访问者模式是一种对象和对象的访问者分开的一种设计模式，在一个对象稳定的情况下，使用访问者模式可以更好的扩展对数据的访问。 相当于是我们在对象里面安插了一个“眼”，这个眼能够被外面实现，然后能拿到当前对象的各个属性。
package com.shi.jvm; public class StackTest { /** * 递归调用 */ public static void add() { ad
#!/bin/bash #参数定义 date=`date +"%Y-%m-%d-%H:%M:%S"` centosVersion=$(awk '{print $(NF-1)}' /etc/redhat-release) VERSION=`date +%F` #日志相关 LOGPATH="/tmp/awr" [ -e $LOGPATH ] || mkdir -p $LOGPATH RESULTFILE="$LOGPATH/HostCheck-`hostname`-`date +%Y%m%d`.txt" #调
这周闲得慌，就根据需求写了差不多20个脚本（部分是之前分享过的做了一些改进），今天主要分享一个给平时运维人员用的centos7系统巡检的脚本，或者排查问题检查系统情况也可以用..
SOD框架（源PDF.NETE框架）系统概要介绍 --核心三大功能（S，O，D）： SQL-MAP XML SQL config and Map DAL SQL Map Entity ORM OQL(ORM Query Language) Data Container Entity Indexer Table Map route Query(分表查询） Data Controls (Web/WinForm) --有用的功能组件： Hot Use Cache Binary Serial
在Linux里，一直以来就有对进程进行分组的概念和需求，比如session group， progress group等，后来随着人们对这方面的需求越来越多，比如需要追踪一组进程的内存和IO使用情况等，于是出现了cgroup，用来统一将进程进行分组，并在分组的基础上对进程进行监控和资源控制管理等。
而能够只用1分钟看完一本数万字小说的Claude，其token数也不过“才”100k（10万）。
在前面一篇博客中我们介绍了一些用python3处理表格数据的方法，其中重点包含了vaex这样一个大规模数据处理的方案。这个数据处理的方案是基于内存映射（memory map）的技术，通过创建内存映射文件来避免在内存中直接加载源数据而导致的大规模内存占用问题，这使得我们可以在本地电脑内存规模并不是很大的条件下对大规模的数据进行处理。python3中提供了mmap这样一个仓库，可以直接创建内存映射文件。
根据生信技能树发布的学徒作业：SingleR说是NK细胞你就相信了吗, 验证一下看真的是有这么多NK细胞
整体分为四个大部分，分别为Spark基础篇，Scala基础篇，GeoMesa基础篇和GeoMesa进阶篇。
1、内存泄漏的根本原因在于生命周期长的对象持有了生命周期短的对象的引用 2、常见场景 （1）资源对象没关闭造成的内存泄漏（如： Cursor、File等） （2）全局集合类强引用没清理造成的内存泄漏（特别是 static 修饰的集合） （3）接收器、监听器注册没取消造成的内存泄漏，如广播，eventsbus （4）Activity 的 Context 造成的泄漏，可以使用 ApplicationContext （5）单例中的static成员间接或直接持有了activity的引用 （6）非静态内部类持有父类的引用，如非静态handler持有activity的引用 3、如何避免内存泄漏 （1）编码规范上： ①资源对象用完一定要关闭，最好加finally ②静态集合对象用完要清理 ③接收器、监听器使用时候注册和取消成对出现 ④context使用注意生命周期，如果是静态类引用直接用ApplicationContext ⑤使用静态内部类 ⑥结合业务场景，设置软引用，弱引用，确保对象可以在合适的时机回收 （2）建设内存监控体系 线下监控： ①使用ArtHook检测图片尺寸是否超出imageview自身宽高的2倍 ②编码阶段Memery Profile看app的内存使用情况，是否存在内存抖动，内存泄漏，结合Mat分析内存泄漏 线上监控： ①上报app使用期间待机内存、重点模块内存、OOM率 ②上报整体及重点模块的GC次数，GC时间 ③使用LeakCannery自动化内存泄漏分析 总结： 上线前重点在于线下监控，把问题在上线前解决；上线后运营阶段重点做线上监控，结合一定的预警策略及时处理 4、真的出现低内存，设置一个兜底策略 低内存状态回调，根据不同的内存等级做一些事情，比如在最严重的等级清空所有的bitmap，关掉所有界面，直接强制把app跳转到主界面，相当于app重新启动了一次一样，这样就避免了
