image.png 网络 三次握手的原因? 三次握手TCP协议建立连接的过程。 原因或目的是为了证明客户端和服务端都有发送和接收的能力。原理: 第一次:客户端发送SYN包给服务端 第二次:服务端接收后在SYN包中的序列号+1 (即SYN+ACK包) 发送给客户端 第三次:客户端收到服务端的SYN包后,在SYN包中的序列号+1后 (ACK包) 发送给服务端 为啥四次挥手? 四次挥手是TCP释放连接的过程。 原因:客户端和服务端会各自发送1次和回复1次,共4次 tcp/udp分别的应用场景? tcp准确度高
with语句后面的as得到的是是__enter__方法的返回值, 如果__enter__返回1, 那么sample就等于1.
计数器是收集作业统计信息的有效手段之一,用于质量控制或应用级统计。计数器还可辅 助诊断系统故障。如果需要将日志信息传输到 map 或 reduce 任务, 更好的方法通常是看 能否用一个计数器值来记录某一特定事件的发生。对于大型分布式作业而言,使用计数器 更为方便。除了因为获取计数器值比输出日志更方便,还有根据计数器值统计特定事件的 发生次数要比分析一堆日志文件容易得多。
Kylin在1.6.0版本中提到了TopN的性能提升非常大:https://issues.apache.org/jira/browse/KYLIN-1917
来源:机器之心本文约4500字,建议阅读5分钟一个 13 层的 Transformer 能干什么用?模拟基本计算器、基本线性代数库和使用反向传播的 in-context learning 算法都可以。 Transformer 已成为各种机器学习任务的热门选择,并且取得了很好的效果,那它还能怎么用?脑洞大开的研究者竟然想用它来设计可编程计算机! 这篇论文的作者来自普林斯顿大学和威斯康星大学,标题为《Looped Transformers as Programmable Computers》,旨在探索如何用
机器之心报道 编辑:romerome、张倩 一个 13 层的 Transformer 能干什么用?模拟基本计算器、基本线性代数库和使用反向传播的 in-context learning 算法都可以。 Transformer 已成为各种机器学习任务的热门选择,并且取得了很好的效果,那它还能怎么用?脑洞大开的研究者竟然想用它来设计可编程计算机! 这篇论文的作者来自普林斯顿大学和威斯康星大学,标题为《Looped Transformers as Programmable Computers》,旨在探索如何用 T
虚拟机栈:主要存储方法,局部变量,运行的数据。 本地方法栈:主要存储本地方法(含有Native关键字的方法)。 程序计数器:存储程序运行位置的字节码行号指示器。
JavaScript中的for循环是一种常用的控制结构,用于重复执行一段代码。然而,对于初学者来说,理解和正确使用for循环可能会有一些困惑。本文将介绍for循环的基本语法、执行过程以及常见应用场景,同时提供一些解决常见问题的方法,帮助读者更好地理解和应用for循环。
引用计数法没有明确启动 GC 的语句,它与程序的执行密切相关,在程序的处理过程中通过增减计数器的值来进行内存管理。
win:C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\my.ini
测试开发岗会伴随开发+测试类的工作,开发主要是开发一些测试工具来提高测试效率,也会和根据业务团队的需求开发一些工具。
一,题记 所有的业务系统,都有生成ID的需求,如订单id,商品id,文章ID等。这个ID会是数据库中的唯一主键,在它上面会建立聚集索引! ID生成的核心需求有两点: 全局唯一 趋势有序 二,为什么要全局唯一? 著名的例子就是身份证号码,身份证号码确实是对人唯一的,然而一个人是可以办理多个身份证的,例如你身份证丢了,又重新补办了一张,号码不变。 问题来了,因为系统是按照身份证号码做唯一主键的。此时,如果身份证是被盗的情况下,你是没有办法在系统里面注销的,因为新旧2个身份证的“主键”都是身份证号码。 也就是说,
注意「项的使用次数」就是自插入该项以来对其调用 get 和 put 函数的次数之和。使用次数会在对应项被移除后置为 0 。
1、隔离级别有四种: READ UNCOMMITTED(未提交读),同事务中某个语句的修改,即使没有提交,对其他事务也是可见的。这个也叫脏读。 READ COMMITTED(提交读),另一个事务只能读到该事务已经提交的修改,是大多数据库默认的隔离级别。但是有下列问题,一个事务中两次读取同一个数据,由于这个数据可能被另一个事务提交了两次,所以会出现两次不同的结果,所以这个级别又叫做不可重复读。这里的不一样的数据包括虚读(两次结果不同)和幻读(出现新的或者缺少了某数据)。 REPEATABLE READ(可重复读),这个级别不允许脏读和不可重复读,比如MYSQL中通过MVCC来实现解决幻读问题。 SERIALIABLE(可串行化),这儿实现了读锁,级别最高。
