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...ve会直接给你整出个错误，连数据都不让你加载。这到底是咋回事儿呢？其实吧，这是因为这两种压缩方式的性格和Hive的理念不太合拍。简单来说，它们的玩法不一样，所以Hive就觉得有点不爽，干脆就不让你这么干了。 那么问题来了：既然Hive不支持它们，为什么我们还要去折腾这些“非主流”压缩格式呢？我的回答是：因为它们可能真的有用！比如，GZIP非常适合用于压缩单个文件，而BZIP2则在某些场景下能提供更高的压缩比。所以说嘛，官方案子虽然说了不让搞，但我们不妨大胆试试，看看这些玩意儿到底能整出啥名堂！ --- 二、理论基础 GZIP vs BZIP2 vs Hive的“规则” 在深入讨论具体操作之前，我们得先搞清楚这三个东西之间的差异。嘿，先说个大家可能都知道的小秘密——GZIP可是个超火的压缩“神器”呢！它最大的特点就是又快又好用，压缩文件的速度嗖一下就搞定了，效果也还行，妥妥的性价比之王！而BZIP2则是另一种高级压缩算法，虽然压缩比更高，但速度相对较慢。相比之下，Hive好像更喜欢找那种“全能型选手”，就像Snappy这种，又快又能省资源，简直两全其美！ 现在问题来了：既然Hive有自己的偏好，那我们为什么要挑战它的权威呢？答案很简单：现实世界中的需求往往比理想模型复杂得多。比如说啊，有时候我们有一堆小文件，东一个西一个的，看着就头疼，想把它们整整齐齐地打包成一个大文件存起来，这时候用GZIP就很方便啦！但要是你手头的数据量超级大，比如几百万张高清图片那种，而且你还特别在意压缩效果，希望能榨干每一丢丢空间，那BZIP2就更适合你了，它在这方面可是个狠角色！ 当然，这一切的前提是我们能够绕过Hive对这些格式的限制。接下来，我们就来看看具体的解决方案。 --- 三、实践篇 如何让Hive接受GZIP和BZIP2？ 3.1 GZIP的逆袭之路 让我们从GZIP开始说起。想象一下，你有个文件夹，专门用来存各种日志文件，里面的文件可多啦！不过呢，这些文件都特别小巧，大概就几百KB的样子，像是些小纸条，记录着各种小事。哎呀，要是直接把一堆小文件一股脑儿塞进HDFS里，那可就麻烦了！这么多小文件堆在一起，系统就会变得特别卡，整体性能直线下降，简直像路上突然挤满了慢吞吞的小汽车，堵得不行！要解决这个问题嘛，咱们可以先把文件用GZIP压缩一下，弄个小“压缩包”，然后再把它丢进Hive里头去。 下面是一段示例代码，展示了如何创建一个支持GZIP格式的外部表： sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS log_db; -- 切换到数据库 USE log_db; -- 创建外部表并指定GZIP格式 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS logs ( id STRING, timestamp STRING, message STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE -- 注意这里使用TEXTFILE而不是默认的SEQUENCEFILE LOCATION '/path/to/gzipped/files'; 看到这里，你可能会问：“为什么这里要用TEXTFILE而不是SEQUENCEFILE？”这是因为Hive默认不支持直接读取GZIP格式的数据，所以我们需要手动调整存储格式。此外，还需要确保你的Hadoop集群已经启用了GZIP解压功能。 3.2 BZIP2的高阶玩法 接下来轮到BZIP2登场了。相比于GZIP，BZIP2的压缩比更高，但它也有一个明显的缺点：解压速度较慢。因此，BZIP2更适合用于那些访问频率较低的大规模静态数据集。 下面这段代码展示了如何创建一个支持BZIP2格式的分区表： sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS archive_db; -- 切换到数据库 USE archive_db; -- 创建分区表并指定BZIP2格式 CREATE TABLE IF NOT EXISTS archives ( file_name STRING, content STRING ) PARTITIONED BY (year INT, month INT) STORED AS RCFILE -- RCFILE支持BZIP2压缩 TBLPROPERTIES ("orc.compress"="BZIP2"); 需要注意的是，在这种情况下，你需要确保Hive的配置文件中启用了BZIP2支持，并且相关的JAR包已经正确安装。 --- 四、实战经验分享 踩过的坑与学到的东西 在这个过程中，我遇到了不少挫折。比如说吧，有次我正打算把一个GZIP文件塞进Hive里，结果系统直接给我整了个报错，说啥解码器找不着。折腾了半天才发现，哎呀，原来是服务器上那个GZIP工具的老版本太不给劲了，跟最新的Hadoop配不上，闹起了脾气！于是，我赶紧联系运维团队升级了相关依赖，这才顺利解决问题。 还有一个教训是关于文件命名规范的。一开始啊，我老是忘了在压缩完的文件后面加“.gz”或者“.bz2”这种后缀名，搞得 Hive 一脸懵逼，根本分不清文件是啥类型的，直接就报错不认账了。后来我才明白，那些后缀名可不只是个摆设啊，它们其实是给文件贴标签的，告诉你这个文件是啥玩意儿，是图片、音乐，还是什么乱七八糟的东西。 --- 五、总结与展望 总的来说，虽然Hive对GZIP和BZIP2的支持有限，但这并不意味着我们不能利用它们的优势。相反，只要掌握了正确的技巧，我们完全可以在这两者之间找到平衡点，满足不同的业务需求。 最后，我想说的是，作为一名数据工程师，我们不应该被工具的限制束缚住手脚。相反，我们应该敢于尝试新事物，勇于突破常规。毕竟，正是这种探索精神，推动着整个行业不断向前发展！ 好了，今天的分享就到这里啦。如果你也有类似的经历或者想法，欢迎随时跟我交流哦~再见啦！

...动时会从硬件时间获取初始值，之后以CPU时钟为基础独立运行。两者可通过特定命令（如hwclock和date）相互同步。 NTP服务 , NTP服务代表网络时间协议服务，它负责提供时间同步功能给网络中的客户端。在一个组织的局域网环境中，通常需要部署一台或多台NTP服务器来作为整个网络的时间基准源。这些服务器定期与其他更高级别的权威时间源同步，并为网络内的其他计算机、服务器和设备提供时间同步服务，以确保整个网络环境中的所有设备时间保持一致，这对于分布式计算、日志分析、事务处理等场景至关重要。在本文的语境下，由于机器只能访问局域网，所以必须确保局域网内部有可用的NTP服务器以供各设备校准时间使用。

...park生态系统的一部分，专为实时数据流处理设计。哎呀，这个玩意儿简直就是程序员们的超级神器！它能让咱这些码农兄弟们轻松搞定那些超快速、高效率的实时应用，你懂的，就是那种分秒必争、数据飞速流转的那种。想象一下，一秒钟能处理几千条数据，那感觉简直不要太爽啊！就像是在玩转数据的魔法世界，每一次点击都是对速度与精准的极致追求。这不就是我们程序员的梦想吗？在数据的海洋里自由翱翔，每一刻都在创造奇迹！Spark Streaming的精髓就像个魔术师，能把连续不断的水流（数据流）变换成小段的小溪（微批次）。这小溪再通过Spark这个强大的分布式计算平台，就像是在魔法森林里跑的水车，一边转一边把水（数据）处理得干干净净。这样一来，咱们就能在实时中捕捉到信息的脉动，做出快速反应，既高效又灵活！ 4. Mahout与Spark Streaming的集成 为了将Mahout的机器学习能力与Spark Streaming的实时处理能力结合起来，我们需要创建一个流水线，使得Mahout可以在实时数据流上执行分析任务。这可以通过以下步骤实现： - 数据接入：首先，我们需要将实时数据流接入Spark Streaming。这可以通过定义一个DStream（Data Stream）对象来完成，该对象代表了数据流的抽象表示。 scala import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.dstream._ val sparkConf = new SparkConf().setAppName("RealtimeMahoutAnalysis").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(sparkConf) valssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1)) // 创建StreamingContext，时间间隔为1秒 val inputStream = TextFileStream("/path/to/your/data") // 假设数据来自文件系统 val dstream = inputStream foreachRDD { rdd => rdd.map { line => val fields = line.split(",") (fields(0), fields.slice(1, fields.length)) } } - Mahout模型训练：然后，我们可以使用Mahout中的算法对数据进行预处理和建模。例如，假设我们想要进行用户行为的聚类分析，可以使用Mahout的KMeans算法。 scala import org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.recommender.KNNRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.ThresholdUserNeighborhood import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector import org.apache.hadoop.conf.Configuration val dataModel = new FileDataModel(new File("/path/to/your/data.csv")) val neighborhood = new ThresholdUserNeighborhood(0.5, dataModel, new Configuration()) val similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(dataModel) val recommender = new GenericUserBasedRecommender(dataModel, neighborhood, similarity) val recommendations = dstream.map { (user, ratings) => val userVector = new RandomAccessSparseVector(ratings.size()) for ((itemId, rating) <- ratings) { userVector.setField(itemId.toInt, rating.toDouble) } val recommendation = recommender.recommend(user, userVector) (user, recommendation.map { (itemId, score) => (itemId, score) }) } - 结果输出：最后，我们可以将生成的推荐结果输出到合适的目标位置，如日志文件或数据库，以便后续分析和应用。 scala recommendations.foreachRDD { rdd => rdd.saveAsTextFile("/path/to/output") } 5. 总结与展望 通过将Mahout与Spark Streaming集成，我们能够构建一个强大的实时流数据分析平台，不仅能够实时处理大量数据，还能利用Mahout的高级机器学习功能进行深入分析。哎呀，这个融合啊，就像是给数据分析插上了翅膀，能即刻飞到你眼前，又准确得不得了！这样一来，咱们做决定的时候，心里那根弦就更紧了，因为有它在身后撑腰，决策那可是又稳又准，妥妥的！哎呀，随着科技车轮滚滚向前，咱们的Mahout和Spark Streaming这对好搭档，未来肯定会越来越默契，联手为我们做决策时，用上实时数据这个大宝贝，提供更牛逼哄哄的武器和方法！想象一下，就像你用一把锋利的剑，能更快更准地砍下胜利的果实，这俩家伙在数据战场上，就是那把超级厉害的宝剑，让你的决策快人一步，精准无比！ --- 以上内容是基于实际的编程实践和理论知识的融合，旨在提供一个从概念到实现的全面指南。哎呀，当真要将这个系统或者项目实际铺展开来的时候，咱们得根据手头的实际情况，比如数据的个性、业务的流程和咱们的技术底子，来灵活地调整策略，让一切都能无缝对接，发挥出最大的效用。就像是做菜，得看食材的新鲜度，再搭配合适的调料，才能做出让人满意的美味佳肴一样。所以，别死板地照搬方案，得因地制宜，因材施教，这样才能确保我们的工作既高效又有效。

...崩溃的。屏幕上显示的错误信息密密麻麻，但仔细一看，其实都是些常见的问题。打个比方啊，Sqoop这家伙一碰到一些特别的符号，比如空格或者换行符，就容易“翻车”，直接给你整出点问题来。还有呢，有时候因为网络卡了一下，延迟太高，Sqoop就跟服务器说拜拜了，连接就这么断了，挺烦人的。 有一次，我在尝试将一张包含大量JSON字段的表导出到HDFS时，Sqoop直接报错了。我当时就在心里嘀咕：“为啥别的工具处理起来轻轻松松的事儿，到Sqoop这儿就变得这么棘手呢？”后来，我一咬牙，开始翻遍各种资料，想着一定要找出个解决办法来。 思考与尝试： 经过一番研究，我发现Sqoop默认情况下并不会对数据进行深度解析，这意味着如果数据本身存在问题，Sqoop可能无法正确处理。所以，为了验证这个假设，我又做了一次测试。 bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase \ --username root \ --password mypassword \ --table problematic_table \ --fields-terminated-by '\t' \ --lines-terminated-by '\n' 这次我特意指定了分隔符和换行符，希望能避免之前遇到的那些麻烦。嘿，没想到这次作业居然被我搞定了！中间经历了不少波折，不过好在最后算是弄懂了个中奥秘，也算没白费功夫。 --- 三、透明性的重要性 Sqoop到底懂不懂我的需求？ 说到Sqoop的透明性，我觉得这是一个非常重要的概念。所谓的透明性嘛，简单来说，就是Sqoop能不能明白咱们的心思，然后老老实实地按咱们想的去干活儿，不添乱、不出错！显然，在我遇到的这些问题中，Sqoop的表现并不能让人满意。 举个例子来说，假设你有一个包含多列的大表，其中某些列的数据类型比较复杂（例如数组、嵌套对象等）。在这种情况下，Sqoop可能会因为无法正确识别这些数据类型而失败。更糟糕的是，它并不会给出明确的提示，而是默默地报错，让你一头雾水。 为了更好地应对这种情况，我在后续的工作中加入了更多的调试步骤。比如说啊，你可以先用describe这个命令去看看表的结构，确保所有的字段都乖乖地被正确识别了；接着呢，再用--check-column这个选项去瞅一眼，看看有没有重复的记录藏在里面。这样一来，虽然增加了工作量，但至少能减少不必要的麻烦。 示例代码： bash sqoop job --create my_job \ -- import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase \ --username root \ --password mypassword \ --table employees \ --check-column id \ --incremental append \ --last-value 0 这段代码展示了如何创建一个增量作业，用于定期更新目标目录中的数据。通过这种方式，可以有效避免一次性加载过多数据带来的性能瓶颈。 --- 四、总结与展望 与Sqoop共舞 总的来说，尽管Sqoop在某些场景下表现得不尽人意，但它依然是一个强大的工具。通过不断学习和实践，我相信自己能够更加熟练地驾驭它。未来的计划里，我特别想试试一些更酷的功能，比如说用Sqoop直接搞出Avro文件，或者把Spark整进来做分布式计算，感觉会超级带劲！ 最后，我想说的是，技术这条路从来都不是一帆风顺的。遇到困难并不可怕，可怕的是我们因此放弃努力。正如那句话所说：“失败乃成功之母。”只要保持好奇心和求知欲，总有一天我们会找到属于自己的答案。 如果你也有类似的经历，欢迎随时交流！我们一起进步，一起成长！ --- 希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何疑问或者想要了解更多细节，请随时告诉我哦！

