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7-9 人以群分 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
79020发布于 2019-11-08 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
【笔记】Operator课程(7-9)
} 通用队列实现 type Type struct { // 待处理的任务 queue []t // 待处理的任务（用于去重） dirty set // 处理中的任务 首先需要任务队列实现去重，就得加个set 多个消费者并行消费queue里的任务时，会存在多个任务同时处于处理中，如果想查询哪些任务在处理中的状态下，就得将这些任务存在一个集合里。 q.cond.Signal() } else if q.processing.len() == 0 { q.cond.Signal() } } 为什么不在Add方法中， 直接将重试的任务加到queue，而是在Done方法中添加？
44420编辑于 2023-04-12 - 来自专栏刷题笔记
7-9 最长对称子串
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串，本题要求你输出最长对称子串的长度。 输入格式： 输入在一行中给出长度不超过1000的非空字符串。 输出格式： 在一行中输出最长对称子串的长度。 输入样例： Is PAT&TAP symmetric? 神奇的就是代码中if 跟break的逻辑用法，写的太流畅了，还避免了许多问题，浅显易懂，体现出了很高的代码素养。（不能再夸了）.
78630发布于 2019-11-08 - 来自专栏前端杂谈
如何开发中后台项目
工作中的你，是不是手上做着后台系统项目，应对着做不完的需求，觉得做后台系统是个没有技术含量的活，技术没法提升，这么想或许你就错了，如果能做以到以下几点，不仅可以提高你的开发效率，还能让你在组件抽象能力， 项目架构能力等方面有很大提高，更能帮助你站在一个全局的高度思考问题，废话不多说，我们看看到底应该怎样做中后台项目。 通用组件库 首先，如果团队的中后台项目不止一个，那么多个项目中一定有很多相同或相似的交互和功能，于是乎，搭建一个属于自己团队的组件库就显得很有必要了。 在中后台系统中，能够抽离出来通用的组件有很多，下面以一个最常见的列表页来分析下。 ? 可以先思考几分钟再继续阅读下面内容，如果你来开发，会抽象出哪些组件。 有了组件还不够，我们还需要添加通用的工具和方法到组件库中，比如埋点上报，获取url中参数等方法，这些都能够复用，不需要每个项目中重复实现。
1.8K10发布于 2019-02-26 - 来自专栏后端开发从入门到入魔
7-9 JAVA-水仙花数
水仙花数是指一个N位正整数（7≥N≥3），它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如：153=13+53+33。 要求编写程序，计算所有N位水仙花数。
47110编辑于 2024-03-01 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 目录树 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中，保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称 当使用WinZIP等GUI软件打开ZIP归档文件时，可以从这些信息中重建目录的树状结构。请编写程序实现目录的树状结构的重建工作。 输入格式: 输入首先给出正整数N（≤104），表示ZIP归档文件中的文件和目录的数量。 随后N行，每行有如下格式的文件或目录的相对路径和名称（每行不超过260个字符）： 路径和名称中的字符仅包括英文字母（区分大小写）； 符号“\”仅作为路径分隔符出现； 目录以符号“\”结束； 不存在重复的输入项目
75810发布于 2019-11-07 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-9 人脸识别与特征脸
