先说一句看起来很“傻”，但在我看来并非琐碎的话：如果一切都按预期进行……那么一切就都会顺利进行。
在之前有接触过组合模式，那是第一次接触设计模式，觉得什么是组合模式啊？什么部分与整体。现在再来看组合模式，觉得实际上并没有那么神秘。 组合模式：将对象组合成树形结构以表示“部分-整体”的层次结构。组合模式使得用户对单个对象和组合对象的使用具有一致性。这句话什么意思呢？凡是能类似树形结构的场景，均可使用组合模式来实现。对组合对象和单个对象抽象为一个公共类，这样就使得对它们的使用一致了。 组合模式的UML类图结构： image.png 任何复杂的代码其基本结构都是简单的，把简单的灵活应用组合起来就变得不简单。
但是，我们从来没见过，这个B+树到底在哪了？我执行了一条创建索引的语句，它到底创建在哪了？
1. http://www.w3school.com.cn/h.asp
Leaf是美团推出的一个分布式ID生成服务，名字取自德国哲学家、数学家莱布尼茨一句话：“There are no two identical leaves in the world.”（“世界上没有两片相同的树叶”），取个名字都这么有寓意，美团程序员牛掰啊！
前几天写过一篇《一口气说出 9种 分布式ID生成方式，面试官有点懵了》，里边简单的介绍了九种分布式ID生成方式，但是对于像美团（Leaf）、滴滴（Tinyid）、百度（uid-generator）都是一笔带过。而通过读者留言发现，大家普遍对他们哥三更感兴趣，所以后边会结合实战，详细的对三种分布式ID生成器学习，今天先啃下美团（Leaf）。
组合模式是一种结构型设计模式，它允许你将对象组合成树状结构，并以递归方式处理这些对象。组合模式使得客户端可以以统一的方式处理单个对象和组合对象。
其实，组合模式，又称为部分整体模式，用于把一组相似的对象当作一个单一的对象。组合模式依据树形结构来组合对象，用来表示部分以及整体层次。这种类型的设计模式属于结构型模式，它创建了对象组的树形结构。
可以看到Base被初始化了两次！这是由于Medium1和Medium2各自调用了Base的初始化函数导致的。
本文来自IP Oktoberfest 2020，这期讨论会主题为网络的搭建和设计，主讲人为Robert Welch。
前几周有人问我，如果有一个环境中给你10多个交换机和路由器，应该如何配置。这是一个很好的问题，关键不在端口安全、Port Channel、STP、和路由的配置，而是在于针对终端应用服务特点选择相应适合的网络架构。
有时候我们不知道如何去写更好的脚本，如何做功能组件之间的解耦，如何去学习更好的、更优质架构的代码，如何进行组件的提取，当我们到抓耳挠腮、苦思冥想的时候，回过头来看看我们常用的经典的框架的实现过程。
在过程式的编程中，例如使用 C 语言，我们的工作是不断地以副作用的形式对状态进行修改，然后产生结果。例如我们可能会先令 int x = 0，然后进行一系列操作，将 x 修改以记录这些操作的过程和产生的效果，最后再产生结果。但是，如果一个语言建议一个值不可变（例如 Scala）或是强制要求一个值不可变（例如 Haskell）那又该怎么办？
我们首先来看一看defer关键字是怎么使用的，一个经典的场景就是我们在使用事务时，发生错误需要回滚，这时我们就可以用使用defer来保证程序退出时保证事务回滚，示例代码如下：
从对应子树 继续寻找tree_search (k, root.1.child) 递归遍历
在如上网络中，AlexNet_1与AlexNet_2实现的结果是一致的，但是可以看到将ReLU层添加到网络有两种不同的实现，即nn.ReLU和F.ReLU两种实现方法。
1.什么是随机森林 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。
系列五我们一起学习并实战了支持向量机的分类和回归，见下面链接： 文末附代码关键字，回复即可下载。 今天，我们一起学习下决策树算法，该算法和SVM一样，既可以用来分类，也可以用来回归。之前系列的文章，我们大多都是先学原理，再来实战，今天我们反着走一遭，先来实战，再看原理。因为决策树这个算法的模型是可以可视化的，所以看过模型之后，再去理解原理会easy些。今天的主要内容如下： 决策树分类实战 决策树算法简介 决策树回归实战 决策树稳定性分析 一. 决策树分类实战 决策树其实是一种很容易理解的一种算法，我们来
目前数据中心流行的是 CLOS 网络架构：Spine+Leaf 网络架构，如下图所示：
YANG模型是什么？ YANG模型是一种数据建模语言，用来建模由NETCONF协议、NETCONF远端过程调用（RPCs）、和NETCONF通知（notification）操作的配置数据和状态数据。 YANG建模NETCONF协议的操作和内容层（RFC4741，Section 1.1）。 YANG模型特性： •建模XML格式数据并由控制器元素提供功能：具有自己的语法格式，可以无差地转化为XML格式，同时通过yangtools plugin可以生成相应的java接口、类及方法等，为OpenDaylight内部
从这个树状结构上分析，有两种节点：有分支的节点（如研发部经理）和无分支的节点（如员工A、员工D等），总经理叫做根节点，类似研发部经理有分支的节点叫做树枝节点，类似员工A的无分支的节点叫做树叶节点，三个类型的的节点，那是不是定义三个类就可以？好，我们按照这个思路走下去，先看我们自己设计的类图：
众所周知：JS中有这么几种类型的数据: Symbol,boolean,Number,Object[Array在js中也属于对象],undefind,null,String;
系列五我们一起学习并实战了支持向量机的分类和回归，见下面链接： 机器学习三人行(系列七)----支持向量机实践指南(附代码) 今天，我们一起学习下决策树算法，该算法和SVM一样，既可以用来分类，也可以用来回归。之前系列的文章，我们大多都是先学原理，再来实战，今天我们反着走一遭，先来实战，再看原理。因为决策树这个算法的模型是可以可视化的，所以看过模型之后，再去理解原理会easy些。今天的主要内容如下： 决策树分类实战 决策树算法简介 决策树回归实战 决策树稳定性分析 一. 决策树分类实战 决策树其实是一种很容
