interval

在java中日期时间处理是很常见的需求，基础工具类提供Date和Calendar类，但使用起来并不方便，于是诞生了Joda-Time日期时间处理专用库，虽然Java 8中新增java.time处理日期时间，但仍需Threeten第三方库弥补Java 8的不足。 1、选择工具库的考量依据 （1）、功能是否全面，能够满足生产需要，并能解决该领域中的绝大多数的问题； （2）、是否是主流工具，用的人越多，意味着该库经受了更多生产实践的验证，效率安全等方面都已被证明是可靠的； （3）、自己是否已经熟练掌握。会的多不如会的精，如果能够用一个工具快速熟练可靠地解决问题，在时间成本有限的情况下，就不用刻意追求学习其它可替代的库。 2、常用的date-time类 Instant - 不可变的类，用来表示时间轴上一个瞬时的点； DateTime - 不可变的类，用来替换JDK的Calendar类； LocalDate - 不可变的类，表示一个本地的日期，而不包含时间部分（没有时区信息）； LocalTime - 不可变的类，表示一个本地的时间，而不包含日期部分（没有时区信息）； LocalDateTime - 不可变的类，表示一个本地的日期－时间（没有时区信息）； 注意：不可变的类，表明了正如Java的String类型一样，其对象是不可变的。即不论对它进行怎样的改变操作，返回的对象都是新对象。 3

JS内置对象 JavaScript中的三种对象：自定义对象、内置对象、浏览器对象 ECMAScript中的对象：自定义对象、内置对象 内置对象：内置对象就是系统提供的对象，已经存在的对象，例如Math、Array、Data… Math对象 Math对象不是构造函数，它具有数学常数和函数的属性和方法，都是以静态成员的方式提供跟数学相关的运算来找Math中的成员（求绝对值、取整） Data对象 Data实例用来处理日期和时间。Data对象基于1970年一月一日（世界标准时间）起的毫秒数 Math对象和Data对象的区别： Math 不是一个构造函数，里面提供的是静态成员 Data 是一个构造函数，首先要通过new Data () 来创建日期实例（对象），实例成员 Data（）函数的使用方法 //日期构造函数 Data ( ) var d = new Data ( ) ; //1 空构造函数 获取的是当前时间对象 console. log ( d ) ; //距离1970-1-1相差的毫秒数 valueof ( ) 可以获取当前的毫秒数 console. log ( valueof ( ) ) ; //2 构造函数中传入毫秒数 var d = new Data ( 1502088177998 ) ; console. log ( d ) ; //3 可以传入日期形式的字符串 var d

PIDSTAT NAME pidstat对linux任务的统计 语法 pidstat [ -C comm ] [ -d ] [ -h ] [ -I ] [ -l ] [ -p { pid [,...] | SELF | ALL } ] [ -r ] [ -t ] [ -T { TASK | CHILD | ALL } ] [ -u ] [ -V ] [ -w ] [ interval [ count ] ] 描述 pidstat命令用来监控当前被linux内核管理的独立的任务。输出-p参数的每个任务或者-p ALL输出所有linux内核管理的任务。如果不写参数默认为-p ALL不过只有活动的任务会出现在报告中。 Pidstat命令可用来监控选择任务的子进程。具体看-T选项。 Interval参数指定每次报告的间隔时间。如果为0表示报告从系统启动后的统计信息。Cout参数表示生成的报告数量。如果interval没有指定count参数会一直生成。 你可以通过指定选项来指定活动的，如果不指定则只有现实cpu活动。 选项 -C comm 只显示包含comm字符串的任务。 -d 报告IO统计显示以下信息： 　　　　　　　　PID ：进程id 　　　　　　　　kB_rd/s ：每秒从磁盘读取的KB 　　　　　　　　kB_wr/s ：每秒写入磁盘KB 　　　　　　　　kB_ccwr/s

批处理经常要解决的问题是将两个数据源做关联Join操作。比如，很多手机APP都有一个用户数据源User，同时APP会记录用户的行为，我们称之为Behavior，两个表按照userId来进行Join。在流处理场景下，Flink也支持了Join，只不过Flink是在一个时间窗口上来进行两个表的Join。 目前，Flink支持了两种Join：Window Join（窗口连接）和Interval Join（时间间隔连接）。 Window Join 从名字中能猜到，Window Join主要在Flink的窗口上进行操作，它将两个流中落在相同窗口的元素按照某个Key进行Join。一个Window Join的大致骨架结构为： input1.join(input2) .where(<KeySelector>) <- input1使用哪个字段作为Key .equalTo(<KeySelector>) <- input2使用哪个字段作为Key .window(<WindowAssigner>) <- 指定WindowAssigner [.trigger(<Trigger>)] <- 指定Trigger（可选） [.evictor(<Evictor>)] <- 指定Evictor（可选） .apply(<JoinFunction>) <- 指定JoinFunction 下图展示了Join的大致过程

如果代码中有什么不清楚请查看以下基础知识 Shader基础知识 unity3d 中 七种坐标知识详解 定时器函数 shader中没有定时函数，大部分时间相关的都要用_Time.y、_SinTime.w 来实现。 我的需求是指定几秒后触发条件，在指定的时间区域内不断重复提醒。到点返回间隔时间的true，没到点返回间隔时间的false，简单吧。 当然也可以直接使用_Time.w >- 0实现。.w是计算sin（t）。 将下面函数直接放进shader中的subshader>pass中，然后直接在着色器中调用即可 bool timeInterval ( float interval ) { //如果当前的时间余(间隔时间*2）,返回的数是0-interval*2 // _Time.y当前时间，单位是秒 float intervalTime = _Time . y % ( interval * 2 ) ; //计算的时候是双倍时间，验证的时候用单倍时间，是因为不想面对琐碎的小数阈值 if ( intervalTime >= interval ) { return true ; } else { return false ; } //简化版 return _Time.y % (interval * 2) >= interval; //着色器 float4 frag ( v2f i ) :

