[ZooKeeper服务器过载 ]的搜索结果

...，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。 文章目录 问题表现 问题分析 问题解决 两个函数的区别 pg_cancel_backend() pg_terminate_backend() 后记 查询被锁住的表和进程 杀掉指定表指定锁的进程 问题发生并解决后，有一段时间了，所以问题和解决过程只记住了个大概… 问题表现 pgsql，删除某张表，无论是用第三方工具，还是命令，都无法删除成功。因为时间有点长了，所以报的啥错我也记不清了… 无法删除、无法访问、select 什么的都不成功。其他同事对这张表的操作一样。 百度之后，显示最多的结果是，有依赖，解决办法也很简单： DROP TABLE [table] CASCADE; 但是执行后，仍然解决不了问题。 问题分析 既然和依赖没关系，那就想其他办法。 经过百度和分析，大概率是有一个查询的sql，因为某些原因卡住了，然后一直占住这张表了，其他的操作都无法使用这张表。 问题解决 百度之后有如下办法： select from pg_class where relname='t_test' select oid from pg_class where relname='t_test' -- 将查出来的oid 填入下面select from pg_locks where relation='33635' -- 再将查出来的pid，调用下面的方法select pg_terminate_backend (17789) 因为时间过长，所以我也不确定下面的sql是干嘛的了… select ,pid,backend_start,application_name,query_start,waiting,state ,query from pg_stat_activitywhere pid = 17789order by query_start asc;SELECT FROM pg_stat_activity WHERE datname='t_test' 两个函数的区别 除了pg_terminate_backend()外，还有pg_cancel_backend()。 这里和oracle类似kill session的操作是 pg_terminate_backend() pg_cancel_backend() 只能关闭当前用户下的后台进程 向后台发送SIGINT信号，用于关闭事务，此时session还在，并且事务回滚 取消后台操作，回滚未提交事物 pg_terminate_backend() 需要superuser权限，可以关闭所有的后台进程 向后台发送SIGTERM信号，用于关闭事务、关闭Process，此时session也会被关闭，并且事务回滚 中断session，回滚未提交事物 后记 后来查了以下，出现那种删不掉，DROP TABLE [table] CASCADE也没用的情况，是因为表被锁住了。 查询被锁住的表和进程 select from pg_locks ajoin pg_class b on a.relation = b.oidjoin pg_stat_activity c on a.pid = c.pidwhere a.mode like '%ExclusiveLock%'; 这里查的是排它锁，也可以精确到行排它锁或者共享锁之类的。这里有几个重要的column：a.pid是进程id，b.relname是表名、约束名或者索引名，a.mode是锁类型。 杀掉指定表指定锁的进程 select pg_cancel_backend(a.pid) from pg_locks ajoin pg_class b on a.relation = b.oidjoin pg_stat_activity c on a.pid = c.pidwhere b.relname ilike '表名' and a.mode like '%ExclusiveLock%';--或者使用更加霸道的pg_terminate_backend()：select pg_terminate_backend(a.pid) from pg_locks ajoin pg_class b on a.relation = b.oidjoin pg_stat_activity c on a.pid = c.pidwhere b.relname ilike '表名' and a.mode like '%ExclusiveLock%'; 另外需要注意的是，pg_terminate_backend()会把session也关闭，此时sessionId会失效，可能会导致系统账号退出登录，需要清除掉浏览器的缓存cookie（至少我们系统遇到的情况是这样的）。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42845682/article/details/116980793。 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。

...，随着云原生技术和微服务架构的发展，Golang因其出色的并发性能和简洁的并发模型，在服务端开发领域大放异彩。比如在Kubernetes等容器编排系统中，大量采用Golang编写控制器和服务，有效利用并发特性提升集群资源调度效率。同时，许多大规模分布式系统如CockroachDB、Docker也选择Golang作为主要开发语言，充分利用其goroutine和channel的优势构建高可用、高性能的服务。 此外，学术界和工业界也在不断研究并发模型的新理论和最佳实践，如通过论文《Go Concurrency Patterns》（作者：Rob Pike）可以深入了解Go设计者对于并发编程的深度思考和实践经验分享。持续关注此类前沿资讯和研究成果，结合实际项目进行实践和应用，能够帮助开发者在Golang并发编程的世界里不断提升技术水平，应对日益复杂的软件工程挑战。

...作系统崩溃或Hive服务突然停止也可能导致日志文件未被妥善关闭。 4. 管理操作失误 误删、覆盖日志文件也是常见的情况。 四、诊断Hive日志文件损坏 1. 使用Hive CLI检查 bash hive> show metastore_db_location; 查看Metastore的数据库位置，通常位于HDFS上，检查是否存在异常或损坏的文件。 2. 检查HDFS状态 bash hdfs dfs -ls /path/to/hive/logs 如果发现文件缺失或状态异常，可能是HDFS的问题。 3. 日志审查 打开Hive的错误日志文件，如hive.log，查看是否有明显的错误信息。 五、修复策略 1. 重新创建日志文件 如果只是临时的文件损坏，可以通过重启Hive服务或重启Metastore服务来生成新的日志。 2. 数据恢复 如果是磁盘故障导致的文件丢失，可能需要借助专业的数据恢复工具，但成功的概率较低。 3. 修复HDFS 如果是HDFS的问题，可以尝试修复文件系统，或者备份并替换损坏的文件。 4. 定期备份 为了避免类似问题，定期备份Hive的日志文件和Metastore数据是必要的。 六、预防措施 - 增强硬件监控，及时发现并处理潜在的硬件问题。 - 设置合理的资源限制，避免因内存溢出导致的日志丢失。 - 建立定期备份机制，出现问题时能快速恢复。 总结 Hive日志文件损坏可能会带来不少麻烦，但只要我们理解其重要性，掌握正确的诊断和修复方法，就能在遇到问题时迅速找到解决方案。你知道吗，老话说得好，“防患于未然”，要想让Hive这个大家伙稳稳当当的，关键就在于咱们得养成勤快的保养习惯，定期检查和打理。希望这篇小文能像老朋友一样，给你点拨一二，轻松搞定Hive日志文件出问题的烦心事。

