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本篇文章分享如何用相当简洁的 Python 代码制作一个简单的聊天应用程序。更重要的是，我已经实现了没有任何第三方依赖的代码！
首先，我创建了一个聊天服务器，通过它可以接收来自希望进行通信的客户机的传入请求。为此，我使用了很好的 ole’sockets 和一些多线程。使用像 Twisted 和 SocketServer 这样的框架是一种选择，但是对于像我们这样简单的软件来说，功能似乎有点太庞大了。
服务器
以下是我们如何开始我们的服务器脚本（对于这个应用程序，只有两个脚本：一个用于服务器，另一个用于客户端)）：
#!/usr/bin/env python3 """Server for multithreaded (asynchronous) chat application.""" from socket import AF_INET, socket, SOCK_STREAM from threading import Thread 为此我们将使用 TCP sockets，因此我们使用 AF_INET 和 SOCK_STREAM 标志。我们通过 UDP sockets 使用它们，因为它们更像电话通讯，在通信开始之前接收者必须批准传入的连接，而 UDP sockets 更像是邮件类型（任何人都可以向任何地址为他/她知道的接收者发送邮件） ，所以它们在通信开始之前并不真正需要建立连接。显然，TCP 比 UDP 更适合我们的目的，因此我们使用它们。
在导入之后，我们设置了一些常量供以后使用：
clients = {} addresses = {} HOST = '' PORT = 33000 BUFSIZ = 1024 ADDR = (HOST, PORT) SERVER = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) SERVER.
Java 脚本 是一种独立于框架的脚本语言，使用来自于Java代码的脚本引擎 。通过java脚本API，可以使用Java语言编写定制/可扩展的应用程序并将自定义脚本语言选择留给最终用户 。
脚本语言的一些有用的特性是：方便：大多数脚本语言都是动态类型的。您通常可以创建新的变量，而不声明变量类型，并且您可以重用变量来存储不同类型的对象。此外，脚本语言往往会自动执行许多类型的转换，例如， 必要时 将数字10转换为“10”。
开发快速原型：您可以避免编辑编译运行周期，只使用“编辑运行”！
应用扩展/定制：你可以“具体化”的部分应用程序，例如一些配置脚本，业务逻辑/规则和财务应用中的数学表达式 。
为应用添加命令行模式，用于调试、运行时配置/部署时间。现在大多数应用程序都有一个基于Web的GUI配置工具。但是系统管理员/部署人员常常喜欢命令行工具。一个“标准”的脚本语言可以用来实现这个目的，而不是发明特设的脚本语言。
脚本包
Java 脚本功能是在 javax.script 包中。这是一个比较小的，简单的API。脚本的出发点是 ScriptEngineManager 类。
创建一个ScriptEngineManager 对象从ScriptEngineManager 获取 ScriptEngine 对象使用ScriptEngine的eval方法执行脚本学习有困难或者想获取JAVA资料，学习方法可以找我java学习交流 群331789133
实例
Hello,World
执行一个脚本文件
脚本变量
当你的java应用程序嵌入脚本引擎和脚本，你可能希望将您的应用程序对象为全局变量暴露于脚本中
调用脚本函数和方法
通过脚本实现Java接口
有些时候通过脚本函数或者方法可以很方便的实现java接口，而不是在Java中调用。同时，通过接口我们可以避免在很多地方使用javax.script API接口。我们可以得到一个接口实现者对象并将其传递给不同的Java api
脚本的多作用域
JavaScript与Java的通信
C创建和使用Java的数组
实现Java 接口
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第7讲视觉里程计 学习任务7.1 特征点法举个栗子🌰ORBBRIEF 7.2 2D-2D 对极几何八点法求矩阵E（Essential）从E计算R,t:奇异值分解使用H恢复R，t（八点法共面时）小结 7.3 三角测量三角测量的定义三角法求深度原理 7.4 3D-2D PnP（♥重要的姿态估计方法♥）PnP定义PnP问题求解方法7.4.1 直接线性变换（DLT）7.4.2 P3P7.4.3 PnP 优化解法 Bundle Adjustment 7.5 3D-3D ICP7.5.1 SVD 方法 学习任务 理解图像特征点的意义, 并掌握在单幅图像中提取出特征点，及多幅图像中匹配 特征点的方法。理解对极几何的原理，利用对极几何的约束，恢复出图像之间的摄像机的三维运 动。理解PNP 问题，及利用已知三维结构与图像的对应关系，求解摄像机的三维运 动。理解ICP 问题，及利用点云的匹配关系，求解摄像机的三维运动。理解如何通过三角化，获得二维图像上对应点的三维结构。 7.1 特征点法 路标
特征点
举个栗子🌰ORB BRIEF 7.2 2D-2D 对极几何 E共有五个自由度：也就是说至少有五对点就可以把E算出来，称为五点法但是比较麻烦，所以把它当成普通矩阵用八对点把E求出来。
八点法求矩阵E（Essential） 八对点构成的方程组8×9的矩阵，相当于AX=0的情况，解出A来就是要求的矩阵E
从E计算R,t:奇异值分解 使用H恢复R，t（八点法共面时） 小结 7.3 三角测量 在单目SLAM 中，仅通过单张图像无法获得像素的深度信息，我们需要通过三角测量（Triangulation）（或三角化）的方法来估计地图点的深度。
三角测量的定义 三角测量是指，通过在两处观察同一个点的夹角，确定该点的距离。在SLAM 中，我们主要用三角化来估计像素点的距离。
三角法求深度原理 7.4 3D-2D PnP（♥重要的姿态估计方法♥） PnP定义 PnP（Perspective-n-Point）是求解3D 到2D 点对运动的方法。它描述了当我们知道n 个3D 空间点以及它们的投影位置时，如何估计相机所在的位姿。
如果两张图像中，其中一张特征点的3D 位置已知，那么最少只需三个点对（需要至少一个额外点验证结果）就可以估计相机运动。特征点的3D 位置可以由三角化，或者由RGB-D 相机的深度图确定。因此，在双目或RGB-D 的视觉里程计中，我们可以直接使用PnP 估计相机运动。而在单目视觉里程计中，必须先进行初始化，然后才能使用PnP。3D-2D 方法不需要使用对极约束，又可以在很少的匹配点中获得较好的运动估计，是最重要的一种姿态估计方法。
参考链接： 在Python中将字符串转换为数字并将数字转换为字符串
python中的字符数字之间的转换函数int(x [,base ]) 将x转换为一个整数
long(x [,base ]) 将x转换为一个长整数
float(x ) 将x转换到一个浮点数
complex(real [,imag ]) 创建一个复数
str(x ) 将对象 x 转换为字符串
repr(x ) 将对象 x 转换为表达式字符串
eval(str ) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象
tuple(s ) 将序列 s 转换为一个元组
list(s ) 将序列 s 转换为一个列表
chr(x ) 将一个整数转换为一个字符
unichr(x ) 将一个整数转换为Unicode字符
ord(x ) 将一个字符转换为它的整数值
hex(x ) 将一个整数转换为一个十六进制字符串
oct(x ) 将一个整数转换为一个八进制字符串
例如：chr(65)='A'
ord('A')=65
int('2')=2;
str(2)='2'
介绍过python矩阵的乘法运算，numpy库中虽然乘法是矩阵运算的主要运算，但是numpy作为python中实现矩阵运算的好工具，也是可以轻松实现除法计算的，本文python中矩阵除法的三种实现方法：1、x/y计算对应元素相除(矩阵点除)；2、np.devide()计算对应元素相除(矩阵点除)；3、借助乘法np.mat方法处理。
方法一：x/y计算对应元素相除(矩阵点除)import numpy as np
a = np.array([4,2,3])
b = np.array([2,5,7])
f = a/b
print("除%s" % f)
方法二：np.devide()计算对应元素相除(矩阵点除)import numpy as np
a=np.array([[1.,2.],[3.,4.]])
c=np.divide(a,a) #矩阵点除
print("[矩阵点除]divide(a,a)=\n",c)
A=np.mat([[1.,2.],[3.,4.]])
