在第 1 部分中，我们讲解了 Kubernetes 的核心组件，Kubernetes 是一种开源容器编排器，用于在分布式环境中部署和扩展应用程序；我们还讲解了如何在集群中部署一个简单的应用程序，然后更改其副本数量以扩大或缩小其规模。 在本文中，我们将为您深入讲解 Kubernetes 提供的网络和监
挑战最通俗的KMP算法讲解 什么是 \(KMP\) KMP是一种用于模式串匹配问题的算法。 给出一个文本串和模式串，查询模式串在文本串中的(出现次数、出现位置等等)的问题称为“模式串匹配问题”。 KMP算法的本质是：针对模式串构建一个特定的数组，用于在匹配失败时减少后续匹配过程中的无用比较，可以将时
背景 在前面三节中已经讲到如何将我们的应用部署到 k8s 集群并提供对外访问的能力，x现在可以满足基本的应用开发需求了。 现在我们需要更进一步，使用 k8s 提供的一些其他对象来标准化我的应用开发。 首先就是 ConfigMap，从它的名字也可以看出这是用于管理配置的对象。 ConfigMap 不管
Python内置对象(一) 分多次讲解 这部分相对比较简单，偶尔一些特殊的做法会强调下(前面加★) 总览 builtins = [_ for _ in dir(__builtins__) if not _[0].isupper() and _[0] != '_'] print('一共有{}个内置对象
# 扩展中国剩余定理 [TOC] 讲解扩展之前，我们先叙述一下普通的中国剩余定理 > “China Remain Theory” 也叫做**孙子定理** > > 难得是以中国命名的定理~~，谁敢不掌握~~ ## 中国剩余定理 > 中国剩余定理通过一种非常精巧的构造求出了一个可行解 > > 但是毕竟是
# 计算几何 ## 向量 > 高一知识，略讲。 #### 向量外积 若 $\vec x = (x_1, y_1), \vec y = (x_2, y_2)$，则有 $\vec x \times \vec y = x_1 y_2 - y_1 x_2$。 或者表示为 $|\vec x||\vec y|
本文博主给大家详细讲解一波 MySQL8 的新特性：**窗口函数**，相信大伙看完一定能有所收获🤓。 - 本文提供的 sql 示例都是基于 MySQL8，由博主亲自执行确保可用 - 博主github地址：http://github.com/wayn111 ，欢迎大家关注，点个star # 简介 M
## 简介 单例模式是一种常用的软件设计模式，用于创建类型。通过单例模式的方法创建的类在当前进程中只有一个实例。单例模式的类只能允许一个实例存在。单例模式的作用是保证在整个应用程序的生命周期中，任何一个时刻，单例类的实例都只存在一个。 组成部分： 1. 私有化构造方法。 2. 私有化内部实例。 3.
本文博主给大家讲解一道网上非常经典的多线程面试题目。关于三个线程如何交替打印ABC循环100次的问题。 > 下文实现代码都基于Java代码在单个JVM内实现。 ## 问题描述 给定三个线程，分别命名为A、B、C，要求这三个线程按照顺序交替打印ABC，每个字母打印100次，最终输出结果为： ``` A
现网中遇到很多小伙伴不清楚字符串与进制之间的转换方法，其实在GaussDB(DWS)中，进制转换是非常方便的。
摘要：本文主要为大家讲解3种J.U.C组件扩展。 本文分享自华为云社区《【高并发】J.U.C组件扩展》，作者： 冰 河。 1.FutureTask FutureTask是J.U.C(java.util.concurrent)下的，但不是AQS(AbstractQueuedSynchronizer)的
摘要：本文主要通过实例讲解如何通过gs_cpuwatcher.sh 脚本寻找CPU占用高语句。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS) gs_cpuwatcher.sh 脚本如何寻找CPU占用高语句》，作者：fighttingman。 【工具名称】 gs_cpuwatcher 【功能描述】
摘要：本文主要为大家讲解在Python开发中常见的几种数据结构。 本文分享自华为云社区《Python的常见数据结构》，作者： timerring 。 数据结构和序列 元组 元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值： In [1]: tup = 4,
摘要：这篇文章将详细讲解图像形态学知识，主要介绍图像腐蚀处理和膨胀处理。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 四十七.图像增强及运算篇之腐蚀和膨胀详解》，作者： eastmount 。 一.形态学理论知识 数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形状特征，并出去不相干的结构。数学
摘要：本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM》，作者：汀丶 。 1.
摘要：本文主要为大家讲解关于深度学习中几种模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT。 本文分享自华为云社区《深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBE
摘要：本文主要为大家讲解在数仓性能调优过程中，关于大宽表关联MERGE性能优化过程。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优：大宽表关联MERGE性能优化》，作者：譡里个檔。 【业务背景】 如下MERGE语句执行耗时长达2034s MERGE INTO sdifin.hah_ae_l
Nginx已经广泛应用于J-one和Jdos的环境部署上，本文对Nginx的常用的配置和基本功能进行讲解，适合Nginx入门学习。
本文旨在从0到1的讲述一下我们团队在做系统可观测性过程中所沉淀下来的一整套解决方案，收效甚巨，不敢苟藏，当公之于众，共建吾辈光明之未来。
