问题 我们在进行数据统计的时候，经常会遇到求百分比，环比，同比等这些需要除以某个数的情况，而如果除数为0，数据库是会报错的。 那么遇到这样的情况我们怎么处理呢？下面我们用示例给大家讲解一下处理方法。...解决办法 情况一 例如 SELECT A/B FROM TAB 遇到这样的情况，一般的处理方法是用CASE WHEN来判断B的值 SELECT CASE WHEN B=0 THEN 0 ELSE...例如 SELECT SUM(A)/COUNT(B) FROM TAB 遇到这样的情况CASE WHEN 是不能判断COUNT(B)的值的，因为WHEN后面的条件不能使用聚合函数（语法要求），这个时候我们可以这样处理...当COUNT(B)的结果为0时，恰好与第二个给定的参数0相等，这个时候NULLIF函数就会返回NULL，而SUM(A)在除以NULL时结果为NULL，外层使用ISNULL函数再对NULL值进行判断，这样最终结果就是...这两种方法就是我们日常处理除数为0的情况了，一定要记得哦~
在代码中处理可能出现的异常情况是很重要的，这可以提高代码的稳定性和可靠性。...以下是一些处理异常情况的常见方法： 使用try-catch语句：在可能出现异常的代码块中使用try块，然后在catch块中捕获并处理异常。...e2) { // 处理ExceptionType2类型的异常 } finally { // 可选的finally块，无论是否有异常都会执行 } 抛出异常：可以在代码中发现异常情况时手动抛出异常...if (someCondition) { throw new Exception("异常情况"); } 使用异常处理器：可以通过定义一个异常处理器来处理未被捕获的异常，这样可以在异常发生时执行一些自定义的处理逻辑...assert someCondition : "断言失败"; 日志记录：在代码中记录异常情况，可以帮助开发人员查找和解决问题。可以使用日志框架（如log4j）来记录异常信息。
克拉克基本定律三） 在我们开始熟悉 JavaScript 的临界情况之前，我想先区分一下 临界情况（Corner Case） 和 边界情况（Edge Case）。...; } 你可能会认为 JS 是一个疯狂的语言，并且这本不应该发生在 JS 这样流行的语言中。这个例子看起来很愚蠢，因为你在实际中绝不会对变量去比较其自身的否定。但这是个帮助你理清思绪的绝佳例子。...在下一个例子中，我将细致地解释发生了什么，所以你会对算法做了什么有个清楚的想象： var arr1 = []; var arr2 = []; //1. arr1 == !...文档 中的规则。在以上代码的第 6 行，比较了一个基本类型值和一个非基本类型值。在这种情况下，采用规则 №11 。该算法的结果是一个空字符串。 在下一步中，将一个空字符串和 false 相比较。...; 首个 if 子句是自解释的，所以我不会费时赘述。一如之前的例子，我引用了 ?文档 中的规则。当其中一个被比较的值是非基本类型时，比较数组和布尔值会调用 ?
速度更快的方案 解决方案是使用高速SRAM在处理设备内部创建本地cache存储。当处理器首次从 DRAM 请求数据时，该数据的副本将存储在处理器的cache中。...从外部 DRAM 访问一系列数据字中的第一个需要高达 70 ns。 图1 cache和 DRAM 访问速度 cache在 AI 中的作用 AI 的实现和部署方案种类繁多。...在许多情况下，AI 加速器不需要保持cache一致性，达到与处理器集群相同的程度。例如，可能只有在加速器处理了大量数据后，才需要重新同步，这可以在软件控制下实现。...AI 加速器可以采用更小、更快的互连解决方案（图 2b）。 在许多情况下，加速器 IP 的开发人员在其实现中不包括cache。有时，在性能评估开始之前，没有认识到对cache的需求。...cache设计并不容易，但设计人员可以使用可配置的现成解决方案。 许多 SoC 设计人员倾向于只在处理器和处理器集群的上下文中考虑cache。
虽然在某些情况下，不可修改的集合仍然可能由于其他代码的访问而发生变化，但不可变集合会阻止这种变更。...并行执行和串行执行都存在于流中。默认情况下，流是串行的。 5 通过并行处理来提升性能 在 Java 中处理大型集合可能很麻烦。...Collections Framework 试图通过使用同步包装器在并行处理期间防止线程不一致。虽然包装器可以让集合变成线程安全的，从而实现更高效的并行处理，但它可能会产生不良的性能影响。...默认的串行处理和并行处理之间的一个显著区别是，串行处理时总是相同的执行和输出顺序在并行处理时可能会有不同。 因此，在处理顺序不影响最终输出的场景中，并行处理会特别有效。...在某些情况下，串行处理仍然优于并行处理。 在本例中，我们使用 Java 的原生进程来分割数据和分配线程。 不幸的是，对于上述两种情况，Java 的原生并行处理并不总是比串行处理更快。