此时的Wk矩阵拥有k行n列，对于X中每一个样本x都和Wk矩阵中的每一行w做点乘，计算得到的结果相当于我们从这个样本x映射到相应的某一行w所表示的这个轴中所得到映射向量的大小。 之所以称之为特征脸，是因为每一个特征脸其实对应的都是一个主成分，相当于表达了一部分原来样本中这些人脸数据对应的特征。 特征脸的英文叫做eigen face，其中eigen是特征的意思，和在线性代数中eigen value特征值这个说法是相对应的。 sklearn对于如果第一次加载数据集，则会从相应的服务器上下载数据集并保存到指定数据集文件夹中，如果非第一次访问加载的话，会直接从指定数据集文件夹中加载。 得到的X也就是乱序后的人脸数据集，从乱序后的人脸中取出前36张人脸。
1.4K20发布于 2019-11-23 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（7-9章节）
使用尚不存在的代码 在开发过程中，需要与第三方交互，但是还没有定义相关接口。这种情况可以自己拟定接口，从而不影响自己的开发进度。 整洁的测试 在单元测试中，可读性甚至比在生产代码中还重要。 测试方法中不要违背单一职责原则。构建数据，执行测试目标方法，校验结果，这些该抽取就抽取，要让测试代码易读。 权衡优雅和性能。 单元测试中的断言数量应该最小化。 每个测试一个概念，符合单一职责原则，使其在一个抽象层面。 FIRST Fast：快速，测试应该快速运行。
62410编辑于 2022-06-28 - 来自专栏正则
iOS app中蓝牙的后台处理
作为app开发，我觉得可以从业务上重新思考下产品形态，后台虽好，也不宜贪杯 ---- 以下是原文，翻译自Apple Doc. iOS app中蓝牙的后台处理（Core Bluetooth Background 蓝牙后台执行模式（Core Bluetooth Background Execution Modes） 如果你的app需要在后台执行一些蓝牙相关的任务，你必须在信息属性列表(Info.plist)文件中声明后台执行模式的支持 如果你的app把他两都实现了，那你就该把两种后台模式都实现了。核心蓝牙后台模式通过载Info.plist中添加UIBackgroudModes关键字到一个数组中来声明。 关于怎么设置info.plist内容的详细信息，请看Xcode Help 蓝牙中心后台执行模式 当一个app在UIBackgroundModes中添加了bluetooth-central关键字在Info.plist 蓝牙周边后台执行模式 想要作为一个周边角色在后台工作，你需要在Info.plist文件中添加bluetooth-periphral到UIBackgroundModes关键字下。
6.1K30发布于 2021-11-04 - 来自专栏网络技术联盟站
如何在 Python 中启动后台进程？
后台进程是在后台运行的程序或任务，它们不会阻塞主程序的执行，并可以在后台处理一些耗时或周期性的任务。在本文中，我们将探讨如何在Python中启动后台进程，并介绍一些内置模块和第三方库来实现这一目标。 在同步编程中，程序按顺序执行，每个操作完成后才进行下一个操作。而在异步编程中，程序可以在等待某个操作完成的同时继续执行其他操作。后台进程通常是异步的，因为它们在后台执行，不会阻塞主程序的运行。 使用内置模块启动后台进程Python提供了一些内置模块，可以用于启动后台进程。以下是其中一些常用的模块：subprocess模块subprocess模块允许你在Python中启动外部进程。 将这些任务放在后台进程中运行可以确保主程序的响应性。 主程序在启动后台进程后继续执行。结论在本文中，我们讨论了如何在Python中启动后台进程。
2.7K00编辑于 2023-07-14 - 来自专栏deepcc
linux中nodejs后台运行工具forever
forever让nodejs应用后台执行 命令如下： forever start './bin/www' nodejs一般是当成一条用户命令执行的，当用户断开客户连接，运用也就停了，很烦人。 如何让nodejs应用当成服务，在后台执行呢？ 最简单的办法(不推荐)： $ nohup node app.js & 但是，forever能做更多的事情，比如分别记录输出和错误日志，比如可以在js中作为api使用。
3.4K80发布于 2018-05-16 - 来自专栏网络技术联盟站
如何在 Python 中启动后台进程？
