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你好,领学网为你解答: 计算机视觉部分: 1、考察特征点匹配算法,输入两幅图像中的特征点对,输出匹配的特征点对,(128维描述子)距离计算函数已给出无需考虑复杂度。编写伪代码,分析算法复杂度; 2、考察图像旋转。左边图像时旋转一定角度后的图像(有黑边),右边为正常图像。已知两幅图像都为WxH,以及左图像与四边的切点A1A2A3A4,设计旋转算法使左图像变换矫正成右图像,编写伪代码,分析算法复杂度及优缺点; 3、主要考察双目视觉中的标定知识。给出了双目视觉的成像原理图及相关定理和表达。第一小题,需要证明x'Fx=0 x'x为左右图像中的匹配点对,并要求给出F矩阵的秩;第二小题要求推导出最少可由多少对左右图像中匹配点可以推导出F矩阵; 4、要求写出图像处理和计算机视觉在无人飞行器中的3个重要应用。给出理由和解决方案并分析。 图像处理部分: 1、主要考察一维中值滤波,退化为区间滤波 编写伪代码,分析算法复杂度; 2、主要考察二维中值滤波,编写伪代码,分析算法复杂度; 3、如何去除脉冲噪声,图像中有大量随机产生的255和0噪声; 4、考察加权中值滤波公式推导以及一维加权中值滤波 控制部分: 对象举例均为四旋翼无人飞行器,各题目要求设计控制器,给出控制率,还有观测方案设计等等;有一题比较简单就是说明PID的各部分含义以及如何调节。 希望帮到你!

云篆 2019-12-02 01:21:29 0 浏览量 回答数 0

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软件工程(Software Engineering,简称为SE)是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它涉及到程序设计语言,数据库,软件开发工具,系统平台,标准,设计模式等方面。 在现代社会中,软件应用于多个方面。典型的软件比如有电子邮件,嵌入式系统,人机界面,办公套件,操作系统,编译器,数据库,游戏等。同时,各个行业几乎都有计算机软件的应用,比如工业,农业,银行,航空,政府部门等。这些应用促进了经济和社会的发展,使得人们的工作更加高效,同时提高了生活质量。 软件工程师是对应用软件创造软件的人们的统称,软件工程师按照所处的领域不同可以分为系统分析员,软件设计师,系统架构师,程序员,测试员等等。人们也常常用程序员来泛指各种软件工程师。 软件工程(SoftWare Engineering)的框架可概括为:目标、过程和原则。 (1)软件工程目标:生产具有正确性、可用性以及开销合宜的产品。正确性指软件产品达到预期功能的程度。可用性指软件基本结构、实现及文档为用户可用的程度。开销合宜是指软件开发、运行的整个开销满足用户要求的程度。这些目标的实现不论在理论上还是在实践中均存在很多待解决的问题,它们形成了对过程、过程模型及工程方法选取的约束。 (2)软件工程过程:生产一个最终能满足需求且达到工程目标的软件产品所需要的步骤。软件工程过程主要包括开发过程、运作过程、维护过程。它们覆盖了需求、设计、实现、确认以及维护等活动。需求活动包括问题分析和需求分析。问题分析获取需求定义,又称软件需求规约。需求分析生成功能规约。设计活动一般包括概要设计和详细设计。概要设计建立整个软件系统结构,包括子系统、模块以及相关层次的说明、每一模块的接口定义。详细设计产生程序员可用的模块说明,包括每一模块中数据结构说明及加工描述。实现活动把设计结果转换为可执行的程序代码。确认活动贯穿于整个开发过程,实现完成后的确认,保证最终产品满足用户的要求。维护活动包括使用过程中的扩充、修改与完善。伴随以上过程,还有管理过程、支持过程、培训过程等。 (3)软件工程的原则是指围绕工程设计、工程支持以及工程管理在软件开发过程中必须遵循的原则。 一、软件工程概述 概念:应需而生 软件工程是一类工程。工程是将理论和知识应用于实践的科学。就软件工程而言,它借鉴了传统工程的原则和方法,以求高效地开发高质量软件。其中应用了计算机科学、数学和管理科学。计算机科学和数学用于构造模型与算法,工程科学用于制定规范、设计范型、评估成本及确定权衡,管理科学用于计划、资源、质量和成本的管理。 软件工程这一概念,主要是针对20世纪60年代“软件危机”而提出的。它首次出现在1968年NATO(北大西洋公约组织)会议上。自这一概念提出以来,围绕软件项目,开展了有关开发模型、方法以及支持工具的研究。其主要成果有:提出了瀑布模型,开发了一些结构化程序设计语言(例如PASCAL语言,Ada语言)、结构化方法等。并且围绕项目管理提出了费用估算、文档复审等方法和工具。综观60年代末至80年代初,其主要特征是,前期着重研究系统实现技术,后期开始强调开发管理和软件质量。 70年代初,自“软件工厂”这一概念提出以来,主要围绕软件过程以及软件复用,开展了有关软件生产技术和软件生产管理的研究与实践。其主要成果有:提出了应用广泛的面向对象语言以及相关的面向对象方法,大力开展了计算机辅助软件工程的研究与实践。尤其是近几年来,针对软件复用及软件生产,软件构件技术以及软件质量控制技术、质量保证技术得到了广泛的应用。目前各个软件企业都十分重视资质认证,并想通过这些工作进行企业管理和技术的提升。软件工程所涉及的要素可概括如下: 根据这一框架,可以看出:软件工程涉及了软件工程的目标、软件工程原则和软件工程活动。 目标:我的眼里只有“产品” 软件工程的主要目标是:生产具有正确性、可用性以及开销合宜的产品。正确性意指软件产品达到预期功能的程度。可用性指软件基本结构、实现及文档为用户可用的程度。开销合宜性是指软件开发、运行的整个开销满足用户要求的程度。这些目标的实现不论在理论上还是在实践中均存在很多问题有待解决,它们形成了对过程、过程模型及工程方法选取的约束。 软件工程活动是“生产一个最终满足需求且达到工程目标的软件产品所需要的步骤”。主要包括需求、设计、实现、确认以及支持等活动。需求活动包括问题分析和需求分析。问题分析获取需求定义,又称软件需求规约。需求分析生成功能规约。设计活动一般包括概要设计和详细设计。概要设计建立整个软件体系结构,包括子系统、模块以及相关层次的说明、每一模块接口定义。详细设计产生程序员可用的模块说明,包括每一模块中数据结构说明及加工描述。实现活动把设计结果转换为可执行的程序代码。确认活动贯穿于整个开发过程,实现完成后的确认,保证最终产品满足用户的要求。支持活动包括修改和完善。伴随以上活动,还有管理过程、支持过程、培训过程等。 框架:四项基本原则是基石 软件工程围绕工程设计、工程支持以及工程管理,提出了以下四项基本原则: 第一,选取适宜开发范型。该原则与系统设计有关。在系统设计中,软件需求、硬件需求以及其他因素之间是相互制约、相互影响的,经常需要权衡。因此,必须认识需求定义的易变性,采用适宜的开发范型予以控制,以保证软件产品满足用户的要求。 第二,采用合适的设计方法。在软件设计中,通常要考虑软件的模块化、抽象与信息隐蔽、局部化、一致性以及适应性等特征。合适的设计方法有助于这些特征的实现,以达到软件工程的目标。 第三,提供高质量的工程支持。“工欲善其事,必先利其器”。在软件工程中,软件工具与环境对软件过程的支持颇为重要。软件工程项目的质量与开销直接取决于对软件工程所提供的支撑质量和效用。 第四,重视开发过程的管理。软件工程的管理,直接影响可用资源的有效利用,生产满足目标的软件产品,提高软件组织的生产能力等问题。因此,仅当软件过程得以有效管理时,才能实现有效的软件工程。 这一软件工程框架告诉我们,软件工程的目标是可用性、正确性和合算性;实施一个软件工程要选取适宜的开发范型,要采用合适的设计方法,要提供高质量的工程支撑,要实行开发过程的有效管理;软件工程活动主要包括需求、设计、实现、确认和支持等活动,每一活动可根据特定的软件工程,采用合适的开发范型、设计方法、支持过程以及过程管理。根据软件工程这一框架,软件工程学科的研究内容主要包括:软件开发范型、软件开发方法、软件过程、软件工具、软件开发环境、计算机辅助软件工程(CASE) 及软件经济学等。 作用:高效开发高质量软件 自从软件工程概念提出以来,经过30多年的研究与实践,虽然“软件危机”没得到彻底解决,但在软件开发方法和技术方面已经有了很大的进步。尤其应该指出的是,自80年代中期,美国工业界和政府部门开始认识到,在软件开发中,最关键的问题是软件开发组织不能很好地定义和管理其软件过程,从而使一些好的开发方法和技术都起不到所期望的作用。也就是说,在没有很好定义和管理软件过程的软件开发中,开发组织不可能在好的软件方法和工具中获益。 根据调查,中国的现状几乎和美国10多年前的情况一样,软件开发过程没有明确规定,文档不完整,也不规范,软件项目的成功往往归功于软件开发组的一些杰出个人或小组的努力。这种依赖于个别人员上的成功并不能为全组织的软件生产率和质量的提高奠定有效的基础,只有通过建立全组织的过程改善,采用严格的软件工程方法和管理,并且坚持不懈地付诸实践,才能取得全组织的软件过程能力的不断提高。 这一事实告诉我们,只有坚持软件工程的四条基本原则,既重视软件技术的应用,又重视软件工程的支持和管理,并在实践中贯彻实施,才能高效地开发出高质量的软件。

云篆 2019-12-02 01:21:35 0 浏览量 回答数 0

问题

为物联网而生-高性能时间序列数据库

福利达人 2019-12-01 21:27:05 473 浏览量 回答数 0

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【PDF下载】金融技术峰会之大规模机器学习在蚂蚁+阿里的应用

