5.6 探讨软件系统的三高设计和容错机制设计

news2024/11/26 21:22:55

在这里插入图片描述

一、引言

1. 软件系统的重要性

软件系统的三高性能设计和容错性设计是非常重要的,因为它们直接影响着系统的可用性、可靠性和效率。以下是它们的重要性:

1. 高性能设计:高性能设计意味着系统能够在高负载和大并发情况下仍能保持良好的响应速度和吞吐量。这对于处理大量的数据和请求非常关键,尤其是在现代互联网应用和分布式系统中。高性能设计可以提高用户体验,减少等待时间,提升系统的效率和生产力。

2. 高容错性设计:容错性设计意味着系统能够在出现故障、错误或异常情况下正常运行,并能够快速地恢复正常操作。容错性设计可以提高系统的可靠性和稳定性,减少系统的停机时间和数据丢失风险。尤其是在关键业务系统和大规模分布式系统中,容错性设计可以保证系统的持续可用性和可靠性。

3. 高可扩展性设计:高可扩展性设计意味着系统能够随着用户需求的增长而进行水平扩展,保持高性能和高容错性。可扩展性设计可以提高系统的弹性和适应性,使系统能够应对用户数量、数据量和业务复杂性的快速变化。高可扩展性设计可以减少系统的资源浪费,提高系统的效率和灵活性。

综上所述,软件系统的三高性能设计和容错性设计对于现代软件系统的正常运行和发展至关重要,它们可以提高系统的可用性、可靠性和效率,保证系统的持续可用性和稳定性。

2. 软件系统的三高性能和容错性

软件系统的三高性能和容错性是指软件系统在运行过程中具备高性能、高可用性和高容错性的特点。

高性能:软件系统的高性能是指系统在处理大量数据、复杂计算和高并发请求等情况下,能够保持稳定的响应速度和吞吐量。为了实现高性能,软件系统可以采用优化算法、并行计算、负载均衡等技术手段,以提高系统的运行效率和吞吐量。

高可用性:软件系统的高可用性是指系统能够保持24小时不间断地运行,并且在存在故障或意外情况下,能够尽快地恢复正常运行。为了实现高可用性,软件系统可以采用冗余设计、故障转移、备份和恢复等技术手段,以提高系统的稳定性和可用性。

高容错性:软件系统的高容错性是指系统在面对意外故障或异常情况时能够自动检测并进行合理的处理,而不会导致系统崩溃或数据丢失。为了实现高容错性,软件系统可以采用错误检测和纠正、异常处理、数据备份和恢复等技术手段,以提高系统的可靠性和容错性。

综上所述,软件系统的三高性能和容错性是指系统具备高性能、高可用性和高容错性的特点,可以通过优化算法、并行计算、负载均衡、冗余设计、故障转移、备份和恢复、错误检测和纠正等技术手段来实现。

二、三高性能设计

1. 性能设计的定义

性能设计是指在设计过程中考虑并优化系统、产品或服务的性能指标,以提供更高效、更稳定、更可靠的使用体验。性能设计涵盖了多个方面,包括响应时间、吞吐量、负载能力、可扩展性、可靠性等。通过合理的性能设计,可以提高系统的响应速度、减少资源消耗、提升用户满意度。性能设计需要在需求分析和系统架构设计阶段进行,并在系统开发和运维过程中持续优化和监测。

2. 优化算法和数据结构

优化算法和数据结构是指对现有的算法和数据结构进行改进,以提高其性能和效率。优化算法和数据结构可以在以下几个方面进行:

