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Python数据容器：集合

：从集合中随机取出一个元素，得到一个元素的结果，同时集合本身被修改，元素被移除。...语法：集合.pop()# 随机取出一个元素my_set={"A","B","C"}element=my_set.pop()print(f"集合被取出的元素是{element},my_set移除元素后结果为...for循坏遍历:# 集合的遍历# 集合不支持下标索引，所以不能用while循坏，可用for循坏set1={1,2,3}for element in set1: print(f"集合的元素有{element...', 'best'，请按如下要求操作：1.定义一个空集合2.通过for循环遍历列表3.在for循环中将列表的元素添加至集合4.最终得到元素去重后的集合对象，并打印输出my_list = ['新闻', '...in my_list: # 在for循坏中将列表元素添加至集合 my_set.add(element)print(f"列表的内容为{my_list}")print(f"通过for循坏得到的集合为

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一致性哈希算法的问题

根据 hashcode 再取模的方式，由于数量从3台到4台，经路由算法路由后，k4 会尝试从3.169的机器去查找，但对应的数据却存储在3.166上，以上面6个key的命中来看，只有50%的命中率，扩容后带来缓存穿透...扩容后的示例图：从中可以看到受影响的范围能控制在两个节点的hashcode之间的部分数据，比起先哈希再取模，其未命中率将会得到极大的影响。...但一致性哈希算法要得到较好的效果，取决于各个实体节点在哈希环的分布情况，是否能分散，例如如下分布则会大打折扣：这种情况会造成数据分布不均衡，为了解决数据很可能分布不均匀的情况，对一致性哈希算法，提出了改进...，引入了虚拟节点的，可以设置一个哈希环中存在多少个虚拟节点，然后将虚拟节点映射到实体节点，从而解决数据分布吧均衡的问题。...，比轮循、加权轮循、随机、加权随机算法等负载均衡算法相比，实现复杂，性能低下，运维管理复杂。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

认识一维数组与二维数组

问题二：字符类型的数组ch2中的'a','b','c'是怎么储存的，以及ch3和ch2如此相近，是怎么储存的？？相同吗？...，不可能一次性输完，所以要用到循坏语句进行循环输入，讲每个输入的值储存到对应的数组的元素中，直到达到元素值为止。...printf("%d\n"，arr[1][2]）; 欸嘿，也许你会认为了，这打印的一定就是1行3列的那个数字 stop！！！ stop！！！ stop！！！还记得数组的下标从0开始吗？...（不循环就只能输入一个数了）输入与输出的代码图循坏讲解：外层循环保证行的输入与输出，内层循环保证列的输入与输出。每行输入完，在进入下一行； 4.数组的内存存储的地址（欸嘿！...sizeof像是拿着苹果送人，胖人给两个，瘦的给一个，然后最后算一算今天送出了多少苹果。

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Kafka “高吞吐” 之顺序访问与零拷贝

下面就详细的来看看关于操作系统层面上顺序读写&速随机读写的一点现状、所谓的零拷贝技术。...与其说是Kafka 的文章，其实更像是对于Java JVM 或者操作系统关于磁盘&文件的一种剖析：操作系统常识首先我们磁盘是由具体的盘片所组成的，每个盘片有两个盘面，然后盘片上有个主轴，围着主轴有一些磁道...再然后，拥有相同磁头的磁道组合在一起称为一个柱面。磁盘的读取时间主要花在，循道时间、旋转延迟、传输时间上，一个7200r/min的磁盘，通常在一个磁道上的读取时间是10ms级的，异常慢。...顺序访问顺序读写&随机读写做下差异比较的话，普通磁盘的顺序访问速度跟SSD顺序访问速度差不多一致，远超随机访问的速度（差不多 *2 +），甚至能达到内存随机访问的速度（这里举的例子是指SAS磁盘），随机读写相对于顺序读写主要时间花费在循道上...这可能也是Kafka设计存储方式采用消息日志文件的原因，总体来说，这种写入之后就不会变，并且会大量读写操作的场景都可以使用这种方式的。

