今天同事提了一个这样的问题： 有两根不均匀分布的香，香烧完的时间是一个小时，你能用什么方法来确定一段15分钟的时间？...觉得很有意思，这里记录一下思路 先将香A一头点燃，香B两头点然，等香B烧完之后，说明时间过去了半个小时 还剩半个小时，这时 再将香A的另一头也点燃，香A两头同时燃烧的这段时间就是15分钟。...类似的题 一根粗细不均的绳子完全燃烧要一小时,如何用它测量75分钟时间? 步骤一：将一根绳子的两端同时点燃，需要的时间是半个小时。...步骤二：首先将两个绳子点燃，一个点两端，一个点一端然后等点燃两端的绳子烧完之后的时间是半个小时，接着再点燃那个绳子的另一端，则一共燃烧的时间是30+15=45分钟； 所以：步骤一+步骤二的时间：30+
- 并发 - 当有多个线程在操作时，如果系统只有一个CPU，则它根本不可能真正同时进行一个以上的线程，它只能把CPU运行时间划分成若干个时间段，再将时间段分配给各个线程执行，在一个时间段的线程代码运行时...如果一个锁守护多个相互独立的状态变量，你可能能够通过分拆锁，使每一个锁守护不同的变量，从而改进可伸缩性。通过这样的改变，使每一个锁被请求的频率都变小了。...分拆锁对于中等竞争强度的锁，能够有效地把它们大部分转化为非竞争的锁，使性能和可伸缩性都得到提高。分拆锁有时候可以被扩展，分成若干加锁块的集合，并且它们归属于相互独立的对象，这样的情况就是分离锁。...例如： ConcurrentHashMap的实现使用了一个包含16个锁的数组，每一个锁都守护HashMap的1/16。假设Hash值均匀分布，这将会把对于锁的请求减少到约为原来的1/16。...图2-3 网络调用序列图 我们可以看看DefaultMethodRetryHandler（commons-httpclient-3.0）的代码，默认retry次数为3。
插入排序有一种优化算法，叫做拆半插入。因为前面是局部排好的序列，因此可以用折半查找的方法将牌插入到正确的位置，而不是从后往前一一比对。...这时我们确知最后一个元素 99 一定是递增序列的最后一个元素，而且已经在正确的位置上。 现在问题变成了如何将剩余的元素重新生成一个最大堆——也很简单，只要依次自上而下进行过滤，使其符合最大堆的性质。...方法是将内存分成3块，其中2块用于输入，1块用于输出，指定一个输入块只负责读取一个归并段中的记录，如上图（b）所示。...要提高外排的效率，关键要解决以下4个问题： 如何减少归并轮数 如何有效安排内存中的输入、输出块，使得机器的并行处理能力被最大限度利用 如何有效生成归并段 如何将归并段进行有效归并 针对这四大问题，人们设计了多种解决方案...“败者树”的数据结构，可以一次生成2倍于内存容量的归并段；例如利用哈夫曼树的贪心策略选择归并次序，可以耗费最少的磁盘读写时间等。
其内部结构可以划分为N个段，每个段都有自己的并发锁，这样写入时可以写入不同的段中，从而提高了并发的性能。...分拆锁(lock spliting)就是若原先的程序中多处逻辑都采用同一个锁，但各个逻辑之间又相互独立，就可以拆(Spliting)为使用多个锁，每个锁守护不同的逻辑。...分拆锁有时候可以被扩展，分成可大可小加锁块的集合，并且它们归属于相互独立的对象，这样的情况就是分离锁(lock striping)。...（摘自《Java并发编程实践》） 对于分离锁有个更好些的解释：分拆锁有时候可以被扩展，分成若干加锁块的集合，并且它们归属于相互独立的对象，这样的情况就是分离锁。...否则就会当作难题用一些其他方法规避掉，反而失去了写出更好代码的机会，时间长了就变的平庸 以后还是要多多努力学习基础，这一段时间以来我觉得自己可以在编程上有更多的收获，或许我真的能写代码到50岁，至少我觉得
