一、HA概述 HA（High Available）即高可用（7*24小时不中断服务），实现高可用最关键的策略就是消除单点故障。HA严格地来说应该分成各个组件的HA机制，HDFS的HA和YARN的HA。 Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。NameNode ...
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2020-06-10 10:58:31
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产品样机试验是是产品生命周期中非常重要的环节，大部分制造企业都非常重视这个环节的，希望把产品性能和功能风险充分暴露和消除在这个阶段，但是从数字化角度来看，企业对这个环节的业务和数据管理，远不如产品设计、工艺、制造等阶段重视，往往还是传统的管理方式，谈不上数字化、集成化等等。 实际上，Teamcent ...
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2020-06-08 14:52:20
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ThreadLocal 是 Java 里一种特殊的变量。每个线程都有一个 ThreadLocal 就是每个线程都拥有了自己独立的一个变量，竞争条件被彻底消除了。它是为创建代价高昂的对象获取线程安全的好方法，比如你可以用 ThreadLocal 让SimpleDateFormat 变成线程安全的，因为 ...
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2020-06-08 00:54:23
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题目：有一个大“水王”，他不仅喜欢发贴，还会回复其他ID发的每个帖子。该“水王”发帖数目超过了帖子总数的一半。如果有当前论坛上所有帖子（包括回帖）的列表，其中帖子作者的ID也在表中，你能快速找出这个传说中的水王吗？ 思路：采用“两两相消”的办法，对帖子进行一次遍历，相邻id相同的留下，不同的消除，由 ...
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2020-06-07 13:04:42
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降维（Dimensionality Reduction） 是机器学习中的一种重要的特征处理手段，它可以减少计算过程中考虑到的随机变量（即特征）的个数，其被广泛应用于各种机器学习问题中，用于消除噪声、对抗数据稀疏问题。它在尽可能维持原始数据的内在结构的前提下，得到一组描述原数据的，低维度的隐式特征（或 ...
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2020-06-07 00:46:37
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概率图的一个重要作用是进行推理，针对某个随机变量，告诉我们它到底有没有可能，有多大可能发生。之前在representation相关的内容中，我们更多的关心如何利用概率图减少联合分布的计算量。inference相关的章节就是要介绍如何从联合概率中获得单个随机变量的概率。 1.链状变量消除 对于给定的联 ...
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2020-06-04 01:14:31
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目录 同一个目录下 不同目录下 举例说明其它方法 Pycharm下的调用问题 一、同一个目录下 调用同一个目录下的时，可以直接： import XXX.py from 文件夹 import XXX.py 只是第一种形式会有波浪线提醒，不过不影响运行。 波浪线问题消除见第四章 二、不同目录下 在上面基... ...
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2020-06-03 00:54:37
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使用的协议是tcp，由于tcp协议传输数据的时候会有粘包现象，所以为了解决消除这个现象，又编写了两个工具函数Encode和Decode 消除粘包现象的方法是在自定义一个应用层协议，他的内容为每次发送的数据包的前4个字节表示数据的长度，然后后面才是真正发送的数据 首先是工具包： proto.go pa ...
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2020-06-01 13:49:25
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1、默认情况下ul和li前面的实心圆和阿拉伯数字都死在盒模型的padding区域显示的，要想清楚ul的padding的同时保留实心圆和数字在content区域显示的方法：css加list-style-position:1inside(ul的content区域显示) 2 float属性的消除：①、清除 ...
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2020-05-31 16:21:54
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题意 给定一棵树，及$s,t$，A,B玩游戏，A初始在$s$不想去$t$，B想A去$t$。 A每次在一个点，会选择沿着一条边走过去，走完之后这条边被打上了一个标记，A不能再走了；若A当前所在点的边全部被打上了标记，那就不能动了。 B每次可以选择消除一条边的标记或永久删除一条边。 B先手，花费为执行操 ...
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2020-05-29 17:36:45
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