微信红包大家应该不陌生吧，别看小小的一个红包，涉及到技术涵盖很多方面的，比如如图所示，用户发一个红包，会涉及发红包，红包存储，红包拆分，抢红包等流程。本文将详细介绍，一个红包从诞生到过期的整个流程，并且通过代码案例实践讲解，而且重点会分析讲解红包的拆分算法。
说起加密，通常分为对称加密和非对称加密，所谓对称加密中的对称，指的是加密和解密使用的是同一个密钥，如此说来什么是非对称就不用我多做解释了。对称加密相对于非对称加密而言，优点是速度快，缺点是安全性相对低一点，不过只要能保证密钥不泄露，其安全性还是有保证的，所以在实际项目中，对称加密的使用非常广泛。
本文使用Python建立对数据的理解。我们会分析变量的分布，捋清特征之间的关系。最后，你会学习给样本分层，并将数据集拆分成测试集与训练集。
在前几期，我们提到了，在云计算时代，由于对存储IO及吞吐的要求迅速增加，传统SAN存储难以满足需求，基于标准x86节点的分布式存储成为了主流。
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集成学习并不是一个具体的模型或者算法，而是一个解决问题的框架，其基本思想是综合参考多个模型的结果，以提高性能，类似三个臭皮匠，顶个诸葛亮，图示如下
你现在将尝试为你的DoubleLinkedList数据结构实现排序算法。对于这些描述，我将使用“数字列表”来表示随机的事物列表。这可能是一堆扑克牌，一张纸上的数字，名称列表或其他任何可以排序的东西。当你尝试排序数字列表时，通常有三个备选方案：
Linux内核中采用了一种同时适用于32位和64位系统的内存分页模型，对于32位系统来说，两级页表足够用了，而在x86_64系统中，用到了四级页表。四级页表分别为：
Python是一种非BS编程语言。设计简单和易读性是它广受欢迎的两大原因。正如Python的宗旨：美丽胜于丑陋，显式胜于隐式。
# 猜随机数小游戏代码如下 from random import randint num = randint(0, 100) game_times = 0 # 玩家游戏次数 min_times = 0 # 最短次数猜中 total_times = 0 # 共猜测次数 times = 0 # 本次多少轮猜出答案 scores = {} # 记录数据的字典 # import random 可采用引入模块的形式写随机数代码 # num = random.randint(0, 100) def judge
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons）
"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程，探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库，为自然语言处理（NLP）任务提供了一系列强大的工具和功能。
当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。针对上面的第4条 假设有这样一个任务：
谈到排序该怎么算，直觉上应该都要元素之间进行比较才能排出顺序，比较是不可或缺的，但偏偏有的排序算法可以不用比较，比如传说中的“睡眠排序”（n个线程同时睡觉，按照醒来的顺序排序）。因此排序算法可以分成基于比较的排序和非比较的排序2大类。
第一列:存在file1，不在file2 第二列:存在file2，不在file1 第三列:共同所有
HDFS是大数据存取的基础，很多数据都依赖于HDFS，如HBase数据库。作为Hadoop的基础，HDFS的数据读取机制有很多细节。我们今天来看一下。
如果chunk不能被输入的tensor的dim方向上的整除的话，最后一个块和其他块的大小不一样，举个例子来说明下：
算法 PERMUTE-BY-SORTING 是一种基于排序的随机排列算法，它通过将输入数组中的元素按照优先级排序，然后根据优先级依次将元素插入到输出数组中，从而生成一个均匀随机排列。
小文件是指文件大小明显小于 HDFS 上块（block）大小（默认64MB，在Hadoop2.x中默认为128MB）的文件。如果存储小文件，必定会有大量这样的小文件，否则你也不会使用 Hadoop，这样的文件给 Hadoop 的扩展性和性能带来严重问题。当一个文件的大小小于 HDFS 的块大小（默认64MB）就认定为小文件，否则就是大文件。为了检测输入文件的大小，可以浏览Hadoop DFS 主页 ，并点击 Browse filesystem（浏览文件系统）。
哈喽，各位同学好，从今天开始，我将不定期分享研究深度学习框架PyTorch过程中的一些学习心得和笔记。
随着rocksDB（facebook的）,levelDB（google的），以及我们熟知的hbase，他们都是使用的LSM树结构的数据库。
归并排序(Merge Sort)是建立在归并操作上的一种效率很高的排序算法，比较占用内存。该算法是分治法(Divide and Conquer)的一个典型应用。
总结：最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化，之后就是再调整下Mysql的配置参数，想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定，后续变更的成本太高。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。它通过有限状态转换器实现了用于全文检索的倒排索引、用于存储数值数据和地理位置数据的 BKD 树，以及用于分析的列存储。
本主题文章讲Go内存分配管理，分为上篇和下篇两篇文章，上篇主要讲内存分配相关概念和tcmalloc原理，下篇将具体介绍Go内存分配原理。这是上篇部分，核心内容在tcmalloc,之所以介绍tcmalloc是因为Go的内存分配算法来源于Google为C语言开发的tcmalloc（thread-caching malloc）算法。理解了tcmalloc算法，也就基本理解了Go的内存分配原理。