云栖技术 2019-12-01 21:01:28 3556 浏览量 回答数 1

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Java是由James Gosling、Patrick Naughton、Chris Warth、Ed Frank 和 Mike Sheridan 于1991年在Sun公司构想出来的。开发第一个版本花费了18个月。这种语言最初称为Oak,在1995年被命名为Java。从1992年秋Oak最初实现到1995年春Java语言的公开发布,许多人对Java的设计和改进作出了贡献。Bill Joy、Arthur van Hoff、Jonathan Payne、Frank Yellin 和Tim Lindholm 是主要贡献者,他们的贡献使Java从最初原型逐渐成熟。 有些让人惊奇的是,Java最初的推动力不是Internet!相反,主要动机是对平台独立(即体系结构中立)语言的需要,这种语言可用于开发能够嵌入到各种消费电子设备(例如微波炉、遥控器等)的软件。您可能已经猜到了,许多不同类型的CPU被用作控制器,使用C或C++语言(以及大部分其他语言)的麻烦是,它们被设计为针对特定目标进行编译。尽管能够为各种类型的CPU编译C++程序,但是这需要一个完整的以该CPU为目标的C++编译器。问题是创建编译器很耗费时间,所以需要一种更容易并且更经济的解决方案。在寻找这样一种方案的尝试过程中,Gosling和其他人一起开始开发一种可移植的、平台独立的语言,可以使用这种语言生成在不同环境下运行各种CPU之上的代码。他们的努力最终导致了Java的出现。 在Java的细节被开发出来的同时,第二个并且也更加重要的因素出现了,它在Java的未来中扮演了关键的角色。第二个动力当然是万维网。假如Web的形成和Java的出现不在同一时间,那么Java虽然仍会有用,但可能只是一种用于为消费电子产品编写代码的没有名气的语言。然而,随着万维网的出现,Java被推到计算机语言设计的最前沿,因为Web也需要可移植的程序。 在为嵌入式控制器编写代码时经常遇到的可移植性问题,在尝试为Internet编写代码的过程中也出现了。到了1993年,这个问题对于Java设计小组的成员而言已经变得很明显了。实际上,最初针对解决小范围问题而设计的Java,也可以应用于更大范围的Internet。这一认识导致Java的关注点由消费类电子产品转移到了Internet编程。因此,虽然对体系结构中立的编程语言的需求提供了最初的思想火花,但最终是Internet成就了Java的成功。 Java从C 和 C++ 中继承了许多特性,这是有意而为之。Java设计人员清楚,使用与C语言类似的语法以及模仿C++的面向对象特性,可以使Java语言对于众多经验丰富的C/C++程序员更具有吸引力。除了表面类似外,Java还借鉴了帮助C和C++成功的其他一些特性。首先,Java的设计、测试和不断改进是由真正从事编程工作的人员完成的。它是扎根于设计人员的需要和经验的一种语言。因此Java是程序员的语言。其次,Java结构紧凑并且逻辑上协调一致。最后,除了Internet强加的哪些约束外,Java为程序员提供了完全的控制权。如果程序编写的好,程序本身就能反映出来。如果程序编写的不好,程序本身也能反映出来。因为存在这样的区别,所以Java不是一种用于培训的语言,而是针对专业程序员的语言。 因为Java与C++之间的相似性,可能会简单地将Java看作“Internet版的C++”。但是,如果这么认为将会是很大的错误。Java无论是从实践上还是在理论上都与C++有着很大的区别,虽然Java深受C++的影响,但它不是C++的增强版。例如,Java与C++既不向上兼容,也不向下兼容。当然与C++之间的相似性还是很明显的。并且如果您是一位C++程序员的话,会感觉Java很熟悉。另外一点:设计Java的目的不是取代C++。Java是针对解决特定的一系列问题而设计的。Java和C++将会长期共存。 计算机语言的发展取决于两个因素:适应环境的变化以及实现编程艺术的提高。促使Java发展的环境变化是对平台独立的需求,Internet上的分布式系统天生就需要平台独立的程序。同时,Java也体现了编程方式的变化。例如,Java增强并改进了C++使用的面向对象编程,增加了对多线程的支持,提供了简化Internet访问的库。总之,并不是Java的某个单一特征,而是整体上作为一种语言,使它如此非凡。Java是对新出现的高度分布计算领域需求的完美响应。Java对于Internet编程的意义,就如同C语言对系统编程一样:他们都是改变世界的革命性力量。

阳阳羊 2019-12-02 01:03:42 0 浏览量 回答数 0

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从网站建设原创方面加强网站优化

aizhan 2019-12-01 20:55:14 7360 浏览量 回答数 0

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软件系统架构设计原则就是把我们在各种场景下的架构设计进行抽选化提取公共特征形成过一定的方法论,这些方法论是经过严格推敲并具备移植性的,我们在设计系统时遵从这些设计规则可以为我们的体统提供更高的扩展性、稳定性。抽象原则各平台(含基础设施、中间件技术服务、各层业务服务等)需要通过合理地抽象,将内部信息、处理与扩展能力聚合成标准的服务于扩展接口,并通过统一的形式提供给使用者,屏蔽内部的实现与运行细节。以下是一些符合抽象原则的架构规范或模式: 架构分层(layer)/级(tier),层、级间提供标准服务与数据接口 根据业务模型,统一服务标准与数据标准 使用服务目录屏蔽服务位置等实现细节 使用“逻辑库”屏蔽数据库物理细节 通过SLA,标准化服务的质量水平 提供标准插件架构支持扩展 使用标准数据库特性,保持厂商无关性 使用逻辑的网络与系统名称 使用商品化硬件单元共享原则最大化重用数据、计算资源、业务组件等资产,防止数据、逻辑与技术实现不一致性带来的管理复杂性,避免重复建设成本与管理成本,通过安全机制保证共享资产的合法使用,通过业务分级保障共享资源效益最大化。 以下是一些符合共享原则的架构规范或模式:同一业务服务有唯一提供者 同一技术服务有唯一提供者 同一数据有唯一可信源 控制技术多样性 (但需要同时防止厂商绑定) 服务具备互操作性 服务具备易用性 统一的身份、访问控制与加解密机制 为共享服务提供多租户能力 (Multi-tenancy) 提供访问计量与控制能力 提供业务分级能力,对不同级别的业务提供区分服务 自治原则每一个组件(计算资源、业务组件、信息实体等)具备最大可能的自我完备性,可独立运行、监控、部署、配置与禁用,具备确定的SLA,并与其它组件之间以松散耦合的方式进行协作。当依赖的组件不存在或者无法正常提供服务时,能够以良好的方式降级,且在故障解除后自动恢复。 以下是一些符合自治原则的架构规范或模式:基于开-闭原则(OCP)设计组件 应用无启动依赖 最小化运行依赖集 根据运行依赖关系合理安排组件物理colocation 能够隔离依赖组件的故障 异步调用 (提升异常流量的承载能力,简化故障隔离的实现) 具备自我健康检查能力 具备自我恢复能力 无状态设计 冗余原则各组件(计算资源、业务组件、数据等)都必须有充分、合理的冗余实例,保证单一组件实例失效不影响业务正常运行(多活/热备),或可以通过切换备份实例快速恢复(温备/冷备),不会丢失不可恢复的数据。针对不同类型的组件,需要明确定义冗余量与冗余类型。 以下是一些符合冗余原则的架构规范或模式:高可用水平扩展服务器集群(负载均衡、健康检查与自动切换) 无单点设计 (含逻辑单点) 采用“随机写”策略的数据库水平拆分 Failover数据库 N+1或N+x设计 “多活”数据中心 数据复制 灾难备份 分布原则整个系统拆分成职责清晰、粒度恰当、便于管理的组件,各组件(计算资源、业务组件、数据等)可分布部署运行。组件的拆分与分布可以采取复制、根据功能垂直拆分、或根据用户与访问模式水平拆分等形式。 以下是一些符合分布原则的架构规范或模式:读写分离设计 垂直分拆 水平分拆 柔性的分布事务 自动原则系统设计了具备自监控、自管理、自适应与自优化能力,可以随着业务量与访问模式的变化、以及其它内、外部因素的改变,自动地对资源进行调度、调整服务策略,保障自身的稳定与服务的质量。 以下是一些符合自动原则的架构规范或模式:监控每一个服务的质量与资源的状态与报警 从客户视角监控最终服务的质量 统一、自动的错误报告、管理与响应 提供完备的配置能力 自动化系统安装 自动化应用部署 自动化资源分配 可以mark up/mark down服务 支持优雅降级 自动拒绝超出SLA之外异常流量 作者:技术僧 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/Bryans/article/details/80545040 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

wangccsy 2019-12-02 01:46:48 0 浏览量 回答数 0

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如何建立本地有效的评测方式

cxyan 2019-12-01 21:48:40 9447 浏览量 回答数 9

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数据中台,解决数据“存”、“通”、“用”难题让一切业务数据化,一切数据业务化具体而说,数据中台并不是一个跨时代的全新理念,就好比笔者当年学习SOA一样,发现其实质还是组件化,模块化,是设计模式与业务端的应用。数据中台建设的基础还是数据仓库和数据中心,并且在数仓模型的设计上也是一脉传承,之所以我们现在处处推崇数据中台建设及应用,一个是因为数据中台确实有过人之处,另一个是这套模型在阿里体现了巨大的应用价值。首先先总结一下数据中台策略中的几个过人之处。第一:数据汇聚,承上启下。数据中台策略的基本理念是,将所有的数据汇聚到数据中台,以后的每个数据应用(无论是指标和分析类的,还是画像类和大数据类的)统统从数据中台获取数据,如果数据中台没有,那么数据中台就负责把数据找来,如果数据中台找不来,就说明当前真没有这个数据,数据应用也就无从展开。按照这种模式,如果企业中数据应用数量大于3-5个,那么数据中台将整体上节约30%的成本,随着数据应用的增长,这样节约的成本还会更大。传统的数据仓库和数据中心,如果做得比较好,设计到位的话,也会做完整的数据模型设计,但是往往偏重于设计和技术,在执行的过程中,很难保障数据的全,也很难保证数据应用不跨过数据中心,重新做数据的话,那么后期数据则会比较混乱。相对而言,数据中台策略中更加强调数据的“全”以及数据中台组织与数据应用组织之间的协作关系,从设计、组织、建设、流程角度保障了模式的落地。袋鼠云数据中台策略第二:纵观大局,推动全局数据业务在企业中应当是一个完整业务,是一个亟需提高定位的业务,是企业的战略业务。所以数据中台策略应当对应企业的数据战略,并提供更有力的支撑,而不是仅仅停留在把数据找到,把数据清洗,把数据算出来。所以,构建数据中台建设,需要详实了解企业的数据情况,数据需求以及构建数据业务的推动蓝图。上述内容应当通过相互衔接的七个数据服务进行完整的构建以及推动袋鼠云数据中台七大数据服务数据资源规划及获取盘点数据资源、规划数据资源、获取数据资源,并将所有数据资源进行完整呈现;数据质量分析及提升从基础数据、业务数据、大数据视角综合分析当前的数据质量问题;基于中台策略的数据整体建模与数据资产管理企业可根据数据资源规划报告指导后续数据治理和数据资产管理平台的建设,最终服务于企业数据应用场景。实体画像及标签引擎对用户、产品、客商、营销各主题域进行标签提取,将其特征数字化,为后续进行精准 营销和用户画像提供必要条件。数据指标体系梳理及计算(BI)构建企业标签体系,着重分析当前需要但是无法获取到的指标,描述使用不便的指标,分析问题原因,绘制数据供应链条;数据应用规划及实现(DI)基于当前外部数据、IOT数据、非结构和半结构化数据进行大数据应用的规划,并论证实现过程和进行成本评估。一旦评估通过可以帮助企业进行大数据应用的完整开发和落地。数据可视化大屏数据可视化大屏,讲述数据背后的价值。在最短的时间内用最具冲击力的视觉语言,将企业最重要的数据/信息传递给最重要的人。袋鼠云数据中台七大数据服务通过上述服务内容,希望将企业数据资源情况完整展现,数据问题展现,数据资产情况展现,数据需求展现(传统数据分析方面、大数据应用方面)从而绘制一张完整的数据供应链地图,最终利用这张地图,辅助数据业务推进。第三:技术升级、应用便捷大数据平台在很长一段时间,甚至直至现在都还是以开源产品为主流的状况,开源产品使用费力,配置繁琐,导致大数据开发门槛高,数据应用受到严重阻碍,甚至在很多地方一直把大数据技术平台和传统的数仓做区别对待,认为大数据产品的特点是流式计算和处理非结构化数据。其实大数据产品如果能够降低使用门槛的话,会迅速替代传统数仓的技术产品。传统数仓无论在海量数据处理能力,节点扩展能力,实时计算能力,软件购买和维护成本等诸多方面都无法与当前的大数据平台进行抗衡。目前业内比较典型的就是阿里云数加平台,数加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了,所有操作方式都是通过可视化界面进行,大部分的开发都是通过SQL语句来实现。当笔者使用数加产品时,总是回想起第一次使用java IDE(JBuild、Eclipse) 产品时的感受。袋鼠云数据中台产品(数栈)客观的说则是一款轻量化的,可私有部署的类数加产品,用以解决基于私有云的大数据平台的管理和开发问题。数据中台产品在与数加产品功能对比上不分伯仲,同时又基于私有云大数据应用的特点定制开发了诸多功能以及数据治理模块用以推动企业整体数据化进程。袋鼠云数栈产品体系袋鼠云数栈产品一览袋鼠云数栈产品一览袋鼠云数据中台建设与策略已经脱离了一个单纯的产品概念范畴,更多的是关注于企业的整体数据化建设工作,希望通过数栈产品和七大数据服务贴身参与用户全方位与全过程的数据化建设。同时我们期待这样的数据化建设应当是高效率,高应用价值和低成本的。

