AI的发展日新月异，AI系统相关软件的更新迭代也是应接不暇，作为一篇讲授理论的文章，我们将尽可能地讨论编程范式背后的原理和思考，而少体现代码实现，以期让读者理解AscendC为何这样设计，进而随时轻松理解最新的AscendC算子的编写思路。本文将针对AscendC的编程范式进行详细讲

在Snowflake算法中，通常包含以下几个部分来构造一个唯一的ID：时间戳（Timestamp）：占据了64位ID中的高41位，用来表示生成ID的时间。通过时间戳的递增，保证了生成的ID是递增且唯一的。数据中心ID（DataCenterID）：用于标识不同的数据中心，通常占据了5位。机器ID（Worker

snowflake算法时钟回拨问题:基于逻辑时钟解决方案问题时间的生成完全依赖于本地时钟,在开启NTP协议的情况下,可能出现时钟回拨现象,此时服务不可用为了防止ID被顺序破解,通常自增值不会递增1,可以更加随机的添加递增值解决方案我们需要知道,时钟回拨问题是一个对

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前言项目中常使用的三种id类型，分别是自增id、uuid、雪花id，这三种各有优劣。本篇主要实现nodejs中snowflake算法的代码。一、Snowflake实现这里需要加入big-integer的模块，下载npminstall--save big-integervarSnowflake=(function(){functionSnowflake(_

SnowFlake算法结构如下：大致分为了无效位、时间位、机器位和序列号位。1.第一位：占用1bit，其值始终是0，没有实际作用（因为二进制中最高位是符号位，1表示负数，0表示正数。生成的id一般都是用整数，所以最高位固定为0）。2.时间戳：占用41bit，精确到毫秒，总共可以容纳约69年的时间。3.工作机器id：占

雪花算法单线程实现-scala参考blog/***[时间戳][数据标识id][机器id]*/objectSnowFlake{//开始时间(ms)2023-08-0100:00:00privatevalstartTimestamp=1690819200000L//机器id所占的位数privatevalworkerIdBits=5L//数据标识id所占的位

一、扩展修改（Snowflake.Core）    ①、安装依赖包Install-PackageSnowflake.Core     ②、扩展重写  1、扩展雪花Id，通过更改基数生成数字坐落于（6

Reference：https://zhuanlan.zhihu.com/p/374667160为什么使用雪花ID在以前的项目中，最常见的两种主键类型是自增Id和UUID，在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题，就是为什

importorg.apache.commons.lang3.RandomUtils;importjava.util.Random;/***@Description:全局唯一Id生成器*@Author:yk*@Create:2022-09-2016:55*/p