因此，本文将对 Redis 大 key 问题做一个详细的总结，并提供一些解决方案。什么是 Redis 大 key 问题？...Redis 是一种基于内存的 key-value 存储系统，数据集存储在内存中，因此 Redis 提供了极高的读写性能。...Redis 大 key 问题的原因Redis 大 key 问题有以下几个主要原因：1. Redis 单线程架构Redis 的单线程架构是其高性能的关键，但也限制了它的并发能力。...结论Redis 大 key 问题是 Redis 服务器性能和稳定性的一个重要问题，当出现该问题时，我们需要通过调优、优化数据结构、使用集群等多种手段来解决。...更为重要的是，我们需要在开发和部署 Redis 系统时充分考虑大 key 问题，并采取相应的措施来预防和避免这些问题的出现，以确保 Redis 系统的稳定运行。
陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人，现在美国定居。其二人是目前研究医疗大数据及生物样本大数据真正的专家。现将两位的文章进行公开发表，与大家一起探讨。...设备/远程监控：从住院和家庭医疗装置采集和分析实时大容量的快速移动数据，用于安全监控和不良反应的预测。...由此可见，在北美的医疗系统中，医疗大数据的管理使用准备工作还有一大段路要走。中国也是处在起步阶段。 数据分析框架（传统数据分析框架，大数据分析框架） 医疗大数据有着前面第一节提到的所有特征。...然而当我们收集了1万个数据记录后，情况就发生了很大的变化。我们来看最后10个数据相差情况已经相当相当大了。 ? A组数据和B组数据，在拥有海量的数据样本的情况下，相差已是十万八千里了。...但当数据记录达到上万上百万时，测试的结果告诉我们统计学上是有意义的了。 这又是怎么回事？我们回到源头上去看，为什么要做两组数据的统计分析比较？不可以就算出两组的平均值，比一比他们是否相同吗？
最近朋友圈里疯狂刷了一波滴滴大数据杀熟的事情，同样的地点，不同的人，甚至不同的设备，都能有不同的价格，实在难以明言。 很多人，都支持美团干滴滴，打车出行领域，一家独大，肯定不是很好。...但是通过简单的对比，我们真的认为【大数据杀熟】存在吗？也许里面，并不能说明问题，一个计价模型其实很复杂，要考虑很多因素，如：卡劵，是否是vip用户，是否是新用户等等，说不定老用户还真没有新用户便宜。...这里面，是存在一定的空间，但也不是很主观的因素。说不定，不同的等级都有可能让价格不一样。 但我们需要认真思考一个问题，就是价格歧视到底存在不存在？...捂脸，逃跑； 想到很多年前，不管是滴滴还是美团，其实我们做为用户，撸了太多的羊毛，都快被惯坏了，免费大行其道的今天，我们要明白，羊毛终究要出在羊身上。一旦价格有波动，我们就敏感了，觉得很不公平。
简单的讲，NAT（Network Address Translation，网络地址转换）是将IP数据报头中的IP地址转换为另一个IP地址的过程。...发报文过程：NAT设备查看报头内容，发现该报文是发往外网的，将其源IP地址字段的私网地址192.168.1.3转换成一个可在Internet上选路的公网地址20.1.1.1，并将该报文发送给外网服务器，...基站在这里可以认为是一个NAT设备，基站通过查询NAT路由表确定这条消息是发给哪个手机的。最终，消息成功发送到手机的微信程序中。...怎么确保手机不被基站从路由表中清除了，时不时发一条数据，这就是IM类软件心跳的一个重要作用。...移动、联通NAT失效时间是5分钟，电信失效时间约30分钟（良心企业啊），这就是为什么微信每隔4.5分钟一定会有一个心跳（或别的消息）的原因。
一、什么是HttpOnly 根据Jordan Wiens一篇博客《No cookie for you!》...记载，HttpOnly cookie最初是由Microsoft Internet Explorer开发人员于2002年在Internet Explorer 6 SP1的版本中实现。...微软开发者网站介绍，HttpOnly是Set-Cookie HTTP响应头中包含的附加标志。...这样能够阻止恶意代码（通常是XSS攻击）将cookie数据发到攻击者网站。...更好的解决方法是处理先前设置的标志。实际上，SecurityWrapperResponse 的addCookie方法可以解决这个问题。我们可以编写一个servlet过滤器 ?