描述: 本章主要针对于Linux操作系统中利用以下命令对各个硬件资源信息查看与管理;
年轻时听广告上讲：“人生就像一场旅行，不必在乎目的地，在乎的是沿途的风景以及看风景的心情。”
最近工作之余，对以往的性能测试相关知识做了整理和复盘，发现了很多之前没认真思考过的小细节，整理出来，以供参考。。。
MapReduce框架(Map/Reduce) MapTask/ReduceTask 数据分发机制 MapTask接口实现类 : 对一行数据进行处理,map方法 ReduceTask接口实现类：对一组数据进行处理，reduce方法 MapReduce工作机制 划分输入切片： 数据切片 job.split文件 分布式数据处理 K相同的KV数据分配给同个ReduceTask 组合拳：CompareTo + Partation + Group 分区控制/分组控制 MapReduce编程模型 map task的实现 读数据：TextInputFormat SequenceFileInputFormat DBInputFormat portation 分区 调用Partitaioner 的getPartition 决定数据分区 reduce task的实现 读数据：下载"区"数据，并且合并多个"同区"并且排序 写数据：TextInputFormat SequenceFileOutputFormat DBOutputFormat GroupingComparator：分组 确定那些数据属于同一组 对倾斜数据的处理 1. 通过Combiner组件进行maptask端局部聚合数据减轻倾斜影响 2. 通过打算倾斜数据来消除倾斜的影响，通过在Key值后面添加随机值，这样就可以均衡的分布在ReduceTaks端。 MapReduce编程模型具体实现及处理流程： MRAppMaster YarnChild（maptask/reducetask） main() 1. MapTask: ->TextInputFormat ->LineRecordFromat ->Mapper ->map() ->context ---> MapOutputCollector 环形缓存,存在大小限制 ->spilter (80%) 分区(partation)，排序(compare) ->write 溢出文件(可能包含多个文件，有序文件) 写本地磁盘 ->merge 分区有序，分区索引文件 多个maptask会生成多个merge文件 2. Shuffle: Store && Rest map task 生成的数据传输给reduce task 的过程 多个maptask会生成多个merge文件,这些文件会保存在NodeManager中，NodeManager具有Web服务，ReduceTask会通过Web服务下载merge文件，进行处理 3. ReduceTask -> http下载：从多个DataManager中下载merge文件下载单个分区的KV数据，多个文件合并为一个文件
1、根据java的内存模型会出现内存溢出的内存有堆内存、方法区内存、虚拟机栈内存、native方法区内存； 2、一般说的OOM基本都是针对堆内存； 3、对于堆内存溢出主的根本原因有两种 （1）app进程内存达到上限 （2）手机可用内存不足，这种情况并不是我们app消耗了很多内存，而是整个手机内存不足 4、而我们需要解决的主要是app的内存达到上限 5、对于app内存达到上限只有两种情况 （1）申请内存的速度超出gc释放内存的速度 （2）内存出现泄漏，gc无法回收泄漏的内存，导致可用内存越来越少 6、对于申请内存速度超出gc释放内存的速度主要有2种情况 （1）往内存中加载超大文件 （2）循环创建大量对象 7、一般申请内存的速度超出gc释放内存基本不会出现，内存泄漏才是出现问题的关键所在 8、内存泄漏常见场景 （1）资源对象没关闭造成的内存泄漏（如： Cursor、File等） （2）全局集合类强引用没清理造成的内存泄漏（特别是 static 修饰的集合） （3）接收器、监听器注册没取消造成的内存泄漏，如广播，eventsbus （4）Activity 的 Context 造成的泄漏，可以使用 ApplicationContext （5）单例中的static成员间接或直接持有了activity的引用 （6）非静态内部类持有父类的引用，如非静态handler持有activity的引用 9、怎么对内存进行优化呢 三个方向 （1）为应用申请更大内存，把manifest上的largdgeheap设置为true （2）减少内存的使用 ①使用优化后的集合对象，比如SpaseArray； ②使用微信的mmkv替代sharedpreference； ③对于经常打log的地方使用StringBuilder来组拼，替代String拼接 ④统一带有缓存的基础库，特别是图片库，如果用了两套不一样的图片加载库就会出现2个图片各自维护一套图片缓存 ⑤给ImageView设置合适尺寸的图片，列表页显示缩略图，查看大图显示原图 ⑥优化业务架构设计，比如省市区数据分批加载，需要加载省就加载省，需要加载市就加载失去，避免一下子加载所有数据 （3）避免内存泄漏 编码规范上： ①资源对象用完一定要关闭，最好加finally ②静态集合对象用完要清理 ③接收器、监听器使用时候注册和取消成对出现 ④context使用注意生命周期，如果是静态类引用直接用ApplicationContext ⑤使用静态内部类 ⑥结合业务场景，设置软引用，弱引用，确保对象可以在合适的时机回收 建设内存监控体系： 线下监控： ①使用ArtHook检测图片尺寸是否超出imageview自身宽高的2倍 ②编码阶段Memery Profile看app的内存使用情况，是否存在内存抖动，内存泄漏，结合Mat分析内存泄漏 线上监控： ①上报app使用期间待机内存、重点模块内存、OOM率 ②上报整体及重点模块的GC次数，GC时间 ③使用LeakCannery自动化内存泄漏分析 10、真的出现低内存，设置一个兜底策略 低内存状态回调，根据不同的内存等级做一些事情，比如在最严重的等级清空所有的bitmap，关掉所有界面，直接强制把app跳转到主界面，相当于app重新启动了一次一样，这样就避免了系统Kill应用进程，与其让系统kill进程还不如浪费一些用户体验，自己主动回收内存
Flume 数据采集 概述： Flume 是一个数据采集工具，主要可以理解为对日志数据或者其他数据的采集。可以对例如日志数据进行采集传输到我们想要传输的地方，比如从本地文件系统采集数据到HDFS的HIVE目录下获取HDFS的其他目录，提供HIVE进行数据分析。 Flume运行方式为Agent Flume，如果有多个数据源，并且文件系统，则需要启动多个Agent Flume 进行数据采集。 组成： Flume有三大组件：Source，Channel,Sink, Source:指定采集数据源，类型：spooldir（本地系统），MySql, Source 不仅仅可以定义数据源信息，还可以定义检索文件类型，或者自定义文件获取方式 Channel：通道，通过Channel连接Source和Sink，中间作缓冲，提供适配，类型：Memery，File,JDBC Channel 还可以指定文件缓存大小 Sink：指定数据输出目标系统，类型：HDFS，Hive,HBase 如果Sink输出为HDFS，Hive，则还可以指定文件大小，文件前后缀，文件读写周期等。 安装： 1. 解压Flume安装包 2. 配置系统配置文件 flume-site.xml(FADOOP_HOME,HDFS_HOME,ZooKeeper_HOME)，之所以分开是因为Flume是Cloudra提供的，他把HDFS与MapReduce分开了，他提供了整合了的HADDOOP 大数据平台运行框架，更加方便部署。也有可能需要指定HBASE，HIVE等。 3. 配置数据采集业务配置文件 ***.xml 4. 启动Flume 运行机制：Flume通过Agent 方式运行数据采集，可以部署在多台机器，主要根据数据源存储形态来具体决定，如果数据源为多个文件系统，则需要运行多套Agent来采集，如果数据源为Mysql，则一个Agent就够了。Flume通过配置文件定义数据的采集-Source阶段，数据缓存-Channel阶段，及数据发送-Sink阶段。首先Source读取数据文件到Channel，Channel缓存起来，达到触发条件(触发条件自己定义或者默认)则会发动到Sink端进行保存，Sink端对发送的数据也定义定，包括存储文件大小，名称，前后缀等。 重点： 业务配置文件 ***.xml : 一个xml文件里面可以定制多套 FCS流程，即在定义时可以同时存在几套FCS流程在XML文件中，我们在启动Flume时需要指定FCS流程的名称来区分 多级Agent：我们可以指定多个Agent进行关联操作，即一个Agent的Sink输出为另一个Agent的Source输入。 比如Agent1为Agent2 提供输入，则Agent1 输出类型为：Avro Source，Qgent1的输入类型可以为任何允许的输出，Agent2的 输入类型为 ：Avro SinK，Agent2的输出类型为允许的任何输出。 Flume是基于事务的，可以保证数据的传输时发送与接受的一致性。 Sample：
本文是在回顾Crash Course计算机系列视频的笔记,本系列课程的老师是外网有名的Carrie Anne.
