在管理 Kubernetes 集群的过程中，我们经常会遇到这样一种情况：在某台节点上发现某个进程资源占用量很高，却又不知道是哪个容器里的进程。有没有办法可以根据 PID 快速找到 Pod 名称呢？...d6f24b62 最后一步根据容器 ID 获取 Pod 名称，如果你的容器运行时是 containerd 或 crio，可以使用 crictl 来获取容器信息： # Go Template $ crictl...print $6'} 8e018a8e-4aaa-4ac6-986a-1a5133a4bcf1 然后根据 Pod UID 获取 Pod 名称： $ crictl ps -o json | jq '.[...整合 方法是有了，怎么才能将所有的步骤合并成一个步骤，一步到位获取 Pod 名称呢？...Kubernetes 中的很多组件都是通过 HTTPS 协议来暴露指标，比如 kubelet，那么如何使用 API 来访问这些指标呢？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1 在/proc/partitions中存放着U盘的设备名称，如sda，sdb2等，以sd开头。...major 主设备号，比如一个U盘有3个分区，主设备名为sda，major为8，分区的major也为8 (可能所有的U盘插进来，major都是8)，minor则为分区号，sda1，sda2，minor值为...1 ，2 sda的minor为0，name即为设备名，连接/dev....blocks表示物理设备逻辑块的大小 2，代码 sign_primacy函数标记首要设备 read_proc_partition读取/proc/partitions #include <stdio.h
一丶简介 在内核中有时候想通过PID 获取进程的全路径以达到监控的作用 比如我们设置了进程回调.则可以根据PID看下进程的全路径....二丶原理 原理就是在内核中 通过 ZwQueryInformationProcess 这个未公开的函数 进行查询. 查询好是 ** ProcessImageFileName ** 也就是27号功能....) 传入 Process的Handle来获取路径. 3.代码实现. 1.首先是未公开的函数获取....NT路径 NTSTATUS GetDosPathByProcessId(ULONG pid) { /* 1.根据PID获取进程句柄 2.使用ZwQueryInformationProcess...return STATUS_SUCCESS; } 因为暂时是做测试,所以并没有返回Buffer的值. windbg查看. ? 可以看到已经获取了 calc的 卷的全路径.
图是由顶点和连接顶点的边构成的数据结构，在计算机科学中，图是最灵活的数据结构之一，很多问题都可以使用图模型进行建模求解。...例如，地图应用中必须存储单行道的信息，避免给出错误的方向。如果图中任意两个顶点之间的边都是有向边，这个图就是有向图。如果有一个非有向无环图，且A点出发向B经C可回到A，形成一个环。...可以根据拓扑排序来计算有向无环图（的单源最短路径），因为拓扑排序正好是建立在无环的基础上，在这个图中没有负权重边以及回路边。...在Spark中的每一个操作生成一个RDD，RDD之间形成一条边，最后这些RDD和他们之间的边组成一个有向无环图，这个就是DAG。...Spark计算的中间结果默认是保存在内存中的，Spark在划分Stage的时候会充分考虑在分布式计算中可流水线计算的部分来提高计算的效率，而在这个过程中Spark根据RDD之间依赖关系的不同将DAG划分成不同的
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...关于如何查看标签中的数据 from lxml import etree import requests url = 'https://www.pearvideo.com.../a/@href') # @href采用定位的方式 找到需要的key对应的值 print(li[0].text) # 直接获取li下面的文本 print(li[0].tag) #获取标签名a...print(li[0].attrib) # 获取标签的属性href和class值 # todo 方法2 for li_2 in range(len(li)): # todo 从上一个li标签中获取到我要的信息...获取标签的属性href和class print(li[li_2].text) # 获取到li下面的文本 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
