告别 Coding 噩梦-掌握这10个习惯,成为大数据开发高手

news2024/11/27 16:43:09

你是否曾在半夜被一个顽固的bug折磨得睡不着觉?是否因为理解不了复杂算法而感到沮丧?别担心,你并不孤单。作为一名经验丰富的大数据开发者,我深知编程之路上的挫折感。但今天,我要和你分享我是如何在这条充满荆棘的道路上找到突破,最终成长为一名得心应手的编程高手的。
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前言:每个程序员都曾跌倒

还记得你第一次面对一个看似无法解决的编程问题时的感觉吗?那种挫败感,就像站在一座高耸入云的大山前,不知从何处着手攀登。但请记住,即便是那些让你仰望的编程大神,也曾在这条路上跌倒过、迷茫过。
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作为一名在大数据领域摸爬滚打多年的开发者,我想告诉你的是:挫折不是你的敌人,而是你最好的老师。每一次的失败,都是通向成功的必经之路。今天,我将毫无保留地分享我是如何在重重困难中找到突破口的,希望能为你的编程之路点亮一盏希望之灯。

Bug迷宫中的突围之策

在大数据开发中,Bug就像是隐藏在代码丛林中的猛兽,随时可能跳出来给你一记重击。但别怕,让我们一起来看看如何在这个迷宫中找到出路。
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案例分析:当Hadoop集群罢工时

还记得那个让我彻夜难眠的夜晚吗?公司的核心Hadoop集群突然宕机,数以TB计的数据处理任务陷入瘫痪。作为项目参与人,我面临着巨大的压力。让我们回顾一下当时的情况:

[2023-05-15 02:30:45] ERROR: Hadoop NameNode无法启动
[2023-05-15 02:31:20] WARN: DataNode连接失败
[2023-05-15 02:32:10] CRITICAL: HDFS文件系统不可访问

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面对这样的场景,很容易陷入恐慌。但正是在这种时刻,保持冷静至关重要。我采取了以下步骤:

  1. 收集信息: 我迅速查看了所有相关的日志文件,包括NameNode、DataNode和YARN的日志。

  2. 分析症状: 通过日志分析,我发现NameNode无法正常启动是导致整个集群瘫痪的根源。

  3. 追根溯源: 进一步深入,我检查了NameNode的配置文件和最近的变更记录。

  4. 假设验证: 我提出了几个可能的原因假设,并逐一进行验证。

  5. 逐步排除: 通过排除法,我最终定位到问题出在最近一次的配置更新上。

在经过近4小时的奋战后,我找到了罪魁祸首:一个看似无害的配置参数修改导致了NameNode无法正确识别DataNode。

解决方案:

<!-- hdfs-site.xml -->
<property>
  <name>dfs.namenode.datanode.registration.ip-hostname-check</name>
  <value>false</value>
</property>

将这个参数设置为false后,NameNode终于能够正常启动,整个集群恢复了运转。

技巧总结:Debug如何事半功倍

从这次经历中,我总结出了几点在面对棘手bug时的关键技巧:

  1. 保持冷静: 慌乱只会让问题变得更糟。深呼吸,告诉自己:“这只是另一个待解决的问题。”

  2. 系统化思考: 使用排除法和二分法来缩小问题范围。比如,在Hadoop集群故障时,我们可以先确定是网络问题、配置问题还是硬件故障。

  3. 善用工具: 日志分析工具、性能监控工具都是我们的好帮手。在大数据开发中,我常用的工具包括:

    • Elasticsearch + Kibana: 用于集中化日志管理和分析
    • Grafana: 用于实时监控集群性能
    • Wireshark: 在网络问题排查时非常有用

