PS：小编之前毕业找工作面试的公司，基本上每家公司都有提问到多线程，而多线程在大学里基本上都是没有涉及，或者涉及不深，又或者平时的自主练习基本没有涉及这块的内容，因此这个多线程系列是面试前必须要掌握的，临时抱佛脚也是可以的（就目前来说，多线程在大公司里面都是封装好的，基本上就是学习使用的问题，但是多线程的基本知识还是要了解的）1.根据线程安全的相关知识，分析以下代码，当调⽤test⽅法时i>10时是否会引起死锁?并简要说明理由。publicvoidtest(inti){ lock(this) { if(i>10) { i--; test(i); } }}不会发⽣死锁，（但有⼀点i

🏆作者简介，愚公搬代码🏆《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。🏆《近期荣誉》：2023年华为云十佳博主，2022年CSDN博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主等。🏆《博客内容》：.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。🏆🎉欢迎👍点赞✍评论⭐收藏文章目录🚀前言🚀一、总线🔎1.总线的作用🦋1

接上文的问题并行的任务，需要占用多少slot？一个流处理程序，需要包含多少个任务首先明确一下概念slot：TM上分配资源的最小单元，它代表的是资源（比如1G内存，而非线程的概念，好多人把slot类比成线程，是不恰当的）任务（task）：线程调度的最小单元，和java中的类似。---------------------------------------------------------------------------为更好的去理解后面如何计算并行度及需要的slots数量，先介绍一下几个概念并行度（Parallelism）图1 一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为并行度（p

区块链涉及多学科及技术，众多期刊接收区块链文章。DistributedLedgerTechnologies:ResearchandPractice是ACM出版集团的一本期刊。DistributedLedgerTechnologies:ResearchandPractice创刊历史很短，始于2022年，出版期数也不多。载文量也不大，每期在10+左右，从已接收的文章来看，篇幅一般在20+页左右。支持传统的订阅模式及OA模式。目前还没有IF，也没有中科院分区。有兴趣的研友，可以关注。

温故而知新，可以为师矣！一、参考资料《计算机视觉中的多视图几何-第五章》-RichardHartley,AndrewZisserman.二、针孔模型相关介绍1.重要概念1.1投影中心/摄像机中心/光心投影中心称为摄像机中心，也称为光心。投影中心位于一个欧式坐标系的原点。1.2图像平面/聚焦平面平面Z=fZ=fZ=f被称为图像平面或聚焦平面。1.3主轴/主射线摄像机中心到图像平面的垂线称为摄像机的主轴或主射线。1.4主点主轴与图像平面的交点称为主点。1.5主平面（摄像机）过摄像机中心平行于图像平面的平面称为摄像机的主平面。2.摄像机投影从3维世界降到2维图像是一个投影过程，在此过程中我们失去了一

概述   起初只在部分业务中采用es存储数据，在主中心搭建了个集群，随着es在我们系统中的地位越来越重要，数据也越来越多，针对它的安全性问题也越发重要，那如何对es做异地容灾呢？  今天咱们就一起看下官方提供的解决方案cross-clusterreplication(简称ccr)。环境准备物理机：96核64G2THDD  国产UOS系统的服务器一台ip192.168.229.48  通过docker快速启动2个es节点、2个kibana节点，es2个节点为2套独立集群。名称ip版本es172.17.0.2172.17.0.47.15.0kibana7.15.0jdkopenjdkversion

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序言心若有阳光，你便会看见这个世界有那么多美好值得期待和向往。决定开一个算法专栏，希望能帮助大家很好的了解算法。主要深入解析每个算法，从概念到示例。我们一起努力，成为更好的自己！今天第12讲，讲一下查找算法的—斐波那契查找一、算法介绍斐波那契查找算法是一种基于黄金分割的有序查找算法，通过斐波那契数列的特性，在有序序列中快速定位目标元素的位置。1.1原理介绍它结合了二分查找和黄金分割的思想。这个算法的基本原理如下：序列构建：首先，需要一个有序的数组或序列。这个数组的长度通常是斐波那契数列中的一个值，这有助于在查找过程中对数组进行分割。斐波那契数列：斐波那契数列是一组按以下递归关系定义的数字序列：

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概述    我们再起初创建索引的时候由于数据量、业务增长量都并不大，常常不需要搞那么多分片或者说某些字段的类型随着业务的变化，已经不太满足未来需求了，再或者由于集群上面索引分布不均匀导致节点直接容量差异较大等等这些情况，此时我们就需要重建索引。案例    信步云生产环境es集群由于2022年2月刚上线，诸多服务与下半年才逐渐接入导致不同月份的索引之间数据差异较大，导致节点之间容量差了10%以上。    此时有人就有疑问了，为什么会这样呢？索引都是按照同一个模板创建的，大家的分片都是一样的，并且es集群各个节点之间的shard也是比较均衡的。    问题就在这里，es是按照shard进行重平衡的