本章重点介绍FISCO BCOS的群组架构和系统运行时的交易流(包括交易提交、打包、执行和上链)。...本章重点介绍FISCO BCOS的群组架构和系统运行时的交易流(包括交易提交、打包、执行和上链)。...显然在达到相同隐私保护需求基础上，FISCO BCOS 2.0+具有更好的扩展性、可运维性和灵活性。...群组间数据隔离，每个群组独立运行各自的共识算法，不同群组可使用不同的共识算法。...Sealer线程从交易池(TxPool)取交易，并打包成新区块；Engine线程执行共识流程，共识过程会执行区块，共识成功后，将区块以及区块执行结果提交到区块链(BlockChain)，区块链统一将这些信息写入底层存储
例如，如上图（Fig.1）所示，不同的组织病理染色会导致图像所处的域不同，假设模型能够很好的拟合H&E染色的图像，但在DAB-H染色的图像上的性能会大大降低。...Dual体现在域适应模块应用在了两个方面： 图像级适应：考虑了图像间不同的颜色和风格 特征级适应：考虑了两个域之间的空间不一致 这篇文章的贡献有： 针对病理图像分割，提出了一个深度无监督域适应算法 在金字塔特征的基础上...，提出了两种域适应模块来缓解图像和特征层次上的域间差异 做了充足的实验来验证DAPNet的性能 2 方法 这篇文章的目标是在某种染色类型的图片中训练一个分割模型，而后可以用于其他不同染色类型的数据上。...PPM将特征图分成不同的金字塔级别的表示，然后将不同层次的特征上采样并连接成金字塔特征。在上下采样之间，采用U-Net中的跳层连接和金字塔特征融合结构来实现这个过程。...分割任务的优化目标是在源域上同时最小化交叉熵损失和Dice系数损失，有： 其中 表示标签数据， 表示预测结果， 是trade-off参数。
- key: kubernetes.io/hostname operator: In values: - ubuntud 事先我们在Node...ubuntud上创建一个空的目录/tmp/default_storage_class_pv。...这样PVC就和这个Pod上的卷（local-pvc-volume）产生了关联。 在spec.containers[0].volumeMounts[0].name中，我们设置了Pod上卷的名称。...即将该Pod上的卷（local-pvc-volume）挂载到/tempdir目录。 测试 依次创建完PV、PVC和Deployment后，我们观察不同Pod上表现。...storage有效性 理论上，如果/tempdir/lockfile文件大小达到PVC申请的10K或者PV规定的100K时，脚本继续写入将失败。
结果 显著ASV数量的高变异性 为研究不同DA工具对微生物组数据集生物学解释的影响，我们在38个不同的微生物组数据集（共9405个样本）上测试了14种DA测试方法（表1）。...图1：不同差异丰度方法和数据集下显著特征比例的变化 结果发现，在未过滤和过滤分析中，每种DA方法识别出的显著ASV百分比在不同数据集间差异很大，平均值分别在3.8%-32.5%和0.8%-40.5%之间...图4：未过滤和过滤数据的假发现率模拟重复分布 工具在腹泻病例对照数据集上的一致性存在差异 我们针对腹泻相关的5个数据集，在属水平上研究了不同工具在跨数据集上的一致性。...通过比较观察到的属在不同研究中被识别为显著的分布与随机数据的预期分布，发现所有工具在这些数据集上的表现均显著优于随机预期，但ALDEx2、limma voom (TMM)、MaAsLin2的两种工作流程和...图5 腹泻数据集上显著属的观察一致性总体高于随机预期 讨论 本研究比较了常用DA工具在16S rRNA基因数据集上的性能，发现不同工具结果差异显著，这表明基于微生物组数据分析的生物学解释可能因工具选择而不可靠
但是在大数据的时代中，我们通常能得到大量的数据集，比如网络上的猫的图片。即使训练集与验证集和测试集有着不同的概率分布，我们仍然可以使用这样的训练集训练，因为它能够提供大量的信息。...如果你在数据集A上进行训练，并且在一些不同类型的数据B上测试，运气对你的算法表现有非常大的影响。...在y轴上，我们有三种类型的误差：人为误差，算法在已训练的案例上的误差，以及算法在未训练的案例上的误差。我们可以用前面章节中确定的不同类型的误差填写表格。...然后，您可以在该数据子集上测量学习模型的误差。填写这两个附加条目有时可以得到关于算法在数据的两个不同分布（分布A和B）上所做工作的额外规律。...因此，您应该专注于改善您学习方法或者对于不同句子的的方式。 我们的讨论集中在单一例子上。要在实践中应用优化验证测试，您应该检查验证集上的偏差。对于每个偏差，您将测试是否。
