import time y = 2.5 while y>=-1.6: x = -3.0 while x<=4.0: if (x*x+y*y-1)**3<=3.6*x*x*y*y*y or (x>-2.4 and x<-2.1 and y<1.5 and y>-1) or (((x<2.5 and x>2.2)or(x>3.4 and x<3.7)) and y>-1 and y<1.5) or (y>-1 and y<-0.6 and x<3.7 and x>2.2): print('*',end="") else: print(' ',end="") x += 0.1 print() time.sleep(0.25) y -= 0.2 一台电脑，一个键盘，尽情挥洒智慧的人生。 几行数字，几个字母，认真编写生活的美好。 一个灵感，一段程序，推动科技进步，促进社会发展。 1024程序员节，用代码编写程序，我的人生我自己书写!!!... 展开详请

可以拆分成两个部分，一部分是生成aaaa，另一部分是求和 生成aaaa，可以这么实现（其中，E是为了方便×10的倍数） long E(int m) { long num = 1; while (m) { num *= 10; m--; } return num; } long GenNum(int num, int count) { long ret = 0; while (count) { count--; ret += num * E(count); } return ret; } 然后对生成的数求和即可 int main() { int a, n; printf("Input a,n:\n"); scanf("%d,%d", &a, &n); long sum = 0; while (n) { sum += GenNum(a, n); n--; } printf("sum=%ld\n", sum); return 0; } ... 展开详请

这个主要涉及到双重循环，逐行扫描，需要一重循环，按行逐列扫描，又需要一重循环，所以说需要双重循环 循环体内执行的操作就是坐标互换，x变y，y变x，中间可能需要一个临时变量。 参考代码如下： int transpose(int M[N][N], int n) { int temp; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < i; j++) { temp = M[i][j]; M[i][j] = M[j][i]; M[j][i] = temp; } } }... 展开详请

主要思路： 将待检测的数字number对10循环求余，然后拿每次产生的余数与要计算次数的digit比较，相等，则次数+1，最终计算出digit的出现次数 参考代码如下 int CountDigit(int number, int digit) { int count = 0; do { if (digit == number % 10) { count++; } number /= 10; } while (number > 0); return count; }... 展开详请

csrf：一般指跨站请求伪造。跨站请求伪造（英语：Cross-site request forgery），也被称为 one-click attack 或者 session riding，通常缩写为 CSRF 或者 XSRF， 是一种挟制用户在当前已登录的Web应用程序上执行非本意的操作的攻击方法。 如何攻击 爱豆打援$100 www.bank.com/transfer/to=aidou&money=100 应援群：请各位粉丝登记一下，www.danger.com, 放一张爱豆照片/为了我们爱豆请帮我们点一下下方广告 <img src=http://www. bank.com/transfer?to=应援群主&money=100> 发现钱少了，一查记录给了群主 群里声讨，被认定为黑粉，被踢出了群聊 如何防御 get改post cookie设置为http-only 增加后端生成的token校验（csrf的token） 增加refer头校验 ... 展开详请

主要还是基于如下两点： 1、LTS长期支持(Long Term Support) 只有8、11、17 image.png 支持周期官方描述：https://www.oracle.com/java/technologies/java-se-support-roadmap.html 2、商业授权、付费问题 image.png JDK11及以后Oracle的JDK就收费了，只能用免费的OpenJDK，11以后的OpenJDK兼容性也还不错，但是Oracle在使用上依然留了个坑。就是免费版本在6个月以后会收费，继续使用新版本的则免费，所以11以后OpenJDK必须随oracle的升级而升级，基本就是当完小白鼠就不让用了。 详细订阅付费说明可以参考官网：https://www.oracle.com/a/tech/docs/javase-subscription-datasheet.pdf ... 展开详请

dom操作：bootstrap、layui的是基于jquery来操作实际dom；vue、react操作的是虚拟dom 上手难度：bootstrap、layui需要html+js基础就能快速上手，vue和react需要付出一定的学习成本 vue和react的区别还在于双向绑定和单项绑定，详细区别参考：Vue（MVVM）、React(MVVM)、Angular(MVC)对比 - 阅读清单 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com) 什么场景下用呢？对于没有多少前端知识的人来讲bootstrap和layui更容易上手一些，追求效率和技术先进性的话可以考虑vue和react ... 展开详请

HLS是HTTP Live Streaming的缩写，是由苹果提出的基于HTTP的流媒体网络传输协议。 m3u是ASCII编码的纯文本，可以理解为我们播放器自己的播放列表，m3u8是Unicode编码的m3u文件，同时m3u8在m3u的基础上可以做多码流适配。 #EXTM3U #EXT-X-VERSION:3 #EXT-X-ALLOW-CACHE:NO #EXT-X-TARGETDURATION:3 #EXT-X-MEDIA-SEQUENCE:988 #EXTINF:10.000, /rtp/gb_play_34020000001320000000_34020000001320000000/2021-09-14/13/135/50-08_988.ts #EXTINF:10.000, /rtp/gb_play_34020000001320000000_34020000001320000000/2021-09-14/13/135/50-17_989.ts #EXTINF:10.000, /rtp/gb_play_34020000001320000000_34020000001320000000/2021-09-14/13/135/50-27_990.ts ts就是m3u和m3u8的“播放列表”中的文件，其实我们播放的m3u、m3u8文件播放的是这个ts文件，一般10s为单位一个ts。 那么ts文件怎么生成，m3u8及m3u文件怎么生成的呢？假设我们有mp4文件那么可以通过FFmpeg将文件切成ts分片，然后生成“播放列表”m3u8 ... 展开详请