TCP拆包的原因和表现TCP拆包指的是发送方在发送数据时，将一个逻辑上独立的数据包拆分成多个小的数据包发送，导致接收方在接收时无法正确地组装这些数据包。...TCP拆包的原因主要是由于发送方发送数据的速度过快，接收方处理数据的速度没有跟上。TCP拆包的表现形式有两种：一个数据包被拆分成多个小的数据包，接收方无法正确地组装这些数据包。...TCP拆包的原因和表现TCP拆包指的是发送方在发送数据时，将一个逻辑上独立的数据包拆分成多个小的数据包进行发送，导致接收方在接收时无法正确地组装这些数据包。...造成TCP拆包的原因也有多种，例如网络传输的延迟、缓冲区的限制、发送方的发送策略等。TCP拆包的表现形式有两种：一个数据包被拆分成多个小的数据包进行传输。...序列化和反序列化另一种解决TCP粘包和拆包问题的方式是使用序列化和反序列化技术。即发送方在发送数据之前，将数据对象序列化为字节流，接收方在接收数据之后，将字节流反序列化为数据对象。
如果是第二个原因，接收方发现接收的数据已存在（判断存在的根据就是序列号，所以上面说序列号还有去除重复数据的作用），那么直接丢弃，仍旧发送ACK应答。 那么发送方发送完毕后等待的时间是多少呢？...TCP发送方的窗口可以划分成四个部分： Category #1、已经发送并且确认的TCP段； Category #2、已经发送但是没有确认的TCP段； Category #3、未发送但是接收方准备接收的...同理，TCP接受方的窗口可以划分成四个部分： Category #1、已经接收并且已经确认的TCP段； Category #2、已经接收但是没有确认的TCP段； Category #2、还未接收但是发送方已经发送的...TCP 粘包/拆包的原因及解决方法 TCP是以流的方式来处理数据，一个完整的包可能会被TCP拆分成多个包进行发送，也可能把小的封装成一个大的数据包发送。...分为有头部的拆包与粘包、长度字段在前且有头部的拆包与粘包、多扩展头部的拆包与粘包。
具体来说，它们都是将时间序列分成若干个时间段（Preformer 里用的术语是 segment，本文用的是 patch，实际上是差不多的），每一个时间段视为一个 token（这不同于很多 Transformer-based...中的均匀分段），每个 patch 的长度为 。...最后将向量展平之后输入到一个预测头（Linear Head），得到预测的单变量输出序列。 分 patch（时间段）的好处主要有四点： 1....这相当于将不同维度视为独立的，但 embedding 和 Transformer 的权重在各个维度是共享的。这样的话，每个 Transformer Backbone 只需要处理单变量序列。...总结 论文最核心的两点，分 patch、通道独立、以及自监督 mask 重建的做法在之前的时间序列相关论文中都已经存在了，所以我认为创新性并不是很强，但是效果不错。
根据基学习器的生成方式，目前的集成学习大体可以分成以下两类： ①序列集成方法，其中参与训练的基学习器按照顺序生成。...序列方法的原理是利用基础学习器之间的强依赖关系，通过对之前训练中错误标记的样本赋值较高的权重，来提高整体的预测效果。 ②并行集成方法，其中参与训练的基学习器并行生成。...并行方法的原理是利用基学习器之间的独立性来显著降低错误率。 前者的代表是Boosting，而后者的代表是Bagging,我们一个一个来聊。...Boosting Boosting是一族将弱学习器提升为强学习器的算法。 Boosting的两个核心问题 Q1:在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布？ Q2:如何将弱分类器组合成一个强分类器？...二者差别 1）样本选择： Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。
