题目是来自Leetcode：50. Pow(x, n)，https://leetcode-cn.com/problems/powx-n/
n个作业{1，2，…，n}要在由2台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在M1上加工，然后在M2上加工。M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi。流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序，使得从第一个作业在机器M1上开始加工，到最后一个作业在机器M2上加工完成所需的时间最少。 2、问题分析
本文介绍了实现应用解耦的四个关键原则，包括依赖名式、配置和密码分离、后台服务以及端口绑定。这些原则有助于实现应用之间的解耦，提高系统的可维护性和可扩展性。
查询确认清单 BAPI_PRODORDCONF_GETLIST 返回 表：CONFIRMATIONS 字段 类型 长度 精度 说明 CONF_NO NUMC 10 0 操作完成的确认编号 CONF_CNT NUMC 8 0 确认计数器 ORDERID CHAR 12 0 订单号 SEQUENCE CHAR 6 0 顺序编号 OPERATION CHAR 4 0 活动编号 SUBOPERATION CHAR 4 0 子工序 RECORDTYPE CHAR 3 0 确认记录类型 CREATED_BY CHAR
本人40岁纯小白一枚，最近对Android APP有了兴趣，目前的任务：通过Android Studio 利用Apche poi 、EasyExcel等第三方库，编写APP，实现移动端APP 与后台Excel的数据交互。 这次利用CSDN平台记录下自己的成长。 纯属小白，有概念或者描述错误，希望大佬们不吝赐教，再此谢过。
编译生成Project1.exe，将其传入装有360和火绒的Windows靶机进行免杀测试。
最近小编接触了遗传算法（Genetic Algorithm）。关于遗传算法，公众号内已经有多盘技术推文介绍：
hello,咋们又见面啦，通过前面两篇文章的介绍，对task的创建、运行、阻塞、同步、延续操作等都有了很好的认识和使用，结合实际的场景介绍，这样一来在实际的工作中也能够解决很大一部分的关于多线程的业务，但是只有这一些是远远不够的，比如，比如，如果这么一个场景，当开启tsak异步任务后，有某个条件触发，需要终止tsak的执行又该如何实现呢？这一些问题正是我们今天需要交流分享的部分，带着这一些问题，咱们共同进入到今天的主题，谢谢！
在现有地点中解析其地点优先级,最小到区县,当前区县可指定作业优先级,当绑定优先级数据后的数据应在选择时优先展示。
学习打卡计划是信安之路知识星球开启的 “每天读书一小时，挑战打卡一百天” 主题活动，能够坚持学习打卡 100 天的同学可以获得信安之路提供的百分成就徽章和证书，学习书籍可以自选，主要目的是养成每日读书学习的好习惯，并将自己的学习心得分享出来供大家学习。
目前绝大部分医院的肿瘤相关突变数据的上游测序fastq文件处理都是公司代劳，流程是经典的GATK套装，主要是耗费计算机资源而已。
专为机器学习初学者推荐的优质学习资源，帮助初学者快速入门。 这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者，我该推荐哪些最适合的库，教程，论文及书籍帮助他们入门？ 资源的取舍很让人纠结，我不得不努力从一个机器学习的程序员和初学者的角度去思考哪些资源才是最适合他们的。 我为每种类型的资源选出了其中最佳的学习资料。如果你是一个真正的初学者，并且有兴趣开始机器学习领域的学习，我希望你能在其中找到有用的东西。我的建议是，选
这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者，我该推荐哪些最适合的库，教程，论文及书籍帮助他们入门？ 资源的取舍很让人纠结，我不得不努力从一个机器学习的程序员和初学者的角度去思考哪些资源才是最适合他们的。 我为每种类型的资源选出了其中最佳的学习资料。如果你是一个真正的初学者，并且有兴趣开始机器学习领域的学习，我希望你能在其中找到有用的东西。我的建议是，选取其中一项资源，一本书，或者一个库，从头到尾的读一边，或者完