...) }) // 启动服务 r.Run(":8080") } 上述代码中，LogMiddleware是一个返回gin.HandlerFunc的函数，这就是Gin框架中的中间件形式。瞧，我们刚刚通过一句神奇的代码“r.Use(LogMiddleware())”，就像在全局路由上挂了个小铃铛一样，把日志中间件给安排得明明白白。现在，所有请求来串门之前，都得先跟这个日志中间件打个照面，让它给记个账嘞！ 三、多个中间件的串联与顺序（4） Gin支持同时注册多个中间件，并按照注册顺序依次执行。例如，我们可以添加一个权限验证中间件： go func AuthMiddleware() gin.HandlerFunc { return func(c gin.Context) { // 这里只是一个示例，实际的验证逻辑需要根据项目需求编写 if isValidToken(c) { c.Next() } else { c.AbortWithStatusJSON(http.StatusUnauthorized, gin.H{"error": "Unauthorized"}) } } } //... // 在原有基础上追加新的中间件 r.Use(AuthMiddleware()) //... 在上面的代码中，我们新增了一个权限验证中间件，它会在日志中间件之后执行。要是验证没过关，那就甭管了，直接喊停请求的整个流程。否则的话，就让它继续溜达下去，一路传递到其他的中间件，再跑到最后那个终极路由处理器那里去。 四、结语（5） 至此，我们已经在Go Gin中设置了多个中间件，并理解了它们的工作原理和执行顺序。实际上，中间件的功能远不止于此，你可以根据项目需求定制各种功能强大的中间件，如错误处理、跨域支持、性能监控等。不断尝试和探索，你会发现Gin中间件机制能为你的项目带来极大的便利性和可扩展性。而这一切，只需要我们发挥想象力，结合Go语言的简洁之美，就能在Gin的世界里创造无限可能！

...来，咱们的Kafka服务就能更稳、更快地运转起来，像上了发条的瑞士钟表一样精准高效。 总之，虽然UnknownReplicaAssignmentException可能带来一时的困扰，但只要深入了解其背后原理，采取正确的应对措施，就能迅速将其化解，让我们的Kafka服务始终保持良好的运行状态。在这个过程中，不断学习、实践和反思，是我们提升技术能力，驾驭复杂系统的必经之路。

...始探索将Hadoop服务容器化以适应新的IT架构需求。这无疑预示着未来Hadoop将在保持其核心竞争力的同时，不断演进以适应云计算环境的发展趋势，持续赋能企业在海量数据中挖掘出更大的价值。

...0.0 - 服务未启动：确保已经执行了启动ResourceManager的命令，且没有因为环境变量、端口冲突等原因导致服务启动失败。 - 网络问题：检查Flink集群各组件间的网络连通性，尤其是ResourceManager与JobManager之间的通信是否畅通。 - 资源不足：ResourceManager可能由于系统资源不足（例如内存不足）而无法启动，需要关注日志中是否存在相关异常信息。 3. 解决思路与实践 3.1 检查并修正配置 针对配置问题，我们需要对照官方文档仔细核对配置项，确保所有涉及ResourceManager的配置都正确无误。可以通过修改flink-conf.yaml后重新启动集群来验证。 3.2 查看日志定位问题 查看ResourceManager的日志文件，通常位于log/flink-rm-$hostname.log，从中可以获取到更多关于ResourceManager启动失败的具体原因。 3.3 确保服务正常启动 对于服务未启动的情况，手动执行启动命令并观察输出，确认ResourceManager是否成功启动。如果遇到启动失败的情况，那就得像解谜一样，根据日志给的线索来进行操作。比如，可能需要你换个端口试试，或者解决那些让人头疼的依赖冲突问题，就像玩拼图游戏时找到并填补缺失的那一块一样。 bash 查看ResourceManager是否已启动 jps 应看到有FlinkResourceManager进程存在 3.4 排查网络与资源状况 检查主机间网络通信，使用ping或telnet工具测试必要的端口连通性。同时呢，记得瞅瞅咱们系统的资源占用情况咋样哈，如果发现不太够使了，就得考虑给ResourceManager分派更多的资源啦。 4. 结语 在探索和解决Flink中ResourceManager未启动的问题过程中，我们需要具备扎实的理论基础、敏锐的问题洞察力以及细致入微的调试技巧。每一次解决问题的经历都是对技术深度和广度的一次提升。记住啊，甭管遇到啥技术难题，最重要的是得有耐心，保持冷静，像咱们正常人一样去思考、去交流。这才是我们最终能够破解问题，找到解决方案的“秘籍”所在！希望这篇内容能实实在在帮到你，让你对Flink中的ResourceManager未启动问题有个透彻的了解，轻松解决它，让咱的大数据处理之路走得更顺溜些。

