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hhdb数据库介绍(9-7)
的3313实例为一对主从复制的存储节点数据库。 当主配置库发生故障时，在从配置库会自动接管，但是主备配置库的类型不会发生改变，主配置库的角色仍旧是主，备配置库的角色依旧是备，而提供配置库服务的是备配置库。 如果中心机房的主配置库故障切换到备配置库，中心机房的备配置库会与灾备机房的主配置库搭建复制关系（灾备机房主配置库为备库），若修复了中心机房的主配置库且启用， 动态加载回到中心机房的主配置库时，计算节点会先解除中心机房的备配置库与灾备机房的主配置库的复制关系 ， 并重新搭建中心机房新启用的主配置库与灾备机房的主配置库的灾备复制关系。 此过程中需要人工保证中心机房的主配置库故障切换到中心机房的备配置库后，恢复中心机房的主配置库且中心机房的备配置库到中心机房的主配置库有复制回路，才可以启用中心机房的主配置库。
26210编辑于 2024-11-28 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 9-7 scikit-learn中的逻辑回归
a 新 的 正 则 化 表 达 式 上一小节介绍了在逻辑回归中添加多项式项能够生成相对不规则的决策边界，因而能够很好的应对非线性数据集的分类任务。 通过之前的学习知道解决过拟合的问题最常规的手段就是为模型添加正则项。 为模型添加正则项就是在原来损失函数J(θ)的基础上添加一个新的项。 ? 新旧两种不同的正则化表示主要的区别在超参数的位置上，但是它们的作用是一样的，都是用来调节J(θ)和正则项在优化过程中的重要程度。新的正则化表示将超参数放在了J(θ)的前面，通常称为C。 接来下看看此时模型在训练集上的预测结果是怎样的？ ? 训练好的模型在训练数据集上的分类准确率为80%左右，很显然这不是一个非常高的结果。 在没有看见过的测试集上看一看模型的预测结果也就是模型的泛化能力是怎样的？ ? 最终模型在测试集上的分类准确度为86%左右。下面绘制一下此时的决策边界。 ? ?
1.3K40发布于 2020-02-29 - 来自专栏孟君的编程札记
24点解法
数字范围为1-9 运算符号支持+-*/ 01 ▼ 从指定可能的计算表达式入手 思路 计算24点会使用4个数字，运算符号，可能包含0到2个括号，如： 24 = 8/(9-7)*6 24 = 8/((9-7)/6) 24 = (8*6)/(9-7) 24 = 6/((9-7)/8) 24 = (6*8)/(9-7) 我们先列举计算24点可能使用的表达式： nononon (non) ： 计算出数字的全排列（去重）以及运算符号的全排列（4*4*4 = 64种组合） 将数字和运算符的结果组合在一起，依次对上述可能的计算表达式进行替换，得到诸如8/((9-7)/6)的结果 然后借助JDK 中的脚本引擎ScriptEngine计算每个表达式的结果（如8/((9-7)/6)的结果）， 如果计算结果与24的差值小于某一个较小的误差范围，可认为是一种有效的计算结果，记入下来即可 步骤 指定可能的表达式 但是，由于我们在指定括号的时候是没有考虑运算符号的优先级的，所以会出现诸多结果，其结果中的括号是可以简化的，如： 24 = 6/((5/4)-1) --> 24 = 6/(5/4-1) 24 = 4/
1.1K20发布于 2020-03-06 - 来自专栏全栈程序员必看
体验vSphere 6之7-为虚拟机启用容错
（1）选中要启用FT的虚拟机，右击在弹出的对话框中选择”Fault Tolerance→打开Fault Tolerance”，如图9-1所示。 图9-1 打开容错功能 （2）由于我们是在虚拟机中做的这个测试，在打开FT时会有个故障提示”与主机关联的虚拟网卡宽带不足，无法用于FT日志记录”，如图9-2所示。实际上这个提示不影响后期的测试。 在新版本的FT中，主虚拟机与辅助虚拟机可以放置在不同的数据存储中，这进一步提高了”容错”的安全性，如图9-3所示。在此为辅助虚拟机选择另一个共享存储。 图9-6 为虚拟机打开容错 （7）为虚拟机打开容错之后，右击虚拟机名称，在FT中可以看到，关闭FT、迁移辅助虚拟机等选项，如图9-7所示。 图9-7 FT界面 10 启动容错虚拟机 在配置好容错虚拟机之后，可以启动容错虚拟机，查看效果，主要步骤如下。 （1）右击容错虚拟机，在弹出的对话框中选择”启动→打开电源”，如图10-1所示。
1.5K40编辑于 2021-12-23 - 来自专栏MyTechnology
每日一刷：两数之和
不管遇到什么挫折，明天的太阳都会照样升起 题目 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。 当外层循环在0位置时，内层循环从1位置开始搜索，如果外层+内层的数刚好等于target，就返回这两个位置（数组下标）。 示例：外层循环的在0的位置，内层循环在1的位置，此时他们两个是：2+7 == 9 所以将0和1返回。 但是这种解法效率很一般，不推荐使用。 ? Map解法 依旧使用for循环把数组遍历一遍，target-每个数 的结果去map里面搜索，如果没有的话，把这个数保存起来。如果有的话，此时正好返回for循环中的i下标和map中的值下标。 第i次（第二次）循环，9-7=2，此时2正好在map中。返回2对应的value和for循环中的i 从结果看，这种解法更加高效！ ?