...把我难哭了。 好在大部分题目是有讲解的，看完讲解之后还能安抚一下我受伤的心灵。 记住这本书，我在考研之前翻了至少有三四遍。 强化学习阶段 完成了第一波视频+书籍的学习之后，我们应该已经对数据结构有了初步的了解了，对一些简单的数据结构算法也应该有所了解了，比如栈的入栈和出栈，队列的进队和出队，二叉树的先序遍历和后续遍历、层次遍历，图的最短路径算法，深度优先遍历等等。 有了一定的基础之后，我们需要对哪方面进行强化学习呢？ 那就要看你学习数据结构的目的是什么了，比如你学习数据结构是为了能做算法题，那么接下来你应该重点去学习算法方面的知识，后续我们也将有一篇新的文章来讲怎么学习算法，敬请期待。 当然，我当时主要是复习考研，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。

...者，我第一次看到这个错误的时候，心里是有点慌的：“完蛋啦，是不是我的代码有问题？”但后来我慢慢发现，其实它并不是那么可怕，只要我们理解了它的原理，并且知道怎么应对，就能轻松解决这个问题。 那么，CommitQueueFullException到底是怎么回事呢？简单来说，ZooKeeper内部有一个请求队列，用来存储客户端发来的各种操作请求（比如创建节点、删除节点等）。嘿嘿，想象一下，这就好比一个超挤的电梯，已经装满了人，再有人想挤进去肯定会被拒之门外啦！ZooKeeper也一样，当它的小“队伍”排满了的时候，新来的请求就别想加塞儿了，直接就被它无情地“拒绝”了，然后还甩给你一个“异常”的小牌子，意思是说：“兄弟，这儿真的装不下了！”这种情况通常发生在高并发场景下，或者是网络延迟导致请求堆积。 为了更好地理解这个问题，我们可以看看下面这段代码： java import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.CreateMode; public class ZookeeperExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建ZooKeeper实例 ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, event -> { System.out.println("ZooKeeper event: " + event); }); // 创建一个节点 String nodePath = zk.create("/testNode", "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); System.out.println("Node created at path: " + nodePath); // 关闭连接 zk.close(); } } 在这个简单的例子中，我们尝试创建一个ZooKeeper实例并创建一个节点。如果这个时候ZooKeeper的队列满了，就会抛出CommitQueueFullException。所以，接下来我们要做的就是想办法避免这种情况的发生。 --- 二、为什么会出现CommitQueueFullException？ 在深入讨论解决方案之前，我觉得有必要先搞清楚为什么会发生这种异常。其实，这背后涉及到了ZooKeeper的一些设计细节。 首先，ZooKeeper的队列大小是由配置文件中的zookeeper.commitlog.capacity参数决定的。默认情况下，这个值是比较小的，可能只有几兆字节。想象一下，你的应用像一个忙碌的快递站，接到了无数订单（也就是那些请求）。但要是快递小哥忙得顾不上送货，订单就会越堆越多，很快整个站点就塞满了，连下一份订单都没地方放了！ 其次，网络环境也是一个重要因素。有时候，客户端和服务端之间的网络延迟会导致请求堆积。就算客户端那边请求没那么频繁，但要是服务端反应慢了，照样会出问题啊。 最后，还有一个容易被忽视的原因就是客户端的连接数过多。每个连接都会占用一定的资源，包括内存和CPU。要是连上的用户太多了，但服务器的“体力”又不够强（比如内存、CPU之类的资源有限），那它就很容易“忙不过来”，导致请求都排着队等着，根本处理不完。 说到这里，我忍不住想吐槽一下自己曾经犯过的错误。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～

...理分布式锁机制，导致部分商品短时间内被恶意刷单，造成了数百万的经济损失。这一事件再次提醒我们，分布式锁不仅仅是理论上的技术难题，更是直接影响业务成败的关键环节。 从技术角度来看，Redis作为一种轻量级的分布式缓存解决方案，其性能优势毋庸置疑，但同时也存在一些潜在风险。例如，文章中提到的Lua脚本虽然能够保障原子性，但如果脚本编写不当，可能会引发意外行为。此外，过期时间的设置也需要权衡，过短可能导致频繁重试，增加系统负担；过长则可能造成死锁隐患。这些问题在实际生产环境中往往需要结合具体的业务场景进行调优。 值得注意的是，近年来分布式事务技术逐渐兴起，如Seata框架便试图从更高层次解决跨服务一致性问题。相比传统的分布式锁，这种方案减少了对单一存储引擎的依赖，同时提高了系统的容错能力。然而，它也带来了额外的学习成本和技术复杂度。因此，企业在选择技术方案时，应综合考虑团队技术水平、项目规模以及预算等因素。 此外，随着云原生理念深入人心，越来越多的企业开始采用Kubernetes等容器编排平台来管理分布式应用。在这种背景下，分布式锁的实现方式也迎来了新机遇。例如，可以通过CRD（Custom Resource Definition）自定义资源，将锁的状态信息存储于Etcd等分布式存储系统中，从而实现更灵活、更高效的锁管理。这类创新实践不仅提升了系统的可用性，也为开发者提供了更大的自由度。 总而言之，分布式锁作为分布式系统中的基石技术，其重要性不容忽视。无论是从技术选型还是架构设计的角度出发，我们都应保持敏锐的洞察力，紧跟行业趋势，不断优化现有方案，以适应快速变化的市场需求。

...和黄色透明卡片的叠加部分也就可以看到绿色啦。 假设在一个二维平面中，一张蓝色的透明卡片和一张黄色的透明卡片都与坐标轴平行放置，即卡片的横边与X轴平行，竖边与Y轴平行。 现在给出一张蓝色卡片和一张黄色卡片的左上角坐标（均为整数）以及两张卡片的长和宽（均为正整数）。 【注意：此处定义与X轴平行的那组边为长边，与Y轴平行的那组边为宽边】 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。

...用到。要是你提前把这部分数据缓存了，不光白白占用了宝贵的内存空间，搞不好后面真要用缓存的地方还找不到足够的空位呢！ 因此，合理规划缓存策略非常重要。比如说，在某个任务快开始了，你再随手调用一下.cache()这个方法，这样就能保证数据乖乖地待在内存里，别到时候卡壳啦！ 三、实践案例 如何正确使用分布式缓存？ 接下来，我想分享几个具体的案例，帮助大家更好地理解和运用分布式缓存。 案例1：简单的词频统计 假设我们有一个文本文件，里面包含了大量的英文单词。我们的目标是统计每个单词出现的次数。为了提高效率，我们可以先将文件内容缓存起来，然后再进行处理。 scala val textFile = sc.textFile("hdfs://path/to/input.txt") textFile.cache() val wordCounts = textFile.flatMap(_.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) wordCounts.collect().foreach(println) 在这个例子中，.cache()方法确保了textFile RDD的内容只被加载一次，并且可以被后续的操作共享。其实嘛，要是没用缓存的话，每次你调用flatMap或者map的时候，都得重新去原始数据里翻一遍，这就跟每次出门都得把家里所有东西再检查一遍似的，纯属给自己找麻烦啊！ 案例2：多步骤处理流程 有时候，一个任务可能会涉及到多个阶段的处理，比如过滤、映射、聚合等等。在这种情况下，合理安排缓存的位置尤为重要。 python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate() df = spark.read.text("hdfs://path/to/input.txt") 第一步：将文本拆分为单词 words = df.selectExpr("split(value, ' ') as words").select("words.") 第二步：缓存中间结果 words.cache() 第三步：统计每个单词的出现次数 word_counts = words.groupBy("value").count() word_counts.show() 这里，我们在第一步处理完之后立即调用了.cache()方法，目的是为了保留中间结果，方便后续步骤复用。要是不这么干啊，那每走一步都得把上一步的算一遍，想想就费劲，效率肯定低得让人抓狂。 四、总结与展望 通过今天的讨论，相信大家对Spark的分布式缓存有了更深刻的认识。虽然它能带来显著的性能提升，但也并非万能药。其实啊，要想把它用得溜、用得爽，就得先搞懂它是怎么工作的，再根据具体的情况去灵活调整。不然的话，它的那些本事可就都浪费啦！ 未来，随着硬件条件的不断改善以及算法优化的持续推进，相信Spark会在更多领域展现出更加卓越的表现。嘿，咱们做开发的嘛，就得有颗永远好奇的心！就跟追剧似的，新技术一出就得赶紧瞅两眼，说不定哪天就用上了呢。别怕麻烦，多学点东西总没错，说不定哪天就能整出个大招儿来！ 最后，感谢大家耐心阅读这篇文章。如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时交流！让我们一起努力，共同进步吧！

