操作系统：macOS Big Sur (11.6) Anaconda3：2021.05 python：3.7.3 Jupyter Notebook：5.7.8
从本篇文章开始，我们来介绍下Xilinx FPGA的时钟结构、资源、用法，首先从7系列的FPGA开始，因为7系列的FPGA结构跟前面的有很大不同，而且前面那些FPGA用的也越来越少了。
原文 https://bitmovin.com/compression-standards-vvc-2020/
前两篇文章重点讲到了Mysql数据库的主从同步和读写分离，使用主从同步实现从数据库从主数据同步数据保持主从数据一致性，读写分离使用主数据库负责写操作，多个从数据库负责读操作，由于从库可以进行拓展，所以处理更多的读请求也没问题。但是如果业务比较多，写请求越来越多要如何处理呢？可能有人说我可以再加一个master分担写操作，但是两个master数据肯定是需要同步的，主主同步 + 主从同步很显然会让我们的系统架构变得更为的复杂。所以本篇文章主要讨论一个对写操作进行切分的技术：分库分表。
墨墨导读：在集中式数据库系统不能完全符合实际需要的形势下，集中式DB的“集中计算”概念向“分布计算”概念发展。分布计算主要体现在客户机/服务器模式的分布式数据库体系结构两个方面。
一简单介绍一下 下载分享的文件 链接: https://pan.baidu.com/s/1t8yS9jzjewSiGiawBEKcIg?pwd=y4wz 提取码: y4wz 压缩包里面有两个文件，一
可以看到它的实现方式是将 mousemove 事件触发时的坐标，用长宽不一的矩形连接起来，所以连接处出现了明显的“断裂”，整个轨迹也不平滑，而且其宽度和透明度的“渐变”也比较生硬，有明显断层。
当一个数据库被创建之后，随着时间的推移和业务量的增加，数据库中的表以及表中的数据量都会越来越多，就有可能会出现两种弊端： （1）数据库的存储资源是有限的，其负载能力也是有限的，数据的大量积累肯定会导致其处理数据的能力下降； （2）数据量越多，那么对数据的增删改查等操作的开销也会越来越大； 所以，当出现如上两种情况，分库分表势在必行。
之前经常被问道这些分库分表的概念，只是大概知道，但是具体如何定义的，为什么这么定义还是不太理解，今天对着数据表中的数据沉思的时候，突然间醒悟，原来这些概念非常好理解，而且可以说水平和垂直这两个词用得恰到好处，非常形象地帮助我们理解它们。
数据库专题（二）——数据库设计 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、数据库设计规范——范式 数据库设计，需要遵循设计原则，最主要的设计原则是范式。范式是遵循一定规则的数据库设计原则，一共有8种范式：1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF，DKNF，6NF。其中对数据库设计要求逐步提高，即满足2NF的数据库设计必须满足1NF。 通常数据库设计到3NF或BCNF，部分情况下还需要反范式。 1、1NF 第一范式（1NF）是数据库设计的基本要求，它要求每一个字段都具有原子性，不能再分割。 例如
需求： a页面有多个参数 跳转到b页面 在b页面获取a页面带过来的参数 a.html
普通模式下输入15G，跳转到15行 普通模式下输入>> 整行将向右缩进（使用，用于格式化代码超爽） 普通模式下输入<< 整行向左回退 普通模式下输入:进入命令行模式下对shiftwidth值进行设置可以控制缩进和回退的字符数
（1）RIP是自治系统内部使用的协议即内部网关协议，使用的是距离矢量算法。 （2）RIP使用UDP的520端口进行RIP进程之间的通信。 （3）RIP主要有两个版本：RIPv1和RIPv2。RIPv1协议的具体描述在RFC1058中，RIPv2是对RIPv1协议的 改进，其协议的具体描述在RFC2453中。 （4）RIP协议以跳数作为网络度量值。
春招结束了，最终收到了心仪的offer，由于楼主比较水所以面试的问题也比较基础，发出来给各位同学做个基础篇参考 美团(上海现场面) 一面 自我介绍 说一下浏览器从输入URL到渲染完页面的整个过程 JS
通过指定返回相同shape的array的数量，或者分割应该发生之后的列来沿着其横轴拆分。
