Source: a(N=38)Studies Remaining:(N=76)Source: b(N=32)Source: c(N=30)Filter: a(N=24)Filter: b(N=14)Filter: c(N=27)Filter: d(N=17)Studies Remaining:(N=62)Studies Remaining:(N=35)Studies Remaining:(N=18)Studies in Analysis(N=18)
前面介绍了使用tidymodels进行二分类资料的模型评价和比较，不知道大家学会了没？
Semaphore一种通常用于维持数量的信号量工具，在Java 并发中最常见的使用就是维持并发线程的个数，正如之前提到的，并不是并发场景线程越多越好，应该是跟对应的业务场景及CPU数量共同决定。而需要维持数量时，我们大致就需要一个JUC里面Semaphore这样一个信号量工具。Semaphore 同样依赖于AQS实现（shared），内部持有一个Sync对象，同样存在公平实现、非公平实现两种模式（可以在构造时指定fair参数）。
在说underscore函数节流之前, 还是明确概念, 什么是函数节流。函数节流简单来说就是'开源节流', 什么意思呢？就是减少某个函数调用的太频繁, 降低频次。一般来讲, 对于dom的频繁操作会引起浏览器的重绘或者重排, 这个时候我们就可以来使用节流不要让他过快的操作dom, 从而页面渲染起来也会更加流畅。 举个场景: dom元素的移动与拖拽, 我默认都做过这个功能。对于dom元素的频繁拖拽, 对于一些性能不太好的浏览器(说的就是你IE)会有很大的损耗, 这个时候我们就可以适当的去降低这个事件的调用频次。 当然调用的频次也要有一个合适的阈值。不然也会引出意外的问题。。。
在现在的房地产市场中，房贷利率和提前还房贷的已经是现在大家高度讨论的话题。很多人想知道提前还房贷是否划算，以及利率浮动对提前还房贷的影响。提前还房贷是否划算取决于多个因素，其中之一就是利率浮动。利率的波动可能会影响提前还房贷的成本和收益。通过使用Python技术，我们可以对历史数据进行分析，以了解提前还房贷和利率浮动之间的关系。
上面提到了函数调用频次, 这个频次也就是调用时间, 所以在underscore中关于throttle函数是基于定时器与时间差来调用函数运行的频次。还有就是throttle函数接收三个参数, 关于最后一个参数我到最后再讲。 我们看下源码:
一个类似定时器的效果，每隔指定的秒数运行指定的函数，采用线程实现，代码简单实用。 import os import time def print_ts(message): print "[%s] %s"%(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()), message) def run(interval, command): print_ts("-"*100) print_ts("Command %s"%command)
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我记得考科目一的时候有一个大教室，这个教室只能同时允许两百人考试，当有一个考完之后，下一个才能进去进行考试。门口会有安检人员进行安检，这个Semaphore就相当于这个安检员。
在之前的一篇文章中(一次鞭辟入里的 Log4j2 异步日志输出阻塞问题的定位)，我们详细分析了一个经典的 Log4j2 异步日志阻塞问题的定位，主要原因还是日志文件写入慢了。并且比较深入的分析了 Log4j2 异步日志的原理，最后给出了一些解决方案。
主要还是参考网上内容，自己做了修改。虽然代码有小bug，但是不影响学习和测试。 功能： 1.额度：8000 2.可以提现，手续费5% 3.每月最后一天出账单，写入文件 4.记录每月日常消费流水 5.提供还款接口 1.atm的脚本 [root@python atm]# cat atm.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Date:2017-03-23 Author:Bob ''' import os import time impor
Log4j2 异步日志核心通过 RingBuffer 实现，如果某一时刻产生大量日志并且写的速度不及时导致 RingBuffer 满了，业务代码中调用日志记录的地方就会阻塞。所以我们需要对 RingBuffer 进行监控。Log4j2 对于每一个 AsyncLogger 配置，都会创建一个独立的 RingBuffer，例如下面的 Log4j2 配置：