本文是本人学完Python后的一遍回顾,加深理解顺便留作手册以备查阅。 学习Python的这几天来,觉得Python还是比较简单,容易上手的,就基本语法而言,但是有些高级特性掌握起来还是有些难度,需要时间去消化。Python给我最大的印象就是语法简洁,就像写伪代码一样,很多其他语言要用很多行才能实现的操作Python可能几行就搞定了,这让人摆脱了繁杂的语法而专注于问题本身,这也正是我为什么不太喜欢Java的原因之一,虽然它很强大。 一、Python简介 Python是一种用来编写应用程序的高级程序设计语言
在 JVM 中,有两个非常重要的知识点,一个是 JVM 的内存布局(JVM 运行时的数据区域),另一个就是垃圾回收。而垃圾回收中又有两个重要的知识点,一个是如何确定 JVM 中的垃圾对象,另一个是使用不同的垃圾收集器进行垃圾回收。而本篇要讨论的是前者,后面的内容咱们下一篇再聊。
经典电路设计是数字IC设计里基础中的基础,盖大房子的第一部是打造结实可靠的地基,每一篇笔者都会分门别类给出设计原理、设计方法、verilog代码、Testbench、仿真波形。然而实际的数字IC设计过程中考虑的问题远多于此,通过本系列希望大家对数字IC中一些经典电路的设计有初步入门了解。能力有限,纰漏难免,欢迎大家交流指正。快速导航链接如下:
闭包的概念如下图: 在spark应用里,变量及函数的作用范围和声明周期在spark的集群运行模式下是比较难理解的,尤其是对初学者来说。RDD的操作,要修改其作用范围的变量,经常会出点叉子。下面,可以举
一 MyISAM 1.1 MyISAM简介 MyISAM是MySQL的默认数据库引擎(5.5版之前),由早期的 ISAM (Indexed Sequential Access Method:有索引的顺
MySQL常见的性能瓶颈一般都是出现在CPU和I/O上,即在数据装入内存中或磁盘上读取数据时,CPU发生了饱和或装入数据过大,内存容量不足,磁盘I/O性能被限制。这时候就要使用到Explain关键字来进行分析和调优。
自从写 Flink 系列文章,收到了太多读者的私信,希望我不断更新完善 Flink 专栏,为此,土哥还专门创建了一个文档,用来记录粉丝和读者在使用 Flink 组件时遇到的典型问题。
IRIS支持列表结构数据类型%List(数据类型类%Library.List)。这是一种压缩的二进制格式,不会映射到 SQL的相应本机数据类型。它对应于默认MAXLEN为32749的数据类型VARBINARY。因此,动态SQL不能使用INSERT或UPDATE来设置%LIST类型的属性值。
时间频率计数器,顾名思义就是用来测量时间间隔,频率,频率比,累加计数,周期,计时等,基本工作原理是以适当的逻辑电路,具有多种测量功能,主要包括频率、周期和时间间隔测量,通常还包括频率比、任意时间间隔内脉冲个数以及累加计数等测量功能。
公司出了一些自我评测的PHP题目,其中好多题目在面试的时候都会碰到,大家可以看看学习学习。
Java内存模型(Java Memory Model ,JMM)就是一种符合内存模型规范的,屏蔽了各种硬件和操作系统的访问差异的,保证了Java程序在各种平台下对内存的访问都能保证效果一致的机制及规范。
大多数分布式数据库至少提供了最终一致性,这意味着如果停止对数据库的写操作并等待一段时间,最终所有读请求将返回相同的值。但是,这是一个非常弱的一致性保证,所谓的一段时间并不确定。如果写入一个值,然后立即读取它,就不能保证读取到刚才写入的值。
计数排序不是基于比较的排序算法,其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。 作为一种线性时间复杂度的排序,计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。
编译优化的内容还是不少的,当然主要的内容集中在后端的编译上面,为了控制篇幅的长度所以这里选择拆分为上下两部分讲解,我们平时写的代码和实际运行时候的代码效果是完全不一样的,了解编译优化的细节是有必要的。
完全的范式和反范式是不存在的,在实际操作中建议混用这两种策略,可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
前两篇文章介绍了 Redis 的基本数据结构动态字符串,链表,字典,跳跃表,压缩链表,整数集合,但是使用过 Redis 的同学会发现,平时根本没有使用过这些数据结构。 平时使用的数据结构,包括字符串,列表,哈希,集合,还有有序集合。 其实 Redis 的实现是将底层的一种或者几种数据结构进行结合成我们使用的数据结构。
InterSystems IRIS提供了两种方法来唯一标识表中的行:RowID和主键。
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第六篇,总结了MySQL的InnoDB引擎相关的实践使用问题。
