2019-11-30 10:01
首发于“生信补给站” https://mp.weixin.qq.com/s/fm69bw-3cww1YEW_kBcTHQ...
2019-11-28 17:38
欢迎关注文章这一系列，一起学习
《提升能力，涨薪可待篇》
《面试知识，工作可待篇》
《实战演练，拒绝996篇》
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1.持久化
1.1 持久化简介
持久化（Persistence），持久化是将程序数据在持久状态和瞬时状态间转换的机制，即把数据（如内存中的对象）保存到可永久保存的存储设备中（如磁盘）。
1.2 redis持久化
redis为内存数据库，为了防止服务器宕机以及服务器进程退出后，服务器数据丢失，Redis提供了持久化功能，即将Redis中内存数据持久化到磁盘中。Redis 提供了不同级别的持久化方式：
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2019-11-28 17:26
引入#
在实际应用中，我们经常需要从一组对象中查找最大值或最小值。当然我们可以每次都先排序，然后再进行查找，但是这种做法效率很低。哪么有没有一种特殊的数据结构，可以高效率的实现我们的需求呢，答案就是堆(heap)
堆分为最小堆和最大堆，它们的性质相似，我们以最小堆为例子。
最小堆#
举例#
最小堆
如上图所示，就为一个最小堆。
特性#
是一棵完全二叉树
如果一颗二叉树的任何结点，或者是树叶，或者左右子树均非空，则这棵二叉树称做满二叉树（full binary tree）
如果一颗二叉树最多只有最下面的两层结点度数可以小于2，并且最下面一层的结点都集中在该层最左边的连续位置上，则此二叉树称做完全二叉树（complete binary tree）
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2019-11-28 17:46
一、摘要在集合系列的第一章，咱们了解到，Map 的实现类有 HashMap、LinkedHashMap、TreeMap、IdentityHashMap、WeakHashMap、Hashtable、Properties 等等。...
2019-11-28 16:24
前言
在 3D 机房数据中心可视化应用中，随着视频监控联网系统的不断普及和发展, 网络摄像机更多的应用于监控系统中，尤其是高清时代的来临，更加快了网络摄像机的发展和应用。
在监控摄像机数量的不断庞大的同时，在监控系统中面临着严峻的现状问题：海量视频分散、孤立、视角不完整、位置不明确等问题，始终围绕着使用者。因此，如何更直观、更明确的管理摄像机和掌控视频动态，已成为提升视频应用价值的重要话题。所以当前项目正是从解决此现状问题的角度，应运而生。围绕如何提高、管理和有效利用前端设备采集的海量信息为公共安全服务，特别是在技术融合大趋势下，如何结合当前先进的视频融合，虚实融合、三维动态等技术，实现三维场景实时动态可视化监控，更有效的识别、分析、挖掘海量数据的有效信息服务公共应用，已成为视频监控平台可视化发展的趋势和方向。目前，在监控行业中，海康、大华等做监控行业领导者可基于这样的方式规划公共场所园区等的摄像头规划安放布局，可以通过海康、大华等摄像头品牌的摄像头参数，调整系统中摄像头模型的可视范围，监控方向等，更方便的让人们直观的了解摄像头的监控区域，监控角度等。
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2019-11-28 16:04
前面已经讲过很多Golang系列知识，感兴趣的可以看看以前的文章，https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/1275863.html，
接下来要说的是golang的锁的使用场景主要涉及到哪些？读写锁为什么会比普通锁快。
一、什么场景下需要用到锁
当程序中就一个线程的时候，是不需要加锁的，但是通常实际的代码不会只是单线程，有可能是多个线程同时访问公共资源，所以这个时候就需要用到锁了，那么关于锁的使用场景主要涉及到哪些呢？
1. 多个线程在读相同的数据时
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2019-11-28 16:13
并发数，线程数，吞吐量，每秒事务数（TPS）都是性能测试领域非常关键的数据和指标。那么他们之间究竟是怎样的一个对应关系和内在联系？...
