内核Documentation\devicetree\bindings\interrupt-controller\interrupts.txt
这个算法是在分布式场景下,计算不同节点之前的参与度,也就是有多少节点还存活,并参与到正常的业务处理当中。
机器视觉在计算机时代已经越来越流行,摄像头价格越来越低廉,部分集成深度传感器的混合型传感器也逐渐在研究领域普及,例如微软推出的Kinect,而且与之配套的软件功能十分强大,为开发带来了极大的便利。ROS集成了Kinect的的驱动包OpenNI,而且使用OpenCV库可以进行多种多样的图像处理。
gitee:https://gitee.com/pythonloser/springboot-minio/tree/master
Handler、MessageQueue等一套东西讲一下,详细说了下源码。为什么主线程loop不会ANR?ThreadLocal原理。
本文将通过理论+实践的方式从头到尾总结Redis中的哨兵机制。文章内容从主从复制的弊端、如何解决弊端、什么是哨兵、哨兵监控的图形结构、哨兵监控的原理、如何配置哨兵、哨兵与主从复制的关系等方面来演示。
本文将通过理论+实践的方式从头到尾总结Redis中的哨兵机制。文章内容从主从复制的弊端、如何解决弊端、什么是哨兵、哨兵监控的图形结构、哨兵监控的原理、如何配置哨兵、哨兵与主从复制的关系等方面来演示。本文演示如何自建一个Redis哨兵机制。推荐使用腾讯云服务器,腾讯云Redis服务等产品。
Windows服务器故障转移集群(Windows Server Failover Cluster,简称WSFC)使用仲裁投票(Quorum Voting)决定集群的健康状况,或使故障自动转移,或使集群离线。当集群中的节点发生故障时,会由其他节点接手继续提供服务,不过,当节点之间通信出现问题,或大多数节点发生故障时,集群就会停止服务。可是集群可以容忍多少个结点发生故障呢?这要由仲裁配置(Quorum Configuration)决定,仲裁配置使用多数(Majority)原则,只要集群中健康运行的节点数量达到仲裁规定的数量(多数结点投赞成票),集群就会继续提供服务,否则集群就停止提供服务。在停止提供服务期间,正常节点持续监控故障节点是否恢复正常,一旦正常节点的数量恢复到仲裁规定的数量,集群就恢复正常,继续提供服务。仲裁投票默认是启用的(Cluster Manged Voting:Enable)。
我们需要编写设备树文件 (dts: device tree source) ,它需要编译为 dtb(device tree blob) 文件,内核使用的是 dtb 文件。
ln -s abc cde 建立abc 的软连接 (注意-s的参数)
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操作系统为进程维护了打开的文件列表,每个进程维护了一个file数组字段(struct file * fd[NR_OPEN]);每个元素指向一个file结构体。每个file结构体有一个字段指向inode结构体,inode管理这个文件的内容、权限等信息。这里分析的是file结构体的管理。
首先呢,单点的es实例我们已经会搞了,我们就直接开始集群的操作步骤吧。
2016.4.12日下午在广州东圃参加了腾讯安全技术面的二面。一面是两天前下午4点多结束,晚上大概十点多接到复试(二面技术面)的通知。晚上回来就开始整体一面的问题,花了一天多的时间。详见2016腾讯校招实习一面。
将一个字符串转换成一个整数(实现Integer.valueOf(string)的功能,但是string不符合数字要求时返回0),要求不能使用字符串转换整数的库函数。数值为0或者字符串不是一个合法的数值则返回0。
Viper 是.NET平台下的Anno微服务框架的一个示例项目。入门简单、安全、稳定、高可用、全平台可监控。底层通讯可以随意切换thrift grpc。
并查集需要建立映射关系,那么下面的代码是建立映射关系的一种方法(并查集的实现不采用这种方法)。
设叶子节点个数为n0,度为1的节点个数为n1,度为2的节点个数为n2
已知数组nums,求新数组count,count[i]代表了在nums[i]右侧且比nums[i]小的元素个数。 例如: nums = [5,2,6,1], count = [2,1,1,0] nums = [6,6,6,1,1,1], count = [3,3,3,0,0,0]
在图论中,在寻路最短路径中除了Dijkstra算法以外,还有Floyd算法也是非常经典,然而两种算法还是有区别的,Floyd主要计算多源最短路径。
上面介绍的编译模块是和内核一起编译的,这种编译方式比较耗时。在Linux3.x 以后的版本才引入了设备树,有了设备树之后,只需要一次编译内核,编译内核的时候会生成的dtc 工具,利用dtc工具就可以完成驱动的编译。我们这里只是简单介绍如何编译设备树、加载设备树,关于设备树,后面会有更加详细的解释。
ElasticSearch6.3.2下载地址(Linux、mac OS、Windows通用,下载zip包即可):https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-6-3-2。ES历史版本下载页面:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch。
在很多项目,特别是互联网项目,在使用MySQL时都会采用主从复制、读写分离的架构。
想写一个系列的文章,逐步介绍文件系统的实现原理。采用的是linux0.11版本。这是第一篇文章。首先介绍一下文件系统的基础数据结构。这是后面的基础,需要先熟悉。所谓数据结构决定算法。
