Unicode与UTF-8/UTF-16/UTF-32的区别 Unicode的最初目标，是用1个16位的编码来为超过65000字符提供映射。但这还不够，它不能覆盖全部历史上的文字，也不能解决传输的问题 (implantation head-ache's)，尤其在那些基于网络的应用中。已有的软件必须做大量的工作来程序16位的数据。 因此，Unicode用一些基本的保留字符制定了三套编码方式。它们分别是UTF-8,UTF-16和UTF-32。正如名字所示，在UTF－8中，字符 是以8位序列来编码的，用一个或几个字节来表示一个字符。这种方式的最大好处，是UTF－8保留了ASCII字符的编码做为它的一部分，例如，在 UTF－8和ASCII中，“A”的编码都是0x41. UTF－16和UTF－32分别...阅读全文
我之前的一篇博客： java中使用堆外内存，关于内存回收需要注意的事和没有解决的遗留问题(等大神解答) 介绍了java堆外内存的使用，以及堆外内存的释放。那篇博客遗留了一个问题：DirectByteBuffer究竟是如何释放堆外内存的？本文主要是解决下那篇博客的遗留问题。 首先我们修改下JVM的启动参数，重新运行之前博客中的代码。JVM启动参数和测试代码如下： -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+DisableExplicitGC -XX:MaxDirectMemorySize=40Mimport java.nio.ByteBuffer; public class TestDirectByteBuffer { // -verbose:gc -XX:+Pr...阅读全文
很早期的时候，互联网人口激增带来的巨大流量红利，那时候企业最核心竞争力是什么？就是如何收割流量和如何变现流量，追逐规模效应的模式创新，这个时期是“一快遮百丑”。但当流量红利过去后，效率和效果这个事情就不得不重视起来了，让用户更好的使用你的东西，让你的东西更精准化、让策略方案更具有效率，这样，才能在千千万万的类似企业中生存下去。那么，企业必然需要慢慢地远离“我觉得吧”、“我感觉”、“可能”、“或者”、“按道理应该”等这种词汇，一切回归到数据中去，让你的决策跟着数据走。在这样的大背景下，对于产品经理来说，是风险，也是机会。风险在于，你再也不能完全凭感觉做产品决策了，因为决策失误会导致转化率再次降低、用户流失加快、获客成本升高，甚至影响公司的营收增长，造成资金链断裂。机会在于，企业数据将成为企业的...阅读全文
参考资料地址1：https://pan.baidu.com/s/1fSuATnWL68l2BCceBqiFYA 提取码: 3jhj 参考资料地址2：https://share.weiyun.com/tnVNHGMD 密码：3fj7iy 众所周知，视觉系统对于理解和推理视觉场景的组成特性至关重要。这个领域的挑战在于对象之间的复杂关系、位置、歧义、以及现实环境中的变化等。作为人类，我们可以很轻松地借助各种模态，包括但不仅限于视觉、语言、声音等来理解和感知这个世界。现如今，随着 Transformer 等关键技术的提出，以往看似独立的各个方向也逐渐紧密地联结到一起，组成了“多模态”的概念。 多功能 通过引入灵活的提示引擎，包括点、框、涂鸦 (scribbles)、掩模、文本和另一幅图像的相关区域，...阅读全文
文地址：https://cloud.tencent.com/developer/article/1374592 HBase自定义拆分策略 自定义拆分策略 您可以使用自定义RegionSplitPolicy（HBase 0.94+）重写默认拆分策略。通常，自定义拆分策略应该扩展HBase的默认拆分策略： IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy。 该策略可以通过HBase配置或者也可以基于每个表在全局范围内进行设置。 在hbase-site.xml中全局配置拆分策略：
split hbase是通过regionServer管理table的，一个table对应一个或多个region，hmaster将这些region根据集群负载分配给regionServer进行管理。若一个table没有进行预分区，那么只有一个region，初始化表时数据的读写都命中同一个regionServer，会造成热点问题，且region进行split时集群是不可用的，频繁的split也会造成大量的集群I/O，性能很低。 1、pre-splitting 在创建table时指定pre-splitting，预先生成多个region，结合合适的rowkey，这样可以很大程度上避免读写热点，每个region内部再按照一定的split-policy进行自动切分。 hbase提供了两种pre-spli...阅读全文
