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计算机是如何进行时间同步的

WHY 在网络世界中, 各个计算机之间要想协同工作, 时间同步是一个十分重要的基础. 在计算机内部是有自己的时间的, 这个时间通过内部的晶体振荡器差生的固定频率, 来模拟时间流逝进行计算....要消除不一致, 就需要有一个统一的时间标准, 然后大家都以这个标准为基准时间并对自己的本地时间进行校准, 既协调国际时(UTC), 关于这个时间是怎么来的, 不是本文讨论的重点....好了, 现在, 在另一个地方, 有一个标准时间, 如何将这个标准时间通过网络同步到你的本地计算机呢? 如何在同步的过程中, 尽量消除网络延迟带来的影响呢?...既然延时无法消除, 如果我们能够知道这个延时的时间, 也可以通过计算消除延迟的影响....包在网络中的传输大致如图: 其中各值如下: C1: 客户端发出请求的本地时间 C2: 客户端接收到返回的本地时间 S1: 时间服务器接收到请求的服务器时间 S2: 时间服务器发出响应的服务器时间 SC1

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WPF 如何计算矩形内一个坐标相对另一个矩形的坐标

我在 WPF 中拿到一个矩形里面的一个坐标，在这个矩形里面包含了另一个矩形，我想将这个点转换到另一个矩形里面的坐标。...那么假设每个矩形都是左上角都是原点只是因为叠加了矩阵变换才到了当前的坐标，这样就可以应用矩阵计算 开始之前请先复习一下 WPF 的矩阵变换，在 WPF 中变换的矩阵时一个 3*3 矩阵，其中最后一列是占坑的不开放修改...矩阵上面的 M11 M12 M21 M22 是线性部分，而 offsetX offsetY 是平移部分。...a 的列数等于 b 的行数的时候才能相乘，这就是占坑的数的意义 ai1 * b1j + ai2 * b2j + ... aik * bkj 也就是按照 a 的每一行和 b 的每一列相乘计算 按照这个方法可以计算出矩阵乘法之后的值...的矩阵，也就是将 rect 的矩阵乘以 -1 再乘以 point 坐标 point * (-1 * rectMatrix) 这样通过矩阵就可以计算在 originRect 里面的点相对于另一个矩形坐标

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WPF 如何计算矩形内一个坐标相对另一个矩形的坐标

我在 WPF 中拿到一个矩形里面的一个坐标，在这个矩形里面包含了另一个矩形，我想将这个点转换到另一个矩形里面的坐标。...那么假设每个矩形都是左上角都是原点只是因为叠加了矩阵变换才到了当前的坐标，这样就可以应用矩阵计算 开始之前请先复习一下 WPF 的矩阵变换，在 WPF 中变换的矩阵时一个 3*3 矩阵，其中最后一列是占坑的不开放修改...矩阵上面的 M11 M12 M21 M22 是线性部分，而 offsetX offsetY 是平移部分。...a 的列数等于 b 的行数的时候才能相乘，这就是占坑的数的意义 ai1 * b1j + ai2 * b2j + ... aik * bkj 也就是按照 a 的每一行和 b 的每一列相乘计算 按照这个方法可以计算出矩阵乘法之后的值...的矩阵，也就是将 rect 的矩阵乘以 -1 再乘以 point 坐标 point * (-1 * rectMatrix) 这样通过矩阵就可以计算在 originRect 里面的点相对于另一个矩形坐标

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CUDA优化的冷知识 4 | 打工人的时间是如何计算的

CUDA优化的冷知识2| 老板对不起 CUDA优化的冷知识 3 |男人跟女人的区别 今天主要说两点, 一点是如何正确的计算一段操作所用的时间。...这里的一段操作是指的, GPU设备上的kernel计算, 以及, 数据传输操作。...这点无论是从, 我们的论坛上的帖子中, 还是我们的直接的客户支持用, 用户给出的他们的代码中, 都可以看到这样的错误. 今天我们就说一下, 这些错误的根源, 和正确的计时方式该如何进行....这样的计时方式, 并不是员工实质完成一个工作的时间, 而只是老板(CPU)对员工(GPU)的派活, 所耗费的时间. 并不能实质衡量某工作的时间的....只有加上了该等待, 你的开始到结束的时间差, 才是真正的干活时间. 下一篇我们将继续讲如何正确的计时. 因为这话题的确很重要了,