33820发布于 2020-07-31 - 来自专栏A周立SpringCloud
跟我学Spring Cloud（Finchley版）-23-Spring Cloud Config高可用
前文构建的都是单节点的Config Server，本节来讨论如何构建高可用的Config Server集群，包括Config Server的高可用依赖Git仓库的高可用以及RabbitMQ的高可用。 先来讨论Git仓库的高可用。 Git仓库的高可用 由于配置内容存储在Git仓库中，所以要想实现Config Server的高可用，必须有一个高可用的Git仓库。有两种方式可以实现Git仓库的高可用。 搭建高可用RabbitMQ的资料，读者可详见：https://www.rabbitmq.com/ha.html。由于比较简单，笔者不做赘述。当然，也可使用云平台的提供的RabbitMQ服务。 Config Server自身的高可用 本节来讨论如何实现Config Server自身的高可用。笔者分两种场景进行讨论。 架构如图9-7所示。 ?
37020发布于 2019-03-14 - 来自专栏鸿蒙开发笔记
北向应用集成三方库——应用如何调用C/C++三方库
简介OpenHarmony上的应用一般都是js/ets语言编写的，而js/ets语言是无法直接调用C/c接口的，所以我们应用如果需要调用C/c三方库的话，需要在js/ets和C/c之间建立一个可以互通的桥梁 应用调用C/c三方库的方式so形式调用 通过OpenHarmony的SDK编译，将三方库编译成so，和系统固件一起打包到系统rom中。 移植适配openjpeg三方库的移植适配参考文档通过IDE集成C/c三方库.Napi接口开发三方库napi的接口一般是由需求方提供的，对于无需求或需要自己定义接口的，我们可以根据三方库对外导出的API接口进行封装或是根据原生库的测试用例对外封装测试接口 int title_height; // height of title int irreversible; // 1 : use the irreversible DWT 9- number // height of title irreversible:number // 1 : use the irreversible DWT 9-
34810编辑于 2024-08-24 - 来自专栏数字IC小站
低功耗设计方法--频率与电压缩放案例
图 9-5 显示了为电压缩放和电源门控分区的缓存 CPU 的示例。在电源门控期间，CPU 断电，VDDRAM 设置为较低的保持电压。 CPU 和芯片的其余部分之间需要电平转换器。在断电期间，高速缓存的时钟也必须被钳制。这意味着与 CPU 相比，缓存会有额外的时钟延迟。 在此设计中，高速缓存在操作期间使用固定的高电压。（在断电期间，它可以设置为较低的保持电源电压）。只有 CPU 是电压缩放的。 片上性能监视器不仅可以查看片上提供的实际电压，还可以了解硅片是慢速、典型还是快速，以及周围硅片温度的影响。 再次以缓存 CPU 为例，自适应缩放跟踪将通过电压缩放逻辑实现，如图 9-7 所示。 性能监视器应与其正在监控的 IP 紧密集成以获得最佳跟踪，对于大型电压缩放子系统可能存在共同分析的分布式性能监控块的数量—最差的传感器是关键的反馈元件。
86930编辑于 2022-08-26 - 来自专栏小浩算法
漫画：两数之和
浩仔的大小同学们，今天是大年三十啦，虽然朋友圈微信群都已经被武汉肺炎的消息淹没，但是还是要为大家送上一份平平安安的祝福！ 同时，在这样一个特殊的节日里，我们为大家带来一道非常经典的题目（两数之和）。 但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。 为了对运行时间复杂度进行优化，我们需要一种更有效的方法来检查数组中是否存在目标元素。我们可以想到用哈希表的方式，通过以空间换取时间的方式来进行。具体思考过程如下。 我们需要将每一个遍历的值放入map中作为key。 <2>同时，对每个值都判断map中是否存在 target-nums[i] 的key值。在这里就是9-7=2。我们可以看到2在map中已经存在。 <3> 所以，2和7所在的key对应的value，也就是[0,1]。就是我们要找的两个数组下标。
