在php中有两个函数——至少有两个是否有其他的我还不知道，能够实现数字补零，str_pad(),sprintf()详细如下 str_pad 顾名思义这个函数是针对字符串来说的这个可以对指定的字符串填补任何其它的字符串...例如:str_pad(带填补的字符串,填补后的长度，填补字符串，填补位置) 其中填补后的长度必须是个正整数，填补位置有三个选项， 左边：STR_PAD_LEFT, 右边：STR_PAD_RIGHT...再看补零的另外一种方法sprintf 这个函数学过c的都十分了解它，呵呵…… 不过咱不说这么多，因为用起来实在太灵活了，以至于我基本不会用，不过在左边补零（或者在小数点后补零）用起来还是很方便的 先看左边补零...echo sprintf(”%05d”,1); 先说%05d的意思，用一个5位数的数字格式化后边的参数，如果不足5位就补零 运行结果是00005 再看小数点后补零 echo sprintf(”%01.3f...”,1); %01.3f的意思是说，用一个小数点后最少三位不足三位补零，小数点前最少一位，不足一位补零的浮点数格式化后边的参数 其运行结果是：1.000
因为做新闻爬虫，url里面0-9的日期要左侧加零。经过查询之后得到了两种方法。...一、先设一个足够大的数，比如1000000，然后加上当前的数字比如9，得到1000009，然后转化为字符串获取第6、7位即可。下面以1000为例。...print(len(time)) 二、先获取当前字符串长度，然后用预期长度-当前字符串长度得到应该补零的数目，把相应的0补到对应的左侧。...以上这篇python 实现数字字符串左侧补零的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持网站事（zalou.cn）。...您可能感兴趣的文章: python中利用zfill方法自动给数字前面补0 python实现指定字符串补全空格、前面填充0的方法 python实现指定字符串补全空格的方法
一、DataX 简介 DataX 是阿里云 DataWorks 数据集成 的开源版本，主要就是用于实现数据间的离线同步。...DataX 致力于实现包括关系型数据库（MySQL、Oracle 等）、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP 等 各种异构数据源（即不同的数据库） 间稳定高效的数据同步功能。...Task（任务） 二、使用 DataX 实现数据同步 准备工作： JDK（1.8 以上，推荐 1.8） Python（2，3 版本都可以） Apache Maven 3.x（Compile DataX...5.使用 DataX 进行增量同步 使用 DataX 进行全量同步和增量同步的唯一区别就是：增量同步需要使用 where 进行条件筛选。...一路过来，给我最深的感受就是一定要不断学习并关注前沿。只要你能坚持下来，多思考、少抱怨、勤动手，就很容易实现弯道超车！所以，不要问我现在干什么是否来得及。
在项目中我们有的时候需要使用某种形式的缓存，使用缓存能够重用之前的计算结果，降低系统延迟，提高吞吐量，但是其却会消耗更多的内存。...如下是一段使用HashMap实现的缓存框架： public interface Computable { V compute(A arg) throws InterruptedException...Memorizer1类也实现了Computable接口，这里实际上用到了装饰者模式，在构造Memorizer1类时需要传入一个Computable类型对象进来，如ExpensiveFunction，当需要使用...上述Memorizer1虽然能够实现对计算结果的缓存，但是由于HashMap不是线程安全的，其使用synchronized将整个compute方法包裹起来，当并发量较高时，就会出现多个线程同时竞争执行compute...，那么使用该框架还是非常合适的。
