MTU即：最大传输单元（Maximum Transmission Unit，MTU）是指一种通信协议的某一层上面所能通过的最大数据报大小（以字节为单位）。 想了解详情的请自行摆渡:"MTU" 快速确定当前网络环境MTU的办法： ping -f -l 字节数 要拼的IP 比如: ping -f -l 1472 192.168.1.1 如果能ping通，再把1472尝试调整得大一些，如果出现类似下面这样: C:\Users\jimmy.yang>ping -f -l 1473 192.168.3.254
将要排序的数据拆分、分组放入几个有序的桶里，然后分别对每一个桶中的元素排序，最后将桶中的元素依次取出，就完成了最终的排序。
Cobar简介 Cobar是关系型数据的分布式处理系统，它可以在分布式的环境下像传统数据库一样为您提供海量数据服务。 Github：https://github.com/alibaba/cobar 整
大系统应该由很多组件（component）或服务（service）组成。组件通常在编译构建或者部署时被集成在一起，而服务可以由多个组件构成，能够独立启动运行，并在运行时与整个系统进行通信，成为整个系统的一个组成部分。
在各种机器学习、深度学习模型快速发展的当下，评分卡模型作为一种可解释机器学习模型，仍然在金融、营销等领域被广泛使用。这一模型通过构建一组基于输入变量的评分规则，能够直观地对样本进行评分，非常易于理解和操作。举一个金融信用风险评分卡的例子，要判断一笔贷款能够被按时偿还的风险大小，可以设置这样一个评分卡：
Python 操作 Excel 可能是自动化办公最火热的需求了，看一看公众号文章底部的视频广告就知道了，里面尽是一些 5 分钟搞定 excel，将数据生成漂亮的图表。
（1）确认压测集群的kubeconfig文件已经上传到Coding仓库的kubeconfig目录下。若无，请参考下述步骤进行配置。
我们在使用Python完成日常任务时，经常会遇到一些很小的辅助性的需求，又不想花费时间去搜索是否已有现成的库实现了这些功能，往往则需要自己临时编写一些逻辑或函数。
有时候需要提取一系列文本中符合一定模式的子文本，如果不会写正则表达式，对于大多数来说就比较沮丧了。更别说，基于这些子文本去增加一些后缀文本应用。那么试试Excel的AI小应用吧，绝对惊艳到你！
文章介绍了分布式数据库在项目中的使用场景，以及基于腾讯云DCDB的具体实现方案，包括分表、分库、负载均衡、高可用等方面的内容。
一开始从索引参数调整， forcemerge 任务引入等多个手段来缓解问题，但是伴随数据的快速膨胀还是遇到类似高命中查询等难以优化的问题，从而引出了索引拆分方案的探索与实施。
拆分可用的数据是有效训练和评估模型的一项重要任务。在这里，我将讨论 scikit-learn 中的不同数据拆分技术、选择特定方法以及一些常见陷阱。
MyCat 是一个数据库分库分表中间件，使用 MyCat 可以非常方便地实现数据库的分库分表查询，并且减少项目中的业务代码。今天我们将通过数据库架构发展的演变来介绍 MyCat 的诞生背景，以及 MyCat 在其中扮演的角色，从而使得大家对 MyCat 的诞生及其作用有深入的理解。 单数据库架构 一个项目在初期的时候，为了尽可能快地验证市场，其对业务系统的最大要求是快速实现。在这个阶段，代码开发人员为了能快速实现业务系统，一般都是将所有层级（MVC）的业务代码都写在同一个项目中，所有的业务数据都存放在同一个
归并操作(merge)，也叫归并算法，指的是将两个顺序序列合并成一个顺序序列的方法。 如 设有数列{6，202，100，301，38，8，1} 初始状态：6,202,100,301,38,8,1 第一次归并后：{6,202},{100,301},{8,38},{1}，比较次数：3； 第二次归并后：{6,100,202,301}，{1,8,38}，比较次数：4； 第三次归并后：{1,6,8,38,100,202,301},比较次数：4； 总的比较次数为：3+4+4=11； 逆序数为14； 归并排序是稳定的排序，速度仅次于快速排序
本文讲解什么是决策树回归模型，以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型，只需要5个步骤。
开始之前，先讲讲个人工作上经常用到拆分数据经历，数据涉及到整个省级，Excel工作簿动则60M大小，常年尿性保持30M大小以上，因此用过几款Excel插件进行拆分数据。
快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
伴随政府采购业务的快速发展，政采云的商品数据量也在快速膨胀，其中由 ES 进行提供的商品检索服务压力，也越来越大。由于商品模型中基础商品和交易商品的定义，导致商品本身的量会相对一般的电商场景多出一倍。
在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。实际上，groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序，然后深入了解其后台的实际情况，即所谓的“拆分-应用-合并”过程。