...全新的深度学习OCR服务，通过引入更先进的图像预处理技术和深度学习模型架构，有效解决了低质量图像、密集文本等复杂情况下的识别难题，大大降低了超时错误的发生概率。 同时，为应对大规模文档数字化项目中可能出现的超时问题，研究者们正积极探索分布式OCR系统的构建与优化。这种系统能够将大量图像分割并分配到多个计算节点进行识别，从而显著提高处理速度和整体性能，有效避免单点超时的问题。 综上所述，尽管本文主要聚焦于Tesseract OCR中特定错误的解析与对策，但在全球范围内，OCR技术正以前所未有的速度迭代升级，不断攻克各类复杂场景下的识别难关，以满足日益增长的自动化信息提取需求。对于开发者和用户来说，紧跟前沿技术动态，结合实际应用场景灵活调整和优化OCR工具的使用策略，是实现高效精准识别的关键所在。

...，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。 我正在查看一些Java源代码，并注意到main方法没有定义。 Java如何编译源代码而不知道从哪里开始？ main方法仅在Java虚拟机执行代码时使用。没有main方法就无法执行代码，但仍然可以编译代码。 编译代码时，通常在命令行中指定一组文件，例如 javac MyClass1.java MyClass2.java Java编译器(javac)检查传递给它的每个类，并将其编译为.class文件。 Java源代码可能缺少main方法的一个原因是因为它被设计为用作库而不是被执行。 您可能感兴趣的东西：虽然Java编译器编译的源代码不需要main方法，但Java编译器本身的源代码确实有main方法。 运行和编译之间存在差异。 Java代码可以递增编译。您只需要一个main来运行代码。 Java"知道从哪里开始"，因为编译器足够智能，可以在编译时排列所有依赖项。 实际上，如果要在某种标准容器中构建Web应用程序，则代码可能不会使用main方法。容器可以，但你只需编写插入的组件。 //仅适用于java 1.6或更低版本 public class Test{ // this is static block static{ System.out.println("This is static block"); } } 在Java中(运行时)： 识别所有静态成员。 所有变量和方法都已初始化 执行静态块 how does Java compile run your source without knowing where to start? 我假设你的意思是运行(而不是编译)，因为你不需要main()来编译。在这种情况下，显式声明的main()方法只是运行程序的方法之一。 您可以使用一些框架来执行代码。他们有main()(仅讨论控制台应用程序)并要求您仅声明入口点。例如，这是运行单元测试的方法。 这将在没有任何错误且没有main()方法的情况下执行 abstract class hello extends javafx.application.Application { static { System.out.println("without main method"); System.exit(0); } } 如果您也不想使用静态块，可以按照以下方式完成 public class NoMain { private static final int STATUS = getStatus(); private static int getStatus() { System.out.println("Hello World!!"); System.exit(0); return 0; } } 但请注意，这是针对Java 6版本的。它不适用于Java 7，据说Java 8支持它。我尝试使用JDK 1.8.0_77-b03，但仍然无法正常工作 此代码无效 其中一种方法是静态块，但在以前版本的JDK中不在JDK 1.7中。 class A3{ static{ System.out.println("static block is invoked"); System.exit(0); } } package com.test; public class Test { static { System.out.println("HOLAAAA"); System.exit(1); } } //by coco //Command line: //java -Djava.security.manager=com.test.Test 嗨coco，欢迎来到Stack Overflow。 只是提示您的第一篇文章：请考虑添加一些解释性文本，说明其工作原理和原因，最好参考该方法的文档。 我们可以编译一个没有main方法的程序。实际上运行程序与编译程序不同。大多数库不包含main方法。所以对于编译，程序是否包含main方法没有问题。 public class Test{ // this is static block static{ System.out.println("This is static block"); System.exit(0); } } 这将在JDK 1.6或更早版本中正常运行。在1.7及更高版本中，必须包含main()函数。 是的，我们可以在没有main方法的情况下运行java程序，为此我们将使用静态函数 以下是代码： class Vishal { static { System.out.println("Hi look program is running without main() method"); } } 这将输出"Hi look程序正在运行而没有main()方法" 您编写的每个Java类都不是运行的入口点，这就是原因。我会说这是规则而不是例外。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42302384/article/details/114533528。 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。

...Q等其他主流消息队列服务也在不断优化其线程模型和资源分配策略。 例如，Apache Kafka 2.8版本引入了全新的线程模型设计，通过减少主线程间的竞争和锁争用，显著提升了并发处理能力和整体性能。这一改进提示我们在选择和使用消息队列时，不仅需要关注基础的线程池配置，还要紧跟技术发展步伐，适时利用最新特性进行优化。 此外，随着微服务架构的普及与云原生时代的到来，容器化部署下的消息中间件资源管理也面临新的挑战。有研究指出，在Kubernetes集群上运行ActiveMQ时，结合HPA（Horizontal Pod Autoscaler）可实现基于CPU或内存利用率自动调整Pod数量，间接优化内部线程资源的使用效率。 同时，对于系统的整体调优，除了关注单一组件如ActiveMQ的配置外，还应考虑上下游服务的协同工作，比如数据库连接池大小、网络带宽限制等因素。理论结合实践，借鉴《Unix编程艺术》等经典著作中的并发与资源调度理念，可以帮助开发者更科学地理解和配置系统资源，以适应复杂多变的业务场景需求。