那么如何合理的分配资源才能保证工程能够按时完成呢？将任务作为图的顶点，将任务之间的依赖关系作为图的边，这样就可以将实际问题抽象为数据结构图论中的典型问题——图的拓扑排序。...注：有向无环图（DAG）才有拓扑排序，非DAG图没有拓扑排序一说。 4 入度表法 入度表法是根据顶点的入度来判断是否存在依赖关系。若顶点入度不为0。...4.2 实例图解 例如：图4.2.1所示的有向无环图，采用入度表的方法获取拓扑排序过程。 4.2.1 （1）选择图中入度为0的顶点1，输出顶点1。删除顶点1，并删除以顶点1为尾的边。...删除后图为： （3）选择入度为0的顶点4，输出顶点4.删除顶点4，并删除以顶点4为尾的边。删除后图为： （4）选择入度为0的顶点3，输出顶点3.删除顶点3，并删除以顶点3为尾的边。...（3）最后得到栈中顺序的逆序即为拓扑排序顺序。 5.2 实例图解 例如图5.2.1所示的有向无环图，采用DFS的方法获取拓扑排序过程。 5.2.1 （1）选择起点为顶点1,，开始执行深度优先搜索。
在图论中，拓扑排序（Topological Sorting）是一个有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph）的所有顶点的线性序列。...且该序列必须满足下面两个条件： 每个顶点出现且只出现一次。 若存在一条从顶点 A 到顶点 B 的路径，那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 的前面。...有向无环图（DAG）才有拓扑排序，非DAG图没有拓扑排序一说。 从 DAG 图中选择一个 没有前驱（即入度为0）的顶点并输出。 从图中删除该顶点和所有以它为起点的有向边。...首先遍历一遍图的全部边，初始化所有点的出度，然后出度为0的点依次 入①，然后将①中的点分别出列，每次出列都需要更新各个点的出度，即把所有跟出列的点邻接的点出度-1（有多条边，则相应减掉边数，一般简单图不会有多重边...最终的排序结果就是从①中出列的点的逆序。 2.无后继的的顶点优先拓扑排序 思路：跟1的方法类似，不过这次是维护根据点的入度进行统计。
python 多重继承之拓扑排序 一、什么是拓扑排序 在图论中，拓扑排序(Topological Sorting) 是一个 有向无环图(DAG,Directed Acyclic Graph) 的所有顶点的线性序列...且该序列必须满足下面两个条件： 每个顶点出现且只出现一次。 若存在一条从顶点A到顶点B的路径，那么在序列中顶点A出现在顶点B的前面。 例如，下面这个图： ?...它是一个DAG图，那么如何写出它的拓扑顺序呢？这里说一种比较常用的方法： 从DAG途中选择一个没有前驱(即入度为0)的顶点并输出 从图中删除该顶点和所有以它为起点的有向边。...重复1和2直到当前DAG图为空或当前途中不存在无前驱的顶点为止。后一种情况说明有向图中必然存在环。 ?...找到入度为0的顶点，只有一个D，拿D，剪掉D相关的边 得到两个入度为0的顶点(C1,C2),根据最左原则，拿C1，剪掉C1相关的边，这时候序列为{D,C1} 接着看，入度为0的顶点有两个(A,C1),根据最左原则
一般的GIS开发者都知道arcengine开发中如何遍历MapControl中的图层，代码如下： for (int i = 0; i < axMapControl1...axMapControl1.Map.get_Layer(i).Name; ComboBox.Items.Add(layerName); } 那么如何遍历PageLaoutControl中的图层呢...ActiveView.FocusMap.get_Layer(i).Name; ComboBox.Items.Add(layerName); } 区别在于制图控件PageLaoutControl的图层是存在于焦点地图...FocusMap对象中的，这里的图层并不是真正的数据，只是在视图ActiveView上面的显示而已。 ...可以想一想在ArcMap制图过程中也是将图层加载到PageLaoutControl中显示，然后进行符号化等。
Math.floor(Math.random() * (m - n + 1) + n) return num }, /// 通过 change 时间获取文件...this.list.push(obj.files[i]) } }, dropClick: function (e) { /// 拖拽情况获取文件
