2023-05-18:有 n 名工人。 给定两个数组 quality 和 wage ,
其中,quality[i] 表示第 i 名工人的工作质量,其最低期望工资为 wage[i] 。
现在我们想雇佣 k 名工人组成一个工资组。在雇佣 一组 k 名工人时,
我们必须按照下述规则向他们支付工资:
对工资组中的每名工人,应当按其工作质量与同组其他工人的工作质量的比例来支付工资。
工资组中的每名工人至少应当得到他们的最低期望工资。
给定整数 k ,返回 组成满足上述条件的付费群体所需的最小金额。
输入: quality = [10,20,5], wage = [70,50,30], k = 2。
输出: 105.00000。
答案2023-05-18:
1.构造 Employee 结构体,存储每个员工的工作质量和垃圾系数(wage / quality)。
2.按照垃圾系数从小到大对所有员工进行排序。
3.维护一个大小为 k 的小根堆,表示当前最低期望工资组中的 k 名工人的工作质量。
4.遍历所有员工,如果堆未满,则将该员工加入堆中并更新最低期望工资。如果堆已满,则检查当前员工能否替换堆顶元素,如果可以,则弹出堆顶元素并将当前员工入堆,更新最低期望工资。
5.最终返回最低期望工资即可。
注意事项:
使用 golang 内置的 container/heap 库来实现小根堆。
在比较垃圾系数大小时,需要使用小于等于号,因为可能存在两个员工的垃圾系数完全相等的情况。
时间复杂度:排序所需的时间为 O(nlogn),遍历员工数组时每个员工会入堆一次,出堆一次,即共进行了 2n 次操作,而小根堆的插入和弹出操作时间复杂度均为 O(logk),因此总时间复杂度为 O(nlogn + nlogk)。
空间复杂度:除给定数组外,我们还需要构造 Employee 结构体,以及维护大小为 k 的小根堆,因此需要额外使用 O(n) 空间来存储结构体数组,并且在堆满时可能需要对堆进行调整,最多需要 O(k) 的额外空间。因此总空间复杂度为 O(n + k)。
package main
import (
"container/heap"
"fmt"
"sort"
)
type Employee struct {
RubbishDegree float64
Quality int
}
func NewEmployee(w, q int) Employee {
return Employee{RubbishDegree: float64(w) / float64(q), Quality: q}
}
type EmployeeHeap []int
func (h EmployeeHeap) Len() int { return len(h) }
func (h EmployeeHeap) Less(i, j int) bool { return h[i] > h[j] }
func (h EmployeeHeap) Swap(i, j int) { h[i], h[j] = h[j], h[i] }
func (h *EmployeeHeap) Push(x interface{}) { *h = append(*h, x.(int)) }
func (h *EmployeeHeap) Pop() interface{} {
n := len(*h)
x := (*h)[n-1]
*h = (*h)[:n-1]
return x
}
func min(a, b float64) float64 {
if a < b {
return a
}
return b
}
func mincostToHireWorkers(quality []int, wage []int, k int) float64 {
n := len(quality)
employees := make([]Employee, n)
for i := range quality {
employees[i] = NewEmployee(wage[i], quality[i])
}
sort.Slice(employees, func(i, j int) bool {
return employees[i].RubbishDegree <= employees[j].RubbishDegree
})
minTops := &EmployeeHeap{}
heap.Init(minTops)
ans, qualitySum := 1e9, 0
for i := 0; i < n; i++ {
curQuality := employees[i].Quality
if minTops.Len() < k { // 堆没满
qualitySum += curQuality
heap.Push(minTops, curQuality)
if minTops.Len() == k {
ans = min(ans, float64(qualitySum)*employees[i].RubbishDegree)
}
} else { // 来到当前员工的时候,堆是满的!
