javaScript具有严格和类型转换相等比较。 对于严格相等比较符，要求比较的对象必须具有相同的类型，并且： 两个字符串在相应位置具有相同的字符序列，相同的长度和相同的字符时严格相等。...Null和Undefined类型==正确（但使用===时不正确）。...Undefined）为false] 简单来说： == 代表相同， ===代表严格相同, 为啥这么说呢， 这么理解： 当进行双等号比较时候： 先检查两个操作数数据类型，如果相同， 则进行===比较， 如果不同...， 则愿意为你进行一次类型转换， 转换成相同类型后再进行比较， 而===比较时， 如果类型不同，直接就是false....操作数1 == 操作数2， 操作数1 === 操作数2 比较过程： 双等号==： （1）如果两个值类型相同，再进行三个等号(===)的比较 （2）如果两个值类型不同，也有可能相等，需根据以下规则进行类型转换在比较
Flink中的事件时间和处理时间有什么区别？为什么事件时间在流计算中很重要？...Flink中的事件时间（Event Time）和处理时间（Processing Time）是两种不同的时间概念，用于对流数据进行处理和分析。...在Flink中，可以通过指定时间戳和水位线来处理事件时间。时间戳用于为每个事件分配一个时间戳，而水位线用于表示事件时间的进展。Flink使用水位线来处理延迟数据和乱序数据，以确保结果的准确性。...事件时间在流计算中非常重要的原因有以下几点： 数据的真实性： 事件时间可以反映数据的真实发生顺序，它是根据事件在源系统中产生的时间来确定的。...在一些应用场景中，数据的时间戳非常重要，例如金融交易、日志分析等。使用事件时间可以确保结果的准确性，避免数据乱序和延迟带来的问题。
bool是c++中的一个关键字,属于c++类型的一种 boolean是定义来的,下面是boolean的类型定义 代码： #include using namespace std
Python中的列表和Java中的数组在多种编程语言中都是常见的数据结构。虽然两者在某些方面有相似之处，但也存在许多显著的区别。...而Python中的列表可以包含任何类型的数据，如整数、字符串、布尔值、函数，甚至是其他列表和元组等。虽然与Java不同，但这使得Python列表非常灵活。...这意味着在创建完数组后，程序必须使用数组变量的索引来访问特定元素。相反，在Python中，列表可以像其他变量一样直接引用。这使得Python更容易使用和调试。...而Python中的列表则由一些结构体组成，在每个结构体中包含对元素的引用以及其他信息，因此即使存在间隙，也适用于灵活性和扩展性。...虽然Python中的列表和Java中的数组都是用于存储和操作数据的集合结构，但Python感觉更自由并且更灵活。它提供了许多帮助您方便地处理和操作列表的内置方法和函数，并且可以容易地扩展。
（7）事实 事实是不同维度在某一取值下的度量，例如上述人事教育部职系是技能的回族男性有1人就表示在部门、职系、民族、性别四个维度上企业人数的事实度量，并且在为人数事实中包含部门维度人事教育部这一个维度层次...其中维数据存储在维表中，而事实数据和维ID则存储在事实表中，维表和事实表通过主外键关联。 MOLAP。...在 Cube 中， Dimension 和 Measure 的共同地方就是共用一个事实表。 Cube 中的有以下几个属性： name: Cube 的名字。...可以通过指定一个数值以减少判断级别、层次、维度基数的时间，该属性在通过使用 XMLA 连接Mondrian 很有用处。...一个维度的默认成员、是否有 All 成员（一般都应该有），是可以在 Schema 文件中设置的。
4G的局限 不知道你有没有这种经验，在集会、演唱会、或者什么人很多的会场，会忽然发现4G网络瘫痪了，虽然手机上显示网络的连接信号还是很强，但是数据根本发送不出去，也接收不进来。...那么为什么不可能在4G的基础上，通过提高基站的功率和带宽实现两种网络的融合呢？...因为4G的移动通信标准有三个无法解决的问题： 首先，当上网设备数量太多后，它的带宽不够，所能同时并发处理上网请求的能力也不足。...随着现在需要联网的设备越来越多，4G的带宽已经快不能满足这么多设备同时上网了，在制定4G标准时，其实就没有打算让那么多设备同时上网。 所以4G网络已经不适应这个时代未来的发展要求了。...当然有，下面来说两点： 网速的上限已经确定 我们现在的通信方式主要就是两种，无线通信和有线通信。
看上去 promise.prototype.then() 和 promise.prototype.finally 似乎非常相似。但是你需要明白它们有一些重要的差异。...有时，您可能想要推迟捕获 promise 链中的错误，从而允许你在其他地方处理。在这种情况下，promise 链的 then() 将不会被执行，而 finally() 会。...console.log('clean up'); // 'clean up' }); // Uncaught (in promise) 0 这里的重点是，除非有非常特殊的原因，否则不应该替换 then() 和