C=np.divide(A,A) #矩阵点除
print("[矩阵点除]divide(A,A)=\n",C)
方法三：借助乘法np.mat方法处理import numpy as np
a = np.asmatrix(np.ones([2,3]))
b = np.asmatrix(np.ones([3,3]))
b[1,1] = 5
b[0,2]=3
b[2,2] = 2
print(b)
print(a,b.I)
以上就是python矩阵中各种除法的计算，希望能对你有所帮助哦~更多python学习推荐：python教程。
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前言 经常在Codepen上看到大侠们用SVG画出不可思议的动画，我一直很好奇他们是怎么运作的，总觉得这需要对SVG有足够透彻的了解，并且自己画出那些SVG图案，才有办法让他动起来。
但其实不然，今天教大家一个简单的小技巧，让你快速实现一个svg动画！
打开Codepen，点击界面中的build按钮，就可以使用动画构建一个房子，并且让它升起寥寥炊烟！
寻找精美的svg图案 既然自己画不出来，那我们就去找现成的库，svg库有很多，如Flaticon、iconfont、Iconfinder或icons8等网站会提供很多免费的svg图案。
分析svg图案 打开devtool观察 svg 图案，你会看到下面的结果：
element里头path跟circle都是svg的DOM元素，分别表示svg图案内的线条与圆形。
举个例子：
<path d="M 10 25 L 10 75 L 60 75 L 10 25"> 上面代码中的d的内容：M代表将笔移动到(10, 25)，接着L画一条线到(10, 75)，最后回到起点画出一个三角形。
通过devtool，我们可以看到每个path对应图案的哪个部分：
这时候应该形成思路，既然我们可以知道每个元素对应到图案的哪个部分，我们就可以针对想要套上动画的DOM 元素来操作！
TimelineLite/TimelineMax 工具 如果单纯通过id、className 来使用 CSS 或JavaScript 自行处理动画，难度还是颇高，更重要的是，要耗费大量的时间
所以我们得借用工具，Timeline(Lite|Max)跟TweenMax是知名的GreenSock Animation Platform（简称GSAP）推出的可创建时间轴（timeline）作为动画或其他时间轴的容器，这使得整个动画控制和精确管理时间变得简单。
GSAP甚至为我们提供了Ease Visualizer来展示每种Ease function的效果，更顺带附上代码：
简单几句代码就能达到如下效果：
上手GSAP GSAP的API功能十分强大，还有相关社区：官网文档、论坛、TimelineMax中文手册
在一开始的房子构建中，我主要使用的是TimelineMax的from与staggerFrom，这两个API只需要设定初始值，他会在指定时间内将补间动画完成：
tl.from("#House > rect:nth-child(24)", 1, { scaleX: 0, transformOrigin: "center", ease: Power2.easeOut }) 这一步我们将CSS Selector #House > rect:nth-child(24) 这个元素，从scaleX为0开始，以center(中心)为变形起点，利用Power2.easeOut，在一秒内回复到原始状态，并执行补间动画。
.staggerFrom( ["#House > path:nth-child(34)"
本次大数据项目数据及分析均做脱敏化和保密化，主要分享思路体系，全程用Python实现，数据和代码均不提供。如有建议欢迎讨论！
前言 “一切业务数据化，一切数据业务化”，回顾几十年的中国企业信息化发展历程，就是“业务数据化”的过程——企业持续在IT方面进行投入和建设，不断将发展过程中业务和经营管理端的各种能力以数据形态沉淀下来。而接下来的“数据业务化”则是将已经成为资产的数据作为生产资料
数据中台作为整个企业各个业务所需数据服务的提供方，通过自身的平台能力和业务对数据的不断滋养（业务数据化），会形成一套高效可靠的数据资产体系和数据服务能力（数据资产化和资产服务化）。这样当出现新的市场变化，需要构建新的前台应用时，数据中台可以迅速提供数据服务（服务业务化），从而敏捷地响应企业的创新。业务产生数据，数据服务业务，形成闭环。值得一提的是，数据中台不仅仅是一种技术平台，倘若仅停留于此，就完全忽略了从IT到DT的本质变化是“围绕数据资产进行价值的持续积累和释放”。单纯增大技术投入和人才投入无法保障企业经营效能的持续提升，只有站在数据价值观和方法论的高度，才可能系统性解决企业经营发展中关于数据的诸多问题。谁能率先解决面向数字经济特征的全新数据价值观和方法论的问题，并在其指引下打造出平台级能力，谁就能真正意义上帮助企业把数据用起来。
以下解释借鉴《数据中台：让数据用起来》。
“让数据用起来”，既是终极目标，也是数据中台要为处于不同数据认知成熟度阶段的企业实现的一个个具体目标。业务不会停滞，信息化不断追求自身的价值，数据部门力图与业务部门具有同等组织地位和话语权，业务部门不断提出新的挑战，政府在加速拉动数字经济建设……数据中台未来会经过以下几个发展阶段。
第一阶段：数据中台探索 这个阶段是个过渡阶段。一方面，传统的数据应用过往都是从外往内的（利用外部的技术、数据和资源来服务内部需求）。例如，零售行业要做精准营销，在广告上砸钱，做用户画像分析，利用外部的技术、数据、资源来服务内部需求，但是做完了会发现企业自身没有沉淀，又回到了原点。另外一方面，还是要借助一个个具体的场景化数据应用来推动企业对数据中台的认知，积累各行业（特别是头部客户）的业务和服务经验快速迭代和打造数据中台。
这个阶段会将数据生命周期各个阶段的技术与现有业务场景或创新业务场景结合，迅速形成可见、可展示的业务成果。特点是项目短小精悍，容易见效果，缺点是由于缺乏数据中台整体规划及让数据用起来的完整流程设计，无法对众多单个数据应用沉淀的数据形成通用数据资产，每个项目都需要从头到尾走一遍，当应用需求爆发式增长时，底层数据支撑的效率会大幅度下降，甚至影响最终的业务效果。
第二阶段：数据中台整合数据应用提升效率 这一阶段的特点是构建数据中台的技术、理念、方法论是可复制的，市场上已有成熟的支撑数据中台高效运转的平台级产品。企业通过规划、建设、实施数据中台能够具备三方面的基础能力：
·数据的多样性、多态性、多云连接能力（汇聚/交换能力）。交换的能力用来解决企业有哪些数据、数据在哪里等问题。
·数据资产化的能力是数据中台建设的关键，包括清洗、加工、治理、安全、质量等工具模块及实施方法论。（说明：能直接作用于业务领域，业务能阅读、能理解的数据才叫数据资产。）
·数据服务化的能力，用数据技术来使用数据的方法。
有了这三个能力，就能将上一阶段构建起来的场景级数据应用，甚至是历史建成的系统都整合成企业级数据应用平台，既能满足原有系统对数据的需求，又能快速满足新业务场景对数据的需求，将数据作为资产上架，成为共享的生产要素。
第三阶段：数据中台重构数据空间和业务空间 到了这一阶段，数据中台已经成为企业数据资产的核心能力和基础，通过快速构建数据资产体系，帮助企业真正实现对其全量数据的有效管理。业务和业务流程本身都可以通过适当的颗粒度进行数字化解耦和标准化，企业能够以自我为中心构建更加宏大的产业、行业价值链范围的数据空间和业务空间，以数据编排的方式响应业务需求，彻底颠覆传统的软件工程方式，业务实现自流程化，数据实现自我管理能力。
这里需要引入业务空间和数据空间的基本概念。
·企业业务空间：企业任何一个业务条线从初始设立到日益精细分化，一般都遵循一个共性的演进过程：清晰定义该业务条线内专项业务的“毛细血管”功能体系、建设或升级相应技术支撑系统、生成专项业务数据。当所有业务条线都遵循这个发展规律，纵横交错的业务条线构成了企业实际运营的多维业务空间。企业的业务空间是产生和形成全量数据的根本依据和前提。
·企业数据空间：在数字化时代，任何一家企业都是市场生态中的一个节点，从数据交换的宏观视角来看，任何一家企业的数据全集只是整个市场数据生态空间中的一个子集。从企业自身视角来看，依据数据的生成和交互方式，企业全量数据的数据空间大致由三个维度构成：自主生产和消费的数据、外部数据（含单向外部获取数据和单向对外提供数据）、内外部交互数据。
数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，是一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建的一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。 数据来自于业务，并反哺业务，不断循环迭代，实现数据可见、可用、可运营。通过数据中台把数据变为一种服务能力，既能提升管理、决策水平，又能直接支撑企业业务。数据中台不仅仅是技术，也不仅仅是产品，而是一套完整的让数据用起来的机制。既然是“机制”，就需要从企业战略、组织、人才等方面来全方位地规划和配合，而不能仅仅停留在工具和产品层面。
1、目标分析 1.1 背景 随着经济的不断发展，人民的生活水平显著提高，对生活质量的要求也在提高。同时互联网技术的高速发展适应了时代的需求，为人们提供了许多娱乐的渠道。其中“三网融合”为人们在信息化时代利用网络等高科技手段获取所需的信息提供了极大的便利。
“下一代广播电视网（NGB；Next Generation Broadcasting）”即广播电视网、互联网、通信网“三网融合”，有线无线相结合、全程全网的广播电视网络。它不仅可以为用户提供高清晰的电视、数字音频节目、高速数据接入和语音等三网融合业务，也可为科教、文化、商务等行业搭建信息服务平台，使信息服务更加快捷方便。在三网融合的大背景下，广播电视运营商与众多的家庭用户实现信息实时交互。这使大数据分析与挖掘为用户提供智能化的产品推荐成为可能。
2020年10月12日，中国广电网络股份有限公司揭牌成立。中国广电网络股份有限公司是在党中央、国务院和各级党委、政府大力关心支持下，在中宣部和广电总局直接领导下组建成立的中央文化企业。揭牌意味着“全国一网”的主体公司组建工作任务基本完成，全国有线电视网络整合取得突破性成效。
中国广电网络股份有限公司成立后，将按照“统一建设、统一管理、统一标准、统一品牌”的要求，建立有线电视网络整合和广电5G建设统一运营管理体系。公司将进一步优化网络资源配置，推动全国有线电视网络升级改造，实现集约化发展，统筹有线、无线、卫星协调发展，形成一个多功能的国家数字文化传播网，建设兼具宣传文化和综合信息服务特色的可管可控、安全可靠的新型智慧融合网络，强化有线电视网络作为意识形态领域主渠道、主阵地的作用，切实提高传播力、引导力、影响力、公信力，更好地满足人民群众多样化多层次的精神文化需求。
中国广电股份有着丰富的资源优势——2.06亿有线电视家庭用户、220万公里全国有线电视光纤网络，全国广播电视节目传送、宽带电视集成播控等多项广播电视业务牌照与资质；国内通信设施服务、互联网国内数据传送等基础电信业务牌照资质，更有5G商用牌照和700MHz和4.9GHz、3.3GHz等多段优质频率。“全国一网”将努力建成一张可管可控高效安全的绿色网，一张多功能国家数字文化传播网，一张兼具宣传文化和综合信息服务特色的新型智慧融合网。
2020年11月2日，在2020世界超高清视频(4K/8K)产业发展大会开幕式上，广州市人民政府与中国广播电视网络有限公司签署了战略合作框架协议，就广电5G核心网华南中心节点落户广州达成合作意向。双方将充分发挥广州市区位、产业和政策资源优势，结合中国广电的网络技术资源优势，加快推动广电5G核心网华南中心节点建设，助力广东、广州数字信息产业发展。
伴随互联网和移动互联网的快速发展，各种网络电视／视频应用（爱奇艺、腾讯视频、优酷视频、乐视视频、电信移动等）遍地开花，越来越多人群的电视观看行为正发生变化，由之前的传统电视媒介向电脑、手机、平板端的网络电视转化。
在这种新形势下传统广播电视运营商感受到的危机也越来越明显。另一方面，“三网融合”为传统广播电视运营商带来发展机遇，特别是随着超清／高清交互数字电视推广，广播电视运营商可以和家庭用户实现信息实时交互，家庭电视也逐步变成多媒体信息终端。本集团已建成完整覆盖各区（县级市）的有线传输与无线传输互为延伸、互为补充的广电宽带信息网络，实现了城区全程全网的双向覆盖，为广大市民提供有线数字电视、互联网接入服务、高清互动电视、移动数字电视、手机电视、信息内容集成等多样化、跨平台的信息服务。其信息数据收集过程如图1所示，首先每个家庭收看电视节目都需要有一个机顶盒来进行收视节目的接受和交互行为（如点播行为、回看行为）的发送，然后会发送至每个区域的光机设备（进行数据传递的中介）汇集该区域的信息数据，最后再由各光机设备发送至数据中心进行数据整合、存储在大数据平台中。
图 1 信息数据传递过程
由于在已建设的大数据平台积累了大量用户基础信息和用户观看记录信息等数据，需在此基础上进一步挖掘出数据价值、形成客户画像，实现精准的营销推荐。总而言之，智能营销推荐服务可以为用户提供个性化的服务，增加用户黏度，从而使用户与企业之间建立稳定交互关系，实现客户链式反应增值。
1.2 数据说明 在大数据平台中存有用户的基础信息（安装地址等）、订单数据（产品订购、退订信息）、工单数据（报装、故障、投诉、咨询等工单信息）、收费数据（缴费、托收等各渠道支付信息）、账单数据（月租账单收入数据）、双向互动电视平台收视行为数据（直播、点播、回看、广告的收视数据）、用户上网设备的指标状态数据（上下行电平、信噪比、流量等），共7种数据。