// 当前员工的能力,可以把堆顶干掉,自己进来!
if top := (*minTops)[0]; top > curQuality {
heap.Pop(minTops)
qualitySum += curQuality - top
heap.Push(minTops, curQuality)
ans = min(ans, float64(qualitySum)*employees[i].RubbishDegree)
}
}
}
return ans
}
func main() {
quality := []int{10, 20, 5}
wage := []int{70, 50, 30}
k := 2
result := mincostToHireWorkers(quality, wage, k)
fmt.Println(result)
}
struct Employee {
rubbish_degree: f64,
quality: i32,
}
impl Employee {
fn new(w: i32, q: i32) -> Self {
let rubbish_degree = w as f64 / q as f64;
Self {
rubbish_degree,
quality: q,
}
}
}
fn mincost_to_hire_workers(quality: Vec<i32>, wage: Vec<i32>, k: i32) -> f64 {
let n = quality.len();
let mut employees = Vec::with_capacity(n);
for i in 0..n {
employees.push(Employee::new(wage[i], quality[i]));
}
// 只根据垃圾指数排序
// 要价 / 能力
employees.sort_by(|a, b| a.rubbish_degree.partial_cmp(&b.rubbish_degree).unwrap());
// 请维持力量最小的前K个力量
// 大根堆!门槛堆!
let mut min_tops = std::collections::BinaryHeap::new();
let mut ans = std::f64::MAX;
let mut quality_sum = 0;
for i in 0..n {
// i : 依次所有员工的下标
// quality_sum : 进入堆的力量总和!
// cur_quality当前能力
let cur_quality = employees[i].quality;
if min_tops.len() < k as usize {
// 堆没满
quality_sum += cur_quality;
min_tops.push(cur_quality);
if min_tops.len() == k as usize {
ans = ans.min(quality_sum as f64 * employees[i].rubbish_degree);
}
} else {
// 来到当前员工的时候,堆是满的!
// 当前员工的能力,可以把堆顶干掉,自己进来!
if let Some(top) = min_tops.peek() {
if *top > cur_quality {
quality_sum += cur_quality - min_tops.pop().unwrap();
min_tops.push(cur_quality);
ans = ans.min(quality_sum as f64 * employees[i].rubbish_degree);
}
}
}
}
ans
}
fn main() {
let quality = vec![10, 20, 5];
let wage = vec![70, 50, 30];
let k = 2;
let result = mincost_to_hire_workers(quality, wage, k);
println!("{}", result);
}
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <limits.h>
typedef struct Employee {
double rubbishDegree;
int quality;
} Employee;
int cmp(const void* a, const void* b) {
Employee* pa = (Employee*)a;
Employee* pb = (Employee*)b;
if (pa->rubbishDegree < pb->rubbishDegree) {
return -1;
}
else if (pa->rubbishDegree > pb->rubbishDegree) {
return 1;
}
else {
return 0;
}
}
double mincostToHireWorkers(int* quality, int qualitySize, int* wage, int wageSize, int k) {
int n = qualitySize;
Employee* employees = (Employee*)malloc(n * sizeof(Employee));
for (int i = 0; i < n; i++) {
employees[i].quality = quality[i];
employees[i].rubbishDegree = (double)wage[i] / (double)quality[i];
}
qsort(employees, n, sizeof(Employee), cmp);
int* minTops = (int*)malloc(k * sizeof(int));
int topIndex = -1;
double ans = INT_MAX;
int qualitySum = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
int curQuality = employees[i].quality;
if (topIndex < k - 1) {
qualitySum += curQuality;
minTops[++topIndex] = curQuality;
if (topIndex == k - 1) {
ans = qualitySum * employees[i].rubbishDegree;
}
}
else {
if (minTops[0] > curQuality) {
qualitySum += curQuality - minTops[0];
minTops[0] = curQuality;
ans = qualitySum * employees[i].rubbishDegree;
// 调整,使堆继续保持最小堆的性质
for (int j = 0; j < k - 1; j++) {
if (minTops[j] > minTops[j + 1]) {
int tmp = minTops[j];
minTops[j] = minTops[j + 1];
minTops[j + 1] = tmp;
}
else {
break;
}
}
}
}
}
free(employees);
free(minTops);
return ans;
}
int main() {
int quality[] = { 10,20,5 };
int wage[] = { 70,50,30 };
int k = 2;
double result = mincostToHireWorkers(quality, sizeof(quality) / sizeof(int), wage, sizeof(wage) / sizeof(int), k);
printf("%lf\n", result);
return 0;
}
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <algorithm>
#include <limits>
using namespace std;
struct Employee {
double rubbishDegree;
int quality;
Employee() = default;
Employee(int w, int q) : rubbishDegree(static_cast<double>(w) / static_cast<double>(q)), quality(q) {}
bool operator<(const Employee& other) const {
return rubbishDegree < other.rubbishDegree;
}
};
double mincostToHireWorkers(vector<int>& quality, vector<int>& wage, int k) {
int n = quality.size();
vector<Employee> employees(n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
employees[i] = Employee(wage[i], quality[i]);
}
// 只根据垃圾指数排序
sort(employees.begin(), employees.end());
// 请维持力量最小的前K个力量
// 大根堆!门槛堆!
