世界的诞生是从盘古开天辟地开始 而数据的存储 则由在龟甲上刻下的第一个字开始 经过数千年发展 数据存储也从最初的 龟壳、竹简等材料逐步进化到磁带、硬盘甚至云上 在之前几千年里 人们对于数据存储的需求并没那么高 仅仅通过纸张就能将所有数据记录下来 随着第一
1 Elastic Stack介绍 1.1 Elastic Stack简介 1.1.1 简介 ELK是一个免费开源的日志分析架构技术栈总称，官网https://www.elastic.co/cn。包含三大基础组件，分别是Elasticsearch、Logstash、Kibana。但实际上ELK不仅仅适用于日志分析，它还可以支持其它任何数据搜索、分析和收集的场景，
9月17日上午，由工业和信息化部、湖南省人民政府主办的“2021世界计算大会”在湖南长沙国际会议中心开幕。大会以“计算万物·湘约未来——计算产业新格局”为主题，聚焦“计算”与“数字”，特设“计算创新与数字赋能”技术与产品应用成果展。DataPipeline企业级实时数据融合平台以
正文 在实际的工作项目中， 缓存成为高并发、高性能架构的关键组件 ，那么Redis为什么可以作为缓存使用呢？首先可以作为缓存的两个主要特征： 在分层系统中处于内存/CPU具有访问性能良好， 缓存数据饱和，有良好的数据淘汰机制 由于Redis 天然就具有这两个特征，Redis基于内存操作的，且其具有
计算属性computed : 1、支持缓存，只有依赖数据发生改变，才会重新进行计算 2、不支持异步，当computed内有异步操作时无效，无法监听数据的变化 3、computed 属性值会默认走缓存，计算属性是基于它们的响应式依赖进行缓存的，也就是基于data中声明过或者父组件传递的props中的数据通过计算得
什么是爬虫？ 通过编写程序，模拟用户进行网页浏览，获取网页数据。 爬虫可以用来干什么？ 抓取互联网上的数据，如新闻聚合阅读器、不同区域间的价格差价、美女（正能量）图片、编程技术大全等等。 其次，在当下大数据时代的大背景下，爬虫工程师也会拥有较大的发展空间，爬虫技术的应用也会也来
创建表CREATE TABLE student( sid INT, sname VARCHAR(10), ssex CHAR(5), birth DATE, score DOUBLE)插入数据 datetime 1999-09-09 09:09:09INSERT INTO student VALUES(1,'小红帽','女','1999-09-09',99.9)插入部分字段INSERT INTO student(sid,sname) VALUE
学习了计算机科学概论第二三章后，对数据的存储有了基本的认识。首先学习计数系统，在此基础上学习了其他进制尤其是二进制的相关内容，为理解信息的存储有了基本的知识储备。 现在我们多是用位置记数法来表示数 在这种记数法中我们有不同的记数系统 而这些记数系统的加减法则 和我们平
这也是个经典问题，秋招被问了无数次 数据包校验 对失序数据包重新排序 丢弃重复数据 接收方收到数据后，会发送一个确认 发送方发出数据后，启动一个定时器，如果超时未收到接收方确认，则重新发送这个数据 有流量控制和拥塞控制 如果要发送的报文过大， TCP 会对其进行分段
原文链接： http://tecdat.cn/?p=23848 原文出处：拓端数据部落公众号 决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。 决策树算法将数据集分解成更小的子集；同时，相关的决策树也在逐步发展。
索引是什么 索引：对数据库表中的一列或者多列数据进行排序的一种结构。使用索引可以快速查询数据库表中的特定信息。 存储引擎都用了哪些索引 InnoDB:B+树索引，叶子结点保存的是完整的数据记录。 Memory:hash索引。 MyISAM:B+树索引，叶子结点保存的
如果你是小白，请慢慢看完~ 概念： 分类是数据挖掘的一种非常重要的方法。分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型（即我们通常所说的分类器(Classifier)）。该函数或模型能够把数据库中的数据纪录映射到给定类别中的某一个，从