数据丢失是一件非常严重的事情事，针对数据丢失的问题我们需要有明确的思路来确定问题所在，针对这段时间的总结，我个人面对kafka 数据丢失问题的解决思路如下： 是否真正的存在数据丢失问题，比如有很多时候可能是其他同事操作了测试环境，所以首先确保数据没有第三方干扰。 理清你的业务流程，数据流向，数据到底是在什么地方丢失的数据，在kafka 之前的环节或者kafka之后的流程丢失？比如kafka的数据是由flume提供的，也许是flume丢失了数据，kafka 自然就没有这一部分数据。 如何发现有数据丢失，又是如何验证的。从业务角度考虑，例如：教育行业，每年高考后数据量巨大，但是却反常的比高考前还少，或者源端数据量和目的端数据量不符 定位数据是否在kafka之前就已经丢失还事消费端丢失数据的 kafka支持数据的重新回放功能(换个消费group)，清空目的端所有数据，重新消费。 如果是在消费端丢失数据，那么多次消费结果完全一模一样的几率很低。 如果是在写入端丢失数据，那么每次结果应该完全一样(在写入端没有问题的前提下)。 kafka环节丢失数据，常见的kafka环节丢失数据的原因有： 如果auto.commit.enable=true，当consumer fetch了一些数据但还没有完全处理掉的时候，刚好到commit interval出发了提交offset操作，接着consumer

ID: 759 TITLE: 员工空闲时间 TAG: Java，Python 方法一：事件（扫描线）[通过] 如果某个区间与任一区间重叠，则该区间不会出现在答案中。所以我们可以将问题转换为：给定一组区间，找出所有员工都不包含的区间。 我们可以使用区间问题中的 “事件” 方法。对于每个区间 [s, e] ，我们可以看作有两个事件：当 time = s 时， balance++ ；当 time = e 时， balance-- 。我们只关心 balance == 0 的区间。 算法： 对于每个区间，创建如上所述的两个事件，并对事件进行排序。在事件 t 发生的每个事件，如果 balance == 0 ，则说明 [prev，t] 是所有员工都不包含的区间，其中 prev 是 t 的前一个值。 class Solution ( object ) : def employeeFreeTime ( self , avails ) : OPEN , CLOSE = 0 , 1 events = [ ] for emp in avails : for iv in emp : events . append ( ( iv . start , OPEN ) ) events . append ( ( iv . end , CLOSE ) ) events . sort ( ) ans = [ ]

基本思想 将整个序列按照相距某个“增量”进行拆分，然后逐个对子序列进行直接插入排序，使得得到的结果基本有序，最后对基本有序的序列进行一次直接插入排序，使得整个序列有序。 代码实现： /** * 希尔排序，间隔比较大的时候，排序次数比较少； * 间隔比较小的时候，移动距离比较短；由于跳着排，所以它不稳定 * * 首先给定一个间隔，按间隔选取元素，将选取好的元素排好序，如： * 【a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a10, a11, a12, a13, a14, a15】 * 【a0, a4, a8, a12】【a1, a5, a9, a13】【a2, a6, a10, a14】【a3, a7, a11, a15】 * * 然后将间隔按规则减小，在按间隔选取元素，重新排序号选取的元素， * 【a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a10, a11, a12, a13, a14, a15】 * 【a0, a2，a4, a6, a8, a10, a12, a14】【a1, a3, a5, a7, a9, a11, a13, a15】 * * 直到间隔为1，在按间隔选取元素并排序 * 【a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a10, a11, a12, a13,

给出若干闭合区间，合并所有重叠的部分。 样例 样例 1 : 输入 : [ ( 1 , 3 ) ] 输出 : [ ( 1 , 3 ) ] 样例 2 : 输入 : [ ( 1 , 3 ) , ( 2 , 6 ) , ( 8 , 10 ) , ( 15 , 18 ) ] 输出 : [ ( 1 , 6 ) , ( 8 , 10 ) , ( 15 , 18 ) ] 挑战 O ( n log n ) 的时间和 O ( 1 ) 的额外空间。 /** * Definition of Interval: * classs Interval { * int start, end; * Interval(int start, int end) { * this->start = start; * this->end = end; * } * } */ class Solution { public : /** * @param intervals: interval list. * @return: A new interval list. */ static bool cmp ( const Interval & a , const Interval & b ) { return a . start < b . start ; } vector < Interval > merge ( vector

upstream hello { server 100.14.1.3:1201; server 100.14.1.4:1201; check interval=3000 rise=2 fall=5 timeout=1000 type=http; check_http_send "HEAD /product HTTP/1.0\r\n\r\n"; check_http_expect_alive http_2xx http_3xx; } server { listen 80; server_name hello.youbest.com; access_log /data/logs/nginx/hello.youbest.com.access.log main; location / { proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_pass http://hello ; } } 首先要确认服务类型是 http 还是tcp check interval=3000 rise=2 fall=5 timeout=1000 type=http; or check interval=3000 rise=2 fall=5 timeout=1000 type