32230发布于 2020-03-31 - 来自专栏软件方法
软件方法（下）第9章分析类图案例篇Part01
更大的问题是，上册所描述的举办公开课和群发邮件，涉及到的更多是查询的逻辑，如果是讲解类图的建模，是够用了，但状态变化涉及不多，后文讲解状态机图和序列图时不好展开，而通过状态机来封装修改属性值的逻辑是面向对象建模的重点 指标当前值： 3分钟/题 指标改进值： 2分钟/题 9.1.3 业务序列图 针对以上流程，绘制现状的业务序列图如图9-7。 图9-7 答题抽奖流程现状业务序列图 从图9-7可以看到，做题软件、抽奖软件和微信之间不直接通信。 老师担任了信息搬运工的角色，用自己的手指按动电脑上的鼠标，把学员的回答搬运到做题软件里，用自己的手指按动手机上的软键盘，把做题软件抽出来的奖品金额搬运到微信里……。 按奖品的价值降序排序。 *价值：每种奖品会设置一个价值，现金的价值为现金的金额，实物的价值为该实物的估值，未抽到奖励视为抽到价值为0的奖品。 7.
60610编辑于 2022-10-31 - 来自专栏终身学习者
面试官:你能回答这两个简单的问题吗
背景 这是我的朋友在最近一次面试中被问到的两个问题，来一起学习一下。 1. 如何防止重复发送多个请求？ 问题： 在我们的工作中，经常需要只发送一次请求，以防止用户重复点击。 方法2：使用 Map 通常，当使用两个for循环来求解一个问题时，我们需要意识到算法的时间复杂度(o(n2))是可以优化的。 步骤2： 读 7，发现目标值是 9-7 = 2。 2 存在于 sumCache中，0 和 1 的索引将被直接返回。 你认为使用 Map 的方法是否简单明了，比for循环容易得多？ 这很好。 我们得到了更好的结果。我们只多用了1.5M的空间，时间减少了近一半。 原文：https://javascript.plainengli... 编辑中可能存在的bug没法实时知道，事后为了解决这些bug,花了大量的时间进行log 调试，这边顺便给大家推荐一个好用的BUG监控工具 Fundebug。
38430编辑于 2022-05-23 - 来自专栏thinkphp+vue
面试官：你能回答这两个简单的问题吗
背景 这是我的朋友在最近一次面试中被问到的两个问题，来一起学习一下。 1. 如何防止重复发送多个请求？ 问题： 在我们的工作中，经常需要只发送一次请求，以防止用户重复点击。 两个 整数，并返回它们的数组下标。 方法 2：使用 Map 通常，当使用两个 for 循环来求解一个问题时，我们需要意识到算法的时间复杂度 **(o (n2))** 是可以优化的。 步骤 2： 读 7，发现目标值是 9-7 = 2。 2 存在于 sumCache 中，0 和 1 的索引将被直接返回。 你认为使用 Map 的方法是否简单明了，比 for 循环容易得多？ 这很好。 我们得到了更好的结果。我们只多用了 1.5M 的空间，时间减少了近一半。
44330编辑于 2022-05-20 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
涨薪5K必学高并发核心编程，限流原理与实战，分布式计数器限流
然后介绍access_auth_nginx限流脚本，该脚本使用前面定义的RedisKeyRateLimiter.lua通用访问计算器脚本，完成针对同一个IP的限流操作，具体的代码如下：---此脚本的环境 access_auth_nginx.lua在拼接计数器的key时使用了Nginx的内置变量$remote_addr获取客户端的IP地址，最终在Redis存储访问计数的key的格式如下： count_rate_limit 本小节的Redis Lua分布式计数器限流案例的架构如图9-7所示。 图9-7 Redis Lua分布式计数器限流架构 首先来看限流的计数器脚本redis_rate_limiter.lua，该脚本负责完成访问计数和限流结果的判断，其中会涉及Redis计数的存储访问。 本文给大家讲解的内容是高并发核心编程，限流原理与实战，分布式计数器限流 下篇文章给大家讲解的是高并发核心编程，限流原理与实战，Nginx漏桶限流详解； 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编； 感谢大家的支持