在一批交易中，可以通过一定方法识别出每笔交易需要占用的互斥资源，再根据交易在Block中的顺序及互斥资源的占用关系构造出一个交易依赖DAG图，如下图所示，凡是入度为0（无被依赖的前序任务）的交易均可以并行执行...outEdge用于保存该顶点的出边信息，具体为所有出边所连顶点的ID列表。...from, ID to)：在顶点from和to之间建立一条有向边； void generate()：根据已有的边和顶点构造出一个DAG结构； ID waitPop(bool needWait...)：等待从topLevel中取出一个入度为0的节点； void clear()：清除DAG中所有的节点与边信息。...1 2 主线程会首先根据硬件核数初始化一个相应大小的线程组，若获取硬件核数失败，则不创建其他线程； 当DAG尚未执行完毕时，线程循环等待从DAG中pop出入度为0的交易。
当Relax边( , )权重为2的时候，使得顶点d( )减2，也就是从权重按照 1,2,4,..., , 的方式执行的过程中，d( )需要执行减少的总次数为1+2+4+...+ = ，也就是说，会执行的次数为指数级别...最短路径算法的一般思路问题二：负权重环 如果在源点到目标节点经过的路径上，经过环会导致权重减少，这个算法不会结束 如何获取有向无环图（DAG）中，单个源点到某个点的最短路径？...DAG表示只是没有环，可以存在负边权重 对DAG进行拓扑排序，这样保证了u到v的路径一定是u在v之前 找到源点，按照从左到右，DAG排列的顺序，对经过的每个顶点进行Relax操作，便得到了源点到所有顶点的最短路径...Q <- V[G] //需要被处理的顶点，可以看做是一个最小优先级队列，根据d()值进行排序 while Q is not empty: //只要还有没处理的节点 u...0),B( ),C( ),D( ),E( )}； 获取队列中的最小值，此时是A本身，此时S={A(0)},然后进行一次Relax操作，即发现A能达到的顶点为B,C，更新后队列中的值为 Q={B(10),
DAG是公认的下一代区块链的标志。本文从算法基础去研究分析DAG算法，以及它是如何运用到区块链中，解决了当前区块链的哪些问题。...术语 顶点：图中的一个点 边：连接两个顶点的线段叫做边，edge 相邻的：一个边的两头的顶点称为是相邻的顶点 度数：由一个顶点出发，有几条边就称该顶点有几度，或者该顶点的度数是几，degree 路径：通过边来连接...在走的过程中，遇到一个已标记的顶点或边时，退回到上一个顶点。 当回退到的顶点已没有可走的边时继续回退。 我想Tremaux搜索会给我们带来一些启发，回到图的深度优先搜索算法。...在图结构中，把对象作为顶点，引用作为边，当一个对象在一段时间内未被他人引用的时候，这个顶点就是孤立的，对于其他有效路径上的顶点来说它就是不可达的，因此就不会被标记，这时候，例如JVM就会清除掉这些对象释放内存...如果没有有向环的话，DAG中可以有多条有效路径连接各个顶点，因此DAG可以说是更加完善，强大的新一代区块链结构。
我想要获取main方法所在的线程对象的名称，该怎么办呢? ...遇到这种情况，Thread类就提供了一个很好玩的方法: public static Thread currentThread() 返回当前正在执行的线程对象 package cn.itcast_...03; /* * 在不是Thread类的子类中，如何获取线程对象的名称呢?...getName() */ public class MyThreadDemo { public static void main(String[] args) { // 我要获取...main方法所在的线程对象的名称，该怎么办呢?
给定一个二分图G(无向图)，在G的一个子图M中，M的边集中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称M是一个匹配. ...选择这样的边数最大的子集称为图的最大匹配问题（maximal matchingproblem) 如果一个匹配中，图中的每个顶点都和图中某条边相关联，则称此匹配为完全匹配，也称作完备匹配。...匹配：在GG 中两两没有公共端点的边集合M⊂EM⊂E。 边覆盖：GG 中的任意顶点都至少是FF 中某条边的端点的边集F⊂EF⊂E。 独立集：在GG 中两两互不相连的顶点集合S⊂VS⊂V。...顶点覆盖：GG 中的任意边都有至少一个端点属于SS 的顶点集合S⊂VS⊂V 。 相应的也有：最大匹配，最小边覆盖，最大独立集，最小顶点覆盖。...首先要把DAG中的每个点在二分图的左右点集都保存一遍，然后对于DAG中的边i->j， 那么就在二分图中添加边左i->右j。 之后求该二分图的最大匹配边数即可。