2019-11-28 16:07
非常抱歉，今天上午 10:48 ~ 11:33 期间，我们所使用的数据库服务（阿里云 RDS 实例 SQL Server 2016 标准版）又出现了 CPU 近 100% 问题，由此给您带来麻烦，请您谅解。
这次刚开始出现 CPU 近 100% 问题时，没有造成大的影响，后来有段时间 CPU 降了下来，由于是访问高峰，我们没有敢立即进行主备切换，但 11:20 之后出现的 CPU 近 100% 问题对网站的正常访问影响越大越大，11:33 左右我们进行了主备切换后恢复了正常。
这次数据库 CPU 近 100% 期间，从阿里云 RDS CloudDBA 控制台看执行最多的是 3 条 SQL 语句，前2条是 EF Core 3.0 生成的包含 "IS NOT NULL" 的 SQL 语句，第3条是一个存储过程。
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2019-11-28 16:44
字节跳动这家公司，应该是所有秋招的公司中，对算法最重视的一个了，每次面试基本都会让你手撕算法，今天这篇文章就记录下当时被问到的几个算法题，并且每个算法题我都详细着给出了最优解，下面再现当时的面试场景。看完一定让你有所收获
一、小牛试刀：有效括号
大部分情况下，面试官都会问一个不怎么难的问题，不过你千万别太开心，因为这道题往往可以拓展出更多有难度的问题，或者一道题看起来很简单，但是给出最优解，确实很不容易的。这道题是这样的
给定一个只包括 '('，')'的字符串，判断字符串是否有效。注：空字符串属于有效字符串
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2019-11-28 16:33
本文是Spring Security系列中的一篇。在上一篇文章中，我们通过实现UserDetailsService和UserDetails接口，实现了动态的从数据库加载用户、角色、权限相关信息，从而实现了登录及授权相关的功能。这一节就在此基础上新增，登录过程中经常使用的“记住我”功能，也就是我们经常会在各种网站登陆时见到的"两周内免登录"，“三天内免登录”的功能。该功能的作用就是：当我们登录成功之后，一定的周期内当我们再次访问该网站，不需要重新登录。
一、最简实践
其实实现这个功能非常简单，只需要我们在重写WebSecurityConfigurerAdapter 方法配置HttpSecurity 的时候增加rememberMe()方法。（下面代码中省略了大量的关于Spring Security登录验证的配置，在本号此前的文章中已经讲过）
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2019-11-28 16:34
系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI，
点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。
第3章 损失函数
3.0 损失函数概论
3.0.1 概念
在各种材料中经常看到的中英文词汇有：误差，偏差，Error，Cost，Loss，损失，代价......意思都差不多，在本书中，使用“损失函数”和“Loss Function”这两个词汇，具体的损失函数符号用J来表示，误差值用loss表示。
“损失”就是所有样本的“误差”的总和，亦即（m为样本数）：
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2019-11-28 16:45
在之前的公司，我们前端使用webpack构建项目，项目构建完成后，我们会使用ftp或linux的一些命令工具上传我们的文件到服务器上，这种方式虽然是可以，但是最近面试的时候，人家会问我前端如何部署项目，我就说我们公司目前是这样操作的，最后人家会感觉很low，最后总之总之没有面试上。因此今天来给大家介绍下使用Jenkins基于github来实现前端自动化集成打包部署前端资源文件。...
2019-11-28 16:46
对于线程与线程之间的交互我们在前面的文章已经介绍了 python 互斥锁Lock / python事件Event , 今天继续介绍一种线程交互方式 – 线程条件变量Condition.
帅醒
一.线程条件变量Condition相关函数介绍
acquire() — 线程锁，注意线程条件变量Condition中的所有相关函数使用必须在acquire() /release() 内部操作；
release() — 释放锁，注意线程条件变量Condition中的所有相关函数使用必须在acquire() /release() 内部操作；
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2019-11-28 16:12
正则表达式在文本查询方面，不管是速度还是功能，都十分强大。虽然SQL Server数据库可以执行模糊查询（像like子句）和全文查询（Fulltext search），但是这两个子句只能查询简单的模式，无法应对复杂的查询需求。这是因为SQL Server没有执行正则表达式的内置函数，无法直接执行正则查找。我们可以创建CLR标量函数，在函数中调用正则表达式，把CLR函数发布到SQL Server数据库中，这样，就可以通过TSQL脚本调用CLR函数来执行复杂的正则查询和匹配。...