  4. 建立知识库: 每解决一个问题,就将其记录下来。这不仅能帮助你在未来遇到类似问题时快速解决,也能帮助团队其他成员。

  5. 模拟复现: 如果可能,尝试在测试环境中复现问题。这能让你在不影响生产环境的情况下自由尝试各种解决方案。

  6. 寻求帮助: 不要害怕向他人寻求帮助。有时候,一个外部的视角可能会带来意想不到的突破。

记住,每一个bug都是一次学习的机会。通过不断地解决问题,你会逐渐建立起自己的问题解决模式,这正是成为编程高手的关键所在。
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面对复杂算法时的冷静之道

在大数据开发中,复杂的算法问题是我们常常需要面对的挑战。当你第一次接触MapReduce、Spark的RDD转换,或者是复杂的机器学习算法时,很容易感到不知所措。但请记住,每个复杂的问题都可以被分解成若干个简单的子问题。
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实战经历:征服MapReduce的惊魂24小时

还记得我第一次尝试实现一个复杂的MapReduce算法时的情景。那是一个需要对海量用户行为数据进行多维度分析的项目,要求在有限的时间内完成从数据清洗、转换到最终分析的全过程。

问题描述:

  • 输入:数TB的用户点击流日志
  • 要求:计算每个用户在不同时间段、不同页面类型的停留时长,并按照多个维度进行汇总

这个问题之所以复杂,在于:

  1. 数据量巨大,需要高效的分布式处理
  2. 涉及多个维度的计算和汇总
  3. 需要处理各种异常情况(如用户会话中断、日志数据不完整等)
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面对这样的挑战,我采取了以下步骤:

  1. 问题分解:

    • 第一步:数据清洗和预处理
    • 第二步:用户会话识别
    • 第三步:页面停留时间计算
    • 第四步:多维度汇总

  2. 逐步实现:
    让我们以"用户会话识别"这一步为例,看看如何用MapReduce来实现:

public class SessionIdentifier {
    public static class SessionMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
        private final static long SESSION_TIMEOUT = 30 * 60 * 1000; // 30分钟超时

        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] fields = value.toString().split("\t");
            if (fields.length < 3) return; // 跳过格式不正确的记录

            String userId = fields[0];
            long timestamp = Long.parseLong(fields[1]);
            String pageInfo = fields[2];

            // 输出格式: key=userId, value=timestamp|pageInfo
            context.write(new Text(userId), new Text(timestamp + "|" + pageInfo));
        }
    }

    public static class SessionReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            List<Pair<Long, String>> sortedActions = new ArrayList<>();
            
            // 收集并排序用户的所有行为
            for (Text value : values) {
                String[] parts = value.toString().split("\\|");
                sortedActions.add(new Pair<>(Long.parseLong(parts[0]), parts[1]));
            }
            Collections.sort(sortedActions, Comparator.comparing(Pair::getKey));

            // 识别会话
            long lastTimestamp = 0;
            int sessionId = 0;
            for (Pair<Long, String> action : sortedActions) {
                if (action.getKey() - lastTimestamp > SESSION_TIMEOUT) {
                    sessionId++;
                }
                // 输出格式: key=userId_sessionId, value=timestamp|pageInfo
                context.write(new Text(key.toString() + "_" + sessionId), new Text(action.getKey() + "|" + action.getValue()));
                lastTimestamp = action.getKey();
            }
        }
    }

    // 主函数省略...
}

这段代码展示了如何使用MapReduce来识别用户会话:

  • Mapper阶段:提取用户ID、时间戳和页面信息
  • Reducer阶段:对每个用户的行为按时间排序,并根据时间间隔划分会话
  1. 优化与改进:
    实现基本功能后,我又进行了多轮优化,包括:
  • 使用Combiner减少网络传输
  • 优化数据序列化方式
  • 调整MapReduce作业的配置参数
  1. 测试与验证:
    为确保结果的正确性,我设计了一系列测试用例,包括:
  • 单元测试:验证Mapper和Reducer的逻辑
  • 集成测试:在小规模数据集上验证整个流程
  • 性能测试:使用大规模数据集测试系统的扩展性

