《兴盛优选》专题

似乎MongoClient和MongoReplicaSetClient都可以连接到mongo副本集。事实上，它们的文档页面几乎相同——相同的选项、相同的方法等等——只是后者的构造函数要求我指定一个复制集。 在这两种情况下，我们都可以指定读取首选项。在这两种情况下，如果发生降压，我们都必须处理自动重新连接异常。 所以我的问题是： > 既然可以对两者执行完全相同的操作，为什么要使用一个而不是另一个？

我有一个TestNG Dataprovider测试，如下所示： 输入csv 读者 测验 有许多输入文件，每个测试都包含一个优先级。我想单独运行优先级为1的测试。 在没有数据提供者的情况下，我可以使用下面的IMethodInterceptor过滤测试。 样品测试： 由于数据提供者的优先级是动态的，因此我无法根据优先级过滤测试。 不应执行其他测试，而应跳过其他测试。

优化MySQL左联接仍然有问题。该查询需要0.13秒才能完成，而下一个查询需要0.00秒（简化）。 对于该查询，我希望达到0.00左右。 解释输出： 现在，同样的简化查询运行良好（使用索引等，唯一的区别在于括号之间）： 解释说：

非常感谢您抽出时间！

我已经得到了动态编程的这部分代码（找到硬币变化的最佳组合。例如，如果我们有两个价值3和4的硬币- 给定金额的总硬币数量可以从该数组的最小值[总和]中找到。但我试图获取的其他信息（哪枚硬币价值多少）似乎几乎不可能找到。此外，从阵列硬币[sum][0]中，我只能找到最后一枚使用的硬币，在本例中是3。 如您所见，它会检查从1到11的所有内容，但当它达到11时，它会存储正确数量的硬币（3）和最后使用的硬币

这是我写的Dijkstra算法的代码: 在这方面我不能理解的工作 这涉及到: < code>()运算符在这里有什么用？我是说它在这段代码中是如何运作的？ 还有为什么我们使用

在我实现Dijkstra算法的过程中，我有1个数组（包含所有节点）和1个优先级队列（包含所有节点）。每当一个节点排队时，我都会用新的距离和它来自哪里来更新所有相邻的节点，这样我就可以回溯路径。 优先级队列中的节点更新为新距离，数组中的节点更新为它来自的位置和新距离。当节点出列时，数组中的最终距离会更新： 用前一个节点的信息更新数组和用距离更新优先级队列是否可以接受？ 只要找到更好的距离，就会发生这

首先感谢大家看这个问题。 对于学校作业，我们应该创建一个BFS算法，并用它来做各种事情。其中一件事是，我们应该找到图的根节点和目标节点之间的所有路径。我不知道如何做到这一点，因为我找不到一种方法来跟踪所有备用路线，同时不包括副本/周期。 这是我的BFS代码: 如果能在概念上朝着正确的方向推进，将会受到极大的赞赏。 tl;dr 如何使用 BFS 查找两个节点之间的所有路径？ 这是图表，因为我不知道如

因此有效负载可能比base64格式小（但不多 但如果不使用流式附件，我觉得没什么好处...当soap被反序列化时，有效负载将最终留在内存中。 所以如果SOAP必须包含一个很大的PDF文件，我必须将其存储起来...使用纯MTOM时，如果不使用流式附件就没有那么大的好处，因为多个用户在同一时间内可能会使服务器崩溃... 我错了吗？

让我们假设我们有这样一个用python编写的琐碎守护进程： 我们使用< code>start-stop-daemon对其进行守护，默认情况下，它会在< code> - stop上发送< code > SIGTERM (< code > TERM )信号。 假设当前执行的步骤是。此时我们正在发送信号。 发生的情况是执行立即终止。 我发现我可以使用＜code＞signal.signal（signal.

从本质上说，我想最小化覆盖消费的成本。这些规则或多或少有以下几点： 每一个客户（我们有几百万个客户）消费不同的物品，这是不同的每一个客户。我们有许多产品，每一个包括一个或多个项目，在给定的成本。产品和成本对所有客户来说都是共同的。此外，还有一些附加的限制因素将哪些产品可以为每个客户组合在一起，但这些限制因素对所有客户来说都是相同的。我正在计划使用Spark解决这个问题，我不熟悉它的算法在这个问题上

为了提高配置单元查询的性能，有哪些优化参数 配置单元版本：-Hive 0.13.1-cdh5.2.1 配置单元查询：- 设置hive.exec.parallel=true； 您能建议任何其他设置，除了以上，以提高配置单元查询的性能，我正在使用的类型查询。

问题1[主]:是否可以优化？ 我尝试过：避免使用非常大的数字的操作。所以我决定使用辅助数据。例如，我将转换为，其中。 问题：但是似乎比快十倍。这里是我的测试：

所以我的问题是为什么not Queue比list更受欢迎。我相信一定有某种原因，但不知何故，我错过了这种理解？ 更新：-这是我明确的要求 1）加法发生在末尾，应该很快。可能是O(1) 3）由于查找将基于om索引进行，因此两者都将是O(1)