# Java 熔断限流框架 Sen 的科普与应用
在现代分布式系统中，高可用性和稳定性是至关重要的。为了应对系统中的各种异常情况，如服务调用延迟、超时等，我们往往需要使用熔断限流框架。Sen 是一个轻量级的 Java 框架，它能够在不同条件下有效地控制流量，保护服务的可用性。本文将对 Sen 进行简单介绍，并提供相关的代码示例。
## 什么是熔断与限流？
熔断和限流是两种典型的负载保护机制。
在处理中文文本时，如何使用 Python 的 NLTK 库中的 `sen_tokenizer` 来实现有效的句子分割是一个基本的需求。本文将探讨这个需求的背景、演进历程、架构设计、性能优化、故障复盘以及其潜在的扩展应用。
### 背景定位
随着信息技术迅速发展，中文文本处理在自然语言处理（NLP）领域中占据着重要位置。许多业务场景如社交媒体分析、新闻聚合平台乃至客户服务都需要对文本进行有效的句
KS检验统计量的扩展应用 KS（Kolmogorov-Smirnov）检验是比较两个经验分布之间是否存在差异。 我们设X1, X2,…, Xm, Y1, Y2,…, Ym为两个独立随机样本，分别满足假设A1和A2，分布函数分别为F, G。现在我们想知道的是X和Y的概率分布之间是否存在差异，我们建立以下假设H0：F(t) = G(t), for ever
如果有 n 个时间点 在序列中，我们需要检查 N（N-1）/2 对 （i， j），
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2024-04-24 10:42:47
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方法介绍1.Theil-Sen Median方法又被称为 Sen 斜率估计，是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高，对于测量误差和离群数据不敏感，常被用于长时间序列数据的趋势分析中。对于后续代码计算结果中的slope.tif解读,当slope大于0表示随时间序列呈现上升趋势；slope小于0表示随时间序列呈现下降趋势。2.Mann-Kendall是一种非参数统计检验方法，最初由Ma
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2024-03-14 23:41:25
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【代码】【GEE】遥感数据趋势分析Sen+mk。
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2024-04-19 12:14:09
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代码分享方法介绍：Sen 斜率估计用于计算趋势值，通常与MK非参数检验结合使用。即首先计算Sen趋势值，然后使用MK方法判断趋势显著性示例：1984-2018NDVI年最大值趋势分析注意：在对NDVI进行趋势分析时，绝对值0.1以下的NDVI值需要去除代码1：MKTrend(代码2会用)function MKResult = MKTrend(X,Alpha)
%tic
% 时间序列数据的Mann
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2023-11-23 12:55:32
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方法介绍1.Theil-Sen Median方法又被称为 Sen 斜率估计，是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高，对于测量误差和离群数据不敏感，常被用于长时间序列数据的趋势分析中。对于后续代码计算结果中的slope.tif解读,当slope大于0表示随时间序列呈现上升趋势；slope小于0表示随时间序列呈现下降趋势。2.Mann-Kendall是一种非参数统计检验方法，最初由Ma
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2024-02-26 18:03:43
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Map.centerObject(table);
// 定义时间范围
var stary = 2001, endy = 2023;
//NDVI图像集合
var NDVICL = ee.ImageCollection(ee.List.sequence(stary, endy).map(function(year) {
// 定义每年的开始和结束日期
var startd = ee.Dat
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2024-04-18 11:52:24
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一、理论Theil-Sen Median方法又称为Sen斜率估计，是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高，对于测量误差和利群数据不敏感，适用于长时间序列数据的趋势分析。其计算公式为： Mann-Kendall(MK)检验是一种非参数的时间序列趋势性检验方法，其不需要测量值服从正太分布，不受缺失值和异常值的影响，适用于长时间序列数据的趋势显著检验。其过程如下：
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2023-11-27 10:52:43
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本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据，数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值，在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。代码如下：import ee
import geemap
geemap.set_proxy(port=7890)# 设置全局网络代理
Map = geemap.Map()
# 指定艾比湖地区数据范围
region = ee.Geometry.BBox
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2024-03-13 20:10:42
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=10080Theil-Sen估计器是一种在社会科学中不常用 的简单线性回归估计器 。三个步骤：在数据中所有点之间绘制一条线 计算每条线的斜率 中位数斜率是 回归斜率用这种方法计算斜率非常可靠。当误差呈正态分布且没有异常值时，斜率与OLS非常相似。有几种获取截距的方法。如果 关心回归中的截距，那么知道 软件在做什么是...
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2021-05-12 14:07:42
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=10080Theil-Sen估计器是一种在社会科学中不常用 的简单线性回归估计器 。三个步骤：在数据中所有点之间绘制一条线 计算每条线的斜率 中位数斜率是 回归斜率用这种方法计算斜率非常可靠。当误差呈正态分布且没有异常值时，斜率与OLS非常相似。有几种获取截距的方法。如果 关心回归中的截距，那么知道 软件在做什么是...
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2021-05-12 14:07:44
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你可以在下面 3 个地方找到你的 SEN 代码： 在 Confluence 中，进入 > 基本配置（General Configuration） > 许可证详细（License Details） 在 my.atlassian.com 在你的 Atlassian invoice 中 请查看 See 如
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2018-05-24 23:33:00
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# Hive授权与用户身份验证实践
在大数据环境中，Apache Hive作为一种数据仓库基础设施，允许用户在Hadoop中执行SQL查询和分析。然而，在使用Hive时，安全性和数据权限控制是非常重要的考虑因素。在本文中，我们将讨论Hive中的身份伪造（Impersonation）如何影响Hive的授权，并提供一些代码示例。
## Hive身份伪造与授权
首先，我们需要了解什么是Hive身份
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2024-08-09 10:55:04
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你可以在下面 3 个地方找到你的 SEN 代码：在 Confluence 中，进入 > 基本配置（General Configuration） > 许可证详细（License Details）在 my.atlassian.com在你的 Atlassian invoice 中请查看 See 如何找到你的 SEN 页面中来获得有关 Atlassian 是如何使用这个代码提供客户支持的。 ...
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2021-08-11 09:40:37
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阅读本文大概需要20分钟，但是还是要动手实验的哈，实践是检验真理的唯一标准。感觉博主整理的不错的可以
阅读本文大概需要20分钟，但是还是要动手实验的哈，实践是检验真理的唯一标准。感觉博主整理的不错的可以给个关注，本号后续陆续推出干货流量控制&熔断降级产品对比SentinelHystrixResilience4j隔离策略信号量隔离（并发线程数隔离）
文章目录1 概述2 符号说明3 两点假设4 Evaluation4.1 前向算法（forward algorithm）4.2 后向算法（backward algorithm）5 Learning6 Decoding参考资料 1 概述本文是B站上机器学习-白板推导系列(十四)-隐马尔可夫模型HMM的学习笔记，UP主讲得实在是太清楚了，赶紧记录下来，以防之后忘记。某些细节上根据个人理解做了改动。
西门子2019财年年报，西门子做重大人事调整。
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2022-10-12 21:26:08
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本文汇总了ENVI FLAASH大气校正模块中常见的错误，并给出解决方法，分为两部分：运行错误和结果错误。前面是错误提示及说明，后面是错误解释及解决方法。 FLAASH对输入数据类型有以下几个要求： 1、波段范围：卫星图像：400－2500nm，航空图像：860nm-1135nm。如果要执行水汽反演，光谱分辨率<=15nm，且至少包含以下波段范围中的一个：l1050-1210 nml770-
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2024-06-21 09:07:23
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