前几天关于三大模型的文章发布后，有同学在技术交流群问了我一个问题：“QPS和TPS有什么区别，该如何在实际工作中理解这些指标的含义”？
原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/89390069
技术交流群看到这样一个问题：服务部署方式改成了容器化，要根据业务场景和不同的参数配置进行性能摸底，找到最佳配置，性能测试该如何执行？看似很简单的性能需求，其实难度并不低。
项目越来越大，打包后的体积很大，打包时间也很长；开发时每次运行也需要很久，随便改动一个地方都要等2分钟以上才能看到效果（热更新太慢）。针对这些问题，是时候展示我真正的水平了。
7月5日，2022 CUDA on Arm Platform线上训练营开始第二天的课程。 课程大纲： 1. CUDA编程模型---CUDA存储单元的使用与错误检测（2.1+2.2实验课） 设备初始化 GPU的存储单元 GPU存储单元的分配与释放 数据的传输 数据与线程之间的对应关系 CUDA应用程序运行时的错误检测 CUDA中的事件 利用事件进行计时 实验课内容：编写MatrixMul程序，体验线程和数据的对应关系 留课后作业 2.
当android程序启动时系统会创建一个 application对象，用来存储系统的一些信息。通常我们是不需要指定一个Application的，这时系统会自动帮我们创建，如果需要创建自己 的Application，也很简单创建一个类继承 Application并在manifest的application标签中进行注册(只需要给Application标签增加个name属性把自己的 Application的名字定入即可)。 android系统会为每个程序运行时创建一个Application类的对象且仅创建
取消共享地址映射 当共享内存使用完毕后，调此接口会结束共享内存与指定的系统地址的映射关系。这里并未从系统中删除标识符，该标识符一直存在直至某个进程带IPC_RMID命令调用shmctl特地删除它为止。
针对MongoDB中数据库字段的存储字符长度的疑问，本文采用提出问题假设，描述使用场景，给出对应的接入方案的方式，探讨MongoDB数据建模中字段存储和展示相关的问题，为基于MongoDB的数据库建模提供参考。
内存池(Memery Pool)技术是在真正使用内存之前，先申请分配一定数量的、大小相等(一般情况下)的内存块留作备用。当有新的内存需求时，就从内存池中分出一部分内存块，若内存块不够再继续申请新的内存。这样做的一个显著优点是尽量避免了内存碎片，使得内存分配效率得到提升。 不仅在用户态应用程序中被广泛使用，同时在Linux内核也被广泛使用，在内核中有不少地方内存分配不允许失败。作为一个在这些情况下确保分配的方式，内核开发者创建了一个已知为内存池(或者是 "mempool" )的抽象，内核中内存池真实地只是相
LXC（Linux Containers），即Linux容器，是一种操作系统层级的虚拟化技术，为Linux内核容器功能的一个用户空间接口。它将应用软件系统打包成一个软件容器（Container），内含应用软件本身的代码，以及所需要的操作系统核心和库。通过统一的命名空间(Namespace)和共享API来分配不同软件容器的可用硬件资源，创造出应用程序的独立沙箱运行环境，使得Linux用户可以容易的创建和管理系统或应用容器。
