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Kafka
...下优化策略的关注。 针对此类问题,专家建议企业应更加注重Kafka的调优与监控。一方面,可以通过调整batch.size和linger.ms参数,优化批量发送效率,从而降低网络开销;另一方面,借助Prometheus和Grafana等工具实时监控集群状态,及时发现潜在风险。此外,随着云原生技术的普及,越来越多的企业开始将Kafka部署在容器化环境中。这种趋势不仅提升了资源利用率,还简化了运维流程。例如,阿里云推出的Kafka on ACK服务,就为企业提供了一站式解决方案,帮助企业快速构建稳定可靠的流处理系统。 与此同时,Kafka社区也在不断迭代更新,最新版本引入了多项新特性,如异步压缩算法和动态分区扩展等,进一步增强了系统的灵活性和扩展性。这些改进为企业应对复杂业务场景提供了更多可能性。不过,技术的进步也带来了新的学习曲线,开发者需要持续关注官方文档和最佳实践,以确保自身技能跟上行业发展的步伐。 总而言之,Kafka的广泛应用离不开对其特性的深刻理解以及合理配置。未来,随着5G、物联网等新兴技术的兴起,Kafka将在实时数据处理领域发挥更大的作用。企业和开发者唯有不断提升技术水平,才能在激烈的市场竞争中占据有利位置。
2025-04-11 16:10:34
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幽谷听泉
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...将其禁用几分钟以进行测试,然后将某些域列入白名单。 我怀疑几周后我会拨好电话。 翻译自: https://www.hanselman.com/blog/blocking-ads-before-they-enter-your-house-at-the-dns-level-with-pihole-and-a-cheap-raspberry-pi pi-hole 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/cunfusq0176/article/details/109051003。 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。
2023-08-12 20:49:59
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...主机加入到主机组中,针对生产环境就像把所有的MySQL 服务器加到一个MySQL主机组里,将Oracle 服务器加到一个Oracle 主机组里,方便管理和查看,可以配置多个组. [root@test objects] vim hostgroups.cfg define hostgroup { hostgroup_name Nagios-Example ; 主机组名字 alias Nagios 主机组 ; 主机组别名 members Nagios-Server,Nagios-Client ; 主机组成员,用逗号隔开 } 6.服务定义文件 服务定义文件定义你需要监控的对象的服务,比如本例为检测主机是否存活,在后面会讲到如何监控其它服务,比如服务器负载、内存、磁盘等. [root@test objects] vim services.cfg define service { host_name Nagios-Server ; hosts.cfg 定义的主机名称 service_description check-host-alive ; 服务描述 check_period 24x7 ; 检测的时间段 max_check_attempts 3 ; 最大检测次数 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup ; 发生故障通知的联系人组 notification_interval 10 notification_period 24x7 ; 通知的时间段 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } define service { host_name Nagios-Client service_description check-host-alive check_period 24x7 max_check_attempts 3 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup notification_interval 10 notification_period 24x7 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } 7.服务组定义文件 和主机组一样,我们可以按需将相同的服务放入一个服务组,这样有规律的分类,便于我们在WEB端查看. [root@test objects] vim servicegroups.cfg define servicegroup{ servicegroup_name Host-Alive ; 组名 alias Host Alive ; 别名设置 members Nagios-Server,check-host-alive,Nagios-Client,check-host-alive } 8.联系人定义文件 定义发生故障时,需要通知的联系人信息.默认安装完成后,该配置文件已经存在,而且该文件不仅定义了联系人,也定义了联系人组,为了条理化的规划,我们把联系人定义放在contacts.cfg文件里,把联系人组放在contactgroups.cfg文件中. [root@test objects] mv contacts.cfg contacts.cfg.bak [root@test objects] vim contacts.cfg define contact{ contact_name maoxian ; 联系人的名字 alias maoxian ; 别名 service_notification_period 24x7 ; 服务报警的时间段 host_notification_period 24x7 ; 主机报警的时间段 service_notification_options w,u,c,r ; 就是在这四种情况下报警。 host_notification_options d,u,r ;同上。 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 service_notification_commands notify-service-by-email 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 host_notification_commands notify-host-by-email email wangyx088@gmail.com ; 定义邮件地址,也就是接收报警邮件地址。 } 9.联系人组定义文件 联系人组定义文件在实际应用中很有好处,我们可以把报警信息分级别,报联系人分级别存放在联系人组里面.例如:当发生一些警告信息的情况下,只发邮件给系统工程师联系人组即可,但是当发生重大问题,比如主机宕机了,可以发给领导联系人组. [root@test objects] vim contactgroups.cfg define contactgroup{ contactgroup_name sagroup ; 组名 alias Nagios Administrators ; 别名 members maoxian ; 联系人组成员 } 10.命令定义文件 commands.cfg 命令定义文件是Nagios中很重要的配置文件,所有在hosts.cfg还是services.cfg使用的命令都必须在命令定义文件中定义才能使用.默认情况下,范例配置文件已经配置好了日常需要使用的命令,所以一般不做修改. 11.时间段定义文件 timeperiods.cfg 我们在检测、通知、报警的时候都需要定义时间段,默认都是使用7x24,这也是默认配置文件里配置好的,如果你需要周六日不做检测,或者在制定的维护时间不做检测,都可以在该时间段定义文件定义好,这样固定维护的时候,就不会为大量的报警邮件或者短信烦恼 [root@test objects] cat timeperiods.cfg |grep -v "^" |grep -v "^$" 可以根据业务需求来更改 12.启动Nagios 1> 修改配置文件所有者 [root@test objects] chown -R nagios:nagios /usr/local/nagios/etc/objects/ 2> 检测配置是否正确 [root@test objects] /usr/local/nagios/bin/nagios -v /usr/local/nagios/etc/nagios.cfg 如果配置错误,会给出相应的报错信息,可以根据信息查找,注意,如果配置文件中有不可见字符也可以导致配置错误 3> 重载Nagios [root@test objects] service nagios restart 本文出自 “毛线的linux之路” 博客,请务必保留此出处http://maoxian.blog.51cto.com/4227070/756516 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/8549202。 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。