...多第三方的开源库(子模块) 加入该参数之后也将相应的子模块一起进行clone 或者直接下载源码https://tvm.apache.org/download 1.2 创建虚拟环境及安装依赖库   使用conda创建tvm的虚拟python环境，python版本为3.8，虚拟环境名为tvmenv： conda create -n tvmenv python=3.8   编辑tvm目录下的conda/build-environment.yaml文件： conda/build-environment.yaml Build environment that can be used to build tvm.name: tvmenv The conda channels to lookup the dependencieschannels:- anaconda- conda-forge 将name的值改为刚刚创建的虚拟环境名tvmenv   执行下面的指令，将构建tvm所需的环境依赖更新到当前虚拟环境中： conda env update -f conda/build-environment.yaml conda env update -n tvmenv -f conda/build-environment.yaml 设置完之后需要重新deactivate/activate对环境进行激活 如果上述命令执行较慢，可以将conda换成国内源（建议使用北京外国语大学的开源镜像站）：参考连接 然后修改conda/build-environment.yaml文件： channels:- defaults - anaconda - conda-forge   安装python依赖库： pip install decorator tornado psutil 'xgboost<1.6.0' cloudpickle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 如果使用onnx或者pytorch作为原始模型，则还需要安装相应的依赖库pip install onnx onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   在当前虚拟环境中添加用于tvm debug的环境变量： conda env config vars set TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1" conda env config vars set TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1" -n tvmenv 设置完之后需要重新deactivate/activate对环境进行激活是环境变量生效   使用这种方式设置环境变量的好处是：只有当前环境被激活(conda activate)时，自定义设置的环境变量才起作用，当conda deactivate后自定义的环境变量会自动清除。   当然，也可以更简单粗暴一些： export TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1"   在当前虚拟环境中添加用于tvm python的环境变量： export TVM_HOME=your tvm pathexport PYTHONPATH=$TVM_HOME/python:${PYTHONPATH} 1.3 编译TVM源码   如果linux上没有安装C/C++的编译环境，需要进行安装： 更新软件apt-get update 安装apt-get install build-essential 安装cmakeapt-get install cmake   在tvm目录下创建build文件夹，并将cmake/config.cmake文件复制到此文件夹中： mkdir buildcp cmake/config.cmake build/   编辑build/config.cmake进行相关配置： 本次是在cpu上进行测试，因此没有配置cudaset(USE_LLVM ON) line 136set(USE_RELAY_DEBUG ON) line 285(建议先 OFF) 在末尾添加一个cmake的编译宏，确保编译出来的是debug版本set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug)   编译tvm，这里开启了16个线程： cd buildcmake ..make -j 16 建议开多个线程，否则编译速度很慢哦   大约5分钟，即可生成我们需要的两个共享链接库：libtvm.so 和 libtvm_runtime.so 1.4 验证安装是否成功   tvm版本验证： import tvmprint(tvm.__version__)   pytorch模型验证： from_pytorch.py https://tvm.apache.org/docs/how_to/compile_models/from_pytorch.html ps: TVM supports PyTorch 1.7 and 1.4. Other versions may be unstable.import tvmfrom tvm import relayfrom tvm.contrib.download import download_testdataimport numpy as np PyTorch importsimport torchimport torchvision Load a pretrained PyTorch model -------------------------------model_name = "resnet18"model = getattr(torchvision.models, model_name)(pretrained=True) or model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) or pth_file = 'resnet18-f37072fd.pth' model = torchvision.models.resnet18() ckpt = torch.load(pth_file) model.load_state_dict(ckpt)model = model.eval() We grab the TorchScripted model via tracinginput_shape = [1, 3, 224, 224]input_data = torch.randn(input_shape)scripted_model = torch.jit.trace(model, input_data).eval() Load a test image ----------------- Classic cat example!from PIL import Image img_url = "https://github.com/dmlc/mxnet.js/blob/main/data/cat.png?raw=true" img_path = download_testdata(img_url, "cat.png", module="data")img_path = 'cat.png'img = Image.open(img_path).resize((224, 224)) Preprocess the image and convert to tensorfrom torchvision import transformsmy_preprocess = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),])img = my_preprocess(img)img = np.expand_dims(img, 0) Import the graph to Relay ------------------------- Convert PyTorch graph to Relay graph. The input name can be arbitrary.input_name = "input0"shape_list = [(input_name, img.shape)]mod, params = relay.frontend.from_pytorch(scripted_model, shape_list) Relay Build ----------- Compile the graph to llvm target with given input specification.target = tvm.target.Target("llvm", host="llvm")dev = tvm.cpu(0)with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):lib = relay.build(mod, target=target, params=params) Execute the portable graph on TVM --------------------------------- Now we can try deploying the compiled model on target.from tvm.contrib import graph_executordtype = "float32"m = graph_executor.GraphModule(lib["default"](dev)) Set inputsm.set_input(input_name, tvm.nd.array(img.astype(dtype))) Executem.run() Get outputstvm_output = m.get_output(0) Look up synset name ------------------- Look up prediction top 1 index in 1000 class synset. synset_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_synsets.txt", ] ) synset_name = "imagenet_synsets.txt" synset_path = download_testdata(synset_url, synset_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_synsets.txtsynset_path = 'imagenet_synsets.txt'with open(synset_path) as f:synsets = f.readlines()synsets = [x.strip() for x in synsets]splits = [line.split(" ") for line in synsets]key_to_classname = {spl[0]: " ".join(spl[1:]) for spl in splits} class_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_classes.txt", ] ) class_name = "imagenet_classes.txt" class_path = download_testdata(class_url, class_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_classes.txtclass_path = 'imagenet_classes.txt'with open(class_path) as f:class_id_to_key = f.readlines()class_id_to_key = [x.strip() for x in class_id_to_key] Get top-1 result for TVMtop1_tvm = np.argmax(tvm_output.numpy()[0])tvm_class_key = class_id_to_key[top1_tvm] Convert input to PyTorch variable and get PyTorch result for comparisonwith torch.no_grad():torch_img = torch.from_numpy(img)output = model(torch_img) Get top-1 result for PyTorchtop1_torch = np.argmax(output.numpy())torch_class_key = class_id_to_key[top1_torch]print("Relay top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_tvm, key_to_classname[tvm_class_key]))print("Torch top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_torch, key_to_classname[torch_class_key])) 2. 配置vscode   安装两个vscode远程连接所需的两个插件，具体如下图所示：   安装完成之后，在左侧工具栏会出现一个图标，点击图标进行ssh配置： ssh yourname@yourip -A   然后右键选择在当前窗口进行连接：   除此之外，还可以设置免费登录，具体可参考这篇文章。   当然，也可以使用windows本地的WSL2，vscode连接WSL还需要安装WSL和Dev Containers这两个插件。   在服务器端执行code .会自动安装vscode server，安装位置在用户的根目录下： 3. 安装FFI Navigator   由于TVM是由Python和C++混合开发，且大多数的IDE仅支持在同一种语言中查找函数定义，因此对于跨语言的FFI 调用，即Python跳转到C++或者C++跳转到Python，vscode是做不到的。虽然解决这个问题在技术上可能非常具有挑战性，但我们可以通过构建一个与FFI注册码模式匹配并恢复必要信息的项目特定分析器来解决这个问题，FFI Navigator就这样诞生了，作者仍然是陈天奇博士。   安装方式如下： 建议使用源码安装git clone https://github.com/tqchen/ffi-navigator.git 安装python依赖cd ffi-navigator/pythonpython setyp.py install   vscode需要安装FFI Navigator插件，直接搜索安装即可(安装到服务器端)。   最后需要在.vscode/setting.json进行配置，内容如下： {"python.analysis.extraPaths": ["${workspaceFolder}/python"], // 添加额外导入路径, 告诉pylance自定义的python库在哪里"ffi_navigator.pythonpath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python", // 配置FFI Navigator"python.defaultInterpreterPath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python","files.associations": {"type_traits": "cpp","fstream": "cpp","thread": "cpp",".tcc": "cpp"} }   更详细内容可以参考项目链接。 结束语   对于vscode的使用技巧及C/C++相关的配置，这里不再详细的介绍了，感兴趣的小伙伴们可以了解下。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42730750/article/details/126723224。 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。

...，这个项目分为四个大部分，个人中心，充值中心，客服中心，家长监护，最近主要忙着个人中心的重写和丰富，关于个人中心，无非就是对平台用户信息的自我管理，以及一些对用户帐号的安全保护措施，下图的菜单非常简要的说明了个人中心的功能。个人觉得最值得关注的就是密保设置和修改头像，因为之前没有处理过类似的问题，本文主要记录对头像的处理过程以及思考，希望给碰到类似问题的苦逼程序员一点借鉴。 个人中心整体功能一览 2，头像处理xmind 叽歪一句，个人碰到问题的时候，首先会分析问题，在分析问题的基础上，得到整体的解决方案，然后一步步分解步骤，去实现，首先奉上我的解决方案，也许不是最优的，但是按照个人的知识和技能水平，绝对是可以实现的。 修改头像mind 3,实现步骤 按照我的mind，首先是上传图片，先上效果图，然后给出实现的代码。首先是整体的结构图，做的比较丑，别喷哥··· 修改头像整体效果图 下面按照mind一步步实现， 首先：点击修改头像，弹出一个层， 第一步：弹出上传图片的层，上传图片到服务器 对实现细节不感冒的屌丝可以看看代码(结合哥的mind看可以事半功倍)： 分层实现细节 Html结构层这个可以免了，一般都可以弄出来 Js连接层 首先是弹出一个上传图片的层，然后上传图片到服务器端。 $("editHead").bind("click", function () { showUploadDiv(); }); function showUploadDiv() { $("uploadMsg").empty(); $.fancybox({ type:'inline', width:400, href:'uploadUserHead' }); }//fancybox弹出层 上传的处理代码 Servlet服务端处理层(commonupload实现)服务器端处理代码 上传的处理代码 $(function () { $("uploadFrom").ajaxForm({ beforeSubmit:checkImg, error:function(data,status){ alert(status+' , '+data); $("uploadMsg").html('上传文件超过1M!'); }, success:function (data,status) { try{ var msg = $.parseJSON(data); if (msg.code == 200) { //如果成功提交 javascript:$.fancybox.close(); $("uploadUserHead").hide(); var data = msg.object; $("editImg").attr("src", data.path).show(); $("preview1").attr("src", data.path).show(); $(".zoom").show(); $("width").val(data.width); $("height").val(data.height); $("oldImgPath").val(data.realPath); $("imgFileExt").val(data.fileExt); var api, jcrop_api, boundx, boundy; $('editImg').Jcrop({ onChange:updatePreview, onSelect:updatePreview, aspectRatio:1, bgOpacity:0.5, bgColor:'white', addClass:'jcrop-light' }, function () { api = this; api.setSelect([130, 65, 130 + 350, 65 + 285]); api.setOptions({ bgFade:true }); api.ui.selection.addClass('jcrop-selection'); var bounds = this.getBounds(); boundx = bounds[0]; boundy = bounds[1]; jcrop_api = this; }); function updatePreview(c) { if (parseInt(c.w) > 0) { var rx = 80 / c.w; var ry = 80 / c.h; $('preview1').css({ width:Math.round(rx boundx) + 'px', height:Math.round(ry boundy) + 'px', marginLeft:'-' + Math.round(rx c.x) + 'px', marginTop:'-' + Math.round(ry c.y) + 'px' }); } jQuery('x').val(c.x); jQuery('y').val(c.y); jQuery('x2').val(c.x2); jQuery('y2').val(c.y2); jQuery('w').val(c.w); jQuery('h').val(c.h); } } if (msg.code == 204) { $("uploadMsg").html(msg.msg); } }catch (e){ $("uploadMsg").html('上传文件超过1M!'); } } }); }); //服务器端处理代码 String tempSavePath = ConfigurationUtils.get("user.resource.dir"); //上传的图片零时保存路径 String tempShowPath = ConfigurationUtils.get("user.resource.url"); //用户保存的头像路径 if(tempSavePath.equals("/img")) { tempSavePath=sc.getRealPath("/")+tempSavePath; } Msg msg = new Msg(); msg.setCode(204); msg.setMsg("上传头像失败！"); String type = request.getParameter("type"); if (!Strings.isNullOrEmpty(type) && type.equals("first")) { request.setCharacterEncoding("utf-8"); DiskFileItemFactory factory = new DiskFileItemFactory(); ServletFileUpload servletFileUpload = new ServletFileUpload(factory); try { List items = servletFileUpload.parseRequest(request); Iterator iterator = items.iterator(); while (iterator.hasNext()) { FileItem item = (FileItem) iterator.next(); if (!item.isFormField()) { { File tempFile = new File(item.getName()); File saveTemp = new File(tempSavePath+"/tempImg/"); String getItemName=tempFile.getName(); String fileName = UUID.randomUUID()+"." +getItemName.substring(getItemName.lastIndexOf(".") + 1, getItemName.length()); File saveDir = new File(tempSavePath+"/tempImg/", fileName); //如果目录不存在，创建。 if (saveTemp.exists() == false) { if (!saveTemp.mkdir()) { // 创建失败 saveTemp.getParentFile().mkdir(); saveTemp.mkdir(); } else { } } if (saveDir.exists()) { log.info("存在同名文件···"); saveDir.delete(); } item.write(saveDir); log.info("上传头像成功!"+saveDir.getName()); msg.setCode(200); msg.setMsg("上传头像成功!"); Image image = new Image(); BufferedImage bufferedImage = null; try { bufferedImage = ImageIO.read(saveDir); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } image.setHeight(bufferedImage.getHeight()); image.setWidth(bufferedImage.getWidth()); image.setPath(tempShowPath+ "/tempImg/" + fileName); log.info(image.getPath()); image.setRealPath(tempSavePath+"/tempImg/"+ fileName); image.setFileExt(fileName.substring(fileName.lastIndexOf(".") + 1, fileName.length())); msg.setObject(image); } } else { log.info("" + item.getFieldName()); } } } catch (Exception ex) { log.error("上传用户头像图片异常!"); ex.printStackTrace(); } finally { AppHelper.returnJsonAjaxForm(response, msg); } } 上传成功后，可以看到照片和照片的预览效果。看图： 上传头像之后的效果 Friday, October 05, 2012 第二步：编辑和保存头像 选中图中的区域，保存头像，就完成头像的修改。 修改之后的效果入下： 修改之后的头像(因为传了一张动态图片，得到的跟上图有些不同) 实现细节： 首先用了一个js控件：Jcrop，有兴趣的屌丝可以去搜一下，然后，利用上传之后的图片和之前的选定区域，完成了一个截图，保存为用户的头像。 连接层的js： $("saveHead").bind("click", function () { var width = $("width").val(); var height = $("height").val(); var oldImgPath = $("oldImgPath").val(); var imgFileExt = $("imgFileExt").val(); var x = $('x').val(); var y = $('y').val(); var w = $('w').val(); var h = $('h').val(); $.ajax({ url:'/imgCrop', type:'post', data:{x:x, y:y, w:w, h:h, width:width, height:height, oldImgPath:oldImgPath, fileExt:imgFileExt}, datatype:'json', success:function (msg) { if (msg.code == 200) { $("avatar").attr("src", msg.object); forword('/nav', 'index'); } else { alert(msg.msg); } } }); }); function checkImg() { //限制上传文件的大小和后缀名 var filePath = $("input[name='uploadImg']").val(); if (!filePath) { $("uploadMsg").html("请选择上传文件!").show(); return false; } else { var extStart = filePath.lastIndexOf("."); var ext = filePath.substring(extStart, filePath.length).toUpperCase(); if (ext != ".PNG" && ext != ".GIF" && ext != ".JPG") { $("uploadMsg").html("图片限于png,gif,jpg格式!").show(); return false; } } return true; } 服务器端处理代码： String savePath = ConfigurationUtils.get("user.resource.dir"); //上传的图片保存路径 String showPath = ConfigurationUtils.get("user.resource.url"); //显示图片的路径 if(savePath.equals("/img")) { savePath=sc.getRealPath("/")+savePath; } int userId = AppHelper.getUserId(request); String userName=AppHelper.getUserName(request); Msg msg = new Msg(); msg.setCode(204); msg.setMsg("剪切图片失败！"); if (userId <= 0) { msg.setMsg("请先登录"); return; } // 用户经过剪辑后的图片的大小 Integer x = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("x")); Integer y = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("y")); Integer w = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("w")); Integer h = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("h")); //获取原显示图片路径 和大小 String oldImgPath = request.getParameter("oldImgPath"); Integer width = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("width")); Integer height = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("height")); //图片后缀 String imgFileExt = request.getParameter("fileExt"); String foldName="/"+ DateUtils.nowDatetoStrToMonth()+"/"; String imgName = foldName + UUID.randomUUID()+userName + "." + imgFileExt; //组装图片真实名称 String createImgPath = savePath + imgName; //进行剪切图片操作 ImageCut.abscut(oldImgPath,createImgPath, xwidth/300, yheight/300, wwidth/300, hheight/300); File f = new File(createImgPath); if (f.exists()) { msg.setObject(imgName); //把显示路径保存到用户信息下面。 UserService userService = userServiceProvider.get(); int rel = userService.updateUserAvatar(userId, showPath+imgName); if (rel >= 1) { msg.setCode(200); msg.setMsg("剪切图片成功!"); log.info("剪切图片成功!"); //记录日志，更新session log(showPath+imgName,userName); UserObject userObject= userService.getUserObject(userName); request.getSession().setAttribute("userObject", userObject); if (userObject != null && Strings.isNullOrEmpty(userObject.getHeadDir())) userObject.setHeadDir("/images/geren_right_01.jpg"); } else { msg.setCode(204); msg.setMsg("剪切图片失败!"); log.info("剪切图片失败!"); } } AppHelper.returnJson(response, msg); File file=new File(oldImgPath); boolean deleteFile= file.delete(); if(deleteFile==true) { log.info("删除原来图片成功"); } / 图像切割(改) @param srcImageFile 源图像地址 @param dirImageFile 新图像地址 @param x 目标切片起点x坐标 @param y 目标切片起点y坐标 @param destWidth 目标切片宽度 @param destHeight 目标切片高度 / public static void abscut(String srcImageFile, String dirImageFile, int x, int y, int destWidth, int destHeight) { try { Image img; ImageFilter cropFilter; // 读取源图像 BufferedImage bi = ImageIO.read(new File(srcImageFile)); int srcWidth = bi.getWidth(); // 源图宽度 int srcHeight = bi.getHeight(); // 源图高度 if (srcWidth >= destWidth && srcHeight >= destHeight) { Image image = bi.getScaledInstance(srcWidth, srcHeight, Image.SCALE_DEFAULT); // 改进的想法:是否可用多线程加快切割速度 // 四个参数分别为图像起点坐标和宽高 // 即: CropImageFilter(int x,int y,int width,int height) cropFilter = new CropImageFilter(x, y, destWidth, destHeight); img = Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(new FilteredImageSource(image.getSource(), cropFilter)); BufferedImage tag = new BufferedImage(destWidth, destHeight, BufferedImage.TYPE_INT_RGB); Graphics g = tag.getGraphics(); g.drawImage(img, 0, 0, null); // 绘制缩小后的图 g.dispose(); // 输出为文件 ImageIO.write(tag, "JPEG", new File(dirImageFile)); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 最后一个处理的比较好的地方就是图片的存储路径问题： 我在服务器端的nginx中做了一个图片的地址映射，把图片放到了跟程序不同的路径中，每次存储图片都是存到图片路径中，客户端拿到图片的地址确实经过nginx映射过的地址。 还有就是关于限制上传图片的大小的问题： 我在服务器端显示了资源的最大大小为1M，当上传的资源超过1M，服务器自动报错413，通过异常处理，可以在客户端得到正确的提示信息。 4，总结优点和不足。 关于修改头像，这么做下来确实达到了目的，用户可以从容的修改头像，性能也还可以。但是，上传图片的大小判断是依靠服务器端来判断的，等待的时间比较久，改进的方向是使用flash控件来限制，使用flash来上传，也不会出现弹出层，这样比较大众化，更容易为用户接受一点。我会不断改进。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39849287/article/details/111489534。 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。