代理服务器只需要将来自源设备的报文 原封不动的转发给目标设备，而并不需要知道报文的具体内容。在这种情况下，服务器就没必要将客户端的报文读出来。...每读取一次都需要从内核态到用户态的一次拷贝，在流量密集型的应用中，这样做显然很消耗服务器性能。而splice就是为了解决这个问题，它实现了不同文件描述符之间的0拷贝操作。...int flags); fd_in参数是带输入的文件描述符 off_in表示从输入数据流的何处开始读取数据，如果fd_in是管道文件描述符，则必须设置为NULL，表示从0开始 fd_out/off_out...表示输出的文件描述符与偏移 len表示要读取的长度 flags 标志，常用的两个标志SPLICE_F_NONBLOCK，表示非阻塞的splice操作，但要依赖于文件描述符本身的阻塞状态；SPLICE_F_MORE...表示给内核一个提示，后续splice调用将读取更多数据 使用splice时，fd_in于fd_out必须至少有一个是管道文件描述符 下面给出一个demo，实现两个客户端之间的报文透传 服务器代码： #include
相应的电路图如下图所示。图中的RTL_ADD即为加法器，同时此电路对输入和输出数据均添加了流水寄存器。 ? 此电路对应的RTL代码如下图所示，这里我们使用了SystemVerilog来描述。...输入a和b均为4个12-bit数据构成的数组。输出p也是4个12-bit构成的数组。代码第17行至第23行是核心部分，包括了对输入、输出添加流水寄存器和加法操作。
---- Pre 来个场景： 24小时后将未进行某个Action的业务，执行另外一个动作。 比如 24小时未付款的订单，取消。 你可能会说 ?...---- 方案A 来个定时呗 ，每隔半小时 ，扫描数据库订单表，将完成时间超过24小时的订单，取消掉。 ?...But… 这方案有些明显的缺点啊，老哥 （1）轮询效率比较低 （2）时效性不好，假设每小时轮询一次，最坏的情况下，时间误差会达到1小时； ---- 那如何既保证效率的同时，又保证实时性呢？...---- 方案B 来说下核心思路 高效延时消息，包含两个重要的数据结构： 环形队列。例如可以创建一个大小为3600的环形队列 任务集合。...所以应该绕3610/3600=1圈之后再执行，于是Cycle-Num=1； Current Index每秒移动一格，当移动到下一格时，遍历这个格的Set，看看每个Task的Cycle-Num是不是0
在导航中，使用 align-items: baseline; 能够实现所有导航项目与文本基线的对齐，这样也使得导航栏看起来更加统一。...主内容区域应该是侧边栏大小的三倍，使用 Flexbox 很容易实现这点。....main { flex: 3; margin-right: 60px; } .sidebar { flex: 1; } 总的来说，Flexbox 在创建这个简单的布局时，十分高效...基本的布局如下图所示： 这种布局需要在行和列两个方向上保持一致，所以使用 CSS Grid 实现整体布局十分有效。 规划对于布局的实现来说，十分重要。 接下来看看代码如何一步步实现。...对于网格内容区域的设计，使用 Flexbox 进行样式的排序和微调会更容易实现。
这一分神，思路就被打断了，再想接上刚才的思路又得花好长时间... 但是自从知道了下面这几个 PyCharm 的使用技巧后，效率大幅提升，代码敲的也有感觉了（扶我起来，我还能写代码）。...这几个 PyCharm 的使用技巧都是我亲身体会很常用且很好用的技巧，现在分享给大家。...PEP8 格式是一种 Python 的编码格式标准，Python 官方推荐按照这种标准格式来写代码。...关闭烦人的波浪线：每次写代码都会遇到屏幕上一堆波浪线的情况，就好像我写的代码有 bug 似的，但其实并没有 bug，只是 PyCharm 的自动检查级别太高了。...例如我定义了一个变量 xiaohong，这本没有什么问题，但是 PyCharm 就会检测这个变量不是一个正确的英文单词（我用的中文拼音啊喂），会出现波浪线提示可能有错误，这就导致整个屏幕很乱，看着非常不舒服
Mono for Android 实现高效的导航 Android 4.0 系统定义了一系列的高效导航方式 (Effective Navigation)， 主要包括标签、下拉列表、以及向上和返回等， 本文介绍如何用...Mono for Android 实现这些的导航方式。...本文提到的导航都是根据 Android 4.0 设计规范中推荐的 ActionBar 实现的， 因此整个应用程序启用带 ActionBar 的主题， 如果使用 Java 的话， 需要手工编辑 AppManifest.xml...Activity 将默认都是用这个主题， 如果有 Activity 要使用其它的主题， 才需要添加自己的主题属性。...var upIntent = new Intent(this, typeof(MainActivity)); // 使用 Suport Package 中的 NavUtils 来正确处理向上导航