2023-11-16 20:48:42
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...要的作用。RCU主要针对的数据对象是链表,目的是提高遍历读取数据的效率,为了达到目的使用RCU机制读取数据的时候不对链表进行耗时的加锁操作。这样在同一时间可以有多个线程同时读取该链表,并且允许一个线程对链表进行修改(修改的时候,需要加锁)。RCU适用于需要频繁的读取数据,而相应修改数据并不多的情景,例如在文件系统中,经常需要查找定位目录,而对目录的修改相对来说并不多,这就是RCU发挥作用的最佳场景。 Linux内核源码当中,关于RCU的文档比较齐全,你可以在 /DocumentaTIon/RCU/ 目录下找到这些文件。Paul E. McKenney 是内核中RCU源码的主要实现者,他也写了很多RCU方面的文章。今天我们就主要来说说linux内核rcu的机制详解。 在RCU的实现过程中,我们主要解决以下问题: 在读取过程中,另外一个线程删除了一个节点。删除线程可以把这个节点从链表中移除,但它不能直接销毁这个节点,必须等到所有的线程读取完成以后,才进行销毁操作。RCU中把这个过程称为宽限期(Grace period)。 在读取过程中,另外一个线程插入了一个新节点,而读线程读到了这个节点,那么需要保证读到的这个节点是完整的。这里涉及到了发布-订阅机制(Publish-Subscribe Mechanism)。 保证读取链表的完整性。新增或者删除一个节点,不至于导致遍历一个链表从中间断开。但是RCU并不保证一定能读到新增的节点或者不读到要被删除的节点。 宽限期 通过这个例子,方便理解这个内容。以下例子修改于Paul的文章。 struct foo {int a;char b;long c;};DEFINE_SPINLOCK(foo_mutex);struct foo gbl_foo;void foo_read (void){foo fp = gbl_foo;if ( fp != NULL )dosomething(fp-》a, fp-》b , fp-》c );}void foo_update( foo new_fp ){spin_lock(&foo_mutex);foo old_fp = gbl_foo;gbl_foo = new_fp;spin_unlock(&foo_mutex);kfee(old_fp);} 如上的程序,是针对于全局变量gbl_foo的操作。假设以下场景。有两个线程同时运行 foo_ read和foo_update的时候,当foo_ read执行完赋值操作后,线程发生切换;此时另一个线程开始执行foo_update并执行完成。当foo_ read运行的进程切换回来后,运行dosomething 的时候,fp已经被删除,这将对系统造成危害。为了防止此类事件的发生,RCU里增加了一个新的概念叫宽限期(Grace period)。 如下图所示: 图中每行代表一个线程,最下面的一行是删除线程,当它执行完删除操作后,线程进入了宽限期。宽限期的意义是,在一个删除动作发生后,它必须等待所有在宽限期开始前已经开始的读线程结束,才可以进行销毁操作。这样做的原因是这些线程有可能读到了要删除的元素。图中的宽限期必须等待1和2结束;而读线程5在宽限期开始前已经结束,不需要考虑;而3,4,6也不需要考虑,因为在宽限期结束后开始后的线程不可能读到已删除的元素。为此RCU机制提供了相应的API来实现这个功能。 void foo_read(void){rcu_read_lock();foo fp = gbl_foo;if ( fp != NULL )dosomething(fp-》a,fp-》b,fp-》c);rcu_read_unlock();}void foo_update( foo new_fp ){spin_lock(&foo_mutex);foo old_fp = gbl_foo;gbl_foo = new_fp;spin_unlock(&foo_mutex);synchronize_rcu();kfee(old_fp);} 其中foo_read中增加了rcu_read_lock和rcu_read_unlock,这两个函数用来标记一个RCU读过程的开始和结束。其实作用就是帮助检测宽限期是否结束。 foo_update增加了一个函数synchronize_rcu(),调用该函数意味着一个宽限期的开始,而直到宽限期结束,该函数才会返回。我们再对比着图看一看,线程1和2,在synchronize_rcu之前可能得到了旧的gbl_foo,也就是foo_update中的old_fp,如果不等它们运行结束,就调用kfee(old_fp),极有可能造成系统崩溃。而3,4,6在synchronize_rcu之后运行,此时它们已经不可能得到old_fp,此次的kfee将不对它们产生影响。 宽限期是RCU实现中最复杂的部分,原因是在提高读数据性能的同时,删除数据的性能也不能太差。 订阅——发布机制 当前使用的编译器大多会对代码做一定程度的优化,CPU也会对执行指令做一些优化调整,目的是提高代码的执行效率,但这样的优化,有时候会带来不期望的结果。如例: void foo_update( foo new_fp ){spin_lock(&foo_mutex);foo old_fp = gbl_foo;new_fp-》a = 1;new_fp-》b = ‘b’;new_fp-》c = 100;gbl_foo = new_fp;spin_unlock(&foo_mutex);synchronize_rcu();kfee(old_fp);} 这段代码中,我们期望的是6,7,8行的代码在第10行代码之前执行。但优化后的代码并不会对执行顺序做出保证。在这种情形下,一个读线程很可能读到 new_fp,但new_fp的成员赋值还没执行完成。单独线程执行dosomething(fp-》a, fp-》b , fp-》c ) 的 这个时候,就有不确定的参数传入到dosomething,极有可能造成不期望的结果,甚至程序崩溃。可以通过优化屏障来解决该问题,RCU机制对优化屏障做了包装,提供了专用的API来解决该问题。这时候,第十行不再是直接的指针赋值,而应该改为 : rcu_assign_pointer(gbl_foo,new_fp);rcu_assign_pointer的实现比较简单,如下:define rcu_assign_pointer(p, v) \__rcu_assign_pointer((p), (v), __rcu)define __rcu_assign_pointer(p, v, space) \do { \smp_wmb(); \(p) = (typeof(v) __force space )(v); \} while (0) 我们可以看到它的实现只是在赋值之前加了优化屏障 smp_wmb来确保代码的执行顺序。另外就是宏中用到的__rcu,只是作为编译过程的检测条件来使用的。 在DEC Alpha CPU机器上还有一种更强悍的优化,如下所示: void foo_read(void){rcu_read_lock();foo fp = gbl_foo;if ( fp != NULL )dosomething(fp-》a, fp-》b ,fp-》c);rcu_read_unlock();} 第六行的 fp-》a,fp-》b,fp-》c会在第3行还没执行的时候就预先判断运行,当他和foo_update同时运行的时候,可能导致传入dosomething的一部分属于旧的gbl_foo,而另外的属于新的。这样会导致运行结果的错误。为了避免该类问题,RCU还是提供了宏来解决该问题: define rcu_dereference(p) rcu_dereference_check(p, 0)define rcu_dereference_check(p, c) \__rcu_dereference_check((p), rcu_read_lock_held() || (c), __rcu)define __rcu_dereference_check(p, c, space) \({ \typeof(p) _________p1 = (typeof(p)__force )ACCESS_ONCE(p); \rcu_lockdep_assert(c, “suspicious rcu_dereference_check()” \usage”); \rcu_dereference_sparse(p, space); \smp_read_barrier_depends(); \(typeof(p) __force __kernel )(_________p1)); \})staTIc inline int rcu_read_lock_held(void){if (!debug_lockdep_rcu_enabled())return 1;if (rcu_is_cpu_idle())return 0;if (!rcu_lockdep_current_cpu_online())return 0;return lock_is_held(&rcu_lock_map);} 这段代码中加入了调试信息,去除调试信息,可以是以下的形式(其实这也是旧版本中的代码): define rcu_dereference(p) ({ \typeof(p) _________p1 = p; \smp_read_barrier_depends(); \(_________p1); \}) 在赋值后加入优化屏障smp_read_barrier_depends()。我们之前的第四行代码改为 foo fp = rcu_dereference(gbl_foo);,就可以防止上述问题。 