最近使用的一个集群hp1，因为维护集群的人不给力，节点总是过一段时间就掉一两个。今天发现重启Hadoop时，HDFS已经进入保护模式了。...决定把slaves节点中的无法访问的节点全部过滤掉，所以写了一个小脚本，在这里记录一下，以后方便直接拿来使用。 PS：用C Shell编写的 代码如下： #!...== 0 ) then echo $NODE endif end 顺便附带一个ssh检查的脚本： #!
算法背景 如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。...布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...Bloom Filter 原理 布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。...检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。...这个过程的实现在两个地方： 将数据放入bloom filter中 判断数据是否已在bloom filter中 这两个地方的实现大同小异，区别只是，前者是put数据，后者是查数据。
正文 在JDK中已经为我们提供了大量实现了迭代器的容器类。 因此我们可以不用关心，诸如：Linkedlist与ArrayList之间的差别，却仍能保障我们完成工作。...额外定义了add、remove方法，这会辅助我们操作集合中的元素。 注意：迭代器不仅仅为了{迭代}，而是为了{操作}集合中的元素。...extends E> e); boolean remove(E e); } STEP 3 实现一个数组Array模拟数组的操作，所有访问集合中元素的操作全权委托给iterator对象。...Array并不关心操作元素的细节，它只向外暴露操作接口，对收到的请求转发给iterator处理。...迭代器本质：控制访问集合中的元素 ? 迭代器模式.png
布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...Bloom Filter 原理 布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。...检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。...函数把数据映射到bit数组中。...这个过程的实现在两个地方： 将数据放入bloom filter中 判断数据是否已在bloom filter中 这两个地方的实现大同小异，区别只是，前者是put数据，后者是查数据。
导语 遍历器 Iterator是 ES6 为访问数据集合提供的统一接口。任何内部部署了遍历器接口的数据集合，对于用户来说，都可以使用相同方式获取到相应的数据结构。...1 正题 某个数据集合部署了 Iterator接口，是指其 Symbol.iterator属性指向一个能返回 Iterator接口的函数。...任何默认使用遍历器访问数据集合的方法，都会调用此属性以得到遍历器对象，再按照设定的顺序依次访问该数据结构的成员（关于 Symbol.iterator请看最后一节的延伸阅读）。...1.1 基本行为 调用 Iterator接口会返回一个新的遍历器对象（指针对象）。 对象中必然有 next方法，用于访问下一个数据成员。指针初始时指向当前数据结构的起始位置。... 一个数据集合拥有遍历器接口，并不意味着所有遍历它的方法都是使用此接口。
结合在线标签学习和代理学习预测的标签以及代理学习，作者提出了在线零样本迁移方法（OnZeta），在Imagenet上达到了78.94%的准确率，而不需要访问整个数据集，同时在对其他13个具有不同视觉编码器的下游任务上的大量实验中...此后，可以使用类代理进行更新，但到达的图像的表示将无法保持。与[19]可以访问整个 未标注 集合的情况不同，这种在线设置更加具有挑战性，其中只能利用已看到的图像统计进行优化，每个图像只访问一次。...结果接近于访问所有数据集的性能，在访问2000个周期后，获得了63.74%的准确率。OnZeta的竞争力证实了所提出的在线学习算法的有效性。更多实验见附录。...在作者的方法中，不同视觉编码器共享相同的参数。表6总结了比较，其中InMaP的结果以灰色表示，因为它在每个迭代中都利用了整个未标注数据集。...此外，与可以访问整个未标注集的InMaP相比，OnZeta仅在使用不同视觉编码器时差约1%。正如消融研究中分析的那样，只访问一次每个示例的在线学习比在整个集上多次迭代的全离线方法更具挑战性。
public static void main(String[] args) { Map<String, String> map = new Hash...
