Linux通过i节点表将文件的逻辑结构和物理结构进行转换。i节点是一个64字节长的表,表中包含了文件的相关信息,其中有文件的大小、文件所有者、文件的存取许可方式以及文件的类型等重要信息,在i节点表中最主要的内容是磁盘地址表。在磁盘地址表中有13个块号,文件将以块号在磁盘地址表中出现的顺序依次读取相应的块。Linux文件系统通过把i节点和文件名进行连接,当需要读取该文件时,文件系统在当前目录表中查询该文件名对应的项,由于此得到该文件相对应的i节点号,通过该i节点的磁盘地址表把分散存放的文件物理块连接成文件的逻辑结构。
如果上述安装方式出现了consul not be found的错误,说明环境变量PATH没有配置正确,请返回检查consul安装路径是否包含在PATH中。
1、长度最大为150的队列满二叉树,采用广度优先遍历时,能够容纳的二叉树最大的深度为?用公式算节点
前言:在网上搜索了好久,看了很多博客,某度知道等等。关于软硬链接的解释都太模糊,还有什么i节点,跨分区根本弄不明白,在查阅了书籍和询问老师后决定自己写一篇简单的博文,让初学者都能够明白的博文。
树是数据结构中的重中之重,尤其以各类二叉树为学习的难点。先从整体上认识下二叉树及其他各种树的区别和用途。
Master节点在平时提供服务,另外一个或多个Slave节点在平时不提供服务(或只提供数据读取服务)。当Master节点由于某些原因停止服务后,再人工/自动完成Slave节点到Master节点的切换工作,以便整个Redis集群继续向外提供服务。
图Graph是由顶点(图中的节点被称为图的顶点)的非空有限集合V与边的集合E(顶点之间的关系)构成的。 若图G中的每一条边都没有方向,则称G为无向图。 若图G中的每一条边都有方向,则称G为有向图。
在现代的分布式系统中,Master 节点扮演着关键的角色,确保集群的稳定性和高可用性。我们将在本文中详细解释 Master 节点的作用、其在分布式系统中的应用、以及如何实现一个简单的示例。
数据结构中的树是一种非线性的数据结构,它由一组节点和连接这些节点的边组成。树的节点之间的关系是一种层次关系,其中一个节点称为根节点,其他节点可以是它的子节点或后代节点。树的结构使得在树中进行快速的搜索、插入、删除操作成为可能。
本章的目的是编写一个完整的字符设备驱动,我们开发一个字符驱动是因为这一类适合大部分简单硬件设备,字符驱动也比块驱动易于理解。
上篇文章我们主要介绍了线性数据结构,本篇233酱带大家康康 无所不在的非线性数据结构之一:树形结构的特点和应用。
在当今技术快速发展的背景下,高可用性(HA)系统已成为企业IT架构中不可或缺的一部分。作为一名软件开发人员,我们必须深入理解这些系统的工作原理,以确保业务的持续运行和数据的安全性。本文将重点介绍基于Keepalived的HA系统,特别是其在MySQL和RabbitMQ中间件中的应用。
inux ext2/ext3文件系统使用索引节点来记录文件信息,作用像windows的文件分配表。索引节点是一个结构,它包含了一个文件的长度、创建及修改时间、权限、所属关系、磁盘中的位置等信息。一个文件系统维护了一个索引节点的数组,每个文件或目录都与索引节点数组中的唯一一个元素对应。系统给每个索引节点分配了一个号码,也就是该节点在数组中的索引号,称为索引节点号。 linux文件系统将文件索引节点号和文件名同时保存在目录中。所以,目录只是将文件的名称和它的索引节点号结合在一起的一张表,目录中每一对文件名称和索
首先,让我们简单回顾一下BERT和CRF在命名实体识别中各自的作用: 命名实体识别中,BERT负责学习输入句子中每个字和符号到对应的实体标签的规律,而CRF负责学习相邻实体标签之间的转移规则。详情可以参考这篇文章CRF在命名实体识别中是如何起作用的?。该文章中我们对CRF做了简单易懂的介绍,其中提到CRF的损失函数计算要用到最优路径,因为CRF的损失函数是求最优路径的概率占所有路径概率和的比例,而我们的目标是最大化这个比例。那么这里就涉及到计算最优路径的问题。这里的路径在命名实体识别的例子中,就是最终输出的与句子中的字或符号一 一对应的标签序列。不同标签序列的顺序组成了不同的路径。而CRF就是要找出最正确的那条标签序列路径,也就是说这条标签路径的概率将是所有路径中最大的,那么我们可以穷举出所有可能的标签路径,计算出每条路径的概率和,然后比较出最大的那条,但是这样做的代价太大了,所以crf选择了一种称为维特比的算法来求解此类问题。