一、引言 在微服务架构中，服务间的通信是非常重要的一环。不过呢，随着服务项目越来越多，复杂度蹭蹭往上涨，各服务之间沟通交流的性能和稳定性问题也变得越来越明显，越来越突出啦。Dubbo这款开源服务框架，就像个超能小助手，因为它的功能强大又灵活多变，在企业级应用的大舞台上那可是大显身手，得到了无数的青睐和广泛应用呢！本文将通过实例讲解如何利用Dubbo进行高性能、高吞吐量的服务调用。 二、Dubbo简介 Dubbo是一个高性能、轻量级的Java企业级远程服务调用框架，它提供了一套简单的接口定义、协议编解码、序列化、动态配置等设施，使得开发者可以更专注于业务逻辑，而无需关心服务间通信的问题。 三、Dubbo架构图 Dubbo的主要组成部分包括注册中心、客户端和服务端。客户端就像个精明的小侦探，它通过服务的大名（名称）、版本号、参数类型这些线索，再加上服务的具体地址这个关键坐标，就能找到对应的服务提供者。然后，它就会像我们平时向朋友发起请求那样，自信满满地向服务提供者抛出自己的需求。当服务提供者收到请求时，它会立马开始执行那些相应的业务操作步骤，就像是在玩一个“处理请求”的游戏一样。完成后，他们会像快递小哥一样，迅速地把结果打包好，然后妥妥地送回到客户端手中。注册中心用于存储服务提供者的元数据信息，方便客户端查找。 四、Dubbo的优点 Dubbo具有以下优点： 1. 高效 Dubbo支持多种协议（HTTP、TCP等），并且提供了本地和远程两种调用方式，可以根据实际情况选择最优的调用方式。 2. 灵活 Dubbo支持多种序列化方式（Hessian、Java对象、Protobuf等），可以根据服务的特性选择最合适的序列化方式。 3. 可靠 Dubbo提供了多种调用策略（轮询、随机、权重、优先等），可以根据服务的负载情况选择最适合的调用策略。 4. 容错 Dubbo提供了多种容错机制（超时重试、熔断器等），可以在保证系统稳定性的前提下提高系统的可用性和健壮性。 五、如何利用Dubbo进行高性能、高吞吐量的服务调用？ 1. 使用Dubbo的本地调用模式 当服务之间可以直接通信时，可以选择本地调用模式，避免网络延迟带来的影响。 java dubbo://127.0.0.1:8080/com.example.MyService?anyhost=true&application=consumer&check=false&default.impl=com.example.MyServiceImpl&default.version=1.0.0&interface=com.example.MyService 2. 使用Dubbo的多线程模型 通过配置Dubbo的多线程模型，可以充分利用多核CPU的优势，提高服务的处理能力。 java 3. 使用Dubbo的集群模式 通过配置Dubbo的集群模式，可以将一个服务部署在多个节点上，当某个节点出现问题时，可以通过其他节点提供服务，从而提高服务的可用性。 xml 4. 使用Dubbo的负载均衡模式 通过配置Dubbo的负载均衡模式，可以将请求均匀地分发到多个节点上，从而提高服务的处理能力。 xml 六、结论 Dubbo是一款非常优秀的服务框架，它提供了丰富的功能和灵活的配置选项，可以帮助我们轻松构建高效、稳定的分布式系统。然而，别误会，Dubbo虽然强大，但可不是什么都能解决的神器。在实际操作中，我们得根据实际情况灵活应对，适当做出调整和优化，这样才能让它更好地服务于我们的需求。只有这样，才能充分发挥出Dubbo的优势，满足我们的需求。

...立）发布的最新产品和服务中，就充分利用了Tungsten所带来的性能提升，实现了大规模实时流处理和复杂机器学习模型训练的并行化加速。 同时，学术界和工业界也在不断研究如何结合新一代硬件技术和编程模型以最大化利用Tungsten的潜力。有研究团队尝试将GPU和FPGA等异构计算资源与Tungsten相结合，通过定制化的内存管理策略和任务调度算法，进一步突破了Spark的数据处理瓶颈。 此外，随着Apache Spark 3.x版本的迭代更新，Tungsten相关的优化工作仍在持续进行。例如，引入动态编译优化，根据运行时数据特征生成最优执行计划，以及改进内存占用预测模型，有效提升了资源利用率和作业执行效率。 综上所述，Tungsten作为Apache Spark性能优化的核心部分，其设计理念和技术实现对于理解和应对当前及未来大数据挑战具有重要意义，值得我们持续关注其在业界的最新应用实践与研究成果。