集合 集合就是 MongoDB 文档组，类似于 RDBMS （关系数据库管理系统：Relational Database Management System)中的表格。...集合存在于数据库中，集合没有固定的结构，这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据，但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。...用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。...删除之后，你必须显式的重新创建这个 collection。 在32bit机器中，capped collection 最大存储为 1e9( 1X10的9次方)个字节 元数据 数据库的信息是存储在集合中。...dbname.system.profifile 包含数据库概要(profifile)信息。 dbname.system.users 列出所有可访问数据库的用户。
在go语言里，提倡用信道通讯的方式来替代显式的同步机制。但是我发现有的时候用信道通讯方式实现的似乎也不是很好（暂不考虑效率问题）。 假设有一个帐号的集合，需要在这个集合上实现一些操作，比如查找修改等。...这个集合的操作必须是支持并发的。...steve wang 是不是可以这样总结: 1.对于共享给各个goroutine的数据对象的并发访问，使用锁来控制 2.对于goroutine之间的通信，使用信道 longshanksmo 单就性能来看...并发和性能问题错宗复杂，不同的场景可能会产生完全相反的结论。 还有众多因素需要考虑： 首先，不同的用况下，锁粒度不同。在你的案例中是map操作，锁粒度很小。...其次，chan的锁粒度很小，基本固定，可预测。在实际业务中，性能可预测非常重要，决定了部署时的资源投入和调配。
本文首先介绍了ABP内置的软删除过滤器(ISoftDelete)和多租户过滤器(IMultiTenant)，然后介绍了如何实现一个自定义过滤器，最后介绍了在软件开发过程中遇到的实际问题，同时给出了解决问题的一个未必最优的思路...一.预定义过滤器 ABP中的数据过滤器源码在Volo.Abp.Data[2]包中，官方定义了2个开箱即用的过滤器，分别是软删除过滤器(ISoftDelete)和多租户过滤器(IMultiTenant)...二.自定义过滤器 自定义过滤器是比较简单的，基本上都是八股文格式了，对于EFCore来说，就是重写DbContext中的ShouldFilterEntity和CreateFilterExpression...三.遇到的实际问题 假如在SaaS系统中，有一个主中心和分中心的概念，什么意思呢？就是在主中心中可以看到所有分中心的User数据，同时主中心可以把一些通用的资料(比如，科普文章)共享给分中心。...abp/6.0/Multi-Tenancy[8]ASP.NET Boilerplate中文文档：https://www.kancloud.cn/gaotang/abp/225819[9]详解ABP框架中数据过滤器与数据传输对象使用
查询指定查询 show status，查询一些计数器，猜出哪些代价高或消耗时间多 show processlist，查询线程状态进行分析 explain，分析单个 SQL 语句查询 10.Mysql优化查询过程中的数据访问...访问数据太多导致性能下降 确定应用程序是否检索大量超过需要的数据，可能是太多列或者行 确定 mysql 是否分析大量不必要的数据行 查询不需要的记录，使用 limit 限制 夺标关联返回全部列指定 A.id...小时内访问的页面数量。...顺序存储结构：用数据元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑结构(关系)。...链式存储结构：在每一个数据元素中增加一个存放另一个元素地址的指针(pointer )，用该指针来表示数据元素之间的逻辑结构(关系) 19.PHP伪类型 伪类型：假类型，实际上在PHP中不存在的类型。
今天有一个需求，有一些学生成绩的数据，里面包含一些重复信息，需要从数组对象中过滤掉重复的数据。 例如，有一个包含学生成绩的数组，其中每个学生的成绩可能出现多次。...我们需要从这个数组中过滤掉重复的成绩，只保留每个学生最高的分数。 可以使用 Array.prototype.filter() 方法来过滤掉数组中的重复数据。...numbers 中的重复数据。...我们还可以使用 Array.prototype.filter() 方法来根据更复杂的规则过滤掉数组中的重复数据。 例如，我们可以根据对象的某个属性来过滤掉重复的数据。...未经允许不得转载：Web前端开发资源网 » 根据规则过滤掉数组中的重复数据
不要将任何敏感数据存放在合约中，因为合约中的任何数据都可被读取，包括private 定义私有数据。...internal 用关键字 internal 定义的函数和状态变量只能在（当前合约或当前合约派生的合约）内部进行访问。...private 关键字 private 定义的函数和状态变量只对定义它的合约可见，该合约派生的合约都不能调用和访问该函数及状态变量。...solidity 中的三种数据存储方式： storage（存储） storage 中的数据被永久存储。其以键值对的形式存储在 slot 插槽中。...用来存储数组的长度，其数据存储在另外的编号为 slotV 的插槽中。
循环list中的所有元素然后删除重复 public static List removeDuplicate(List list) { for (int i = 0; i 中重复元素，保持顺序 // 删除ArrayList中重复元素，保持顺序 public static void removeDuplicateWithOrder(List...list.clear(); list.addAll(newList); System.out.println( " remove duplicate " + list); } 4.把list里的对象遍历一遍...，用list.contain()，如果不存在就放入到另外一个list集合中 public static List removeDuplicate(List list){ List listTemp