1. 时间复杂度优化:通过改进算法的设计和思路,减少算法的时间消耗。常见的方法有使用更高效的数据结构、减少不必要的计算、使用动态规划等。

2. 空间复杂度优化:减少算法在内存使用方面的开销。可以使用空间换时间的方法,例如使用哈希表、缓存等。

3. 算法优化:通过对算法的细节进行优化,减少算法的执行时间和资源消耗。例如使用剪枝、启发式搜索等。

4. 数据结构优化:选择合适的数据结构来降低算法的时间和空间复杂度。常见的数据结构优化包括使用哈希表、红黑树、堆、图等。

5. 并行化优化:将算法和数据结构设计为可以并行执行的形式,以提高计算效率。可以使用多线程、并行计算等技术实现。

6. 缓存优化:利用计算机的缓存机制,合理利用数据的局部性原理,提高算法和数据结构的访问速度。

优化算法和数据结构是一项复杂而且需要综合考虑多个方面的工作,需要对问题进行深入的分析和理解,并运用合适的方法和技术进行改进。

3. 并发和并行处理

并发和并行是指多个任务的处理方式。

并发是指多个任务交替进行,每个任务在某个时间段内被执行一部分,然后切换到下一个任务,依次循环执行。在并发处理中,每个任务都有机会被执行,但是可能需要等待其他任务的执行。并发处理通常利用单个处理器或者多个处理器的时间片轮转进行任务切换。

并行是指多个任务同时进行,每个任务都在一个独立的处理器核心上执行,互不影响。在并行处理中,多个任务同时执行,可以利用多个处理器或者多个处理器核心并行执行任务,从而提高处理能力。

并发和并行处理在实际应用中有不同的应用场景和优势。

并发处理适用于需要资源共享、任务之间有依赖关系、任务执行时间较短且切换开销相对较大的情况。例如,操作系统的多任务调度和网络服务器的请求处理,都需要使用并发处理来实现。

并行处理适用于需要处理大量数据、任务之间没有依赖关系、任务执行时间较长的情况。例如,科学计算、图像处理和视频编码等任务,可以利用并行处理来加速处理时间。

在实际应用中,通常会将并发和并行处理结合起来,根据任务的性质和需求选择合适的处理方式。

4. 资源管理和优化

资源管理和优化是指对企业、组织或个人拥有的资源进行有效分配和最大化利用的过程。资源可以包括人力资源、物资资源、财务资源、技术资源等。

资源管理的目标是实现资源的高效利用和优化,以提高企业的效益和竞争力。通过合理分配资源,并进行有效的监控和控制,可以避免资源的浪费和冗余,提高资源利用效率。同时,资源管理还可以帮助企业进行风险管理,减少潜在的风险和损失。

资源优化是指在资源管理的基础上,通过引入新的技术、流程和策略,不断提高资源的利用效率和产出效益。通过优化资源的配置和使用方式,可以实现资源的最大化价值。同时,资源优化还可以帮助企业适应市场环境的变化,提高对市场变化的应变能力。

对于企业来说,资源管理和优化是一个持续改进的过程。企业需要不断进行资源分析,找出存在的问题和瓶颈,并采取相应的措施进行改进和优化。同时,企业还需要关注新的资源管理和优化技术的发展,不断引入新的方法和工具,提升资源管理和优化的水平。

5. 缓存和预取技术

缓存和预取技术是用于提高计算机系统性能的两种重要技术。

缓存技术是一种将频繁访问的数据临时存储在快速存储设备(如高速缓存)中的技术。当计算机需要访问数据时,它首先会检查缓存中是否存在该数据。如果存在,计算机将直接从缓存中读取数据,从而避免了访问主存(内存)的延迟。这样可以大大提高计算机的数据访问速度。

预取技术是一种通过提前将可能被访问的数据预先加载到缓存中的技术。预取技术可以根据之前的数据访问模式,预测下一次可能需要访问的数据,并将其预先加载到缓存中。这样,当计算机需要访问这些数据时,它们已经在缓存中了,可以快速获取,从而减少了访问主存的延迟。

缓存和预取技术的主要优势是可以减少对主存的访问次数和延迟,从而提高计算机系统的性能。它们在各种计算机系统中都得到广泛应用,包括处理器、存储系统、网络等。

三、容错性设计

1. 容错性设计的定义

容错性设计是指在系统设计和实现过程中,为了应对各种可能的故障和错误,采取一系列措施来保证系统的可靠性和稳定性,即使在面对故障或错误情况下也能够继续正常运行或者恢复正常运行状态。容错性设计的目的是通过预防、检测、纠正和恢复机制来减少故障和错误对系统正常功能的影响,提高系统的可用性和可靠性。容错性设计在各种领域的系统中都非常重要,尤其是对于关键系统和高可用性系统,如航空航天、金融、电信等行业的系统。

2. 错误处理和恢复机制

错误处理和恢复机制是计算机系统中的一种重要机制,用于处理程序运行过程中可能出现的错误和异常情况。它能够帮助程序在出现错误时进行相应的处理,并尝试恢复到正常的运行状态。