HBase-2.x支持7种Region自动拆分Region的策略，类图如下:其中BusyRegionSplitPolicy是HBase-2.x新增的策略，其他6种在HBase-1.2.x中也可以使用。设置自动拆分策略的关键配置如下:hbase.regionserver.region.split.policy description: Region自动拆分的策略 default: HBase-1.2.x: org.apache.hadoop.hbase.regionserver.IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy HBase-2.x: org.apache.hadoop.hbase.regionserver.SteppingSplitPolicy o...阅读全文
在hbase中，rowkey的设计应该遵循三大原则 rowkey唯一原则 hbase中数据是以k-v格式存储的，rowkey可以类比为mysql里面的key值，因此在hbase的一张表里面，rowkey不应该重复。而且一个rowkey只能对应一条数据，用rowkey去get表里面的数据时，返回的应该是唯一一条对应的数据记录，不应该返回多条 另外，因为rowkey是按照字典顺序排序存储的，所以可以将经常读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放到一块。不过这样做虽然方便了scan等范围查询数据，也可能会导致热点问题 rowkey长度原则 rowkey的长度原则就是说，rowkey的长度不应该过长 过长会导致rowkey在memStore中占据的内存空间过大，而实际数据占据的空间很小，只写...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《云数据库的云端故障排除策略：关键技术与实施方案》，作者：3****m一、关键技术自动化监控与预警：云数据库应具备自动监控功能，实时收集性能指标、错误日志等数据，并通过算法分析异常模式。一旦发现异常或潜在故障，系统应自动触发预警通知，以便及时采取措施。分布式容错机制：由于云环境的特性，单点故障可能导致整个系统的瘫痪。因此，云数据库应采用分布式架构，通过数据冗余和副本技术实现容错。当某个节点发生故障时，其他节点可以继续提供服务，确保数据的可用性。智能负载均衡：智能负载均衡技术可以根据系统负载和资源利用情况动态调整请求路由，确保系统的稳定性和高效性。当某个节点负载过高时，请求可以被路由到其他负载较轻的节点，避免因过载导致的故障。数据一致性与完整性保障：在分布式环境下，数...阅读全文
数人之道原创文章，转载请关注本公众号联系我们之前在《初识 HBase - HBase 基础知识》中提到过，HBase 的数据物理存储格式为多维稀疏排序 Map, 由 key 及 value 组成：key 的构成： rowkey+column family+column qualifier+timestamp+typevalue 的构成：字节形式存储在 key 中的 rowkey 可以唯一标识一行记录，因此 HBase 的查询有以下几种实现方式：通过 get 方式，指定 rowkey 获取唯一一条记录；通过 scan 方式，设置 STARTROW 和 ENDROW 参数进行范围匹配；全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录。可见，HBase 是通过 rowkey 来进行查询的，rowkey 设计...阅读全文
10倍+程序员效能提升AI实战课「完结」来百度APP畅享高清图片10倍+程序员效能提升：AI技能如何助力在当今快速发展的科技领域中，人工智能（AI）已经成为推动软件开发和技术创新的重要力量。对于程序员而言，掌握AI技能不仅能够显著提高个人竞争力，还能实现工作效能的大幅提升。本文将探讨几种方式，说明AI技能如何帮助程序员实现10倍甚至更高的工作效率提升。1. 自动化代码生成与优化AI技术，尤其是自然语言处理（NLP）和机器学习（ML），可以用来自动化生成代码片段或整个程序。通过训练模型理解编程任务，AI能够根据开发者的需求自动生成高质量的代码，减少重复劳动，加快开发速度。此外，AI还可以用于代码审查，自动检测潜在错误和性能瓶颈，进一步优化代码质量。2. 智能调试助手调试是软件开发过程中耗时...阅读全文
