threshold

C#事件EventHandle、Event的使用

浪子不回头ぞ 提交于 2019-12-28 12:15:53
在C#绝大多数的事件开发中,优先使用.net自带的EventHandle事件来编写事件处理。可以解决绝大部分的事件操作,另外有一小部分可以使用委托,加event事件来自定义事件编写,比如在进行自定义控件的事件时使用Eventhandle在控件事件浏览器中找不到,只能使用委托加事件的方式。 EventHandle来编写事件处理的范例 参考链接地址 https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.eventhandler?redirectedfrom=MSDN&view=netframework-4.8 using System; namespace ConsoleApplication1 { class Program { static void Main(string[] args) { Counter c = new Counter(new Random().Next(10)); c.ThresholdReached += c_ThresholdReached; Console.WriteLine("press 'a' key to increase total"); while (Console.ReadKey(true).KeyChar == 'a') { Console.WriteLine("adding one");

hadoop balancer

别等时光非礼了梦想. 提交于 2019-12-27 21:47:39
一、balancer 是当hdfs集群中一些datanodes的存储要写满了或者有空白的新节点加入集群时,用于均衡hdfs集群磁盘使用量的一个工具。这个工具作为一个应用部署在集群中,可以由集群管理员在一个live的cluster中执行。 语法: To start: start-balancer.sh 用默认的10%的阈值启动balancer hfs dfs balancer -threshold 3 start-balancer.sh -threshold 3 指定3%的阈值启动balancer To stop: stop-balancer.sh Threshold参数是1%~100%范围内的一个数,默认值是10%。Threshold参数为集群是否处于均衡状态设置了一个目标。 如果每一个datanode的利用率(已使用空间/节点总容量)和集群利用率(集群已使用空间/集群总容量)不超过Threshold参数值,则认为这个集群是均衡的。 Threshold参数值越小,集群会越均衡。但是以一个较小的threshold值运行balancer带到平衡时花费的时间会更长。同时,如果设置了一个较小的threshold,但是在线上环境中,hadoop集群在进行balance时,还在并发的进行数据的写入和删除,所以有可能无法到达设定的平衡参数值。 基于这些基本点

HashMap工作原理

本秂侑毒 提交于 2019-12-27 04:12:05
HashMap基于hashing原理,我们通过put()和get()方法储存和获取对象。当我们将键值对传递给put()方法时,它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode,让后找到bucket位置来储存值对象。当获取对象时,通过键对象的equals()方法找到正确的键值对,然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞问题,当发生碰撞了,对象将会储存在链表的下一个节点中。 HashMap在每个链表节点中储存键值对对象。 1.HashMap介绍 HashMap为Map接口的一个实现类,实现了所有Map的操作。HashMap除了允许key和value保存null值和非线程安全外,其他实现几乎和HashTable一致。 HashMap使用散列存储的方式保存kay-value键值对,因此其不支持数据保存的顺序。如果想要使用有序容器可以使用LinkedHashMap。 在性能上当HashMap中保存的key的哈希算法能够均匀的分布在每个bucket中的是时候,HashMap在基本的get和set操作的的时间复杂度都是O(n)。 在遍历HashMap的时候,其遍历节点的个数为bucket的个数+HashMap中保存的节点个数。因此当遍历操作比较频繁的时候需要注意HashMap的初始化容量不应该太大。 这一点其实比较好理解:当保存的节点个数一致的时候,bucket越少

Nacos Config客户端与Spring Boot、Spring Cloud深度集成

拜拜、爱过 提交于 2019-12-26 01:22:07
目录 Nacos与Spring Boot集成 @NacosPropertySource和@NacosValue com.alibaba.nacos.spring.core.env.NacosPropertySourcePostProcessor com.alibaba.nacos.spring.context.annotation.config.NacosValueAnnotationBeanPostProcessor @NacosValue 从源码角度,解析Nacos Config客户端与Spring Boot、Spring Cloud的深度集成 原创博文,转载请注明来源 Nacos与Spring Boot集成 @NacosPropertySource和@NacosValue @PropertySource的用法并不陌生,它是spring原生的注解,我们可以这么用: @Configuration @PropertySource(value = "classpath:demo.properties",ignoreResourceNotFound = false) public class SpringPropertysourceApplication { //... } 意思是:把在classpath路径下,名为demo.properties的配置文件注入到spring容器中,这样

