背景 前不久在写一个时间戳转化方法时偶然发现了，一些在线转化时间戳网站存在一些问题，即同样的时间戳都转为北京时间，转换结果受本机时区设置的影响。...比如当前时间戳为：1665803160000 对应的北京时间是2022-10-15 11:06:00 当本机时区为UTC+8:00时的在线时间转换 https://tool.chinaz.com/tools.../unixtime.aspx http://www.4qx.net/timestamp.php https://tool.lu/timestamp/ 当本机时区为UTC+0:00时的在线时间转换...现在我们将本机时区调整为UTC+0:00之后，位置在：如何设置你的时间和时区 我们使用刚才同样的时间戳来进行转换，当时间戳不变的时候，我们目标时区时UTC+8:00，转换的结果应该是一样的才对。...，另外的两个在线转换网站受本机时区的影响最终的转化结果发生了变化。
/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --time ，但是我在测试的时候，发现有的时间戳会获取不到offset，是空...但是明明指定的时间戳有上报数据，肯定有对应的 offset 的。...，其中 -1 会输出最新的 offset ；-2 会输出未过期最小的 offset ；时间戳这里具有迷惑性，它不能根据时间戳获取到精准匹配的 offset 。...当 time 远大于 2020-09-16 14:09:24 时，获取的 offset 值为最新的 offset 值。 根据以上实践结果得知，一组时间戳均对应着同一个 offset 。...三、调用 kafka java api 获取时间戳对应的 offset，并封装成工具脚本 很纳闷，为什么官方不提供获取时间戳对应的精准的 offset 呢？
： 这是为什么呢？...两个GEO芯片数据在实验设计一致的情况下，差异分析结果一致性却很差，可能的原因包括以下几点： 1....如果数据没有经过适当的标准化处理，或者标准化方法不一致，可能会导致差异分析结果的不一致。例如，某些数据可能已经进行了log2转换和标准化，而另一些数据则没有，这会影响后续的差异分析。 4....样本数量和质量 样本数量较少时，数据的统计力不足，可能导致差异分析结果的不一致。此外，样本质量的差异（如RNA完整性、样本保存条件等）也会影响基因表达水平的测量结果。 5....不同的分析方法对数据的假设和处理方式不同，可能会影响最终的分析结果。 6. 基因注释和探针匹配问题 不同芯片平台的基因注释和探针匹配可能存在差异。
要跟踪所有这些特征可能会变得相当困难，特别是当您希望在数据库中存储或可视化这些特征时，您可能会希望避免产生过于混乱的图表。 循环编码 时间序列数据具有周期性循环的特点。...任意一个时间戳都可以映射到对应的象限中，从而获得其唯一的正弦和余弦坐标值，这两个值就代表了该时间戳的数值特征。通过这种方式，我们可以用这对正弦余弦值来周期性地表示一天24小时的时间序列。...甚至可将多个不同的周期合并编码。 基本单位圆 可以将相同的方法应用于其他周期，比如星期或年。在Python中实现这一点，首先需要将日期时间（在我这个例子中是每小时的时间戳）转换为数值变量。...然后，我们将结果除以周期，这样就能以秒（日、周或年）为单位得到周期持续时间。接下来，通过乘以弧度数，我们将每个时间戳映射到一个唯一的角度，表示其在周期中的位置。...例如，如果周期为天，一天开始时的时间戳将被映射为 0 弧度，一天中间的时间戳将被映射为 np.pi 弧度，一天结束时的时间戳将被映射为 2 * np.pi 弧度。
我们可以在选项卡那里复制一个当前选项卡： 然后我们就可以拥有两个窗口了： 我们在第一个窗口输入 ls /dev/pts -l： 这是没有加入第二个文件的时候，我们得到了如上结果，加入了第二个窗口，我们就可以得到...1.3 有关时间戳和日志 在Linux中有两个十分重要的概念，一个是时间，一个是日志，时间的重要性不言而喻，日志的重要性可能很多人没有概念，日记知道吧，我们不妨把日志理解为日记，当程序报错的时候，我们可以通过日志来查看最近一次程序的各种结果啊什么的...我们有了时间戳的概念，时间如何转换为时间戳呢？或相反。 同样用到指令： date +%s是时间转换为时间戳，时间戳转换为时间的指令如下： 1嘛，就是格林威治时间的第一秒。...1.4 有关文件查找和压缩 文件查找使用到的指令第一个是find，和which不同的是find是根据名字来找，并且一次查找之后，系统会存储结果，进行第二次相同的查找就会快很多了： 但是呢，文件量一多，find...那么文件的查找 创建 以及重定向等问题已经介绍完了，文件如何压缩呢？ 压缩使用的指令式zip或者tar，压缩的形式不同产生的后缀就不同。 首先我们思考，为什么文件需要压缩？
