几乎我见过的所有大型系统中，都需要一个唯一 ID 的生成逻辑。...其它的生成服务也有很多，很多系统中设计的 ticket server 本质上也就是扮演这样一个角色，特点是这个 ID 生成服务系统必须独立于现有母系统（客户系统）。...通常必须满足这样的要求：在不同的 host（分布式节点）之间没有关系保证（比如递增性）。...比如我见过这样的逻辑，用 host 的唯一编号来作前缀（保证环境中节点编号的唯一性即可），毫秒数来生成 ID 的主体部分。看似简单，一样可以解决唯一 ID 的问题。...在分布式系统中，它比前面说的方案有更多优势，比如长度一致，比如没有一个毫秒内最多只能生成一个的要求。但是，尽管可以认为它是唯一的，基于随机数产生的 UUID 冲突却是理论上可能存在的。
如果你还不了解JVM内存模型的建议您先看下JVM内存模型 以一下代码为例，来分析下，java的实例对象在内存中的空间分配（JDK1.8）。...2010; private int month = 10; private int day = 1; } 以Student类执行到main方法的最后一行时来分析java实例对象在内存中的分配情况...java对象在内存中的关系 图画的稍微有点问题，不过能说明对象在内存中的大致位置。 从图中我们可以看出，普通的java实例对象内存分配，主要在这三个区域：虚拟机栈、堆、方法区。...从变量的角度来分析 局部变量：存放在虚拟机栈中（具体应为[栈->栈帧->局部变量表]） 基本类型的值直接存在栈中。如age=10 如果是对象的实例，则只存储对象实例的引用。...如s=ref 实例变量：存放在堆中的对象实例中。如Student的实例变量 name=ref 静态变量：存放在方法区中的常量池中。如Student.class中的birthday=ref。
在特定的范围内重复的可能性极小UUID的生成规范定义的算法主要目的就是要保证其唯一性。但这个唯一性是有限的，只在特定的范围内才能得到保证，这和UUID的类型有关（参见UUID的版本）。...由于在算法中使用了MAC地址，这个版本的UUID可以保证在全球范围的唯一性。但与此同时，使用MAC地址会带来安全性问题，这就是这个版本UUID受到批评的地方。...这个版本的UUID在实际中较少用到。 UUID Version 3：基于名字的UUID（MD5）基于名字的UUID通过计算名字和名字空间的MD5散列值得到。...JAVA中UUID的使用 我们来看看在JAVA中UUID的使用方式： 查看jdk提供的uuid的api发现。...，推荐使用 nameUUIDFromBytes方法将自身的唯一id转换为UUID形式。
参考链接： 遍历Pandas DataFrame中的行和列 有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {...对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...最佳解决方案 要以 Pandas 的方式迭代遍历DataFrame的行，可以使用： DataFrame.iterrows()for index, row in df.iterrows(): print...根据数据类型的不同，迭代器返回一个副本而不是一个视图，写入它将不起作用。... print df.iloc[i]['c1'], df.iloc[i]['c2'] 第四种方案：略麻烦，但是更高效，将DataFrame转为List 您可以编写自己的实现namedtuple的迭代器
因此，a这个在栈中的引用指向的是堆中的这个String对象的。...然后，因为"abc"是个常量，所以会去常量池中找，有没有这个常量存在，没的话分配一个空间，放这个"abc"常量，并将这个常量对象的空间地址给到堆中String对象里面；如果常量池中已经有了这个常量，就直接用那个常量池中的常量对象的引用呗...并提到，在JDK1.6及其之前的版本，由于常量池分配在永久代内，我们可以通过-XX:PermSize和-XX:MaxPermSize限制方法区的大小从而间接限制常量池的容量。...在JDK7、8中，可以通过-XX:StringTableSize参数StringTable大小 jdk1.6及其之前的intern()方法 在JDK6中，常量池在永久代分配内存，永久代和Java堆的内存是物理隔离的...（而且一个在堆，一个在方法区中）。
在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外，它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。...轴上绘制按年份和每个党派分组的柱状图，我只需要这样做： import matplotlib.pyplot as plt ax = df.plot.bar(x='year') plt.show() 只有四行，这绝对是我们在本系列中创建的最棒的多条形柱状图
标签：pandas，Python 在本文中，将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...将数值舍入到N位小数 只需将整数值传递到round()方法中，即可将数值舍入到所需的小数。...例如，要四舍五入到2位小数： 在pandas中将数值向上舍入 要对数值进行向上舍入，需要利用numpy.ceil()方法，该方法返回输入的上限（即向上舍入的数字）。...以下两种方法返回相同的结果： 在上面的代码中，注意df.apply()接受函数作为其输入。 向下舍入数值 当然，还有一个numpy.floor()方法返回输入的底数（即向下舍入的数字）。...用不同的条件对数据框架进行取整 round()方法中的decimals参数可以是整数值，也可以是字典。这使得同时对多个列进行取整变得容易。