回溯算法是解决组合优化问题的一种经典方法。它通过逐步构建问题的解，同时利用剪枝技巧来减少搜索空间，从而提高算法的效率。本篇博客将深入探讨回溯算法的原理，介绍回溯算法的优化方法和剪枝技巧，并提供详细的解释和示例。
Semaphore 提供了一个许可证的概念，可以把这个许可证看作公共汽车车票，只有成功获取车票的人才能够上车，并且车票是有一定数量的，不可能毫无限制的发下去，这样就会导致公交车超载。所以当车票发完的时候 (公交车以满载)，其他人就只能等下一趟车了。如果中途有人下车，那么他的位置将会空闲出来，因此如果这时其他人想要上车的话就又可以获得车票了。
DaPy自带了少量著名的数据集，比如用于分类问题的红酒分类和鸢尾花数据集。 接下来，我们首先启动一个Python Shell并加载作为例子的红酒数据集：
字节缓冲区分为直接字节缓冲区（JVM会尽量直接对内核空间进行IO操作，避免将缓冲区内容复制到中间缓冲区，提高效率）和非直接字节缓冲区。 allocateDirect()创建直接字节缓冲区，通过工厂方法allocateDirect()返回的缓冲区进行内存的分配和释放所需要的时间成本通常要高于非直接缓冲区。
首先是hash函数，在Jedis中有两种Hash算法可供选择，分别是MurMurHash和MD5. 按照Jedis的说法MurmurHash更快，效果更好些。
这个项目的开发背景是考虑一些服务的API 对于开放人员的访问频率会做一些限制，如果不小心超出了这个限制，服务可能会进制开发人员访问。
Semaphore（信号量）也是常用的并发工具之一，它常常用于流量控制。通常情况下，公共的资源常常是有限的，例如数据库的连接数。使用Semaphore可以帮助我们有效的管理这些有限资源的使用。
根据首次是否执行已经结束后知否执行，效果有所不同，实现的方式也有所不同。 我们用leading代表首次是否执行，trailing 代表结束后是否再执行一次。
前面我们已经了解到Buffer中，0<=mark<=postion<=limit<=capacity。其中mark是标记，如果为-1时丢弃。postion是当前位置，limit是限制，也即上界。capacity是容量。同时了解了直接缓冲区与缓冲区的底层实现是不同的，缓冲区是基于数组的，而直接缓冲区是基于内存的。同时可以基于反射，拿到cleaner，进而拿到clean进行清理。同时clear是还原缓冲区的状态，flip是反转缓冲区的，rewind重绕缓冲区，标记清除。remianing对剩余元素的个数记录。offset获取偏移量。
Semaphore信号量用来控制同时访问特定资源的线程数量，它通过协调各个线程，以保证合理地使用公共资源。
题目如下：在一个不重复的1-100的随机数组[1,2,3,7,9,88,94,95,97,99]找出所有和为100的组合，比如[1,99],[2,3,95],[1,2,3,94],[xxx,xx,xx,xxxx]等等。
kafka-clients-0.10.2.1-sources.jar!/org/apache/kafka/clients/consumer/KafkaConsumer.java
一个长头发、穿着清爽的小姐姐，拿着一个崭新的Mac笔记本向我走来，看着来势汹汹，我心想着肯定是技术大佬吧！但是我也是一个才华横溢的人，稳住我们能赢。
1、避免使用thread 使用threading 2、threading模块中的对象
秒杀计时器是我们在制作商城秒杀模块经常用到的，下面是用原生js写的一个简易秒杀计时器，小伙伴可以直接拷贝下来使用。
根据首次是否执行以及结束后是否执行，效果有所不同，实现的方式也有所不同。 我们用 leading 代表首次是否执行，trailing 代表结束后是否再执行一次。
为充电时，当预估时间大于1天，则提示大约还可使用 1 days, 5 hr, 40 min, 29 sec
最近因业务需要将集群中的 Redis db8 迁移到另一个库中。不需要把全部的 Redis 都迁移过去，只需要迁移 db8 到新服务器的 db15。
Semaphore 是并发包中的一个工具类，可理解为信号量。通常可以作为限流器使用，即限制访问某个资源的线程个数，比如用于限制连接池的连接数。
在前面两篇系列文章中，已经讲解了独占锁的获取和释放过程，而共享锁的获取与释放过程也很类似，如果你前面独占锁的内容都看懂了，那么共享锁你也就触类旁通了。
上面两个构造函数，默认构造函数是非公平锁来实现，通过设置构造参数 fail 来选用公平策略还是非公平策略。