一、网站登录是怎么回事 在一个普通的网站开发中，Web Server怎么知道当前用户是谁？ ? 1. 典型WEB 在典型的WEB应用中，应用大致包含三类数据：用户数据、权限数据、业务数据。...下图是一个简单的描述。 ? 问题来了，在登录成功后的后续访问中，服务器是怎么知道当前请求的用户到底是谁呢？...用户数据同步的机制 前面采用了第二或第三种方案后，需要考虑用户数据如何同步的问题。可以考虑的有几种方案。为描述方便，将负责用户管理的系统称为主系统，其他系统成为子系统。...子系统读取到userId这个cookie后，知道这是登录用户的id，从数据库中读取对应用户的信息并保存到Session中即可。...子系统读取到这个userId后，知道这是登录用户的id，从数据库中读取对应用户的信息并保存到Session中即可。
换刀点 所谓换刀点是指刀架自动转位时的位置。大部分数控车床，其换刀点的位置是任意的，换刀点应选在刀具交换过程中与工件或夹具不发生干涉的位置。...还有一些机床的换刀点位置是一个固定点，通常情况下，这些点选在靠近机床参考点的位置，或者取机床的第二参考点来作为换刀点。...例如：加工外圆表面时，如果外圆直径比要求的尺寸大了0.2mm，此时只需将刀具偏移存储器中的X值减小0.2，并用原刀具及原程序重新加工该零件，即可修整该加工误差。...所谓刀尖圆弧半径是指车刀刀尖圆弧所构成的假想圆半径（图中的r）。实践中，所有车刀均有大小不等或近似的刀尖圆弧，假想刀尖在实际加工中是不存在的。 3....刀补的取消用G40来执行，需要特别注意的是，G40必须与G41或G42成对使用。
2：垃圾回收GC我们知道Golang垃圾回收 (GC garbage collection) 是一种自动内存管理机制，即我们在程序中定义一个变量后，会在内存中开辟相应空间进行存储。...比较常见的是发生在 slice、time.Ticker、goroutine 等的使用过程中，本文将从Golang内存泄漏的一些常见场景来看内存泄漏，然后学习如何避免和排查。...a []intfunc test(b []int) { a = b[:3] return}解决这个问题可以使用append的方法，append不会直接引用原来的数组，而是会新申请内存来存放数据...并且我们是在 for 循环中定时执行 select，也就相当于每一次执行 select 我们都重新创建（实例化）了新的 time.After()，因此每一次执行 select time.After()...我们启动一个goroutine非常简单，如果没有按预期退出，直到程序退出时goroutine才退出，goroutine就泄漏了，goroutine泄漏的本质是channel阻塞，无法继续向下执行，导致此
CAS到底是怎么回事 为什么需要CAS 如何实现CAS 关于CAS和ABA 关于应用层的锁和CPU的锁的关系 参考 ---- 为什么需要CAS CAS全称为Compare And Set(比较并交换)...如果cpu要修改的内存地址在高速缓存中存在，那么称为写命中，这种情况下，有两种策略来将高速缓存中修改后的数据写回主存，分别为: 全写法: 当CPU对Cache写命中时，必须把数据同时写入Cache和主存...，一般使用一个缓存区来存放要写回主存的数据，然后慢慢写回主存，此时cpu可以干其他事情，这个过程由硬件实现。...根据文档原文：如果是P6后的CPU，并且数据已经被CPU缓存了，并且是要写回到主存的，则可以用cache locking处理问题。否则还是得锁总线。...MESI大致的意思是：若干个CPU核心通过ringbus连到一起。每个核心都维护自己的Cache的状态。如果对于同一份内存数据在多个核里都有cache，则状态都为S（shared）。
今天马哥教育要跟大家分享的文章是Python中的random是怎么回事？如何增加输出结果的不确定性?...就是说，我们输入内容之后，至于会输出什么，我们是不知道的， python入门新手和正在python学习的小伙伴快来看一看吧，希望能够对大家有所帮助 ！ 如何增加输出结果的不确定性?...就是说，我们输入内容之后，至于会输出什么，我们是不知道的，这就是我们这节课要给大家介绍的random，来看看到底是怎么一回事吧!...以上就是马哥教育今天为大家分享的关于Python中的random是怎么回事的文章，希望本篇文章能够对正在 python学习 和从事python相关工作的小伙伴们有所帮助，想要了解更多相关知识记得关注马哥教育官网
这里通常进行一些初始化的操作，如数据库的连接。init()方法不能反复调用，一旦调用就是重装载 servlet。直到服务器调用destroy方法卸载servlet后才能再调用。...通常，大家在destroy方法里收回在init()方法中初始化的资源，如关闭数据库的连 接等。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/166697.html原文链接：https://javaforall.cn
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。主要用于二分类和多分类问题。...其基本思想是找到一个超平面，能够将不同类别的样本点尽可能地分开，并使得离超平面最近的样本点尽可能远离超平面，从而实现较好的分类效果。...SVM的关键是找到一个最优的超平面，这个超平面可以通过使得最靠近超平面的样本点之间的间隔最大化来定义。这些最靠近超平面的样本点被称为支持向量。...SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。同时，SVM可以通过核方法进行非线性分类，是常见的核学习方法之一。...最优超平面具有最大的边界，可以对点进行分类，从而使最近的数据点与这两个类之间的距离最大化。例如，H1 没有将这两个类分开。但 H2 有，不过只有很小的边距。而 H3 以最大的边距将它们分开了。
