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RSS订阅原创 高二英语上
not in the least=not of all 毫不 一点也不。17.those who 等同于 people who 1 2 ***10.take... for example 两种意思***on the air = over the air 在广播。5.not...any more=no more 不在**a quarter one quarter 四分之一。in honour of 对...表示敬意 招待。change...with... 随...而变化。
2023-11-12 17:35:02
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原创 英语-高二下
broke down，broke up burning，broke out的区别。1.分解 2.身体垮了 3.机器坏了 4.中断 5.打破，摧毁，制服。2.connect...with...两种意思 jion。create 两种意思：1.造成，引起 2.创造 创作。1. come up with 三种意思 6 11。9.fill in 两种意思 常与with连用***10.in part 两种意思 与partly互换。2.treat as或 like ***
2023-11-11 18:13:23
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原创 高一英语
7.other, others 和 the other , the others。travel 是“旅游”的意思;既可作动词,又可作名词。8.meet一词的常见用法。
2023-08-10 23:44:44
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原创 基础篇-设计模式
注意：这里的唯一实例不是使用时候才创建,而是构造时候就会创建;注意：内部类可以访问外部类的私有变量 如：第12行代码。volatie：解决可见性和有序性。注意: 饿汉式枚举不会通过反序列化破坏单例。注意：DCL 双检锁： 在上锁前和上锁后都添加校验。注意：提前创建了对象，并不是调用时候才创建。内部类懒汉模式推荐使用。为什么要加波votitle?
2023-05-02 13:03:07
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原创 基础篇-并发篇
注意：使用cas的时候balance需要volatile修饰，因为cas虽然保证原子性，还需要配合使用volatile保证可见性。注意：这里需要等待5000ms才会释放对象锁(两条打印时间有5000ms)注意：这样写如果获取锁失败的话,立即退出而不会进入队列,以至于将内存撑爆。注意：这里不需要等待5000ms，几乎是同时打印。**77.可见性解决方法 79 80。**73. lock条件变量演示。**71.lock线程阻塞。** 65.线程状态。
2023-05-01 10:35:48
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原创 基础篇-容器
LinkedList中间插入慢的原因：查找需要一个一个找到，极其消耗性能。**36.04.00 -05.26 讲解源码。**34-35 .FailFast源码分析。随机查询：AraryList性能更好。知识点1：无参构造器的初始值为0。** 38 空间占用原理讲解。ArrayList__扩容规则。
2023-04-23 22:14:40
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原创 Redis高级篇
redis的四个问题： 1. Redis持久化 演示：Redis停机时会执行一次RDB 1.启动Redis 再一次启动客户端,数据就会恢复 如何定时触发RDB: 演示： RDB的问题：比如设置30秒钟,30秒中发生宕机就会有 数据丢失 20:04- RDB的底层原理 演示： aof文件已经产生(接着存储就接着记录): 如何解决对同一个key的多次写操作： 用最少得命令达到相同的效果,减少AOF 文件的体积什么时候重写AOF文件？如果同时启动了
2022-12-21 17:39:28
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原创 高级篇-rabbitmq的高级特性
1.ReturnCallback:全局callback。2.ComfirmCallback: 发送信息时候设置。3.重启mq后看队列中数据是否还在(是否持久化)2.投递到交换机了，但是没有进入队列。1. 交互机、队列、消息都做持久化。2.消费者端关闭防止被消费。面试题：最后一分钟的总结。1.投递到交互机失败。
2022-12-20 19:22:54
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原创 iplat4j文档
1. 表格选择多个如何校验不正确数据并返回第几条有错误?var dataItems = resultGrid.getCheckedRows();dataItems.forEach((item, index, array) => {if (item.userNum.startsWith("Y")) {IPLAT.NotificationUtil({msg: "第" + (index + 1) + "行为Y不能设置系统"}, "error"); throw new Error("第"
2022-05-27 12:54:36
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原创 jvm调优
什么是调优?1、根据需求进行jvm规划和预调优2、优化运行jvm运行环境(慢、卡顿)(怎么才能定位一个系统的瓶颈?压测)3、解决jvm运行过程中出现的各种问题(Memory Lack OOM)-Xms：最小堆大小-Xmx: 最大堆大小-XX:+printGC:在运行之中把垃圾回收器的日志打印出来注意：-Xms为什么设置-Xmx一样？ 防止内存抖动(内存扩容)分配失败-> 54m->1m(回收了53m)(剩余199m) 回收时间参数调优 :.
2022-05-13 20:13:12
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原创 2.如何理解线程池的7个参数?
七大参数:corePoolSize：核心线程数maximumPoolSize: 最大线程池大小(等队列满了才回去调其他线程处理任务)keepAliveTime: 生存时间TimeUnit.SECONDS：空闲时间单位new ArrayBlcokingQueue<Runable>(capacity:4)：任务队列Excutors.defaultThreadFactory():线程池产生的工厂new ThreadPoolExcutor.CallerRunsPolicy()...
2022-05-12 16:17:48
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原创 解释一下八大锁
悲观锁： 一定会有并发发生，先提前预防乐观锁: 不一定会发生并发，真的有并发的话再做处理synchronized(x.class)就是悲观锁自旋锁：不需要上锁，每次在做叠加的时候进行检查，直到检查没有发生变化后就不在循环通过版本号解决ABA问题：通过Boolean类型解决ABA问题：...