当前移动设备越来越多地涌现在我们日常生活中，人们通过移动设备可以高效地完成很多事，比如网络购物、充值缴费、新闻资讯、理财等。随着中国IT、互联网的发展和市场的不断成熟，人们对软件功能的期望值也逐步增高。试想一下，当你打开一个APP要花费2分钟，玩游戏不断的卡顿，视频通讯时软件电量消耗极快，这会多么令人苦恼，直接的后果就是放弃使用这些应用。对于这些应用的厂商来说，失去的是用户、市场及口碑，而这些往往决定了企业的生存与发展。
当我准备集中精力完成《React 知命境》的时候，一个不起眼的小问题，幽幽的复现在我的眼前。
上篇文章介绍了和容量保障相关的理念和特点，有同学私信我说希望介绍更详细的落地步骤。
路径：lichee/linux-5.4/arch/riscv/boot/dts/sunxi/sun20iw1p1.dtsi
欧姆龙全球制造用于工业和制造业的机器。FINS用于通过网络控制其中一些机器。FINS以太网协议基于OSI模型：
我们日常开发中，经常会经过长时间迭代后应用变的越来越大，启动也会随之变慢，那么有什么解决办法吗？我们先看下应用启动的时间。
脚 本：makefile 工 具：vcs 和 verdi 文 章：1. 同步FIFO的设计和功能验证（附源码） 2. Verilog的亚稳态现象和跨时钟域处理方法
线程池也是多线程的处理方式。是将“生产者”线程提出任务添加到“任务队列”，然后一些线程自动完成“任务队列”上的任务。
如果人工智能比作一块蛋糕，那么蛋糕的大部分是自监督学习，蛋糕上的糖衣是监督学习，蛋糕上的樱桃是强化学习。
许多操作系统内核,包括xv6都保持着多线程多进程执行,首先是因为这个xv6有许多个微处理器,这些处理器(CPU)是独立地执行一段代码,共享物理内存,这个时候就会有问题,就是在一个CPU读取数据的时候,另外一个CPU会写数据,或者说多个CPU同时写数据.这些都会出现问题.所以说多进程多线程的同步问题是非常重要的,我们需要一系列同步的手段来保证同步.所以这个词“并发性”代表多个指令同时执行的情况,由于中断操作,线程切换以及多核并行执行,我们不得不考虑并发性的问题.
前言：其实图片优化网上有非常多的方案，这份初探里面做的更多的是从不同方向进行的探索～
为了大家看文中那一堆的“#”不至于晕掉，建议先看一下这篇：讲通C/C++预编译/条件编译指令 #ifdef,#ifndef,#endif,#define,…
对于二叉查找树而言，每次操作的最坏时间复杂度是O(N)。（当树退化为链表的时候）。为了解决这个问题，我们给树附加了一个平衡条件。平衡条件限制了任何节点的深度都不能过深。其中一种限制条件是：一颗二叉查找树的左子树和右子树的高度差不能超过1，这个条件限制产生了AVL树。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎。它提供了具有 HTTP Web 界面和无架构 JSON 文档的分布式，多租户能力的全文搜索引擎。 Elasticsearch 是用 Java 开发的，根据 Apache 许可条款作为开源发布。
IGCL 旨在成为用于硬件（主要是图形）所有控制方面的高级 API 的集合。它取代了传统的英特尔 CUISDK，后者过去仅发布给 OEM 和选定的客户。 IGCL 允许对显示、媒体和 3D 功能进行全局控制和调整。 相关官网地址为： IGCL Specification1.1-Introduction
所以咱们后来采用的方案都是基于redis来完成，我们把session换成redis，redis数据本身就是共享的，就可以避免session共享的问题了
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