hiekay 2019-12-02 01:41:35 0 浏览量 回答数 0

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最详细的关于互联网的 AOP 1. (面向切面编程Aspect Oriented Programming) 2. (面向行为编程Action Oriented Programming) 3. (支付宝开放平台Alipay Open Platform) 面向切面编程: 计算机科学中的一种程序设计思想,旨在将横切关注点与业务主体进行进一步分离,以提高程序代码的模块化程度。通过在现有代码基础上增加额外的通知(Advice)机制,能够对被声明为“切点(Pointcut)”的代码块进行统一管理与装饰,如“对所有方法名以‘set*’开头的方法添加后台日志”。该思想使得开发人员能够将与代码核心业务逻辑关系不那么密切的功能(如日志功能)添加至程序中,同时又不降低业务代码的可读性。面向切面的程序设计思想也是面向切面软件开发的基础。 面向切面的程序设计将代码逻辑切分为不同的模块(即关注点(Concern),一段特定的逻辑功能)。几乎所有的编程思想都涉及代码功能的分类,将各个关注点封装成独立的抽象模块(如函数、过程、模块、类以及方法等),后者又可供进一步实现、封装和重写。部分关注点“横切”程序代码中的数个模块,即在多个模块中都有出现,它们即被称作“横切关注点(Cross-cutting concerns, Horizontal concerns)”。 日志功能即是横切关注点的一个典型案例,因为日志功能往往横跨系统中的每个业务模块,即“横切”所有有日志需求的类及方法体。而对于一个信用卡应用程序来说,存款、取款、帐单管理是它的核心关注点,日志和持久化将成为横切整个对象结构的横切关注点。 切面的概念源于对面向对象的程序设计的改进,但并不只限于此,它还可以用来改进传统的函数。与切面相关的编程概念还包括元对象协议、主题(Subject)、混入(Mixin)和委托(Delegate)。 (【简单讲】:指将动态的代码切入到类的制定方法,指定位置的编程思想,而利用AOP可以对业务解耦,提高重用性,提升开发效率!) —————— 面向行为编程:一种程序设计范型,同时也是一种程序架构模式。面向行为编程是函数式编程的衍生范型,将电脑运算平展为一系列的变化,并且避免使用程序指令以及堆叠的对象。行为描述一个变化前后的对象的特征,并将其解释为其他一组行为。它将行为作为程序的基本单元,以提高软件的可重用性、可扩展性和可维护性。传统的程序设计主张将程序看作一系列相互交互的对象的集合,或者直接就是一系列对电脑下达的指令。AOP则是直接以人们对变化的需求性认知和解释来表达程序,简化了计算机对程序本身的分析和运行时处理,提升了系统的兼容、演进等特性。 —————————— 支付宝开放平台: 基于支付宝核心功能的重要开放途径,为开发者、企业、合作伙伴开放网上支付基础服务,推动各行各业定制、创新、进化,并最终促成新商业文明生态圈。

游客a5mzdnek7rhbw 2020-04-14 10:55:38 0 浏览量 回答数 0

问题

学术界关于HBase在物联网/车联网/互联网/金融/高能物理等八大场景的理论研究

pandacats 2019-12-18 16:06:18 1 浏览量 回答数 0

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机器学习方面的面试主要分成三个部分: 1. 算法和理论基础 2. 工程实现能力与编码水平 3. 业务理解和思考深度 1. 理论方面,我推荐最经典的一本书《统计学习方法》,这书可能不是最全的,但是讲得最精髓,薄薄一本,适合面试前突击准备。 我认为一些要点是: 统计学习的核心步骤:模型、策略、算法,你应当对logistic、SVM、决策树、KNN及各种聚类方法有深刻的理解。能够随手写出这些算法的核心递归步的伪代码以及他们优化的函数表达式和对偶问题形式。 非统计学习我不太懂,做过复杂网络,但是这个比较深,面试可能很难考到。 数学知识方面,你应当深刻理解矩阵的各种变换,尤其是特征值相关的知识。 算法方面:你应当深刻理解常用的优化方法:梯度下降、牛顿法、各种随机搜索算法(基因、蚁群等等),深刻理解的意思是你要知道梯度下降是用平面来逼近局部,牛顿法是用曲面逼近局部等等。 2. 工程实现能力与编码水平 机器学习从工程实现一般来讲都是某种数据结构上的搜索问题。 你应当深刻理解在1中列出的各种算法对应应该采用的数据结构和对应的搜索方法。比如KNN对应的KD树、如何给图结构设计数据结构。如何将算法map-red化等等。 一般来说要么你会写C,而且会用MPI,要么你懂Hadoop,工程上基本都是在这两个平台实现。实在不济你也学个python吧。 3. 非常令人失望地告诉你尽管机器学习主要会考察1和2 但是实际工作中,算法的先进性对真正业务结果的影响,大概不到30%。当然算法必须要足够快,离线算法最好能在4小时内完成,实时算法我没搞过,要求大概更高。 机器学习大多数场景是搜索、广告、垃圾过滤、安全、推荐系统等等。对业务有深刻的理解对你做出来的系统的结果影响超过70%。这里你没做过实际的项目,是完全不可能有任何体会的,我做过一个推荐系统,没有什么算法上的高大上的改进,主要是业务逻辑的创新,直接就提高了很明显的一个CTR(具体数目不太方便透露,总之很明显就是了)。如果你做过实际的项目,一定要主动说出来,主动让面试官知道,这才是最大最大的加分项目。 最后举个例子,阿里内部机器学习挑战赛,无数碾压答主10000倍的大神参赛。最后冠军没有用任何高大上的算法而是基于对数据和业务的深刻理解和极其细致的特征调优利用非常基本的一个算法夺冠。所以啥都不如真正的实操撸几个生产项目啊。

马铭芳 2019-12-02 01:21:30 0 浏览量 回答数 0

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"接口和抽象类很像,它们都具有如下特征。 接口和抽象类都不能被实例化,它们都位于继承树的顶端,用于被其他类实现和继承。 接口和抽象类都可以包含抽象方法,实现接口或继承抽象类的普通子类都必须实现这些抽象方法。但接口和抽象类之间的差别非常大,这种差别主要体现在二者设计目的上。下面具体分析二者的差别。接口作为系统与外界交互的窗口,接口体现的是一种规范。对于接口的实现者而言,接口规定了实现者必须向外提供哪些服务(以方法的形式来提供);对于接口的调用者而言,接口规定了调用者可以调用哪些服务,以及如何调用这些服务(就是如何来调用方法)。当在一个程序中使用接口时,接口是多个模块间的耦合标准;当在多个应用程序之间使用接口时,接口是多个程序之间的通信标准。从某种程度上来看,接口类似于整个系统的“总纲”,它制定了系统各模块应该遵循的标准,因此一个系统中的接口不应该经常改变。一旦接口被改变,对整个系统甚至其他系统的影响将是辐射式的,导致系统中大部分类都需要改写。抽象类则不一样,抽象类作为系统中多个子类的共同父类,它所体现的是一种模板式设计。抽象类作为多个子类的抽象父类,可以被当成系统实现过程中的中间产品,这个中间产品已经实现了系统的部分功能(那些已经提供实现的方法),但这个产品依然不能当成最终产品,必须有更进一步的完善,这种完善可能有几种不同方式。"