给定一个浮点格式(IEEE 754)，有k位指数和n位小数，对于下列数，写出阶码E、尾数M、小数f和值V的公式。另外，请描述其位表示。
一天，领导找到我，巴拉巴拉一顿沟通，需求很清晰，我就不细说了（因为跟本文关系不大），总结下就是
首先，我们通过一个示意图来了解TASKCTL对各种作业类型的调用过程，并理解什么是插件，以及插件的作用。
很粗糙啊，有很多可以优化的地方，而且也不安全，但是临时用还是OK的，我这个是公司里面的单机软件，不联网。
这几天在看 Flink SQL 内置优化参数的功能和原理，虽然网上会有一些文章介绍，这里还是自己做一个整体的总结和思考，方便自己以后的回顾。
20世纪70年代以来，由于信息革命席卷全球，科学技术迅猛发展，市场需求结构发生显着变化，人们的消费行为越来越倾向于多样化和个性化；这促使市场由共性需求向个性需求转变，传统的大批量、标准化生产向小批量、个性化生产过渡。现代小批量生产型企业并不具有大批量生产下的成本领先优势，其竞争优势主要将通过差别化竞争战略获得。差别化竞争战略是指提供与众不同的产品和服务以满足顾客的特殊需求，以取得持久竞争优势。 小批量生产企业，在关注如何获取其竞争优势的同时，应注意到产品的价格必须为顾客所接受，避免在价格昂贵情况下片面追求差
一：概要模式 1：简介 概要设计模式更接近简单的MR应用，因为基于键将数据分组是MR范型的核心功能，所有的键将被分组汇入reducer中 本章涉及的概要模式有数值概要（numerical summarization），倒排索引（inverted index），计数器计数（counting with counter）2：概要设计模式包含 2.1：关于Combiner和paritioner combiner：reducer之前调用reducer函数，对数据进行聚合，极大的减少通过网络传输到reduce
简单作业类型:我们实现SimpleJob接口中的execute方法，在里面处理自己的业务需求，调度器通过配置的cron表达式进行调度。
随着云计算的不断发展，从最初的互联网初创企业，到现在的政府机关、金融和证券等行业，都在往云上迁移。在建设运维平台的过程中，大部分企业对于自动化运维能力非常重视，期望平台能管理好运维的批量作业以及日常运
Nginx应该是现在最火的web和反向代理服务器，没有之一。她是一款诞生于俄罗斯的高性能web服务器，尤其在高并发情况下，相较Apache，有优异的表现。
题图摄于广深高铁 1 背景介绍 联邦学习为打破“数据孤岛”而生，然而随着越来越多的机构投身到联邦学习领域，不同架构的联邦学习系统之间逐渐形成了新的“孤岛”现象，互联互通显得越发重要。FATE 2.0版本以全面互通为设计理念，是业内首个采用开源方式对应用层、调度、通信、异构计算（算法）等四个层面进行改造，实现了系统与系统、系统与算法、算法与算法之间异构互通的能力。 FATE 2.0互联互通整体架构示意图如下图所示。从上而下，从不同层次定义了东西向和南北向协议接口规范。方便各个厂商根据自身特点，分层和分
在过去的一年里，我一直是负责Wix的事件驱动消息基础设施（基于Kafka之上）的数据流团队的一员。该基础设施被 1400 多个微服务使用。 在此期间，我已经实现或目睹了事件驱动消息传递设计的几个关键模式的实现，这些模式有助于创建一个健壮的分布式系统，可以轻松处理不断增长的流量和存储需求。
按照标准化的需求，我们需要将gsectl文件推送至/usr/local/gse_bkte/agent/bin/目录，为了确保万无一失，做md5校验。
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By: CaesarChang Email: root121toor@gmail.com
Kettle是一款流行的ETL（Extract-Transform-Load，即数据抽取、转换、装载）工具，并可用来操作Hadoop上的数据。Kettle是用Java语言开发的。它最初的作者Matt Casters原是一名C语言程序员，在着手开发Kettle时还是一名Java小白，但是他仅用了一年时间就开发出了Kettle的第一个版本。虽然有很多不足，但这版毕竟是可用的。使用自己并不熟悉的语言，仅凭一己之力在很短的时间里就开发出了复杂的ETL系统工具，作者的开发能力和实践精神令人十分佩服。后来Pentaho公司获得了Kettle源代码的版权，Kettle也随之更名为Pentaho Data Integration，简称PDI。