通常我们做过支付交易等软件开发时，通常为了防止财务上面的差错，会对账来发现是否存在账务问题，通常是把我们平台的数据与第三方（如支付宝的交易流水）进行对比找出差异的地方。 对账的演化： 阶段一： 人工对账，效率慢，可能还容易出错 阶段二： 软件系统对账，遍历自己平台的数据
第一次组会讲的论文，结合了网上的翻译以及自己的理解。省略了神经网络的部分，这个需要自己后续的理解。第一次接触自动驾驶，看一篇综述理解大致的结构。 摘要 ● 自动驾驶汽车技术的进步主要得益于深度学习和人工智能领域的进步。本文的目的是
1、Flink 流处理简介 1.1 主要内容： • Flink 是什么 • 为什么要用 Flink • 流处理的发展和演变 • Flink 的主要特点 • Flink vs Spark Streaming 1.2 Flink 是什么 Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over un
HDFS 简介 待续。。。 架构 待续。。。 shell操作hdfs 待续。。。 java操作hdfs 待续。。。
问题一： 0114（中国石油大学）对于问题一的分析如下： 我认为与C题数据处理模型建立等问题较为相似。 这篇我打算详细看一下。在题目所给的数据中。分别给了19和20年的风速、湿度、能见度的表格。对其进行数据处理。 （0114对数据的陈述） 在第二步需要对一些因素进行假设，以便更好
聚类 聚类，简单来说，就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。它是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方法,不需要预先标注好的训练集。聚类与分类最大的区别就是分类的目标事先已知，例如猫狗识别，你在分类之前
最近在做东西过程中接触到了半监督学习，所以以此篇博客记录个人觉得写的很好的一篇博客，以防遗忘。如若侵权请联系删除。 什么是伪标签技术 伪标签的定义来自于半监督学习，半监督学习的核心思想是通过借助无标签的数据来提升有监督过程中的模型性能。 举个简单的半监督学习例子，
训练情景 未来，数据成为了最重要的经济和社会资源，那么数据的所有权到底该属于谁？政府、企业还是个人？如果数据掌握在少数人手里，如何防止它不被滥用？ 个人理解 信息应该属于公民自身，应为信息本身就是公民的一部分，不可分割。企业，政府只是拥有保管权，在未经公民允许的条件下，任何调取公民个
本文正在参与炫“库”行动-人大金仓有奖征文：快来点击活动链接参与投稿吧https://marketing.csdn.net/p/98bd30353e7cb998b6070a89e8b91edbhttps://marketing.csdn.net/p/98bd30353e7cb998b6070a89e8b91edb 目录 一、数据库分析与设计 二、UML与数据库应用系统 三、高级查询
一、零长度数组概念 众所周知, GNU/GCC 在标准的 C/C++ 基础上做了有实用性的扩展, 零长度数组（Arrays of Length Zero） 就是其中一个知名的扩展，多数情况下, 其应用在变长数组中, 其定义如下 struct Packet { int state; int len; char cData[0]; //这里的0长
1、位图 位图是空间利用率极高的数据结构，能够使用很少的存储空间来存储更多的数据。 位图只标记数据的状态，用0和1来表示，1表示存在，0表示不存在 在java中，一个int有4个字节的长度，占据32个bit，只能存储一个数字，而在位图中可以标记32条数据。 例如 5在位图的存储形式：从右向左数5位，存储的
上篇博文中已经提到了： Vivado如何计算关键路径的建立时间裕量？（理论分析篇） Vivado实际如何对建立时间裕量进行分析？ 从中我们得知，数据达到时间以及数据要求时间的概念以及裕量是如何计算的。 这篇短文，从实践出发，看看Vivado是不是那么分析的呢？ 本文依旧以Xilinx提供的example工程
-InnodbMyisamSTRICT_TRANS_TABLES无论插入单行或是多行，只要插入数据与字段类型不兼容，则insert操作失败并回滚插入单行数据与字段类型不兼容，则insert操作失败并回滚；插入多行数据，如果插入数据的第一行内容与字段类型不兼容，则insert操作失败并回滚；如果插入数据的第一行内容与字