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C++11:如何判断一个类是另一个模板类的子类?

https://blog.csdn.net/10km/article/details/50845588 我有一个模板类memory_cl,我需要判断另一个类是否为它的子类，怎么实现呢...开始我问了度娘，在知乎上找到了答案 —>《如何判断一个类是否为一个模板类的实例?》...#define is_kind_of(TM, ...) decltype(is_kind_of_::check(std::declval())) 经过测试，确实是有效的，...但是只是在gcc(我用的是5.2.0版本)编译器下有效， 但在VS2015下编译是不能通过的，VS2015虽然几乎支持了所有C++11的特性，但还有两三个特性没有支持，这其中就包括”表达式 SFINAE...---- 关于VS2015对C++11的支持情况，参见微软的官方文档《支持 C++11/14/17 功能（现代 C++）》

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2021-2-17：Java HashMap 的中 key 的哈希值是如何计算的，为何这么计算？

这个数组大小一定是 2 的 n 次方，因为找到数组对应的位置需要通过取余计算，取余计算是一个很耗费性能的计算，而对 2 的 n 次方取余就是对 2 的 n 次方减一取与运算。...所以保持数组大小为 2 的 n 次方，这样就可以保证计算位置高效。 那么这个哈希值究竟是怎么计算的呢？假设就是用 Key 的哈希值直接计算。...其实 key1 和 key2 的高位是不一样的。...由于数组是从小到达扩容的，为了优化高位被忽略这个问题，HashMap 源码中对于计算哈希值做了优化，采用高位16位组成的数字与源哈希值取异或而生成的哈希值作为用来计算 HashMap 的数组位置的哈希值...首先，对于一个数字，转换成二进制之后，其中为的 1 的位置代表这个数字的特性.对于异或运算，如果a、b两个值不相同，则异或结果为1。如果a、b两个值相同，异或结果为0。

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pandas技巧6

本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结，内容包含： 创建S型或者DF型数据，以及如何查看数据 选择特定的数据 缺失值处理 apply使用 合并和连接 分组groupby机制 重塑reshaping...、右侧的行索引index作为连接键（用于index的合并） 分组 groupby 拆分：groupby，按照某个属性column分组，得到的是一个分组之后的对象 应用：对上面的对象使用某个函数，可以是自带的也可以是自己写的函数...，通过apply(function) 合并：最终结果是个S型数据 如何找出每一种职业的平均年龄?...分组用groupby 求平均mean() 排序sort_values，默认是升序asc 操作某个列属性，通过属性的方式df.column df.groupby("occupation").age.mean...values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性

2.6K10

Flink是如何处理一个流数据计算任务的

点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 Flink是如何处理一个流数据计算任务的，整个流程如图所示，分为以下几个步骤： （1）Flink先将用户编写的应用程序转换为逻辑图（Logical...Graph），逻辑图的节点代表算子，边代表算子要计算的输入/输出数据流。...（3）Flink会将逻辑图转换为真正可执行的物理图（Physical Graph），物理图的节点是任务（Task），边依然表示输入/输出的数据流。任务是指封装了一个或多个算子的并行执行的实例。...本书首先介绍什么是分布式系统、分布式系统带来的挑战，以及如何对分布式系统进行建模，这部分内容偏向概念性介绍。...此外，本书分析了常见的分布式事务，并讨论了分布式系统中的时间问题，整理了一些实际发生的编程陷阱。最后结合一些对工业界产生重大影响的论文或开源系统，学习前人在设计大型分布式系统时的思路、取舍和创新。

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pandas系列5-分组_groupby

groupby 是pandas 中非常重要的一个函数, 主要用于数据聚合和分类计算. 其思想是“split-apply-combine”（拆分 - 应用 - 合并）....拆分：groupby，按照某个属性column分组，得到的是一个分组之后的对象 应用：对上面的对象使用某个函数，可以是自带的也可以是自己写的函数，通过apply(function) 合并：最终结果是个S...分组用groupby 求平均mean() 排序sort_values，默认是升序asc 操作某个列属性，通过属性的方式df.column df.groupby("occupation").age.mean...Name: age, dtype: float64 首先df按照每一种occupation拆分成多个部分 然后分别计算每种occupation的age的平均值 最后合并成一个Dataframe或者Series...值得注意的是, groupby之后是一个对象,，直到应用一个函数（mean函数）之后才会变成一个Series或者Dataframe. type(df.groupby("occupation")) #