先查询表几条demo数据，名字相同，时间不同 select id,name,create_date from sys_user 20181123171951945.png 方法1：最简单,且字段全部相同...，排除其他字段不同； 先对表按照时间desc排序，在查询该层使用group by 语句，它会按照分组将你排过序的数据的第一条取出来 select id,name,create_date from...( select * from sys_user order by create_date desc) a group by a.name 方法2：使用not exists,该方法通过相同名字的不同创建的时间进行比较...exists (select * from sys_user b where a.name = b.name and a.create_date < create_date ) 方法3：使用内关联的方式...select * from sys_user a inner join ( -- 先查询出最后一条数据的时间 select id,name, MAX(create_date
super E> filter) 删除满足给定谓词的这个集合的所有元素。 removeIf和filter方法都能达到过滤/删除元素的作用。...从功能是实现上，removeIf是条件为true则过滤此元素，false则保留。而filter则是条件为false过滤此元素，而true则保留。.../过滤操作， removeIf会快些。...不断匹配条件，当为false时则标记此流元素可过滤 @Override public final Stream filter(Predicate predicate) { //判断是否为null Objects.requireNonNull(predicate); //将无状态的中间操作附加到现有流中来构造新流
分析原因 我们线上的登录用户有几百万，数据量比较多；keys算法是遍历算法，复杂度是O(n)，也就是数据越多，时间复杂度越高。...数据量达到几百万，keys这个指令就会导致 Redis 服务卡顿，因为 Redis 是单线程程序，顺序执行所有指令，其它指令必须等到当前的 keys 指令执行完了才可以继续。...解决方案 那我们如何去遍历大数据量呢？这个也是面试经常问的。我们可以采用redis的另一个命令scan。...user_token:1001" 3) "user_token:1010" 4) "user_token:2300" 5) "user_token:1389" 从0开始遍历，返回了游标6，又返回了数据...也是我们小伙伴在工作的过程经常用的，一般小公司，不会有什么问题，但数据量多的时候，你的操作方式不对，你的绩效就会被扣哦，哈哈。
若未指定该选项，将从系统接口列表中搜寻编号最小的已配置好的接口(不包括loopback接口，要抓取loopback接口使用tcpdump -i lo)， ：一旦找到第一个符合条件的接口...-F：从文件中读取抓包的表达式。若使用该选项，则命令行中给定的其他表达式都将失效。 -w：将抓包数据输出到文件中而不是标准输出。...-r：从给定的数据包文件中读取数据。使用"-"表示从标准输入中读取。...) tcpdump 'gateway snup and (port ftp or ftp-data)' # 常见的服务端口可以在/etc/service中查看 # 抓取ping包 tcpdump -c...端口 tcpdump -vv src mars and not dst port 22 # 来自2.4主机且访问端口为3389或者22的流量 tcpdump 'src 10.0.2.4 and (dst
它的主要思想是，每次读取数据时都假设没有其他线程对数据进行修改，只有在更新数据时才会根据实际情况进行并发冲突的检测和处理。使用方法：在数据表中增加一个版本号（version）字段。...当读取数据时，将该版本号一同读取出来。在更新数据时，首先判断当前的版本号与之前读取到的版本号是否一致。如果一致，则表示期间没有其他线程对该数据进行修改，可以进行更新操作并将版本号加一。...适用场景：乐观锁适用于读多写少的场景，可以有效提高并发读取并减少对数据的独占性，常用于以下情况：多线程并发读取同一数据，但写入操作相对较少的场景。数据冲突的产生概率较低，即并发更新冲突的概率较小。...优点：不需要显式地对数据进行加锁操作，减少了资源竞争的情况，提高了并发读取的性能。适用于高并发读取、少量写入的场景，能够在保证数据一致性的前提下提高系统的并发处理能力。...缺点：在并发冲突的情况下，需要重新尝试更新数据或者进行其他处理，增加了编码复杂度和运行时开销。适用场景有限，不适合并发写入较多的场景，因为并发冲突较多时，重新尝试更新的次数可能会增加，导致性能下降。
过程中也是碰到了各种问题,花了整整三天时间才完整的解决并实现了这个过程. 1.首先是思路的整理,如何去实现install过程的docker化....由于原来是直接用的mysql5.7官方镜像,所以mysql数据的导入就不好实现,因此需要在原官方镜像的基础上重新创建镜像 实现方法及所需文件都在在mysql文件夹下. 2.数据导入与mysql权限问题....设想是通过shell脚本来实现数据导入工作,用了好几种方法都无法绕过mysql的认证步骤....远程登录问题 其实改到第5步的时候,感觉功能已经差不多完成了,在联合启动时,又报了数据源无法连接的问题,原因就是容器中mysql未开启远程连接....文件). 8.总结 问题解决了固然开心,但是也不能忘记了处理问题的过程带给自己的成长.当然,过程中也有一些非技术的失误,比如目录设置错误,镜像选择问题, 这些都是粗心导致的,过程中也花费了大量的时间,因为网上关于
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