分片是什么？分片就是将数据存储在多个机器上。当数据集超过单台服务器的容量，服务器的内存，磁盘IO都会有问题，即超过单台服务器的性能瓶颈。此时有两种解决方案，垂直扩展和水平扩展（分片）。
decodeURI() 函数可对 encodeURI() 函数编码过的 URI 进行解码。 语法
Vim是款强大的文本编辑器，但是众多指令需要学习，这次记录了指令大全方便以后翻阅。
达梦数据库分区表主要包括范围分区、哈希分区和列表分区三种方式， 企业可以使用合适的分区方法，如日期（范围）、区域（列表），对大量数据进行分区。由于达梦数据库划分的分区是相互独立且可以存储于不同的存储介质上的，完全可满足企业高可用性、 均衡IO、降低维护成本、提高查询性能的要求。今天我们主要讨论水平分区
有时可能需要在多个文件之间来回操作，但是关闭一个文件再打开另外一个文件这样来回操作未免显得太笨拙了。还好linux提供了多文件多窗口的模式。 同时打开多个文件
随着互联网的发展，各方面的数据越来越多，从最近两年大数据越来越强的呼声中就可见一斑。 我们所做的项目虽算不上什么大项目，但是由于业务量的问题，数据也是相当的多。 数据一多，就很容易出现性能问题，而为了解决这个问题我们通常很容易想到集群、分片等。 但是在某些时候却不一定必须要用集群、分片，也可以适当的使用数据分区。
# 多路平衡归并排序（胜者树、败者树） 多路归并排序用作大数据集合的排序，通常因为内存资源不足，只能分段排序。 多路归并通常结合二叉树进行排序即败者树与胜者树。 胜者树： 每次筛选最小值作为根结点 败者树： 每次筛选最大值作为根节点 平衡指将大集合平分为多个相同元素个数的集合，唯一与置换置换选择排序的不同之处 # 原理 1. 将无序数组分割成多个无序数组，分割成N个就是N路排序 2. 取每个无序数组的第一个元素两两排序，选取最小值或最大值，同附近的两两排序结果再次比较，直到选出最小值 3. 将最小值放在有序
1.水平组合：np.hstack(arr1,arr2) 或 concatenate(arr1,arr2,axis=1) 2.垂直组合：np.vstack(arr1,arr2) 或 concatenate(arr1,arr2,axis=0) 3.深度组合：np.dstack(arr1,arr2) 4.列组合：np.column_stack(arr1,arr2) 5.行组合：np.row_stack(arr1,arr2)
a、numpy.reshape(arr, newshape, order='C') 在不改变数据的条件下修改形状
视频恢复(如视频超分辨率)旨在从低质量帧恢复高质量帧。与单个图像恢复不同，视频恢复通常需要利用多个相邻但通常不对齐的视频帧的时间信息。现有的视频恢复方法主要分为两大类:基于滑动窗口的方法和循环方法。如图 1（a） 所示，基于滑动窗口的方法通常输入多个帧来生成单个 HQ 帧，并以滑动窗口的方式处理长视频序列。在推理中，每个输入帧都要进行多次处理，导致特征利用效率低下，计算成本增加。其他一些方法是基于循环架构的。如图 1（b） 所示，循环模型主要使用之前重构的 HQ 帧进行后续的帧重构。由于循环的性质，它们有三个缺点。首先，循环方法在并行化方面受到限制，无法实现高效的分布式训练和推理。其次，虽然信息是逐帧积累的，但循环模型并不擅长长期的时间依赖性建模。一帧可能会强烈影响相邻的下一帧，但其影响会在几个时间步长后迅速消失。第三，它们在少帧视频上的性能明显下降。
给你一个 只包含正整数 的 非空 数组 nums 。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。
客户端（浏览器）缓存 前端页面缓存（squid） 页面片段缓存ESI(Edge Side Includes) 本地数据缓存
1. 概述 Log-Structured Merge-trees (LSM树)被广泛应用在现代NoSQL系统存储层中，比如：BigTable、Dynamo、HBase、Cassandra、LevelDB、RocksDB和AsterixDB等等。不同于传统的索引结构（比如B+树）更新时直接在所在位置进行修改，LSM树则先将数据直接写入到内存，然后通过合并线程将内存数据刷新到磁盘。这种设计有很多好处，包括：超高的写性能、不错的空间利用率、可优化性、简单的并发控制和恢复机制等。 2. LSM树的