经过24小时的奋战,我不仅成功实现了这个复杂的MapReduce算法,还在此过程中深化了对分布式计算的理解。这次经历让我明白,即便是最复杂的算法,只要方法得当,也能被攻克。

方法论:如何优雅地拆解算法难题

从上面的经历中,我总结出了面对复杂算法时的几个关键方法:

  1. 问题分解: 将大问题拆分成小问题。就像我们处理MapReduce任务一样,先考虑Map阶段该做什么,Reduce阶段又该做什么。

  2. 画图理解: 对于复杂的数据流或算法逻辑,画图是一个非常有效的理解工具。例如,对于上面的会话识别算法,我们可以画出这样的流程图:
    原始日志
    Map: 提取用户ID和时间戳
    Shuffle & Sort: 按用户ID分组
    Reduce: 识别会话
    输出: 用户会话数据

  3. 从简单案例开始: 不要一开始就处理全部复杂度。先用一个简化的例子实现基本逻辑,然后逐步添加复杂性。

  4. 查阅文档和最佳实践: 对于像Hadoop、Spark这样的大数据框架,官方文档和社区最佳实践是宝贵的资源。

  5. 实践与反思: 动手实现很重要,但更重要的是实现后的反思。每次编码后,问问自己:

    • 这个解决方案是最优的吗?
    • 有没有可能进一步优化?
    • 我从中学到了什么新知识?

  6. 利用数学思维: 很多复杂的算法问题本质上是数学问题。培养数学思维可以帮助你更好地理解和设计算法。例如,在处理大数据时,概率论和统计学的知识经常能派上用场。

  7. 构建知识体系: 将新学到的算法知识与已有的知识联系起来,构建自己的知识网络。这样不仅能加深理解,还能在遇到新问题时更快地找到解决思路。
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让我们用一个具体的例子来说明如何应用这些方法:

假设我们需要实现一个基于Spark的实时热门商品推荐系统。这个系统需要处理用户的浏览、点击、购买等行为数据,实时计算商品的热度,并为用户推荐热门商品。

  1. 问题分解:

    • 数据接入: 如何实时接收用户行为数据?
    • 数据处理: 如何清洗和转换原始数据?
    • 热度计算: 如何定义和计算商品热度?
    • 推荐生成: 如何基于热度生成推荐列表?
    • 结果输出: 如何将推荐结果返回给用户?

  2. 画图理解:
    让我们用一个流程图来梳理整个系统的数据流:
    Kafka: 用户行为数据
    Spark Streaming: 数据接收
    数据清洗和转换
    商品热度计算
    Redis: 热度存储
    推荐生成
    结果返回

  3. 从简单案例开始:
    我们可以先实现一个简化版本,只考虑点击行为,用一个简单的计数器来表示热度。

    import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.kafka010._

object SimpleHotItemsRecommender {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder.appName("SimpleHotItemsRecommender").getOrCreate()
    val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(5))

    val kafkaParams = Map[String, Object](
      "bootstrap.servers" -> "localhost:9092",
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> "hot_items_group",
      "auto.offset.reset" -> "latest",
      "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
    )

    val topics = Array("user_behaviors")
    val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
      ssc,
      PreferConsistent,
      Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
    )

    val itemClicks = stream.map(record => (record.value, 1))
      .reduceByKeyAndWindow((a:Int, b:Int) => a + b, Seconds(60), Seconds(5))

    itemClicks.foreachRDD { rdd =>
      val topItems = rdd.sortBy(_._2, ascending = false).take(10)
      println("Hot Items: " + topItems.mkString(", "))
    }

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

    这个简化版本使用Spark Streaming从Kafka接收数据,统计60秒窗口内的商品点击次数,并每5秒输出一次当前最热门的10个商品。

  4. 查阅文档和最佳实践:
    在实现过程中,我们可能会遇到一些问题,比如:

    • Spark Streaming的背压机制如何配置?
    • 如何优化Kafka的消费性能?
    • 窗口操作的最佳实践是什么?

