我是cloud3， 今天聊聊计算机中无处不在的“预制菜”， 后面还会聊计算机中无处不在的“虚拟化” 先举个例子： 你发了工资先向微信钱包里转了一万零花钱，每次微信支付时就用微信钱包里的钱。...我们经常见到：数据库缓存池、磁盘缓存、CPU的高速缓存、CPU的快表。 以PCU的高速缓存为例：当CPU读写内存时，首先从高速缓存中找，如果高速缓存中不存在，就去主内存中找。...从内存中找到的数据就缓存到高速缓存中，下次再使用就会Cache命中，不再去内存中找了。 这些都是用完了不还，下次接着用的思想。...有了分支预测，在分支得到结果之前能预测到后续指令的pc值，并按照分支预测的结果执行，预测对了这部分执行就可以继续，预测错了，执行的部分就没有用了，流水线就需要清空，重新从正确的分支执行。...我是cloud3， 今天聊了计算机中无处不在的“预制菜” 后面再聊聊计算机中无处不在的“虚拟化”
ServiceLoader是SPI的是一种实现，所谓SPI，即Service Provider Interface，用于一些服务提供给第三方实现或者扩展，可以增强框架的扩展或者替换一些组件。...这个在大数据的应用中颇为广泛，比如Spark2.3.1 的集群管理器插入： private def getClusterManager(url: String): Option[ExternalClusterManager...spark sql数据源的接入，新增数据源插入的时候可以采用这种方式，要实现的接口是DataSourceRegister。...public static void main(String[] args){ for(DoSomething sayhello : loader){ //要加载的类名称我们可以制定...这个主要是为讲自定义数据源作准备。 欢迎订阅浪尖知识星球，跟450人一起学习。
大数据无处不在：揭秘日常生活中的大数据魔力大数据，这个曾经专属于科技领域的术语，如今已悄然渗透进我们日常生活的方方面面。...从我们早晨起床的第一声闹铃，到夜晚入睡前的最后一次刷屏，大数据无时无刻不在影响和改变着我们的生活。那么，大数据究竟是如何与我们的日常生活产生关联的？它又是如何悄无声息地改变着我们的生活方式？...，可以发现不同用户的睡眠模式，为个性化的健康建议提供依据。...大数据与个性化推荐无论是购物网站、音乐平台，还是社交媒体，大数据无处不在。通过分析用户的浏览历史、购买记录、点赞和分享行为，平台可以为用户提供个性化的推荐内容。...当然，大数据的应用也带来了一些隐私和安全的问题，需要我们在使用时保持警惕。总的来说，大数据已经成为了现代生活中不可或缺的一部分。
在Java中，有多种方式可以实现线程安全，包括使用synchronized关键字、使用ReentrantLock类、使用原子类以及使用并发集合类等。1....可以确保线程安全。缺点：性能较差，比如在并发访问量较大时性能下降明显。只能保证同一时间只有一个线程访问，对于多个线程同时读取的情况，可以牺牲一部分性能来实现更高的并发度。2....使用ReentrantLock类ReentrantLock是Java.util.concurrent包中的类，也可以用于实现线程安全。...它们通过采用一些特殊的数据结构和算法来保证线程安全。优点：无需手动加锁，使用方便。高并发性能。缺点：功能相对有限，不支持一些常见的集合操作。在特定场景下性能可能会略低于非线程安全的集合类。...以选择合适的方式来实现线程安全，需要考虑以下几个方面：功能需求：根据项目或任务的需求，选择合适的线程安全方式。
在最近的实践中，有人突然问了一个问题：在 Java 的 List 中可以存不同的数据类型吗？...解答List 中是可以存不同的数据类型的。但是在定义的时候需要定义成： List testList = new ArrayList();，不能为要使用的 List 指定数据类型。...当为我们使用的 List 不指定数据类型的话，所有存到 List 中的对象都会被转换为 Object 类型。而当我门再从list 中取出该数据时，就会发现数据类型已经改变。...实战在实际的编码中，我们通常都会为我们的 List 指定数据类型。这个数据类型可以是任何数据类型或者对象，这样可以保证我们的 List 中存的数据类型只有一种数据类型。...这样在后期的数据遍历和处理过程中，我们就不需要再对数据类型进行转换了，这是一个常规的操作。简单来说就是：先对数据进行转换，后存储，再使用。