...作为全球领先的流媒体服务提供商，其后台架构中也大量使用了Cassandra数据库，并对哈希分区策略进行了深度定制。Netflix团队根据自身业务特点，通过调整一致性哈希算法参数以及优化分区键选择，成功实现了数据在集群内的均匀分布，从而避免了热点问题，保证了系统的高可用性和稳定性。 此外，随着Apache Cassandra 4.0版本的发布，官方对其分区策略机制进行了更多优化，例如增强对超大表的支持，改进元数据管理等，使得Cassandra在处理大规模分布式数据场景时表现更为出色。深入研究这些最新特性并结合实际业务需求灵活运用，是充分发挥Cassandra优势的关键所在。 综上所述，在真实世界的应用中，Cassandra的分区策略不仅是一种理论指导，更需要根据实时业务发展、数据增长趋势以及技术更新迭代进行适时调整和优化，以实现最优的数据管理和访问性能。

...研究报告指出，随着云服务的普及，越来越多的企业选择将Spark部署在云端。然而，云环境下的安全性和成本控制成为新的关注点。报告建议，在选择云服务商时，应重点关注其安全防护措施和服务水平协议(SLA)，以确保数据的安全性和业务的连续性。同时，合理规划存储和计算资源，避免不必要的浪费，降低总体拥有成本(TCO)。 此外，针对Spark任务失败的具体问题，业界专家也提出了新的见解。他们认为，除了传统的内存配置、代码优化和外部依赖管理外，还需要重视任务的容错机制设计。通过合理的重试策略和状态管理，可以在一定程度上减轻任务失败带来的影响，提高系统的整体可靠性。 综上所述，无论是引入AI技术优化调度，还是加强云环境下的安全管理，亦或是完善任务的容错机制，都是当前Spark用户值得关注的方向。希望这些信息能够为你的大数据处理工作提供有益的参考。

...供高容错性的数据存储服务，并通过MapReduce编程模型实现数据的并行处理，从而能够高效地管理和分析超大型数据集。 MapReduce , MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算。在Hadoop环境中，MapReduce工作原理包括两个主要阶段。 分布式计算 , 分布式计算是指将一个复杂的计算任务分解为多个子任务，然后分配到一个由多台计算机或节点组成的网络上并行执行的过程。在本文中，Hadoop利用分布式计算技术来解决机器学习训练中的大数据问题，将数据分散存储在各个节点上并通过MapReduce模型让这些节点协同工作，共同完成对大量数据的处理和模型训练，从而克服了单机处理能力的限制。

...022年某国际知名云服务商发布了一项针对大规模数据环境下智能索引管理系统的实践报告，该系统利用机器学习算法动态分析SQL查询模式，并据此自适应地调整索引结构与数量，从而有效解决了传统方法中因索引过多导致性能瓶颈的问题。 同时，业界也正积极研究并推广分区表和分片技术在现代分布式数据库环境中的应用。例如，开源数据库项目“CockroachDB”通过创新的全局索引与多级分区策略，实现了跨节点的数据高效检索，大大提升了海量数据场景下的查询速度。 此外，学术界对于索引优化的研究也在不断深化。有学者提出了一种新型的混合索引结构，结合B树与哈希索引的优势，在保证查询效率的同时，降低了存储开销，为未来数据库索引设计提供了新的思路。 总之，随着大数据时代的发展，数据库索引的管理和优化愈发关键，而与时俱进的技术革新与深入研究将继续推动这一领域的发展，助力企业与开发者更好地应对复杂、高并发的数据库应用场景。