最初始的网站架构 就像我们在自己电脑上搭建了一个论坛的网站，应用程序（例如Apache服务器）、数据库等都部署在我们自己的电脑上的。就可以正常运行了。 应用服务和数据服务分离 我们的论坛越来越受欢迎，用户越来越多，论坛也十分越活。但是面临的问题是数据库中的信息越来越多，存储不够了。这个时候我们又多弄了几台服务器，应用程序（Apache服务器）、数据库和保存用户上传的文件（图片）单独部署在不同的服务器上。 应用服务器处理大量的业务逻辑，所以需要更好的CPU。 数据库服务器需要完成数据的快速查询
分析一下问题出现在哪儿呢？ 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。
单数据库架构 一个项目在初期的时候，为了尽可能快地验证市场，其对业务系统的最大要求是快速实现。在这个阶段，代码开发人员为了能快速实现业务系统，一般都是将所有层级（MVC）的业务代码都写在同一个项目中，
腾讯微服务观测平台 TSW（Tencent Service Watcher，以下简称 TSW）是一款分布式架构链路追踪中间件，用于提供云原生服务可观察性解决方案。TSW 能够追踪到分布式架构中的上下游依赖关系，绘制拓扑图，为您提供多维度调用监控与统计，助您掌控系统关键指标，及时发现错误调用与性能瓶颈。TSW 还支持各类主流框架与协议，兼容业界通用的 Opentracing 标准，拥抱开源生态，支持多种主流编程语言。
按照使用的资源类型划分，我们可以把系统分为三大类型：IO密集型、计算密集型，数据密集型。系统的类型反映了系统的主要瓶颈。现实情况中，大部分系统在由小变大的过程中，最先出现瓶颈的是IO。IO问题体现在两个方面：高并发，存储介质的读写（例如数据库，磁盘等）。随着业务逻辑的复杂化，接下来出现瓶颈的是计算，也就是常说的CPU idle不足。出现计算瓶颈的时候，一般会使用水平扩展（加机器）和垂直扩张（服务拆分）两个方法。随着数据量（用户数量，客户数量）的增长，再接下来出现瓶颈的是内存。 如今，内存的合理使用比以往更加
1. 达达系统架构升级经验总结 1.1. 概述 达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。达达业务主要包含两部分：商家发单，配送员接单配送。 达达的业务规模增长极大，在1年左右的时间从零增长到每天近
从2017年前开始，工作的原因接触到了NGS（高通量测序技术 High-throughput sequencing又称“下一代”测序技术"Next-generation" sequencing technology）技术和相关的生物信息学分析。
垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。表的记录并不多，但是字段却很长，表占用空间很大，检索表的时候需要执行大量的IO，严重降低了性能。这时需要把大的字段拆分到另一个表，并且该表与原表是一对一的关系。
我之前呆过一家创业工作，是做商城业务的，商城这种业务，表面上看起来涉及的业务简单，包括：用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是，细分下来，还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如：为用户推荐商品，这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话，那肯定就包含了：用户行为日志埋点、采集、上报，大数据实时统计分析，用户画像，商品推荐等大数据技术。
很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例，写些啥呢？想来想去，写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。
Parallelism是有关RelNode关系表达式的并行度以及如何将其Opeartor运算符分配给具有独立资源池的进程的元数据。同一个Operator操作符，并行执行和串性执行相比，在成本优化器CBO看来，并行执行的成本更低。
达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。 达达的业务模式与滴滴以及Uber很相似，以众包的方式利用社会闲散人力资源，解决O2O最后三公里即时性配送难题（目前达达已经与京东到家合并）。 达达业务主要包含两部分：商家发单，配送员接单配送，如下图所示。
转载自 https://www.2cto.com/database/201709/676637.html
如果业务量剧增，数据库可能会出现性能瓶颈，这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看：
在处理大规模数据库时，为了提高性能和可扩展性，常常需要将一个庞大的数据库拆分成多个小库或小表，这个过程被称为分库分表。拆分键的设计是这一过程中的关键决策，它影响数据的分布、查询效率以及系统的维护成本。本文将探讨如何根据业务需求和数据访问模式选择合适的拆分键，以实现数据库架构的优化，保证系统的高性能和高可用性。