本次抽取了2000用户2020年5月12日至2020年6月12日的收视行为信息数据、账单数据、订单数据、收费数据及用户状态数据，并对5份数据表做脱敏处理。各数据表及属性说明，如表1所示。
表 1 各数据表及属性说明
表名
含义
收视行为信息数据
（media-index）
用户名
观看时长
直播频道名称
开始观看时间
结束观看时间
设备名称
用户等级号
用户等级名称
清晰度
节目地区
语言
节目分类
节目类型
节目名称
账单数据
（mmconsume-billevents）
费用类型
账单时间
业务品牌
1、ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个开源的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现。ZooKeeper为分布式应用提供一致性服务，提供的功能包括：分布式同步（Distributed Synchronization）、命名服务（Naming Service）、集群维护（Group Maintenance）、分布式锁（Distributed Lock）等，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务。
ZooKeeper本身可以以单机模式安装运行，不过它的长处在于通过分布式ZooKeeper集群（一个Leader，多个Follower），基于一定的策略来保证ZooKeeper集群的稳定性和可用性，从而实现分布式应用的可靠性。
2、ZooKeeper集群角色说明 ZooKeeper主要有领导者（Leader）、跟随者（Follower）和观察者（Observer）三种角色。
角色说明领导者（Leader）为客户端提供读和写的服务，负责投票的发起和决议，更新系统状态。跟随者（Follower）为客户端提供读服务，如果是写服务则转发给Leader。在选举过程中参与投票。观察者（Observer）为客户端提供读服务器，如果是写服务则转发给Leader。不参与选举过程中的投票，也不参与“过半写成功”策略。在不影响写性能的情况下提升集群的读性能。此角色于zookeeper3.3系列新增的角色。 二、准备工作 1、集群节点规划 ZooKeeper在提供分布式锁等服务的时候需要过半数的节点可用。另外高可用的诉求来说节点的个数必须>1，所以ZooKeeper集群需要是>1的奇数节点。例如3、5、7等等。
本次我们规划三个节点，操作系统选用CnetOS 7
节点名IP说明zk01192.168.88.11ZooKeeper节点zk02192.168.88.12ZooKeeper节点zk03192.168.88.13ZooKeeper节点 2、软件版本说明 项说明Linux ServerCentOS 7JDK1.8.0_161ZooKeeper3.4.11 3、部署JDK8 所有节点均需要安装JDK8
参考CentOS下部署Java7/Java8： https://ken.io/note/centos-java-setup
三、部署ZooKeeper 本次一共要部署三个ZooKeeper节点，所有文中没有指定机器的操作都表示每个节点都要执行该操作
1、下载ZooKeeper&基础准备 下载ZooKeeper 官方镜像选择：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/
cd /home/download wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.11/zookeeper-3.4.11.tar.gz 创建ZooKeeper相关目录 #创建应用目录 mkdir /usr/zookeeper #创建数据目录 mkdir /zookeeper mkdir /zookeeper/data mkdir /zookeeper/logs 解压到指定目录 tar -zvxf zookeeper-3.4.11.tar.gz -C /usr/zookeeper 配置环境变量 #修改环境变量文件 vi /etc/profile #增加以下内容 export ZOOKEEPER_HOME=/usr/zookeeper/zookeeper-3.4.11 export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH #使环境变量生效 source /etc/profile #查看配置结果 echo $ZOOKEEPER_HOME 既然已配置环境变量，为了方便访问ZooKeeper目录
后续通过$ZOOKEEPER_HOME代替/usr/zookeeper/zookeeper-3.4.11
2、配置ZooKeeper ZooKeeper基础配置 #进入ZooKeeper配置目录 cd $ZOOKEEPER_HOME/conf #新建配置文件 vi zoo.
近期有些朋友购入了新的M1 mac，可发现无法安装windows。现在，Parallels发布了与M1 Mac兼容的Parallels 16的技术预览版本，可以安装ARM版本的win10。接下来，就为您展示一下如何利用parallels desktop M1版安装Win10。
准备工作
访问https://b2b.parallels.com/apple-silicon 进入Parallels Desktop技术预览版官网，点击尝试技术预览进入登陆页面
选择适合自己的登陆方式，没有账号也可以注册
得到软件的下载地址和激活码(请保留好激活码，安装需要用到)
Windows10 arm版系统
访问 https://uupdump.ml/ 选择 21227 arm版本（只有21277版或更新的版本可以同时运行X86、X64、ARM架构软件。 而21277之前的版本只能运行X86和ARM。）
或者百度网盘下载！ 链接: https://pan.baidu.com/s/1uzx6XE9po_nysZ8oerUOsw 提取码: nivs
PD虚拟机安装win10教程
PD虚拟机安装完成后打开，点击continue继续
然后PD虚拟机会自动扫描电脑上的windows系统，点击Create
正在创建，耐心等待几分钟
需要登录自己的账户，点击Sign in…
需要激活码来激活PD虚拟机，我们将上面PD官网上的注册码复制到指定位置，点击Activate
提示PD虚拟机激活成功，点击OK
接下来静静的等着Win10安装成功就可以了！
是不是很简单呢？有需要的朋友可以自己尝试一下哦！
Author：Bob(林补)
Date：2016/04/30
代码托管在开源中国：hws/JavaDesignPatterns
依赖注入的设计模式允许我们移除硬编码的依赖让我们的应用程序更加具有可拓展性和维护性。我们可以实现依赖注入模式，以实现从编译时到运行时的依赖。
依赖注入模式似乎很难用理论来把握，所以我会拿一个简单的例子，然后我们将看到如何使用依赖注入模式来实现应用程序中的松散耦合和扩展性。
在任何Java程序，我们经常会遇到以下两个事件。创建对象
对象之间的交互(业务逻辑)
但是，平时我们混淆了两者导致紧耦合和不必要的依赖从而使得维护以及单元测试的痛苦。让我尝试用一个非常简单的例子来解释一下：
class MyClass{
private A a;//A是一个接口
private B b;//B是一个接口
MyClass(A a,B b){
a = new AImpl();//AImpl是A接口的一个实现类
b = new BImpl();//BImpl是B接口的一个实现类
}
public void doSomething(){
C c = new CImpl();//在该方法内部创建对象
}
}
MyClass类的问题是：
1.它尚未能从业务逻辑中分离出来对象的创建导致紧密的耦合。
2.代码中已经完成面向实现编程，但没有面向接口编程。a = new AImpl();这句代码可以体现这个意思。如果某一天需要实现A,B或C中的不同实现方式，那么MyClass类中的代码必须要改变。
3.给测试带来不便。测试MyClass类需要先测试A,B,C；
接下来尝试修复该类存在的问题。
class MyClass{
private A a;
private B b;
private C c;
MyClass(A a, B b, C c){
this.a = a;
this.b = b;
用于对JVM知识快速回忆梳理
后序会一直更新。
脑图链接：https://www.processon.com/view/link/6036541f079129248a66a3cc
目前目录大纲：
知识源于B站 尚硅谷 - 康师傅~
贪吃蛇, 0 , 2020-12-31
贪吃蛇\SnakeGame, 0 , 2020-12-31
贪吃蛇\SnakeGame\.metadata, 0 , 2020-12-31
贪吃蛇\SnakeGame\.metadata\.lock, 0 , 2020-11-30
贪吃蛇\SnakeGame\.metadata\.log, 1991 , 2020-11-30
贪吃蛇\SnakeGame\.metadata\.mylyn, 0 , 2020-12-31
贪吃蛇\SnakeGame\.metadata\.mylyn\.taskListIndex, 0 , 2020-12-31
贪吃蛇\SnakeGame\.metadata\.mylyn\.taskListIndex\segments_1, 71 , 2020-11-30
贪吃蛇\SnakeGame\.metadata\.mylyn\.taskListIndex\write.lock, 0 , 2020-11-30
贪吃蛇\SnakeGame\.metadata\.mylyn\.tasks.xml.zip, 235 , 2020-11-30
贪吃蛇\SnakeGame\.metadata\.mylyn\contexts, 0 , 2020-12-31
贪吃蛇\SnakeGame\.metadata\.mylyn\repositories.xml.zip, 439 , 2020-11-30
贪吃蛇\SnakeGame\.metadata\.mylyn\tasks.xml.zip, 235 , 2020-11-30
贪吃蛇\SnakeGame\.metadata\.plugins, 0 , 2020-12-31
贪吃蛇\SnakeGame\.metadata\.plugins\org.eclipse.buildship.core, 0 , 2020-12-31
贪吃蛇\SnakeGame\.metadata\.plugins\org.eclipse.core.resources, 0 , 2020-12-31
贪吃蛇\SnakeGame\.metadata\.plugins\org.eclipse.core.resources\.history, 0 , 2020-12-31
贪吃蛇\SnakeGame\.metadata\.plugins\org.eclipse.core.resources\.history\18, 0 , 2020-12-31
jre 1.8是java的运行环境，许多朋友都弄不清楚jre和jdk的区别，其实jdk是专为java开发人员打造的应用开发包，本身包含了jre，而jre就是一个运行环境，适用于所有用户，这个是32位版本，适用于32位操作系统，如果你在运行程序的时候提示没有安装jre，那就在本站下载安装一下吧。
基本介绍
Java语言是稳居网络应用程序语言的首选之一。这都要归功于它高度的安全性以及跨平台的特性，几乎在目前所有的电脑平台上您都可以见得到Java的芳踪。过去，很可能会有不少人抱怨Java虽然有着相当不错的跨平台以及安全防护等特性，但是它的执行速度远远不及C++等各种传统惯用的程序语言。不过，如今的Java不仅在执行速度上有大幅度的改革，而且在内容上也有做了不少些修改以及增强。
由于JRE新增的功能以及程序修正之处相当多，如果需要详尽资料的话不妨可以参考Sun的官方网页。
如何查看jre是32位还是64位
【1】找到jre安装位置，我的电脑位置可从下图看出，可根据我的位置找到自己jre的安装位置，如果找不到可在windows的资源管理器中搜索java。
【2】如果配置了环境变量，可打开cmd终端，输入java -version，查看系统信息即可知道自己java的版本。
【3】如果没有配置环境变量则上一步会报错，不用担心，先找到自己java所在的文件夹。
【4】打开后，进入到上图所在的bin文件夹，查看是否有一个文件名为“java.exe”如下图所示。
【5】在此文件下调出终端，按住Shift键，同时点击鼠标右键，可看到在右键菜单中多出了“在此处打开命令窗口”，单击。
【6】当出现以下画面，输入“java -version”即可看到版本信息
package practiceGO;
import java.util.Scanner;
/*
* 8.用循环方式实现和计算机玩猜拳的程序 (设定胜出条件--输3次或赢3次即退出)
* 0-石头 1-布 2-剪刀
*/
public class Cto {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int i = 0;
int j = 0;
while(true){
System.out.println("请出拳：0-石头 1-剪刀 2-布");
int perNum = sc.nextInt();
if (perNum>2 || perNum<0) {
System.out.println("输入错误");