星尘linger 2020-04-07 13:18:42 0 浏览量 回答数 0

问题

提高软件测试效率方法探讨

技术小菜鸟 2019-12-01 21:17:12 3420 浏览量 回答数 1

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一、基础篇 1.1、Java基础 面向对象的特征:继承、封装和多态 final, finally, finalize 的区别 Exception、Error、运行时异常与一般异常有何异同 请写出5种常见到的runtime exception int 和 Integer 有什么区别,Integer的值缓存范围 包装类,装箱和拆箱 String、StringBuilder、StringBuffer 重载和重写的区别 抽象类和接口有什么区别 说说反射的用途及实现 说说自定义注解的场景及实现 HTTP请求的GET与POST方式的区别 Session与Cookie区别 列出自己常用的JDK包 MVC设计思想 equals与==的区别 hashCode和equals方法的区别与联系 什么是Java序列化和反序列化,如何实现Java序列化?或者请解释Serializable 接口的作用 Object类中常见的方法,为什么wait notify会放在Object里边? Java的平台无关性如何体现出来的 JDK和JRE的区别 Java 8有哪些新特性 1.2、Java常见集合 List 和 Set 区别 Set和hashCode以及equals方法的联系 List 和 Map 区别 Arraylist 与 LinkedList 区别 ArrayList 与 Vector 区别 HashMap 和 Hashtable 的区别 HashSet 和 HashMap 区别 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别 HashMap 的工作原理及代码实现,什么时候用到红黑树 多线程情况下HashMap死循环的问题 HashMap出现Hash DOS攻击的问题 ConcurrentHashMap 的工作原理及代码实现,如何统计所有的元素个数 手写简单的HashMap 看过那些Java集合类的源码 1.3、进程和线程 线程和进程的概念、并行和并发的概念 创建线程的方式及实现 进程间通信的方式 说说 CountDownLatch、CyclicBarrier 原理和区别 说说 Semaphore 原理 说说 Exchanger 原理 ThreadLocal 原理分析,ThreadLocal为什么会出现OOM,出现的深层次原理 讲讲线程池的实现原理 线程池的几种实现方式 线程的生命周期,状态是如何转移的 可参考:《Java多线程编程核心技术》 1.4、锁机制 说说线程安全问题,什么是线程安全,如何保证线程安全 重入锁的概念,重入锁为什么可以防止死锁 产生死锁的四个条件(互斥、请求与保持、不剥夺、循环等待) 如何检查死锁(通过jConsole检查死锁) volatile 实现原理(禁止指令重排、刷新内存) synchronized 实现原理(对象监视器) synchronized 与 lock 的区别 AQS同步队列 CAS无锁的概念、乐观锁和悲观锁 常见的原子操作类 什么是ABA问题,出现ABA问题JDK是如何解决的 乐观锁的业务场景及实现方式 Java 8并法包下常见的并发类 偏向锁、轻量级锁、重量级锁、自旋锁的概念 可参考:《Java多线程编程核心技术》 1.5、JVM JVM运行时内存区域划分 内存溢出OOM和堆栈溢出SOE的示例及原因、如何排查与解决 如何判断对象是否可以回收或存活 常见的GC回收算法及其含义 常见的JVM性能监控和故障处理工具类:jps、jstat、jmap、jinfo、jconsole等 JVM如何设置参数 JVM性能调优 类加载器、双亲委派模型、一个类的生命周期、类是如何加载到JVM中的 类加载的过程:加载、验证、准备、解析、初始化 强引用、软引用、弱引用、虚引用 Java内存模型JMM 1.6、设计模式 常见的设计模式 设计模式的的六大原则及其含义 常见的单例模式以及各种实现方式的优缺点,哪一种最好,手写常见的单利模式 设计模式在实际场景中的应用 Spring中用到了哪些设计模式 MyBatis中用到了哪些设计模式 你项目中有使用哪些设计模式 说说常用开源框架中设计模式使用分析 动态代理很重要!!! 1.7、数据结构 树(二叉查找树、平衡二叉树、红黑树、B树、B+树) 深度有限算法、广度优先算法 克鲁斯卡尔算法、普林母算法、迪克拉斯算法 什么是一致性Hash及其原理、Hash环问题 常见的排序算法和查找算法:快排、折半查找、堆排序等 1.8、网络/IO基础 BIO、NIO、AIO的概念 什么是长连接和短连接 Http1.0和2.0相比有什么区别,可参考《Http 2.0》 Https的基本概念 三次握手和四次挥手、为什么挥手需要四次 从游览器中输入URL到页面加载的发生了什么?可参考《从输入URL到页面加载发生了什么》 二、数据存储和消息队列 2.1、数据库 MySQL 索引使用的注意事项 DDL、DML、DCL分别指什么 explain命令 left join,right join,inner join 数据库事物ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性) 事物的隔离级别(读未提交、读以提交、可重复读、可序列化读) 脏读、幻读、不可重复读 数据库的几大范式 数据库常见的命令 说说分库与分表设计 分库与分表带来的分布式困境与应对之策(如何解决分布式下的分库分表,全局表?) 说说 SQL 优化之道 MySQL遇到的死锁问题、如何排查与解决 存储引擎的 InnoDB与MyISAM区别,优缺点,使用场景 索引类别(B+树索引、全文索引、哈希索引)、索引的原理 什么是自适应哈希索引(AHI) 为什么要用 B+tree作为MySQL索引的数据结构 聚集索引与非聚集索引的区别 遇到过索引失效的情况没,什么时候可能会出现,如何解决 limit 20000 加载很慢怎么解决 如何选择合适的分布式主键方案 选择合适的数据存储方案 常见的几种分布式ID的设计方案 常见的数据库优化方案,在你的项目中数据库如何进行优化的 2.2、Redis Redis 有哪些数据类型,可参考《Redis常见的5种不同的数据类型详解》 Redis 内部结构 Redis 使用场景 Redis 持久化机制,可参考《使用快照和AOF将Redis数据持久化到硬盘中》 Redis 集群方案与实现 Redis 为什么是单线程的? 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级 使用缓存的合理性问题 Redis常见的回收策略 2.3、消息队列 消息队列的使用场景 消息的重发补偿解决思路 消息的幂等性解决思路 消息的堆积解决思路 自己如何实现消息队列 如何保证消息的有序性 三、开源框架和容器 3.1、SSM/Servlet Servlet的生命周期 转发与重定向的区别 BeanFactory 和 ApplicationContext 有什么区别 Spring Bean 的生命周期 Spring IOC 如何实现 Spring中Bean的作用域,默认的是哪一个 说说 Spring AOP、Spring AOP 实现原理 动态代理(CGLib 与 JDK)、优缺点、性能对比、如何选择 Spring 事务实现方式、事务的传播机制、默认的事务类别 Spring 事务底层原理 Spring事务失效(事务嵌套),JDK动态代理给Spring事务埋下的坑,可参考《JDK动态代理给Spring事务埋下的坑!》 如何自定义注解实现功能 Spring MVC 运行流程 Spring MVC 启动流程 Spring 的单例实现原理 Spring 框架中用到了哪些设计模式 Spring 其他产品(Srping Boot、Spring Cloud、Spring Secuirity、Spring Data、Spring AMQP 等) 有没有用到Spring Boot,Spring Boot的认识、原理 MyBatis的原理 可参考《为什么会有Spring》 可参考《为什么会有Spring AOP》 3.2、Netty 为什么选择 Netty 说说业务中,Netty 的使用场景 原生的 NIO 在 JDK 1.7 版本存在 epoll bug 什么是TCP 粘包/拆包 TCP粘包/拆包的解决办法 Netty 线程模型 说说 Netty 的零拷贝 Netty 内部执行流程 Netty 重连实现 3.3、Tomcat Tomcat的基础架构(Server、Service、Connector、Container) Tomcat如何加载Servlet的 Pipeline-Valve机制 可参考:《四张图带你了解Tomcat系统架构!》 四、分布式 4.1、Nginx 请解释什么是C10K问题或者知道什么是C10K问题吗? Nginx简介,可参考《Nginx简介》 正向代理和反向代理. Nginx几种常见的负载均衡策略 Nginx服务器上的Master和Worker进程分别是什么 使用“反向代理服务器”的优点是什么? 4.2、分布式其他 谈谈业务中使用分布式的场景 Session 分布式方案 Session 分布式处理 分布式锁的应用场景、分布式锁的产生原因、基本概念 分布是锁的常见解决方案 分布式事务的常见解决方案 集群与负载均衡的算法与实现 说说分库与分表设计,可参考《数据库分库分表策略的具体实现方案》 分库与分表带来的分布式困境与应对之策 4.3、Dubbo 什么是Dubbo,可参考《Dubbo入门》 什么是RPC、如何实现RPC、RPC 的实现原理,可参考《基于HTTP的RPC实现》 Dubbo中的SPI是什么概念 Dubbo的基本原理、执行流程 五、微服务 5.1、微服务 前后端分离是如何做的? 微服务哪些框架 Spring Could的常见组件有哪些?可参考《Spring Cloud概述》 领域驱动有了解吗?什么是领域驱动模型?充血模型、贫血模型 JWT有了解吗,什么是JWT,可参考《前后端分离利器之JWT》 你怎么理解 RESTful 说说如何设计一个良好的 API 如何理解 RESTful API 的幂等性 如何保证接口的幂等性 说说 CAP 定理、BASE 理论 怎么考虑数据一致性问题 说说最终一致性的实现方案 微服务的优缺点,可参考《微服务批判》 微服务与 SOA 的区别 如何拆分服务、水平分割、垂直分割 如何应对微服务的链式调用异常 如何快速追踪与定位问题 如何保证微服务的安全、认证 5.2、安全问题 如何防范常见的Web攻击、如何方式SQL注入 服务端通信安全攻防 HTTPS原理剖析、降级攻击、HTTP与HTTPS的对比 5.3、性能优化 性能指标有哪些 如何发现性能瓶颈 性能调优的常见手段 说说你在项目中如何进行性能调优 六、其他 6.1、设计能力 说说你在项目中使用过的UML图 你如何考虑组件化、服务化、系统拆分 秒杀场景如何设计 可参考:《秒杀系统的技术挑战、应对策略以及架构设计总结一二!》 6.2、业务工程 说说你的开发流程、如何进行自动化部署的 你和团队是如何沟通的 你如何进行代码评审 说说你对技术与业务的理解 说说你在项目中遇到感觉最难Bug,是如何解决的 介绍一下工作中的一个你认为最有价值的项目,以及在这个过程中的角色、解决的问题、你觉得你们项目还有哪些不足的地方 6.3、软实力 说说你的优缺点、亮点 说说你最近在看什么书、什么博客、在研究什么新技术、再看那些开源项目的源代码 说说你觉得最有意义的技术书籍 工作之余做什么事情、平时是如何学习的,怎样提升自己的能力 说说个人发展方向方面的思考 说说你认为的服务端开发工程师应该具备哪些能力 说说你认为的架构师是什么样的,架构师主要做什么 如何看待加班的问题

徐刘根 2020-03-31 11:22:08 0 浏览量 回答数 0

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提高软件测试效率方法探讨

技术小菜鸟 2019-12-01 21:38:35 4319 浏览量 回答数 1

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回顾2009年到如今,区块链技术的火热程度是逐年增加。各大行业巨头也在疯狂布局,势必要上演一场"群雄逐鹿"的商业大战。那这场好戏什么时候上演?有人说就在最近这两三年,还有人甚至说就在今年,2018年区块链将会出现井喷。当然,我们现在还无法做出准确的判断,但是我们可以先做好充足的准备。那么,问题又来了,区块链技术到底要怎么去弄?要用到哪些开发语言?在现在看来,这也许是很多从事区块链程序员的心声。下面整理了四种区块链技术比较主要的开发言语,希望对大家有所帮助。 JAVA开发语言(未来币) 定义:Java是一门面向对象编程语言,不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。 Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点 .Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。 C++开发语言(比特币、公正通、瑞波ripple) 定义:C++是C语言的继承,它既可以进行C语言的过程化程序设计,又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计,还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。C++擅长面向对象程序设计的同时,还可以进行基于过程的程序设计,因而C++就适应的问题规模而论,大小由之。 GO开发语言(以太坊、IBM) 定义:Go是一种新的语言,一种并发的、带垃圾回收的、快速编译的语言。它具有以下特点: 它可以在一台计算机上用几秒钟的时间编译一个大型的Go程序。Go为软件构造提供了一种模型,它使依赖分析更加容易,且避免了大部分C风格include文件与库的开头。Go是静态类型的语言,它的类型系统没有层级。因此用户不需要在定义类型之间的关系上花费时间,这样感觉起来比典型的面向对象语言更轻量级。Go完全是垃圾回收型的语言,并为并发执行与通信提供了基本的支持。按照其设计,Go打算为多核机器上系统软件的构造提供一种方法。 Go是一种编译型语言,它结合了解释型语言的游刃有余,动态类型语言的开发效率,以及静态类型的安全性。它也打算成为现代的,支持网络与多核计算的语言。要满足这些目标,需要解决一些语言上的问题:一个富有表达能力但轻量级的类型系统,并发与垃圾回收机制,严格的依赖规范等等。这些无法通过库或工具解决好,因此Go也就应运而生了。 Solidity开发语言(以太坊) 定义:Solidity是一种智能合约高级语言,运行在Ethereum虚拟机(EVM)之上。它的语法接近于Javascript,是一种面向对象的语言。但作为一种真正意义上运行在网络上的去中心合约,它又有很多的不同。 特别说明:以太坊具有四种专用语言:Serpent(Python启发),Solidity(javaScript启发),Mutan(GO启发)和LLL(Lisp启发),都是为面向合约编程而从底层开始设计的语言。Solidity是以太坊的首选语言,正处于紧张开发中,它内置了Serpent的所有特性,但是语法类似于JavaScript,JavaScript是web开发的常用语言。