数据读取的完整性 还是通过例子来说明这个问题: 如图我们在原list中加入一个节点new到A之前,所要做的第一步是将new的指针指向A节点,第二步才是将Head的指针指向new。这样做的目的是当插入操作完成第一步的时候,对于链表的读取并不产生影响,而执行完第二步的时候,读线程如果读到new节点,也可以继续遍历链表。如果把这个过程反过来,第一步head指向new,而这时一个线程读到new,由于new的指针指向的是Null,这样将导致读线程无法读取到A,B等后续节点。从以上过程中,可以看出RCU并不保证读线程读取到new节点。如果该节点对程序产生影响,那么就需要外部调用来做相应的调整。如在文件系统中,通过RCU定位后,如果查找不到相应节点,就会进行其它形式的查找,相关内容等分析到文件系统的时候再进行叙述。 我们再看一下删除一个节点的例子: 如图我们希望删除B,这时候要做的就是将A的指针指向C,保持B的指针,然后删除程序将进入宽限期检测。由于B的内容并没有变更,读到B的线程仍然可以继续读取B的后续节点。B不能立即销毁,它必须等待宽限期结束后,才能进行相应销毁操作。由于A的节点已经指向了C,当宽限期开始之后所有的后续读操作通过A找到的是C,而B已经隐藏了,后续的读线程都不会读到它。这样就确保宽限期过后,删除B并不对系统造成影响。 小结 RCU的原理并不复杂,应用也很简单。但代码的实现确并不是那么容易,难点都集中在了宽限期的检测上,后续分析源代码的时候,我们可以看到一些极富技巧的实现方式。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_50662680/article/details/128449401。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-25 09:31:10
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...件系统的设计、编码、测试和维护工作。在文中,JAVA开发工程师是一个高频出现的技术岗位,众多公司在金九银十求职季招聘的重点对象,因其跨平台、面向对象特性以及广泛应用于互联网后台服务端开发而受到业界青睐。 六险一金 , 六险一金是中国大陆地区较为全面的社会保险和住房公积金福利制度的简称。它包括养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险、补充医疗保险(部分公司提供)以及住房公积金。在本文中,各家公司为吸引优秀人才,均提供了包含六险一金在内的综合福利待遇。 年终奖 , 年终奖是指企业在每年度末向员工发放的一种奖金形式,用于表彰员工一年来的工作业绩和贡献。文中提到的多家公司都提到了年终奖作为其福利待遇的一部分,这不仅是对员工工作成果的认可,也是激励员工积极工作的有效手段。 股票期权 , 股票期权是一种长期激励机制,允许员工在未来特定时间内以预先约定的价格购买公司股票的权利。在本文所述的互联网公司中,很多公司向员工提供股票期权作为福利之一,旨在让员工分享公司的成长收益,增强归属感,并鼓励员工与公司共同长期发展。
2023-01-11 22:59:19
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Tornado
...络威胁环境。 此外,针对Tornado框架本身,社区内正热议如何进一步优化其在高并发场景下的表现。有开发者提出,通过引入gRPC协议,可以显著降低客户端和服务端之间的通信延迟,这对于需要实时交互的应用尤为重要。值得注意的是,gRPC不仅支持多种编程语言,还内置了强大的负载均衡机制,这与Tornado的异步架构高度契合。 总之,在追求技术创新的同时,开发者必须时刻牢记数据安全与合规性的重要性。无论是采用新型加密技术,还是优化现有架构,都需要综合考虑业务需求和技术可行性,确保每一步都走在合法合规的道路上。未来,随着量子计算的发展,传统加密算法或将面临新的挑战,因此提前布局相关研究显得尤为必要。
2025-04-09 15:38:23
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追梦人
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...的深度融合。 此外,针对新生代农民工的生活状况,《中国青年农民工社会融入研究报告》指出,尽管收入水平有所提高,但他们在住房、子女教育、医疗等方面依然面临较大压力,对此,各地政府也在探索实施租赁住房补贴、随迁子女平等接受义务教育、建立覆盖农民工的社会保险体系等一系列改革措施,力求解决新生代农民工在城市化进程中的痛点难点问题。 综上所述,新生代农民工已成为我国经济社会发展中不可或缺的力量,其市民化过程不仅关乎个人命运变迁,更影响着新型城镇化乃至整个国家的发展走向。社会各界应密切关注这一群体的需求变化,提供更加全面的支持和服务,共同助力新生代农民工顺利融入城市,共享社会发展成果。
2023-06-28 17:16:54
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Javascript
...各位小伙伴,不妨多尝试用它来解决实际问题,说不定哪天你会发现一个全新的解决方案呢! 好了,今天的分享就到这里啦。希望能给大家打开一点思路,也期待大家在评论区畅所欲言,分享你的想法!最后,祝大家coding愉快,早日成为编程界的高手!
2025-03-27 16:22:54
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月影清风
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...间同步性能。 另外,针对网络安全领域,由于不准确的时间同步可能导致诸如证书验证失效等问题,全球各地的网络安全专家正呼吁加强对NTP服务器的安全管理,以防止恶意攻击者通过篡改ntp服务来影响系统时间进而发动攻击。最近的一项案例显示,某大型企业因为未妥善配置NTP服务,导致其内部网络出现了严重的时间偏差,引发了数据同步混乱和安全隐患。 综上所述,时间同步技术不仅关乎计算机系统的正常运行,也对新兴技术的发展及网络安全防护起着至关重要的作用。无论是从技术研发前沿还是日常运维实践,深入理解并正确运用NTP及其他高精度时间同步协议都是不可或缺的一环。
2023-03-01 12:56:47
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...像层是构成镜像的基本单元。每一个镜像层代表了对文件系统的一次修改或新增内容,且每一层都包含相应的元数据以及指向其父层的指针。镜像层之间采用堆叠的方式组合在一起,形成最终的镜像。这种分层的设计使得镜像能够高效地复用已有的层,并且便于跟踪和理解镜像的历史变更记录。在创建容器时,基于镜像最上面加上一层可读写层,从而保证了容器具有独立的存储空间,可以在不改变镜像本身的情况下进行持久化存储或者动态调整。
2023-11-26 15:47:20
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...和扩展功能。 此外,针对网络扫描攻击等行为,业界也提出了新的防御策略和技术。例如,基于人工智能的动态防火墙策略,可以根据网络流量特征自动调整规则,有效应对端口扫描等攻击行为,极大地提升了网络安全防护水平。 综上所述,在持续演进的网络安全领域,Libnids所涉及的数据包处理机制、TCP连接管理等功能是构建现代网络防御体系的基础,而结合最新的研究进展和技术应用,则有助于我们更好地理解和应对日趋复杂且变化多端的网络威胁环境。
2023-02-08 17:36:31
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...是复习考研,所以还是针对专业课的历年真题来复习,像我们的卷子中就考察了很多关于哈希表、最短路径算法、KMP算法、赫夫曼算法以及最短路径算法的应用。 对于考卷上的一些知识点,我觉得掌握的并不是很好,于是又买了《王道数据结构》以及一些并没有什么卵用的书回来看,再次强化了基础。 并且,由于我们的复试通常会考察一些比较经典的算法问题,所以我又花了很多时间去学习这些算法题,这些题目并非数据结构的基础算法,所以在之前的书和视频中可能找不到答案。 于是我又在网上搜到了另一个系列视频《小甲鱼的数据结构视频》里面除了讲解数据结构之外,还讲解了更多经典的算法题,比如八皇后问题,汉诺塔问题,马踏棋盘,旅行商问题等,这些问题对于新手来说真的是很头大的,使用视频学习确实效果更佳。 实践阶段 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。 众所周知,算法题和数学题一样,需要多加练习,而且考研的时候必须要手写算法,于是我就经常在纸上写(抄)算法,你还别说,就算是抄,多抄几次也有助于理解。 很多基础的算法,比如层次遍历,深度优先遍历和广度优先遍历,多写几遍更有助理解,再比如稍微复杂一点的迪杰斯特拉算法,不多写几遍你可真记不住。 除了在纸上写之外,更好的办法自然是在电脑上敲了,写Java的使用Java写,写C++ 的用C++ 写,总之用自己擅长的语言实现就好,尴尬的是我当时只会c,所以就只好老老实实地用devc++写简单的c语言程序了。 至此,我们也算是学会了数据结构的基础知识了,至少知道每个数据结构的特性,会写常见的数据结构算法,甚至偶尔还能掏出一个八皇后出来。 推荐资源 书籍 《天勤数据结构》 《王道数据结构》 如果你要考研的话,这两本书可不要错过 严蔚敏《数据结构C语言版》 这本书是大学本科计算机专业常用的教科书,年代久远,可以看看,官方也有配套的教学视频 《大话数据结构》 官方教材大家都懂的,比较不接地气,这本书对于很多新手来说是更适合入门的书籍。 《数据结构与算法Java版》 如果你是学Java的,想有一本Java语言描述的数据结构书籍,可以试试这本,但是这本书显然比较复杂,不适合入门使用。 视频 《郝斌数据结构》 这个视频上文有提到过,年代比较久远,但是入门足够了。 《小甲鱼数据结构与算法》 这个视频比较新,更加全面,有很多关于经典算法的教程,作者也入驻了B站,有兴趣也可以到B站看他的视频。 总结 关于数据结构的学习,我们就讲到这里了,如果还有什么疑问也可以到我公众号里找我探讨,虽然我们提到了算法,但是这里只关注一些基础的数据结构算法,后续会有关于“怎么学算法“的文章推出,敬请期待。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/a724888/article/details/104586757。 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。