后台进程是在后台运行的程序或任务，它们不会阻塞主程序的执行，并可以在后台处理一些耗时或周期性的任务。在本文中，我们将探讨如何在Python中启动后台进程，并介绍一些内置模块和第三方库来实现这一目标。 在同步编程中，程序按顺序执行，每个操作完成后才进行下一个操作。而在异步编程中，程序可以在等待某个操作完成的同时继续执行其他操作。后台进程通常是异步的，因为它们在后台执行，不会阻塞主程序的运行。 使用内置模块启动后台进程Python提供了一些内置模块，可以用于启动后台进程。以下是其中一些常用的模块：subprocess模块subprocess模块允许你在Python中启动外部进程。 将这些任务放在后台进程中运行可以确保主程序的响应性。 主程序在启动后台进程后继续执行。结论在本文中，我们讨论了如何在Python中启动后台进程。
5.5K40编辑于 2023-08-03 - 来自专栏mwangblog
Linux中的前台与后台运行
事实上，在终端中如果对命令不加处理，那么命令会在前台运行。 然而有时候需要将编译、压缩等耗时的工作放到后台运行，这个时候只需要在命令末尾加上&即可。 需要注意的是，如果程序在后台运行，那么它将无法接受用户的输入，但是其输出将显示在屏幕上（可能用户正在进行其他工作，突然冒出了错误输出），因此在后台执行的程序需是不需要人工干预的、输出被妥善处理（比如重定向 有的时候在程序开始运行之后，想要将程序放在后台执行，这时需要按^Z快捷键暂停程序，然后使用bg %作业号命令将其放入后台执行： $ sleep 10 ^Z [1]+ Stopped 上面例子中jobs命令列出后台的程序。 kill程序杀死背景中的程序： $ kill -9 %1 # 强制结束工作号为1的程序 $ kill -15 %1 # 正常结束工作号为1的程序
2.1K10发布于 2018-08-02 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-9 递归实现逆序输出整数 (15point(s))
输入格式: 输入在一行中给出1个正整数n。 输出格式: 对每一组输入，在一行中输出n的逆序数。
1.5K10发布于 2021-09-16 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
后台开发中的时空转换艺术
作者介绍：augustzhang，安全平台部基础架构组员工，先后从事密保、验证码等后台研发工作，现在主要负责安全平台部大数据平台的研发工作，致力于研究每秒GB级的数据如何进行实时分析等问题。 背景 后台设计 经常会遇到空间上的问题，比如：网卡流量爆了，Cache又快满了，APP的手机流量过高等。通常情况下，一般是选择提高硬件成本的方式扩容来解决这个问题。 本文并不打算介绍业界比较流行的一些gzip,7z等通用压缩算法，这类算法并不太适合于后台开发中使用，原因主要有两个：一是这些算法的CPU开销比较大，不适合于实时的后台系统，二是这类算法对于小数据量时(字节级 因此，它们更适合大量数据的离线压缩，而不是后台设计中。而本文介绍的，会以一些适合于后台开发的轻量级压缩为主，他们包括：整数编码、快速压缩0、Huffman编码、定长压缩、二维Hash压缩。 在大部分情况下，数据都是顺序存储下来的，因此会有一个惊人的事实，就是同一个桶中的元素，其Value的偏差也会非常小，那么问题就好办了，我们只需要记录桶中的第一个Value的值，之后的元素都只记录一个差值就好了
80870发布于 2018-01-29 - 来自专栏Frontend Radio
React 中后台系统多页签实现
在中后台管理类系统中，多页签的需求非常普遍，用户常常需要在多个页签内跳转，比如填写表单时去查询某个列表获取一些字段信息再回到表单页面填写。 一、项目简介 本项目是我现在所在部门的项目，是一个企业级中后台管理系统，包括系统管理、角色权限体系、基于 Activiti 的工作流引擎等很多开箱即用的功能。 项目主要对象是提供给科技部门有中后台和流程需求的项目组，基于我们项目提供的基线工程，可以快速搭建工程，在此基础上根据需求进行开发。 社区上关于多页签的需求呼声也非常高，但是如 React 社区比较出名的中后台方案 Ant Design Pro 也不支持该功能，两年没看，至今仍然有很多 Issue 提出这类需求： Antd Pro 六、结语 中后台类系统多页签的需求应该是很多的，React 技术栈目前还没有大一统的解决方案，目前是轮子齐飞的状态。希望本文的经验能够帮助到大家，少走弯路。
