本文转自:自己的微信公众号<数字集成电路设计及EDA教程> 里面主要讲解数字IC前端.后端.DFT.低功耗设计以及验证等相关知识,并且讲解了其中用到的各种EDA工具的教程. 考虑到微信公众平台上面发布的很多推文百度搜索不到,所以以后的推文也会在这里进行转载. 数字IC设计中max_cap和max_tran这类逻辑DRC或者说时序DRC是在设计中必须修复的问题,到最后版图完成,这些问题都是要clean的.他们的分析与优化贯穿前后端设计中.下面按照从前到后的流程逐一讲解每个阶段如果出现max_ca

mybatis-plus是mybatis增强版,用mybatis-plus可以省去很多DAO层代码和数据库操作语句的编写.但是需要我们配置好条件. 情景: 向数据库新增一条实例,我们要调用 insert(T t)方法:向数据库批量新增实例,我们调用inserBatch(List<T> list)方法. 当然,这些都是mybatis-plus已经封装好的,我们直接用,DAO层代码和xml文件不用自己编写.但是,我们数据库新增实例,主键ID一般都是自增长的,不用人工给它赋值. 那么mybatis-

Java IO 是一个庞大的知识体系,很多人学着学着就会学懵了,包括我在内也是如此,所以本文将会从 Java 的 BIO 开始,一步一步深入学习,引出 JDK1.4 之后出现的 NIO 技术,对比 NIO 与 BIO 的区别,然后对 NIO 中重要的三个组成部分进行讲解(缓冲区.通道.选择器),最后实现一个简易的客户端与服务器通信功能.

[http://www.cstor.cn/textdetail_9146.html] 一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_wor

备注:插图来自网络搜索,如果觉得不当还请及时告知 :) 一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master. ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slav

一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master. ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slave上多线程并发复制.不过,它只能支持一个实例下多个 da

百度Elasticsearch-产品描述-介绍-百度云 https://cloud.baidu.com/doc/BES/FAQ.html#.51.46.57.73.73.7E.71.4C.6F.AA.87.63.3A.5D.30.30 PageCache 在查询中的作用很大 我们建议如果条件可以的话应该给ES留尽量多的pagecache,这能极大的优化我们的查询速度,如果pagecache不足够多,那么ES每次查询[fetch 文档,拿posting list]都会读取磁盘,此时系统就会变慢.

当几个数连续乘最后取模时,可以将每个数字先取模,最后再取模,即%对于*具有结合律.但是如果当用来取模的数本身就很大,采取上述方法就不行了.这个时候可以借鉴快速幂取模的方法,来达到大数相乘取模的效果. LL mul(LL a,LL b) { LL ans=0; while(b) { if(b&1) ans=(ans+a)%p; a=(a+a)%p; b=b>>1; } return ans; } LL Pow(LL a,LL b) { LL result=1; LL base=a%p;

转自:http://kangrui.iteye.com/blog/2262860 众所周知_source字段存储的是索引的原始内容,那store属性的设置是为何呢?es为什么要把store的默认取值设置为no?设置为yes是否是重复的存储呢? 我们将一个field的值写入es中,要么是想在这个field上执行search操作(不知道具体的id),要么执行retrieve操作(根据id来检索).但是,如果不显式的将该field的store属性设置为yes,同时_source字段enabled的情况

简单介绍一下Suspense Suspense主要用来解决网络IO问题,它早在2018年的React 16.6.0版本中就已发布.它的相关用法有些已经比较成熟,有的相对不太稳定,甚至经历了重命名.删除: 在render函数中,我们可以写入一个异步请求,请求数据 react会从我们缓存中读取这个缓存 如果有缓存了,直接进行正常的render 如果没有缓存,那么会抛出一个异常,这个异常是一个promise 当这个promise完成后(请求数据完成),react会继续回到原来的render中(实际上是

<?php /** * 读写大二进制文件,不必申请很大内存 * 只有读取到内容才创建文件 * 保证目录可写 * * @param string $srcPath 源文件路径 * @param string $dstPath 目标文件路径 * @return bool */ function fetch_big_file($srcPath, $dstPath) { set_time_limit(0); // 设置脚本执行时间无限长 if (!$fpSrc = fopen($srcPath, "