...的管道中，让它在遇到错误时自动重试。 4. 总结与展望 经过这一番探讨，相信大家已经对Netty及其在大数据流处理平台中的应用有了更深入的理解。Netty可不只是个工具库啊，它更像是个靠谱的小伙伴，陪着咱们一起在高性能网络编程的大海里劈波斩浪、寻宝探险！ 当然，Netty也有它的局限性。比如说啊，遇到那种超级复杂的业务场景，你可能就得绞尽脑汁写一堆专门定制的代码，不然根本搞不定。还有呢，这门技术的学习难度有点大，刚上手的小白很容易觉得晕头转向，不知道该怎么下手。但我相信，只要坚持实践，总有一天你会爱上它。 未来，随着5G、物联网等新技术的发展，大数据流处理的需求将会更加旺盛。而Netty凭借其卓越的性能和灵活性，必将在这一领域继续发光发热。所以，不妨大胆拥抱Netty吧，它会让你的开发之旅变得更加精彩！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时交流。记住，编程之路没有终点，只有不断前进的脚步。加油，朋友们！

...能未因新的更改而引入错误或缺陷。文中提到的Aristole研究组织就涉及了回归测试的研究，探讨如何优化回归测试策略，以及如何通过测试套最小化技术减少回归测试的工作量，提高测试效率。 CMMI（Capability Maturity Model Integration） , CMMI是由美国卡内基梅隆大学软件工程研究所（SEI）开发的一套能力成熟度集成模型，用于评估和改进组织在软件开发和服务方面的过程成熟度。文中提及的ESI组织提供了包括CMMI评估在内的各种服务，这表明CMMI在软件工程领域中被广泛用于衡量和提升企业项目管理、软件开发和服务的质量管理水平。 ISO（International Organization for Standardization） , ISO是一个国际标准化组织，负责制定全球认可的标准，以促进各行业间的技术合作与贸易交流。在本文语境下，ISO标准对于软件测试和质量保证具有重要意义，例如提供关于软件开发、测试过程、文档编制等方面的指导原则和最佳实践，有助于确保软件产品的质量和一致性。

...。 无目标无计划 大部分到了中年仍旧一事无成的人多在年轻时对自己的人生没有长远的规划。 年纪轻轻就失去梦想，只想当咸鱼。 做一天和尚撞一天钟，不知不觉，最适合奋斗的那几年都在这种平淡中弹指一挥间，回过神来人已经不惑之年。 普通员工不可怕，可怕的是你是个没有自己“小目标”的普通员工。 过度满足于现状只会增加你的职场生存隐患，很可能老板没有开除你单单念在你勤恳付出多年的三分情面上。 但是仅仅不犯过错不应该成为工作的准则。 都说学如逆水行舟，只要处在不断前进的社会里，人就要努力向前，才不至于被抛在人后。 原地停留，不过是变相的倒退罢了。 无论青年还是中年，当着手当下，给自己定下前行的目标，不断寻求突破与进展。 人要做的，是永远比昨天的自己更优秀。 实际行动力差 笔者接触到的中年人，大部分实际行动力都不强。 说起人生道理、励志格言他们如数家珍，一说一箩筐，分分钟能登台做演讲。 但真真切切落实到实际行动里，完全又是另外一回事。 具体到某一件事的时候，他们会有各种各样的理由来拒绝改变和行动。 好似他们的境况永远特殊，永远比别人更加糟糕，旁人永远难以体会。 常听朋友抱怨起他的父亲，说父亲年轻时喜欢钓鱼，偶尔也会在周末带他出去垂钓。 这本是极好的一项爱好，修身养性还能给餐桌添些鲜味。 但随着他的长大，父亲步入中年，钓鱼这项活动就只存在于父亲和外人的谈天说地里。 当他邀请父亲一同出门垂钓的时候，总是被各种理由拒绝。 那可能是伯父真的有重要的事情要做嘛，笔者笑道。 朋友无奈直摇头，他给我的理由无非几样。 要么是嫌钓鱼地方不好，找到了好地方又嫌路途远，两者都不错的又说天气不适合，林林总总说起来无非就三个字，不想动。 一件自己喜欢的事都不愿意花时间去享受，更不用说繁琐的工作了。 再高的思想觉悟、再充分的理论知识，没有实战，终究不过是纸上谈兵，虚吹一场，没有任何实际效用。 脚踏实地，踏踏实实做实事，才可能有收获。 不懂得投资自己 股神巴菲特在《福布斯》杂志的采访中说道，有一种投资好过其他所有的投资，那就是投资自己。 没有人能夺走你自身学到的东西，每个人都有这样的投资潜力。 无论处在什么阶段，保持学习都是十分重要的一件事。 工作的十几年间，为什么别人都升职了自己却留在原地？ 常常会疑惑，刚进公司的时候也是优秀的潜力股一枚，升职的时候老板怎么就看不见我？ 很简单，因为潜力股要经过挖掘投资才能成为优质股。 人就像一方活水，有源源不断的补给才能保持自身不干涸，才能掀得起浪花。 不断增加自己的学识、磨练出过硬的技能，在职场中你的综合考察才会不断加分！ 不懂的投资自己，提升能力，只会让你被淘汰的更快。 心态老得比身体快 明明还是个中年人，精神面貌看着还不如小区里跳广场舞的大妈大爷们。 整个人的心态衰老程度已经远远超过身体的衰老程度。 从内里散发出消极颓废的负能量。 试想谁会把重要的工作交给一个丧气满满的人呢？ 职场上的中年人在做事的时候难免受家庭、他人眼光、年龄的牵绊，畏手畏脚，瞻前顾后。 他们总在想，我这样做，会显得自己过于出彩，会畏惧别人“一把年纪还想出风头”的闲言碎语和轻信别人“老了老了，都是年轻人的天下”的衰言败语。 　妈妈常教导我，让我养成良好习惯。这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长，爱护同学，对人有礼貌；是不粗心，做事情不拖拉；还是爱护公物，不浪费粮食。为什么呢？因为拥有良好习惯，做一个品德高尚的人，懂得尊重别人，才会得到别人的尊重。我要努力地做到这些。我有一些坏习惯，有时候学习很粗心，把一些会做的题做错。在生活上，也很粗心，有一次早上起床居然穿反了衣服。我吃饭很慢，有的时候还剩饭。我还起床磨蹭，本来应该迅速地穿好衣服，但是，我总是磨磨蹭蹭地，速度很慢。“我打算在这学期里，改掉这些坏习惯。早上起来，迅速地穿好衣服，不拖拉。学习不粗心，仔细完成每一道题。吃饭的时候，要很快的把饭吃完，不剩饭。我要从一点一滴做起，逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生！我打算在这学期里，改掉这些坏习惯。早上起来，迅速地穿好衣服，不拖拉。学习不粗心，仔细完成每一道题。吃饭的时候，要很快的把饭吃完，不剩饭。我要从一点一滴做起，逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生！”　　在上幼儿园以前，我什么也不会干，就连穿衣服也是妈妈给我穿好，就要上幼儿园了，这样可不行，妈妈锻炼我要学会自己穿衣服。 　　有一天，妈妈把衣服摆在我面前，开始让我自己穿。一开始。我又哭又叫就是不穿，还把衣服扔的满地都是，然后坐在地上开始大哭，等了好长时间，妈妈还是不理我，我只好自己乖乖的把衣服穿好， 一出了房间门，妈妈就笑了起来，再看看我的衣服，毛衣和裤子都穿反了，我赶紧回房间又重新穿了一遍，这次穿好了，拿起外套，可是外套的扣子又扣不上了，扣子可调皮了，好像故意和我作对，我把扣子往扣眼——人类邪恶的根源；爱情——幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话：幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话“亲爱的！擦干你的眼泪，至高无上的爱情已经打开了我们的眼界，使我们成了它的崇拜者。是它， 　妈妈常教导我，让我养成良好习惯。这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长，爱护同学，对人有礼貌；是不粗心，做事情不拖拉；还是爱护公物，不浪费粮食。为什么呢？因为拥有良好习惯，做一个品德高尚的人，懂得尊重别人，才会得到别人的尊重。我要努力地做到这些。我有一些坏习惯，有时候学习很粗心，把一些会做的题做错。在生活上，也很粗心，有一次早上起床居然穿反了衣服。我吃饭很慢，有的时候还剩饭。我还起床磨蹭，本来应该迅速地穿好衣服，但是，我总是磨磨蹭蹭地，速度很慢。“我打算在这学期里，改掉这些坏习惯。早上起来，迅速地穿好衣服，不拖拉。学习不粗心，仔细完成每一道题。吃饭的时候，要很快的把饭吃完，不剩饭。我要从一点一滴做起，逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生！我打算在这学期里，改掉这些坏习惯。早上起来，迅速地穿好衣服，不拖拉。学习不粗心，仔细完成每一道题。吃饭的时候，要很快的把饭吃完，不剩饭。我要从一点一滴做起，逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生！”　　在上幼儿园以前，我什么也不会干，就连穿衣服也是妈妈给我穿好，就要上幼儿园了，这样可不行，妈妈锻炼我要学会自己穿衣服。 　　有一天，妈妈把衣服摆在我面前，开始让我自己穿。一开始。我又哭又叫就是不穿，还把衣服扔的满地都是，然后坐在地上开始大哭，等了好长时间，妈妈还是不理我，我只好自己乖乖的把衣服穿好， 一出了房间门，妈妈就笑了起来，再看看我的衣服，毛衣和裤子都穿反了，我赶紧回房间又重新穿了一遍，这次穿好了，拿起外套，可是外套的扣子又扣不上了，扣子可调皮了，好像故意和我作对，我把扣子往扣眼——人类邪恶的根源；爱情——幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话：“亲爱的！擦干你的眼泪，至高无上的爱情已经打开了我们的眼界，使我们成了它的崇拜者。是它， 每一个碌碌无为的中年人都改明白的一个道理是，职场所谓的新人老人，取决于你的成就，而不是入行时间。 入行十余年还不如别人入行三五年来的专业，所谓老人不过是虚谈。 只要一天还出成绩，对待工作就当保持一个新人该有的拼劲和争上游的心态，抛开顾虑，努力向前便是！ -END- 声明：本文属于老板思维与智库（ID:laobanzhiku88），图片来源于网络 看完本文有收获？请转发分享给更多人 欢迎关注“互联网架构师”，我们分享最有价值的互联网技术干货文章，助力您成为有思想的全栈架构师，我们只聊互联网、只聊架构，不聊其他！打造最有价值的架构师圈子和社区。 本公众号覆盖中国主要首席架构师、高级架构师、CTO、技术总监、技术负责人等人 群。分享最有价值的架构思想和内容。打造中国互联网圈最有价值的架构师圈子。 长按下方的二维码可以快速关注我们 如想加群讨论学习，请点击右下角的“加群学习”菜单入群 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/emprere/article/details/98859913。 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。

