以前在我写的书《软件测试技术实战——设计、工具及管理》中提及一个关于风险调整的策略是完全错误的，现在更正如下： 调整前 4.2.2 调整风险级别 案例4-3：风险级别的调整。...假设原先的风险级别见表4-8。...5 20 在线付款 4 6 24 目前级别发现的风险见表4-9。...由于缺陷只体现出可能性，而对严重度的影响不存在，所以不考虑对影响度的调整。根据前面的公式，得到表4-11。...由于缺陷只体现出可能性，而对严重度的影响不存在，所以不考虑对影响度的调整。根据前面的公式，得到表4-11。
该算法计算两个字符串之间的编辑距离，考虑到这四种操作的最小代价。以下是一个典型的 Damerau-Levenshtein 算法的 Python 实现，以及可能出现的错误和更正方法。...他在debug过程中发现问题似乎出在算法中用于记录编辑距离的行其中一行被错误地填满了1，而参考方法中，这一行中的值是正确的。...解决方案：对于第一个问题，问题出在循环中对数组 thisrow 的更新方式。在原始代码中，thisrow 的每一行都是通过取前一行的数据然后加1来初始化的。...这种初始化方式导致 thisrow 中的所有行都包含相同的数据，因此算法无法正确计算编辑距离。正确的初始化方式应该是只初始化 thisrow 的最后一列，其他列的值则通过计算获得。...更正：通过检查边界条件、确保字符的相邻性和正确处理转置，算法能够准确计算 Damerau-Levenshtein 编辑距离。通过这种方式，算法不仅处理标准的编辑操作，还能优雅地处理相邻字符的转置操作。
，给定t步恰好走到终点， s | | | + — — — e 如图所示（“|”竖走，“—”横走，“+”转弯），易证abs(ex-sx)+abs(ey-sy)为此问题类中任意情况下...也就是说按照这个走法，需要在最短的步数上再走额外的 6 步(先不用太在意这些偏移是在什么地方产生的)。...所以无论如何，sum= t + extra ( extra>=0 ) 中的 extra 都是一个偶数 那么我们就可以用公式 t-[abs(ex-sx)+abs(ey-sy)] 计算出extra是否为偶数来判断当前点能否恰好在这么多步到达终点了...这里我来讲一下搜索中要用到的奇偶剪枝的原理： ? 看张图，没障碍物#时，S到E的最短路长为6，但是当有障碍物时，就要绕行了 ?...，他们一定是对称的，所以多走的步数一定是偶数！！！
策略模式 使用策略模式可以代替多重if-else和switch语句，让代码维护变得更加简单。...策略模式UML： 环境(Context)角色：持有一个Strategy的引用 抽象策略(Strategy)角色：这是一个抽象角色，通常由一个接口或抽象类实现 具体策略(ConcreteStrategy...// 具体使用策略 Fruit apple = new Apple(); // 将策略放入环境中并执行策略 new FruitPrice(apple).printFruitPrice...（Context）的一个状态所对应的行为 策略模式代码模板： package xyz.zeling.test.state.template.base; /** * @description 抽象状态角色...这一个个状态对应不同的处理，这是有顺序要求的。 策略模式：这个模式好比于你假期要出国游玩，有日本、美国、新加坡等国家，你每到一个国家就执行不同的游玩策略，可以先去日本，也可以先去美国，没有顺序要求。
注：《深入理解高并发编程（第1版）》电子书中的内容已更正，小伙伴们可在 冰河技术 公号回复 “并发编程” 获取。...)方法中存在几处为ParsePosition类中的索引赋值的操作。...在高并发场景下，一个线程对ParsePosition类中的索引进行修改，势必会影响到其他线程对ParsePosition类中索引的读操作。这就造成了线程的安全问题。 以上问题分析的结论确实存在错误。...更正分析结果 那么，接下来，我们就一起来看看真正引起SimpleDateFormat类线程不安全的根本原因。...附更正后的完整文章 首先问下大家：你使用的SimpleDateFormat类还安全吗？为什么说SimpleDateFormat类不是线程安全的？带着问题从本文中寻求答案。