...，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。 求多个数最小公倍数的一种变换算法 2011-07-21 10:39:49| 分类： C++|举报|字号 订阅 令[a1,a2,..,an] 表示a1,a2,..,an的最小公倍数，(a1,a2,..,an)表示a1,a2,..,an的最大公约数，其中a1,a2,..,an为非负整数。对于两个数a,b，有[a,b]=ab/(a,b)，因此两个数最小公倍数可以用其最大公约数计算。但对于多个数，并没有[a1,a2,..,an]=M/(a1,a2,..,an)成立，M为a1,a2,..,an的乘积。例如：[2,3,4]并不等于24/(2,3,4)。即两个数的最大公约数和最小公倍数之间的关系不能简单扩展为n个数的情况。 本文对多个数最小公倍数和多个数最大公约数之间的关系进行了探讨。将两个数最大公约数和最小公倍数之间的关系扩展到n个数的情况。在此基础上，利用求n个数最大公约数的向量变换算法计算多个数的最小公倍数。 1． 多个数最小公倍数和多个数最大公约数之间的关系 令p为a1,a2,..,an中一个或多个数的素因子，a1,a2,..,an关于p的次数分别为r1,r2,..,rn，在r1,r2,..,rn中最大值为rc1=rc2=..=rcm=rmax，最小值为rd1=rd2=..=rdt=rmin，即r1,r2,..,rn中有m个数所含p的次数为最大值，有t个数所含p的次数为最小值。例如：4,12,16中关于素因子2的次数分别为2，2，4，有1个数所含2的次数为最大值，有2个数所含2的次数为最小值；关于素因子3的次数分别为0，1，0，有1个数所含3的次数为最大值，有2个数所含3的次数为最小值。 对最大公约数有，只包含a1,a2,..,an中含有的素因子，且每个素因子次数为a1,a2,..,an中该素因子的最低次数，最低次数为0表示不包含[1]。 对最小公倍数有，只包含a1,a2,..,an中含有的素因子，且每个素因子次数为a1,a2,..,an中该素因子的最高次数[1]。 定理1：[a1,a2,..,an]=M/(M/a1,M/a2,..,M/an)，其中M为a1,a2,..,an的乘积，a1,a2,..,an为正整数。 例如：对于4,6,8,10，有[4,6,8,10]=120，而M=46810=1920，M/(M/a1,M/a2,..,M/an) =1920/(6810,4810,4610,468)=1920/16=120。 证明： M/a1,M/a2,..,M/an中p的次数都大于等于r1+r2+..+rn-rmax，且有p的次数等于r1+r2+..+rn-rmax的。这是因为 （1） M/ai中p的次数为r1+r2+..+rn-ri，因而M/a1,M/a2,..,M/an中p的次数最小为r1+r2+..+rn-rmax。 （2） 对于a1,a2,..,an中p的次数最大的项aj（1项或多项），M/aj中p的次数为r1+r2+..+rn-rmax。 或者对于a1,a2,..,an中p的次数最大的项aj，M/aj中p的次数小于等于M/ak，其中ak为a1,a2,..,an中除aj外其他的n-1个项之一，而M/aj中p的次数为r1+r2+..+rn-rmax。 因此，(M/a1,M/a2,..,M/an)中p的次数为r1+r2+..+rn-rmax，从而M/(M/a1,M/a2,..,M/an)中p的次数为rmax。 上述的p并没有做任何限制。由于a1,a2,..,an中包含的所有素因子在M/(M/a1,M/a2,..,M/an)中都为a1,a2,..,an中的最高次数，故有[a1,a2,..,an]=M/(M/a1,M/a2,..,M/an)成立。 得证。 定理1对于2个数的情况为[a,b]=ab/(ab/a,ab/b)=ab/(b,a)=ab/(a,b)，即[a,b]=ab/(a,b)。因此，定理1为2个数最小公倍数公式[a,b]=ab/(a,b)的扩展。利用定理1能够把求多个数的最小公倍数转化为求多个数的最大公约数。 2．多个数最大公约数的算法实现 根据定理1，求多个数最小公倍数可以转化为求多个数的最大公约数。求多个数的最大公约数(a1,a2,..,an)的传统方法是多次求两个数的最大公约数，即 （1） 用辗转相除法[2]计算a1和a2的最大公约数(a1,a2) （2） 用辗转相除法计算(a1,a2)和a3的最大公约数，求得(a1,a2,a3) （3） 用辗转相除法计算(a1,a2,a3)和a4的最大公约数，求得(a1,a2,a3,a4) （4） 依此重复，直到求得(a1,a2,..,an) 上述方法需要n-1次辗转相除运算。 本文将两个数的辗转相除法扩展为n个数的辗转相除法，即用一次n个数的辗转相除法计算n个数的最大公约数，基本方法是采用反复用最小数模其它数的方法进行计算，依据是下面的定理2。 定理2：多个非负整数a1,a2,..,an，若aj>ai，i不等于j，则在a1,a2,..,an中用aj-ai替换aj，其最大公约数不变，即 (a1,a2,..,aj-1,aj,aj+1,..an)=(a1,a2,..,aj-1,aj-ai,aj+1,..an)。 例如：(34,24,56,68)=(34,24,56-34,68)=(34,24,22,68)。 证明： 根据最大公约数的交换律和结合率，有 (a1,a2,..,aj-1,aj,aj+1,..an)= ((ai,aj),(a1,a2,..,ai-1,ai+1,..aj-1,aj+1,..an))（i>j情况），或者 (a1,a2,..,aj-1,aj,aj+1,..an)= ((ai,aj),(a1,a2,..,aj-1,aj+1,..ai-1,ai+1,..an))（i<j情况）。 而对(a1,a2,..,aj-1,aj-ai,aj+1,..an)，有 (a1,a2,..,aj-1,aj-ai,aj+1,..an)= ((ai, aj-ai),( a1,a2,..,ai-1,ai+1,.. aj-1,aj+1,..an))（i>j情况），或者 (a1,a2,..,aj-1,aj-ai,aj+1,..an)= ((ai, aj-ai),( a1,a2,..,aj-1,aj+1,.. ai-1,ai+1,..an))（i<j情况）。 因此只需证明(ai,aj)=( ai, aj-ai)即可。 由于(aj-ai)= aj-ai，因此ai,aj的任意公因子必然也是(aj-ai)的因子，即也是ai,( aj-ai)的公因子。由于aj = (aj-ai)+ai，因此ai,( aj-ai)的任意公因子必然也是aj的因子，即也是ai,aj的公因子。所以，ai,aj的最大公约数和ai,(aj-ai) 的最大公约数必须相等，即(ai,aj)=(ai,aj-ai)成立。 得证。 定理2类似于矩阵的初等变换，即 令一个向量的最大公约数为该向量各个分量的最大公约数。对于向量<a1,a2,..,an>进行变换：在一个分量中减去另一个分量，新向量和原向量的最大公约数相等。 求多个数的最大公约数采用反复用最小数模其它数的方法，即对其他数用最小数多次去减，直到剩下比最小数更小的余数。令n个正整数为a1,a2,..,an，求多个数最大共约数的算法描述为： （1） 找到a1,a2,..,an中的最小非零项aj，若有多个最小非零项则任取一个 （2） aj以外的所有其他非0项ak用ak mod aj代替；若没有除aj以外的其他非0项，则转到（4） （3） 转到（3） （4） a1,a2,..,an的最大公约数为aj 例如：对于5个数34, 56, 78, 24, 85，有 (34, 56, 78, 24, 85)=(10,8,6,24,13)=(4,2,6,0,1)=(0,0,0,0,1)=1， 对于6个数12, 24, 30, 32, 36, 42，有 (12, 24, 30, 32, 36, 42)=(12,0,6,8,0,6)=(0,0,0,2,0,6)=(0,0,0,2,0,0)=2。 3. 多个数最小共倍数的算法实现 求多个数最小共倍数的算法为： （1） 计算m=a1a2..an （2） 把a1,a2,..,an中的所有项ai用m/ai代换 （3） 找到a1,a2,..,an中的最小非零项aj，若有多个最小非零项则任取一个 （4） aj以外的所有其他非0项ak用ak mod aj代替；若没有除aj以外的其他非0项，则转到（6） （5） 转到（3） （6） 最小公倍数为m/aj 上述算法在VC环境下用高级语言进行了编程实现，通过多组求5个随机数最小公倍数的实例，与标准方法进行了比较，验证了其正确性。标准计算方法为：求5个随机数最小公倍数通过求4次两个数的最小公倍数获得，而两个数的最小公倍数通过求两个数的最大公约数获得。 5.结论 计算多个数的最小公倍数是常见的基本运算。n个数的最小公倍数可以表示成另外n个数的最大公约数，因而可以通过求多个数的最大公约数计算。求多个数最大公约数可采用向量转换算法一次性求得。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/u012349696/article/details/21233457。 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。