错误处理机制包括两个方面:错误检测和错误处理。错误检测是指系统在程序运行过程中不断监测和检测是否出现错误。一旦发现错误,系统会触发错误处理机制进行相应的处理。

错误处理的方式有多种,包括以下几种常见的方式:

1. 异常处理:当程序发生异常情况时,可以通过捕捉异常来进行相应的处理。通过使用try-catch语句,可以捕捉并处理特定类型的异常。在捕捉到异常时,可以执行一系列的处理操作,例如打印错误信息、记录日志、回滚事务等。

2. 返回错误码:程序在遇到错误情况时,可以通过返回特定的错误码来表示错误类型。调用者可以根据返回的错误码来进行相应的处理,例如输出错误信息、尝试重新执行等。

3. 异常退出:对于一些严重的错误情况,程序可能无法继续执行下去,此时可以选择异常退出。异常退出会终止程序的运行,并在退出之前进行一些清理操作,例如释放资源、关闭文件等。

恢复机制是指当程序出现错误时,尝试修复错误并恢复到正常的运行状态。恢复机制可以包括以下几个方面:

1. 自动恢复:程序可以根据错误类型进行自动修复。例如,当发生内存分配错误时,程序可以尝试释放一些不再使用的内存空间,以便继续执行。

2. 重试机制:对于一些临时性的错误,程序可以选择重新执行失败的操作,以期在重试后能够成功。例如,网络请求失败时,程序可以选择重新发送请求。

3. 回滚机制:对于一些涉及到多个步骤的操作,当其中某一步骤出现错误时,可以选择回滚操作,将之前已经执行的步骤恢复到原始状态。例如,在数据库事务中,如果某一步骤执行失败,可以选择回滚事务,撤销之前的操作。

在设计和实现程序时,要考虑错误处理和恢复机制,以提高程序的稳定性和可靠性。合理的错误处理和恢复机制能够帮助程序在出现错误时尽可能地进行相应的处理,并尝试修复错误,从而保证程序的正常运行。

3. 冗余和备份

冗余和备份是信息技术中常用的保护数据完整性和可用性的方法。

冗余是指在系统中存储或传输数据时,使用多个副本来增加数据的可用性和容错能力。通过存储多个副本,即使其中一个副本发生损坏或丢失,系统仍然可以使用其他副本继续工作。冗余的常见方式包括磁盘阵列中的磁盘镜像和数据备份中的多个备份副本。

备份是指将数据复制到其他存储媒介或系统中,以防止数据丢失或损坏。备份通常定期进行,以确保数据的可恢复性。备份可以用于恢复数据,例如在硬件故障、数据损坏或恶意攻击导致数据丢失时。备份的常见方式包括定期将数据复制到外部硬盘、云存储服务或备份磁带等。

冗余和备份通常结合使用,以提供更高的数据保护。通过使用冗余和备份,可以增加数据的可用性,降低数据丢失的风险,并提供更好的数据恢复能力。

4. 容错算法和协议

容错算法和协议是在计算机中用来处理错误和故障的一种技术。它们通过在系统中引入冗余和相互检测的机制来确保系统的可靠性和稳定性。

容错算法主要包括以下几种:

1. 冗余算法:通过在系统中引入冗余来达到容错的目的。例如,可以使用冗余硬盘阵列(RAID)来实现数据的冗余存储,以防止单个硬盘故障导致数据丢失。

2. 检测和纠错算法:通过添加校验位或校验码来检测和纠正数据传输中的错误。例如,循环冗余校验(CRC)算法可以用于检测和纠正网络中传输的数据包中的错误。

3. 容错编码:通过在数据编码过程中引入额外的冗余信息来实现错误检测和纠正。例如,海明码和卷积码是常用的容错编码算法,可以检测和纠正数据传输中的错误。

容错协议是一种用于处理通信中错误和故障的协议。它们通过在通信过程中引入冗余和错误检测机制来确保数据的可靠传输。例如,ARQ(自动重传请求)协议可以通过请求发送方重新发送丢失的数据包来纠正传输中的错误。

