常规的做法有： 每个测试员的工作都有大量的任务构成，所以就需要制定测试任务清单，此为第一步。 有些任务只需进行一般描述，有些任务可以分解的相当细。...根据自己所能，对需要一天以上时间完成的任务单独列出一项。 估计每个任务会占用的时间，然后累加起来，再加上25%（根据公司具体情况，可多可少）的会议、培训和其他非项目工作，并以此估计所需的总时间。 ...说说我的思路： 类比法：如果做过类似的项目，可以类比以前的经验估计此次任务的时间； 利用模型估算：如果了解项目的长度或者复杂度，并且了解以当前公司将程度长度和复杂度与测试时间关联起来的数据为基础的模型，...我的做法是如果我的评估和测试员自己的评估存在冲突时，特别是他们的评估时间长得多时，先听听他们对测试任务和测试范围的看法，弄清楚什么原因导致他们给出的时间看起来那么长。...需要注意的是不要强迫测试员接受自己的看法，大家都不是傻子，这样做会让自己失去权威，而且任务就那么多，实际需要的时间基本是固定的。强迫测试员接受自己的计划很难得到一个好结果。
每个Partition可以由不同的消费者进行独立消费，这样就可以提高整个系统的吞吐量。负载均衡：Partition的数量通常比消费者组的数量多，这样可以使每个消费者组中的消费者均匀地消费消息。...消费者的五种状态Kafka的Consumer实例的五种状态，分别是：状态描述Empty组内没有任何成员，但是消费者可能存在已经提交的位移数据，而且这些位移尚未过期Dead同样是组内没有任何成员，但是组的元数据信息已经被协调者端移除...，协调者保存着当前向他注册过的所有组信息PreparingRebalance消费者组准备开启重平衡，此时所有成员都需要重新加入消费者组CompletingRebalance消费者组所有成员已经加入，各个成员中等待分配方案...Stable消费者组的稳定状态，该状态表明重平衡已经完成，组内成员能够正常消费数据状态的流转过程：Kafka几种选举过程 在Kafka中常见的几种选举过程如下：Partition Leader选举Kafka...在这个过程中，每个候选人都会创建一个临时带有递增序列号的Zookeeper节点，被称为选举竞争者（election contender）当都选人注册完成后，它们会查询Zookeeper并比较自己的序列号与其他候选人的序列号
最后协调者统一以 SyncGroup 的响应发送给所有成员。...当 IO线程 处理完请求，将生成的响应 发送到 网络 线程池的响应队列中 请求队列是所有网络线程共享的，而响应队列是每个网络线程专属的 Purgatory组件用于缓存延时请求 如acks=all的PRODUCE...不是offset 实现原理： broker 在缓存中保存 序列号， 对于接受的每一条消息，如果序列号 比 缓存中的大 1 则接受，否则丢弃。...需要将这个模式下消费者提交偏移量操作和生成者一系列生成消息的操作封装成一个原子操作。...kafka 消费者组 消费者组是 kafka 提供的可以扩展且具有容错性的消费者机制。 一个分区，只能被消费者组中的一个消费者进行消费。 当消费者数量多于分区数量时，多于的消费者空闲。
与某些将leader选举和日志复制绑定在一起的 Paxos 变体不同，PALF 中的leader候选人由一个独立的选举模块选举产生，重新配置模块管理 PALF 组的成员资格（§5.3）。...具体来说，PALF 副本中的所有日志条目都作为多个固定大小的块存储在 LogStorage 中的唯一目录下。MetaStorage 存储元数据信息，如所有 PALF 副本的成员信息。...3.3 系统接口 图 3 显示了一组与数据相关的 API，省略了系统管理接口，如引导和重新配置。PALF 提供了两种写日志的方法：追加（append）和镜像（mirror）。...当记录被追加到leader时，日志序列号（LSN）将由日志序列器分配给每个日志条目。LSN 表示日志条目在日志块中存储的物理偏移量。...4 日志的追加：当数据库将记录追加到 PALF 时，日志排序器会为每个记录分配一个单调递增的日志序列号（LSN），并将其封装为日志条目。
UUID（Universally Unique Identifier）是一种广泛使用的标识符，由128位组成，通常以32个十六进制数字表示，分为五组，形式为8-4-4-4-12的字符串，例如123e4567...数据库序列或自增ID 利用数据库的序列（如PostgreSQL的SEQUENCE）或自增ID（如MySQL的AUTO_INCREMENT）生成唯一的订单号。...Snowflake算法可以生成一个64位的长整数，其中包含时间戳、数据中心ID、机器ID和序列号，以确保生成的ID既唯一又有序。...每个数据中心最多支持32台机器； 4、 12位序列号：用来记录同一毫秒内生成的不同ID，12位序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号； 以下是一个简化的Snowflake算法实现示例： public...如果当前时间戳等于上一次的时间戳（即同一毫秒内），通过增加序列号生成不同的ID；如果序列号溢出（超过最大值），则等待到下一个毫秒。 如果当前时间戳大于上一次的时间戳，重置序列号为0。