有多个内存不共享的节点。 DSM：分布共享存储多处理机。虽然物理上独立，但逻辑上共享内存。 Cluster：每个节点拥有小于16个的处理器，由网络整合。...存储模型 UMA：Uniform Memory Access，均匀存储访问模型。物理存储器被所有处理器共享（不位于处理器中），任意处理器访问任意内存单元时间相同，处理器可带高速缓存。...NUMA：非均匀存储访问模型。存储器分布在处理器中，因而访问不同存储空间时间不同，处理器可带高速缓存。...10、均匀划分/方根划分/对数划分/功能划分+PSRS排序/归并排序/选择问题 这里不懂，Mark一下。 均匀划分：将n个元素分割成p段，每段n/p个元素且分配给1个处理器。...先均匀划分成n份，再局部排序，然后每一组选n个样本，对n^2个样本排序，选择主元（快排中的pivot）后对每个部分进行主元划分，每部分按段号交换，最后归并排序。
前言缘由该大的不大，小程序包超出2M，无法上传发布前段时间项目迭代时，因版本大升级，导致uniapp打包后小程序后，包体积大于2M。...憋的实在没办法，遂将小程序分包，彻底解除封印，特来跟大家分享下如何将小程序分包，减小主包大小。...限制小程序的体积可以确保小程序能够在较短的时间内下载和启动，避免用户长时间的等待。...小程序一般都是由某几个功能组成，通常这几个功能之间是独立的，但会依赖一些公共的逻辑，且这些功能一般会对应某几个独立的页面。...那么小程序代码的打包，可以按照功能的划分，拆分成几个分包，当需要用到某个功能时，才加载这个功能对应的分包。
一、分区的概念 数据分区是一种物理数据库的设计技术，它的目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。...三、分区、分表、分库的详细理解 一、什么是分区、分表、分库 分区 就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的 分表 就是把一张表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表...需要解决的问题：在业务上区分哪些业务上是允许一定时间延迟的，以及数据同步问题。...数据组织形式（不同的数据又可选择不同的库表拆分方案）： 评论基础数据按用户ID进行拆库并拆表 图片及标签处于同一数据库下，根据商品编号分别进行拆表 其它的扩展信息数据，因数据量不大、访问量不高，处理于同一库下且不做分表即可...此方法的缺点是数据可能分布不均匀，如小号段数据量可能比大号段的数据量要大，同样的各个号段的热度也可能不一样，导致各个设备的负载不均衡；并且扩容也不够灵活，只能成倍地增加设备。 取模。
，以便各部分能够独立部署、独立扩展，从 20 年前的 SOA（即面向服务架构，包括微服务架构（Microservices）等变体）起便是如此 二.分区（Partitioning） 为了避免单库性能成为系统可扩展性的瓶颈...，通常把逻辑数据库（或其组成元素，例如数据表）拆分成各个独立部分，这种做法称为分区（Partitioning）： A partition is a division of a logical database...shard key 的选取 具体操作上，关键在于如何选取 shard key（按哪个字段的什么特征来分片），尽可能保证负载被均匀地分散到每一片上 注意，均匀并不意味着要求每一片的数据量均等，重点是均分流量...（有些片可能数据量很大，但访问量却很低） 同时还要避免产生“热点”，比如按姓氏首字母对用户信息进行分片实际上是不均匀的，因为有些字母更常见，此时按用户 ID 哈希值来分片可能更均匀些 四.垂直分区 另一种拆分方式是垂直分区...，将一些列（字段）拆分到其它表中： 多用于减少 I/O、降低性能成本，比如，按使用频率把常用字段和不常用的字段分开 比起水平分区，垂直分区的关键优势在于把信息拆的更细，进而允许一些针对性的优化，比如把不经常变化的数据拆分出来
