徐小夕 徐小夕
5年前
JavaScript 中的二叉树以及二叉搜索树的实现及应用
接下来让我们一起来探讨js数据结构中的树。这里的树类比现实生活中的树,有树干,树枝,在程序中树是一种数据结构,对于存储需要快速查找的数据非有用,它是一种分层数据的抽象模型。一个树结构包含一系列存在父子关系的节点。每个节点都有一个父节点以及零个或多个子节点。如下所以为一个树结构:)(https://imghelloworld.osscnbe
Wesley13 Wesley13
4年前
java并发编程之二
CountDownLatch类  允许一个或多个线程等待直到在其他线程中执行的一组操作完成的同步辅助。  CountDownLatch能够使一个线程在等待另外一些线程完成各自工作之后,再继续执行。使用一个计数器进行实现。计数器初始值为线程的数量。当每一个线程完成自己任务后,计数器的值就会减一。当计数器的值为0时,表示所有的线程都已经完成了任务,然后在
Wesley13 Wesley13
4年前
java 压缩文件
  今天改善一个项目,一个单据里面有十多个附件,其中一个需求是希望选中一个单据,点击导出按钮,将所有的附件都下载下来,一开始考虑模拟浏览器窗口点击保存自动下载,但感觉实现有点复杂,也不太熟悉。所以就想了一种简单的方法,把所有附件进行压缩,再下载压缩包。虽然多了用户解压缩的步骤,但总体还是方便很多。以下是实现过程:1、导入jar包:ant.jar(
Wesley13 Wesley13
4年前
MySQL 事务(4)
什么是事务?数据库事务(transaction)是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列,这些操作要么全部执行,要么全部不执行,是一个不可分割的工作单位。事务由事务开始与事务结束之间执行的全部数据库操作组成。这里有两个关键点,第一,它是数据库最小的工作单元,是不可以再分的。第二,它可能包含了一个或一系列DML语句,包括inser
Stella981 Stella981
4年前
Deepin系统安装
前一阵,我想把deepin15.10系统装在我的U盘上,首先你的用2个U盘,一个是安装盘,一个U盘是当你想安装到的硬盘,如果一个U盘的话写入时没用的,他也不能自己把自己分区,执行安装了。硬盘模式,我用的是MBR,貌似GPT也可以,还更好用!我还没来得及实践。安装成功了也没什么问题,HDMI显示器我的不显示,解决方法是$xrandrli
Stella981 Stella981
4年前
Node.js 应用故障排查手册 —— 利用 CPU 分析调优吞吐量
楔子在我们想要新上线一个Node.js应用之前,尤其是技术栈切换的第一个Node.js应用,由于担心其在线上的吞吐量表现,肯定会想要进行性能压测,以便对其在当前的集群规模下能抗住多少流量有一个预估。本案例实际上正是在这样的一个场景下,我们想要上线Node.js技术栈来做前后端分离,那么刨开后端服务的响应QPS,纯使用Node.js
Wesley13 Wesley13
4年前
3分钟搞定SpringBoot+Mybatis+druid多数据源和分布式事务
    在一些复杂的应用开发中,一个应用可能会涉及到连接多个数据源,所谓多数据源这里就定义为至少连接两个及以上的数据库了。    下面列举两种常用的场景:    一种是读写分离的数据源,例如一个读库和一个写库,读库负责各种查询操作,写库负责各种添加、修改、删除。    另一种是多个数据源之间并没有特别明显的操作,只是程序
Wesley13 Wesley13
4年前
MYSQL性能优化分享(分库分表)
1、分库分表很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分库与分表是一个很不错的解决途径,也就是性能优化途径,现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢,同事的做法是将其散列到100个表中,分别从members0到members99,然后根据mid分发记录到这些表中,牛逼的代码大概是
Stella981 Stella981
4年前
K8s基本概念入门
k8s是一个编排容器的工具,其实也是管理应用的全生命周期的一个工具,从创建应用,应用的部署,应用提供服务,扩容缩容应用,应用更新,都非常的方便,而且可以做到故障自愈,例如一个服务器挂了,可以自动将这个服务器上的服务调度到另外一个主机上进行运行,无需进行人工干涉。那么,问题来了,要运维何用?   k8s可以更快的更新新版本,打包应用,更新的
PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数
PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数,我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子:在上面这个例子中,输入是包含两个正值、两个负值的张量,对其调用ReLU函数,负值将取为0,正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节,我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。