在Java的并发编程中，ConcurrentSkipListSet是一个提供高并发访问能力的有序集合实现。它基于Skip List（跳表）数据结构，并通过精细的锁策略实现了高效的并发操作。...本文将深入探讨ConcurrentSkipListSet的内部实现、特性、使用场景以及与其他并发集合的比较。...高效的查找和遍历：基于Skip List数据结构，ConcurrentSkipListSet提供了对数级别的查找时间复杂度，同时支持高效的顺序和逆序遍历。...因此，在选择并发集合实现时，需要根据具体的使用场景和需求进行权衡。 5️⃣与其他并发集合的比较 5.1 ConcurrentSkipListSet vs....然而，由于其内部实现的复杂性，它在某些情况下的性能可能不如其他简单的并发集合实现。因此，在选择并发集合实现时，需要根据具体的使用场景和需求进行权衡。
目录 目录 原理 代码实现 性能测试 总结 原理 我们每天都在使用HashMap,有没有想过,在很多情景下,HashMap做的其实没有特别好,他是一个很通用的k-v数据结构,却不一定在各个小方面都适合....因此我们实现了一个特定场景下使用的HashMap....对于HashMap的原理,本文不做过分的重复,不甚了解的同学可以看一下 这篇文章. 我们可以针对基本类型实现自己的HashMap.比如IntHashMap....当我们日常想要使用int->int的k-v形式的时候,我们必须使用HashMap,因为HashMap不支持基本类型,只支持对象,那么我们为了存储一个4字节的int类型,...代码实现 下面具体的代码实现: /** * Created by pfliu on 2019/08/07. */ public class IntHashMap { private int[
总结来说，切片是Go语言中一种基于数组的、长度可变的、连续的元素序列。它通过引用底层数组来实现动态长度和高效访问，是处理可变长度数据集合的重要工具。...以下是几个关键点，展示了切片如何实现动态扩容以及相关操作：2.1 使用 append 函数扩容append 是 Go 语言中用于向切片追加元素的内置函数，它能够自动处理切片的扩容。...因此，通过预设合适容量的切片作为函数参数或返回值，可以在处理大量数据时保持高效的内存使用和传递效率，减少系统开销。...此外，监控和适时调整容量设定，依据实际应用需求进行优化，是实现高效内存管理的必要步骤。...总之，理解并有效利用切片的高级特性，尤其是通过主动管理其容量，是Go程序设计中实现高效数据处理、优化性能和资源管理的关键实践。
引言 在Go语言中，map 是一种无序的键值对集合，它以其高效的查找、插入和删除操作而闻名。了解 map 的基本概念、特性和内部实现机制，对于编写高效且稳定的Go代码至关重要。...本文将深入探讨 map 的各个方面，包括其初始化、基本操作、内部实现细节，并讨论为何在创建 map 时应尽量使用带有容量提示参数的做法。...因此千万不要依赖遍历**map**所得到的元素次序。三、map的内部实现 和切片相比，map类型的内部实现要复杂得多。...Go运行时使用一张哈希表来实现抽象的map类型，运行时实现了map操作的所有功能，包括查找、插入、删除、遍历等。本文这里只做一些简单的介绍。...使用**sync.Map**：Go语言标准库提供了一个并发安全的map实现，即sync.Map。它内部使用了分段锁和其他优化技术来提供高效的并发访问。
引言 在Go语言中，字符串是一个重要且经常使用的数据类型。无论是处理文本数据、构建复杂字符串，还是在不同数据类型之间进行转换，高效的字符串操作都对程序性能至关重要。...2.4 不可变性的实现 字符串的不可变性是通过不提供直接修改字符串内容的方法来实现的。一旦字符串被创建，无法通过其指针或其他方式修改其内容。...通过了解Go语言中字符串的内部表示，我们可以更好地理解字符串操作的性能和行为，从而在开发中更高效地使用字符串。 三、字符串的高效构造 在Go语言中，高效地构造字符串对于提升程序性能至关重要。...本部分将介绍几种常用的高效构造字符串的方法，包括使用 strings.Builder、字节缓冲区和预分配切片等技术。...固定片段拼接：strings.Join 简洁且高效。 通过合理选择和使用这些方法，我们可以在不同场景下高效地构造字符串，从而提升Go语言程序的整体性能。
