持久化

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define rep(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);i++) #define repp(i,a,b) for(int i=(a);i>=(b);--i) #define ll long long #define see(x) (cerr<<(#x)<<'='<<(x)<<endl) #define inf 0x3f3f3f3f #define CLR(A,v) memset(A,v,sizeof A) ////////////////////////////////// const int N=2e6+10; int t[N<<5][2],Lmax[N<<5],ncnt,n,m,x,y,z,T[N],s[N]; char ss[2]; void upnode(int k,int i,int pre,int pos) { if(k<0){Lmax[pos]=i;return ;} bool c=(s[i]>>k)&1; if(pre)t[pos][c^1]=t[pre][c^1]; t[pos][c]=++ncnt; upnode(k-1,i,t[pre][c],t[pos][c]); Lmax[pos]=max(Lmax[t[pos][0]],Lmax[t[pos]

线段树。线段树分享可以看： @秦淮岸 、 @ZYzzz 、 @妄想の岚がそこに 树状数组。 \(BIT\) 分享可以看： @T-Sherlock 、 Chicago 、 @weishengkun 权值线段树：相当于将线段树当成一个 Ͱ ，其中的每一个点所代表的区间相当于 一段值域 。维护的值为这段值域中的一些信息。 例如该图，节点 \(2\) 代表的是值域为 \([1, 2]\) 的区间，节点 \(6\) 代表值域为 \([3, 4]\) 的区间... 可持久化概念： 可持久化实质上就是存储该数据结构 所有的历史状态 ，以达到高效的处理某些信息的目的。 题目链接 ：给定长度为 \(N\) 的序列 \(A\) ，有 \(M\) 次询问，给定 \(l_i, r_i, k_i\) ，求在 \([l_i, r_i]\) 区间内第 \(k_i\) 小的数是多少。 \(N <= 10^5, M <= 10^4\) 我们可以建立一颗权值线段树，每个点存储的信息为 该值域区间存在的数的个数 。 因为线段树的性质，所以每个点的左子树的值域区间 $ <= $ 右子树的值域区间。 所以我们先看左子树区间有多少个数，记为 \(cnt_{left}\) 。 如果 \(k_i <= cnt_{left}\) ，说明第 \(k_i\) 小的数一定在左子树的值域内，所以问题便转换为了“在左子树的值域内找第 \(k

　　TensorFlow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存TesnsorFlow计算图的方法。 import tensorflow as tf #声明两个变量并计算他们的和 v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape = [1]), name = "v1") v2 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape = [1]), name = "v2") result = v1 + v2 init_op = tf.initialize_all_variables() #声明tf.train.Saver类用于保存模型 saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) #将模型保存到/path/to/model/model.ckpt文件 saver.save(sess, "/path/to/model/model.ckpt") 　　上述代码实现了持久化一个简单的TensorFlow模型的功能。通过saver.save函数将TensorFlow模型保存到了指定路径。虽然该程序仅指定了一个文件路径，但是在这个文件目录下会出现三个文件

用 \(depth\) 按秩合并，不能直接启发，数组开40倍左右 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #include <cmath> #define R(a,b,c) for(register int a = (b); a <= (c); ++ a) #define nR(a,b,c) for(register int a = (b); a >= (c); -- a) #define Max(a,b) ((a) > (b) ? (a) : (b)) #define Min(a,b) ((a) < (b) ? (a) : (b)) #define Fill(a,b) memset(a, b, sizeof(a)) #define Abs(a) ((a) < 0 ? -(a) : (a)) #define Swap(a,b) a^=b^=a^=b #define ll long long //#define ON_DEBUG #ifdef ON_DEBUG #define D_e_Line printf("\n\n----------\n\n") #define D_e(x) cout << #x << " = " << x << endl #define

PV介绍: PersistentVolume（PV）是群集中由管理员配置的一块存储。 它是集群中的资源，就像节点是集群资源一样。 PV是容量插件，如Volumes，但其生命周期独立于使用PV的任何单个pod。 此API对象捕获存储实现的详细信息，包括NFS，iSCSI或特定于云提供程序的存储系统。 静态: 动态: 定义NFS PV 资源(静态): 1 pv定义如下: 2 apiVersion: v1 3 kind: PersistentVolume 4 metadata: 5 name: nfs 6 spec: 7 storageClassName: manual 8 capacity: 9 storage: 1Gi 10 accessModes: 11 - ReadWriteMany 12 nfs: 13 server: 10.244.1.4 14 path: "/" PVC介绍: 定义pvc资源: 1 apiVersion: v1 2 kind: PersistentVolumeClaim 3 metadata: 4 name: nfs 5 spec: 6 accessModes: 7 - ReadWriteMany 8 storageClassName: manual 9 resources: 10 requests: 11 storage: 1Gi pvc和pv匹配规则:

