作者主页：编程指南针作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、腾讯课堂常驻讲师主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、人工智能与大数据、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获取源码#day08-高级特性恭喜同学们，Java主要的知识我们其实已经学习得差不多了。今天同学们再把注解、内部类、反射、Lambda表达式、方法引用、动态代理学习完。一、注解1.1认识注解&定义注解各位小伙伴，接下来我们学习注解。注解和反射一样，都是用来做框架的，我们这里学习
原文链接：上一篇文章介绍了如何实现计数器限流？主要有两种实现方式，分别是固定窗口和滑动窗口，并且分析了go-zero采用固定窗口方式实现的源码。但是采用固定窗口实现的限流器会有两个问题：会出现请求量超出限制值两倍的情况无法很好处理流量突增问题这篇文章来介绍一下令牌桶算法，可以很好解决以上两个问题。工作原理算法概念如下：令牌以固定速率生成；生成的令牌放入令牌桶中存放，如果令牌桶满了则多余的令牌会直接丢弃，当请求到达时，会尝试从令牌桶中取令牌，取到了令牌的请求可以执行；如果桶空了，那么尝试取令牌的请求会被直接丢弃。令牌桶算法既能够将所有的请求平均分布到时间区间内，又能接受服务器能够承受范围内的突发
Day24回溯算法理论基础回溯法，一般可以解决如下几种问题：组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式子集问题：一个N个数的集合里有多少符合条件的子集排列问题：N个数按一定规则全排列，有几种排列方式棋盘问题：N皇后，解数独等等回溯算法模板框架如下：voidbacktracking(参数){if(终止条件){存放结果;return;}for(选择：本层集合中元素（树中节点孩子的数量就是集合的大小）){处理节点;backtracking(路径，选择列表);//递归回溯，撤销处理结果}}组合classSolution{vectorvectorint>>
1.问题描述我想跑一个模型的训练源代码时，就出现了这个问题，之前上网一顿查，发现并没有解决的办法。所说的也跟这个对不上。这个问题的本身是有关于pytorch分布使训练的问题。 实际情况如下。root@node02:~/data/zjx/others/DDPtry#python-mtorch.distributed.launch--nproc_per_node3tryDDP_1.py*****************************************SettingOMP_NUM_THREADSenvironmentvariableforeachprocesstobe1indefau
头文件代码#ifndef__HEAD_H__#define__HEAD_H__typedefstruct{unsignedintMODER;unsignedintOTYPER;unsignedintOSPEEDR;unsignedintPUPDR;unsignedintIDR;unsignedintODR;}gpio_t;#definePHY_LED1_ADDR0X50006000#definePHY_LED2_ADDR0X50007000#definePHY_LED3_ADDR0X50006000#definePHY_RCC_ADDR0X50000A28//功能码#defineLED_ON_
原文链接：如何实现计数器限流？上一篇文章go-zero是如何做路由管理的？介绍了路由管理，这篇文章来说说限流，主要介绍计数器限流算法，具体的代码实现，我们还是来分析微服务框架go-zero的源码。在微服务架构中，一个服务可能需要频繁地与其他服务交互，而过多的请求可能导致性能下降或系统崩溃。为了确保系统的稳定性和高可用性，限流算法应运而生。限流算法允许在给定时间段内，对服务的请求流量进行控制和调整，以防止资源耗尽和服务过载。计数器限流算法主要有两种实现方式，分别是：固定窗口计数器滑动窗口计数器下面分别来介绍。固定窗口计数器算法概念如下：将时间划分为多个窗口；在每个窗口内每有一次请求就将计数器加一
通过epoll实现一个并发服务器服务器#include#include#include#include#include#include#include#include#defineERR_MSG(msg)\do{\printf("LINE:%d\n",__LINE__);\perror(msg);\}while(0)#definePORT6666#defineIP"127.0.0.1"intmain(intargc,constchar*argv[]){//创建流式套接字intsfd=socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0);if(sfd客户端#include#include#
原文链接：go-zero是如何做路由管理的？go-zero是一个微服务框架，包含了web和rpc两大部分。而对于web框架来说，路由管理是必不可少的一部分，那么本文就来探讨一下go-zero的路由管理是怎么做的，具体采用了哪种技术方案。路由管理方案路由管理方案有很多种，具体应该如何选择，应该根据使用场景，以及实现的难易程度做综合分析，下面介绍常见的三种方案。注意这里只是做一个简单的概括性对比，更加详细的内容可以看这篇文章：HTTPRouter算法演进。标准库方案最简单的方案就是直接使用map[string]func()作为路由的数据结构，键为具体的路由，值为具体的处理方法。//路由管理数据结构
GitHubActions的RunnerImages包含了很多常用的开发环境,使用它来构建一些软件是很方便的.不过,构建过程难免会遇到问题,而在GitHubActions上进行构建和在本地有很多不同之处.首先Runner上的环境复杂,在本地不易复现,若是调用了一些外部Action,甚至是平台限定的Action(比如cache),就更难处理了;此外,整个构建的过程一般来说只能通过编辑Workflow的配置文件来修改,一次运行只能等到工作流执行完毕或者遇到错误而终止,而不能随心所欲地在过程中执行某些命令观察输出或者影响构建过程;同时,能够从外部观察到的,可以作为参考的,只有工作流的日志输出,若是遇
GitHubActions的RunnerImages包含了很多常用的开发环境,使用它来构建一些软件是很方便的.不过,构建过程难免会遇到问题,而在GitHubActions上进行构建和在本地有很多不同之处.首先Runner上的环境复杂,在本地不易复现,若是调用了一些外部Action,甚至是平台限定的Action(比如cache),就更难处理了;此外,整个构建的过程一般来说只能通过编辑Workflow的配置文件来修改,一次运行只能等到工作流执行完毕或者遇到错误而终止,而不能随心所欲地在过程中执行某些命令观察输出或者影响构建过程;同时,能够从外部观察到的,可以作为参考的,只有工作流的日志输出,若是遇