实时传输协议 RTP，RTP 提供带有实时特性的端对端数据传输服务，传输的数据如：交互式的音频和视频。那些服务包括有效载荷类型定义，序列号，时间戳和传输监测控制。...序列号：占16位，用于标识发送者所发送的RTP报文的序列号，每发送一个报文，序列号增1。这个字段当下层的承载协议用UDP的时候，网络状况不好的时候可以用来检查丢包。...每个CSRC标识了包含在该RTP报文有效载荷中的所有特约信源。...为允许多个互操作实现独立生成不同的头扩展，或某种特定实现有多种不同的头扩展,扩展项的前 16 比特用以识别标识符或参数。这 16 比特的格式由具体实现的上层协议定义。...RTCP的主要功能是：服务质量的监视与反馈、媒体间的同步，以及多播组中成员的标识。在RTP会话期 间，各参与者周期性地传送RTCP包。
为了铸造固定面额 $1 的零币，用户 Alice 首先生成一个随机的硬币序列号 ，然后使用安全的数字承诺方案对 进行承诺。...由于此设置仅发生一次并且不会产生任何相应的秘密值，因此我们认为这种放松对于实际应用是可以接受的。 一些具体的实例可能使用不同的假设。 每个硬币都是使用随机铸造算法生成的。...当且仅当 ， 为素数且 如定义时，输出 1 。 如果Strong RSA假设很难，则累加器满足强的抗碰撞性能。...输出 ，其中 包含以下知识的签名： 给定证明 ，序列号 和一组硬币 C，首先计算 。接下来，使用已知的公共值验证 是 上的知识签名。...对于硬币序列号，只能为每个客户保留完整的序列表，并且会产生存储该列表的（较小）开销，以及处理交易进入客户的所有可能方式的较大工程开销。
一、了解Snowflake 1.1 何为Snowflake算法Snowflake 中文的意思为雪花，所以 Snowflake算法 常被称为 雪花算法，是 Twitter（现“X”）开源的分布式 ID...有多种方案，如：1、数据库主键自增可以让不同表初始化一个不同的初始值，然后按指定的步长进行自增。例如有3张拆分表，初始主键值为1，2，3，自增步长为3。...序列号：12bit，用于表示在同一毫秒内生成的多个ID的序号。如果在同一毫秒内生成的ID超过了4096个（2的12次方），则需要等到下一毫秒再生成ID。...此时有 200 并发，均匀散布三个节点，三个节点同一毫秒同一序列号下生成 ID，那么就会产生重复 ID。...通过上述假设场景，可以知道雪花算法生成 ID 冲突存在一定的前提条件：服务通过集群的方式部署，其中部分机器标识位一致；业务存在一定的并发量，没有并发量无法触发重复问题；生成 ID 的时机：同一毫秒下的序列号一致
可以看到，如果每次建立连接，客户端和服务端的初始化序列号都是一样的话，很容易出现历史报文被下一个相同四元组的连接接收的问题。 客户端和服务端的初始化序列号不一样不是也会发生这样的事情吗？...序列号，是 TCP 一个头部字段，标识了 TCP 发送端到 TCP 接收端的数据流的一个字节，因为 TCP 是面向字节流的可靠协议，为了保证消息的顺序性和可靠性，TCP 为每个传输方向上的每个字节都赋予了一个编号...初始序列号，在 TCP 建立连接的时候，客户端和服务端都会各自生成一个初始序列号，它是基于时钟生成的一个随机数，来保证每个连接都拥有不同的初始序列号。...给大家抓了一个包，下图中的 Seq 就是序列号，其中红色框住的分别是客户端和服务端各自生成的初始序列号。...懂了，客户端和服务端的初始化序列号都是随机生成，能很大程度上避免历史报文被下一个相同四元组的连接接收，然后又引入时间戳的机制，从而完全避免了历史报文被接收的问题。 嗯嗯，没错。
每个文件组由一个联机重做日志文件和它的镜像副本组成，包含一个组号，比如Group 1。每个彼此完全一致的副本被看成是文件组的成员. 下图显示了拥有3个联机重做日志文件组，每组2个成员的数据库。...对于每个组，为了最大的可用性，每个成员存储在不同的磁盘。 ?...同时，Oracle推荐通过配置把归档重做日志文件写到快速恢复区(fast recover area) 每个归档重做日志文件为重做日志文件组中，其中一个被写满的重做日志文件成员的拷贝，包含唯一的日志序列号...如a_log1被损坏，ARCn归档与a_log1完全一致的b_log1.开启归档后，归档重做日志将包含了每个组中单个成员文件的副本 关于数据文件(data file) 数据文件为数据库中存储数据的操作系统文件...(Control Repository) TEMP 该表空间存储处理SQL语句（如查询排序）时生成的临时数据。