1，更多的静态资源:将代码中的大量枚举（容器加载时写入map，放入本地缓存），数据库中的定义表（定时任务放入缓存），固定配置，HTML文件等静态化处理，缓存起来！
拆分粒度不应该过分追求细粒度，要考虑适中不能过大或过小。按照单一职责原则和康威定律，在业务域、团队还有技术上平衡粒度。拆分后的代码应该是易控制，易维护的，业务职责也是明确单一的。 AKF扩展立方体，是一个叫AKF的公司的技术专家抽象总结的应用扩展的三个维度。理论上按照这三个扩展模式，可以将一个单体系统，进行无限扩展。AKF扩展立方如图所示。
其实，快排说简单嘛，估计很多人也手写不出来，说难吗也有很多人你能现场手写几种方式。
尽管工厂管理存在一般的管理项目，但工厂内部不同部门之间仍存在着不同的期望。有一句话说得非常好：“屁股决定思想”。它的意思是，不同的人思考问题的角度因为其所处位置的不同而存在差异。与此相同的是，工厂内部不同部门之间思考问题的角度也是存在差异的。例如，品质管理部门主要考虑如何保证产品质量，市场部门主要考虑如何对市场变化作出快速反应，而制造部门则主要考虑如何缩短制造环节。 销售部门从自身利益出发，希望企业接到的订单越多越好，工厂的生产与组织过程能够适应市场与客户需求的任何变化，最好能够做到在任何时间内随意加插订单
在当今这个时代，人们对互联网的依赖程度非常高，也因此产生了大量的数据，企业视这些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。在当今的这个大数据时代，我们急需解决这个问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据，分散到多台数据库当中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？
Microsoft Excel 是微软为 Windows、macOS、Android 和 iOS 开发的电子表格软件，可以用来制作电子表格、完成许多复杂的数据运算，进行数据的分析和预测，并且具有强大的制作图表的功能。由于 Excel 具有十分友好的人机界面和强大的计算功能，它已成为国内外广大用户管理公司和个人财务、统计数据、绘制各种专业化表格的得力助手。允许用户自定义界面的电子制表软件包括字体、文字属性和单元格格式，它还引进了智能重算的功能，当单元格数据变动时，只有与之相关的数据才会更新，荒岛本次带来九十九个 Excel 技巧，提高您的办公效率。
本文介绍了几种常见的排序算法的实现，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序和快速排序。冒泡排序通过多次遍历数组，比较并交换相邻元素，逐步将较小元素“浮”到数组顶端，时间复杂度为O(n^2)。选择排序通过选择未排序部分的最小元素进行交换，逐步完成整个数组排序，同样具有O(n^2)的时间复杂度。插入排序将数组分为已排序和未排序部分，逐个插入未排序元素到已排序部分的合适位置，时间复杂度为O(n^2)。希尔排序是插入排序的改进版本，通过分组插入排序，最终得到有序数组，时间复杂度在O(n log n)到O(n^2)之间。归并排序采用分治策略，递归拆分和合并数组，时间复杂度始终为O(n log n)，但需要额外空间。最后，快速排序通过选择基准值划分数组，并递归排序子数组，平均时间复杂度为O(n log n)，但最坏情况下为O(n^2)。这些算法各有特点，适用于不同场景。
LLM大语言模型火的一塌糊涂，很多人已经开始频繁的使用GPT等产品来为自己的工作和生活提效。但这一切还都是通用场景，你如何让LLM去服务你自己所在公司的业务领域呢？比如可不可以借助GPT来提高自己公司产品的推荐效率呢？可不可以借助GPT来更好地服务员工日常的问题咨询呢？可不可以借助GPT来搭建公司自己的知识库呢？可不可以借助GPT来改善公司的客户服务体验呢？答案是一切兼有可能。
该文是对快速排序算法的一种解读和分析，介绍了快速排序的基本原理、优缺点以及应用场景。同时，对于快速排序算法的实现细节也进行了详细的阐述。
人类擅长在所有的事物中寻找对应的模式。真模式，假模式，命名的模式。我们是那种能在薯片上找到猫王的脸的生物。如果你倾向于将模式与洞察力等同起来，请记住有三种数据模式：
XGBoost是一种提升树模型，所以是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器，叫CART回归树模型。🌲
作为数据分析师，有时候我们拿到的数据可能有成百上千行或者成百上千列，如果我们想要选中这成百上千数据中的一部分进行处理，常规的方法是拖动鼠标进行框选，但对于数据量大的情况这种方法不一定好，这时候就该Excel快捷键出马了。
上周在进行自测的时候，kafka抛出一个RecordTooLargeException异常，从名字我们可以直接看出是消息太大了，导致发不出去而抛出异常，那么怎么应该怎么解决这个问题呢，其实很简单，要么将消息拆分得小一点，要么调节kafka层面的参数，依然它抛出这个异常，那么就证明超过了某个参数的阈值，由此我们可以有两种方式来处理这个问题，但是一切还要从我们的业务背景和数据结构去看这个问题。
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