ABC分类法是一种分析方法，通过考量企业库存物资的数量、品种的多少及价值，把企业库存物资划分成A、B、C三大类，对每一类物资分别采取与之相宜的管理策略。...采用这种策略运行一段时间后，发现每天总会出现补货不及时、补货拥堵的现象。为了彻底改变这些情况，多次分析订单结构，归纳总结订单特点，使用ABC分类法优化品项分配。...针对每类产品分别采取以下管理策略： A类产品： 根据ABC分析结果、流利条货格数量、拣选频次，设置两个及两个以上的货格,并且这类产品在每个拣选口均匀分布，优选选择补货距离最近的货格。...在一段时间内，补货任务有很多个。...由于补货任务的产生是随机的、独立的。
一方发送的多个报文可能会被合并成一个大的报文进行传输，这就是粘包；也可能发送的一个报文，可能会被拆分成多个小报文，这就是拆包。...关于这几种情况说明如下： server端分两次读取到了两个独立的数据包，分别是D1和D2，没有粘包和拆包 server一次接受到了两个数据包，D1和D2粘合在一起，称之为TCP粘包 server分两次读取到了数据包...正常情况下，当Server端收到数据之后，它并不会马上向client端发送ACK，而是会将ACK的发送延迟一段时间（假一般是40ms），它希望在t时间内server端会向client端发送应答数据，这样...当然，TCP确认延迟40ms并不是一直不变的，TCP连接的延迟确认时间一般初始化为最小值40ms，随后根据连接的重传超时时间（RTO）、上次收到数据包与本次接收数据包的时间间隔等参数进行不断调整。...3.4 序列化 序列化本质上已经不是为了解决粘包和拆包问题，而是为了在网络开发中可以更加的便捷。
代码经常改着改着就冲突了，各种代码冲突和合并要处理，非常耗费时间；经常我改动了我的代码，你调用了我，导致你的代码也得重新测试，麻烦的要死；然后每次发布都是几十万行代码的系统一起发布，大家得一起提心吊胆准备上线...，每次上线，准备几个礼拜，上线 -> 部署 -> 检查自己负责的功能 最近从2013年到现在，5年的时间里，2013年以前，基本上都是BAT的天下；2013年开始，有几个小巨头开始快速的发展，上市，几百亿美金...20个工程，20个git代码仓库里，20个码农，每个人维护自己的那个服务就可以了，是自己独立的代码，跟别人没关系。再也没有代码冲突了，爽。每次就测试我自己的代码就可以了，爽。...上来一个架构师第一轮就给拆好了，第一轮；团队继续扩大，拆好的某个服务，刚开始是1个人维护1万行代码，后来业务系统越来越复杂，这个服务是10万行代码，5个人；第二轮，1个服务 -> 5个服务，每个服务2万行代码...但是这个肯定是有问题的，因为http接口通信维护起来成本很高，你要考虑超时重试、负载均衡等等各种乱七八糟的问题，比如说你的订单系统调用商品系统，商品系统部署了5台机器，你怎么把请求均匀地甩给那5台机器？
要解决这个问题，首先要回答以下两个问题： 如何将股价序列转换为计算机图片？（X） 如何定义预测的目标？（Y） 以上两个问题，本质上就是如何定义训练样本及训练目标的问题。...每个时间段都有高开低收的价格，我们只使用最高价和最低价，然后把对应的时间段（字母表示）标注在该时间段对应的价格区间。...Market Profile到灰度图像 上述转换得到的Market Profile还不能直接作为CNN的输入，必须再转换成图像。在上述示例中，使用了日内的行情数据（把一天分成了5个时间段）。...作者采用了以下几种作为对比： 把所有25天的K线数据转换为Market Profile 把25天，以5天周期分成5段，每一个5天转换为Market Profile 然后，又可以根据不同日期用不同的颜色表示...总结 本文最大的创新是利用Market Profile将原本的时间序列预测问题，转换为图像识别的问题。这样就可以使用CNN进行趋势反转的预测。
