避免专题
argodb自定义函数读取hdfs文件的注意点，避免FileSystem已关闭异常
一、问题描述 一位同学反馈，他写的argo存过中调用了一个自定义函数，函数会加载hdfs上的一个文件，但有些节点会报FileSystem closed异常，同时有时任务会成功，有时会失败。 二、问题分析 argodb的计算引擎是基于spark的定制化引擎，对于自定义函数的调用跟hive on spark的是一致的。udf要通过反射生成实例，然后迭代调用evaluate。通过代码分析，udf在
Qt: 详细理解delete与deleteLater (避免访问悬空指针导致程序异常终止)
前言 珍爱生命，远离悬空指针。 正文 delete 立即删除：调用 delete 后，对象会立即被销毁，其内存会立即被释放。调用顺序：对象的析构函数会被立即调用，销毁该对象及其子对象。无事件处理：如果在对象销毁过程中还涉及到信号和槽、事件处理等，直接 delete 可能会导致问题，尤其是在对象正在处理事件时。适用场景：适用于在确定对象已经不再被使用的情况下，并且不涉及异步处理或事件循环中的
理解C++全局对象析构顺序与 IPC 资源管理：避免 coredump
文章目录 0. 概述1. 问题背景2. 问题分析3. 解决方案：手动释放资源4. 深入剖析：为什么手动调用 `reset()` 有效？5. 延伸思考：如何避免全局对象带来的问题？6. 总结 0. 概述 在编写 C++ 程序时，使用全局或静态对象有时可能会导致不可预期的崩溃（如 coredump）。这类崩溃通常源于对象的析构顺序、资源的管理方式，以及底层资源（如 IPC 通道或共
真实案例分享：零售企业如何避免销售数据的无效分析？
在零售业务的数据分析中，无效分析不仅浪费时间和资源，还可能导致错误的决策。为了避免这种情况，企业必须采取策略来确保他们的数据分析工作能够产生实际的商业价值。本文将通过行业内真实的案例，探讨零售企业如何通过精心设计的数据策略和分析方法，借助商业智能BI工具，避免销售数据的无效分析，确保每一次分析都能为业务增长提供有力的支持。 文章中提到的BI数据分析工具分享给大家—— https://s.fan
避免Java程序中NullPointerException的技巧和最佳实践
Java应用中抛出的空指针异常是解决空指针的最好方式，也是写出能顺利工作的健壮程序的关键。俗话说“预防胜于治疗”，对于这么令人讨厌的空指针异常，这句话也是成立的。值得庆幸的是运用一些防御性的编码技巧，跟踪应用中多个部分之间的联系，你可以将Java中的空指针异常控制在一个很好的水平上。顺便说一句，这是Javarevisited上的第二个空指针异常的帖子。在上个帖子中我们讨论了Java中导致空指针异
引发蛀牙、避免蛀牙食物大全
引发蛀牙、避免蛀牙食物大全 引发蛀牙的食物大全： 糖果 糖浆 糖果棒 巧克力 碳酸饮料 果汁 口香糖 蜂蜜 蛋糕 甜点 薯片 脆饼干 果酱 果冻 蜜饯 蜜饯果干 避免蛀牙的食物大全： 高纤维蔬菜 水果 坚果 种子 高钙乳制品 高蛋白质肉类 高蛋白质鱼类 绿茶 水 蔬菜汤 鸡汤 酸奶 酸奶制品 奶酪 红薯 土豆 面包和全麦面包 芝士
Java - 通过枚举避免大量 if-else
文章目录 Java - 通过枚举避免大量 if-else前提背景枚举实现1、定义枚举2、代码优化 拓展： Java - 通过枚举避免大量 if-else 前提背景 最近写代码有一个方法需要根据不同的 key 值往 Map 集合里存储 url，代码如下： public static void getUrl(String key, Map<String, String
Kafka 为了避免 Full GC，竟然还在发送端设计了内存池，自己管理内存，太巧妙了...
