这是学习笔记的第 2330篇文章 ? 在Oracle中，使用分区表是一种很自然的事情，数据库容量基本都是500G起，大小在5T以上都是很常见的。...但是在MySQL的使用中，我们几乎不使用分区表，今天有同学在群里一起沟通，我就按照我的理解做了梳理。...我觉得主要是使用模式的差异，我们不使用的主要原因是避免单库存储过大，而且分区表变更相对会比较麻烦，在MySQL侧，我们的目标是让数据库更小巧轻量一些，可能更偏TP一些，我们目前是排除了分区表的设计，而且也明确写进了开发规范...，如果按照数据类型来说，状态表，流水表和配置表，这三种类型中也就只有流水日志表的数据都是建议使用周期表的形式进行存储，方便随时扩展，表结构变更也方便T+1的变更模式 在这个基础上，可以把这个问题转化为，...问题2：日表和月表什么关系呢？月表是日表的联合查询还是数据镜像？
云计算的历史其实可以追溯到20世纪60年代，那时作为互联网雏形的“星际计算网络”（intergalactic computer network）的概念刚刚出现，可能当时的人们可能都不会想到，在之后岁月中...，互联网以及云计算可以对整个世界都起到了如此之大的影响。...因而对于CIO们来说，问题的关键不再是他们是否应该去应用云计算，而是他们能够多快让企业完成“上云”的过程。下面我们就从一些关键方面来大致说明下云计算的发展历史，以及它如何对我们产生了如此之大影响。...1960年及其稍后时代中的云计算 自20世纪60年代以来，云计算已经在许多不同领域中“开花结果”，其中最新的就是Web 2.0的出现。...IaaS与公有云 众所周知，云计算发展中还有一个里程碑就是在2002年出现的AWS，它可提供一整套基于云的基础设施服务，包括存储、计算以及人工智能等。
不过，除了这些好处，可能大部分的公司没有真正的了解什么是云和SaaS到底会为自身带来什么样的商业价值。 事实上，在一份调查中显示，75%的公司在进行他们的移动项目时没有制定一个紧密相关的云战略。...下面，请跟小编一起探索云和SaaS中的奥秘。 什么是SaaS? SaaS属于全球超过2000亿美元的云市场中的一部分。 在SaaS模式下，云服务商提供集中托管式的产品并向客户销售订阅与许可的权利。...实际上，目前有64%小型公司正在使用SaaS来提升他们的销售和生产力，而且这个比例将在接下来的三年中上升到78%。 成熟的市场说明了什么？...这样SaaS的用户不仅能更加有效的结合新技术，而且还可以最大化的提升利益。 在一些公司中，云软件已经是他们公司架构的重要组成部分。所以，公司具有专门SaaS管理者的情况并不少见。...总结 随着企业移动性中具有了更多的新技术，SaaS方案将保持其在便捷性和价值性上面的增长。
每个节点都有各自的应用服务，而Hazelcast集群会根据每个应用的数据使用情况分散存储这些数据，在应用过程中数据会尽量“靠近”应用存放。这些在集群中的数据共享整个集群的存储空间和计算资源。...上面就是Hazelcast在默认情况下执行的启动过程，可以看出在初始化的过程中我们可以有针对性的修改一些Hazelcast的行为： 使用默认配置文档 hazelcast-default.xml 来启动集群...在p2p模式中，所有的节点（Node）都是集群中的服务节点，提供相同的功能和计算能力。每个节点都分担集群的总体性能，每增加一个节点都可以线性增加集群能力。 ...在p2p服务集群的基础上，我们可以增加许多客户端接入到集群中，这样就形成了集群的C/S模式，提供服务集群视作S端，接入的客户端视作C端。这些客户端不会分担集群的性能，但是会使用集群的各种资源。...获取存储数据Key值（例如map）或value值（例如topic、list），然后进行以下处理： 将设定的key或value转换成byte[]； 对转换后的byte[]进行哈希计算； 将哈希计算的结果和分区的数量
作者：Damian Ciplat 译者：前端小智 来源：dev 最近在重构代码时，我发现早期的代码使用太多的 if 语句，其程度是我从未见过的。...这就是为什么我认为分享这些简单的技巧是非常重要的，这些技巧可以帮助我们避免过多的使用 if 语句。...接下来会介绍6种方式来代替 if 的使用，这样做不是坚决不使用 if 偏执狂，而是换个方式思考我们的编码思路。 1....", })[breed]||'Im the default'; dogSwitch("border xxx") 5.作为数据的函数 我们知道在JS中函数是第一个类，所以使用它我们可以把代码分割成一个函数对象...OOP中多态性最常见的用法是使用父类引用来引用子类对象。
