如果您还在被类似的问题困扰，难以从繁杂琐碎的重复性操作中抽身，那不妨来看看 CODING 自动化助手，让它来给您排忧解难吧！
首先我们要知道, 值传递和引用传递是一种求值策略(Evaluation Stragtegy), 表示的是调用函数的时候, 对于参数传递方式的描述, 而不是对参数本身类型的描述. 值类型和引用类型是两种内存分配方式, 值类型是在调用栈上分配, 而引用类型是在堆上分配. 一个是描述的内存分配方式, 一个是描述参数求值策略, 二者并无依赖和约束关系.
为了提高项目整体的并发和可用性，我们往往会对同一个项目部署多个实例，这时就需要根据不同的算法来进行负载均衡，下面来介绍一下常见的负载均衡算法
📷 作者寄语 根据产量和流动性进行权重分配的中国境内商品期货多元化基准指数。 指数设计 上海期货交易所、郑州商品交易所、大连商品交易所内上市的实物商品期货品种中选取交易具有一定活跃度、以人民币计价交易的34种商品合约 依据产量和流动性进行相应的权重分配 指数特色 具有显著的宏观经济代表性 强调投资组合的全面性和分散化 反映中国大宗商品市场运行状况的基准指数特色中国大宗商品 更新接口 "index_cci_cx" # 财新中国-大宗商品指数 大宗商品指数 接口: index_cci_cx 目标地址: htt
1.聚类分析 1.0 概念 聚类分析简称聚类（clustering），是一个把数据集划分成子集的过程，每一个子集是一个簇（cluster），使得簇中的样本彼此相似，但与其他簇中的样本不相似。 聚类分析
在之前的这四篇文章中，笔者详细的为大家介绍了 slab 内存池的整体架构演化过程，随后基于这个演化过程，介绍了整个 slab alloactor 体系的创建，内存分配，内存释放以及销毁等相关复杂流程在内核中的实现。
“正弦信号频谱分析多用幅值谱，单位是g。随机信号频谱分析多用功率谱密度PSD (Power Spectrum Density)，单位是g2/Hz。是否只是使用习惯，还是另有原因？文本将着重进行解释。”
string是Redis中最经常使用的一种结构，与c语言中的原生字符串不太一样，Redis 使用的是一种叫做SDS的结构，simple Dynamic string 粗暴点就是简单动态字符串，跟字面意思一样，sds能够动态的自己增加空间，扩容是无需使用者来操作的（相对于c 中的字符串）。
K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。
ByteBuf需要提供JDK ByteBuffer的功能(包含且不限于)，主要有以下几类基本功能：
1、点击Create a New Virtual Machine图标按钮，或者file->new virtual machine
PPPoE是point-to-point protocol over ethernet的简称，可以使以太网的主机通过一个简单的桥接设备连到一个远端的接入集中器上。通过pppoe协议，远端接入设备能够实现对每个接入用户的控制和计费。rp-PPP0E是一个集成了拨号客户端和服务端的解决方案。 下载地址：http://www.roaringpenguin.com/products/pppoe
Client会发送一系列请求给各个replicas节点来执行相应的操作，BFT算法保证所有正常的replicas节点执行相同序列的操作。因为所有的replicas节点都是deterministic，而且初始状态都相同，根据状态机原理（state machine replication），这些replicas会产生相同的结果状态。当Client收到f+1个replicas节点返回的结果时，如果这些结果都一样，因为BFT算法确保了最多有f个replicas出现问题，所以至少有一个replicas是正确的，那么Client收到的这些结果都是正确的。
项目目标 借助航空公司客户数据，对客户进行分类 对不同的客户类别进行特征分析，比较不同类别客户的客户价值 对不同价值的客户类别提供个性化服务，制定相应的营销策略 了解客户价值分析 客户营销战略倡导者Jay & Adam Curry从国外数百家公司进行了客户营销实验的经验中提炼了如下经验 公司收入的80%来自顶端的20%的客户。 20%的客户其理论率100%。 90%以上的收入来自现有客户。 大部分的营销预算经常被用在非现有客户上。 5%至30%的客户在客户金字塔中具有升级潜力。 客户金字塔中客户升级2%，意
Numpy 数组运算都会保留索引和值之间的链接，但这些操作并不会改变原Series本身（与ndarray的选区操作相对）
Tips:如果执行的Java方法，计数器记录的是虚拟机字节码指令的地址，如果是native方法，计数器的值为空(Undefined)
本文主要介绍使用VBA自定义函数（UDF）实现一个名叫MaxMinFair的有趣的算法。
HTML4.01中，input的类型只有text、button、password、submit、radio、checkbox和hidden（隐藏域）。HTML5 拥有多个新的表单输入类型（color、date、datetime、datetime-local、email、month、number、range、search、tel、time、url、week），这些新特性提供了更好的输入控制和验证。