    这时,查阅Spark和Kafka的官方文档,以及社区中的最佳实践文章就显得尤为重要。

  5. 实践与反思:
    实现基本功能后,我们需要反思和优化:

    • 当前的热度计算方法是否合理?是否需要考虑时间衰减?
    • 系统的扩展性如何?能否处理更大规模的数据?
    • 有没有可能引入机器学习算法来优化推荐效果?

  6. 利用数学思维:
    在优化热度计算时,我们可以引入一些数学模型,例如:

    • 使用指数衰减函数来计算时间权重
    • 引入TF-IDF算法来平衡热门程度和稀缺性
    • 使用协同过滤算法来个性化推荐结果

  7. 构建知识体系:
    通过这个项目,我们可以将以下知识点串联起来:

    • 流式计算的基本概念和实现方法
    • 分布式系统的数据一致性问题
    • 实时推荐系统的架构设计
    • 大数据处理中的性能优化技巧

通过这个例子,我们可以看到,即使面对复杂的算法问题,只要我们有正确的方法论,也能逐步攻克。关键在于保持冷静,系统地分析问题,并在实践中不断学习和优化。

持续学习:编程高手的不二法门

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在大数据这个快速发展的领域,持续学习不仅是一种必要,更是保持竞争力的关键。作为一个经验丰富的大数据开发者,我深知学习永无止境。以下是我的一些持续学习策略,希望能对你有所启发。

学习清单:紧跟大数据技术前沿

  1. 核心技术栈更新:

    • Apache Hadoop生态系统: HDFS, YARN, MapReduce
    • Apache Spark: Core, SQL, Streaming, MLlib
    • Apache Flink: DataStream, DataSet, CEP
    • 实时计算引擎: Apache Storm, Apache Samza
    • NoSQL数据库: HBase, Cassandra, MongoDB
    • 分布式协调服务: Apache ZooKeeper
    • 分布式消息系统: Apache Kafka, RabbitMQ

  2. 新兴技术:

    • 容器化和编排: Docker, Kubernetes
    • 大数据云服务: AWS EMR, Google Cloud Dataproc, Azure HDInsight
    • 实时数仓: Apache Druid, Apache Pinot
    • 流批一体化处理: Apache Beam
    • 图数据处理: Apache Giraph, Neo4j
    • AI和机器学习: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn

  3. 编程语言和范式:

    • 函数式编程: Scala, Haskell
    • 并发编程: Akka, Go
    • Python: 数据科学库 (NumPy, Pandas, SciPy)
    • Java: 版本更新和新特性

  4. 数据科学和算法:

    • 机器学习算法: 深度学习, 强化学习
    • 数据挖掘技术
    • 自然语言处理 (NLP)
    • 推荐系统
    • 时间序列分析

  5. 软技能:

    • 系统设计和架构
    • 项目管理方法论: Agile, Scrum
    • 技术写作和文档
    • 数据可视化: D3.js, ECharts

行动指南:打造个人技术壁垒

  1. 制定学习计划:
    根据自己的职业目标和兴趣,制定短期(3个月)、中期(1年)和长期(3-5年)的学习计划。例如:

    短期计划(3个月):

    • 深入学习Apache Flink,完成官方文档的所有练习
    • 实现一个基于Flink的实时数据处理项目
    • 学习并在项目中应用容器化技术(Docker + Kubernetes)

    中期计划(1年):

    • 掌握至少一种云平台的大数据服务(如AWS EMR)
    • 深入学习机器学习,完成Andrew Ng的深度学习课程
    • 参与或发起一个开源大数据项目

    长期计划(3-5年):

    • 成为某个大数据领域(如实时计算、数据湖)的专家
    • 在技术社区建立影响力,定期分享技术文章或做技术演讲
    • 转向大数据架构师或技术负责人的角色