问问小秘 2019-12-02 03:07:11 0 浏览量 回答数 0

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【AliOS新闻速递】揭秘东风雪铁龙与阿里、斑马首款合资互联网汽车

os君 2019-12-01 21:31:05 1212 浏览量 回答数 1

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介绍服务网格所涉及的基本概念,以便于您更好地理解和使用 ASM。 托管服务网格(Managed Service Mesh) 由服务网格 ASM 创建并托管 Istio 的控制平面。具备简单、低成本、高可用、无需运维管理 Istio 控制平面的特点。 控制平面(Control Plane) 从架构设计上来看,Istio 服务网格逻辑上分为控制平面和数据平面两部分。控制平面负责管理和配置代理,从而实现路由流量。 数据平面(Data Plane) 数据平面由一组以 Sidecar 方式部署的智能代理(Envoy)组成,负责调节和控制微服务以及 Mixer 之间所有的网络通信。 命名空间(Namespace) 命名空间为 Kubernetes 集群提供虚拟的隔离作用。Kubernetes 集群初始有 3 个命名空间,分别是默认命名空间 default、系统命名空间 kube-system 和 kube-public,管理员可以创建新的命名空间以满足需求。 虚拟服务(Virtual Service) 作为 Istio 自定义资源之一,虚拟服务(VirtualService)定义了一系列针对指定服务的流量路由规则。每个路由规则都针对特定协议定义流量匹配规则。如果流量符合这些特征,就会根据规则发送到服务注册表中的目标服务(或者目标服务的子集或版本)。 目标规则(Destination Rule) 作为 Istio 自定义资源之一,目标规则(DestinationRule)定义了在路由发生后应用于服务的流量策略。这些规则指定负载均衡的配置、来自 Sidecar 代理的连接池大小以及异常检测设置,从而实现从负载均衡池中检测和驱逐不健康的主机。 Istio 网关(Gateway) 作为 Istio 自定义资源之一,Istio 网关(Gateway)定义了在网格出入口操作的负载均衡器,用于接收传入或传出的 HTTP/TCP 连接。它描述了需要公开的一组端口、要使用的协议类型、负载均衡器的 SNI 配置等信息。 服务条目(Service Entry) 作为 Istio 自定义资源之一,服务条目(ServiceEntry)是用于将一个服务添加到 Istio 抽象模型或服务注册表中,这些注册的服务是由 Istio 内部维护的。添加服务条目后,Envoy 代理可以将流量发送到该服务,如同这个添加的服务条目是网格中的其他服务一样。 入口网关服务(IngressGateway Service) 与 Istio 网关(Gateway)概念容易混淆的入口网关服务并不是指 Istio 自定义资源,而是指 Kubernetes 服务。它是真实的入口网关服务的抽象,后面由对应的容器来提供支持。通过ASM 创建一个入口网关服务时,会部署一个 Kubernetes 服务和 Deployment 资源到用户集群中。

1934890530796658 2020-03-20 19:41:04 0 浏览量 回答数 0

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我们在《深入分析Java的编译原理》中提到过,为了让Java语言具有良好的跨平台能力,Java独具匠心的提供了一种可以在所有平台上都能使用的一种中间代码——字节码(ByteCode)。 有了字节码,无论是哪种平台(如Windows、Linux等),只要安装了虚拟机,都可以直接运行字节码。 同样,有了字节码,也解除了Java虚拟机和Java语言之间的耦合。这话可能很多人不理解,Java虚拟机不就是运行Java语言的么?这种解耦指的是什么? 其实,目前Java虚拟机已经可以支持很多除Java语言以外的语言了,如Kotlin、Groovy、JRuby、Jython、Scala等。之所以可以支持,就是因为这些语言也可以被编译成字节码。而虚拟机并不关心字节码是有哪种语言编译而来的。 经常使用IDE的开发者可能会发现,当我们在Intelij IDEA中,鼠标右键想要创建Java类的时候,IDE还会提示创建其他类型的文件,这就是IDE默认支持的一些可以运行在JVM上面的语言,没有提示的,可以通过插件来支持。 目前,可以直接在JVM上运行的语言有很多,今天介绍其中比较重要的九种。每种语言通过一段『HelloWorld』代码进行演示,看看不同语言的语法有何不同。 Kotlin Kotlin是一种在Java虚拟机上运行的静态类型编程语言,它也可以被编译成为JavaScript源代码。Kotlin的设计初衷就是用来生产高性能要求的程序的,所以运行起来和Java也是不相上下。Kotlin可以从 JetBrains InteilliJ Idea IDE这个开发工具以插件形式使用。 Hello World In Kotlin fun main(args: Array<String>) { println("Hello, world!") } Groovy Apache的Groovy是Java平台上设计的面向对象编程语言。它的语法风格与Java很像,Java程序员能够很快的熟练使用 Groovy,实际上,Groovy编译器是可以接受完全纯粹的Java语法格式的。 使用Groovy的一个重要特点就是使用类型推断,即能够让编译器能够在程序员没有明确说明的时候推断出变量的类型。Groovy可以使用其他Java语言编写的库。Groovy的语法与Java非常相似,大多数Java代码也匹配Groovy的语法规则,尽管可能语义不同。 Hello World In Groovy static void main(String[] args) { println('Hello, world!'); } Scala Scala是一门多范式的编程语言,设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。 Scala经常被我们描述为多模式的编程语言,因为它混合了来自很多编程语言的元素的特征。但无论如何它本质上还是一个纯粹的面向对象语言。它相比传统编 程语言最大的优势就是提供了很好并行编程基础框架措施了。Scala代码能很好的被优化成字节码,运行起来和原生Java一样快。 Hello World In Scala object HelloWorld { def main(args: Array[String]) { System.out.println("Hello, world!"); } } Jruby JRuby是用来桥接Java与Ruby的,它是使用比Groovy更加简短的语法来编写代码,能够让每行代码执行更多的任务。就和Ruby一样,JRuby不仅仅只提供了高级的语法格式。它同样提供了纯粹的面向对象的实现,闭包等等,而且JRuby跟Ruby自身相比多了很多基于Java类库 可以调用,虽然Ruby也有很多类库,但是在数量以及广泛性上是无法跟Java标准类库相比的。 Hello World In Jruby puts 'Hello, world!' Jython Jython,是一个用Java语言写的Python解释器。Jython能够用Python语言来高效生成动态编译的Java字节码。 Hello World In Jython print "Hello, world!" Fantom Fantom是一种通用的面向对象编程语言,由Brian和Andy Frank创建,运行在Java Runtime Environment,JavaScript和.NET Common Language Runtime上。其主要设计目标是提供标准库API,以抽象出代码是否最终将在JRE或CLR上运行的问题。 Fantom是与Groovy以及JRuby差不多的一样面向对 象的编程语言,但是悲剧的是Fantom无法使用Java类库,而是使用它自己扩展的类库。 Hello World In Fantom class Hello { static Void main() { echo("Hello, world!") } } Clojure Clojure是Lisp编程语言在Java平台上的现代、函数式及动态方言。 与其他Lisp一样,Clojure视代码为数据且拥有一套Lisp宏系统。 虽然Clojure也能被直接编译成Java字节码,但是无法使用动态语言特性以及直 接调用Java类库。与其他的JVM脚本语言不一样,Clojure并不算是面向对象的。 Hello World In Clojure (defn -main [& args] (println "Hello, World!")) Rhino Rhino是一个完全以Java编写的JavaScript引擎,目前由Mozilla基金会所管理。 Rhino的特点是为JavaScript加了个壳,然后嵌入到Java中,这样能够让Java程序员直接使用。其中Rhino的JavaAdapters能够让JavaScript通过调用Java的类来实现特定的功能。 Hello World In Rhino print('Hello, world!') Ceylon Ceylon是一种面向对象,强烈静态类型的编程语言,强调不变性,由Red Hat创建。 Ceylon程序在Java虚拟机上运行,​​可以编译为JavaScript。 语言设计侧重于源代码可读性,可预测性,可扩展性,模块性和元编程性。 Hello World In Ceylon shared void run() { print("Hello, world!"); } 总结 好啦,以上就是目前主流的可以在JVM上面运行的9种语言。加上Java正好10种。如果你是一个Java开发,那么有必要掌握以上9中的一种,这样可以在一些有特殊需求的场景中有更多的选择。推荐在Groovy、Scala、Kotlin中选一个。

montos 2020-06-01 17:04:25 0 浏览量 回答数 0

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[递归]-分- [递推] 和 [回归] 递归的概念及递归算法的结构 1、所谓的递归,是指函数在执行过程中自己调用了自己或者说某种数据结构在定义时又引用了自身。这两种情况都可理解为递归。比如: void fun() { .. fun() .. }//fun 以上函数fun就是一个递归函数。而针对于各种数据结构中的递归结构就更多了,如单链表,广义表,树。在这些递归结构中,具有一个相同的特征:其中的某个域的数据类型是其结点类型本身。 2、递归算法的大致结构为: a、递归出口 b、递归体 一个递归算法,当其问题求解的规模越来越小时必定有一个递归出口,就是不再递归调用的语句。递归体则是每次递归时执行的语句序列。比如以下简要描述的递归函数中: f(n)=1 (当n=0时) f(n)=n*f(n-1) (当n>0时) 这个递归函数,实际是求n的阶乘。当n=0时,不再递归调用,而当其值置为1;当n>0时,就执行n*f(n-1),这是递归调用。从整体上理解递归算法的大致结构有利于我们在设计递归算法时,从总体上把握算法的正确性。 二、栈与递归的关系:递归的运行 递归在实现过程中是借助于栈来实现的。高级语言的函数调用,每次调用,系统都要自动为该次调用分配一系列的栈空间用于存放此次调用的相关信息:返回地址,局部变量等。这些信息被称为工作记录(或活动记录)。而当函数调用完成时,就从栈空间内释放这些单元,但是,在该函数没有完成前,分配的这些单元将一直保存着不被释放。递归函数的实现,也是通过栈来完成的。在递归函数没有到达递归出口前,都要不停地执行递归体,每执行一次,就要在工作栈中分配一个工作记录的空间给该“层”调用存放相关数据,只有当到达递归出口时,即不再执行函数调用时,才从当前层返回,并释放栈中所占用的该“层”工作记录空间。请大家注意,递归调用时,每次保存在栈中的是局部数据,即只在当前层有效的数据,到达下一层时上一层的数据对本层数据没有任何影响,一切从当前调用时传过来的实在参数重新开始。 由此可见,从严老师P版教材中,利用栈将递归向非递归转化时所采用的方法,实质是用人工写的语句完成了本该系统程序完成的功能,即:栈空间中工作记录的保存和释放。大家在以后的作题时,可以参照以上的分析来理解递归函数的运行过程。实际上,现在的考试中,已经很少见到有学校要求运用栈与实现递归转化为非递归来解题了,所以,大家能理解这个算法更好,不能理解的也不用太担心。我曾就此问题专门向严老师咨询过,严老师说之所以在C版的教材中没有讲到这个算法,也是考虑到了目前国内学校在这方面已经基本不作要求。但是,递归算法的运行过程应该心中有数。 三、递归与递推的关系 “递归算法的执行过程分递推与回归两个阶段。在递推阶段,把较复杂的问题(规模为n)的求解推到比原问题简单一些的问题(规模小于n)的求解。在回归阶段,当获得最简单的情况后,逐级返回,依次获得稍复杂问题的解。”(摘自于“高程”教材) “递推法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。设要求问题规模为N的解,当N=1时,解或已知,或能非常方便地得到解。能采用递推法构造算法的问题有重要的递推性质,即当得到问题规模为i-1的解后,由问题的递推性质,能从已求得的规模为1,2,3、、、i-1的一系列解,构造出问题规模为i的解。直到最终得到问题规模为N的解。” 由此可见,递推是递归的一个阶段,递归包含着递推。当然,对于实际的算法设计,知不知道这两者之间的关系并不重要,重要的是我们能找出这其中的递推规律和回归时机。 四、适合于用递归实现的问题类型 必须具有两个条件的问题类型才能用递归方法求得: 1、规模较大的一个问题可以向下分解为若干个性质相同的规模较小的问题,而这些规模较小的问题仍然可以向下分解。 2、当规模分解到一定程度时,必须有一个终止条件,不得无限分解。 由此可见适合于递归实现的问题类型有: 1、函数定义是递归的。如阶乘,FIB数列。 2、数据结构递归的相关算法。如:树结构。 3、解法是递归的。如:汉诺塔问题。 五、递归算法的设计 从递归算法的结构来分析,进行递归算法的设计时,无非要解决两个问题:递归出口和递归体。即要确定何时到达递归出口,何时执行递归体,执行什么样的递归体。递归算法算法设计的关键是保存每一层的局部变量并运用这些局部变量。由此,递归算法的设计步骤可从以下三步来作: 1、分析问题,分解出小问题; 2、找出小问题与大问题之间的关系,确定递归出口; 3、用算法语言写出来。 六、递归算法向非递归算法的转化方法 1、迭代法 如果一个函数既有递归形式的定义,又有非递归的迭代形式的定义,则通常可以用循环来实现递归算法的功能。 2、消除尾递归 尾递归,是一类特殊的递归算法。它是指在此递归算法中,当执行了递归调用后,递归调用语句后面再没有其它可以执行的语句了,它即没有用到外层的状态,也没有必要保留每次的返回地址,因为其后不再执行其它任何*作,所以可以考虑消除递归算法。这种情况下,我们可以用循环结构设置一些工作单元来帮助消除尾递归,这些工作单元用于存放一层层的参数。 3、利用栈 当一个递归算法不利于用迭代法和消除尾递归法实现向非递归算法的转化时,可以考虑用栈来实现。实现的过程实际上就是用人工的方法模拟系统程序来保存每层的参数,返回地址,以及对参数进行运算等。 一般情况下,对于递归算法向非递归算法的转化问题,特别是结构定义时的递归算法,我们通常先写出递归算法,然后再向非递归算法转化,而不是首先就尝试写出非递归算法来。

祁同伟 2019-12-02 01:25:44 0 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】智能制造时代的研发智慧:知识工程2.0

玄学酱 2019-12-01 22:08:34 1512 浏览量 回答数 1

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关于集成测试你了解多少?

