高水位线好比水库中储水的水位线，用于描述数据库中段的扩展方式。高水位线对全表扫描方式有着至关重要的影响。...当使用delete 操作 表记录时，高水位线并不会下降，随之导致的是全表扫描的实际开销并没有任何减少。本文给出高水位线的描述，如何降低高水位线，以及高水 位线对全表扫描的影响。...当这些块中未填充任何数据时，高水位线位于块的最左端(底端) 随着记录的不断增加，新块不断地被填充并使用，高水位线随之向右移动。高水位线之上为未格式化的数据块。 ...全表扫描会扫描高水位线之下的所有块，包括空闲数据块(执行了delete操作)。 低高水位线 是在使用ASSM时的一个概念。...3 0 physical reads 三、总结 1、高水线直接决定了全表扫描所需要的I/O开销 2、delete操作不会降低高水位线，高水位线之下的所有块依然被扫描
Activity的切换效果 二、属性动画 2.1 使用方法 2.2对任意属性做动画 2.3 属性动画的原理 三、使用动画的注意事项 Android中动画分为：View动画、帧动画（也属于View动画）...在initialize中做初始化工作，在applyTransformation中做相应的矩阵变换（需要用到Camera），需要用到数学知识。...如果android:animation中的动画时间是100ms，那么每个child都会延迟800ms后播放动画。如果不设置delay，那么所有child同时执行动画。 的Button xml中确实是固定值180dp，所以是属性"width"的setWidth是无效的，即不满足第二条要求，就没有动画效果了。...（当修改Button xml中设置android:layout_width为"wrap_content"时，上面执行的属性动画是生效的。） 那么，当不满足条件时，如何解决此问题呢？
1、找到CPU最高的会话step1、根据 top -H -p 9120 显示出线程级别的监控信息（这里的9120是mysqld的进程号） # 这里也可以使用htop 然后F4过滤出mysqld...这里的THREAD_OS_ID就是step1中看到的PID*************************** 1. row ***************************...的会话step1、如果要找到IO高的会话，可以使用 iotop -o 看到的结果类似如下： Total DISK READ :0.00 B/s | Total DISK WRITE : 114.78...mysqld [connection] --> 主要关注connection这种，上面的ib_pg_flush-x 通常都是因为客户端的请求引起的，因此优先分析connection这种thread。...可以定位到thread_id=9211，然后继续使用step2的方法查询performance_schema.threads即可。
关于高并发 高并发场景 互联网应用以及云计算的普及，使得架构设计和软件技术的关注点从如何实现复杂的业务逻 辑，转变为如何满足大量用户的高并发访问请求。...这就是互联网应用和云计算中普遍采用的分布式架构方案。...关于高性能 高性能场景 互联网应用以及云计算的普及，使得架构设计和软件技术的关注点从如何实现复杂的业务逻 辑，转变为如何满足大量用户的高并发访问请求。...编写性能更好的SQL语句 实现异步I/O与异步方法调用 关于高可用 高可用场景 我们知道，Web 应用在各种情况下都有可能不可访问，也就是不可用。...相对支付宝的可用性超过 99.99%，Twitter 的可用性只有 98%。 在互联网企业中，为了更好地管理系统的可用性，界定好系统故障以后的责任，通常会用故障分进行管理。
还有哪些高并发场景中的常用集合没有被提及 由于篇幅所限，本书不能一一概括JUC中的所有集合，下面对Java中的其他原生集合进行补充说明。...高并发场景中的集合可借鉴的设计思想 根据本书对JUC中的集合（包括Queue集合、Deque集合、Map集合、List集合、Set集合等）进行的介绍可知，Java提供的工作在高并发场景中的原生集合的性能并不是在任何使用场景中都是最好的...此外，这些第三方组织或公司会公布一些已经成熟、稳定的集合供程序员使用。 不过JUC提供的集合在大部分高并发场景中已足够稳定，并且适合运行在大部分高并发场景中。...通过复合手段保证多场景中的性能平衡性 在保证线程安全性的前提下，JUC中的集合是如何解决特定场景中的处理性能问题的？...简单地说，一种单一的锁实现方式，并不能解决高并发场景中集合工作的全方位问题，在保证线程安全的情况下，只有针对不同的工作场景采用不同的工作模式，才能对集合的工作性能进行平衡。