计数器是收集作业统计信息的有效手段之一,用于质量控制或应用级统计。计数器还可辅助诊断系统故障。如果需要将日志信息传输到map 或reduce 任务, 更好的方法通常是看能否用一个计数器值来记录某一特定事件的发生。对于大型分布式作业而言,使用计数器更为方便。除了因为获取计数器值比输出日志更方便,还有根据计数器值统计特定事件的发生次数要比分析一堆日志文件容易得多。 hadoop内置计数器列表
CSS3 计数器(CSS Counters)可以允许我们使用css对页面的 任意元素进行计数,实现类似于有序列表 的功能。
【实验四】设计一个m序列码产生器模块(要求:码长为31,寄存器级数5,反馈系数为75(八进制)的m序列产生器)
1.数据在体量方面很大,比如说文字,有各种各样的来源,有电子书|实体书|杂志|报刊等,它们的数据大吧。
受以上因素影响,个人感受比较深的是对有招聘需求的团队来说面试质量低下,招人成本比较高,对面试者来说,面试过程也比较痛苦。
GIL 是python的全局解释器锁,同一进程中假如有多个线程运行,一个线程在运行python程序的时候会霸占python解释器(加了一把锁即GIL),使该进程内的其他线程无法运行,等该线程运行完后其他线程才能运行。如果线程运行过程中遇到耗时操作,则解释器锁解开,使其他线程运行。所以在多线程中,线程的运行仍是有先后顺序的,并不是同时进行。
Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。作为一个在互联网公司面一次拿一次offer的面霸(请允许我使用一下夸张的修辞手法),打败了无数竞争对手,每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开,略感愧疚,在一个寂寞难耐的夜晚,我痛定思痛,决定开始写《吊打面试官》系列,希望能帮助各位读者以后面试势如破竹,对面试官进行360°的反击,吊打问你的面试官,让一同面试的同僚铩羽而归,疯狂收割大厂offer!
基数排序是桶排序的扩展,它将所有待排序的数值统一为同样的数位长度,数位较短的前面补0,然后从最低位开始,依次进行一次排序。这样从最低为排序一直到最高位排序完成后,待排序列就有序了。
RADIX-SORT 是一种基于字符的排序算法,它将字符串中的每个字符按照其ASCII值进行排序,然后再按照其出现频率进行排序。
通过 SHOW STATUS 可以提供服务器状态信息,也可以使用 mysqladmin extende d-status 命令获得。 SHOW STATUS 可以根据需要显示 session 级别的统计结果和 global级别的统计结果。
变量存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。基于变量的数据类型,解释器会分配指定内存,并决定什么数据可以被存储在内存中。 因此,变量可以指定不同的数据类型,这些变量可以存储整数,小数或字符.
数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题。 单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的ID通常要满足分片的一些要求: 1 不能有单点故障。 2 以时间为序,或者ID里包含时间。这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离。 3 可以控制ShardingId。比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易。 4 不要太长,最好64bit。使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大
上篇文章给大家讲述了二分查找算法,现在让我们来一起学习另一个基础算法——冒泡排序算法。它是一个排序算法,可以将一个无序的序列排成有序。它将会是我们以后常用到的算法,所以学会它,用好它对我们以后学习高级算法是很有益处的,那让我们开始冒泡排序算法的学习吧。
前言 在之前的文章《Java面试通关宝典(一)》和《Java面试通关宝典(二)》中,沉思君为大家介绍了部分常见的面试题,涵盖Java基础、web基础和多线程,如果看了参考答案还有疑问的朋友,可以申请进群探讨,进群方式请见文末。好了,废话不多说,接下来我们继续探讨更多有趣的面试题。 面试题精选 1.说说你知道的Java中的垃圾回收算法 在介绍垃圾回收算法之前,有必要先说一下JVM中是怎样定义“垃圾”的,或者说对象达到什么条件会被标记为“垃圾”进而被回收。JVM中标记对象已死的常见算法有2种:引用计数算法和可
本系列为C++算法学习系列,会介绍 算法概念与描述,入门算法,基础算法,数值处理算法,排序算法,搜索算法,图论算法, 动态规划等相关内容。本文为排序部分。
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