由于13位的时间戳在Ruby中是比较另类的，以为Ruby中默认的时间戳都是10位的。而Time和Date是Ruby中常用的处理时间的模块。...由于最初遇到问题的时候网上搜了好久都没找到合适的，因此就自己写一下，帮助下再次遇到这个问题的小伙伴们吧！ 使用Time解决 使用Time的方式比较投机取巧吧。
前言 数据，已经渗透到当今各行各业的价值创造过程中，成为核心生产要素之一。海量数据的挖掘和运用，已经初见成效。各大厂也在不断尝试用新的流式计算框架来对数据进行处理。...其中Flink就是一个非常耀眼的存在。今天，这篇文章就重点介绍一下Flink作为一个实时流处理引擎，其最核心的时间和窗口机制。 Flink中的时间与窗口 大数据处理中有两种经典模式：批处理、流处理。...时间类型 在Flink中定义了3种时间类型： 3种时间类型 事件时间（Event Time）：事件发生的时间，一旦确定之后再也不会改变。...处理时间（Processing Time）：消息被计算引擎处理的时间，以各个计算节点的本地时间为准。...在Flink应用中可以使用这3种时间类型，其中最常用的是事件时间和处理时间。 窗口类型 为了对数据进行切分处理，Flink中提供了3类默认窗口：计数窗口、时间窗口和会话窗口。
背景 今天在跑定时任务的过程中，发现有一个任务在设置数据的查询时间范围异常，出现了开始时间戳比结束时间戳大的奇怪现象，计算时间戳的代码大致如下。...int类型，在计算的过程中30 * 24 * 60 * 60 * 1000计算结果大于Integer.MAX_VALUE，所以出现了数据溢出，从而导致了计算结果不准确的问题。...，因为30 * 86400000 = 2592000000，但是计算出来却是：-1702967296。...到这里想必大家都知道原因了，这是因为java中整数的默认类型是整型int，而int的最大值是2147483647， 在代码中java是先计算右值，再赋值给long变量的。...在计算右值的过程中（int型相乘）发生溢出，然后将溢出后截断的值赋给变量，导致了结果不准确。 将代码做一下小小的改动，再看一下。
之前写过饿了吗的时间组件的使用的方法，但是我们实际操作的过程中其实很多的时候是需要根据用户输入的时间来判断他们的时间间隔的，所以今天就简单的写一个可以世界调用的方法用来处理计算中间的天数。...不BB，看代码： /** * @DateDiff 计算相差的天数 * @param Date_end 结束时间 * @param Date_start..., oDate1, oDate2, iDays; Date_end = Date_end.split(" "); //将时间以空格划分为两个数组 第一个数组是 2019-05-20...return iDays; }, 直接调用该方法就可以拿到对应的天数，这里需要说明一点： 第一：我们时间格式是有很多种的，如果您的时间格式就是date格式的，那么就不需要将用空格将时间分割开...第二：如果时间格式是datetime的，也要看您的时间格式中间是什么作为分隔符的，那么split就需要分离什么。这个应该你们会明白！
例如，他们可能会使用两个单独的测试来分析超市场景——一个是“视觉搜索”测试，需要被测者在一个图案中定位某个特定的形状，这可以用来检测注意力。...Psychlab在虚拟的DeepMind Lab环境中，重建了通常用于人类心理学实验的典型设置。例如，让参与者坐在计算机显示器前，使用鼠标来响应屏幕上的任务。...在复杂的刺激阵列中定位对象，比如在超市货架上选择一个商品，作为理解人类选择性注意力的方法，已经得到深入的研究。...在Psychlab上演示视觉搜索任务 当要求人类“在水平线段中找出竖直线段”和“在其他颜色的线段中找出粉条的线段”的任务时，人类的反应时间不会根据屏幕上的线段数量的改变而改变。...换句话说，他们的反应时间与“数据大小”是相互独立的。然而，当任务改为在不同形状和不同颜色的线段中找出粉色线段时，每增加一个线段，人的反应时间会增加大约50ms。
例如，他们可能会使用两个独立的测试来分析超市中的那种场景——包括「视觉搜索」测试，要求受试者对特定的形状进行定位，用来探测注意力，同时他们可能会让受试的人回忆看过列表的中的条目，来测试他们的记忆力。...Psychlab 在 DeepMind Lab 虚拟实验室环境中再现了人类心理实验中常用的设置。在人类实验中，通常是受试者坐在电脑显示器前，点击鼠标来完成屏幕上出现的任务。...此外，这样的实验使得我们更易建立起与认知心理学之间的联系，我们可以从相关文献中汲取见解。 伴随 Psychlab 的开源，我们还建立了一系列经典的实验任务，这些任务都是通过虚拟计算机显示器来运行的。...在复杂的刺激源中定位物体，就像在超市货架上找物品一样，已经被用于研究人类选择性注意力。...然而，当任务是在不同形状和不同颜色的条状物中寻找粉红色的条状物时，每增加一个条状物，反应时间会增加大约 50 毫秒。 当人们在 Psychlab 上做这项任务时，结果也一样。 ?