有些时候我们需要获取到View的宽高信息。在onCreate和onResume中尝试view.getWidth()或是view.getHeiht()时，我们会发现获取到的是0。...获取宽高正确的方法有哪些呢？...方法1 - 在Activity的onWindowFocusChanged获取宽高 @Override public void onWindowFocusChanged(boolean hasFocus)...从log的时间上可以看出，在view加载完毕后，执行的Runnable。 应用 - 动态调整ImageView的宽高 获取到view的宽高后，我们可以动态地调整ImageView的高度。...假设图片宽高为704 * 440。xml中设置scaleType为fitXY。已知ImageView的宽度是固定的，我们可以调整高度。
概述 JUC中提供了大量的Queue/Deque集合，用于满足程序员在多种高并发场景中的数据管理和数据通信需求，常用的Queue/Deque集合如图9-1所示（后面多处使用队列称呼Queue/Deque...此外，图9-1中的队列都有一些自身的工作特点。 • ArrayBlockingQueue：这是一种内部基于数组的，在高并发场景中使用的阻塞队列，是一种有界队列。...该队列的一个显著工作特点是，存储在队列中的数据对象数量有一个最大值。 • LinkedBlockingQueue：这是一种内部基于链表的，在高并发场景中使用的阻塞队列，是一种无界队列。...在实际应用中，经常使用该队列进行线程间的消息同步操作。 • PriorityBlockingQueue：这是一种内部基于数组的，采用小顶堆结构的，可以在高并发场景中使用的阻塞队列，是一种无界队列。...在高并发场景中，Queue/Deque集合除了可以充当多线程间数据操作的载体，还可以主导线程间的数据协作工作。要完成数据传输的主导工作，这种集合就一定有对应的功能。
一个高可用的集群里，一般都会存在主节点的选举机制。这里以elasticsearch集群为例，介绍一下集群的节点选举方法。...master什么时候产生，又是怎么产生的呢？ 什么是master节点？ 简单的说，master节点就是集群中的leader，或者管理者。...master节点知道所有其它节点的状态，集群中的一些重要的决策交由它来做。 为什么集群里一定要有一个master节点？ 我们可以想象一下一个没有master节点的集群是什么样子的。...正式提案中包含两项内容：编号n和值v。其中，n是它之前预提案的编号，而v是它得到的所有反馈中，编号最大的提案的v值。...提议者2改变自己提案中的v值，从B变为A。接受者2因为之前没有收到过正式提案，所以只返回“接受”。 ?
在编程中，一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。即不用担心重复执行幂等方法不会影响系统状态。比如setTrue()方法就具有幂等性。...在高并发、分布式系统中，对幂等的控制非常重要。 严格幂等：同一笔交易，无论请求方发送多少次请求，服务方只处理一次，且后续的返回信息都和第一次返回的信息相同。...幂等的实现 数据库实现 在IT系统中，最常见的幂等实现方式，是利用交易流水在数据库表里面设置的唯一约束来实现，这种方法实现成本低，效果好。...但这种方案也是错误的。因为在分布式系统中，同样的应用会部署若干台机器，synchronized同步块只能同步同一个jvm中的不同线程。对于不同的jvm中的线程，完全没有控制力。...实现幂等的方式有很多种，应用的场景也有很多，其要点在于利用共享资源的锁机制。利用锁的机制来达到执行权竞争的目的，即实现了幂等。
JavaScript中的类型判断方法（全） js中的数据类型 基本数据类型：Undefined、Null、Boolean、Number、String，Symbol 引用数据类型 ：Object 一般而言...无法识别基本数据类型 依然不能判断所有类型 可以适当封装用于数据类型判断 当然，不同场景使用不同的判断方法...简单类型的判断，使用typeof即可（null的问题属于历史遗留），针对array和object再作进一步区分即可（可以使用Array.isArray()）