priority_queue<int> minTops;
double ans = numeric_limits<double>::max();
for (int i = 0, qualitySum = 0; i < n; i++) {
// i : 依次所有员工的下标
// qualitySum : 进入堆的力量总和!
// curQuality当前能力
int curQuality = employees[i].quality;
if (minTops.size() < k) { // 堆没满
qualitySum += curQuality;
minTops.push(curQuality);
if (minTops.size() == k) {
ans = min(ans, qualitySum * employees[i].rubbishDegree);
}
}
else { // 来到当前员工的时候,堆是满的!
// 当前员工的能力,可以把堆顶干掉,自己进来!
if (minTops.top() > curQuality) {
// qualitySum -= minTops.top();
// qualitySum += curQuality;
// minTops.pop();
// minTops.push(curQuality);
qualitySum += curQuality - minTops.top();
minTops.pop();
minTops.push(curQuality);
ans = min(ans, qualitySum * employees[i].rubbishDegree);
}
}
}
return ans;
}
int main() {
vector<int> quality = { 10, 20, 5 };
vector<int> wage = { 70, 50, 30 };
int k = 2;
double result = mincostToHireWorkers(quality, wage, k);
cout << result << endl; // 105
return 0;
}
不同的公司和人,有不同的面试策略,有的考察视野、有的深入细节、有的则是评估解决问题的能力。我经历了一些有意思的面试,在各大城市和不同写字楼之间往返,有因为面试而让我尊敬的公司,也有让我喷饭和无可奈何的故事。朋友们和我开玩笑的时候说:“你就是爱折腾,不同地点之间、不同领域之间,说,2011年最后两个月里,多少钱捐给铁道部了?”下面叙述的,来自我自己的经历,或者是朋友告诉我的他/她的亲身经历。(出于保密和尊重,隐去任何公司信息)第一个故事,记一次面试对话:面试官:你为什么转向互联网行业? 我:我喜欢互联网,这是这两年逐渐认识到的。 面试官:你是一个目的性很强的人,那你承不承认这些年在电信领域不符合你的领域目标,是你的一次重大失败? 我:…… 面试官后来又说了一些我现在是各种失败的话,我在这家公司被鄙视了,呵呵。但是,搞笑的是,我居然通过了他的面试,现在想,她是想给我压价还是什么呢?我也理解有的面试官想用一些锐利的言辞,甚至嘲讽来观察应聘者的心理承受能力。但是他们似乎忘记了一点:其实面试是双向对等的过程,既有面试官对面试者的考察,也有应聘者对公司的考察。如果应聘者表现得不尽人意,失去的只是他
任何新技术的发展和普及,是因为其在以下三个方面中的某个或者多个有优异表现:节省成本、提高效率和提升用户体验。成本的降低可以让用户通过更低的价格获得需要的服务,帮助新产品快速地打开市场。而效率的提高,专注的是做事的更快,即使价格有所提升,如果效率提升效果更明显,综合性价比来说也是有利的,因此用户也是会选择。用户体验,是指对用户的友好度,尤其是现在社会知识日新月异,各个领域都在飞速发展,对于普通用户来说跟上在各个领域都做到很熟悉太难。因此产品做到对小白也很友好,会降低用户的试错和学习成本,用户会更喜欢。而3D实时云渲染平台的出现就是极大地提升了效率。依托于3D实时云渲染技术,目前这类平台对于很多设计或者影视特效公司来说,效率得到了极大的提升。云渲染首先点量软件和你一起熟悉下什么是3D实时云渲染?在一些影视特效、动漫、设计、unity模型等领域,需要将设计好的模型呈现出来立体的效果,以前是在电脑上,利用本地设备性能去执行这项工作。而随着5G和云服务的发展,使用云端服务器来完成这些工作,可以大大提高其工作效率。我们知道渲染对显卡要求很高,如果使用本地渲染的话,非常依赖于本地机器的参数性能