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散列的基本概念

与已经学过的其他数据结构相比较，向量是采用循秩访问(call by rank)的访问方式，列表是采用循位置访问(call by position)的访问方式，二叉搜索树是采用循关键码访问(call by...设散列表的大小为 M M M，此时，从定义域 [ 0 , R ) [0, R) [0,R)到值域 [ 0 , M ) [0, M) [0,M)的映射不可能是单射，即不可避免地会出现不同的关键码映射到散列表中的同一个位置...散列函数的设计散列函数的设计方案？什么是好的散列函数？前面提到，从词条空间到地址空间的映射，即散列函数，绝对不可能是单射，冲突是一定不可能避免的，但是好的散列函数应该保证尽可能地少出现冲突。...总之，为了保证冲突尽可能地少，散列函数越是随机，越是没有规律越好。...可是，关于平方试探法，我们不难提出一些问题，比如平方试探法果真可以覆盖整个散列表吗？是否存在散列表本来有空桶，却无法被探测到的现象？这种情况是存在的，可以自己举一些例子要验证一下。

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爱丢耳机？苹果蓝牙追踪器AirTags要来了！

还在担心东西丢了找不到吗？苹果的AirTags或许可以帮你。 AirTags是一款蓝牙追踪器，传闻苹果将于2021年推出。...对于AirTags的存在是从iOS13.2中发现的迹象和之前爆出的商标细节推断的。苹果在去年四月上传的一个支持视频意外证实了它在研发AirTags....苹果一般不会在新产品推出之前向配件制造商透露细节，因此Nomad公布的2021年产品计划中包含的关于钥匙链和眼镜架的产品图很可能基于传言，不能代表最终的设计方案。...AirTags如何发挥作用如果带AirTag的东西丢了，用户的iPhone就会收到一个通知，按照「查找（Find My）」的提示来操作，AirTags会发出鸣叫声，这样在一定的范围内，用户就可以循着声音找到丢失的物品...iOS 13的内部版本包括一个3D红色气球，据说还有一个橙色气球图像。 ? 如果丢的东西离自己很远，AirTags还能用吗当然可以。

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我是这么把博客粉丝转到公众号的

1）找到文章所在的容器怎么找到文章所在的容器呢？很简单，F12 打开谷歌浏览器的开发者模式，通过【Elements】面板的选择器进行定位。...4）增加点渐变效果部分文章虽然被隐藏了，但缺少点渐变效果，给读者的感受就像是一刀两断——这种感觉太过唐突，应该缓冲一下，于是我们再来点 CSS 修饰一下。...position: absolute; 是绝对定位，bottom: 0; 可以使 .asb-post-01 定位在文章容器的最底部。....这两个工作看起来平淡无奇，但如果从零开发的话，还是非常耗时耗力的。我们应该珍惜站在巨人肩膀上的机会，不是吗？这次我采用的后端框架是 JFinal，配合其微信开发 SDK，省时省力省心。...5）实际效果可能大家想知道效果如何，这里截几张图大家看看。这个功能已经在小白学堂（itmind.net）上线了，感兴趣的可以进去体验一把，测到 bug 有奖励哟。首先进去文章是这个样子的： ?

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【Pygame 第5课】游戏中的运动

本来，在上一次pygame的教程中，我只是顺手拿了微信“打飞机”里的图来演示用鼠标控制图片位置的操作。...所以从最简单的做起，来给游戏加上“一颗”子弹。上次的背景图和飞机图，我自己稍微处理了下，包括这一课要用到的子弹图片，都放在论坛上，需要的自行下载。...注意，要让它们的中心点对齐，而不是左上角对齐，处理方法我们已经说过。 3.让这个子弹往上运动。还记得我在第2课《游戏的本质》里面说的吗：在游戏主循环中，要处理物理运动。...游戏中经常会使用到诸如此类的小技巧，来欺骗你的视觉，这也是我觉得开发游戏很有意思的一个地方，好像是在变魔术。...5.为了看起来更符合常理，你得把子弹的图片放在飞机的图片下面，这样看上去才会是从飞机上发射出去，而不是凭空冒出来的。在程序中，就是先绘制子弹，再绘制飞机，像是画油画，后画的会覆盖掉先画的。