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当我做 hackathon 时我在做什么 (1)

如何在 Elixir 上「复刻」一个 pandas? 我第一个要解决的问题是做一个可以（或者至少有潜力）对标 pandas 的工具。...做过某个语言到另一个语言的桥接的同学都会有这样的体验：代码本身逻辑并不复杂，主要其实就是接口的类型转换，比如把 rust struct 翻译成 elixir struct，或者反之。...我是第一次写上千行代码，却没有写一行测试（实在是时间太紧），心里还不太打鼓。...几经试探后，我发现，如果 $type:ty 被用在函数的参数里，会出错，用在返回值里，不会出错。...封装 vega-lite 的过程很轻松，是一种享受，我为这个项目取名为 deneb。为了把生成的图表展示在 jupyter notebook 上， 我花费了不少时间，踩了一个很大的坑。

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计算机是如何访问一个网页的？vlan间如何实现通信？

二、vlan间的通信原理 vlan是我们网络中最常见，关于vlan的通信是如何实现的呢？了解vlan的通信原理，有助于我们更好使用vlan。 第一种：同一个vlan的通信 ?...交换机通过对各端口所连计算机MAC地址的学习，生成如下的MAC地址列表。 ? 那么计算机A与同一VLAN内的计算机B之间通信如何进行通信呢？ 计算机A发出ARP请求信息，请求解析B的MAC地址。...第二种：不同vlan间如何完成通信 接下来是这一讲的核心内容，不同VLAN间的通信。不同vlan间的通信就需要有路由功能，一般我们是三层交换机。...第一步：判断计算机A与计算机B是否在同一个vlan中 计算机A将自己的子网掩码与计算机C的ip地址进行&运算后，发现这他们不在同一个vlan，那么如何实现通信呢？...第二步：获到路由器的mac地址后，封装数据包 在确定计算机A与计算机C不在同一个vlan后，计算机A因此会向设定的默认网关转发数据包。

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透明度叠加算法：如何计算半透明像素叠加到另一个像素上的实际可见像素值（附 WPF 和 HLSL 的实现）

然后绿色 g 和蓝色 b 通道进行一样的计算。最终合成图像的透明通道始终设置为 1。 在 C# 代码中实现 多数 UI 框架对于颜色值的处理都是用一个 byte 赛表单个通道的一个像素。...你需要阅读以下两篇博客了解如何在 WPF 中按像素修改图像，然后应用上面的透明度叠加代码。...下面使用像素着色器的实现是我曾经写过的一个特效的一个小部分，我把透明度叠加的部分单独摘取出来。 在像素着色器中实现 以下是 HLSL 代码的实现。...Background 是从采样寄存器 0 取到的颜色采样，Foreground 是从采样寄存器 1 取到的颜色采样。 这里的计算中，背景是不带透明度的，而前景是带有透明度的。...，那么可以通过自己设一个透明度来模拟，传入透明度值 Alpha。

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2022-05-30：给定一个n*2的二维数组，表示有n个任务。一个信息是任务能够开始做的时间，另一个信息是任务的结束期限

2022-05-30：给定一个n*2的二维数组，表示有n个任务。...一个信息是任务能够开始做的时间，另一个信息是任务的结束期限，后者一定大于前者，且数值上都是正数， 你作为单线程的人，不能并行处理任务，但是每个任务都只需要一个单位时间完成， 你需要将所有任务的执行时间，...位于开始做的时间和最后期限之间。...pub struct TimePoint { // 时间 time: i32, end: i32, // add = true time 任务的添加时间 // add...[]; // 经过一个一个的时间点，遭遇事件：添加时间、检查时间 let mut i: i32 = 0; let mut last_time = arr[0].time;

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淘宝是如何缩短首屏时间、降低服务器压力的？边缘计算告诉你答案！

