说明:当我们有多个线程以不同的速度运行并且我们想要以特定的顺序从一个线程向另一个线程发送信息时,消息队列可能会有用. 这个想法是,发送线程将消息推送到队列中,而接收线程将消息按自己的步调弹出. 只要发送线程平均发送的消息不超过接收线程可以处理的数量,此系统就可以工作. 因为队列充当缓冲区,所以消息可能会突发发送和弹出,换句话说:只要一段时间内的平均发送速度低于接收者的容量,流量就会达到峰值. 例程:该示例显示了一个输入线程,该线程从控制台(cin)读取数据并将其推送到消息队列中. 另一个线程(接

首先在学习libevent库的使用前,我们还要从基本的了解开始,已经熟悉了epoll以及reactor,然后从event_base学习,依次学习事件event.数据缓冲Bufferevent和数据封装evBuffer等,再结合具体的几个实例来了解libevent库的一些基本使用,有助于我们理解它的一些内部实现(由于之前我已经写过一篇epoll反应堆模型的,所以这里就不再介绍,直接从event_base开始介绍). libevent下载与安装: 在官网上找到 libevent-2.0.22-sta

使用IOCP完成端口队列做任务队列 与其自己费力设计异步任务队列,不如使用WINDOWS内核级的IOCP完成端口队列做任务队列. 1)引用单元 uses windows; 2)定义完成端口句柄 var g_iocp_handle: THandle;            // 完成端口句柄 3)创建完成端口 g_iocp_handle := CreateIoCompletionPort(INVALID_HANDLE_VALUE, 0, 0, si.dwNumberOfProcessors); 4

前些日子公司引进了帆软商业智能FineBI,在接受了简单的培训后,发现这款商业智能软件用作可视分析只用一个词形容的话,那就是“轻盈灵动”!界面简洁.操作流畅,几个步骤就可以创建分析,获得想要的效果.此番学习也算让我入了数据可视化的门,今天就在这里和你们分享我做数据可视化的心得. 先来说说Dashboard,商业智能仪表盘,是可视化分析的重点.它可以组合多个不同的表格,图表控件,所有指标和维度一键生成.很多BI工具在建立全局分析时,组件都是单独设立然后拼接而成,这里FineBI创造性地将分析容器和

sharedPreferences是通过xml文件来做数据存储的. 一般用来存放一些标记性的数据,一些设置信息. *********使用sharedPreferences存储数据 public static boolean saveUserInfo(Context context, String username, String password) { try { //1使用Context创建一个SharePerference对象 SharedPreferences sharedPreferen

nanana,作为一个不合格的数学专业学生,脑袋不好使,又穷逼,只好学点儿实用的东西,希望能养活自己~~~ 不瞎哔哔,想做数据方面工作的时候在犹豫是学R还是学python,一点儿python基础都没有强行用了一个python爬虫,发现python还是比较的麻烦(但是还是后来还是花了一些时间学了一些python基础的语法,发现python真的很棒,但是总感觉R更加的合适,R真的是比较美妙的东西~~~)所以现在在R的路上飘渺着~~~请多指教啦! 1. R向量 我很喜欢这东西,做大物实验的时候太方便了

有一群的朋友在用VS2012做数据报表时,老是提示 本地报表处理期间出错. 尚未指定报表“Report1”的报表定义 未将对象引用设置到对象的实例. 我看了一下,步骤没错,我用VS2010做了一下,一切OK,没问题,但用VS2013做时, 就提示这错误 后仔细看了一下设计生成的源码,嘿,还真有区别,在VS2012与VS2013中, ReportViewer生成的代码在引用报表数据时,使用的是ReportEmbeddedResource属性 <LocalReport ReportEmbeddedR

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4925 自己逐个做数据找规律.提供下我的找的: 1 2 1 3 2 2 2 3 3 3 然后发现这种矩阵是最优的: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMTAyNjk2OA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="&

转载请注明出自天外归云的博客园:http://www.cnblogs.com/LanTianYou/ PowerShell是基于.NET的一门脚本语言,对于SharePoint一些日常操作支持的很好.今天上午同事做数据量测试,要在一个site下创建500个list和500个library,在一个list中创建1000个item,这样的需求通过PowerShell脚本实现是非常容易的. 下面是为这项测试写的两个小 Add-PSSnapin Microsoft.SharePoint.PowerShe

from:https://www.zhihu.com/question/56171002/answer/155777359 GAN的作用,也就是为什么GAN会火了(有部分原因可能是因为Lecun的赞赏).如果GAN只是用来生成一些像真是数据一样的数据的话,那不会有像现在这么火.更多的,或者对于机器学习研究员来说,看待的最关键一点应该是GAN可以用来 拟合数据分布 .什么叫拟合数据分布,就是给你一个训练数据,你能通过GAN这个工具,产生和这个数据分布相似的一些数据.有了拟合数据分布的思想,并在这上

