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索引节点最新视觉报道_时间截点和时间节点的用法(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

索引节点

408考研攻略：从基础到冲刺的全方位指南 𐟓… 开始时间：尽量早开始，早起的鸟儿有虫吃。 𐟑袀𐟏련€师选择：主要跟王道的课程和书，但也看了一些其他教材和视频。王道的数据结构、计组和操作系统讲得很透彻，尤其是强化课。不过，王道的计网书编得一般，课程也跟着书走，有点乱。推荐湖科大教书匠的课和书，小破站上可以找到，但建议还是买一本王道的计网书，刷上面的练习题。 𐟓… 进度安排：顺序：数据结构、计算机组成原理、操作系统、计算机网络。一轮尽量在七月份之前完成，只需听课和刷课后选择题。遇到不懂的题和选项，用笔圈出，方便后期回顾。没有平板的，建议用铅笔刷题，圈错题用圆珠笔。一轮期间，在王道书上贴上索引贴，后期翻阅知识点会省很多时间。二轮跟王道的强化课，同时看书上的知识点，再把选择题过一遍。有平板的找电子版书多刷，没有平板的按上述方法用铅笔，只需保留错题痕迹。看完强化课再写书上的大题。数据结构时间不够的只写真题，时间够的建议都刷一遍，多学一点方法。其他科目的大题也建议都写。强化课时要注意对大题题型的总结，比如算法题的线性表操作（链表原地逆置），操作系统的PV大题，计网的TCP等。二轮期间有些地方看不懂王道书上的内容时，可以看看教材或大黑书。 𐟓… 真题练习：最晚最晚十月开始刷真题，真题要像数学一样拟真。真题至少刷两遍，虽然加上强化课和基础写的题，你已经刷了三遍真题，但对真题的题目和解题思路要有自己的见解。一定要总结下来，对比什么方法好，才能在考场上选择最优方法，节省时间，取得更高分数。 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚊408其实没什么技巧，主要知识点多且杂。多看几遍是关键，不要钻牛角尖。即使是真题，命题组也是换过人的，有些题有争议。不同老师出的题观点不同，比如操作系统的文件系统，索引节点的读取方式不一样。一切以真题为准，这也是一种应试技巧。不要浪费时间在那些乱七八糟的东西上，一切只为提高分数服务。

𐟓š 408计算机大纲全解析 𐟒𛊰Ÿ” 内存管理： - 掌握内存管理基础，包括逻辑与物理地址空间、内存共享、保护及分配与回收。 - 了解连续分配、页式、段式及段页式管理方式。 - 深入探索虚拟内存，如请求页式管理、页框分配、页置换算法等。 𐟓 文件管理： - 掌握文件系统基础，包括文件概念、元数据、索引节点及文件操作。 - 学习文件共享、逻辑与物理结构，以及目录的基本概念和操作。 - 了解外存空闲空间管理、虚拟文件系统及文件系统挂载。 𐟒𛠨𞓥…娾“出管理： - 探索设备管理基础，包括设备分类、I/O接口与端口。 - 熟悉I/O控制方式，如轮询、中断和DMA。 - 深入了解I/O软件层次结构及设备独立软件。 𐟔砥…𖤻–重要知识点： - 内核与进程管理，包括进程状态、调度算法等。 - 设备驱动程序接口及外存管理，如磁盘结构与调度。此大纲覆盖了408计算机考试的主要知识点，帮助你全面复习，取得好成绩！𐟌Ÿ

寻找施工图绘制伙伴，合作愉快！𐟎芥˜🯼Œ大家好！我最近在找一位能一起合作画施工图的小伙伴。要求嘛，价格合理，图纸质量要稳定，最好是有工装画图经验的小伙伴～你刚好想赚点外快，我刚好有点活，这不是巧了么！𐟘„ 具体要求如下：立面图比例1:30 平面图比例1:100 有工装图纸经验，懂得一些图纸规范，节点索引要清晰期待合作愉快！𐟎‰

