 使用Rust与ClickHouse构建高效可靠的日志系统资源占用更小,性能更好 • 更友好的开源协议 系统介绍 • 多种接入方式 • Agent • Client • 查询 • LogQL • OpenTSDB • 其他功能 • 多租户 • 自定义索引 • 多维度统计 • 鉴权 • ... 系统介绍 • 写入 • 每天 100G • 磁盘 • 压缩比 1:13 • 内存 • Mencius • 200M左右 • ClickHouse •0 码力 | 19 页 | 2.66 MB | 1 年前3 使用Rust与ClickHouse构建高效可靠的日志系统资源占用更小,性能更好 • 更友好的开源协议 系统介绍 • 多种接入方式 • Agent • Client • 查询 • LogQL • OpenTSDB • 其他功能 • 多租户 • 自定义索引 • 多维度统计 • 鉴权 • ... 系统介绍 • 写入 • 每天 100G • 磁盘 • 压缩比 1:13 • 内存 • Mencius • 200M左右 • ClickHouse •0 码力 | 19 页 | 2.66 MB | 1 年前3
 Rust算法教程 The Algos (algorithms)集合。数组可以说是最基本的数据结构,在各种编程语⾔中都有对应。⼀个数组可以分解为 多个数组元素,按照数据元素的类型,数组可以分为整型数组、字符型数组、浮点型数组、 指针数组和结构数组等。数组还可以有⼀维、⼆维以及多维等表现形式。 2. 栈( Stack) 栈是⼀种特殊的线性表,它只能在⼀个表的⼀个固定端进⾏数据结点的插⼊和删 除操作。栈按照后进先出的原则来存储数据,也就是说,先插⼊的数据将被压⼊栈底,最后0 码力 | 270 页 | 8.46 MB | 1 年前3 Rust算法教程 The Algos (algorithms)集合。数组可以说是最基本的数据结构,在各种编程语⾔中都有对应。⼀个数组可以分解为 多个数组元素,按照数据元素的类型,数组可以分为整型数组、字符型数组、浮点型数组、 指针数组和结构数组等。数组还可以有⼀维、⼆维以及多维等表现形式。 2. 栈( Stack) 栈是⼀种特殊的线性表,它只能在⼀个表的⼀个固定端进⾏数据结点的插⼊和删 除操作。栈按照后进先出的原则来存储数据,也就是说,先插⼊的数据将被压⼊栈底,最后0 码力 | 270 页 | 8.46 MB | 1 年前3
 Hello 算法 1.1.0 Rust版的,那么它就满足决策树模型,通 常可以使用回溯来解决。 在此基础上,动态规划问题还有一些判断的“加分项”。 ‧ 问题包含最大(小)或最多(少)等最优化描述。 ‧ 问题的状态能够使用一个列表、多维矩阵或树来表示,并且一个状态与其周围的状态存在递推关系。 相应地,也存在一些“减分项”。 ‧ 问题的目标是找出所有可能的解决方案,而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征,需要返回具体的多个方案。0 码力 | 388 页 | 18.50 MB | 1 年前3 Hello 算法 1.1.0 Rust版的,那么它就满足决策树模型,通 常可以使用回溯来解决。 在此基础上,动态规划问题还有一些判断的“加分项”。 ‧ 问题包含最大(小)或最多(少)等最优化描述。 ‧ 问题的状态能够使用一个列表、多维矩阵或树来表示,并且一个状态与其周围的状态存在递推关系。 相应地,也存在一些“减分项”。 ‧ 问题的目标是找出所有可能的解决方案,而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征,需要返回具体的多个方案。0 码力 | 388 页 | 18.50 MB | 1 年前3
 Hello 算法 1.2.0 简体中文 Rust 版的,那么它就满足决策树模型,通 常可以使用回溯来解决。 在此基础上,动态规划问题还有一些判断的“加分项”。 ‧ 问题包含最大(小)或最多(少)等最优化描述。 ‧ 问题的状态能够使用一个列表、多维矩阵或树来表示,并且一个状态与其周围的状态存在递推关系。 相应地,也存在一些“减分项”。 ‧ 问题的目标是找出所有可能的解决方案,而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征,需要返回具体的多个方案。0 码力 | 387 页 | 18.51 MB | 10 月前3 Hello 算法 1.2.0 简体中文 Rust 版的,那么它就满足决策树模型,通 常可以使用回溯来解决。 在此基础上,动态规划问题还有一些判断的“加分项”。 ‧ 问题包含最大(小)或最多(少)等最优化描述。 ‧ 问题的状态能够使用一个列表、多维矩阵或树来表示,并且一个状态与其周围的状态存在递推关系。 相应地,也存在一些“减分项”。 ‧ 问题的目标是找出所有可能的解决方案,而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征,需要返回具体的多个方案。0 码力 | 387 页 | 18.51 MB | 10 月前3
 Hello 算法 1.0.0 Rust版的,那么它就满足决策树模型,通 常可以使用回溯来解决。 在此基础上,动态规划问题还有一些判断的“加分项”。 ‧ 问题包含最大(小)或最多(少)等最优化描述。 ‧ 问题的状态能够使用一个列表、多维矩阵或树来表示,并且一个状态与其周围的状态存在递推关系。 相应地,也存在一些“减分项”。 ‧ 问题的目标是找出所有可能的解决方案,而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征,需要返回具体的多个方案。0 码力 | 383 页 | 17.61 MB | 1 年前3 Hello 算法 1.0.0 Rust版的,那么它就满足决策树模型,通 常可以使用回溯来解决。 在此基础上,动态规划问题还有一些判断的“加分项”。 ‧ 问题包含最大(小)或最多(少)等最优化描述。 ‧ 问题的状态能够使用一个列表、多维矩阵或树来表示,并且一个状态与其周围的状态存在递推关系。 相应地,也存在一些“减分项”。 ‧ 问题的目标是找出所有可能的解决方案,而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征,需要返回具体的多个方案。0 码力 | 383 页 | 17.61 MB | 1 年前3
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