容错算法和协议在分布式系统和网络通信中非常重要。它们可以提供高可用性和可靠性,确保系统能够正常运行,并能够快速恢复和纠正错误和故障。

5. 容错测试和验证

容错测试是一种测试方法,用于验证系统在出现意外事件或异常情况下的表现和可靠性。其主要目的是验证系统是否具有应对错误和异常的能力,能否正常运行,并且能够恢复到正常状态。

容错测试通常包括以下几个方面的验证:

1. 异常输入测试:测试系统对于非法或异常输入的处理能力,如输入无效数据、超出范围的数据等。

2. 崩溃测试:验证系统在遇到意外情况时是否能够正常停止运行,并且能够正确保存数据。

3. 异常处理测试:测试系统对于异常情况的捕获和处理能力,如捕获异常、记录错误信息、提供友好的错误提示等。

4. 自动恢复测试:测试系统在出现错误后是否能够自动恢复到正常状态,如重新启动服务、重置状态等。

5. 资源管理测试:测试系统在资源有限的情况下是否能够合理管理资源,如内存、处理器、存储空间等。

容错测试的目的是为了提高系统的可靠性和稳定性,确保系统在面对各种异常情况下能够正常运行,并且能够及时恢复到正常状态。通过容错测试,可以有效地发现系统的弱点和漏洞,以便开发人员及时修复和改进系统。

四、软件系统的三高性能和容错性的关系

1. 性能和容错的平衡

在软件系统中,性能和容错是两个重要的方面。性能指的是系统能够处理大量的请求或者负载的能力,包括响应时间、吞吐量和并发能力等。容错指的是系统在遇到异常或者故障时,能够保持正常的运行或者能够快速地恢复到正常状态。

在实际的系统设计中,往往需要在性能和容错之间进行平衡。如果过于追求性能,可能会牺牲系统的容错能力,导致系统在遇到异常情况时出现崩溃或者数据丢失等问题。反之,如果过于追求容错能力,可能会降低系统的性能,导致系统无法处理大量的请求或者负载。

为了平衡性能和容错,可以采取以下的策略:

1. 高可用性设计:通过使用冗余系统、备份数据等方式来提高系统的容错能力,同时确保系统能够保持正常的运行。在设计系统时,可以考虑使用集群部署、负载均衡、故障转移等技术来提高系统的可用性。

2. 容灾备份方案:制定系统的容灾备份方案,确保系统在发生故障时能够快速地恢复到正常状态。这包括备份数据、建立灾备中心、实时备份等措施,以保证系统可以在短时间内恢复到正常运行。

3. 异步处理:将一些非关键性的任务转化为异步处理,这样可以将系统的负载分散到不同的时间段,提高系统的并发能力。同时,异步处理还可以减少系统的响应时间,提升用户体验。

4. 数据缓存和索引优化:通过使用缓存技术和优化数据库索引等方式,可以提高系统的数据读取速度,降低系统的响应时间,从而提升系统的性能。

5. 监控和预警:建立完善的监控系统,实时监测系统的运行状态,及时发现异常情况并采取相应的措施。同时,设置预警机制,及时通知相关人员进行处理,以避免系统发生严重故障。

总之,性能和容错是系统设计中需要考虑的重要因素,通过合理的平衡和综合考虑,可以设计出性能优越且具备较高容错能力的系统。

2. 容错对性能的影响

容错对性能的影响是双面的。一方面,容错机制可以增加系统的可靠性和稳定性,减少系统故障和中断,从而提高了系统的性能。例如,通过使用冗余的硬件或软件来实现容错,系统可以在某些组件或模块发生故障时自动切换到备份组件或模块,从而实现连续的运行。这种容错设计可以避免系统的停机时间和数据丢失,提高了系统的可用性和性能。

另一方面,容错机制也会增加系统的开销和资源消耗,降低系统的性能。例如,冗余的硬件或软件需要额外的资源来维护和管理,这会占用系统的计算能力和存储空间。此外,容错机制还需要特定的算法和协议来实现故障检测和恢复,这些额外的计算和通信开销也会对系统的性能产生影响。

因此,在设计容错系统时,需要平衡可靠性和性能之间的关系。不同应用场景和需求可能需要不同的容错级别和机制,以满足系统的可靠性和性能要求。

3. 性能对容错的影响

性能对容错的影响主要体现在以下几个方面:

1. 响应时间:在容错机制中,系统需要进行一系列的检测和处理,这些额外操作会增加系统的响应时间。如果系统对性能要求较高,容错机制可能会导致系统的响应时间延长,影响用户的体验。

