System;using System.Collections;using System.Collections.Generic;using UnityEngine;public class Test : MonoBehaviour{private Dictionary<IEnumerator, IEnumerator> recoverDict; //key:当前迭代器 value:子迭代器完成后需要恢复的父迭代器private IEnumerator enumerator;private void Start(){//Unity自身的协程//StartCoroutine(Func1());//自己实现的协程StarMyCoroutine(Func1());}private void StarMyCoroutine(IEnumerator e){recoverDict = new Dictionary<IEnumerator, IEnumerator>();enumerator = e;recoverDict.Add(enumerator, null); //完成后不需要恢复任何迭代器}private void LateUpdate(){if (enumerator != null){DoEnumerate(enumerator);} }private void DoEnumerate(IEnumerator e){object current;if (e.MoveNext()){current = e.Current;}else{//迭代结束IEnumerator recoverE = recoverDict[e];if (recoverE != null){recoverDict.Remove(e);}//恢复至父迭代器, 若没有则会至为nullenumerator = recoverE;return;}//null，什么也不做，下一帧继续if (current == null) { return; }Type type = current.GetType();//基础类型，什么也不做，下一帧继续if (current is System.Int32) { return; }if (current is System.Boolean) { return; }if (current is System.String) { return; }//IEnumerator 类型, 等待内部嵌套的IEnumerator迭代完成再继续if (current is IEnumerator){//切换至子迭代器enumerator = current as IEnumerator;recoverDict.Add(enumerator, e);return;}//YieldInstruction 类型, 猜测也是类似IEnumerator的实现if (current is YieldInstruction){//省略实现return;} }IEnumerator Func1(){Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return null;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return "Hi NRatel!";Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 3;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return new WaitUntil(() =>{return Time.frameCount == 20;});Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return Func2();Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);}IEnumerator Func2(){Debug.Log("XXXXXXXXX");yield return null;Debug.Log("YYYYYYYYY");yield return Func3(); //嵌套 IEnumerator}IEnumerator Func3(){Debug.Log("AAAAAAAA");yield return null;Debug.Log("BBBBBBBB");yield return null;} } 对比结果，基本可以达成协程作用，包括 IEnumerator 嵌套。 但是 Time.frameCount 的结果不同，想来实现细节必然是有差别的。 四、部分Unity源码分析 1、CustomYieldInstruction 类 可以继承该类，并实现自己的、需要异步等待的类。 原理： 当协程中 yield return “一个CustomYieldInstruction的子类”; 其实就相当于在原来的 迭代器A 中，插入了一个 新的迭代器B。 当迭代程序进入 B ，如果 keepWaiting 为 true，MoveNext() 就总是返回 true。 上面已经说过，迭代器在迭代时，MoveNext() 返回false 才标志着迭代完成！ 那么，B 就总是完不成，直到 keepWaiting 变为 false。 这样 A 运行至 B处就 处于了 等待B完成的状态，相当于A挂起了。 猜测 YieldInstruction 也是类似的实现。 // Unity C reference source// Copyright (c) Unity Technologies. For terms of use, see// https://unity3d.com/legal/licenses/Unity_Reference_Only_Licenseusing System.Collections;namespace UnityEngine{public abstract class CustomYieldInstruction : IEnumerator{public abstract bool keepWaiting{get;}public object Current{get{return null;} }public bool MoveNext() { return keepWaiting; } public void Reset() {} }} 2、WaitUntil 类 语义为 “等待...直到满足...” 继承自 CustomYieldInstruction，需要等待时让 m_Predicate 返回 false (keepWating为true)。 // Unity C reference source// Copyright (c) Unity Technologies. For terms of use, see// https://unity3d.com/legal/licenses/Unity_Reference_Only_Licenseusing System;namespace UnityEngine{public sealed class WaitUntil : CustomYieldInstruction{Func<bool> m_Predicate;public override bool keepWaiting { get { return !m_Predicate(); } }public WaitUntil(Func<bool> predicate) { m_Predicate = predicate; } }} 3、WaitWhile 类 语义为 “等待...如果满足...” 继承自 CustomYieldInstruction，需要等待时让 m_Predicate 返回 true (keepWating为true)。 与 WaitUntil 的实现恰好相反。 // Unity C reference source// Copyright (c) Unity Technologies. For terms of use, see// https://unity3d.com/legal/licenses/Unity_Reference_Only_Licenseusing System;namespace UnityEngine{public sealed class WaitWhile : CustomYieldInstruction{Func<bool> m_Predicate;public override bool keepWaiting { get { return m_Predicate(); } }public WaitWhile(Func<bool> predicate) { m_Predicate = predicate; } }} 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/NRatel/article/details/102870744。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...象编程是一种程序设计方法，其核心思想是将数据和操作数据的方法封装成一个独立的对象。在Kotlin中，面向对象编程通过类、对象、继承、接口等概念得以实现，使得代码结构清晰，易于维护和扩展。 功能性编程(FP) , 功能性编程是一种编程范式，强调使用函数来表达计算过程，避免改变状态和使用副作用。Kotlin通过支持高阶函数、局部函数、递归等功能，将功能性编程的特性融入到语言中，提供了一种更简洁、更易于测试的编程方式。 跨平台开发(multi-platform development) , 跨平台开发是指编写一次代码可以在多个平台上运行的技术。Kotlin通过Kotlin/JS和Kotlin/Native等技术，支持在多种操作系统和设备上开发应用，包括Web浏览器、Android、iOS等，大大提高了开发效率和代码复用性。 零成本抽象(zero-cost abstractions) , 零成本抽象是Kotlin设计哲学的一部分，指的是在使用抽象概念（如泛型、高阶函数等）时，不会增加额外的运行时开销或代码复杂度。这使得开发者能够使用更高级别的抽象而不担心性能损失，从而提高代码的可读性和可维护性。 现代软件开发(modern software development) , 现代软件开发是指采用最新技术和最佳实践来创建高质量、可扩展和安全的软件系统的过程。Kotlin作为一门现代编程语言，结合了简洁的语法、强大的功能特性和跨平台支持，为现代软件开发提供了有力的工具，助力开发者构建更高效、更安全的应用程序。

...结合了随机旋转角度的方法，还引入了像素扰动、局部变形等手段，极大地增加了自动破解工具的识别难度。同时，研究人员强调了验证码设计时兼顾用户体验的重要性，提倡使用无障碍设计以方便视障人士及其他特殊群体进行验证。 此外，对于ClearType字体渲染优化问题，微软等公司也在不断探索改进方案，力求在保证验证码安全性的前提下提升显示效果，减少毛边现象，提供更为平滑清晰的文字显示。而在实际应用中，如银行、社交平台等高安全需求场景，则纷纷开始采用多模态验证码，结合图形、语音等多种方式，构建更为立体全面的安全防护体系。 总之，验证码技术的演进充分体现了AI与安全领域的交叉融合，未来将进一步发展为智能、高效且人性化的身份验证机制，持续抵御自动化攻击，保障用户的网络安全。

...套的前提下，内部函数使用了外部函数的变量，并且外部函数返回了内部函数，我们把这个使用外部函数变量的内部函数称为闭包 def outer(logo):def inner(msg):print(f"{logo}:{msg}")return innerfun = outer("java")fun("hello world") 闭包修改外部函数的值 需要用 nonlocal 声明这个外部变量 def outer(num1):def inner(num2):nonlocal num1num1 += num2print(num1)return innerfun = outer(10)fun(10) 输出20 优点： 无需定义全局变量即可实现通过函数，持续的访问、修改某个值 闭包使用的变量的所用于在函数内，难以被错误的调用修改 缺点： 由于内部函数持续引用外部函数的值，所以会导致这一部分内存空间不被释放，一直占用内存 装饰器 装饰器其实也是一种闭包，其功能就是在不破坏目标函数原有的代码和功能的前提下，为目标函数增加新功能 def outer(func):def inner():print("我要睡觉了")func()print("我起床了")return inner@outerdef sleep():print("睡眠中")sleep() 单例模式 单例def strTool():passsignle = strTool()==from 单例 import signlet1 = signlet2 = signleprint(id(t1))print(id(t2)) 工厂模式 将对象的创建由使用原生类本身创建转换到由特定的工厂方法来创建 好处： 大批量创建对象的时候有统一的入口，易于代码维护 当发生修改，仅修改工厂类的创建方法即可 class Person:passclass Worker(Person):passclass Student(Person):passclass Teacher(Person):passclass PersonFactory:def get_person(self,p_type):if p_type == 'w':return Worker()elif p_type == 's':return Student()else:return Teacher()pf = PersonFactory()worker = pf.get_person('w')student = pf.get_person('s')teacher = pf.get_person('t') 多线程 threading模块使用 import threadingimport timedef sing(msg):print(msg)time.sleep(1)def dance(msg):print(msg)time.sleep(1)if __name__ == '__main__':sing_thread = threading.Thread(target=sing,args=("唱歌。。。",))dance_thread = threading.Thread(target=dance,kwargs={"msg":"跳舞。。。"})sing_thread.start()dance_thread.start() Socket Socket（套接字）是进程间通信工具 服务端 创建Socket对象import socketsocket_server = socket.socket() 绑定IP地址和端口socket_server.bind(("localhost", 8888)) 监听端口socket_server.listen(1) 等待客户端链接conn, address =socket_server.accept()print(f"接收到客户端的信息{address}")while True:data: str = conn.recv(1024).decode("UTF-8")print(f"客户端消息{data}") 发送回复消息msg = input("输入回复消息：")if msg == 'exit':breakconn.send(msg.encode("UTF-8")) 关闭连接conn.close()socket_server.close() 客户端、 import socket 创建socket对象socket_client = socket.socket() 连接到服务器socket_client.connect(("localhost", 8888))while True:msg = input("输入发送消息：")if(msg == 'exit'):break 发送消息socket_client.send(msg.encode("UTF-8"))接收返回消息recv_data = socket_client.recv(1024)print(f"服务端回复消息：{recv_data.decode('UTF-8')}") 