一 项目结构 1> 接口项目 　　.net core类库 2> Grains实现项目 　　.net core类库 3> 服务Host 　　.net core console application 4> 服务调用者Client 　　.net core console application with tcp 5> 客户端App 　　unity3d 二 引入Orleans类库 1> 接口和实现项目 PM> Install-Package Microsoft.Orleans.Core.Abstractions PM> Install-Package Microsoft.Orleans.OrleansCodeGenerator.Build 2> Host PM> Install-Package Microsoft.Orleans.Server 3> Client PM> Install-Package Microsoft.Orleans.Client 三 完成接口和Grains的代码 　　2> Grains继承接口和Grain<StateEntity> 四 配置集群 　　1> 使用本地集群 　　2> 替换使用Ado.net集群 五 配置日志 　　1> 使用Microsoft.Extensions.Logging.Console 　　2> 替换使用NLog 六 持久化 　　1>

随着项目的深入，python对象持久化问题也随之而来。而在这之前，对于python对象持久化还停留在pickle时代，而这已无法满足当前项目发展的需要了，于是只好借助google疯狂的学习了一把，同时也对学习的内容作个小小的记录。 经过学习整理，目前已知有如下的方式来实现python对象持久化： python库已提供的python对象持久化方法 ： 1、使用dbhash/bsddb（ bsddb在 python3.x已经废弃 ）, gdbm, dbm, dumbdbm通用型anydbm接口（ anydbm通过whichdb模块自动适配当前系统环境支持的dbm模块 ），提供 python字符串存储到 一 个类似dictionary文件对象 介质功能； 2、marshal和 pickle以及cPickle(pickle的c编译版本)，都具备存储到介质上的功能；但marshal仅支持基本数据类型（dictionary、list、tuple、numbers、string），且不保证python不同版本之间的兼容性；pickle除了可以处理基本数据类型外还可以处理循环、递归引用对象、用户定义的类和实例以及可移植性（pickle文件结构独立于机器的体系结构）等； 3、为解决pickle命名、查找以及并发访问持久性对象问题，python库在cPickle基础上提供了shelve模块

package com.ghgj.Buffer; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.ObjectInputStream; import java.io.ObjectOutputStream; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /* 1.定义学生类,包含姓名(String name),性别(String gender), 年龄(int age)三个属性,生成空参有参构造,set和get方法,toString方法 2.键盘录入6个学员信息(录入格式:张三,男,25), 要求有两个相同的信息,将6个学员信息存入到ArrayList集合中 3.将存有6个学员信息的ArrayList集合对象写入到D:\StudentInfo.txt文件中 4.读取D:\StudentInfo.txt文件中的ArrayList对象并遍历打印 5.对ArrayList集合中的6个学生对象进行去重 */ public class Test02 { public static void main

原文地址： https://www.cnblogs.com/netfocus/archive/2011/10/10/2204949.html 领域驱动设计之领域模型 加一个导航，关于如何设计聚合的详细思考，见 这篇 文章。 2004年Eric Evans 发表Domain-Driven Design –Tackling Complexity in the Heart of Software （领域驱动设计），简称Evans DDD。领域驱动设计分为两个阶段： 以一种领域专家、设计人员、开发人员都能理解的通用语言作为相互交流的工具，在交流的过程中发现领域概念，然后将这些概念设计成一个领域模型； 由领域模型驱动软件设计，用代码来实现该领域模型； 由此可见，领域驱动设计的核心是建立正确的领域模型。 为什么建立一个领域模型是重要的 领域驱动设计告诉我们，在通过软件实现一个业务系统时，建立一个领域模型是非常重要和必要的，因为领域模型具有以下特点： 领域模型是对具有某个边界的领域的一个抽象，反映了领域内用户业务需求的本质；领域模型是有边界的，只反应了我们在领域内所关注的部分； 领域模型只反映业务，和任何技术实现无关；领域模型不仅能反映领域中的一些实体概念，如货物，书本，应聘记录，地址，等；还能反映领域中的一些过程概念，如资金转账，等； 领域模型确保了我们的软件的业务逻辑都在一个模型中

一：worker注册机制（worker启动之后） 1- worker在启动之后，就会主动向master进行注册； 2- Master将dead状态的worker过滤掉；将unknown状态的worker信息更新； 3- Master将worker将入到内存缓存中（HashMap）； 4- 持久化引擎将worker信息进行持久化（zookeeper和文件系统中）； 5- 调用scheduler（）方法，进行资源调度； 源代码见：Master.scala的RegisterWorker（）方法。 二：Driver注册（在spark-submit的时候进行注册）； 1- 将diver信息放到内存缓存中（HashMap）; 2- 加入等待调度队列（ArrayBuffer）； 3- 持久化引擎将driver信息进行持久化； 4- 调用scheduler（）方法，进行资源调度； 源码见：Master.scala的ReceiverAndReply（）方法进行监控； Client.scala的RegisterSubmitDriver()方法进行注册； 三： Application注册（执行sparkContext的时候，底层会触发其调度） 1- 将application信息放到缓存中（HashMap）； 2- 将application加入到等待调度的application队列中； 3-