在内网看到一个讨论帖,原文如下: 如何管理leader对你的能力预期? 你一个项目做得好,之后类似项目,leader认为你也就是合格水平,而且认为你只会做这种项目. SAD.. 思考 在开始之前先想下这几个问题: 你为什么需要管理leader对你的能力预期? 为什么会产生这个问题? 是因为「leader认为的你的能力」和「你自己认为的自己的能力」之间有差异? 那么你是怎么评估和判断「leader认为的你的能力」的? 是他亲口告诉你,还是通过他给你安排的项目和事情?还是绩效的结果或评语? 有没有可

(1)maxConnections能接收的最大请求数(nio下默认1W,基本不用调整,足够了): (2)acceptCount在操作系统层面的请求堆积,linux操作系统下除了acceptCount参数队列以外还有其它的队列堆积请求(有需要的情况下可以增加). (3)还有就是我们处理请求的maxThreads参数是特别重要的,调整该参数要结合实际cpu使用率情况而定需要“结合top命令”,如果cpu使用率始终能稳定在80%左右,并且jmeter的聚合报告吞吐量能够达到每秒的预期数,并且响应时间在

再次面对像栈和队列这样的相当基础的数据结构的学习,应该从多个方面,多维度去学习. 首先,这两个数据结构都是比较常用的,在标准库中都有对应的结构能够直接使用,所以第一个阶段应该是先学习直接来使用,下一个阶段再去探究具体的实现,以及对基本结构的改造! C++标准库中的基本使用方法: 栈: #include<stack> 定义栈,以如下形式实现: stack<Type> s; 其中Type为数据类型(如 int,float,char等) 常用操作有: s.push(item);    /

面向对象相关知识简介 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合.它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法.对象是类的实例. 类变量:类变量在整个实例化的对象中是公用的.类变量定义在类中且在函数体之外.类变量通常不作为实例变量使用. 数据成员:类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据. 方法重写:如果从父类继承的方法不能满足子类的需求,可以对其进行改写,这个过程叫方法的覆盖(override),也称为方法的重写. 实例变量:定义在方法中的变量,只作用于当前实例的类

HDR(High Dynamic Range Imaging)在摄影中指高动态范围成像.国内的教程基本语焉不详,找到一篇比较详尽的国外教程翻译出来,希望对大家有帮助.^_^ 原文地址:http://photo.tutsplus.com/tutorials/hdr/how-to-shoot-and-post-process-professional-hdr-photos-in-one-day/ 怎样在一天之内完成一张HDR照片的拍摄与合成Peter Tellone教程细节:程序:Photomati

优先队列是队列的一种,不过它可以按照自定义的一种方式(数据的优先级)来对队列中的数据进行动态的排序 每次的push和pop操作,队列都会动态的调整,以达到我们预期的方式来存储. 例如:我们常用的操作就是对数据排序,优先队列默认的是数据大的优先级高 所以我们无论按照什么顺序push一堆数,最终在队列里总是top出最大的元素. priority_queue<int, vector<int>, greater<int> >pq; 格式第一个参数为数据类型第二个参数为容器类型.

  前言: 在之前“影响 MySQL 应用系统性能的相关因素”一章中我们就已经分析过了Query语句对数据库性能的影响非常大,所以本章将专门针对 MySQL 的 Query 语句的优化进行相应的分析. 8.1 理解MySQL的Query Optimizer 8.1.1 MySQL Query Optimizer是什么? 在“MySQL 架构组成”一章中的 “MySQL 逻辑组成”一节中我们已经了解到,在MySQL中有一个专门负责优化SELECT 语句的优化器模块,这就是我们本节将要重点分析的My

一.解释: 优先队列是队列的一种,不过它可以按照自定义的一种方式(数据的优先级)来对队列中的数据进行动态的排序,每次的push和pop操作,队列都会动态的调整,以达到我们预期的方式来存储. 例如,将元素5 3 2 4 6依次push到优先队列中,规定顺序为从大到小并输出,输出顺序为6 5 4 3 2 二.用法 1.头文件 #include<queue>//与队列相同,不必引入vector的头文件 2.定义方式 priority_queue<int> p;//最大值优先,是大顶堆一种

本章给大家介绍有关Windows Server 2016 中存储方面的新增功能,具体内容如下: 1.Storage Spaces Direct: 存储空间直通允许通过使用具有本地存储的服务器构建高可用性和可缩放存储. 该功能简化了软件定义的存储系统的部署和管理并且允许使用 SATA SSD 和 NVMe 磁盘设备等新型磁盘设备,而之前群集存储空间无法使用共享磁盘. 价值: 空间存储直通使服务提供商和企业可使用带本地存储的行业标准服务器来构建高可用性和高扩展性的软件定义的存储. 使用带本地存储的服

在分析如何优化MySQL Query 之前,我们需要先了解一下Query 语句优化的基本思路和原则.一般来说,Query 语句的优化思路和原则主要提现在以下几个方面: 1. 优化更需要优化的Query: 2. 定位优化对象的性能瓶颈: 3. 明确的优化目标: 4. 从Explain 入手: 5. 多使用profile 6. 永远用小结果集驱动大的结果集: 7. 尽可能在索引中完成排序: 8. 只取出自己需要的Columns: 9. 仅仅使用最有效的过滤条件: 10. 尽可能避免复杂的Join 和