关闭链接socket_client.close() 正则表达式使用 import res = "pythonxxxxxxpython"result = re.match("python",s) 从左到右匹配print(result) <re.Match object; span=(0, 6), match='python'>print(result.span()) (0, 6)print(result.group()) pythonresult = re.search("python",s) 匹配到第一个print(result) <re.Match object; span=(0, 6), match='python'>result = re.findall("python",s) 匹配全部print(result) ['python', 'python'] 单字符匹配 数量匹配 边界匹配 分组匹配 pattern = "1[35678]\d{9}"phoneStr = "15288888888"result = re.match(pattern, phoneStr)print(result) <re.Match object; span=(0, 11), match='15288888888'> 递归 递归显示目录中文件 import osdef get_files_recursion_dir(path):file_list = []if os.path.exists(path):for f in os.listdir(path):new_path = path + "/" + fif os.path.isdir(new_path):file_list += get_files_recursion_dir(new_path)else:file_list.append(new_path)else:print(f"指定的目录{path},不存在")return []return file_listif __name__ == '__main__':print(get_files_recursion_dir("D:\test")) 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_29385297/article/details/128085103。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...三、优化小文件处理的方法 针对上述问题，我们可以采用以下几种方法来优化Spark在读取大量小文件时的性能。 1. 使用Dataframe API Dataframe API是Spark 2.x版本新增的一个重要特性，它可以让我们更方便地处理结构化数据。相比于RDD，Dataframe API可真是个贴心小能手，它提供的接口不仅瞅着更直观，操作起来更是高效溜溜的。这样一来，咱们就能把那些不必要的中间转换和操作通通“踢飞”，让数据处理变得轻松又愉快！另外，Dataframe API还超级给力地支持一些更高级的操作，比如聚合、分组什么的，这对于处理那些小文件可真是帮了大忙了！ 下面是一个简单的例子，展示如何使用Dataframe API来读取小文件： java val df = spark.read.format("csv") .option("header", "true") .option("inferSchema", "true") .load("/path/to/files/") 在这个例子中，我们使用read函数从指定目录下读取CSV文件，并将其转化为DataFrame。然后，我们可以通过各种函数对DataFrame进行操作，如show、filter、groupBy等。 2. 使用Spark SQL Spark SQL是一种高级抽象，用于查询关系表。就像Dataframe API那样，Spark SQL也给我们带来了一种超级实用又高效的处理小文件的方法，一点儿也不复杂，特别接地气儿。Spark SQL还自带了一堆超级实用的内置函数，比如COUNT、SUM、AVG这些小帮手，用它们来处理小文件，那速度可真是嗖嗖的，轻松又高效。 下面是一个简单的例子，展示如何使用Spark SQL来读取小文件： scss val df = spark.sql("SELECT FROM /path/to/files/") 在这个例子中，我们使用sql函数来执行SQL语句，从而从指定目录下读取CSV文件并转化为DataFrame。 3. 使用Partitioner Partitioner是Spark的一种内置机制，用于将数据分割成多个块。当我们处理大量小文件时，可以使用Partitioner来提高处理效率。其实呢，我们可以这样来操作：比如说，按照文件的名字呀，或者文件里边的内容这些规则，把那些小文件分门别类地整理一下。就像是给不同的玩具放在不同的抽屉里一样，每个类别都单独放到一个文件夹里面去存储，这样一来就清清楚楚、井井有条啦！这样一来，每次我们要读取文件的时候，就只需要瞄一眼一个文件夹里的内容，压根不需要把整个目录下的所有文件都翻个底朝天。 下面是一个简单的例子，展示如何使用Partitioner来处理小文件： python val partitioner = new HashPartitioner(5) val rdd = sc.textFile("/path/to/files/") .map(line => (line.split(",").head, line)) .partitionBy(partitioner) val output = rdd.saveAsTextFile("/path/to/output/") 在这个例子中，我们首先使用textFile函数从指定目录下读取文本文件，并将其转化为RDD。接着，我们运用一个叫做map的神奇小工具，就像魔法师挥动魔杖那样，把每一行文本巧妙地一分为二，一部分是文件名，另一部分则是内容。然后，我们采用了一个叫做partitionBy的神奇函数，就像把RDD里的数据放进不同的小篮子里那样，按照文件名给它们分门别类。这样一来，每个“篮子”里都恰好装了5个小文件，整整齐齐，清清楚楚。最后，我们使用saveAsTextFile函数将RDD保存为文本文件。因为我们已经按照文件名把文件分门别类地放进不同的“小桶”里了，所以现在每次找文件读取的时候，就不用像无头苍蝇一样满目录地乱窜，只需要轻轻松松打开一个文件夹，就能找到我们需要的文件啦！ 四、结论 通过以上三种方法，我们可以有效地优化Spark在读取大量小文件时的性能。Dataframe API和Spark SQL提供了简单且高效的API，可以快速处理结构化数据。Partitioner这个小家伙，就像个超级有条理的文件整理员，它能够按照特定的规则，麻利地把那些小文件分门别类放好。这样一来，当你需要读取文件的时候，就仿佛拥有了超能力一般，嗖嗖地提升读取速度，让效率飞起来！当然啦，这只是入门级别的小窍门，真正要让方案火力全开，还得瞅准实际情况灵活变通，不断打磨和优化才行。