技术小菜鸟 2019-12-01 21:34:34 3904 浏览量 回答数 1

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工作流:   根据 WfMC 的定义,工作流(Workflow)就是自动运作的业务过程部分或整体,表现为参与者对文件、信息或任务按照规程采取行动,并令其在参与者之间传递。简单地说,工作流就是一系列相互衔接、自动进行的业务活动或任务。   工作流是针对工作中具有固定程序的常规活动而提出的一个概念。通过将工作活动分解成定义良好的任务、角色、规则和过程来进行执行和监控,达到提高生产组织水平和工作效率的目的。工作流技术为企业更好地实现经营目标提供了先进的手段。   1993年,国际工作流管理联盟(Workflow Management Coalition,WfMC)的成立标志着工作流技术开始进入相对成熟的阶段。为了实现不同工作流产品之间的互操作,WfMC在工作流管理系统的相关术语、体系结构及应用编程接口等方面制定了一系列标准。工作流管理联盟给出的工作流定义是:工作流是指整个或部分经营过程在计算机支持下的全自动或半自动化。在实际情况中可以更广泛地把凡是由计算机软件系统(工作流管理系统)控制其执行的过程都称为工作流。   一个工作流包括一组活动及它们的相互顺序关系,还包括过程及活动的启动和终止条件,以及对每个活动的描述。工作流管理系统指运行在一个或多个工作流引擎上用于定义、实现和管理工作流运行的一套软件系统,它与工作流执行者(人、应用)交互,推进工作流实例的执行,并监控工作流的运行状态。   一、工作流管理:   通常,工作流管理系统指运行在一个或多个称为工作流机的软件上的用于定义、实现和管理工作流运行的一套软件系统,它和工作流执行者(人、应用)交互,推进工作流实例的执行,并监控工作流的运行状态。在这里需要强调指出的是工作流管理系统不是企业的业务系统。在很大程度上,工作流管理系统为企业的业务系统运行提供一个软件支撑环境,非常类似于在单个计算机上的操作系统。只不过工作流管理系统支撑的范围比较大、环境比较复杂而已,所以也有人称工作流管理系统是业务操作系统(BOS - Business Operating System)。在工作流管理系统的支撑下,通过集成具体的业务应用软件和操作人员的界面操作,才能够良好地完成对企业经营过程运行的支持。所以,工作流管理系统在一个企业或部门的经营过程中的应用过程是一个业务应用软件系统的集成与实施过程。   二、工作流管理系统:   工作流管理系统可以用来定义与执行不同覆盖范围(单个工作者、部门、全企业、企业间)、不同时间跨度(分钟、小时、天、月)的经营过程。这完全取决于实际应用背景的需求。按照经营过程以及组成活动的复杂程度的不同,工作流管理系统可以采取许多种实施方式,在不同的实施方式中,所应用的信息技术、通信技术和支撑系统结构会有很大的差别。工作流管理系统的实际运行环境可以是在一个工作组内部或者在全企业的所有业务部门。   三、业务过程:   业务过程(business process)就是活动的集合,这些活动均关联于特定的托付事项(commitment),为过程的产出增值。相对于“工作流”,业务过程是一个更一般化的统称,而工作流这个词,则已经不能仅从字面含义或原理上去理解,它已经被赋予了更深一层的特定含义——专指基于信息技术规划、运作、管理的业务过程。   四、自动与协调:   “自动”(automate)是工作流的一个特征,但这主要是指它自动进行的特征,而不是说没有人的参与。工作流实际上是一个人-电脑协调的混合过程,在一个实际的工作流中,通常总有些步骤是人完成的。协调是工作流管理的一个目标或者特征,这包括了人与人、人与电脑,电脑(软件)之间等多种层面的含义。   五、监察与控制:   监察(Monitoring)与控制(Contorl)是工作流系统的重要功能与特征。这不仅包括对正在发生的业务过程(工作流),还包括它的定义或改变(比如BPR的过程)。这是工作流系统带给我们的明显好处之一。   六、标准化:   作流的概念被明确提出并得到重视的同时,人们就认识到了“标准化”在其中的重要性,有关工作流的标准开发和推广,基本是与“工作流”的开发和推广同步进行的。在这方面目前的权威性机构,是“工作流管理联盟”(Workflow Management Coalition, WfMC)。它成立于1993年8月,目前已拥有 130 余个成员,成员包括工作流产品的供应者、应用者,有关大学和研究机构和个人,是一个国际性的非赢利组织。在最近的投资成员(Funding members)清单中,可以看到诸如 Baan, HP, IBM, Microsoft, Oracle, Peplesoft, SAP AG, Xerox 等机构。   七、工作流与重规划:   从逻辑上,对工作流的关注和研究可以看作是对业务过程重规划(BPR)的一种深化。BPR的观点,要求我们将眼光投向实际业务进行的过程,但这个过程应当是什么样的,怎样分析、构造?工作流就是一个具体的、操作性的答案,它可以令我们从神秘的、难以预测和控制的“头脑风暴式”的“艺术的”业务过程创造,变成解析的、技术的、可控制和预测的工程化过程,如此,才真正体现出 re-engineering 中 engineering 的意义。   工作流与 BPR 的概念,已经被几乎所有的研究者联系在一起研究和应用。在这个领域有一个非常活跃的组织,即国际工作流与重规划协会( Workflow And Reengineering International Association, WARIA)。   八、工作流与企业工程:   无论从理论、方法上,还是对象、内容上,我们都有理由将“工作流”看作是企业工程的一部分。实际上,已有的关于工作流体系的描述,本身就是一个通用的业务模型框架。仅仅囿于工作流是不够的,必须对整个体系的目标及所有相关要素综合考虑——这正是企业工程。   九、工作流与IT应用体系:   与以往已经被采用的企业 IT 应用体系,例如 MRPII 或 ERP 相比,WFMS是一个相当重要的里程碑。(ERP的概念并不确定,我这里仅指其基本或较早期的含义而言)。从用户的角度,WFMS带来(或将要带来)的变化是极其强烈的,甚至可以形容为一种用户“梦想”的实现。   在一些老的“模块化”的产品中,系统的设计是通常是基于任务分割的,作业项目之间是分裂的。面向对象的技术,并不能直接解决这个的问题,相反,往往使系统变得更加混乱和琐碎。从操作上,典型地,我们必须不断地在层次结构的功能表(比如下拉菜单)或对象之间“进进退退”,或者在“神出鬼没”的对象以及相关菜单中捉迷藏。   工作流管理系统是一个真正的“人-机”系统,用户是系统中的基本角色,是直接的任务分派对象,他或她可以直接看到电脑针对自己列出的“任务清单”,跟踪每一项任务的状态,或继续一项任务,而不必从一个模块退出,进入另一个模块,搜索相应任务的线索。前者是面向功能或对象的,而后者是直接面向用户的。这样,用户的任务分派和任务的完成状态,可以被最大程度地电脑化和受到控制。   现在的典型工作流产品是客户-服务软件。而日益增长的重要途径是通过万维网界面,它可以令客户或远程的职员更好地参与。工作流的定义经常是借助于图形化工具,依照业务过程实例的情况定义相应工作的安排   OA(办公自动化): 引自肖淑男 2001-2-20   通常,OA 就是办公自动化,英文Office Automation的缩写。通过流程或特定环节与日常事务联系在一起,使公文在流转、审批、发布等方面提高效率,实现办公管理规范化和信息规范化,降低企业运行成本的一套系统的统称。   多年来,OA尚无一个确切的定义,人们对OA的看法和理解各有不同。笔者认为:OA本身就不是一个有确定界定的概念,它是一个过程、一种境界。它随技术的发展而发展,随人们办公方式和习惯以及管理思想的变化而变化。在技术发展过程中的每一个阶段,人们给OA赋予了不同的内容和新的想象,技术与管理的进步给OA打下了每一步发展的历史烙印。同时,不同行业、不同层次的人对OA的看法和理解也各有不同。也许正是OA这种变化和发展的特点使之成为30多年来常新不衰的话题。   现在有一种较普遍的偏见:认为OA仅仅是诸如公文流转、收发文管理、档案管理、会议安排、文献检索、电子表格、电子邮件等等这些非结构化数据的处理和交换过程,面向的用户群也只是机关办公室或企业的职能部门、文秘部门。其实,今天看来,OA应有更丰富的内容和层面,更广泛的用户群。以下是笔者对OA在功能上以及所涉及的技术范畴的肤浅理解,愿与同行商榷。   功能方面:广义面言,OA应该是一个企业除了生产控制之外的一切信息处理与管理的集合。它面向不同层次的使用者,便有不同的功能表现:   对于企业高层领导而言,OA是决策支持系统(DSS)。OA运用科学的数学模型,结合企业内部/外部的信息为条件,为企业领导提供决策参考和依据;   对于中层管理者而言:OA是信息管理系统(IMS),OA利用业务各环节提供的基础“数据”,提炼出有用的管理“信息”,把握业务进程,降低经营风险,提高经营效率;   对于普通员工而言:OA是事务/业务处理系统。OA为办公室人员提供良好的办公手段和环境,使之准确、高效,愉快地工作。   技术范畴:OA是计算机技术在办公业务中的合理应用。计算机技术是OA的前提。如果脱离计算机技术面阔谈OA,无异于痴人说梦。没有计算机技术,OA便成无源之水、无本之木。计算机对信息的存储与处理能力极大地改变了人们的办公方式,提高了工作效率。如:要建立决策支持系统,则需要数据仓库 、OLAP等技术;要建立信息管理系统,则要有数据库、程序设计语言等技术;要建立事务/业务处理系统,则离不开数据库、设计良好的人机界面和工作流控制、OLTP等技术。   OA是利用通信技术来实现人与机器、机器与机器及人与人的交流。通信技术是OA的基础。现代办公室不再是孤军奋战,而是一个团队的协同工作,团队中成员之间的协调、合作离不开通信技术;现代办公室也不再是闭门造车,企业需要与外界广泛的信息交流,这更离不开通信技术。没有通信技术的支持,OA便成空中楼阁。   OA是科学的管理思想在先进的技术手段下的物化。科学的管理思想是实现OA的核心。计算机技术和通信技术仅仅是为实现OA打下了基础,提供了可能。要真正实现OA,还需物化人类思维中科学管理的内容。正如仅有优质的画笔、画板、颜料而没有达.芬奇,就不会有蒙娜尼莎的微笑一样。不体现人类管理智慧,就不会有真正的OA,如果有,也只是技术的堆砌和摆设。   由此而知,OA是计算机技术、通信技术与科学的管理思想完美结合的一种境界和理想。我们一直在为实现OA而努力,但我们的成果仅仅是在某些环节、某些方面、部分地实现了OA的功能,与真正的OA尚有差距,差距的根本在于应用系统对管理思想的实现方面。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 03:00:25 0 浏览量 回答数 0