...，也能避免业务链启动错误的场景出现。 四是，在简捷运维方面，安超OS是一款轻量级云创新平台，其所有管理策略以虚拟机和业务为核心，不需要配置或管理卷、LUN、文件系统、RAID等需求，从根本上简化了云操作系统的管理。通过标准ISO安装，可实现30分钟平台极速搭建，1分钟业务快速部署，一键集群启停与一键运维巡检。降低企业IT技术门槛，使IT部门从技术转移并聚焦于业务推进和变革，助力企业实现软件定义数据中心。 五是，在高性价比方面，安超OS在设计之初，华云数据就考虑到它是一个小而美、大而全的产品，所以给客户提供组件化授权，方便用户按需购买，按需使用，避免一次性采购过度，产生配置浪费。并且安超OS提供在线压缩等容量优化方案，支持无限个数无损快照，无硬件绑定，支持License迁移。 由此可见，安超OS通用型云操作系统的本质，其实就是一款以安全可信为基础，以业务优化为核心的轻量级云创新平台，能够让中国政府和企业在数字化转型中，更好的发挥云平台的价值，同时也能有效的支持他们的业务创新。 生态之上的云操作系统 纵观IT发展的过程，每个时代都离不开通用型操作系统：在PC时代，通用型操作系统是Windows、Linux；在移动互联时代，通用型操作系统是安卓(Android)，而这些通用型操作系统之所以能够成功，背后其实也离不开生态的开放和壮大。 如果以此类比的话，生态合作和生态开放同样也是华云安超OS产品的核心战略，这也让安超OS超越了传统意义上的云创新平台，是一款架构于生态开放之上的云操作系统。 华云数据集团副董事长、执行副总裁马杜 据华云数据集团副董事长、执行副总裁马杜介绍，目前华云数据正与业内众多合作伙伴建立了生态合作关系，覆盖硬件、软件、芯片、应用、方案等多个领域，通过生态合作，华云数据希望进一步完善云数据中心的产业链生态，与合作伙伴共建云计算生态圈。 其中，在基础架构方面，华云数据与飞腾、海光、申威等芯片厂商以及中标麒麟、银河麒麟等国产操作系统实现了互认证，与VMware、Dell EMC、广达、浪潮、曙光、长城、Citrix、Veeam、SevOne、XSKY、锐捷网络、上海仪电、NEXIFY等多家国内外知名IT厂商达成了战略合作，共同为中国政企用户提供基于云计算的通用行业解决方案与垂直行业解决方案，助推用户上云实现创新加速模式。 同时，在解决方案方面，华云数据也一直在完善自身的产业链，建立最广泛的生态体系。例如，PaaS平台领域的合作伙伴包括灵雀云、Daocloud、时速云、优创联动、长城超云、蓝云、星环科技、华夏博格、时汇信息、云赛、热璞科技、思捷、和信创天、酷站科技、至臻科技达成合作关系；数据备份领域有金蝶、爱数、Veeam、英方云、壹进制；安全领域有亚信安全、江南安全、绿盟、赛亚安全、默安科技；行业厂商包括善智互联、蓝美视讯、滴滴、天港集团、航天科工等合作伙伴，由此形成了非常有竞争力的整体解决方案。 不仅如此，华云数据与众多生态厂家共同完成了兼容性互认证测试，构建了一个最全面的基础架构生态体系，为推出的国产通用型云操作系统提供了一个坚实的基础。也让该系统提高了其包括架构优化能力、技术研发能力、资源整合能力、海量运营能力在内的综合能力，为客户提供稳定、可靠的上云服务，赋能产业变革。 值得一提的是，华云数据还发布了让利于合作伙伴的渠道合作策略，通过和合作伙伴的合作共赢，华云数据希望将安超OS推广到国内的全行业，让中国企业都能用上安全、放心的国产通用型云操作系统，并让安超OS真正成为未来中国企业上云的重要推手。 显而易见，数字化的转型与升级，以及数字经济的落地和发展，任重而道远，艰难而伟大，而华云数据正以安超OS云操作系统为核心构建的新生态模式和所释放的新能力，不仅会驱动华云数据未来展现出更多的可能性，激发出更多新的升维竞争力，更将会加速整个中国政府和企业的数字化转型步伐。 全文总结，在云计算落地中国的过程中，华云数据既是早期的探索者，也是落地的实践者，更是未来的推动者。特别是安超OS云操作系统的推出，背后正是华云凭借较强的技术驾驭能力，以及对中国企业用户痛点的捕捉，使得华云能够走出一条差异化的创新成长之路，也真正重新定义了“中国云”未来的发展壮大之路。 申耀的科技观察，由科技与汽车跨界媒体人申斯基（微信号：shenyao）创办，16年媒体工作经验，拥有中美两地16万公里自驾经验，专注产业互联网、企业数字化、渠道生态以及汽车科技内容的观察和思考。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/W5AeN4Hhx17EDo1/article/details/99899011。 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。

...该像素就是三角形的一部分。像素中心用整数坐标表示。 这里描述的Direct3D使用的三角形光栅化法则不一定适用于所有可用的硬件。测试可以发现这些法则的实现间的细微变化。 下图显示了一个左上角为（0，0），右下角为（5，5）的矩形。正如大家想象的那样，此矩形填充25个像素。矩形的宽度由right减left定义。高度由bottom减top定义。 在左上填充约定中，上表示水平span在垂直方向上的位置，左表示span中的像素在水平方向上的位置。一条边除非是水平的，否则不可能是顶边——一般来说，大多数三角形只有左边或右边。 左上填充约定确定当一个三角形穿过像素的中心时Direct3D采取的动作。下图显示了两个三角形，一个在（0，0），（5，0）和（5，5），另一个在（0，5），（0，0）和（5，5）。在这种情况下第一个三角形得到15个像素（显示为黑色），而第二个得到10个像素（显示为灰色），因为公用边是第一个三角形的左边。 如果应用程序定义一个左上角为（0.5，0.5），右下角为（2.5，4.5）的矩形，那么这个矩形的中心在（1.5，2.5）。当Direct3D光栅化器tessellate这个矩形时，每个像素的中心都毫无异义地分别位于四个三角形中，此时就不需要左上填充约定。下图显示了这种情况。矩形内的像素根据在Direct3D中被哪个三角形包含做了相应的标注。 如果将上例中的矩形移动，使之左上角为（1.0，1.0），右下角为（3.0，5.0），中心为（2.0，3.0），那么Direct3D使用左上角填充约定。这个矩形中大多数的像素跨越两个或更多的三角形的边界，如下图所示。 这两个矩形会影响到相同的像素。 点、线光栅化法则 点和点精灵一样，都被渲染为与屏幕边缘对齐的四边形，因此它们使用与多边形同样的渲染法则。 非抗锯齿线段的渲染法则与GDI使用的法则完全相同。 更多有关抗锯齿线段的渲染，请参阅ID3DXLine。 点精灵光栅化法则 对点精灵和patch图元的渲染，就好像先把图元tessellate成三角形，然后将得到的三角形进行光栅化。更多信息，请参阅点精灵。 矩形 贯穿Microsoft® Direct3D®和Microsoft Windows®编程，都是用术语包围矩形来讨论屏幕上的物体。由于包围矩形的边总是与屏幕的边平行，因此矩形可以用两个点描述，左上角和右下角。当在屏幕上进行位块传输（Blit = Bit block transfer）或命中检测时，大多数应用程序使用RECT结构保存包围矩形的信息。 C++中，RECT结构有如下定义。 typedef struct tagRECT {     LONG    left;    // 这是左上角的x坐标。     LONG    top;     // 这是左上角的y坐标。     LONG    right;   // 这是右下角的x坐标。     LONG    bottom;  // 这是右下角的y坐标。 } RECT, PRECT, NEAR NPRECT, FAR LPRECT; 在上例中，left和top成员是包围矩形左上角的x-和y-坐标。类似地，right和bottom成员组成右下角的坐标。下图直观地显示了这些值。 为了效率、一致性及易用性， Direct3D所有的presentation函数都使用矩形。 三角形插值对象（interpolants） 在渲染时，流水线会贯穿每个三角形的表面进行顶点数据插值。有五种可能的数据类型可以进行插值。顶点数据可以是各种类型的数据，包括（但不限于）：漫反射色、镜面反射色、漫反射阿尔法（三角形透明度）、镜面反射阿尔法、雾因子（固定功能流水线从镜面反射的阿尔法分量中取得，可编程顶点流水线则从雾寄存器中取得）。顶点数据通过顶点声明定义。 对一些顶点数据的插值取决于当前的着色模式，如下表所示。 着色模式 描述 平面 在平面着色模式下只对雾因子进行插值。对所有其它的插值对象，整个面都使用三角形第一个顶点的颜色。 高洛德 在所有三个顶点间进行线性插值。 根据不同的颜色模型，对漫反射色和镜面反射色的处理是不同的。在RGB颜色模型中，系统在插值时使用红、绿和蓝颜色分量。 颜色的阿尔法成员作为单独的插值对象对待，因为设备驱动程序可以以两种不同的方法实现透明：使用纹理混合或使用点画法（stippling）。 可以用D3DCAPS9结构的ShadeCaps成员确定设备驱动程序支持何种插值。 向量、顶点和四元数 贯穿Microsoft® Direct3D®，顶点用于描述位置和方向。图元中的每个顶点由指定其位置的向量、颜色、纹理坐标和指定其方向的法向量描述。 四元数给三元素向量的[ x, y, z]值增加了第四个元素。用于三维旋转的方法，除了典型的矩阵以外，四元数是另一种选择。四元数表示三维空间中的一根轴及围绕该轴的一个旋转。例如，一个四元数可能表示轴(1,1,2)和1度的旋转。四元数包含了有价值的信息，但它们真正的威力源自可对它们执行的两种操作：合成和插值。 对四元数进行插值与合成它们类似。两个四元数的合成如下表示： 将两个四元数的合成应用于几何体意味着“把几何体绕axis2轴旋转rotation2角度，然后绕axis1轴旋转rotation1角度”。在这种情况下，Q表示绕单根轴的旋转，该旋转是先后将q2和q1应用于几何体的结果。 使用四元数，应用程序可以计算出一条从一根轴和一个方向到另一根轴和另一个方向的平滑、合理的路径。因此，在q1和q2间插值提供了一个从一个方向变化到另一个方向的简单方法。 当同时使用合成与插值时，四元数提供了一个看似复杂而实际简单的操作几何体的方法。例如，设想我们希望把一个几何体旋转到某个给定方向。我们已经知道希望将它绕axis2轴旋转r2度，然后绕axis1轴旋转r1度，但是我们不知道最终的四元数。通过使用合成，我们可以在几何体上合成两个旋转并得到最终单个的四元数。然后，我们可以在原始四元数和合成的四元数间进行插值，得到两者之间的平滑转换。 Direct3D扩展（D3DX）工具库包含了帮助用户使用四元数的函数。例如，D3DXQuaternionRotationAxis函数给一个定义旋转轴的向量增加一个旋转值，并在由D3DXQUTERNION结构定义的四元数中返回结果。另外，D3DXQuaternionMultiply函数合成四元数，D3DXQuaternionSlerp函数在两个四元数间进行球面线性插值（spherical linear interpolation）。 Direct3D应用程序可以使用下列函数简化对四元数的使用。 D3DXQuaternionBaryCentric D3DXQuaternionConjugate D3DXQuaternionDot D3DXQuaternionExp D3DXQuaternionIdentity D3DXQuaternionInverse D3DXQuaternionIsIdentity D3DXQuaternionLength D3DXQuaternionLengthSq D3DXQuaternionLn D3DXQuaternionMultiply D3DXQuaternionNormalize D3DXQuaternionRotationAxis D3DXQuaternionRotationMatrix D3DXQuaternionRotationYawPitchRoll D3DXQuaternionSlerp D3DXQuaternionSquad D3DXQuaternionToAxisAngle Direct3D应用程序可以使用下列函数简化对三成员向量的使用。 D3DXVec3Add D3DXVec3BaryCentric D3DXVec3CatmullRom D3DXVec3Cross D3DXVec3Dot D3DXVec3Hermite D3DXVec3Length D3DXVec3LengthSq D3DXVec3Lerp D3DXVec3Maximize D3DXVec3Minimize D3DXVec3Normalize D3DXVec3Project D3DXVec3Scale D3DXVec3Subtract D3DXVec3Transform D3DXVec3TransformCoord D3DXVec3TransformNormal D3DXVec3Unproject D3DX工具库提供的数学函数中包含了许多辅助函数，可以简化对二成员和四成员向量的使用 http://www.gesoftfactory.com/developer/3DCS.htm 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/okvee/article/details/3438011。 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。