非因果序生成器 如果系统中没有唯一的单主节点（比如你用的是多主模型或无主模型，又或者你的系统存在多个分区），则如何为每个操作产生一个序列号就变得不那么简单直观了。...常用的方式有以下几种： 每个节点独立地生成不相交的序列集。如，你的系统中有两个节点，一个节点只产生奇数序号，另一个节点只产生偶数序号。...，但如果有足够的精读，就可以让任意两个操作关联的时间戳不同，依次也可以达到全序的目的。此种方法有时候会被用在解决冲突使用后者胜的策略（但会有风险）。 每次可以批量产生一组序列号。...这三种方案都要比使用单点计数器生成序列号要性能好、扩展性更强，且能为系统中的每个操作产生全局唯一的、近似递增的序列号。但他们都存在着同样的问题：产生的序列号不是因果一致的。...在该系统中，每个节点有一个唯一的 id 和一个记录处理过多少个操作的计数器，Lamport 时间戳是上述两者组成的二元组：(counter, node ID) 。
每当有新的订单生成时，该列的值会自动增加，从而确保每个订单都有一个唯一的编号。优点：实现简单，易于理解和维护。...通过时间戳、机器ID和序列号的组合，确保每个ID都是唯一的。优点：生成速度快，全局唯一，适用于分布式系统和高并发环境。缺点：生成的ID较长，不利于用户记忆和存储。...、某个特定机器ID（如1）和某个序列号（如1）下生成的。...上述ID示例是假设性的，实际生成的雪花算法ID将取决于生成时的具体时间戳、机器ID配置和序列号。由于雪花算法生成的ID是全局唯一的，因此在实际应用中，每个ID都是独一无二的，不会与其他ID重复。...然而，在极端情况下（如时钟回拨、序列号溢出或网络分区等），理论上仍然存在生成重复ID的可能性。因此，在使用雪花算法时，需要充分考虑这些潜在风险，并采取相应的措施来降低重复ID的概率。
每个数据库至少有两个联机重做日志文件，但与控制文件一样，优秀的DBA总是为每个联机重做日志文件创建多个副本。联机重做日志包含多组联机重做日志文件，每个文件都称为一个成员。...Oracle数据库至少需要两个组，其中每个组知道有一个成员在运行。处于性能考虑，可以创建两个以上的组，出于安全起见，每组要有多个成员。 其中一个组是当前组：LGWR将更改写入当前联机重做日志文件。...这样，联机重做日志文件组（及其成员）将被循环使用，而每次日志切换将生成归档重做日志文件。 与控制文件一样，如果每组具有多个成员（事实也应当如此），那么仍然不必担心保持这些成员同步的问题。...LGWR能够确保对所有成员进程并行写操作，从而使这些成员完全相同。如果丢失某个组的一个成员，只要还存在其他成员，数据库仍然能够继续运行。 联机重做日志文件组的大小与数量涉及调整问题。...就十分忙碌的数据库而言，每秒钟可生成数MB的重做数据，就基本处于静态的数据库而言，每小时也不过生成数MB的重做数据。每个联机重做日志组的成员数量取决于适当的容错级别，也依照住址标准中的文档记录而定。
前言： pandas是在numpy的基础上开发出来的，有两种数据类型Series和DataFrame Series由一组数据（numpy的ndarray）和一组与之相对应的标签构成 DataFrame...表格行的数据结构，包含一组有序的列 Series 何为Series？...Series由一组数据（numpy的ndarray）和一组与之相对应的标签构成 创建Series from pandas import Series,DataFrame import pandas...+ser03 DataFrame 何为DataFrame？...df04.dropna(how="all") #替换缺失值 df04.fillna(0) df04.fillna({0:1,1:2,2:3}) 数学统计 常见的方法如count describe
看到这样的结构，肯定知道有一个全局的大数组，这个Index就是数组下标，而序列号就是用来做数据校验的，可以说和FWeakObjectPtr原理是一样的。...除了Index外，还有个序列号SerialNumber，作用就是某个Index上的Entity被删除后，再创建个新的Entity，如果原来Index指向的EntityData和EntityHandle序列号不匹配...如果FMassFragment可以理解为Entity的成员变量，那FMassSharedFragment就可以理解为Entity的static成员变量，而FMassChunkFragment可以理解为每个...Chunk的static成员变量，Chunk具体是什么接下来会说。...这里我准备创建3种类型的Entity，第一种内部数据是float的，第二种是int32的，第三种是float和int32组合在一起的。