例如，他们可能会使用两个独立的测试来分析超市中的那种场景——包括「视觉搜索」测试，要求受试者对特定的形状进行定位，用来探测注意力，同时他们可能会让受试的人回忆看过列表的中的条目，来测试他们的记忆力。...Psychlab 在 DeepMind Lab 虚拟实验室环境中再现了人类心理实验中常用的设置。在人类实验中，通常是受试者坐在电脑显示器前，点击鼠标来完成屏幕上出现的任务。...此外，这样的实验使得我们更易建立起与认知心理学之间的联系，我们可以从相关文献中汲取见解。 伴随 Psychlab 的开源，我们还建立了一系列经典的实验任务，这些任务都是通过虚拟计算机显示器来运行的。...在复杂的刺激源中定位物体，就像在超市货架上找物品一样，已经被用于研究人类选择性注意力。...然而，当任务是在不同形状和不同颜色的条状物中寻找粉红色的条状物时，每增加一个条状物，反应时间会增加大约 50 毫秒。 当人们在 Psychlab 上做这项任务时，结果也一样。
超市起到一个缓存作用，供应商放假的时候，短时间内超市依然有对应的商品，消费者依然可以消费；相同的，如果短时间内消费者不来买东西，供应商依然可以供应给超市。...也就是说，供应商生产产品比较慢，可以先生成一批产品放在超市中；供应商如果供应比较快，可以等消费者消费一段时间再去供应产品，协调忙线不均。...现实生活中，在人口密集的地方肯定会有超市，生产者消费者模型效率高，有了超市这个巨大的缓存，可以使得消费者和生产者并发起来。...理解生产者消费者模型 上述例子对应到计算机中，供应商和消费者就是线程，超市是一段内存空间，方便面是数据。生产线程将数据交到一段内存空间中，消费线程从内存空间中将数据拿走。...其与普通的队列区别在于，当队列为空时，从队列获取元素的操作将会被阻塞，直到队列中被放入了元素；当队列满时，往队列里存放元素的操作也会被阻塞，直到有元素被从队列中取出(以上的操作都是基于不同的线程来说的，
生产消费 的过程十分高效，即便顾客没有在超市中找到想要的商品，也可借助超市之手向工厂进行反映，从而生产对应的商品，即 允许生产消费步调不一致 现实中的 超市工作模式 就是一个生动形象的 「生产者消费者模型...，才能将其放入阻塞队列中，等待处理 同理，消费者线程在获取 商品（数据） 后，也需要结合业务逻辑做出不同的动作，比如根据 HTTP 请求进行响应、返回 SQL 查询结果、返回计算结果等，一句话总结：生产者生产商品...，直接正常向超市供货就行了 2.生产者在进行数据生产时，消费者可以直接向队列中 pop 数据 同上，消费者 不需要关心 生产者 的状态，只要 阻塞队列 中还有数据，正常 pop 获取就行了；也就是说你在超市购物时...首先要明白 「生产者消费者模型」 高效的地方从来都不是往缓冲区中放数据、从缓冲区中拿数据 对缓冲区的操作对于计算机说就是小 case，需要关注的点在于 获取数据和消费数据，这是比较耗费时间的，阻塞队列...，这就有点像同时下载多份资源，是可以提高效率的 注意： 一起操作并非同时操作，任务开始时间有先后，但都是在进行处理的 环形队列 一定优于 阻塞队列 吗？