...是法律合规的重要组成部分。因此，企业和开发者需要定期进行安全审计和漏洞扫描，确保系统无类似安全隐患。 在教育领域，诸如Vulnhub这样的平台为学习者提供虚拟靶场环境，帮助他们通过实战演练提升发现并修补这些漏洞的能力。此外，许多在线课程和研讨会也开始深度剖析实际案例，讲解如何从防御和攻击两个角度理解和应对SQL注入、文件上传等关键Web应用安全挑战，以培养更多具备实战能力的网络安全人才。

...是多阶段学习网络的一部分，作者想通过中间监督来提高网络的性能。 我提取bihand网络中的SeedNet与训练权重，进行分割结果展示如下 我是用的模型不是全程的，是第一阶段的。为了可视化出最好的效果，我把第一阶段也就是SeedNet网络的输出分别采用不同的方式可视化。 从左边数第一张图为原图，第二张图为sigmoid后利用plt.imshow(colored_mask, cmap=‘jet’)进行彩色映射。第三张图为网络输出的张量经过sigmoid后，二色分割图，阀闸值0.5。第四张为网络的直接输出，利用直接产生的张量图进行颜色映射。第五张为使用sigmoid处理张量后进行的颜色映射。第六张为使用sigmoid处理张量后进行0,1分割掩码映射。使用原模型和网络需要添加很多代码。下面为修改后的的代码： 下面为修改后的net_seedd代码： Copyright (c) Lixin YANG. All Rights Reserved.r"""Networks for heatmap estimation from RGB images using Hourglass Network"Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation", Alejandro Newell, Kaiyu Yang, Jia Deng, ECCV 2016"""import numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom skimage import io,transform,utilfrom termcolor import colored, cprintfrom bihand.models.bases.bottleneck import BottleneckBlockfrom bihand.models.bases.hourglass import HourglassBisectedimport bihand.utils.func as funcimport matplotlib.pyplot as pltfrom bihand.utils import miscimport matplotlib.cm as cmdef color_mask(output_ok): 颜色映射cmap = plt.cm.get_cmap('jet') 将张量转换为numpy数组mask_array = output_ok.detach().numpy() 创建彩色图像cmap = cm.get_cmap('jet')colored_mask = cmap(mask_array)return colored_mask 可视化 plt.imshow(colored_mask, cmap='jet') plt.axis('off') plt.show()def two_color(mask_tensor): 将张量转换为numpy数组mask_array = mask_tensor.detach().numpy() 将0到1之间的值转换为二值化掩码threshold = 0.5 阈值，大于阈值的为白色，小于等于阈值的为黑色binary_mask = np.where(mask_array > threshold, 1, 0)return binary_mask 可视化 plt.imshow(binary_mask, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()class SeedNet(nn.Module):def __init__(self,nstacks=2,nblocks=1,njoints=21,block=BottleneckBlock,):super(SeedNet, self).__init__()self.njoints = njointsself.nstacks = nstacksself.in_planes = 64self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_planes, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=True)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_planes)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool = nn.MaxPool2d(2, stride=2)self.layer1 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 64 2 = 128self.layer2 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 128 2 = 256self.layer3 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, self.in_planes)ch = self.in_planes 256hg2b, res1, res2, fc1, _fc1, fc2, _fc2= [],[],[],[],[],[],[]hm, _hm, mask, _mask = [], [], [], []for i in range(nstacks): 2hg2b.append(HourglassBisected(block, nblocks, ch, depth=4))res1.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))res2.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))fc1.append(self._make_fc(ch, ch))fc2.append(self._make_fc(ch, ch))hm.append(nn.Conv2d(ch, njoints, kernel_size=1, bias=True))mask.append(nn.Conv2d(ch, 1, kernel_size=1, bias=True))if i < nstacks-1:_fc1.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_fc2.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_hm.append(nn.Conv2d(njoints, ch, kernel_size=1, bias=False))_mask.append(nn.Conv2d(1, ch, kernel_size=1, bias=False))self.hg2b = nn.ModuleList(hg2b) hgs: hourglass stackself.res1 = nn.ModuleList(res1)self.fc1 = nn.ModuleList(fc1)self._fc1 = nn.ModuleList(_fc1)self.res2 = nn.ModuleList(res2)self.fc2 = nn.ModuleList(fc2)self._fc2 = nn.ModuleList(_fc2)self.hm = nn.ModuleList(hm)self._hm = nn.ModuleList(_hm)self.mask = nn.ModuleList(mask)self._mask = nn.ModuleList(_mask)def _make_fc(self, in_planes, out_planes):bn = nn.BatchNorm2d(in_planes)conv = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, bias=False)return nn.Sequential(conv, bn, self.relu)def _make_residual(self, block, nblocks, in_planes, out_planes):layers = []layers.append( block( in_planes, out_planes) )self.in_planes = out_planesfor i in range(1, nblocks):layers.append(block( self.in_planes, out_planes))return nn.Sequential(layers)def forward(self, x):l_hm, l_mask, l_enc = [], [], []x = self.conv1(x) x: (N,64,128,128)x = self.bn1(x)x = self.relu(x)x = self.layer1(x)x = self.maxpool(x) x: (N,128,64,64)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)for i in range(self.nstacks): 2y_1, y_2, _ = self.hg2b[i](x)y_1 = self.res1[i](y_1)y_1 = self.fc1[i](y_1)est_hm = self.hm[i](y_1)l_hm.append(est_hm)y_2 = self.res2[i](y_2)y_2 = self.fc2[i](y_2)est_mask = self.mask[i](y_2)l_mask.append(est_mask)if i < self.nstacks-1:_fc1 = self._fc1[i](y_1)_hm = self._hm[i](est_hm)_fc2 = self._fc2[i](y_2)_mask = self._mask[i](est_mask)x = x + _fc1 + _fc2 + _hm + _maskl_enc.append(x)else:l_enc.append(x + y_1 + y_2)assert len(l_hm) == self.nstacksreturn l_hm, l_mask, l_encif __name__ == '__main__':a = torch.randn(10, 3, 256, 256) SeedNetmodel = SeedNet() output1,output2,output3 = SeedNetmodel(a) print(output1,output2,output3)total_params = sum(p.numel() for p in SeedNetmodel.parameters())/1000000print("Total parameters: ", total_params)pretrained_weights_path = 'E:/bihand/released_checkpoints/ckp_seednet_all.pth.tar'img_rgb_path=r"E:\FreiHAND\training\rgb\00000153.jpg"img=io.imread(img_rgb_path)resized_img = transform.resize(img, (256, 256), anti_aliasing=True)img256=util.img_as_ubyte(resized_img)plt.imshow(resized_img)plt.axis('off') 关闭坐标轴plt.show()''' implicit HWC -> CHW, 255 -> 1 '''img1 = func.to_tensor(img256).float() 转换为张量并且进行标准化处理''' 0-mean, 1 std, [0,1] -> [-0.5, 0.5] '''img2 = func.normalize(img1, [0.5, 0.5, 0.5], [1, 1, 1])img3 = torch.unsqueeze(img2, 0)ok=img3print(img.shape)SeedNetmodel = SeedNet()misc.load_checkpoint(SeedNetmodel, pretrained_weights_path)加载权重output1, output2, output3 = SeedNetmodel(img3)mask_tensor = torch.rand(1, 64, 64)output=output2[1] 1,1,64,64output_1=output[0] 1,64,64output_ok=torch.sigmoid(output_1[0])output_real=output_1[0].detach().numpy()直接产生的张量图color_mask=color_mask(output_ok) 显示彩色分割图two_color=two_color(output_ok)显示黑白分割图see=output_ok.detach().numpy() 使用Matplotlib库显示分割掩码 plt.imshow(see, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() print(output1, output2, output3)images = [resized_img, color_mask, two_color,output_real,see,see]rows = 1cols = 4 创建子图并展示图像fig, axes = plt.subplots(1, 6, figsize=(30, 5)) 遍历图像列表，并在每个子图中显示图像for i, image in enumerate(images):ax = axes[i] if cols > 1 else axes 如果只有一列，则直接使用axesif i ==5:ax.imshow(image, cmap='gray')else:ax.imshow(image)ax.imshowax.axis('off') 调整子图之间的间距plt.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1) 展示图像plt.show() 上述的代码文件是在bihand/models/net_seed.py中，全部代码链接在https://github.com/lixiny/bihand。 把bihand/models/net_seed.p中的代码修改为我提供的代码即可使用作者训练好的模型和进行各种可视化。（预训练模型根据作者代码提示下载） 3.调用阿里云API进行证件照生成实例 3.1 准备工作 1.找到接口 进入下面链接即可快速访问 link 2.购买试用包 3.查看APPcode 4.下载代码 5.参数说明 3.2 实验代码 !/usr/bin/python encoding: utf-8"""===========================证件照制作接口==========================="""import requestsimport jsonimport base64import hashlibclass Idphoto:def __init__(self, appcode, timeout=7):self.appcode = appcodeself.timeout = timeoutself.make_idphoto_url = 'https://idp2.market.alicloudapi.com/idphoto/make'self.headers = {'Authorization': 'APPCODE ' + appcode,}def get_md5_data(self, body):"""md5加密:param body_json::return:"""md5lib = hashlib.md5()md5lib.update(body.encode("utf-8"))body_md5 = md5lib.digest()body_md5 = base64.b64encode(body_md5)return body_md5def get_photo_base64(self, file_path):with open(file_path, 'rb') as fp:photo_base64 = base64.b64encode(fp.read())photo_base64 = photo_base64.decode('utf8')return photo_base64def aiseg_request(self, url, data, headers):resp = requests.post(url=url, data=data, headers=headers, timeout=self.timeout)res = {"status_code": resp.status_code}try:res["data"] = json.loads(resp.text)return resexcept Exception as e:print(e)def make_idphoto(self, file_path, bk, spec="2"):"""证件照制作接口:param file_path::param bk::param spec::return:"""photo_base64 = self.get_photo_base64(file_path)body_json = {"photo": photo_base64,"bk": bk,"with_photo_key": 1,"spec": spec,"type": "jpg"}body = json.dumps(body_json)body_md5 = self.get_md5_data(body=body)self.headers.update({'Content-MD5': body_md5})data = self.aiseg_request(url=self.make_idphoto_url, data=body, headers=self.headers)return dataif __name__ == "__main__":file_path = "图片地址"idphoto = Idphoto(appcode="你的appcode")d = idphoto.make_idphoto(file_path, "red", "2")print(d) 3.3 实验结果与分析 原图片 背景为红色生成的证件照 背景为蓝色生成的证件照 另外尝试了使用柴犬照片做实验，也生成了证件照 原图 背景为红色生成的证件照 参考（可供参考的链接和引用文献） 1.参考：BiHand: Recovering Hand Mesh with Multi-stage Bisected Hourglass Networks（BMVC2020） 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2008.05079.pdf 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37758063/article/details/131128967。 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。

