正文 应用程序通过 malloc 函数申请内存的时候，实际上申请的是虚拟内存，此时并不会分配物理内存。...如果没有空闲的物理内存，那么内核就会开始进行回收内存的工作，如果回收内存工作结束后，空闲的物理内存仍然无法满足此次物理内存的申请，那么内核就会放最后的大招了触发 OOM （Out of Memory）机制...32 位操作系统和 64 位操作系统的虚拟地址空间大小是不同的，在 Linux 操作系统中，虚拟地址空间的内部又被分为内核空间和用户空间两部分，如下所示： 通过这里可以看出： 32 位系统的内核空间占用...1G，位于最高处，剩下的 3G 是用户空间； 64 位系统的内核空间和用户空间都是 128T，分别占据整个内存空间的最高和最低处，剩下的中间部分是未定义的。.../alloc_4g 其中，VSZ 就代表进程使用的虚拟内存大小，RSS 代表进程使用的物理内存大小。可以看到，VSZ 大小为 4198540，也就是 4GB 的虚拟内存。
RAID，一般翻译为磁盘阵列，全称是 Redundant Arrays of Inexpensive Disk，最初的构想是源于加州大学伯克利分校的一个研究小组的项目，他们希望通过大量廉价的硬盘来组建价格便宜...，可用性高的磁盘阵列。...） [root@local ~]# mdadm /dev/md1 -a /dev/sdb7 mdadm: added /dev/sdb7 停止磁盘阵列 [root@local ~]# mdadm...-S /dev/md1 mdadm: stopped /dev/md1 重新装配磁盘阵列 [root@local ~]# mdadm -A --run /dev/md1 /dev/sdb5 /dev...扫描磁盘阵列的信息，以后可以实现自动装配： [root@local ~]# mdadm -D --scan > /etc/mdadm.conf 3.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...公司中有一台HP DL380 G5服务器硬盘红灯报警，使用ACU工具查看后，显示磁盘损坏，截图如下： 更换磁盘后，显示正在重建，即属于正常，截图如下： 更换硬盘前需要确认硬盘是什么型号，哪个系列的，以及硬盘的大小...： 最重要的是SPARE号一定要保持一致。...下面给大家提供一下更换磁盘的一些资料以及注意事项: 1、更换的磁盘与原先的磁盘无比保持大小相同，型号相同，并确定好知否支持热插 拔； 2、更换磁盘时，如果阵列卡支持热插拔，最好不要关闭操作系统，即在开机状态下操作...；（此建议来自于惠普工程师） 3、更换磁盘后，不可立即重启服务器或更改阵列的配置，否则极易出现问题； 4、惠普各种类型服务器的拆机视频网址:http://h20464.www2.hp.com/index.html
上题讲到mysql的硬件优化的时候，有提到磁盘阵列（Redundant Arrays of Independent Disks，RAID ) 【百度百科】RAID...是英文Redundant Array of Independent Disks的缩写，中文简称为独立冗余磁盘阵列。...组成磁盘阵列的不同方式称为RAID级别（RAID Levels）。在用户看起来，组成的磁盘组就像是一个硬盘，用户可以对它进行分区，格式化等等。总之，对磁盘阵列的操作与单个硬盘一模一样。...不同的是，磁盘阵列的存储速度要比单个硬盘高很多，而且可以提供自动数据备份。数据备份的功能是在用户数据一旦发生损坏后，利用备份信息可以使损坏数据得以恢复，从而保障了用户数据的安全性。...临时文件的转存等对速度要求极其严格的特殊应用，但没有数据冗余，其安全性大大降低，构成阵列的任何一块硬盘的损坏都将带来灾难性的数据损失，这种方式其实没有冗余功能，没有安全保护，只是提高了磁盘的读写性能和整个服务器的磁盘容量
磁盘阵列 RAID简述 磁盘阵列（Redundant Arrays of Independent Disks，RAID），是把多个物理磁盘组成一个阵列，当作一个逻辑磁盘使用。...磁盘阵列的优势 1、极强的容错能力，保证了数据的安全； 2、较佳的I/O传输率，有效的匹配了CPU、内存的速度； 3、较大的存储量，保证了海量数据的存储； 4、较低的性能价格比。...需要的磁盘数为多于或等于两块磁盘，磁盘可用空间为磁盘数*最小磁盘的大小/2。 RAID-5 RAID-5对性能和数据备份进行了均衡考虑，实现方式是使用3块或3块以上磁盘组成磁盘阵列。...最基本的规则是主控总线速度越快，RAID子系统的速度就越快。 主要表现为： （1）外接式磁盘阵列：通过PCI或PCI-E扩展卡提供适配能力。...（2）内接式磁盘阵列：主板上集成的RAID控制器。 （2）基于软件的方式 通过操作系统软件实现，在操作系统中集成了RAID的功能。这种方式的优点是不用额外的硬件就可以获得较高的数据安全，费用较低。
另一个重要原因是，传统的MySQL复制是异步（asynchronous）的，也就是说在master提交完后，才在slave上再应用一遍，并不是真正意义上的同步。...在我的场景中，采用MariaDB作为slave的实例，几乎总是能及时跟上master。...，避免由于单库单表的的压力导致整个实例的复制延迟； 其他提高IOPS性能的几种方法，根据效果优劣，我做了个简单排序： 更换成SSD，或者PCIe SSD等IO设备，其IOPS能力的提升是普通15K SAS...在高IOPS压力下，相比ext4有更稳健的IOPS表现（有人认为 XFS 在特别的场景下会有很大的问题，但我们除了剩余磁盘空间少于10%时引发丢数据外，其他的尚未遇到）； 调整RAID级别为raid 1...noop策略，相比默认的cfq，个别请客下对IOPS的性能提升至少是数倍的。
