导读： 本文从哈希表传统设计与解决思路入手，深入浅出地引出新的设计思路：从尽量规避哈希冲突，转向了利⽤合适的哈希冲突概率来优化计算和存储效率。新的哈希表设计表明 SIMD 指令的并⾏化处理能⼒的有效应⽤能⼤幅度提升哈希表对哈希冲突的容忍能⼒，进⽽提升查询的速度，并且能帮助哈
串多用顺序结构，链式结构少用，这里提供链串的基本格式 #include<iostream>using namespace std;#define max 100typedef struct chunk{ char c[max + 1]; linkchunk next;}chunk,* linkchunk; typedef struct{ linkchunk front;//头指针 linkchunk rear
一、找到dmaolloc的内存内存释放的机制总结，也很容易反推出其内存分配的机制，挺好的转一下（转自：http://blog.chinaunix.net/uid-796091-id-2035309.html） 1. 不考虑TRIM_FASTBINS的影响，对于小于64个字节(FASTBIN_THRESHOLD)的内存块，free直接将释放的内存块放入fastbin，供下次malloc使用
from pydub import AudioSegment from pydub.utils import make_chunks audio = AudioSegment.from_file("./nnqdzj01.mp3", "mp3") size = 30000 #切割的毫秒数 10s=10000 chunks = make_chunks(audio, size) #将文件切割为30s一块 for i, chunk in enumerate(ch
点击上方 "编程技术圈"关注, 星标或置顶一起成长 后台回复“大礼包”有惊喜礼包！ 每日英文 Don't go after what you want, you'll never have it. Don't ask, the answer is always No. Don't go forward, you will stay forever. 不去追逐你所渴求，你将永远不会拥有。不开口
曾经144区的王者学了计算机后头发逐渐从李白变成了达摩 秀发有何用，变秃亦变强 （emmm徒弟说李白比达摩强，变秃不一定变强） 前言 前几天开了农药的安装包，发现农药是.Net实现的游戏虽然游戏用的语言和排位一样让人恼火但感觉图片美工还是可以的比如：不知...不知道你们是不是和我一样喜
import requests def download_file(url, path): with requests.get(url, stream=True) as r: chunk_size = 1024 content_size = int(r.headers['content-length']) print(r,'ks') '下载开始' with open(path, "wb") as
最近，在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的ELK或者EFK比较重，再加上现阶段对于ES复杂的搜索功能很多都用不上最终选择了Grafana开源的Loki日志系统，下面介绍下Loki的背景。 背景和动机 当我们的容器云运行的应用或者某个节点出现问题了，解决思路应该如下： 我们的监控使用
在实际项目中，Rollup 通常会生成 “共用” chunk —— 被两个或以上的其他 chunk 共享的 chunk。与动态导入相结合，会很容易出现下面这种场景： 在无优化的情境下，当异步 chunk A 被导入时，浏览器将必须请求和解析 A，然后它才能弄清楚它首先需要那个共用 chunk C。这会导致额外的网络往
import pyaudio from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import lines import numpy def paly_audio(data): color = ["red", "black", "yellow", "green", "pink", "gray", "lightgre
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序数据库，专注于海量时序数据的高性能读、写、高效存储与实时分析等，在DB-Engines Ranking时序型数据库排行榜上常年排名第一。 InfluxDB可以说是当之无愧的佼佼者，但 InfluxDB CTO Paul 在 2020/12/10 号在博客中发表一篇名为：Announcing Inf
导读：本文从哈希表传统设计与解决思路入手，深入浅出地引出新的设计思路：从尽量规避哈希冲突，转向了利⽤合适的哈希冲突概率来优化计算和存储效率。新的哈希表设计表明 SIMD 指令的并⾏化处理能⼒的有效应⽤能⼤幅度提升哈希表对哈希冲突的容忍能⼒，进⽽提升查询的速度，并且能帮助哈希表进
代码示例 public static void main(String[] args) { PooledByteBufAllocator allocator = PooledByteBufAllocator.DEFAULT; int chunkSize = 1 * 1024 * 1024; ByteBuf byteBuf = allocator.heapBuffer(chunkSize); int chunkSize2 = 9 * 10