运输层的任务是如何为运行在不同主机上的应用进程提供直接的通信服务，因此也被称为端到端的协议。运输层屏蔽了网络核心的细节，使应用进程看到的就像是在两个运输层实体之间有一条端到端的逻辑通信信道。...需要注意的是，发送缓存和接收缓存的大小是有限的，当缓存已满时，TCP可能会采取一些策略，如拥塞控制、流量控制等来保证数据的可靠传输和网络的稳定性。...TCP会将要传输的数据流分为多个块（chunk），然后为每个块添加TCP标头，从而形成了一个TCP段，也就是报文段。...TCP报文段结构让我们来探讨一下TCP头的格式和内容。序列号：在建立连接时由计算机生成的随机数作为其初始值在建立TCP连接时，并将该序列号通过SYN包发送给接收端。...UDP 适用于以下场景：包总量较少的通信，如 DNS (Domain Name System)：DNS 查询通常是短小的数据包，UDP 可以更快地完成查询操作。
何为面向过程，何为面向对象 面向过程（Object Oriented Programming，OOP） 面向过程（Procedure Oriented Programming，POP）是将程序视为一系列的过程或函数的集合...在面向过程的编程中，程序的执行流程主要由函数的调用和控制流语句（如条件语句和循环语句）组成。面向过程编程通常关注解决问题的步骤和操作，以过程或函数为单位进行组织和实现。...每个文件通常包含一个或一组紧密相关的功能，这有助于减少代码的复杂性并使得开发者能够更快速地找到并修改代码中的特定部分。...开发者可以单独测试每个模块的功能，而不需要运行整个应用程序。...为了充分利用这些好处，开发者通常会遵循一些最佳实践，如使用头文件（.h 或 .hpp）来声明类和函数的接口，并使用源文件（.cpp 或 .cc）来实现这些接口。
如过你的用户不去使用，那么你的Salesforce解决方案再好也没什么用。仅仅提供给团队一个好的应用是不够的，你还需要培训，支持并给他们使用的理由。...在培训后，你需要提供持续的和可容易得到的支持，例如在办公时间提供系统支持，提供多次的重复培训，并提供系统讨论组等。 3....例如，业务机会必须在Salesforce中关闭后才能生成发票或才能付款。 减少多渠道的重复数据录入。...通过数据来支持用户 允许终端用户访问报表和仪表板，提供给特定角色特定的数据。这会帮助用户查看业绩的情况以及他们是如何为企业增加价值的。你需要花时间向用户展示如何非常简单容易的去创建他们自己的报表。...让使用Salesforce变成员工内部的竞赛。没有什么比将产生最多线索以及关闭最多案子的员工名字显示在公司大屏幕更有趣的了。 ----
如果没有选举出，则填充0.0.0.0 所有224.0.0.X格式的组播IP地址被称为本地链路组播； 目标IP地址是本地链路组播的数据包中的TTL值被设定为1；所有的本地链路组播都存在与之对应的组播...DD报文的序列号在DD报文交互过程中逐次加一。 只有主设备才可以规定DD序列号内容。 如果从设备发送完数据，而主设备没有发送完毕。从设备也需要回复一个空的DD报文进行确认。...主设备需要发送空的DD报文，目的是给从设备提供DD序列号使用。 隐性确认---从设备必须根据主设备发送报文中的序列号来发送自己的DD报文。...Link Data：描述链路的详细属性，如带宽、MTU、成本等 LSAck报文的目的---显性确认机制 1....防止重复LSA的传播 在网络拓扑发生变化时，路由器会生成新的LSA并通过OSPF广播到网络中。
此外，资源共享还包括各种非技术性的资源，如市场分析、用户体验设计、项目管理方法等。这些“软性”资源对于项目的长远发展同样至关重要。...安装指南：为用户提供详细的安装和配置说明。 使用示例：通过具体的示例，帮助用户快速上手。 开发者指南：详细描述如何为项目做出贡献，包括代码风格、测试方法等。...论坛或讨论组：为社区成员提供一个讨论和解决问题的平台。 邮件列表：保持社区成员之间的持续沟通，特别是对于那些不经常在线的成员。...新手友好：Python社区强烈鼓励新成员参与，并为他们提供了大量的资源和支持。 活跃的会议和活动：如PyCon, 这些活动为社区成员提供了交流和学习的平台。...每个成功的社区都有自己的独特之处，但它们都分享着一个共同点：对其成员的尊重、开放的沟通和对项目的热情。为了保持社区的健康和活跃，项目维护者需要不断的努力、创新和适应变化。
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