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The path of Learning
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面经记录——八股文
发表于2023-03-21|面经|Java•八股文•面经
为什么B+树要叫B+树,B+树的概念是什么?B+树是一种多路平衡查找树,常用于数据库和文件系统中的索引结构。B+树的名称中的B代表“Balanced”(平衡),而“+”代表B+树的一个特点,即在内部节点上只存储键值信息,而不存储数据记录的指针。因此,B+树比B树更适合磁盘存储,因为可以将更多的关键字放入内存中。 B+树的概念是将数据分成多个节点进行存储,每个节点中包含多个关键字和指向其他节点的指针。B+树的节点包含两种类型:内部节点和叶节点。内部节点存储关键字和指向子节点的指针,而叶节点存储关键字和指向数据记录的指针。B+树的所有叶节点按顺序链接在一起,形成一个链表,可以快速地遍历所有的数据记录。 B+树的搜索操作从根节点开始,递归地向下查找,直到找到包含所需关键字的叶节点。B+树支持插入、删除和更新操作,这些操作都需要保持B+树的平衡性和排序性质。B+树的平衡性保证了查询、插入、删除等操作的时间复杂度为O(log...
世界杯语录
发表于2022-12-01|随记|随记
生活当中往往是这样,一件看似不经意的小事,往往就是命运的转折。一次看似普通的再见,其实就是永别。 ——2010年世界杯小组赛 阿根廷—希腊“球王”马拉多纳率队冲击世界杯 只要你胸怀坚定的信仰,做好充分的准备,保持高昂的斗志,这个世界说不定会揭开它冰冷的面纱,向你露出灿烂的微笑。 ——2010年世界杯1/4决赛 苏亚雷斯“上帝之手”乌拉圭逆天翻盘加纳 人生当中成功只是一时的,失败却是主旋律,但是如何面对失败,却把人分成了不同的样子。有的人会被失败击垮,有的人能够不断地爬起来,继续向前。澳大利亚队是如此的,西班牙队也是如此。我想真正的成熟,应该并不是追求完美,而是直面自己的缺憾,这才是生活真正的本质。罗曼-罗兰说过的,这个世界上只有一种真正的英雄主义,那就是认清生活的真相,并且仍然爱着它。西班牙队重头再来吧,难道向上攀爬的那条路不是比站在顶峰更让人热血澎湃吗? ——2014年世界杯卫冕冠军西班牙爆冷出局 奖杯就在眼前,他们自己的面孔都已经印在了杯身上,呼吸甚至触摸到了杯座,但是却只差一步。 ——2014年世界杯决赛 梅西距冠军一步之遥...
基于数据增强的日志异常检测
发表于2022-11-29|日志异常检测|深度学习•日志异常检测•GAN
1 思路可以考虑用GAN来生成日志信息(数据增强),进行数据增强后的数据集可以提高检测鲁棒性。 2 参考资料2.1 论文什么是日志异常检测:基于日志的异常检测技术综述《网络与信息安全学报》 什么是GAN(生成对抗网络):生成对抗网络《arXiv》 最基础的检测模型:DeepLog 改进1:LogAnomaly 改进2:LogRobust 在日志异常检测中使用到GAN的论文:LogGAN 论文可以在网上搜到很多别人已经翻译后的,可以省去自己翻译的时间,但是如果要精读论文的话,还是自己翻译一遍比较好,因为别人翻译的毕竟是别人的东西,自己总结的才能知道有没有漏缺。 2.2 代码GAN的python代码实现:GAN基于PyTorch的实现 基于深度学习的日志异常检测代码实现(包含3个方法):DeepLog+LogAnomaly+LogRobust 代码基本上从GitHub下载下来之后,配置相应的环境即可运行,但是如果要运行大的模型,还是需要一台比较好的机器(特指电脑显卡),笔记本一般只适合运行少量数据(例如10k条日志信息)。 2.3...
