多线程并发访问同一个资源问题，假如线程A获取变量之后修改变量值，线程C在此时也获取变量值并且修改，两个线程同时并发处理一个变量，就会导致并发问题。
一个业务场景需要对 Map 计算哈希值作为缓存 key 的构成部分。思路是将 Map 转为字符串，然后对字符串取 Hash 值。 不过这里有个很大的坑，即 Map 中 Entry 的顺序问题，即仅仅 Key 的顺序不同而值相同时哈希值应该相同。 如果使用 AI 大概率会注意到这个问题，如果直自己写很容易忽略这个问题。
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
给你一个单链表，随机选择链表的一个节点，并返回相应的节点值。每个节点 被选中的概率一样。
•step1：构建消费者连接对象：KafkaConsumer –需要配置对象：管理配置，例如连接地址：Properties •step2：消费者需要订阅Topic –KafkaConsumer：subscribe（List） •step3：消费数据 –KafkaConsumer：poll：实现拉取消费数据 –ConsumerRecords：拉取到的所有数据集合 –ConsumerRecord：消费到的每一条数据 •topic：获取数据中的Topic •partition：获取数据中的分区编号 •offset：获取数据的offset •key：获取数据中的Key •value：获取数据中的Value
我们的分库分表中间件在线上运行了两年多，到目前为止还算稳定。在笔者将精力放在处理各种灾难性事件(例如中间件物理机宕机/数据库宕机/网络隔离等突发事件)时。竟然发现还有一些奇怪的corner case。现在就将排查思路写成文章分享出来。
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 15266 Accepted Submission(s): 6031
在分析Avro源码时，发现Avro为了对int、long类型数据压缩，采用Protocol Buffers的ZigZag编码（Thrift也采用了ZigZag来压缩整数）。
2021-08-17：谷歌面试题扩展版，面值为1~N的牌组成一组，每次你从组里等概率的抽出1~N中的一张，下次抽会换一个新的组，有无限组，当累加和<a时，你将一直抽牌，当累加和>=a且<b时，你将获胜，当累加和>=b时，你将失败。返回获胜的概率，给定的参数为N，a，b。
throws与try…catch如何选择？ 需要上报异常使用throws,需要捕获异常时使用try…catch进行捕获！！
坐汽车、火车、飞机的时候，大家不知道有没有想过这样一个问题？如果自己的票弄丢了，那么自己屁股随机这么一蹲，坐到自己位置的概率有多大？今天就为大家分析一下这个问题。
如何用redis存储统计1亿用户一年的登陆情况，并快速检索任意时间窗口内的活跃用户数量。
使用kubepshere3.4.0的过程中，发现有一个bug，大概率是个角色权限的bug，按照官网给的步骤已经给project-admin角色只能创建项目和devops的权限，但切换为project-admin角色之后，却只能创建项目，不能创建devops的项目，并且在创建的时候会调用一个是否有同名项目的api，但是并没有创建成功devops项目。截图如下：
本节课程将学习以下内容： 进程和线程的关系 多线程程序运行模式 定义线程的方法 控制线程的常用函数 多线程的数据安全 同步线程的方法 深入synchronized关键字 ---- 进程和线程的关系 多
HyperLogLog算法是一种非常巧妙的近似统计海量去重元素数量的算法。它内部维护了 16384 个桶（bucket）来记录各自桶的元素数量。当一个元素到来时，它会散列到其中一个桶，以一定的概率影响这个桶的计数值。因为是概率算法，所以单个桶的计数值并不准确，但是将所有的桶计数值进行调合均值累加起来，结果就会非常接近真实的计数值。
在阿秀自己秋招找工作之前我也曾经抱着一颗想要彻底准备好了的心再开始去找工作，可直到最后上岸之后才发现，一直都没真正的准备好过！
并发程序要正确地执行，必须要保证其具备原子性、可见性以及有序性；只要有一个没有被保证，就有可能会导致程序运行不正确。线程不安全的情况，在程序编译阶段、测试阶段，甚至投产使用阶段，并不一定能发现，因为受到当时的CPU调度顺序、线程个数、指令重排的影响，而偶然触发程序不正确的运行。
面试一直是大家关注的问题，包括最近有很多人跟我讲投了很多简历出去，就像泥牛入海一样了无音讯了，确实出于程序员的直觉，今年是要比往年要更冷一些。
最近在给 opentelemetry-operator提交一个标签选择器的功能时，因为当时修改的函数是私有的，无法添加单测函数，所以社区建议我补充一个 e2e test.
