mutex的实现思想mutex主要有两个method:Lock()和Unlock()Lock()可以通过一个CAS操作来实现func(m*Mutex)Lock(){ for!atomic.CompareAndSwapUint32(&m.locked,0,1){ }}func(m*Mutex)Unlock(){ atomic.StoreUint32(&m.locked,0)}Lock()一直进行CAS操作，比较耗CPU。因此带来了一个优化：如果协程在一段时间内抢不到锁，可以把该协程挂到一个等待队列上，Unlock()的一方除了更新锁的状态，还需要从等待队列中唤醒一个协程。但是这个优化会存在一个问
1.简介本文的主要内容是介绍Go中Mutex并发原语。包含Mutex的基本使用，使用的注意事项以及一些实践建议。2.基本使用2.1基本定义Mutex是Go语言中的一种同步原语，全称为MutualExclusion，即互斥锁。它可以在并发编程中实现对共享资源的互斥访问，保证同一时刻只有一个协程可以访问共享资源。Mutex通常用于控制对临界区的访问，以避免竞态条件的出现。2.2使用方式使用Mutex的基本方法非常简单，可以通过调用Mutex的Lock方法来获取锁，然后通过Unlock方法释放锁，示例代码如下：import"sync"varmutexsync.Mutexfuncmain(){mute
1.简介本文的主要内容是介绍Go中Mutex并发原语。包含Mutex的基本使用，使用的注意事项以及一些实践建议。2.基本使用2.1基本定义Mutex是Go语言中的一种同步原语，全称为MutualExclusion，即互斥锁。它可以在并发编程中实现对共享资源的互斥访问，保证同一时刻只有一个协程可以访问共享资源。Mutex通常用于控制对临界区的访问，以避免竞态条件的出现。2.2使用方式使用Mutex的基本方法非常简单，可以通过调用Mutex的Lock方法来获取锁，然后通过Unlock方法释放锁，示例代码如下：import"sync"varmutexsync.Mutexfuncmain(){mute
Z-score(z值,z分数，标准分数)1.什么是Z-scoreimage.pngZ值（z-score，z-values,normalscore）又称标准分数（standardscore,standardizedvariable），是一个实测值与平均数的差再除以标准差的过程。Zscore标准化是数据处理的一种常用方法。通过它能够将不同量级的数据转化为统一量度的Zscore分值进行比较。用公式表示为：z=(x-μ)/σx为某实测值，μ为平均数，σ为标准差Z值的量代表着实测值和总体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。大于平均数的实测值会得到一个正数的Z值，小于平均数的实测值会得到一个负数的Z值
Z-score(z值,z分数，标准分数)1.什么是Z-scoreimage.pngZ值（z-score，z-values,normalscore）又称标准分数（standardscore,standardizedvariable），是一个实测值与平均数的差再除以标准差的过程。Zscore标准化是数据处理的一种常用方法。通过它能够将不同量级的数据转化为统一量度的Zscore分值进行比较。用公式表示为：z=(x-μ)/σx为某实测值，μ为平均数，σ为标准差Z值的量代表着实测值和总体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。大于平均数的实测值会得到一个正数的Z值，小于平均数的实测值会得到一个负数的Z值
问题描述之前在ubuntu16上对Clickhouse21.12.1.1的基础上改了一些代码，近期把操作系统升级到unbutu22.04后，发现编译不通过，具体报错为：[22%]LinkingCXXsharedlibrarylibclickhouse_common_iod.so/home/herry/dev/c++/ClickHouse/src/Common/ThreadFuzzer.cpp:293:error:undefinedreferenceto'__pthread_mutex_lock'/home/herry/dev/c++/ClickHouse/src/Common/ThreadFu
问题描述之前在ubuntu16上对Clickhouse21.12.1.1的基础上改了一些代码，近期把操作系统升级到unbutu22.04后，发现编译不通过，具体报错为：[22%]LinkingCXXsharedlibrarylibclickhouse_common_iod.so/home/herry/dev/c++/ClickHouse/src/Common/ThreadFuzzer.cpp:293:error:undefinedreferenceto'__pthread_mutex_lock'/home/herry/dev/c++/ClickHouse/src/Common/ThreadFu
一.噪声数据噪声数据（NoisyData）就是无意义的数据，这个词通常作为损坏数据的同义词使用。1.分箱：通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑2.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。3.聚类:将类似的值聚集为簇A4.其他:如数据归约、离散化和概念分层1.1分箱通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑。划分：等频、等宽光滑：用箱均值、用箱中位数、用箱边界（去替换箱中的每个数据）箱中的最大和最小值被视为箱边界。箱中的每一个值都被最近的边界值替换。1.2分箱法光滑数据1.3噪声数据1.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。线性回归
一.噪声数据噪声数据（NoisyData）就是无意义的数据，这个词通常作为损坏数据的同义词使用。1.分箱：通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑2.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。3.聚类:将类似的值聚集为簇A4.其他:如数据归约、离散化和概念分层1.1分箱通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑。划分：等频、等宽光滑：用箱均值、用箱中位数、用箱边界（去替换箱中的每个数据）箱中的最大和最小值被视为箱边界。箱中的每一个值都被最近的边界值替换。1.2分箱法光滑数据1.3噪声数据1.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。线性回归