例如，他们可能会使用两个独立的测试来分析超市的场景——一个“视觉搜索”测试，需要被测者定位图案中的特定的形状，可以用来探测注意力；同时他们可能会要求受测试者回忆列表中的东西来测试他们的记忆力。...这一般包括一个参与者坐在电脑显示器前，用鼠标对屏幕上的任务做出响应。类似地，我们的环境允许虚拟主体在虚拟计算机监视器上执行任务，利用它的注视方向进行响应。...多目标跟踪（Multipleobject tracking）——测试随着时间的推移能够跟踪移动对象。 上述任务中的每一个任务都已被验证，表明我们的实验结果反映了认知心理学文献中的标准结果。...这是一种理解人类选择性注意力的方法，已经研究了在复杂的刺激阵列中定位目标的能力，如超市货架上的一个商品。 ?...然而，当任务是“搜索不同形状和不同颜色的条块中的粉色条块时”，人的反应时间随着每增加一个条块就会增加大约50ms。 当人类在Psychlab上完成这个任务时，我们重现了这个结果。 ?
前段时间，给大家分享过 20 个炫酷的数据可视化大屏，源代码都是基于 echarts 的，于是我产生了用 Python 来实现数据可视化大屏的想法。 ?...今天先绘制中间的数据地图，为了方便演示，我们采用一个超市数据集，数据来源于 Tableau 官方示例。...pyecharts.charts import Map from pyecharts.globals import ThemeType import pandas as pd # 从 data 文件夹读取 Excel 中的数据.../data/超市数据.xlsx') # 用数据透视表的方法汇总各省销售额 province_sale = df.pivot_table(values='销售额', index='省/自治区', aggfunc...中第一次渲染时需要调用 _ = c.load_javascript() 然后，运行以下代码： # 需要与 load_javascript 在不同的单元格中运行 c.render_notebook()
后来慢慢发现这个故事似乎能讲解 Java 并发编程中好多核心概念，于是完善起来形成了这篇文章。...于是小明顺利地拿走了苹果，系统将苹果数量 -1，将新的苹果数量 3 记录到总系统库中。 接着小明走出超市，将学生证交还给了领证处，走出了校园，消失在外面的人海中。...此时领证处的管理人员收到了学生证，对着后面的学生证排队区喊，“学生证有啦，排队的人过来取吧！”（通知同步队列出队）。 正在排队等证的 5 号小王听到后，从排队的队列里出来，准备领证并进入超市。...希望大家也能积极讨论下故事中的错误和不完善的地方，一起将故事讲的更好。...下面整理一下故事中出现的东西和寓意： 东西 寓意 人 线程 通行证 锁对象 水果超市 临界区代码 水果 受保护资源 操作台 CPU 叫号 时间片分配 领证处 获取锁 等待区 等待队列 领证排队区 同步队列
供货商可以集中生产的一大批的商品 放到超市中，让消费者随时随地来买，供货商就不生产了 因为超市的存在，允许生产和消费步调不一致 ---- 在计算机中，生产者和消费者代表线程 超市可以看作是 特定的缓冲区...交易场所的设计 基于阻塞队列的生产者消费者模型 当队列为空时，从队列获取的元素的操作就会被阻塞，直到队列中被放入元素 当队列满时，队列里存放元素的操作也会被阻塞，直到元素被从队列中取出 具体实现 主函数的实现...再结合业务逻辑，处理数据 BlockQueue类的实现 阻塞队列作为交易场所，有可能被多线程并发访问， 所以为了保证共享资源的安全，所以在内部添加锁 若队列中没有数据存在，则不该让消费者消费，若队列中数据满了...—生产 将数据推送到lblockqueue中，调用对应BlockQueue类中的push ---- 通过条件判断，由于队列满了，就需要当前线程进行等待 ，并自动释放锁 若队列不为满，则插入数据 关于...中获取数据，调用对应BlockQueue类中的pop ---- 通过条件判断，由于队列空了，就需要当前线程进行等待 ，并自动释放锁 若不为空，则删除队列数据 pop后队列中至少有一个位置为空，所以唤醒生产者
