判别造句-用判别造句
(1) 我们永远没法评 判别 人的生活，因为每个人都只了解他自己的疼痛与克制。
(2) 不要随意评 判别 人的信仰，那也是值得尊重的。
(3) 运用泊松括号，依据运动积分 判别 式，证明了质点受有心力作宴者用时，其动量矩是运动积分的问题。
(4) 该成矿带中有一未知属性的铜铅锌银迂里矿段，用 判别 分析方法对其归类。
(5) 这一现象可用来 判别 双极晶体管结温分布的不均匀性。
(6) 本文提出了一个无穷限积分条件收敛的 判别 法。
(7) 文中提出一种快弯旦速 判别 简单多边形方向与顶点凸凹性的新算法。
(8) 判别 函数极值的方法是数学分析中的重要组成部分。
(9) 提出了一种新的基于主动 判别 函数的手写体识别方法。
(10) 萨胡 判别 分析证明，与煤共生的粗碎屑岩不是形成于河流环境，而是形成于深水浊积沉积环境。
(11) 给出了唯一分解整环上多项式不可约的一个 判别 法.
(12) 天然气成因类型的 判别 是系统地进行天然气地质研究的基础。
(13) 对于拟微分为有限点集凸包的拟可微函数，给出了 判别 其在任一点处是否可微的一种算法。
(14) 假若你打开书本，便相信一切；假若你打开书本，便审 判别 人，那么你只是证明了，自己是多么没主见又易被洗脑。
(15) 文章提出一种基于人脸部件表示的级联线性 判别 分析人脸识别方法。
(16) 循环钻井液气测井，是 判别 储层流体性质和侵入程度的重要手段。
(17) 借鉴数论方法中的密率论，给出 判别 正项级数敛散性的密率判别法，此方法特别适用于判定埋祥扰一些较难或不能给出通项表达式的级数的敛散性。
(18) 审判自己比审 判别 人难多了。如果你成功地正确审判了自己，那么你就是一个真正的智者了。安东尼?德?圣-埃克苏佩里
(19) 明确 判别 短距离传输和远距离传输的区别某种程度上是主观臆断的.
(20) 战争中得到的情报，很大一部分是互相矛盾的，更多的是假的；绝大部分是相当不确实的。这要求军官具有一定的 判别 能力，这种能力只有通过对事物和人的认识和判断才能得到。
(21) 当豪情只是劝我们去做可以缓行的事的时分，该当抑制本人不要立即作出任何 判别 ，用另一些思惟使本人定必然神，直到工夫和歇息使血液中的心情完全安宁上去。
(22) 当豪情只是劝咱们去做能够缓行的事的时分，该当抑制本人不好立即作出任何 判别 ，用另一些思惟使本人定必然神，直到工夫和歇息使血液中的情绪完全安宁上去。
(23) 通过表格列示，读者可以对每笔关联交易的公允性更方便地作出更直观的理解和分析，关联交易的公允性就可昭然若揭，一般中小投资者也能 判别 出来，关联交易的实质得以暴露在阳光下。
(24) 在那一瞬间，她发现，原来喜欢不仅仅是两个人之间的美好的事，也许有人会因为喜欢而肝肠寸断。明明都是一样的心情，可是结果却是欢喜与忧愁两种，而且根本不能简单的 判别 是非对错。
(25) 职业与非职业只是赚钱途径的区分，专业和非专业则从技巧手法等来 判别 。
(26) 文章对可传递关系进行了相应的讨论，并在此基础上给出了有限集合上可传递二元关系的矩阵 判别 方法。
(27) 用数学方法建立气测井油气储层识别模式，以解决录井中实时软件在 判别 依据少的条件下，及时识别油气显示假异常的难题。
(28) 如果您的网站的首页在百度搜索不到，则可能是由于您的网站不稳定使首页被 判别 为死链接导致丢失。
(29) 得到了墩上游水跃旋滚与急流飞越而过之间的界限流态佛氏数 判别 公式，经验证与试验数据吻合。
(30) 作者讨论了特征2的域上的二次型的可乘性，并且给出了 判别 特征为2的局部域和整体域上的二次型可乘的充分必要条件。
(31) 康托尔定理出发，清晰的给出在任意区间的函数一致连续的条件，并且讨论非一致连续的简单的 判别 方法。
(32) 基于所建立的 判别 函数，提出了痰涂片肺癌脱落细胞色度学定量判别分析路径。
(33) 对该瞬态信号的时域和同步功率谱进行分析后,可较为准确地 判别 泵阀的工作状态.