⭐️ 字符串与数字类型的转换什么是类型转换？---> 将自身的数据类型变成新的数据类型，并拥有新的数据类型的所有功能的过程即为类型转换为什么做类型转换？...：只有列表的元素为字符串的情况下才可以将列表转为字符串，列表元素为 数字、元组、字典等数据类型的情况下，则会报错。...)print(new_info_tuple)# 执行结果如下：# >>> TypeError: sequence item 0: expected str instance, int found⭐️ 数据类型转换...sort() 函数为列表的内置函数，而sorted() 函数为python的内置函数，可以处理所有的数据类型。...(比特类型) ---> bytes 是一种二进制数据流，也是一种可传输的类型，在各个编程语言中都存在。
云计算时代的网络 直到最近，私有数据中心才承载了大部分应用，网络使用了多协议标签交换（MPLS），所有流量都被发送到应用安全协议的数据中心。 如今，大部分流量都在全球互联网流通。...云计算网络中混合WAN和SD-WAN的不同 在云计算时代，企业要求网络具有更高的弹性、灵活性和成本效益。...加密的应用程序决定了应用程序的业务优先级是困难的，因此不管数据多么关键，所有数据都是相同的。最后，随着物联网的不断采用，大量数据被收集和存储，并经常在边缘进行分析。...与多协议标签交换（MPLS）不同，它可以在不延误数月的情况下获得额外的容量。但互联网宽带的安全性较差，质量较差，因此可能不适合内部财务应用以及需要高质量服务的应用，如WebEx....集成的用户、设备和基础设施监控可帮助IT管理员在本地部署、云计算和移动应用程序中快速诊断和解决复杂的性能问题。 使用SD-WAN，企业可以直接安全地连接到SaaS和云平台。
4.0中的并行计算和多线程详解(一) 转自：https://www.cnblogs.com/sorex/archive/2010/09/16/1828214.html 并行计算部分 沿用微软的写法...原理1：并行计算的线程开启是缓步开启的，线程数量1,2,4,8缓步提升。...五、PLinq（Linq的并行计算） 上面介绍完了For和ForEach的并行计算盛宴，微软也没忘记在Linq中加入并行计算。下面介绍Linq中的并行计算。...原理4：PLinq会在昂贵的并行算法或成本较低的顺序算法之间进行选择，默认情况下它选择顺序算法。...ForAll() 多线程枚举方法，与循环访问查询结果不同，它允许在不首先合并回到使用者线程的情况下并行处理结果。
前言Java多线程编程是现代软件开发的重要组成部分，然而，多线程环境下数据的安全性一直是一个棘手的问题。本文将探讨如何通过线程安全集合来解决这一挑战。...我们将深入研究Java中的Concurrent包，介绍诸如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等强大的数据结构，它们为多线程应用提供了高效的数据管理方式。...无论您是初学者还是有经验的开发人员，都将从本文中学到如何确保数据在多线程环境下的安全性，为您的Java多线程应用程序打造坚实的基础。...这个时候如果有线程并发的写，则通过锁来控制，如果有线程并发的读，则分几种情况： 1、如果写操作未完成，那么直接读取原数组的数据； 2、如果写操作完成，但是引用还未指向新数组，那么也是读取原数组数据； 3...、如果写操作完成，并且引用已经指向了新的数组，那么直接从新数组中读取数据。
本文介绍在ArcMap软件中，基于面积制表工具（也就是Tabulate Area工具），基于1个面要素数据集与1个栅格数据，计算每一个面要素中各栅格数据分布面积的方法。 ...首先，来看一下本文的需求。现有一个矢量面的要素集，其由多个椭圆形的面图层组成；同时还有一个栅格数据底图，其表示不同的地物类型。...我们现在希望，对于要素数据集中的每一个面要素（也就是上图中的每一个椭圆形），计算其中不同地物类型各自的面积。 接下来，就可以开始操作。...所以如果大家是希望让每一个要素单独为一组，那么就直接选择其FID字段就可以——因为这个字段是ArcMap软件自动生成的，有点类似数据库中的主键，其可以保证每一个要素的这个数值都不重复。 ...可以看到，标黄的那一列就是我这里作为分组依据的那一列（也就是前述第二个参数）；其后的4列，也就是VALUE_10、VALUE_30等这4列，就是我这里栅格数据中的4种地物类型，这4列的数值就是——这种地物类型