PyCharm配置Anaconda3.0解释器方法如下： 本人使用的是Anaconda3+PyCharm，因此是将Anaconda3导进PyCharm，将两者进行配置，搭建环境，进行相关设置。...需要设置的主要是你的project Interpreter，也就是解释器（Anaconda3或者是Python）。...我这里是已经设置好的，所以显示的project Interpreter就是Anaconda3的路径。...选择Conda Environment，Existing environment，在Interpreter选择Anaconda3安装目录文件中的Python.exe文件（在Tools文件夹下面），完成相关设置...PyCharm配置Python3.x方法如下： Python3.x+PyCharm的相关配置操作与上面类似。 还有PyCharm中文本字体的设置。
Kernel（内核） Kernel 在 Jupyter Notebook 中是一个核心概念，它负责执行 Notebook 中的代码。...在 Jupyter Notebook 中，当用户选择 Python 内核时，他们实际上是在选择一个 Python 解释器来执行代码。...这个解释器可以是系统中安装的任何 Python 版本（例如 Python 3.6.5、Python 3.9.18 等），也可以是用户通过 Anaconda 等工具安装的特定环境。...融合到一个文件中的代码示例 下面是一个简单的 Python 代码示例，它可以在 Jupyter Notebook 中运行。这段代码定义了一个函数，并使用该函数计算两个数的和。...可以通过在 Notebook 中运行 import sys 和 print(sys.version) 来查看当前 Python 解释器的版本信息。
在Bash中，可以使用各种命令和工具来实现复杂的数据处理和运算。...以下是一些常用的方法： 使用awk命令进行数据处理和计算：awk是一个强大的文本处理工具，可以对文件进行逐行处理，并进行各种运算和计算。...例如，可以使用awk命令计算文件中某一列的总和、平均值等。 使用sed命令进行数据处理和替换：sed是一个流编辑器，可以用于对文本进行替换、删除、插入等操作。...通过结合正则表达式，可以实现复杂的数据处理。 使用grep命令进行数据筛选：grep命令可以根据匹配条件筛选文本中的行。可以使用正则表达式来指定匹配条件，实现复杂的数据筛选。...使用Shell脚本编写自定义的数据处理和计算逻辑：Shell脚本是一种脚本语言，可以编写自定义的数据处理和计算逻辑。通过编写脚本，可以实现更复杂的数据处理和计算操作。
对于整数的溢出处理计算机系统中的整数运算对于溢出的情况会进行处理，具体处理方式取决于所采用的整数表示形式。对于无符号整数溢出，计算机系统会使用模运算的方式处理。...这样的处理方式可以保持算术运算的连续性，并且在使用补码进行计算时，溢出是可以检测到的。需要注意的是，溢出并不是一个期望的结果，可能会导致程序的错误或不确定行为。...因此，在进行整数运算时，程序员需要注意并进行适当的溢出检查和处理。对于浮点数的溢出处理计算机系统处理浮点数溢出和下溢的情况主要依赖于浮点数的表示形式和数值范围的限制。...根据浮点数的表示形式，系统会将数值设置为接近于0的特殊值，通常是最小非规约数或0。和溢出一样，下溢的结果可能无效或不准确，并且可能触发异常或警告。...这有助于确保浮点数运算的准确性和可靠性，并提供了一种在计算过程中处理特殊情况的机制。
如果更抽象一点看，后一种实现的限流器是基于请求进入/处理的速率，而前一种实现则只是请求进入量的简单累加，对于后一种实现而言，只要请求处理速率高于或等于进入速率，则永远不会触发请求上限，反之如果请求处理速率低于进入速率...Redis 高级限流器的 Laravel 实现 在 Laravel 底层的 Redis 组件库中，已经通过 PHP 代码为我们实现了这两种限流器： ?...可以看出，在 block 方法中获取锁成功并执行回调函数处理请求后，并没有重置剩余可用槽位和当前请求数统计，所以目前而言，这个限流器的功能和上篇教程实现的是一样的，如果触发请求上限，只能等到时间窗口结束才能继续发起请求...不过，如果需要的话，你是可以在处理完请求后，去更新 Redis Hash 数据结构中的当前请求统计数的，只是这里没有提供这种实现罢了。...通过限流器限制队列任务处理频率 除了用于处理用户请求频率外，还可以在处理队列任务的时候使用限流器，限定队列任务的处理频率。这一点，在 Laravel 队列文档中已有体现。
