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在系统中查看所需扩容的数据盘ID

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。...diskdrive get caption,deviceid,serialnumber命令查看到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 image.png

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Open ID Connect(OIDC)在 ASP.NET Core中的应用

Identity Server4提供的OIDC认证服务（服务端） ASP.NET Core的权限体系中的OIDC认证框架（客户端）什么是 OIDC 在了解OIDC之前，我们先看一个很常见的场景...在我们的网站集成微博或者新浪微博的过程大致是分为五步：准备工作：在微信/新浪微博开发平台注册一个应用，得到AppId和AppSecret 发起 oAauth2.0 中的 Authorization...这里有两个区别： userinfo endpoint是属于认证服务器实现的，并非资源服务器，有归属的区别 id_token 是一个jwt，里面带有用户的唯一标识，我们在判断该用户已经存在的时候不需要再请求...这样我们就不需要再向userinfo endpoint发起请求，从id_token中即可以获取到用户的信息。...= true, AllowOfflineAccess=true, } 这样我们在拿到id_token之后，里即包含了我们的用户信息。

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必会算法：在旋转有序的数组中搜索

大家好，我是戴先生今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出目标值元素想直奔主题的可直接看思路2 ##题目整数数组 nums 按升序排列，数组中的值互不相同在传递给函数之前，nums...在预先未知的某个下标 k（0 数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1...：将数组第一个元素挪到最后的操作，称之为一次旋转现将nums进行了若干次旋转给你旋转后的数组 nums 和一个整数 target 如果 nums 中存在这个目标值 target 则返回它的下标...这样思路就非常清晰了在二分查找的时候可以很容易判断出当前的中位数是在第一段还是第二段中最终问题会简化为在一个增序数据中的普通二分查找我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明 target...所以可以判断出此时mid=4是处在第一段中的而且目标值在mid=4的前边此时，查找就简化为了在增序数据中的查找了以此类推还有其他四种情况： mid值在第一段，且在目标值的前边 mid值在第二段

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每天一道leetcode-74 在二维数组中搜索n

题目 leetcode-74 在二维数组中搜索一个数分类(tag):二分查找这一类英文链接： https://leetcode.com/problems/search-a-2d-matrix/ 中文链接...该矩阵具有如下特性：每行中的整数从左到右按升序排列。每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。...，13-14行就是思路中第二步的体现。.../n][mid%n]的理解，就是对于一个下标如何确定它在二维数组中的位置，对于二维数组中，1来说，1是第0个数，第0/4行，3是第一个数，第0/4行，5是第2个数，第0/4行，7是第3个数，第0/4行，...所以mid的下标对应的二维数组中的数就是matrix[mid/4][mid%4]; 结果展示 ? 5ms的是二分查找的结果，比《剑指offer》还快了2ms。

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在Mybatis的collection标签中获取以,分隔的id字符串

有的时候我们把一个表的id以逗号（,）分隔的字符串形式放在另一个表里表示一种包含关系，当我们要查询出我们所需要的全部内容时，会在resultMap标签中使用collection标签来获取这样的一个集合。...这是一个门店表，service_ids是一家门店包含的所有的服务id Java实体类为 /** * 服务商门店 */ @NoArgsConstructor @Data public class Store...sequence，只有一个主键字段seq,里面放入尽可能多的从1开始的数字 ?...id in (#{service_ids})是取不出我们所希望的集合的，因为#{service_ids}只是一个字符串，翻译过来的语句例为id in ('1,2,3')之类的语句，所以需要将它解析成id...最终在controller中查出来的结果如下 { "code": 200, "data": [ { "address": { "distance":

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分布式 ID 生成器一个唯一 ID 在一个分布式系统中是非常重要的一个业务属性，其中包括一些如订单 ID，消息 ID ，会话 ID，他们都有一些共有的特性：...

