1. 引言 近年来，随着芯片、传感器、存储器以及其他硬件设备的快速发展，很多领域都面临着数据量过大、处理时间过长的问题。传统的信号处理方式已经无法满足人们对大量数据处理的需求，简洁、高效、稀疏的信号表示方法是人们研究、关注的热点。稀疏表示和字典学习方法在解决数据量过大的问题上有独特的优势，稀疏表示和 ...
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2018-12-30 22:19:53
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一：转换语法注意 Go在不同数据类型之间赋值时需要显式的转换，不像其他如php,java可自动转换。 二：简单举例 三：数字间转换使用细节 ①：数字间类型转换从小转到大的数据类型范围，也可从大转到小的数据类型范围，只不过，大范围如int64转int8，有可能导致溢出处理，所以转换时要注意范围。 如下 ...
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2018-12-29 21:10:55
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Winserver 和 linxu 下的备份还原命令是相同的 基本格式： imp和exp不适合大文件备份，如果文件超过20个G，这种方式效率会很低，如果文件过大，可以采用Rman方式进行备份还原 exp bim_dev/bim_dev@ounion file=c:\bim_dev.dmp owner... ...
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2018-12-27 12:04:35
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我们在前面的文章中提到了BI系统，从文章中我们不难发现BI系统处理数据的时候都是很有效的，但是当数据量过大的时候，我们系统的性能就会弱了很多。当然了，如果我们处理的数据在TB或者TB以上的数据量的时候，这个系统根本就不能够正常运行，所以，我们就需要解决这个问题。 ...
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2018-12-26 11:45:36
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"题目传送门" 解题思路 这题我们可以按右端点从小到大排序，我们选择第一条线段作为初始线段，然后判断下一条线段的左端点是否大于等于当前选中线段的右端点即可。 证明：排序后显然当你选了一个线段后，再要从后面选一个线段，其左端点必须 =你的右端点。右端点当然越小越好。 因为这题数据量过大，我们可以使用读 ...
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2018-12-25 11:33:52
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这版秒杀只是解决瞬间访问过高服务器压力过大,请求速度变慢，大大消耗服务器性能的问题。 主要就是在高并发秒杀的场景下，很多人访问时并没有拿到锁，所以直接跳过了。这样就处理了多线程并发问题的同时也保证了服务器的性能的稳定。 接下来我们使用redis的分布式锁来进行枷锁处理： 我们可以在进入下单的方法后将 ...
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2018-12-24 16:34:09
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序言 近期在工作中管理代码时发现，在项目中从Dao层到Service层数据传递中通过大量的get(),set()方法去一个一个的去拿值去赋值，导致代码篇幅过长，对此甚是讨厌，并且严重消耗开发时间。起初找过些关于这块的资料，现在大部分都是Entity类和Dto类的属性名相同的前提下，利用反射实现，太局 ...
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2018-12-24 13:18:28
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一、前言背景： 学习react native的关键在于组件，依靠组件的拼接达到想要的效果，由此可见，组件就像一块块功能各异的零件，最终搭建出我们想要的效果。 今天我们就从组件的导入、导出开始 下面是我们编写react native代码时，很普遍的代码范式： 其实，这就是体现了组件的导入和导出，imp ...
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2018-12-23 22:09:29
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题目： 解答： 注意：由于num类型数据取值范围最大为2的52次方-1，这里使用parseInt(2)然后求和再用toString(n,2)在数值过大的时候会报错； ...
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2018-12-23 16:50:44
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机器学习令人无比神往，但从事这个工作的人可能并不这么想。 机器学习的工作内容往往复杂枯燥又困难——通过大量重复工作进行提升必不可少： 汇总工作流及传输渠道、设置数据源以及在内部部署和云部署的资源之间来回分流。 所以使用工具提升你的工作效率实在很关键，而且像这样的工具越多越好。 好在你学的是Pytho ...
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2018-12-20 14:26:23
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