(34) 阐述了最小外接圆法求解圆度误差的基本思想，给出直线准则和三角形准则下圆度误差评定的代数 判别 方法。
(35) 本文在对 判别 分析进行探讨的基础上，将其成功地应用于科学基金项目资助中的判定工作，结论正确。
(36) 本文讨论了分段函数不一定都为初等函数，并给出了 判别 法。
(37) 本文提出正项级数各不相同的敛散 判别 法事实上是以不同敛散速度的级数为标准而建立的，进而给出正项级数不同敛散判别法所依据的级数。
(38) 本文运用的笔迹特征的分析方法和分类 判别 方法，经过大量的实验达到了满意的正确识别率。
(39) 再用逐步 判别 的方法筛选部分因子建立判别函数，预测广西初、终霜趋势。
(40) 并且以线性瞬时混合信号为例，实现了对一般信号、声音信号和图像信号以峰度为 判别 依据的盲分离和抽取。
(41) 在最小偏差法原理的基础上，通过构造独特的偏差 判别 函数，提出了一种快速高精度的圆弧插补方法。
(42) 因为， 判别 函数列、函数项级数以及含参量反常积分的一致收敛是研究许多数学问题的基础。
(43) 根据汽车可靠性工程数据，对其进行可靠性定量分析时，应该首先 判别 可靠性数据的分布规律。
(44) 研究了电距离、功率因数对临界状态的影响，提出用有功功率裕度反映节点承受负荷功率变化能力的弱节点 判别 式。
(45) 若是采用双组分胶黏剂进行复合, 判别 涂布不均会难一些.
(46) 在分析相量图的基础上，结合数学知识，得出一通用公式 判别 变压器组号。
(47) 将波形识别法和首波频率法与首波声时法相结合，综合 判别 以提高判别缺陷的类型和严重程度的准确性。
(48) 验证结果表明，通过 判别 模型可以对方材的孔洞缺陷进行定性、定位、定量的检测。
(49) 判别 分析是多元统计分析中判断个体所属类型的一种重要方法。
(50) 目的：根据骨折伴软组织损伤患者的肌酸激酶测定值， 判别 肌肉损伤及坏死的程度。
(51) 结合新疆开都河河床地质条件，对砂土液化进行 判别 与评价，提出输油管道通过开都河最佳方案的建议。
(52) 地质录井油气水层识别有多种方法，如岩心岩屑肉眼观察法、录井数据图版法、线性函数 判别 法等。
(53) 我们发现，银行对长短期借款、主营业务收入、资产负债率、流动比率和速动比率等财务信息高度重视，对有助于进一步 判别 企业潜在风险的报表附注信息也比较重视。
(54) 得到了矩形网格上两类二元有理插值函数存在的 判别 准则及有理括值函数的具体表示形式，并给出了数值算例。
(55) 人们可以证明分子的 判别 式为正.
(56) 针对线性 判别 分析的小样本空间问题，提出了一种基于类向量的融合全局和局部特征的人脸识别算法。
(57) 给出了交错级数的一个 判别 法，应用此判别法可直接判别交错级数是否收敛，以及收敛时是绝对收敛还是条件收敛。
(58) 本文引入主方向、次方向和主 判别 数、次判别数概念，建立了可行方向算法的统一理论。
(59) 本文广义地讨论了滴定分析的可行性界限，并借助平衡反应进度概念导出了滴定分析可行性界限的普适 判别 式。
(60) 通过光谱特征选择及空间降维处理，建立了 判别 函数，确定了判别规则。
(61) 这是场没有硝烟的战争，比拼的不是武力军力，而是最贴切百姓生活的日子。好日子，寻常日子，坏日子，从民众的锅台、口袋就能 判别 。周梦
(62) 结果表明， 判别 分析法用于大气环境质量综合评价是有效简捷的。
(63) 过去关于其沉积环境的 判别 主要是根据沉积结构和构造，并未对其石英沙颗粒表面特征进行过系统分析。
(64) 于是,得到晋遍 判别 法的应有特征,其判别式也应有规律,且须与完备风网系列间的结构变化规律相对应.
(65) 因此应用卫星热红外异常 判别 技术，可以在宏观尺度上，快速捕获震前热红外异常信息。
(66) 另一种方法是刮除磁盘上某磁道的磁粉，然后再 判别 该刮落的位置是否正确，以达到保护的目的。
(67) 练达之士虽能分别处理细事或一一 判别 枝节，然纵观统筹，全局策划，则舌好学深思者莫属。
(68) 本文证明了关于实二次域的类数和某类特征和的同余式，同时给出某类实二次域的类数可除性的一个 判别 法则。
(69) 通过核来泛化的 判别 分析代码，MATLAB写的。
(70) 判别 分析是用于判别个体所属群体的一种统计方法。
(71) 提取雨的回波特征、 判别 双轴式激光测云仪几何盲区内的脉冲起伏个数对于识别降雨是一种不错的方法，它们是雨粒子形成的多次散射信号。
(72) 判别 分析是用已知分类数据建模对未知分类数据进行判别的方法，所用数据和分类不分顺序。
(73) 这种 判别 方法，在图象识别中取得了较好效果。
(74) 本文应用聚类 判别 分析的多元统计方法，对十二个厂家生产的安宫牛黄丸进行了综合质量评价。
(75) 深入分析了小波变换法提取信号脉内特征的基本原理，提出一种基于小波变换法提取的脉内特征自动 判别 信号调制类型的新方法。
(76) 因此识和胆是相关联的，中国人每以胆识并列。而据我们所知，胆力或独立的 判别 力，实在是人类中一种稀有的美德。
(77) 得到了矩形网格上两类二元有理插值函数存在的 判别 准则及有理插值函数的具体表示形式，并给出了数值算例。
(78) 在主分量分析方法以及线性 判别 式方法中,引入核函数,使得原来的线性判别方法非线性化.