continue;
}
int sysNum = ((int)(Math.random()*10))%3;
System.out.println("电脑出拳"+sysNum);
if (perNum-sysNum==-1 || perNum-sysNum==2) {
i++;
System.out.println("玩家胜"+i+"次");
}else if(perNum-sysNum==1 || perNum-sysNum==-2){
j++;
神奇，今天学java的过程中发现“员”这个字打不出来，后面测试了一下发现还有很多字打不出来，明明已经安装了那个插件啊？
不久前，我们遇到了这样的需求：项目方需要对各个业务系统进行监控，如果业务系统的分值低于某个预定的分数，则监控系统会自动为相关负责人发送告警信息。
需求 看起来并不难，我们把资源的状态由高到低分为致命、严重、警告三个级别，整个业务系统的状态受最严重节点的影响，例如：如果业务系统中有一个资源的状态是致命，那么整个业务系统就是致命。
然而需求方有很多项目采用了负载均衡或分布式部署，某个节点宕机并不影响整个系统继续运行，这种简的单规则并不能有效判断系统的整体运行状态。
在上图中，虽然可用区A挂掉了，但整个系统依旧在运行，不能简单地把整个系统判处死刑。看来“分数”的概念是必须的，需要对系统中的每个节点或集群进行打分，最终计算出整个系统的分数，再根据预先设定的阈值判断系统的最终状态。
方案 针对这种情况，我们设计了三种表达式：MIN（取集群的最小值）、MAX（取集群的最大值）、AVG（取集群的加权平均）。具体来说，每个表达式计算的是一个集群的分数，当然，一个集群可以只包含一个节点，也可以包含其他集群。这样一来，上图可以用下面的表达式计算：
AVG(可用区A * 1, 可用区B * 1)
= AVG(MAX(ECSA1, ECSA2) * 1, MAX(ECSB1, ECSB2) * 1) 其中“* 1,”表示权重是1，对于上式来说，可用区A和可用区B权重相同。上式等于：
AVG(MAX(20, 20) * 1, MAX(100, 100) * 1) = (20 + 100) / (1 + 1) = 60
业务的健康度是60分，将产生一个相应级别的告警。
根据这种规则，可以进行任意嵌套：
MAX(AVG(60*3, 70*2, MAX(40, 70) * 4), MAX(30, 40, AVG(30*3, 90*7)), 50)
接下来的问题是，代码在有较强可读性的前提下，怎样根据给出的表达式计算出结果？
算法 在发布任务前，我给出了几个测试用例：
AVG(AVG(10*2, 2*2) * 1, 20 * 10) = 19
MAX(MIN(10, 5),10,MAX(20,21) = 21
常用的通知机制中比较典型的有以下几种： 1、signal — zeromq 唤醒线程
这种机制下，我们向被通知进程发送一个特殊的signal（比如SIGUSR1），这样正在睡眠的读进程就会被信号中断，然后醒来。
该方法的优点是：读进程不需要监听一个额外的eventfd，适合一些不方便使用eventfd的场景；另外，用户可以选择是使用实时信号（SIGRTMIN+1），还是使用非实时信号（SIGUSR1）。
该方法的缺点是：通知不实时。因为信号的检查只有在中断返回的时候才会进行，这个时间跟操作系统的HZ、jiffies有关。
2、socket — nginx socketpair
这种机制下，写进程往socket（domain socket）写一个字符，然后读进程通过epoll/select/poll得到数据到达的通知。
3、fifo
这种机制跟socket类似，写进程往fifo中写一个字符，然后读进程通过epoll/select/poll得到数据到达的通知。
4、pipe ----- 占用两个文件描述符
跟2、3差不多。
5、eventfd/signalfd — 不像pipe一样需要两个描述符，它只需要一个描述就可以实现进程间通信了。
跟前面差不多，不过是内核帮我们事先fifo、signal通知，只有比较新的内核版本才支持。这种方式存在的问题是需要在不同进程间传递句柄，非fork方式实现比较复杂。
上面这几种方式的共性是都需要陷入内核，被通知进程只有在内核态才能接收通知，对于处理性能要求高的场景，应该少用通知。
所以，当然就看业务场景发送通知的开销是不是很大了。如果请求量很大，读进程一直忙于处理，不会频繁触发通知，那就很合适了。
服务端设计方案 1、首先主进程根据机器CPU个数，创建对应数量的管道；
2、创建完对应的管道之后，再创建一样数量的线程，每个线程绑定一个CPU；
3、主进程开始初始化socket，然后accept，当接收到一个客户端连接时，就把conn_fd写到某个pipe中；
3、每个线程创建epoll，然后监听对应pipe的写端fd，当监听到pipe中有数据时，就读取该数据，格式化为fd，将该fd加入epoll进行监听。
memcached 实现方案 主线程和工作线程共享着pipe，主线程负责监听listenfd，当有客户端到来时，将clientfd封装成MSG_ITEM，放入消息队列，然后给管道写入一个字符。子线程是负责监听各个clientfd，也在一个libevent事件循环中，这时管道读端提醒可读事件，然后回调函数就去读取消息队列的MSG_ITEM，取出clientfd，放入libevent监听中～
参考：
https://www.cnblogs.com/i4oolish/p/3970402.html
https://www.cnblogs.com/i4oolish/p/3971322.html
问题：ModuleNotFoundError: No module named ‘matplotlib’ 解决办法： round 1：打开PyCharm，点击File->Settings，点击弹出界面的“+”号： 输入：matplotlib ，点下面的Install Package，等待一段时间，安装失败：
round 2：pycharm的Terminal输入 pip install matplotlib 等待一段时间后安装失败。分析应该是官方的源在国外，网速慢所以安装失败，换成国内的源试试：
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 其中清华的镜像源5分钟同步官网一次，建议使用。
round 3：可以尝试输入以下命令： pip install XXX -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted -host pypi.douban.com
即在原来pip install XXX命令后添加了 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted -host pypi.douban.com 后面的链接是在国内的豆瓣镜像，这样就会临时使用豆瓣的pypi镜像去安装库了
如果所使用的镜像源是未采用https加密协议的镜像网站，则会产生"网站不受信任的问题"，此时需要指定 –trusted-host参数手动授权信任。
pip install xxx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
这样就会临时使用清华大学的pypi镜像去安装库了。
好，介绍到这，实践一下：pip install matplotlib -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
哇咔咔！一次成功！
如果感觉这样麻烦的话，可以直接在pycharm里把源设置成国内的：
这样就可以用国内的源下载了：
Helm包管理器 Helm安装部署先决条件二进制安装脚本安装Helm初始化 使用Chart发布应用版本使用官方的Chart创建自己的Chart 变量引用、动态更新与回滚 之前提到的应用部署流程主要包括：创建项目镜像、配置deployment控制器、以及通过Service和Ingress发布应用等几个重要步骤。对于较为复杂的项目，可能会需要配置很多的yaml文件，管理起来较为复杂。为了将这些yaml文件作为一个整体来管理，同时支持yaml文件的高效复用、以及应用级别的版本管理，就需要用到Kubernetes的包管理器Helm。
Helm的v3版本在v2版本的基础上对架构进行了较大的改动：一是移除了Tiller组件，直接通过kubeconfig连接apiserver；二是release名称可以在不同的命名空间中重用；三是chart支持放到docker镜像仓库。
Helm安装部署 先决条件 安装和使用Helm之前必须满以下条件：
一个Kubernetes群集；确定安装版本的安全配置。 Helm有两种主要的安装方式，即二进制版本安装和使用脚本安装（参考 https://helm.sh/zh/docs/intro/install/）。
二进制安装 首先，前往 https://github.com/helm/helm/releases 下载需要的版本。解压下载的文件tar -zxvf helm-v3.0.0-linux-amd64.tar.gz。然后在解压目录中找到helm程序，移动到需要的目录中mv linux-amd64/helm /usr/local/bin/helm。
脚本安装 获取脚本并在本地执行安装
$ curl -fsSL -o get_helm.sh https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3 $ chmod 700 get_helm.sh $ ./get_helm.sh 也可以直接执行安装：curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3 | bash
Helm初始化 Helm安装后以后需要配置一个chart仓库地址。添加Helm官方仓库的命令为helm repo add stable https://charts.helm.sh/stable
# 查看配置的仓库列表 $ helm repo list # 查看安装的charts列表 $ helm search repo stable NAME CHART VERSION APP VERSION DESCRIPTION stable/acs-engine-autoscaler 2.2.2 2.1.1 DEPRECATED Scales worker nodes within agent pools stable/aerospike 0.
debian10.7安装教程 此教程是英文版，包含了下载地址，详细的安装步骤
1 packagecom.bjsxt.hbase;2
3 importjava.io.IOException;4
5 importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;6 importorg.apache.hadoop.hbase.Cell;7 importorg.apache.hadoop.hbase.CellUtil;8 importorg.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;9 importorg.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;10 importorg.apache.hadoop.hbase.TableName;11 importorg.apache.hadoop.hbase.client.Get;12 importorg.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;13 importorg.apache.hadoop.hbase.client.HTable;14 importorg.apache.hadoop.hbase.client.Put;15 importorg.apache.hadoop.hbase.client.Result;16 importorg.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;17 importorg.apache.hadoop.hbase.client.Scan;18 importorg.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;19 importorg.junit.After;20 importorg.junit.Before;21 importorg.junit.Test;22
23 public classHBaseDemo {24
25 //表的管理类
26 HBaseAdmin admin = null;27 //数据的管理类
28 HTable table = null;29 //表名
30 String tm = "phone";31
32 /**
33 * 完成初始化功能34 *@throwsException35 */
36 @Before37 public void init() throwsException{38 Configuration conf = newConfiguration();39 conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "node1,node2,node3");40 admin = newHBaseAdmin(conf);41 table = newHTable(conf,tm.