在编写程序中，要尽量避免resize。...例如我们从16扩展为32时，具体的变化如下所示： 因此元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的标记范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：...说明：5是假设计算出来的原来的索引。...因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就可以了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap(原位置+旧容量)”。...可以看看下图为16扩充为32的resize示意图： 正是因为这样巧妙的rehash方式，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，在resize
生成式AI正在风靡全球，不少企业开始研究如何在其业务流程中采用人工智能技术，更有一些企业客户开始考虑在数据中心和私有云中部署自己的AIGC和 GPU 扩展网络。...从网络角度来看，用于承载这类业务的数据中心与传统的数据中心有很大不同，它甚至与用于高性能计算 (HPC) 的数据中心也有所区别。...分析AI训练数据的一半时间消耗在网络上尽管人们都在关注使用GPU服务器处理数据的用时，但实际上人工智能数据的一半处理过程都发生在网络中。...网络内超负荷的 GPU 处理单元之间智能地重新路由流量。...工作负载数变少，但规模更大了与致力于将网络延迟降至超低水平的高性能计算不同，人工智能数据中心的建设必须侧重于高吞吐能力。
很多时候，我们都需要从工作簿中的各工作表中提取数据信息。如果你在给工作表命名时遵循一定的规则，那么可以将VLOOKUP函数与INDIRECT函数结合使用，以从不同的工作表中提取数据。...假如有一张包含各种客户的销售数据表，并且每个月都会收到一张新的工作表。这里，给工作表选择命名规则时要保持一致。...在汇总表上，我们希望从每个月份工作表中查找给客户XYZ的销售额。假设你在单元格区域B3:D3中输入有日期，包括2020年1月、2020年2月、2020年3月，在单元格A4中输入有客户名称。...每个月销售表的结构是在列A中是客户名称，在列B中是销售额。...当你有多个统一结构的数据源工作表，并需要从中提取数据时，本文介绍的技巧尤其有用。 注：本文整理自vlookupweek.wordpress.com，供有兴趣的朋友参考。 undefined
今天是Pytorch专题的第二篇，我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法。 上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor，今天我们继续深入Tensor的其他用法。...需要注意的是，view返回的是原数据的一个引用，也就是说我们改变原数据，view出来的结果会同样发生变化。...在上面这个例子当中，我们把原tensor x中的[0, 1]的位置修改成了2，我们print y会发现y当中的元素同样发生了变化。...和Numpy当中传入inplace参数的设计不同，Tensor当中是通过api区分的，在原函数名下增加一个下划线即是inplace的api，比如add的inplace方法是add_。...我相信这些函数的含义大家应该都可以理解。 转置与变形 Tensor当中的转置操作和Numpy中不太相同，在Numpy当中，我们通过.T或者是transpose方法来进行矩阵的转置。
最近与几个朋友聊到了“数据的本质”相关的话题，惊讶地发现，即使是计算机相关的专业，许多朋友也没搞清楚”数据究竟是怎么一回事“这个问题。 解决这个最根本的问题，方可从计算机领域的各种复杂中解脱出来。...计算机的抛硬币模型 计算机存储与处理数据最基本的单位，其实是一个个具有两种状态的事物，比如说一个开关的通与断、灯的亮与灭、晶体管的导通和截止、电位的高电平与低电平等等。...当机器层面的”两种状态“、数学角度的”二进制算术“、信息角度的”抛硬币模型“都结合在了一起，计算机就拥有了基本的数据处理能力。...到这里我们可以明确一个基本的规律： 稳定的“二进制-硬币体系” --> 为各个状态赋予意义 --> 实现现实数据的保存 现实中我们有更复杂的数字、文字、图片、视频和声音，数据多种多样，我们怎么用硬币和硬币之间的组合表示呢...这里涉及到了千位进位中采取的十进制国际单位制与二进制单位、以及它们的混淆问题。
