思想 时间切片的核心思想是:如果任务不能在50毫秒内执行完,那么为了不阻塞主线程,这个任务应该让出主线程的控制权,使浏览器可以处理其他任务.让出控制权意味着停止执行当前任务,让浏览器去执行其他任务,随后再回来继续执行没有执行完的任务. 所以时间切片的目的是不阻塞主线程,而实现目的的技术手段是将一个长任务拆分成很多个不超过50ms的小任务分散在宏任务队列中执行. 基本的基于生成器的 ts函数 function ts (gen) { if (typeof gen === 'function') ge…

项目中经常会遇到根据根据时间区间来查询数据的场景, 如时间跨度大可能相应的sql的执行效率会显著降低, 因此可以对时间区间进行切割成若干个小范围的时间片, 这样不仅可以提高sql的性能还可以做一下并发执行, 提高整体查询的速度; java没有原生的api,或者可能是我没找到, 项目中用到过, 把这个工具类抽出来. 方便需要的朋友取用; 功能: 支持根据时间区间 按照 天 小时 分 秒做指定时间间隔的分隔 直接上代码了: import lombok.AllArgsConstructor; impo…

地址:http://www.daterangepicker.com/ demo地址:http://tamble.github.io/jquery-ui-daterangepicker/#event api 参数 startDate: (日期对象.实践对象或者字符串)初始开始时间 endDate: (日期对象.实践对象或者字符串) 初始结束时间 minDate: (日期对象.实践对象或者字符串) 可选最早时间 maxDate: (日期对象.实践对象或者字符串) 可选最晚时间 dateLimit:…

最近写项目,遇到一个将选中时间段平均分割为若干小段,然后根据小段时间在数据库查询求均值的问题,后台大哥犯懒,非说后台做不了,让我分好传给他ヾ(.￣□￣)ﾂ゜゜゜好气呦,但还要保持微笑,我就是这么懂礼貌的好孩子ー(￣-￣)ξ 闲话不多说,来说实现过程 最开始只是分固定时间段,每天两小时一分,也就直接全写了,后来需求变了,日期选择输入,想要多少天就要多少天,时间大了要求取到的数据量还是那么多 我:不太好实现啊老板 boss:啥?别人都能做到,你咋就做不到?你这技术水平怕是有点低了把? 我:那我试试(…

服务器要记录所有的日志,这些日志输入到一个文件中太大了,就需要按大小和时间还分割,比如每小时产生一个文件或当文件大小大于200MB的时候生成一个文件. 第一版这样版本,但是服务器启动之后没有生成日志文件: <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"> <file>${log.home}/consolelogs/console.…

摘要: 本文解决了半监督视频目标分割的问题.给定第一帧的mask,将目标从视频背景中分离出来.本文提出OSVOS,基于FCN框架的,可以连续依次地将在IMAGENET上学到的信息转移到通用语义信息,实现前景分割的目的,之后学习单个标注物体的外形.尽管所有的帧序列都是独立处理的,但结果却是时序相关的,连续稳定的.我们在两个标注的视频数据集上进行了测试,结果显示OSVOS是非常快的,同时较当前流行的最好算法强一大截. 介绍: CNN网络划时代的改变了计算机视觉领域.极大的提升了图像分类,目标检测的准…

原作者 原论文地址 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.379.1951&rep=rep1&type=pdf 本文地址:https://www.cnblogs.com/kyxfx/articles/9414823.html 一直没有找到完整的TimeSVD++译文,就自己翻译了一下. 4.2时间改变基线预测 通过两个主要的时间效应,大部分时间变化包含在基线预测中.首先是解决一个项目的受欢迎度随着时间而改变的事实.…

目录 简介 时间分类 Timestamp DatetimeIndex date_range 和 bdate_range origin 格式化 Period DateOffset 作为index 切片和完全匹配 时间序列的操作 Shifting 频率转换 Resampling 重新取样 简介 时间应该是在数据处理中经常会用到的一种数据类型,除了Numpy中datetime64 和 timedelta64 这两种数据类型之外,pandas 还整合了其他python库比如 scikits.timese…

LXD 提供了各种资源限制.其中一些与容器本身相关,如内存配额.CPU 限制和 I/O 优先级.而另外一些则与特定设备相关,如 I/O 带宽或磁盘用量限制.-- Stéphane Graber 本文导航 -可用资源限制03% -磁盘08% -CPU12% -内存21% -网络 I/O26% -块 I/O29% -它怎么工作?39% -应用这些限制43% -CPU47% -内存58% -磁盘和块 I/O63% -网络 I/O71% -获取当前资源使用率81% -总结92% -更多信息94% 编译自…

最近在学习spark的相关知识, 重点在看spark streaming 和spark mllib相关的内容. 关于spark的配置: http://www.powerxing.com/spark-quick-start-guide/ 这篇博客写的很全面:http://www.liuhaihua.cn/archives/134765.html spark streaming: 是spark系统中处理流数据的分布式流处理框架,能够以最低500ms的时间间隔对流数据进行处理,延迟大概1s左右, 是一…