---- 二、基于blockqueue的生产和消费模型 阻塞队列：阻塞队列（Blocking Queue）是一种常用于实现生产者和消费者模型的数据结构 阻塞队列为空时，从阻塞队列中获取元素的线程将被阻塞...消费者与消费者也要竞争锁 **换句话来说：在阻塞队列中，无论外部线程再多，真正进入到阻塞队列里生产或消费的线程永远只有一个。...获取任务和构建任务是要花时间的 对于消费者，难道它把任务从任务队列中拿出来就完了吗？消费者拿到任务之后，后续还有没有任务？...高效体现在一个线程拿出来任务可能正在做计算，它在做计算的同时，其他线程可以继续从队列中拿，继续做运算，高效并不是体现在从队列中拿数据高效！而是我们可以让一个、多个线程并发的同时计算多个任务！...在计算多个任务的同时，并不影响其他线程，继续从队列里拿任务的过程。
_run_pool; //该进程在优先队列中的节点，仅在 LAB6 使用 uint32_t lab6_stride; //该进程的调度步进值，仅在 LAB6...； 当需要将某一个进程加入就绪进程队列中，则需要将这个进程的能够使用的时间片进行初始化，然后将其插入到使用链表组织的队列的对尾；这就是具体的 Round-Robin enqueue 函数的实现； 当需要将某一个进程从就绪队列中取出的时候...中添加总共 N 个多级反馈队列的入口，每个队列都有着各自的优先级，编号越大的队列优先级约低，并且优先级越低的队列上时间片的长度越大，为其上一个优先级队列的两倍；并且在 PCB 中记录当前进程所处的队列的优先级...，如果没有使用完时间片，则加入到当前优先级的队列中去； 在同一个优先级的队列内使用时间片轮转算法； 在选择下一个执行的进程的时候，有限考虑高优先级的队列中是否存在任务，如果不存在才转而寻找较低优先级的队列...；（有可能导致饥饿） 从就绪进程集合中删除某一个进程就只需要在对应队列中删除即可； 处理时间中断的函数不需要改变； 至此完成了多级反馈队列调度算法的具体设计； 练习2: 实现 Stride Scheduling
当消费者没有消费的同时，生产者也可以继续生产；当消费者过来消费的同时，生产者也可以停止生产（例子：周内生产者上班生产商品，学生上学不来超市购买商品；周末生产者放假休息，不进行生产工作，学生过来超市购买商品...生产消费模型的特点 生产线程和消费线程要进行解耦； 支持生产和消费可能有一段时间的忙闲不均问题（因此，缓冲区要有足够的空间，提前预存数据）； 生产者专注生产，消费者专注消费（互相不影响），从而提高效率。...阻塞队列为空时，从阻塞队列中获取元素的线程将被阻塞，直到阻塞队列被放入元素； 阻塞队列已满时，往阻塞队列中放置元素的线程将被阻塞，直到阻塞队列有元素被取出。...但是同一时间消费/生产的只有一个，也就是同一时间只会消费/生产一个数据，用if判断的话push时就会出现问题）。...本文作者目前也是正在学习Linux相关的知识，如果文章中的内容有错误或者不严谨的部分，欢迎大家在评论区指出，也欢迎大家在评论区提问、交流。
