package stream; import java.io.*; /** * @author*/ public class TestStream { public static void main(String[] args) throws IOException { // *********************** read File file = new File("D:/stream/note.txt"); F
1、头文件 #pragma once class CSplitStr { private: //切分的标志符号 CString m_sSplitFlag; //连续的切分的标志符号当成一个标志处理 BOOL m_bSequenceAsOne; //被切分的文本 CString m_sData; public: CSplitStr(); virtual ~CSplitStr(); //得到切分好的文本串
可能有以下4个原因（排查思路） 1.没有索引或者SQL没有命中索引导致索引失效 2.单表数据量过多，导致查询遇到瓶颈。 3.网络原因或者机器自身负载过高 4.热点数据导致单点负载不均衡 解决方案 1.没有索引或者SQL没有命中索引导致索引失效 我们可以打开MySQL的慢查询日志，收集一段时间的慢
IK分词器简介 IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始IKAnalyzer已经推出 了3个大版本。最初，它是以开源项目Lucene为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为 面向Java的公用分
傅里叶变化(FTT)： 主要思想：任何连续周期信号可以由一组适当的正弦曲线(函数)或者它们的积分组合而成 正弦信号特征：输入输出保持不变 可当做信号的特征向量 对应频域图： 频域： 幅度和相位：幅度-分量的幅度 角度是波的相对相位 频域图：横轴频率 纵轴幅度 描述了信号的频率结构及频率
MyCat实现分库分表 一 开源数据库中间件-MyCat 如今随着互联网的发展，数据的量级也是撑指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难，传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对
1. 前言 本文将介绍希尔排序、归并排序、基数排序（桶排序）、堆排序。 在所有的排序算法中，冒泡、插入、选择属于相类似的排序算法，这类算法的共同点：通过不停地比较，再使用交换逻辑重新确定数据的位置。 希尔、归并、快速排序算法也可归为同一类，它们的共同点都是建立在分治思想之上。把
1.表分区基本概念 什么是表分区？ 表分区mysql自带的数据切分技术，根据一定的规则把存放数据的文件分成了许多小块，存储在磁盘中不同区域。 通过提升磁盘io能力，来加快查询的速度，表分区可以让mysql单表保存更多的数据，提升查询性能。 分区不会更改数据表的机构，发生变化的只
一.Spring bean 是线程安全的吗 线程不安全的，spring容器本身并没有针对于bean采取什么线程安全策略 Spring 的 bean 作用域（scope）类型 1）、singleton:单例，默认作用域。 2）、prototype:原型，每次创建一个新对象。 3）、request:请求，每次Http请求创建一个新对象，适用于WebAppli
传送门 分析：两条直线如果平行则有3个平面，所以没加条直线，至少增加一个平面。 每增加一个结点（之间没有出现的）就多一个平面。所以遍历直线与之前的直线求交点，如果之前交点未出现，就加1。 求交点的 相除 会有小数，一定要保留，否则误差太大，所以要取一定的精度，代码是把误差缩小在0.0
分库 垂直切分(纵向切分) 比如说一个电商平台，里面包含了订单系统，物流系统，仓储系统等，原先是用的同一个数据库，现在我们可以设计成每个系统都有自己的数据库服务器，不公用同一个数据库，不同系统之间的数据可以通过API调用来，这样压力就会小很多。这可以理解为垂直切分。 水平切分(横向
hbase 中的 regions(分区) Hbase的数据以HFile的格式存在于HDFS 手动切分表来生成多个regions split '表名','rowkey' 就会按照 指定的 rowkey 切分这张表 例如 split 'test','10' 将 test 表 按10 切分，生成两个region hbase:meta --- 存储表的元数据的 例如 region 的范围 hb
阅读了王概凯先生架构漫谈的前四章，我从架构的概念到如何做好一个架构，得到了一个初步的理解。在课程之初，我们并不知道什么是架构。 在第一章王概凯先生就为我们阐述了架构的定义：我个人理解的架构就是将一件事儿分切成小块的问题，然后再进行解决。根据要解决的问题，对目标系统的边界进