NetApp数据恢复—NetApp存储WAFL文件系统下误删除的数据恢复案例 NetApp存储环境和故障： NetApp某型号存储，WAFL文件系统。工作人员误操作将该NetApp存储中的重要数据删除。 NetApp存储数据恢复过程： 1、将NetApp存储中的所有数据以只读方式做完整镜像备份，后续的数据分析和数据恢复操作都基于镜像文件进行，避免对原始数据造成二次破坏。 2、基于镜像文件分析底层数据，分析数据分布情况，获取重组RAID所需要的相关信息。根据获取到的raid信息虚拟重组RAID。 3、重组Raid完成之后重构Storage Pool，并导出丢失数据的逻辑卷。 4、数据恢复工程师针对该NetApp存储进行底层WAFL文件系统差异化测试，并分析差异区域的规则。 5、北亚企安数据恢复工程师编写WAFL文件系统解析程序，对丢失数据的卷进行WAFL文件系统解析。 6、分析删除文件的节点索引信息，北亚企安数据恢复工程师编写针对删除文件索引解析程序，解析删除节点，恢复删除数据。 7、由用户对恢复出来的数据进行详细验证。如发现新问题，重复上述2-6流程。 8、确认恢复出来的数据没有问题后，按照用户方要求移交数据。「数据恢复」「服务器数据恢复」

作业帮后端开发一面：技术深度与面试体验参加了作业帮的后端开发一面，主要考察了技术栈、项目经验和算法题。以下是我对这次面试的总结：技术栈与项目经验 𐟓ˆ 面试官首先问了我对技术栈的了解，作业帮主要使用Go和Python。接着，他询问了我的实习经历，并详细了解了JNI调用DLL的流程。平台开发项目 𐟓‹ 在实习项目中，我负责了平台的开发。面试官对这个项目非常感兴趣，开始深入询问项目的细节。 FastDFS与文件合并 𐟓‚ 面试官问了我如何实现小文件的合并，以及FastDFS的最大上传数据大小和QPS。这些问题都需要我对文件系统和网络传输有一定的了解。 GPS与TPS的关系 𐟌 这个问题有点出乎我的意料，面试官问GPS和TPS的关系。我花了点时间思考，然后给出了我的答案。数据库与缓存 𐟗‚️ 面试官询问了MySQL和Redis的使用场景，以及ZSet底层数据结构的压缩列表和跳表。这些问题需要我对数据库和缓存有深入的了解。场景题：缓存更新与读取 𐟓š 面试官给了一个场景题：如何更新缓存中的热门数据，以及如何处理读取请求。这个问题考验了我的问题解决能力和对缓存策略的理解。索引与联合索引 𐟔 在项目中，MySQL用到了哪些索引，以及聚簇索引的结果和叶子节点存放的内容。这些问题需要我对数据库索引有深入的了解。联合索引失效情况 𐟚늩⨯•官问了我联合索引的最左匹配失效的情况，这个问题需要我对SQL查询优化有一定的了解。手撕代码：链表删除重复值 𐟒𛊦œ€后，面试官给了我一个手撕代码题目：链表删除重复值，要求空间复杂度为O(n)和O(1)。这个问题考验了我的编程能力和问题解决能力。总的来说，这次面试体验还不错，虽然有些问题没有完全回答上来，但整体表现还算稳定。希望有机会进入下一轮面试！