Redis使用过程中经常会有各种大key的情况， 比如： 单个简单的key存储的value很大 hash， set，zset，list 中存储过多的元素（以万为单位） 由于redis是单线程运行的，如果一次操作的...value很大会对整个redis的响应时间造成负面影响，所以，业务上能拆则拆，下面举几个典型的分拆方案。...单个简单的key存储的value很大 1.1 改对象需要每次都整存整取 可以尝试将对象分拆成几个key-value， 使用multiGet获取值，这样分拆的意义在于分拆单次操作的压力，将操作压力平摊到多个...代表一个具体的属性，使用hget,hmget来获取部分的value，使用hset，hmset来更新部分属性 2. hash、set、zset、list 中存储过多的元素 类似于场景一种的第一个做法...但有些不适合的场景，比如，要保证 lpop 的数据的确是最早push到list中去的，这个就需要一些附加的属性，或者是在 key的拼接上做一些工作（比如list按照时间来分拆）。
本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 # 一维矩阵 a = np.arange(3, 15)...print a # 输出矩阵的第三个元素 print a[2] # Test 1 result [ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] 5 # Test 2 #...二维矩阵 a = np.arange(3, 15).reshape(3, 4) print a # 输出矩阵的第二行 print a[1] # 输出矩阵的第一个元素 print a[0][0] # 输出矩阵某个位置上的元素...print a[2][1] print a[2, 1] # 输出矩阵第三行的所有数字 # :代表整行或整列 print a[2, :] # 输出矩阵第二行的前三个数，左开右闭 print a[1, 0
1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis...= 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?
Java8 添加了一个新的特性Function，顾名思义这一定是一个函数式的操作。我们知道Java8的最大特性就是函数式接口。...泛型是JDK1.5引入的特性，通过泛型编程可以使编写的代码被很多不同的类型所共享，这可以很好的提高代码的重用性。因为本篇重点不是介绍泛型，所以我们只关注上述Function源码需要用到的泛型含义。...泛型方法和通配符 在方法修饰符的后面加一个表明该方法为泛型方法，如Function 的源码里的compose方法的。...通配符也很好理解，还是compose的例子，我们可以看到compose的参数为一个Function类型，其中Functin的参数指定了其第一个参数必须是V的父类，第二个参数必须继承T，也就是T的子类。...函数式编程的思想是先不去考虑具体的行为，而是先去考虑参数，具体的方法我们可以后续再设置。
本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 a = np.arange(4) print a #
本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 A = np.arange(12).reshape(3
实例 创建一个仅返回大于 62 的值的过滤器数组： import numpy as np arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65]) # 创建一个空列表 filter_arr...中非常常见的任务，NumPy 提供了解决该问题的好方法。...] print(filter_arr) print(newarr) NumPy 中的随机数 什么是随机数？...实例 生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组 在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组...print(z) 总结 我们的numpy学习结束。
NumPy 是在1995年诞生的 Python 库 Numeric 的基础上建立起来的，但真正促使 NumPy 的发行的是 Python 的 SciPy 库。...于是， SciPy 的开发者将 SciPy 中的一部分和 Numeric 的设计思想结合，在 2005 年发行了 NumPy。 ...科学计算包 NumPy 是 Python 的一种开源的数值计算扩展库。它包含很多功能，如创建 n 维数组（矩阵）、对数组进行函数运算、数值积分等。...NumPy 的诞生弥补了这些缺陷，它提供了两种基本的对象： ndarray ：是储存单一数据类型的多维数组。 ufunc ：是一种能够对数组进行处理的函数。 ...NumPy 常用的导入格式： import numpy as np 一、创建数组对象 通常来说， ndarray 是一个通用的同构数据容器，即其中的所有元素都需要相同的类型。
