本文由南水之源在2019年3月21日发布,转载需声明原作者 本文仅为一次基于科技发展与科幻小说的幻想,如果天网真的出现,请不要参考这篇逻辑破败的推论. 参考: 天网(Skynet),是电影<终结者>里一个人类于20世纪后期创造的以计算机为基础的人工智能防御系统,最初是研究用于军事的发展,后自我意识觉醒,视全人类为威胁,以诱发核弹攻击为起步发动了将整个人类置于灭绝边缘的审判日. 计算机深度学习:在某些领域可以通过:对话,模仿等方式方法不间断的吸收新的知识点.知识体系:并推演演算某些方向,以大大超

进程的休眠:Thread sleep(1000);//括号中以毫秒为单位 当main()运行完毕,即使在结束时时间片还没有用完,CPU也放弃此时间片,继续运行其他程序. Try{Thread.sleep(1000);} Catch(Exception e){e.printStackTrace(e);} T1.join()表示运行线程放弃执行权,进入阻塞状态. 当t1结束时,main()可以重新进入运行状态. T1.join实际上是把并发的线程编程并行运行. 线程的优先级:1-10,越大优先级越高

1.String/Array/Matrix 在Java中,String是一个包含char数组和其它字段.方法的类.如果没有IDE自动完成代码,下面这个方法大家应该记住: toCharArray() //get char array of a String Arrays.sort() //sort an array Arrays.toString(char[] a) //convert to string charAt(int x) //get a char at the specific ind

当SQL Server的性能变差时,最可能发生的是以下两件事: 首先,某些查询产生了系统资源上很大的压力.这些查询影响整个系统的性能,因为服务器无法足够快速地服务其他SQL查询. 另外,开销较大的查询阻塞了其他请求相同数据库资源的查询,进一步降低了这些查询的性能.优化开销较大的查询不仅改进它们本身的性能,而且减少数据库阻塞和SQL Server资源压力从而提高了其他查询的性能. 识别开销较大的查询 SQL Server的目标是在最短时间内将结果集返回给用户.为此,SQL Server查询优化器生

1 贝叶斯方法 长久以来,人们对一件事情发生或不发生的概率,只有固定的0和1,即要么发生,要么不发生,从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大,不发生的概率又是多大.而且概率虽然未知,但最起码是一个确定的值.比如如果问那时的人们一个问题:“有一个袋子,里面装着若干个白球和黑球,请问从袋子中取得白球的概率是多少?”他们会想都不用想,会立马告诉你,取出白球的概率就是1/2,要么取到白球,要么取不到白球,即θ只能有一个值,而且不论你取了多少次,取得白球的概率θ始终都是1/2,即不随观察结果X 的变化而变

1. Spark rdd生成过程· Spark的任务调度分为四步 1RDD objects RDD的准备阶段,组织RDD及RDD的依赖关系生成大概的RDD的DAG图,DAG图是有向环图. 2DAG scheduler 细分RDD中partition的依赖关系确定那些是宽依赖那些是窄依赖,生成更详细的DAG图,将DAG图封装成 TaskSet任务集合当触发计算时(执行action型算子)将其提交给集群. 3TaskScheduler 接收TaskSet任务集,分析确定那个task对应那个worke

内容总览 六大设计原则都有哪些 一.单一职责原则 二.里氏替换原则 三.依赖倒置原则 四.接口隔离原则 五.迪米特法则 六.开放封闭原则 内容详解 一.单一职责原则 单一职责原则:英文名称是Single Responsiblity Principle,简称是SRP.定义:应该有且仅有一个原因引起类的变更. 单一职责原则要求:一个接口或类只有一个原因引起变化,也就是一个接口或类只有一个职责,它就负责一件事情. 单一职责原则的好处: 类的复杂性降低,实现什么职责都有清晰明确的定义: 可读性提高,复杂

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tomcat memory leak解决方案 这种问题在开发中经常会碰到的,看看前辈的总结经验 Tomcat内存溢出的原因  在生产环境中tomcat内存设置不好很容易出现内存溢出.造成内存溢出是不一样的,当然处理方式也不一样. 这里根据平时遇到的情况和相关资料进行一个总结.常见的一般会有下面三种情况:  1.OutOfMemoryError: Java heap space  2.OutOfMemoryError: PermGen space  3.OutOfMemoryError: unab