Spring-Data-JPA在做数据存储方面真的很方便,它的目的就是写更少的代码,更多的事情,但是也有其力有未逮或者说处理起来比较闹心的地方. 1.先来感受一下使用JPA做数据查询时,代码的简化程度 @CacheConfig(cacheNames = "news") public interface NewsRepository extends PagingAndSortingRepository<NewsEntity, Long> { @Cacheable NewsEn

excel2013做数据透视表     Excel最新版更新到2013,相比2003.2007和2010,2013的excel界面方面有一定变化,在操作方面也有一定的便捷性.那么如何使用excel2013做一些简单的数据汇总.透视,以及在数据透视表中进行计算.展现等呢,请大家跟着我一起来一起操作吧. 1 首先打开你要用来做数据透视表的excel文件,如图我自己弄了一个样本示例文件,预先选择好你要做数据透视的区域,如我的示例文件我选择A1:F24区域,记得要连带表头一起选择. 2 然后点击最顶端的

结合redis 队列 做了一个例子 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # @Time : 2018/12/21 0021 13:57 # @Site : # @File : demos.py # @Software: PyCharm import MySQLdb import redis import json import os, time import threading from multiprocessing import Pool, Proce

2021年都要过去啦,你还在用Excel做数据可视化效果吗?古语有云,"工欲善其事,必先利其器",没有专业的工具,前期准备的再好也是白搭.现在运用数据可视化工具于经营活动中的企业是越来越多,由此可见企业决策者对数据可视化价值的重视.但是目前市场数据可视化工具那么多,我们如何才能挑选到适合自己的那一款呢? 可能有的小伙伴对数据可视化的概念还不是很了解的,现在小编先来简单介绍一下. 这里说的数据可视化,是指将项目所需要用到的数据资料收集到一起,然后运用某些数据技术和专业的工具去挖掘探索潜藏

现如今数据可视化可谓是非常之火,随着硬件价格的一降再降,仿佛做数据可视化项目,你没有数据大屏,你就没有逼格.理想很丰满,现实很骨感,并不是每一个数据可视化项目都能够成功.数据可视化项目的进行,无外乎是选择软件公司进行定制,要么就是自己选择工具制作. 选择软件公司定制,好处是可以做成自己想要的,一些个性化的想法都可以在软件公司处实现,可以做到独一无二的存在.但是弊端是十分明显的,就是开发周期长,但凡是项目就会有风险,而且由于是定制化,软件公司99%会硬编码写死功能,这让后期扩展成为了难题.而且由于

现如今数据可视化可谓是非常之火,随着硬件价格的一降再降,仿佛做数据可视化项目,你没有数据大屏,你就没有逼格.理想很丰满,现实很骨感,并不是每一个数据可视化项目都能够成功.数据可视化项目的进行,无外乎是选择软件公司进行定制,要么就是自己选择工具制作. 选择软件公司定制,好处是可以做成自己想要的,一些个性化的想法都可以在软件公司处实现,可以做到独一无二的存在.但是弊端是十分明显的,就是开发周期长,但凡是项目就会有风险,而且由于是定制化,软件公司99%会硬编码写死功能,这让后期扩展成为了难题.而且由于

采集流程 一..明确需求 采集/确诊人数/新增人数 二.代码流程 四大步骤 发送请求 获取数据 网页源代码 解析数据 筛选一些我想用的数据 保存数据 保存成表格 做数据可视化分析 开始代码 1. 发送请求 import requests # 额外安装: 第三方模块 url = 'https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia/?from=osari_aladin_banner' response = requests.get(url)

Qt中QByteArray存储数据很方便,使用QBuffer存储大块数据更方便.QBuffer类包装了QByteArray类对象,实际存储还是使用了QByteArray,但QBuffer实现了QIODevice接口,其拥有丰富的读写接口,使操作更方便. 主要需求是,存进去的数据接口函数参数要求是char* dat 和int datalength是形式,取出来的数据接口函数参数也是一样. qt里对基本数据格式都进行了封装,提供了如QChar.QBitArray.QByteArray类,使用起来也是

最近在做一个地产项目的过程中,原来用的延迟加载的插件在IE下会使浏览器突然缩小,这个让客户很不满意,于是就考虑到兼容性的问题决定自己写一个插件.思路:定义一个代码块,手动加载到页面,然后手动删除.   在项目中调用 的时候就可以实例化这个插件,调用他的打开关闭方法,这个插件主要是在Ajax请求数据的时候需要. Js代码: define([ 'jquery'], function($){ function BlockUI(){ this.boundingBox = null; } BlockUI.

通过ReentrantLock与Condition的设计,以数组为基础,可以实现简单的队列和栈的数据结构,临界阻塞的效果. ReentrantLock相对于synchronized比较大的一个区别是有条件变量:Condition,很大一个程度上是为了解决Object.wait/notify/notifyAll难以使用的问题.Condition(也称为条件队列 或条件变量)为线程提供了一个含义,以便在某个状态条件现在可能为 true 的另一个线程通知它之前,一直挂起该线程(即让其"等待"

之前的文章介绍了Redis的简单数据结构的相关使用和底层原理,这篇文章我们就来聊一下Redis应该如何保证高可用. 数据持久化 我们知道虽然单机的Redis虽然性能十分的出色, 单机能够扛住10w的QPS,这是得益于其基于内存的快速读写操作,那如果某个时间Redis突然挂了怎么办?我们需要一种持久化的机制,来保存内存中的数据,否则数据就会直接丢失. Redis有两种方式来实现数据的持久化,分别是RDB(Redis Database)和AOF(Append Only File),你可以先简单的把R