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6款超级提高效率的chrome插件
是一款网页标签插件，我们通常会因为工作需要，去浏览大量的网页，结果是，打开的网页越来越多，又不敢轻易关掉，害怕再也找不回来。 One Tab可以让你把网页瞬间集中在一个页面，不止大大的减少的cpu运行内存，更能让你的工作更加清爽；
72320发布于 2018-07-24 - 来自专栏苏三说技术
6 种分布式ID
今天咱们继续一起来探究下，分布式ID在分库分表中起到的作用以及如何使用，ShardingSphere-jdbc中已经为我们提供了多种分布式主键ID生成策略。 为什么用分布式主键ID 在传统的单库单表结构时，通常可以使用自增主键来保证数据的唯一性。 为了解决这一问题，我们需要引入专门的分布式 ID 生成器来生成全局唯一的ID，并将其作为每条记录的主键，以确保全局唯一性。 ShardingSphere中为分片表设置主键生成策略后，执行插入操作时，会自动在SQL中拼接配置的主键字段和生成的分布式ID值。 关于分布式 ID 生成器，我曾经撰写过一篇 一口气说出 9种 分布式ID生成方式，详细介绍了多种生成器的优缺点，大家可以作为参考。
74310编辑于 2024-04-19 - 来自专栏菩提树下的杨过
ZooKeeper 笔记(6) 分布式锁
目前分布式锁，比较成熟、主流的方案有基于redis及基于zookeeper的二种方案。 大体来讲，基于redis的分布式锁核心指令为SETNX，即如果目标key存在，写入缓存失败返回0，反之如果目标key不存在，写入缓存成功返回1，通过区分这二个不同的返回值，可以认为SETNX成功即为获得了锁 redis分布式锁，看上去很简单，但其实要考虑周全，并不容易，网上有一篇文章讨论得很详细：http://blog.csdn.net/ugg/article/details/41894947/，有兴趣的可以阅读一下 而基于zk的分布式锁，在锁的释放问题上处理起来要容易一些，其大体思路是利用zk的“临时顺序”节点，需要获取锁时，在某个约定节点下注册一个临时顺序节点，然后将所有临时节点按小从到大排序，如果自己注册的临时节点正好是最小的 关于zk的分布式锁，网上也有一篇文章写得不错，见http://blog.csdn.net/desilting/article/details/41280869 个人感觉：zk做分布式锁机制更完善，但zk
67280发布于 2018-01-18 - 来自专栏look Java
6 zookeeper实现分布式锁
zookeeper实现分布式锁 仓库地址：https://gitee.com/J_look/ssm-zookeeper/blob/master/README.md 锁：我们在多线程中接触过，作用就是让当前的资源不会被其他线程访问 实现分布式锁大致流程 整体思路 所有请求进来，在/lock下创建 临时顺序节点 ，放心，zookeeper会帮你编号排序 判断自己是不是/lock下最小的节点 是，获得锁（创建节点 -- 目前apache只提供了tomcat6和tomcat7两个插件 --> <artifactId>tomcat7-maven-plugin</artifactId> -- 6.开启事务 --> <tx:annotation-driven/> </beans> web.xml 注意哦 ：仔细查看上面的项目结构 创建相应的文件夹 这里也会出现爆红，后面会自己消失 -- 网友投票最牛逼版本 --> </dependency> 在控制层中加入分布式锁的逻辑代码 添加了集群的ip /** * @author : look-word * 2022-07-17 10:
36210编辑于 2023-12-07 - 来自专栏林德熙的博客
高效率工具
本文分享一些提高效率工具 Btsync 关于 btsync 参见：编程大人的介绍 btsync 是分布式网盘，里面可以存放任意内容，我就使用他来分享工具，本文的工具都提供btsync分享。 下载地址： BTSYNC：B6EZLWWDHSMHDHNF6DLOMGKYBSXT7OI4R 杀广告 对于杀弹窗，我推荐 波神的程序 ? 下载地址： Btysnc:BU56XVAJTB62A6BKJAZM6TJKRUUVYU3YP 对于网页版杀广告，我推荐 Adblock ? 9C%89%E9%81%93%E8%AF%8D%E5%85%B8chrome%E5%88%92%E8%AF%8D%E6%8F%92%E4%BB%B6/eopjamdnofihpioajgfdikhhbobonhbb Btysnc: B7ADS3HEN6SZKUSUXLYR4GQ3TTBZLR6F6 录制屏幕 ?
2.1K10发布于 2018-09-19 - 来自专栏*坤的Blog
提高效率
---- layout: default title: 提高效率 category: [文化, 思想] comments: true --- 文章介绍 文章只是个人总结的一些提高效率的办法 同是可以添加一些插件提高效率,比方说eclipse的openexplorer是一个不错的东西.