一、开篇引出一个 Full Gc 的问题 在上一篇文章中，我们讲到了 Kafka 发送消息的八个流程，并且着重讲了 Kafka 封装了一个内存结构，把每个分区的消息封装成批次，缓存到内存里。 如下图所示： 上图中，整体是一个 Map 结构，Map 的 key 是分区，Map 的值是一个队列；队列里有一个个的小批次，里面是很多消息。 这样好处就是可以一次性的把消息发送出去，不至于来一条发送一条，
什么是回流与重绘，如何尽力避免
回流（reflow）和重绘（repaint）是浏览器渲染页面的两个不同过程。 回流概念（reflow） 当我们对 DOM 的修改引发了 DOM 几何尺寸的变化（比如修改元素的宽、高或隐藏元素等）时，浏览器需要重新计算元素的几何属性（其他元素的几何属性和位置也会因此受到影响），然后再将计算的结果绘制出来。这个过程就是回流（也叫重排）。【重新排列布局，即打碎重组】 重绘概念（repaint）
【技术警报】Redis故障启示录：当主节点宕机，如何避免数据“雪崩”？
在高并发的互联网世界中，Redis作为一个高性能的键值存储系统，常被用于缓存、消息队列等场景，为应用提速增效。然而，技术的光芒背后也隐藏着潜在的危机——今天，我们就来探讨一个真实发生的案例：Redis主节点意外宕机后，由于一系列配置与监控的疏漏，导致数据全部丢失，进而引发服务“雪崩”。这不仅是一个警示，更是一次深刻的技术反思。 事故背景 故事的主角是一个繁忙的在线服务平台，它依赖Redis处理
JVM避免频繁的GC
在编写代码时，完全避免垃圾收集（GC）是不可能的，因为Java（以及许多其他现代编程语言）的内存管理是基于自动垃圾收集的。然而，你可以通过一些最佳实践来减少GC的频率和开销，从而优化你的应用程序性能。以下是一些建议： 减少对象创建 尽可能重用对象，而不是每次需要时都创建新对象。 使用对象池来管理可重用对象的生命周期。 优化数据结构 选择合适的数据结构来存储数据，以减少内存占用和访问时间
【编程底层思考】如何检测和避免线程死锁
一、什么是线程死锁? 线程死锁发生在多个线程因为争夺资源而相互阻塞，导致程序无法正常结束的情况。例如，线程A持有资源2并等待资源1，线程B持有资源1并等待资源2，这样就形成了死锁。 二、如何检测死锁？ 使用jmap、jstack等命令行工具查看JVM的线程栈和堆内存情况，jstack可以显示死锁信息。使用VisualVM、JConsole等图形化工具进行排查。例如，JConsole可以连接到
C++ 的死锁问题的发生和避免
C/C++程序中产生死锁的原因很多，本文大致归纳了下面几类，分别做分析。 1.单线程/进程多次加锁导致死锁 单线程导致死锁的情况一般是由于调用了引起阻塞的函数，比如（copy_from_user()、copy_to_ser()、和kmalloc（）），阻塞后进行系统调度，调度的过程中有可能又调用了之前获取锁的函数，这样必然导致死锁。 还有一种就是自旋锁函数在没有释放锁马上又进行申请同一个自旋
企业如何避免六西格玛黑带培训陷入形式主义？
在开展六西格玛黑带培训的过程中，不少企业陷入了形式主义的泥潭，导致培训效果大打折扣。本文，深圳天行健企业管理咨询公司旨在分享如何避免六西格玛黑带培训陷入形式主义，确保培训成果真正转化为企业的生产力。 一、明确培训目标与期望成果 首先，企业必须清晰界定六西格玛黑带培训的目标与期望成果。这不仅仅是获得一纸证书，而是要通过培训培养出一批能够运用六西格玛方法论解决实际问题的精英团队。企业高层应亲自
条件变量：为什么要与互斥锁配套使用？为什么要使用while来避免虚假唤醒？
首先关于条件变量的引入： 假想在这样的情况下，多个线程需要等待某个条件才能继续工作（如生产者消费者模型中，消费者需要等待流水线上有产品后才能消费），如果只使用互拆锁，则多个线程要不停的查询流水线是否为空这个状态，并且查询这个操作需要加入临界区，因为流水线不仅同时有多个消费者，还有生产者在生产，不加锁的话可能出现两个甚至多个消费者对同一个产品动手的情况。这种不停查询的操作是很蠢的，因此引入了条件变
安装SSL证书能避免网络诈骗吗
时下互联网技术太不安全性了，前不久的如家、汉庭的数据泄漏。虚报网站地址导致用户的储蓄卡失窃，损害数十万元。互联网技术带来人们便捷的一起，也给我们的日常生活产生了极大的安全隐患。在网络时代， 安装SSL证书是否有用？能避免网络诈骗吗？一起来了解下。 ssl代表什么意思ssl是这种安全套接层协议书，大伙儿不必想歪了啊，关键运用真实身份公证和加密算法的双向方式，将网址使用者和网址保持完全一致，保证
大模型全量微调和LoRA微调详细说明，如何避免灾难性遗忘
在使用大模型进行微调时，特别是在语音识别、自然语言处理等任务中经常会遇到两个主要方法：全量微调和LoRA微调。全量微调涉及更新模型的所有参数，而LoRA（Low-Rank Adaptation）则专注于更新少量的参数来适应新的任务。这两种方法各有优缺点，并有不同的应用场景。 全量微调 1. 什么是全量微调？ 全量微调是指在微调阶段，更新模型中所有参数。这个过程通常在大规模数据集上进行，以适应