51420编辑于 2022-10-28 - 来自专栏用户1692782的专栏
编码原理（五）--熵编码--CAVLC
上一篇我们讲到了ZigZag扫描，经过这一扫描之后，发现原本是4*4的像素矩阵，就变成了一连串的数字，可以说是二维到一维的一个转换吧，而且经过ZigZag扫描后，一连串的数字的最后大部分为0， 针对这一系列的数字，从概率的角度，再进行一次编码，这个过程称之为熵编码，熵编码主要分为CAVLC，和CABAC，分别代表基于上下文的自适应可变长编码和基于上下文的自适应二进制算术编码，本节介绍CAVLC 一、简介 CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), 基于上下文的自适应可变长编码，主要通过对ZigZag扫描后的序列中的非零值的个数 编码Traillingones: 对于拖尾部分的编码，用0表示+1，1表示-1，从右到左依次编码为011，此时编码后的序列为 0000 100 || 011 3.编码除拖尾以外的非零系数的 根据表9-7，得知，此部分编码为“111”，此时的编码序列为： 0000 100 || 011 | 1 | 0010 | 111 5.
3.8K50发布于 2020-04-10 - 来自专栏Hank’s Blog
Python科学计算：用NumPy快速处理数据
'] print(np.mean(ages)) print(np.mean(chineses)) print(np.mean(maths)) print(np.mean(englishs)) 连续数组的创建 同样 axis 默认是 -1,即沿着数组的最后一个轴进行排序, 也可以取不同的 axis 轴,或者 axis=None 代表采用扁平化的方式作为一个向量进行排 序。 ,即 9-1=8 print(np.ptp(a,0)) #沿着 axis=0 轴的最大值与最小值之差,即 7-1=6(当然 8-2=6,9- 3=6,第三行减去第一行的 ptp 差均为 6) print (np.ptp(a,1)) #沿着 axis=1 轴的最大值 与最小值之差,即 3-1=2(当然 6-4=2, 9-7=2,即第三列与第一列的 ptp 差均为 2) #统计数组的百分位数 percentile 同样你也可 以求得在 axis=0 和 axis=1 两个轴上的 p% 的百分位数 ''' print(np.percentile(a,50)) print(np.percentile(a,50,axis
75520发布于 2020-09-17 - 来自专栏程序员
数组循环移动的几种解决方法
指向的内存空间的前方。 特别地，当要移动的位数超过原数组的长度的一半的时候，我们可以循环的特点减少所需的额外的内存空间。假如如要将上述num向后循环移动7个单位。 则步骤如下： 首先，申请9-7=2个单位的内存空间，起始地址为temp。将num指向的前面两个单位的内容放置在temp中。 （为方便起见，后面我们都用m表示要循环移动的位数、n为要进行循环移位的数组的长度，在这里n == 9） 解法四 上述方案不需要太多额外的空间开销，但是进行移动操作（即交换操作）的步骤太多。应设法削减。 一个直观的想法就是对每一个元素，都直接将它向后循环移动指定的m位数。
1K20发布于 2019-05-25 - 来自专栏福大大架构师每日一题
2025-07-27：将数组变相同的最小代价。用go语言，你有两个长度均为 n 的整型数组 arr 和 brr，还有一个整数 k
