题目描述 编写一个函数比较两个字符串，参数是两个字符指针（要求显式定义，例如char *S, char *T)，比较字符串S和T的大小。...比较规则： 1.把两个字符串的相同位置上的字符进行比较，字符的大小比较以ASCII值为准 2.在比较中，如果字符串S的字符大于字符串T的字符的数量超过小于的数量，则认为S大于T，如果等于则S等于T，如果小于则...S小于T 例如S为aaccdd，T为eebbbb，每个位置比较得到S前两个字母都小于T，但后4个字母都大于T，最终认为S大于T 3.如果两个字符串长度不同，则更长的字符串为大 在主函数中输入两个字符串，...并调用该函数进行判断，在判断函数中必须使用函数参数的指针进行字符比较 输入 输入t表示有t个测试实例 接着每两行输入两个字符串 依次输入t个实例 输出 每行输出一个实例的比较结果 输入样例1 3 aaccdd
它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存 储服务。...分布式文件存储选型比较 知名开源分布式文件存储 1.GFS（Google File System） Google公司为了满足本公司需求而开发的基于Linux的专有分布式文件系统。...三、典型的分布式文件存储的架构设计 以hadoop的HDFS为例，毕竟开源的分布式文件存储使用的最多。...这种架构并不排斥在一台机器上运行多个Datanode，只不过这样的情况比较少见。...根据物理存储形态，数据存储可分为集中式存储与分布式存储两种。集中式存储以传统存储阵列（传统存储）为主，分布式存储（云存储）以软件定义存储为主。
引言：继上篇《几种分布式调用链监控组件的实践与比较（一）实践》后，本篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。 1. 前文回顾 上一篇文章主要讲了三种分布式调用链监控组件的实践。...第一篇其实已经讲过链路监控组件的需求： 代码的侵入性 探针的性能消耗 全面的调用链路数据分析 可扩展性 这边列一下pinpoint在其wiki中提到的几点： 分布式事务跟踪，跟踪跨分布式应用的消息 自动检测应用拓扑...2.1 探针的性能 笔者其实也是比较关注探针的性能，毕竟APM定位还是工具，如果启用了链路监控组建后，直接导致吞吐量降低过半，那也是不能接受的。...总结 本文讲了三种分布式调用链监控组件的比较，主要从五方面着手，笔者对每一项都进了对比。至于具体选用哪款组件，大家可以根据实际的业务需求和场景进行选型，上面比较的数据仅供参考。...参考： Technical Overview Of Pinpoint 阿里微服务之殇及分布式链路追踪技术原理
引言：最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的，篇幅太长，打算分两篇。...距离《几种分布式调用链监控组件的实践与比较（一）实践》已经有近一个月时间了，主要最近工作比较忙，更新很慢。本文将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。 1....第一篇其实已经讲过链路监控组件的需求： 代码的侵入性 探针的性能消耗 全面的调用链路数据分析 可扩展性 这边列一下pinpoint在其wiki中提到的几点： 分布式事务跟踪，跟踪跨分布式应用的消息 自动检测应用拓扑...总结 本文讲了三种分布式调用链监控组件的比较，主要从五方面着手，笔者对每一项都进了对比。至于具体选用哪款组件，大家可以根据实际的业务需求和场景进行选型，上面比较的数据仅供参考。...---- 参考 Technical Overview Of Pinpoint 阿里微服务之殇及分布式链路追踪技术原理
