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hhdb数据库介绍(10-10)
但手动置为可用前建议先进行“主备一致性检测”保证数据一致性。在切换过程中，程序会等待从存储节点追上复制。新增“切换中...”的按钮状态，点击该按钮可以中途取消本次切换操作。 主备或者双主架构的存储节点，在单个或批量启用存储节点时，要求被启用的存储节点在最后一次被标记为不可用后，至少有一次按照存储节点维度进行主备数据一致性检测且通过的记录，无则弹出提示窗提醒用户。 点击“发起检测”会跳转到主备一致性检测页面，默认选择启用的存储节点，手动点击发起检测。若选择“直接启用”则需要人为保证启用的存储节点与该数据节点下的其他存储节点数据一致。
47510编辑于 2024-12-05 - 来自专栏讲编程的高老师
吴恩达机器学习笔记10-10分钟理解梯度下降法
“Linear regression with one variable——Gradient descent”
1.1K20发布于 2020-08-14 Sim4Life 在医疗器械与植入式设备研发中的“建模—网格—解剖前处理”工具链解析
工程意义：过去“影像分割→面网格→手工修CAD→进仿真”这一串要在3–4个软件间跳；在Sim4Life里可以端到端做完，并且保留与后续FDTD/FEM求解器的几何一致性。 曲面网格从labelfield提取conformal三角面；可做修复、简化、再转NURBS；也是后面“CAD投影”“10-10电极贴头皮”的基础。 四、CAD投影+AI自动头部分割+10-10电极自动化这是近几年Sim4Life在脑刺激/EEG/tES/TMS/颞叶干扰方向上最强的增量能力。 10-10系统自动布极：先在皮肤上预测4个标志点（鼻根Nz、枕外隆凸Iz、左右耳前点LPA/RPA），再在头皮曲面上构建测地网，自动把用户自定义电极模板按表面法向贴在C3/Cz/F3…等10-10位点； 一句话：过去一个“个体化tDCS方案+10-20/10-10布极”要手动标半天landmark；现在从MRI进来到solver-ready，已经接近半自动流水线。
9500编辑于 2026-08-25- 来自专栏笔记本
最终一致性VS顺序一致性VS线性一致性（了解）
最终一致性VS顺序一致性VS线性一致性（了解）在分布式系统设计中，一致性模型是一个核心概念。它定义了多个节点之间数据同步的规则。本文简单学习一下最终一致性、顺序一致性、线性一致性模型。 最终一致性最终一致性是最弱的一致性模型，它只保证数据在多个节点上在最终的情况下是一样的，但是在这之间，各个节点上这些数据到来的顺序，到来的时间都是不确定的。 业务场景：实时性一致性要求不高的业务可以使用到最终一致性。分布式的缓存和数据库之间的数据一致性。用户动态博客、点赞数量、好友关注等。库存计数。 日志数据等顺序一致性顺序一致性比最终一致性的保证略强一点，它要求所有客户端看到的服务的顺序是一致的，这个顺序可能不以时间为顺序，但是所有人看到的顺序都是一样的。 线性一致性线性一致性比顺序一致性还要强，除了所有客户端看到的多个服务器节点的数据顺序是一致的，而且保证，只要数据更新了，那么客户端就能立马读取到最新值。不会读取到旧值。
46321编辑于 2025-07-26 - 来自专栏深入理解Android
那些年在WebView上踩过的坑
webView.destroy(); 但可能会出现报错： 10-10 15:01:11.402: E/ViewRootImpl(7502): sendUserActionEvent() mView 10-10 15:01:26.818: E/webview(7502): at android.webkit.WebViewClassic.destroy(WebViewClassic.java: 4142) 10-10 15:01:26.818: E/webview(7502): at android.webkit.WebView.destroy(WebView.java:707) (Handler.java:99) 10-10 15:01:26.818: E/webview(7502): at android.os.Looper.loop(Looper.java:137 10-10 15:01:26.818: E/webview(7502): at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:525) 10-10 15
3K31编辑于 2022-06-22 - 来自专栏Android点滴分享
Android 12+ 蓝牙外放问题总结