分布式ID生成器：从零开始设计在编程的世界里，生成唯一ID的需求无处不在。无论是追踪请求、生成订单号，还是创建用户，都需要一个可靠的分布式ID生成器。这个生成器需要满足几个关键特性：趋势递增、全局唯一、高性能、高可用和存储空间小。趋势递增：为何递增很重要？𐟓ˆ 想象一下，你正在使用MySQL数据库，并且ID不是趋势递增的。为了维护ID的有序性，B+树会频繁地在索引的中间位置插入节点，这不仅会影响后面节点的位置，还可能导致页分裂。这对性能的影响是巨大的。全局唯一性：如何确保唯一？𐟔’ ID不唯一会导致主键冲突，这是绝对不允许的。因此，我们需要一个机制来确保生成的ID在全球范围内是唯一的。高性能：速度就是生命！⚡ 生成ID是一个高频操作，如果性能缓慢，整个系统的性能都会受到影响。我们需要一个能够快速生成ID的机制。高可用：如何保证高可用？𐟌 高可用意味着在给定的时间间隔内，系统总的可用时间占的比例。为了实现高可用，我们需要一个能够容忍节点失败、能够自动恢复的机制。存储空间小：如何节省空间？𐟒𞊥﹤𚎍ySQL的InnoDB B+树，普通索引（非聚集索引）会存储主键值。主键越大，每个Page可以存储的数据就越少，访问磁盘I/O的次数就会增加。因此，我们需要一个能够节省存储空间的ID生成机制。设计思路：从零开始设计ID生成器𐟛 ️ 假设我们要设计一个订单ID生成器，键是“counter:order”。当应用服务启动时，我们先从数据库中查询出最大值M。然后执行EXISTS counter:order来判断是否存在该键。如果Redis中不存在键“counter:order”，则执行SET counter:order M将值M写入Redis。如果Redis中存在键“counter:order”，值为N，则比较M和N的值，执行SET counter:order max(M,N)将最大值写入Redis，如果相等则不操作。应用服务启动完成后，在每次需要生成ID时，应用程序就向Redis服务器发送INCR counter:order命令。应用程序将获取到的ID值发送到MQ消息队列，消费者监听队列把值持久化到MySQL。持久化：如何防止数据丢失？𐟓‚ 为了防止重启数据丢失，我们需要把Redis的AOF持久化开启。MySQL也可以使用异步机制将生成的最大ID持久化到一个MySQL表中。好主意，在生成ID之后发送一条消息到MQ消息队列中，把值持久化到MySQL中。这样即使系统重启，也不会丢失生成的数据。通过以上步骤，我们可以设计一个高性能、高可用、全局唯一且趋势递增的分布式ID生成器，满足各种场景的需求。

𐟓š 数据结构基础概念全解析 𐟓š 数据结构是计算机科学中的基础概念，它们为编程提供了强大的支持。以下是常见数据结构的详细介绍及其应用场景： 1️⃣ 数组（Array）𐟖𜯸：线性数据结构，用于存储同类型数据。元素在内存中连续存储，支持快速索引访问。几乎所有编程语言都支持数组，如C、C++、Java、Python等。 2️⃣ 队列（Queue）𐟚𖢀♂️：先进先出（FIFO）数据结构，元素从一端进入，从另一端移出。常用于任务调度和广度优先搜索。Java（Queue接口）、Python（collections.deque）都提供了队列实现。 3️⃣ 树（Tree）𐟌𓯼š分层数据结构，由节点组成，根节点和其他节点分为若干层。二叉树、AVL树、红黑树是常见的树结构。C++、Java、Python等语言都支持树结构。 4️⃣ 矩阵（Matrix）𐟧š二维数组，用于表格数据或数学计算。Python（NumPy库）、C++（Eigen库）提供了矩阵操作的支持。 5️⃣ 图（Graph）𐟌：由顶点和边组成，表示对象及其关系。图可以是有向图或无向图。Java（Graph类）、Python（NetworkX库）都支持图结构。 6️⃣ 链表（Linked List）𐟔—：线性数据结构，由节点组成，每个节点包含数据和一个指向下一个节点的引用。链表分为单链表、双向链表和循环链表。C、C++、Java、Python等语言都支持链表。 7️⃣ 哈希表（HashMap）𐟔：键值对数据结构，通过哈希函数将键映射到对应的值，实现快速插入、删除和查找。Java（HashMap类）、Python（字典）都提供了哈希表实现。 8️⃣ 栈（Stack）𐟓毼š后进先出（LIFO）数据结构，主要操作是push（入栈）和pop（出栈）。常用于递归和表达式求值。C++（STL stack）、Java（Stack类）、Python（list实现栈操作）都支持栈结构。 9️⃣ 优先队列（Max Heap）𐟏†：最大堆是一种完全二叉树，父节点的键值总是大于或等于子节点的键值。常用于实现优先队列。 𐟔Ÿ 哈希集合（HashSet）𐟌Ÿ：用于存储不重复的元素，通过哈希函数实现快速查找。这些数据结构是编程中不可或缺的基础，了解它们有助于更好地理解和应用编程技术。