几年前，行业内关于是否可以把数据库跑在 Kubernetes 上就不乏讨论。...如今，业内不乏有将数据库跑在 Kubernetes 上的产品出现，火山引擎数据库系列产品也是其中之一。...我们可以从火山引擎数据库产品出发，了解云时代大规模场景下数据库跑在 Kubernetes 之上有何不同。 1 为什么选择在 Kubernetes 之上跑数据库？...据他介绍，火山引擎数据库团队并不是从一开始就想要自研在 Kubernetes 上跑数据库的。...2 跑在 Kubernetes 之上的数据库有何不同？ 不过从技术角度看，其实 Kubernetes 整体来看对于数据库并不友好。
该隔离级别因为可以读取到其他事务中未提交的数据，而未提交的数据可能会发生回滚，因此我们把该级别读取到的数据称之为脏数据，把这个问题称之为脏读； READ_COMMITTED：读已提交，也叫提交读，该隔离级别的事务能读取到已经提交事务的数据...但由于在事务的执行中可以读取到其他事务提交的结果，所以在不同时间的相同 SQL 查询中，可能会得到不同的结果，这种现象叫做不可重复读； REPEATABLE_READ：可重复读，它能确保同一事务多次查询的结果一致...hashmap不是线程安全的，hashmap在多线程会存在下面的问题： JDK 1.7 HashMap 采用数组 + 链表的数据结构，多线程背景下，在数组扩容的时候，存在 Entry 链死循环和数据丢失问题...在JDK 1.8 ，它取消了Segment字段，直接在table元素上加锁，实现对每一行进行加锁，进一步减小了并发冲突的概率。...但 STATEMENT 有动态函数的问题，比如你用了 uuid 或者 now 这些函数，你在主库上执行的结果并不是你在从库执行的结果，这种随时在变的函数会导致复制的数据不一致； ROW：记录行数据最终被修改成什么样了
；不可避免的使用了Com+；使用Enterprise Services的事务总是线程安全的, 也就是说你无法让多个线程参与到同一个事务中....System.Transactions 能够检测到某个分布式事务何时针对宿主在一个 SQL Server 2005 实例上的两个不同数据库运行。...在 TransactionScope 断开后，事务将回滚。如果未发生任何异常，参与的事务将提交。...根据应用程序的不同，可能需要考虑降低隔离级别，以避免应用程序中出现大量的争用。建议您只在分布式事务中执行更新、插入和删除，因为这些操作会占用大量的数据库资源。...选择语句可能会对数据库资源进行不必要的锁定，在某些方案中，可能需要使用事务进行选择。任何非数据库工作应在事务范围之外完成，除非工作涉及其他事务化的资源管理器。
注意看以下这段话 从这里我们得知，事务信息是跟线程绑定的。 因此在多线程环境下，事务的信息都是独立的，将会导致Spring在接管事务上出现差异。 这个场景我们要尤其注意！...给大家举个例子 主线程A调用线程B保存Id为1的数据，然后主线程A等待线程B执行完成再通过线程A查询id为1的数据。 这时你会发现在主线程A中无法查询到id为1的数据。...因为这两个线程在不同的Spring事务中，本质上会导致它们在Mysql中存在不同的事务中。...Mysql中通过MVCC保证了线程在快照读时只读取小于当前事务号的数据，在线程B显然事务号是大于线程A的，因此查询不到数据。...但是在UserSevice中我们捕获了异常，此时UserService上的事务认为正常提交事务。最后在提交时发现事务只读，已经被回滚，则抛出了上述异常。
，另一个线程被阻塞，直到第一个线程的事务结束； 提交了怎么样的事务有可能导致死锁？...1.多路复用：1.1每个请求必须是独立的TCP请求，2.0采用多路复用（解决对头阻塞问题），一个TCP连接可以进行多次请求； 2.数据传输：2.0引入数据流，允许不同请求在同一连接交错发送； 3.头部处理...处理错误需要关闭连接，2.0可以在不关闭连接情况下处理错误； http协议和RPC协议的区别？...幂等性消费者：从Kafka 2.5版本开始，引入了幂等性消费者，在消费者端启用enable.idempotence配置； 手动提交位移：消费者在消息处理完手动提交位移； 事务性消费者：在事务中处理消息，...在事务提交时提交位移。