我想说的是，后面这个conn2其实可以作为读的连接参数，但是使用 MySQLdb.connect创建的连接却不一定能用来写，因为我在实践中多次运行发生了错误，所以我就改了。...一般来说，mongodb的库容量都比较大，所以我是有针对的查询相关信息。...这里用到了pymongo库，通过它创建一个到相应地址（我用*隐掉了）的连接，后面的.utoken是对应的库名称，其实你也可以把它作为参数，在初始化的时候传进去。...Flurry 如果你的工作涉及到了app的数据，那经常会使用Flurry获取数据。...获取url对应的结果 但是细细说来，这里面涉及到的东西比较多，比如，为什么url的格式是这样的，还有headers为什么是那样构造的，还有结果的形式等等 我想说的是，这些在官网api上已有很详细的说明，
这是一篇比较分布式系统中服务器之间获得状态最终一致性也就是取得共识consensus几个流行算法，包括Paxos、Egalitarian Paxos、Hydra、Fast Paxos、Ios...Paxos算法是最初最简单的分布式共识算法，它是通过节点之间来回两次实现状态复制（两段复制），但是Paxos这种来回两次的协调过程（甚至更长）拖延了时间，增加了系统的延迟。...在实际过程中，Paxos这种理想化的协议实际遭遇很多挑战，也就是说，实际中有很多问题呼唤一种分布式协调机制来处理下面这些问题： 1.处理磁盘故障和损坏 2.处理有限的存储容量 3.有效处理只读请求 4....当前，日益广泛使用的微服务架构会很自然地横向扩展到分布式系统，虽然微服务本身是无态的，但是它会操作有态数据，这些有态数据要么放在数据库中，要么放在缓存中，那么缓存或数据库进行横向扩展组成分布式系统时就需要使用上面这些算法
今天跟大家分享一个图表案例——关于欧盟公投的年龄分布比较。 原图表如下： 乍看有点儿摸不着头脑，这个图表反应的信息其实很简单，就是不同年龄段中选择留在欧盟和离开欧盟的百分比对比。...将默认输出的图表更改样式和细节（特别是数据条之间的间距、配色等） 在图表存放位置设置一个合适的单元格区域（根据原图的元素布局及分布情况） 最后将已经完善好的图表与背景区域对齐嵌入，调整局部元素，完善剩余的细节
1、MooseFS 支持FUSE，相对比较轻量级，对master服务器有单点依赖，用perl编写，性能相对较差，国内用的人比较多，易用，稳定，对小文件很高效。...，条带化分布存储不成熟 网上说glusterfs比较不错， 稳定，适合大型应用， 关键是没有单点故障依赖，C语言的代码， 支持FUSE，于是下载安装研究。...彻底的分布式，没有单点依赖，用C编写，性能较好。...CEPH中使用了一个比较先进的算法 crush算法， 据翻译出来，为分布式基于对象的存储系统设计了一个可升级的伪随机的数据分布函数，它能够有效地管理数据对象和存储设备，而不需要通过一个中心目录。...FastDFS是一个完善的分布式文件存储系统，通过客户端API对文件进行读写。
线程池的参数应该怎样设置呢?相信对于很多的人来说这也是一个比较难的问题，下面就让我们一起来解决一下，究竟应该如何设置线程池的参数才是最合理的吧!...首先在设置参数的时候，有以下的几点是我们需要考虑到的!...(2)线程数比较大的时候，任务会短时间迅速执行，任务的集中执行会给cpu造成比较大的压力。...这个时候，可以通过上线之后，观察机器的cpu使用率和cpu负载，观察这两个参数来判断线程数是否合理。 能够通过命令查看cpu使用率是不是主要花在线程切换上。...以上就是对于线程池参数设置的一个简单介绍了，你都了解了吗?更多内容，请继续关注奇Q工具网的常见问题栏目了解吧。
重参数化（Reparameterization）技巧是一种在机器学习和统计学中常用的技术，主要用于将一个随机变量转换成另一个随机变量，同时保证它们的概率分布保持不变，在生成模型中有着重要应用。...简介 重参数化技巧，就是从一个分布 p_{\theta}(z) 中进行采样，而该分布是带有参数 {\theta} 的，如果直接进行采样（采样动作是离散的，其不可微），是没有梯度信息的，那么在BP反向传播的时候就不会对参数梯度进行更新...重参数化技巧可以保证我们从 p_{\theta}(z) 进行采样，同时又能保留梯度信息。...连续分布采样 我们考虑以下形式: J_{\theta}=\int p_{\theta}(z) f(z) d z 其中 。这样就解决了采样导致梯度不可传递的问题。
