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电压采集
module Voltage_Meas ( input clk, input rst_n, output adc_cs, output adc_clk, input adc_dat, output [8:0] seg_1, output [8:0] seg_2 ); wire clk_24mhz; PLL pll ( .CLKI (clk ), //12MHz系统时钟输入 .CLKOP (clk_24mhz ) //24MHz两种段错误（Segment Fault）（SIGSEGV）
近期调试过程中，遇到两种段错误（Segment Fault） （一）数组越界 void func2（uint8_t* array） { uint8_t size = readfromoutside(); uint8_t* buff = readfromoutside(); memcpy(array, buff, size); return; } void func1（） { uint8_t array[32]={0}; func2(acurrenthashmap1.7
ConcurrentHashMap采用了分段锁的设计，当需要put元素的时候，并不是对整个hashmap进行加锁，而是先通过hashcode来知道要放在哪一个分段中，然后对这个分段进行加锁，所以当多线程put的时候，只要不是放在一个分段中，就没有锁竞争，实现真正的并行插入。相比于对整个Map加锁的设计，分段锁大大的提android 动态添加 fragment
按钮点击触发： public void execute(View view) throws Exception { FragmentManager fm = getFragmentManager(); FragmentTransaction ft = fm.beginTransaction(); ft.add(R.id.fragmentContainer, new segment(), "HELLO");//R.id.fragmentContMaximum Segment Sum After Removals
Maximum Segment Sum After Removals You are given two 0-indexed integer arrays $nums$ and $removeQueries$, both of length $n$. For the $i^{th}$ query, the element in $nums$ at the index $removeQueries[i]$ is removed, splitting $nums$ into different segment关于GreenPlum的构架
Greenplum数据库是一种大规模并行处理（MPP）数据库服务器，其架构特别针对管理大规模分析型数据仓库以及商业智能工作负载而设计。 MPP（也被称为shared nothing架构）指有两个或者更多个处理器协同执行一个操作的系统，每一个处理器都有其自己的内存、操作系统和磁盘。Greenplum使用这种jwt
jwt（JSON Web Tokens），是一种开发的行业标准 RFC 7519 ，用于安全的表示双方之间的声明。目前，jwt广泛应用在系统的用户认证方面，特别是现在前后端分离项目。 1. jwt认证流程 在项目开发中，一般会按照上图所示的过程进行认证，即：用户登录成功之后，服务端给用户浏览器返回一个token，以后用户Java并发容器和框架
1、ConcurrentHashMap的实现原理和使用 1.1、使用ConcurrentHashMap的原因： （1）线程不安全的HashMap：HashMap在并发操作的时候执行put操作会引起死循环，是因为多线程会导致HashMap的Entry链表会形成环形的数据结构，一旦形成环形的数据结构，Entry的next节点永不为空，就会产生死循环获取entrESP32 OTA（3）
app 镜像格式 链接：App Image Format - ESP32 - — ESP-IDF 编程指南 v4.4.1 文档 (espressif.com) 一个app镜像由下列结构组成： esp_image_header_t结构体描述了SPI flash的模式和内存段的计数。 esp_image_segment_header_t结构体描述了每个段，长度和位于ESP32内存中位置。跟随数据线段树 Segment Tree
线段树（Segment Tree）是一种二叉树形态的数据结构。 用于存储区间或线段，并且允许快速查询结构内包含某一点的所有区间信息。 过程类似于归并排序，通过递归实现。 线段树的基本操作： 建立线段树：复杂度O(n)，递归建立，从叶节点→根 区间查询：复杂度O(log n)，递归查找，从根→叶节点 区间修改：复记一次 .NET 某电厂Web系统 内存泄漏分析
一：背景 1. 讲故事 前段时间有位朋友找到我，说他的程序内存占用比较大，寻求如何解决，截图就不发了，分析下来我感觉除了程序本身的问题之外，.NET5 在内存管理方面做的也不够好，所以有必要给大家分享一下。 二：WinDbg 分析 1. 托管还是非托管泄漏 这个还是老规矩 !address -summary 和 !eeheGreenplum运维经验
数据读写慢--分布键 greenplum数据库的master会根据分布列的哈希，分配计划给segment节点。 合理规划分布键，对greenplum数据库的表查询性能至关重要，在创建表的时候需要指定分布键；gp数据库如果发生表数据倾斜，则无法发挥gp数据库的MPP。 若选择的分布列数值分布不均匀这可能导致数据Java基础-集合篇