...s_payment方法。然后我们将这个模块包含到Order类中，使得Order类可以调用process_payment方法。这种模块化的设计让我们的代码更加简洁和易于理解。 2. 封装的概念及其在Ruby中的应用 接下来，我们谈谈封装。封装嘛，在面向对象编程里算个挺关键的概念。简单说就是把对象的“私密信息”藏起来，不让外面随便乱动，但可以通过专门设计的一些方法去操作它。就像给你的宝贝东西加了个小锁，别人不能直接打开看或者乱翻，不过你可以用钥匙去管理它。 为什么要进行封装呢？因为封装可以帮助我们保护数据不被外部随意修改，从而减少错误的发生。比如，在我们电商网站上，要是把用户的信用卡信息直接亮出来，那这些重要信息分分钟可能就被拿去乱用啦！通过封装，我们可以确保这些信息只能在安全的环境中被处理。 在Ruby中，我们可以通过定义私有方法和属性来实现封装。让我们来看一个具体的例子。 示例代码： ruby class User attr_reader :name def initialize(name, password) @name = name @password = password end private def password @password end def change_password(new_password) @password = new_password end end user = User.new("Alice", "secret123") puts user.name user.password 这行代码会报错，因为password是私有的 user.change_password("new_secret") 在这个例子中，我们定义了一个User类，其中包含了name和password两个属性。通过attr_reader，我们可以公开访问name属性，但是password属性是私有的，外部无法直接访问。我们需要通过change_password这样的方法来更改密码，这种方式更安全。 3. 模块化设计的实际应用案例 现在，让我们来看看模块化设计在实际项目中的应用。好啦，咱们就拿做个博客系统来说吧！想想看，这个博客要是弄好了，得能让好多人一起用，每个人都能注册账号、登进来写东西。写完的文章呢，其他小伙伴能看到，还能在底下留言评论啥的，就跟咱们平时在社交平台上互动一样热闹！我们可以将这些功能分别放在不同的模块中，以便于管理和维护。 首先，我们可以创建一个Authentication模块来处理用户的登录和登出操作。 示例代码： ruby module Authentication def login(username, password) 登录逻辑 end def logout 登出逻辑 end end class User include Authentication def initialize(username, password) @username = username @password = password end def authenticate(password) password == @password end end user = User.new("admin", "admin123") user.login("admin", "admin123") if user.authenticate("admin123") 在这个例子中，我们将Authentication模块包含到User类中，这样User类就可以使用login和logout方法了。通过这种方式，我们实现了功能的分离，使得代码结构更加清晰。 4. 总结与展望 通过这篇文章，我们探讨了Ruby中的模块化设计与封装的重要性，并通过实际的代码示例展示了如何在项目中应用这些概念。用模块化的方式来写代码，就像搭积木一样，既能让程序变得更靠谱，又能省下很多开发和后期维护的力气，简直是一举两得的好事！ 未来，随着软件开发的不断发展，我相信模块化设计和封装的理念将会变得更加重要。嘿，咱们做开发的啊，就得不停地学、不停地练，把这些好习惯给用起来。为啥呢？就为了写出那种既好看又顺手的代码，谁不喜欢看着清爽、跑得飞快的程序呢？ 希望这篇文章对你有所帮助！如果你有任何疑问或想法，欢迎随时交流。记住，编程不仅仅是技术的积累，更是一种艺术的创造。让我们一起享受编程的乐趣吧！

...。 3.1 使用$project重新定义输出结构 针对上述情况，我们可以利用$project阶段来手动指定需要保留的字段。比如，如果我希望在最终结果中同时看到users集合的所有字段以及orders集合中的status字段，就可以这样写： javascript db.users.aggregate([ { $lookup: { from: "orders", localField: "userId", foreignField: "userId", as: "orderDetails" } }, { $project: { _id: 1, name: 1, email: 1, orderStatus: "$orderDetails.status" } } ]) 这里需要注意的是，$project阶段允许我们对输出的字段进行重命名或者过滤。例如，我把orders集合中的status字段改名为orderStatus，以便于区分。 3.2 深入探究嵌套数组 细心的朋友可能已经注意到，当我们使用$lookup时，返回的结果实际上是将orders集合中的匹配项打包成了一个数组（即orderDetails）。这就相当于说，如果我们要直接找到数组里的某个特定元素，还得费点功夫去搞定它呢！ 假设我现在想要获取第一个订单的状态，可以通过添加额外的管道步骤来实现： javascript db.users.aggregate([ { $lookup: { from: "orders", localField: "userId", foreignField: "userId", as: "orderDetails" } }, { $project: { _id: 1, name: 1, email: 1, firstOrderStatus: { $arrayElemAt: ["$orderDetails.status", 0] } } } ]) 这段代码使用了$arrayElemAt函数来提取orderDetails数组的第一个元素对应的status值。 --- 4. 总结与反思 这次经历教会了我什么？ 经过这次折腾，我对MongoDB的聚合框架有了更深的理解。其实呢，它虽然挺灵活的，但这也意味着我们得更小心翼翼地把握查询逻辑，不然很容易就出问题啦！特别是处理那些涉及多个集合的操作时，你得弄明白每一步到底干了啥，不然就容易出岔子。 最后，我想说的是，无论是在编程还是生活中，遇到困难并不可怕，可怕的是放弃思考。只要愿意花时间去研究和实践，总会找到解决问题的办法。希望大家都能从中受益匪浅！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你也有类似的经历或者疑问，欢迎随时留言交流哦~

...是一类常见的机器学习方法。它是对给定的数据集学到一个模型对新示例进行分类的过程。下图所示为一个流程图的决策树，长方形代表判断模块（decision block），椭圆形代表终止模块（terminating block），表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作分支（branch），可以达到另一个判断模块或终止模块。 决策过程是基于树结构来进行决策的。如下图，首先检查邮件域名地址，如果地址为myEmployer.com，则将其分类为“无聊时需要阅读的邮件”。否则，则检查邮件内容里是否包含单词“曲棍球”，如果包含则归类为“需要及时处理的朋友邮件”，如果不包含则归类到“无需阅读的垃圾邮件” 流程图形式的决策树 显然，决策过程的最终结论对应了我们所希望的判定结果，例如"需要阅读"或"不需要阅读”。 决策过程中提出的每个判定问题都是对某个属性的"测试"，如邮件地址域名为？是否包含“曲棍球”？ 每个测试的结果或是导出最终结论，或是导出进一步的判定问题，其考虑范围是在上次决策结果的限定范围之内，例如若邮件地址域名不是myEmployer.com之后再判断是否包含“曲棍球”。 一般的，决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点。根节点包含样本全集；叶节点对应于决策结果，例如“无聊时需要阅读的邮件”。其他每个结点则对应于一个属性测试；每个节点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中。 决策树学习基本算法 显然，决策树的生成是一个递归过程.在决策树基本算法中，有三种情形会导致递归返回: (1)当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分; (2)当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分; (3)当前结点包含的样本集合为空，不能划分。 2、划分选择 决策树算法的关键是如何选择最优划分属性。一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的"纯度" (purity)越来越高。 （1）信息增益 信息熵 "信息熵" (information entropy)是度量样本集合纯度最常用的一种指标，定义为信息的期望。假定当前样本集合 D 中第 k 类样本所占的比例为 ,则 D 的信息熵定义为： H(D)的值越小，则D的纯度越高。信息增益 一般而言，信息增益越大，则意味着使周属性 来进行划分所获得的"纯度提升"越大。因此，我们可用信息增益来进行决策树的划分属性选择，信息增益越大，属性划分越好。 以西瓜书中表 4.1 中的西瓜数据集 2.0 为例，该数据集包含17个训练样例，用以学习一棵能预测设剖开的是不是好瓜的决策树.显然，。 在决策树学习开始时，根结点包含 D 中的所有样例，其中正例占 ，反例占 信息熵计算为： 我们要计算出当前属性集合{色泽，根蒂，敲声，纹理，脐部，触感}中每个属性的信息增益。以属性"色泽"为例，它有 3 个可能的取值: {青绿，乌黑，浅自}。若使用该属性对 D 进行划分，则可得到 3 个子集，分别记为：D1 (色泽=青绿)， D2 (色泽2=乌黑)， D3 (色泽=浅白)。 子集 D1 包含编号为 {1，4，6，10，13，17} 的 6 个样例，其中正例占 p1=3/6 ，反例占p2=3/6； D2 包含编号为 {2，3，7，8， 9，15} 的 6 个样例，其中正例占 p1=4/6 ，反例占p2=2/6； D3 包含编号为 {5，11，12，14，16} 的 5 个样例，其中正例占 p1=1/5 ，反例占p2=4/5； 根据信息熵公式可以计算出用“色泽”划分之后所获得的3个分支点的信息熵为： 根据信息增益公式计算出属性“色泽”的信息增益为（Ent表示信息熵）： 类似的，可以计算出其他属性的信息增益： 显然，属性"纹理"的信息增益最大，于是它被选为划分属性。图 4.3 给出了基于"纹理"对根结点进行划分的结果，各分支结点所包含的样例子集显示在结点中。 然后，决策树学习算法将对每个分支结点做进一步划分。以图 4.3 中第一个分支结点( "纹理=清晰" )为例，该结点包含的样例集合 D 1 中有编号为 {1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 15} 的 9 个样例，可用属性集合为{色泽，根蒂，敲声，脐部 ，触感}。基于 D1计算出各属性的信息增益： "根蒂"、 "脐部"、 "触感" 3 个属性均取得了最大的信息增益，可任选其中之一作为划分属性.类似的，对每个分支结点进行上述操作，最终得到的决策树如圈 4.4 所示。 3、剪枝处理 剪枝 (pruning)是决策树学习算法对付"过拟合"的主要手段。决策树剪枝的基本策略有"预剪枝" (prepruning)和"后剪枝 "(post" pruning) [Quinlan, 1993]。 预剪枝是指在决策树生成过程中，对每个结点在划分前先进行估计，若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升，则停止划 分并将当前结点标记为叶结点； 后剪枝则是先从训练集生成一棵完整的决策树，然后自底向上地对非叶结点进行考察，若将该结点对应的子树替换为叶结点能带来决策树泛化性能提升，则将该子树替换为叶结点。 往期回顾 ● 带你详细了解机器视觉竞赛—ILSVRC竞赛 ● 到底什么是“机器学习”？机器学习有哪些基本概念？（简单易懂） ● 带你自学Python系列（一）：变量和简单数据类型（附思维导图） ● 带你自学Python系列（二）：Python列表总结-思维导图 ● 2018年度最强的30个机器学习项目！ ● 斯坦福李飞飞高徒Johnson博士论文: 组成式计算机视觉智能（附195页PDF） ● 一文详解计算机视觉的广泛应用：网络压缩、视觉问答、可视化、风格迁移 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Sophia_11/article/details/113355312。 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。

...Box 类型的，以及使用工具来查看 Box 信息，这节就先到这里啦！！！ 众所周知，开通了知识星球，邀请了一些在头条、快手等知名IT企业从事过音视频研发的朋友们做专业咨询，涉及的范围比较广，包括 Android/iOS 开发、Camera 开发、视频编辑、在线直播、WebRTC、播放器、OpenGL、C++ 等等，基本上涵盖了音视频工程领域的绝大部分内容。 关于音视频入门如何学习，学习了 FFmpeg 之后又该怎么办，跳槽选择哪个方向比较好，程序员职业软技能等等之类的问题，更是会以行业一线开发人员的角度帮你认真分析，出谋划策。 力求做到有问必答。在知识范围内，认真地对待每一个提问，不一定所有的问题都能答案，但每一个答案都是详细思考过的。 更多开发资料、博客源码、文档教程都会在星球内给出，白菜价即可加入，iOS 用户可以加我微信 ezglumes 拉你进去！！！ 一个音视频领域专业问答的小圈子！ 加我微信 ezglumes 拉你入技术交流群 推荐阅读： 音视频开发工作经验分享 || 视频版 OpenGL ES 学习资源分享 开通专辑 | 细数那些年写过的技术文章专辑 Android NDK 免费视频在线学习！！！ 你想要的音视频开发资料库来了 推荐几个堪称教科书级别的 Android 音视频入门项目 觉得不错，点个在看呗~ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/zhying719/article/details/124464016。 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。

...串中表示换行符，可以使用\n来代替。这里的\n是一个特殊的符号，代表一个换行操作。 举个例子： json { "poem": "静夜思\n床前明月光,\n疑是地上霜。\n举头望明月,\n低头思故乡。" } 在这个例子中，我们用\n来表示每一句诗之间的换行。当你把这个JSON解析出来时，程序会自动把这些\n替换成实际的换行符，于是输出的结果就会变成： 静夜思 床前明月光, 疑是地上霜。 举头望明月, 低头思故乡。 是不是很神奇？不过，这里有一个小技巧需要注意：如果你想要表示真正的反斜杠（\），那么你需要用双反斜杠（\\）来表示。因为单个反斜杠在JSON中会被认为是一个转义符。 --- 五、更复杂的情况 多段落文本 当然，现实中的情况往往比一首诗复杂得多。比如说，你得把一封邮件的内容存下来，而这封邮件的正文往往是由好几段话组成的，有长有短，啥样的都有。哎呀，光靠换行符 \n 可不一定行啊，毕竟你还得让每段之间留点空白，不然读起来就像一锅粥，分不清哪是哪呀！ 在这种情况下，你可以继续使用\n，同时注意合理安排段落结构。例如： json { "email": "亲爱的李四：\n\n很高兴收到您的来信。以下是我的回复：\n\n第一段内容...\n第二段内容..." } 在这里，\n\n表示两个连续的换行符，从而形成了一段空行。用这种方法，就能把文章分得清清楚楚的，读起来也顺溜多了！ --- 六、代码实践 从理论到实战 说了这么多理论，让我们动手试试看吧！下面是一些简单的代码示例，展示如何在JavaScript中生成和解析带有换行符的JSON数据。 示例1：生成JSON字符串 javascript const data = { poem: "静夜思\n床前明月光,\n疑是地上霜。\n举头望明月,\n低头思故乡。", email: "亲爱的李四：\n\n很高兴收到您的来信。以下是我的回复：\n\n第一段内容...\n第二段内容..." }; // 将对象转换为JSON字符串 const jsonString = JSON.stringify(data); console.log(jsonString); 运行这段代码后，你会看到类似这样的输出： json {"poem":"静夜思\\n床前明月光,\\n疑是地上霜。\\n举头望明月,\\n低头思故乡。","email":"亲爱的李四：\\n\\n很高兴收到您的来信。以下是我的回复：\\n\\n第一段内容...\\n第二段内容..."} 可以看到，在生成的JSON字符串中，所有的\n都被转义成了\\n。 