Semaphore，如今通常被翻译为"信号量"，过去也曾被翻译为"信号灯"，因为类似于现实生活中的红绿灯，车辆是否能通行取决于是否是绿灯。同样，在编程世界中，线程是否能执行取决于信号量是否允许。
和split方法不同的是，StringTokenizer对象不使用正则表达式做分隔标记
桶排序(Bucket Sort)的原理很简单，它是将数组分到有限数量的桶子里。是一种非比较的排序方法
同行的客户，用的华为防火墙，说是端口映射不生效，NAT做了，安全策略也做了，而且有命中计数，但是实际上就是无法通信。 远程登录防火墙分析问题，查看“服务器映射”，配置正确；查看安全策略，配置正确，且测试时，有命中计数，进一步确认配置正确，按理说应该没问题才对。 在外网用telnet命令测试端口，无响应，说明端口映射失败。 由于多条运营商链路接入防火墙，此时怀疑进出路径不一致导致该问题，查看NAT策略时显示，VLAN15确实是从对就的链路出去的，与端口映射中的外网IP一致，奇怪。。。 临时找台笔记本，接入VLAN15，tracert -d 外网任意网址，结果显示，并未从NAT策略中指定的链路出去，这就是问题所在了。 打开“策略路由icon”，问题果然在这里，有条策略路由指明VLAN15的出口为另外一条拨号的宽带，删除其中的VLAN15后，问题解决，一共5分钟[呲牙]
任务和函数在Verilog中用于描述常用的功能行为。与其在不同的地方复制相同的代码，不如根据需求使用函数或任务，这是一种良好且常见的做法。为了便于代码维护，最好使用子例程之类的函数或任务。
前面的文章中我们讲到了CyclicBarrier、CountDownLatch的使用，这里再回顾一下CountDownLatch主要用在一个线程等待多个线程执行完毕的情况，而CyclicBarrier用在多个线程互相等待执行完毕的情况。
collections是python的标准库，它提供了一些解决特定问题的容器，也就是说有些问题虽然可以用list,tuple,dict解决，但解决起来太麻烦，而这些问题又经常遇到，所以他们就把这些问题的通用方法整理了出来，放到collections库中让人使用。
这次，阿七将介绍一种名为 HyperLogLog 的算法，它在 Redis 中的实现让大规模数据统计变得简单且高效。
有很多方法来计算阶乘。有肯定数学基础的人都知道n!=n*(n-1)!因而，代码的实现可以直接写成：
在SQL中，函数和操作符是用于处理和操作数据的重要工具。SQL提供了许多常用的函数和操作符，包括聚合函数、字符串函数、数学函数、日期函数、逻辑运算符、比较运算符等等。本文将主要介绍SQL中的聚合函数，并给出相应的语法和示例。
写一个求字符串长度的函数（不准使用库函数strlen），在main函数中输入字符串，并输出其长度
由于知识的原因，上述例子以及CountDownLatch和Semaphore的比较上会存在不足，如果有问题请大家指正，也希望大家能够提供两者其它方面的不同之处，一起学习分享。
1.看到“找重复”的关键字眼，首先要用分组函数（group by），再用聚合函数中的计数函数count()给姓名列计数。
垃圾收集技术并不是Java语言首创的，1960年诞生于MIT的Lisp是第一门真正使用内存动态分配和垃圾收集技术的语言。垃圾收集技术需要考虑的三个问题是：
原理很简单，利用GPIO的上升沿或者下降沿中断，进中断的次数就是脉冲的个数。只需要在中断服务函数里计数即可。
谈到大数据框架，不得不提Hadoop和 Spark，今天我们进行历史溯源，帮助大家了解Hadoop和Spark的过去，感应未来。 在Hadoop出现前人们采用什么计算模型呢？是典型的高性能 HPC workflow，它有专门负责计算的compute cluster，cluster memory很小，所以计算产生的任何数据会存储在storage中，最后在Tape里进行备份，这种workflow主要适用高速大规模复杂计算，像核物理模拟中会用到。 HPC workflow在实际应用中存在一些问题，这些问题
1、时间复杂度：O(n2)O(n^2)O(n2) 2、空间复杂度：O(1)O(1)O(1) 3、稳定排序 4、原地排序
在我之前的文章@State研究中我们探讨过@State，通过它，我们可以方便的将值类型数据作为View的Source of truth。在SwiftUI 1.0时代，如果想将引用类型作为source of truth,通常的方法是使用@EnvironmentObject或者 @ObservedObject。
信号量（Semaphore）是Java多线程兵法中的一种JDK内置同步器，通过它可以实现多线程对公共资源的并发访问控制。一个线程在进入公共资源时需要先获取一个许可，如果获取不到许可则要等待其它线程释放许可，每个线程在离开公共资源时都会释放许可。其实可以将Semaphore看成一个计数器，当计数器的值小于许可最大值时，所有调用acquire方法的线程都可以得到一个许可从而往下执行。而调用release方法则可以让计数器的值减一。