PHPmyadmin中sql语句 SELECT * FROM `hz_article_type` WHERE FIND_IN_SET( 5, items_id ) LIMIT 0 , 30 结果...： SELECT `article_id` FROM `hz_article_type` WHERE ( find_in_set(10,items_id) ) AND `type_id` = 2 发布者
本文主要介绍 DDD 中的强类型 ID 的概念，及其在 EF 7 中的实现，以及使用 LessCode.EFCore.StronglyTypedId 这种更简易的上手方式。...背景 在杨中科老师 B 站的.Net Core 视频教程[1]其中 DDD 部分讲到了强类型 ID（Strongly-typed-id）的概念，也叫受保护的密钥（guarded keys）当时在 .NET...中的 DDD 实现是个悬而未决的问题，之后我也一直在寻找相关的实现方案。...简单的来说，就是比如两个实体都是 int、long 或是 Guid 等类型的键值 ID，那么这就意味着它们 ID 就有可能在编码时被我们分配错误。...再者一个函数如果同时传这两个 ID 作为参数，顺序传入错误，就意味着执行的结果出现问题。 在 DDD 的概念中，可以将实体的 ID 包装到另一种特定的类型中来避免。
本文介绍在Anaconda环境中，安装Python语言pandas模块的方法。 pandas模块是一个流行的开源数据分析和数据处理库，专门用于处理和分析结构化数据。...数据读写方面，pandas模块支持从各种数据源读取数据，包括CSV、Excel、SQL数据库、JSON、HTML网页等；其还可以将数据写入这些不同的格式中，方便数据的导入和导出。 ...时间序列分析方面，pandas模块在处理时间序列数据方面也非常强大。其提供了日期和时间的处理功能，可以对时间序列数据进行重采样、滚动窗口计算、时序数据对齐等操作。 ...在之前的文章中，我们也多次介绍了Python语言pandas库的使用；而这篇文章，就介绍一下在Anaconda环境下，配置这一库的方法。 ...在这里，由于我是希望在一个名称为py38的Python虚拟环境中配置pandas库，因此首先通过如下的代码进入这一环境；关于虚拟环境的创建与进入，大家可以参考文章Anaconda创建、使用、删除Python
注意看一下JIT的位置 中文维基上对逃逸分析的描述基本准确，摘录如下： 在编译程序优化理论中，逃逸分析是一种确定指针动态范围的方法——分析在程序的哪些地方可以访问到指针。...当一个变量（或对象）在子程序中被分配时，一个指向变量的指针可能逃逸到其它执行线程中，或是返回到调用者子程序。...如果指针存储在全局变量或者其它数据结构中，因为全局变量是可以在当前子程序之外访问的，此时指针也发生了逃逸。...简单来讲，JVM中的逃逸分析可以通过分析对象引用的使用范围（即动态作用域），来决定对象是否要在堆上分配内存，也可以做一些其他方面的优化。...在Debug版JVM中，还可以通过参数-XX:+PrintEliminateAllocations来查看标量替换的具体情况。
mallco是分配虚拟内存 C语言使用 malloc函数动态在堆上分配内存。malloc根据字节数的参数。如果无法分配内存，该函数将返回指向已分配内存的指针或 NULL 指针。...因此，依靠 malloc 确定分配是否成功是一个困难的问题。只有在写入和读取新分配的内存时才能发现。...---- mmap和mlock操作物理内存 如果要分配物理内存，请使用 mmap()（带选项的 malloc）分配地址空间，并使用 mlock() 将物理页连接到进程中的地址。...由于fork在 Unix 上非常普遍，因此很快就需要过度使用。否则，fork/exec 将停止在任何使用超过一半系统内存的进程中工作。 这就是 Linux 所做的。...对于使用它们的每个进程，共享库可能会同时计入实内存和虚拟内存中，即使它们占用相同页面的只读或写时复制内存，并且内存映射文件可能会被全部计入在虚拟内存中，即使只有一小部分文件被读取，并且在 Linux 上
UUID的基本知识 UUID（Universally Unique Identifier）是一个128位长的数字，用于在分布式系统中唯一标识信息。...它由两部分组成：一个32位的段和一个96位的段，通过特定的算法生成，以确保在全球范围内的唯一性。...案例：UUID在Web应用中的使用 UUID在Web应用中有着广泛的应用，尤其是在生成会话ID、API密钥、订单号等需要唯一标识的场景。本节将通过案例展示UUID在Web应用中的几种典型用途。...生成会话ID 在Web应用中，为了跟踪用户的会话，通常会使用会话ID。由于UUID的唯一性，它非常适合用作会话ID。...简短的ID生成 在某些情况下，UUID的128位长度可能显得过于冗长。我们可以使用一些算法来生成更短的ID，同时仍然保持足够高的唯一性。
Linux系统： 1.挂载多个数据盘到服务器中 image.png 2.登录 Linux 实例。...3.登录服务器后，通过ls -l /dev/disk/by-id命令查看云硬盘与设备名之间的对应关系，其中，disk-xxxxx为云硬盘（数据盘）ID，您可前往云硬盘控制台查看。...image.png Windows系统： 1.挂载多个数据盘到服务器中 image.png 2.登录 Windows 实例。...3.登录服务器，点击开始，点击powershell运行框 image.png 4.在运行框中执行wmic path win32_physicalmedia get SerialNumber,Tag或者wmic...其中，disk-xxxxx为云硬盘（数据盘）ID，您可前往云硬盘控制台查看。 image.png image.png