今天向大家分享DFS在矩阵中的代码实现，文字较多，预计阅读时间为5分钟，会涉及很有用的基础算法知识。如果对DFS还不熟悉，可以上B站看看‘正月点灯笼’的视频，讲的很不错。...解决方案 案例:剪格子 如下所示，3 x 3 的格子中填写了一些整数。 ? 图 1 格子示例 沿着图中的红色线剪开，得到两个部分，每个部分的数字和都是60。...本题的要求就是编程判定：对给定的m x n 的格子中的整数，是否可以分割为两个部分，使得这两个区域的数字和相等。 如果存在多种解答，请输出包含左上角格子的那个区域包含的格子的最小数目。...需要矩阵分为2个区域，使每个区域的和等于整个矩阵和（t_sum）的一半。 基于DFS算法很容易就能得出思路：对每一个格子都用DFS算法遍历其上下左右四个方向。...在dfs函数内print(path)，看一下结果再结合第2点中那篇文章的知识，大概就能明白了。
一、概览 haproxy有两种策略支持ssl。 1、SSL Termination 该策略是在haproxy处终止/解密SSL连接，并将未加密的连接发送到后端服务器的做法。...这意味着server服务器将无法获取X-Forwarded-*标头，这可能包括客户端的IP地址，端口等。选择哪种策略取决于应用程序需求。...要在HAProxy中处理SSL连接，需要绑定一个端口，比如443，并让HAProxy知道SSL证书的位置： frontend ts_8799 bind 30.7.20.109:8799 ssl...option httpclose default_backend b_def_ts_8799 该配置就表示，haproxy自身监听在8799端口，在接收到https请求后，就会根据这个配置中的证书进行解密...，还需要通过backend中配置的ca证书进行加密之后再发送给后台服务器。
DFS：深度优先遍历 图的遍历操作 如何选择遍历的起始节点 从某个起点始可能到达不了所有的节点，怎么办？...if (visit[i] == 0)//如果当前顶点处于未被访问的状态，就对该顶点进行DFS操作 { //DFS函数是对当前传入的顶点以及它的未被遍历过的邻接点进行递归遍历输出操作...---对应顶点数组中的下标位置 //DFS---深度优先遍历 void DFSTraverse(); }; //有参构造函数的实现 Graph::Graph(DataType v[], int...{ //这里我们决定把顶点数组中第一个元素当做遍历起点 if (visit[i] == 0)//如果当前顶点处于未被访问的状态，就对该顶点进行DFS操作 { //DFS函数是对当前传入的顶点以及它的未被遍历过的邻接点进行递归遍历输出操作...--->vj,dajvex存储的值是出度节点在数组中的下标 //头插法 s->next = adjList[vi].firstEdge; adjList[vi].firstEdge = s;
因为原文有重大谬误，更正后删除重发，抱歉抱歉，感谢@dragonBaby糖糖 的更正。 有驴友在驴群里问ssg 跟ss corner 的区别是什么？...从统计结果可知，在老工艺中，由于local variation 非常小，所以在K 库时会将local variation 跟global variation 全都考虑进去，STA 分析时用worst-case...在较新工艺的sign-off requirment 中，会有V/T 的variation table, 其中V 的index 是静态IR-drop 的百分比，至于具体如何设，怎么设，按照要求来！...AOCV 或LVF 中只有cell 的variation, 是否需要设置net 的variation?...，对于这部分工艺偏差，sign-off requirment 中同样会有张表，通常是7%。
1. memcached内部不会监视记录是否过期，而是在get时查看记录的时间戳，检查记录是否过期。 这种技术被称为 惰性过期。...因此，memcached不会在过期监视上耗费CPU时间 ,与redis是有区别的. 2. memcached的过期时间，有一个最大时限就是30天，设置时若超过30天，存储时返回true，但是在获取数据的时候取不到