(79) 博学不过是将许多学问或事实填塞进去，而鉴别力则是美术的 判别 问题，中国人于评论一个文人时，必拿他的学行和识见分开来讲。
(80) 算法无需故障类型 判别 ，不受系统阻抗、故障电阻、负荷电流以及分布电容的影响。
(81) 本文讨论了一般马尔可夫过程轨道常返性及暂留性，得到了一般马尔可夫过程轨道点常返及区域常返的一些 判别 准则。
(82) 确定了一批具有 判别 能力的特征元素，并建立了相应的判别函数。
(83) 提出了一维投影 判别 法和基于右手定则的空间多边形的包容性检测算法，有效减少了传统光线跟踪包容性检测算法的计算量。
(84) 通过 判别 分析，建立判别方程。
(85) 坡谱信息熵的空间分异和陕北黄土高原的黄土地貌形态在空间上的变异是相关的，可将其作为地貌类型划分的 判别 因子之一。
(86) 对于纠错码，作者找到了适合于这一译码器的码 判别 方法，并进一步给出了寻找这类码覆盖单项式的算法。
(87) 对数据进行正态分布、T检验、 判别 分析等统计处理，最后建立优秀青少年女子足球运动员注意特征的判别方程。
(88) 在现阶段， 判别 高钠盐渍土的分散性应以针孔试验和碎块试验的判别结果为主，而以双比重计试验、孔隙水可溶盐试验和交换性钠百分比试验的试验结果作为参考。
(89) 在图像分析中，对图像基准点 判别 ，磨耗和轨距计算，误差分析等问题进行了研究和算法编程。
(90) 在森林害虫科学管理决策专家系统中，害虫危害的经济阈值是最重要的 判别 依据。
(91) 研究结果表明，距离 判别 分析模型分类性能良好，预测精度高，回判估计的误判率很低。
(92) 文中提出了实际最大产率超过综合平衡产率的条件 判别 式,引入了判别因子.
(93) 用最小均方误差方法改进光谱识别的 判别 函数，适合于从多种复合光谱中识别出特定成份光谱，并具有较高的识别率。
(94) 文章还对金属性的某些 判别 标度的不妥之处进行了分析。
(95) 在此基础上，初步建立了我国男子散打运动员肤纹选材的计算机 判别 函数。
(96) 构造系统的故障矩阵，结合PLC端口状态，可准确地 判别 系统的故障源。
(97) 利用离散增量结合协变 判别 函数，选取氨基酸组份和N端氨基酸二肽组份为信息参数，对蛋白质亚核定位进行预测。
(98) 将此三种方法结合应用，制定出适合目前测试需要的漏失 判别 标准。
(99) 目前在复杂岩性地层测井解释中， 判别 岩性主要采用交会图技术。
(100) 结果显示,对于中文依存句法分析,决策式句法分析在性能上好于产生式和 判别 式句法分析.
(101) 汇编程序和编译程序之间有何 判别 呢?
(102) 传统的信用评价模型有财务比率分析、多元 判别 分析等，但这些模型都不能有效、全面、完整地解决信用评价问题。
(103) 此外,在微量元素构造环境 判别 图解上,花岗岩样品都落在岛弧区.
(104) 并且给出了 判别 函数的一些性质。
(105) 针对复杂机械故障的模式分类问题，提出一种基于非线性 判别 的多故障分类方法。
(106) 利用一致连续函数的性质，给出了 判别 函数一致连续的几种简便、易行的方法，这几种方法较实用，应用面也较广。
(107) 依据 判别 分析分类技术建立了盐湖水化学类型的数学模型。
(108) 平均光密度和平均灰度在各组间均有统计学差异，并参与构建所有的 判别 函数。
(109) 用厄米特矩阵表示圆，并用厄米特矩阵的行列式对国进行分类和 判别 两圆的位置关系。
(110) 最后，以婚纱、书局、电脑资讯等三个业种为例，利用 判别 分析，进一步探求经营绩效与聚集强度之间的关系。
(111) 本文尝试通过多种 判别 分析方法的串联和并联组合来提高预测效果。
(112) 判别 分析是多元分析方法之一，我们将其应用于海洋水团的判别预报。
(113) 这也意味着这家机构不能 判别 它是否在从经营中获利，尽管它希望投资基金能在2015年实现经费自给。
(114) 判别 一定经济发展水平下，当地居民对自然资源的利用程度和生态环凯隔房境具有的承载力。
(115) 而且，solidDB查询优化器通过以一种新的方式估计执行成本， 判别 内存中的表的不同性质。
(116) 为 判别 缠绕工艺性，给出了一种确定曲面外法矢的算法，以此为基础通过分析总结出了非测地线缠绕工艺性的判据。
(117) 文章着重介绍了在正项级数比较审敛法的极限形式中，用等价无穷小的方法来 判别 正项级数的敛散性。
(118) 其 判别 函数可以成功地对盐湖样品进行水化学类型的判别或预测。
(119) 黑云母、榍石、锆石、锡石、金红石、黑钨矿、白钨矿和钨铁铌矿等是讨论的重点矿物，它们可用于 判别 花岗岩的成矿能力。
(120) 分别使用 判别 域代数界面方程法确定判别函数，神经网络法确定动作函数。
20 犹豫：灰度认知，黑白决策
这一讲我们展开来聊聊，在认知和决策环节，我们应该遵循什么原则。 我要给你讲八个字：灰度认知，黑白决策。
这一讲，我要带你用概率的底层思维，来重新理解应该颂则怎么去认知，如何作决策。有了概率思维，你就能从“理解这件事很重要”，进化成“我知道该怎么做”。
我们先来回顾一下认知和决策。
我说认知要保持灰度，那什么叫灰度呢？灰色是处于白色和黑色之间的中间地带，有深灰、有浅灰。 所以当我们想要准确描述它时，需要给它加上一个百分比。
要想深入理解这两个概念，我要带你来看一个有趣的案例。