编译报错，可以排除和sdk没有关系，但是为什么有这个问题呢？经过调查发现是因为idea的问题，可以通过如下步骤解决 IDEA的操作流程:File -> Settings -> Build,Execution,Deployment -> Compiler -> Java Compiler选择eclipse，如下图 截图.png ... 展开详请

xPack完整生命周期版本从5.0诞生、6.2最后一版 5.X版本之前：没有x-pack，是独立的，es相当于裸奔，所以经常出现索引被恶意删除的问题，security安全,watch查看，alert警告等独立单元。 5.X版本：将安全，警告，监视，图形和报告形成独立的x-pack组件。 image.png 6.3 版本之前：和Elasticsearch独立发布需要额外安装。 image.png 6.3版本及之后：已经集成在一起发布，无需额外安装，基础安全属于付费黄金版内容。 image.png 2019年5月21日，Elastic官方发布消息： Elastic Stack 新版本6.8.0 和7.1.0的核心安全功能现免费提供。 7 .1版本：基础安全免费（TLS、原生认证Realm、基于角色认证）。 什么是基础安全、黄金版、白金版呢？和付费有什么差别，请注意查看官方说明 订阅 | Elastic Stack 产品和支持 | Elastic ... 展开详请

1）排序的分类： （1）部分排序： MapReduce根据输入记录的键对数据集排序。保证输出的每个文件内部排序。 （2）全排序： 如何用Hadoop产生一个全局排序的文件？最简单的方法是使用一个分区。但该方法在处理大型文件时效率极低，因为一台机器必须处理所有输出文件，从而完全丧失了MapReduce所提供的并行架构。 替代方案：首先创建一系列排好序的文件；其次，串联这些文件；最后，生成一个全局排序的文件。主要思路是使用一个分区来描述输出的全局排序。例如：可以为待分析文件创建3个分区，在第一分区中，记录的单词首字母a-g，第二分区记录单词首字母h-n, 第三分区记录单词首字母o-z。 （3）辅助排序：（GroupingComparator分组） Mapreduce框架在记录到达reducer之前按键对记录排序，但键所对应的值并没有被排序。甚至在不同的执行轮次中，这些值的排序也不固定，因为它们来自不同的map任务且这些map任务在不同轮次中完成时间各不相同。一般来说，大多数MapReduce程序会避免让reduce函数依赖于值的排序。但是，有时也需要通过特定的方法对键进行排序和分组等以实现对值的排序。 （4）二次排序： 在自定义排序过程中，如果compareTo中的判断条件为两个即为二次排序。 2）自定义排序WritableComparable bean对象实现WritableComparable接口重写compareTo方法，就可以实现排序 发生阶段有两个 （1）一个是在map side发生在spill后partition前。 （2）一个是在reduce side发生在copy后 reduce前。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「小蚂蚁爱吃肉」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_38603049/article/details/102741572... 展开详请

(1).问题引出 maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个job的处理速度。那么，mapTask并行任务是否越多越好呢？ (2).MapTask并行度决定机制 一个job的map阶段MapTask并行度（个数），由客户端提交job时的切片个数决定。 image.png 数据切片及Maptask并行度决定机制 2.MapTask工作机制 image.png MapTask工作机制 (1)Read阶段：Map Task通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。 (2)Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。 (3)Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部，它会将生成的key/value分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。 (4)Spill阶段：即“溢写”，当环形缓冲区满后，MapReduce会将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。 溢写阶段详情： 步骤1：利用快速排序算法对缓存区内的数据进行排序，排序方式是，先按照分区编号partition进行排序，然后按照key进行排序。这样，经过排序后，数据以分区为单位聚集在一起，且同一分区内所有数据按照key有序。 步骤2：按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务工作目录下的临时文件output/spillN.out（N表示当前溢写次数）中。如果用户设置了Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。 步骤3：将分区数据的元信息写到内存索引数据结构SpillRecord中，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。如果当前内存索引大小超过1MB，则将内存索引写到文件output/spillN.out.index中。 (5)Combine阶段：当所有数据处理完成后，MapTask对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件。 当所有数据处理完后，MapTask会将所有临时文件合并成一个大文件，并保存到文件output/file.out中，同时生成相应的索引文件output/file.out.index。 在进行文件合并过程中，MapTask以分区为单位进行合并。对于某个分区，它将采用多轮递归合并的方式。每轮合并io.sort.factor（默认100）个文件，并将产生的文件重新加入待合并列表中，对文件排序后，重复以上过程，直到最终得到一个大文件。 让每个MapTask最终只生成一个数据文件，可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销。 作者：Movle 链接：https://www.jianshu.com/p/1f8d4413a253 来源：简书 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。... 展开详请