  2. 实践驱动学习:
    光看不练是不够的。每学习一个新技术,都要通过实际项目来巩固。以下是一些实践的方法:

    • 个人项目: 设计并实现一个完整的大数据处理系统,涵盖数据采集、存储、处理、分析和可视化。
    • 开源贡献: 参与知名大数据项目的开发,如提交Bug修复或新功能。
    • 技术博客: 记录学习过程,分享经验和见解。
    • 模拟真实场景: 使用公开数据集,模拟企业级的数据处理需求。
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    例如,你可以尝试实现一个基于Spark和Kafka的实时日志分析系统:

    import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger

object LogAnalyzer {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder
      .appName("LogAnalyzer")
      .getOrCreate()

    import spark.implicits._

    val logs = spark.readStream
      .format("kafka")
      .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
      .option("subscribe", "logs")
      .load()

    val parsedLogs = logs.selectExpr("CAST(value AS STRING)")
      .as[String]
      .flatMap(line => {
        val parts = line.split(" ")
        if (parts.length == 3) Some((parts(0), parts(1), parts(2).toInt))
        else None
      })
      .toDF("timestamp", "level", "message_length")

    val windowedCounts = parsedLogs
      .groupBy(window($"timestamp", "1 minute"), $"level")
      .agg(count("*").alias("count"), avg("message_length").alias("avg_length"))

    val query = windowedCounts.writeStream
      .outputMode("complete")
      .format("console")
      .trigger(Trigger.ProcessingTime("10 seconds"))
      .start()

    query.awaitTermination()
  }
}

    这个例子展示了如何使用Spark Structured Streaming来实时处理Kafka中的日志数据,按照日志级别进行分组统计,并计算消息长度的平均值。

  3. 建立学习社区:

    • 加入技术社区和论坛,如Stack Overflow, GitHub
    • 参加技术会议和研讨会,如Strata Data Conference, Spark Summit
    • 组织或参与本地的技术沙龙和读书会
    • 与同行保持交流,分享学习心得

  4. 保持好奇心和开放心态:

    • 关注行业动态和技术趋势
    • 尝试跨领域学习,如将机器学习技术应用到大数据处理中
    • 不要局限于特定的技术栈,保持对新技术的开放态度

  5. 反思和总结:
    定期回顾自己的学习进度和成果,可以采用以下方法:

    • 维护一个技术博客,记录学习心得和实践经验
    • 每月做一次技术分享,向团队介绍新学到的知识
    • 建立个人知识库,如使用Notion或GitBook整理学习笔记
    • 参与技术写作,如翻译技术文档或撰写教程
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      通过持续学习和实践,你不仅能够跟上技术的发展步伐,还能在解决实际问题时更加得心应手。记住,在编程的道路上,学习永无止境,而每一次的挑战都是成长的机会。

结语:在挫折中成长,在坚持中成功

回首我的编程之路,深感每一次的挫折都是一次宝贵的学习机会。从初入职场时被复杂的分布式系统困扰,到现在能够从容应对各种技术挑战,这个过程充满了汗水、挫折,但也饱含成就感和喜悦。

记住,编程世界中没有无法攻克的难题,只有尚未找到的解决方案。面对挫折时,不要气馁,而应该保持冷静,系统地分析问题,并勇于寻求帮助。通过不断学习和实践,你终将找到属于自己的突破之路。
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在这个日新在这个日新月异的技术世界中,保持学习的热情和韧性至关重要。每一个成功的程序员背后,都有无数次的尝试和失败。正是这些经历,塑造了我们的技术实力和问题解决能力。

让我们回顾一下本文中讨论的关键点:

  1. 在Bug迷宫中找到出路:

    • 保持冷静,系统化思考
    • 善用调试工具和日志分析
    • 建立个人知识库,积累经验

  2. 面对复杂算法时的应对之道:

    • 问题分解,从简单开始
    • 利用可视化工具理解算法流程
    • 实践与反思并重

  3. 持续学习的重要性:

    • 制定个人学习计划
    • 通过实际项目巩固所学
    • 建立学习社区,与同行交流

记住,每一次你觉得自己要放弃的时候,很可能就是你即将突破的前夜。在我的职业生涯中,有很多次我感到困惑和沮丧,但正是这些时刻让我有了最大的成长。

比如,有一次我在处理一个复杂的数据倾斜问题时,尝试了各种优化方法都收效甚微。就在我几乎要放弃的时候,我决定重新审视问题本身,而不是一味地对症下药。最终,我发现问题的根源在于数据预处理阶段的一个微小疏忽。这次经历不仅让我解决了当前的问题,还让我深刻理解了"了解你的数据"这一原则的重要性。

作为结束,我想分享一段代码,它一直激励着我在编程道路上前进:

def programmer_life():
    skills = []
    experience = 0
    while True:
        try:
            new_challenge = face_next_challenge()
            solution = solve_problem(new_challenge)
            skills.append(learn_from(solution))
            experience += 1
        except Failure as f:
            learn_from_failure(f)
            continue
        except Burnout as b:
            take_break_and_reflect()
            continue
        finally:
            never_give_up()

programmer_life()

这段代码虽然简单,但它概括了程序员生活的精髓:不断面对挑战,解决问题,从中学习,积累经验。即使遇到失败或倦怠,我们也要学会从中吸取教训,适时休息,但永远不要放弃。

记住,每一个伟大的程序员都曾是一个初学者,每一个成功的项目背后都有无数次的调试和重构。你现在所面临的挑战,终将成为你明天的实力。保持热情,持续学习,相信自己的能力,你就一定能在这条充满挑战但也充满机遇的编程之路上走得更远。

最后,我想用一句我很喜欢的话来结束这篇文章:

“The expert in anything was once a beginner.” — Helen Hayes

无论你现在处于哪个阶段,都请记住,坚持就是胜利。愿你在编程的道路上,永远保持好奇,勇于挑战,不断成长。未来的你,一定会为现在努力的自己感到骄傲。
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让我们一起在代码的海洋中探索,在bug的迷宫中突围,在算法的森林中穿梭,创造属于我们自己的技术传奇!

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手机已经成为了生活中极其重要的一部分&#xff0c;尤其是华为手机用户&#xff0c;一定深知其出色的拍照功能和丰富的相册管理功能。然而&#xff0c;常有意外出现&#xff0c;如误删除、格式化、备份覆盖等情况导致手机相册的照片丢失&#xff0c;那么华为手机相册的照片怎么…
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企业级WEB应用服务器——TOMCAT

企业级WEB应用服务器——TOMCAT

一、WEB技术 1.1、HTTP协议和B/S 结构 最早出现了CGI&#xff08;Common Gateway Interface&#xff09;通用网关接口&#xff0c;通过浏览器中输入URL直接映射到一个 服务器端的脚本程序执行&#xff0c;这个脚本可以查询数据库并返回结果给浏览器端。这种将用户请求使用程…
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今年暑期渗透测试面试经验分享

今年暑期渗透测试面试经验分享

吉祥知识星球http://mp.weixin.qq.com/s?__bizMzkwNjY1Mzc0Nw&mid2247485367&idx1&sn837891059c360ad60db7e9ac980a3321&chksmc0e47eebf793f7fdb8fcd7eed8ce29160cf79ba303b59858ba3a6660c6dac536774afb2a6330#rd 《网安面试指南》http://mp.weixin.qq.com/s?…
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arthas源码刨析：启动 (1)

arthas源码刨析：启动 (1)