上一节讲解了迭代器的使用，如果对迭代器还不够了解的可以在回顾下《从理解到实现轻松掌握 ES6 中的迭代器》，目前在 JavaScript 中还没有被默认设定 [Symbol.asyncIterator...本文也是探索异步迭代器在 Node.js 中的都有哪些使用场景，欢迎留言探讨。...异步迭代器与 Writeable 在 MongoDB 中使用 asyncIterator MongoDB 中的 cursor MongoDB 异步迭代器实现源码分析 使用 for await...of...] = async function* () { while (this.id <= this.end) { yield this.id++; } } const r1 = new Range...在 MongoDB 中使用 asyncIterator 除了上面我们讲解的 Node.js 官方提供的几个模块之外，在 MongoDB 中也是支持异步迭代的，不过介绍这点的点资料很少，MongoDB 是通过一个游标的概念来实现的
在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...本文就将针对pandas中读写HDF5文件的方法进行介绍。...图1 2 利用pandas操纵HDF5文件 2.1 写出文件 pandas中的HDFStore()用于生成管理HDF5文件IO操作的对象，其主要参数如下： ❝「path」：字符型输入，用于指定h5文件的名称...print(store.keys()) 图7 2.2 读入文件 在pandas中读入HDF5文件的方式主要有两种，一是通过上一节中类似的方式创建与本地h5文件连接的IO对象，接着使用键索引或者store...，HDF5比常规的csv快了将近50倍，而且两者存储后的文件大小也存在很大差异： 图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间，这还是在我们没有开启HDF5压缩的情况下，接下来我们关闭所有IO连接，运行下面的代码来比较对上述两个文件中数据还原到数据框上两者用时差异
本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Pandas相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....'key', how='outer')# 连接数据concatenated_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)二、易错点及避免策略忽视数据类型：在进行数据操作前...误用索引：理解Pandas的索引体系，避免因索引操作不当导致的结果错误。过度使用循环：尽量利用Pandas的向量化操作替代Python原生循环，提高计算效率。...忽视内存管理：在处理大型数据集时，注意使用.head()、.sample()等方法查看部分数据，避免一次性加载全部数据导致内存溢出。...结语精通Pandas是成为优秀Python数据分析师的关键。深入理解上述常见问题、易错点及应对策略，结合实际代码示例，您将在面试中展现出扎实的Pandas基础和高效的数据处理能力。
在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...本文就将针对pandas中读写HDF5文件的方法进行介绍。 ?...图1 2 利用pandas操纵HDF5文件 2.1 写出文件 pandas中的HDFStore()用于生成管理HDF5文件IO操作的对象，其主要参数如下： ❝「path」：字符型输入，用于指定h5文件的名称...图7 2.2 读入文件 在pandas中读入HDF5文件的方式主要有两种，一是通过上一节中类似的方式创建与本地h5文件连接的IO对象，接着使用键索引或者store对象的get()方法传入要提取数据的key...图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间，这还是在我们没有开启HDF5压缩的情况下，接下来我们关闭所有IO连接，运行下面的代码来比较对上述两个文件中数据还原到数据框上两者用时差异： import pandas
今天正在吃饭，一个朋友提出了一个他面试中遇到的问题，MySQL允许在唯一索引字段中添加多个NULL值。...` int(11) NOT NULL COMMENT 'ID', `name` varchar(255) CHARACTER SET latin1 COLLATE latin1_swedish_ci...字段为null的数据： INSERT INTO `test` VALUES (1, NULL); INSERT INTO `test` VALUES (2, NULL); 并没有报错，说明MySQL允许在唯一索引字段中添加多个...网友给出的解释为： 在sql server中，唯一索引字段不能出现多个null值 在mysql 的innodb引擎中，是允许在唯一索引的字段中出现多个null值的。...**根据这个定义，多个NULL值的存在应该不违反唯一约束，所以是合理的，在oracel也是如此。 这个解释很形象，既不相等，也不不等，所以结果未知。
在Java开发中，如果我们需要遍历一个集合或者数组对象，传统的for循环方式其实并不够优雅。此时，Java提供了一种非常方便的机制--迭代器。...程序导入了java.util包中的ArrayList和Iterator类。在main()方法中，程序创建了一个ArrayList对象，并向这个对象添加了三个字符串元素。...优缺点分析使用迭代器遍历集合的优点在于，它可以避免我们在遍历集合时，使用传统的for循环方式造成的角标越界等问题。此外，迭代器使得代码更易于阅读和理解。...全文小结本文主要介绍了Java集合框架中的迭代器机制，并提供了相关的示例代码。迭代器是Java开发中非常常见的一种设计模式，它不仅可以用于遍历集合中的元素，还可以用于在特定条件下删除集合中的元素等。...在Java开发中，我们经常需要遍历集合中的元素，使用迭代器可以使得代码更加优雅和易于理解。我们需要根据具体的业务场景，来选择最适合的遍历方式。...
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