2. 资源消耗:容错机制需要占用一定的计算资源和存储资源来进行错误检测、恢复和整体系统运行状态的维护。这些额外的资源消耗会对系统的性能产生一定的影响,并可能导致系统的负载过高。

3. 执行效率:容错机制可能需要进行大量额外的计算和数据处理操作,这些操作可能会影响系统的执行效率。一些复杂的容错算法可能需要较长时间的计算,并且可能会引入额外的计算开销。

4. 并发性能:容错机制可能需要对系统进行重启、恢复和故障转移等操作,这些操作可能会影响系统的并发性能。特别是在分布式系统中进行故障转移时,可能会导致一些服务的中断或延迟,进而影响系统的并发处理能力。

总之,性能和容错之间存在一定的权衡关系。在设计和选择容错机制时,需要根据实际情况综合考虑系统的性能需求和容错要求,找到一个合适的平衡点。

4. 实际案例分析

五、总结

1. 三高性能设计的重要性

三高性能设计是指高效、高可靠性和高可维护性的设计。它在现代软件开发中至关重要,具有以下几个方面的重要性:

1. 高效性:高效的设计可以提高系统的性能,包括运行速度、资源利用率等方面。一个高效的设计可以使系统更快速地执行任务,提高用户体验。对于大规模、高负载的系统尤其重要,可以减少资源消耗,并提高系统的容量和扩展性。

2. 高可靠性:高可靠性的设计可以提高系统的稳定性和可靠性,减少故障的发生和影响。通过合理的设计,可以减少错误和漏洞的可能性,增加系统的健壮性和可用性。这对于关键业务系统和数据系统来说尤为重要,可以防止数据丢失和系统崩溃。

3. 高可维护性:高可维护性的设计可以降低系统的维护成本和复杂度。一个好的设计应该易于理解、易于修改和扩展。通过模块化的设计和清晰的架构,可以使开发人员更容易进行代码维护和迭代开发。这对于长期运行的系统和团队开发来说尤为重要。

总的来说,三高性能设计不仅可以提高系统的性能和可靠性,还可以降低开发和维护成本,并提高开发效率和用户体验。在软件开发过程中,应该注重三高性能设计的原则,从设计阶段就考虑系统的整体性能和可维护性,以提高软件的质量和用户满意度。

2. 容错性设计的重要性

容错性设计的重要性在于确保系统在面对错误和异常情况时能够保持可靠性和稳定性。以下是容错性设计的一些重要性:

1. 提高系统的可用性:容错性设计可以帮助系统在面对错误和异常时继续正常运行,避免系统的宕机和服务的中断,从而提高系统的可用性。

2. 避免数据丢失和损坏:容错性设计可以确保在发生错误和故障时,系统能够及时备份和恢复数据,避免数据的丢失和损坏。

3. 提高系统的可靠性和稳定性:容错性设计可以帮助系统在面对错误和异常情况时能够自动修复和恢复,保持系统的可靠性和稳定性。

4. 减少用户感知到的故障:容错性设计可以在出现错误和异常时对用户进行透明处理,减少用户感知到的故障,提供更好的用户体验。

5. 提高系统的可维护性:容错性设计可以帮助系统及时发现和修复错误和异常,提高系统的可维护性,减少维护工作的复杂性和成本。

总而言之,容错性设计可以保障系统的正常运行和数据的完整性,提高系统的可用性、可靠性和稳定性,减少用户和维护人员的故障感知,提高系统的可维护性。

3. 性能和容错的平衡策略

在设计系统时,性能和容错可以是相互竞争的目标。如果过于追求性能,可能会牺牲系统的容错性;而过于追求容错性,可能会影响系统的性能。因此,需要在性能和容错之间进行平衡策略。

以下是一些性能和容错的平衡策略:

1. 使用冗余系统:通过在系统中引入冗余组件,可以提高系统的容错性。当一个组件发生故障时,系统可以继续正常运行。同时,冗余系统可能会引入一些额外的开销,对性能有一定的影响。因此,可以根据系统的需求和性能指标,选择适当的冗余级别。

