Redis提供的有序集合数据类构能实现各种复杂的排行榜应用。 计数器 什么是计数器，如电商网站商品的浏览量、视频网站视频的播放数等。...消息系统 消息队列是大型网站必用中间件，如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等流行的消息队列中间件，主要用于业务解耦、流量削峰及异步处理实时性低的业务。...如何使用 上面提到了各种使用场景，在这些场景使用中，无非就是对Redis数据类型的操作。就需要对Redis数据类型有所了解。在Redis中有这些数据类型。...使用该类型最大的好处就是减少空间、但是也存在一定的误差率。该类型也是不允许同一个key存在重复元素。该类型也支持合并多个key的值。 该数据类型一般用在一些不需要精确计算的统计类场景。...可以用在一些距离计算、附近推荐等业务场景。
前面我们演示了R语言里面的最流行的Seurat的单细胞流程是如何导入标准10x技术空间单细胞文件， 虽然说也有其它空间单细胞技术可以产出各式各样的数据。...详见：10x的空间单细胞文件格式详解，但是我们粗浅的可以认为空间单细胞约等于10x技术。...详见：单细胞空间转录组就只能说做这么一点分析吗 但是，从今天开始，一切变天了。因为真正的空间单细胞确实是来了，起码朋友圈可以看到各种动态了，我也非常期待！...真正的空间单细胞 而且这个变革对数据分析人员来说其实是非常友好，因为公司还是10x，所以绝大部分大家耳熟能详的数据格式，分析流程都是原模原样的，而且因为是真正的空间单细胞所以没必要在各种去卷积工具层面浪费时间精力啦...大家看到的各种各样的教程：CARD, RCTD, cell2location, DestVI,SpatialDWLS, SPOTlight, STRIDE, CellDART, Celloscope,
因此，如果有一套存储服务能够对接不同的后端存储系统，为上层计算业务提供一致的访问视图，将能极大地减少业务开发的难度，提升存储服务使用效率。...HDFS，CHDFS）等，与这些底层存储系统进行通信，并为上层业务提供统一的访问接口和文件协议。...业务侧只需使用 GooseFS 的访问接口，即可访问存储在不同底层存储系统中的数据。...通过 GooseFS 创建命名空间操作，可以将频繁访问的热数据从远端存储系统缓存到本地高性能存储节点中，为本地计算业务提供高性能的数据访问。...结合目前大数据的业务实践，我们推荐的读写缓存策略组合主要如下： 如下示例展示了将指定命名空间 test_cos 的读写缓存策略分别设置为 CACHE_THROUGH 和 CACHE_CONSISTENT
多维度拆解法的应用场景主要有两个：一是对单一指标的构成或比例进行拆解分析，比如让你对某个课程网站的访问情况进行分析，你可以从用户性别、用户来源渠道、用户地区等维度进行分析 第二个就是对业务流程进行拆解分析...它的核心思路就是把净资产收益率ROE层层分解，深入了解企业经营业绩 以上就是我今天的分享，希望能给大家一些帮助，关于数据分析思维的掌握，需要不断实战练习，积累经验，提升数据敏感度，对各种数据分析方法烂熟于心后
本篇主要从 Hotspot 实现出发，以 Linux x86 环境为主，紧密贴合 JVM 源码并且辅以各种 JVM 工具验证帮助大家理解 JVM 内存的结构。...（全网最硬核 JVM 内存解析 - 7.元空间存储的元数据开始） 什么是元数据，为什么需要元数据 什么时候用到元空间，元空间保存什么 什么时候用到元空间，以及释放时机 元空间保存什么...- 12.元空间各种监控手段开始） jcmd VM.metaspace 元空间说明 元空间相关 JVM 日志 元空间 JFR 事件详解 jdk.MetaspaceSummary...Data:Used：数据元空间实际保存数据使用的内存空间大小 Total:Reserved：整个元空间 Reserved 的内存空间大小（其实就是类元空间 + 数据元空间） Total:Committed...：整个元空间 Committed 的内存空间大小（其实就是类元空间 + 数据元空间） Total:Used：整个元空间实际保存数据使用的内存空间大小（其实就是类元空间 + 数据元空间） 4.6.3.2
这里的一致可以表示数据库自身的约束没有被破坏，比如某些字段的唯一性约束、字段长度约束等等；还可以表示各种实际场景下的业务约束，比如上面转账操作，一个账户减少的金额和另一个账户增加的金额一定是一样的。...换句话说事务通常代表一个完整的业务或者业务线。通俗来说，一个业务功能所包含的操作，要么全部成功，要么全部失败。...防止多个应用程序并发访问数据库时，多个应用程序间的操作产生干扰，影响业务功能的正常性。...读已提交1.A查询价格表：select * from price;2.B修改价格表中平板的价格为200，并提交：update set price=200 where id=3;3.A再次查询价格表时，平板的价格会显示...可重复读1.A查询价格表：select * from price;2.B修改价格表中平板的价格为300，并提交：update set price=300 where id=3;3.A查询价格表时，平板的价格依然是原数据
