Vector 容器是单向开口的连续内存空间，deque 则是一种双向开口的连续线性空间。所谓的双向开口，意思是可以在头尾两端分别做元素的插入和删除操作，当然，vector 容器也可以在头尾两端插入元素，但是在其头部操作效率奇差，无法被接受。
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
在 JDK 7 和 JDK 8 中，HashMap 在处理哈希冲突和内部结构上有一些区别：
API NOTE 查看UISegmentedControl来学习更多关于在你的代码中定义一个分段控件的内容。
SequenceInputStream从名字上看， 他是一个序列字节输入流 既然是个序列 那么意味着 SequenceInputStream装着许多的输入流 所以 可以用他来合并文件 SequenceInputStream的主要方法 SequenceInputStream构造方法 new SequenceInputStream(Enumeration) 接受一个输入流泛型的枚举 然后怎么创建枚举呢？？ Vector.elements():Enumeration Vector继承自Ab
今天跟大家分享如何以百分比形式填充离散分段数据地图。 案例用环渤海三省二市的地理数据。 library(ggplot2) library(maptools) library(plyr) 数据导入、转换、抽取 CHN_adm2 <- readShapePoly("c:/rstudy/CHN_adm/CHN_adm2.shp") CHN_adm2_1 <- fortify(CHN_adm2) data1 <- CHN_adm2@data data2 <- data.frame(id=
随着不断提升的以太网带宽对总线吞吐率要求的提升，需要在芯片内部采用更高的主频、更大的总线位宽，但受制程及功耗影响，总线频率不能持续提升，这就需要在总线数据位宽方面加大提升力度。下图为Achronix公司在介绍400G以太网FPGA实现时给出的结论，对于400G以太网的数据处理，意味着数据总线位宽超过1024bit，时钟频率超过724MHz，传统的FPGA在实现时很难做到时序收敛。
SIGSEGV，也称为分段违规或分段错误，是基于 Unix 的操作系统（如 Linux）使用的信号。它表示程序尝试在其分配的内存之外进行写入或读取，由于编程错误、软件或硬件兼容性问题或恶意攻击（例如缓冲区溢出）。
随着业务规模的不断扩大，需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。
"微分段"的英文为micro segmentation，英语好的同学会发现，micro是macro的反义词。
目前，某产品营收运营正处在从过去依赖产品经理的经验到通过数据来驱动增长（Growth Hacking）的过渡期。在这里梳理一下通过数据模型帮助该产品营收的一些经验。
目前，某产品营收运营正处在从过去依赖产品经理的经验到通过数据来驱动增长的过渡期。在这里梳理一下通过数据模型帮助该产品营收的一些经验。
交换机的TCAM资源是有限的， 一般在500K以内。我们刚才提到，实现微分段需要在TCAM内查找，这会不会大量消耗交换机的TCAM资源，影响其他业务呢？
前言：在分析ConcurrentHashMap的源码的时候，了解到这个并发容器类的加锁机制是基于粒度更小的分段锁，分段锁也是提升多并发程序性能的重要手段之一。 在并发程序中，串行操作是会降低可伸缩性，并且上下文切换也会减低性能。在锁上发生竞争时将通水导致这两种问题，使用独占锁时保护受限资源的时候，基本上是采用串行方式—-每次只能有一个线程能访问它。所以对于可伸缩性来说最大的威胁就是独占锁。 我们一般有三种方式降低锁的竞争程度： 1、减少锁的持有时间 2、降低锁的请求频率 3、使用带有协调机制的独占锁
循环冗余码校验（CRC）是一种众所周知的错误检测代码，已广泛用于以太网，PCIe和其他传输协议中。现有的基于FPGA的实现解决方案在高性能场景中会遇到资源过度利用的问题。填充零问题和可编程性的引入进一步加剧了这个问题。在本文中，提出了stride-by-5算法，以实现FPGA资源的最佳利用。提出了pipelining go back算法来解决填充零问题。提出了使用HWICAP进行重编程的方法，以实现资源占用少且恒定的可编程性。实验结果表明，所提出的非分段架构的资源利用率与两种基于FPGA的最新CRC实现相比，降低80.7％-87.5％和25.1％-46.2%，并且所提出的分段架构具有比两种最新状态更低的资源利用率，分别降低了81.7％-85.9％和2.9％-20.8％艺术建筑。此外，保证了吞吐量和可编程性。源代码已在GitHub开源。
今天跟大家分享的是sparklines迷你图系列13——Correlation（HeatMap）。 热力图在excel中可以轻松的通过自带的条件格式配合单元格数字来完成。 但是在sparklines迷