在Spring Boot官方博客中我们了解到：Spring Boot2.0版本经历了 17 个月的开发，有 215 个不同的使用者提供了超过 6800 次的提交，并表示非常感谢提供贡献的每一位用户，和所有对这些里程碑版本提供重要反馈的早期采用者...新版本特性 新版本值得关注的亮点有哪些： 基于 Java 8，支持 Java 9 也就是说Spring Boot2.0的最低版本要求为JDK8，据了解国内大部分的互联网公司系统都还跑在JDK1.6/7上...二进制格式在协议的解析和优化扩展上带来更多的优势和可能。 HTTP/2 对消息头采用 HPACK 进行压缩传输，能够节省消息头占用的网络的流量。...当客户端需要的时候，它已经在客户端了。 JOOQ JOOQ 是基于Java访问关系型数据库的工具包。...用通俗的话讲，Flyway可以像SVN管理不同人的代码那样，管理不同人的sql脚本，从而做到数据库同步。
TSBS是一个Go程序集，用于生成数据集，然后对读写性能进行基准测试。该套件是可扩展的，因此可以包括不同的用例和查询类型，并在不同系统之间进行比较。...当在4个线程上运行时，QuestDB比ClickHouse快1.7倍，比InfluxDB快6.5倍，比TimescaleDB快6.6倍。...与我们在AWS上的参考基准m5.8xlarge实例所使用的英特尔至强Platinum相比： 比较QuestDB TSBS在AWS EC2与AMD Ryzen5上的负载结果 你应该如何存储乱序的时间序列数据...保持追加模式，直到记录不按顺序到达为止 在内存中对暂存区的未提交的记录进行排序 在提交时对分类的无序数据和持久化的数据进行核对和合并 前两个步骤很直接，也很容易实现，依然只是处理追加的数据，这一点没变。...QuestDB的所有源代码都在GitHub上以Apache 2.0许可证提供，我们欢迎对此产品的各种贡献，包括在GitHub上创建issue或者提交代码。
在没有特殊理由要优先调度某类作业或进程时，从处理的角度来看，FCFS 方式是一种最适合的方式，因为无论是直接追加或是取出一个队列元素，在操作上都是非常简单的，直观上看该算法在一般意义上是公平的，也就是说每个作业或者进程都按照他们在队列中等待的时间长短来决定他们是否优先享受服务...但是很显然，因为P1 执行时间很长、P2、P3 就需要等很久，在某种意义上，这也是不公平的 如果可能先将短的执行，是不是会更好呢，这就是我们后面想要讲的最短作业优先法 ?...，把批量作业称为后台作业（√） 3、设有三道作业，他们的提交时间及执行时间由下表给出： 作业号 提交时间 执行时长（hour） 1 8.5 2.0 2 9.2 1.6 3 9.4 0.5 (1) 计算在单道程序环境下...，采用先来先服务调度算法和最短作业优先算法的平均周转时间 作业号 提交时间 执行时间 开始时间 完成时间 周转时间 1 8.5 2.0 8.5 10.5 2.0 2 9.2 1.6 10.5 12.1...作业号 提交时间 执行时间 开始时间 完成时间 周转时间 1 8.5 2.0 8.5 10.5 2.0 2 9.2 1.6 11.0 12.6 3.4 3 9.4 0.5 10.5 11.0 1.6
graph TD A1[Client] –>|读/写| B(Acceptor 线程) A2[Client] –>|读/写| B A3[Client] –>|读/写| B B –> |提交 Task|P[...Thread Pool] B –> |提交 Task|P B –> |提交 Task|P 2.3 NIO NIO 官方称为 New I/O，目标是要让 Java 支持非阻塞 I/O，所以通常也叫非阻塞...缓冲区 Buffer Buffer 是一个对象，它包含一些要写入或者要读出的数据。在 NIO 库中，所有数据都是用缓冲区处理的。在读取数据时，它是直接从缓冲区读取；在写入数据时，写入到缓冲区。...通道 Channel 网络数据通过 Channel 读取和写入。通道与流的不同之处在于通道是双向的，流只是在一个方向移动，而通道可用于读、写或者二者同时进行。...NIO 2.0 的异步套接字通道是真正的异步非阻塞 I/O，对应于 UNIX 网络编程中的事件驱动 I/O(AIO)。