执行以下命令(安装多线程)phpcomposer.pharrequirehirak/prestissimo复制出现以下提示PHPFatalerror:Allowedmemorysizeof1610612736bytesexhausted(triedtoallocate32bytes)复制原因是内存不够,这需要到php.ini里配置,在php7.4版本里有效,7.2我走过,无效,用install命令是可以的,这是windows下的BUG吧memory_limit=128M复制把128M改成-1,表示不限制现在把解决方案操作说明公布如下:1、php版本设置成7.4,到php.ini里,做以下修改(重点在PHP版本号7.4和内存的修改)memory_limit=128M //改为 memory_limit=-1复制2、执行命令改变更新源,这里改成阿里的,加快速度phpcomposer.pharconfigrepo.packagistcomposerhttps://mirrors.aliyun.com/composer/复制3、安装composer的多线程,多线程走,效率更高不是phpcomp
Scanningdatasetflowersjerry… Datasetused:flowersjerry Datasethaslabels:[‘sunflowers’,‘roses’,‘daisy’,‘dandelion’,‘tulips’] 364imagesareusedfortest 2832imagesareusedfortraining 362imagesareusedforvalidation Scaleof0disablesregularizer. Layer‘InceptionV3/Logits’willberetrained. Restoringparametersfrombase-model/inception_v3.ckpt Serialized64featuresvectorstotraining1.tfrecords Serialized128featuresvectorstotraining1.tfrecords Serialized192featuresvectorstotraining1.tfrecords Serialized256featuresv
这些命名规约适用于CDS文件和其所在package的名称。适用于命名CDS文档的规则与命名CDS文档所在的package的规则相同。当指定package或CDS文档的名称(或引用现有CDS对象的名称时,例如CDS文档中),请记住以下规则: 1:文件后缀文件后缀根据SAPHANAXS版本而有所不同: XS经典写法:.hdbdd,例如MyModel.hdbdd。XS高级写法:.hdbcds,例如MyModel.hdbcds。2:允许的字符内容CDS对象和包名称可以包括以下字符: 小写或大写字母(aA-zZ)和下划线字符(_) 数字(0-9)3:禁止字符以下限制适用于CDS文档或软件包名称中可以使用的字符(及其位置): 不能在CDS文档的名称中使用连字符(-)或点(。)。 不能使用数字(0-9)作为CDS文档或软件包名称的第一个字符,例如2CDSobjectname.hdbdd(XSclassic)或acme.com.1package.hdbcds(XSadvanced)。 CDS解析器无法识别仅由数字组成的CDS文档名称或软件包名称,例如1234.hdbdd(XSclassic)或acme