上世纪90年代中期，铜价下跌厉害，加拿大因迈特矿业公司，在美国一个铜矿经营困难。所以，总公司想关闭这个矿，但也面临了很多阻力。这个矿有超过1000名矿工，几乎是当地唯一的生意，要是关了，会给当地经济造成很负面的影响。而且关矿就等于承认决策失误，管理团队为了保全名声也不愿意关。除了关闭铜矿，还有另外两个选择：第一，是不在本地炼矿，把矿石运到加拿大，用新式熔炉提炼。第二，是继续向北挖矿。因为这个铜矿的北部，可能还有很多矿藏。高管偏向于关掉，矿区经理偏向于继续经营，各方吵得不可开交，都想说服对方，会议开了几个小时，毫无进展，大家都很沮丧。
你看，是不是和我们的现实生活很像？一个难题出现，各种因素交织在一起，每个选择都各有利弊，很难一下子理清。这时候，咨询公司有一个叫马丁的小伙子突然产生了一个想法。他提了一个问题：“这个选择必须具备怎样的条件，才能成为正确的答案？”这就有意思了，小伙子一下子点中了关键。为什么这么说呢？大家在讨论选项的时候，都犯了一个错误，每个人都急于证明自己的选项是最好的，然后试图说服对方。
讨论是一个认知过程。我们刚才说了，认知要保持灰度，就是要全面评估各种选项的可能性。如果每个人都固守自己的观点，就变成“黑白认知”了 ，大家死守自己的认知，反对别人逗袜的认知，而没有人真正去思考，每个方案的可行性、成本和收益。这个会议当然就没法进展下去了。提出了这个问题的马丁山樱激，后来做了罗特曼商学院的院长，成为全球最有影响力的思想家之一。
马丁的办法高明在哪儿呢？他提倡对每一种可能性进行分析，我们把不确定的部分尽可能确定下来，罗列出来。这样就能理性地评估，每个选项的优劣之处。一旦你开始这样想问题，你的思考方式就会转变。他把我们从立场之争、非黑即白的对错之争，拉到了对事实的判定。认知阶段不要非黑即白，别把讨论方案变成了坚守立场。
当人们从“黑白认知”转为“灰度认知”，局面立即发生了转变，三个选项的问题也暴露出来了：把矿石从海上运往加拿大这个选项，听起来不错，但一算账，费用太高了，远超预期，所以只能放弃。另外一个选择是扩大矿区，看起来也很有吸引力，但从技术上一研究，发现新旧矿脉之间有一个巨大的岩壁，打穿的成本太高了，所以也不可行。到最后大家发现，尽管“关掉铜矿”很艰难，却是唯一可行的选择。经过“灰度认知”这个过程，连反对者也不得不接受了这个黑白决策。
当我们拥有一个观点时，不管多么自信，不管自己多么喜欢这个观点，都要意识到，这个观点不可能是百分之百正确的。既然如此，我们就要冷静地思考一下，这个观点的可能性到底是多大呢？这个数值，是介于0和100%之间的，这就是灰度认知。 灰度认知的底层是概率思维。不管你的某个信念多么坚定，都要在前面加上一个概率数值。
我们总有一个错觉，认为厉害的人做什么都能成功，其实并非如此。
达利欧的公司，是世界上最大的对冲基金，其实他犯过很多惨重的错误。这使得他重新制定了公司作决策的方法，也就是后来被很多人提及的可信度加权。用了这个方法，桥水基金的投资决策质量大大提高了，而且非常稳定。这个方法非常有价值，虽然《原则》这本书很火，但真正理解这个概念的人很少。我觉得很有必要好好解释一下，这就是一个典型的“对灰度估值”的决策方式。
具体他们是怎么做的呢？“加权”的意思就是“乘以权重”，举个例子，你要开一个家庭会议，就要不要买洗碗机表态，但是每个人的意见权重不一样，比方说太太的权重是50%，老公的权重是25%，小孩的权重占25%。最后统计的时候，太太的一票，就相当于老公的两票。
听起来很简单吧，其实达利欧在桥水基金采用的工作方法就是这样：这群专家都有表达意见的权利，但根据每个人过往的表现不一样，给每个人的意见权重也不一样，对于那些能力更强的决策者的观点，赋予更大的权重。最后经过简单的计算，得出一个群体意见。
2012年，桥水基金公司内部讨论关于欧债危机的决策难题，结果意见形成分歧，一半儿的人认为欧洲央行会印更多钞票来购买债券，另外一半儿人则反对。怎么办呢？运用可信度加权的分析系统来打破僵局。这不是无差别的民主，也不是独裁，而是把每个人的可信度纳入考量。
具体办法是，他们先用自己发明的集点器工具，收集大家对一个问题的不同想法，可能会收集好几十种。然后其他人就可以对你的想法打分，比如达利欧就说，一个实习生对他的想法打了3分，而满分是10分，也就是很差的意思。但是因为这个实习生的资历比较浅，他打出来的分数权重不会太高。可能另一个权重高的人，赞同达利欧的这个想法，这个想法的得分依旧会比较高。就这样，经过一系列的计算，再算出来这些想法的得分，最后得到一个群体决策的结果。这就是一次可信度加权决策程序。后来，桥水基金果然正确预测出欧洲央行会印更多钞票。
独立思考是很重要，一个聪明人的思考是很有价值的。但更好的办法是有一群独立思考者，对他们的判断进行加权。你就会长期得出比任何一个人，质量更高、更稳定的判断。
我们再来看看什么叫黑白决策。黑白决策就是要敢拍板，作出非黑即白的决定，不要模棱两可、犹豫不决。决策者是要为其他人负责的。就像在战场上打仗，指令必须清晰，黑白分明，不能含糊。这就是领导的意义和价值。所以，对于决策者来说，所承担的责任就是，告诉伙伴们，这件事做还是不做。
其实，做好了灰度认知，黑白决策也不是什么难题了。从达利欧公司的决策方法中，我们可以得到启发，一群专业人士的意见加权，远远比一个人更可靠。所以，我们可以为自己打造出一个专家意见团，在不确定的复杂决策面前，提高我们的胜率。