最短路径 —— DAG 1.1. 前置条件 图必须是有向无环图（DAG）。 1.2....基本原理 DAG上一定存在拓扑排序，且若在有向图 G 中从顶点 u -> v有一条路径，则在拓扑排序中顶点 u 一定在顶点 v 之前，而因为在DAG图中没有环，所以按照DAG图的拓扑排序进行序列最短路径的更新...分析： 首先点权图转边权图； 直接对每条边赋值，值为终点的点权值； 没有入度的点，添加一个顶点，连接一条有向边，使之边权等于该点点权。 ? ? 1.4. 特性分析 时间复杂度：O(n+m)； 2....前置条件 单源最短路径(从源点s到其它所有顶点v)； 边权可正可负； 图中可以包含环； 可以判定是否具有负权重和环； 3.2....基本思路 将除源点外的所有顶点的最短距离估计值 d[v] <-- ∞, d[s] <-- 0; 反复对边集 E 中的每条边进行松弛操作，使得顶点集V中的每个顶点 v 的最短距离估计值逐步逼近其最短距离（
AOV网：如果用DAG图表示一个工程，其顶点表示活动，用有向边表示活动Vi必须先于活动Vj进行的这样一种关系，则将这种有向图称为顶点表示活动的网络，记为AOV网。...拓扑排序：在图论中，由一个有向无环图的顶点组成的序列，当且仅当满足下列条件时，称为该图的一个拓扑排序。 ①每个顶点出现且只出现一次。...或者定义为： 拓扑排序是对有向无环图的顶点的一种排序，它使得如果存在一条从顶点A到顶点B的路径，那么在排序中顶点B出现在顶点A的后面。每个DAG图都有一个或多个拓扑排序序列。...对一个DAG图进行拓扑排序的算法： ①从DAG图中选择一个没有前驱的顶点并输出。 ②从图中删除该顶点和所有以它为起点的有向边。 ③重复①和②直到DAG图为空或当前图中不存在无前驱的顶点为止。...③由于DAG图中各顶点的地位平等，每个顶点编号是认为的，因此可以按照拓扑排序的结果重新安排顶点的序号，生成的DAG图的新的邻接矩阵存储表示，这种邻接矩阵可以是三角矩阵；但是对于一般的图，如果它的邻接矩阵是三角矩阵
♣ 题目部分 在Oracle中，如何获取集群的名称（Cluster name）？...♣ 答案部分 集群名称信息是记录在OCR中的，因此可以通过转储OCR的方法来获得集群名称，另外，也可以使用cemutlo工具直接查看集群名称信息，如下所示： [root@raclhr-11gR2-N1...vendor_info> [root@raclhr-11gR2-N1 ~]# cemutlo -n raclhr-cluster 其实在$CRS_HOME/cdata/CLUSTER_NAME/目录中也可以看到...CLUSTER_NAME，这个目录是用作OCR备份的。
第三代，DAG(有向无环图，属于数学中的图论部分)。...首先它是一个图，然后它是一个有向图，其次这个有向图的任意一个顶点出发都没有回到这个顶点的路径，是为有向无环； DAG不一定能转化为树，但是树一定是一个DAG； DAG可以执行拓扑排序。...乍一看这个问题和DAG没有任何关系。但是仔细想想，如果一个矩形能够嵌套在另一个矩形内，那不就正好有一条「边」连接着这两个矩形（矩形看作顶点）吗？也就是一个矩形的边指向另一个矩形的边。...并且参与者越多，整个系统也会变得越来越安全和快速，确认时间会缩短，交易也完成的越来越快。 共识机制：区块链中添加下一个区块需要多方进行竞争，并获取区块奖励或交易手续费。...在DAG系统中，交易者本身就是矿工，网络中的每位参与者都能进行交易并且积极参与共识。通过这种方式，验证就能同步进行，网络能够保持完全去中心化，不需要矿工传递信任，也不需要支付交易手续费。
- DAG 有向无环图 - 首先我们了解图这个数据结构，每个元素称为顶点 vertex，顶点之间的连线称为边 edge。...首先是存储结构，我们的 Dag 表示一整个图，Node 表示各个顶点，每个顶点有其 parents 和 children： //Dag public final class DefaultDag<T,...我们使用 ExecutorState 来保存一些整个任务工作流执行过程中的一些状态记录，包括已完成和未完成的 task，每个 task 执行的结果等。同时它也依赖我们底层的图数据结构 DAG。...对于 DAG 的顶点来说，我们需要将每个节点 Task 的信息给持久化到关系数据库中，包括 Task 的状态、输出结果等。...而对于 DAG 的边来说，我们也得用数据库来存储各 Task 之间的方向关系。此外，在遍历执行 DAG 的整个过程中的中间状态数据，我们也得搬运到数据库中。
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