1、学习和纯优化有什么不同用于深度模型训练的优化算法与传统的优化算法在几个方面有所不同。机器学习通常是间接作用的。在大多数机器学习问题中，我们关注某些性能度量P，其定义域测试集上并且可能是不可解的。...一般的优化和我们用于训练算法的优化有一个重要不同，训练算法通常不会停止在局部极小点。反之，机器学习通常优化代理损失函数，但是在基于提前终止的收敛条件满足停止。...与纯优化不同的是，提前终止时代理损失函数仍然有较大的导数，而纯优化终止时导数较小。4、批量算法和小批量算法机器学习算法和一般优化算法不同的一点是，机器学习算法的目标函数通常可以分解为训练样本上的求和。...在实践中，我们可以从数据集中随机采样少量的样本，然后样本少量的样本，然后计算这些样本上的平均数。回想一下，n个样本均值的标准差是 ，其中 是样本真实的标准差。...因为降低的学习率和消耗更多步骤来遍历整个训练集都会产生更多的步骤，所以会导致总的运行时间非常大。不同的算法使用不用的方法从小批量中获取不同的信息。
Java 中的抽象类（abstract class）和接口（interface）是两种常见的抽象化机制，它们都可以被用于定义一些具有一定抽象特性的东西，例如 API 或者系统中的某些模块。...尽管抽象类和接口有着相似之处，但也有明显的区别。下面将详细介绍这两个概念的不同点。 1、抽象类 抽象类是指不能直接实例化的类，只能被用来派生其他类，它被设计成为仅包含可继承的方法、属性和变量。...抽象类通常用于在类层次结构的根部建立一个适当的上下文语境。常见的抽象类特征如下： 抽象类可以包含成员变量和成员方法，也可以包含抽象方法以及非抽象方法。...2、接口 接口和抽象类一样也是一种特殊类型的类，它仅声明了一组或者多组方法以及常量，可以被看作是一个对外公开的 API 契约。接口在 Java 中属于比抽象类更加抽象的概念。...3、抽象类和接口的区别 抽象类和接口都可以理解为一种模板或契约，它们之间虽然有相似点，但也存在很多不同之处。
在Bash编程中，set -e（或更正式地写作set -o errexit）和使用trap命令来捕获EXIT或ERR信号有相似的目的，即在脚本中检测错误并作出相应处理，但它们在行为和使用场景上有一些不同点...不同点 控制粒度： set -e提供的是全局性的错误处理机制，一旦任何命令失败，整个脚本立即终止。这可能导致在某些情况下过于严格，比如在预期某些命令可能会失败但希望后续命令继续执行的场景。...适用范围： set -e影响整个脚本，包括直接执行的命令和子shell。...行为细节： set -e有一些例外情况不会导致脚本退出，比如在某些复合命令内部的失败，或者是失败命令出现在&&、||、if、while、until结构中。...需要注意的是：在“进程替换”(process substitution)中执行的 exit 命令或因错误触发的陷阱，并不会终止外部进程，只会结束那个特定的子进程。
在 Java 8 中，对于 ConcurrentHashMap 这个常用的工具类进行了很大的升级，对比之前 Java 7 版本在诸多方面都进行了调整和变化。...不过，在 Java 7 中的 Segment 的设计思想依然具有参考和学习的价值，所以在很多情况下面试官都会问你：ConcurrentHashMap 在 Java 7 和 Java 8 中的结构分别是什么...它们有什么相同点和不同点？ 所以今天我们就对 ConcurrentHashMap 在这两个版本的特点和性质进行对比和介绍。...默认有 0~15 共 16 个 Segment，所以最多可以同时支持 16 个线程并发操作（操作分别分布在不同的 Segment 上）。...正是由于这些规则和要求的限制，红黑树保证了较高的查找效率，所以现在就可以理解为什么 Java 8 的 ConcurrentHashMap 要引入红黑树了。
表和数据集定期出现并从群集中退出 表格大小（以及它们的查询强度）在时间上是稳定的 表格随时间热度降低 查询的同质性（其类型，大小，按时间分布等） 异质性 存在可以用于分区的维度，且经过该维度分区后，几乎不会触发跨分区的数据查询...没有这样的维度，查询经常触及整个集群中的数据 不使用云，集群部署在特定的物理服务器上 群集部署在云中 无需依赖现有的Hadoop或Spark集群 Hadoop或Spark的集群已经存在并且可以使用...在这三个系统中，ClickHouse与Druid和Pinot略有不同，而后两者几乎完全相同，它们几乎是两个独立开发的完全相同系统的实现。...集群，空间换时间的操作会极度废机器，但是hbase数据可以存在cloud上 需要在kylin web维护针对查询提前定义维度构建cube 运维Kylin对Admin有较高的要求，首先必须了解HBase，...Mondrian不是一个真正的OLAP数据库，是一个基于关系数据库的分析服务器 查询瓶颈仍然在底层的存储层的查询效率，只是对于动态多维度分析做了优化 通过xml而不是sql查询 OLAP in zaihui