本节将探讨ElasticJob故障失效转移机制。我们知道ElasticJob是一款基于Qu-artz的分布式任务调度框架，主要是指数据的分布式。ElasticJob的核心设计理念是一个任务在多个节点上执行，每个节点处理一部分数据。那如果一个任务节点宕机后，则一次任务调度期间，一部分数据将不会被处理，为了解决由于任务节点宕机引起任务一个调度周期的一次任务执行部分数据未处理，可以设置开启故障失效转移，将本次任务转移到其他正常的节点上执行，实现与该任务在单节点上进行调度相同的效果（本次调度处理的数据量），ElasticJob故障失效转移类图如图所示：
光阴荏苒，日月如梭，不知不觉间，Dinky 开源已经满满一周年。在这一年里，从思想的火花到实现的落地，再到各种组件与功能的扩展，是数十位贡献者的共同努力的成果，在此感谢各位贡献者与社区伙伴的支持，Dinky 定韶华不负，未来可期。
Flink 是流批一体计算框架，早些年主要用于流计算场景。近些年随着流批一体概念的推广，越来越多的企业开始使用 Flink 处理批业务。
Flink中的执行资源是通过任务执行槽来确定的。每个TaskManager有一个或者多个任务执行槽，每个可以运行一个并行任务的流水线。每个流水线包含多个连续的任务，像N次的MapFunction的并行实例跟一个ReduceFunction的n次并行实例。注意Flink经常同时执行多个连续的任务：对数据流程序来说都会这样，但是对于批处理程序来只是频繁发生。
操作系统是运行在计算机上最重要的一种软件，它管理计算机的资源和进程以及所有的硬件和软件。它为计算机硬件和软件提供了一种中间层
Hulu是美国领先的互联网专业视频服务平台，目前在美国拥有超过2000万付费用户。Hulu总部位于美国洛杉矶，北京办公室是仅次于总部的第二大研发中心，也是从Hulu成立伊始就具有重要战略地位的分支办公室，独立负责播放器开发，搜索和推荐，广告精准投放，大规模用户数据处理，视频内容基因分析，人脸识别，视频编解码等核心项目。
机器人的开发语言一般为C、C++、C++ Builder、VB、VC等语言，主要取决于执行机构（伺服系统）的开发语言；而机器人编程分为示教、动作级机器人编程语言、任务级编程语言三个级别；机器人编程语言
注解使用@Component声明一个bean，与xml功能相同可以申明scope bean名称（默认为手写字母小写的类名）
Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。
本项目主要用于互联网电商企业中使用Spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。
使用zk-smoketest的zk-latencies.py进行benchmark获取。
之前的文章中介绍了天河二号的架构，我们大致了解到了天河二号是一个由很多计算节点组成的具有强大运算能力的超级计算机。
在企业中使用Hive SQL需要一定的规范。一般在SQL编写之前，需要进行规范的注释添加，并设定特定的配置。
在Linux系统中，了解硬件的详细信息对于系统管理员和用户来说是非常重要的。lshw（硬件列表）命令是一个功能强大的工具，它可以帮助我们获取系统中各种硬件组件的详细信息。无论是CPU、内存、磁盘、网络适配器还是其他硬件设备，lshw命令都能够提供详尽的信息。
就目前来说Hadoop已经成为处理大数据的问题的必备的组件，许多的大厂都已经在使用Hadoop软件栈处理自己的问题，那为什么Hadoop技术栈这么流行？
WMS是仓库管理系统的缩写，是对批次管理、物料对应、库存盘点、质检管理、虚仓管理和即时库存管理等功能综合运用的管理系统。不同的仓库，不同的货主有不同的需求，应该如何应对这些五花八门的业务场景呢？
Executor是作业的执行器。这一节将介绍如何将调试好的作业部署到Executor上面运行。关于如何开发调试作业，见“入门”一章。
Hadoop分布式文件系统 (HDFS) 是运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）。
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