...，逐步替代调度员的大部分工作。智能派单系统整体全面上线后将释放90%以上人工派单的人力，每年节省人力支出预计超过亿元。 饿了么的IT系统架构伴随业务量飙升，进行了三次重大升级。 1）起步期（2009至2013年）：饿了么由上海交通大学创始团队起家，发展至35人规模，日订单量维持在十万量级，由“IDC+Python”技术组合支撑业务运营，但面临Python人才难觅等困扰。 2）成长期（2014年至2015年）：14年8至9月短短2个月内日均订单量增长10倍，从10万迅猛飙升至100万，业务规模主攻全国200个城市，原有IT系统架构压力极大，依靠人肉运维举步维艰，故障波动影响业务，创始人与核心技术团队坚守机房运维一线，才勉强扛住100万量级业务订单。开始借鉴阿里淘宝架构模式，人员团队也涨至500人，技术生态从Python扩展至“Java+Python”开发体系，从“人肉”支撑百万订单运营到自动化运维，并筹备同城异地容灾体系。 3）规模期（2015年至2017年）：2015年7至8月，日均订单量从200万翻倍，以往积压的问题都暴露出来，技术架构面临大考验，坚定了架构上云的方案，团队扩展至1000人，架构要承载数百万量级业务时，出现峰值成本、灾备切换、IDC远程运维等种种挑战，全面战略转型采用“IDC+云计算”的混合云架构。在2016年12月25日圣诞节日订单量迎来前所未有的900万单，因此在技术架构上探索多活部署等创新性研发。 为什么选择架构转型上云？据饿了么CTO张雪峰先生所说，技术架构从IDC经典模式发展至混合云模式，主要原因是三个关键因素让管理层下定决心上云： 1） 脉冲计算：从技术架构配套业务发展分析，网络订餐业务具有明显的“脉冲计算”特征，在每日上午10:00至13:00、晚间16:00至19:00业务高峰值出现，而其他时间则业务量很低，暑假是业务高峰季，2016年5.17大促，饿了么第一次做“秒杀”，一秒订单15000笔，巨大的波峰波谷计算差异，引发了自建数据中心容量不可调和的两难处境，如果大规模投入服务器满足6小时的高峰业务量，则其余18个小时的业务低谷计算资源闲置，若满足平均业务量，则无法跟上业务快速发展节奏，落后于竞争对手；搞电商大促时，计算资源投入巨大，大促之后计算峰值下降，采用自建机房利用率仅10%，所以技术团队摸索出用云计算扛营销大促峰值的新模式，采用混合云架构满足 “潮汐业务”峰值计算，阿里云海量云计算资源弹性随需满足巨大的脉冲计算力缺口，这与每年“双11” 淘宝引入阿里云形成全球最大混合云架构具有异曲同工的创新价值。 2） 数据量爆炸：伴随饿了么近五年业务量呈几何级数的爆发式发展，数据量增速更加令人吃惊，是业务量增速的5倍，每日增量数据接近100TB，2015年短短2个月内业务量增长10倍，数据量增长了50倍，上海主生产机房不堪重负。30GB的DDoS攻击对业务系统造成较大风险，上云成为承载大数据、抗网络攻击的好方法。 3） 高可用性挑战：众所周知，IDC自建系统运维要承担从底层硬件到上层应用的“全栈运维”运营能力与维修能力，当2015年夏天上海数据中心故障发生，主核心交换机宕机时，备核心交换机Bug同时被触发，从事故发生到硬件厂商携维修设备打车赶往现场维修的整个过程中，饥饿的消费者无法订餐吃饭，技术团队第一次经历业务中断而束手无策，才下定决心大笔投入混合云灾备的建设，“吃一堑，长一智”，持续向淘宝学习电商云生产与灾备架构，以自动化运维替代人肉运维，从灾备向多活演进，成为饿了么企业架构转型的必经之路。 4） 大数据精益运营：不论网络打车还是网络订餐，共享服务平台脱颖而出的关键成功要素是智能调度算法，以大数据训练算法提升调度效率，饿了么在高峰时段内让百万“骑士”（送餐快递员）完成更多订单是算法持续优化的目标，而这背后隐藏着诸多复杂因素，包括考虑餐厅、骑士、消费者三者的实时动态位置关系，把新订单插入现有“骑士”的行进路线中，估计每家餐厅出餐时间，每个骑手的行进速度、道路熟悉程度各不相同，新老消费者获客成本、高价低价订单的优先级皆不相同。种种考量因素合并到一起，对于人类调度员来说，每天中午和晚上的高峰都是巨大的挑战。以上海商城路配送站为例，一个调度员每6秒钟就要调度1单，他需要考虑骑手已有订单量、路线熟悉度等。因此可以说，这份工作已经完全不适合人类。但对人工智能而言，阿里云ET则非常擅长处理这类超复杂、大规模、实时性要求高的“非人”问题。 饿了么是中国最大的在线外卖和即时配送平台，日订单量900万单、180万骑手、100万家餐饮店，既是史无前例的计算存储挑战，又是人无我有的战略发展机遇。饿了么携手阿里云人工智能团队，通过海量数据训练优化全球最大实时智能调度系统。在基础架构层，云计算解决弹性支撑业务量波动的基础生存问题，在数据智能层，利用大数据训练核心调度算法、提升餐饮店的商业价值，才是业务决胜的“技术神器”。 在针对大数据资源的“专家+机器”运营分析中，不断发现新的特征： 1） 区域差异性：饿了么与阿里云联合研发小组测试中发现有2个配送站点出现严重超时问题。后来才知道：2个站点均在成都，当地人民喜欢早、中餐一起吃，高峰从11点就开始了。习惯了北上广节奏的ET到成都就懵了。据阿里云人工智能专家闵万里分析：“不存在一套通用的算法可以适配所有站点，所以我们需要让ET自己学习或者向人类运营专家请教当地的风土人情、饮食习惯”。除此之外，饿了么覆盖的餐厅不仅有高大上的连锁店，还有大街小巷的各类难以琢磨的特色小吃，难度是其他智能调度业务的数倍。 2） 复杂路径规划：吃一口热饭有多难？送餐路径规划比驾车出行路径规划难度更高，要考虑“骑士”地图熟悉程度、天气状况、拼单效率、送餐顺序、时间对客户满意度影响、送达写字楼电梯等待时间等各种实际情况，究竟ET是如何实现智能派单并确保效率最优的呢？简单来说，ET会将配送站新接订单插入到每个骑手已有的任务中，重新规划一轮最短配送路径，对比哪个骑手新增时间最短。为了能够准确预估新增时间，ET需要知道全国100万家餐厅的出餐速度、超过180万骑手各自的骑行速度、每个顾客坐电梯下楼取餐的时间。一般来说，餐厅出餐等待时间占到了整个送餐时间的三分之一。ET要想提高骑手效率，必须准确预估出餐时间以减少骑手等待，但又不能让餐等人，最后饭凉了。饿了么旗下蜂鸟配送“准时达”服务单均配送时长缩短至30分钟以内。 3） 天气特殊影响：天气等环境因素对送餐响应时间影响显著，要想计算骑手的送餐路程时间，ET需要知道每个骑手在不同区域、不同天气下的送餐速度。如果北京雾霾，ET能看见吗？双方研发团队为ET内置了恶劣天气的算法模型。通常情况下，每逢恶劣天气，外卖订单将出现大涨，对应的餐厅出餐速度和骑手骑行速度都将受到影响，这些ET都会考虑在内。如果顾客在下雪天点个火锅呢？ET也知道，将自动识别其为大单，锁定某一个骑手专门完成配送。 4） 餐饮营销顾问：饿了么整体业务涉及C端（消费者）、B端（餐饮商户）、D端（物流配送）、BD端（地推营销），以往区域业务开拓考核新店数量，现在会重点关注餐饮外卖“健康度”，对于营业额忽高忽低、在线排名变化的餐饮店，都需要BD专家根据大数据帮助餐饮店经营者找出原因并给出解决建议，避免新店外卖刚开始就淹没在区域竞争中，销量平平的新店会离开平台，通过机器学习把餐饮运营专家的经验、以及人看不到的隐含规律固化下来，以数据决策来发现餐饮店经营问题、产品差异定位，让餐饮商户尝到甜头，才愿意继续经营。举个例子，饿了么员工都喜欢楼下一家鸡排店的午餐，但大数据发现这家店的外卖营收并不如实体店那么火爆，9元“鸡排+酸梅汁”是所有人都喜欢的爆款产品，可为什么同样菜品遭遇“线下火、线上冷”呢？数据预警后，BD顾问指出线上外卖鸡排产品没有写明“含免费酸梅汁一杯”的关键促销内容，导致大多数外卖消费者订一份鸡排一杯酸梅汁，却收到一份鸡排两杯酸梅汁，体验自然不好。 饿了么是数据驱动、智能算法调度的自动化生活服务平台，通过O2O数据的在线实时分析，与阿里云人工智能团队不断改进算法，以“全局最优”取代“局部最优”，保证平台上所有餐饮商户都能享受到数据智能的科技红利。 “上云用数”的外部价值诸多，从饿了么内部反馈来看，上云不仅没有让运维团队失去价值，反而带来了“云原生应用”(Cloud Native Application)、“云上多活”、“CDN云端压测”、“安全风控一体化”等创新路径与方案，通过敏捷基础设施(IaaS)、微服务架构(PaaS和SaaS)、持续交付管理、DevOps等云最佳实践，摆脱“人肉”支撑的种种困境，进而实现更快的上线速度、细致的故障探测和发现、故障时能自动隔离、故障时能够自动恢复、方便的水平扩容。饿了么CTO张雪峰先生说：“互联网平台型组织，业务量涨数倍，企业人数稳定降低，才是技术驱动的正确商业模式。” 在不久的将来，你每天订餐、出行、娱乐、工作留下的大数据，会“驯养”出无处不在、无所不能的智能机器人管家，家庭助理帮你点菜，无人机为你送餐，聊天机器人接受你的投诉……当然这个无比美妙的“未来世界”背后，皆有阿里云的数据智能母体“ET”。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_34126557/article/details/90592502。 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。