那接下来用log论证下： dumpsys media.metrics: 1951: {audio.bluetooth, (10-10 16:47:45.360), (10097, 25565, 10097 ), (event#=startBluetoothSco, scoAudioMode=SCO_MODE_UNDEFINED)} 1952: {audio.bluetooth, (10-10 16:47 , strategy: 17 dumpsys media.audio_flinger 10-10 16:47:13.696 UID 1000, 1 KVP received: BT_SCO= off 10-10 16:47:26.100 UID 1000, 1 KVP received: A2dpSuspended=false 10-10 16:47:33.188 UID 1000, 1 KVP received: BT_SCO=off 10-10 16:47:45.110 UID 1000, 1 KVP received: BT_SCO=off 10-
2.5K30编辑于 2022-10-25 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-10：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义切换按钮控件
添加的步骤与本系列上一篇文章《VBA专题10-9：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义按钮控件》中的步骤相同，即：新建一个启用宏的工作簿并保存，关闭该工作簿，然后在CustomUI Editor中打开该工作簿，输入下面的XML代码：
2.8K10发布于 2021-02-05 - 来自专栏ImportSource
NoSQL 一致性［详解］更新一致性
翻译内容： NoSQL Distilled 第五章 Consistency 作者简介： 本节摘要： 一致性向来是分布式的一大问题。 本文主要讨论一致性中的更新一致性的内容。 Chapter 5. 从关系数据库过渡到NoSQL数据库的一个最大改变就是你对一致性的思考方式。关系数据库主要是通过“强一致性”来避免各种不一致的问题，这个我们很快就会说到。 一旦你进入NoSQL的世界，你就会接触到“CAP 定理”和“最终一致性”这些术语，一旦你开始构建，你就要考虑你的系统需要哪种一致性，什么样级别的一致性。 一致性有很多种表现形式，并且它下面也潜藏着众多可能出错的地方。本章先说说一致性的各种形式，然后再讨论哪些理由可以让开发者放宽对一致性的约束（并放宽另一个与之相伴的因素：持久性）。 5.1.
1.3K70发布于 2018-04-03 - 来自专栏脑电信号科研科普
【EEG基础知识扫盲】EEG中的10-20和10-10标准导联是如何确定电极位置的？
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 本文中对EEG研究中的10-20和10-10标准导联系统做一个详细的介绍，只当是做一个EEG基础知识的“扫盲”，希望对EEG新入门的朋友有所帮助 10-10标准导联 所谓的10-10导联系统，如图2所示，10-10导联系统中的电极位置可以按如下方式确定： 1）找出四个标志点nasion (鼻根，Nz), inion (枕骨隆起，Iz), 左侧（LPA TP7-CPz-TP8连线, P7-Pz-P8连线,AF7-AFz-AF8连线，PO7-POz-PO8连线，也可确定相应的电极位置； 6）图2中黑色的电极表示传统10-20导联中的21个电极；因此，可以说10
12.3K20发布于 2020-11-11 - 来自专栏分布式架构
ZooKeeper的顺序一致性属于强一致性？
说到ZooKeeper到底是强一致性，还是最终一致性，相信大家一定能搜到大量互相打架的文章。 在评判这个问题前，咱们在回顾下Consistency(一致性)、Consensus(共识)。这两者间的关系如下： 共识是一种数据同步过程，一致性是数据同步状态。所以一致性包含了共识。 在论文中我们可以清晰的看到 CAP关于一致性的完整称呼叫"Atomic Consistency"，即原子一致性：原子一致性是针对单个请求/响应操作序列的属性，而数据库一致性是事务的组成，包含了数据库概念中一致性和原子性 在CAP论文中对一致性缺少了对隔离性的说明，而隔离性是并发控制的体现，所以我们还得挖挖原子一致性，原子一致性又称为线性一致性（linearizability）、立即一致性（immediate consistency 综上所述，我们可以知道强一致性具有一定的模糊性和习惯性，因此我们可以认为强一致性是一种统称，那么我们怎么判断强一致性和最终一致性呢？这需要我们通过场景来实际分析。
3.1K31编辑于 2021-12-06 - 来自专栏分布式架构