没那么简单 从上面2个分析的点来看，听上去很有道理，而且实际带来的优势也的确如此，但我们只看到了好的一面，还没有看到负面的影响,在经过一段时间的拆表改造之后，陆陆续续发现问题来了，列举如下： 第一点：开发周期长...而加快其解析过程，我们目前也正在研究，尝试把schema对应的内存序列化到磁盘，在init时候直接从磁盘反序列化回来，倒也是种思路，但像sqlite 里面的struct，稍有研究的同学应该都知道，其每个...而经过时间打点看到，上述2组SQL查询时间差距也在70%左右，从这一角度来看，拆表的优势很明显。现在的问题就是为何2种实现sqlite对索引页加载的Page数量差这么大。...可见，拆表后，真正产生优化的原因为头部talker字段的占用被去除，另外，因为message被拆分成多个talker表，故对于部分talker表，由于聊天记录总数变小，该talker表内条数只要小于1.6w...至此，整个拆表带来的性能优势从存储的角度就已经很清晰的分析出来，整个优化效应链见下： 单条索引记录占用降低 —> 用于存储索引的Page数量降低 —> 用于查询加载的Page量降低 —> 整个查询时间降低
微信红包数据的访问热度，随着时间流逝会急剧降低，也就是数据的访问时间段非常集中，一般红包发出三天后，99% 的用户不会再去点开这个红包了。...微信红包的订单号是在发红包时系统生成唯一标识，使用序列号服务生成唯一 ID，后面拼接三位微信红包的订单分库表的标识。所以，总共可以分一百个逻辑库，每个逻辑库含有十张表。...一百个逻辑库均匀地分布到十组物理 DB，每组 DB 存十个逻辑库。这个架构的最大问题是，一组 DB 故障时，会影响其他 DB。...在 DB 故障导致业务失败时，业务逻辑层可获取到故障 DB 的号段，在发红包时，将这些故障的号段，换一个可用的号段就可恢复业务。...如果将订单号重新设计，预留三位空间，三位数字每一个代表独立的物理 DB，原来 10 组 DB 分别为 000-009 号段。
名词介绍 时间复杂度：指对数据操作的次数（或是简单的理解为某段代码的执行次数）。举例：O(1)：常数时间复杂度；O(log n)：对数时间复杂度；O(n)：线性时间复杂度。...希尔排序 希尔排序是插入排序的一个升级版，它主要是将原先的数据分成若干个子序列，然后将每个子序列进行插入排序，然后每次拆得子序列数量逐次递减，直到拆的子序列的长度等于原数据长度。...先将子序列分段有序，然后再将分段后的子序列合并成，最终完成数据的排序。 主要步骤： 将数据的长度从中间一分为二，分成两个子序列，执行递归操作，直到每个子序列就剩两个元素。...然后分别对这些拆好的子序列进行归并排序。 将排序好的子序列再两两合并，最终合并成一个完整的排序序列。 动图演示 ?...主要步骤： 设置一个合适长度的数组作为空桶； 遍历数据，将数据都放到指定的桶中，分布的越均匀越好； 对每个非空的桶里的数据进行排序； 将每个桶中排序好的数据拼接在一起。 动图演示 ?
对大数据集或非常高吞吐量，仅复制还不够，还需将数据拆分成为分区（partitions），也称分片（sharding）1。...然后讨论rebalancing，若想添加、删除集群中的节点，则必须进行再rebalancing。最后，概述DB如何将请求路由到正确的分区并执行查询。...上一个文章讨论的复制相关所有内容同样适用于分区数据的复制。考虑到分区方案的选择通常独立于复制，为简单起见，本文忽略复制相关内容。...为避免该问题，需要使用时间戳之外的内容作为K的第一项。 可考虑每个时间戳前添加传感器名称，这样首先按传感器名称，再按时间进行分区。假设多个传感器同时运行，则写入负载最终会均匀分布在多个节点。...若更新的K被设置为 (user_id,update_timestamp)，则能高效检索某用户在某时间段内，按时间戳排序的所有更新。
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