大家好，湿兄又来吹牛逼了 因为最近需要将任意格式、任意大小的文件进行 Base64 编码存储，所以把 Base64 编解码撸一遍。 总是先有需求，再有市场嘛~ 写在前面 首先，让人放心的是，Base64 没什么难的。 其次，让人放心的是，看完 Base64 编解码算法后，实现任意文件编解码也没啥难的。 所以，你输的可能性不大~ Base64 是什么？ 一种「编码方式」。 一种用「可读字符」来表示「二进制数据」的编码方式。 对比使用一下平时将exe文件用记事本打开的骚操作，你就明白啥叫可读字符了。Six不
在上一篇文章中，我为大家介绍了不久前发布的geopandas 0.10版本的诸多新特性，而其中介绍到的地图可视化新方法explore()只是一带而过，没有仔细为大家介绍其功能用法。今天的文章我就将为大家详细介绍新版geopandas中，利用explore()制作在线地图可视化的方法：
集合概念：集合是java中提供的一种容器，可以用来存储多个数据。集合和数组既然都是容器，它们有什么区别呢？
首先明确这两种格式都是音视频的封装格式，是由国际电信联盟出的具体标准，具体文档见ISO/IEC－13818。由于在安防和广电领域的使用，还有苹果在自家全系列产品的主推，导致目前还有一定的生存空间。在安防领域主要是因为GB28181-11标准规定了码流的封装格式是RTP+PS流。这样导致整个安防凡是和国标相关的码流封装格式都是PS流，目前依然是安防码流的主流封装标准，一时半会还看不到有任何问题。TS流主要是广电领域使用，我们看到的电视节目就是TS流封装，然后再在机顶盒解码解封装和播放。苹果HLS协议的推出，在整个苹果家族产品里面支持都非常友好，安卓阵营的主流浏览器也支持HLS协议。其中HLS协议的码流封装格式也是TS。
当容器终止时，容器引擎使用退出码来报告容器终止的原因。如果您是 Kubernetes 用户，容器故障是 pod 异常最常见的原因之一，了解容器退出码可以帮助您在排查时找到 pod 故障的根本原因。
Java5.0 在java.util.concurrent 包中提供了多种并发容器类来改进同步容器的性能。
2020年10月31日安全研究员Samy Kamka发布了一种被称为NAT Slipstreaming的攻击颠覆了人们对防火墙中NAT安全性认知。
我们经常使用的一个控件是Tab，这个控件可以帮助我们将App分为几个模块，但是在一个界面内我们想要再进行细分怎么办呢？这时候就需要用到UISegmentedControl控件了，这个控件的用处就是进行分段控制，实现的样式如下：
IP协议是TCP/IP协议族所依赖的传送机制，提供无连接不可靠的数据报服务。IP的无连接特性意味着每个IP报文都是独立寻径的，因此当一个源主机发送多个报文给同一目的主机时，这些报文可能出现错序，丢失或者部分报文产生错误等现象，因此为了保证数据传送的可靠性，必须在IP层之上通过TCP协议提供有序，带确认数据的传输服务。
例如,一个大小为5000字节的数据包在穿过网络时,如果遇到一条MTU为1500字节的数据链路,即数据帧最多容纳大小为1500字节的数据包。路由器需要在数据成帧之前将数据包分段成多个数据包,其中每个数据包长度不得超过1500字节;然后路由器在每片数据包的标识字段上打上相同的标记,以便接收设备可以识别出属于一个数据包的分段。
根据 Gartner 的数据，到 2027 年，全球组织中超过 90% 将在生产环境中运行容器化应用程序。这一比例较 2021 年的不到 40% 有了显著增长。随着容器的广泛采用，Kubernetes 仍然是主导的容器编排平台。
在谈及同步容器之前，必须要说说他们的老前辈同步容器类。同步容器类的代表就是Vector和HashTable，这是早期JDK中提供的类。此外Collections.synchronizedXXX等工厂方法也可以把普通的容器（如HashMap）封装成同步容器。这些同步容器类的共同点就是：使用同步（Synchronized）方法来封装容器的操作方法，以保证容器多线程安全，但这样也使得容器的每次操作都会对整个容器上锁，所以同一时刻只能有一个线程访问容器。
Java实用类库提供了一套相当完整的容器来帮助我们解决很多具体问题。因为我本身是一名Android开发者，包括我在内很多安卓开发，最拿手的就是ListView(RecycleView)+BaseAdapter+ArrayList三剑客, 平时接触使用的容器也只有ArrayList和HashMap。导致对于整个Java容器体系的掌握和使用还停留在很浅的层面。省不足而思改进，那么跟着我来总结一下Java容器的相关知识吧。
数据分段&分组是一个非常常规的数据操作，但是分组组数比较多的时候就容易写IF嵌套套晕自己，不妨试试lookup函数，说不定有奇效哦~
在前几期专题中，我们已经知道，容器的安全可以通过networkpolicy来描述一个基本的约束。
由于并发多线程都需要抢一个独立的同步锁，那样的话就无法同时读写，不然会抛出异常。并且效率低下，相当于串行操作。