全血细胞 (CBC) 计数是医疗专业人员经常要求评估健康状况的重要测试。血液主要是三种细胞：红细胞（RBC）、白细胞（WBC）和血小板。红细胞是最常见的血细胞类型，占血细胞的 40-45% 。血小板在血液中也大量存在。白细胞，仅占血细胞总数的 1%。红细胞将氧气输送到身体组织，组织接收的氧气量受到红细胞数量的影响。白细胞可以抵抗感染，血小板可以帮助凝血。由于这些血细胞数量巨大，使用血细胞计数板的传统手动血细胞计数系统非常耗时且容易出错，并且大多数情况下的准确性在很大程度上取决于临床实验室分析人员的技能。因此，从涂片图像中计数不同血细胞的自动化过程将极大地促进整个计数过程。
Promise 作为 JS 社区的异步解决方案，为开发者提供了.then()、Promise.resolve()、Promise.reject()等基本方法。除此之外，为了更方便地组合和控制多个的 Promise 实例，也提供了.all()、.race()等方法。
在批量制作条形码时经常会使用流水号生成，其实也可以使用流水号批量制作二维码，都是按照顺序逐渐递增或者递减。尤其是企业应用中的二维码，往往内容较多更需要流水号变化，如果逐一输入打印效率太低，也不符合实际生产需要。小编下面就演示如何实现流水号二维码批量生成。
功能描述：对一组内发生的事情进行累积计数，如果指定*或一些非空常数，count将对所有行计数，如果指定一个表达式，count返回表达式非空赋值的计数，当有相同值出现时，这些相等的值都会被纳入被计算的值；可以使用DISTINCT来记录去掉一组中完全相同的数据后出现的行数。
前面我们说了有关stateless的内容，那么如果我们在一个stateless的object中添加一个状态元素会发生什么呢？现在假设我们想要添加一个命中计数器（hit counter），其实就是用来记录处理请求的次数。那么你也许想到了，比较明显的做法就是给这个servlet添加一个long类型的field，然后每次请求都会自动的加1，就像程序清单2.2的UnsafeCountingFactorizer类那样。 强势插入上一期：并发编程－什么是线程安全？ 不幸的的是，UnsafeCountingFactori
我们在前几次讲的互斥锁、条件变量和原子操作都是最基本重要的同步工具。在 Go 语言中，除了通道之外，它们也算是最为常用的并发安全工具了。
Hadoop离线数据分析平台实战——280新增用户和总用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 业务总述 在本次项目中只有两个地方需要新用户数据和总用户数据， 分别为用户基本信息分析模块和浏览器分析模块， 它们的区别主要就是统计分析的维度不
参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/376111503
原文链接：www.toutiao.com/i6692665902485209612
BN的理解，其实一句话就是：对于每个隐层神经元，把逐渐向非线性函数映射后向取值区间极限饱和区靠拢的输入分布强制拉回到均值为0方差为1的比较标准的正态分布，使得非线性变换函数的输入值落入对输入比较敏感的区域，以此避免梯度消失问题。因为梯度一直都能保持比较大的状态，所以很明显对神经网络的参数调整效率比较高，就是变动大，就是说向损失函数最优值迈动的步子大，也就是说收敛地快。BN说到底就是这么个机制，方法很简单，道理很深刻。
之前关于CountDownLatch的博文，请参考使用CountDownLatch协调子线程
经过 Tokenize 之后，一串文本就变成了一串整数组成的向量。OpenAI 的 Tiktoken 是 更高级的 Tokenizer ， 编码效率更高、支持更大的词汇表、计算性能也更高。 OpenAI在其官方GitHub上公开了一个开源Python库：tiktoken，这个库主要是用力做字节编码对的。 字节编码对（Byte Pair Encoder，BPE）是一种子词处理的方法。其主要的目的是为了压缩文本数据。主要是将数据中最常连续出现的字节（bytes）替换成数据中没有出现的字节的方法。该算法首先由Philip Gage在1994年提出。
本文介绍一下提升并发可伸缩性的一些方式：减少锁的持有时间，降低锁的粒度，锁分段、避免热点域以及采用非独占的锁或非阻塞锁来代替独占锁。
由于 JavaScript中没有将小数的 二进制转换成 十进制的方法，于是手动实现了一个。
LFU (Least Frequently Used) 是一种用于缓存管理的算法。它通过跟踪每个缓存项被访问的频率来决定哪些项应该被移除。LFU算法倾向于保留那些使用频率较高的项，而移除那些使用频率较低的项。以下是LFU算法的详细介绍：
数据链路层之所以要把比特组合成帧为单位传输，是为了在出错时只重发出错的帧，而不必重发全部数据，从而提高了效率。为了使接收方能正确地接受并检查所传输的帧，发送方必须依据一定的规则吧网络层递交的分组封装成帧（称为组帧）。组帧主要解决帧边界、帧同步、透明传输等问题。通常有以下四种方法实现组帧.
