本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记,旨在精炼相关内容知识点,记录笔记,以及根据目前(2022年)的行业技术制作相关补充总结。 微软开发者网络(Microsoft Developer’s Network,MSDN)也提供了Visual Studio的在线文档。
感知机是非常简单的模型,基本不会应用到实际的问题当中,但是它是神经网络和深度学习模型的基础模型。 图片 下表示收集到的六个训练数据。
2-3树正是一种绝对平衡的树,任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质,但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找,根据元素的大小来决定查找的方向。 动画:2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂,删除元素也和插入元素一样先进行命中查找,查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时,删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下,删除叶子节点是比较简单的。 动画:2-3树删除 -----END---
2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据,在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下: ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀,且叶子节点的高度一致,并且如果这里即使是AVL树,那么树的高度也比2-3树高,而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性,2-3树的插入如果破坏了平衡性,那么树本身会产生分裂和合并,然后调整结构以维持平衡性,这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样,2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性,同样树本身也会产生分裂和合并,如下: ? 总结 本篇文章,主要介绍了2-3树相关的知识,2-3树,2-3-4树以及B树都不是二叉树,但与二叉树的大致特点是类似的,它们是一种平衡的多路查找树,节点的孩子个数可以允许多于2个,虽然高度降低了,但编码相对复杂
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数
2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数;重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询:select tno,name , salary From teacher,查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见,分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录,一般将其应用到Web应用程序的分页功能上
2-3 选项卡控件 u本节学习目标: n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件,主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示: 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡,该值应为 True,否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1.
结构缘由 首先,搞清楚2-3查找树为什么会出来,它要解决什么样的问题?假设我们对它的基本已经有所了解了。先给它来个简单的定义: 2-3查找树: 一种保持有序结构的查找树。 而2-3树就是为了规避上述问题而设计发明出来的模型。现在请思考该如何设计它呢? 这里我们从BST遇到的实际问题出发,提出设计指标,再去思考利用些潜在的性质来构建2-3树。 这部分内容,没有什么理论根据,而是我自己尝试去抓些字典的性质来构建,而2-3树的诞生过程并非真的如此,所以仅供参考。 构建2-3树 字典的两个主要操作为:查找和插入。 我就不卖关子了,直接给出2-3树的其中一个基本定义: 一棵2-3查找树或为一颗空树,或由以下节点组成: 2-节点:含有一个键和两条链接,左链接指向的2-3树中的键都小于该节点,右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点:含有两个键和三条链接,左链接指向的2-3树中的键都小于该节点,中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间,右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 !!!
因此,引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树,但 2-3 树已经不是一棵二叉树了,因为 2-3 树允许存在 3 这种节点,3- 节点中可以存放两个元素,并且可以有三个子节点。 2-3 树定义 2-3 树的定义如下: (1)2-3 树要么为空要么具有以下性质: (2)对于 2- 节点,和普通的 BST 节点一样,有一个数据域和两个子节点指针,两个子节点要么为空,要么也是一个2 例如图 2.1 所示的树为一棵 2-3 树: ? 图2.1 2-3 树性质 性质: (1)对于每一个结点有 1 或者 2 个关键码。 (2)当节点有一个关键码的时,节点有 2 个子树。 2-3树查找 2-3 树的查找类似二叉搜索树的查找过程,根据键值的比较来决定查找的方向。 例如在图 2.1 所示的 2-3 树中查找键为H的节点: ? img 2-3树为满二叉树,删除叶子节点 操作步骤:若2-3树是一颗满二叉树,将2-3树层树减少,并将当前删除节点的兄弟节点合并到父节点中,同时将父节点的所有兄弟节点合并到父节点的父节点中,如果生成了4