2. 异步处理:将耗时的操作转移到异步任务中,可以提高系统的响应性能。例如,将数据写入磁盘可以放在一个异步的线程中处理,这样可以避免阻塞主线程的执行。然而,异步处理也可能会引入一些风险,例如数据的一致性问题。因此,在设计异步处理时需要考虑容错性。

3. 错误处理和恢复机制:在设计系统时,需要考虑错误处理和恢复机制。这些机制可以帮助系统从错误中恢复,并减少对用户的影响。例如,当某个服务发生错误时,可以及时通知用户,并提供备用的服务或数据。

4. 性能优化技术:通过对系统进行性能优化,可以提高系统的性能。例如,使用缓存技术可以提高数据的访问速度。然而,某些性能优化技术可能会对容错性有一定的影响,如缓存数据的一致性问题。因此,需要根据系统的需求和性能指标,选择合适的性能优化技术。

5. 监控和故障转移:持续监控系统的运行状态,并及时发现故障。当系统发生故障时,及时进行故障转移,以减少对用户的影响。例如,当某个组件发生故障时,可以将请求转发到备用组件,保证系统的正常运行。

综上所述,性能和容错的平衡策略需要根据具体的系统需求和性能指标进行调整。在设计系统时,需要考虑到性能和容错的相互关系,并选择合适的策略来平衡二者。

这样的话,就把对应的系统设计的最后一个设计的部分搞定了。从系统的模块划分
到模块的分散间的组合方式以及数据模型的设计,安全策略控制的设计,业务流程组织设计,到系统的形成,构建完毕。

最后再从系统的观点要素出发,考虑对应的系统性指标出发。完成整个系统的设计

参考文献

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1816555.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【YOLOv8改进[CONV]】使用MSBlock二次创新C2f模块实现轻量化 + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图 + 轻量化 + 涨点

本文将使用MSBlock二次创新C2f模块实现轻量化,助力YOLOv8目标检测效果的实践,文中含全部代码、详细修改方式以及手撕结构图。助您轻松理解改进的方法,实现有效涨点。 改进前和改进后的参数对比: 目录 一 MSBlock 二 使用MSBlock二次创新C2f模块实现轻量化 1 整体修改 …

为什么高考志愿只选计算机专业?

刚刚高考结束,不知道各位学弟学妹考的怎么样啊? 高考毕竟是对十二年寒窗苦读的评判,也是很多人改变命运的机会。很多同学每天等待出分的过程很煎熬,既吃不好也玩不好(os:这种同学还挺多的)。 但…

万字长文讲解Linux内存管理:伙伴系统

1. buddy system简介: 伙伴系统是内核中用来管理物理内存的一种算法,我们知道内存中有一些是被内核代码占用,还有一些是被特殊用途所保留,那么剩余的空闲内存都会交给内核内存管理系统来进行统一管理和分配。 内核中会把内存按照…

php redis分布式锁

一,概念 在PHP中实现分布式锁通常可以使用数据库、缓存系统(如Redis)或者其他中央存储系统来保证在分布式系统中的数据一致性与同步。秒杀下单、抢红包等等业务场景,都需要用到分布式锁。 常规方案大概有七中 方案一:…

uniapp小程序计算地图计算距离

我们拿到自身和目标距离经纬度 调用此方法即可计算出自身与目标的距离 最后我所展示的页面如下 具体效果可能会有点偏差 要求严格的可以在精细的计算一下

2024版CorelDRAW中文破解授权码激活码!立即下载CorelDRAW中文版终身永久破解下载攻略

在设计领域,CorelDRAW一直以其强大的图形编辑和矢量绘图功能而受到专业用户的青睐。随着CorelDRAW 2024的发布,设计师们迎来了更加丰富的工具和更新的功能,使得创意实现更为轻松和精准。对于追求成本效益的用户而言,CorelDRAW 202…

港口企业需要什么样的替代FTP软件进行传输?