2023-09-12 23:35:52
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ZooKeeper
...的错误。嘿,有次我在测试环境里弄了个能扛大流量的程序,结果发现ZooKeeper老是蹦出个叫“CommitQueueFullException”的错误,烦得不行!我当时就纳闷了:“我明明设了个挺合理的线程池大小啊,怎么还出问题了呢?”后来一查才发现,坏事了,是客户端的连接数配少了,结果请求都堵在那儿了,就像高速公路堵车一样。真是教训深刻啊! --- 三、如何优雅地处理CommitQueueFullException? 既然知道了问题的根源,那接下来就要谈谈具体的解决办法了。我觉得可以从以下几个方面入手: 1. 调整队列大小 最直接的办法当然是增大队列的容量。通过修改zookeeper.commitlog.capacity参数,可以让ZooKeeper拥有更大的缓冲空间。其实嘛,这个方法也不是啥灵丹妙药,毕竟咱们手头的硬件资源就那么多,要是傻乎乎地把队列弄得太长,说不定反而会惹出别的麻烦,比如让系统跑得更卡之类的。 代码示例: properties zookeeper.commitlog.capacity=10485760 上面这段配置文件的内容表示将队列大小调整为10MB。你可以根据实际情况进行调整。 2. 优化客户端逻辑 很多时候,CommitQueueFullException并不是因为服务器的问题,而是客户端的请求模式不合理造成的。比如说,你是否可以合并多个小请求为一个大请求?或者是否可以采用批量操作的方式减少请求次数? 举个例子,假设你在做一个日志采集系统,每天需要向ZooKeeper写入成千上万个临时节点。与其每次都往一个节点里写东西,不如一口气往多个节点里写,这样能大大减少你发出的请求次数,省事儿又高效! 代码示例: java List nodesToCreate = Arrays.asList("/node1", "/node2", "/node3"); List createdNodes = zk.create("/batch/", new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL, nodesToCreate.size()); System.out.println("Created nodes: " + createdNodes); 在这段代码中,我们一次性创建了三个临时节点,而不是分别调用三次create()方法。这样的做法不仅减少了请求次数,还提高了效率。 3. 增加服务器资源 如果以上两种方法都不能解决问题,那么可能就需要考虑升级服务器硬件了。比如增加内存、提升CPU性能,甚至更换更快的磁盘。当然,这通常是最后的选择,因为它涉及到成本和技术难度。 4. 使用异步API ZooKeeper提供了同步和异步两种API,其中异步API可以在一定程度上缓解CommitQueueFullException的问题。异步API可酷了!你提交个请求,它立马给你返回结果,根本不用傻等那个响应回来。这样一来啊,就相当于给任务队列放了个假,压力小了很多呢! 代码示例: java import org.apache.zookeeper.AsyncCallback.StringCallback; public class AsyncExample implements StringCallback { @Override public void processResult(int rc, String path, Object ctx, String name) { if (rc == 0) { System.out.println("Node created successfully at path: " + name); } else { System.err.println("Failed to create node with error code: " + rc); } } public static void main(String[] args) throws Exception { ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, null); zk.createAsync("/asyncTest", "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT, new AsyncExample(), null); } } 在这段代码中,我们使用了createAsync()方法来异步创建节点。相比于同步版本,这种方式不会阻塞主线程,从而降低了队列满的风险。 --- 四、总结与展望 通过今天的探讨,我相信大家都对CommitQueueFullException有了更深刻的理解。嘿,别被这个错误吓到!其实啊,它也没那么可怕。只要你找到对的方法,保证分分钟搞定,就跟玩儿似的! 回顾整个过程,我觉得最重要的是要保持冷静和耐心。遇到技术难题的时候啊,别慌!先搞清楚它到底是个啥问题,就像剥洋葱一样,一层层搞明白本质。接着呢,就一步一步地去找解决的办法,慢慢来,总能找到出路的!就像攀登一座高山一样,每一步都需要脚踏实地。 最后,我想鼓励大家多动手实践。理论固然重要,但真正的成长来自于不断的尝试和失败。希望大家能够在实际项目中运用今天学到的知识,创造出更加优秀的应用! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你还有什么疑问或者想法,欢迎随时交流哦~
2025-03-16 15:37:44
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林中小径
ElasticSearch
...配置,我们还可以通过编写脚本来监控和处理NodeNotActiveException。比如,下面这段Java代码展示了如何捕获异常并记录日志: java import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.client.RestClient; import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest; import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse; public class ElasticSearchExample { public static void main(String[] args) { RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"))); try { CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test_index"); CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT); System.out.println("Index created: " + response.isAcknowledged()); } catch (Exception e) { if (e instanceof ClusterBlockException) { System.err.println("Cluster block detected: " + e.getMessage()); } else { System.err.println("Unexpected error: " + e.getMessage()); } } finally { try { client.close(); } catch (IOException ex) { System.err.println("Failed to close client: " + ex.getMessage()); } } } } 这段代码的作用是在创建索引时捕获可能发生的异常,并根据异常类型采取不同的处理方式。如果遇到ClusterBlockException,我们可以选择延迟重试或者其他补偿措施。 --- 6. 总结与反思 成长路上的一课 通过这次经历,我深刻体会到,作为一名开发者,不仅要掌握技术细节,还要学会从实际问题出发,找到最优解。NodeNotActiveException这个错误看着不起眼,但其实背后有不少门道呢!比如说,你的服务器硬件是不是有点吃不消了?集群那边有没有啥小毛病没及时发现?还有啊,咱们平时运维的时候是不是也有点松懈了?这些都是得好好琢磨的地方! 最后,我想说的是,技术学习的过程就像爬山一样,有时候会遇到陡峭的山坡,但只要坚持下去,总能看到美丽的风景。希望这篇文章能给大家带来一些启发和帮助!如果还有其他疑问,欢迎随时交流哦~