单词拆分 题目描述：给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词的列表 wordDict，判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。 说明： 拆分时可以重复使用字典中的单词。 你可以假设字典中没有重复的单词。 示例说明请见LeetCode官网。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://
1. Nginx服务的信号控制 1.1.Nginx服务的信号控制 调用命令为 kill -signal PID signal:即为信号；PID即为获取到的master线程ID 1. 发送TERM/INT信号给master进程，会将Nginx服务立即关闭。 kill -TERM PID / kill -TERM `cat /usr/local/nginx/logs/nginx.pid` kill -INT PID / k
备战春招之MySQL：历年高频面试真题梳理及众多学习笔记和书籍 吊打MySQL：21性能优化实践+学习导图+55面试+笔记+20高频知识点 秋招面试总结：Java+并发+Spring+MySQL+分布式+Redis+算法+JVM等 1.什么是分库分表 从字面上简单理解，就是将原本存储在一个库的
1：单节点MySQL的瓶颈在哪 你是个天才，你浑身是铁，碾的了多少钉子 MySQL单机的存储能力、连接数是有限的，它自身就很容易会成为系统的瓶颈。 当单表数据量在百万以里时，我们还可以通过添加从库、优化索引提升性能。 数据量朝着千万以上趋势增长，再怎么优化数据库，很多操作性能仍下降严重
最近有个需求，想读取一个文件中的每行数据，分别处理，用for循环的时候，会把每行的数据按照空格和回车进行循环，没法拿到整行数据，查了下网上资料，决定修改下分隔符号。 脚本及说明如下： IFS_old=$IFS # 记录老的分隔符IFS=$'\n' # 以换行符作为分隔符for line in `cat 要处理
MySQL 分库分表方案，总结的非常好！ 前言 公司最近在搞服务分离，数据切分方面的东西，因为单张包裹表的数据量实在是太大，并且还在以每天60W的量增长。 之前了解过数据库的分库分表，读过几篇博文，但就只知道个模糊概念， 而且现在回想起来什么都是模模糊糊的。 今天看了一下午的数据库分
一、数据处理分类 1. 海量数据处理，按照使用场景主要分为两种类型： 联机事务处理（OLTP） 面向交易的处理系统，其基本特征是原始数据可以立即传送到计算机中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。简单地说，主要是对数据的插入、修改、删除，所以对事物和实时性要求比较高。 联机分
切分定理 切分 把图中的节点分为两部分，称为一个切分（Cut）； 横切边 如果一个边的两个端点，属于切分（Cut）不同的两边，这个边称为横切边（Crossing Edge）; 切分定理 给定任意切分，横切边中权值最小的边必然属于最小生成树； 树也可以理解图 子节点可以理解为邻接节点 一节点 的所有子节点成为邻
决策树一回归 文章目录 决策树一回归一、概述二、回归树建立1. 原理2. 算法叙述 三、示例四. Python 实现程序源代码运行结果: 参考: 核心: 划分点选择 + 输出值确定. 一、概述 决策树是一种基本的分类与回归方法, 本文叙述的是回归部分.回归决策树主要指 CART (classi
图形的合并切分 from imutils import * image = imread('test.jpg') image.shape #查看形状 (400, 300, 3) (R, G, B) = cv2.split(image) #将三通道的数值切分出来 print(R.shape) print(G.shape) print(B.shape) (400, 300) (400, 300) (400, 300) merged = cv2.m
一、切分窗口打开文件 :sp —— 水平切分窗口 :vsplit —— 垂直切分窗口 二、切分的窗口之间切换编辑 ctrl+w+方向键 —— 切换到前／下／上／后一个窗格 ctrl+w+h/j/k/l —— 切换到前／下／上／后一个窗格
7-125 切分表达式——写个tokenizer吧 (20 分) [先说点出题背景] 这个题是为低年级同学、学C语言的同学准备的，因为，对这部分同学，这个题目编写起来略有一点复杂。如果是高年级、学过了正则表达式（Regular Expression）的同学或者学过了Java等OO语言的同学做这个题，应当发现这题比较简
