前言 之前系统出现过几次hung住的情况,没有oom,也没有其它内存相关的信息,而linux设计就是去尽量吃满内存,然后再回收清理的机制 探讨 目前这个参数还没有找到合适的处理这个预留的参数,一般也没有去调整的 系统是默认根据物理内存进行计算得到一个数值得 sysctl -a|grep min_free_kbytes vm.min_free_kbytes = 45056 查看内核参数,这个小环境是保留的45M 网上的一些说法 Aerospike 的说法 https://discuss.aeros

在获客成本高涨的时代,拥有一批超级用户,让企业更有本钱专注在提升产品及体验,创造更多的超级用户,形成良性循环.超级用户究竟要如何创造?超级用户可以定义成“忠诚用户当中最忠诚的一群人”,因此创造超级用户首先必须提升顾客忠诚度.在国内外市场上NPS正逐渐取代顾客满意度〈CS〉,成为衡量忠诚度的主流指标,NPS是什麽呢?为什麽受到重视呢?又是如何被应用呢? 当今全球最知名的几间大企业,像是Apple.Amazon或是Netflix.Tesla,都坚持做一件事,不是搞AI,也不是新零售,而是做好体验.

文章分享了一个衡量用户与产品或服务之间关系的指标:NPS,干货满满,希望对你有益. 初识NPS 作为互联网行业的用户体验从业者,我们都或多或少会接触一些衡量用户与产品或服务之间关系的指标,常见的指标如活跃度.留存率.用户满意度等. 近几年,NPS(Net Promoter Score净推荐值)在国内流行起来,越来越多的行业及企业开始使用NPS指标作为衡量用户口碑的工具,如通信服务行业的中国移动.金融保险行业的中国平安.互联网行业的天猫和腾讯.家电企业海信等.中国平安从2013年开始引入NPS评价

客户忠诚是企业在客户服务方面的最高目标. 客户是否忠诚通过一个问题即可判断,那就是--你会把这家企业推荐给朋友的可能性有多大?这就是著名的NPS指标,本文希望能讲清NPS客户净推荐值是什么,用好客服系统有助于提高NPS值,建立并挖掘自己的忠诚客户 一.什么是NPS? NPS即客户净推荐值(Net Promoter Scode), 简单说就是给你0-10分,问你有多大意愿乐意把产品推荐给你的亲朋好友.打了0-6分的人叫诋毁者,7-8分称之为中立者,9-10分是我们都想要的推荐者.然后用推荐者的比例

第九课 9.1 聚集函数(对某些行运行的函数,计算并返回一个值) 我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来,为此SQL提供了专门的函数.使用这些函数,SQL查询可用于检索数据,以便分析和报表生成.这种类型的检索例子有: 确定表中行数(或者满足某个条件或包含某个特定值的行数): 获得表中某些行的和: 找出表列(或所有行或某些特定的行)的最大值.最小值.平均值. 上述例子都需要汇总表中的数据,而不需要实际数据本身.因此,返回实际表数据纯属浪费时间和处理资源 为方便这种类型的检索,SQL给出了5个

PQL Parameters            ORACLE Account  ------------------        -------------------------  PQL_MASTLM = 1000            ASTLM = 1000  PQL_MBIOLM = 1000            BIOLM = 1000  PQL_MBYTLM = 1000000         BYTLM = 2000000   PQL_MDIOLM = 1000     

JavaScript部分 1. 总是使用===来进行相等判断 原因:由于 == 和 != 操作符存在类型转换问题,而为了保持代码中数据类型的完整性,推荐使用全等 === 和不全等 !=== 操作符. 2. 总是使用";"来结束一条语句 原因:JavaScript允许不使用";"来结束语句,当没发现";"的时候,JavaScript会自己判断何时是语句结束了,这种不确定性大大的提高了出错的几率,所以请严格要求自己,使用";"结束

表达式求值 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 Dr.Kong设计的机器人卡多掌握了加减法运算以后,最近又学会了一些简单的函数求值,比如,它知道函数min(20,23)的值是20 ,add(10,98) 的值是108等等.经过训练,Dr.Kong设计的机器人卡多甚至会计算一种嵌套的更复杂的表达式. 假设表达式可以简单定义为: 1. 一个正的十进制数 x 是一个表达式. 2. 如果 x 和 y 是 表达式,则 函数min(x,y )也是表达式,其值为x

网址:http://www.cnblogs.com/felixzh/p/4680808.html Shuffle过程,也称Copy阶段.reduce task从各个map task上远程拷贝一片数据,并针对某一片数据,如果其大小超过一定的阀值,则写到磁盘上,否则直接放到内存中. 官方的Shuffle过程如上图所示,不过细节有错乱,官方图并没有说明partition.sort和combiner具体作用于哪个阶段. 注意:Shuffle过程是贯穿于map和reduce两个过程的! Hadoop的集群

1.A,B,C作为列名时,任意一项为null 则A+B+C为null; 2.count对于null值处理; count(*)包含null项:count(具体列名)忽略null项;count(null)为0 3.avg,max,min,sum对于null值处理 计算时全部忽略null项;对于avg(null),max(null),min(null),sum(null)为null 4.group by对于null值处理 将其单独作为一项置于首位 distinct对于null值处理与group by类

表达式求值 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 Dr.Kong设计的机器人卡多掌握了加减法运算以后,最近又学会了一些简单的函数求值,比如,它知道函数min(20,23)的值是20 ,add(10,98) 的值是108等等.经过训练,Dr.Kong设计的机器人卡多甚至会计算一种嵌套的更复杂的表达式. 假设表达式可以简单定义为: 1. 一个正的十进制数 x 是一个表达式. 2. 如果 x 和 y 是 表达式,则 函数min(x,y )也是表达式,其值为x