Kong 0.12.3 是最后一个以 API 形式组织接口的版本，后续的版本中 Kong 新增了 Service 和 Route 的概念，对于插件的应用规则更加复杂，当然也更为灵活。不过就我个人而言，我更喜欢直接以 API 的形式来管理接口，简单粗暴，所以也就用 0.12.3 这个版本多一些。
这是一篇转载的博客我还没有来得及进行验证，放在这里只是为了以后自己方便查看，如有错误的地方还请以评论的方式告知，我会进行改正。
一、前言 以下场景往往由于事件频繁被触发，因而频繁执行DOM操作、资源加载等重行为，导致UI停顿甚至浏览器崩溃。 1. window对象的resize、scroll事件 2. 拖拽时的mousemove事件 3. 射击游戏中的mousedown、keydown事件 4. 文字输入、自动完成的keyup事件 实际上对于window的resize事件，实际需求大多为停止改变大小n毫秒后执行后续处理；而其他事件大多的需求是
Semaphore，在API是这么介绍的： 一个计数信号量。从概念上讲，信号量维护了一个许可集。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore 只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动。 Semaphore 通常用于限制可以访问某些资源（物理或逻辑的）的线程数目。 下面我们就一个停车场的简单例子来阐述Semaphore： 为了简单起见我们假设停车场仅有5个
信号量Semaphore是一个控制访问多个共享资源的计数器，和CountDownLatch一样，其本质上是一个“共享锁”。
函数防抖（debounce）：当持续触发事件时，一定时间段内没有再触发事件，事件处理函数才会执行一次，如果设定的时间到来之前，又一次触发了事件，就重新开始延时。如下图，持续触发 scroll 事件时，并不执行 handle 函数，当 1000 毫秒内没有触发 scroll 事件时，才会延时触发 scroll 事件。
公平版本在获取许可时需要先通过hasQueuedPredecessors方法判断是否有比当前节点等待更久的节点。
比如我们的「百度搜索」，搜索的时候有关键字的提醒，关键字的来源来自于客户端向服务端请求得到的数据，我们通过「keyup事件」去监听触发请求，如果返回值的搜索key已经不是搜索框现在的值，就丢弃掉这次返回，于是我们提出这样一个「优化需求」：「触发事件，但是我一定在事件触发n秒后才执行，如果你在一个事件触发的n秒内又触发了这个事件，那我就以新的事件的时间为准，n 秒后才执行」那么我们来动手实现我们的「第一版」的防抖函数吧：
在Oracle 11g之前的版本，长时间运行的SQL可以通过监控V$SESSION_LONGOPS来观察，当某个操作执行时间超过6秒时，就会被记录在V$SESSION_LONGOPS中，通常可以监控到全表扫描、全索引扫描、哈希连接、并行查询等操作。
MurmurHash可以将一个字符串hash出一个碰撞率极低的long型数值，且效率很高
2021年12月23日，AWS的其中一个数据中心遭遇了故障，这已是该公司在本月的第三次中断事件。 今天早上，AWS US-EAST-1区域的停电影响了Slack、Asana、Epic Games及其他众多服务。 问题是从美国东部时间上午7点30左右开始的；到下午1点，这些问题产生的一系列连锁反应继续困扰着诸多服务，AWS继续报告该区域的许多服务存在问题，具体来说是其EC2计算服务及相关网络功能。 该地区的单点登录服务也开始出现了错误率增加的情况。 AWS在美国东部时间上午8点的更新中解释道：“我们可以确认
NIO相关知识：首先来了解ByteBuffer和CharBuffer，此时需要了解父类Buffer.
Compare two version numbers version1 and version2. If version1 > version2 return 1, if version1 < version2 return -1, otherwise return 0.
国王要用金币赏赐忠于他的骑士.骑士在就职的第一天得到一枚金币,接下来的两天(第二天和第三天)每天会得到两枚金币,接下来的三天(第四、五、六天)每天会得到三枚金币,接下来的四天(第七、八、九、十天)每天会得到四枚金币,这样的赏赐形式会一直持续下去,问题是给定一个天数(譬如第十天),求骑士将会获得的总的金币数量.
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