在现实中，我们要敢于决策，不要犹豫不决。只有作出决策，人生才会在你的面前展开。
首先要给2家医院打可信度分数：打分的维度包括医院的权威性、科室的权威性、医生的权威性这些维度，其次如果有必要的话，可以再找一家医院级别高、科室专业和医生级别高的检查（引入第3方医院）——多收集了一家医院的信息，然后3家医院再行打分，这样很容易就知道是否得了重病了。
java灰度现网缓存兼容性问题
java灰谈团度现网缓存兼容性问题 ，java缓存一致性问题及解决方案：使用缓存，肯定会存在一致性问题；
读取缓存步骤一般没含模橘有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容 易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
一、讨论一致性问题之前，先来看一个更新的操作顺序问题：
先删除缓存，再更新数据库
问题：同时有一个请求 A 进行更新操作，一个请求 B 进行查询操作。可能出现:
（1）请求 A 进行写操作（key = 1 value = 2），先删除缓存 key = 1 value = 1
（2）请求 B 查询发现缓存不存在
（3）请求 B 去数据库查询得到旧值 key = 1 value = 1
（4）请求 B 将旧值写入缓存 key = 1 value = 1
（5）请求 A 将新值写入数据库 key = 1 value = 2
缓存中数据永远都是脏数据
我们比较推荐操作顺序：
先删除缓存，再更新数据库，再删缓存（双删，第二次删可异步延时）
public void write(String key,Object data){
redis.delKey(key);
db.updateData(data);
Thread.sleep(500);
redis.delKey(key);
}
接下来，看一看缓存同步的一些方案，见下图：
1、 数据实时同步更新
更新数据库同时更新缓存，使用缓存工具类和或码陪编码实现。
优点：数据实时同步更新，保持强一致性
缺点：代码耦合，对业务代码有侵入性
2、 数据准实时更新
准一致性，更新数据库后，异步更新缓存，使用观察者模式/发布订阅/MQ 实现；
优点：数据同步有较短延迟 ，与业务解耦
缺点：实现复杂，架构较重
3 、缓存失效机制
弱一致性，基于缓存本身的失效机制
优点：实现简单，无须引入额外逻辑
缺点：有一定延迟，存在缓存击穿/雪崩问题
4、 定时任务更新
最终一致性，采用任务调度框架，按照一定频率更新
优点：不影响正常业务
优点：不保证一致性，依赖定时任务
二、 缓存击穿、缓存雪崩及解决方案
1 、缓存击穿
缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于 并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力
瞬间增大，造成过大压力
2 、缓存雪崩
缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压 力过大甚至 down 机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩
是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。
解决方案：
1）单体服务：此时需要对数据库的查询操作，加锁 ---- lock （因考虑到是对同一个参数数值上 一把锁，此处 synchronized 机制无法使用） 加锁的标准流程代码如下：
/**
* 解决缓存雪崩和击穿方案
*/
@Service("provincesService")
public class ProvincesServiceImpl3 extends ProvincesServiceImpl implements ProvincesService{
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ProvincesServiceImpl3.class);
@Resource
private CacheManager cm;//使用注解缓存
private ConcurrentHashMapString, Lock locks = new ConcurrentHashMap();//线程安全的
private static final String CACHE_NAME = "province";
public Provinces detail(String provinceid) {
// 1.从缓存中取数据
Cache.ValueWrapper valueWrapper = cm.getCache(CACHE_NAME).get(provinceid);
if (valueWrapper != null) {
logger.info("缓存中得到数据");
return (Provinces) (valueWrapper.get());
}
//2.加锁排队，阻塞式锁---100个线程走到这里---同一个sql的取同一把锁
doLock(provinceid);//32个省，最多只有32把锁，1000个线程
try{//第二个线程进来了
// 一次只有一个线程
//双重校验，不加也没关系，无非是多刷几次库