2025-03-14 15:40:13
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林中小径
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...己项目的架构图,并且针对架构和中间件提问 印象最深的一本技术书籍是什么? 五面(HR) 没什么过多的问题,主要就是聊了一下自己今后的职业规划,告知了薪资组成体系等等。 插播一条福利!!!最近整理了一套1000道面试题的文档(详细内容见文首推荐文章),以及大厂面试真题,和最近看的几本书。 需要刷题和跳槽的朋友,这些可以免费赠送给大家,帮忙转发文章,宣传一下,后台私信【面试】免费领取! 小天:好像问了两次看书的情况诶?现在面试还问这个? 程序员H:是啊,幸亏之前为了弄懂JVM还看了两本书,不然真不知道说啥了! 小天:看来,我也要找几本书去看了,感情没看过两本书都不敢跳槽了! 程序员H:对了,还有简历,告诉你一个捷径 简历尽量写好一些,项目经验突出: 1、自己的知识广度和深度 2、自身的优势 3、项目的复杂性和难度以及指标 4、自己对于项目做的贡献或者优化 程序员H:唉~这还不能走可怎么办呀!你说,我把主管打一顿,是不是马上就可以走了? 小天:... 查看全文 http://www.taodudu.cc/news/show-3387369.html 相关文章: 阿里菜鸟面经 Java后端开发 社招三年 已拿offer 阿里 菜鸟网络(一面) 2021年阿里菜鸟网络春招实习岗面试分享,简历+面试+面经全套资料! 阿里菜鸟国际Java研发面经(三面+总结):JVM+架构+MySQL+Redis等 2021年3月29日 阿里菜鸟实习面试(一面)(含部分总结) mongodb 子文档排序_猫鼬101:基础知识,子文档和人口简介 特征工程 计算方法Gauss-Jordan消去法求线性方程组的解 使用(VAE)生成建模,理解可变自动编码器背后的数学原理 视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part2 带你入门nodejs第一天——node基础语法及使用 python3数据结构_Python3-数据结构 debezium-connect-oracle使用 相关数值分析多种算法代码 android iphone treeview,Android之IphoneTreeView带组指示器的ExpandableListView效果 nginx rewrite功能使用 3-3 OneHot编码 JavaWeb:shiro入门小案例 MySQL的定义、操作、控制、查询语言的用法 MongoDB入门学习(三):MongoDB的增删查改 赋值、浅复制和深复制解析 以及get/set应用 他是吴恩达导师,被马云聘为「达摩院」首座 Jordan 标准型定理 列主元的Gauss-Jordan消元法-python实现 Jordan 块的几何 若尔当型(The Jordan form) 第七章 其他神经网络类型 解决迁移系统后无法配置启用WindowsRE环境的问题 宝塔面板迁移系统盘/www到数据盘/home 使用vmware vconverter从物理机迁移系统到虚拟机P2V 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_62695120/article/details/124510157。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-08 20:01:49
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这篇文章详细介绍了如何使用HTML、CSS和JavaScript构建一款消除类小游戏的基础界面及动态交互效果。通过JavaScript初始化游戏桌面,利用二维数组squareSet存储方块信息,并采用createSquare函数创建并定位各色小方块至游戏画布上。在鼠标交互阶段,实现了选中方块的闪烁特效,通过调用mouseOver函数触发连通图算法checkLinked以查找相同颜色的相邻方块,并借助定时器实现选定方块集合的连续闪烁。同时引入了基础分数、累加分数等计分系统概念,但未详述得分计算与更新逻辑。整个过程涉及页面重绘(refresh)、绝对定位、背景图片以及文档加载完成(window.onload)等关键技术点。
2023-06-08 15:26:34
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...需要收集依赖; 只能针对一个单独的 depend 对象来添加你的依赖对象; 那么正确的应该是在哪里收集呢?应该在我们调用了 Proxy 的 get 捕获器时 因为如果一个函数中使用了某个对象的 key,那么它应该被收集依赖 / 封装一个响应式函数 /let activeReactviceFn = nullfunction watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数activeReactviceFn && depend.addDepend(activeReactviceFn)return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 4.6 对 Depend 重构 两个问题: 问题一:如果函数中有用到两次 key,比如 name,那么这个函数会被收集两次 问题二:我们并不希望将添加 reactiveFn 放到 get 中,因为它是属于 Depend 的行为 所以我们需要对 Depend 类进行重构: 解决问题一的方法:不使用数组,而是使用 Set 解决问题二的方法:添加一个新的方法,用于收集依赖 // 保存当前需要收集的响应式函数let activeReactviceFn = nullclass Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })watchFn(function () {console.log(objProxy.name, '--------------')console.log(objProxy.name, '++++++++++++++')})objProxy.name = 'kobe'/ why --------------why ++++++++++++++kobe --------------kobe ++++++++++++++/ 4.7 创建响应式对象 目前的响应式是针对于obj一个对象的,我们可以创建出来一个函数,针对所有的对象都可以变成响应式对象 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)return new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 4.8 Vue2 响应式原理 前面所实现的响应式的代码,其实就是 Vue3 中的响应式原理: Vue3 主要是通过 Proxy 来监听数据的变化以及收集相关的依赖的 Vue2 中通过 Object.defineProerty的方式来实现对象属性的监听 可以将 reactive 函数进行如下的重构: 在传入对象时,我们可以遍历所有的 key,并且通过属性存储描述符来监听属性的获取和修改 在 setter 和 getter 方法中的逻辑和前面的 Proxy 是一致的 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {Object.keys(obj).forEach((key) => {let value = obj[key]Object.defineProperty(obj, key, {get: function () {const dep = getDepend(obj, key)dep.depend()return value},set: function (newValue) {value = newValueconst dep = getDepend(obj, key)dep.notify()} })})return obj}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/wanghuan1020/article/details/126774033。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-11 12:37:47