KeyedLock的map属性是存放资源标识和KeyLock的容器，也就是一个大的锁容器。KeyLock为每一个资源标识对应的锁对象，它继承自ReentrantLock：
Callable 是一个 interface . 相当于把线程封装了一个 “返回值”. 方便程序猿借助多线程的方式计算结果.
准确地在给定的图像或视频帧中计算对象个数的实例是机器学习中很难解决的问题。尽管许多解决方案已经被开发出来，用来计算人、汽车和其他物体的数量，但是没有一个是完美的办法。当然，我们这里讨论的是图像处理，所
从大的方面来说，TaskManager进程的内存模型分为JVM本身所使用的内存和Flink使用的内存，Flink使用了堆上内存和堆外内存。
这些参数控制服务器范围的统计数据收集特性。当统计收集被启用时，被产生的数据可以通过pg_stat和pg_statio系统视图族访问。详见Chapter 28。
No.13期 Misra Gries算法 Mr. 王：嗯，所以我们提出如下的方法： （1）处理一个新到来的元素x时 （2）If已经为其分配计数器，增加之 （3）Else If没有相应的计数器，但计数器个数少于k，为x分配计数器k，并设为1 （4）Else所有的计数器值减1，删除值为0的计数器 这个算法称为Misra Gries（MG）算法。第一种情况，如果内存中已经有新到来元素的计数器，则只需要将其值加1即可；第二种情况，如果还没有为新到来的元素提供计数器，并且内存没有被填满时，则可以为这个元素的计数器开
在前面的文章中，我们讨论了朴素贝叶斯文本分类器的理论背景以及在文本分类中使用特征选择技术的重要性。在本文中，我们将结合两种方法，用JAVA简单实现朴素贝叶斯文本分类算法。你可以Github上下载分类器的开源代码，代码遵守GPL v3(通用公共许可证第三版草案)。
MongoDB 2.4已经发布，该版本增加了一些新特性，如文本搜索、基于哈希的分片、更好的地理空间功能、支持GeoJSON以及一些性能和工具方面的提升。我们还和10gen讨论了MongoDB接下来的路线图。 一些关键的提升如下： 引入了文本搜索，现在是一个测试功能，支持15种语言的词干和断词 基于哈希的分片，用于数据交叉传播时不能轻易预测任何自然分片键的情况 地理空间索引和GeoJSON支持 安全提升——新的模块化身份认证系统、与Kerberos集成以及基于角色的访问控制 一些性能提升，最重要的一项是针对计
昨天，我分享了《100毫秒过滤一百万字文本的停用词》，这次我将分享如何进行词频统计。
之前在阅读 ASM 文档时，对于已编译类的结构、方法描述符、访问标志、ACC_PUBLIC、ACC_PRIVATE、各种字节码指令等等许多概念听起来都是云山雾罩、一知半解，原因就在于对类文件结构和类加载机制不够了解。直到后来细读了《深入理解 Java 虚拟机》中虚拟机执行子系统的相关内容，才建立了清晰的认知。如果你也和我一样，不了解类结构和类加载，但是工作中又涉及到字节码相关内容，相信后面两篇文章会对你有所帮助。
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