不带参数的启动方式 如果启动参数时无需其它额外的信息，可以使用ThreadStart来实例化Thread，如下面的代码： 1 using System; 2 using System.Collections.Generic...在上面的代码中我们是通过定义全局变量的方法来指定线程暂停间隔，按照这种方法，假如要运行10个线程，每个线程的暂停间隔不一样的话，就需要定义10个全局变量，虽然最终不影响系统的运行效果，但是总觉得不是太爽...有没有比较简单一点的办法呢？有！那就是使用带参数的启动方法。 ...有两种办法可以解决： 首先可以继续在ParameterizedThreadStart这里做文章，因为这里可以使用一个Object类型的参数，那么可以通过数组或者一个类来解决（因为它们都是Object...在.net类库中虽然存在着庞大的类库，但是并不是总会有合适的类来解决我们所遇到的问题，但是只要肯动脑筋总会想到合适的办法。
此外，我们可能没有意识到视图是不完整的，没有办法识别“未知的未知”。 现有的性能分析方法 可以使用更好的性能分析方法，在运行工具之前可以解决问题，包括问题陈述方法、负载塑造法和钻取分析法。...有没有更高效的方法么？ 关于性能问题的早期快速定位 对于每个资源，我们可以检查它的利用率、饱和度和错误。...资源意味着单独检查的所有物理服务器功能组件(cpu、磁盘、总线等)，一些软件资源也可以使用相同的方法进行检查。 利用率是资源在特定时间间隔内工作时间的百分比。...度量方法 一旦获得了资源列表，需要考虑每个资源所需的度量类型(利用率、饱和度和错误数量)。这些指标可以表示为每个时间间隔的平均值或者计数。...其中一些指标可能无法从操作系统工具中获得，必须使用DTrace或 CPU 性能工具编写自己的软件来获得这些指标。
为解决日益增长的内存需要，有以下几种解决办法： 1.覆盖： 将程序划分成几个模块，将没有调用关系的模块（即不会同时运行的模块）分成一组，其中每组所占的内存大小为组内所需内存最大的模块的内存，然后一组内的模块可以进行替换...2.交换： 把当前在内存里的且处于非运行状态的进程移到外存中，然后就空出内存中的区域给运行状态的进程使用。不考虑进程的空间大于内存总空间的情况。...覆盖和交换的特点： 3.虚拟存储： 1）局部性原理： 就是说 一段时间内 访问的数据是在一个小区域内的，且一个数据的一次访问和下次访问的间隔很短，对于跳转指令，两次跳转的内存地址很可能相同，这就算是局部性原理...因为局部性原理的存在，使得在内存中的数据的命中率较高，从而虚拟存储能获得较好的性能，所以虚拟存储才得以实现。 2）虚拟存储概念： 把目前用不到的进程快暂移到外存。...访问位是说这个页面近期有没有被访问过，用于页面置换算法的。
有没有小伙伴做出来答案呢？今天菜鸟小白给大家分享我的实现方式吧。这个是我今天整的程序流程图，昨天我们还只是实现了中间的通过和风天气API获取天气情况，今天我们需要实现其它部分。 ?...计时器的实现 APScheduler是一个 Python 定时任务框架，使用起来十分方便。...提供了基于日期、固定时间间隔以及 crontab 类型的任务，并且可以持久化任务、并以 daemon 方式运行应用。我们通过pip程序安装好apscheduler库。 ?...官网地址：http://sc.ftqq.com/3.version 接入流程如下： 登入：用GitHub账号登入网站，就能获得一个SCKEY（在「发送消息」页面） 绑定：点击「微信推送」，扫码关注同时即可完成绑定...怎么菜鸟小白已经帮你到这里了，你还不会做的话，那菜鸟小白就没有办法了。
但是,http协议限制了,用户获得数据必须主动去请求服务器,才能获取到数据,在聊天室,网页对战游戏中,并不是只有用户与服务器的交互,还存在了用户与用户之间的交互....举个例子,在聊天室需求中,A和B互相通信的实现: A不断的请求服务器,B有没有给我发送消息(主动请求服务器,询问有没有新消息) B不断的请求服务器,A有没有给我发送消息(主动请求服务器,询问有没有新消息...在这个例子中,我们发现,A和B如果需要获取到对方是否有没有发送消息,必须不断的请求服务器,主动询问服务器是否有消息. 那么,不断的间隔是多少呢?1秒10次?10秒一次?...那么,有没有办法,使得服务器主动给浏览器发消息呢?...websocket协议实现步骤为: 先使用http协议连接服务端(没错,websocket是基于http协议的) 第一个步骤额外补充,在使用http协议时,附带了(我要升级websocket协议)的数据