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选择一门编程语言,例如C之类的。如果不想学编程,就尝试下Excel里面的公式。-------------------------算法的定义 算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。 算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤。或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列,并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。 一个算法应该具有以下五个重要的特征: 1、有穷性: 一个算法必须保证执行有限步之后结束; 2、确切性: 算法的每一步骤必须有确切的定义; 3、输入:一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件; 4、输出:一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的; 5、可行性: 算法原则上能够精确地运行,而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。 计算机科学家尼克劳斯-沃思曾著过一本著名的书《数据结构十算法= 程序》,可见算法在计算机科学界与计算机应用界的地位。 [编辑本段]算法的复杂度 同一问题可用不同算法解决,而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。 时间复杂度 算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数f(n),算法的时间复杂度也因此记做 T(n)=Ο(f(n)) 因此,问题的规模n 越大,算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关,称作渐进时间复杂度(Asymptotic Time Complexity)。 空间复杂度 算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似,一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比,空间复杂度的分析要简单得多。 详见百度百科词条"算法复杂度" [编辑本段]算法设计与分析的基本方法 1.递推法 递推法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。它把问题分成若干步,找出相邻几步的关系,从而达到目的,此方法称为递推法。 2.递归 递归指的是一个过程:函数不断引用自身,直到引用的对象已知 3.穷举搜索法 穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验,并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。 4.贪婪法 贪婪法是一种不追求最优解,只希望得到较为满意解的方法。贪婪法一般可以快速得到满意的解,因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪法常以当前情况为基础作最优选择,而不考虑各种可能的整体情况,所以贪婪法不要回溯。 5.分治法 把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。 6.动态规划法 动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的,用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是,将原问题分解为相似的子问题,在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础,被广泛应用于计算机科学和工程领域。 7.迭代法 迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题(一般是解方程或者方程组)的过程,为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法。 [编辑本段]算法分类 算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法。 算法可以宏泛的分为三类: 有限的,确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务,但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。 有限的,非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而,对于一个(或一些)给定的数值,算法的结果并不是唯一的或确定的。 无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件,或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常,无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。 [编辑本段]举例 经典的算法有很多,如:"欧几里德算法,割圆术,秦九韶算法"。 [编辑本段]算法经典专著 目前市面上有许多论述算法的书籍,其中最著名的便是《计算机程序设计艺术》(The Art Of Computer Programming) 以及《算法导论》(Introduction To Algorithms)。 [编辑本段]算法的历史 “算法”即演算法的大陆中文名称出自《周髀算经》;而英文名称Algorithm 来自于9世纪波斯数学家al-Khwarizmi,因为al-Khwarizmi在数学上提出了算法这个概念。“算法”原为"algorism",意思是阿拉伯数字的运算法则,在18世纪演变为"algorithm"。欧几里得算法被人们认为是史上第一个算法。 第一次编写程序是Ada Byron于1842年为巴贝奇分析机编写求解解伯努利方程的程序,因此Ada Byron被大多数人认为是世界上第一位程序员。因为查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)未能完成他的巴贝奇分析机,这个算法未能在巴贝奇分析机上执行。 因为"well-defined procedure"缺少数学上精确的定义,19世纪和20世纪早期的数学家、逻辑学家在定义算法上出现了困难。20世纪的英国数学家图灵提出了著名的图灵论题,并提出一种假想的计算机的抽象模型,这个模型被称为图灵机。图灵机的出现解决了算法定义的难题,图灵的思想对算法的发展起到了重要作用的。

马铭芳 2019-12-02 01:19:58 0 浏览量 回答数 0

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问题定义 A -> B 发起TCP请求,A端为请求侧,B端为服务侧TCP 三次握手已完成TCP 三次握手后双方没有任何数据交互B 在无预警情况下掉线(类似意外掉电重启状态) 问题答案 A侧的TCP链路状态在未发送任何数据的情况下与等待的时间相关,如果在多个超时值范围以内那么状态为established;如果触发了某一个超时的情况那么视情况的不同会有不同的改变。 一般情况下不管是KeepAlive超时还是内核超时,只要出现超时,那么必然会抛出异常,只是这个异常截获的时机会因编码方式的差异而有所不同。(同步异步IO,以及有无使用select、poll、epoll等IO多路复用机制) 原因与相关细节 大前提 基于IP网络的无状态特征,A侧系统不会在无动作情况下收到任何通知获知到B侧掉线的情况(除非AB是直连状态,那么A可以获知到自己网卡掉线的异常) 在此大前提的基础上,会因为链路环境、SOCKET设定、以及内核相关配置的不同,A侧会在不同的时机获知到B侧无响应的结果,但总归是以异常的形式获得这个结果。 <关于内核对待无数据传递SOCKET的方式> 操作系统有一堆时间超级长的兜底用timeout参数,用于在不同的时候给TCP栈一个异常退出的机会,避免无效连接过多而耗尽系统资源 其中,TCP KeepAive 特性能让应用层配置一个远小于内核timeout参数的值,用于在这一堆时间超长的兜底参数生效之前,判断链路是否为有效状态。 <关于超时的各个节点> 以下仅讨论三次握手成功之后的兜底情况 TCP链路在建立之后,内核会初始化一个由<nf_conntrack_tcp_timeout_established>参数控制的计时器(这个计时器在Ubuntu 18.04里面长达5天),以防止在未开启TCP KeepAlive的情况下连接因各种原因导致的长时间无动作而过度消耗系统资源,这个计时器会在每次TCP链路活动后重置 TCP正常传输过程中,每一次数据发送之后,必然伴随对端的ACK确认信息。如果对端因为各种原因失去反应(网络链路中断、意外掉电等)这个ACK将永远不会到来,内核在每次发送之后都会重置一个由<nf_conntrack_tcp_timeout_unacknowledged>参数控制的计时器,以防止对端以外断网导致的资源过度消耗。(这个计时器在Ubuntu 18.04里面是300秒/5分钟) 以上两个计时器作为keepalive参数未指定情况下的兜底参数,为内核自保特性,所以事件都很长,建议实际开发与运维中用更为合理的参数覆盖这些数值 <关于链路异常后发生的操作> A侧在超时退出之后一般会发送一个RST包用于告知对端重置链路,并给应用层一个异常的状态信息,视乎同步IO与异步IO的差异,这个异常获知的时机会有所不同。 B侧重启之后,因为不存有之前A-B之间建立链路相关的信息,这时候收到任何A侧来的数据都会以RST作为响应,以告知A侧链路发生异常 RST的设计用意在于链路发生意料之外的故障时告知链路上的各方释放资源(一般指的是NAT网关与收发两端);FIN的设计是用于在链路正常情况下的正常单向终止与结束。二者不可混淆。 关于阻塞 应用层到底层网卡发送的过程中,数据包会经历多个缓冲区,也会经历一到多次的分片操作,阻塞这一结果的发生是具有从底向上传递的特性。 这一过程中有一个需要强调的关键点:socket.send这个操作只是把数据发送到了内核缓冲区,只要数据量不大那么这个调用必然是在拷贝完之后立即返回的。而数据量大的时候,必然会产生阻塞。 在TCP传输中,决定阻塞与否的最终节点,是TCP的可靠传输特性。此特性决定了必须要有ACK数据包回复响应正确接收的数据段范围,内核才会把对应的数据从TCP发送缓冲区中移除,腾出空间让新的数据可以写入进来。 这个过程意味着,只要应用层发送了大于内核缓冲区可容容纳的数据量,那么必然会在应用层出现阻塞,等待ACK的到来,然后把新数据压入缓冲队列,循环往复,直到数据发送完毕。