今天同事发现程序日志有异常抛出，询问原因，进过排查发现与java的连接参数有关系，具体处理过程如下：
一、错误信息
"message": "\n### Error updating database. Cause: java.sql.SQLException: Could not retrieve transaction read-only status from server\n### The error may involve com.longfor.io.sync.mapper.IoSyncMapper.insert-Inline\n### The error occurred while setting parameters\n###
SQL: INSERT INTO io_xxx ( io_id, sync_batch, sync_status, data_start_date, data_end_date ) VALUES ( ?, ?, ?, ?, ? )\n###
Cause: java.sql.SQLException: Could not retrieve transaction read-only status from server\n; SQL [];
Could not retrieve transaction read-only status from server; nested exception is java.
一、权限计算相关分析
1.如何存储权限
首先说一下权限保存的问题，一个系统中最多有多少权限呢？一个大的系统中可能有成百上千个权限需要管理。怎么保存这么多的权限？首先，我们使用一个数字中的一位保存一种权限，那么如果现在有3600种权限需要保存，我们就需要一个3600位的数字来保存该权限，首先我们如果不考虑大数的话其它数据类型是没有办法保存这么长的数字的。所以我们为了能够保存这么多的权限，就引入了一个“权限组”的概念，这个权限组只是一个标识权限的容器，我们使用long类型的数字来保存63个权限，假设我们使用long类型的数字来保存权限组，那么很轻松的就能保存住几乎近天文数字个权限。
2.如何保存权限：使用<
如果有一个添加新权限的界面，该怎么添加权限呢？首先，可以给出权限名称和权限指向的url地址以及权限描述，但是不能提供权限位和权限码的编辑，权限位和权限码的计算需要系统自动计算出来。
保存权限的流程图如下：
3.如何判断用户是否有指定的权限：使用&运算判断权限
我们给给权限一个“public”的属性，我们使用该属性标识该资源是否需要有相关权限才能够访问，如果该属性为true，表示该资源是公共资源，不需要任何权限就能访问。每一个权限都唯一的标志了一个url，所谓的是否有权限实际上就是是否有权限访问该url。
4.如何计算用户的权限总和(rightSum数组)
使用|运算，公式：rightSum[right.pos]=right.pos|rightSum[right.pos];
二、权限实体相关分析
1.为了更加灵活的权限控制，引入角色的概念
角色直接和用户实体挂钩，用户实体不再直接和权限实体关联，而是通过角色实体和权限关联。
一个用户可以有多个角色，一个角色能够属于多个用户；一个角色能够有多个权限，一个权限能够属于多个角色，所以用户和角色之间是多对多的关系，角色和权限之间也是多对多的关系。ER图如下图所示：
2.权限实体分析
在权限管理模块，权限实体是不可再分割的最小实体。
(1)首先权限实体需要有一个权限名rightName，名字只是为了方便理解权限的作用；
(2)url，该url实际上是ActionName，如果带有get类型的参数必须将参数拿掉，比如LoginAction_login.action?username=zhangsan&password=lisi，将其处理之后就变成了LoginAction_login.action
(3)权限码rightCodes，一个表中rightCodes并不是唯一的，它只在对应的权限组中唯一，它使用long类型的数据类型进行保存，形式如1,2,4,8,16,....261
为了避免临界值的麻烦，权限码最大为261
(4)权限位，rightPos，也叫做权限组，这里使用一个整数保存即可，用于标识权限位所在的组，虽然只是起到标识作用，但是实际上却是权限码的容器。
(5)是否是公共资源标识common
(6)权限描述，没什么说的，加上即可。
public class Right implementsSerializable{private static final long serialVersionUID = 7690933329658416384L;private Integer rightId; //权限唯一标识id
private String rightName="未命名"; //权限名称
private String rightUrl; //将要过滤的URL
private String rightDesc="默认描述"; //权限描述
private Long rightCodes; //权限码
private int rightPos; //权限位，实际上就是权限组的类别
private Boolean common=true; //标识是否为公共资源的标识字段
......
}
权限实体和角色实体之间是多对多的关系，需不需要在权限映射文件中建立关联关系？我们从不会根据权限获取该权限属于哪种角色，所以不要建立权限到角色的关联关系，无用的关联只会给系统带来隐藏的负担。
3.角色实体分析
角色实体需要建立到权限实体的多对多关联关系，但是不应该建立到User实体的关联关系，原因同上。另外增加一个roleValue，使用该值标识是否有超级管理员权限。如果该标识为“-1”，那么将会覆盖其余的所有权限，称为最高权限，可以访问一切资源。
1 public class Role implementsSerializable{2 private static final long serialVersionUID = -1585936238538771703L;3 private Integer roleId; //Role对象标识id
项目中使用LocalDateTime系列作为DTO中时间的数据类型，但是SpringMVC收到参数后总报错，为了配置全局时间类型转换，尝试了如下处理方式。
注：本文基于Springboot2.x测试，如果无法生效可能是spring版本较低导致的。PS：如果你的Controller中的LocalDate类型的参数啥注解(RequestParam、PathVariable等)都没加，也是会出错的，因为默认情况下，解析这种参数是使用ModelAttributeMethodProcessor进行处理，而这个处理器要通过反射实例化一个对象出来，然后再对对象中的各个参数进行convert，但是LocalDate类没有构造函数，无法反射实例化因此会报错！！！
完成目标
请求入参为 String(指定格式)转 Date，支持get、post(content-type=application/json)
返回数据为Date类型转为指定的日期时间格式字符创
支持Java8 日期 API，如：LocalTime、localDate 和 LocalDateTime
GET请求及POST表单日期时间字符串格式转换
这种情况要和时间作为Json字符串时区别对待，因为前端json转后端pojo底层使用的是Json序列化Jackson工具(HttpMessgeConverter)；而时间字符串作为普通请求参数传入时，转换用的是Converter，两者在处理方式上是有区别。
使用自定义参数转换器(Converter)
实现 org.springframework.core.convert.converter.Converter，自定义参数转换器，如下：
@Configuration
public class DateConverterConfig {
@Bean
public Converter localDateConverter() {
return new Converter<>() {
@Override
public LocalDate convert(String source) {
return LocalDate.parse(source, DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd"));
}
};
}
@Bean
public Converter localDateTimeConverter() {
return new Converter<>() {
@Override
public LocalDateTime convert(String source) {
return LocalDateTime.parse(source, DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
}
};
}
}
点评：以上两个bean会注入到spring mvc的参数解析器(好像叫做ParameterConversionService)，当传入的字符串要转为LocalDateTime类时，spring会调用该Converter对这个入参进行转换。
还可以对前端传递的string进行正则匹配，如yyyy-MM-dd HH:mm:ss、yyyy-MM-dd、 HH:mm:ss等，进行匹配。以适应多种场景。
1＆GT;对于一个空目录，linux命令du将显示0大小，这意味着它不使用磁盘空间。对？
但java中的File.length()不会显示为零，而是显示空目录使用了一些字节。
如果确实Unix中的所有内容都是文件而且占用磁盘空间，那么Java就在这里，为什么du显示其0块。
如果它应该是0个块，那么为什么Java显示空目录使用的一些字节？
$ mkdir empty_directory
$ du -h empty_directory/
0B empty_directory/
$ du empty_directory
0 empty_directory
File f = new File("/test/empty_directory");
if (f.exists() && f.isDirectory()) {
System.out.println(f.length());
}
68
2 - ;对于同样没有空文件，linux命令du显示的大小仍然与java中的File.length()大小不同。
原因只来自差异单位：du使用的块和File.length()使用的字节？
$ du -h oneline.txt
4.0K oneline.txt
$ du oneline.txt
8 oneline.txt
$ ls -s oneline.txt
8 oneline.txt
-s显示每个文件实际使用的文件系统块数，以512字节为单位，其中部分单位向上舍入为下一个整数值。如果输出到终端，则在列出之前的行上输出所有文件大小的总和。环境变量BLOCKSIZE会覆盖512字节的单位大小。
File f = new File("/test/oneline.txt");
if (f.exists() && f.isFile()) {
System.out.println(f.length());
}
26
困惑。请你帮个忙吗？
1 /**
2 * Autogenerated by Thrift Compiler (0.8.0)3 *4 * DO NOT EDIT UNLESS YOU ARE SURE THAT YOU KNOW WHAT YOU ARE DOING5 * @generated6 */
7 packagecom.thrift;8
9 importorg.apache.thrift.scheme.IScheme;10 importorg.apache.thrift.scheme.SchemeFactory;11 importorg.apache.thrift.scheme.StandardScheme;12
13 importorg.apache.thrift.scheme.TupleScheme;14 importorg.apache.thrift.protocol.TTupleProtocol;15 importjava.util.List;16 importjava.util.ArrayList;17 importjava.util.Map;18 importjava.util.HashMap;19 importjava.util.EnumMap;20 importjava.util.Set;21 importjava.util.HashSet;22 importjava.util.EnumSet;23 importjava.util.Collections;24 importjava.util.BitSet;25 importjava.nio.ByteBuffer;26 importjava.util.Arrays;27 importorg.slf4j.Logger;28 importorg.slf4j.LoggerFactory;29
30 /**
31 * 测试类32 *33 */
34 public class koalasRequest implements org.apache.thrift.TBase, java.io.Serializable, Cloneable {35 private static final org.
hutool工具类： 在糊涂提供的国密算法，需要通过椭圆曲线生成秘钥，且当前业内私钥长度为固定32字节，公用固定长度为64字节。在参考hutool官方文档中的国密算法的例子，发现生成的秘钥非常长，远大于32字节和64字节，生成的签名长度也不是64字节。
问题描述： 官方提供如下例子，用于演示签名和验签
String content = "我是Hanley."; KeyPair pair = SecureUtil.generateKeyPair("SM2"); final SM2 sm2 = new SM2(pair.getPrivate(), pair.getPublic()); byte[] sign = sm2.sign(content.getBytes()); // true boolean verify = sm2.verify(content.getBytes(), sign); 此例子可以跑通，但是有以下几个问题：
生成的公钥和私钥都非常长，远大于上文说的私钥长度为固定32字节，公钥长度为64字节。没有给出通过制定的公钥或者私钥来进行单独的验签和签名 官方提供如下例子，用于演示椭圆曲线生成秘钥
String privateKeyHex = "FAB8BBE670FAE338C9E9382B9FB6485225C11A3ECB84C938F10F20A93B6215F0"; String x = "9EF573019D9A03B16B0BE44FC8A5B4E8E098F56034C97B312282DD0B4810AFC3"; String y = "CC759673ED0FC9B9DC7E6FA38F0E2B121E02654BF37EA6B63FAF2A0D6013EADF"; // 数据和ID此处使用16进制表示 String dataHex = "434477813974bf58f94bcf760833c2b40f77a5fc360485b0b9ed1bd9682edb45"; String idHex = "31323334353637383132333435363738"; final SM2 sm2 = new SM2(privateKeyHex, x, y); final String sign = sm2.signHex(data, id); // true boolean verify = sm2.