本文作者为携程Cloud Container团队的鸿飞，静雪，诗燕。该团队负责K8s容器平台的研发和优化工作，专注于推动基础设施云原生架构升级，以及创新产品的研发和落地，持续提升资源利用率、弹性和治理能力。
来看一个生活中的例子：周末和朋友一起吃火锅，人非常多，我们需要在等候区等候，这个等候区就与顺序表有非常多的相似之处，借助它去理解顺序表的特点。首先，在等候区有非常多的椅子，这些椅子往往是排成一排连续排放的，中间不会空出很大的空间造成浪费。这就与在顺序表中选取存储单元的方法是一样的，我们会选取一段地址连续的存储单元去存放顺序表。接着工作人员会安排我们在椅子上连续的坐下等候。在存储单元当中去进行数据的存放是一样的，也是依次地存放线性表当中的数据元素，中间也不会空出许多存储单元造成空间的浪费。最后结伴而行的朋友也会坐在相邻的椅子上，这与顺序表的存放是相同的。在逻辑上相邻的两个元素在物理位置上也要保证它相邻，也会把它存放在相邻的存储单元上。在这个例子当中，其实椅子就代表着存储单元，而每一个等候的人就是要存放的数据元素。来总结一下顺序表的特点：
下标不仅学习字符串需要用到，以后讲的列表或者元组都要用到下标，所以下标的概念在Python中是非常重要的。
负载均衡 建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展 网络设备和 服务器的带宽、增加 吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。
总共也就这么 5 个区（直接内存不属于 JVM 运行时数据区的一部分），除了程序计数器其他的地方都有可能出现 OOM (OutOfMemoryError)，其中像是程序计数器和两个栈（Java 虚拟机栈 & 本地方法栈）都是每个线程要有一个的，所以肯定是线程隔离的。而其他 2 个区就是线程共享的了，也就是说，如果有多个线程要同时访问这两个区的数据，是会出现线程安全问题的。接下来，我们将对这些区域进行详细的介绍。
经常有人把java内存区分为堆内存(Heap)和栈内存(Stack),这种分发比较粗糙.
作为全球领先的在线旅游企业，携程注重服务质量，并拥有全球最大的旅游呼叫中心，分别部署在国内自建系统、国内和国外第三方云服务平台上。呼叫中心每天承接着上百万通的通话，电话服务系统是整个呼叫中心中非常重要的一套系统，服务着数万客服座席，系统的稳定性至关重要。
本文是依据JAVA解惑这本书，做的笔记。电子书见： http://download.csdn.net/detail/u010378705/7527721
想要了解jvm，那对其内存分配管理的学习是必不可少的；java虚拟机在执行java程序的时候会把它所管理的内存划分成若干数据区域。这些区域有着不同的功能、用途、创建/销毁时间。java虚拟机所分配管理的内存区域如图1所示
当遇到聚类分析问题的时候，机器学习领域中有很多聚类算法可供选择。标准的sklearn库就有13个不同的聚类算法。那么面对不同问题应该如何选择聚类算法呢？
假如有这样一种情况，在一天你想去某个城市旅游，这个城市里你想去的有70个地方，现在你只有每一个地方的地址，这个地址列表很长，有70个位置。事先肯定要做好攻略，你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组，这样就可以安排交通工具抵达这些组的“某个地址”，然后步行到每个组内的地址。那么，如何确定这些组，如何确定这些组的“某个地址”？答案就是聚类。而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用于解决这类问题。
我们目的是将样本分成k个类，其实说白了就是求每个样例x的隐含类别y，然后利用隐含类别将x归类。由于我们事先不知道类别y，那么我们首先可以对每个样例假定一个y吧，但是怎么知道假定的对不对呢？怎么评价假定的好不好呢？我们使用样本的极大似然估计来度量，这里是就是x和y的联合分布P(x,y)了。如果找到的y能够使P(x,y)最大，那么我们找到的y就是样例x的最佳类别了，x顺手就聚类了。但是我们第一次指定的y不一定会让P(x,y)最大，而且P(x,y)还依赖于其他未知参数，当然在给定y的情况下，我们可以调整其他参数让P(x,y)最大。但是调整完参数后，我们发现有更好的y可以指定，那么我们重新指定y，然后再计算P(x,y)最大时的参数，反复迭代直至没有更好的y可以指定。
TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点。
作为一个后端程序员，也是要和前端页面打交道的。最常见的场景莫过DOM元素操作和前端页面使用AJAX向服务器发送请求。 实现上述两个功能当然可以使用原生js来完成，但在实际开发过程中很少这样做，通常会使用一些别人封装好的js库来辅助我们的工作，jQuery就是这些辅助库中的一员。