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Dubbo集群容错与负载均衡策略

Dubbo 提供了多种均衡策略，缺省为 random ，也就是每次随机调用一台服务提供者的服务。 Dubbo 提供的负载均衡策略有如下几种： Random LoadBalance：随机策略。...按照概率设置权重，比较均匀，并且可以动态调节提供者的权重。 RoundRobin LoadBalance：轮循策略。轮循，按公约后的权重设置轮循比率。...如果每个提供者的活跃数相同，则随机选择一个。在每个服务提供者里面维护着一个活跃数计数器，用来记录当前同时处理请求的个数，也就是并发处理任务的个数。...这里我们先看下从消费端发起请求到处理负载均衡的时序图，如下图6.9.1： ?...image.png 图6.9.1 如上时序图6.9.1，消费端发起远程调用后会先经过步骤4进行服务降级检查，发现没有设置降级策略会执行步骤5进入集群容错invoker,其内部会先执行步骤6从RegistryDirectory

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你真的了解深度学习生成对抗网络（GAN）吗？

当然对于这样的应用来说，我们希望训练图像越真实越好，可能在风格上与其他图像分类训练数据非常相似。下面的图片展示的例子是GANs已经生成的一系列图片。它们看起来非常真实！...如果没人告诉我们它们是计算机生成的，我们真可能认为它们是人工搜集的。 ?...从技术的角度来看，判别器的损失即是分类图像是真是假的错误值；我们正在测量它区分真假图像的能力。...PyTorch中的训练循环通常由一个遍历各个训练周期的外部循环和一个遍历batch数据的内部循环组成。训练GAN的关键是我们需要在一个循环中更新生成器和判别器。...（3）通过从步骤（2）中创建的随机噪声数据向量，我们可以绕过这个向量到生成器来生成假的图像数据。这将结合我们从步骤1的实际数据来训练判别器。

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不如用最经典的工具画最酷炫的图

下面，我将请这两位 office 老员工（WORD 没有排面吗）带大家绘制不一样的酷炫图表，在层层推进中感受画图的快乐吧！（多图预警） EXCEL篇 1、球棍图 ? 面对这样一组数据应该画什么图呢？...三个图形的尺度不一，此时通过先前保留的纵坐标轴调整边界值，统一尺度。 ? 再微调一波，便能够同一尺度下快速进行横纵二维对比。 ? 其实，这也像是一种特殊的热力图。 4、矩阵圆环图 ?...但是这种图形也有着明显的缺点，若圆环图和其中片段过多，就不能很好的比较不同环中的同类片段，人眼对圆弧长度、扇形面积等并不那么敏感。有的时候用堆积条形图更合适。 PPT篇 1、堆叠球形图 ?...PPT 难道不是用来画图的吗？让我们先看看上面这组数据，多层包含关系。一般两层的关系我们可以采用重叠柱状图，能够直观地比较子对象与父对象。 ?...2、时间轴条形图 ? 一旦涉及时间，我们就有了很好的表达方式，时间轴能让人感受到从过去到现在、至未来的流转。而下面这样的折线或许还不足以寄托我们美好的设想。 ? 可以让它稍微更好看一点。 ?

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你真的了解深度学习生成对抗网络（GAN）吗？

当然对于这样的应用来说，我们希望训练图像越真实越好，可能在风格上与其他图像分类训练数据非常相似。下面的图片展示的例子是GANs已经生成的一系列图片。它们看起来非常真实！...如果没人告诉我们它们是计算机生成的，我们真可能认为它们是人工搜集的。 ?...从技术的角度来看，判别器的损失即是分类图像是真是假的错误值；我们正在测量它区分真假图像的能力。...PyTorch中的训练循环通常由一个遍历各个训练周期的外部循环和一个遍历batch数据的内部循环组成。训练GAN的关键是我们需要在一个循环中更新生成器和判别器。...（3）通过从步骤（2）中创建的随机噪声数据向量，我们可以绕过这个向量到生成器来生成假的图像数据。这将结合我们从步骤1的实际数据来训练判别器。