由于 EIGRP 总是从主地址上寻找数据包，思科建议您在带有主地址的特殊子网上配置所有路由器，这些主地址属于同一子集。 路由器不会在备用网络上形成 EIGRP 邻居。
索引是一个表优化的重要指标，在表优化中占有极其重要的成分，所以将单独写一章”SQL 索引一步到位“去告诉大家如何建立和优化索引
由于平时使用Vim比较多，每次都要同时打开多个文件进行操作，打开多个会话有比较麻烦，所以专门学习了一下有关Vim的一些分屏技巧并做此文章。
当页面因需要展示的数据条目过多，导致无法在一个页面全部显示。这时，页面经常会采用分页形式进行展示，然后每页显示 20 或者 50 等条数据。分页经常在网站上随处可见，它大概是这样子：
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第六期，在上一期的文章中，我们完成了对Dash中回调交互高级特性的探讨，在今后陆续推出的教程内容中，我们将一起来学习Dash生态中那些丰富的「页面部件」，从而赋予我们打造各种强大交互式web应用的能力。
RIP 英文全称：Routing Information Protocol，中文术语：**路由信息协议**，是一种**距离矢量**路由协议，用**跳数**作为路由度量。
转载自 https://www.2cto.com/database/201709/676637.html
Jupyter notebook，作为Python广受欢迎的一款IDLE，其直观性、简易性、易于阅读等优点广受许多Python用户所推荐。
这道题主要涉及的是动态规划，类似背包问题，主要还是需要找出状态转移方程，优化时可以考虑采用深度优先搜索。
其中，No.of Bootstrap Replication默认最小50，即使设定10也自动调整为50。
HBase是一个基于HDFS之上的分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“BigTable大表”，即：把所有的数据存入一张表中。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第六期，在上一期的文章中，我们完成了对Dash中回调交互高级特性的探讨，在今后陆续推出的教程内容中，我们将一起来学习Dash生态中那些丰富的页面部件，从而赋予我们打造各种强大交互式web应用的能力。
❝本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第二期，在上一期中，我带领大家认识了什么是Dash，Dash可以做什么，以及Dash中最基本的一些概念，而今天开始，我将开始带领大家正式学习有关Dash的实用知识，以及各种奇淫巧技😋~ 📷 图1 今天的文章，我将带大家学习Dash中「页面布局」的先进方法，通过今天的文章，你将学会以非常简单
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash
本文介绍了大型网站架构演变过程、大并发服务器架构以及CDN、分布式缓存、分库分表等方案。重点讲解了如何利用缓存、负载均衡等技术提高服务器性能，并探讨了多数据中心、分布式存储与计算等方案。
html外边距如何归零,盒子模型的overflow属性，border属性，padding与margin属性
早前公司有个大系统没有做数据的水平分割，导致兴许的性能优化不能做到最佳，有些功能优化到7s，8s就无法继续了。这个大系统曾经是分21个点部署，然后进行了大集中，仅仅部署了一个点。
以满足科学模型开发的主要标志 - 严谨性，可测试性，可复制性和精确性以及可信度 - 考虑模型验证以及如何处理不平衡数据非常重要。 本文概述了可用于满足这些标志的高级验证框架，并简要介绍了处理不平衡数据时常用的方法。
5、Hash索引与BTree索引区别。（MyISAM与InnoDB不支持Hash索引）
这是一家基于兴趣的社交分享网站，网站为用户提供了一个简单地采集工具，帮助用户将自己喜欢图片重新组织和收藏。网站布局美观合理，内容丰富。此原型模板所用到的组件有按钮栏、菜单栏、搜索框、水平分割线。交互动作有鼠标悬停文字按钮颜色改变效果，鼠标按下文字按钮颜色改变效果，按钮跳转页面，利用按钮栏实现table切换效果。
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