那么 MongoDB 作为一个分布式 NoSQL 数据库，它的 ObjectID 是一段字符串，是 UUID 吗？不同机器生产的 ID 会相同吗？这段字符串排序没有纯数字主键好排吧？...4 字节的 timestamp timestamp 就是时间戳。...16进制转10进制 通过时间戳的转换，我们就能看清它的真面目了。最终是一个完整的日期时间格式，如下图所示。...PID 规范中中还描述了，还有两个字节的 process id(进程 ID)。...总结 现在我们来做个总结，ObjectId 的前 4 个字节时间戳，记录了文档创建的时间；接下来 3 个字节代表了所在主机的唯一标识符，确定了不同主机间产生不同的 ObjectId；后 2 个字节的进程
与PTP同时出现的还有一种NTP，即网络时间协议，不同的是PTP是在硬件级实现的，NTP是在应用层级别实现的 由于每种传感器的采样频率不一致，如lidar通常为10Hz，camera通常为25/30Hz...空间同步,也就是不同传感器坐标系下的测量值转换到同一坐标系下，通俗理解为传感器在整车坐标系下的标定参数，其中一部分就是运动补偿，比如纯估计补偿，用ICP(Iterative Closest Point，...，然后根据求解的位姿把所有激光点转换到同一坐标系下，然后封装成一帧激光数据，发布出去（可以理解为激光点云 的去畸变） 1）通过IMU与点云数据时间对齐，然后对每个点进行速度补偿，通过时间戳进行线性插值，...并通过计算的姿态对每个点云进行线性补偿，将所有的点云数据根据时间戳转换到最 后一个点云数据时间戳下，即完成了里程计方法的补偿 传感器标定分为单传感器的标定和多传感器之间的标定，主要是外参标定和内参标定，...），查看其边缘轮廓对齐情况，如果在一定距离内（一般选50-60m） 的目标，点云边缘和图像边缘能够重合，则可以证明标定结果的精度很高 标定相机的时候为什么会有标定板，标定板为什么这么黑白棋盘设计，主要是为了角点检测
虽然其他外部特征，如温度、湿度和风速也会影响能耗，但本文将重点关注时间序列特征的提取和转换。 在能源消耗方面，一天中有一定的高峰时段，更有可能出现更高的消耗。也有一些特定的时间往往消耗较少。...另一种用数字表示时间序列特征的方法是将时间戳转换成正弦和余弦变换。这种方式会告诉你一天中的时间，一周中的时间，或者一年中的时间。...2 * np.pi 是因为一个完整的圆/周期有2pi的弧度。转换后除以的周期持续时间(以秒为单位)(日、周或年)。...如果周期是day，那么一天开始的时间戳将被映射到0弧度，一天中间的时间戳将被映射到np.pi,一天结束时的时间戳将被映射为2 * np.pi 。...因为通常表示一个特征的单个时间戳被分割成两个特征，而基于树的算法每次只分割一个特征。这两个特征是对应于一个原始特征的坐标对，而树形模型可能将它们分开处理。
我们发现score值采用科学计数法表示，test3,test4两个元素的score值显示是一样的。 使用score=215857550229364736 执行查询，结果如下图 ?...二进制中最高位为1的都是负数，但是我们生成的id都使用正数，所以这个最高位固定是0 41位，用来记录时间戳（毫秒）。...可以部署在1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId 12位，序列号，用来记录同毫秒内产生的不同id。...有以下几种想法 1、因为Redis缓存的消息最多保存15天（假设）或者最多保存多少条。能不能截去41位时间戳的部分高位，确保Redis缓存时间周期内时间戳长度够用就行呢？...然而这个方式有个致命问题，当15天时间周期到了后，时间戳会变得特别小（新的周期），这导致上一个周期后边的数据Score值大于新周期。消息顺序混乱了，会导致拉离线丢消息，这不能接受！
我们以HTTP请求为例，一次完整的请求过程在客户端和服务端都会产生多个不同的事件状态（比如下面所说的四个核心 Annotation所标识的不同阶段），对于同一个请求来说，它们属于一个工作单元，所以同一HTTP...通过计算sr与 cs两个Annotation的时间戳之差，我们可以得到当前HTTP请求的网络延迟。...通过计算 ss与 sr两个Annotation的时间戳之差，我们可以得到当前服务端处理请求的时间消耗。...通过计算 cr与 cs两个Annotation的时间戳之差，我们可以得到该HTTP请求从客户端发起开始到接收服务端响应的总时间消耗。...SpanID=B的标签有4个，分别是序号3、4、7、8，该Span比较特殊，它的产生跨越了两个实例，其中标签3和8是由 trace-1生成的，而标签4和7则是由 trace-2生成的，所以该标签会拆分成两个