示例2：解析JSON字符串 javascript const jsonString = '{"poem":"静夜思\\n床前明月光,\\n疑是地上霜。\\n举头望明月,\\n低头思故乡。","email":"亲爱的李四：\\n\\n很高兴收到您的来信。以下是我的回复：\\n\\n第一段内容...\\n第二段内容..."}'; // 将JSON字符串解析回对象 const parsedData = JSON.parse(jsonString); console.log(parsedData.poem); console.log(parsedData.email); 运行这段代码后，你会看到如下输出： 静夜思 床前明月光, 疑是地上霜。 举头望明月, 低头思故乡。 亲爱的李四： 很高兴收到您的来信。以下是我的回复： 第一段内容... 第二段内容... 瞧！我们的换行符终于生效啦！ --- 七、总结与反思 好了，今天的分享就到这里啦！通过这篇文章，我们不仅了解了如何在JSON中处理多次换行的内容，还学习了一些实用的小技巧。虽然JSON看似简单，但它背后隐藏着很多有趣的细节。希望这些知识能帮助你在未来的编程旅程中更加游刃有余。 最后，我想说的是，编程不仅仅是冷冰冰的技术活儿，它也是一种艺术形式。每一次解决问题的过程，都充满了挑战和乐趣。所以，不管遇到什么困难，都别轻易放弃，试着去思考、去尝试，说不定下一个突破就在前方等着你呢！ 祝大家 coding愉快！ 😊

...se的性能测试与调优方法 1. 引言 在大数据时代，HBase作为一款开源、分布式、面向列族的NoSQL数据库，因其卓越的水平扩展性及海量数据处理能力而备受瞩目。不过，在实际操作里头，对HBase做性能测试和调优这个步骤可是超级重要的！这不仅仅关系到系统的坚挺度和运转快慢，更直接影响到我们处理业务的速度有多快，还有用户使用起来舒不舒服，爽不爽的问题。这篇文咱要接地气地聊聊怎么给HBase做性能测试的大事儿，还会手把手教大家一些超实用的调优诀窍和小技巧。 2. HBase性能测试基础 在着手进行HBase性能测试前，我们需要先了解其基本工作原理。HBase基于Hadoop HDFS存储数据，利用RegionServer处理读写请求，通过Zookeeper进行集群协调。所以，平常我们聊性能测试时，经常会提到几个关键指标。就好比，读写速度怎么样，响应时间快不快，能同时处理多少请求，还有资源利用效率高不高，这些都是咱们评估性能表现的重点要素~ 示例代码（创建表并插入数据）： java Configuration config = HBaseConfiguration.create(); config.set("hbase.zookeeper.quorum", "zk_host:2181"); HTable table = new HTable(config, "test_table"); Put put = new Put(Bytes.toBytes("row_key")); put.add(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("cq"), Bytes.toBytes("value")); table.put(put); 3. HBase性能测试方法 （1）基准测试 使用Apache BenchMark工具（如YCSB，Yahoo! Cloud Serving Benchmark），可以模拟不同场景下的读写压力，以此评估HBase的基础性能。比如说，我们可以尝试调整各种不同的参数来考验HBase，就好比设置不同数量的同时在线用户，改变他们的操作行为（比如读取或者写入数据），甚至调整数据量的大小。然后，咱们就可以通过观察HBase在这些极限条件下的表现，看看它是否能够坚挺如初，表现出色。 （2）监控分析 利用HBase自带的监控接口或第三方工具（如Grafana+Prometheus）实时收集并分析集群的各项指标，如RegionServer负载均衡状况、内存使用率、磁盘I/O、RPC延迟等，以发现可能存在的性能瓶颈。 4. HBase性能调优策略 （1）配置优化 - 网络参数：调整hbase.client.write.buffer大小以适应网络带宽和延迟。 - 内存分配：合理分配BlockCache和MemStore的空间，以平衡读写性能。 - Region大小：根据数据访问模式动态调整Region大小，防止热点问题。 （2）架构优化 - 增加RegionServer节点，提高并发处理能力。 - 采用预分裂策略避免Region快速膨胀导致的性能下降。 （3）数据模型优化 - 合理设计RowKey，实现热点分散，提升查询效率。 - 根据查询需求选择合适的列族压缩算法，降低存储空间占用。 5. 实践案例与思考过程 在一次实践中，我们发现某业务场景下HBase读取速度明显下滑。经过YCSB压测后，定位到RegionServer的BlockCache已满，导致频繁的磁盘IO。于是我们决定给BlockCache扩容，让它变得更大些，同时呢，为了让热点现象不再那么频繁出现，我们对RowKey的结构进行了大刀阔斧的改造。这一系列操作下来，最终咱们成功让系统的性能蹭蹭地往上提升啦！在这个过程中，我们可是实实在在地感受到了，摸清业务特性、一针见血找准问题所在，还有灵活运用各种调优手段的重要性，这简直就像是打游戏升级一样，缺一不可啊！ 6. 结语 性能测试与调优是HBase运维中的必修课，它需要我们既具备扎实的技术理论知识，又要有敏锐的洞察力和丰富的实践经验。经过对HBase从头到脚、一丝不苟的性能大考验，再瞅瞅咱的真实业务场景，咱们能针对性地使出一些绝招进行调优。这样一来，HBase就能更溜地服务于我们的业务需求，在大数据的世界里火力全开，展现它那无比强大的能量。

...是线性代数和数值统计方法的集合。 Richard Johnson 和 Dean Wichern，2012·应用多元统计分析 Wolfgang Karl Hardle 和 Leopold Simar，2015·应用多元统计分析 也有一些在线的书籍，这些书籍可以在维基百科线性代数词条的最后一部分内容中可以看到。 线性代数大学课程 大学的线性代数课程是有用的，这使得本科生学习到他们应该掌握的线性代数内容。而作为一名机器学习实践者，大学的线性代数课程内容可能超过你所需掌握的内容，但这也能为你学习机器学习相关线性代数内容打下坚实的基础。 现在许多大学课程提供幻灯片的讲义、笔记等PDF电子版内容。有些大学甚至提供了预先录制的讲座视频，这无疑是珍贵的。 我鼓励你通过使用大学课程教材，深入学习相关课程来加深对机器学习中特定主题的理解。而不需要完全从头学到尾，这对于机器学习从业者来说太费时间了。 美国顶尖学校推荐的课程如下： Gilbert Strang·麻省理工学院·线性代数 Philip Klein·布朗大学·计算科学中的矩阵 Rachel Thomas·旧金山大学·针对编程者的线性代数计算 线性代数在线课程 与线性代数大学课程不同，在线课程作为远程教育而言显得不是那么完整，但这对于机器学习从业者而言学起来相当的快。推荐的一些在线课程如下： 可汗学院·线性代数 edX·线性代数：前沿基础 问答平台 目前网络上存在大量的问答平台，读者们可以在上面进行相关话题的讨论。以下是我推荐的一些问答平台，在这里要注意，一定要记得定期访问之前发布的问题及坛友的解答。 数学栈交换中的线性代数标记 交叉验证的线性代数标记 堆栈溢出的线性代数标记 Quora上的线性代数主题 Reddit上的数学主题 Numpy资源 如果你是用Python实现相关的机器学习项目，那么Numpy对你而言是非常有帮助的。 Numpy API文档写得很好，以下是一些参考资料，读者可以阅读它们来了解更多关于Numpy的工作原理及某些特定的功能。 Numpy参考 Numpy数组创建例程 Numpy数组操作例程 Numpy线性代数 Scipy线性代数 如果你同时也在寻找关于Numpy和Scipy更多的资源，下面有几个好的参考教材： 2017·用Python进行数据分析 2017·Elegant Scipy 2015·Numpy指南 作者信息 Jason Brownlee，机器学习专家，专注于机器学习教育 文章原标题《Top Resources for Learning Linear Algebra for Machine Learning》，作者：Jason Brownlee， 译者：海棠，审阅：袁虎。 原文链接 干货好文，请关注扫描以下二维码： 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yunqiinsight/article/details/79722954。 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。