即delta(use)/delta(rio+wio) %util:一秒中有百分之多少的时间用于I/O操作，或者说一秒中有多少时间I/O队列是非空的。...(I/O系统vs.超市排队) 举 一个例子，我们在超市排队checkout时，怎么决定该去哪个交款台呢?首当是看排的队人数，5个人总比20人要快吧?...I/O系统也和超市排队有很多类似之处: r/s+w/s类似于交款人的总数 平均队列长度(avgqu-sz)类似于单位时间里平均排队人的个数 平均服务时间(svctm)类似于收银员的收款速度 平均等待时间...因为发出的I/O请求太多(每秒钟约29个)，假设这些请求是同时发出的，那么平均等待时间可以这样计算: 平均等待时间=单个I/O服务时间*(1+2+…+请求总数-1)/请求总数 应用到上面的例子:平均等待时间...一秒中有14.29%的时间I/O队列中是有请求的，也就是说，85.71%的时间里I/O系统无事可做，所有29个I/O请求都在142毫秒之内处理掉了。
换而言之，CS144旨在孕育学生对计算机网络的深刻理解，为他们奠定构建、管理和优化网络系统的必备基石和技能。在这个网络狂潮中，CS144为学子们描绘出一幅璀璨的网络未来图景。...这个实验有助于让学生通过动手操作加深对网络路由原理的理解，并通过实践了解路由器和路由协议的工作方式。这种实践性的学习方式有助于学生将课堂上学到的知识应用到实际情境中，加深对计算机网络原理的理解。...在lab1和lab2中，我们实现了将IP数据报中携带的段转换为传入字节流的工具：StreamReassembler和TCPReceiver。 2 现在，在lab3中，我们会实现连接的另一端。...3 本次实验中我们使用队列作为其数据结构：在TCPSender中实现队列_outstanding_segments存储已发送未确认的segments。...总结 斯坦福大学的CS144实验从Lab0到Lab7涵盖了广泛的网络系统和计算机网络主题。Lab0往往是介绍性的，可能涉及设置实验环境和初步概念。
于是，我开始彻底尝试切换思路，寻找一个上文中提到的，以时间轴为信息展示线索，能够和工具中的 Bot 互动，来记录我的想法、将各种我关注的事件实时汇聚到工具中，能够以简单的命令和方法查询各种系统中已有的数据...后台任务（Ruby Sidekiq）、缓存和队列（Redis）、数据库（Postgres），以及可选的全文索引（Elasticsearch 7）构成。...为了让 Redis 开始提供响应的时间更快，我同样对官方配置中的内容进行了简单的调整： version: '3' services: redis: restart: always...在上面的交互程序中，为了节约时间，我选择了不使用外部服务存储文件、不使用外部服务发送邮件，你可以根据自己的需求进行调整。...在默认的容器应用中，程序逻辑是让 Ruby 应用维护和处理我们上传的媒体文件（图片、视频）。
在 PBS 任务递交系统的 HPC 集群上，我们需要在登录节点上用 qsub 命令递交任务，把计算任务投递到计算节点中运算。...思路其实非常简单，可以先用 qsub 命令投递一个交互式任务，然后在交互式 shell 中打开 Jupyter Lab，设置好端口转发；也可以直接投递一个创建 Jupyter Lab 的任务，然后设置端口转发...投递交互式任务 使用 qsub 的 -I 可以创建交互式作业，这样你就能在终端上直接交互式使用计算节点。...比如，递交的队列名字为 queueName，可以： qsub -I -q queueName 成功的话，终端会显示连接上的节点名字： shiyanhe@shiyanheNode23:~ 这时候，你在终端上执行的各种命令...如果你不能提前知道使用的计算节点名称，建议在打开的第一个 SSH 连接时不要设置端口转发，以免跟这一步的新建的连接发生冲突。
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