在 Vue.js 中，计算属性（computed properties）的函数名和 data 中的属性名可以同名，但这样做通常会导致一些问题和混淆。以下是详细解释：1....技术上可行从技术上讲，Vue 允许计算属性的函数名和 data 中的属性名同名。Vue 会根据上下文来决定使用哪个属性。2....覆盖：如果计算属性和 data 中的属性同名，计算属性会覆盖 data 中的属性。这意味着 data 中的属性将不可用。3....因此，this.message 实际上调用的是计算属性，而不是 data 中的属性。4. 最佳实践为了避免混淆和潜在的问题，建议不要让计算属性的函数名和 data 中的属性名同名。...总结虽然 Vue 允许计算属性的函数名和 data 中的属性名同名，但这样做通常不是一个好的做法。为了提高代码的可读性和维护性，建议使用不同的名称来区分计算属性和数据属性。
然而，在大多数药物设计任务中，可用于训练的数据的数量通常是有限的。训练数据与测试数据分布的不一致可能导致模型产生不可靠的输出，这可能会对药物设计的决策程序产生不利影响。...与其他扰动方法相比，权重扰动方法迫使基础学习者更直接地获得不同的权重。 不确定性定量在药物发现中的应用 估计模型的最大可实现精度 计算机模型的性能取决于训练数据的质量。...因此，预测的不确定性在总预测不确定性中的比例可以用来估计一个模型是否达到了可能的MAA。...提高模型准确性和稳健性 到目前为止，我们引入的大多数策略都将UQ视为模型建立工作流程中的独立模块。一个重要原因是，我们希望在模型准确性和可解释性之间做出权衡。...总体而言，在UQ方面，我们还需要走很长的路，才能让人工智能在药物开发的不同阶段的决策中发挥更重要的作用。 参考资料 Yu J, Wang D, Zheng M.
我们常用的Map、List、Queue等数据结构可以用Hazelcast的实现类在多个集群节点之间共享数据。...PER_NODE：max-size指定单个集群成员中map条目的最大数量。这是max-size的默认策略。如果使用这个配置，需要注意max-size的值必须大于分区的数量（默认为271）。 ...Near Cache Near cache是Hazelcast分布式Map重要的功能之一。根据前面的知识我们知道，Hazelcast的所有数据都是按照分区存储在每个集群节点之上的。...当我们使用Map::get根据key获取数据时，如果key对应的数据不存在，那么Hazelcast会调用已经注册的Mapstore中的load方法，而在load方法中我们可以中任意位置读取数据，并返回。...除了本文介绍的内容，Map还有使用断言监听特定数据、使用分区监听器监听分区变化等功能，这里就不深入展开了，如果你有需要，可以给我留言，我们一起讨论学习。
一、前言 前几天在Python钻石交流群有个叫【进击的python】的粉丝问了一个Python基础的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。...他的数据如下图所示： 有什么方法可以快速筛选出 pitch 中的值 在0.2 > x > -0.2 的值呢？...二、解决过程 这个问题肯定是要涉及到Pandas中取数的问题了，从一列数据中取出满足某一条件的数据，使用筛选功能。 他自己写了一个代码，如下所示： 虽然写的很长，起码功能是实现了的。...也是可以实现这个需求的。 后来他自己对照着修改了下，完全可行。 其实有空格的话，也是可以直接引用过来的，问题不大。...这篇文章主要分享了一个Pandas筛选的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。
从10年前的数据仓库到当前的大数据平台，ETL也需要与时俱进，这里来谈谈个人的理解，如果你在考虑建设新的企业级ETL平台，可以作为参考： 定位的重新认识 ETL作为传统数据仓库的底层技术组件，主要是服务于数据采集的...但我们看到，在很多企业PaaS平台级的研发中，并未将交换其纳入产品的核心功能，为什么？...从技术角度讲，ETL做一定的扩展可以升级为兼具交换能力，两者有传承，可以实现平滑过渡，不是有谁没谁的问题，我们好不容易搞了PaaS级的ETL，但交换却要考虑用另一个工具实现，同时未来大数据平台组件将异常丰富...： 客户需求的理解往往是硬伤，很多公司技术的确很强，但由于产品是卖给别人的，自己也不会用，其很难达到BAT产品的境界，未来是BAT的，不是说BAT技术有多强，而在于其产品从实践中走出来，在客户需求理解能力上是大多数公司难以项背的...中很小的一个问题，不被忽悠并理解自己真正想要什么其实很难。
