但是，我们不能无限制地调用next从Generator实例中获取值。否则最后会返回undefined。原因：Generator犹如一种序列，一旦序列中的值被消费，你就不能再次消费它。即，序列为空后，再次调用就会返回undefined！。
分布式系统中，全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟，大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID，这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍，进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器，而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些，如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
通过annotation来映射hibernate实体的,基于annotation的hibernate主键标识为@Id, 其生成规则由@GeneratedValue设定的.这里的@id和@GeneratedValue都是JPA的标准用法, JPA提供四种标准用法,由@GeneratedValue的源代码可以明显看出.
在分布式环境下，如何对某对象做唯一标识是个很常规的问题。本文讨论几种常见做法，供大家参考。
通常来说，不管使用什么数据库，表里都有一个名为 id 的主键，既然是主键，那么必然要满足唯一性，对于 MySQL 用户来说，它多半是一个 auto_increment 自增字段，也有一些别的用户喜欢使用 UUID 做主键，不过对 MySQL（特别是 InnoDB）来说，UUID 通常不是一个好选择，因为聚簇索引要求物理数据按照主键排序，而 UUID 本身是无序的，所以会带来很多不必要的 IO 消耗。于是乎我们得到一个结论：ID 最好是顺序的唯一值。
1.__ foo 、foo_ 和 __foo__ 三者之间的区别是什么？ __foo表示私有属性、_foo表示受保护的属性、__foo__表示Python自带的属性
JPA是Java Persistence API的简称，中文名Java持久层API，是JDK 5.0注解或XML描述对象－关系表的映射关系，并将运行期的实体对象持久化到数据库中。
表中的role为服务器角色名，nextId为当前Id，startId为开始Id，endId为结束Id。
在Python编程语言中，迭代器和生成器是非常重要的概念。它们都提供了一种有效的方式来处理序列化的数据，但它们之间有一些区别。本文将详细介绍Python中迭代器和生成器的区别，并解释生成器的原理。我们将通过代码示例和详细的解释来帮助读者理解这些概念。
当我们深入了解JavaScript时，我们发现它是一门不断演进的语言，在其ES6（ECMAScript 2015）版本中引入了一项强大的功能：生成器。尽管一开始它们可能显得令人生畏，但生成器是处理异步操作和创建自定义可迭代序列的无价工具。让我们揭开JavaScript生成器背后的神秘面纱。
最近在工作中编写业务sql的时候，突然对于gen_random_uuid() 这个方法比较好奇，他在高并发的情况下是否拥有强一致性的特点（就是保证主键唯一性），趁着感兴趣研究了一波，发现有不少有意思的东西可以讨论，所以出了这篇文章来聊聊。
random伪随机数类在 java.util 包下，是最常用的随机数生成器，其使用线性同余公式来生成随机数，所以才说是伪随机。该类的实例是线程安全的，多线程并发使用可能会遇到争用问题，这时可用 ThreadLocalRandom 来解决这个问题，此外还有 SecureRandom 、SplittableRandom 随机生成器，这里就不扩展说明了
在Python编程中，当你遇到TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not generator错误消息时，这通常是因为你要传递给一个函数的参数类型不正确。
二、迭代器：表示一连串数据流对象，重复调用__next__()方法，逐个返回数据流中的成员
既然是服务于分布式系统，为多个服务提供ID服务，访问压力一定很大，所以需要保证高可用。
我之前呆过一家创业工作，是做商城业务的，商城这种业务，表面上看起来涉及的业务简单，包括：用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是，细分下来，还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如：为用户推荐商品，这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话，那肯定就包含了：用户行为日志埋点、采集、上报，大数据实时统计分析，用户画像，商品推荐等大数据技术。
很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例，写些啥呢？想来想去，写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。