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如何零基础入门Python编程？

你也可以去写一些实用的工具脚本，比如跳一跳的自动化刷分工具，比如自动抢票的插件，文件批量处理工具…… 如果你觉得这些很难，那可能是技术限制了你的想象力。 ?...学习编程从入门到放弃的人不计其数，很大程度上是因为，产出和投入的精力完全不成正比。...有什么技巧吗？...如何实现判断和循坏，如何将固定的功能模块封装成函数，这些不仅是写出代码的必要条件，也是训练编程思维的必经之路。...流程控制则相对要好掌握一些，条件语句和循坏语句在不同的场景下练习几遍，知道判断和循环实现的过程，基本上就没问题了。

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(PyTorch)50行代码实现对抗生成网络(GAN)

这些模型扮演两个截然不同的角色（字面意思是对抗性的）给定一些真实的数据集R, G是生成器，试图创建看起来像真实数据的假数据，而D是鉴别器，从真实数据集或G中获取数据并标记差异。...这个强大的技术似乎需要大量的代码才能开始，对吗?不。使用PyTorch，我们实际上可以用50行代码创建一个非常简单的GAN。...实际上只有5个组成部分需要考虑: R:原始的、真实的数据集 I:作为熵源进入生成器的随机噪声 G:试图复制/模拟原始数据集的生成器 D:鉴别器，用来区分G和R的输出在实际的“训练”循环中，我们教G欺骗...5.）最后，训练循环在两种模式之间交替进行:第一种模式是真实数据的训练D，另一种模式是虚假数据的训练D，具有准确的标签(可以将其视为警察学院);然后用不准确的标签训练G去愚弄D(这更像是《十一罗汉》中的准备蒙太奇...这正是我们想要的行为(参见Goodfellow中的图1)。少于50行代码。现在，警告一句: GANs可能很挑剔和脆弱。当他们进入一种奇怪的状态时，他们通常不会不经过一点劝说就出来。

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你真的了解深度学习生成对抗网络（GAN）吗？

当然对于这样的应用来说，我们希望训练图像越真实越好，可能在风格上与其他图像分类训练数据非常相似。下面的图片展示的例子是GANs已经生成的一系列图片。它们看起来非常真实！...如果没人告诉我们它们是计算机生成的，我们真可能认为它们是人工搜集的。...从技术的角度来看，判别器的损失即是分类图像是真是假的错误值；我们正在测量它区分真假图像的能力。...PyTorch中的训练循环通常由一个遍历各个训练周期的外部循环和一个遍历batch数据的内部循环组成。训练GAN的关键是我们需要在一个循环中更新生成器和判别器。...（3）通过从步骤（2）中创建的随机噪声数据向量，我们可以绕过这个向量到生成器来生成假的图像数据。这将结合我们从步骤1的实际数据来训练判别器。

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架构学习：7种负载均衡算法策略

源和目标 IP 地址代表了“数据是从分组交换网络中的哪台机器发送到哪台机器的”，所以可以通过改变这里面的 IP 地址，来实现数据包的转发，流程如下：3.应用层负载均衡策略3.1轮循均衡（Round Robin...）每一次来自网络的请求，会轮流分配给内部中的服务器，从 1 到 N 然后重新开始。...3.4权重随机均衡 Weighted Random这种均衡算法类似于权重轮循算法，不过在处理请求分担的时候，它是个随机选择的过程3.5一致性哈希均衡Consistency Hash根据请求中的某些数据（...3.7 最少连接数均衡 Least Connection客户端的每一次请求服务，在服务器停留的时间可能会有比较大的差异。...那么随着工作时间加长，如果采用简单的轮循或者随机均衡算法，每一台服务器上的连接进程可能会产生极大的不平衡，并没有达到真正的负载均衡。