将 arr 分成若干连续的子数组，然后按照任意顺序重新排列，这个操作的代价是 k。 2. 选择 arr 中的任意一个元素，并将该元素增加或减少一个正整数 x，代价为 x。 • 将所有差的绝对值相加，得到总代价 r1。 • 这里的意思是，没有使用操作1，即没有重排子数组，仅通过增减元素的值来变换。 2. 计算进行一次重排操作后的代价（r2） • 对两个数组分别进行排序。 排序的目的是将两个数组的元素尽量一一对应，减少单元素调整代价。 • 将 arr 和 brr 都排序后，逐一计算排序后数组对应元素的差值的绝对值之和。 • 再加上一次进行子数组重排操作的代价 k。 • 这里的思路是：尽管重排代价较大，但排序后每个元素差距减小，整体调整代价可能更低。 3. 比较两种方案，选取代价最小的 • 比较不重排情况下的代价 r1 和重排一次情况下的代价 r2。 arr[i] - brr[i])） • 对两个数组排序后： • arr排序后: [-7, 5, 9] • brr排序后: [-5, -2, 7] • 调整代价为：| -7+5 | + |5+2| + |9-
20610编辑于 2025-07-27 - 来自专栏mathor
matlab—基础绘图
str’);，str的位置是我们用的参数，具体有哪些参数，见下图 ? ，依次给对应的线标上对应的标签 ? 图9-7 坐标以及标题 9.6 text() and annotation() 如果我们需要在图像中加入说明性的文本和某些图形比如说箭头，就会分别用到两个函数，一个是text()，一个是annotation *sin(2)]); 有了以上的函数，我们看看做出的图是什么样的 ? 图9-9 示例4 下面我们就要开始讲解如何在图上做出文本以及箭头标志 首先我们先考虑一个问题，那一串积分符号是如何打出来的？ 图9-15 subplot 下面我们给个示例，让大家更清楚的了解subplot的用法 ? 图9-16 示例5 为什么我们画的同一张图，x，y的值都是一样的，但是显示出来的图像却不一样？
1.7K30发布于 2018-07-24 - 来自专栏软件方法
《软件方法》第9章 分析类图进阶（20180619更新）
在这本薄薄的、彩色印刷的书中，作者们认为各个领域之间存在一些领域中性（Domain-Neutral）的基本结构，所以使用四种颜色架构型（Archetype）来描述领域内的各种概念，并试图总结颜色之间的交互规律 图9-1 Peter Coad1992年阐述架构型的文章 本书中讲述的彩色建模技能基于Peter Coad等人的工作，加上了自己的一些理解，所以有些地方和原著有区别。 图9-3 四种架构型的关系 首先要说的是，颜色架构型只是一些建模的提示和建议。 万事万物只要我们乐意，都可以找出它的状态变化，但是一个特定的系统往往是围绕一个或几个关键概念的状态变化而展开的。 图9-4是某个设备管理系统的部分类图。 ? 这个“设备规格”就可以看作“描述”，涂色如图9-7。 ? 图9-7 给“设备规格”涂上颜色 “事物”和“描述”的分离，大大减少了冗余的信息。
65230发布于 2019-09-23 - 来自专栏软件方法
软件方法（下）分析和设计第9章分析 之 分析类图——案例篇（20211228更新）
更大的问题是，上册所描述的举办公开课和群发邮件，涉及到的更多是查询的逻辑，如果是讲解类图的建模，是够用了，但状态变化涉及不多，后文讲解状态机图和序列图时不好展开，而通过状态机来封装修改属性值的逻辑是面向对象建模的重点 图9-6 答题抽奖流程现状-5 9.1.2.3 业务序列图 针对以上流程，绘制现状的业务序列图如图9-7。 图9-7 答题抽奖流程现状业务序列图 从图9-7可以看到，做题软件、抽奖软件和微信之间不直接通信。 老师担任了信息搬运工的角色，用自己的手指按动电脑上的鼠标，把学员的回答搬运到做题软件里，用自己的手指按动手机上的软键盘，把做题软件抽出来的奖品金额搬运到微信里……。 按奖品的价值降序排序。 *价值：每种奖品会设置一个价值，现金的价值为现金的金额，实物奖品的价值为该实物的价格，未抽到奖励视为抽到价值为0的奖品。 7.
1.5K30编辑于 2022-01-04
腾讯云开发者
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