- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏Deep learning进阶路
8-2 图的存储结构
8-2 图的存储结构 1.邻接矩阵（顺序存储结构） 图结构的元素之间虽然具有“多对多”的关系，但是同样可以采用顺序存储，即使用数组有效地存储图。
85530发布于 2019-07-02 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(8-2)
单机部署属于管理平台中的功能，在使用前需要先安装好管理平台。安装步骤说明请参照集群部署功能管理平台部署说明。
43310编辑于 2025-03-10 - 来自专栏全栈程序员必看
VB程序设计教程(第四版)龚沛曾-实验8-2
实验8-2 将斐波那契数列的前10项写入文件Fb .dat，然后从该文件将数据读取出来并计算合计和平均数，最后送入列表框。 要求：文件数据格式如2.8.2所示，列表框中项目格式如图2.8.3所示。
47810编辑于 2022-11-08 - 来自专栏全栈程序员必看
VB程序设计教程(第四版)龚沛曾 实验8-2
VB程序设计教程(第四版)龚沛曾 实验8-2 将斐波那契数列的前10项写入文件Fb .dat，然后从该文件将数据读取出来并计算合计和平均数，最后送入列表框。
46510编辑于 2022-11-08 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 8-2 scikit-learn中的多项式回归与pipeline
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节介绍了多项式回归的基本思想，本小节主要介绍sklearn是如何对多项式进行封装的，之后介绍一种类似Linux中"|"管道的Pipeline类。
1.9K10发布于 2019-12-16 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题8-2 在数组中查找指定元素
习题8-2 在数组中查找指定元素 本题要求实现一个在数组中查找指定元素的简单函数。
1.4K10发布于 2020-09-15 - 来自专栏前沿技墅
智能监控利器：时序数据库
高可用性、高可靠性，分布式架构、数据分片。 支持海量数据存储，一般时序数据都是 TB 或 PB 级别的体量。 支持数据聚合分析，满足实时的多维聚合分析。 表 8-2 对比了目前主流时序数据库的优缺点。 表 8-2 主流时序数据库的优缺点 ———— 本文新作《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》。 内容简介：《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》结合大企业的智能运维实践，全面完整地介绍智能运维的技术体系，让读者更加了解运维技术的现状和发展。 《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》共分4篇。 《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》适合运维、开发、架构、DevOps工程师及广大互联网技术爱好者研读和借鉴。
1.6K40发布于 2018-08-16 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
终于靠这篇文章学透了Nginx/OpenResty详解，NginxLua编程
（4）网关限流：缓存、降级、限流是解决高并发的三大利器，Nginx内置了令牌限流的算法，但是对于分布式的限流场景，可以通过Nginx Lua编程定制自己的限流机制。 图8-1 在IDEA创建Lua脚本的工程 Lua项目的工程结构 创建Lua工程之后，这里规划一下工程目录，Lua项目的结构如图8-2所示。 图8-2 Lua项目的工程结构 图8-2所示的工程结构都处于工程的src目录下，包含两大部分内容：第一部分为Nginx的配置；第二部分为Lua脚本的目录结构。 （3）src/luaScript/redis目录，用于存放操作Redis的一些公共方法的代码，比如分布式锁Lock.lua。
1.5K20编辑于 2022-10-28 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习8-2 计算两数的和与差
练习8-2 计算两数的和与差 本题要求实现一个计算输入的两数的和与差的简单函数。
1.2K10发布于 2020-09-15 - 来自专栏从零开始的Code生活
LeetCode 1438. 绝对差不超过限制的最长连续子数组(滑动窗口)(双指针)
示例 1： 输入：nums = [8,2,4,7], limit = 4 输出：2 解释：所有子数组如下： [8] 最大绝对差 |8-8| = 0 <= 4. [8,2] 最大绝对差 |8-2| = [8,2,4] 最大绝对差 |8-2| = 6 > 4. [8,2,4,7] 最大绝对差 |8-2| = 6 > 4. [2] 最大绝对差 |2-2| = 0 <= 4. [2,4] 最大绝对差 |
65430编辑于 2022-01-13 - 来自专栏二进制文集
LeetCode 1438. 绝对差不超过限制的最长连续子数组
示例 1： 输入：nums = [8,2,4,7], limit = 4 输出：2 解释：所有子数组如下： [8] 最大绝对差 |8-8| = 0 <= 4. [8,2] 最大绝对差 |8-2| = [8,2,4] 最大绝对差 |8-2| = 6 > 4. [8,2,4,7] 最大绝对差 |8-2| = 6 > 4. [2] 最大绝对差 |2-2| = 0 <= 4. [2,4] 最大绝对差 |
95410发布于 2021-02-21 - 来自专栏程序猿DD
分布式事务、分布式锁、分布式session
在分布式系统中，要实现分布式事务，无外乎那几种解决方案。 这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，绝对不适合高并发的场景。 三、分布式锁 redis 分布式锁 redis 最普通的分布式锁 第一个最普通的实现方式，就是在 redis 里创建一个 key，这样就算加锁。 zk 分布式锁的对比 redis 分布式锁，其实需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能。 redis 分布式锁大家没发现好麻烦吗？遍历上锁，计算时间等等......zk 的分布式锁语义清晰实现简单。