valueWrapper = cm.getCache(CACHE_NAME).get(provinceid);//第二个线程，能从缓存里拿到值？
if (valueWrapper != null) {
logger.info("缓存中得到数据");
return (Provinces) (valueWrapper.get());//第二个线程，这里返回
}
Provinces provinces = super.detail(provinceid);
// 3.从数据库查询的结果不为空，则把数据放入缓存中，方便下次查询
if (null != provinces){
cm.getCache(CACHE_NAME).put(provinceid, provinces);
}
return provinces;
}catch(Exception e){
return null;
}finally{
//4.解锁
releaseLock(provinceid);
}
}
private void releaseLock(String userCode) {
ReentrantLock oldLock = (ReentrantLock) locks.get(userCode);
//查询锁是否存在和查询当前线程是否保持此锁
if(oldLock !=null oldLock.isHeldByCurrentThread()){
oldLock.unlock();
}
}
private void doLock(String lockcode) {//给一个搜索条件，对应一个锁
//provinceid有不同的值，参数多样化
//provinceid相同的，加一个锁，---- 不是同一个key，不能用同一个锁
ReentrantLock newLock = new ReentrantLock();//创建一个锁
Lock oldLock = locks.putIfAbsent(lockcode, newLock);//若已存在，则newLock直接丢弃
if(oldLock == null){
newLock.lock();//首次加锁，成功取锁，执行
}else{
oldLock.lock();//阻塞式等待取锁
}
}
}
2} 集群或微服务场景下：
此场景下的锁换成分布式锁（redis或zk等）；同时设置多次取锁功能；
/**
* 解决缓存雪崩和击穿方案
*/
@Service("provincesService")
public class ProvincesServiceImpl5 extends ProvincesServiceImpl implements ProvincesService{
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ProvincesServiceImpl3.class);
@Resource
private CacheManager cm;//使用注解缓存
@Autowired
private RedisTemplateString, Object redisTemplate;
private ConcurrentHashMapString, Lock locks = new ConcurrentHashMap();//线程安全的
private static final String CACHE_NAME = "province";
public Provinces detail(String provinceid) throws Exception{
// 1.从缓存中取数据
Cache.ValueWrapper valueWrapper = cm.getCache(CACHE_NAME).get(provinceid);
if (valueWrapper != null) {
logger.info("缓存中得到数据");
return (Provinces) (valueWrapper.get());
}
//2.加锁排队，阻塞式锁---100个线程走到这里---同一个sql的取同一把锁
//32个省，最多只有32把锁，1000个线程
boolean flag=false;
flag = RedisUtil.setNX(provinceid, 3000);
//如果首次没有取到锁，可以取10次
if(!flag){
for(int i=0;i10;i++){
Thread.sleep(200);
flag = RedisUtil.setNX(provinceid, 3000);//分布式锁
if(flag){
break;
}
}
}
//如果首次没有取到锁，一直取直到取到为止
/* if(!flag){
for (;;){
Thread.sleep(200);
flag = RedisUtil.setNX(provinceid, 3000);//分布式锁
if(flag){
break;
}
}
}*/
try{//第二个线程进来了
// 一次只有一个线程
//双重校验，不加也没关系，无非是多刷几次库
valueWrapper = cm.getCache(CACHE_NAME).get(provinceid);//第二个线程，能从缓存里拿到值？
if (valueWrapper != null) {