，只是不同的命令会获得不同类型的cursor罢了。...resume阶段只在指定了resumeAfter时存在，根据是否需要对cursor进行合并处理（needsMerge）会走两个不同的内部stage，如果需要，则会将resumeToken的clusterTime...会提取出oplog中需要的字段（比如代表操作类型的op,代表时间戳的ts，代表namespace的ns，uuid），也会新增一些字段比如operationType/fullDocument/documentKey...对于不同的操作类型进行不同的处理，update会多一些操作。...会首先查看resumeToken的时间戳是否匹配，然后从oplog表中取出最早的一条记录对比时间戳，如果resumeToken更小的话，说明期望恢复的时间点已经不在oplog中，即无法恢复了。
1、为什么要实现发号器 很多地方我们都需要一个全局唯一的编号，也就是uuid。举一个常见的场景，电商系统产生订单的时候，需要有一个对应的订单编号。...在composer上我们也可以看到有很多可以产生uuid的优秀组件。那么，为什么我们还要自己实现发号器，来产生uuid呢？...比如说原有支持1秒钟可以产生1000个uuid，但随着业务规模增长，我希望变成可以支持1秒钟产生一万个。而且，最好改下配置就可以了。 出于以上两个原因，我们需要自己的发号器来产生uuid。...也许有的人会问如果超过了1毫秒4096个请求怎么办？一般的做法是，让它等上1毫秒，促使41bit的时间戳变化。...，发现，其实发号器也是建立在时间戳基础之上的，因为时间是天然的唯一元素。
这是为什么呢？带着这疑问,我们来看看今天的主角——MySQL隐式类型转换 什么是隐式类型转换？ 在MySQL中: 当操作符与不同类型的操作数一起使用时，会发生类型转换以使操作数兼容。...如何避免隐式类型转换? 只有当清楚的知道隐式类型转换的规则，才能从根本上避免产生隐式类型转换。MySQL也在官网描述了进行隐式类型转换的一些规则如下: 1....隐式类型转换规则 如果一个或两个参数都是NULL，比较的结果是NULL，除了NULL安全的相等比较运算符。对于NULL NULL，结果为true。...不需要转换 如果比较操作中的两个参数都是字符串，则将它们作为字符串进行比较。 如果两个参数都是整数，则将它们作为整数进行比较。...如果另一个参数是十进制或整数值，则将参数与十进制值进行比较，如果另一个参数是浮点值，则将参数与浮点值进行比较 如果其中一个参数是TIMESTAMP或DATETIME列，另一个参数是常量，则在执行比较之前将常量转换为时间戳
在共享容器中保存每个数据操作者的最后获取事务的时间戳：可以使用UserDefaults将每个数据操作者的最后获取事务的时间戳保存在 App Group 的共享容器中的某个位置。...这样可以在后续的处理中，根据时间戳来获取从上次合并后新产生的所有持久化历史跟踪事务。...获取新产生的持久化历史跟踪事务：在接收到持久化历史跟踪通知后，可以根据上一次获取事务的时间戳，从持久化历史跟踪存储中获取新产生的事务。通常，只需要获取非当前数据操作者（应用、小组件）产生的事务。...更新最后获取时间戳：在处理完事务后，将本次获取的最新事务的时间戳设置为最后获取时间戳，以便下次获取时只获取新的事务。...时间戳的保存：每个使用 SwiftData 的 App Group 成员只需自行保存其最后获取的时间戳，无需统一保存在共享容器中。
与 Event time 的不同之处在于 Ingestion time 的时间戳是在记录被 Kafka Broker 添加到目标 Topic 的时候产生的，而不是在记录的源头产生的。...Kafka Streams 中默认的时间戳抽取器会原样获取这些嵌入的时间戳。因此，应用程序中时间的语义取决于生效的嵌入时间戳相关的 Kafka 配置。...当新的输出记录是通过 Punctuator#punctuate() 之类的周期性函数产生的，输出记录时间戳被定义为当前流任务的内部时间(通过context.timestamp() 函数生成）。...对于聚合操作，聚合结果的时间戳将是触发聚合更新的最新到达的输入记录的时间戳。 聚合 聚合操作采用一个输入流或表，并通过将多个输入记录合并为一个输出记录来产生一个新表。聚合的示例是计算数量或总和。...对于Stream-Table连接，不处理乱序记录（即Streams应用程序不检查乱序记录，而仅以偏移顺序处理所有记录），因此可能会产生不可预知的结果。