1.5K20发布于 2020-09-04 - 来自专栏全栈程序员必看
编译器实践三 之 针对算术表达式的语法分析器
char *e; e = "(2)"; parse(e); e = "(3+4*5))"; parse(e); e = "(8-2)*3"; parse(e); e = "(8-2)/3"; parse(e); return 0; } 与君共勉 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/116060.html
43900编辑于 2022-07-08 - 来自专栏互联网数据官iCDO
手把手教你用Excel分析网站流量（实例讲解）
d3：7-26对应8-2，7-29对应8-5，分别出现的谷值峰值原因在SEO日记录表中无记录，暂时无法给出猜测，只能查看具体数据。 ? （还可以通过受访页面数据的付费链接跳出率分析得出是哪个页面最差，对应改进，不细讲，留给读者思考） 6.流量趋势中7-26对应8-2出现了流量谷值，是否是单一页面引起的？ 对比7-26和8-2的流量，我们发现，是因为8-2当天整站的流量全部降低，并非单一页面引起。 ? 那为什么8-2当天会出现整张流量下降的情况呢？ 当我带着这个诡异的现象再次询问网站负责人时，他想了一会儿说：“哎呀，不好意思，我忘记告诉你了，8-2号台风“妮妲”来了，公司放假一天。”哈哈，抓到一个忘记记网站日志的。 老用户流量变化如图：8-2号当天流量断崖下跌，确实是老用户引起的整站流量降低。企业员工的访问量占了自然流量的一大部分啊。 ? 综上所述，提出的猜测我们都已经验证。
2.5K160发布于 2018-03-05 - 来自专栏全栈程序员必看
JAVA 分布式 – 分布式介绍
什么是分布式系统？ 要理解分布式系统，主要需要明白一下2个方面： 1.分布式系统一定是由多个节点组成的系统。 其中，节点指的是计算机服务器，而且这些节点一般不是孤立的，而是互通的。 分布式系统对于用户而言，他们面对的就是一个服务器，提供用户需要的服务而已，而实际上这些服务是通过背后的众多服务器组成的一个分布式系统，因此分布式系统看起来像是一个超级计算机一样。 1.分布式处理，但只有一个总数据库，没有局部数据库 2.分层式处理，每一层都有自己的数据库 3.充分分散的分布式网络，没有中央控制部分，各节点之间的联系方式又可以有多种，如松散的联接 实现分布式主要的方式 分布式应用用到的技术： 网络通信，基于消息方式的系统间通信和基于远程调用的系统间通信。 缺点： 就是会增加技术的复杂度。 JAVA 分布式知识体系介绍 附上某 JAVA 分布式学习目录，帮助了解分布式都有哪些东西 第 1 章 分布式 Java应用 1.1 基于消息方式实现系统间的通信 1.1.1 基于 Java
1.9K20编辑于 2022-08-10 - 来自专栏宫水三叶的刷题日记
从 O(NlogN) 到 O(N) 的优化：「二分滑动窗口」& 「双指针」 ...
示例 1： 输入：nums = [8,2,4,7], limit = 4 输出：2 解释：所有子数组如下： [8] 最大绝对差 |8-8| = 0 <= 4. [8,2] 最大绝对差 |8-2| = [8,2,4] 最大绝对差 |8-2| = 6 > 4. [8,2,4,7] 最大绝对差 |8-2| = 6 > 4. [2] 最大绝对差 |2-2| = 0 <= 4. [2,4] 最大绝对差 |
1K20发布于 2021-02-26 - 来自专栏Java帮帮-微信公众号-技术文章全总结
Sharding-JDBC—分库分表实例【面试+工作】
学习之前先详细介绍Sharding-JDBC Sharding-JDBC是一个开源的适用于微服务的分布式数据访问基础类库，它始终以云原生的基础开发套件为目标。 Sharding-JDBC完整的实现了分库分表，读写分离和分布式主键功能，并初步实现了柔性事务。 分布式主键 统一的分布式基于时间序列的ID生成器 5. 分布式治理能力 (2.0新功能) 配置集中化与动态化，可支持数据源、表与分片策略的动态切换(2.0.0.M1) 客户端的数据库治理，数据源失效自动切换(2.0.0.M2) 基于Open Tracing协议的 8-2、Student分库逻辑StudentSingleKeyDatabaseShardingAlgorithm ? ?
3.8K20发布于 2018-09-29 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
分布式缓存寻址算法hash算法：根据key进行hash函数运算、结果对分片数取模，确定分片适合固定分片数的场景。 哨兵用于实现redis集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。 故障转移时，判断一个master node是否宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的哨兵通常需要3个实例，来保证自己的健壮性。 能力客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可高性能，客户端直连redis服务，免去了proxy代理的损耗缺点运维也很复杂，数据迁移需要人工干预只能使用0号数据库不支持批量操作(pipeline管道操作)分布式逻辑和存储模块耦合等
45730编辑于 2023-11-21 - 来自专栏CodingToDie
分布式 | 分布式锁的实现
分布式锁的实现 在常见的分布式锁中有以下三种实现： Redis 实现 Zookeeper 实现 数据库实现 ---- 1. 基于Redis 的实现 在 Redis 中有个3个重要命令，通过这三个命令可以实现分布式锁 setnx key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做 基于 Zookeeper 的实现 2.1 实现原理 基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。
1.1K20发布于 2021-03-18 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
加互斥锁分布式系统中常用的缓存方案有哪些？
38310编辑于 2023-11-17
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号