...，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。 java的基本类型包括以下几类: 整型 byte short int long 浮点型 float double 字符型 char 布尔型 boolean 它们都有对应的包装类型(如果没有特殊说明，下面都是说包装类型)，其中整型和浮点型的基类都是Number，并且都是现实了Comparable接口，下面的内容以Integer为例，Byte,Short,Integer,Long只有整型长度上的区别，其他都是类似的。 Integer内部结构 类的内部数据结构是很简单的，只是简单包含了一个基本类型数据，并且提供了一些对基本类型的常见操作。 public final class Integer extends Number implements Comparable { //more code... / The value of the Integer. @serial / private final int value; //more code... } Integer的hashCode、equals和Comparable接口 Integer实现了Comparable接口，内部只是简单使用value值进行比较。还实现了hashCode和equals方法，不过equals还是会进行类型的对比，这也是equal实现的一个基本原则。所以Integer和Long是无论如何都不会相等的。 public int hashCode() { return value; } public boolean equals(Object obj) { if (obj instanceof Integer) { return value == ((Integer)obj).intValue(); } return false; } Integer内部缓存对象 或许你看过一些面试题，使用==来比较进行包装类型的比较，有时候会返回true，这有点不合常理。这个可以通过源码来解释。以Integer它在内部预先定义了一小段Integer对象(见IntegerCache的实现，high的范围还可以通过系统参数java.lang.Integer.IntegerCache.high设置)，并在valueOf调用时判断是否落在这个范围，如果范围合适，返回现成的对象。由于Integer是不变对象，所以它的复用是没有任何隐患的。 public static Integer valueOf(int i) { if(i >= -128 && i <= IntegerCache.high) return IntegerCache.cache[i + 128]; else return new Integer(i); } 话虽如此，但这只是一个优化手段，平时是不应该使用==来进行判断对象是否相等的。 Integer和字符串的相互转换 整型和字符串的相互转换也是常用的功能。看一下Integer转换成字符串的源码。 public static String toString(int i, int radix) { if (radix < Character.MIN_RADIX || radix > Character.MAX_RADIX) radix = 10; / Use the faster version / if (radix == 10) { return toString(i); } char buf[] = new char[33]; boolean negative = (i < 0); int charPos = 32; if (!negative) { i = -i; } while (i <= -radix) { buf[charPos--] = digits[-(i % radix)]; i = i / radix; } buf[charPos] = digits[-i]; if (negative) { buf[--charPos] = '-'; } return new String(buf, charPos, (33 - charPos)); } 算法还是比较简单的，就是根据基数radix不断对这个整数取余数，根据余数找到从digits数组中找到对应字符。这里需要注意的是， 为什么正数要取反使用负数而不是反过来呢，用正数不是更好处理么？其实，这涉及到是否溢出的问题，对于最小的整数integer，取反就会出现移除，还是一个负数，这样就有问题了。 还有一个功能是把整数换成16进制(toHexString)、8进制(toOctalString)或2进制的字符串(toBinaryString)，它最终是调用toUnsignedString实现的。 / Convert the integer to an unsigned number. / private static String toUnsignedString(int i, int shift) { char[] buf = new char[32]; int charPos = 32; int radix = 1 << shift; int mask = radix - 1; do { buf[--charPos] = digits[i & mask]; i >>>= shift; } while (i != 0); return new String(buf, charPos, (32 - charPos)); } 以16进制为例子，shift就是4，得到的mark就是1111，i和mask做与运算后就可以得到在16进制中字符数组的位置，从而得到这4位对应的16进制字符，最后通过右移就抹掉这低4位。 Integer类中有许多方法是和位操作相关的。待后续详解。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_33130645/article/details/114425171。 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。

