如有不足或错误请连续微信修改（文章末尾） RAID基本介绍： RAID0：条带卷，利用率100%，相对读写速度快，相对安全性差。数据随机存入到阵列中的一个磁盘上，同时从2块磁盘读数据；读速度与RAID1相差不多。 RAID1：镜像卷，使用率50%，相对读写速率一般，相对安全性高，最少2块磁盘组成，数据同时存入到2块
第一次写博客，一直以来图题都是弱点，这几天专攻了一下，做的时候以为这道题是道中等难度的题，做了两个多小时，很是郁闷。做完之后才发现是Hard题，又很是兴奋，又看了看好像也不知道该怎么优化了。 话不多说，上题： 685. Redundant Connection II In this problem, a rooted tree is a
有声朗读：https://www.ximalaya.com/gerenchengzhang/38551524/380013721 Github: https://github.com/lhghroom/Self-study-ability-is-the-core-competitiveness-in-the-future 大家好，我是孤荷凌寒，今天继续给大家分享怎样自学的方法论的第九个内容，今天要和大家谈的话题是在学习
简述raid0 raid1 raid5 三种工作模式的工作原理及特点 RAID，可以把硬盘整合成一个大磁盘，还可以在大磁盘上再分区，放数据 还有一个大功能，多块盘放在一起可以有冗余（备份） RAID整合方式有很多，常用的：0 1 5 10 RAID 0，可以是一块盘和N个盘组合 其优点读写快，是RAID中最好的 缺点：没有冗
684. 冗余连接 在本问题中, 树指的是一个连通且无环的无向图。 输入一个图，该图由一个有着N个节点 (节点值不重复1, 2, …, N) 的树及一条附加的边构成。附加的边的两个顶点包含在1到N中间，这条附加的边不属于树中已存在的边。 结果图是一个以边组成的二维数组。每一个边的元素
SpringBoot之yml与properties配置文件格式的区别 概念: SpringBoot支持两种格式的配置文件,一种是yml,而另一种就是properties,默认的文件名为application.yml或者.properties 为什么有了properties之后还要有yml呢? 因为properties配置文件存在数据冗余性,在properties配
数字图像通常需要很大的比特数，这给图像的传输和存储带来相当大的困难。例如用8bit存储一幅512512的灰度图像的比特数为256K。而一部60分钟的彩色电影，如果每秒放映24帧，数字化后每帧包含512512像素，每像素的R、G、B分量分别占8bit，则这样一部电影的总比特数为64800M，若用一张600M
数字图像通常需要很大的比特数，这给图像的传输和存储带来相当大的困难。例如用8bit存储一幅512512的灰度图像的比特数为256K。而一部60分钟的彩色电影，如果每秒放映24帧，数字化后每帧包含512512像素，每像素的R、G、B分量分别占8bit，则这样一部电影的总比特数为64800M，若用一张600M
VRRP VRRP概述VRRP的作用VRRP协议的状态VRRP的工作过程VRRP配置命令 VRRP概述 ●利用VRRP,一组路由器（同一个LAN中的接口），协同工作，但是只有一个处于Master状态，处于该状态的路由器（的接口）承担实际的数据流量转发任务。在一个VRRP组内的多个路由器接口共用一个虚拟IP地址，该地
我们从系统思维的角度来看一下遗留代码的修改方案。 首先是遗留代码容易出现的问题。 任何代码的修改都需要基于一个原则，那就是保证现有功能的不变。 这是一个难点，越是大的系统，修改起来就越难，由此，开发团队在应对代码修改时往往会选择保守，能不动就不动，这又进而导致第二个问题，代码出
文章目录 C3 廉价冗余磁盘阵列 RAID3.1 接口和RAID内部3.2 一个故障模型和RAID的评估标准(1) 假设一个故障模型(2) RAID的简单评估标准 3.3 RAID 0级：条带化(1) RAID 0级的原理(2) 大块大小不同的结果(3) RAID 0级的评估 3.4 RAID 1级：镜像(1) RAID 1级的原理(2) RAID 1级
在之前 STP 的文章中，介绍 CST (公共生成树协议），标准是 802.1d. 可是随着网络规模的扩大，以前的 STP 协议不再适用。 随着网络的发展，陆续又出现了很多新版本的 STP 协议。 如果将生成树分类的话，通常分为两类，公有生成树协议和私有生成树协议。 公有生成树协议： 如老版本的 802.1d. RS
