public class CalculationPage { private Boolean showStartPagerDot; private Boolean showEndPagerDot; private int pageIndex; private int pageSise; private int totalPages; private int dataTotal; private List<Long> pageNumbers; private int prevPage; priv

一.基础概述 如果使用伙伴系统分配和释放算法,不仅会造成大量的内存碎片,同时处理效率也比较低.SLAB是一种内存管理机制,其核心思想是预分配.SLAB是将空间按照SIZE对内存进行分类管理的,当申请一块大小为size的内存时,SLAB分配器就从size集合中分配一个单元出去,当释放一个大小为size的内存时,则将其放回到size集合中去,但不是返回给操作系统.当又要申请一个size的内存时,可以重复上面的处理,从而避免了内存碎片的产生.[注:因SLAB处理过程中,涉及的细节太多,在此只是做一个原

1 前言 近期随着数据量的增长,数据库CPU使用率100%报警频繁起来.第一个想到的就是慢Sql,我们对未合理运用索引的表加入索引后,问题依然没有得到解决,深入排查时,发现在 order by id asc limit n时,即使where条件已经包含了覆盖索引,优化器还是选择了错误的索引导致.通过查询大量资料,问题得到了解决.这里将解决问题的思路以及排查过程分享出来,如果有错误欢迎指正. 2 正文 2.1 环境介绍 2.2 发现问题 22日开始,收到以下图1报警变得频繁起来,由于数据库中会有大

使用以下shell 脚本来计算大页配置参数,确保使用脚本实例之前的数据已经开始, 如果数据库的版本号11g,确认是否使用自己主动的内存管理(AMM) ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ #!/bin/bash # # hugepages_settings.sh # # Linux bash script to compute values fo

原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎

网上有不少资源,但大多是“授人以鱼”,文中一步一步的告诉你怎么做,却没有解释为什么,以及他是如何知道的.他们默认着你知道种种专业名词的含义,默认着你掌握着特定技能.你折腾半天,查资料,看教程,一步步下来,有进行不下去的地方,再去查其他人的做法,最终也建立起了自己的独立博客.但却,恍然不知,你用到的技术是什么含义. 我认为,初学者,要想在一个项目中,切实提高自己,需要活用活学.遇到一个专业名词,就去搞懂它,而不是马马虎虎混过去.一个技能点.一个技能点的攻破,然后将点系统的连起来,形成自己的知识网络

原文:http://www.52nlp.cn/python-网页爬虫-文本处理-科学计算-机器学习-数据挖掘 曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多

reference: http://www.52nlp.cn/python-%e7%bd%91%e9%a1%b5%e7%88%ac%e8%99%ab-%e6%96%87%e6%9c%ac%e5%a4%84%e7%90%86-%e7%a7%91%e5%ad%a6%e8%ae%a1%e7%ae%97-%e6%9c%ba%e5%99%a8%e5%ad%a6%e4%b9%a0-%e6%95%b0%e6%8d%ae%e6%8c%96%e6%8e%98 一.Python网页爬虫工具集 一个真实的项目,一定是

经过有客户问AIX   topas中内存(memory)一项显示的数值含义: MEMORY Real,MB    4096 % Comp     68.9 % Noncomp  22.6 % Client   20.7 具体的含义: Real,MB: 实际物理内存: % Comp :计算性内存占实际内存的百分比: % Noncomp  :非计算性内存占实际内存的百分比,非计算性内存通常就是文件内存,比如数据文件,可执行EXE文件或共享库文件等. % Client :缓存给远程加载文件占实际内存的

1.添加分页库: meteor add alethes:pages 2.新建分页: Pages = new Meteor.Pagination("collection-name") 3.设定(分通用/客户端/服务端): 客户端: dataMargin (Number, default = 3) - 临近页面预取缓存页数. filters (Object, default = {}) - MongoDB find query object, eg. {name: {$lt: 5}} it