概述 概念：RTMP协议从属于应用层，被设计用来在适合的传输协议（如TCP）上复用和打包多媒体传输流（如音频、视频和互动内容）。RTMP提供了一套全双工的可靠的多路复用消息服务，类似于TCP协议[RFC0793]，用来在一对结点之间并行传输带时间戳的音频流，视频流，数据流。通常情况下，不同类型的消息会被分配不同的优先级，当网络传输能力受限时，优先级用来控制消息在网络底层的排队顺序。 RTMP块流 实时消息传递协议块流(RTMP块流)。RTMP块流作为一款高级多媒体流协议提供了流的多路复用和打包服务。RTMP
在我之前的文章中，我们讨论了如何使用 ChatGPT 进行主题建模。我们的任务是分析客户对不同连锁酒店的评论，并确定每家酒店提到的主要主题。
本篇博文是《从0到1学习 Netty》中进阶系列的第一篇博文，主要内容是介绍粘包半包出现的现象和原因，并结合应用案例来深入讲解多种解决方案，往期系列文章请访问博主的 Netty 专栏，博文中的所有代码全部收集在博主的 GitHub 仓库中；
前面一篇文章介绍了Kafka的具体内容，今天讲述一下HBase相关的知识。首先HBase作为大数据发展初期伴随Google三大论文问世的一个组件，在今天依旧被广泛的应用，今天我们来仔细的分析一下HBase的内部原理，了解一下HBase的具体内幕，以便在工作中更好使用它。以下内容涉及到的源码基于HBase 的Master分支编译出的最新的3.0.0版本。
给定一个数字字符串 S，比如 S = “123456579”，我们可以将它分成斐波那契式的序列 [123, 456, 579]。
决策树可能会受到高度变异的影响，使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱。
所谓数据加密，就是将一段数据处理成无规则的数据，除非有关键的密钥，否则谁也无法得知无规则数据的真实含义。
算法作为程序员的必修课，是每位程序员必须掌握的基础。作为Python忠实爱好者，本篇将通过Python来手撕5大经典排序算法，结合例图剖析内部实现逻辑，对比每种算法各自的优缺点和应用点。相信我，耐心看完绝对有收获。
决策树可能会受到高度变化的影响，使得结果对所使用的特定训练数据而言变得脆弱。
Zookeeper： Master 的高可用、RegionServer 的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等
为了更了解其他人对软件工程的看法，我开始疯狂在 YouTube 上追 TechLead 的视频。在接下来的几天里，我为他在 Google 工作时提出的一道面试题想出了各种解决方案。
并且还需要关注多个线程之间共享变量的修改问题。而 Java8 为我们提供了并行流，可以一键开启并行模式。是不是很酷呢？让我们来看看。
一直想深入研究一下f2fs文件系统，但是网上的资料不是特别友好，我发现源码下有一个f2fs.txt，看了一下，但是英语比较差，看的效果不好。我决定花点时间一字一句的翻译成中文，完成一个f2fs.txt的中文版，前前后后花了我四个多小时。虽然光看这个说明，并不能让你完全理解f2fs，但是翻译结束之后，我感觉比单纯看一遍英文版的效果要很很多。
什么是并行流： 并行流就是将一个流的内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个不同数据块的流。例如有这么一个需求：
很早就打算学python了，但后来各种事情太多就又耽搁了（主要是太会摸鱼了）。这学期开了python课，就打算继续开始学习，先快速学习一下python的基础语法，后续有机会还会学习python比较厉害的爬虫、数据分析、数据可视化等。感觉学习一门语言，及时的记录是很重要的，不仅可以加深印象也方便以后的查阅，本篇博客记录的是python中较为基础的语法、数据类型和一些常用的库。语言只是个工具，算法和编程思想才是灵魂，并且对于编程语言的学习实践是极为重要的，所以我选择了北理工的Python语言程序设计课程辅助学习，因为他们附带了一个oj可以用于练习，实属良心！那么就开始快乐的python之旅吧～
背景：今天被人问到一个10G的超大CSV如何最快速度读取，并插入到数据库中。一般读取文件都是单线程一直往下读，但是如果文件特别大的情况下就会很慢。如何快速读取？脑海里面"多线程"一下子就浮出水面了，想要快速读取文件，肯定得多线程一起读取。那问题来了，一个文件怎么样进行多线程读取，首先得知道每个线程要负责读取的位置，才可以多线程完整的读取一行的数据。
HDFS是主/从式的架构。一个HDFS集群会有一个NameNode（简称NN），也就是命名节点，该节点作为主服务器存在（master server）.
希尔排序(Shell's Sort)是插入排序的一种又称“缩小增量排序”（Diminishing Increment Sort），是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。该方法因D.L.Shell于1959年提出而得名。
在我们训练机器学习模型时，为提高模型拟合效果，经常使用K-Fold交叉验证，这是提高模型性能的重要方法。在这篇文章中，我们将介绍K-Fold交叉验证的基本原理，以及如何通过各种随机样本来查看数据。
原文 https://bitmovin.com/compression-standards-vvc-2020/
假设有一个发送方在向接收方发送消息。如果没有任何加密算法，接收方发送的是一个明文消息：“我是小灰”
Hbase Rowkey CF 架构 概述 预分区及Rowkey设计 学习笔记介绍了Region类似于数据库的分片和分区的概念，每个Region负责一小部分Rowkey范围的数据的读写和维护，Region包含了对应的起始行到结束行的所有信息。master将对应的region分配给不同的RergionServer，由RegionSever来提供Region的读写服务和相关的管理工作。
相信不少开发者在遇到项目对数据进行批量操作的时候，都会有不少的烦恼，尤其是针对数据量极大的情况下，效率问题就直接提上了菜板。
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