题目部分 【DB笔试面试836】在Oracle中，FGA审计和标准审计有什么区别？ ♣ 答案部分 FGA审计和标准审计的区别参考下表： 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：小麦苗
在日常工作中，您会遇到两个用于在 Linux 中强制结束程序的命令；kill和killall。 虽然许多 Linux 用户都知道 kill 命令，但知道并使用 killall 命令的人并不多。...这两个命令具有相似的名称和相似的目的（结束进程）。 那么，kill 和 killall 有什么区别呢？你应该使用哪个命令，在什么情况下应该使用它们？...kill 和 killall 命令之间的区别 kill 命令对进程 ID (PID) 起作用，它会终止您为其提供 PID 的进程。...evince & evince & evince & 现在，我运行了三个程序，进程名称为 evince，但进程 ID 不同。 要使用 kill 命令强制停止进程，您需要提供所需进程的 PID。...毕竟，在启动 killall 命令之前，您应该确保没有任何您不想杀死的类似名称的进程正在运行。 我希望你现在对 kill 和 killalll 命令有一个清晰的认识，随意提出问题或建议。
poll() 和 remove() 都是从队列中取出一个元素，但是 poll() 在获取元素失败的时候会返回空，但是 remove() 失败的时候会抛出异常。
♣ 题目部分 在Oracle中，I/O Calibration和DOP有什么关系？...当PARALLEL_DEGREE_POLICY被设置为AUTO时，Oracle数据库将会基于执行计划中操作的成本和硬件特性来判断是否使用并行。...如果一个PARALLEL Hint在语句级被使用，那么无论PARALLEL_DEGREE_POLICY的值设置成什么，自动并行度都将被开启。...收集I/O Calibration统计数据的持续时间由NUM_DISKS变量与RAC中节点数决定的。...如果是使用ASM来管理数据库文件，那么就是指存储数据的磁盘组，那么只有存储数据的磁盘组中的物理磁盘作为num_disks变量值，不包含FRA磁盘组中的物理磁盘。
在MySQL数据库管理系统中，存储过程和触发器是两个重要的概念，它们可以帮助开发人员提高数据库的性能、简化复杂的操作流程，并实现更高级的业务逻辑。...特点： 预编译：存储过程在首次执行时被编译并存储在数据库中，之后的执行会直接使用已编译的版本，提高了执行效率。 可重用性：存储过程可以被多次调用执行，提高了代码的重用性，减少了代码的冗余。...业务逻辑封装：将复杂的业务逻辑放在存储过程中，简化开发人员的操作流程，提高代码的可维护性。 触发器的应用场景： 数据完整性约束：通过触发器实现对数据的验证和处理，保证数据的完整性和一致性。...存储过程和触发器是MySQL数据库中重要的功能，它们可以提高数据库的性能、简化操作流程，并实现更高级的业务逻辑。...在实际应用中，存储过程常用于复杂查询、批量数据处理和业务逻辑封装；触发器常用于数据完整性约束、数据操作审计和业务规则处理。
原始的记录则不是必需的，或者访问频率和概率都极低。 聚合是按维度进行的，由于业务范围和分析需求是有限的，有意义的维度聚合组合也是相对有限的，一般不会随着数据的膨胀而增长。 ?...附注 数据应用，包括智能报告、支持生成SQL或多维分析查询MDX语句组件、托拉拽自助式分析可视化组件等 Mondrian Schema，数据多维分析模型 Mondrian引擎，根据Schema生成标准...对于维度表可选择配置是否将其以快照(Snapshot)形式存储到内存中以供查询。当维表小于300M时推荐启用，可以简化Cube计算提高效率。 CUBE配置 ?...只有当查询的模式跟Cube定义相匹配的时候，Kylin才能够使用Cube的数据来完成查询，“Group by”的列和“Where”条件里的列，必须是维度中定义的列，而SQL中的度量应跟Cube中定的义的度量一致...插件架构旨在使 Kylin 在计算框架，数据源和cube 存储方面具有可扩展性。
原始的记录则不是必需的，或者访问频率和概率都极低。 聚合是按维度进行的，由于业务范围和分析需求是有限的，有意义的维度聚合组合也是相对有限的，一般不会随着数据的膨胀而增长。...Mondrian引擎，根据Schema生成标准SQL 目标数据源，包括关系型数据源、非关系型数据源、企业数据仓库 功能架构设计 附注1： 存储引擎，Kylin默认使用分布式、面向列的开源数据库Hbase...对于维度表可选择配置是否将其以快照(Snapshot)形式存储到内存中以供查询。当维表小于300M时推荐启用，可以简化Cube计算提高效率。...只有当查询的模式跟Cube定义相匹配的时候，Kylin才能够使用Cube的数据来完成查询，“Group by”的列和“Where”条件里的列，必须是维度中定义的列，而SQL中的度量应跟Cube中定的义的度量一致...插件架构旨在使 Kylin 在计算框架，数据源和cube 存储方面具有可扩展性。
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