为 Python Server Pages 和 Oracle 构建快速 Web 开发环境. - 在水一方 - 博客频道 - CSDN.NET 为 Python Server Pages 和 Oracle 构建快速 Web 开发环境. 分类: 技术空间 2008-06-12 10:43 301人阅读 评论(0) 收藏 举报 pythonoracleserverwebapache数据库   目录(?)[+] Python 和 Python server Pages 的背景 解决方案组件 oracle

Hashcat是啥 Hashcat是什么呢?Hashcat是当前最强大的开源密码恢复工具,你可以访问Hashcat.net网站来了解这款工具的详细情况.本质上,Hashcat 3.0是一款高级密码恢复工具,可以利用CPU或GPU资源来攻击160多种哈希类型的密码 计算机环境准备 本地的测试系统为Mac 需要把airodump抓到的 4 次握手文件转换为hccap的格式 txt格式的字典文件 Hashcat和aircrack-ng的对比 使用aricrack-ng暴力破解8位数密码需要50个小时,

市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性.请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行?所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说.那么spark的真正特点是什么?抛开spark的执行模型的方式,它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存,大大提高了程序的执行效率.

Python是一种面向对象的,动态的程序设计语言,具有非常简洁而清晰的语法,适合于完成各种高层任务.它既可以用来快速开发程序脚本,也可以用来开发大规模的软件. 随着NumPy.SciPy.Matplotlib.Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算.绘制高质量的2D和3D图像.与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比,Python是一门通用的程序设计语言,比MATLAB所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持.虽然MATLAB

JSP标准标签库(JavaServer Pages Standard Tag Library,JSTL)是一个定制标签库的集合,用来解决 像遍历Map或集合.条件测试.XML处理,甚至数据 库访问和数据操作等常见的问题. 一.下载 官方下载地址:http://archive.apache.org/dist/jakarta/taglibs/standard/binaries/ 菜鸟下载地址:jakarta-taglibs-standard-1.1.2.zip 下载 jakarta-taglibs-

原文地址:http://www.cnblogs.com/yuanzm/p/3945814.html#commentform 很多时候我都在思考一个问题,我们每天遇到各种各样的问题,然后我们需要不断google.百度,达到我们解决问题的目的.但是在这个过程中,我们总是能够见到,对于同一个问题,总是有大量错误.copy的博客.文库乃至吊炸天的百度知道,一次又一次减慢了我们解决问题的进度.更加糟糕的是,这种copy是保量不保质的,所以我们总是希望,每当我们google或者百度的时候,都能够最快解决我们

位置: Thinkphp/Library/Think/Pages 或Page pages.class.php <?php // +---------------------------------------------------------------------- // | ThinkPHP [ WE CAN DO IT JUST THINK IT ] // +-----------------------------------------------------------------

参考:https://blog.gesha.net/archives/406/ 图中的例子很典型,就是:多数的linux系统在free命令后会发现free(剩余)的内存很少,而自己又没有开过多的程序或服务.对于上述的情况,正确的解释是:linux的内存管理机制与windows的有所不同.具体的机制我们无需知道,我们需要知道的是,linux的内存管理机制的思想包括(不敢说就是)内存利用率最大化.内核会把剩余的内存申请为cached,而cached不属于free范畴.当系统运行时间较久,会发现cac

很多时候我都在思考一个问题,我们每天遇到各种各样的问题,然后我们需要不断google.百度,达到我们解决问题的目的.但是在这个过程中,我们总是能够见到,对于同一个问题,总是有大量错误.copy的博客.文库乃至吊炸天的百度知道,一次又一次减慢了我们解决问题的进度.更加糟糕的是,这种copy是保量不保质的,所以我们总是希望,每当我们google或者百度的时候,都能够最快解决我们需要解决的问题.然而,这貌似是不切实际的,在人人都有权利发表文章的今天,要想禁止这种无意义的抄袭几乎是痴人说梦.清晰意识到这

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