上一章中 react 的 render 阶段,其中 begin 时会调用 reconcileChildren 函数, reconcileChildren 中做的事情就是 react 知名的 diff 过程,本章会对 diff 算法进行讲解。
前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树。2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key。
· 2、Linux内核引导时,从文件 /etc/fstab 中读取要加载的文件系统
Linux 文件系统使用索引节点来记录文件信息,作用于 Windows 的文件分配表类 似,索引节点是一个数据结构,它包含了一个文件的文件名,位置,大小,建立或修改 时间,访问权限,所属关系等文件控制信息,一个文件系统维护了一个索引节点的数组, 每个文件或目录都与索引结点数组中的唯一一个元素对应,系统为每个索引结点分配了 一个号码,也就是该结点在数组中的索引号,称为索引结点号。
命名实体识别中,BERT负责学习输入句子中每个字和符号到对应的实体标签的规律,而CRF负责学习相邻实体标签之间的转移规则。详情可以参考这篇文章CRF在命名实体识别中是如何起作用的?。该文章中我们对CRF做了简单易懂的介绍,其中提到CRF的损失函数计算要用到最优路径,因为CRF的损失函数是求最优路径的概率占所有路径概率和的比例,而我们的目标是最大化这个比例。那么这里就涉及到计算最优路径的问题。这里的路径在命名实体识别的例子中,就是最终输出的与句子中的字或符号一 一对应的标签序列。不同标签序列的顺序组成了不同的路径。而CRF就是要找出最正确的那条标签序列路径,也就是说这条标签路径的概率将是所有路径中最大的,那么我们可以穷举出所有可能的标签路径,计算出每条路径的概率和,然后比较出最大的那条,但是这样做的代价太大了,所以crf选择了一种称为维特比的算法来求解此类问题。
云游戏具有极大的想象空间,从20年前,就吸引众多的前辈们尝试。由于技术条件不够成熟,而纷纷成为了前浪。
Redis的作者是Salvatore Sanfilippo(网名为antirez),他在2009年开发完成并开源了Redis。
缘起 前面几篇文章分别对系统服务、MySql以及Redis相关软件做了监控预警,但是大家有没有发现,在prometheus.yml里配置需要监听的服务时,我们需要按服务名手动写入,也就是说以后每增加一个服务,就得手动修改此配置,并重启promethues服务。 那么我们如何做到动态的监听服务呢?相信不少接触过分布式框架Dubbo的小伙伴们都知道它是靠zookeeper做注册监听的,最近比较流行的Spring Cloud Netflix的Eureka,consul也是比较常用的注册中心。 参考官方文档con
前面几篇文章分别对系统服务、MySql以及Redis相关软件做了监控预警,但是大家有没有发现,在prometheus.yml里配置需要监听的服务时,我们需要按服务名手动写入,也就是说以后每增加一个服务,就得手动修改此配置,并重启promethues服务。 那么我们如何做到动态的监听服务呢?相信不少接触过分布式框架Dubbo的小伙伴们都知道它是靠zookeeper做注册监听的,最近比较流行的Spring Cloud Netflix的Eureka,consul也是比较常用的注册中心。
你可能会知道在内存中有栈和堆之分,但是这里堆和内存中的堆不一样,这里的堆是一种数据存储的方式