简介 双重检测锁定模式是一种设计模式，我们通过首次检测锁定条件而不是实际获得锁从而减少获取锁的开销。 双重检查锁定模式用法通常用于实现执行延迟初始化的单例工厂模式。...但是我们需要非常小心的使用双重检测模式，以避免发送错误。...最简单的办法就是加上synchronized关键字： public class Book { private static Book book; public synchronized...，会进行静态初始化，而在这个初始化阶段将会获得一个锁，从而保证在静态初始化阶段内存写入操作将对所有的线程可见。...如果使用ThreadLocal，我们可以先判断当前线程的ThreadLocal中有没有，没有的话再去创建。
线性分类SVM面临的问题 有时候本来数据的确是可分的，也就是说可以用 线性分类SVM的学习方法来求解，但是却因为混入了异常点，导致不能线性可分，比如下图，本来数据是可以按下面的实线来做超平面分离的，可以由于一个橙色和一个蓝色的异常点导致我们没法按照上一篇线性支持向量机中的方法来分类...SVM引入了软间隔最大化的方法来解决。 2. 线性分类SVM的软间隔最大化 所谓的软间隔，是相对于硬间隔说的，我们可以认为上一篇线性分类SVM的学习方法属于硬间隔最大化。...如果我们不是固定分母，改为固定分子，作为分类模型有没有改进呢？ 这些问题在我们引入SVM后会详细解释。 2....假设我们有S个支持向量，则对应我们求出S个b∗,理论上这些b∗都可以作为最终的结果， 但是我们一般采用一种更健壮的办法，即求出所有支持向量所对应的b∗s，然后将其平均值作为最后的结果。...2）用SMO算法求出上式最小时对应的α向量的值α∗向量. 3) 计算w∗=∑i=1mα∗iyixi 线性可分SVM的学习方法对于非线性的数据集是没有办法使用的， 有时候不能线性可分的原因是线性数据集里面多了少量的异常点
1、第一种办法是最简单又最暴力。那就是在一个死循环中，使用线程睡眠函数 sleep()。...2、既然第一种方法暴力，那么有没有比较优雅地方法？答案是肯定的。Python 标准库 threading 中有个 Timer 类。它会新启动一个线程来执行定时任务，所以它是非阻塞函式。...上面三种办法能实现定时任务，但是都无法做到循环执行定时任务。因此，需要一个能够担当此重任的库。它就是APScheduler。...interval 间隔调度，参数如下： 参数 说明 weeks (int) 间隔几周 days (int) 间隔几天 hours (int) 间隔几小时 minutes (int) 间隔几分钟 seconds...Job.modify() 或者 modify_job()方法来修改 job 的属性。
Session的情况下会自动创建一个新的，这取决于CurrentSessionContext的实现，SessionFactory将调用CurrentSessionContext的currentSession()方法来获得...在没有Spring的情况下使用Hibernate，如果没有在hibernate.cfg.xml中配置current_session_context_class，有没有JTA的话，那么程序将抛出”No CurrentSessionContext...此时的解决办法是在hibernate.cfg.xml中将current_session_context_class配置成thread。...在Spring中使用Hibernate，如果我们配置了TransactionManager，那么我们就不应该调用SessionFactory的openSession()来获得Sessioin，因为这样获得的...至于解决的办法，可以采用如下方式: 1.