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...的那组边为宽边】 请编写一个程序计算这两张卡片叠加后所形成的绿色区域的面积。 输入 单组输入。 第1行输入四个整数,分别表示蓝色长方形透明卡片的左上角坐标(X坐标和Y坐标)、长和宽。两两之间用英文空格隔开。 第2行输入四个整数,分别表示黄色长方形透明卡片的左上角坐标(X坐标和Y坐标)、长和宽。两两之间用英文空格隔开。 两张长方形透明卡片的X坐标和Y坐标的取值范围为[-1000, 1000],长和宽的取值范围为[1,200]。 输出 输出一个非负整数,表示两张卡片叠加后所形成的绿色区域的面积。 思维题 画个图自己推公式就行,我这不是最简做法 给出下图,可以参考我的做法 include <bits/stdc++.h>using namespace std;int main(){int x,y,xx,yy,a,b,aa,bb;int i,j;scanf("%d%d%d%d",&x,&y,&a,&b);scanf("%d%d%d%d",&xx,&yy,&aa,&bb);int dx=abs(x-xx);int dy=abs(y-yy);if(x<=xx){i=min(aa,a-dx);}else i=min(a,aa-dx);if(y>=yy){j=min(bb,b-dy);}else j=min(b,bb-dy);if(i<=0||j<=0)puts("0");else printf("%d\n",ij);return 0;} B: 勤劳的老杨 题目描述 勤劳的老杨最近收到了一个任务清单,在这个清单上有N项不同的工作任务。对于每一项任务都给出了两个时间[X, Y],其中X表示任务的起始时间(任务从第X天开始,包含第X天),Y表示任务的结束时间(任务到第Y天结束,包含第Y天)。 认真的老杨对待每一项任务都是一心一意的。一旦他决定做某一项任务,在该任务没有完成之前他不会同时再做另一项任务,也就是说在任意时刻老杨手头最多只有一项任务。 假设完成每一项任务所获得的报酬都是相等的。那么,老杨应该如何来安排自己的时间才可以得到最多的报酬呢? 请你编写一个程序帮老杨计算出他最多可以完成的任务数量。保证至少能完成一项任务。 输入 单组输入。 第1行输入一个正整数N表示任务清单上任务的总数。(N<=1000) 第2行到第N行每一行包含两个正整数,分别表示每一项任务的开始时间和结束时间,两个正整数之间用空格隔开。 输出 输出老杨最多可以完成的任务数量。 贪心 include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node{int a;int b;}ans[1005];bool cmp(const node q,const node p){return q.b<p.b;}int main(){int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++){cin>>ans[i].a;cin>>ans[i].b;}sort(ans,ans+n,cmp);//按结束时间从小到大大排序int cou=0;int end=-1;for(int i=0;i<n;i++)if(ans[i].a>end){//注意时间不能重叠cou++;end=ans[i].b;}cout<<cou<<endl;return 0;} C: 秘密大厦的访客 题目描述 Kimi最近在负责一栋秘密大厦的安保工作,他的工作是记录大厦的来访者情况。 每个来访者都有一个与之对应的唯一编号,在每一条到访记录中记录了该来访者的编号。 现在Kimi需要统计每一条记录中的来访者是第几次光临秘密大厦。 输入 单组输入,每组两行。 第1行包含一个正整数n,表示记录的条数,n不超过1000; 第2行包含n个正整数,依次表示Kimi的记录中每位来访者的编号,两两之间用空格隔开。 输出 输出1行,包含n个正整数,两两之间用空格隔开,依次表示每条记录中的来访者编号是第几次出现。 签到题 直接模拟,做法很多 include<bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longint main(){int n,m;scanf("%d",&n);map<int,int>mp;for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&m);mp[m]++;printf("%d%c",mp[m],i==n ? '\n':' ');}return 0;} D: 最大能量 题目描述 一年一度的宇宙超级运动会在宇宙奥特英雄体育场隆重举行。X星人为这场运动会准备了很长时间,他大显身手的时刻终于到了! 为了保持良好的竞技状态和充沛的体能,X星人准备了N种不同的能量包。 虽然每种能量包都有无限个,但是因为同一种能量包使用太多会带来副作用,因此同样的能量包不能同时使用超过两个,也就是说最多同时可以使用两个相同的能量包。 每种能量包都有一个重量值和能量值。由于这些能量包的特殊性,必须要完整地使用一个能量包才能够发挥功效,否则将失去对应的能量值。 考虑到竞赛的公平性,竞赛组委会规定每个人赛前补充的能量包的总重量不能超过W。 现在需要你编写一个程序计算出X星人能够拥有的最大能量值是多少? 输入 单组输入。 第1行包含两个正整数N和W,其中N<=10^ 3,W<=10^ 3。 第2行到第N+1行,每一行包含两个正整数,分别表示每一种能量包的重量和能量值,两个正整数之间用空格隔开。每一种能量包的重量和能量值都是小于等于100的正整数。 输出 输出X星人能够拥有的最大能量值。 背包 可以看成每个物品个数为2的多重背包,用多重背包的方法做;也可以看成总共有2n个物品,用一般背包的方法做 //方法1include <bits/stdc++.h>using namespace std;int c[1005],w[1005];//重量 能量int f[10005];int main(){int n,m;cin>>n>>m;for(int i=1;i<=n;i++)cin>>c[i]>>w[i];for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=m;j>=c[i];--j){for(int k=1;k<=2&&kc[i]<=j;k++){f[j]=max(f[j],f[j-c[i]k]+w[i]k);} }cout<<f[m]<<endl;return 0;}//方法2include<bits/stdc++.h>using namespace std;const int N=1e3+5;int a[2N],b[2N],dp[N],n,m;int main(){cin>>n>>m;for(int i=1;i<=n;i++){cin>>a[i]>>b[i];a[i+n]=a[i],b[i+n]=b[i];}for(int i=1;i<=2n;i++){for(int j=m;j>=a[i];j--){dp[j]=max(dp[j],dp[j-a[i]]+b[i]);} }cout<<dp[m]<<'\n';return 0;} E: 最大素数 题目描述 输入一个数字字符串,从中删除若干个(包含0个)数字后可以得到一个素数,请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如,输入“1234”,删除1和4,可以得到的最大素数为23。 输入 输入一个数字字符串,从中删除若干个(包含0个)数字后可以得到一个素数,请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如,输入“1234”,删除1和4,可以得到的最大素数为23。 输出 输入一个数字字符串,从中删除若干个(包含0个)数字后可以得到一个素数,请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如,输入“1234”,删除1和4,可以得到的最大素数为23。 搜索 这里用的bfs,优先搜索当前最大的数,如果这个数已经是素数那么就是答案 我说不清楚,参考代码吧 include <bits/stdc++.h>using namespace std;bool isprime(int n){//素数判断if(n<2)return 0;for(int i=2;i<=(int)sqrt(n);++i)if(n%i==0)return 0;return 1;}struct node {string s;int len;bool operator<(const node &q)const{if(len!=q.len)return len<q.len;return s<q.s;} };bool check(string str){int m=0;for(int i=0;i<str.size();i++){m=m10+str[i]-'0';}return isprime(m);}bool flag;map<string,bool>vis;string s;void bfs(){priority_queue<node>q;q.push({s,s.size()});while(!q.empty()){node k=q.top();q.pop();if(vis[k.s])continue;vis[k.s]=1;if(check(k.s)){cout<<k.s<<endl;flag=1;return ;}for(int i=0;i<k.s.size();i++){//去掉第i个字符string s1=k.s.substr(0,i)+k.s.substr(i+1);q.push({s1,s1.size()});} }}int main(){cin>>s;bfs();if(!flag)puts("No result.");return 0;} F: 最大计分 题目描述 小米和小花在玩一个删除数字的游戏。 游戏规则如下: 首先随机写下N个正整数,然后任选一个数字作为起始点,从起始点开始从左往右每次可以删除一个数字,但是必须满足下一个删除的数字要小于上一个删除的数字。每成功删除一个数字计1分。 请问对于给定的N个正整数,一局游戏过后可以得到的最大计分是多少? 输入 单组输入。 第1行输入一个正整数N表示数字的个数(N<=10^3)。 第2行输入N个正整数,两两之间用空格隔开。 输出 对于给定的N个正整数,一局游戏过后可以得到的最大计分值。 