实现思路 我们的目的是在不引入外部SDK，业务代码方完全无感知的情况下实现页面的日志采集功能。...由于在Vue中每一次的页面跳转都会进入路由的beforeEach和afterEach钩子函数，因此我们将借助路由实现业务代码无感知的埋点功能。...在此之前，需要保证项目中除了日志服务之外其他的请求都会经过一个入口方法，因为 我们会将日志信息进行聚合，避免发送过多的请求以减轻日志服务器的压力。...因此考虑在离开页面时发送日志信息，并且在页面跳转时将上一个页面的一些信息也一并加入日志信息中。 客户端日志发送 在Vue中我们将在router.afterEach钩子函数里做这个操作。...0); }) 其中的start和end为进入页面的开始和结束时间。
最近用 Python 实现了一个BrainFuck 解释器，简单介绍一下过程。...实现 BrainFuck 解释器 我们使用测试驱动设计的方法来实现 Brainfuck 解释器，首先需要约定一下 Brainfuck 解释器的接口： 约定接口 def execute(code: str...接下来需要考虑的是如何解析与处理指令。在不考虑“[”与“]”两个控制循环的指令的情况下，只需要根据指令的类型来执行对应的操作（移动指针，修改数据单元或者处理 IO）即可。...但是在处理循环指令时，我们要根据情况进行指令跳转，包括从“[”跳转到“]”跳出循环，或者从“]”跳转到“[”重新执行循环体。...总结 这个 Brainfuck 语言的解释器总体上比较简单，但还是反映了使用虚拟机的方式来实现解释器的主要流程。
最近用 Python 实现了一个BrainFuck 解释器，简单介绍一下过程。...-- more --> 实现 BrainFuck 解释器 我们使用测试驱动设计的方法来实现 Brainfuck 解释器，首先需要约定一下 Brainfuck 解释器的接口： 约定接口 def execute...接下来需要考虑的是如何解析与处理指令。在不考虑“[”与“]”两个控制循环的指令的情况下，只需要根据指令的类型来执行对应的操作（移动指针，修改数据单元或者处理 IO）即可。...但是在处理循环指令时，我们要根据情况进行指令跳转，包括从“[”跳转到“]”跳出循环，或者从“]”跳转到“[”重新执行循环体。...总结 这个 Brainfuck 语言的解释器总体上比较简单，但还是反映了使用虚拟机的方式来实现解释器的主要流程。
在Clojure中，可以使用以下几种方式来实现高效的并发编程以处理大规模数据处理任务： 并发集合（Concurrent Collections）：Clojure提供了一些并发集合数据结构，如ref、agent...和atom，它们能够在多个线程之间共享和修改数据。...这些机制可以帮助处理大规模数据处理任务的并发执行。 并发原语：Clojure提供了一些并发原语，如锁和原子操作。...通过使用这些原语，可以实现线程之间的同步和互斥，从而避免竞争条件和数据不一致的问题。 并发框架：Clojure还提供了一些并发编程的框架，如core.async和manifold。...这些框架提供了更高级别的抽象，可以简化并发编程的复杂性，并提供更高效的并发处理。 总的来说，通过使用Clojure的并发编程机制和框架，可以实现高效的并发编程以处理大规模数据处理任务。
今天，就稍微聊一下在单元测试中，如何处理第三方依赖这个小的点吧。最近晨跑时突然想到这个并总结了下，于是想着用文字把自己的思考记录下来。...这样积累下来，你就不会想频繁的运行单元测试了，因为时间太久了。慢慢的单元测试就会被整个项目组忽略，没有谁希望把时间总浪费在等待执行的过程中。 解决之道 当然，没有什么是不能解决的。...，测试邮件发送验证码，与其去真正发送一个邮件，不如mock一个邮件网关`，这样在单元测试中，我就可以方便的Mock它正确与错误的情况下，我的代码的执行是否符合预期。...，都要达到不低于80%的单元测试覆盖率，这是一种自我约束。...最新0.3.4-RC的数据 十年磨一剑，myddd已经在提供实现领域驱动核心支撑的能力之上，陆续添加了 • 缓存，分布式ID主键生成，健康检查，验证码等工具类模块 • 在完善中的媒体模块，组织模块以及用户权限等通用模块能力