93220发布于 2018-06-29 - 来自专栏程序猿杂货铺
高效率使用 Github
此处默认你有 Github 账号、安装了 Git 并且熟悉基本的 Git 操作，只是需要寻求部署 Github Pages 方面的知识。GitHub Pages 大家可能都知道，常用的做法，是建立一个 gh-pages 的分支，通过 Setting 里的设置的GitHub Pages 模块可以自动创建该项目的网站。
1.3K30发布于 2019-06-02 - 来自专栏程序员奇点
分布式锁的6个层次
分布式锁的原则 互斥性， 一次只能有一个客户端获得锁， 不死锁，客户端如果获得锁之后，出现异常，能自动解锁，资源不会被死锁。 get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1]) else return 0 end // 在公司的redis-v6包已经支持 = nil { return errCode } // doSomeThing } // 注意，以下代码还不能用cas优化，因为公司的redis-v6还不支持oldvalue 如果丢失的数据跟分布式锁有关，则会导致锁的机制出现问题，从而引起业务异常。针对这个问题介绍两种解法： 使用红锁（RedLock）红锁是Redis作者提出的一致性解决方案。 如果用红锁来实现分布式锁，那么丢锁的概率是(k%)^N。鉴于Redis极高的稳定性，此时的概率已经完全能满足产品的需求。 红锁的问题在于： 加锁和解锁的延迟较大。
37310编辑于 2024-01-22 - 来自专栏罗西的思考
PyTorch 分布式 Autograd (6) ---- 引擎(下)
[源码解析] PyTtorch 分布式 Autograd (6) ---- 引擎(下) 0x00 摘要 上文我们介绍了引擎如何获得后向计算图的依赖，本文我们就接着看看引擎如何依据这些依赖进行后向传播。 ] PyTorch分布式(6) ---DistributedDataParallel -- 初始化&store [源码解析] PyTorch 分布式(7) ----- DistributedDataParallel 然后将在第6点接受到的send方法插入队列，以便在该worker的本地 autograd 引擎上执行。 8）然后将在第6点接受到的send方法插入队列，以便在该worker的本地 autograd 引擎上执行。 autograd 全部分析完毕，前面说过，分布式处理有四大金刚，我们简介了 RPC，RRef，分析了分布式引擎，从下一篇开始，我们开始分析剩下的分布式优化器，此系列可能包括4~6篇。
1.1K30编辑于 2021-12-08 - 来自专栏chester技术分享
.NET分布式Orleans - 6 - 事件溯源
使用场景 在Orleans7中，事件溯源主要应用在以下几个场景： 分布式系统状态同步：在分布式系统中，各个节点之间的状态同步是一个重要问题。 总的来说，事件溯源是一种强大而灵活的设计模式，它在Orleans7中的应用为分布式系统带来了诸多优势。对于软件开发者来说，理解和掌握事件溯源机制，将有助于构建更加健壮、可靠和可扩展的分布式系统。
41510编辑于 2024-03-29 - 来自专栏*坤的Blog
提高效率
---- layout: default title: 提高效率 category: [文化, 思想] comments: true --- 文章介绍 文章只是个人总结的一些提高效率的办法 同是可以添加一些插件提高效率,比方说eclipse的openexplorer是一个不错的东西.
1K20发布于 2018-06-04 - 来自专栏小白晋级大师
分布式系统架构6：链路追踪
这是小卷对分布式系统架构学习的第6篇文章，关于链路追踪，之前写过traceId的相关内容：https://juejin.cn/post/7135611432808218661，不过之前写的太浅了，且不成系统 ，只是简单的理解，今天来捋一下链路追踪的理论1.为什么需要链路追踪在复杂的分布式系统中，系统通常由多个独立的服务组成，几乎每一个前端请求都会形成一个复杂的分布式服务调用链路。 如果需要依赖开发者配合才能使追踪系统生效，这样是无法满足追踪系统“无所不在的部署”这个需求可扩展性：支持分布式部署，具备良好的扩展性，能支持的组件越多越好，至少在接下来几年内能处理服务和集群的规模数据的快速分析 6.链路追踪协议链路追踪协议的发展历史，2016 年 11 月，CNCF 技术委员会接受了 OpenTracing 作为基金会的第三个项目。 6.1 OpenTracing概述：OpenTracing是一个开放的API规范，旨在通过提供一套统一的接口，帮助开发人员能够在其应用中实现分布式追踪和一般的规范标准不同，Opentracing 不是传输协议
41410编辑于 2025-01-01 - 来自专栏站长的编程笔记
MacBook 高效率软件工具
超级右键 - 强大的右键菜单工具 (50 元) 6. SwitchHosts - hosts 文件管理软件 7. FastZip - 性能优异的压缩软件 8. 超级右键 - 强大的右键菜单工具 (50 元) ---- 搜索 超级右键，付费下载 超级右键专业版 6.