ZooKeeper的顺序一致性属于强一致性？
- 什么是强一致性 - 说到zab到底是强一致性，还是最终一致性，相信大家一定能搜到大量互相打架的文章。 在评判这个问题前，咱们在回顾下Consistency(一致性)、Consensus(共识)。这两者间的关系如下： 共识是一种数据同步过程，一致性是数据同步状态。所以一致性包含了共识。 在论文中我们可以清晰的看到 CAP关于一致性的完整称呼叫"Atomic Consistency"，即原子一致性：原子一致性是针对单个请求/响应操作序列的属性，而数据库一致性是事务的组成，包含了数据库概念中一致性和原子性 在CAP论文中对一致性缺少了对隔离性的说明，而隔离性是并发控制的体现，所以我们还得挖挖原子一致性，原子一致性又称为线性一致性（linearizability）、立即一致性（immediate consistency 综上所述，我们可以知道强一致性具有一定的模糊性和习惯性，因此我们可以认为强一致性是一种统称，那么我们怎么判断强一致性和最终一致性呢？这需要我们通过场景来实际分析。
84621编辑于 2021-12-20 - 来自专栏DDD
一致性哈希
算法 一致性哈希算法的思路为：先构造出一个长度为2^32 整数环，根据N0-3的节点名称的hash值（分布为[0,2^32 -1]）放到这个环上 ? 一般的，在一致性Hash算法中，如果增加一台服务器，则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它数据也不会受到影响 综上所述，一致性Hash 数据倾斜 一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题，例如系统中只有两台服务器，其环分布如下： ? 因为，int的最大值最小值范围设定是因为一个int占4个字节，一个字节占8位，二进制中刚好是32位 根据算法特性，一致性hash是最好的选择吗？ 下一篇介绍另一种实现google maglev hashing算法 参考资料 《大型网站技术架构》 对一致性Hash算法，Java代码实现的深入研究 为什么hash环是32位
58720发布于 2021-03-23 - 来自专栏PingCAP的专栏
一致性模型
这里解释下相关的含义： Unavailable：当出现网络隔离等问题的时候，为了保证数据的一致性，不提供服务。熟悉 CAP 理论的同学应该清楚，这就是典型的 CP 系统了。 但在 Dirty Write 情况下面，可能会出现如下情况： [1240] 可以看到，最终的值是 x = 2 而 y = 1，已经破坏了数据的一致性了。 小结 在分布式系统里面，一致性是非常重要的一个概念，理解了它，在自己设计分布式系统的时候，就能充分的考虑到底系统应该提供怎样的一致性模型。 譬如对于 TP 数据库来说，就需要有一个比较 strong 的一致性模型，而对于一些不重要的系统，譬如 cache 这些，就可以使用一些比较 weak 的模型。 延展阅读 线性一致性和 Raft TiKV 是如何存取数据的 [1240]
1.2K01发布于 2018-10-24 - 来自专栏C/C++基础
一致性Hash
一致性Hash则利用Hash环对其进行了改进。 在Memcached、Key-Value Store 、Bittorrent DHT、LVS中都采用了一致性Hash，可以说一致性Hash是分布式系统负载均衡的首选算法。 2.5一致性Hash的虚拟节点 如果一致性哈希算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜问题。例如系统中只有两台服务器，其环分布如下： ? 一致性Hash具有很低的分散性。 3.小结 一致性Hash算法主要用于解决分布式系统中请求到节点的映射。 ---- 参考文献 [1]Hash.百度百科 [2]深入浅出一致性Hash原理.简书 [3]一致性hash算法释义.博客园 [4]分布式算法(一致性Hash算法)
3.6K11发布于 2019-03-11 - 来自专栏D·技术专栏
缓存一致性
系统程序处理时，缓存作为DB的一道屏障，可以防止大量请求达到数据库，造成压力过大，还可以提高查询效率。
1.3K30发布于 2020-02-10 - 来自专栏kafka
基于版本号的一致性的缓存一致性
这里说的「基于版本号的一致性」，确实和「删缓存」那一套不一样，流程应该是「写 DB + 有条件 写缓存」，核心就是：缓存里也带一个 version任何请求在写缓存前，都拿自己这次操作对应的 version 去和缓存里的版本比只有 新版本 \> 旧版本 时才允许覆盖缓存这样就能避免：旧请求晚到，把新值覆盖成旧值，从而解决一致性问题。 写操作基于版本号的一致性流程更新某条数据（DB+Redis）时，可以按此流程：从 DB 读当前记录，得到 oldVersion 和 oldValue计算新值 newValue，准备把版本改成 newVersion version \< newVersion，才覆盖如果缓存中 version \>= newVersion，说明你已经落后，不允许写，避免新值被旧值覆盖这个第 4 步就是「基于版本号保证 DB+缓存一致性