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/158929.html原文链接：https://javaforall.cn
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最初学习数据分析只是出于兴趣，自学了Python。最近才生出转行数据分析的想法，目前已经辞职，准备全身心地投入到学习中。
在服务设计中，经常遇到的一个问题就是如何生成一个全局唯一的ID，例如订单号，流水号等。对于ID的要求主要有以下几点：
（1）start() : 启动当前线程，表面上调用start方法，实际在调用线程里面的run方法
分布式实时消息队列Kafka（三） 知识点01：课程回顾 请简述Kafka的集群架构及角色功能？ Kafka：分布式主从架构 主： Controller：管理集群中的Topic、分区、副本选举 从：Broker：对外接受读写请求，存储分区数据 Zookeeper 辅助选举Active的主节点：Crontroller 存储核心元数据 请简述Kafka中Topic管理的脚本及常用选项参数？ 使用命令行中的脚本命令实现管理 脚本：kafka-topics.sh 常用选项
今天带来的是活动营销系统下的第一个独立子系统通用抽奖工具的介绍，本篇文章主要分为如下4部分：
还不更新❓❓❓来啦～ Skr Shop年底第二弹《营销体系》第二篇《通用抽奖工具之需求分析》～
R，Python，C ++，Java，Matlab，SQL，SAS，shell / awk / sed…
题：给一个函数，返回 0 和 1，概率为 p 和 1-p，请你实现一个函数，使得返回 01 概率一样。
b. 当时投递简历时调研了一下，大文娱、本地生活以及飞猪，据说都不是太核心，竞争较小。
01背包，涉及贪心，先买最贵的菜，然后就转化为容量为m-5，物品数量n-1的，进行01背包；
第1篇：SprintBoot的前世今生稍后会奉上，本篇是SpringBoot系列的第2篇文章，在后面系列的教程中，会详细分享SpringBoot生态圈中的各个成员，例如：
哈夫曼树、哈夫曼编码很多人可能听过，但是可能并没有认真学习了解，今天这篇就比较详细的讲一下哈夫曼树。
相对其他数据库而言，MySQL的锁机制比较简单，其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。下表中罗列出了各存储引擎对锁的支持情况：
具体一些图标上的线条，及说明也非常简单；如果熟悉JVM的GC原理就非常容易看出这些线条到底有没有问题。最简单的一条，只要看到堆的占比只增不减，大概率是有内存泄露问题。
在处理大型的数据集时，我们常常进行一些简单的检查，如稀有项（Unique items）的数量、最常见的项，以及数据集中是否存在某些指定的项。通常的做法是使用某种确定性的数据结构，如 HashSet（哈希集） 或 Hashtable（哈希表） 来达此目的。但是当我们所处理的数据集十分巨大时，这样的数据结构完全不可行，因为数据量太大，我们没有足够的存储空间。对于通常需要在一次传递（One pass）中处理数据并执行增量更新的流媒体应用（Streaming application）来说，这就变得更加困难。
本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。它应用了Hamilton（1989）的滤波器和Kim（1994）的平滑器
读书笔记: 博弈论导论 - 16 - 不完整信息的动态博弈 信号传递博弈 信号传递博弈(Signaling Games) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 信号传递博弈的核心在于玩家2如何判断玩家1的类型。 可以想象玩家2是一个面试官，试图挑选一个有经验的Java工程师。而玩家1是被面试者。 玩家1有两种类型：类型1是有三年Java工作经验的，类型2是有三年JavaScript工作经验的。 信号传递博弈的两种类别 混同均衡
生存分析指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断，研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法，也称生存率分析或存活率分析。常用于肿瘤等疾病的标志物筛选、疗效及预后的考
1.概率潜在语义分析是利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的方法。概率潜在语义分析受潜在语义分析的启发提出两者可以通过矩阵分解关联起来。
熵（entropy）是物理中的一个概念。如下图，水有三种状态：固态、液态和气态，分别以冰、水和水蒸气的形式存在。
本文介绍了逻辑回归（Logistic Regression）的基本概念、问题定义、模型假设、目标函数、梯度计算、迭代算法、优化简化、梯度下降、Descent的方向、迭代速度的选择以及总结。
一个有向图（或有向图）是一组顶点和一组有向边，每条边连接一个有序对的顶点。我们说一条有向边从该对中的第一个顶点指向该对中的第二个顶点。对于 V 个顶点的图，我们使用名称 0 到 V-1 来表示顶点。
上文《 那些年我们一起学过的 Elasticsearch》 中提到了以 Elasticsearch 为核心，逐步衍生成了 ELK 技术栈，让我想到了道德经中的一句话。道德经阐述到：“道生一，一生二，而二生三，三生万物”。
这是一道关于小数的01背包问题，题意代码注释中有，如果按着题的思路来写，会发现那个概率是小数，在转移方程里没法实现，所以我们需要换个方向思考了。我们可以按成功逃跑的概率来算，每个w数组里存成功逃跑的概率，然后让总价值作为背包容量，然后在dp中用价值去存逃跑的概率，最后从价值最大(背包容量)到小遍历(因为价值越大逃跑成功率越低)，直到第一次出现逃跑成功的概率小于等于题目给的逃跑成功概率，输出此使的价值即可。我发现我解释的也不是很清楚，所以结合代码注释看一下吧，感觉不是很好理解。
今天是小浩算法 “365刷题计划” 第94天 。69式是一种。。。咳咳，六九问题是一道很有趣的算法题。嗯，不服来辩。
本文是「小孩都看得懂」系列的第八篇，本系列的特点是极少公式，没有代码，只有图画，只有故事。内容不长，碎片时间完全可以看完，但我背后付出的心血却不少。喜欢就好！
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