上篇文章 策略模式：网络小说的固定套路 介绍了策略模式 的基本概念，这篇文章我们来通过 Android 中的一些例子来加深对策略模式的理解。...首先祭上经典的策略模式 UML 图 可以看到，策略模式中主要有以下几个角色： Strategy 接口，用于定义算法的固定套路 ConcreteStrategyA , …..B , 等具体算法实现类 Context...策略模式例子 1 ： ListAdapter 在 RecyclerView 还没火起来前，ListView 是一个很重要的组件，我们通常在布局里写个 ListView 组件，然后在代码中 setAdapter...对比文章开始给出的 策略模式 UML 图，可以发现 ListAdapter 就是 strategy 接口，ArrayAdpater 等就是具体的实现类，而在 ListView 中引用的是 接口 ListAdapter...总结 通过这两个例子，我的第一感觉是 ： 策略模式中的“策略”名字都好像啊，后缀都一样！
从Java应用的classpath中加载具体的资源并封装，可以使用指定的类加载器或者给定的类进行资源加载。 FileSystemResource。...资源加载：ResourceLoader 在Spring框架中，ResourceLoader是资源查找定位策略的统一抽象，具体的资源查找定位策略由相应的ResourceLoader实现类给出。...CLASSPATH_ALL_URL_PREFIX = "classpath*:"; Resource[] getResources(String var1) throws IOException; } 最后，可以用一张图表示Spring的统一资源加载策略...而这就是ApplicationContext支持Spring内统一资源加载策略的真相。...的了。
在这其中，前端缓存策略作为一种有效的性能提升手段，它不仅显著减轻了服务器的负载，还大幅缩短了页面加载时间，从而极大提升了用户的满意度和使用体验。...本文旨在深入剖析JavaScript在前端缓存策略中的应用，旨在为开发者提供更为实际和详尽的指导，帮助他们更精准地把握并运用这些策略，以优化网站性能。...Web缓存：通过HTTP协议的缓存控制机制，服务器可以指定资源在客户端的缓存策略。...LocalStorage和SessionStorage提供了在浏览器中存储数据的能力，适合缓存非敏感数据。...综合缓存策略在实际应用中，通常会结合多种缓存策略来实现最优的性能优化，对于不同场景应用不同的缓存搭配，例如下方几种对于不经常变化的静态资源，使用强缓存。对于经常变化的内容，使用协商缓存。
二叉树中的深搜 深搜 深度优先遍历（DFS，全称为 Depth First Traversal），是我们树或者图这样的数据结构中常用的⼀种遍历算法。...这个算法会尽可能深的搜索树或者图的分支，直到一条路径上的所有节点都被遍历完毕，然后再回溯到上一层，继续找⼀条路遍历。 在二叉树中，常见的深度优先遍历为：前序遍历、中序遍历以及后序遍历。...因此，我们可以初始化一个无穷小的全区变量，用来记录中序遍历过程中的前驱结点。那么就可以在中序遍历的过程中，先判断是否和前驱结点构成递增序列，然后修改前驱结点为当前结点，传入下一层的递归中。...二叉搜索树中第K小的元素 题目链接 -> Leetcode -230.二叉搜索树中第K小的元素 Leetcode -230.二叉搜索树中第K小的元素 题目：给定一个二叉搜索树的根节点 root ，和一个整数...返回结果数组 注意：我们可以只使用一个字符串存储每个状态的字符串，在递归回溯的过程中，需要将路径中的当前节点移除，以回到上一个节点。
Kubernetes 中的策略管理正在改变 在前面的一篇文章中我们介绍了如何实现 Kubernetes 的策略管理。下面，让我们了解一下 Kubernetes 开发中的内置策略管理工具。...但是在 Kubernetes 1.26 中，首次发布了 Kubernetes 校验准入策略的 alpha 版本。 在 Kubernetes 1.28 中，它现在处于 beta 阶段。...但如果他们不适应，我认为这些工具可能会遇到问题，因为大多数 Kubernetes 用户在策略管理已经在 Kubernetes API 中以本地方式可用的情况下，不会选择管理策略的不同工具。...正如我在本博文中展示的示例演示中所见，校验准入策略使您可以在 Kubernetes 中编写、执行和使用策略变得非常简单，而无需第三方工具。 这也非常灵活。...我真的相信这将成为 Kubernetes 中的策略管理事实标准。