2022-05-12 12:39:10
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原创 HashMap
HashMap是基于哈希表对Map接口的实现，HashMap具有较快的访问速度，但是遍历顺序是不确定的HashMap提供所有可选的映射操作，并允许使用null值HashMap并非线程安全，当存在多个线程同时写入HashMap时,可能会导致数据的不一致HashMap数组部分称为哈希桶,当链表长度大于等于8时，链表数据将以红黑树的形式存储,当长度降到6的时候转成列表。...
2022-05-11 16:56:43
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原创 Day44[20180719]_Spark SQL（三）
-1.Scala语言基础 Spark大数据分析框架使用Scala语言编写-2.SparkCore 类似MapReduce 海量数据处理并行计算框架 数据结构：RDD(弹性分布式数据集) -i.特征(五个特征，前三个是核心) -a. List<Partition> -b.Compute Split -c.List<RDD> -d.Optional,RDD[(Key,Value)] .
2022-04-10 09:52:46
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原创 Day47[20180728]_Spark Streaming（二）
Spark Streaming StreamingContext: scc -a. 实时处理流式数据框架 Apache Spark框架中一个模块 -b. 按照时间间隔将流式数据划分为很多批次batch 每批次数据进行处理，底层属于SparkCore中RDD处理 batchInterval -c. 数据结构 DStream： 离散的流、分离的流 DStream = .
2022-04-08 23:56:20
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原创 Day46[20180726]_Spark Streaming（一）
Apache Spark核心编程模块集批处理（离线处理）、交互式处理和流式处理 为一体的一栈式大数据解决方案 - Core 最核心，Spark 其他所有模块都是以此为基础进行展开 数据结构：分布式集合RDD SparkContext：sc 批处理（batch processing），处理数据N+1 注意： 每次处理的数据都是一个固定的数据集，不是变化的 - SQL D
2022-04-08 22:03:39
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原创 Day43[20180716]_Spark SQL（二）
Spark SQL是Spark 框架中一个重要模块SparkSQL: 结构化（Schema）数据处理分析框架Spark SQL is Apache Spark's module for working with structured data.http://spark.apache.org/sql/1. 如何读取数据 Spark2.x使用SparkSession读取数据 SparkSession： spark -> 实例对象名称 spark.rea.
2022-04-08 21:37:14
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原创 大数据面试题
一.SQL1、查询出每门课程的及格人数和不及格人数2、使用分段[100-80],[80-60][‹60]来统计各科成绩，分别统计：各分数段人数，课程号和课程名称3、下面是学生的成绩表（表名score，列名：学号、课程号、成绩）5.查询没有学全所有课的学生的学号、姓名6.查询两门以上不及格课程的同学的学号及其平均成绩二、Hadoop1、hadoop数据倾斜如何处理...
2022-04-08 12:42:17
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原创 4、集成学习：随机森林、Adaboost、GBDT
01_集成学习(Ensemble Learning)思想讲解注意：通过若干个学习器组合新的学习器 ，如果有错误样本(鲁棒性不高的模型)也能弱化 (因为正确性居多) 2.数据集过大，不会一次性放入数据集，可以进行拆分 数据集过小，通过有放回操作产生不同的子集 3.有时候模型边界比较复杂，如下图;这时候需要训练多个线性模型，然后将这几个线性模型做一个融合, 最后得到一个非线性的能力 注意：集成学习和深度学习有一定的共通性,深度学习可以当做是多个线性模型(逻辑回归)的...
2022-03-18 23:21:08
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原创 12.聚类算法
和分类算法一样，都是用于样本的类别划分的 区别： 分类算法是有监督的算法，也就是算法找到是特征属性x和类别属性y之间的关系，基于这样的关系，对样本数据x做类别的划分预测 聚类算法是无监督的算法，也就是说训练数据中只有特征属性x，没有类别属性y，模型是通过找x的特征信息，将数据划分为不同的类别，基于这样的划分，对于样本数据x认为和那个类别最接近来产生预测。 ##注意：如果特征工程做的不是很好，会导致一个样本属于两个以上的分类(因为特征上面有很高的相 似性) 备注：**分类算法.
2022-03-13 01:04:13
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原创 11.XGBoost
集成算法： -1. Bagging 随机森林 多个基模型的构建是基于不同数据来构建 -2. Boosting 通过迭代的形式基于之前构建好的模型，对样本数据做一定的修正，然后影响之后的模型构建， 模型构建的方向或者目的：让预测更准，让误差更小。 Adaboost 通过修正样本的权重 GBDT 通过修正样本的预测值label标签值 -3. Stacking...
2022-03-09 19:04:53
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原创 shell脚本
1.Linux的变量1.1环境变量：用于整个系统运行时所使用的变量库全局环境变量 /etc/profile：用于管理所有用户的环境变量用户环境变量 ~/.bash_profile：用于管理每个用户自己的环境变量1.2 位置变量$1-$9：表示脚本文件的第一个到第九个参数1.3 编写脚本规范脚本开头：#!/bin/bash 所有变量的引用：${name}执行脚本 给脚本添加执行权限 chmod u+x file_name.sh执行脚本 ./filename.
2022-02-19 18:18:46
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空空如也
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