2016年6月21日 最近,因为工作需要,我从网上买了一本<Spring MVC学习指南>,ISBN编号: 978-7-115-38639-7,定价:49.00元.此书是[美]Paul Deck著于2014年,林催二人于2015年翻译,2016年第6次印刷.我在淘宝上购买时就询问是哪个版本,店小二确实搞不清.我看了淘宝店此书的编辑推荐.目录.内容推荐,仍然看不出是哪个版本. 书买来,我稍微翻了一下,确认是基于Spring MVC 2.5的.这就问题大了,现在3.1版以后,方法完全不同变化很大,

如果一个RDD很大以至于它的所有元素并不能在driver端机器的内存中存放下,请不要进行如下调用: val values = myVeryLargeRDD.collect()   collect将尝试拷贝RDD中的每个元素到Driver端,容易导致OOM或者crash:   相反,如果你能通过调用take.takeSample.filter.sample等操作对返回的元素个数上限进行限制,再使用collect还是可以的:   查看RDD的collect方法源码: def collect(): A

众所周知,mysql在数据量很大的时候查询的效率是很低的,因为假如你需要 OFFSET 100000 LIMIT 5 这样的数据,数据库就需要跳过前100000条数据,才能返回给你你需要的5条数据.由于数据在磁盘上面不一定是相等长度的,所以没法在跳过这100000条数据上面进行优化,只能一条一条地查找数据.找到结尾处并查找下一条,这就导致了数据库很差的性能.解决的办法就是使用 seek 这种方法,可以参考 这篇文章 . 假如你有这样的数据, | ID | VALUE | PAGE_BOUNDAR

vps的内存为512M,安装好nginx,php等启动起来,mysql死活启动不起来看了日志只看到对应pid被结束了,后跟踪看发现是内存不足被killed; 调整my.cnf 参数,重新配置(系统默认配置太高直接占用400M内存,小玩家玩不起呢)即可 performance_schema_max_table_instances= table_definition_cache= table_open_cache= 下面附一个相关的my.cnf配置文件的说明 [client] port = sock

引用 前几天在网上看到一个淘宝的面试题:有一个很大的整数list,需要求这个list中所有整数的和,写一个可以充分利用多核CPU的代码,来计算结果.一:分析题目 从题中可以看到“很大的List”以及“充分利用多核CPU”,这就已经充分告诉我们要采用多线程(任务)进行编写.具体怎么做呢?大概的思路就是分割List,每一小块的List采用一个线程(任务)进行计算其和,最后等待所有的线程(任务)都执行完后就可得到这个“很大的List”中所有整数的和. 二:具体分析和技术方案 既然我们已经决定采用多线程

string::npos,这是一个很大的数 npos 是这样定义的: static const size_type npos = -1; 因为 string::size_type (由字符串配置器 allocator 定义) 描述的是 size,故需为无符号整数型别.因为缺省配置器以型别 size_t 作为 size_type,于是 -1 被转换为无符号整数型别,npos 也就成了该型别的最大无符号值.不过实际数值还是取决于型别 size_type 的实际定义.不幸的是这些最大值都不相同.事实上

突然user io占用率很很高,看了一个AWR报告,发现direct path read temp,direct path write temp的的数率很高,后来怀疑是临时表空间不够了,就试着设了一下让临时表自动增长,问题就解决了.可爽! 具体如下,用红色字休就方法就行了: 1.查看临时表空间select tablespace_name,file_name,bytes/1024/1024 file_size,autoextensible from dba_temp_files; 2.缩小临时表空

5G网速那么快,基站辐射会很大吗? 鲜枣课堂 2019-04-20 21:19收藏55评论6社交通讯     题图来自东方IC,本文来自微信公众号:鲜枣课堂(ID:xzclasscom),作者:小枣君,原标题为<关于基站和手机辐射,这篇文章彻底讲明白了> 大家好,我是小枣君. 今天我们来聊聊基站和手机的辐射. 哈哈,大家有没有虎躯一震?如今这个年头,新闻里三天两头会说这里有辐射,那里有放射性,还有不断增高的癌症发病率,号称都是辐射导致,引起大家人心惶惶. 尤其是我们通信行业,整天和电磁场电磁波

C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL.1\MSSQL\LOG 一般是这个文件夹里的ERRORLOG变得很大.所以要清理. 执行一次EXEC sp_cycle_errorlog就会产生一个新的errorlog去覆盖旧errorlog.只要循环7次就可以把errorlog都覆盖一遍. 1.打开查询分析器,输入命令 BACKUP LOG database_name WITH NO_LOG 2.再打开企业管理器--右键要压缩的数据库--所有任务--收缩数

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.