MySQL中的全表扫描案例 这两天看到了两种可能会导致全表扫描的sql，这里给大家看一下，希望可以避免踩坑： 情况1： 强制类型转换的情况下，不会使用索引，会走全表扫描。...varchar类型的值，那么结果中扫描的行数rows就是1，而当我们使用的是整数值10的时候，扫描行数变为了7，证明，如果出现了强制类型转换，则会导致索引失效。...情况2： 反向查询不能使用索引，会导致全表扫描。...=作为条件的时候，扫描的行数是表的总记录行数。因此如果想要使用索引，我们就不能使用反向匹配规则。 情况3： 某些or值条件可能导致全表扫描。...简单总结一下： 1.强制类型转换的情况下，不会使用索引，会走全表扫描 2.反向查询不能使用索引，会导致全表扫描。 3.某些or值条件可能导致全表扫描。
在如今的互联网当中，Socket 协议是最重要的基础之一。本文涵盖了在 Python 中处理 Socket 编程的所有领域。...，现在让我们来看看 Python 的 Socket 模块 如何在 Python 中实现 Socket 编程 要在 Python 中实现 Socket 编程，需要导入 socket 模块。...模块的重要性，接下来让我们看看如何在 Python 中建服务器和客户机。...，并将其打印到一次两个字节的缓冲区中，然后在完成连接后关闭连接。...在上面的程序中，mylist是使用pickle模块的dumps()函数序列化的。还要注意，输出以b开头，表示它已转换为字节。
ETT 促进业务改进 我们在业务案例分析中遵循三个核心原则，一是现场制作的演变，这是关于我们如何能够实现低成本且便捷的现场制作。...对所有内容的通用访问技术，我们将所有内容放在一个存储库中，这样我们就可以像使用中央媒体资产管理 IP 一样立即访问整个企业中的所有内容。...IP 提供了可扩展性和灵活性，我们如今有 43000 多个音频视频流正在运行，音频有 64 个频道，我们正在考虑如何部署动态系统，我们无法在 SDI 中做到这一点，我们也无法在捆绑版本的 IP 中做到这一点...所以将音频和视频分离在这个计划中是绝对必要的。 ETT 系统 在这个项目中，在集中的部分我们有两个技术中心，实际上一个在我们自己的设施中，一个是在我们刚刚租用空间的第三方设施中。...构建一个相对较小的系统是一个挑战，因为成本开销非常大。 SDI 适配并不是真正的全 IP。 供应商很难谈论解决方案和产品。 标准团队应该进行实施后审查。 操作模式对其是十分必要的。
GREED GREED 模型基于视频帧率不同而带来的带通系数分布之间观察到的统计偏差。 当参考视频 和失真视频 的帧率不同时，给先前的全参考质量评价技术的应用带来了一定的困难。...除此之外，为了捕获空域失真，空域 GREED 被定义为： 实验 根据上述分析，使用 GREED 特征去替换 VMAF 中的 TI 特征，如图所示： 使用 GREED 特征替换 VMAF 中 TI 特征...性能分析 与其他方法和模型的性能对比 对于现有的全参考质量评价模型，需要参考视频和失真视频有相同的帧序列，因此对于有不同帧数的视频对，需要首先采用帧补全的处理，再进行评价。...不同帧率的视频的性能 从表中我们可以看出，GREED-VMAF 在低帧率时有着更好的表现，而在较高帧率情况下性能表现不如 GREED。...在其他数据集下的表现 为了评判该模型对于非高帧率数据的泛化能力，采用了其他三个 VQA 数据集：LIVE-VQA、CSIQ-VQA 和 LIVE-mobile 进行评价，这些数据集的参考视频和失真视频具有相同的帧率
/httpclient #高并发Http客户端 ./httpserver #高并发Http服务器 #浏览器访问:http://127.0.0.1:8888 ..../server #高并发服务器框架 全部源文件 src/socket_os.h src/socket_os.c src/opensocket.h src/opensocket.cpp src/wepoll.h...fd加入到poll成功以后，该socket的任何消息可以通过线程Id，发到对应的HttpClient。 HttpClient对象接收到socket的open消息后，向服务器发送http报文。...模式设计高并发HttpServer。...); body_.pop_back(); return true; } } return false; } 4.设计一个高并发服务器框架
Yandex近日开放了内部的自然语言理解课程。 这是一个基于GitHub的课程，涵盖嵌入、sequence-to-sequence、注意力模型等一系列主题。...课程包含视频讲座，PPT，每周的jupyter的作业（colab友好）和大量的链接，非常具有实用性，在Reddit机器学习板块获得高赞。 ?.../week*文件夹中 可以直接从这个repo创建云jupyter session 作业列在Anytask course页面 任何技术问题、想法、课程材料中的bug、贡献想法等，可以通过添加issue提交...，过去3年基于NMT开发的应用程序，以及该领域的一些开放性问题。...研讨会：学生演讲 （持续中...） 获取地址： https://github.com/yandexdataschool/nlp_course