用户在向服务器提交请求的时候，如果处理比较费时，传统的服务器端框架会导致处理线程被阻塞。...实际上，JSON用于客户端（包括浏览器）与服务端通讯的时候，主要指的是服务器端返回处理结果时送回给客户端的数据格式是JSON。而客户端提交给服务器端的数据大多数并不是XML或JSON格式的。...客户端向服务器端提交数据的时候，使用GET或POST方法，其数据一般是简单的“键/值对”表示，例如常见的GET方法在url中构造的参数： ?...page=1&pagesize=20 POST方法在提交一般类型的表单时，与GET方法在数据组织形式上基本相近（除非是用multipart类型的表单发送文件数据），但http数据包格式、浏览器历史记录...因此，客户端向服务器端提交数据的时候，主要是采用字符串拼接的方式按上述例子构造，一般不会使用XML或者JSON格式，特别是在ajax出现的早期。
Yarn中可以添加多种计算框架，Hadoop,Spark,MapReduce,不同的计算框架在处理不同的任务时，资源利用率可能处于互补阶段，有利于提高整个集群的资源利用率。...同时Yarn提供了一种共享集群的模式，随着数据量的暴增，跨集群间的数据移动，需要花费更长的时间，且硬件成本会增大，共享集群模式可以让多种框架共享数据和硬件资源。 Yarn基本架构 ?...spark on Yarn 和MapReduce on Yarn 基本上类似 MapReduce2.0和Yarn MR运行需要进行任务管理和资源管理调度，Yarn只是负责资源管理调度。...Mapreduce只是运行在Yarn上的应用。 MapReduce2.0包括Yarn 和MRMapreduce,所以说Yarn是从MapReudce中独立出来的一个模块。...MapReduce1.0与MapReduce2.0的区别 MapReduce1.0是可以直接运行的linux系统上的，因为其自带了JobTracker服务和TaskTracker服务，它们可以自己进行资源管理与任务的分配
这个API的最新版本（2.0）是在PEP249（Python Database API Specification v2.0）中定义的，网址为http://python.org/peps/pep-0249...全局变量 所有与DB API2.0兼容的数据库模块都必须包含三个全局变量，它们描述了模块的特征。这样做的原因是，这个API设计得很灵活，无需进行太多包装就能配合多种不同的底层机制使用。...如果要让程序能够使用多种不同的数据库，可能会比较麻烦，因为需要考虑众多不同的可能性。在很多情况下，一种更现实的做法是检查这些变量，看看给定的模块是否是程序能够接受的。...1表示线程可共享模块本身，但不能共享连接，而2表示线程可共享模块和连接，但不能共享游标。如果你不使用线程（在大多数情况下可能不会是这样的），就根本不用关心这个变量。...执行完查询后，如果修改了数据，务必提交所做的修改，这样才会将其保存到磁盘中。 >>> conn.commit() 你可以（也应该）在每次修改数据库后都进行提交，而不是仅在要关闭连接时才这样做。
它与SyncTaskExecutor的不同之处在于，该实现对所有提交的任务都在Timer内的单独线程中执行，尽管提交的多个任务的执行是顺序同步的。...---- 使用注解@Async实现异步执行 在Spring中可以在方法上添加@Async注释，以便异步执行该方法。...另外需要注意的是@Async注解本身也是有参数的，比如我们可以在某一个需要异步处理的方法上加@Async，注解时指定使用哪一个线程池处理器来进行异步处理。...由上可知基于@Async注解实现异步执行的方式时，大大简化了我们异步编程的运算负担，我们不必再显式地创建线程池并把任务手动提交到线程池内，只要直接在需要异步执行的方法上添加@Async注解即可。...在主类上或者 某个类上，否则，异步方法不会生效 添加 @Async 注解。在异步方法上添加此注解。
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