Category: 计算机

在 Python 中寻找数据的众数 statistics.mode() 函数是 Python 中 statistics 模块的一部分，它返回数据集中出现次数最多的单个值（众数）。与 multimode() 不同，mode() 如果数据集包含多个众数（即多模态数据）或数据为空，则会引发错误。 以下是一些示例来说明 mode() 的行为： mode() 的语法 statistics.mode(data) data: 一个序列（例如 list、tuple），其中的元素是可散列的，用于确定众数。 示例 单一众数（单模态数据） from statistics import mode data = …

我一直是自己租用VPS服务器，然后搭建各种服务，比如博客就是Apache2+MySQL数据库。一般来说就是默认参数，没有去管，不过最近发现MySQL的性能参数都很保守，不能发挥整个服务器的性能。 然后我就网上搜索了一下，根据参数配置建议，用ChatGPT写了以下Python和BASH脚本。只需要在需要优化的服务器上，跑一下该脚本，然后就会显示参数配置，然后直接把参数添加到MySQL数据库配置参数文件上： /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf 然后运行: service mysql restart 重启MySQL服务器。 运行了几周，发现效果很好，博客反应速度也快了很多，这很大原因是根据了内存增加了MySQL缓存大小。 Python脚本优化MySQL数据库参数 把下面的Python脚本存成 mysql_config.py 然后运行 python3 mysql_config.py def get_total_ram(): with open('/proc/meminfo', 'r') as f: for line in f: if line.startswith("MemTotal:"): total_ram_kb …

前不久，力扣说我刷题刷了2000天，不是连续的，这个是一共刷的天数。2000天也就是5.479年。 我的力扣，欢迎围观：https://leetcode.com/u/justyy/ 注册力扣帐号是2013年10月10号，当天提交了6次。当时是在谢菲尔得/Sheffield。 后来就是断断续续，甚至有很长一段时间都没有刷，直到2019年3月2日开始才未间断刷到今天（当时拿着Ipad中午在美国通用电气的食堂里刷题）。2016年竟然4月份连续刷了25天，我已经忘记当时为啥这么有闲情逸致了。哦，当时已经搬到了剑桥/Fen Drayton了，可能在准备谷歌的面试。 019年在美国通用电气/General Electric工作的时候中午吃完饭在湖边着着IPAD刷题。 从2013年到2024的力扣刷题之路，一点点改变，一点点变好。 现在刷题是保持面试状态的好方法，就像飞机飞到高空时油耗已经减少，我希望自己能维持这个状态。每天打卡，哪怕有时只是拷贝代码，依然会稍微思考并熟悉解法和算法。每天坚持打卡还能积累积分，兑换力扣衬衫。 英文：Milestone: Leetcoding for 2000 Days 网友：以后每天比比看是cursor做得快 还是你快。 答：刷题的目的又不是比快。让脑子思考，训练脑子。 网友：惭愧，我在 GE时候天天打酱油，群主确是每天在刷题飞。 网友：看似不起波澜的日复一日让我们看到坚持的意义! 本文一共 475 个汉字, 你数一下对不对. 十年: 力扣刷题2000天. (AMP 移动加速版本) 赞赏我的几个理由. …

币圈的P站是Poloniex，前几年被孙宇晨收购了，它是一个交易所。我很久之前用过Poloniex，当时对其印象并不是很好。 不过，现在我对其好感增加，因为币安买下的coinmarketcap免费的接口就很多限制。 官方文档），这个接口的频率限制是一秒200次，很慷慨了。 https://api.poloniex.com/markets/price 能返回所有交易配对，比如这样的： 这个JSON返回的结构是一个数组，每个元素是个结构体，也就是一个币价的具体配对信息，我们可以看成是一条边Edge两个顶点Vertice，这样就是一个图结构（带权图 Weighted Graph，权值就是兑换价格），虽然给的是单边，但其实是个双向的，比如USD_BTC得值可以反过来推得BTC到USD的价格。我们可以设计一个算法，从币价A到币价B，可以通过BFS广度优先搜索算法来获取价格。比如有配对A_B、B_C、C_D我们就可以获得A_D的值。 深度优先搜索算法DFS也可以，不过这个算法会返回找到的第一条路径，并不能保证是最短的，最短的确实是最准确的，因为链也长，转换精度就会下降。 当然，可能存在多条路径，最理想的状态是把这些路径都求出来，取个平均啥的，不过这样就得暴力搜索所有的路径了，算法时间复杂度就会比较高。 以下是BFS广度优先算法的代码，Javascript的，可以用于网页前端或者NodeJs后端，甚至是CloudFlare Serverless Worker或者是其它无服务框架：Azure Function、AWS Lambda等。 const fetch = require('node-fetch'); async function getTicker(a, b) { try { const response = …

在系统设计面试中，可用性百分比是软件工程师应该熟悉的基本知识。 在系统可靠性领域（System Availability），99.9% 或 99.99% 之类的可用性百分比是关键的基准。但是这些数字究竟意味着什么？它们又如何转化为实际停机时间（Downtime）？以下介绍了如何计算与不同可用性水平相关的停机时间，并使用示例来说明 99.9%、99.99% 和其他可用性目标所带来的预期。 什么是可用性百分比？ 可用性百分比表示系统在给定时间段（通常是一年、一月或一天）内预计正常运行的时间比例。例如，99.9% 的可用性意味着系统在指定期间内可以停机 0.1% 的时间。 可用性百分比和停机时间 以下是根据不同时间段的可用性百分比计算停机时间的方法： 确定总时间周期：选择参考周期： 年：365 天，或 31,536,000 秒（365 天 × 24 小时 × 60 分钟 × 60 …

在 C++ 中，std::future 和 std::async 是 C++11 标准 并发库的一部分。它们允许您异步/Asynchronous运行任务并在稍后获取结果，非常适合编写非阻塞代码和并行化计算。以下是它们的工作原理和典型用法。 C++ std::async std::async 是一个高级函数，允许您异步启动一个任务（一个可调用对象，如函数或 lambda）。您指定要运行的函数，std::async 返回一个表示该 函数结果的 std::future。您可以稍后获取该结果，无论是任务完成时还是您需要时。 #include <iostream> #include <future> #include <chrono> int compute() { std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2)); // 模拟工作 …

要使用 dd 命令测试磁盘速度，可以写入一个临时文件并测量写入和读取速度。以下是一些示例： 测试写入速度 此命令将 1GB 文件写入磁盘，并提供写入速度： dd if=/dev/zero of=testfile bs=1G count=1 oflag=dsync if=/dev/zero 使用空字节源。 of=testfile 指定输出文件。 bs=1G 设置块大小为 1 GB。 count=1 指定只写入一个块。 oflag=dsync 确保数据实际写入磁盘，从而提供更准确的速度测量。 示例输出： 1+0 records in …