1. SQL语言包括哪些类型？ 数据定义：Create Table,Alter Table,Drop Table, Craete/Drop Index 数据操纵：Select ,insert,update,delete 数据控制：grant,revoke 2. 内联接,外联接区别？ 内连接是保证两个表中所有的行都要满足连接条件，而外连接则不然。 在外连接中，某些不满条件的列也会显
数据库的三大范式 列不可分要有主键非主键字段不能相互依赖（不能有传递依赖） 反范式设计：(第三范式) 为什么会有反范式设计？ 原因一：提高查询效率（读多写少） 为了提高查询效率，可以通过冗余一个商品名称字段，这个可以将原先的表关联查询转换为单表查询 原因二：保存历史快照信息 比如
冗余文档发现 具体步骤 第一步：Shingling 目的：将文档转化为集合 一个文档的一个k-Shingle是出现在该文当中的k个tokens构成的序列 为了对长的shingles压缩，可以对它们进行哈希，哈希成一个整数（4字节） 用一个文档的所有k-shingles的哈希值构成集合来表示该文档 Shingles的压缩 例子
1. 差错控制的基本方式 信号在信道传输过程中， 会受到各种噪声的干扰， 从而导致传输差错。 随机噪声：随机差错或独立差错。 冲击噪声：突发差错。 差错控制： 通过差错编码技术， 实现对信息传输差错的检测， 并基于某种机制运行差错纠正和处理。 差错控制的主要方式： 1. 检错重发： 利用差
本文介绍一下视频压缩编码和音频压缩编码的基本原理。其实有关视频和音频编码的原理的资料非常的多，但是自己一直也没有去归纳和总结一下，在这里简单总结一下，以作备忘。 1.视频编码基本原理 （1） 视频信号的冗余信息 以记录数字视频的YUV分量格式为例，YUV分别代表亮度与两个色差信
使用 Spring Boot 开发分布式微服务时，我们面临以下问题 1、与分布式系统相关的复杂性-这种开销包括网络问题，延迟开销，带宽问题， 安全问题。 2、服务发现-服务发现工具管理群集中的流程和服务如何查找和互相交谈。它涉 及一个服务目录，在该目录中注册服务，然后能够查找并连接到
组名：原来名字可以这么长 项目名：Kao——教育部学科评估管理信息系统 组员：黄舟瑜 沈伟峰 赵双艺 全鸿润 梁晶淼 最近几周我们组设计了数据库，并且在讨论课上与老师以及同学们进行了交流，找出了设计的几点问题： 一、需求分析的重要性 在刚开始项目时，我们有简单构思过数据库的表结构，简单
1、PHP代码处理（普通/不重要的）并发情况，例如统计pv数据：什么意思呢？ 比如pv统计，某时间段pv数据不存在则新增，存在则更新+1，这时候会存在一个问题：我们查询的时候可能没有记录，但是准备插入的时候却已经有数据了（别的进程捷足先登） 解决办法：我们可以在MySQL设置 唯一主键，配合php代码进行控制，
冗余链路存在问题 (1)多帧复制 (2)mac地址数据库反转 （3)广播风暴 stp工作原理（阻塞端口） （1）从逻辑上打破环路，生成树状结构，防止网络风暴 （2）当正在转发的数据链路断掉的时候，被阻塞的端口自动起来，执行数据转发，冗余备份的作用 1.选择根网桥 依据：桥id（桥优先级（0-65535 缺省32768）和mac地址）
第一范式：字段不能有冗余信息，所有字段都是必不可少的 第二范式：满足第一范式并且表必须有主键 第三范式：满足第二范式并且表引用其他的表必须通过主键引用
我们先来看一个例题： 在一个长度为n的序列中选出任意个数的数，要求每m个数中至少一个被选,要求选的数之和最小化。 我们很容易想出用f[i][j]来表示前i个数选的最后一个数是j,也就有 for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=i;j++) for(int k=j-m+1;k<=j-1;k++) f[i][j]=min(f[i][j],
作者：Harry Martland 翻译：Bach（才云） 校对：星空下的文仔（才云）、bot（才云） 分布式系统会不可避免地发生些故障，我们需要计划好如何解决，其中有种方法是运行多个服务实例，这样即便有一个故障了，其他的可以继续接管。在本文中，我们将探讨一些在 Kubernetes 上实现此目标的不同方法。 K8sMeetup N
一、产生差错的原因 概括来说，传输中的差错都是由于噪声引起的。 全局性 由于线路本身电气特性所产生的 随机噪声 （热噪声），是信道固有的，随机存在的。 解决办法：提高信噪比来减少或避免干扰。（对传感器下手） 局部性 外界特定的短暂原因所造成的 冲击噪声 ，是产生差错的 主要原因 。