九旬 2020-05-24 22:22:41 0 浏览量 回答数 0

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BRD文档(商业需求文档) 定义:BRD 是英文”Business Requirement Document“的缩写,根据英文直译过来就是”商业需求文档“的意思,指的就是基于商业目标或价值所描述的产品需求内容文档(报告),其核心的用途就是用于产品在投入研发之前,由企业高层作为决策评估的重要依据。一般来说全新的产品、未来发展有潜力的产品提供BRD! 真相君:市场前景无限大;用户需求未满足;同类竞品没做到;好机会啊,老板 MRD(市场需求文档) 定义:MRD 是英文”Market Requirements Document“的缩写,根据英文直译过来就是”市场需求文档“的意思,主要是描述什么样的功能和特点的产品(包含产品版本)可以在市场上取得成功。一般新功能的实现,上线新的产品提供MRD! 真相君:老板,市场真的很大,产品路线图我都规划好了,我们按照产品路线发展,肯定能成。 PRD(产品需求文档) 定义:PRD 是英文”Product Requirement Document“的缩写,根据英文直译过来就是”产品需求文档“的意思, PRD文档是产品项目由“概念化”阶段进入到“图纸化”阶段的最主要的一个文档,其作用就是“对MRD中的内容进行指标化和技术化”,这个文档的质量好坏直接影响产品能否顺利的实施完成。一般产品的功能改善、产品的细节说明提供PRD文档! 真相君:确保文档可读性;名词不要有歧义;从概念到图纸化;设计开发全靠它。 用户场景 用户场景是什么?是人物、时间、地点、欲望、手段五要素所组成的特定关系。在xx时间(when),xx地点(where),特定类型的用户(who)萌发了某种欲望(desire),会想通过某种手段(method)来满足欲望。 真相君:产品原型很简单;洞察用户才最难;带入场景去分析;用户心理全了然 MVP 简单的说法就是用最小的成本开发出可表达项目创意、可用且能用于表达核心理念的原型产品,功能极简而且能用于快速验证想法的最小化产品。 真相君:糟了,老板明天要验收;别慌,他不懂技术;咱先拿个半成品忽悠他。 灰度发布 定义:灰度发布(又名金丝雀发布)是指让一部分用户继续用产品特性A,一部分用户开始用产品特性B,如果用户对B没有什么反对意见,那么逐步扩大范围,把所有用户都迁移到B上面来。灰度发布可以保证整体系统的稳定,在初始灰度的时候就可以发现、调整问题,以保证其影响度。经常与A/B测试一起使用,用于测试选择多种方案。 真相君:不知新版发布会不会挨骂?;找群白鼠测一下;如果反馈还不错;那就逐步推出它。 用户研究 定义:用户研究是指通过对用户的任务操作特性、知觉特征、认知心理特征的研究,使用户的实际需求成为产品设计的导向,使您的产品更符合用户的习惯、经验和期待。 在互联网领域内,用户研究主要应用于两个方面: 对于新产品来说,用户研究一般用来明确用户需求点,帮助设计师选定产品的设计方向; 对于已经发布的产品来说,用户研究一般用于发现产品问题,帮助设计师优化产品体验。 真相君:用户研究不简单;定性定量都精通;还得数据来建模;产品决策要靠它。 用户画像 定义:用户画像就是你的粉丝群体属性的数据,比如性别、学历、职业、收入水平、手机型号、兴趣爱好等等。是根据用户在互联网留下的种种数据,主动或被动地收集,最后加工成一系列的标签。 真相君:平时上网别乱点;行为历史有记录;根据数据贴标签;再想撕掉难上天 A / B测试 定义:AB测试是为Web或App界面或流程制作两个(A/B)或多个(A/B/n)版本,在同一时间维度,分别让组成成分相同(相似)的访客群组(目标人群)随机的访问这些版本,收集各群组的用户体验数据和业务数据,最后分析、评估出最好版本,正式采用。 真相君:不知道功能上线后效果好不好,先找一部分用户测试看看,好了再全面推广。 UCD 定义:(User Centered Design)是一种设计思维、模式,指以用户为中心的设计。是在设计过程中以用户体验为设计决策的中心,强调用户优先的设计模式。 真相君:先不要考虑盈利,先让用户用的爽再说。 智能推送 定义:将用户“个性”和“商品、服务、内容”属性进行精准的匹配,达到用户所见即所需所想的目的,缩短了信息触达用户的路径,减少用户流失,促进用户快速转化。 真相君:你想看什么,就给你推送什么。 AIOT 定义:智联网(AIOT,是AI + IOT物联网的结合) 2018年开始崛起,核心是能够运用大量传感设备,综合语音、视觉、动作、温度等数据,实现IOT设备的全自然化的人机交互。 真相君:物联网喊了好多年;体验提升太有限;如今终于有突破;人机交互成关键。 AM敏捷开发 定义:以用户的需求进化为核心,采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。在敏捷开发中,软件项目在构建初期被切分成多个子项目,各个子项目的成果都经过测试,具备可视、可集成和可运行使用的特征。换言之,就是把一个大项目分为多个相互联系,但也可独立运行的小项目,并分别完成,在此过程中软件一直处于可使用状态。 真相君:一点点来,不要想一口吃个胖子。 PLC 定义:产品生命周期(Product Life Cycle),简称PLC,是产品的市场寿命,即一种新产品从开始进入市场到被市场淘汰的整个过程。这个过程其实就是经历了一个从“启动、成长、成熟一直到衰退”的阶段。 真相君:一个产品四阶段;阶段策略各不同;快速验证和开发;尽力延长成熟期。 可用性测试 定义:让一群具有代表性的用户对产品进行典型操作,同时观察员和开发人员在一旁观察,聆听,做记录。 真相君:观察用户使用产品。 商业闭环 定义:商业闭环是围绕着顾客一系列关联性消费需求,逐一提供相应的产品予以满足的商业模式。主要在商业体系中营造循环圈,各个环节都可以相互依靠,既可以作为个体支撑点也可以协同合作。 真相君:产品分步走;逻辑真是乱;怎么讲清楚;就得靠闭环! 互联网上半场/下半场 定义: 互联网上半场即消费互联网时代,注重的是入口和流量,线上打造; 而下半场即产业互联网时代,注重的是服务和价值,线上线下充分融合。 真相君:上半场玩的是流量,现在流量已经被占完,再看产业和互联;线上线下共融合;下半场来临! CRUD 创建(Create)、检索(Retrieve)、更新(Update)、删除(Delete),有时候也简称“增删改查”这是面向对象设计中最常用的4个基本方法。说来这是数据库里的必备的知识,但作为互联网公司的产品经理,这也是经常会提起的功能点。 真相君:就是后台功能操作分为:增删改查和搜索。 用户任务的闭环 定义:指的是一系列帮助用户完成任务的环节,这些环节可以应对任务可能出现的各种情况。 真相君:就是用户做一件事情要能做完。 KPI 定义:KPI绩效考核,又称“关键业绩指标”考核法,是企业绩效考核的方法之一。这种方法的优点是标准比较鲜明,易于做出评估。它的缺点是对简单的工作制定标准难度较大,缺乏一定的定量性。 真相君:就是给你分配的任务。 蓝海与红海 定义:所谓蓝海,指的是未知的市场空间,即尚未有人涉足,或是只有极少人涉足并且还没有做出太大成绩的市场。这样的市场,如果成功进入,则会是一段绝佳的时期,因为这段时间内你处于绝对的垄断地位,直到你的竞争对手赶上来。做好核心业务,做足差异化,能够帮助你将你的蓝海时段尽可能地延长,保证你的利益。 所谓红海,指的是已经发展的比较成熟,竞争非常激烈的市场。通常红海里的新人很难在短时间内做出成就,除非你在某一方面比你的竞争对手优势更大,或者你让投资人和初期用户看到了你巨大的发展潜力,又或者你在另一片红海中有着极佳的口碑,现在跨界进入这个行业。 真相君:蓝海就是竞争没那么激烈,红海就是竞争很激烈,刺刀见红。 进入壁垒 定义:进入壁垒值得是进入某一市场的难度,这一高度取决于自身的技术、成本、对特定资源的占有情况,以及对手的发展程度。 真相君:就是进入的门槛到底。 商业价值 定义:商业价值指的是一款产品如何创造价值。 真相君:就是如何赚钱。 墨菲定律 定义:事情如果有变坏的可能,不管这种可能性有多小,它总会发生。 真相君:越怕出事,越会出事。 放到互联网行业通常就是这样: 凡是输入框,都会遭遇灌水、SPAM、脚本注入 凡是积分,都会被刷 凡是推到网站首页的内容,都会出现色情、政治 凡是用户间沟通的渠道,都会被广告机器人利用 而对于项目管理而言,又可能是这样: 一项工作如果只有一个人负责,这个人肯定会休假或者离职 认为没有技术难点的地方,都会成为技术难点或性能瓶颈 羊群效应 定义:头羊往哪里走,后面的羊就跟着往哪里走。 真相君:说白了,其实就是从众心理。 破窗理论 定义:如果有人打坏了一幢建筑物的窗户玻璃,而这扇窗户又得不到及时的维修,别人就可能受到某些示范性的纵容去打烂更多的窗户。 真相君:环境中的不良现象如果被放任存在,会诱使人们仿效,甚至变本加厉。 二八定律 定义:也叫巴莱多定律,19世纪末20世纪初意大利的经济学家巴莱多认为,在任何一组东西中,最重要的只占其中一小部分,约20%,其余80%尽管是多数,却是次要的。社会约80%的财富集中在20%的人手里,而80%的人只拥有20%的社会财富。80%的回报来源于20%的有效付出。这种统计的不平衡性在社会、经济及生活中无处不在,这就是二八法则。 真相君:一个人的时间和精力都是非常有限的,要想真正做好每一件事情几乎是不可能的,要学会抓住主要矛盾,合理分配我们的时间和精力。要想面面俱到还不如重点突破,把80%的资源花在能出关键效益的20%的方面,这20%的方面又能带动其余80%的发展。 马太效应 定义:指强者愈强,弱者愈弱的现象。《圣经—马太福音》中有一句名言:凡有的,还要加给他,让他有余;没有的,连他所有的,也要夺过来。社会学家从中引申出马太效应这一概念,用以描述社会生活领域中普遍存在的两极分化现象。 真相君:好的愈好,坏的愈坏,多的愈多,少的愈少。

剑曼红尘 2020-04-09 14:21:15 0 浏览量 回答数 0

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HiTSDB高性能时间序列数据库产品解析

福利达人 2019-12-01 21:09:24 4058 浏览量 回答数 0

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内核是1指最基本最核心的基础模块部分,微内核具有概念极少、通用性极强、代码量极少的特征。 内核要做到"微"极端困难。微内核必定是建立在一个极端高明的抽象之上。第一个难点在于抽象的普适性,一个框架提出或主张一套概念,如果这个抽象概念体系能够涵盖尽可能广泛普遍的需求与场景,才能说具有普适性。从某种意义上讲,普适性也就是 "完备性"。 第二个难点在于抽象概念数量的极少化。例如某套抽象概念具有普适性,但却使用了 100 个概念去描述我们所面对的真实世界。这显然会增加学习成本,降低用户体验。抽象的普适性与极小化缺一不可。 具体到 jfinal 项目,核心只使用了 Controller、Model、Render、Interceptor、Handler、Plugin这六个概念,但却可以满足无限的需求场景,在保障了概念极小化的同时,具有极高的普适性。这六个抽象概念,删掉任何一个都不可以,添加新概念就显得多余(Plugin已经涵盖了大粒度类型的无穷扩展性)。这也是 "大道至简"、"少即是多" 的美妙诠释。 回过头去看一些其它框架,例如一个 AOP 的实现,用到的概念通常有:Aspect、 Advice、 Joinpoint、 Poincut、Introduction、Weaving、Around 等等,而 jfinal 用 Interceptor 这个概念就打完收工了。 JFinal 的 API 引导式配置,是指用 api 调用的形式进行配置,但并不是说将配置写死在程序中,例如看下面的例子: public void configConstant(Constants me) { boolean devMode = PropKit.getBoolean("devMode"); me.setDevMode(devMode); } 上例中的devMode 配置的值是从外部配置文件中加载进来的,并不是写死在程序中的,而这个外部配置文件,你可以采用你自己喜欢的方式,例如 jfinal 提供的 PropKit 工具加载 key=value形式的配置,也可以使用自己心爱的 xml 配置方式,自主定义配置格式。强调一下:API 引导式配置与配置写死在程序中毫无关系可言。 上例中API 引导配置部分是指 me.setDevMode(...) 这个方法,之所以称之为引导式配置,是指当你输入 "me." 这三个字符时,IDE 的代码提示会引导你有哪些可以用于配置的方法,而且方法上面有注释说明配置的含义。除了注释上有说明,方法名称以及方法参数名也在告诉你这个参数的意义。 总的来说 API 引导式配置的目的就是降低学习成本、提升开发效率,但同时也极度自由化地兼顾了外部XML、properties 配置。 通过这种方式就不仅可以降学习成本,而且也可以避免手误输错配置项。上面的例子表明,jfinal 引导式配置不是说将配置写在代码中,上例中的 devMode 这个值是从外部配置文件中得到的。 ######说下我的理解。jfinal作为框架,用代码来配置没问题的。而你说的也对,那么其实只要你在你的代码中留出给xml配置的 必要接口就可以了。一个项目哪用得框架级那么细致的配置,基本上大方向能配就可以了。######微内核指jar包小,依赖少。API 引导式配置有代码提示,xml写好dtd也有提示,缺点就是不直观,写在properties文件里,没有上下文,只有一个key-value。不知道哪个类要用到这个配置。把jfinalconfig这个类里面的每个方法都做成一个spring的bean###### 微内核就是jfinal2.2核心包300k. 你看看其他框架300k能够么。 ###### 微 就是小, jfinal 只是在web开发过程中,封装了MVC,数据库操作等必须功能,相对原来传统的spring,更简单,拓展性更强,相对spring等框架的过度设计,代码简洁明了; 在jfinal的插件基础上,你可以继续封装适合自己的业务框架,实现你自己所为的xml配置开发。 研究jfinal 参考设计模式之后 ,对自己的代码功底很有帮助。 ######你们有看过jfinal的源码吗?

爱吃鱼的程序员 2020-06-03 13:43:45 0 浏览量 回答数 0

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李沃晟 2019-12-01 21:41:36 607 浏览量 回答数 0
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