分布式 ID 生成器一个唯一 ID 在一个分布式系统中是非常重要的一个业务属性，其中包括一些如订单 ID，消息 ID ，会话 ID，他们都有一些共有的特性：全局唯一。趋势递增。...通常有以下几种方案：基于数据库可以利用 MySQL 中的自增属性 auto_increment 来生成全局唯一 ID，也能保证趋势递增。...本地 UUID 生成还可以采用 UUID 的方式生成唯一 ID，由于是在本地生成没有了网络之类的消耗，所有效率非常高。但也有以下几个问题：生成的 ID 是无序性的，不能做到趋势递增。...采用本地时间这种做法非常简单，可以利用本地的毫秒数加上一些业务 ID 来生成唯一ID，这样可以做到趋势递增，并且是在本地生成效率也很高。...它主要是一种划分命名空间的算法，将生成的 ID 按照机器、时间等来进行标志。

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第六部分：NumPy在科学计算中的应用

第六部分：NumPy在科学计算中的应用 1. 数值积分在科学计算中，数值积分是一个常见的问题。NumPy提供了一些函数来进行数值积分，结合scipy库可以实现更加复杂的积分计算。...总结在这一部分中，我们探讨了NumPy在科学计算中的具体应用，包括数值积分、求解微分方程、随机过程模拟和机器学习中的基本算法实现。...总结在这一部分中，我们探讨了NumPy在信号处理、图像处理中的应用，以及NumPy与其他科学计算库（如SciPy、Pandas、Matplotlib）的集成使用。...请告诉我是否需要继续撰写其他部分内容，或者对现有内容有任何调整或扩展的需求。我将确保内容详尽无误，适合实际应用。第八部分：NumPy在高级数值计算中的应用 1....总结在这一部分中，我们探讨了NumPy在高级数值计算、时间序列分析、机器学习中的应用，以及一些高级技巧和常见问题解决方案。

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每天一道leetcode240-在二维数组中搜索n升级版

题目 leetcode-240 在二维数组中搜索一个数Ⅱ 分类(tag):二分查找这一类英文链接： https://leetcode.com/problems/search-a-2d-matrix-ii...昨天的题目：每天一道leetcode-74 在二维数组中搜索n 这道题和昨天的那道题不同地方是昨天的那道题每行的·最末尾的数字必然小于下一行的开头的数字，今天这个题目每行的·最末尾的数字与下一行的开头的数字没有必然的联系...二分查找的话关键是要找到中间的值，由于这道题目是数字并不是依次递增的，所以无法利用昨天的那道题目的思路来解决；昨天的题目：每天一道leetcode-74 在二维数组中搜索n 感觉微信名为NLogN的群友提供的思路...，他看了我昨天的那道题目，然后和我说着到题目先按照第一列进行二分，这样确定了target可能在哪几行，然后他后续的的思路我对其进行了这样的改进，上面已经确定了在哪几行，然后再每一行中相当于一个数组找一个数...，找到target可能在的行数；第18行代第32行代码，就是从第0行开始到在第一步中确定的target的行数，从每一行中利用二分查找去找target；结果展示 ?

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分布式唯一ID生成：深入理解Snowflake算法在Go中的实现

在分布式系统中，为了确保每个节点生成的 ID 在整个系统中是唯一的，我们需要一种高效且可靠的 ID 生成机制。分布式 ID 的特点全局唯一性：不能出现有重复的 ID 标识，这是基本要求。...递增性：确保生成的 ID 对于用户或业务是递增的。高可用性：确保任何时候都能生成正确的 ID。高性能性：在高并发的环境下依然表现良好。...分布式 ID 的应用场景不仅仅是用于用户 ID，实际互联网中有很多场景都需要能够生成类似 MySQL 自增 ID 这样不断增大，同时又不会重复的 ID，以支持业务中的高并发场景。...在这 64 位中，其中 1 位是不用的，然后用其中的 41 位作为毫秒数，用 10 位作为工作机器 id，12 位作为序列号。...在具体应用中，我们可以根据需求选择适合的库，以确保系统的高效性和稳定性。

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OpenCV二维Mat数组（二级指针）在CUDA中的使用

在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个，动辄达到10-20个，如果能够在CPU中提前把数据组织好，比如使用二维数组，这样能够省去很多参数，在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构。...当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数，不可避免会影响效率，这个不是今天讨论的重点了。　　举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用（亲测可用）： 1....普通二维数组示例：输入：二维数组A（8行4列）输出：二维数组C（8行4列）函数功能：将数组A中的每一个元素加上10，并保存到C中对应位置。　　...（3）通过主机端一级指针dataA将输入数据保存到CPU中的二维数组中。（4）关键一步：将设备端一级指针的地址，保存到主机端二级指针指向的CPU内存中。...（7）在核函数addKernel（）中就可以使用二维数组的方法进行数据的读取、运算和写入。