numpy是Python中经常要使用的一个库，而其中的random模块经常用来生成一些数组，本文接下来将介绍numpy中random模块的一些使用方法。...首先查看numpy的版本： import numpy numpy....从Numpy版本1.17.0开始，可以使用许多不同的BitGenerators初始化Generator。 它包含了许多不同的概率分布。..._pcg64.PCG64 at 0x7f6f87dac270> 以下这种方式可以支持RandomState和Generator，但是它们的接口有很大的不同： try: rg_integers = rg.integers...这与Python的随机性是一致的。 numpy中的所有BitGenerator都使用SeedSequence将种子转换为初始化状态。
1 import numpy as np 2 3 # 1、快速排序 4 ''' 5 1、np.sort(),不改变原先值的顺序，但是在运行时占内存 6 2、ndarry.sort()，改变原先值的顺序...，不占用内存 7 ''' 8 # 不改变n1的顺序 9 n1 = np.array([2, 5, 8, 156, 4, 9, 3]) 10 n2 = np.sort(n1) 11 # print(...24 a：需要排列的值； 25 k：为正时，我们想要得到最小的k个数，为负时，我们想要得到的最大的k个数。...3 1 8 9 7 14 5 15 42 124 154 245 1215 11454] 38 ''' 39 # 在排序的同时可以通过切片的方法...，取出自己想要的排好序的数据，比如n5 为n1中最大的两个数，n6为n1中最小的4个数 40 n5 = np.partition(n1,-2)[-2:] 41 print(n5) 42 n6 = np.partition
NumPy（Numerical Python）是 Python 中的一个线性代数库。...对数组执行数学运算和逻辑运算时，NumPy 是非常有用的。在用 Python 对 n 维数组和矩阵进行运算时，NumPy 提供了大量有用特征。...这篇教程介绍了数据科学初学者需要了解的 NumPy 基础知识，包括如何创建 NumPy 数组、如何使用 NumPy 中的广播机制、如何获取值以及如何操作数组。...导入numpy import numpy as np 数组的新建(arange 和 array） a = np.array([1,2,3]) # 创建数组，传入的是列表参数 b = np.arange...矩阵matrix和数组array是NumPy里的两种数据类型。
各行各业都有自己的积分商城，如今已经成为了众多企业、门店运营的标配。虽然使用者众多，但在不同的经营主体手中，积分商城却发挥出了截然不同的效果。...图片有的人用积分商城进行口碑积累与用户促活，但有的人还只是把积分商城作为一个兑换礼品的工具，完全没有发挥出积分商城的作用，其中区别就在于没有进行良好的积分商城运营。...图片2、拉新在积分商城运营中，可以用购物拼单的形式进行拉新，拼单的低价可以作为积分商城的特权优惠，用拼单活动，引导老客户进行分享传播，提升购物量、稳定老客户的同时，还能收获一部分新客户群体，取得双赢的效果...图片用户流量池用户流量池是一个很好的分析工具，当用户体量足够大时，对用户数据进行分析、加工，就能得到可靠的依据及参考方向，这对于积分政策维护、调整都有很大的参考价值。...以上几种只是积分商城的部分作用，如果搭配合适的营销手段，合理运营，一定会收获更多不一样的效果。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1....矩阵求逆 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv(a)) #...对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆 A = np.matrix(a) print(A.I) 2....矩阵求伪逆 import numpy as np # 定义一个奇异阵 A A = np.zeros((4, 4)) A[0, -1] = 1 A[-1, 0] = -1 A = np.matrix(A...) print(A) # print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆 print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆（广义逆矩阵），对应于MATLAB中 pinv
) # [ 0 -1 -3 -1 -4 0 -1] # ufunc 的 at 方法可以对数组元素部分调用 np.sign.at(a, [2, 4]) print(a) # np.sign.at...np.random.random_integers(0, 7, 9) print(a) # [3 2 7 7 4 2 1 4 3] # partition 仅仅排序所选位置 # 也就是说 a 中下标为 4 的元素在排序后的位置...# 其它的不保证 print(np.partition(a, 4)) # [2 3 1 2 3 7 7 4 4] np.random.seed(46) a = np.random.randn(30...datetime64 类型 import numpy as np # 由年月日构造 print(np.datetime64('2015-05-21')) # numpy.datetime64('2015...print(local - with_offset) # numpy.timedelta64(-480,'m')
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