SQL，因而不会占据太多的磁盘空间。...然而当开发上线的程序有问题，SQL执行效率不高，且执行的频率非常高，这些慢SQL被记录就会存在磁盘空间被撑爆的安全隐患，从而导致数据库宕机并尝试重启且多次尝试失败，严重影响业务。...不过值得庆幸的是，该部分业务我们有MMM高可用架构，VIP已经漂移到另一台master上了。...排查故障并处理故障，在尽可能短的时间内恢复业务是最重要的，因而这里就没有详细的操作代码保存来说明。通过df -Th查看发现/空间不足，并ls -lh查看慢日志的大小是1.2T，已经严重消耗了磁盘空间。...当然如果你有更好的业务策略或者脚本逻辑也可以择优选择，比如你可以根据慢日志的文件大小，配置告警并触发清理，或者crontab都可以。
先聊聊业务。我们媒资这边目前的核心数据是乐视视频的乐视meta和专门存储电视剧，综艺节目，体育赛事这种长视频的作品库。乐视视频的数据都是多方审核的，需要很多运营。...MaxPermSize=128M -XX:MaxTenuringThreshold=3 这个配置resin的服务器业务不是特别复杂的情况下...下面图是整体业务架构，下面标的技术是主要的性能消耗点。有些红色的线是我儿子画的，不想这么浪费一张A4纸就当手稿用了。提倡环保，人人有责。 ? 调优之前先说说这个mysql从库。...会有磁盘检查剩余空间。新传视频会在未满的集群中均匀分布。上传完成后一些热点视频会以推送的方法分发到CDN节点上，供CDN加速用。其他视频需要CND自己来拉取。当然CDN那边也有自己的策略。...我们部门要把支付的业务接过来，他们那边是自己搭建了一个kafka的Mq用来集中处理日志的。 netty部分我在前面的文章中很详细的介绍了实战经验，有感兴趣的可以自己找一下。
以下是文章原文： 01 问题背景 前几天的一个晚上，要下班的时候，业务方忽然有一个需求，是需要恢复一个表里面的数据。...问了下误删除的具体情况，大概是这样的：业务方不小心在一个表里面做了一个update的操作，where条件没有写对，导致表里面的数据被写脏了，现在要求恢复到之前的数据。...这份数据是平台上某些商品的价格，基本上是有限个商品，然后价格值也都是固定的，之前有对这个价格表进行备份，于是给他直接重新导入了一份价格表的数据，这个问题也算是解决了。...02 数据恢复的思考 本次数据恢复，由于提前备份了这个价格表，所以直接导入就可以了，那么，如果没有备份价格表呢？或者说这个价格表是个动态变化的表，又该如何快速处理呢？...方法三：空间换时间，加速binlog回放 由于回放binlog有一些限制，于是翻了翻Percona的博客，找到一种方法，看了看精髓，就大概记录了下来，大体思路如下： 1、准备2台额外机器，这里简称
为了应对不同基础模型间维度空间的多样性，并提供这些空间内部变化的更精确表示，本文引入了一种通用的参数高效微调框架FLoRA，专为各种维度参数空间设计。...但在实践中，对于下游任务中的各种模型而言，并非所有层都是线性的。...作为LoRA的更优替代品，基于Tucker分解的FLoRA满足了以下三个特性： 它可以为各种维度参数空间的变化确定一个适当的低秩表示，而不会破坏原始参数空间的结构完整性。...然而，如引言中所述，这些方法只关注线性权重或破坏高维参数空间的结构完整性。为此，在本文中，作者提出了一种新颖的PEFT方法，旨在解决各种维度的参数空间问题。...因此，在这一点上，作者可以得出结论，总体而言，FLoRA在各种任务、模型主干和参数空间的维度上取得了显著性能。
本文链接：https://blog.csdn.net/zhao1299002788/article/details/102755307 各种排序的稳定性，时间复杂度、空间复杂度、稳定性总结如下图：...for(i = 0; i < radix; ++i) 24 { 25 count[i] = 0; 26 } 27 //分配桶存储空间...i <= end; ++i, ++j) 49 { 50 arr[i] = bucket[j]; 51 } 52 //释放存储空间...int count[radix], i, j; 24 25 int *bucket = (int*)malloc((end-begin+1)*sizeof(int)); //所有桶的空间开辟
实例04 -- 2024.01.22 查询价格表 SELECT id,trade_name,price,discount,price * discount AS discounted_price FROM...nm_price ORDER BY discounted_price DESC; -- 解释：使用表达式排序（查询价格表中的“商品名称”和根据“折扣率”计算的折扣后价格，并按折扣后价格降序 DESC...实例05 -- 2024.01.22 查询价格表 SELECT id,trade_name,price,discount FROM nm_price ORDER BY price DESC NULLS...LAST; -- 解释：使用 NULLS FIRST 或 NULLS LAST 处理 NULL 值（查询价格表中的“商品名称”和“价格”，并按“价格”降序 DESC 排序，将 NULL 值排在最后）。...ORDER BY 子句是一个强大的工具，可以根据不同的业务需求对查询结果进行排序。在实际应用中，注意选择适当的列和排序顺序，以获得符合期望的排序效果。