本节介绍一个常用的并发容器 - ConcurrentHashMap，它是HashMap的并发版本，与HashMap相比，它有如下特点： 并发安全 直接支持一些原子复合操作 支持高并发、读操作完全并行、写操作支持一定程度的并行 与同步容器Collections.synchronizedMap相比，迭代不用加锁，不会抛出ConcurrentModificationException 弱一致性 我们分别来看下。 并发安全 我们知道，HashMap不是并发安全的，在并发更新的情况下，HashMap的链表结构可
2. bins, 整数、序列尺度、或间隔索引。如果bins是一个整数，它定义了x宽度范围内的等宽面元数量，但是在这种情况下，x的范围在每个边上被延长1%，以保证包括x的最小值或最大值。如果bin是序列，它定义了允许非均匀bin宽度的bin边缘。在这种情况下没有x的范围的扩展。
这一章介绍了标准库中的几个典型的容器，非常非常常用的部分，值得好好看，由于很常用所有很多地方就没有详细记录了，只写下了我决定重要的部分，也就是因此这篇的篇幅就不是很长了。
企业可以将容器与微服务结合使用，使其能够创建更加一致且轻量级的开发框架，该框架是云计算的最佳选择。而容器和微服务是可以在云计算中实现更高效率的两项前沿技术。虽然它们不需要组合使用，但当它们一起使用时，可以提供更多的好处。
steps()有一定的学习难度，总是搞不清楚，最主要就是start和end傻傻分不清楚。我这里自我挑战下，看看能不能说清楚。
HashTable容器使用synchronized来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法时，其他线程访问HashTable的同步方法时，可能会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行添加元素，线程2不但不能使用put方法添加元素，并且也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。
摘自：《深入理解计算机网络》 王达著 机械工业出版社 相关知识链接 1. IPV4数据报头部格式请点击这里 2. IPv6数据报头部格式请点击这里 3. IPv4数据报的封装与解封装请点击这里 4. IPv4数据报的分段与重组请点击这里 5. ARP协议报文格式及ARP表 6. ARP地址解析原理
这是一篇很难写的文章，因为我希望这篇文章能对大家有所帮助。我不会给大家介绍机器学习，数据挖掘的行业背景，也不会具体介绍逻辑回归，SVM，GBDT，神经网络等学习算法的理论依据和数学推导，本文更多的是在流程化上帮助大家快速的入门机器学习和数据建模。 本文主要分为四个部分（限于时间关系会分为上下两篇）： 上篇： 准备篇，主要涉及环境搭建以及pandas基本知识。 应用篇，我会以kaggle上的Titanic为例，从数据源获取，数据清洗，特征处理，模型选择，模型输出与运用。 下篇： 优化篇，介绍了几种优化的方法。
编者按：作者从SDN以及Docker所带来的变化出发，分析网络模型发生的变革。Docker以及其相关的应用平台的出现，让人们开始思考，其实网络不仅仅可以是一个单一的个体，也能够以“集群”的形式存在。
底层数据结构： JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 底层采用 分段数组+链表 实现，而 JDK1.8 的 ConcurrentHashMap 实现跟 HashMap1.8 的数据结构一样，都是 数组+链表/红黑二叉树。Hashtable 和 JDK1.8 之前的 HashMap 的底层数据结构类似，都是采用 数组+链表 的形式。数组是 HashMap 的主体，链表则是为了解决哈希冲突而存在的； 实现线程安全的方式： ① 在 JDK1.7 的时候，ConcurrentHashMap（分段锁）
Python画弯矩图，都以分段直线近似代替曲线，分段越多，越接近真实的弯矩曲线，就像这样
原生云应用程序和基础设施需要完全不同的安全方法。请牢记下面这些最佳实践。 如今，大大小小的组织正在探索云原生软件技术的应用。“原生云(cloud-native)”是指将软件封装在被称为容器的标准化单
本文用一个实例“还原”爱奇艺指数的两幅图表，带你学习pyecharts可视化。目录安排如下： 两个目标效果与数据来源分析目标1：绘制播放地域分布图 数据获取 数据处理 图形绘制 优化参数 遗留问题目标2：绘制明星看点曲线图 数据获取 数据处理 图形绘制 单个明星看点 全部明星看点 遗留问题总结
分片（shard）是底层的基本读写单元，分片的目的是分割巨大索引，让读写可以并行操作。由多台机器共同完成，读写请求最终落到某个分片上，分片可以独立执行读写工作。
HashMap是基于哈希表实现的，每一个元素是一个key-value对，其内部通过单链表解决冲突问题，容量不足（超过了阀值）时，同样会自动增长。
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