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group0 group1 group2都存啥
2024-09-07
正则表达式中 group groups区别
先看代码instance: 1 >>> a="123abc456" 2 >>> import re 3 >>> print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(0)) 4 123abc456 5 >>> print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(1)) 6
【MPI学习5】MPI并行程序设计模式:组通信MPI程序设计
相关章节:第13章组通信MPI程序设计. MPI组通信与点到点通信的一个重要区别就是:组通信需要特定组内所有成员参与,而点对点通信只涉及到发送方和接收方. 由于需要组内所有成员参与,因此也是一种比较复杂的通信方式.程序员在设计组通信语句的时候,需要同时考虑两点: a. 程序运行起来之后,当前正在运行的进程的行为方式 b. 将组通信作为一个整体,考虑所有进程的行为方式 (1)概述 组通信从功能上实现了三个方面: a. 通信:完成组内数据传输(广播.收集.散发.组收集.全互换各种数据交换传输方式)
轻量级应用开发之(08)UITableView
一 UITableView基本介绍 在众多移动应⽤用中,能看到各式各样的表格数据 . 在iOS中,要实现表格数据展示,最常用的做法就是使用UITableView,UITableView继承自UIScrollView,因此支持垂直滚动,⽽且性能极佳 . UITableview有分组和不分组两种样式,可以在storyboard或者是用代码设置. 二.数据展示 UITableView需要⼀一个数据源(dataSource)来显示数据 UITableView会向数据源查询一共有多少行数据以及每⼀行显示
iOS开发——高级UI&带你玩转UITableView
带你玩装UITableView 在实际iOS开发中UITableView是使用最多,也是最重要的一个控件,如果你不会用它,那别说什么大神了,菜鸟都不如. 其实关于UItableView事非常简单的,实际开发中用起来却没有那么简单就是因为他结合MVC使用,涉及到了模型数据的读取,自定义View,功能的拓展和更好的解藕,下面就带你玩一遍: UITableView的两种样式 UITableViewStylePlain UITableViewStyleGroupeds accessoryType UIT
hadoop配置文件详解系列(二)-hdfs-site.xml篇
上一篇介绍了core-site.xml的配置,本篇继续介绍hdfs-site.xml的配置. 属性名称 属性值 描述 hadoop.hdfs.configuration.version 1 配置文件的版本 dfs.namenode.rpc-address 处理所有客户端请求的RPC地址,若在HA场景中,可能有多个namenode,就把名称ID添加到进来.该属性的格式为nn-host1:rpc-port. dfs.namenode.rpc-bind-host RPC服务器的真实地址,如果为空,则使
008-spring cache-缓存实现-03-springboot redis实现
1.window下redis安装 https://www.cnblogs.com/bjlhx/p/7429811.html 2.pom <!-- 缓存 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency> <!--添加re
oracle中scott/tiger、sys、SYSDBA、system都是什么用
scott 是个演示用户,是让你学习ORACLE用的 SYSDBA 不是用户,可以认为是个权限,超级权限详细点说吧 超级用户分两种 SYSDBA和SYSOPTSYSOPT 后面3个字母是operator的意思,也就是操作数据库的人,而SYSDBA 则是管理数据库的人SYSDBA比SYSOPT的权限还要大,而SYS用户就完全是个SYSDBA,但SYSTEM用户默认是SYSOPT,不过它也能以SYSDBA的权限登陆 sys和system用户区别 1)最重要的区别,存储的数据的重
77%的Linux运维都不懂的内核问题
前言 之前在实习时,听了 OOM 的分享之后,就对 Linux 内核内存管理充满兴趣,但是这块知识非常庞大,没有一定积累,不敢写下,担心误人子弟,所以经过一个一段时间的积累,对内核内存有一定了解之后,今天才写下这篇博客,记录以及分享. [OOM - Out of Memory]内存溢出 内存溢出的解决办法: 1.等比例缩小图片 2.对图片采用软引用,及时进行 recycle( ) 操作. 3.使用加载图片框架处理图片,如专业处理图片的 ImageLoader 图片加载框架,还有XUtils 的
BATJ都爱问的多线程面试题
# 一 面试中关于 synchronized 关键字的 5 连击 ### 1.1 说一说自己对于 synchronized 关键字的了解 synchronized关键字解决的是多个线程之间访问资源的同步性,synchronized关键字可以保证被它修饰的方法或者代码块在任意时刻只能有一个线程执行. 另外,在 Java 早期版本中,synchronized属于重量级锁,效率低下,因为监视器锁(monitor)是依赖于底层的操作系统的 Mutex Lock 来实现的,Java 的线程是映射到操作系统
(6)打造简单OS-内存分页
好长时间没有更新了,最近比较忙...... 内存分页可以放在C代码中,这样比较方便编写!即loader执行完后进入kernel_main函数之后在分配内存分页! 一.地址 讲到内存必然要讲到计算机中经常提到的一些地址.物理.线性.虚拟.逻辑.有效地址 (点击可查看具体内容) 再需要了解内存的分段和分页机制:内存管理分段和分页机制 保护模式下地址转换原理图:(可以先了解最后在深入) 原理简述过程: 保护模式下(保护模式下必分段,只不过现在寄存器和地址线位数都很大,可以进行平坦模式,即段地址为0!3
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GIT学习——天天都在用Git,那么你系统学习过吗?(学习过程)
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Kafka设计解析(一)- Kafka背景及架构介绍
本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息
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作者: Jason Guo 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,并保证即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消息消费,同时保证每个partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 为什么要用Message Queue 解耦 在项目
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elasticsearch文档-modules modules 模块 cluster 原文 基本概念 cluster: 集群,一个集群通常由很多节点(node)组成 node: 节点,比如集群中的每台机器可以看做一个node shard: 分片,ES是分布式搜索引擎,会把数据拆分成很多个shard,一个索引默认有5个shard replica: 副本,ES是high availability的, 为了数据安全会把同一份数据存放在多个节点,默认情况下一个索引的数据会存两份副本.一份是primary
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