如何使用Etcd进行分布式事务管理？ 1. 初识Etcd 为什么我们需要它？ 兄弟们，说到分布式系统，大家是不是都有一种既爱又恨的感觉？爱的是它可以扩展到成千上万台机器，恨的是它的复杂性简直让人头大。尤其是当你需要处理分布式事务的时候，简直就是噩梦！ 所以，今天咱们聊聊一个神器——Etcd。它是啥呢？简单说，Etcd就是一个分布式的键值存储系统，可以用来保存各种配置信息、状态数据或者元数据。更重要的是，它支持分布式锁、事件通知、一致性协议（Raft），简直是分布式事务管理的好帮手！ 不过在开始之前，我想问问你们：有没有想过为什么分布式事务这么难搞？ 思考一下： - 如果两个节点同时修改同一个资源怎么办？ - 数据怎么保证一致性？ - 怎么避免死锁？ 这些问题都是痛点啊！而Etcd通过一些机制，比如分布式锁和事务操作，可以很好地解决这些问题。接下来，咱们就一步步看看怎么用它来搞定分布式事务。 --- 2. Etcd的基本概念 锁、事务、观察者 首先，咱们得了解几个核心概念，不然看代码的时候会懵圈的。 2.1 分布式锁 分布式锁的核心思想就是：多个节点共享同一把锁，谁抢到这把锁，谁就能执行关键逻辑。Etcd提供了lease（租约）功能，用来模拟分布式锁。 举个栗子： python import etcd3 client = etcd3.client(host='localhost', port=2379) 创建一个租约，有效期为5秒 lease = client.lease(5) 给某个key加上这个租约 client.put(key='/my-lock', value='locked', lease=lease) 这段代码的意思是：我给/my-lock这个key绑定了一个5秒的租约。只要这个key存在，别的节点就不能再获取这把锁了。如果租约过期了，锁也就自动释放了。 2.2 事务操作 Etcd支持原子性的事务操作，也就是要么全部成功，要么全部失败。这种特性非常适合用来保证分布式事务的一致性。 比如，我们想做一个转账操作： python 检查账户A是否有足够的余额 如果余额足够，扣掉金额并增加到账户B success, _ = client.transaction( compare=[ client.transactions.version('/account/A') > 0, client.transactions.value('/account/A') >= '100' ], success=[ client.transactions.put('/account/A', '50'), client.transactions.put('/account/B', '100') ], failure=[] ) if success: print("Transaction succeeded!") else: print("Transaction failed.") 这里咱们用transaction()方法定义了一个事务，先检查账户A的余额是否大于等于100，如果是的话，就把钱从A转到B。整个过程啊，要么全都搞定，要么就啥也不干，这不就是分布式事务最理想的状态嘛！ 2.3 观察者模式 Etcd还有一个很酷的功能叫观察者模式，你可以监听某个key的变化，并实时做出反应。这对于监控系统状态或者触发某些事件非常有用。 比如： python for event in client.watch('/my-key'): print(event) 这段代码会一直监听/my-key的变化，一旦有更新就会打印出来。 --- 3. 实战演练 用Etcd实现分布式事务 现在咱们来实战一下，看看怎么用Etcd搞定分布式事务。假设我们要实现一个简单的库存管理系统。 3.1 场景描述 假设我们有两个服务A和服务B，服务A负责扣减库存，服务B负责记录日志。要让这两个步骤像一个整体似的，中间不能出岔子，那我们就得靠Etcd来管着分布式锁和事务了。 3.2 代码实现 Step 1: 初始化Etcd客户端 python import etcd3 client = etcd3.client(host='localhost', port=2379) Step 2: 获取分布式锁 python 创建一个租约，有效期为10秒 lease = client.lease(10) 尝试获取锁 lock_key = '/inventory-lock' try: lock_result = client.put(lock_key, 'locked', lease=lease) print("Lock acquired!") except Exception as e: print(f"Failed to acquire lock: {e}") Step 3: 执行事务操作 python 假设当前库存是100件 stock_key = '/inventory' current_stock = int(client.get(stock_key)[0].decode('utf-8')) if current_stock >= 10: 开始事务 success, _ = client.transaction( compare=[ client.transactions.version(stock_key) == current_stock ], success=[ client.transactions.put(stock_key, str(current_stock - 10)) ], failure=[] ) if success: print("Inventory updated successfully!") else: print("Failed to update inventory due to race condition.") else: print("Not enough stock available.") Step 4: 释放锁 python 租约到期后自动释放锁 lease.revoke() print("Lock released.") --- 4. 总结与展望 写到这里，我觉得咱们已经掌握了如何用Etcd来进行分布式事务管理。其实啊，事情没那么吓人！别看整个流程听着挺绕的，但只要你把分布式锁、事务操作还有观察者模式这些“法宝”都搞明白了，不管啥情况都能游刃有余地搞定，妥妥的！ 不过，我也想提醒大家，分布式事务并不是万能药。有时候，过度依赖分布式事务反而会让系统变得更加复杂。所以，在实际开发中，我们需要根据业务需求权衡利弊。 最后，希望大家都能用好Etcd这个利器，让自己的分布式系统更加健壮和高效！如果你还有其他问题，欢迎随时来找我讨论，咱们一起进步！