不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM，在三天之内GitHub上被star了1000次，fork了200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM？”问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式”，“代码清晰易懂”，“占用内存小”等。
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 :)」。
事情的起因是，我的朋友小明同学有一天突然发现有个SQL的执行计划出问题了。经过一番排查，居然发现是该表的辅助索引统计信息存在严重偏差。
在上一章中提到了编码压缩，讲了一个简单的DataBlockEncoding.PREFIX算法，它用的是前序编码压缩的算法，它搜索到时候，是全扫描的方式搜索的，如此一来，搜索效率实在是不敢恭维，所以
by DemonSonggithub源码链接(https://github.com/demonSong/DML)
前几天我写了点btree的东西(http://thuhak.blog.51cto.com/2891595/1261783)，今天继续这个思路，继续写b+tree。
6）通过pg_waldump --path=/tmp/sd/pg_wal -start=0/1C420B8看下日志文件里内容。使用的是步骤3中的起始LSN。注意WAL中包含创建物理文件的指令：
读取MYSQL的binlog 并将其解析为可读的日志是一件简单的事情，mysqlbinlog 命令就可以将bin 日志解析， 那postgresql是否可以将pg_wal 中的日志进行解析，并且提供一些特殊的功能，如题目给出的，想查询某个时间短插入的数据量。
Google Monarch 并未开源，此处参考谷歌官方论文 Monarch: Google’s Planet-Scale In-Memory Time Series Database。
在网络厂商的圈子里，其实SDN早就不是什么新概念了。ForCES作为“SDN上古神兽”在2004年就有了第一版RFC，2006年Juniper向IETF提交NETCONF，希望能够对各厂家设备的CLI进行标准化，同时在远端通过开放API对网络进行自动化配置与管理，至于OpenFlow其实也早在2008年就被提出了，不过当时也没有在业界引起太大的波澜。2004年到2012上半年，面对初现“狼子野心”的SDN，Cisco可谓是镇定自若，策略上也没有采取过分的打压，毕竟作为网络厂商的“大哥大”对待新技术要表现出足
久前微软 DMTK (分布式机器学习工具包)团队在 GitHub 上开源了性能超越其他 boosting 工具的 LightGBM 知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的 LightGBM？”问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式”，“代码清晰易懂”，“占用内存小”等。 GBDT ： GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合
(1)创建Connection是重量级的，并且，创建过多Connection会导致HBase拒绝连接。
使用MONGODB 很多个年头，算是我喜欢的数据库之一，最近在看wriedtiger的内容，偶然问了自己一个问题，wiredTiger 与mongodb的版本之间的关系是什么。
1、分布式网关不同网段场景，本端BD的eRT要和对端VRF下的iRT要相同，其他RT是可选配置
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/113498.html原文链接：https://javaforall.cn
找论文的时候偶然发现的这本参考书，个人感觉内容还挺丰富的，在这里推荐给大家 书名是 《Plant Bioinformatics Methods and Protocols》third edition
看图很简单咯，Adidas Logo就是用3个“梭形”组成，然后添加3条和底色一样颜色的线覆盖在上面即可。
最近涉及到的一个项目中，需要实现ComboBoxTree的效果，首先，看看效果吧……
什么是超参数? 今天，隐藏着数学世界的算法只需要几行代码就可以训练出来。它们的成功首先取决于训练的数据，然后取决于用户使用的超参数。这些超参数是什么? 超参数是用户定义的值，如kNN中的k和Ridge
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋， 常见的机器学习算法：
数据量上来后，单库单表承受不住的时候，我们就需要引入分库分表。 但是分库分表后，主键id就不能依赖于MySQL，需要从外部去获取id。
随着网络技术的不断发展，您的网络可能会不断的扩张并且是毫无边际的夸张，渐渐的会失去控制。
Leaf 是一个由 Go 语言（golang）编写的开发效率和执行效率并重的开源游戏服务器框架。Leaf 适用于各类游戏服务器的开发，包括 H5（HTML5）游戏服务器。
笔者上一篇译文中在介绍Leaf Node时提到， 虽然leaf node不要求直接访问共享存储，但最好还是连上共享存储，因为说不准未来哪天就要把这个leaf node转为hub node使用。 其实这样的说法并不够准确，在12cR1时，leaf node上是无法运行只读数据库实例的，这时不连接共享存储完全不影响其使用。而12cR2的leaf node是可以运行只读数据库实例的，一旦leaf node上有了数据库，这时leaf node（确切的说这时leaf node应该叫做reader node）就必须连接
组合模式是一种结构型设计模式，将对象组合成树形结构，以表示部分整体的层次结构，让用户对单个对象和组合对象的使用具有一致性。 在组合模式中，抽象构件定义了一个统一的接口，用于管理所有对象，叶子节点和组合节点都实现了该接口。叶子节点表示单个对象，而组合节点表示包含其他节点的对象。组合模式通过递归组合实现了树形结构，使得用户在使用组合对象时无需关心具体节点的类型，可以像处理单个对象一样处理整个组合对象，从而简化了客户端代码。 组合模式适用于以下情况：需要表示部分整体层次结构的情况，希望用户可以忽略对象与组合对象之间的差异，统一地使用它们的情况，以及希望在不增加复杂性的情况下增加新类型的组件的情况。
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