本文一共分析了三个案例，分别介绍并发系统中的共享资源并发访问、计算型密集型任务缓存访问 、单一热点资源峰值流量问题和解决方案。...乐观锁使用一个自增的字段表示数据的版本号（或者timestamp），更新的时候检查版本号是否一致，比如数据库中版本号为4，更新时版本号使用 版本号version=5，与数据库中的版本号version+1...value值；最后使用cas指令重新提交key-value，并附带刚刚获得到的版本号； 3.当服务端判断cas操作中的版本号不是最新的时，则认为改key的值已经被修改，本次cas操作失败。...Q2：假设系统中图片存储在TFS（Taobao File System)中，接口提供缩略图服务，首先在缓存中查找是否有缩略图，如果没有，则从TFS加载原图片，然后请求缩略图服务，缩略图计算完成后，设置回缓存服务中...Q3:单点峰值流量，在并发系统中，除了请求整体的并发量高，还常见单一热点资源的并发请求量很高。
面试题：讲一下java中的集合? Java中的集合分为value，key–value(Conllection Map)两种。 存储值有分为List 和Set. List是有序的，可以重复的。...Set是无序的，不可以重复的。根据equals和hashcode判断，也就是如果一个对象要存储在Set中，必须重写equals和hashCode方法。...它由数组实现，随机访问效率高，随机插入、随机删除效率低。 LinkedList 是一个双向链表。它也可以被当作堆栈、队列或双端队列进行操作。...LinkedList随机访问效率低，但随机插入、随机删除效率高。 Vector 是矢量队列，和ArrayList一样，它也是一个动态数组，由数组实现。...2.HashMap、HashTable、TreeMap的区别 HashMap是键值对的方式存储的，但不能保证次序，单线程； HashTable与HashMap存储方式相同，但是是线程安全的； TreeMap
可以直接根据时间戳把当天的数据挑选出来，这批数据直接插入全量表，每日追加数据即可。 一般会单独增加一个日期字段表示数据什么时候进来的。...对被删除的数据，可以把最新的数据复制一份，增加当前日期做时间戳，状态为“删除”，然后插入到仓库表中。...增量对比通过快照表来找，而不在全量历史中处理。当然，如果快照表的数据量本身也很大，就需要好好衡量得失了。 增加有效截止日期。但这样导致需要更新仓库里面的数据。这就违背不可更新的原则。...全量处理 对于类似机构、产品/产品类型等各种“分类”数据，或者一些业务参数，往往数据量不大，几十条，几百条这样。而且交易系统中并不关心这些数据是否变化，现状是什么样就直接用即可。...但无论如何，从进入仓库的角度，全量数据比较简单，把每天的数据加上时间戳之后全量放入仓库即可。也就是每天一份全量数据，使用的时候根据所需要的时间点来选择。
Window对象和document对象的区别 1、window对象表示浏览器中打开的窗口 2、window对象可以省略，比如alert()也可以写成window.alert() Document对象是window...对象的一部分 浏览器的HTML文档成为dicument对象 Window.location和document.location Window对象的location属性饮用的是location对象，表示该窗口中当前显示文档的...相关的宽高介绍 Window.innerWidth//浏览器窗口的内部宽度 .innerHeight//浏览器窗口的内部高度 .outerWidth .outerHeight Window.screen....screen.width .screen.availHeight .screen.availWidth Window.screenTop Window.screenLeft 与document相关的宽高介绍...若没有滚动条，即为元素设定的宽高 若有滚动条，则为原来宽高减去滚动条的宽高 无padding无滚动：clientWidth=style.width 有padding无滚动：clientWidth=style.width
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