近年来DFT是个大热点,业内需求量暴增,但人才匮乏,以致千金难求一人。IC圆桌派讨论了半日DFT,有大神坐阵,干活太多,分两场复盘,第一场内容可概括为: DFT的分类IDDQ的测试其他DFT分类可以按照以下产品特点进行分类:超大规模SOC,ASIC芯片,这类芯片规模超级大,但是芯片结构、时钟结构比较简单,有大量重复例化的IP,由于芯片规模太大,后端一般采用channellessflow,dft相应一般也要考虑复用以及层次化设计,比如数通类芯片、视频处理芯片、ai芯片等。芯片规模虽然没有前面说的规模大,但是SOC比较复杂,集成的IP数量、种类比较多,芯片时钟定义比较复杂,产品的定义也比较复杂,比如手机SOC芯片,媒体处理芯片等。芯片规模比较小,但是芯片对成本非常敏感,对测试成本要求比较高,比如MCU的DFT设计。这两年兴起的汽车电子类芯片,对测试成本要求没有那么高,但是对测试质量要求非常高。 从DFT的角度,大部分芯片都可以归入上面几类。上面几种芯片,产品特点不同,在进行制定DFT设计时,应用的策略也不同,DFT的技术细节也不同。三家EDA公司也都有相应的参考流程:对于第一类,核心就是H
1.变量我们首先要明确变量命名规则:变量名首字符不能是数字,变量名只能用字母、数字、下划线命名,系统保留关键字不能用在变量名中。type不是系统保留关键字,但是也不建议将其用作变量名,大家知道为什么吗?比如:type=1,type(1)就会报错。所以说如果用type作变量名,就会引起后续错误。2.引用类型可变,值类型不可变比如:a=1b=aa=3print(b)大家猜猜这个结果是什么?可能一些小伙伴会先入为主,觉得结果是3,其实是1,我来分析一下这段代码的过程。根据上图,大家可以很直观的看出,最后的结果是1,这就是值(int)类型,这种类型还有字符串(str)、元组(tuple)都是不可变的。 下面再举一个引用类型可变的例子比如:a=[1,2,3,4,5]b=aa[0]=’1’print(a)大家猜猜这个结果又是什么?大家可以把这段代码复制到编辑器中自己验证一下结果,同样的,我们还是用图示的方法分析一下。所以,我们根据上图可以看出最后的结果[‘1’,2,3,4,5],这种类型的还有列表(list)、集合(set)、字典(dict)。3.运算符号我把运算符号的类型总结成一张下面的思维导图
北京时间10月9日晚上11点左右,谷歌举行了2018秋季新品发布会。发布会上,谷歌公布了一个崭新的产品线-PixelSlate二合一平板电脑,市场定位主要向微软surface和苹果ipad看齐,面向学习和娱乐人群。 本篇我们就来详细了解一下这个PixelSlate~一、硬件1.外观方面,PixelSlate采用深蓝配色,机身使用铝材,厚度仅7毫米左右,极致超薄,重量约为725克。外观2.屏幕方面,Slate搭载一块12.3英寸的高分触摸屏,分辨率3000×2000,像素密度293PPI(微软的Surface和苹果的Ipad在280PPI左右)。相比于苹果的‘retina’屏,谷歌将PixelSlate的屏幕称为“MolecularDisplay”(分子显示器,可能是想说屏幕的清晰度可以看到分子~~)。屏幕3.性能方面,有四种不同选择,CPU 内存 硬盘存储 售价Celeron4GB32GB599美元(约¥4150)Corem38GB64GB799美元(约¥5530)Corei58GB128GB999美元(约¥6910)Corei78GB256GB1599美元(约¥11070)4.显卡均
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法: Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介绍: XN*P的数据矩阵 K表示将X划分为几类,为整数 IdxN*1的向量,存储的是每个点的聚类标号 CK*P的矩阵,存储的是K个聚类质心位置 sumD1*K的和向量,存储的是类间所有点与该类质心点距离之和 DN*K的矩阵,存储的是每个点与所有质心的距离 […]=Kmeans(…,'Param1',Val1,'Param2',Val2,…) 这其中的参数Param1、Param2等,主要可以设置为如下: 1.‘Distance’(距离测度) ‘sqEuclidean’欧式距离(默认时,采用此距离方式) ‘cityblock’绝度误差和,又称:
选自Paperspace作者:AyooshKathuria机器之心编译参与:NurhachuNull、淑婷本文是一篇关于深度学习优化方法——梯度下降的介绍性文章。作者通过长长的博文,简单介绍了梯度下降的概念、优势以及两大挑战。文中还配有大量生动形象的三维图像,有兴趣的亲了解一下?从很大程度上来说,深度学习实际上是在解决大量烦人的优化问题。神经网络仅仅是一个非常复杂的函数,包含数百万个参数,这些参数代表的是一个问题的数学解答。以图像分类为例,AlexNet就是一个数学函数,它以代表图像RGB值的数组为输入,生成一组分类得分的输出。实质上,通过训练神经网络,我们是在最小化一个损失函数。这个损失函数的值衡量了我们网络的性能在给定数据集上离完美还差多少。损失函数简单起见,假设我们的网络只有两个参数。实际上,这个数量是在十亿左右,但是我们在这篇文章中会坚持使用两个参数的例子,以便我们在做一些可视化的尝试时不会把自己逼疯。一个很棒的损失函数的轮廓可能是这样的。损失函数的轮廓为何我说这是一个很棒的损失函数?因为拥有这种轮廓的损失函数就像圣诞老人一样,是不存在的。然而,它仍然是一个不错的教学工具,有助
最近的一项研究表明,一些加密货币交易所正在使用欧洲小国马耳他作为其选择的管辖权,作为他们的许可国,并作为一种促进涉及加密货币交易的手段。一些马耳他交易所每天交易超过10亿美元,所以这些都是大玩家。 许多交易所开始将目光投向马耳他,可能是因为Binance在该岛进行了大量投资。Binance是世界上最大的加密货币交易所之一。最近,他们宣布利用将公司迁往欧盟带来的激励措施,将法律总部迁往马耳他。马耳他热烈欢迎Binance公司,该公司希望尽快与当地的马耳他银行建立合作关系,允许在几个月内从信托基金中提取存款和加密货币。 Binance之所以将公司迁出中国香港,主要原因之一是该国在最近几个月实施的有关加密货币交易的严格规定。马耳他有一些最宽松的涉及加密货币的法律,他们的政府也开始从中受益。 此外,由于马耳他是欧洲联盟的成员,马耳他的加密货币交易可以在整个欧盟运作,也就是说,欧盟的企业在整个欧盟都是“便携的”。 马耳他之所以成为建立新的加密货币交易所的首选,另一个原因是投资者可以获得居住权和公民身份。如果你来自一个非欧盟国家,而且你还有150万欧元,你可以在马拉省“购买”居住权和公民身份。这
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有关Spring的介绍这里就不赘述了,主要是学习了陈雄华版的《Spring3.x企业应用开发实战》并做了一点笔记,以助于后期的回顾和复习。 废话不多说,直接进入主题,以下所有代码基于《Spring3.x企业应用开发实战》一书,可能有些部分加了自己在学习过程中的一点总结和尝试。 原书的Spring版本是3.0.5,我在学习的过程中使用的是3.2.4版本,并在Tomcat6.0和WebLogic10.3.6上运行,有些地方可能与原书不同。使用的环境是MyEclipse10和J2EE6.0. 一、入门实例 1、实例的架构层次 以持久层、业务层和展现层进行组织的!实现一个用户登录实例。Stepbystep.对于这个实例,大家应该都很熟悉了,就不用多讲了,直接来写程序吧。 持久层:UserDao和LoginLogDao一般情况下是跟数据库中的table是一一对应的。 业务层:UserService. 展现层:LoginController、LoginCommand和两个JSP(login.jsp和main.jsp)页面。 2、所需Jar包 在WebLog
参考:https://www.cnblogs.com/GT_Andy/archive/2009/12/25/1921914.html SQL模糊查询,使用like比较关键字,加上SQL里的通配符,请参考以下:1、LIKE'Mc%'将搜索以字母Mc开头的所有字符串(如McBadden)。2、LIKE'%inger'将搜索以字母inger结尾的所有字符串(如Ringer、Stringer)。3、LIKE'%en%'将搜索在任何位置包含字母en的所有字符串(如Bennet、Green、McBadden)。4、LIKE'_heryl'将搜索以字母heryl结尾的所有六个字母的名称(如Cheryl、Sheryl)。5、LIKE'[CK]ars[eo]n'将搜索下列字符串:Carsen、Karsen、Carson和Karson(如Carson)。6、LIKE'[M-Z]inger'将搜索以字符串inger结尾、以从M到Z的任何单个字母开头的所有名称(如Ringer)。7、LIKE'M[^c]%'将搜索以字母M开头,并且第二个字母不是c的所有名称(如MacFeather)。