分布式系统中，大部分系统调用都会涉及到负载均衡，例如：客户端发往服务端的请求首先到达反向代理，然后反向代理再通过负载均衡算法将请求转发到业务系统；或者后端业务系统各模块间的调用前，也需要通过负载均衡算法选择到一个目标节点。
NumPy是Python中科学计算的基础包，它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。
在C#中，Random类用于生成伪随机数。它位于System命名空间下，所以要在代码中使用Random类，需要添加以下using语句：
好久没有写博客了，一直在不断地探索响应式DDD，又get到了很多新知识，解惑了很多老问题，最近读了Martin Fowler大师一篇非常精彩的博客The LMAX Architecture，里面有一个术语Mechanical Sympathy，姑且翻译成软硬件协同编程（Hardware and software working together in harmony），很有感悟，说的是要把编程与底层硬件协同起来，这样对于开发低延迟、高并发的系统特别地重要，为什么呢，今天我们就来讲讲CPU的高速缓存。
大家好，我是苏州程序大白。今天是五一假最后一天了。大家做好上班的准备了吗？？？五一大家去哪里玩了。在评论区分享下。不多说了。下面讲讲C#中基本的排序算法。
效果图 图片分块 创建二维数组 typeArr 和一维有序数组 pointsArr； 计算每个块区view的定位坐标（x，y）和view的背景坐标（px，py）、以及每个view的顺序 count；
用过RSA做加解密的同学一定曾经被RSA的各种Padding所困扰过。NoPadding、PKCS1Padding、OAEPPadding，有的地方说不要用NoPadding，要用PKCS1Padding；有的地方却说PKCS1Padding不安全，要用OAEPPadding...
在 Java 中，java.util.Arrays类提供的多种数组操作功能，可以有效地执行各种数组相关的操作，使得数组处理变得简单和高效。
本文分析GO语言包中的"crypto/rand"和"math/rand"，芯链HPB系统的区块链随机数，并给出了权衡效率和随机性，并给出了一款区块链摇号抽奖系统如何实现随机数的算法和流程。
Excel可以说是MS Office系列中最神奇也最重要的软件。小白用户或许并不了解，但对专业职场人士，特别是金融从业者而言，Excel就是分析数据快准狠的不二选择。别再傻傻地用鼠标点来点去啦，用这1
Excel可以说是MS Office系列中最神奇也最重要的软件。对于专业的职场人士，工作中经常需要用到Excel来分析数据。亲们别再傻傻地用鼠标点来点去啦，用这10个基本技巧来提高工作效率，让你做Excel事半功倍。
伪随机数是以相同的概率从一组有限的数字中选取的。所选数字并不具有完全的随机性，因为它们是用一种确定的数学算法选择的，但是从实用的角度而言，其随机程度已足够了。
Java里有伪随机型和安全型两种随机数生成器。伪随机生成器根据特定公式将seed转换成新的伪随机数据的一部分。安全随机生成器在底层依赖到操作系统提供的随机事件来生成数据。
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
排序是将数据按照一定规则重新排列的过程，常见规则有升序、降序等。排序算法如冒泡排序、快速排序等，广泛用于数据库、搜索引擎等场景，提高数据检索效率。此外，排序也应用于统计分析、机器学习等领域，以获取有序数据集或发现数据间的关联。
家可能都用过Chinaren的校友录，不久前它的留言簿上加了一个防止灌水的方法，就是系统每次产生一个由随机的数字和字母组成的图片，每次留言必须正确地输入这些随机产生的字符，否则不能添加留言。这是一个很好的防止恶意攻击的方法，其核心的技术就是如何产生随机数。Chinaren网站是使用PHP实现的，而我们可以充分利用ASP.net的强大功能很轻易地实现。
NumPy是一个开源的Python数据分析和科学计算库，全称为“Numerical Python”，主要用于数组计算。NumPy是作为数据分析必备库之一，是从事数据分析行业人员必要了解和学习的一个库，下面我们就来一起了解下NumPy。
在Java编程中，有些知识 并不能仅通过语言规范或者标准API文档就能学到的。在本文中，我会尽量收集一些最常用的习惯用法，特别是很难猜到的用法。（Joshua Bloch的《Effective Java》对这个话题给出了更详尽的论述，可以从这本书里学习更多的用法。）
在Java编程中，有些知识 并不能仅通过语言规范或者标准API文档就能学到的。在本文中，我会尽量收集一些最常用的习惯用法，特别是很难猜到的用法。（Joshua Bloch的《Effective Jav
现在越来越多的网站喜欢搞个验证码出来，而且各个语言基本上都能做到，今天我来一个C#写的！
随机数的使用很普遍，可用它随机显示图片，用它防止无聊的人在论坛灌水还可以用来加密信息等等。本文讨论如何在一段数字区间内随机生成若干个互不相同的随机数，比如在从1到20间随机生成6个互不相同的整数，并通过此文介绍Visual c#中随机数的用法。 .net.Frameword中提供了一个专门产生随机数的类System.Random，此类默认情况下已被导入，编程过程中可以直接使用。我们知道，计算机并不能产生完全随机的数字，它生成的数字被称为伪随机数，它是以相同的概率从一组有限的数字中选取的，所选的数字并不具有完全的随机性，但就实用而言，其随机程度已经足够了。 我们可以用以下两种方法初始化一个随机数发生器；
NumPy是一个开源的Python库，主要用在数据分析和科学计算，基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础，因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。比如：Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image 等。