2.1 复杂度的概念 算法在编写成可执行程序后，运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。因此衡量一个算法的好坏，一般是从时间和空间两个维度来衡量的，即时间复杂度和空间复杂度。...时间复杂度主要衡量一个算法的运行快慢，而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额外空间。 在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。...空间复杂度 空间复杂度也是一个数学表达式，是对一个算法在运行过程中因为算法的需要额外临时开辟的空间。...空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空间，因为常规情况每个对象大小差异不会很大，所以空间复杂度算的是变量的个数。 空间复杂度计算规则基本跟时间复杂度类似，也使用大O渐进表示法。...BubbleSort额外申请的空间有exchange等有限个局部变量，使用了常数个额外空间，因此空间复杂度为 O(1) 4.1.2 示例2 // 计算阶乘递归Fac的空间复杂度？
可以说，限界上下文是连接问题空间与解决方案空间的重要桥梁。 那么，限界上下文所界定的边界，究竟是逻辑边界，还是物理边界？这并没有定论，需得依据不同场景而做出不同的决策。...通过业务分解，每个分解出来的限界上下文规模就变得更小，因而更容易理解和把控。由于这种分解是从业务相关性来考虑的，使得领域可以更加细分，业务分析师或者领域专家就可以只要求掌握更加细分的专精领域。...以Java为例，归纳如下： 命名空间级别：逻辑边界仅仅通过命名空间进行界定，但是所有的限界上下文其实都处于同一个模块中，编译后都属于同一个Jar包。...倘若架构被设计为数据库共享，且两个服务需要操作同一张数据表（这张表被称之为“共享表”），则传递了一个信号，即我们的设计可能出现了错误： 遗漏了一个限界上下文，共享表对应的是一个被重用的服务：买家在查询商品时，商品服务会查询价格表中的当前价格...，而在提交订单时，订单服务也会查询价格表中的价格，计算当前的订单总额；共享价格数据的原因是我们遗漏了价格上下文，通过引入价格服务就可以解除这种不必要的数据共享。
链表中的结点用存储单元（若干个连续字节）来存放，存储单元之间既可以是（存储空间上）连续的，也可以是不连续的，甚至可以零散地分布在存储空间中的任何位置。...= data; newNode->next = NULL; return newNode; } 创建一个新的节点并返回指向该节点的指针： 使用 malloc 分配了节点的内存空间...释放循环链表内存空间 void freeList(Node** head) { if (*head == NULL) { return; } Node* currNode...head, 30, 50); // 打印修改节点值后的循环链表 printf("修改节点值后的循环链表: "); printList(head); // 释放循环链表内存空间...调用 modify 函数修改值为 30 的节点的数据为 50， 最后调用 freeList 函数释放循环链表占用的内存空间。 j.
一种mysql基于时间点的快速恢复方案 之所以有这样一篇文章，是因为在前几天的一个晚上，要下班的时候，业务方忽然有一个需求，是需要恢复一个表里面的数据，当时问了下情况，大概是这样的：业务方不小心在一个表里面做了一个...万幸，这份数据是平台上某些商品的价格，基本上是有限个商品，然后价格值也都是固定的，之前有对这个价格表进行备份，于是给他直接重新导入了一份价格表的数据，这个问题也算是解决了。
1、BOM：不同时间段可以有不同的版本 2、财务汇率：不同的有效期内的交易，都会自动使用汇率表的汇率 3、价格表：不管客户还是供应商的价格表，都有可能变化，既能保存历史记录，又能确保采购价格准确 日常工作或其它系统开发中...我自己研究的时候，我比较喜欢从程序员的角度考虑，所以喜欢看背后的数据（库），喜欢看相应的错误信息所涉及到的Session Script或底层dll的Program Script，喜欢从业务逻辑的角度来分析理解这里会有哪些商业逻辑
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表解释 属性表：存放商品各种属性，比如材质、工艺、产地、面料成分等 商品表：存放真正待售商品，好理解 类别表：存放商品类别，比如：居家、餐厨、饮食、配件等 规格表：存放商品规格，比如：颜色、规格等 商品规格中间表...：好理解，商品和规格之间是多对多关联，每种规格会有规格值以及该规格对应的商品图片，比如规格为颜色时，商品的图片可能有白色、黄色等 对应规格下的库存及价格表：这个也好理解，比如粉色规格为24*40的枕头对应的库存和零售价
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