在本博文中，我将深入探讨如何使用 Java 进行乘法运算（multiply），并详细介绍相关的备份策略、恢复流程以及应对不同灾难场景的解决方案。虽然乘法运算相对简单，但在实际应用中，正确的备份和恢复策略以及工具集成是维护系统稳定性和性能的关键。
## 备份策略
为了确保数据安全，有效的备份策略显得尤为重要。以下是我们制定的备份周期计划和相应的甘特图。
```mermaid
gantt
Python numpy 矩阵乘法multiply()、dot()、 matmul()、' * '、'@'辨析https://blog.csdn.net/u011851421/article/details/83783826在NumPy中，有几种用于进行矩阵乘法的方法，包括multiply(), dot(), matmul(), ' * ', 以及 '@'。它们之间的区别如下：multiply()
原创
2023-10-14 09:58:33
2174阅读
此函数执行多个串联。
import numpy as np
print np.char.multiply('Hello ',3)
其输出如下-
Hello H...
原创
2023-10-17 20:13:07
120阅读
guava之multimap上一篇讲到Multiset它可以对存入相同元素做一个计数的功能，那multimap呢？一、概述1、基本介绍和案例说明multimap和MultiSet的继承结果很相似，只不过在上层的接口是Multimap不是Multiset。Multimap的特点其实就是可以包含有几个重复Key的value，你可以put进入多个不同value但是相同的key，但是又不是让后面覆盖前面的
转载
2023-06-17 16:55:13
667阅读
1. 线程与进程2. 创建和管理线程2.1. 继承Thread类2.2. 实现Runnable接口2.3 利用Callable、FutureTask接口实现。2.4 Thread的常用方法3. 线程同步3.1. synchronized关键字3.1.1同步代码块：3.1.2 同步方法：3.2. Lock接口4. 线程间通信5. 线程池5.1 使用ExecutorService的实现类Thread
转载
2024-01-16 04:14:41
63阅读
多线程简单应用单线程的问题在于，一个线程每次只能处理一个任务，如果这个任务比较耗时，那在这个任务未完成之前，其它操作就会无法响应。如下示例中，点击了“进度1”后，程序界面就没反应了，强行拖动容器后变成了“无响应”。 使用线程之前
其原因是这段循环代码处于独占状态，这里并没有给其它代码执行的机会，包括接收界面更新的后台消息，导致应用程序处于一个假死的状态。只有
转载
2023-09-05 21:16:58
397阅读
文章目录Java 多线程方法详解startrunyieldjoinsleepInterruptdeamonPriority Java 多线程方法详解startstart方法 启动线程 在start方法中调用start0方法，而start0是一个本地方法，其底层是C++实现的，其调用原理在博客Java 多线程介绍及线程创建中有详细的阐述。public synchronized void start
转载
2024-01-12 13:08:20
70阅读
文章目录1 numpy库2 数组对象 ndarray2.1 数组对象的创建2.1.1 利用array函数创建ndarray对象2.1.2 np.ones()和np.zeros()函数2.1.3 np.random.rand()函数2.1.4 np.arange()函数2.1.5 np.linspace()函数2.1.6 np.empty()函数2.2 ndarray对象常用属性2.3 ndarr
转载
2024-04-23 16:43:43
109阅读
1.可变类型 Vs 不可变类型 可变类型（mutable）：列表，字典，集合 不可变类型（unmutable）：数字，字符串，元组 这里的可变不可变，是指内存中的那块内容（value）是否可以被改变 参考资料：2.并发编程——全局解释锁（GIL） Python作为一种解释型语言，由于使用了全局解释锁（GIL）的原因，其代码不能同时在多核CPU上并发的运行。这也导致在Python中使用多线程编程并不
转载
2024-01-17 23:12:53
43阅读
多线程 文章目录多线程1. 实现多线程1.1 进程1.2 线程1.3 多线程的实现方式1.4 设置和获取线程名称1.5 线程调度1.6 线程控制的三个方法1.7 线程的生命周期1.8 多线程的实现方式2. 线程同步2.1 同步代码块解决数据安全问题2.2 同步方法2.3 线程安全的类2.4 Lock锁3. 生产者消费者3.1 生产者消费者模式概念3.2 生产者消费者案例 1. 实现多线程1.1 进
转载
2023-09-19 16:52:03
343阅读