一，Lock Lock 在 J.U.C 中是最核心的组件。
1，Lock实现 Lock 本质上是一个接口，它定义了释放锁和获得锁的抽象方法，定义成接口就意味着它定义了锁的一个标准规范，也同时意味着锁的不同实现。实现 Lock 接口的类有很多，以下为几个常见的锁实现。
ReentrantLock：表示重入锁，它是唯一一个实现了 Lock 接口的类。重入锁指的是线程在获得锁之后，再次获取该锁不需要阻塞，而是直接关联一次计数器增加重入次数。
ReentrantReadWriteLock：重入读写锁，它实现了 ReadWriteLock 接口，在这个类中维护了两个锁，一个是 ReadLock，一个是 WriteLock，他们都分别实现了 Lock接口。读写锁是一种适合读多写少的场景下解决线程安全问题的工具，基本原则是： 读和读不互斥、读和写互斥、写和写互斥。也就是说涉及到影响数据变化的操作都会存在互斥。
StampedLock： stampedLock 是 JDK8 引入的新的锁机制，可以简单认为是读写锁的一个改进版本，读写锁虽然通过分离读和写的功能使得读和读之间可以完全并发，但是读和写是有冲突的，如果大量的读线程存在，可能会引起写线程的饥饿。stampedLock 是一种乐观的读策略，使得乐观锁完全不会阻塞写线程。
2，Lock 的类关系图 Lock 有很多的锁的实现，但是直观的实现是 ReentrantLock 重入锁
void lock() // 如果锁可用就获得锁，如果锁不可用就阻塞直到锁释放 void lockInterruptibly() // 和lock()方法相似, 但阻塞的线程 可 中 断 ， 抛 出java.lang.InterruptedException 异常 boolean tryLock() // 非阻塞获取锁;尝试获取锁，如果成功返回 true boolean tryLock(long timeout, TimeUnit timeUnit) //带有超时时间的获取锁方法 void unlock() // 释放锁 二，ReentrantLock 重入锁 重入锁，表示支持重新进入的锁，也就是说，如果当前线程 t1 通过调用 lock 方法获取了锁之后，再次调用 lock，是不会再阻塞去获取锁的，直接增加重试次数就行了。synchronized 和 ReentrantLock 都是可重入锁。
一.Java字符串类基本概念
在JAVA语言中，字符串数据实际上由String类所实现的。Java字符串类分为两类：一类是在程序中不会被改变长度的不变字符串；二类是在程序中会被改变长度的可变字符串。Java环境为了存储和维护这两类字符串提供了 String和StringBuffer两个类。
一、创建字符串
例： Stringstr=new("This is a String");
或者 Stringstr="This is a String";
二、得到字符串对象的有关信息1.通过调用length()方法得到String的长度.
例：
String str="Thisis a String";
int len =str.length();
2.StringBuffer类的capacity()方法与String类的 length()的方法类似，但是她测试是分配给StringBuffer的内存空间的大小，而不是当前被使用了的内存空间。
3．如果想确定字符串中指定字符或子字符串在给定字符串的位置，可以用 indexOf()和lastIndexOf()方法。
String str="Thisis a String";
Int index1 =str.indexOf("i"); //index=2
Intindex2=str.indexOf(‘i‘,index+1); //index2=5
Intindex3=str.lastIndexOf("I"); //index3=15
Intindex4=str.indexOf("String"); //index4=10
三、String对象的比较和操作
1．String对象的比较
String类的equals()方法用来确定两个字符串是否相等。
String str="Thisis a String";
Boolean result=str.equals("This is another String");
//result=false
2．String对象的访问
A、方法charAt()用以得到指定位置的字符。
String str="Thisis a String";
char chr=str.charAt(3); //chr="i"
B、方法getChars()用以得到字符串的一部分字符串
public voidgetChars(int srcBegin,intsrcEnd,char[]dst,intdstBegin)
String str="Thisis a String"
下载megacli安装包 ftp://download2.boulder.ibm.com/ecc/sar/CMA/XSA/ibm_utl_sraidmr_megacli-8.00.48_linux_32-64.zip
将压缩包存放在服务器的/tmp目录下 并解压压缩包 unzip ibm_utl_sraidmr_megacli-8.00.48_linux_32-64.zip 当前目录下会出现Linux的目录 cd linux rpm -ivh * 查看所有硬盘信息 /opt/MegaRAID/MegaCli/MegaCli64 -PDList -aALL 查看磁盘重建进度 /opt/MegaRAID/MegaCli/MegaCli64 -ShowProg -PhysDrv [32:0] -a0 ————32：设备ID/ 0：槽位
硬盘相关信息解析 FJ_4G_DPI_CX_YWGZ_JK_004:~ # /opt/MegaRAID/MegaCli/MegaCli64 -PDList -aALL Adapter #0 Enclosure Device ID: 32 ——设备ID Slot Number: 0 ——槽位 Enclosure position: 0 Device Id: 0 Sequence Number: 2 Media Error Count: 0 ——物理错误 Other Error Count: 0 —— Predictive Failure Count: 0 Last Predictive Failure Event Seq Number: 0 PD Type: SATA ——磁盘错误 Raw Size: 931.
蓝桥杯嵌入式系统备赛笔记之创建工程 毕竟这是一个比赛，所以我们要学会利用比赛方提供的资源进行快速的工程配置，从而达到节省比赛时间，有足够的时间去答完所有题的目的。
废话不多说，正片开始：
第一步：打开文件夹
（到时候比赛方会给你一个资源包，类似上面的）
选择打开液晶驱动参考例程
第二步:创建tick.c文件
打开这个工程后
新建tick.c文件
添加tick.h文件
将文件添加到组中（如下图）
第三步：编写tick.c,tick.h文件
打开main,c
将红笔部分剪切到tick.c以及tick.h中，并且定义全局变量(如下图)
在main.c中，通过鼠标右击进入到下图函数的定义里
将蓝色部分复制到tick.c中
在tick.h里生命一下该函数，记得要把前面的__STATIC_INLINE删去。并且把复制后的该函数改个名。最终main.c，tick.c，tick.h里的东西（如下图）
第四步：编译一下
没有出错，这里要注意，到后面比赛用的中断较多，所以我们把系统时钟的优先级改一下（如下图）
蓝色部分删去
千万不能在内核文件里修改，比赛方要求不能更改内核文件。所以只能在tick.c中修改你复制过来的函数。
javapackage test;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.FutureTask;
public class Main {
public static class MyCallable implements Callable {
public Integer call() throws Exception {
Thread.sleep(10000);
return 1;
}
}
public static void main(String[] args) {
MyCallable callable = new MyCallable();
FutureTask task = new FutureTask(callable);
Thread t = new Thread(task);
try {
t.start();
System.out.println(task.get());
System.out.println("here");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
地震波形自动分类及识别 一、任务背景二、数据格式三、拟采用方法及理由3.1、提高计算速度1、减少噪声2、算法优化 3.2、提高泛化性1、提高地域相关泛化性2、提高学习效率3、数据增强 3.3、实验与检测 一、任务背景 随着地震仪在全球范围的大规模部署，人类已经进入地震大数据时代．如何处理地震网络每天收集的大量数据，特别是从质量参差不齐的连续波形记录中分离出地震和噪声是一个非常棘手的问题．大地震发生之后，抗震救灾与应急救援需要对余震序列进行动态的监测与快速定位，地震编目，地球内部速度结构研究如层析成像等都是以大量地震事件的挑选与到时拾取作为基础，而目前这些工作仍主要靠低效的人工完成。
发展高效、高精度、普适性强的自动波形拾取算法在地震大数据时代背景下显得越来越重要．波形自动拾取算法的主要挑战来自如何适应不同区域的不同类型地震事件的分类与筛选。
与基于单一或多个特征函数的传统方法相比，ＣＮＮ 网络的精度和召回率（误检和漏检率）相比传统算法有非常明显的提升（降低），并且训练好的模型具有非常稳定的输出能力，不需要根据不同信噪比水平的数据频繁调整阈值．与模板匹配、ＦＡＳＴ 等严格基于波形相似性的方法不同，ＣＮＮ 神经网络从训练数据中提取的是抽象特征，这意味着模型具有更强的泛化能力，能够与更多样的波形特 征 相 匹 配，所 以 ＣＮＮ 往往能够检测到新的地震类型，这也是深度学习方法的主要优势所在。
二、数据格式 以汶川地震之后四川及邻区１４个台站７~８月期间手动挑选的 13839 条和 8900 条地震事件波形分别构建训练数据集和测试集，搭建深度卷积神经网络进行模型训练和测试。
数据集包括：
1.stlist.txt：列出数据来自的站点。
2.wenchuan_aftershocks_picks_2008_6_to_9.csv：汶川余震的25000个P和S拾取的UTC时间戳（高度可信），您可以使用它为CNN数据集或U-net数据集构建正样本。如果您仍然不知道如何操作，第1和第2页将为您提供有关操作方法的说明。有关CNN数据集，您也可以参考https://github.com/mingzhaochina/ConvNetQuake。
3.wenchuan_bold_catalog.csv：用于构建CNN的负样本（噪声）。您需要在连续数据中避免这些时间戳处于某 个范围内，例如[-60s，+ 60s]。
三、拟采用方法及理由 多个地震事件建立数据集并训练 ＣＮＮ 模型，其得到的模型具有较强的泛化能力，即使对与训练数据所属区域构造不同的地区，也能有效检测。
3.1、提高计算速度 1、减少噪声 尽可能减少事件人工标注和噪声随机筛选带来的误差，我们手动对数据集进行了清洗，更正较为明显的标注错误
应用长短窗方法，根据各地台站的信噪比
条件选择合适的阈值做初步筛选，这样做是为了提高算法效率，过滤掉大部分环境噪声。
2、算法优化 使用Ｌ２正则化以及随机梯度下降算法来最小化交叉熵损失函数，并用 ＡＤＡＭ 优化算法以及可变时间步长，进一步提高了计算效率，在保证精度的同时有效提升计算速度。
3.2、提高泛化性 核心思想：理想的数据集的每一类别都需要充分的样本数量，并且能够覆盖地震波形所具有的各种复杂特征。
