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3-2 队列
3-2 队列 1、基本概念 队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。
64140发布于 2019-07-02 3-2配置系统
.Net Core配置系统支持文件（Json、XML、INI）、注册表、环境变量、命令行、AZure Key Vault等。
22110编辑于 2026-06-17- 来自专栏Hank’s Blog
3-2 矩阵的子集
> x <- matrix(1:6,nrow=2,ncol=3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6
81620发布于 2020-09-16 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-2 zookeeper 笔记
单机模式：Zookeeper只运行在一台服务器上，适合测试环境； 集群模式：Zookeeper运行于一个集群上，适合生产环境，这个计算机集群被称为一个“集合体” 伪集群模式：就是在一台服务器上运行多个Zookeeper connection to server 192.168.153.12/192.168.153.12:2181.Will not attempt to authentic 停止ZooKeeper服务器 连接服务器并执行所有操作后 在不同的权限模式下,授权对象是不同的,表中列出了各个权限模式和授权对象之间的对应关系 权限 权限就是指那些通过权限检査后可以被允许执行的操作。 123 命令创建zk-test顺序节点 lzk: Localhost: 2181(CONNECTED)0] create-s/zk-test 123 Created/Zk-testo000000004 执行完后
66410编辑于 2022-05-17 - 来自专栏SAP ERP管理实践
SAP 生产缺料执行与查询介绍
SAP系统中，事务代码COMAC 是在生产前对生产订单批量进行可用性检查，提供给计划员执行检查物料是否缺料的工具。 + 转储调拨需求 供给包括：转储订单数量 + 生产订单数量 具体操作过程如下： 点击“COMAC”或者直接在快速命令输入栏 输入“COMAC”进入“汇总可用性检查”界面。 在“汇总可用性检查”界面输入下生产工厂、生产订单等字段信息: 点击执行图标转入“批量处理-抬头订单”界面后选择需要批量处理的订单，并点击批量处理图标，打开功能选择界面。 在功能选择界面中功能参数版块，处理范围选项中选择“所有物料的ATP检查”，完毕后点击执行图标，执行完毕后界面会自动转换至“批量处理-抬头订单”界面。 汇总可用性检查执行完毕后，打开“CO24”进入“短缺零部件”界面查询相应缺件信息，其中短缺栏即为实际缺件数量。
2.8K20编辑于 2023-09-18 - 来自专栏破晓之歌
JAVA入门3-2（未完，待续） 原
List（序列）、Queue（队列）可重复排列有序的，Set（集）不可重复无序。list和set常用。
53150发布于 2018-08-15 - 来自专栏云ERP
ERP之提高生产计划执行率
ERP系统上线初期，生产计划执行率不高是个普遍问题。生产效率低下、产能不能充分发挥，制造成本居高不下，更为严重的是大家似乎对ERP系统产生了怀疑。 可以说，生产计划执行率的高低，是计划指导生产，衡量系统应用效果的重要指标。提高生产计划的执行率就是要将生产的能力发挥得淋漓尽致，使生产变得更加顺畅和高效。 什么是生产计划执行率呢? 简单地说，就是系统跑出来的计划经过人工干预、调整后，生产线是否百分之百按照这个计划确定的完工日期来完成生产任务，达到的比率就是生产计划执行率。为什么要平衡和调整呢? 这是因为MRP采用的是基于无限能力的基础上进行倒排的方法来确定物料需求计划，没有考虑能力占用的问题，因此这样的计划是不能真正达到准时生产的。 是什么在影响生产计划执行率呢? 生产计划执行率是企业整个生产流程中多种因素共同作用的结果
62120发布于 2019-03-01 - 来自专栏刷题笔记
3-2 数组元素的区间删除 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101225075 3-2 数组元素的区间删除 (20 分) 给定一个顺序存储的线性表，请设计一个函数删除所有值大于
1.1K30发布于 2019-11-08 - 来自专栏大数据技术
【赵渝强老师】Kafka生产者的执行过程
Kafka的生产者Producer将消息序列化之后，发送到对应主题的指定分区上。下图为展示了生产者的执行过程。整个生产者客户端由两个线程协调运行，这两个线程分别为主线程和Sender线程。 该对象代表了生产者Producer发送到Kafka服务器端的一个消息对象。 2、Sender线程KafkaProducer创建的消息最终会缓存到生产者的消息累加器中，并由发送线程负责从消息累加器中获取消息并将其发送到KafkaBroker中。 生产者在收到错误之后会尝试重新发送消息。几次之后如果还是失败的话，生产者就返回错误消息。
29310编辑于 2025-02-22 - 来自专栏老虎刘谈oracle性能优化
生产系统SQL执行计划突然变差怎么办？
=>false选项，即使收集了统计信息，执行计划却没有立即改变。 3、 有些SQL执行计划改变是跟统计信息没有关系的，即使重新收集了统计信息，执行计划还是无法恢复正常。 遇到执行计划突然变差，刘老师的建议是：先用SQL profile（10g及以上版本）固定执行计划为原来正常的执行计划，让业务先恢复正常，再慢慢查找原因。 这个脚本的正确用途是用来做不同数据库之间sql执行计划的固定。 最方便的脚本是：coe_load_sql_profile.sql，使用这个脚本，只需要输入几个参数，就能完成快速恢复执行计划的任务。 具体步骤如下： 1、用DBA权限的用户登录sqlplus （不能是sys用户，可以是system用户） 2、执行脚本 SQL>coe_load_sql_profile.sql 3、输入第一个参数：需要恢复执行计划的