最长下降子序列 将数组逆转就等价于求最长上升子序列长度 include <bits/stdc++.h>using namespace std;int arr[1005];int main(){int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++)cin>>arr[i];reverse(arr,arr+n);vector<int>stk;stk.push_back(arr[0]);for (int i = 1; i < n; ++i) {if (arr[i] > stk.back())stk.push_back(arr[i]);elselower_bound(stk.begin(), stk.end(), arr[i]) = arr[i];}cout << stk.size() << endl;return 0;} G: 密钥 题目描述 X星人又截获了Y星人的一段密文。 破解这段密文需要使用一个密钥,而这个密钥存在于一个正整数N中。 聪明的X星人终于找到了获取密钥的方法:这个正整数的最后一位是一个非零数K(K>=2),需要将正整数N切分成K个小的整数,并且要使得这K个较小整数的乘积达到最大。而所得到的最大乘积就是破解密文所需的密钥。 你能否帮X星人编写一段程序来得到密钥呢? 输入 X星人又截获了Y星人的一段密文。 破解这段密文需要使用一个密钥,而这个密钥存在于一个正整数N中。 聪明的X星人终于找到了获取密钥的方法:这个正整数的最后一位是一个非零数K(K>=2),需要将正整数N切分成K个小的整数,并且要使得这K个较小整数的乘积达到最大。而所得到的最大乘积就是破解密文所需的密钥。 你能否帮X星人编写一段程序来得到密钥呢? 输出 将N划分为K个整数后的最大乘积。 搜索 include <bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longll n;ll ans;void dfs(ll sum,ll m,int res){if(res==1){ans=max(ans,summ);return ;}int num=(int)log10(m)+1;//m的位数int k=10;for(int i=1;i<=num-res+1;i++){//保证剩余的数至少还有res-1位dfs(sum(m%k),m/k,res-1);k=10;}return ;}int main(){cin>>n;dfs(1ll,n,n%10);cout<<ans<<endl;return 0;} H: X星大学 题目描述 X星大学新校区终于建成啦! 新校区一共有N栋教学楼和办公楼。现在需要用光纤把这N栋连接起来,保证任意两栋楼之间都有一条有线网络通讯链路。 已知任意两栋楼之间的直线距离(单位:千米)。为了降低成本,要求两栋楼之间都用直线光纤连接。 光纤的单位成本C已知(单位:X星币/千米),请问最少需要多少X星币才能保证任意两栋楼之间都有光纤直接或者间接相连? 注意:如果1号楼和2号楼相连,2号楼和3号楼相连,则1号楼和3号楼间接相连。 输入 单组输入。 第1行输入两个正整数N和C,分别表示楼栋的数量和光纤的单位成本(单位:X星币/千米),N<=100,C<=100。两者之间用英文空格隔开。 接下来N(N-1)/2行,每行包含三个正整数,第1个正整数和第2个正整数表示楼栋的编号(从1开始一直到N),编号小的在前,编号大的在后,第3个正整数为两栋楼之间的直线距离(单位:千米)。 输出 输出最少需要多少X星币才能保证任意两栋楼之间都有光纤直接或者间接相连。 最小生成树模板题 //prim()最小生成树include <bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longdefine INF 0x3f3f3f3fint n,c;int dist[105];bool vis[105];int a[105][105];ll prim(int pos){memset(dist,INF,sizeof(dist));dist[pos]=0;ll sum=0;for(int i=1;i<=n;i++){int cur=-1;for(int j=1;j<=n;j++){if(!vis[j]&&(cur==-1||dist[j]<dist[cur]))cur=j;}if(dist[cur]>=INF)return INF;sum+=dist[cur];vis[cur]=1;for(int l=1;l<=n;l++)if(!vis[l])dist[l]=min(dist[l],a[cur][l]);}return sum;}int main() {scanf("%d%d",&n,&c);int x,y,z;memset(a,INF,sizeof(a));for(int i=1;i<=n;i++)a[i][i]=0;for(int i=1;i<=n(n-1)/2;i++){scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);a[x][y]=min(a[x][y],z);a[y][x]=a[x][y];}printf("%lld\n",prim(1)c);return 0;}//Kruskal()最小生成树include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node {int x,y,z;}edge[10005];bool cmp(node a,node b) {return a.z < b.z;}int fa[105];int n,m,c;long long sum;int get(int x) {return x == fa[x] ? x : fa[x] = get(fa[x]);}int main() {scanf("%d%d",&n,&c);m=n(n-1)/2;for(int i = 1; i <= m; i ++) {scanf("%d%d%d",&edge[i].x,&edge[i].y,&edge[i].z);}for(int i = 0; i <= n; i ++) {fa[i] = i;}sort(edge + 1,edge + 1 + m,cmp);// 每次加入一条最短的边for(int i = 1; i <= m; i ++) {int x = get(edge[i].x);int y = get(edge[i].y);if(x == y) continue;fa[y] = x;sum += edge[i].z;}printf("%lld\n",sumc);return 0;} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_52139055/article/details/123284091。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-01-20 16:20:26
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...新的安全规范。同时,针对新型存储设备如NVMe SSDs,开发者正在优化GRUB对新硬件的支持,并研究如何确保在不同启动环境下MBR与GPT分区表的有效兼容。 其次,在Windows安装与部署方面,微软于今年发布了Windows 11新版操作系统,不仅引入了全新的用户界面设计,还在安装流程中融入了智能化安装选项和更快捷的驱动识别机制。此外,随着云技术和虚拟化技术的发展,Windows To Go和Azure Sphere等新型安装方式为系统部署提供了更多可能。 在网络配置方面,IPv6在全球范围内的普及速度加快,许多网络设备厂商正致力于提升产品对IPv6协议栈的支持。与此同时,Windows操作系统也在不断更新其网络功能,包括DHCPv6客户端功能增强、DNS-over-HTTPS(DoH)支持以及更完善的组播服务管理工具。此外,Windows防火墙已新增多项高级策略设置,以满足日益复杂的网络安全需求。 最后,关于Office软件中的实用技巧,Microsoft Office 365定期发布更新,提供更丰富的协作工具和智能功能,例如Excel的数据预处理和分析能力得到显著提升,Outlook则集成了更多智能邮件管理和日程安排助手。这些实时更新和新增功能有助于用户提高工作效率,应对各种办公场景挑战。 总之,随着科技不断发展,无论是操作系统的基础架构、网络配置的复杂度还是办公应用的智能化程度都在持续演进,关注行业动态和技术前沿将帮助我们更好地理解和运用文中提及的相关知识。
2023-09-10 16:27:10
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...的解决方案。 同时,针对分布式环境下数据存储与计算的需求,Hadoop生态系统的组件如HDFS和YARN也在持续演进中,以适应实时流处理、机器学习等新兴应用场景。而诸如Kafka、Flink等流处理框架的兴起,也为海量数据的实时分析提供了强大支持。 不仅如此,学术界对于Trie树、Bitmap等数据结构的研究也在不断深入,结合新型硬件如SSD、GPU等进行并行优化,使得这些经典数据结构在现代海量数据处理场景下焕发新生。未来,随着量子计算和边缘计算等前沿技术的发展,海量数据处理的方法将更加丰富多元,效率也将有质的飞跃。 综上所述,海量数据处理技术正以前所未有的速度发展和完善,从理论研究到工程实践,各类创新技术和解决方案层出不穷,为大数据时代的数据价值挖掘奠定了坚实基础。广大读者可以通过关注最新的科研成果、行业报告和技术博客,深入了解这一领域的发展趋势和应用案例,以便更好地应对和解决实际工作中的海量数据挑战。
2024-03-01 12:40:17