之前介绍了多个样本均数的多重比较，今天说说kruskal-Wallis H检验后的多重比较，Friedman M检验后的多重比较。 也是和课本对照着来，孙振球，徐勇勇《医学统计学》第四版。...非参数检验后的多重比较，我们也是用这个宝藏R包：PMCMRplus。 kruskal-Wallis H检验及多重比较 使用课本例8-5的数据。...by drug ## Kruskal-Wallis chi-squared = 9.74, df = 2, p-value = 0.007673 多重检验，课本上用的是Nemenyi检验，我们通过多重比较的全能...Friedman M检验及多重比较 使用课本本例8-9的数据，这个方式适用于随机区组设计资料的多样本比较。...## ## data: df ## Friedman chi-squared = 15.152, df = 3, p-value = 0.001691 使用q检验（quade test）进行多重比较
我想说的是，后面这个conn2其实可以作为读的连接参数，但是使用 MySQLdb.connect创建的连接却不一定能用来写，因为我在实践中多次运行发生了错误，所以我就改了。...一般来说，mongodb的库容量都比较大，所以我是有针对的查询相关信息。...这里用到了pymongo库，通过它创建一个到相应地址（我用*隐掉了）的连接，后面的.utoken是对应的库名称，其实你也可以把它作为参数，在初始化的时候传进去。...Flurry 如果你的工作涉及到了app的数据，那经常会使用Flurry获取数据。...dateTime, filters) 32 return url 代码稍微有点长，中间许多注释行，但总的来说就是两个步骤： 构建url 获取url对应的结果 但是细细说来，这里面涉及到的东西比较多
重参数化也可以用在离散分布采样中，由于对我来说相比于连续分布的重参数技巧，离散重参数难理解很多，本文单独介绍离散部分的重参数化 。...这时重参数(re-parameterization)技巧解决了这个问题，这里有详尽的解释，不过比较晦涩。简单来说重参数技巧的一个用处是把采样的步骤移出计算图，这样整个图就可以计算梯度BP更新了。...而 VAE 长这样: VAE的想法是不直接用网络去提取特征向量，而是提取这张图像的分布特征，也就把绿色的特征向量替换为分布的参数向量，比如说均值和标准差。...Gumbel-Max trick VAE 的例子是一个连续分布(正态分布)的重参数，离散分布的情况也一样，首先需要可以采样，使得离散的概率分布有意义而不是只取概率最大的值，其次需要可以计算梯度。...可以作图比较一下。先定义一个多项分布，作出真实的概率密度图。再通过采样的方式比较各种方法的效果。
比较微服务中的分布式事务模式 译自：Distributed transaction patterns for microservices compared 作为Red Hat的顾问架构师，曾有幸参与过无数个客户项目...表1概括了一体式模块架构的优劣势： 表1：一体式模块的优劣势 优势 使用本地事务来保证数据一致性、读写一致性、回滚等，事务语义比较简单 劣势 1....更正式一点，可以在一条事务中使用WS-AtomicTransaction协调A数据库和B数据库的写入，从而避免最终一致性，但目前这种方式比较少见。...这种方式的缺点是使用了去中心化的决策流，且很难发现全局的分布式状态。如果要在大规模服务中发现查询了多个数据源的请求状态可能会比较困难。 表4：编排的优劣势 优势 1. 实现和交互解耦2....使用Debezium或类似工具时系统的开销比较小 劣势 1. 系统的全局状态和协调逻辑分散到了所有参与者中2. 最终一致性 举例 1.