该日志文件可以用来查看用户的登录记录， last命令就通过访问这个文件获得这些信息，并以反序从后向前显示用户的登录记录，last也能根据用户、终端tty或时间显示相应的记录。...那有没有什么办法实现通过记录登陆后的IP地址和某用户名所操作的历史记录呢？答案：有的。...$DT"chmod 600 /tmp/dbasky/${LOGNAME}/*dbasky* 2>/dev/null source /etc/profile 使用脚本生效 退出用户，重新登录 ?...面脚本在系统的/tmp新建个dbasky目录，记录所有登陆过系统的用户和IP地址（文件名），每当用户登录/退出会创建相应的文件，该文件保存这段用户登录时期内操作历史，可以用这个方法来监测系统的安全性。
显然的，上述方法都属于人工设计的方法来进行抽取特征，很自然的就想到使用当今很火热的深度学习来代替人工的设计的方法，所以这篇文章主要介绍的就是基于深度学习的图片检索。...时，L=0， 这样就没有达到我们希望相似图片和不相似图片的分数在空间上存在一定的间隔这个目标，而 α 的设定，就是这个间隔。...RETRIEVAL -- CVPR 2016 上文提及我们离散化时希望输出的特征的关于某个值对称，所以有文章用了 sigmoid 作为特征层的输出的激活函数，但直接引用 sigmoid 函数会导致一些问题，那有没有办法缓解这些问题...其中 b1,b2 是神经网络输出的向量，y 是一个标志，相似时记为 0，不相似时记作 1，其中超参数有两个，m 时用于控制 b1 和 b2 的最优间隔，和 α 是正则项的权重，可见当输入的是相似图片时，...://cs.nju.edu.cn/lwj/paper/IJCAI16_DPSH.pdf 参考实现： https://github.com/jiangqy/DPSH-pytorch 总结 本文分享了之前使用手工设计规则的方法来提取图片特征用于衡量相似度
该日志文件可以用来查看用户的登录记录， last命令就通过访问这个文件获得这些信息，并以反序从后向前显示用户的登录记录，last也能根据用户、终端tty或时间显示相应的记录。...那有没有什么办法实现通过记录登陆后的IP地址和某用户名所操作的历史记录呢？答案：有的。...chmod 600 /tmp/dbasky/${LOGNAME}/*dbasky* 2>/dev/null source /etc/profile 使用脚本生效...退出用户，重新登录 上面脚本在系统的/tmp新建个dbasky目录，记录所有登陆过系统的用户和IP地址（文件名），每当用户登录/退出会创建相应的文件，该文件保存这段用户登录时期内操作历史，可以用这个方法来监测系统的安全性
我们再把刚才的例子稍微改一下，改为使用 newCachedThreadPool 方法来获得线程池。程序运行不久后，同样看到了如下 OOM 异常： ?...不知道你有没有想过：Java 线程池是先用工作队列来存放来不及处理的任务，满了之后再扩容线程池。...那么，我们有没有办法让线程池更激进一点，优先开启更多的线程，而把队列当成一个后备方案呢？...方法来获得线程池，然后提交数个任务到线程池处理，看不出什么异常。...如果你没有直接声明线程池而是使用其他同学提供的类库来获得一个线程池，请务必查看源码，以确认线程池的实例化方式和配置是符合预期的。
有一组等间隔的范围： range_group = [(0,10), (10, 20), (20, 30), (30, 40), (40, 50),(50, 60), (60, 70), (70, 80...那我们有没有更优化的办法呢？ 假设 n=73，如何让程序知道它在 [7,8)这个范围中？ 考虑到 73// 10 = 7，而 70// 10 = 7。...使用这种方式，时间复杂度为 O(m)，比直接遍历快了不少。 请大家思考，如果数字范围的间隔不是整10，应该怎么办。