1K20编辑于 2022-12-28 - 来自专栏罗西的思考
TensorFlow 分布式环境(6) --- Master 动态逻辑
[源码解析] TensorFlow 分布式环境(6) --- Master 动态逻辑 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(6) --- Master 动态逻辑 1. Strategy 之前，我们首先需要看看分布式的基础：分布式环境。 Systems" [翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "Implementation of Control Flow in TensorFlow" [源码解析] TensorFlow 分布式环境 (1) --- 总体架构 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(2)---Master 静态逻辑 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(3)--- Worker 静态逻辑 [源码解析 ] TensorFlow 分布式环境(4) --- WorkerCache [源码解析] TensorFlow 分布式环境(5) --- Session 1.
87720编辑于 2022-05-09 - 来自专栏开源部署
CentOS 6搭建SkyWalking 做分布式跟踪
Apache Skywalking(Incubator)简介 当企业应用进入分布式微服务时代，应用服务依赖会越来越多，skywalking可以很好的解决服务调用链路追踪的问题，而且基于Java探针技术， Apache Skywalking(Incubator) 专门为微服务架构和云原生架构系统而设计并且支持分布式链路追踪的APM系统，即应用性能监控系统，为微服务架构和云原生架构系统设计。 它通过探针自动收集所需的指标，并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标，Skywalking APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。 依赖第三方组件 JDK8+ Mysql5.6 (不推荐) ElasticSearch: 6.x 环境配置 skywalking-collector服务：192.168.1.100 skywalking-web 5.noarch.rpm sudo yum -y localinstall mysql-community-release-el6-*.noarch.rpm yum install mysql-server
89720编辑于 2022-07-27 - 来自专栏全栈程序员必看
Java分布式锁（6种实现方法）
目录 Java分布式锁 一、基于ReentrantLock锁解决超卖问题(单体) 1.1、重要代码 1.2、测试代码 二、 基于数据库的分布式锁（分布式） 2.1、重要代码 2.2、重要sql语句 2.3 、测试 三、基于redis分布式锁 3.1、重要代码 3.2、yml配置 四、基于分布式锁解决定时任务重复问题 4.1、封装redis分布式锁 4.2、重要代码 4.3、解决任务重复 五、zookeeper 分布式锁代码实现 5.1、重要代码 5.2、测试代码 六、基于curator分布式锁（推荐） 6.1、Application启动类 6.2、测试代码 七、基于redisson分布式锁（推荐） 7.1、测试代码 八、springboot引入redisson（推荐） 8.1、配置文件 8.2、测试文件 九、完整的pom.xml Java分布式锁 ---- 方式 优点 缺点 数据库 实现简单、易于理解 对数据库压力大 import java.util.UUID; /** * @author zhuzhaoman * @date 2020/5/2 0002 17:05 * @description 基于redis分布式锁
3.6K20编辑于 2022-08-30 - 来自专栏golang算法架构leetcode技术php
golang源码分析：dtm分布式事务（6）
在分析完saga模式golang源码分析：dtm分布式事务（5），其它模式就是类似的。
54710编辑于 2023-03-01 - 来自专栏全栈程序员必看
素数推断算法(高效率）
i=6>sqrt(30)算法结束。 i=1; 因为prime[1]=true, 把 [6], [11]标为false i=2 2*i+3>sqrt(30)算法结束。 这样优化以后总共仅仅走6个单位时间。 （比方我们看到的，i=0与i=1时都标了[6],这个就是反复的计算。） 我们能够发现一个规律，那就是3（即i=0）是从下标为[3]的開始筛的，5（即i=1）是从下标为[11]開始筛的（由于[6] 已经被3筛过了）。然后假设n非常大的话，继续筛。 于是外围循环为i时，内存循环的筛法是从 i+(2*i+3)*(i+1)即i*(2*i+6)+3開始筛的。 这个优化也对算法复杂度的减少起到了非常大的作用。
61710编辑于 2022-07-14 - 来自专栏进击的Coder
让 Python 高效率工作
我是个只会用 Excel 的数据分析工作者。有一天，我和同事大鹏约好晚上一起喝酒，离下班还有 5 分钟，老板突然 Q 我：
91060发布于 2019-09-12 - 来自专栏资源合集
高效率设计，无限创意实现——CATIA V5-6R2020+全版本安装包
CATIA V5-6R2020版本在基础功能上有所强化，针对工业、航空、汽车、造船等诸多领域的需要，推出了多项更加高效的功能特性。 CATIA V5-6R2020的特点之一就是它的模块化设计，每一个模块都可以进行单独的开发和部署，同时也可以灵活地进行集成和组合。 CATIA V5-6R2020是一款具有高度实用性和实时控制性的软件，它能够让工程师和设计师们设想和模拟出他们的设计。 CATIA V5-6R2020拥有强大的渲染引擎和可选组件，它使得动态的3D实时界面得到了更加自然且更直观的表现。 6.点击下一步。
1.6K00编辑于 2023-04-18
腾讯云开发者
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