因为这里是人的数据,所以染色体只需要去1~22的常染色体,提取它的家系ID和个体ID,后面用于提取。
[私有网络.png] 网络规划 私有网络/子网规划 规划2个私有网络 生产环境(私有网络) 开发/测试环境(私有网络) 生产和开发/测试网络不互通,避免开发/测试使用不当影响生产网络, 开发/测试规划在一个私有网络里 一个私有网络规划2个子网 [image.png] 网络开放策略 网络开放规则如下: 网络 开发/测试 生产环境 互联网 开发/测试 - 关闭 防火墙WAF开通进入 生产环境 关闭 - 防火墙WAF开通进入 redis 网络安全组 (只对需要访问的cvm子网络开放 6379) tdsql 网络安全组(只对需要访问的cvm子网络开放 3306) elasticsearch 网络安全组(只对需要访问的cvm子网络开放 9200) mongodb 网络安全组 (只对需要访问的cvm子网络开放 27017) tdmq 网络安全组(只对需要访问的cvm子网络开放协议端口 ) 网关网络安全组(对web防火墙WAF回源IP开放 物理架构图 物理架构图如下,如果选购的WAF是Saas型,那么外网负载均衡可以省略,防火墙直接解析网关服务器IP(注:网关网络策略安全组开放WAF回源IP)。 [image.png]
整体架构提升了企业内部沟通的智能化与便捷性。 WPF旋转板栈设计一例 https://www.cnblogs.com/keepee/p/18820895 该项目展示了一个机台的平面视图设计。 该工具快速、空间效率高,适合网络通信和大量数据存储。
netdata: Real-time performance monitoring
学习过2-3树之后就知道应怎样去理解红黑树了,如果直接看「算法导论」里的红黑树的性质,是看不出所以然。 此时我们借着2-3树去理解基本的红黑树,当然我会在后几篇文章介绍2-3-4树以及基于2-3-4树的红黑树。 红黑是指被指向节点的链接颜色,对于一颗2-3树,因为3-节点的存在有很多不同的二叉树的表示,所以我们只考虑左倾的情况。 (和2-3树等价的,任意节点到其叶子节点的高度都是相同的)。 因为2-3树不存在永久的4-节点,4-节点终归要分解的(在2-3-4树中,为了更好地插入和删除,4-节点可存在于叶子节点和非叶子节点)2-3树一样不行,所以在2-3树中没有任何一个节点能同时和两条红链接相连
直到今天了解了2-3树,才豁然开朗。2-3树是一种神奇的树,它能够保证该树是一个完美树。2-3树可以演化成红黑树,这便是保证红黑树效率的根本。 先说奇葩的2-3树,首先2-3树满足二分搜索树,但每个节点可能存在1或2个数据,对应的该节点就可能存在2或3个子节点 2-3树 ? 2-3树引入.png 2-3树插入操作: ? 2-3树.png 2-3树演化为红黑树 将三节点拆为两个节点,并将左数据节点设为红色来实现2-3树同等功能 ? 红黑树.png
计算节点吞吐量:网络流量监控、TPS、QPS、客户端操作速率、后端操作速率。 计算节点服务器资源:服务器内存使用情况、服务器磁盘空间使用情况、服务器CPU负载情况、服务器CPU使用率、服务器磁盘读写情况、服务器网络流量进出情况、服务器磁盘IO带宽利用率。 监控项有:CPU使用率、内存使用情况、磁盘使用情况、网络进出流量。对超出配置的监控阈值的服务器进行预警、对无法连接的服务器进行故障显示。 网络感知 计算节点支持定时检测集群内计算节点到存储节点、配置库所在服务器间网络质量。对不符合网络质量的链路进行记录配置库以及日志,并展示在管理平台上,方便用户排查因网络问题导致的集群运行异常或故障。
中文分词:指的是将原文的一段段文本拆分成一个个单词的过程,这些单词顺序拼接后组成原文本。分为两个方法:基于词典规则和基于机器学习
概述 TStack整体部署网络架构,采用接入+汇聚二层扁平网络组网架构,如下图所示: image2020-11-9_15-12-29.png 虚拟化计算,块存储,对象存储支持大二层扁平组网,支持交换机线性扩展 网络分类 TStack云平台网络分为管理网、存储接入网、存储内部复制网、业务网(虚拟机数据网)、外部网络和IPMI网,如下图: image2020-11-9_15-57-20.png 管理网:采用千兆网络接口 ,确保云管平台对各物理节点的远程访问与控制; 存储接入网:采用万兆网络接口,确保云平台上承载的业务系统对存储的访问; 存储内部复制网:采用万兆网络接口,确保存储集群之间的访问 业务网(虚拟机数据网):采用万兆网络接口 ,确保云平台上承载的业务系统之间的互联互通; 外部网络:采用万兆网络接口,确保云平台私有网络与物理网络的互访。 IPMI网:采用千兆网络接口,确保运维人员对各物理节点的带外管理与控制。 服务器网络 服务器带外口使用一根1G网线上联至带外管理交换机。
传统企业/数据中心网络主流分为三层分层架构、大二层扁平化架构两大类,二者适用场景、设计思路、优劣势差异明显。 一、三层网络架构(经典三层:接入-汇聚-核心) 分层职责 核心层骨干高速流量转发,不做复杂策略,追求高吞吐、高可靠。 二、大二层网络架构(扁平化架构) 核心思路:弱化分层,扩大二层广播域,分为园区网大二层、数据中心大二层两个分支。 1. 数据中心大二层 诞生背景:云计算虚拟化场景下,虚拟机在线热迁移要求迁移前后IP、MAC、VLAN保持不变,必须依托大范围二层网络。 主流技术:VXLAN,通过隧道技术构建跨物理机房、跨机架的超大二层网络,隔离广播,突破传统VLAN数量限制。
200 GB/s或400 GB/s端口的交换机ASIC的出现意味着每个交换机的端口数量可以比早期的100 GB/s交换机增加一倍到四倍,大企业无需在管道方面投入更多,只需减少网络层数和架构跳数,同时仍能在单个架构中跨越 如此高的成本在Facebook所需的规模上是不可接受的,更糟糕的是,在HPC中心或大型企业也会采用相同的方法构建网络。随后Clos叶脊网络从超大规模中脱颖而出,成为数据中心网络的主流架构。 这是F16网络架构的关键所在,从一个区域或数据中心的任何一台服务器到另一个区域或数据中心的另一台服务器所需的芯片和跳数要少的多。 在一个架构中,从一个机架到另一个机架内最佳的网络跳数为6跳,最差的为12跳,而通过Fabric Aggregator从一个机架到另一个机架的路径在之前就高达24跳。 这种新型F16架构的核心是Minipack 交换机,Facebook表示,与它在网络中取代的 Backpack交换机相比,Minipack交换机的能耗减少了50%。