1、提高地域相关泛化性 由于不同的区域具有不同地质构造背景，其事件波形也各不相同，因此我们参考历史地震活动性区域划分按照地震震中之间 的 欧 几 里 得 距 离 进 行 了 Ｋ－Ｍｅａｎｓ 聚 类 算法划分，增强 ＣＮＮ 算法性能与地域的相关性。
2、提高学习效率 过多重复的数据需要设置合适的阈值，清洗掉部分数据，保证在维持低水平误差率的情况下避免过拟合。
3、数据增强 为了防止数据量过小可能导致的泛化性差，我们还对清洗后的数据集进行了数据增强操作。由于地震三分量波形可以看作一维三通道图像数据，可参照图像识别，采用了如下几种常用的数据增强方式：平移、加噪（模糊处理）、滤波。
同时 ＣＮＮ 方法还可以通过将误分类波形代入数据集重新训练，从而获得越来越 好的实际分类效果。
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isDirectory()函数是Java中File类的一部分。此函数确定由抽象文件名表示的文件或目录是否为Directory。如果抽象文件路径为Directory，则函数返回true，否则返回false。
函数签名：
public boolean isDirectory()
用法:
file.isDirectory()
参数：此方法不接受任何参数。
返回值：该函数返回表示抽象文件路径是否为目录的布尔值
异常：如果对文件的读取访问被拒绝，则此方法将引发Security Exception
以下示例程序旨在说明isDirectory()函数的用法：
范例1：文件“F:\\program.txt”是F：目录中的现有文件。
// Java program to demonstrate
// isDirectory() method of File Class
import java.io.*;
public class solution {
public static void main(String args[])
{
// Get the file
File f = new File("F:\\program");
// Check if the specified path
// is a directory or not
if (f.isDirectory())
System.out.println("Directory");
else
System.out.println("is not Directory");
}
}
输出：
Directory
范例2：文件“F:\\program1”是F：目录中不存在的目录。
二进制权限控制算法，主要是利用了(&，|， ~)运算的特性。
String s1 = "0000000000000000000000000000000000000001"; // 添加
String s2 = "0000000000000000000000000000000000000010"; // 删除
String s3 = "0000000000000000000000000000000000000100"; // 修改
String s4 = "0000000000000000000000000000000000001000"; // 查看
long iPermission1 = Long.parseLong(s1, 2) | Long.parseLong(s2, 2); // 添加权限
long iPermission2 = iPermission1 & (~Long.parseLong(s1, 2)); // 删除权限
long is1 = Long.parseLong(s1, 2);
long is2 = Long.parseLong(s2, 2);
long is3 = Long.parseLong(s3, 2);
long is4 = Long.parseLong(s4, 2);
/* iPermission1 拥有的权限 */
由于 Java 的 Serializable 的性能较低，Parcelable 正式在这个背景下产生的，它核心作用就是为了解决 Android 中大量跨进程通信的性能问题。
Serializable使用大量反射和临时变量，而Parcelable少许反射
通过启动 Activity 过程分析 Parcelable 序列化过程：
熟悉这一过程的朋友过程肯定知道，startActivity 方法最终会通过 AMS（ActivityManagerService）完成跨进程通信调用，但是在通信之前先要将数据序列化后进行传输
public int startActivity(IApplicationThread caller, String callingPackage, Intent intent, String resolvedType, IBinder resultTo, String resultWho, int requestCode, int startFlags, ProfilerInfo profilerInfo, Bundle options) throws RemoteException { //负责写出 Parcel data = Parcel.obtain(); //负责读取 Parcel reply = Parcel.obtain(); data.writeInterfaceToken(IActivityManager.descriptor); data.writeStrongBinder(caller != null ? caller.asBinder() : null); data.writeString(callingPackage); //我们分析Parcelable序列化重点在这里 intent.writeToParcel(data, 0); data.writeString(resolvedType); data.writeStrongBinder(resultTo); data.writeString(resultWho); data.writeInt(requestCode); data.writeInt(startFlags); if (profilerInfo !
一、JDBC常用的API深入详解及存储过程的调用
1、存储过程的介绍
我们常用的操作数据库语言SQL语句在执行的时候要先进行编译，然后执行，而存储过程是在大型数据库系统中，一组为了完成特定功能的SQL语句集，存储在数据库中，经过第一次编译后再次调用不需要再次编译，用户通过制定存储过程的名字并给出参数(如果该存储过程带有参数) 来执行它。存储过程是数据库中 的一个重要对象，任何一个设计良好的数据库应用程序都应该用到存储过程。
一个存储过程是一个可编程的函数，它在数据库中创建并保存。它可以有SQL语句和一些特殊的控制结构组成。当希望在不同的应用程序或者平台上执行相同函数，或者封装特定功能时，存储过程非常有用。数据库中的存储过程可以看做是对编程中面向对象方法的模拟。它允许控制数据的访问方式。
存储过程有以下优点：
(1).存储过程增强了SQL语言的功能和灵活性。存储过程可以用流控制语句编写，有很强的灵活性，可以完成复杂的判断和较复杂的运算。
(2).存储过程允许标准组件是编程。存储过程被创建后，可以在程序中被多次调用，而不必重新编写该存储过程的SQL语句。而且数据库
专业人员可以随时对存储过程进行修改，对应用程序源代码毫无影响。
(3).存储过程能实现较快的执行速度。如果某一操作包含大量的Transaction-SQL代码或分别被多次执行，那么存储过程要比批处理的执行速度快很多。
因为存储过程是预编译的。在首次运行一个存储过程时查询，优化器对其进行分析优化，并且给出最终被存储在系统表中的执行计划。而批处理的Transaction-SQL
语句在每次运行时都要进行编译和优化，速度相对要慢一些。
(4).存储过程能过减少网络流量。针对同一个数据库对象的操作(如查询、修改)，如果这一操作所涉及的Transaction-SQL语句被组织程存储过程，
那么当在客户计算机上调用该存储过程时，网络中传送的只是该调用语句，从而大大增加了网络流量并降低了网络负载。
(5).存储过程可被作为一种安全机制来充分利用。系统管理员通过执行某一存储过程的权限进行限制，能够实现对相应的数据的访问权限的限制，避免
了非授权用户对数据的访问，保证了数据的安全。
简单说，好处主要：
1、由于数据执行动作时，先编译后执行，然而存储过程是一个编译过的代码块，所以执行效率比T-SQL高。
2、一个存储过程在程序中交互可以替代大队的T-SQL语句，所以也能降低网络的通信量，提高通信效率。
3、通过存储过程能够使没有权限的用户在控制之下间接存取数据库，保证数据安全。
2、Jdbc调用无参数存储过程
存储过程代码：
CREATE PROCEDURE imooc_db.sp_select_nofilter()
BEGIN
select*from imooc_goddess;
END;
调用代码：
Connection conn=DBUtil.getConnection();
CallableStatement c=conn.prepareCall("call sp_select_nofilter()");
c.execute();
ResultSet rs=c.getResultSet();
在数据库中新建存储过程：
注意：创建的存储过程名称不要加"()",不然在调用存储过程会出错。
代码示例：
1 packageproduceDao;2
3 importjava.sql.CallableStatement;4 importjava.sql.Connection;5 importjava.sql.ResultSet;6 importjava.sql.SQLException;7
8 importsql.Dao.DBUtil;9
10 public classProduceDAO {11 public void select_nofilter() throwsSQLException{12 //1、获得连接
13 Connection connection=DBUtil.getConnection();14 //2、获得CallableStatement
15 CallableStatement cs=connection.prepareCall("call sp_select_nofilter()");16 //3、执行存储过程
因为程序要从数据读取近10W行记录处理，当读到9W的时候就出现 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap
space 这样的错误。
在网上一查可能是JAVA的堆栈设置太小的原因。
跟据网上的答案大致有这两种解决方法：
1、设置环境变量
set JAVA_OPTS= -Xms32m -Xmx512m
可以根据自己机器的内存进行更改,但本人测试这种方法并没有解决问题。可能是还有哪里需要设置。
2、java -Xms32m -Xmx800m className
就是在执行JAVA类文件时加上这个参数，其中className是需要执行的确类名。(包括包名)
这个解决问题了。而且执行的速度比没有设置的时候快很多。
如果在测试的时候可能会用Eclispe 这时候就需要在Eclipse ->run -arguments 中的VM arguments
中输入-Xms32m -Xmx800m这个参数就可以了。
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
===================================================
使用Java程序从数据库中查询大量的数据时出现异常:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
在JVM中如果98％的时间是用于GC且可用的 Heap size 不足2％的时候将抛出此异常信息。
JVM堆的设置是指java程序运行过程中JVM可以调配使用的内存空间的设置.