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 2,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 设置数据和模型 数据预处理 权重初始化 批量归一化(Batch Normalization) 正则化(L2/L1/Maxnorm/Dropout) 损失函数 小结 设置数据和模型 在上一节中介绍了神经元的模型,它在计算内积后进行非线性激活函数计算,神经网络

Merge k sorted linked lists and return it as one sorted list. Analyze and describe its complexity. 1,类似于Merge Sort的方法做k-1次,每次合并两个,但是这种方法超时. for(int i = 1; i < lists.size(); i++) head = merge(head, lists[i]); 2,分治法,合并的时间复杂度O(logN),不用递归,空间复杂度O(1) 思想很简单

) # 对数据进行零中心化(重要) cov = np.dot(X.T, X) / X.shape[0] # 得到数据的协方差矩阵 数据协方差矩阵的第(i, j)个元素是数据第i个和第j个维度的协方差.具体来说,该矩阵的对角线上的元素是方差.还有,协方差矩阵是对称和半正定的.我们可以对数据协方差矩阵进行SVD(奇异值分解)运算. U,S,V = np.linalg.svd(cov) U的列是特征向量,S是装有奇异值的1维数组(因为cov是对称且半正定的,所以S中元素是特征值的平方).为了去除数据相

建议154:不要过度设计,在敏捷中体会重构的乐趣 有时候,我们不得不随时更改软件的设计: 如果项目是针对某个大型机构的,不同级别的软件使用者,会提出不同的需求,或者随着关键岗位人员的更替,需求也会随个人意志有所变更. 如果竞争对手增加了新需求,我们也不得不为正在研发的新产品调整设计方案. 刚开始的架构太糟糕了,这可能源于设计经验的不足或者架构师的不负责任. 以上分别从外部和内部描述了必须修改需求和设计的几种场景.也就是说,在软件开发过程中,变化几乎总会发生. 为了捕捉需求上的不断变化,软件开发必

优先队列是队列的一种,不过它可以按照自定义的一种方式(数据的优先级)来对队列中的数据进行动态的排序每次的push和pop操作,队列都会动态的调整,以达到我们预期的方式来存储. 例如:我们常用的操作就是对数据排序,优先队列默认的是数据大的优先级高所以我们无论按照什么顺序push一堆数,最终在队列里总是top出最大的元素. 用法: 示例:将元素5,3,2,4,6依次push到优先队列中,print其输出. 1. 标准库默认使用元素类型的<操作符来确定它们之间的优先级关系. priority_queu

第8章 MySQL数据库Query的优化 前言: 在之前“影响 MySQL 应用系统性能的相关因素”一章中我们就已经分析过了Query语句对数据库性能的影响非常大,所以本章将专门针对 MySQL 的 Query 语句的优化进行相应的分析.     8.1 理解MySQL 的Query Optimizer      8.1.1 MySQL Query Optimizer 是什么? 在“MySQL 架构组成”一章中的 “MySQL 逻辑组成”一节中我们已经了解到,在MySQL中有一个专门负责优化SE

priority_queue 优先队列是队列的一种,不过它可以按照自定义的一种方式(数据的优先级)来对队列中的数据进行动态的排序,每次的push和pop操作,队列都会动态的调整,以达到我们预期的方式来存储. 定义: priority_queue<int> p;//最大值优先,是大顶堆一种简写方式 priority_queue<int,vector<int>,greater<int>>q1;//最小值优先,小顶堆 priority_queue<int,v

优先队列是队列的一种,不过它可以按照自定义的一种方式(数据的优先级)来对队列中的数据进行动态的排序. 每次的push和pop操作,队列都会动态的调整,以达到我们预期的方式来存储.例如:我们常用的操作就是对数据排序,优先队列默认的是数据大的优先级高.所以我们无论按照什么顺序push一堆数,最终在队列里总是top出最大的元素. 使用优先队列需要包含STL头文件<queue>. 以一个例子来解释吧: view plaincopy to clipboardprint? /*优先队列的基本使用 2010

http://www.cnblogs.com/void/archive/2012/02/01/2335224.html 优先队列是队列的一种,不过它可以按照自定义的一种方式(数据的优先级)来对队列中的数据进行动态的排序 每次的push和pop操作,队列都会动态的调整,以达到我们预期的方式来存储. 例如:我们常用的操作就是对数据排序,优先队列默认的是数据大的优先级高 所以我们无论按照什么顺序push一堆数,最终在队列里总是top出最大的元素. 用法: 示例:将元素5,3,2,4,6依次push到优

client-go中有很多比较有意思的实现,如定时器,同步机制等,可以作为移植使用.下面就遇到的一些技术讲解,首先看第一个: sets.String(k8s.io/apimachinery/pkg/util/sets/string.go) 实现了对golang map的key的处理,如计算交集,并集等.实际中可能会遇到需要判断两个map的key是否重合的场景,此时可以使用下述方式实现,sets.StringKeySet函数将入参的map的key抽取成一个String类型,这样就可以使用Strin

挖矿就是不断调整nouce和header中其他可变字段,使得整个block header 的hash值小于等于target,target越小,挖矿难度越大. 出块时间设置为了10分钟,可以尽可能避免同时发布区块,导致最长区块链多次分叉,总算力被分叉分散,而恶意节点算力集中在恶意节点后面抢到最长区块链的6个确认区块.其实10分钟是人为规定的,其实8分钟,5分钟原则上也可以.对于一个支付系统太长了,所以以太坊出块时间是15s,它也会调转挖矿难度,保证出块时间稳定,它的共识协议叫ghost. 挖矿难度