前言 本文主要描述，使用布隆过滤实现高效缓存。文中采用数组做为缓存，如果需要高并发命中，则需将文中的数组换成Redis数据库。...布隆过滤 布隆缓存的创建过程如下： 1，先定义缓存bit数组（BitArray），数组的长度就是缓存数据的最大数量。 2，然后将字符串通过哈希运算，求出它的HashCode。...布隆过滤 将获取到的字符串，通过上述前三步运算，计算出数组索引，然后在布隆缓存里取出指定索引的值，如果为True，则缓存存在，可以使用这个字符串去真正的数据缓存中取数据，如果未Fasle，则缓存不存在则去数据库中取数据...代码实现 首先建立WinForm项目BloomTest。...((BloomCacheLength / setSize) * Math.Log(2.0)); } } 然后编写布隆过滤器的使用代码，如下： public partial class Form1
巴伐利亚算法（Bavarian Sketching）是一种基于哈希表的数据结构，可以高效地实现近似计数和查询。...在监控软件中，可以利用巴伐利亚算法来实现对事件流数据的近似计数和查询，具体的应用场景包括：网络流量监控：监控软件需要实时监控网络流量，使用巴伐利亚算法可以高效地计算每个网络流量包的出现次数，并且可以对不同类型的流量包进行分类和统计...用户行为监控：监控软件需要监控用户的行为，例如用户的点击、浏览和操作等。使用巴伐利亚算法可以高效地统计每种用户行为的发生次数，帮助用户分析和优化用户体验。...安全事件监控：监控软件需要监控系统中的安全事件，例如恶意攻击、漏洞利用等。使用巴伐利亚算法可以高效地检测和统计每种安全事件的发生次数，帮助用户及时发现和应对安全威胁。...巴伐利亚算法在监控软件中有以下优势：高效的近似计数和查询：巴伐利亚算法基于哈希表的数据结构可以高效地实现近似计数和查询，对于监控软件需要处理的大量事件流数据非常适用。
Git 工作流 当有多个开发者同时涉及到一个项目时那么就非常有必要正确使用 Git 工作流。 这里我将介绍一种工作流，它在一个多人大型项目中将非常有用。...所有与本项目相关的代码都在发布分支中，这个分支也是一个以 release/ 开头的普通分支。 比如这次的发布分支名为 release/fb。...需要单独的发布分支的原因是：多个并行项目是基于同一份代码运行的，但是项目之间不能有冲突。...同时对于今后的任何项目来说都是要确保 master 代码是最新的。 我们现在团队就是按照这样的方式进行开发，确实可以尽可能的减少代码管理上的问题。...题外话 像之前那篇《如何成为一位「不那么差」的程序员》说的那样，建议大家都多看看国外的优质博客。 甚至尝试和作者交流，经过沟通原作者也会在原文中贴上我的翻译链接。大家互惠互利使好的文章转播的更广。
单GPU加速 使用GPU之前，需要确保GPU是可以使用，可通过torch.cuda.is_available()的返回值来进行判断。返回True则具有能够使用的GPU。...使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在两个及以上的GPU。...下面为单机多GPU的实现代码。 背景说明 这里使用波士顿房价数据为例，共506个样本，13个特征。数据划分成训练集和测试集，然后用data.DataLoader转换为可批加载的方式。...使用多GPU训练的时候可通过设置pin_memory为False，当然使用精度稍微低一点的数据类型有时也效果。...以上这篇Pytorch 高效使用GPU的操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
对于这个确切的用例，还可以使用更高级的 DataFrame filter() 方法，产生相同的结果。...df.filter(df.is_sold==True) 需记住，尽可能使用内置的RDD 函数或DataFrame UDF，这将比UDF实现快得多。...这个底层的探索：只要避免Python UDF，PySpark 程序将大约与基于 Scala 的 Spark 程序一样快。如果无法避免 UDF，至少应该尝试使它们尽可能高效。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...Spark DataFrame和JSON 相互转换的函数; 2)pandas DataFrame和JSON 相互转换的函数 3)装饰器：包装类，调用上述2类函数实现对数据具体处理函数的封装 1) Spark
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