它允许开发者将数据存储在内存中，通过分布式计算提高应用的性能和可伸缩性。本文将深入浅出地介绍Hazelcast的核心概念、常见问题、易错点及其解决策略，并通过代码示例帮助读者快速上手。...Hazelcast核心特性内存存储：数据存储在集群内各个节点的内存中，减少了磁盘I/O，极大提升了数据访问速度。...数据分布不均问题描述：不合理的分区策略可能导致数据在集群节点间的分布不均匀，影响性能。避免策略：根据数据访问模式和业务需求，选择合适的分区策略。...Hazelcast的Map接口与Java的HashMap非常相似，但数据自动分布在集群的所有节点上。结论Hazelcast作为一款强大的内存数据网格解决方案，极大地提升了Java应用的性能和可扩展性。...通过了解其常见问题与易错点，并采取有效的避免策略，开发者可以更好地利用Hazelcast构建高性能、高可用的分布式系统。实践过程中，持续监控和调优Hazelcast配置，对于发挥其最大效能至关重要。
在 SQL 中，可以使用聚合函数来计算数据的总和、平均值和数量。以下是一些常用的聚合函数的示例： SUM 函数：计算指定列的总和。...SELECT SUM(column_name) FROM table_name; AVG 函数：计算指定列的平均值。...SELECT AVG(column_name) FROM table_name; COUNT 函数：计算指定列的数量。...SELECT MIN(column_name) FROM table_name; MAX 函数：返回指定列的最大值。...SELECT MAX(column_name) FROM table_name; 注意：这些聚合函数可以与其他 SQL 查询语句一起使用，例如 WHERE 子句来过滤数据，或者 GROUP BY 子句来分组计算
而在计算过程中，近邻表的计算是占了较大时间和空间比重的模块，我们通过源码分析，看看JAX-MD中使用了哪些的奇技淫巧，感兴趣的童鞋可以直接参考JAX-MD下的partition模块。...可以参考下图的一个示例，将一个体系中的多个原子，划分到一个空间中均匀分布的格子里面： 如此一来，我们只需要设定好这些格子的长度，比如长度直接定为判断近邻的cutoff数值，这样我们在计算的过程中，就只需要对当前原子所在格子的周边的格子进行检索即可...计算格点长度 在JAX-MD中，周期性盒子的大小是给定的，但是格点大小不是一个固定值，而是先给定一个格点大小的下界，然后计算格点数量并取了一个floor的操作，再根据格点的数量计算得到每个格点的最终大小...= cutoff 关于Cell Size选取的思考 至于为什么这样选取，我们可以做一个简单的思考。...本文的主要内容是其中构建CellList的部分，通过打格点的方法可以大大降低近邻表搜索算法的复杂度，在GPU计算的过程中更是可以极大的降低显存的占用，从而允许我们去运行更大规模的体系。
通过这两步就可以搭建出一套水平扩展的集群系统。 openfire使用的分布式内存计算框架是hazelcast，并不了解它，大概只知道它是分布式网格内存计算框架。...Ignite是apache基金的一个开源项目，功能与hazelcast非常类似： Apache Ignite内存数据组织是高性能的、集成化的以及分布式的内存平台，他可以实时地在大数据集中执行事务和计算...启动一个Ignite吧 只要少量的代码我们就可以将Ignite应用到自己的系统中，比如我需要做一个缓存。...只不过有点问题，默认情况下缓存模式是分区模式，当然分区模式下需要设置缓存的备份数量backups，如果不设置的话缓存并不会在其他节点上做备份。 什么意思呢？...但是整个过程我们并没有手动显式的去启动Ignite，是WebSessionFilter在Init的时候获取的，所以我们可以通过配置的方式将缓存首先创建。 如何指定Ignite XML文件加载？
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？...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。...通过设置水位线，可以确定窗口的边界，从而对窗口中的数据进行正确的计算。