随着港口货物吞吐量的显著增长,信息交换的需求也随之大幅增加,这对港口的物流处理能力构成了挑战,同时也对数据传输的效率提出了更高的标准。历史上,FTP因其用户友好性,在众多港口企业中承担着关键的文件传输任务。但是…

LeetCode 算法: 旋转图像c++

原题链接🔗: 旋转图像 难度:中等⭐️⭐️ 题目 给定一个 n n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。 你必须在 原地 旋转图像,这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要 使用另一个矩阵来旋转图…

Kali之metasploit学习

目标:尝试使用metasploit制作一个windows 后门(exe文件) 一:使用metasploit生成一个exe安装包。 二、将对应的可执行文件放入到目标机 python3 -m http.server 端口号: 模块化启动一个端口。 windows 证书管理工具&…

Codeforces Global Round 26 D. “a“ String Problem 【Z函数】

D. “a” String Problem 题意 给定一个字符串 s s s,要求把 s s s 拆分成若干段,满足以下要求: 拆分出来的每一个子段,要么是子串 t t t,要么是字符 a a a子串 t t t 至少出现一次 t ≠ " a " t \ne…

机器学习分类及算法

1. 深度学习 1.1学习算法 1.2基本术语和概念 1.3机器学习分类常用算法 1.3.1线性回归 1.3.2逻辑回归 1.3.3决策树 1.3.4朴素贝叶斯 1.3.5支持向量机SVM 1.3.6K-最近临邻KNN 还有K-均值(k-means)、随机森林、降维、人工神经网络等 1.4超参数和验证集 1.4.…

【必会面试题】Java异常类型

目录 在Java中,异常和错误都继承自java.lang.Throwable类,这是Java异常处理机制的基础类。Throwable类有两个主要的子类:Exception(异常)和Error(错误)。 Error(错误): …

MySQL之高级特性(三)

高级特性 分布式(XA)事务 存储引擎的事务特性能够保证在存储引擎级别实现ACID,而分布式事务则让存储引擎级别的ACID可以扩展到数据库层面,甚至可以扩展到多个数据库之间——这需要通过两阶段提交实现。MySQL5.0和更新版本的数据库已经开始支持XA事务了。XA事务中需…

时序分解 | Matlab实现SCSSA-VMD融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法优化变分模态分解时间序列信号分解

时序分解 | Matlab实现SCSSA-VMD融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法优化变分模态分解时间序列信号分解 目录 时序分解 | Matlab实现SCSSA-VMD融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法优化变分模态分解时间序列信号分解效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab…

vue-2 组件传值

组件关系分类 父子关系非父子关系 父子通信流程 父组件通过props将数据传递给子组件 给子组件以添加属性的方式传值子组件内部通过 props 接收模板中直接使用 props 接收的值 父组件 Parent.vue <template><div class"parent" style"border: 3px s…

全网首发-Docker被封后的代理设置教程

最近上交、科大以及阿里的一些docker镜像&#xff0c;好像都因为不可控力导致无法访问。 所以&#xff0c;之前好多正常的一些镜像的打包都会报错&#xff1a; 比如&#xff1a; #1 [internall load build definition from Dockerfile#1transferring dockerfile:972B done#1 D…

Day 13:3072. 将元素分配到两个数组中 Ⅱ

Leetcode 3072. 将元素分配到两个数组中 Ⅱ 给你一个下标从 1 开始、长度为 n 的整数数组 nums 。 现定义函数 greaterCount &#xff0c;使得 greaterCount(arr, val) 返回数组 arr 中** 严格大于** val 的元素数量。 你需要使用 n 次操作&#xff0c;将 nums 的所有元素分配到…

一种基于混合协作的约束多目标优化的新型多群体进化算法

A novel multi-population evolutionary algorithm based on hybrid collaboration for constrained multi-objective optimization 原文链接: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2024.101581 Wang Q, Li Y, Hou Z, et al. A novel multi-population evolutionary algorithm bas…

网络编程(一)基本概念、TCP协议

文章目录 一、概念&#xff08;一&#xff09;网络发展阶段1. ARPAnet阶段2. TCP/IP两个协议阶段3. 网络体系结构和OSI开放系统互联模型4. TCP/IP协议簇体系结构&#xff08;1&#xff09; 应用层&#xff1a;&#xff08;2&#xff09;传输层&#xff1a;&#xff08;3&#x…

集成算法实验(Bagging策略)

Bagging模型(随机森林) Bagging&#xff1a;训练多个分类器取平均 f ( x ) 1 / M ∑ m 1 M f m ( x ) f(x)1/M\sum^M_{m1}{f_m(x)} f(x)1/M∑m1M​fm​(x) 全称&#xff1a; bootstrap aggregation&#xff08;说白了就是并行训练一堆分类器&#xff09; 最典型的代表就是随…