Flappy Pig，是Pig，使用原生javascript写的网页版“Flappy Bird”。...整个程序，主要分几个部分：全局设置和工具函数，pig类（控制猪的跳跃，掉落等），柱子类（渲染柱子，控制柱子移动），位置判断（判断pig有没有撞到柱子上），controller（控制器，初始化各个类，全局设置...这样就产生一个高度波浪形变化的柱子，配合上一定间隔的另一半柱子，整个障碍物就渲染完了。...3、找到pig附近的柱子 这一步我纠结了好久，没办法，数学和物理都忘光了，想着想着大脑内存就溢出了，……，大家可以自己动手做一做，其实就也就是加减乘除。另外，得到当前第几根柱子，也可以算出分数。...4、判断有没有撞到 在上一步的h是需要记录下来的，因为上下的空隙高度是固定值，所以可以得到空隙上端和下端的位置（Y1和Y2），柱子移动的时候，可以知道柱子离pig的距离，柱子宽度是一定的，也可以知道pig
最简单的办法就是用new去创建对应的实例。但是这样不够优雅，于是JDK提供了一个Executors工具类，他提供了多种创建不同ExecutorService的静态方法，非常好用。...那么如果不想同步调用Future的get方法来获得计算结果。则可以给Future添加listener。...> f) { .. } }); 还有一个问题，每次我们提交任务的时候，都需要创建一个EventExecutorGroup，有没有不需要创建就可以提交任务的方法呢？ 有的！...(new Runnable() { ... }); GlobalEventExecutor是一个单线程的任务执行器，每隔一秒钟回去检测有没有新的任务，有的话就提交到executor执行。...大家可以直接使用。 本文已收录于 http://www.flydean.com/46-netty-future-executor/
RFM分析方法是根据用户的最近一次消费时间间隔(R)、消费频率(F)、消费金额(M)来对用户进行打分，进而将用户按分数划分为不同的类型，然后对不同的用户使用不同的运营策略，从而实现辅助精准运营。...select 用户编号,sum(消费金额) as 总消费金额M from a where datediff('2020-01-30',用户活跃日期)<=30 group by 用户编号; 至此，我们已经获得了每一个用户的...将每个用户的R、F、M值与相应指标的平均值对比，确认用户分类 目前我们已经得到了每个用户的R分、F分和M分，也获得了R、F、M这三个指标各自的平均值。...1）重要价值用户，RFM三个值都很高，要提供vip服务 2）重要发展用户，消费频率低，但是其他两个值很高，就要想办法提高他的消费频率 3） 重要保持用户，最近消费距离现在时间较远，也就是F值低，但是消费频次和消费金额高...这种用户，即将流失，要主动联系用户，调查清楚哪里出了问题，并想办法挽回。 这样通过RFM分析方法来分析用户，对用户进行精细化运营。不断将用户转化为重要价值用户。
基于回归模型的销售预测 小P：小H，有没有什么好的办法预测下未来的销售额啊 小H：很多啊，简单的用统计中的一元/多元回归就好了，如果线性不明显，可以用机器学习训练预测 数据探索 导入相关库 # 导入库...comparison'.format(model_names[i])) plt.legend(loc='upper right') plt.tight_layout() # 自动调整子图间隔...建立交叉检验模型对象 model_gs.fit(X_train, y_train) # 训练交叉检验模型 print('Best score is:', model_gs.best_score_) # 获得交叉检验模型得出的最优得分...print('Best parameter is:', model_gs.best_params_) # 获得交叉检验模型得出的最优参数 Best score is: 0.7624423570088324...comparison'.format('XGBR')) # 标题 plt.legend(loc='upper right') # 图例位置 plt.tight_layout() # 自动调整子图间隔
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