我为一个进程写了一个signalhandler，然后fork()，这个signalhandler会同时应用到父进程和子进程。如果我用“exec”替换子进程，信号处理程序就不再存在。我知道发生这种情况是因为“exec”调用会用它自己的地址空间覆盖子进程地址空间。我只想知道是否有办法让信号处理程序即使在“exec”调用后也能正常工作？ 最佳答案 没有。来自man页面:execve()doesnotreturnonsuccess,andthetext,data,bss,andstackofthecallingprocessareove
我为一个进程写了一个signalhandler，然后fork()，这个signalhandler会同时应用到父进程和子进程。如果我用“exec”替换子进程，信号处理程序就不再存在。我知道发生这种情况是因为“exec”调用会用它自己的地址空间覆盖子进程地址空间。我只想知道是否有办法让信号处理程序即使在“exec”调用后也能正常工作？ 最佳答案 没有。来自man页面:execve()doesnotreturnonsuccess,andthetext,data,bss,andstackofthecallingprocessareove
👈【上一篇】💖TheBegin💖点点关注，收藏不迷路💖【下一篇】👉🔻《Oracle数据库性能优化》一书的序言中提到:兴趣+勤奋+坚持+方法=成功很遗憾我不能给以上公式画上“=”，但是无关紧要，只要具备了以上因素，我想我们每个人都会离成功不远了。🔻【DBA生存之四大守则】🍁守则一:备份重于一切 我们必须知道，系统总是要崩溃的，没有有效的备份只是在等哪一天死! 唯一会使DBA在梦中惊醒的就是：没有有效的备份。在进行重要的操作(如恢复尝试、升级操作等)之前，一定要做好备份，保留现场，以便必要时可以从头再来。🍁守则二:三思而后行Thinkthricebeforeyouact. 任何时候都要清楚你所做的
1. 系统“应该”做什么1.1. 添加所需特性2. 系统“不应该”做什么2.1. 崩溃2.2. 停止响应2.3. 丢失数据2.4. 侵犯隐私2.5. 损失金钱2.6. 摧毁公司2.7. “杀死”客户3. QA部门的测试3.1. 团队的大部分工作是想方设法地通过测试3.2. 做了敏捷、务实和自动化的测试，也不足以证明软件已经为面对现实世界准备就绪3.3. 仅通过QA测试并不能证明系统在未来3～10年的适用性3.4. 几天甚至几周的测试，不可能说明系统未来几年会怎样3.5. 项目团队的目标往往是通过QA部门的测试，而不是通过生产环境的生存考验4. 软件行业的“可制造性设计”4.1. 为生产环境而设
目录写在前面 数据集情况查看数据清洗Embarked：FareAgeCabin 特征工程1，探究Sex与Survived的相关性 2，探究Pcalss与Survived的关联性 3，Embarked：不同的上船地点对生存率是否有影响 4，Name与Survived的相关性 5，Cabin与Survived之间的相关性6,探究孤身一人和有家人陪伴的生存率（SibSp，Parch） 7、探究年龄Age与Survived的相关性8、Fare与Survived之间的相关性特征选择 构建包含最终选择特征的数据集 分割训练数据和测试数据构建训练集和数据集 不同模型对比 通过决策树看各个特征的重要性模型
目录问题背景：问题描述：解决方案：操作步骤：一、查询对应表空间使用情况二、修改对应表空间 问题背景：有项目上出现前台业务功能报错，怀疑是数据库GS表空间满ORA-01653:unabletoextendtableGSP###by7intablespaceGS问题描述：错误的具体内容如下：ORA-01653:unabletoextendtableGSP### by7 intablespaceGS翻译：GSP###表在GS表空间不能扩展，应该是表空间不足导致。原因：一：表空间的自动扩展功能没有开；二：表空间自动扩展开了，但是数据文件已自动扩展到上限，最大32G三：服务器磁盘空间不够用了，数据文件所
上一篇数据分析案例是回归问题，本次案例带来分类问题的机器学习案例。这个数据集比上个案例更小、更简单，代码也不复杂，新手都可以学一学。1、背景分析预测乘客是否存活下来泰坦尼克号是数据科学机器学习领域很经典的数据集，在统计学里面也有很多案例，比如拟合优度检验，方差分析等等。其背景就是当年泰坦尼克号上那么多人，灾难发生后，有人生存有人死亡，而且每个人都有很多不同的特征，比如性别，年龄，船仓等级，登船地点等等.....根据这些特征，我们可以预测乘客是否存活下来。存活是1，死亡是0，响应变量为两种取值，所以这是一个分类问题。2、数据收集和读取从kaggle上下载泰坦尼克号的数据¶kaggle是国际很有
解决Mysql生产事故的通用方法高级DBA真实案例解答全网唯一国内90%的生产数据库用的最多的就是MySql数据库。企业软件生产环境通常情况下，都有一主一从，或者一主多从的HA高可用架构。结合作者本人实际经验结合一个实际的生产数据库宕机的例子，来讲解应该用怎么样的思路去解决问题。在生产事故过程中，有那些注意的关键点。作者本人简介：现任国内某大型软件公司大数据研发工程师、MySQL数据库DBA，软件架构师。直接参与设计国家级亿级别大数据项目。并维护真实企业级生产数据库300余个。紧急处理数据库生产事故上百起，挽回数据丢失所操作的灾难损失不计其数。本文拿一个真正生产案例MYSQL宕机的实际案例做讲
1、不要拿自己和别人比较。2、永远不要痴迷于你不能控制的事情。虽然了解其它事情常常是非常重要的——比如了解经济、你销售的市场和别人可能采取的行动，但是你的注意力应该放在你真正能控制的事情上，即1)你自己的想法和2)你自己的行动。3、知道并且保持你自己的个人界限和边界。虽然有时候你的工作看起来像是你的世界中最重要的部分，但是如果你让工作情况推动到侵犯你的隐私和完整性的时候，你就是在杀死你自己的一部分。4、不要对你自己或者你的团队做出过多的`承诺。热情愿意走出“额外一英里”是很好的事情，但是做出你或者你的团队不能合理地实现的承诺只是创造失败和失望的一种方法。你可能会感觉你没有时间，你需要更多的时间
最近，大家可能已经见识过AI的威力了吧，以ChatGPT为代表的人工智能（AI）展现出接近人一样的回答水准。来自CraftAIAssitantAI就在那里，是房间里的大象，大家不能总装做对自己没有影响。要知道，此时的AI和以往的AI相比，已经截然不同了。以往的AI：按照指定套路，在指定领域回答问题。（也就是所谓的「专家系统」）和人类下下国际象棋，靠算力取胜。（不讲武德）生成海报，设计PPT，让大家摆脱加班。（不，腾出时间加班做更多的事情）下赢围棋，让人类选手哭。（似乎剧情发展已经不太对劲）最近此刻大火的AI：根据要求，生成惟妙惟肖的图像，似乎有干掉一些插画师的潜力。归纳一下长篇报告，翻译一段文