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1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非

Zookeeper 1 Zookeeper概念 Zookeeper是什么 是一个基于观察者设计模式的分布式服务管理框架,它负责和管理需要关心的数据,然后接受观察者的注册,一旦这些数据的状态发生变化,Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应. Zookeeper特点 哪些系统用到了Zookeeper HDFS YARN Storm HBase Flume Dubbo(阿里巴巴) 2 Zookeeper基本原理 2.1 Zookeeper架构 一个领导者

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(

jQuery插件就是以jQuery库为基础衍生出来的库,jQuery插件的好处是封装功能,提高了代码的复用性,加快了开发速度,现在网络上开源的jQuery插件非常多,随着版本的不停迭代越来越稳定好用,在jQuery官网有许多插件: 一.插件开发基础 1.1.$.extend 在jQuery根命名空间下直接调用的方法可以认为是jQuery的静态方法或属性,常常使用$.方法名来调用,使用$.extend这个静态方法可以完成两个功能: 1.1.1.扩展属性或方法给jQuery 比如我们想给jQuery

众所周知,网络安全是一个非常重要的课题,而服务器是网络安全中最关键的环节.Linux被认为是一个比较安全的Internet服务器,作为一种开放源代码操作系统,一旦Linux系统中发现有安全漏洞,Internet上来自世界各地的志愿者会踊跃修补它.然而,系统管理员往往不能及时地得到信息并进行更正,这就给黑客以可乘之机.相对于这些系统本身的安全漏洞,更多的安全问题是由不当的配置造成的,可以通过适当的配置来防止.服务器上运行的服务越多,不当的配置出现的机会也就越多,出现安全问题的可能性就越大.对此,下

维基的简介:Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport,就是 LaTeX 中的"La",此人现在在微软研究院)于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法. Paxos算法目前在Google的Chubby.MegaStore.Spanner等系统中得到了应用,Hadoop中的ZooKeeper也使用了Paxos算法,在上面的各个系统中,使用的算法与Lamport提出的原始Paxos并不完全一样,这个以后再慢慢分析.本博文的目的是,如何让一个小白在半

什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度.熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则:反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态.熵的中文意思是热量被温度除的商.负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量. 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大. 一滴墨水滴在清水中,部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中

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大二学数据库的时候,只是隐约听到老师提起过视图啊,存储过程啊,触发器啊什么的,但只是淡淡的记住了名字,后来自己做些小项目,小程序,也没有用上过,都只是简单的建表,关联表之类的,导致我对这些东西的理解只能停留在名称的阶段.最近看完了一本薄薄的小书叫<MySQL必知必会>,记了不少笔记,也自己上手实践了一番,总算是了解了些皮毛. 下面通过实例来具体了解这几个东西,首先我的样例表是这样的. 视图: 什么是视图? 视图是虚拟的表,本身并不包含数据,通过一个例子,来更好地理解视图: 假设上述表中,我需要

Tomcat内存溢出的原因 在生产环境中tomcat内存设置不好很容易出现内存溢出.造成内存溢出是不一样的,当然处理方式也不一样. 这里根据平时遇到的情况和相关资料进行一个总结.常见的一般会有下面三种情况: 1.OutOfMemoryError: Java heap space 2.OutOfMemoryError: PermGen space 3.OutOfMemoryError: unable to create new native thread. Tomcat内存溢出解决方案 对于前两种

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第九章: 新兴分析-社交,移动和视频 网络在过去几年中发生了不可思议的发展变化:从单向对话到双向对话的转变; 由视频,Ajax和Flash提供的丰富的web体验; 和通过多渠道(如RSS和移动)的内容分发. 这些改变在让用户自行负责的同时,也改进了网站体验. 但是,这带来了一个小问题:你如何度量成功呢? 在这个令人兴奋的章节中,我将会介绍一些新兴的分析解决方案,以能够解决:Web如何从"所有内容在同一个地方" 以及