HBase 的 Row Key 路由策略 **并不一定是按照字母顺序（a-z）或简单地将数据平均分割到 Region**，而是基于行键的字典序排序和动态分区机制来实现的。 --- ### **1. HBase 的 Row Key 分区机制** HBase 的数据分区是基于 **行键的字典序（Lexicographical Order）** 的，而不是简单的按字母顺序或均匀分割。以下是关键点： #### **(1) 字典序排序** - 行键在 HBase 中是按字典序排序的。 - 字典序不仅适用于字母（a-z），还适用于数字、符号和其他字符。 - 例如： ```plaintext "001" < "010" < "100" < "aaa" < "aab" < "zzz" ``` #### **...阅读全文
获课：789it.top/14033/YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法，以其速度和准确性著称。与传统的目标检测方法（如R-CNN系列）不同，YOLO将目标检测问题转化为一个回归问题，直接在一张图像上预测边界框和类别概率。本文将详细介绍YOLO算法的原理，并通过实战演示如何使用YOLO进行目标检测。1. YOLO算法简介1.1 YOLO的核心思想YOLO将输入图像划分为一个S×S的网格（grid），每个网格负责检测中心点落在该网格内的目标。每个网格预测：B个边界框（Bounding Boxes）：每个边界框包含5个值（x, y, w, h, confidence）。(x, y)：边界框的中心坐标。(w, h)：边界框的宽度和高度。confidence...阅读全文
计算机视觉—YOLO+Transfomer多场景目标检测实战｜果fx海量课程就在：789it.top/14033/掌握YOLO算法底层原理及应用掌握YOLO（You Only Look Once）算法的底层原理及其应用，是理解和实现高效目标检测的关键。YOLO是一种基于深度学习的目标检测算法，以其速度快、精度高而闻名。以下是YOLO算法的底层原理、实现细节以及应用场景的详细介绍：1.YOLO算法的核心思想YOLO将目标检测问题转化为一个回归问题，通过单次前向传播即可预测图像中所有目标的位置和类别。其核心思想包括：将图像划分为网格：将输入图像划分为 S×SS×S 的网格，每个网格负责检测中心点落在该网格内的目标。预测边界框和类别：每个网格预测多个边界框（Bounding Box），并为每个边...阅读全文
计算机视觉—YOLO+Transfomer多场景目标检测实战获课：jzit.top/14155/获课：jzit.top/14155/目标检测在计算机视觉中的重要性目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一项核心任务，旨在识别图像或视频中的目标对象并确定其位置（通常通过边界框表示）。目标检测的重要性体现在以下几个方面：广泛应用场景：自动驾驶：检测车辆、行人、交通标志等，确保行车安全。智能安防：识别异常行为或可疑物品，提升公共安全。医疗影像：定位病变区域（如肿瘤、骨折），辅助医生诊断。零售行业：商品检测与库存管理，优化运营效率。农业领域：检测作物病虫害，提高农业生产效率。技术挑战性：目标检测不仅需要识别目标的类别，还需要精确定位目标的位置。需要处理多尺度目标、遮挡、光照变...阅读全文
在设计高并发系统时，负载均衡是确保系统能够高效、稳定处理大量请求的关键组件之一。它不仅有助于提高系统的可用性和响应速度，还能通过优化资源利用来降低成本。以下是关于高并发系统中负载均衡设计的详细探讨。获课：keyouit.xyz/13983/获取ZY↑↑方打开链接↑↑负载均衡的作用提升性能：通过将请求分发到多个服务器上，可以有效减少单个服务器的压力，从而加快响应速度。增强可靠性：当某个服务器出现故障时，负载均衡器可以自动将流量导向其他健康的服务器，保证服务不中断。支持扩展性：便于向系统中添加更多服务器以应对不断增长的用户需求，实现水平扩展。实现负载均衡的技术方案1. 硬件负载均衡优点：高性能和稳定性，适合大规模部署。缺点：成本较高，配置复杂。示例产品：F5 BIG-IP, Citrix Ne...阅读全文
在 macOS 中，`/usr/libexec/configd` 是负责管理系统网络配置和动态配置的核心进程。当它占用 **100% CPU** 且导致 Chrome 卡死时，通常与 **网络配置冲突** 或 **系统缓存异常** 有关。 --- ### **原因分析** 1. **网络配置冲突** - VPN/代理软件异常（如 ClashX、Surge 等） - DNS 解析频繁失败或配置错误 - Wi-Fi/网络接口配置损坏 2. **系统缓存损坏** - 网络配置缓存（`com.apple.airport.preferences.plist` 等）异常 - 系统动态配置数据库紊乱 3. **第三方软件干扰** - 防火墙工具（如 Little Snitch） - 虚拟机网络驱动（如 P...阅读全文