logger.info("缓存中得到数据");
return (Provinces) (valueWrapper.get());//第二个线程，这里返回
}
Provinces provinces = super.detail(provinceid);
// 3.从数据库查询的结果不为空，则把数据放入缓存中，方便下次查询
if (null != provinces){
cm.getCache(CACHE_NAME).put(provinceid, provinces);
}
return provinces;
}catch(Exception e){
return null;
}finally{
//4.解锁
RedisUtil.releaseLock(provinceid);
}
}
}
这里加分布式锁解决缓存一致性问题，也解决缓存击穿的问题；分布式锁参考：分布式锁使用及原理。
今天缓存一致性问题到此结束，下篇我们使用布隆过滤器解决缓存穿透问题，敬请期待。
比特币，是美国的阴谋吗？
视频请见下面链接：
马斯克站台，华尔街疯买！比特币暴涨是美国的阴谋吗？
2021年3月13日，比特币暴涨突破6万美元一枚，比特币暴涨的背后，马斯克在疯狂为之站台，华尔街以及硅谷巨头则在疯狂买入。
比如之前跟大家介绍过的灰度基金，目前持有超过65万枚比特币，占比特币总量的3%，价值超过380亿美元，而灰度基金背后的金主之一，就是大名鼎鼎的华尔街女版巴菲特。
2021年2月，特斯拉宣布花了15亿美元大笔买入比特币，短短一个多月，获利可能已经高达10亿美元，超过了过去一整年特斯拉卖车赚的钱。
华尔街的疯狂，让很多人心生疑惑，比特币，是美国针对东方大国的阴谋吗？很多媒体大V也趁机大肆渲染，美国正在垄断比特币，要谨防美国发动的货币战争。
身为8年区块链玩家，类似的论调我已经不知道听过多少次了。比特币和区块链发展了这么多年，竟然还是能够听到这样的说法，如今我在做 财经 科普，我觉得自己有义务把这件事跟大家讲清楚，这期文章的数据来源包括Chainalysis、Cryptocompare、剑桥大学新兴金融中心、BTC.com、Bitcoin.com等等，正式开始前，没关注的先把关注点了。
决定做这期之后，我把市面上关于比特币是美国阴谋的大V观点都看了一下，总结下来就是：
美国华尔街和硅谷大肆购买比特币，美国的巨头站台比特币，为的是吸引其他国家的投资者像绵羊一样进入羊圈，然后进行收割，将手里越来越廉价的美元换成其他国家的优质资产。
乍一看好像有理有据，符合逻辑，但我要跟大家说的是，这些人要么是自己不懂，就来忽悠大众，要么就是他们自己明白，但是为了博人眼球或者一些原因硬要颠倒黑白，告诉大家比特币是美国的阴谋，制造恐慌。如果是前者，顶多是对比特币的理解不到位，顶多是蠢，如果是后者，就是坏了。
这么说吧， 任何跟你说一个国家或者个人能够垄断比特币的，全都是骗子。
比特币世界里，算力为王。什么是算力？之前说过，比特币其实就是一个大账本，所有人都可以记账，而且记账有很丰厚的奖励，当前，谁能在账本上记上一页，就可以获得6.25个比特币的收入，按照北京时间2021年3月23日晚上11:15分359310元一个比特币的价格算，是225万元，除了这个奖励外，还有其他人转账的手续费收入。
记账能够获得很高的收入，因此很多人都想记账，这个时候如何决定谁来记账呢？
所以每一个参与者都要做一个数学题，谁先做出来，谁就能够得到记账的权力，获得相应的收入。
这个数学题的特点是，正向运算很简单，但是反向运算很难，难到只能一个一个数去试。
比如武大两个货担里各有500个炊饼，很容易知道一共有多少个炊饼，但是如果我只告诉你两个货担里共有1000个炊饼，问两个货担里各有几个，这问题就不简单了，运气不好要猜上几百次才能猜对结果。
所谓的算力，简单理解就是每秒能够进行这种运算的次数，运算速度越快，最先算出结果的概率就越大，从而能够获得比特币的记账权的可能就越大。
随着比特币的发展，近年来比特币全网算力不断增长，目前是1.6*10^20H每秒，相当于全球TOP500超级计算机算力的总和，的50万倍。
谁能掌握比特币网络51%的算力，谁就能控制比特币。那么比特币的大部分算力分布在哪里呢？ 答案是，中国。
根据剑桥大学新兴金融中心（CCAF）2020年4月的数据，尽管中国的算力占比有所下降，但是依然高达65%以上，排名第二的美国只占了7%，与俄罗斯接近，中国以省抵国，一个新疆自治区相当于5个美国，在比特币算力这方面，美国完全没有资格说从实力的地位出发同中国谈话。
除此以外，世界前十大矿池，8家都在中国，另两家中还有1家创始人来自中国，世界上唯一曾经控制比特币51%算力的人，是中国人。另外世界前3大矿机生产商，也全部来自中国。正因如此，经常有人说是中国垄断了比特币挖矿。
到这里反问一下吧，如果比特币是美国的阴谋，美国会把比特币的控制权交给中国吗？
如果比特币是阴谋，那么按照那些大V的逻辑， 应该是美国人怀疑比特币是中国的阴谋。
第二个问题，美国能否通过购买比特币的方式垄断比特币，进而操纵比特币价格割全球的韭菜？
理论上是可以的。而且理论上任何人都可以这样做。
这是2011年到2018年比特币成交量的构成图。
2013年之前，比特币交易主要是美元交易，随着国内交易所的成立，2013年之后，人民币主导了比特币交易，比特币的定价权开始向国内转移，图里的红色部分，人民币交易占比长期在80%以上，从而中国对比特币市场也有了无与伦比的影响力。