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numpy.clip使数组中的值保持在一定区间内

numpy.clip使数组中的值保持在一定区间内np.clip()给定一个区间范围，区间范围外的值将被截断到区间的边界上。...例如，如果指定的区间是 [-1,1]，小于-1 的值将变为-1，而大于 1 的值将变为 1。...np.array([10, 7, 4, 3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0])print(np.clip(array,2,6))#输出：[6 6 4 3 2 2 5 6 2 4 6 2]小于2的元素变为...2，大于6的元素变为6，一行代码的简洁和高效远超这种写法：array[array6]=6

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查找目录下所有java文件查找Java文件中的Toast在对应行中找出对应的id使用id在String中查找对应的toast提示信息。

背景最近有个简单的迭代需求，需要统计下整个项目内的Toast的msg, 这个有人说直接快捷键查找下，但这里比较坑爹的是项目中查出对应的有1000多处。...几乎是边查文档编写，记录写编写过程：查找目录下所有java文件查找Java文件中含有Toast相关的行在对应行中找出对应的id 使用id在String中查找对应的toast提示信息。...查找Java文件中的Toast 需要找出Toast的特征，项目中有两个Toast类 BannerTips和ToastUtils 两个类。 1.先代码过滤对应的行。...找到BannerTips、ToastUtils调用的地方 2.找出提示的地方 3.观察其实项目中的id的前面均含有R.string. 可以以此作为区分。...在对应行中找出对应的id 使用id在String中查找对应的toast提示信息。最后去重。最后一个比较简单，可以自己写，也可以解析下xml写。

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Faiss: 入门导读

随机数 np.random.random((nb, d)) 使用numpy随机数生成二维数组（矩阵）。...普通的list虽然可以二维，但是性能太差。所以numpy有自己的array类型，并且有更丰富的api。 numpy.array 切片 xb 就是一个numpy.array了。...然后 xb[:, 0] 表示的是对二维数组切片。这个方括号里冒号逗号分隔，可以视作三个参数：参数1和参数2表示的选择的行范围。用法类型list的切片，只是这里选择的是行。...大部分索引需要训练，而IndexFlatL2不需要，所以这里会直接返回True。 index.add(xb) xb是前面用numpy生成的随机二维数组（一组向量），将其添加到索引中。...元素的值是xb中的向量的id。返回值：D D表示的就是计算出来的距离。

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如何进入Google,面试算法之道：在双升序二维数组中的快速查找

给定一个二维数组，它的行和列都是已经按升序排列，请设计一个算法，对于给定某个值x，判断该值是否包含在数组中。...例如给定一个二维数组如下： A = { {2, 4, 6, 8 , 10}, {12, 14, 16, 18, 20}, {22, 24, 26, 28, 30}, {32, 34, 36, 38, 40...在我们以前的算法讨论中曾经提到过一个法则，当看到有数组时，首先想到的就是排序。如果看到排序，首先想到的是二分查找，对于给定数组，它已经排好序了，那么我们可以考虑用二分查找来判断给定元素是否在数组中。...第二种做法就是使用二分查找，由于每一行都是升序排列的，那么我们可以对应于一行，先用二分查找法，探寻给定元素是否在某一行，如果不再这行，那么我们选择新一行，再次使用二分查找去检测给定元素是否存在给定行。...，并设置要查询的数值为34，显然该值包含在数组中，然后调用TwoDArraySearch 的search()函数，上面代码运行后结果如下： ?

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Python numpy np.clip() 将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间

, out=None, **kwargs) 下面这段示例代码使用了 Python 的 NumPy 库来实现一个简单的功能：将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说，它首先创建了一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的整数数组，然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...b = np.clip(a, 1, 8) 这是本段代码中最关键的部分。np.clip 函数接受三个参数：要处理的数组（在这里是 a），最小值（在这里是 1），和最大值（在这里是 8）。...此函数遍历输入数组中的每个元素，将小于 1 的元素替换为 1，将大于 8 的元素替换为 8，而位于 1 和 8 之间的元素保持不变。处理后的新数组被赋值给变量 b。...性能考虑：对于非常大的数组，尤其是在性能敏感场景下使用时，应当注意到任何操作都可能引入显著延迟。因此，在可能情况下预先优化数据结构和算法逻辑。