避免用户流失技术策略，用源码开发稳定拍卖直播软件平台
随着数字时代的到来，传统的拍卖方式正在经历一场深刻的变革。时下，一种新的趋势正在逐渐兴起——拍卖直播。这种模式结合了网络直播和在线拍卖的优势，让用户能够实时参与竞拍，感受紧张刺激的拍卖氛围。从艺术品到古董，甚至一些日常用品，都可以通过拍卖直播的形式找到它们的新主人。这种新型拍卖形式不仅吸引了大量的参与者，还为卖家提供了更加广阔的市场。 然而，在这场技术与商业结合的盛宴中，一个不容忽视的问题也
用合适的索引避免不必要的全表扫描
Oracle 数据库里大部分SQL优化的问题都可以增加或减少索引的方式来解决，但这绝不是全部。当目标SQL语句所要查询的只是目标表中的一部分数据时，通过创建合 适的索引就能够避免在没有索引的情况下为查询这一小部分数据而不得不采用全表扫描的操作，这样就降低了目标SQL语句的资源消耗，同时也会缩短了执行时 间。创建一张测试表及创建一个普通的单键值B树索引： 复制代码 复制代码 SQL> c
sql嵌套查询时避免报错的方式
在做嵌套查询时，如果嵌套的条件在另一张表中没有数据，则会报错。这时候可以用： ifnull(max(xx),'') 来进行处理。字符串也可以比较大小。 下面是代码： CONCAT((SELECT IFNULL(MAX(sf.SF_MC),'') FROM fc_sfb sf WHERE sf.SF_ID = b.ca_province) ,(SELECT IFNULL(MAX(sq.S
Unity Android 进阶之 【Android 添加一个启动动画】在Unity场景加载完之前，避免 【Unity 启动界面慢 黑屏时间长】的情况
Unity Android 进阶之 【Android 添加一个启动动画】在Unity场景加载完之前，避免 【Unity 启动界面慢 黑屏时间长的情况】 目录 Unity Android 进阶之 【Android 添加一个启动动画】在Unity场景加载完之前，避免 【Unity 启动界面慢 黑屏时间长的情况】 一、简单介绍 二、实现原理 三、效果简单预览 四、注意事项 五、该案
面试官问：消息被重复消费，怎么避免？有什么好的解决方案？
点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标” 后台回复"书"，获取 后台回复“k8s”，可领取k8s资料 消息中间件是分布式系统常用的组件，无论是异步化、解耦、削峰等都有广泛的应用价值。 我们通常会认为，消息中间件是一个可靠的组件——这里所谓的可靠是指，只要我把消息成功投递到了消息中间件，消息就不会丢。 即消息肯定会至少保证消息能被消费者成功消费一次，这是消息中间件最基本的特性之一。 也就是我们常
CV-CNN-2015：GoogleNet-V3【贡献：卷积核分解（Factorization）减少参数量，比如将7x7分解成两个一维的卷积（1x7,7x1）】【避免表达瓶颈，更深】
Inception V3一个最重要的改进是分解（Factorization），将7x7分解成两个一维的卷积（1x7,7x1），3x3也是一样（1x3,3x1），这样的好处，既可以加速计算，又可以将1个卷积拆成2个卷积，使得网络深度进一步增加，增加了网络的非线性（每增加一层都要进行ReLU）。 另外，网络输入从224x224变为了299x299。 参考资料： CNN模型合集 | 7
支付时有没有什么小技巧可以避免个人信息外泄
支付时保护个人信息的小技巧 在日常生活中，随着移动支付方式的普及，我们的支付手段越来越便捷，但同时也面临着个人信息泄露的风险。为了保护我们在支付时的个人信息不被外泄，以下是一些实用的支付小技巧。 选择安全的支付平台 首先，选择一个值得信任的支付平台至关重要。我们应该选择那些有着良好声誉和较高用户评价的平台，因为它们通常会有更为严密的数据加密和安全措施。在选择支付平台时，可以查阅相关资料和用户
![[Javascript]如何避免if深层次嵌套](https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/6fa5de00a6083f49b9c0effbd5347f65.jpeg)
[Javascript]如何避免if深层次嵌套
优化if-else语句 在日常开发中，当我们的判断条件过多的时候，经常会遇到这样的情况： 多重If-else嵌套 if(res.status === '200') {// do something} else if(res.status === '404') {// do something} else if(res.status === '500') {// do