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... 它的目的简单,就是针对内存地址0x123处写入字符串”crack”.接着我们修改一下makefile,使得内核编译时,能把crack.c编译成二进制文件: CFLAGS=-fno-stack-protectorckernel : ckernel_u.asm app_u.asm crack_u.asm cp ckernel_u.asm win_sheet.h win_sheet.c mem_util.h mem_util.c write_vga_desktop.c timer.c timer.h global_define.h global_define.c multi_task.c multi_task.h app_u.asm app.c crack_u.asm crack.c makefile '/media/psf/Home/Documents/操作系统/文档/19/OS-kernel-win-sheet/'ckernel_u.asm : ckernel.o....crack_u.asm : crack.o./objconv -fnasm crack.o crack_u.asmcrack.o : crack.cgcc -m32 -fno-stack-protector -fno-asynchronous-unwind-tables -s -c -o crack.o crack.c 然后我们在本地目录下,把api_call.asm拷贝一份,并命名为crack_call.asm,后者内容与前者完全相同,只不过稍微有那么一点点改变,例如: BITS 32mov AX, 30 8mov DS, axcall mainmov edx, 4 ;返回内核int 02Dh.... 这里需要注意,语句: mov AX, 30 8mov DS, ax 其中30对应的就是前面显示的0x1E,这两句汇编的作用是,把程序crack的数据段设置成下标为30的全局描述符所指向的内存段一致。这就意味着crack进程所使用的数据段就跟hlt启动的进程所使用的数据段一致了!于是在crack.c中,它对内存地址为0x123的地方写入字符串”crack”,那就意味着对hlt加载用户进程的内存空间写入对应字符串! 完成上面代码后,我们在java项目中,增加代码,一是用来编译crack进程,而是把crack代码写入虚拟磁盘。在OperatingSystem.java中,将代码做如下添加: public void makeFllopy() {writeFileToFloppy("kernel.bat", false, 1, 1);....header = new FileHeader();header.setFileName("crack");header.setFileExt("exe");file = new File("crack.bat");in = null;try {in = new FileInputStream(file);long len = file.length();int count = 0;while (count < file.length()) {bbuf[count] = (byte) in.read();count++;}in.close();}catch(IOException e) {e.printStackTrace();return;}header.setFileContent(bbuf);fileSys.addHeader(header);....}public static void main(String[] args) {CKernelAsmPrecessor kernelPrecessor = new CKernelAsmPrecessor();kernelPrecessor.process();kernelPrecessor.createKernelBinary();CKernelAsmPrecessor appPrecessor = new CKernelAsmPrecessor("hlt.bat", "app_u.asm", "app.asm", "api_call.asm");appPrecessor.process();appPrecessor.createKernelBinary();CKernelAsmPrecessor crackPrecessor = new CKernelAsmPrecessor("crack.bat", "crack_u.asm", "crack.asm", "crack_call.asm");crackPrecessor.process();crackPrecessor.createKernelBinary();OperatingSystem op = new OperatingSystem("boot.bat");op.makeFllopy();} 在main函数中,我们把crack.c及其附属汇编文件结合在一起,编译成二进制文件crack.bat,在makeFllopy中,我们把编译后的crack.bat二进制数据读入,并把它写入到虚拟磁盘中,当系统运行起来后,可以把crack.bat二进制内容作为进程加载执行。 完成上面代码后,回到内核的C语言部分,也就是write_vga_desktop.c做一些修改,在kernel_api函数中,修改如下: int kernel_api(int edi, int esi, int ebp, int esp,int ebx, int edx, int ecx, int eax) {....else if (edx == 14) {sheet_free(shtctl, (struct SHEET)ebx);//change herecons_putstr((char)(task->pTaskBuffer->pDataSeg + 0x123));}....}void console_task(struct SHEET sheet, int memtotal) {....for(;;) {....else if (i == KEY_RETURN) {....else if (strcmp(cmdline, "crack") == 1) {cmd_execute_program("crack.exe");}....}....} 在kernel_api中,if(edx == 14)对应的api调用是api_closewin,也就是当用户进程关闭窗口时,我们把进程数据偏移0x123处的数据当做字符串打印到控制台窗口上,在console_task控制台进程主函数中,我们增加了对命令crack的响应,当用户在控制台上输入命令”crack”时,将crack代码加载到内核中运行。上面代码完成后,编译内核,然后用虚拟机将内核加载,系统启动后,我们现在一个控制台中输入hlt,先启动用户进程。然后点击”shift + w”,启动另一个控制台窗口,在其中输入crack,运行crack程序: 接着把点击tab键,把焦点恢复到窗口task_a,然后用鼠标点击运行hlt命令的窗口,把输入焦点切换到该控制台,然后再次点击tab键,把执行权限提交给运行hlt命令的控制台,此时点击回车,介绍用户进程启动的窗口,结果情况如下: 此时我们可以看到,运行hlt命令,执行用户进程的控制台窗口居然输出了字符串”crack”,而这个字符串正是crack.c在执行时,写入地址0x123的字符串。这就意味着一个恶意进程成功修改了另一个进程的内存数据,也相当于一个流氓程序把一只咸猪手伸到其他用户进程的裙底,蹂躏一番后留下了猥琐的证据。 那么如何防范恶意进程对其他程序的非法入侵呢,这就得使用CPU提供的LDT机制,也就是局部描述符表,该机制的使用,我们将在下一节详细讲解。更详细的讲解和代码演示调试,请参看视频: 更详细的讲解和代码调试演示过程,请参看视频 Linux kernel Hacker, 从零构建自己的内核 更多技术信息,包括操作系统,编译器,面试算法,机器学习,人工智能,请关照我的公众号: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/tyler_download/article/details/78731905。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-14 19:08:07
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...双目相机)和惯性测量单元(IMU)数据的定位技术。在s_msckf系统中,VIO通过连续处理和匹配双目图像中的特征点以及IMU提供的加速度和角速度信息,利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)进行状态估计与优化,实时计算并输出设备的位置、速度和姿态信息,从而实现对移动平台的高精度自主导航。 扩展卡尔曼滤波器(EKF, Extended Kalman Filter) , 扩展卡尔曼滤波器是经典卡尔曼滤波器在非线性系统下的推广应用,它是一种常用的非线性状态估计方法。在s_msckf系统中,EKF Propagation阶段利用IMU数据预测系统的下一个状态,而EKF Update阶段则借助于双目视觉测得的特征信息对预测结果进行修正更新,以更准确地估算出系统的状态变量(例如位姿、速度等)。 静止初始化(Static Initialization) , 静止初始化是s_msckf系统启动时的重要步骤,其目的是校准初始时刻IMU坐标系与世界坐标系之间的相对关系,并确定IMU传感器的零偏参数(如陀螺仪偏差)。具体做法是在系统启动后的前200帧IMU数据中,通过对加速度和角速度求平均值来估计重力加速度及其方向,进而确定重力向量和IMU的原始偏差,为后续VIO过程提供准确的初始条件。这个过程中要求IMU在采集这些数据时处于静止状态,以便准确提取出重力分量。
2023-09-13 20:38:56
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