...起来。例如，我们可以使用“GetFile”节点来读取HDFS中的数据，使用“TransformJSON”节点来处理数据，使用“PutFile”节点来将处理后的数据保存到其他位置。 三、Apache Beam简介 Apache Beam是一个开源的统一编程模型，它可以用于构建批处理和实时数据处理应用程序。这个东西的好处在于，你可以在各种不同的数据平台上跑同一套代码，这样一来，开发者们就能把更多的精力放在数据处理的核心逻辑上，而不是纠结于那些底层的繁琐细节啦。 四、Hadoop与Apache Beam集成 为了使Hadoop与Apache Beam进行集成，我们需要使用Apache Beam SDK，并将其添加到Hadoop集群中。具体步骤如下： 1. 安装Apache Beam SDK 我们可以从Apache Beam的官方网站下载最新的稳定版本，并按照官方提供的指导手册进行安装。在安装这玩意儿的时候，我们得先调好几个基础配置，就好比Beam的通讯端口、验证登录的方式这些小细节。 2. 将Apache Beam SDK添加到Hadoop集群中 为了让Apache Beam能够访问Hadoop集群中的数据，我们需要配置Beam的环境变量。首先，我们需要确定Hadoop集群的位置，然后在Beam的环境中添加以下参数： javascript export HADOOP_CONF_DIR=/path/to/hadoop/conf export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop 3. 编写数据处理代码 接下来，我们可以编写数据处理代码，并使用Apache Beam SDK来运行它。以下是使用Apache Beam SDK处理HDFS中的数据的一个简单示例： java public class HadoopWordCount { public static void main(String[] args) throws Exception { Pipeline p = Pipeline.create(); String input = "gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt"; TextIO.Read read = TextIO.read().from(input); PCollection words = p | read; PCollection> wordCounts = words.apply( MapElements.into(TypeDescriptors.KVs(TypeDescriptors.strings(), TypeDescriptors.longs())) .via((String element) -> KV.of(element, 1)) ); wordCounts.apply(Write.to("gs://my-bucket/output")); p.run(); } } 在这个示例中，我们首先创建了一个名为“p”的Pipeline对象，并指定要处理的数据源。然后，我们使用“TextIO.Read”方法从数据源中读取数据，并将其转换为PCollection类型。接下来，我们要用一个叫“KV.of”的小技巧，把每一条数据都变个身，变成一个个键值对。这个键呢，就是咱们平常说的单词，而对应的值呢，就是一个简简单单的1。就像是给每个单词贴上了一个标记“已出现，记1次”。最后，我们将处理后的数据保存到Google Cloud Storage中的指定位置。 五、结论 总的来说，Hadoop与Apache NiFi和Apache Beam的集成都是非常容易的。只需要按照上述步骤进行操作，并编写相应的数据处理代码即可。而且，你知道吗，Apache NiFi和Apache Beam都超级贴心地提供了灵活度爆棚的API接口，这就意味着我们完全可以按照自己的小心思，随心所欲定制咱们的数据处理流程，就像DIY一样自由自在！相信过不了多久，Hadoop和ETL工具的牵手合作将会在大数据处理圈儿掀起一股强劲风潮，成为大伙儿公认的关键趋势。

...查 8.EV视频相关方法 9.WINDOW自带剪辑方法 10.快捷键大全 11.B站上传合集 12.查看WIN电脑配置 1.调整桌面的图标大小 搜索注册表,在运行里键入regedit就可以进入了,修改计算机\HKEY_CURRENT_USER\Control Panel\Desktop\WindowMetrics中的IconSpacing,IconVerticalSpacing等值可以进行调整,之后重启电脑使得修改生效即可. 2.怎么把我的电脑放到桌面上win10 引用别人的链接：win10中如何把我的电脑放到桌面上 3.分屏 分屏的方法 4.磁盘清理大法 C:\Users\HP\AppData--占的空间很大 C:\Users\HP\AppData\Roaming\Code --大 C:\Users\HP\AppData\Roaming\Code\User\workspaceStorage ---大！ C:\Users\HP\AppData\Roaming\Code\User\workspaceStorage\281c5e08bf4f59f783a3aa64953fdc77\ms-vscode.cpptools ---大！！ C:\Users\HP\AppData\Roaming--文件夹能删除吗 C:\Users\HP\Documents\Tencent Files D:\014-电子书\017-杂乱下载C盘\腾讯\5723\Image--腾讯聊天的图 C:\Users\HP\AppData\Local\Microsoft---6G 5.hiberfil.sys&swapfile.sys 可参考的相关hiberfi.sys和swapfile.sys的链接 今天HP1号的C盘满了,昨天还有5G的，今天只有2G了,发现了这两个文件.hiberfil.sys有3.12G,swapfile.sys256M. 经查，“hiberfil.sys”是系统休眠文件，其大小和物理内存一样大，这里我要解释下两个名字，计算机的休眠（hibernate）与睡眠(sleep)，我们常用的是sleep功能, 即电脑放置一段时间, 进入低耗状态, 工作态度保存在内存里, 恢复时1-2秒就可以恢复原状态.这个功能是实用的, 也是最常用的. hibernate是把工作状态即所有内存中的数据，写入到硬盘（这就是hiberfil.sys文件），然后关闭系统，在下次启动开机时，将保持的数据写回内存，虽然需要花费些时间，但好处就是你正在进行中的工作，都会被保存起来，就算断电以后也不回消失，这也就是为什么经常有人说几个月不用关机的原因，当然休眠并不是必须的，完全看你这个需求了，如果确实有需要也不用care这点硬盘啦。有网友说--这个文件大小的描述错误，hiberfil.sys的大小并≠内存大小，因为该文件貌似是压缩过。我的内存是8G，这个.hiberfil.sys有3.12G，这样看这个网友说的对的. hiberfi.sys的链接 首先分清SLEEP睡眠和HIBERNATE休眠两个概念. 我们常用的是SLEEP睡眠功能, 也就是电脑经过一定时间后, 进入低功耗状态, 工作态度保存在内存里, 恢复时1-2秒就可以恢复原状态.这个功能是实用的, 也是最常用的. 而休眠是把工作状态即所有内存信息写入硬盘,如有2-4G内存,即要写入2-4G的文件到硬盘,然后才能关机,开机恢复要读取2-4G的文件到内存,才能恢复原界面.而大文件的读写要花大量 的时间,已经不亚于正常开机了,所以现在休眠功能很不实用(针对1G以上内存). 休眠的HIBERFIL.SYS这个文件就是用来休眠时保存内存状态用的.会占用C盘等同内存容量的空间（以2G内存为例，这个文件也为2G），所以完全可以删掉而不影响大家使用.还会大大节省C盘空间的占用。 操作: 以管理员运行CMD, 打以下命令: POWERCFG -H OFF 即自动删除该文件. 大家看处理前后C盘空间的变化就知道了. 怎么以管理员运行： 在“所有程序”－＞“附件”－＞“命令提示符”上右键，选“以管理员运行” 如果本身是以管理员身份登录，直接运行cmd即可。 我做的测试： 文件位置C:\hiberfil.sys “pagefile.sys”是页面交换文件（即虚拟内存），这个文件不能删除，不过可以改变其大小和存放位置. 6.windows中的休眠与睡眠 windows中的休眠与睡眠 7.WPS中如何不做拼写检查 WPS中如何不做拼写检查 8.EV视频相关方法 如何利用EV视频剪辑软件合并视频 EV剪辑怎么给视频添加字幕 9.WINDOW自带剪辑方法 WIN10自带剪辑视频的方法 10.快捷键大全 快捷键大全 11.B站上传合集 B站上传合集 12.查看WIN电脑配置 13.windows远程桌面链接 win+Rmstsc 14.word中的边框和底纹如何应用于文字，段落和页面 word中边框和底纹——应用于文字、段落、页面分别如何设置？ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Edidaughter/article/details/111231562。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。