在 PySpark 中处理数据倾斜问题是非常重要的，因为数据倾斜会导致某些任务执行时间过长，从而影响整个作业的性能。以下是一些常见的优化方法：1....重新分区（Repartitioning）通过重新分区可以将数据均匀分布到各个分区中。可以使用 repartition 或 coalesce 方法来调整分区数量。...局部聚合（Local Aggregation）在进行全局聚合之前，先进行局部聚合，可以减少数据传输量。...使用盐值（Salting）在 key 上添加随机值（盐值），以分散热点 key 的负载。...采样（Sampling）对数据进行采样，找出热点 key，然后对这些 key 进行特殊处理。
JZGKCHINA 工控技术分享平台 尊重原创 勿抄袭 勿私放其他平台 前 言 变频技术应用到纯水处理厂中，可以实现对电机运转速度的智能化控制，保证电气设备运转稳定，通过无级变速的方式，使电机运转速度符合水处理工艺的要求...本文分析了某钢厂对锅炉循环水系统中变频器的技术应用，既节约了能源的消耗，又提高了设备的使用寿命。...所以变频器在工业电气自动化领域的应用越来越多。 变频器从本质上来说是敏感性电子元件的集成系统，其在使用过程中对环境具有非常严格的要求，且对外界的影响抗性较低。...对于水处理系统来说，变频器安装在配电柜室。 配电室要通风良好，一般的配电室还要设置空调。 变频器在水处理系统的应用 对于水处理系统来说，泵类设备是最常见的设备之一，其在水处理系统中起着运送水的作用。...在日常的使用中，泵类系统工频启动或者停机时的水锤现象经常会造成管道出现松动，甚至破裂的现象，这种现象会对泵电机造成严重的破坏，从而影响水处理系统的正常运行。
本篇文章帮你了解一些在裸机上的命令以及如何查看指标。本篇文章正在参加掘金的征文活动，大家可以在原文中打开地址给我点个赞。...172.16.0.1 19:27 6.00s 0.05s 0.00s tmux a 在 uptime 的 man 手册中这么解释平均负载 System load averages is...，特别在几种情况下常用 查看过多的僵尸进程 当平均负载过大时 # 第二行可以统计所有进程的状态信息 $ top ......容器中 namespace PID -> global PID 映射 换一个问题就是，「如何找出 docker 容器中的 pid 在宿主机对应的 pid」 # 容器环境 # 已知容器中该进程 PID...为 122 # 在容器中找到对应 PID 的信息，在 /proc/$pid/sched 中包含宿主机的信息 $ cat /proc/122/sched node (7477, #threads: 7)
在Seata中，服务端启动之前，会首先将相关的处理器进行初始化。在客户端也可以看到将相关处理器进行初始化的过程。而这个过程在其它的中间件中，依然受用。...比如RocketMQ的服务端和客户端启动之前，也会将相关处理器进行初始化，注册处理器。 我们知道如果需要处理器，必须需要消息类型、处理器、线程池三个参数。因此我们先来了解服务端中的相关处理器信息。...五、如何处理器请求 由于服务请求是基于事件轮询实现的，因此在请求之后，会根据对应的请求code，请求的处理的核心方法pair.getFirst().process(ctx, rpcMessage)。...通过上面的梳理可以看到服务端和客户端的交互，是通过相关的状态码，也即请求code来完成两者在Netty中交互的流转的。...因此我们可以看到两个的交互在Netty的Pipeline中经过事件，流转到处理器，然后完成后续的操作。
在Java源代码到字节码的转换过程中，Javac编译器会对异常进行处理。具体的处理方式如下：源代码中出现的异常会被编译器捕获和检查。...如果源代码中的代码块可能抛出异常，编译器会检查这些代码块是否包含try-catch或者throws声明来处理这些异常。如果异常被try-catch块捕获，编译器会生成适当的字节码来处理这些异常。...这通常涉及到生成异常表和相应的异常处理代码。如果异常未被try-catch块捕获，编译器会搜索当前方法的调用者链来查找是否有try-catch块可以捕获这些异常。...如果找到合适的try-catch块，编译器会生成相应的字节码来处理异常。如果异常最终未被捕获，编译器会生成字节码来创建异常对象并抛出异常。这会导致程序的执行终止，并将异常传播到调用者的异常处理机制中。...总之，Javac编译器会生成适当的字节码来处理源代码中出现的异常。这可以包括生成异常表和生成异常处理代码来捕获和处理异常，或者抛出异常到调用者链的异常处理机制中。
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