35010编辑于 2026-01-13 - 来自专栏desperate633
深入理解缓存一致性问题缓存一致性问题如何解决缓存一致性的问题
缓存一致性问题 当程序在运行过程中， 会将运算需要的数据从主存复制一份到 CPU 的高速缓存当中， 那么 CPU 进行计算时就可以直接从它的高速缓存读取数据和向其中写入数据， 当运算结束之后， 再将高速缓存中的数据刷新到主存当中 这就是著名的缓存一致性问题。 通常称这种被多个线程访问的变量为共享变量。 也就是说， 如果一个变量在多个 CPU 中都存在缓存（一般在多线程编程 时才会出现） ， 那么就可能存在缓存不一致的问题 如何解决缓存一致性的问题 为了解决缓存不一致性问题， 通常来说有以下 2 种解决方法： 1） 通过在总线加 LOCK#锁的方式 2） 通过缓存一致性协议 通过在总线加 LOCK#锁的方式 在早期的 CPU 当中， 是通过在总线上加 LOCK#锁的形式来解决缓存不一致的问题 通过缓存一致性协议 所以就出现了缓存一致性协议。 该协议保证了每个缓存中使用的共享变量的副本是一致的。
95130发布于 2018-08-23 - 来自专栏CKL的思考空间
事务一致性测试
因为双写（同时写数据库和ES），才导致了这个问题，那就去掉双写，只写数据库，然后通过异步或者MQ的方式，再去写ES，这样能解决一致性的问题，但是时效性会差点。 2. 解偶，在方法中只处理双写操作，其他的业务逻辑做异步处理（例如这个场景中，事件更新可以异步处理，并做对应的补偿机制），这样就不会影响主数据的一致性。 对于事务的一致性测试，在平时很容易被忽略，大家都还是相信开发会使用事务的。但是对于事务管理是否会失效，没有引起足够的重视。 对于测试人员而言，常见的事务一致性测试场景有哪些呢？ a. 双写或者多写的情况：随着现在中间件使用得越来越多，双写或者多写的情况也会增加，当数据记录在多个地方时，需要关注一致性问题 b. 异步处理，常见的是MQ，如果消费失败，是否有对应的补偿机制来保障一致性 c. 跨系统的数据存储，有些业务数据存在关联性，又分布在不同的系统中，如何保障一致性，也是测试人员需要关注的。
53520编辑于 2023-08-28 一致性如何度量
一致性的度量方法取决于具体的上下文和应用场景。以下是几种常见的一致性度量方法： Kappa一致性检验：在统计和数据分析中，Kappa系数被用于衡量两个或多个评分者对同一组对象的评分之间的一致性。 Kappa系数的取值范围在0到1之间，值越大表示一致性越高。Kappa一致性检验可以细分为简单Kappa、加权Kappa、Fleiss Kappa系数等。 ICC（组内相关系数）：ICC用于评估不同评分者或测量方法之间的一致性。它考虑了评分者之间的变异和测量误差，并给出了一个介于0到1之间的值，值越大表示一致性越高。 因此，可以通过计算两个集合之间的重合度（如Jaccard相似度）来度量它们之间的一致性。 在实际应用中，选择哪种一致性度量方法取决于具体的需求和场景。 例如，在评估不同评分者之间的一致性时，可能会选择Kappa一致性检验或ICC；而在处理时间序列数据时，可能会选择DTW。同时，也可以结合多种度量方法来全面评估一致性。
79810编辑于 2025-04-05- 来自专栏程序那些事
一致性hash算法
一致性hash算法 在分布式系统中，如果数据是存储在很多个节点中，由于节点的状态是不稳定的，可能新增节点也可能随时有节点下线。可以参考P2P下载网络，节点的个数和在线时间都是不稳定的。 如何在这样的不稳定的环境中保证数据的正确命中，不会因为节点个数的增减而导致大部分数据的失效，这就是一致性Hash算法需要解决的问题。 一致性hash算法的原理 一致性Hash算法是在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式hash实现算法。 容错性 下面我们考虑下节点挂掉的情况，如下图所示，当node4节点挂掉之后，按照一致性hash算法的原则，A，B，C存储节点不做任何变化，只有D节点会重新存储到node1 上。如下图所示： ? 由此可见，一致性hash算法在系统节点变化的时候，只需要重定向一小部分数据的存储位置，具有较强的容错性和可扩展性。
1K31发布于 2020-07-07
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