...采用专门的安全工具和服务，如Open Policy Agent（OPA）等，对容器内用户的uid进行统一管理和审计，确保符合企业内部的安全策略和合规要求。 深入解读方面，Linux基金会发布的“Best Practices for Linux Container Images”白皮书中强调，除了合理设置uid外，还应关注gid、secondary groups以及文件权限等方面，以构建更加安全可靠的容器镜像。这也反映出，对于Docker容器uid背后所蕴含的安全理念和实践，业界正从单一数值设定转向全方位、立体化的权限管理体系构建。

...，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。 Python数据预处理的方法 数据预处理是数据分析、挖掘及机器学习应用中非常重要的一环。在数据预处理过程中，数据清洗和数据转换是必要的步骤。本文将介绍如何使用Python进行数据预处理工作，让我们一起来了解下。 数据清洗 数据清洗是数据分析中最重要的步骤之一，它将不完整的、错误的和未处理的数据转变为可以使用的数据。以下是一些常见的数据清洗方法： 缺失值处理 在真实的数据集中，缺失值是很常见的。可以使用Pandas库的isna()函数来判断哪些值是缺失值，并使用fillna()函数来填充缺失值。 数据去重 在数据集中，有可能存在重复数据。Pandas库提供了drop_duplicates()函数来去除重复数据。 异常值处理 在数据集中有时可能出现异常值，这些异常值可能会导致算法出现错误的结果。可以使用Pandas库的clip()函数将异常值限制在特定范围内。 数据转换 数据转换是数据预处理中另一个必要的步骤，利用数据转换可以将原始数据转换为适合算法分析的形式。 特征缩放 特征缩放是将特征值缩放到适当的取值范围内的方法。Pandas库中提供了StandardScaler()函数来实现特征缩放操作。 独热编码 独热编码可以将离散型数据转换为数值型数据，这对于某些机器学习算法来说是非常重要的。sklearn库的OneHotEncoder()函数可以实现独热编码。 特征降维 当数据集具有高维特征时，可以利用特征降维技术将数据集的特征降至低维进行处理。常用的特征降维算法有PCA、LDA等。sklearn库提供了PCA()函数可以实现特征降维。 结论 数据预处理是机器学习中非常重要的步骤，对于需要经过大量处理的原始数据进行变换，规范化和标准化以提高后续处理及结果的准确性非常必要。Python中的Pandas和sklearn库提供了许多函数工具，可以方便地进行数据清洗和数据转换的操作。希望本文可以为大家提供一些基础的数据预处理方法的参考。 最后的最后 本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。 对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。 🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡 专注于AI+职场+办公方向。 下图是课程的整体大纲 下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具 🚀 优质教程分享 🚀 🎄可以学习更多的关于人工只能/Python的相关内容哦！直接点击下面颜色字体就可以跳转啦！ 学习路线指引（点击解锁） 知识定位 人群定位 🧡 AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡 进阶级 本课程是AI+职场+办公的完美结合，通过ChatGPT文本创作，一键生成办公文案，结合AI智能写作，轻松搞定多场景文案写作。智能美化PPT,用AI为职场汇报加速。AI神器联动，十倍提升视频创作效率 💛Python量化交易实战 💛 入门级 手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统 🧡 Python实战微信订餐小程序 🧡 进阶级 本课程是python flask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/liangzijiaa/article/details/131335933。 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。

...可靠且可重复的OCR服务》文章深入探讨了如何借助Docker解决OCR工具在不同环境下的依赖难题。 此外，随着DevOps理念的普及，自动化工具如pipenv、npm、conda等包管理器在处理复杂依赖关系时展现出了强大的能力。TechCrunch最近的一篇报道《自动化包管理：提升软件开发效率的新利器》就分析了这些工具如何帮助企业更好地管理和更新项目依赖，减少由依赖缺失引发的问题，进一步保障了像Tesseract OCR这类关键组件的稳定运行。 因此，无论是关注具体场景下如Tesseract OCR的依赖配置问题，还是从宏观层面探讨现代软件工程中依赖管理的发展趋势，都有助于我们深化理解并优化日常开发工作中的依赖管理实践。

...sticsearch服务，不仅增强了稳定性与性能，还推出了针对实时数据分析、智能推荐系统等场景的新特性。例如，最新版本中优化的近义词自动扩展功能，能更精准地捕捉用户意图，极大提升用户体验，尤其适用于电商、新闻资讯等行业的大规模内容检索。 同时，随着物联网、日志分析等领域的快速发展，Elasticsearch的应用边界也在不断拓宽。不少企业利用其地理空间搜索功能进行车辆定位追踪、物流路径优化等业务实践，实现数据驱动决策。此外，Elasticsearch结合Kibana可视化工具，可将复杂的数据以直观易懂的图表形式展现，为数据分析人员提供高效的数据洞察手段。 对于希望深入研究Elasticsearch技术原理与实战应用的读者，可以参考《Elasticsearch权威指南》一书，或关注Elastic Stack官方博客及社区论坛，获取最新的技术动态和最佳实践案例。通过持续学习和实践，您将能够更好地驾驭这一强大的搜索引擎，为企业数字化转型赋能。