降低接口服务的压力 基于访问存储，避免资源浪费 但是同时也带来了其他的问题： SSR 应用服务器距离用户远带来的白屏时间延长 SSR 本身的压力也会提升，因为这样意味着每一个用户请求都要经过 SSR（...细心的你会发现页面首屏后还进行了一次请求动态数据的动作，因为还有一个对实时性要求比较高的数据需要展示给用户，但是并不影响用户浏览，另外虽然内容不怎么会更新但也会存在更新的情况，所以我们会在浏览器端做一次缓存的时间和内容最新更新时间的对比...优势-共享 在此我想重点介绍下边缘计算的共享优势，对于边缘计算来说，它不仅可以处理一些逻辑计算，还可以将计算的结果进行存储，存储能力是 Swift 的 Open API ，实现数据的 KV 存储，这就意味着...基本的代码形式如何，我们以数据预加载为例，如下 H5 中出现 TESI 标签（鼠标选中部分）。 ?...TESI 标签描述了一个 http 接口的信息，并且配置了其缓存时长 s-maxage，ER 会解析这个标签，并且在 ER 上发起请求，并将请求的数据按照 s-maxage 配置的值进行缓存，这就意味着下一次请求到相同的节点

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解决KeyError: “Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no long

这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中，我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。...解决方法方法一：使用.isin()方法过滤标签一种解决方法是使用Pandas的​​.isin()​​方法来过滤标签，以确保只选择存在于DataFrame中的标签。...请注意，上述示例代码仅演示了如何使用两种解决方法来处理​​KeyError​​错误，并根据订单号列表筛选出相应的订单数据。实际应用中，你可以根据具体的需求和数据结构进行适当的修改和调整。...以下是几种常见的行标签查找方式：使用单个标签：​​df.loc['label']​​ 通过单个标签可以选择一行数据，返回一个Series对象。...以下是几种常见的列标签查找方式：使用单个标签：​​df['column']​​ 或 ​​df.column​​ 通过单个标签可以选择一列数据，返回一个Series对象。

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GEE 案例——如何计算sentinel-2中每一个单景影像的波段的DN值并绘制直方图

原始问题 我正试图在 Google 地球引擎中为整个图像集合计算一个直方图。为了达到我想要的结果，我现在所做的是计算每个单独图像的直方图直方图1 并将它们相加，不知道是否正确。...简介 直方图基本上是一个配对值列表。因此，您可以用函数映射它，而无需 for/ 循环。以下代码片段包含了为整个图像集生成直方图的算法的重要部分。...创建一个聚类器，使用固定数量、固定宽度的分隔来计算输入的直方图。超出 [min, max] 范围的值将被忽略。输出是一个 Nx2 数组，包含桶下边缘和计数（或累计计数），适合按像素使用。...计算并绘制图像指定区域内色带值的直方图。 X 轴 直方图桶（带值）。 Y 轴 频率（带值在桶中的像素数量）。 Returns a chart....true}}, }).setChartType('ColumnChart'); print(chart3); 第一张图表（蓝色）是使用集合中第一张图像的

12910

Elasticsearch如何聚合查询多个统计值，如何嵌套聚合？并相互引用，统计索引中某一个字段的空值率？语法是怎么样的？

Elasticsearch聚合查询说明Elasticsearch聚合查询是一种强大的工具，允许我们对索引中的数据进行复杂的统计分析和计算。...本文将详细解释一个聚合查询示例，该查询用于统计满足特定条件的文档数量，并计算其占总文档数量的百分比。这里回会分享如何统计某个字段的空值率，然后扩展介绍ES的一些基础知识。...聚合主要分为以下几类：Metric Aggregations（度量聚合）：计算数值，例如计数、平均值、最大值、最小值等。例如，value_count 就是一个度量聚合，用于计算特定字段的值的数量。...以下是一些常见的聚合类型及其示例：指标聚合（Metric Aggregations）sum：计算数值字段的总和。avg：计算数值字段的平均值。min：查找数值字段的最小值。...并相互引用，统计索引中某一个字段的空值率？语法是怎么样的

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2022-05-30：给定一个n*2的二维数组，表示有n个任务。 一个信息是任务能够开始做的时间，另一个信息是任务的结束期限，后者一定大于前者，且数值上都是正数

2022-05-30：给定一个n*2的二维数组，表示有n个任务。...一个信息是任务能够开始做的时间，另一个信息是任务的结束期限，后者一定大于前者，且数值上都是正数， 你作为单线程的人，不能并行处理任务，但是每个任务都只需要一个单位时间完成， 你需要将所有任务的执行时间，...位于开始做的时间和最后期限之间。...pub struct TimePoint { // 时间 time: i32, end: i32, // add = true time 任务的添加时间 // add...[]; // 经过一个一个的时间点，遭遇事件：添加时间、检查时间 let mut i: i32 = 0; let mut last_time = arr[0].time;

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