今天继续来讲面试,已经出了将近十个美团java一面真题系列文章了,今天来讲一讲前缀树,相信大多数小伙伴对这个前缀树是很陌生的,有些甚至都没有听说过“前缀树”这个词,说实话我也是看面经才知道这个词的
我们知道,日常中我们的台式机、笔记本电脑上的磁盘都会有几百G的容量,这种磁盘一般都是机械磁盘,即使用一些精密的机械部件组成的磁盘。而近几年来,越来越多的笔记本电脑中内置了固态磁盘,固态磁盘又称SSD磁盘。
设备树(Device Tree),将这个词分开就是“设备”和“树”,描述设备设备树的文件叫做DTS(Device Tree Source),这个DTS文件采用了树形结构来描述板机设备,也就是开发板信息,比如CPU数量、内存基地址、IIC接口上接了那些设备、SPI接口上接了那些设备等。如最开始的图片所示! 在图片中,树的主干就是系统总线,IIC控制器、SPI控制器等都是接到系统主线的分支上的。通过DTS这个文件描述设备信息是有相关的语法规则的,并且在Linux内核中只有3.x版本以后的才支持设备树。
设备节点要么被转换为platform_device,或者其他结构体(比如i2c_client),但是里面都会有一个device结构体,比如:
1.通常我们部署的eureka节点多于两个,根据实际需求,只需要将相邻节点进行相互注册(eureka节点形成环状),就达到了高可用性集群,任何一个eureka节点挂掉不会受到影响。
http://blog.csdn.net/silangquan/article/details/18655795
Elasticsearch性能优化的最终目的:用户体验爽。 关于爽的定义——著名产品人梁宁曾经说过“人在满足时候的状态叫做愉悦,人不被满足就会难受,就会开始寻求。如果这个人在寻求中,能立刻得到即时满足,这种感觉就是爽!”。
在platform_device部分有简单说明描述设备有两种方法:一种是使用platform_device结构体来指定;另一种是使用设备树来描述。
分布式训练已经成为如今训练深度学习模型的一个必备工具,但pytorch默认使用单个GPU进行训练,如果想用使用多个GPU乃至多个含有多块GPU的节点进行分布式训练的时候,需要在代码当中进行修改,这里总结一下几种使用pytorch进行分布式训练的方式。
综上,我们使用了十八章的篇幅,介绍了Linux系统的基本管理、操作。掌握了这些底层知识,只是云计算技术的基础部分,后续的企业级服务管理、集群管理监控、企业常用管理应用都以此为基石,所以建议读者一定多加练习,熟练掌握。下面来对本书中的各个重点内容加以指示。
🎬 鸽芷咕:个人主页 🔥 个人专栏: 《linux深造日志》 《高效算法》
Representation Learning for Attributed Multiplex Heterogeneous Network
h:块特殊文件、一般是指块设备------如硬盘、字符特殊文件、一般是指字符设备-------如键盘
要解释这个问题,其实不单单要从数据结构的角度出发,还要考虑磁盘 I/O 操作次数,因为 MySQL 的数据是存储在磁盘中的嘛。
Linux 内核中 , 内存节点 ( Node ) 是 " 内存管理 " 的 最顶层的结构 , 下层分别是 区域 和 页 ;
乐鑫的笔试题是我做过最难的, 后面批次的, 我听说直接和高数相关, 用编程来求解数学问题.
原文链接:https://blog.csdn.net/w464960660/article/details/129127589
#HDU-1811-Rank of Tetris HDU-1811-Rank of Tetris
inode是什么 理解inode,要从文件储存说起。 文件储存在硬盘上,硬盘的最小存储单位叫做”扇区”(Sector)。每个扇区储存512字节(相当于0.5KB)。 操作系统读取硬盘的时候,不会一个个扇区地读取,这样效率太低,而是一次性连续读取多个扇区,即一次性读取一个”块”(block)。这种由多个扇区组成的”块”,是文件存取的最小单位。”块”的大小,最常见的是4KB,即连续八个 sector组成一个 block。 文件数据都储存在”块”中,那么很显然,我们还必须找到一个地方储存文件的元信息,比如
在程序设计领域,面向对象设计和面向对象语言是大家最为熟悉和强大的工具,而面向对象除了其强大的核心特性之外,还有人们通过实践总结出来的一系列设计模式,可以用来解决实际应用设计中的一些复杂问题。
算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第8篇《平衡查找树概述》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢! 前面系列文章: 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础:优先队列 二分查找 二叉树查找 平衡查找树概述 我们在上一节写了平衡树的一些理念和具体的实现名(算法基础7:平衡查找树概述),为了解决其查找成本较高的这个问题,我们采取了扩大节点来减少层级的方式来达到这个目标。根据这个理念,我们找到了平衡查找树树。 一、 下面我们来一起聊一聊平衡树的具体实现红黑
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哈夫曼树(Huffman Tree)是一种带权路径长度最短的二叉树。哈夫曼树常常用于数据压缩,其压缩效率比较高。
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