JVM在启动的时候会自动设置Heap
size的值，其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)是物理内存的1/4。可以利用JVM提供的-Xmn -Xms
-Xmx等选项可进行设置。
例如：java -jar -Xmn16m -Xms64m -Xmx128m MyApp.jar
如果Heap Size设置偏小，除了这些异常信息外，还会发现程序的响应速度变慢了。GC占用了更多的时间，而应用分配到的执行时间较少。
Heap Size 最大不要超过可用物理内存的80％，一般的要将-Xms和-Xmx选项设置为相同，而-Xmn为1/4的-Xmx值。
Heap size的 -Xms -Xmn 设置不要超出物理内存的大小。否则会提示“Error occurred during
initialization of VM Could not reserve enough space for object heap”。
1. String.trim()
trim()是去掉首尾空格
2.str.replace(" ", ""); 去掉所有空格，包括首尾、中间
String str = " hell o ";
String str2 = str.replaceAll(" ", "");
System.out.println(str2);
3.或者replaceAll(" +",""); 去掉所有空格
4.str = .replaceAll("\s*", "");
可以替换大部分空白字符， 不限于空格
s 可以匹配空格、制表符、换页符等空白字符的其中任意一个
5.或者下面的代码也可以去掉所有空格，包括首尾、中间
public String remove(String resource,char ch)
{
StringBuffer buffer=new StringBuffer();
int position=0;
char currentChar;
while(position
{
currentChar=resource.charAt(position++);
if(currentChar!=ch) buffer.append(currentChar); } return buffer.toString();
}
以上就是本文给大家分享的全部内容了，希望大家能够喜欢。
请您花一点时间将文章分享给您的朋友或者留下评论。我们将会由衷感谢您的支持！
把1.2.3.4.5.6.7.8.9填入方格里，使横竖斜每行三个数的和相等？
这是著名的九宫格问题，解答这样的问题一般要用的规律是，大小数配对，中间数据中央的解题思路。在理解这个技巧的基础上，解答九宫格的问题还有一个口诀，帮助孩子去快速解答。
二,四有肩, 六,八为足. 戴九履一, 左七右三
下面结合分析如下：
具体填写
当然，这个口诀只是帮助快速思考，具体还要通过演算，调整，足位、肩位、左右的数据。
通过口诀填写基本，再做调整，还有如下填法
数学学习就是在熟练掌握基础知识，基本技巧的基础上，还要做到灵活运用才为上策。
往深一些，这也是一道三阶幻方问题。
把1、2、3、4、5、6、7、8、9，填入九宫格内，使横竖斜，每行的三个数的和都相等，这个相等的和是15被称作幻和。
下一步我们要确定中间数是多少，根据直觉，这个数应该是5,怎么可以证明这一点呢。大家请注意观察下面这个图，请注意到通过中心格的十字以及对角线，他们是正好是四个幻和60，同时通过中心格的十字及对角线的图案等于所有数的和加上三倍中间格。
其实还可以用更简单的方法来证明这一点。1+9等于10，2+8等于10，3+7等于10，4+6等于10，这四对数的和，再加上5都等于15。因此我们可以确定，中心格的数字是5。我们仔细观察这四对数可以发现，它们是两对奇数和两对偶数。下面我们根据奇偶数的性质来确定四个角应该填哪些数字。
1、若填两对奇数，那么三个奇数的和才可能得奇数，边上的空格需要填奇数，但是我们的奇数已经用完了。所以说四个角是奇数不成立。
2、若四个角分别填一对偶数，一对奇数，则四个边儿上的数，都应该填偶数，问题是我们没有那么多的偶数。所以说四个角填一对奇数，一对偶数也是行不通的。
能行得通的方案只剩一种了，那就是四个角填两对偶数，四个奇数对应的填到四个边儿上。中心格确定了，四个角也确定了，于是整个幻方也就确定了。
本题的三阶幻方共有八种情况，如下。
版本 6003
2012/12/066.92 MBytes
P8B-C Series BIOS 6003 formal release
1. Support Windows 2012.
2. Patch Ctrl+M can't enter LSI RADI Card Utility after booting to any USB/HDD.
3. Patch can't boot to OS when Promise RAID Card is plugged.
4. Patch can't boot to OS when Adaptec RAID Card is plugged.
5. Support NTFS file system in EZFlash.
6. Change the default setting of "Redirection After BIOS POST" to BootLoader rather than Always Enable.
基于redis实现接口限流，主要使用Redis的一个模块：Redis-Cell
话不多述直接上代码：
先看下我项目目录:
LeakyBucket实现类
namespace app\common\server;
class LeakyBucket
{
protected $key = null;
protected $max_burst = null;
protected $tokens = null;
protected $seconds = null;
protected $apply = 1;
protected $redis_connect;
/**
* LeakyBucket construct
* @param $key string
* @param $max_burst int 初始桶数量
* @param $tokens int 速率
* @param $seconds int 时间
* @param int $apply 每次漏水数量
*/
public function __construct($key, $max_burst, $tokens, $seconds, $apply = 1)
展开全部
1、如果说数据库是Access，那么数据库名称就是你上传的文件名(即xxx.mdb文件，可修改)，用户名和密32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333365646339码即自己在文件里设置，无需询问空间服务商。
2、如果说数据库是SQL-Server(即MsSQL)，那么数据库服务器IP地址、数据库名称、登录用户名和密码空间服务商会告诉你的，他们告诉你什么你就填上去就可以了，一般来说网站和数据库会被安装到一台服务器上，那么服务器IP地址项就为(local)。
一、全球IP地址分配：
由IANA(Internet Assigned Numbers Authority)负责管理，官方网站是：Internet Assigned Numbers Authority。
二、数据库默认端口：
(一)、Oracle：
(1)、驱动：oracle.jdbc.driver.OracleDriver；
(2)、URL：jdbc:oracle:thin:@<:port>:dbname；
(3)、port：端口号，默认是1521。
(二)、SQL Server：
(1)、驱动：com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriver；
(2)、URL：jdbc:microsoft:sqlserver://<:port>;DatabaseName=；
(3)、port：端口号，默认是1433。
(三)、MySQL：
(1)、驱动：org.gjt.mm.mysql.Driver；
(2)、URL：jdbc:mysql://<:port>/dbname；
(3)、port：端口号，默认3306。
黄种人人脸生成器
更新：基于StyleGAN2制作的新版生成器消除了生成图片中水滴斑点和扭曲/损坏现象的出现，质量大幅提升。点此查看新版。
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
注明：之前做的一些有意思的人脸生成器，现在全部开源分享出来。它的主要作用是可生成制作各类型的人脸素材，供我们任意使用且无须担心人脸版权的问题。在定制人脸上，开源的全系列生成器包括：
黄种人脸生成器，
网红脸生成器，
明星脸生成器，
超模脸生成器和
萌娃脸生成器，同时
人脸属性编辑器能够对所有这些生成器生成的人物进行调整和改变。
此项目已免费开源使用，模型版权拥有者为：
www.seeprettyface.com 。
这是一个用StyleGAN训练出的黄种人人脸生成器，生成效果如下所示。
生成示例
单张样本
概览(有筛选)
查看更多的1024px生成样本可以前往这里(提取码：A01B )，是一个含有5万张生成样本的黄种人脸数据集。
黄种人脸属性编辑
人脸属性编辑支持在年龄、笑容、角度、性别和光照等23个维度上对生成人物作出调整(详细了解请前往人脸属性编辑器处)。这儿只展示5种基本调整示例。
笑容调整
年龄调整
角度调整
性别调整
光照调整
运行代码
环境配置
Both Linux and Windows are supported, but we strongly recommend Linux for performance and compatibility reasons.
64-bit Python 3.6 installation. We recommend Anaconda3 with numpy 1.14.3 or newer.
TensorFlow 1.10.0 or newer with GPU support.
NVIDIA driver 391.35 or newer, CUDA toolkit 9.
openssl 判断 openssl version -a 安装 yum install openssl squid yum install -y squid* net-tools yum install net-tools squid.conf 修改端口 开发防火墙 firewall-cmd –zone=public –add-port=1234/tcp –permanent firewall-cmd –reload 本机代理访问 curl -x 127.0.0.1:6128 www.baidu.com 配置所有人都能访问配置在http fllow acl client src 0.0.0.0/0 http_access allow client 配置账号和密码，不然所有人都能访问 httpd，Apache的主程序，生成用户和密码 是否安装 rpm -qa httpd 安装 yum install httpd 生成用户和密码 htpasswd -c /etc/squid/passwd guozh 配置用户 auth_param basic program /usr/lib64/squid/basic_ncsa_auth /etc/squid/passwd auth_param basic children 5 auth_param basic realm guozh's squid server auth_param basic credentialsttl 2 hours acl myacl proxy_auth REQUIRED http_access allow myacl systemctl restart squid dns_nameservers 114.
系统中实现服务注册与发现所需的基本功能有：服务注册：同一service的所有节点注册到相同目录下，节点启动后将自己的信息注册到所属服务的目录中。
健康检查：服务节点定时发送心跳，注册到服务目录中的信息设置一个较短的TTL，运行正常的服务节点每隔一段时间会去更新信息的TTL。
服务发现：通过名称能查询到服务提供外部访问的 IP 和端口号。比如网关代理服务时能够及时的发现服务中新增节点、丢弃不可用的服务节点，同时各个服务间也能感知对方的存在。
在分布式系统中，如何管理节点间的状态一直是一个难题，etcd 是由开发并维护的，它使用 Go 语言编写，并通过Raft 一致性算法处理日志复制以保证强一致性。etcd像是专门为集群环境的服务发现和注册而设计，它提供了数据 TTL 失效、数据改变监视、多值、目录监听、分布式锁原子操作等功能，可以方便的跟踪并管理集群节点的状态。
我们写两个 Demo 程序，一个服务充当service，一个客户端程序充当网关代理。服务运行后会去etcd 以自己服务名命名的目录中注册服务节点，并定时续租(更新 TTL)。客户端从 etcd查询服务目录中的节点信息代理服务的请求，并且会在协程中实时监控服务目录中的变化，维护到自己的服务节点信息列表中。
// 将服务注册到etcd上func RegisterServiceToETCD(ServiceTarget string, value string) {
dir = strings.TrimRight(ServiceTarget, "/") + "/"
client, err := clientv3.New(clientv3.Config{
Endpoints: []string{"localhost:2379"},
DialTimeout: 5 * time.Second,
})
if err != nil {
panic(err)
}
kv := clientv3.NewKV(client)
lease := clientv3.NewLease(client)
var curLeaseId clientv3.LeaseID = 0
for {
if curLeaseId == 0 {
leaseResp, err := lease.
python 找出两个列表的相同元素与不同元素，用了以下几种方法
1. 通过set 集合
list1 = [1,2,3]
list2=[2,3,4]
set1 = set(list1)
set2 = set(list2)
print(set1&set2)
{2, 3}
print(set1^set2)
{1, 4}
2.利用for循环
'''
找出两个列表中的相同元素和不同元素。
'''
def find_diff_intwo_list(list1,list2):
'''
:param list1: 列表1
:param list2: 列表2
:return:
'''
same,diff=[],[]
seq=list(set(list2))
for i in list(set(list1)):
if i not in list2:
diff.append(i)
else:
same.append(i)
for j in same:
seq.remove(j)
print("same is {},diff is {}".format(same,diff+seq))
3.利用collections集合里的方法
def find_diff_by_twolist(list1,list2):
'''
:param list1: 列表1
:param list2: 列表2
关于删除换行和带空格的空行的课程
“T”是带有文本的变量。您将看到一个“s”变量,它是一个临时变量,只存在于主括号集的计算过程中(忘记了这些lil python的名称)。
首先,让我们设置“t”变量,使其具有新行:
>>> t='hi there here is\na big line\n\nof empty\nline\neven some with spaces\n \nlike that\n\n \nokay now what?\n'
注意:还有另一种方法可以使用三引号设置变量。
somevar="""
asdfas
asdf
asdf
asdf
asdf
""""
以下是我们在没有“打印”的情况下查看时的外观:
>>> t
'hi there here is\na big line\n\nof empty\nline\neven some with spaces\n \nlike that\n\n \nokay now what?\n'
要查看实际换行,请打印它。
>>> print t
hi there here is
a big line
of empty
line
even some with spaces
like that
okay now what?