翻译：陈之炎 校对：吴振东 本文约2400字，建议阅读5分钟本文为大家系统地介绍了OpenCV对图像的操作。 图像的输入/输出 从文件中加载图像： 如果读入的是一个JPG文件，默认状态下会创建一个3通道图像。如果你需要将其制成灰度图像，则使用以下代码： 注 文件格式由其内容（前几个字节）确定。将图像保存为一个文件： 注 文件的格式由其扩展名确定。 用CV :: imdecode和CV :: imencode从内存中读取和写入图像。 基本的图像操作 访问像素亮度值 为了获取像素亮度值，首先必须知道图像的
Java虚拟机运行时数据区 方法区（Method Area）和堆（Heap）是所有下次呢很难过共享的数据区 虚拟机栈（VM Stack），本地方法栈（Native Method Stack）和程序计数器（Program Counter Register）是线程隔离的数据区。 1. 程序计数器（Program Counter Register） 程序计数器是一块儿较小的内存空间，可以看做是当前线程执行的字节码的行号指示器。 作用：字节码解释器通过改变计数器值来选取下一条需要执行的字节码指令，分支，循环
C# 7.3 版本有两个主要主题。 第一个主题提供使安全代码的性能与不安全代码的性能一样好的功能。 第二个主题提供对现有功能的增量改进。 此外，在此版本中添加了新的编译器选项。
线程私有，生命周期与线程相同。虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型：每个方法在执行时都会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。每个方法从调用直至执行完成的过程，就对应着一个栈帧在虚拟机栈中入栈到出栈的过程。如果请求的站深度大于虚拟机所允许的深度，将抛出StackOverflowError异常，虚拟机栈在动态扩展时如果无法申请到足够的内存，就会抛出OutOfMemoryError异常。 总结：它存放的是java方法执行时的所有数据。 由栈帧组成一个栈帧代表一个方法的执行。
"If you set your goals ridiculously high and it's a failure, you will fail above everyone else's success.
优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据。
本文介绍了Java虚拟机内存区域中程序计数器、虚拟机栈、方法区、本地方法栈和Java堆的内存结构和作用，以及OutOfMemoryError异常和内存调优的方法。
在处理大规模数据库时，为了提高性能和可扩展性，常常需要将一个庞大的数据库拆分成多个小库或小表，这个过程被称为分库分表。拆分键的设计是这一过程中的关键决策，它影响数据的分布、查询效率以及系统的维护成本。本文将探讨如何根据业务需求和数据访问模式选择合适的拆分键，以实现数据库架构的优化，保证系统的高性能和高可用性。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据处理：Pandas库的使用 ---- Python 数据处理：Pandas库的使用 1.Pandas 数据结构 1.1 Series 1.2 DataFrame 2.基本功能 2.1 重新索引 2.2 丢弃指定轴上的项 2.3 索引、选取和过滤 2.4 用 loc 和 iloc 进行选取 2.5
在早期的 linux 操作系统中，2.4 版本到 2.6 版本之间，linux 采用了实现起来十分简单的 O(n) 调度器。
iOS App和Android App由于系统差异原因，元素属性和定位方式也存在一些差异，之前分享过Android 元素定位方式: 众里寻他千百度—Appium Android 元素定位方式 本文将分享iOS App元素定位方式。
deque容器是stl中顺序容器的一种，之前已经介绍过array和vector了，今天介绍deque容器，deque的本质是一个类模板，它的声明位于头文件bits/stl_deque.h，实现位于bits/deque.tcc，接下来我们就围绕这两个文件来介绍一下deque容器的实现原理。
上一篇P2P通信标准协议(一)介绍了在NAT上进行端口绑定的通用规则，应用程序可以根据这个协议来设计网络以外的通信。但是，STUN/RFC5389协议里能处理的也只有市面上大多数的Cone NAT（关于NAT类型可以参照P2P通信原理与实现），对于Symmetric NAT，传统的P2P打洞方法是不适用的。因此为了保证通信能够建立，我们可以在没办法的情况下用保证成功的中继方法（Relaying），虽然使用中继会对服务器负担加重，而且也算不上P2P，但是至少保证了最坏情况下信道的通畅，从而不至于受NAT类型的限制。TURN/RFC5766就是为此目的而进行的拓展。
决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。
分摊到多个操作单元上进行执行，和它的英文名称很匹配。就是我们需要一个调度者，保证所有后端服务器都将性能充分发挥，从而保持服务器集群的整体性能最优，这就是负载均衡。 负载均衡这里面涉及的东西相对也是比较多的，理论就不说太多了，网上，书上很多，今天我们就利用Nginx服务器来实现一个简单的负载均衡
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