NumPy 是Python数据分析必不可少的第三方库，NumPy 的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型。如今，NumPy 被Python其它科学计算包作为基础包，已成为 Python 数据分析的基础，可以说 NumPy 就是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库最基本的函数功能库。
过程的实现离不开堆栈的应用，堆栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构，最后压入栈的值总是最先被弹出，而新数值在执行压栈时总是被压入到栈的最顶端，栈主要功能是暂时存放数据和地址，通常用来保护断点和现场。
提示：英文原文写于2009年，当时的Firefox和最新版的Firefox，界面也有很大改动。以下是正文。 花了数小时阅读了如潮的好评，Bob最终迫不及待为他购买的托斯卡纳全脂牛奶点击了“进行结算”，
MindSpore Lite 是一款 AI 引擎，它提供了面向不同硬件设备 AI 模型推理的功能，目前已经在图像分类、目标识别、人脸识别、文字识别等应用中广泛使用。
在此之前，实现一款线程安全的计数器要么加锁，要么使用AtomicLong，加锁性能必然很差，AtomicLong性能要好很多，但是在高并发、多线程下，也显得吃力。于是就有了LongAdder，LongAdder有两个重要的方法：add和sum，add是线程安全的加，sum是返回结果，之所以叫sum是因为LongAdder通过分段的思想维护了一组变量，多线程并发更新时被散列到不同的变量上执行，减少冲突，所以最后获取返回值是将这些变量求和。通过这点也能看出sum获取的结果是不准确的，所以它只适用于统计场景，如果要获取精确的返回值，还是得用AtomicLong，性能和准确不可兼得。
在斐波那契数列中，通常是第一个和第二个数是1，后续的每个数是前两个数之和。因此，第30个数可以通过递归或循环方式计算。
进程 运行中的应用程序叫进程，每个进程运行时，都有自已的地址空间（内存空间） 如IE浏览器在任务管器中可以看到 操作系统都是支持多进程的
C#感觉比MFC和QT好用多了，决定以后除了特殊要求外都用C#开发:)。记录一下用C#实现生产者消费者模式吧。 先介绍一下这个模式，简而言之就是生产者（可能有数个）生产东西，消费者（可能有数个）消费前面生产的东西。举个生活中的例子就是苹果有好几个厂家（生产者）生产iphone，线下线上的购买者（消费者）通过多种途径消耗掉iphone的库存。再举一个实际开发中的例子，我架设了四个摄像头同时不间断拍照，我需要不断的处理得到的图片，这也是生产者消费者模式。
对数组运算相当于对数组每一个元素进行运算 a = np.arange(24).reshape((2,3,4))
最近，很多人私信抱怨说，最初的一个numpy就学不动了。有种想要再见和放弃的冲动！确实 Numpy 的操作细节很多，导致很多人在最开始的学习中，就有种被劝退的感觉。
PHP 中的数组实际上是一个有序映射。映射是一种把 values 关联到 keys 的类型。此类型在很多方面做了优化，因此可以把它当成真正的数组，或列表（向量），散列表（是映射的一种实现），字典，集合
洗牌算法是随机打乱一组数据的算法。常用的洗牌算法有随机置换算法和Fisher-Yates算法。随机置换算法是在数组中随机交换元素的位置，而Fisher-Yates算法是从数组的末尾向前遍历，并在遍历过程中与随机位置交换元素。
自《NumPy 秘籍》第一版以来，NumPy 团队引入了新功能； 我将在本章中对其进行描述。 您可能不太可能阅读本书的第一版，而现在正在阅读第二版。 我在 2012 年撰写了第一版，并使用了当时可用的功能。 NumPy 具有许多功能，因此您不能期望涵盖所有功能，但是我在本章中介绍的功能相对重要。
轴的概念 ：轴是NumPy模块里的axis，指定某个axis就是沿着axis做相关操作
参数说明： mat - 2D或N维矩阵，注：当前方法不支持具有4个以上通道的矩阵。 distType - 分布类型（RNG :: UNIFORM或RNG :: NORMAL） a - 第一分布参数；在均匀分布的情况下，这是一个包含范围的下边界；在正态分布的情况下，这是一个平均值。 b - 第二分布参数；在均匀分布的情况下，这是一个非包含上边界，在正态分布的情况下，这是一个标准偏差（标准偏差矩阵或整个标准偏差矩阵的对角线）。 saturateRange - 预饱和标志；仅用于均匀分配；如果为true，则该方法将首先将a和b转换为可接受的值范围（根据mat数据类型），然后将生成在[saturate（a），saturate（b））范围内的均匀分布的随机数，如果saturateRange = false ，该方法将在原始范围[a，b）中生成均匀分布的随机数，然后将其saturate，这意味着，例如，RNG().fill（mat_8u，RNG :: UNIFORM，-DBL_MAX，DBL_MAX）将由于范围（0，255）显着小于[-DBL_MAX，DBL_MAX），因此可能会产生大多数填充有0和255的数组。
裴波那契数列是一串按照F(0)=1，F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)（n>=2，n∈N*）这一条件递增的一串数字：
集合概念：集合是java中提供的一种容器，可以用来存储多个数据。集合和数组既然都是容器，它们有什么区别呢？
C++ STL中的变易算法（Modifying Algorithms）是指那些能够修改容器内容的算法，主要用于修改容器中的数据，例如插入、删除、替换等操作。这些算法同样定义在头文件 <algorithm> 中，它们允许在容器之间进行元素的复制、拷贝、移动等操作，从而可以方便地对容器进行修改和重组。
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