Semaphore前情提要在学习本章前，需要先了解ReentrantLock源码解析，ReentrantLock源码解析里介绍的方法有很多是本章的铺垫。下面，我们进入本章正题Semaphore。从概念上来讲，信号量（Semaphore）会维护一组许可证用于限制线程对资源的访问，当我们有一资源允许线程并发访问，但我们希望能限制访问量，就可以用信号量对访问线程

当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时就需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。谈优化前的准备工作为了对下面列举的一些优化进行测试，需要使用已有的一张表作为实际例子。表名：order\_history。描述：某个业务的订单历史表。主要字段

HiZoomHiZoom:一个简单，易用，轻量（3KB）的jQuery放大镜插件。特性简单：文档详细清楚，直接上手轻量:压缩后的文件仅仅3KB，是MagicZoom插件的 1/24兼容性强：Chrome，Firefox，Safari，IE9依赖

国际数据公司(IDC)最新发布的平板电脑季度跟踪报告显示：2020年第二季度中国平板电脑市场出货量约661万台，同比增长17.7%，“后疫情”时代，中国平板电脑市场快速恢复。SlateTablet(传统直板式平板电脑)出货量约269万台，同比下降41.6%;DetachableTablet(可插拔键盘平板电脑)出货量约392万台，同比增长286.0%，近

背景及现象report\_product\_sales\_data表数据量2800万；经测试，在当前数据量情况下，orderby主键id，limit最大到49的时候可以用到索引report\_product\_sales\_data\_hq\_code\_orgz\_id\_index，大于49时就走PRIMARY主键索引。

对于hash算法，有几个问题避无可避的。问题1:hash冲突的问题？1\.背景介绍：在数据量很大的时候，就会出现hash之后的数值，指向相同的位置，也就是所谓的hash冲突。这个取决于hash算法的好坏，以及数据量的大小，hash算法越差，数据量越大，hash冲突的概率就会越大。2\.然而一旦出现了hash冲突，我们该怎么办

引言我们知道，持续查询的驱动引擎StreamExecution会持续不断地驱动每个批次的执行。对于不需要跨批次的持续查询，如map(),filter()等，每个批次之间的执行相互独立，不需要状态支持。而比如类似count()的聚合式持续查询，则需要跨批次的状态支持，这样本批次的执行只需依赖上一个批次的结果，而不需要

EQ设置0，200，1K，3K，14K分别代表了1：低频量（决定低音多少，少了则没有低频，多了则有轰轰声）2：中低频，（决定了音乐整体的丰满度，少了声音淡薄，多了空间变小）3：中频量（决定了中频的多少，少了声音远，多了声音近）4：中高频（决定了音乐整体的明暗度，少了发闷，多了声音变薄）5：高频量（决定了高频的多少，

下载方式：远程ftp下载下载url路径：ftp://58.215.217.12:2121账号：seed2020密码：seed@123ftp使用方式见比赛讨论贴数据尚未完全完成标注和切分，所以需要分批提供下载，提供下载数据说明如下：1、医疗卫生初赛数据集01.rar：初赛数据集，共205张，全部为阴性样本数据2、医疗卫生初赛数据集02.

1、背景魔笛活动平台目前在采集每个活动的用户行为数据并进行查询，解决线上问题定位慢，响应不及时的问题，提升客诉的解决效率。目前每天采集的数据量5000万，一个月的数据总量15亿，总数据量40亿，随着接入的活动越来越多，采集上报的数据量也会越来越大。目