基于处理时间的系统 在这个例子中，我们期望消息具有一定格式的值，时间戳就是消息的那个值，同时时间戳是在源产生此消息的时间。由于我们正在构建基于处理时间的系统，因此以下代码忽略了时间戳部分。...前两个在第13秒产生的消息将落入窗口1[5s-15s]和窗口2[10s-20s]中，第三个在第16秒产生的消息将落入窗口2[10s-20s]和窗口3[15s-25s]中。...在许多情况下，最好保留迄今为止收到的最大时间戳(从消息中提取)。使用迄今为止收到的最大时间戳减去预期的延迟时间来代替用当前系统时间减去预期的延迟时间。 进行上述更改后运行代码的结果是： ?...一旦收到一个延迟消息，Flink会提取它的时间戳并检查是否在允许的延迟时间内，然后检查是否触发窗口(按照触发器设置)。...在这篇博文中，我们看到延迟到达的消息会影响系统的结果，以及如何使用ApacheFlink的事件时间功能来解决它们。
有的同学可能比较好奇，你说naive datetime无法转换成时间戳，那么为什么这个对象有一个timestamp()方法呢： ?...这两种情况在内部处理方式略有不同此处不细表，总体而言，任意模板中变量的渲染，都会被转换时区。 那么，脱离模板引擎，我们会得到怎样的结果呢？...时间的校验和比较 在一些业务场景下，我们可能会涉及到时间的校验和比较，如： 付费服务、商品、用户的有效期检查 活动的开始与结束时间检查 订单、商品的收货、取消时间检查 我们就以付费用户为例：用户购买了30...这种情况下，当前时间不管是now()还是localtime()都不影响比较的结果，因为两个datetime对象在比较时会考虑时差。...但是，如果我们使用到了和日期、时间有关的lookups，将产生相反的结果。 怎么理解这个问题呢，我们还是来举个例子。
下面我们来逐句分析其逻辑 let { stageY, nativeEvent: { timeStamp } } = v 这句话是js的解构赋值，我们获取了移动事件数据中的手指Y坐标，和此时的时间戳，当然在不同场合下...，可能数据对象不同，我们可以自己获取一个时间戳也是没有问题的比如: let { stageY } = v let timeStamp = new Date() 第二行 if (aac.nativeEvent...scan操作符会在每次都传入aac（累加结果），v（当前事件对象）两个参数，我们利用aac来存放上一次的数据。...此外scan操作符和reduce十分相似，只是后者的结果会在事件流结束的时候传出，而scan会每次把结果输出。...因为当用户按住屏幕移动的时候，内容也要跟着改变，放开手指或鼠标的时候会接着改变一小段时间，所以两个事件流的事件合并来处理。我们过滤了不需要改变内容的事件，就是当速度为0的时候。
Unix 时间戳是一种时间表示方式，定义为从格林尼治时间 1970年01月01日 00时00分00秒 起至现在的总秒数，不考虑闰秒。...2.时区 在无线电还没有产生的年代，如何确定时间，在很多时候只能根据日出、星象等来确定。为此不同的地区形成了不同的历法，但是无论那种历法，地球公转的时长和次数不会改变。...需要注意的是SimpleDateFormat内部会从操作系统中获取当前的时区进行转换。 3.Java实现 在了解之前两个概念之后，就很容易理解java的实现了。...这样对于java时间就非常容易理解了。通过一个long的时间戳，加上固定的时区转换，就能得到我们所需要的时间和日期。...在jdk1.8之前的体系中，时间和日期底层都是相同的实现，日期只不过是通过这个long的时间戳，参考Epoch Time加上Time Zone进行转换得到的结果。
这两个更新发生时，两个节点暂时无法通信，但最终连接还是会恢复，两个节点同步了它们的更改。上图所示的结果中，最后的日历条目既反映了标题的变化，也反映了时间的变化。...为了更新某个键的值，我们为该操作创建一个全局唯一时间戳（Lamport时间戳是一个不错的选择）然后广播一个包含时间戳、键和值的消息。...因此，我们的自然反应应该是使用逻辑时间戳，例如Lamport时间戳。 不幸的是，逻辑时间戳也有问题。考虑一下上图的例子，用户观察了事务T_1的结果，然后采取了一些行动，并在事务T_2中执行。...如果没有一个可靠的机制来传播每个通信步骤的时间戳，逻辑时间戳就不能提供我们需要的排序保证。 生成逻辑时间戳的另一个选择是有一个指定的服务器来为事务签署时间戳。...换句话说，等待的过程确保T_1和T_2的时间戳间隔不会重叠，即使两个事务在不同的节点上执行，并且之间没有通信。
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