4.4K20编辑于 2022-09-20 - 来自专栏DBA随笔
Innodb存储引擎中的后台线程介绍
// Innodb存储引擎中的后台线程介绍 // 在Innodb存储引擎中，后台线程的主要作用是负责刷新内存池中的数据，保证缓冲池中的内存缓存的是最近的数据。 此外它会将已经修改的数据文件刷新到磁盘文件中，保证数据库在发生异常的情况下，Innodb能够恢复到正常的运行状态。上一节中我们讲到了redo log的刷盘操作，其实就是后台线程帮忙完成的。 innodb存储引擎本身是多线程模型，因此，后台有多个不同的线程，它们各司其职，互相配合，完成内存池的刷新操作。 01 Master Thread 该线程是核心后台线程，主要负责将缓冲池中的数据一步刷新到磁盘，保证数据的一致性，它的工作包括:脏页的刷新、合并插入缓冲、undo页的回收等等。 ----------+-------+ 1 row in set (0.00 sec) 04 Page Cleaner Thread Page Cleaner Thread的作用是将之前版本中的脏页刷新操作都放入到单独的线程中来完成
1.5K20发布于 2020-02-27 - 来自专栏python3
Python中如何把程序放到后台执行
/usr/bin/env python #encoding:utf8 import sys,time,os,platform #定义我自己要在后台运行的程序 def getio(): while True: os.system("/usr/sbin/iotop -n 2 -b -o -k >>/root/iotop.log") time.sleep(10) #fork后台运行进程 os.dup2(so.fileno(), sys.stdout.fileno()) os.dup2(se.fileno(), sys.stderr.fileno()) # 在子进程中执行代码
2.4K20发布于 2020-01-10 - 来自专栏小徐学爬虫
PyQt 中的无限循环后台任务
在 PyQt 中实现一个后台无限循环任务，需要确保不会阻塞主线程，否则会导致 GUI 无响应。 以下是一些实现方式和关键点：1、问题背景在 PyQt 中，需要一个无限循环的后台任务，就像在控制台程序中使用 while(True) 循环一样。 通常在 PyQt 中，事件循环会处理所有事件，包括窗口事件、网络事件等，应用程序需要在事件循环中处理这些事件，如果需要执行一个无限循环的后台任务，需要在事件循环之外执行，否则会导致事件循环被阻塞。 在 QThread 中，可以创建 QObject 对象并将其移动到 QThread 中，这些 QObject 对象可以在 QThread 中执行任务，而不会阻塞主线程的事件循环。 QTimerQTimer 是一个定时器，可以用来执行无限循环的后台任务，QTimer 的 timeout 信号可以在指定的时间间隔内触发，在 timeout 信号槽中可以执行后台任务。
1.6K10编辑于 2024-12-03 - 来自专栏程序员成长指北
如何在中后台领域玩转BFF架构
业务背景 我们的供应链场景有很多供应商，每个供应商都有物流、资产、仓储等多个域，而这些域我们的后端都基于 DDD 领域模型做了微服务化，此时前端在开发面向这些供应商使用的中后台应用时，遇到了以下问题： BFF 核心架构 核心架构 以上是 BFF 的核心架构图，前端即中后台应用，后端域即后端服务，右侧的工具支撑是公司的一些基础公共服务，中间的就是 BFF 核心实现，我们从上往下看： 业务：可以在这一层做业务编排 调用链路 核心架构讲完后，再看下整个 BFF 架构的调用链路： 调用链路从上往下，我们的中后台应用通过 HTTP 请求到 Nginx 服务器上，Nginx 转发到 BFF 层，BFF 层通过 RPC 开发者平台是在线编写云函数的，主要提供了函数管理、发布管理等功能，发布的每个函数都会保存在数据库中。 我们的业务并不复杂，中后台应用几乎没有高并发，目前公司对于容器的使用还没有大推，团队人手也不是很够，加上缺少容器这方面的实战经验，最终采用了基于进程的方式来实现。
1.9K30发布于 2021-08-26
腾讯云开发者
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