迭代器在 Python 2.2 版本中被加入, 它为类序列对象提供了一个类序列的接口。 Python 的迭代无缝地支持序列对象, 而且它还允许迭代非序列类型, 包括用户定义的对象。即迭代器可以迭代不是序列但表现出序列行为的对象, 例如字典的 key , 一个文件的行, 等等。迭代器有以下特性：
大家好，我是方圆小天地，本文将为大家介绍下 Python 中的 生成器，它有何强大之处，实际开发任务中 for循环与生成器我们将如何取舍。
迭代器是Python中用于遍历数据集合的一种机制。它是一个实现了迭代协议的对象，可以通过iter()函数来获得迭代器。迭代器需要实现两个方法：__iter__()和__next__()。其中，__iter__()返回迭代器自身，而__next__()返回序列中的下一个元素。当没有元素可以返回时，__next__()应该引发StopIteration异常，表示迭代结束。当我们处理数据集合时，往往需要逐个访问其中的元素，这时就需要用到迭代器（Iterators）。
今天介绍斯坦福大学和Google Brain团队在ICLR2020的论文，该研究提出ELECTRA语言模型，它是一种新型预训练方法，其关键点在于将预训练文本编码器作为标识符而非生成器，来处理现存语言模型的问题。
在互联网业务中，很多场景需要全局唯一的ID，比如消息系统用一个ID标记唯一的消息，用一个唯一的ID标记一个系统对象等。这些业务场景需要有一个分布式ID生成器。
------ 生成器 ------------------------------------------------------------------
__next__:返回下一个可用的元素，如果没有元素了抛出StopIteration异常
在Python编程中，生成器（Generator）是一个强大而又灵活的工具，它允许您在需要的时候生成一系列的值，而不必一次性将它们全部存储在内存中。本文将深入解释生成器是什么以及它们的工作原理，同时提供详细的代码示例，帮助您理解和充分利用这个重要的Python功能。
随机性一直是机器学习的重中之重。随机性一直作为工具或特征，出现在数据准备和学习算法中，将输入数据映射到输出数据以作出预测。为了理解机器学习中的统计方法，你必须了解机器学习中随机性的来源，即一种叫做伪随机数生成器的数学工具。
在Python中，yield是一个重要的关键字，它与生成器和懒惰计算密切相关。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1: 关于ID生成器。 如果一个转化流程里的两个分支分别使用了Generate ID组件， 请注意“计数器名称”，这个很重要。 1） 如果改名字不同，则最总汇总结果中的id是会分别生成的，也就是说会出现重复的id。
序列是指一组数据，按存放类型分为容器序列与扁平序列，按能否被修改分为不可变序列与可变序列。
生成对抗网络（GAN）包含两个部分：一个是生成器（generator），一个是判别模型（discriminator）。生成器的任务是生成看起来逼真与原始数据相似的样本。判别器的任务是判断生成模型生成的样本是真实的还是伪造的。换句话说，生成器要生成能骗过判别器的实例，而判别器要从真假混合的样本中揪出由生成器生成的伪造样本。生成器和判别器的训练过程是一个对抗博弈的过程，最后博弈的结果是在最理想的状态下，生成器可以生成足以“以假乱真”的样本。
第一次看到Python代码中出现yield关键字时，一脸懵逼，完全理解不了这个。网上查下解释，函数中出现了yield关键字，则调用该函数时会返回一个生成器。那到底什么是生成器呢？我们经常看到类似下面的代码 def count(n): x = 0 while x < n: yield x x += 1 for i in count(5): print i 这段代码执行后打印序列0到4，所以我一开始以为这个生成器就是生成一个序列呀。那这跟迭代器有什么区别呢？我们来看下迭代器的例子： class C
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
我们继续伯克利CS61A公开课之旅，这一次我们讨论的是lab11，也就是第11次实验课。
在业务开发中，大量场景需要唯一ID来进行标识：用户需要唯一身份标识、商品需要唯一标识、消息需要唯一标识、事件需要唯一标识等，都需要全局唯一ID，尤其是复杂的分布式业务场景中全局唯一ID更为重要。于是就会引申出分布式系统中唯一主键ID生成策略问题。
这个循环就是每次从表[3,4.4,'life'] 中取出一个元素（回忆：表是一种序列），然后将这个元素赋值给a，之后执行隶属于for的操作(print)。
java中存在两个随机函数，它们分别来自java.long.Math.random()和 java.util.Random();其中前者的适用范围比较小，完全可以被后者取代。
容器是用来储存元素的一种数据结构，它支持隶属测试，容器将所有数据保存在内存中，在Python中典型的容器有：
每周六晚上我们几个小伙伴都会组织一个技术研讨会，就技术群里大家提出的几个有意思的问题做重点的讨论。主持人采用轮流主持的模式，本周由我负责组织和分享，这篇文章就是我们当时研习小组讨论的纪要。想要加入的小伙伴可以看文章最末尾的广告时间。
列表推导式（list comprehension）为for循环提供了一个简短且更好的选择。它用于我们需要对列表中的每一个元素执行操作的迭代过程中。