疫情下的魔幻世界
发表于2022-11-29|随记|随记
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Hexo常见报错
发表于2022-11-24|教程|Hexo
1 问题1Hexo出现error:spawn failed错误的解决方法 原因:git进行push或者hexo d的时候改变了一些.deploy_git文件下的内容。 解决办法: 1.1 解决方法一删除.deploy_git文件夹 执行命令 git config --global core.autocrlf false 重新执行Hexo命令 hexo cleanhexo ghexo d 1.2 解决方法二删除.deploy_git, public两个文件夹 重新执行Hexo命令 hexo cleanhexo ghexo d
Hexo搭建个人博客
发表于2022-11-19|教程|Hexo
1 环境安装1.1 安装HomeBrew使用brew镜像安装脚本 /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/ineo6/homebrew-install/raw/master/install.sh)" 可能会有安装提示失败,请自行Google 查看自己的MacBook是否安装brew,执行以下命令 brew 1.2 安装Node.js可以先查看自己的MacBook是否已经安装了Node node -v 如果没有安装,执行以下命令 brew install node 1.3 安装Hexo可以直接使用node安装hexo,【-g在全局进行安装】 npm install hexo-cli -g 1.4 安装git检查MacBook是否安装git git --version 如果没有安装,使用brew安装git brew install git GitHub账号的创建以及git的配置请自行Google 2 使用Hexo在本地创建一个文件夹,命名为“MyBlog”,在终端里面进入该文件夹 2.1...
Mac Book苹果电脑设置自定义壁纸文件夹Desktop Pictures
发表于2022-11-08|教程|Mac Book•MacOS
1、找到系统自带的壁纸文件夹,在桌面右键选中“更改桌面背景” 2、双击“桌面图片”,即可进入系统自带壁纸文件夹 3、由于系统10.15.*以后的版本不能直接复制图片到系统文件夹里面,我们需要在目录Macintosh HD/资源库下新建一个壁纸文件夹Desktop Pictures,自定义壁纸图片放这个文件夹里面。 4.在“桌面与屏幕保护程序”中选中+,将这个文件夹添加进去即可
Mac Book苹果电脑修改启动台应用程序图标排列
发表于2022-11-08|教程|Mac Book•MacOS
Mac自带的图标排列比较大,我们想把图标缩小一下 打开终端(terminal)并输入: 1、设置图标有多少列defaults write com.apple.dock springboard-columns -int 10 2、设置图标有多少行defaults write com.apple.dock springboard-rows -int 8 3、重置Launchpad,并重启defaults write com.apple.dock ResetLaunchPad -bool true;killall Dock 4、解决电脑重启之后启动台又变回去了,在终端输入以下命令rm ~/Library/Application\ Support/Dock/*.db && killall Dock defaults write com.apple.dock ResetLaunchPad -bool true && killall Dock 最后将系统默认的启动台里面的其他文件夹名称改一下就行
Markdown语法&常用数学公式
发表于2022-10-14|MarkDown|MarkDown
1 MarkDown语法1.1 标题标题以 # 开头,几个 # 就是几级标题,最多不超过 6 个: # 一级标题## 二级标题###### 六级标题 1.2 引用一段文字 如果需要引用一段文本;每行以 > 开头即可。 1.3 加粗、斜体、删除线两个 ** 包裹表示加粗,一个 * 包裹表示斜体,而 ~~ 包裹表示 删除线。我们来看一下实际的 效果 是如何的。 1.4 网址链接如果是一个网址,直接使用<>头尾包裹,比如 http://url.com。如果是指定了网址的名称,则是这样的格式: 链接的名称。 1.5 Todo List在 - 后面加上 [ ] 就是todo,已完成就是 [ x ] 这是一个普通的列表项 这是一个代办的事务 这是一个已经完成的事务 1.6 代码块反引号通常位于 ESC 键下方,三个反引号包裹,代表是一个 代码块。三个反引号后指定了代码语言 from settings import worldif world == 'mine': kept = keep(world) let myWorld =...
2017—DeepLog:通过深度学习对系统日志进行异常检测和诊断
发表于2022-06-07|论文阅读笔记|深度学习•论文•LSTM•日志异常检测
摘要利用长短时记忆(LSTM)的DeepLog神经网络模型,将系统日志建模为自然语言序列。允许DeepLog自动从正常执行中学习日志模式,并在日志模式偏离正常执行时根据日志数据训练的模型检测异常。此外,演示了如何以在线方式增量更新DeepLog模型,使其能够随着时间的推移适应新的日志。此外,DeepLog从底层系统日志构建工作流,以便一旦检测到异常,用户可以诊断检测到的异常并有效地执行根因分析。 1.介绍1.1 现有日志异常检测方法 基于Log信息计数的PCA聚类 通过获取不同的Log keys之间的共同的模式信息 基于工作流的方法以识别程序逻辑流程中的执行异常 1.2 难点(存在问题) 日志是非结构化的,在海量数据中进行在线异常检测具有挑战性 异常检测必须及时有效,同时还要具有普适性 Log信息是并发性的,由多线程或者并发产生的,所以导致没法用一个工作流去解决问题。 1.3 本文贡献 使用到的工具 递归神经网络(RNN):使用一个回路将上次状态的输出转发到当前输入,从而跟踪历史进行预测。 ...
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