介绍NumPy是Python数值计算最重要的基础包，大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。NumPy本身并没有提供多么高级的数据分析功能，理解NumPy数组以及面向数组的计算，将有助于你更加高效地使用诸如Pandas之类的工具。虽然NumPy提供了通用的数值数据处理的计算基础，但大多数读者可能还是想将Pandas作为统计和分析工作的基础，尤其是处理表格数据时。NumPy的部分功
转载
2020-12-08 22:04:41
368阅读
一、python NumPy教程1.简介NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。2.NumPy Ndarray对象NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。（可以用来组织矩阵）1）创建Nda
转载
2023-08-28 15:56:48
152阅读
思维方式的转变以从一个城市集合中寻找是否存在Chicago为例： 习惯的方式boolean found = false ;
for ( String city : cities ) {
if ( city . equals ( "Chicago" )) {
found = true ;
break ;
}
}
System . out . print
转载
2024-07-04 17:11:53
20阅读
文章目录一、创建numpy的数组（矩阵）1 np.array()2 np.asarray()3 生成某一个值的特定矩阵4 创建等步长数组5 使用随机的方法创建数组二、numpy array 的基本属性和操作1 基本属性2 数据访问方法3 数组形状改变三、numpy数组合并和分割1 合并操作2 分割操作四、numpy 相关运算1 Universial Function2 矩阵运算3 向量和矩阵的运
转载
2024-05-10 19:00:21
46阅读
numpy是python中矩阵运算的模块。1.numpy.genfromtxt()可以打开一个文件，并存储为ndarray的类型，delimiter参数指明分隔符，dtype参数指明该以什么类型存储。help()函数可以查python的函数具体信息。2.numpy.array()可以生成一个矩阵. shape属性是矩阵的行和列数 3.ndarray类型中，所有元素类型应该一样
转载
2023-06-16 16:02:11
239阅读
numpy 库简单使用一、numpy库简介 Python标准库中提供了一个array类型，用于保存数组类型的数据，然而这个类型不支持多维数据，不适合数值运算。作为Python的第三方库numpy便有了用武之地。 numpy库处理的最基础数据类型是用同种元素构成的多维数组(ndarray)，简称数组。数组中所有元素的类型必须相同，数组中元素可以用整数索引，序号从0开始。ndarray类型的维度叫
numpy，主要用来做矩阵运算，在使用前要先保证numpy库已经安装好了。
1、基础使用从文件加载数据，使用 numpy.genfromtxt加载，第一个参数文件名，delimiter指定分隔符，dtype指定读入的数据类型。返回结果ndarray格式，即一个矩阵结构，这个结构非常的常用。要查看帮助可以使用命令查看，如：print(help(numpy.genfromtxt))impo
转载
2023-09-21 15:34:22
68阅读
最近看了《利用Python进行数据分析》，又复习了一下Numpy里的一些操作，做一些基本函数使用的总结，避免后面忘了又瞎找，提高效率。
一、 数组生成
创建数组
转载
2023-12-15 16:23:17
187阅读
numpy.loadtxt 用法 读取txt文件numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments=’#’, delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)上面给出了loadtxt所有的关键字参数, 这里我们可以来一一解释并给出示例import nump...
原创
2022-02-23 16:17:29
2309阅读
介绍NumPy是Python数值计算最重要的基础包，大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。NumPy本身并没有提供多么高级的数据分析功能，理解NumPy数组以及面向数组的计算，将有助于你更加高效地使用诸如Pandas之类的工具。虽然NumPy提供了通用的数值数据处理的计算基础，但大多数读者可能还是想将Pandas作为统计和分析工作的基础，尤其是处理表格数据时。NumPy的部分功
转载
2021-04-22 14:12:07
228阅读