Kubernetes 里，已经有了这些控制回路的实现。例如 ReplicaSet 和 Deployment。这两个对象都可以针对特定镜像设置目标 Pod 数量。...现在你可能已经猜到了，控制器就是一个控制循环的实现：检查当前状态，用现有状态计算差异，弥补差异。...然而自定义控制器是不会出现在这里（Controller Manager）的。控制器没什么限制，它可以在集群内部以 Pod 的形式运行，也可以作为独立的外部进程。...虽然语法是 Java，但是却写出了 C 语言的风格，例如在方法结束之前释放本地变量的引用。 多久才能搞清楚在什么条件下使用什么库 我不了解 Go，但是我知道 Java。...我们详细介绍了什么是控制器，以及开发控制器的需要：即能够与 HTTP/JSON 通信。在下一篇帖子中，我们将详细介绍并实际开发自己的自定义控制器。
什么是Hazelcast？ Hazelcast是一个内存分布式计算平台，用于管理数据并并行执行执行应用程序。 1. 它是用Java编写的。 2....它支持每个群集无限数量的map和缓存。 根据基准测试，Hazelcast在获取数据方面比Redis快56％，在设置数据方面比Redis快44％。...通过使用此实例，我们可以操作内存数据网格中的数据。因此，可以使用Postman将一些记录保存到Hazelcast中。...重要的是 - 即使从不同的SpringBoot应用程序实例启动，也可以将数据存储在同一个缓存中。...比如可以将应用程序端口更改为8081，并运行该应用程序的另一个实例，然后将尝试从之前存储的Hazelcast中获取所有数据。 因为Hazelcast是集群的，数据可以在许多应用程序实例之间共享。
我们常常说的云计算其实是分布式计算的一种.云计算是将巨大的数据处理程序分成无数个待处理小程序, 然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户.那什么是内存网格(IMDG)?...内存数据网格插入到应用程序和数据层之间，部署在服务器节点的集群上，共享集群的可用内存和 CPU。无论是部署在公共云还是私有云环境中、内部部署还是在混合云的环境中，都可以实现内存数据网格....一些内存数据网格可以支持 ANSI-99 SQL 和 ACID 处理.官方文档：https://hazelcast.com/glossary/in-memory-data-grid/有了上述分布式计算和内存网格的解释那自然就明白了什么是分布式内存网格计算..., 基于云计算可以给互联网很多想象空间和更多的可能,那基于分布式内存网格计算会带来什么?....在大数据时代、海量数据处理、机器学习、流处理的需求与场景我们随处可见。
本文就以此感悟为主，阐述OJ平台在计算机专业教学中的应用。...在我们的教学过程中，这样的团队协作方式学习环节较少，虽然有部分课程的设计环节也采用了分组进行的模式，但在具体操作的过程中由于水平参差不齐，学生并没有得到真正的锻炼。...几年来我们的实践经验证明，OJ平台在学生的专业学习中起到了积极的推动作用，对前面提到的专业教学中存在的问题做到了较好的改进，具体表现如下： 3.1利用OJ平台，加强对学生实践能力的培养 在计算机专业课程中...另外，在教学内容上加入平台上的典型的竞赛案例，可以让我们紧跟时代，及时了解社会对计算机人才的最新要求和计算机领域的最新动态，时刻更新自己的教学内容，让学生的学习内容和视野更加开阔，学到更多与社会发展接轨的知识...通过这种方式激发了学生的思维能力、培养了个体之间的沟通能力和包容能力，为学生将来走向职场打下良好的基础。OJ平台在计算机专业教学中的应用还远不止这些。
Go语言在云计算和分布式系统开发中有以下优势： 并发性能：Go语言具有轻量级的协程（goroutine）和高效的调度器，能够轻松地实现高并发和并行计算，适合处理大量的请求和任务。...高效的网络编程：Go语言内置了强大的网络编程库，支持快速、高效的网络通信，可以轻松地实现基于TCP和UDP的通信协议，以及HTTP和RPC等高层协议。...内存管理：Go语言的垃圾回收器（GC）可以自动管理内存的分配和释放，避免了手动管理内存的麻烦，提高了开发效率和系统性能。...然而，Go语言在云计算和分布式系统开发中也面临一些挑战： 生态系统不完善：相对于其他语言，Go语言的生态系统相对较为年轻，缺乏一些成熟的框架和工具，需要开发人员花费更多精力去寻找和使用适合的库和工具。...异常处理机制：Go语言的异常处理机制相对简单，只有一种类型的异常（panic）和一种处理方式（defer+recover），在大型分布式系统中可能不够灵活和强大。
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