...同步怎么实现？ 秒杀模块怎么设计的，如何压测，抗压手段 03 今日头条Java后台研发三面 3.1 一面 concurrent包下面用过哪些？ countdownlatch功能实现 synchronized和lock区别，重入锁thread和runnable的区别 AtomicInteger实现原理(CAS自旋) java并发sleep与wait、notify与notifyAll的区别 如何实现高效的同步链表 java都有哪些加锁方式（synchronized、ReentrantLock、共享锁、读写锁等） 设计模式（工厂模式、单例模式（几种情况）、适配器模式、装饰者模式） maven依赖树，maven的依赖传递，循环依赖 3.2 二面 synchronized和reentrantLock的区别，synchronized用在代码快、方法、静态方法时锁的都是什么? 介绍spring的IOC和AOP，分别如何实现(classloader、动态代理)JVM的内存布局以及垃圾回收原理及过程 讲一下，讲一下CMS垃圾收集器垃圾回收的流程，以及CMS的缺点 redis如何处理分布式服务器并发造成的不一致OSGi的机制spring中bean加载机制，bean生成的具体步骤，ioc注入的方式spring何时创建- applicationContextlistener是监听哪个事件？ 介绍ConcurrentHashMap原理，用的是哪种锁，segment有没可能增大? 解释mysql索引、b树，为啥不用平衡二叉树、红黑树 Zookeeper如何同步配置 3.3 三面 Java线程池ThreadPoolEcecutor参数，基本参数，使用场景 MySQL的ACID讲一下，延伸到隔离级别 dubbo的实现原理，说说RPC的要点 GC停顿原因，如何降低停顿？ JVM如何调优、参数怎么调？ 如何用工具分析jvm状态（visualVM看堆中对象的分配，对象间的引用、是否有内存泄漏，jstack看线程状态、是否死锁等等） 描述一致性hash算法 分布式雪崩场景如何避免? 再谈谈消息队列 04 抖音Java 三面 4.1 一面： hashmap，怎么扩容，怎么处理数据冲突？ 怎么高效率的实现数据迁移？ Linux的共享内存如何实现，大概说了一下。 socket网络编程，说一下TCP的三次握手和四次挥手同步IO和异步IO的区别？ Java GC机制？GC Roots有哪些？ 红黑树讲一下，五个特性，插入删除操作,时间复杂度？ 快排的时间复杂度，最坏情况呢，最好情况呢，堆排序的时间复杂度呢，建堆的复杂度是多少 4.2 二面： 自我介绍，主要讲讲做了什么和擅长什么 设计模式了解哪些？ AtomicInteger怎么实现原子修改的？ ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别？ 为什么Java8并发效率更好？什么情况下用HashMap，什么情况用ConcurrentHashMap？ redis数据结构？ redis数据淘汰机制？ 4.3 三面（约五十分钟）： mysql实现事务的原理(MVCC) MySQL数据主从同步是如何实现的？ MySQL索引的实现，innodb的索引，b+树索引是怎么实现的，为什么用b+树做索引节点，一个节点存了多少数据，怎么规定大小，与磁盘页对应。 如果Redis有1亿个key，使用keys命令是否会影响线上服务？ Redis的持久化方式，aod和rdb，具体怎么实现，追加日志和备份文件，底层实现原理的话知道么? 遇到最大困难是什么？怎么克服？ 未来的规划是什么？ 你想问我什么？ 05 百度三面 5.1 百度一面 自我介绍 Java中的多态 为什么要同时重写hashcode和equals Hashmap的原理 Hashmap如何变线程安全，每种方式的优缺点 垃圾回收机制 Jvm的参数你知道的说一下 设计模式了解的说一下啊 手撕一个单例模式 手撕算法：反转单链表 手撕算法：实现类似微博子结构的数据结构，输入一系列父子关系，输出一个类似微博评论的父子结构图 手写java多线程 手写java的soeket编程，服务端和客户端 手撕算法： 爬楼梯，写出状态转移方程 智力题：时针分针什么时候重合 5.2 百度二面（现场） 自我介绍 项目介绍 服务器如何负载均衡，有哪些算法，哪个比较好，一致性哈希原理，怎么避免DDOS攻击请求打到少数机器。 TCP连接中的三次握手和四次挥手，四次挥手的最后一个ack的作用是什么，为什么要time wait，为什么是2msl。 数据库的备份和恢复怎么实现的，主从复制怎么做的，什么时候会出现数据不一致，如何解决。 Linux查看cpu占用率高的进程 手撕算法：给定一个数字三角形，找到从顶部到底部的最小路径和。每一步可以移动到下面一行的相邻数字上。 然后继续在这个问题上扩展 求出最短那条的路径 递归求出所有的路径 设计模式讲一下熟悉的 会不会滥用设计模式 多线程条件变量为什么要在while体里 你遇到什么挫折，怎么应对和处理 5.3 百度三面（现场） 自我介绍 项目介绍 Redis的特点 Redis的持久化怎么做，aof和rdb，有什么区别，有什么优缺点。 Redis使用哨兵部署会有什么问题，我说需要扩容的话还是得集群部署。 说一下JVM内存模型把，有哪些区，分别干什么的 说一下gc算法，分代回收说下 MySQL的引擎讲一下，有什么区别，使用场景呢 分布式事务了解么 反爬虫的机制，有哪些方式 06 蚂蚁中间件团队面试题 6.1 蚂蚁中间件一面： 自我介绍 JVM垃圾回收算法和垃圾回收器有哪些，最新的JDK采用什么算法。 新生代和老年代的回收机制。 讲一下ArrayList和linkedlist的区别，ArrayList与HashMap的扩容方式。 Concurrenthashmap1.8后的改动。 Java中的多线程，以及线程池的增长策略和拒绝策略了解么。 Tomcat的类加载器了解么 Spring的ioc和aop，Springmvc的基本架构，请求流程。 HTTP协议与Tcp有什么区别，http1.0和2.0的区别。 Java的网络编程，讲讲NIO的实现方式，与BIO的区别，以及介绍常用的NIO框架。 索引什么时候会失效变成全表扫描 介绍下分布式的paxos和raft算法 6.2 蚂蚁中间件二面 你在项目中怎么用到并发的。 消息队列的使用场景，谈谈Kafka。 你说了解分布式服务，那么你怎么理解分布式服务。 Dubbo和Spring Clound的区别，以及使用场景。 讲一下docker的实现原理，以及与JVM的区别。 MongoDB、Redis和Memcached的应用场景，各自优势 MongoDB有事务吗 Redis说一下sorted set底层原理 讲讲Netty为什么并发高，相关的核心组件有哪些 6.3 蚂蚁中间件三面 完整的画一个分布式集群部署图，从负载均衡到后端数据库集群。 分布式锁的方案，Redis和Zookeeper哪个好，如果是集群部署，高并发情况下哪个性能更好。 分布式系统的全局id如何实现。 数据库万级变成亿级，你如何来解决。 常见的服务器雪崩是由什么引起的，如何来防范。 异地容灾怎么实现 常用的高并发技术解决方案有哪些，以及对应的解决步骤。 07 京东4面(Java研发） 7.1 一面（基础面：约1小时） 自我介绍，主要讲讲做了什么和擅长什么 springmvc和spring-boot区别 @Autowired的实现原理 Bean的默认作用范围是什么？其他的作用范围？ 索引是什么概念有什么作用？MySQL里主要有哪些索引结构？哈希索引和B+树索引比较？ Java线程池的原理？线程池有哪些？线程池工厂有哪些线程池类型，及其线程池参数是什么？ hashmap原理，处理哈希冲突用的哪种方法？ 还知道什么处理哈希冲突的方法？ Java GC机制？GC Roots有哪些？ Java怎么进行垃圾回收的？什么对象会进老年代？垃圾回收算法有哪些？为什么新生代使用复制算法？ HashMap的时间复杂度？HashMap中Hash冲突是怎么解决的？链表的上一级结构是什么？Java8中的HashMap有什么变化？红黑树需要比较大小才能进行插入，是依据什么进行比较的？其他Hash冲突解决方式？ hash和B+树的区别？分别应用于什么场景？哪个比较好？ 项目里有个数据安全的，aes和md5的区别？详细点 7.2 二面（问数据库较多） 自我介绍 为什么MyISAM查询性能好？ 事务特性（acid） 隔离级别 SQL慢查询的常见优化步骤？ 说下乐观锁，悲观锁（select for update），并写出sql实现 TCP协议的三次握手和四次挥手过程？ 用到过哪些rpc框架 数据库连接池怎么实现 Java web过滤器的生命周期 7.3 三面（综合面；约一个小时） 自我介绍。 ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别？为什么Java8并发效率更好？什么情况下用HashMap，什么情况用ConcurrentHashMap？ 加锁有什么机制？ ThreadLocal？应用场景？ 数据库水平切分，垂直切分的设计思路和切分顺序 Redis如何解决key冲突 soa和微服务的区别？ 单机系统演变为分布式系统，会涉及到哪些技术的调整？请从前面负载到后端详细描述。 设计一个秒杀系统？ 7.4 四面（HR面） 你自己最大优势和劣势是什么 平时遇见过什么样的挑战，怎么去克服的 工作中遇见了技术解决不了的问题，你的应对思路？ 你的兴趣爱好？ 未来的职业规划是什么？ 08 美团java高级开发3面 8.1 美团一面 自我介绍 项目介绍 Redis介绍 了解redis源码么 了解redis集群么 Hashmap的原理，增删的情况后端数据结构如何位移 hashmap容量为什么是2的幂次 hashset的源码 object类你知道的方法 hashcode和equals 你重写过hashcode和equals么，要注意什么 假设现在一个学生类，有学号和姓名，我现在hashcode方法重写的时候，只将学号参与计算，会出现什么情况？ 往set里面put一个学生对象，然后将这个学生对象的学号改了，再put进去，可以放进set么？并讲出为什么 Redis的持久化？有哪些方式，原理是什么？ 讲一下稳定的排序算法和不稳定的排序算法 讲一下快速排序的思想 8.2 美团二面 自我介绍 讲一下数据的acid 什么是一致性 什么是隔离性 Mysql的隔离级别 每个隔离级别是如何解决 Mysql要加上nextkey锁，语句该怎么写 Java的内存模型，垃圾回收 线程池的参数 每个参数解释一遍 然后面试官设置了每个参数，给了是个线程，让描述出完整的线程池执行的流程 Nio和IO有什么区别 Nio和aio的区别 Spring的aop怎么实现 Spring的aop有哪些实现方式 动态代理的实现方式和区别 Linux了解么 怎么查看系统负载 Cpu load的参数如果为4，描述一下现在系统处于什么情况 Linux，查找磁盘上最大的文件的命令 Linux，如何查看系统日志文件 手撕算法：leeetcode原题 22，Generate Parentheses，给定 n 对括号，请- 写一个函数以将其生成新的括号组合，并返回所有组合结果。 8.3 美团三面（现场） 三面没怎么问技术，问了很多技术管理方面的问题 自我介绍 项目介绍 怎么管理项目成员 当意见不一致时，如何沟通并说服开发成员，并举个例子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么？会自动调整顺序么？哪个版本开始优化？ Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型，一个新技术和一个稳定的旧技术，你会怎么选择，选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制，小编在此截出几张知识讲解的图解，有需要的程序猿（媛）可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么？会自动调整顺序么？哪个版本开始优化？ Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型，一个新技术和一个稳定的旧技术，你会怎么选择，选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制，小编在此截出几张知识讲解的图解，有需要的程序猿（媛）可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 [外链图片转存中…(img-SFREePIJ-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-5kF3pkiC-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-HDVXfOMR-1624074891835)] [外链图片转存中…(img-RyaAC5jy-1624074891836)] [外链图片转存中…(img-iV32C5Ok-1624074891837)] 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_57285325/article/details/118051767。 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。

...果需要调用额外的功能模块，就会依赖于这些.so文件。在文中提到的场景中，当用户尝试安装某个软件却提示缺少.so文件时，意味着该程序需要特定版本或类型的库文件支持才能正确安装和运行，用户需找到包含所需.so文件的相应RPM包进行安装以解决此问题。

... message: 错误信息 / var callbackFailed = function(message){ alert('发送打印任务出错: ' + message); } </script> <!-- 调用发送打印请求功能 --> <script type="text/javascript"> (function(){ document.getElementById("btnPrint").onclick = function() { CFPrint.outputid = "output"; //指定调试信息输出div的id CFPrint.SendRequest(_url, _reportData, callbackSuccess, callbackFailed); //发送打印请求 }; })(); </script> </html> 六、模板设计器（重要！重要！！，好多朋友都找不到设计器入口） 在主界面上，双击右下角的“设计”两个字，即可打开模板设计工具箱，在工具箱有三个按钮和一个大文本框。三个按钮的作用分别是： 设计：以大文本框中的json数据为数据源，打开模板设计器窗口； 预览：以大文本框中的json数据为数据源，预览当前所用模板的打印效果； 打印：以大文本框中的json数据为数据源，向打印机输出当前所用模板生成的报表； 以后将会有详细的模板设计教程发布，如果您遇到紧急的难题，请向作者咨询。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/chensongmol/article/details/76087600。 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。