以防万一,题目原文和链接均附在文末.那么先是题目分析: [一句话题意] 给定指定的一个由3种函数组成的表达式,计算其数值. [题目分析] 一开始以为是后缀表达式,后来抽了没想出来,最后用了递归的方法解决问题.不过我还是感觉是考栈的...递归的写法大致就是把所有能拆的表达式都拆了执行.而拆法就是..直接把表达式扔给某个函数让它解析吧.哦对了,为了避免传来传去的指针和一堆其他问题,故使用了cpp的string...想着想着于是突然想起了x久之前写过的一个gui文件解析器.... [算法流程] 主函数

1.      聚合根.实体.值对象的区别? 从标识的角度: 聚合根具有全局的唯一标识,而实体只有在聚合内部有唯一的本地标识,值对象没有唯一标识,不存在这个值对象或那个值对象的说法: 从是否只读的角度: 聚合根除了唯一标识外,其他所有状态信息都理论上可变:实体是可变的:值对象是只读的: 从生命周期的角度: 聚合根有独立的生命周期,实体的生命周期从属于其所属的聚合,实体完全由其所属的聚合根负责管理维护:值对象无生命周期可言,因为只是一个值: 2.      聚合根.实体.值对象对象之间如何建立关联

表达式求值 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 14  解决: 7 [提交][状态][讨论版] 题目描述 Dr.Kong设计的机器人卡多掌握了加减法运算以后,最近又学会了一些简单的函数求值,比如,它知道函数min(20,23)的值是20 ,add(10,98) 的值是108等等.经过训练,Dr.Kong设计的机器人卡多甚至会计算一种嵌套的更复杂的表达式. 假设表达式可以简单定义为: 1. 一个正的十进制数 x 是一个表达式. 2. 如果 x 和 y 是 表达式,则 函数m

一:基本原理 该方法是图像二值化处理常见方法之一,在Matlab与OpenCV中均有实现. Otsu Threshing方法是一种基于寻找合适阈值实现二值化的方法,其最重 要的部分是寻找图像二值化阈值,然后根据阈值将图像分为前景(白色) 或者背景(黑色).假设有6x6的灰度图像,其像素数据及其对应的直方 图如下图: 阈值寻找方法首先假设是为T=3,则背景像素的比重.均值.方差的计算 结果如下: 根据前景像素直方图,计算比重.均值.方差的过程如下: , 0, width, height, inPi

1.内容摘要 最近在看DDD领域驱动设计,看到实体(Entity),值对象 (Value Object),以及聚合根(Aggregate Root) 时.对他们的关系有些模糊,不清楚.于是去找了找资料,看到有篇文章写的挺好的,于是分享出来给大家. 2.文章来源 http://www.cnblogs.com/netfocus/archive/2012/02/12/2347938.html 博客园用户名 :netfocus [ http://www.cnblogs.com/netfocus/ ] 3

反正先求一遍sa 然后这个问题可以稍微转化一下 默认比较A.B数组中元素的大小都是比较它们rank的大小,毕竟两个位置的LCP就是它们rank的rmq 然后每次只要求B[j]>=A[i]的LCP(B[j],A[i]),然后再求A[j]>B[i]的LCP(A[j],B[i])即可 这两个其实是差不多的,下面只说B[j]>=A[i]的怎么算 排序以后从后往前推着做(当然从前往后也行) 用一个权值线段树记下来LCP(A[i],B[j])==x的B[j]的数量.以及这个数量*x的和 然后考虑怎么

table test Field Type Null Key Default Extra id int(11) NO PRI NULL auto_increment name char(50) NO   NULL   age int(11) NO   NULL   school char(50) YES   NULL (一)AVG()函数 AVG()通过对表中行数计数并计算特定列值之和,从而求得该列的平均值. 例如:SELECT  AVG(age)  AS  avg_age  FROM test

1.首先我们需要了解下什么是聚合函数 聚合函数aggregation function又称为组函数. 认情况下 聚合函数会对当前所在表当做一个组进行统计. 2.聚合函数的特点 1.每个组函数接收一个参数(字段名或者表达式) 统计结果中默认忽略字段为NULL的记录 2.要想列值为NULL的行也参与组函数的计算,必须使用IFNULL函数对NULL值做转换. 3.不允许出现嵌套 比如sum(max(xx)) 3.聚合函数 count(),求数据表的行数 1 select count(*/字段名) fr

表达式求值 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 Dr.Kong设计的机器人卡多掌握了加减法运算以后,最近又学会了一些简单的函数求值,比如,它知道函数min(20,23)的值是20 ,add(10,98) 的值是108等等.经过训练,Dr.Kong设计的机器人卡多甚至会计算一种嵌套的更复杂的表达式. 假设表达式可以简单定义为: 1. 一个正的十进制数 x 是一个表达式. 2. 如果 x 和 y 是 表达式,则 函数min(x,y )也是表达式,其值为x

MapReduce实现好友推荐: 张三的好友有王五.小红.赵六; 同样王五.小红.赵六的共同好友是张三; 在王五和小红不认识的前提下,可以通过张三互相认识,给王五推荐的好友为小红, 给小红推荐的好友是王五,就是王五.小红.赵六互为推荐关系. 根据分析就是有相同好友的人物之间为推荐关系,但要排除本来两人就是好友的情况. 计算一个人的好友推荐关系,推荐关系值为1,然后计算所有人的好友推荐关系,最终将推荐关系值相加,计算出最值得推荐的几个好友. 简单的说就是两个非好友的人,存在共同好友的人数越多,说明