深度访谈需要多少人才够？饱和性检验来帮忙半结构化深度访谈是毕业论文中常用的方法之一。为了答辩时能够自信满满地回答，我们有必要进行规范的饱和性检验。以下是一些判断访谈人数是否足够的方法： 𐟌Ÿ 理论性饱和检验：当你再访谈新的人时，如果没有新的类目出现，也就是说没有新的发现，那么可能你的访谈对象已经穷尽了该主题下所有可以探索的研究发现。见图2图3。 𐟌Ÿ 参考质性研究样本量平均数：梅森（Mason，2010）在2009年对被收录入《论文索引——大不列颠和爱尔兰大学高等学位论文综合目录》中的560篇博士论文进行了分析，发现：在行动研究中，平均样本数为23；在案例研究中，平均样本数为36；在扎根理论研究中，平均样本数为32；在生活史研究中，平均样本数为23。（见图4） 𐟌Ÿ 饱和表：有两种形式可选——主题饱和表或编码饱和表（图5）。做饱和表可以解决一个访谈法中的bug，即在样本量大小和饱和之间没有简单的线性关系——并非样本量越大，越有助于实现饱和。也就是说，当样本量到达一定基数之后，再想增加一个类目，可能要新增很多样本才能得到，这使得研究的成本会在某一个节点之后变得很高。出于实操性考虑，也建议研究者在这个节点之前结束访谈[满月R]（没理解的看图6，有具体解释） 𐟓š 最后推荐一本书和一篇文章，便于大家深度详读，以及写论文时引用出处：格拉泽，斯特劳斯，《发现扎根理论：质性研究策略》，1967年出版。谢爱磊, 陈嘉怡，质性研究的样本量判断——饱和的概念、操作与争议，华东师范大学学报（教育科学版），2021。

LabVIEW全屏显示设置指南在工业应用中，将测试测量程序设置为全屏显示是非常重要的。这不仅充分利用了屏幕空间，方便查看数据，还能防止操作人员使用其他程序或文件。以下是使用LabVIEW开发平台实现全屏显示的步骤： 1️⃣ 获取显示器分辨率：首先，使用属性节点应用程序类中的“显示-所有显示器”属性，获取系统中所有显示器的信息。这将包括显示器的边界坐标（分辨率）和深度。 2️⃣ 选择显示器：由于我们通常只使用一个显示器，因此只需索引数组中的第一个值。然后，使用簇函数中的“按名称解除捆绑”功能，获取第一个显示器的Bounds族元素。这个簇元素包含左上角和右下角的X、Y坐标。 3️⃣ 设置前面板边界：将Bounds中的值赋值给VI的前面板窗口的前面板边界属性，即可将前面板界面设置为整个显示器大小。 4️⃣ 确保最前显示：为了将前面板控制在系统最前面，使用“FP.IsFrontmost”属性。这样，任务栏会显示在窗口的前面。 5️⃣ 条件全屏：根据需要，使用“应用程序-类别App.Kind”属性来控制是否执行全屏代码。例如，在开发环境下可能不需要全屏显示。 6️⃣ 初始化设置：将以上程序代码放置在主程序的初始化过程中，即可实现程序启动时全屏显示。通过这些步骤，你可以轻松地将LabVIEW应用程序设置为全屏显示，提升用户体验和操作效率。

检索增强生成(rag) 本文对图检索增强生成（GraphRAG）技术进行了全面综述。GraphRAG是在检索增强生成（RAG）基础上发展而来的新技术，通过结合图数据库来增强大语言模型的能力。主要内容包括：引言 𐟓š 介绍了GraphRAG的背景和意义。相比传统的RAG，GraphRAG能够更好地捕捉实体间的关系知识，解决检索冗余和全局信息缺失等问题。方法论 𐟛 ️ 图数据库索引：包括开放知识图谱和自构建图数据两种来源，以及图索引、文本索引和向量索引三种索引方式。图引导检索：分析了检索器类型（非参数、基于语言模型、基于图神经网络）、检索范式（一次检索、迭代检索、多阶段检索）、检索粒度（节点、三元组、路径、子图等）以及检索增强技术。图增强生成：讨论了生成器类型（GNN、语言模型、混合模型）、图数据格式（图语言、图嵌入）以及生成增强技术。训练策略 𐟔犦€𛧻“了检索器和生成器的单独训练以及联合训练方法。应用场景 𐟌 介绍了下游任务（如问答、信息抽取等）、应用领域（如电商、医疗等）、评测基准与指标，以及工业界的GraphRAG系统。未来展望 𐟚€ 探讨了动态自适应图、多模态信息集成、大规模检索机制、与图基础模型结合等研究方向。总体而言，GraphRAG是一个新兴且富有前景的研究方向。本文系统梳理了GraphRAG的关键技术、应用场景和未来挑战，为该领域的发展提供了全面的参考。

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