生成器是Python中的一个高级用法，有段时间我对生成器的理解颇为费劲，直到我看到一句话“yield语句挂起该生成器函数的状态，保留足够的信息，以便之后从它离开的地方继续执行”后，让我恍然大悟，这是生成器中的状态挂起，这句话让我想起了在大学时玩ARM单片机时经常碰到的一个概念——中断，单片机在遇到中断信号时，处理中断程序前也要先保护现场，即系统要在执行中断程序之前，必须保存当前处理机程序状态字PSW和程序计数器PC等的值，待中断程序执行完成后在回复现场继续执行下面的程序。仔细想想，个人觉得在保护“现场”这一点上，两者中的道理还是差不多的（也许你并不这么认同），有时候一个新概念的理解就是卡在一个小知识点上，我之前一直不明白“生成器挂起状态”是什么东西，但是回头瞬间想起以前学过的知识，然后类比，有些东西也就恍然大悟了，也是这个“联想”让我对生成器有了更深刻的理解，使用起来也得心应手。现在工作当中，特别是在做数据统计时，碰到了特别长的列表时，我都是用生成器，不进可以节省内存，而且代码更加优雅。下面就来讲讲生成器，不正之处欢迎批评指正！
根据许多平台（例如 GitHub），JavaScript 是目前最流行的编程语言。然而，流行就等于是最先进或最受喜爱的语言吗？它缺少某些被认为是其他语言不可或缺的组成部分的结构，例如广泛的标准库、不变性和宏。但在我看来，有一个细节没有得到足够的重视——发电机。
作为Python函数式编程的三大巨头之一，内置函数filter()的地位是非常重要的，其语法为：
迭代器 迭代是Python最强大的功能特色，是遍历访问序列元素的一种方式。 迭代器的特性是： 可以记住当前遍历位置 只能往前遍历，不能后退 从序列的第一个元素开始访问，直至所有元素被访问完 有两个基本方法: iter() 和 next() 字符串、列表或元组对象可以用于创建迭代器 下面看以下实例： # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = '苦叶子' import sys if __name__ == "__main__": seq_tuple = (1, 2, 3
单调的增删改查让越来越多的程序员感到乏味，这时候就出现了很多优秀的框架，完成了对增删改查操作的封装，只需要简单配置，无需书写任何sql，就可以完成增删改查。这里比较推荐的是Spring Data Jpa。
生成学习（Generative Learning）在机器学习领域中占据了重要的位置。它通过学习数据分布的方式生成新的数据实例，这在多种应用中表现出了其独特的价值。本节将深入探讨生成学习的核心概念，明确区分生成学习与判别学习，并探索生成学习的主要应用场景。
包含yield语句的函数可以用来创建生成器对象，这样的函数也称生成器函数。yield语句与return语句的作用相似，都是用来从函数中返回值。与return语句不同的是，return语句一旦执行会立刻结束函数的运行，而每次执行到yield语句并返回一个值之后会暂停后面代码的执行，下次通过生成器对象的__next__()方法、内置函数next()、for循环遍历生成器对象元素或其他方式显式“索要”数据时继续执行。生成器具有惰性求值的特点，适合大数据处理。下面的代码演示了如何使用生成器来生成斐波那契数列： >>
首先，不管是不是分布式系统，都有 ID 唯一的使用场景。而在分布式场景下，对 ID 的唯一性要求更严格！
本文介绍了Python迭代器和生成器的概念、用法和示例，以及itertools模块提供的一系列迭代器。生成器是一种特殊的迭代器，内部支持了生成器协议，不需要明确定义__iter__()和next()方法。生成器通过生成器函数产生，生成器函数可以通过常规的def语句来定义，但是不用return返回，而是用yield一次返回一个结果。在Python 2.5中，yield语句变成了yield表达式，可以有一个值。在生成器中，每次调用next()方法，就会返回下一个值。生成器还支持send()方法，用于主动推送一个值。在Python 3.x中，send()方法被移除，可以使用next()方法代替。生成器还支持close()方法，用于关闭生成器，关闭后无法使用send()和next()方法，但可以继续使用__iter__()和__next__()方法。生成器是一种强大的编程工具，可以有效地节省内存和提高代码性能，特别是在处理大量数据时。itertools模块提供了一系列迭代器，包括旋转、组合、笛卡尔积等，可以用于简化复杂的循环和算法。总之，迭代器和生成器是Python中非常重要的概念，可以简化很多繁琐的编程任务，提高代码性能和可读性。
实时读取库表结构元数据信息，比如表名、字段名、字段类型、注释等，选中修改后的表，点击一键生成，代码成即可提现出表结构的变化。
随机性的使用是机器学习算法配置和评估的重要部分。从神经网络中的权重的随机初始化，到将数据分成随机的训练和测试集，再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗（random shuffling），生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。
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