2.1.接口继承关系和实现 集合类存放于 Java.util 包中，主要有 3 种：set(集）、list(列表包含 Queue）和 map(映射)。 Collection：Collection 是集合 List、Set、Queue 的最基本的接口。 Iterator：迭代器，可以通过迭代器遍历集合中的数据 Map：是映射表的基础接口 2.2.List JavaXLNet
目录前言Permutation Language ModelPermutation Language Model如何建模使用经典的transformer是否能建模PLM使用Two-Stream Self-Attention建模PLM引入Transformer-XL的想法关于XLNet的一些TrickPartial PredictionMultiple Segment InputRelative Segment Encoding 前言 自回归为你推荐一款高效的IO组件——okio
前不久，三方组件库上新了一批JS/eTS组件，其中就包括okio组件。okio是一个可应用于HarmonyOS的高效IO库，它依托于系统能力，提供字符串的编解码转换能力，基础数据类型的读写能力以及对文件读写的支持。本期将为大家介绍okio的工作原理及使用方法。 一、okio的产生背景 IO，即输入输出（InJDK 1.7 ConcurrentHashMap 源码解析
作用 HashMap 在多线程环境中，扩容的时候可能会死循环；HashTable 只是简单粗暴的在方法上用 synchronized 进行同步，同一时刻，只会有一个线程获取到锁，其他线程全部阻塞（也有可能自旋），性能堪忧。所以 ConcurrentHashMap 诞生了。 结构 ConcurrentHashMap 是由 Segment 数组结构和 HashEntES的写入与查询的工作原理
一、ES写数据的大致步骤： 1、客户端发送请求过来一条数据（document） 随机选择集群中的一个节点Node2（此时Node2就是协调节点），对数据hash一下，来决定数据要写到哪个shard上去 2、协同节点将数据路由到对应的primary shard上去 3、primary shard写完数据，并将数据同Number of Groups （区间重叠问题（时间线性）+贪心优化时间复杂度+优先队列（或者set））
大佬的题解：CodeCraft-22 and Codeforces Round #795 (Div. 2) A-E - 知乎 (zhihu.com) Number of Groups time limit per test2 seconds memory limit per test256 megabytes inputstandard input outputstandard output You are given n colored segments on the number line.理“ Druid 元数据”之乱
vivo 互联网大数据团队-Zheng Xiaofeng 一、背景 Druid 是一个专为大型数据集上的高性能切片和 OLAP 分析而设计的数据存储系统。 由于Druid 能够同时提供离线和实时数据的查询，因此Druid最常用作为GUI分析、业务监控、实时数仓的数据存储系统。 此外Druid拥有一个多进程，分布式架常用的缓存技术
1、常见的两种缓存 本地缓存：不需要序列化，速度快，缓存的数量与大小受限于本机内存 分布式缓存：需要序列化，速度相较于本地缓存较慢，但是理论上缓存的数量与大小无限（因为缓存机器可以不断扩展） 2、本地缓存 Google guava cache：当下最好用的本地缓存 Ehcache：spring默认集成的一个缓存，kafka日志文件体系梳理
一些必须提前知道的概念 patition kafka日志文件是以patition在物理存储上分割的 是topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列 是以文件夹的形式存储在具体Broker本机上 LEO 表示每个partition的log最后一条Message的位置 HW（HighWatermark）ConcurrentHashMap底层源码分析
上文讲到了hashmap的底层源码分析，可以了解到hashmap是线程不安全的。比如在场景多个线程同时调用put方法，会出现将前一个值给覆盖的现象。 在JDK1.7版本中，ConcurrentHashMap的数据结构是由一个Segment数组和多个HashEntry组成，主要实现原理是实现了锁分离的思路解决了多线程的ConcurrentHashMap的原理，jdk7和jdk8版本的区别
首先它和HashTable一样，是线程安全，但是HashTable底层是加了synchronized全局锁，而ConcurrentHashMap底层是分段锁实现的，比HashTable效率更高。 jdk7： 数据结构：ReentrantLock+Segment+HashEntry，一个Segment包含一个HashEntry数组，每个HashEntry又是一个链表结构 元素查询：二次haMap集合介绍
HashMap（数组+链表+红黑树） HashMap 根据键的 hashCode 值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快 的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。 HashMap 最多只允许一条记录的键为 null，允许多条记 录的值为 null。HashMap 非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写 HashMa如何建立自己的题库，实现往题库中输入问题、答案，且让题库随机出题
原理： 本人把题库用xml文件的方式存储，实际上就是xml的读取和写入的实现 示例题库： <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <root> <chapter id="1" name="网球"> <segment id="1"> <question>网球拍&l