流计算中的数据延迟是什么？为什么它在流计算中很重要？ 数据延迟是指数据在流计算系统中处理的时间延迟。它表示从数据进入系统到被处理完成所经过的时间。...在流计算中，数据延迟是一个重要的指标，因为它直接影响到系统的实时性和数据处理的及时性。 数据延迟在流计算中很重要的原因有以下几点： 实时性：流计算系统的一个主要目标是实时地处理数据。...较低的数据延迟可以使得系统能够更快地检测到异常情况并做出相应的反应。 数据一致性：在流计算中，数据的延迟也会影响到数据的一致性。如果数据延迟较高，可能会导致数据处理的顺序错乱或数据丢失的情况。...较低的数据延迟可以提高数据的一致性，确保数据按照正确的顺序被处理。 业务需求：不同的业务场景对数据延迟有不同的需求。...在LatencyCalculationFunction函数中，我们使用System.currentTimeMillis()方法获取当前时间，并通过减去事件的时间戳来计算数据延迟。
不同系统中接口之间的发送和接收数据:这个需求可以使用Httpclient这种方法进行调用，下边这个工具类包含了get和post两种方法，post发送的是json格式的字符串，get获得的是String字符串...，可以使用json解析成 json格式的字符串 package com.englishcode.test3.utils; import org.apache.http.HttpEntity; import...httpClient.execute(httpGet); //获取请求状态码 //response.getStatusLine().getStatusCode(); //获取返回数据实体对象...//设置Content-Type httpPost.setHeader("Content-Type","application/json"); //写入JSON数据...httpClient.execute(httpPost); //获取请求码 //response.getStatusLine().getStatusCode(); //获取返回数据实体对象
对于人类的基因而言，不同数据库提供了不同的命名方式。对于初学者而言，非常容易搞混淆。今天我们就来理一下，常见的基因命名方式。...首先看一下NCBI中基因的信息如何命名，NCBI的Gene数据库记录了不同物种的基因信息，在Gene数据库中，给每一个基因提供了一个唯一的ID, 这个ID叫做Entrez ID，Entrez是NCBI的检索系统的名字...以TP53为例， 链接如下 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/7157 链接中的7157就是这个基因的Entrez ID。在该链接中，我们可以看到以下信息 ?...HGNC命名的基因收录在以下数据库中 http://www.genenames.org/ 除了symbol外，还提供了HGNC id, TP53基因对应的id为HGNC:11998。...Ensembl 数据库也收录了基因的信息，用Ensembl ID表示每个基因，以ENSG开头，上述例子中的TP53对应的Ensemb的ID为ENSG0000014150。
当时间序列中存在潜在的系统故障或小故障时，通常会出现逐点异常值。这种异常值存在于全局（与整个时间序列中的数据点相比）或局部（与相邻点相比）的单个数据点上。...局部异常值通常出现在特定上下文中，具有相同值的数据点如果不在特定上下文中显示，则不会被识别为异常值。...Discords 分析利用滑动窗口将时间序列分割成多个子序列，并计算子序列之间的距离（例如，欧几里德距离）以找到时间序列数据中的不一致。...生成的管道将存储为 .json 或 .yml 文件等类型的描述文件，这些文件可以轻松地使用不同的数据集进行复制/执行以及共享给同事。...我希望你喜欢阅读这篇文章，在接下来的文章中，我将详细介绍在时间序列数据中检测不同类型异常值的常见策略，并介绍 TODS 中具有合成标准的数据合成器。
在网络数据采集领域，Python因其简洁的语法和强大的库支持而广受欢迎。为了提高数据采集的效率，多线程技术被广泛应用于爬虫程序中。...本文将探讨多线程在Python爬虫中的应用，包括其优势、挑战以及实现方法。多线程爬虫概述线程是程序执行的最小单元，多线程则允许程序同时执行多个线程。...在爬虫程序中，这意味着可以同时发起多个网络请求，显著提高数据采集的速度和效率。多线程的优势1提高效率：多线程可以同时发起多个请求，加快数据采集速度。...Python爬虫中的应用可以显著提高数据采集的效率，但同时也带来了资源管理和调试的挑战。...合理地使用多线程，结合代理IP等技术，可以有效地提升爬虫的性能，同时遵守网站的访问规则，实现高效且合规的数据采集。
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