1K10编辑于 2022-06-22 - 来自专栏万能的小草
pandas入门3-2:识别异常值以及lambda 函数
假设每个月的客户数量保持相对稳定，将从数据集中删除该月中特定范围之外的任何数据。最终结果应该是没有尖峰的平滑图形。
1.5K10发布于 2020-02-17 - 来自专栏WebJ2EE
React：Table 那些事（3-2）—— 斑马纹、固定表头
《React：Table 那些事》系列文章，会逐渐给大家呈现一个基于 React 的 Table 组件的定义、设计、开发过程。每篇文章都会针对 Table 的某个具体功能展开分析：
4.6K10发布于 2019-07-19 - 来自专栏让技术和时代并行
多线程的并发执行应用（生产者消费者模式）
在实际的开发中我们为了提高CPU的利用率，也提高程序的执行效率，我们经常使用多线程进行对数据进行并发处理，下面我举一个多线程并发执行的实例，大致意思就是 一个简单的生产者消费者模式，
93730发布于 2019-04-16 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-2 jupyter notebook中的魔法命令
这段话其实执行的很快，但是为了在统计意义上结果尽量准确，%time会为我们自动运行1000次，然后取最快的3次结果取平均。 此时可以查看出jupyter只为我们循环了一次代码（因为代码执行一遍的时候相对较长）。那我们在试试将代码中循环的值变的小一点： ? 此时jupyter为我们运行了100000万次。 但是有些时候，比如深度学习模型的时候，往往需要很长时间，这个时候，我们可能不想jupyter帮我们执行多次，就想要执行一次，我们可以使用另外一种魔法命令%time： ? 可以看出执行一次所消耗的事件998 μs，比上面的慢很多，这是因为我们只执行了一次循环，而上面执行了1000次取3次最快的时间然后取平均值，这里也就显示出了一个问题，测试一次时间是不稳定的，当我们再执行一次的时候
1.8K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏帮你学MatLab
MATLAB智能算法30个案例分析(3-2)
神经网路部分 function err=Bpfun(x,P,T,hiddennum,P_test,T_test) %% 训练&测试BP网络 %% 输入 % x：一个个体的初始权值和阈值 % P：训练样
1.1K50发布于 2018-04-18 - 来自专栏技术让梦想更伟大
C语言中3-2=？3%-2=？你确定答案吗
抛砖引玉 C语言负数除以正数，与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商，正负有谁定呢？ -3 / 2 = ？; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?; (-3)
1.5K61发布于 2020-07-03 - 来自专栏c语言与cpp编程
C语言中3-2=？3%-2=？你确定答案吗
抛砖引玉 C语言负数除以正数，与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商，正负有谁定呢？ -3 / 2 = ？; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?; (-3)
74600发布于 2020-12-02 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-2)
代码清单3-2 char c[10][10] = { "", //0 "", //1 "ABC", //2 "DEF", //3
34840编辑于 2022-11-30 - 来自专栏Soul Joy Hub
【大模型AIGC系列课程 3-2】国产开源大模型：ChatGLM
https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf GLM是General Language Model的缩写，是一种通用的语言模型预训练框架。它的主要目标是通过自回归的空白填充来进行预训练，以解决现有预训练框架在自然语言理解（NLU）、无条件生成和有条件生成等任务中表现不佳的问题。 具体来说，GLM通过随机遮盖文本中连续的标记，并训练模型按顺序重新生成这些遮盖的部分。这种自回归的空白填充目标使得GLM能够更好地捕捉上下文中标记之间的依赖关系，并且能够处理可变长度的空白。通过添加二维位置编码和允许任意顺序预测空白，GLM改进了空白填充预训练的性能。
1K20编辑于 2023-08-28 让 Text-to-SQL 可控地进入生产：多表查询、结构约束与只读执行
Text-to-SQL的演示通常很直接：把数据库建表语句和用户问题发送给大模型，再执行模型返回的SQL。 因此，生产级Text-to-SQL不应被理解为“自然语言翻译器”，而应被设计为一个受约束的查询编译流程：先确定问题涉及的业务域和表，再生成候选SQL，随后进行语法树校验、权限检查与成本控制，最后通过只读连接执行并记录审计信息 可靠的边界必须位于模型之后：解析SQL抽象语法树，检查语句类型、访问表、危险函数、查询行数和租户过滤条件，然后才允许执行。 对于高风险查询，可以在执行前运行数据库的执行计划分析，但不应直接执行带实际运行效果的分析选项。可根据预估扫描行数、连接方式或成本阈值拒绝查询。 把这三层职责分开后，Text-to-SQL才能从演示功能逐步变成可验证、可回放、可治理的生产能力。
25310编辑于 2026-08-16
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