引言云硬盘对IaaS云计算平台有至关重要的作用，几乎已成为必备组件，如亚马逊的EBS(Elastic Block Store)、阿里云的盘古、OpenStack中的Cinder等。云硬盘可为云计算平台带来许多优良特性，如更高的数据可靠性和可用性、灵活的数据快照功能、更好的虚拟机动态迁移支持、更短的主机故障恢
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序数据库，专注于海量时序数据的高性能读、写、高效存储与实时分析等，在DB-Engines Ranking时序型数据库排行榜上常年排名第一。 InfluxDB可以说是当之无愧的佼佼者，但 InfluxDB CTO Paul 在 2020/12/10 号在博客中发表一篇名为：Announcing Inf
参考网站：https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html 多进程模板 def show_predict_batch(predict_model_list, predict_path): """ 批量处理预测模型 @predict_model_list: 预测的模型列表 @predict_path: 预测模型
webpack配置-devServer详细配置-proxy跨域（vue+react都可以使用的跨域代理方式） 比较上一篇博客的webpack.config.js文件仅更新了resolve对象；webpack配置-resolve常用配置. const { resolve } = require("path");// 路径处理 const htmlWebpackPligins = require("html-webpack
optimization:{ splitChunks:{ chunks:'all', //以下这些默认值不用写 minSize:30*1024 ,//分割的chunk最小为30kb maxSize:0,//最大没限制, minChunks: 1 , //要提取的chunk最受被引用1次, maxAsyncRequests:5, //按需加载时,并行加
entry: 入口起点 1. string --> './src/index.js' 打包形成一个chunk,输出一个bundle文件 此时chunk的名称默认是main 因为没有制定输出的名字 output: {filename: '[name].js',path:resolve(__dirname,'build')} 默认就是main.js
module.exports = { entry:'./src/index.js' output: { //文件名称(指定名称+目录) filename:'js/[name].js' //输出文件目录(将来所有资源输出的公共目录) path:resolve(__dirname,'build'), // 一般是生产环境,所有资源引入公共路径前缀 --->'imgs/a.jpg
例如，wav是一种音频文件的格式，音频文件为二进制文件。wav文件由头部信息和音频采样数据构成。前面为头部信息，包括声道数、采样频率、编码位宽等，后面是音频采样数据。要求：使用Python，分析一个wav文件头部信息，处理音频数据。解决方案：通过内置函数open()指定mode参数为rb，以二进制模式读
目录 架构 一致性模型 系统交互 快照 master节点管理 文件锁 文件删除 过期失效的副本检测 高可用 数据完整性 架构 gfs(google file system)包含一个master节点和若干个chunk server。master节点维护元数据，chunk server存储实际数据。访问gfs通过client进行，client通过lib
这篇文章是我在公司 TechDay 上分享的内容的文字实录版，本来不想写这么一篇冗长的文章，因为有不少的同学问是否能写一篇相关的文字版，本来没有的也就有了。 说起来这是我第二次在 TechDay 上做的分享，四年前第一届 TechDay 不知天高地厚，上去讲了一个《MySQL 最佳实践》，现在想起来那
文章目录 0 mongo查询简图（mongos-->config servers --> shard）1 分片是什么？为什么要用分片？2 分片分为几类？3 分片键的限制 和 选择逻辑4 分片后会对查询，写入等造成什么样的影响参考链接： 0 mongo查询简图（mongos–>config servers --> shard） 实现分片集群时，MongoDB 引入 Co
安装pyaudiosudo apt-get install python-pyaudio python3-pyaudio声音录制import pyaudioimport wavedef record_audio(wave_out_path,record_second): CHUNK = 1024 FORMAT = pyaudio.paInt16 CHANNELS = 2 RATE = 44100 p = pyaudio.PyA