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这不就是产品给我留的数学作业！

比如：手抢是无声的吗？枪声大吗？这个城市打鸟犯不犯法？确定那只鸟被打死了？树上的鸟有没有聋子？有没有被关在笼子里或者绑在树上的鸟？旁边还有其他树吗？有残疾或者飞不动的鸟吗？...同时你的代码也值得加薪！「哈希下标」图 15-2 中涉及到的下标位置存放的数据，不是胡乱写的。是按照 HashMap 中的计算逻辑找到的固定位置值。...图 15-3 模仿得物(毒) APP抽奖码需求图 15-3 是我们模拟得物APP中关于抽奖码需求的样式图，核心技术点包括：需要一个8位的随机码，全局唯一。...incr 方法，全局自增从0开始，以上是伪代码。...除此之外也会有很多其他的思路，例如电商生成订单号的方案也可以考虑设计，另外你以为这就完事了？当你已经工作多年，那么你每一天其实都在解决技术问题也是数学问题，产品的需求也更像是数学作业！加油数学老师！

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一致性哈希算法原理以及实现方案

分布式存储方案我们都知道,当数据量大了的时候,我们都会选择使用多台服务器共存数据,通过取模方式进行随机分配服务器存储. 例如: 将用户的1亿订单数据分配到3台服务器上,进行分表存储....可以查看文章:http://www.php20.cn/article/sw/hash/253 通过hash算法,将数据尽可能的平均分配到每一台服务器上, 分布式一致性哈希在上面的存储方案中,我们可以实现对服务器数量进行取模随机分配...但是,当我们需要扩容服务器,或者进行服务器减配时,就会发现所有的键都需要重新取模分配,那么有什么方法可以尽可能的降低影响吗?...哈希环我们首先定义一个0~2^32的数组,同时将数组抽象成一个圆形,0和2^32首尾相连 ? 将服务器节点,通过取模的方式定位到哈希环中: ?...增加服务器节点当需要增加服务器节点时.首先先服务器通过取模,定位到哈希环的点中. ? 当定位成功后,意味着服务器1 的数据需要额外分配,而服务器0,服务器2的数据完全没有变化.

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谷歌联合创始人Avinash：如何用数据分析闭环引爆百亿美金公司订单3倍增长？

要做好精细化运营，需要用好数据，用数据来驱动运营和产品增长，而其中的关键则在于实现数据分析闭（循）环。...受众是所有人，还是用户中的一部分？他们是正确的受众吗？你能触达他们吗？直到你明确了你是要试图改变哪些人的行为，才能去吸引他们。其次：你想让他们做什么？你要求他们做的事情足够清晰明确吗？...创建试验的步骤看起来就像是这样：弄清楚什么人因为什么原因做什么事，才能明显提高你定义的目标 KPI 。这是我们采取行动的目的，用靠谱的假设来创建靠谱的试验。...这张图非常令人印象深刻，对吧？ Airbnb 的业务和商业模式做了很多对的事情，但精益过程和A/B测试是提高预订率的关键因素，显然，试验是成功的。从 Airbnb 的案例中我们学到什么？...精益数据分析循环是快速推动变革非常核心的因素。精益数据分析循环和精益模式是一个整体，他们可以用于处理不确定事件，但他们不是随机的。

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谷歌联合创始人Avinash Kaushik：百亿市值公司如何用数据分析闭环引爆订单3倍增长

要做好精细化运营，需要用好数据，用数据来驱动运营和产品增长，而其中的关键则在于实现数据分析闭（循）环。那么，什么是数据分析闭环？...从竞争对手那里偷师。如果有人做的很好，那么可以模仿。但切记不要为了不同而不同。学习最佳实践。了解其他公司的增长方式，从增长黑客到内容营销，并从中找灵感。...受众是所有人，还是用户中的一部分？他们是正确的受众吗？你能触达他们吗？直到你明确了你是要试图改变哪些人的行为，才能去吸引他们。其次：你想让他们做什么？你要求他们做的事情足够清晰明确吗？...这张图非常令人印象深刻，对吧？ Airbnb 的业务和商业模式做了很多对的事情，但精益过程和A/B测试是提高预订率的关键因素，显然，试验是成功的。从 Airbnb 的案例中我们学到什么？...精益数据分析循环是快速推动变革非常核心的因素。精益数据分析循环和精益模式是一个整体，他们可以用于处理不确定事件，但他们不是随机的。

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