如果你对这5道题的回答，有3个或3个以上的“是”，那么说明你已经深陷“帕金森定律”的陷阱之中；如果你想从目前的困境当中解脱出来，就徐需要了解帕金森定律了，想要更进一步了解，就需要阅读《决定命运经典：帕金森定律
微信access_token是2小时过期，为了保险起见，每隔1个小时就获取（刷新）一次access_token。...建立一张数据库表t_token_lock(id,refreshtime,version)， id：是主键，分布式锁功能里用来定位某条数据记录 refreshtime：刷新access_token的时间，...两个中控服务器每个5分钟读一次数据，大多数时候，refreshtime>now（refreshtime是设置的未来一个小时的时刻，这一个小时之内的时间访问数据，都是这个结果），这种情况下没到刷新时间，不会刷新...我们只需要讨论临界情况，即查询数据记录时需要刷新access_token的情况。 两个中控服务器的计时器一般是不同步的，多数情况下，两个中控服务器会一前一后（一个执行完了，另一个才执行）的执行这3步。...那mysql的行级锁又是怎么实现的呢（苦海无边，回头是岸）？不管怎样，mysql在单机上实现锁会容易多了。
我们检查一下我们的请求是否正确，并且确保请求的 URL 返回的是 JSON 格式的数据。...如果确认请求 URL 返回的是 JSON 格式的数据，那么可以使用函数将返回的字节类型数据转换为 JSON 对象。...ssl模块，那可能确实和前面那位uu说的一样，可能是底层OpenSSL库的问题有关。...解决办法人家也说了，更新一下版本，提醒你一下，如果是使用Linux操作系统，看看484安装了正确版本的OpenSSL库。...稍等，问个度娘，大几千万条信息要筛选。
ensureValidRecordSize： private void ensureValidRecordSize(int size) { // 如果发送消息的大小比maxRequestSize大，...batch.size 是 Kafka producer 非常重要的参数，它的值对 Producer 的吞吐量有着非常大的影响，因为我们知道，收集到一批消息再发送到 broker，比每条消息都请求一次 broker...，性能会有显著的提高，但 batch.size 设置得非常大又会给机器内存带来极大的压力，因此需要在项目中合理地增减 batch.size 值，才能提高 producer 的吞吐量。
非聚集索引在叶子节点存储的是主键和索引列 使用非聚集索引查询出数据时，拿到叶子上的主键再去查到想要查找的数据。...在mysql中的锁看起来是很复杂的，因为有一大堆的东西和名词：排它锁，共享锁，表锁，页锁，间隙锁，意向排它锁，意向共享锁，行锁，读锁，写锁，乐观锁，悲观锁，死锁。...在面试的时候不虚 2.2表锁简单介绍 首先，从锁的粒度，我们可以分成两大类： 表锁 开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定力度大，发生锁冲突概率高，并发度最低 行锁 开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度小，...表锁对我们程序员来说几乎是透明的，即使InnoDB不走索引，加的表锁也是自动的！ 我们应该更加关注行锁的内容，因为InnoDB一大特性就是支持行锁！ InnoDB实现了以下两种类型的行锁。...p=771#_Toc374698322 https://www.cnblogs.com/LBSer/p/5183300.html 2.6锁总结 上面说了一大堆关于MySQL数据库锁的东西，现在来简单总结一下
说实话，一听到这个问题，我就有些心惊胆颤，因为我总觉得，他会把这个问题考虑得太简单，要知道，在ERP系统中，成本程序是相当难写的。...有了ERP系统，企业可以收集以前无法想象的数据，面对这些海量数据，如果不能采用作用成本法将成本算准，那可真太浪费了。 因此，我一直觉得，成本计算应该属于数据挖掘的范畴的。...由于成本计算几乎牵扯到ERP系统中各个角落的数据，成本计算该是ERP系统中所有信息的集大成者，一个企业的ERP系统如果最终能按作业成本法的要求把成本算准，那肯定说明这个企业的ERP系统使用得相当出色。...（了解更多内容，关注公众号：SAP Technical） image.png 一个合格的成本系统，至少有三方面的功能，一是标准成本，二是实际成本，三是差异分析。...价格的计算方法可能是加权平均，移动加权平均，先进先出，后进先出等，不同的企业会有不同的会计制度要求。当然，对于ERP软件本身，所有这些都是需要考虑的。 2、建立成本模型。
什么是正态分布？ 正态分布是在统计分析最广泛应用的一类分布，自然界、社会、科研、生活、生产中的很多现象都被发现近似地服从正态分布，它无处不在，让你在纷繁芜杂的数据背后看到隐隐的秩序。...许多统计过程均依赖于总体正态性，是参数统计分析的前提。 提醒大家：对数据进行正态性检验时，大部分数据都会拒绝正态分布假设，只要数据样本大，数据接近正态分布即可接受。 SPSS如何进行正态分布检验？...描述中有峰度系数和偏度系数，根据上述判断标准，数据不符合正态分布。本数据分布为正偏态，较陡峭。...根据Q-Q概率图，明显看出本案例数据不符合正态分布，也印证了前面峰度和偏度的结果。 以上分析过程是SPSS中能提供的比较全面，效率较高的正态检验方法。其他方法不再详细介绍，可参考SPSS相关教程。...，同时，我们了解到方差分析模型本身的稳定性比较好，所以，可以认为，在样本充足的状况下，因变量不过分的偏态（非完全正态），是可以接受的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