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java 实现 A的list集合，B的list集合，里面存储的是实体类，根据id比较，得到B中在A里面没有的数据

目录 1 需求 2 代码实现 1 需求现在有两个list集合，A 集合 B集合；两个集合里面都存储user对象，现在要将B集合里面，不在A集合的数据过滤出来之后，得到；就是取差集； 2 代码实现...System.out.println(item.getName()); } @Data public class UserInfo { private int id...= o.getClass()) return false; UserInfo userInfo = (UserInfo) o; return id == userInfo.id...; } @Override public int hashCode() { return Objects.hash(id, name); } }

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实现一个二分搜索算法，搜索指定元素在已排序数组中的位置。（递归或者非递归实现）

实现一个二分搜索算法，搜索指定元素在已排序数组中的位置。（递归或者非递归实现）简介：实现一个二分搜索算法，搜索指定元素在已排序数组中的位置。...（递归或者非递归实现）算法思路算法思路二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。该算法对数组进行比较次数的上限是 O(log n)。...return binarySearch(arr, mid + 1, r, x); // 否则在右边的区间中查找 } return -1; // 如果数组中不存在目标元素...[0]); // 数组长度为n int x = 5; // 要查找的元素x int result = binarySearch(arr, 0, n - 1, x); // 调用二分搜索函数...，在实现中我们使用递归方式进行查找。

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2024-10-23：最高频率的 ID。用go语言，给定两个长度相等的整数数组 nums 和 freq，其中nums中的每个元

用go语言，给定两个长度相等的整数数组 nums 和 freq，其中nums中的每个元素表示一个ID，而freq中的每个元素表示对应ID在此次操作后出现的次数变化。...大体步骤如下： 1.初始化一个空的 map[int]int，用于记录每个 ID 在每次操作后的出现次数变化。 2.初始化一个空的最大堆 hp，用于存储每个 ID 的出现次数。...3.循环遍历 nums 数组以及对应的 freq 数组，对于每个元素： • 将该 ID 出现的次数变化加到 ID 对应的计数器中。 • 创建一个 pair 结构，记录 ID 和其出现次数。...• 将当前步骤中最高频率的 ID 的数目记录在答案数组 ans 中。 4.返回生成的 ans 数组。...总的时间复杂度为 O(n log n)，其中 n 是数组的长度，因为在最坏情况下，我们可能需要对堆进行 n 次插入和弹出操作，每次操作的时间复杂度为 log n。

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TensorFlow2.0（2）：数学运算

[20.085537 , 54.598152 ]], dtype=float32)> 注意：对数运算函数log()与指数运算函数在不同的模块中。...在我看来，上面提到的指数运算与对数运算不在通知模块以及没有提供以其他自然数为底的对数运算，应该应该是TensorFlow中的遗留问题，希望能够在正式版中得到修正。...13], [28, 40]])> 这里的张量a和b都是二维的，但在实际应用中，数据往往高于二维，这时候怎么应算呢？...），a中的数据每一行都填充a原来的数据，也就是[1,2,3]，然后在与b进行运算。...当然，在TensorFlow的Broadcasting机制运行过程中，上述操作只是理论的，并不会真正的将a的形状变成（2,2,3,），更不会将每一行填充[1,2,3]，只是虚拟进行操作，真正计算时，依旧是使用原来的张量

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Python 数据分析（一）：NumPy 基础知识

= np.arange(1, 6) print (arr1) print (arr2) print (arr3) 看一下如何创建多维数组，以二维数组为例 import numpy as np arr...import numpy as np arr = np.arange(30) print(arr) # 变成二维数组 arr.shape = (5, 6) print(arr) # 变成三维数组 arr...import numpy as np a = np.arange(6).reshape(2,3) # 创建视图 b = a.view() print('a的id：', id(a)) print('b的...(b[1]) 2.5 轴的概念 NumPy 中的轴简单来说就是方向的意思，使用数字 0、1、2 表示，一维数组只有 0 轴，二维数组有 0、1 轴，三维数组有 0、1、2 轴，了解轴的相应概念可以方便我们进行相应计算...方法可以去除数组中的重复元素。

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