Threshold frequency is not working in spell check in Solr

半世苍凉 提交于 2019-12-24 04:27:07
问题 I am get stuck in middle of Solr . I need only most popular words w.r.t query . I have used phonetic filter on both index and query but here the problem is that it is giving too many terms . I need only few terms which are very specific to the query . schema.xml <fieldType name="textSpell" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100"> <analyzer type="index"> <filter class="solr.TrimFilterFactory"/> <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/> <tokenizer class="solr

Finding several regions of interest in an array

匆匆过客 提交于 2019-12-23 17:24:42
问题 Say I have conducted an experiment where I've left a python program running for some long time and in that time I've taken several measurements of some quantity against time. Each measurement is separated by some value between 1 and 3 seconds with the time step used much smaller than that... say 0.01s. An example of such an even if you just take the y axis might look like: [...0,1,-1,4,1,0,0,2,3,1,0,-1,2,3,5,7,8,17,21,8,3,1,0,0,-2,-17,-20,-10,-3,3,1,0,-2,-1,1,0,0,1,-1,0,0,2,0...] Here we have

HashMap原理(二)——jdk1.8中HashMap扩容底层代码和算法分析

放肆的年华 提交于 2019-12-22 16:24:16
记得曾经有个著名大师谁谁谁曾经说过:你有一个思想,我有一个思想,我们交换一下,一人就有两个思想;你有一个苹果,我有一个苹果,我们交换一下,一人还是一个苹果。那既然这样的话,用我的iPhone 7 换你的 iPhone 11 如何? 这次给大家带来的是HashMap原理第二篇之——HashMap扩容的底层代码和算法分析。需要说明的是本文是基于jdk1.8来进行展开的,今后有机会会和大家分享在jdk1.7中HashMap的实现方式和1.8有哪些区别(扩容方式是其中的区别之一)。有朋友会说,既然HashMap是基于数组+单向链表+红黑树的底层数据结构,链表可以无限地延伸啊,红黑树也可以不停滴往里面放东西啊,还扩容干什么?这样的说法既对也不对,说对是因为HashMap确实是基于单向链表和红黑树的,但是有没有想过不断地往链表上添加元素或者不断地往树里面加东西会怎么样?是不是会导致链表过长以及树的深度增大?是不是进而会提高遍历链表或者红黑树的时间复杂度?最终导致从表现上来看插入和查找操作会越来越慢?所以,到了一定程度对数组扩容还是很有必要的。那又有朋友会问:扩容很简单啊,需要的时候从数组两端往外延伸一下内存空间不就可以了吗?……想啥呢?数组不是拉面,需要的时候从两边往外抻一下,不存在的!数组扩容只能开辟出一个更大的内存空间出来,将原来的内容迁移到新的内存空间里面。OK

tracking multiple objects by color OpenCV 2.x

試著忘記壹切 提交于 2019-12-21 02:45:07
问题 Currently i am trying to track multiple objects by color. I've based on documentation code. import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) while(1): # Take each frame _, frame = cap.read() # Convert BGR to HSV hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # define range of blue color in HSV lower_blue = np.array([110,50,50]) upper_blue = np.array([130,255,255]) # Threshold the HSV image to get only blue colors mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # Bitwise-AND mask and

How to I use PIL Image.point(table) method to apply a threshold to a 256 gray image?

旧巷老猫 提交于 2019-12-18 14:53:26
问题 I have 8-bit greyscale TIFF images that I want to convert to Monochrome using a 75% white (decimal 190) threshold. In the Image.convert(mode) method section, the PIL manual says: "When translating a greyscale image into a bitlevel image (mode "1"), all non-zero values are set to 255 (white). To use other thresholds, use the point method." The Image.point(table) method says that it maps each pixel through the given table. im.point(table, mode) => image im.point(function, mode) => image "Map

How to use the OTSU Threshold in opencv?

霸气de小男生 提交于 2019-12-18 10:40:08
问题 I was using a fixed threshold but turns out that it's not so good for me. Then, someone told me about the otsu threshold. How can I use it in my code? I read about it and I don't understand very well. Could someone explain to me how to use it in OpenCV the otsu threshold? Here is my code now: #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; int main ( int argc, char **argv ) { Mat im_gray = imread("img3.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); Mat im_rgb