直到Gipuma等方法提出新的传播策略后，才使得GPU加速和PatchMatch算法在多视图立体中应用成为可能，因此，本文主要介绍传统方法中的视差/深度传播策略，并简要介绍一个在传播方面的经典深度学习方法...引入了多视图几何的算法之中，在其基础上，华中科技大学根据gipuma中棋盘格的固定采样问题提出了一种自适应棋盘格采样策略(图5右)。...图5 Gipuma(左)与ACMM(右)采样策略对比 当然，ACMM方法中自适应传播策略仅仅是一个小改进，在深度传播之后，ACMM还进行了视角选择和多尺度、多视角的几何一致性检验，并以低分辨率下的深度图上采样后的结果...a)单路四向传播策略 b)三路四向传播策略 图8 SPN传播策略 将预分割结果输入到三路四向SPN网络中，可以得到更为精确的结果，而且相比较基于深度学习的马尔可夫场方法效率更快且精度更高...下一篇文章，我们将介绍最新的CVPR2021的PatchMatchNet[5]，这篇文章不仅将PMS的思想深度学习化，而且是少有的将传播策略使用在多视图立体中的方法，敬请期待。
概述 在本篇文章中我们对可以在 Java 8 中的设计模式策略（strategy design pattern）进行一些简单的说明。...在下面内容中，我们首先提供了一个简单的设计模式样例，以及在传统的环境下我们是怎么实现这个设计模式的。...模式策略 所谓的模式策略（strategy pattern）的定义就是能够让我们的程序在运行时（runtime）改变算法的表现。...让我们来考察下面的一个使用案例，针对不同的节日，我们针对某一个销售使用不同的定价策略，比如说圣诞节（Christmas），复活节（Easter）或者新年（New Year），我们使用的价格策略是不一样的...结论 在本代码中，我们对 Java 8 中的设计模式策略（strategy design pattern）进行一些简单的说明，因为 lambda 表达式的使用，让我们能够使用更少的代码实现更多的功能。
为了能提高查询效率按优先级主要有一下策略： 1、尽可能早的执行选择操作(最基本的一条) 2、把笛卡尔积和随后的选择操作合并成F连接运算 3、同时计算一连串的选择和投影运算 4、保留同一子式的结果 5、适当对关系文件进行预处理
概述在本篇文章中我们对可以在 Java 8 中的设计模式策略（strategy design pattern）进行一些简单的说明。如果你对 Java 的设计模式不是非常清楚的话，可以先自行脑补下。...在下面内容中，我们首先提供了一个简单的设计模式样例，以及在传统的环境下我们是怎么实现这个设计模式的。随后，我们将会使用 Java 8 中的 lambda 函数来进行实现，然后介绍一些有什么不同的地方。...模式策略所谓的模式策略（strategy pattern）的定义就是能够让我们的程序在运行时（runtime）改变算法的表现。...让我们来考察下面的一个使用案例，针对不同的节日，我们针对某一个销售使用不同的定价策略，比如说圣诞节（Christmas），复活节（Easter）或者新年（New Year），我们使用的价格策略是不一样的...结论在本代码中，我们对 Java 8 中的设计模式策略（strategy design pattern）进行一些简单的说明，因为 lambda 表达式的使用，让我们能够使用更少的代码实现更多的功能。
在上篇博客(Spring Cloud中负载均衡器概览)中，我们大致的了解了一下Spring Cloud中有哪些负载均衡器，但是对于负载均衡策略我们并没有去详细了解，我们只是知道在BaseLoadBalancer...类中采用了最常用的线性负载均衡规则，也就是所有有效的服务端轮流调用，对于其他的负载均衡策略则没有深入去了解，那么本文我们就来看看Spring Cloud中都有哪些负载均衡策略。...RoundRobinRule RoundRobinRule这种负载均衡策略叫做线性负载均衡策略，也就是我们在上文所说的BaseLoadBalancer负载均衡器中默认采用的负载均衡策略。...RoundRobinRule中的choose规则来选择一个服务实例，如果选到的实例正常就返回，如果选择的服务实例为null或者已经失效，则在失效时间deadline之前不断的进行重试（重试时获取服务的策略还是...RoundRobinRule中定义的策略），如果超过了deadline还是没取到则会返回一个null。
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