前面我们了解了参数嗅探可能是好的也可能是坏的。当数列的分布不均匀的时候参数嗅探就是不好的事情。例如，考虑“Status”列在Orders表中有总共10M行。...该列有7个不同的值，如下分布: Status Number of Rows Open 314 Pending Approval 561 Approved 28,990 Paid 17,610 Shipped...记住我们的主要问题是值的分布。...因此基于一套新的参数重新编译存储过程将创建指定的执行计划，但是大多数时候这并不解决问题，因为新的计划仍然只针对本次的值是好的，当遇到其他不同分布的参数值时依然是不好的计划。...当然这是比较简单的例子，实际环境可能要复杂的多，有时甚至需要提出一些算法来区分普通和不普通的值。可以使用我这种统计的结果。也可以使用某种监视机制来追踪使用结果和计划。又或者需要开发一套自己的统计机制。
C++形式参数和实际参数 主调函数和被调函数之间是有数据传递关系的，在调用函数时，函数是带参数的，参数分为形式参数和实际参数 形式参数是在定义函数时，函数名后面括号中的变量名。...实际参数则是在主调函数中调用一个函数时，函数名后面括号中的参数。 形式参数和实际参数有什么区别呢？ 实参可以是变量、常量或表达式。 在定义函数时，需要在函数首部指定形参的类型。...经典案例：C++实现比较两个数大小，要求使用函数。..._1,num_2,max;//定义变量 cout<<"请输入两个数："; cin>>num_1>>num_2; max=CompareSize(num_1,num_2);//调用自己写的比较大小的函数...C++函数实现比较大小 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
bulk_insert_buffer_size：该参数调高mysql的数据插入的效率，默认设置是8M innodb_flush_log_at_trx_commit：该参数指定了Innodb在事务提交后的日志写入频率...由于是connection级别的参数，过大的设置加上高并发会耗尽系统内存资源。...（2）写入参数 bulk_insert_buffer_size:调整该参数来提高数据插入的效率，默认是8M innodb_double_write:提高innodb的可靠性，用来解决部分写的问题 innodb_write_io_thread...innodb_flush_log_at_trx_commit:此参数和sync_binlog控制MySQL磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数，当两个参数都设置为1的时候性能最差，推荐是2；为0时，日志会每秒刷写到磁盘...innodb_file_io_threads:这个参数默认是4，作用是innodb使用后台线程初六数据页上的读写IO请求。
并且通过数据可视化进行解释和比较。 如果你正在寻找常见数据集(如Iris Flowers或Titanic)之外的另一个数据集，那么poksammon数据集可以是另一个选择。...接下来，让我们绘制Box和Whisker图，以查看这些变量的分布。...，以便稍后比较结果。...'y':0.95,'x':0.5,'xanchor': 'center','yanchor': 'top'}) return fig.show() 最后，创建三个参数的列表以进行比较...，这里将比较0.01和100之间的值。
参数表及示例详见原文。...参数 必要 例子 endpoint 是 v1: https://api-metrics.flurry.com/public/v1/data/ table 是 appUsage、appEvent、 eventParams...例如: sort=sessions | desc,activeDevices | desc topN 否 减少结果以匹配此参数指定的数字。...要获取所需时区的结果，请使用此参数。...对于特定的应用程序事件，提供1天的事件参数值细目： Request: https://api-metrics.flurry.com/public/v1/data/eventParams/day/app
本地缓存和分布式缓存的比较： 分布式缓存一致性更好一点，本地缓存 每个实例都有自己的缓存，可能会存在不一致的情况。 本地缓存会占用堆内存，影响垃圾回收、影响系统性能。...分布式缓存两大开销会导致其慢于本地缓存，网络延迟和对象序列化 进程内缓存适用于较小且频率可见的访问场景，尤其适用于不变对象，对于较大且不可预见的访问，最好采用分布式缓存。...堆污染： java中，当一个可变泛型参数指向一个无泛型参数时，堆污染（Heap Pollution）就有可能发生。可能会导致ClassCastException 的发生。
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