直到2017年9月4日，为防范金融风险，七部委下发禁令，禁止用人民币购买比特币，9月14日，当时国内很大的一家数字货币交易所比特币中国宣布将停止比特币交易，比特币当天暴跌16%。
短短半个月，比特币从5000美元最低跌到了3000美元，跌幅高达40%。
无论是超过90%的成交量占比，还是禁令对比特币价格的绝对影响力，都说明了同一个问题，这段时间里，比特币的定价权，属于中国。
后来随着大量国内交易所的关停，比特币人民币交易量逐步归零。但是大家注意图里，人民币交易被禁止后，USDT开始崛起。
这里顺便科普下，USDT是一种稳定币，所谓稳定币，就是说他们的币值很稳定，不像比特币这样大起大落，USDT就是对标美元的，1USDT=1美元，这里大家可能会有疑问，搞这么麻烦，直接用美元不行吗？
这个问题很好，可以直接用美元买卖比特币时，当然直接用美元比较方便。但是如果美元交易比特币被禁止了呢？
结合人民币交易量从高达90%以上到归零，大家应该知道USDT的崛起意味着什么了。
从图里可以看到，虽然USDT成交占比相比人民币成交占比低了一些，但依然占比特币成交量的60%左右，而且据我所知，最喜欢用USDT交易的，都是中国人。也就是说，目前为止，中国市场对比特币依然具有很强的影响力。
总结一下，无论是比特币算力占比，还是成交占比，中国曾经都是毫无争议的第一。
不过无论是算力占比，还是成交占比，中国的话语权都在不断下降。
细心的观众应该记得我前面说过，虽然中国在比特币挖矿中依然占据统治地位，但是中国的算力占比正在下降，而美国、俄罗斯的份额则在不断上升。
这是算力。
成交占比上，国内清退交易所之后，美国的芝加哥商品交易所（CME）和芝加哥期权交易所（CBOE）相继上线了比特币期货，
纽交所的母公司洲际交易所也开始筹办数字货币交易所，
进入2020年之后，比特币开始加速流入北美交易所，根据Chainalysis的数据，2020年11月的第二周，北美交易所净流入的比特币数量高达21.6万个，相比2020年年初增加了7000多倍。而2020年10月，东亚交易所流失了24万个比特币。
也就是说，在这一波大牛市中， 北美投资者可能才是最大的赢家。
有人曾经举过一个可能不是很恰当的例子，说的是棉花市场，有个国家作为产出国，辛辛苦苦生产出了棉花，但是最后却没有定价权。
面对同样的比特币，有人避而远之，有人则试图降服它，有人拥抱它，也有的人一直骂它是骗局，直到骂到了40万元，才发现想被骗都没有机会了。
最后回头看一下开头的问题，比特币，是不是美国的阴谋？
我的答案是，过去不是，但未来，可能会是。
我们曾经有四大发明，我们曾经有郑和下西洋，我们曾经也有万户飞天，但是因为错过了工业革命，最终被迫签下了南京条约、马关条约、辛丑条约，被骂东亚病夫，被羞辱华人与狗不得入内。我们吃洋人的苦头还少吗?
我们曾经也是区块链领域的引领者，难道，我们要错过下一次技术浪潮？艳羡在赛博空间翱翔的美国人吗？
如果有一个国家能够控制、垄断、利用或者摧毁比特币，我希望那个国家是中国。
所以放下偏见，拥抱未来吧！
参考资料：
1. Why Bitcoin is Surging and How This Rally Is Different from 2017，Chainalysis Team
2. Bitcoin Power Analysis Hashrate Implications and Miner Economics，Sam Doctor
3. China’s leadership in the Bitcoin mining industry will be challenged，Philip Salter
4. US Bitcoin Holders Worry About Chinese Control of the Mining Network，Philip Salter
5. China’s BTC Hashrate Is Declining, Here’s Why That’s Bullish for Bitcoin，Simon Chandler
6. 热点聚焦：比特币市场格局转变 北美交易所后来居上，路透新闻部
7. 马斯克站台比特币：国内“韭菜”无奈踏空，定价权已转移华尔街，陈弗也
8. 为什么比特币定价权从中国转移到国外后，价格翻了两番？周炎炎
9. 比特币创12年 历史 新高，这次的牛市为何“静悄悄”？ 邹璐徽
10. 比特币成“货币” 美国有可能借此割全球的“韭菜”吗？宋亚芬等
11. 一文解析全球比特币挖矿股全景，吉时通信
12. USDT负溢价背后：比特币定价权正在转移，王也
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灰度价格是什么意思
股票价格跌落。
与前几日股票价格，改日今天的股票下跌了，没有前几日理想了，灰度价格在股市是一个常见的词。
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以上文章内容就是科灵网为大家介绍的灰度基金实时和灰度基金 xch的详细回答，希望能够帮助到大家；如果你还想了解更多财经资讯知识，可以收藏我们的网站！
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