本文对双向链表进行探讨,介绍的内容是Linux内核中双向链表的经典实现和用法。其中,也会涉及到Linux内核中非常常用的两个经典宏定义offsetof和container_of。内容包括: 1.Linux中的两个经典宏定义 2.Linux中双向链表的经典实现
连通,字面而言,类似于自来水管道中的水流,如果水能从某一个地点畅通流到另一个地点,说明两点之间是连通的。也说明水管具有连通性,图中即如此。
堆就是用数组实现的二叉树,所以它没有使用父指针或者子指针。堆根据“堆属性”来排序,“堆属性”决定了树中节点的位置。
大家好,我是 Peter,昨天群里有小伙伴咨询page cache的问题,看到网上有篇不错的文章,分享给大家。如果大家有想看的内容,欢迎给我留言。
今天我们就来看看工作和面试中经常被点名的算法,一致性hash算法,并且我会介绍它在实际的应用场景并用代码实现出来。
元数据节点的作用是维护Ceph文件系统 (CephFS) 中的文件系统元数据,包括文件和目录的名称、权限、属性以及文件和目录的层次结构。它负责管理文件系统的命名空间,并跟踪文件和目录的位置、大小和访问权限等信息。元数据节点还负责处理文件系统的元数据操作,例如创建、删除、重命名文件和目录,以及扩展和收缩命名空间。
所以打算独立一篇文章,先预热一下,内容也不多,也挺简单,光看下也会对我们的思维有所帮助
Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
在内核源码中,存在大量对板级细节信息描述的代码。这些代码充斥在/arch/arm/plat-xxx和/arch/arm/mach-xxx目录,对内核而言这些platform设备、resource、i2c_board_info、spi_board_info以及各种硬件的platform_data绝大多数纯属垃圾冗余代码。为了解决这一问题,ARM内核版本3.x之后引入了原先在Power PC等其他体系架构已经使用的Flattened Device Tree。
玩过ROS的人都会知道,玩ROS绝对不是我等屌丝的游戏,毕竟投入成本太高,稍微搞点高端的SLAM、做个机器学习、图像识别和跟随,那激光雷达、深度摄像头这些大件就必须得上,而这些硬件往往价格都非常高。
Linux定时器分为低精度定时器和高精度定时器两种类型,内核对其均有实现。本文讨论的是我们在应用程序开发中比较常见的低精度定时器。作为常用的基础组件,定时器常用的几种实现方法包括:基于排序链表实现、基于小根堆实现、基于红黑树实现、基于时间轮实现。本文讲解的是时间复杂度最优,也是linux内核采用的基于时间轮的实现方式。
Android提供了LRUCache类,可以方便的使用它来实现LRU算法的缓存。Java提供了LinkedHashMap,可以用该类很方便的实现LRU算法,Java的LRULinkedHashMap就是直接继承了LinkedHashMap,进行了极少的改动后就可以实现LRU算法。
节点(cc.Node)作为 Cocos Creator 引擎中最基本的单位,所有组件都需要依附在节点上。
朴素Paxos算法通过多轮的Prepare/Accept过程来确定一个值,我们称这整个过程为一个Instance。Multi-Paxos是通过Paxos算法来确定很多个值,而且这些值的顺序在各个节点完全一致。概括来讲就是确定一个全局顺序。
堆是一种树形数据结构,分为大顶堆和小顶堆,顾名思义,大顶堆就是堆顶(第一个元素)始终存放的是这组元素中的最大元素,小顶堆就是堆顶元素是最小元素。如果需要从一组对象中查找最大值或最小值,使用堆能够高效率的完成需求。
介绍 Sunxi 平台上 TWI 驱动接口与调试方法,为 TWI 模块开发提供参考。
GCN 是一类非常强大的用于图数据的神经网络架构。事实上,它非常强大,即使是随机初始化的两层 GCN 也可以生成图网络中节点的有用特征表征。下图展示了这种两层 GCN 生成的每个节点的二维表征。请注意,即使没有经过任何训练,这些二维表征也能够保存图中节点的相对邻近性。
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