文章目录 arthas-bootBootstrap Created with Raphal 2.3.0 开始 检查监听端口 jps 列表java应用 下载 lib 依赖 功能移交给 arthas-core 结束 arthas-boot 该module 的代码只有3个类&#xff1a; Bootstrap 启动类 Bootstrap &#xff0c;开头的注解就是 alibaba 的 cli 中…
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蛇优化算法（Snake Optimization, SO）优化RBF神经网络的扩散速度实现多数入多输出数据预测，可以更改数据集（MATLAB代码）

蛇优化算法（Snake Optimization, SO）优化RBF神经网络的扩散速度实现多数入多输出数据预测，可以更改数据集（MATLAB代码）

一、蛇优化算法优化RBF神经网络的扩散速度原理介绍 RBF神经网络的扩散速度通常与它的径向基函数的宽度参数&#xff08;σ&#xff09;有关&#xff0c;这个参数控制了函数的径向作用范围。在高斯核函数中&#xff0c;当σ值较大时&#xff0c;函数的扩散速度较快&#xff0c;…
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Prometheus3: 监控CPU

Prometheus3: 监控CPU

1. 查看监控CPU所需的key [rootlocalhost node_exporter]# curl http://localhost:9100/metrics | grep -i node_cpu | head% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time CurrentDload Upload Total Spent Left Speed0 0 0 0 …
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达梦数据库的系统视图v$db_cache

达梦数据库的系统视图v$db_cache

达梦数据库的系统视图v$db_cache 在达梦数据库&#xff08;DM Database&#xff09;中&#xff0c;V$DB_CACHE 是一个系统视图&#xff0c;提供了数据库缓存的相关信息。数据库缓存是数据库系统用来加速数据访问的关键组件&#xff0c;通过缓存常用数据来减少对磁盘操作的依赖…
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《机器学习》—— 使用过采样方法实现逻辑回归分类问题

《机器学习》—— 使用过采样方法实现逻辑回归分类问题

文章目录 一、什么是过采样方法&#xff1f;二、使用过采样方法实现逻辑回归分类问题三、过采样的优缺点 本篇内容是 基于Python的scikit-learn库中sklearn.linear_model 类中的 LogisticRegression&#xff08;&#xff09;逻辑回归方法实现的&#xff0c;其内容中只是在处理…
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进程与线程（7）

进程与线程（7）

IPC通信方式&#xff1a; 一、共享内存 system v &#xff1a; 共享内存 是一块&#xff0c;内核预留的空间 最高效的通信方式 (避免了用户空间 到 内核空间的数据拷贝) 二、IPC对象操作通用框架&#xff1a; key值 > 申请 》读写 》关闭 》卸载 1.ftok函数&#xff1a;…
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【Dash】Dash中@callback() 回调函数的Output() 参数

【Dash】Dash中@callback() 回调函数的Output() 参数

一、Dash 中的 callback() 在Python中&#xff0c;callback是一个用于注册回调函数的装饰器 Dash 的回调机制允许开发者创建交互式的Web应用&#xff0c;通过回调函数可以实现前端界面与后端逻辑的交互。 二、callback() 的概念、定义和应用场景 概念 callback 是 Dash 框…
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视觉表征学习中的世界模型：自监督方法的新篇章

视觉表征学习中的世界模型：自监督方法的新篇章

人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处 计算机视觉中&#xff0c;表征学习是一个核心问题。如何让机器像人类一样理解图像内容&#xff0c;是实现高级视觉任务的关键。传统的自监督学习方法往往依赖于数据的变换来预测其变化&#xff0c;例如遮蔽图像建模&#xff08;Masked …
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SpringBoot：将单体项目拆分成微服务项目

SpringBoot：将单体项目拆分成微服务项目

&#x1f4a5; 该系列属于【SpringBoot基础】专栏&#xff0c;如您需查看其他SpringBoot相关文章&#xff0c;请您点击左边的连接 目录 一、项目准备 二、拆分商品服务和购物车服务 1. 商品服务 &#xff08;1&#xff09;创建模块 &#xff08;2&#xff09;填写依赖 &a…
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