时间轮很早前就很流行了，在很多优秀开源框架中都有用到，像kafka、netty。也算是现在工程师基本都了解的一个知识储备了。有幸在工作中造过两次轮子，所以今天聊聊时间轮。
从Spark的设计理念（基于内存的迭代计算框架）出发，其最适合有迭代运算的或者需要多次操作特定数据集的应用场合。并且迭代次数越多，读取的数据量越大，Spark的应用效果就越明显。
根据预测的时间跨度的长短，电力负荷预测(以下简称负荷预测)问题可以粗略分为长期和短期的预测。由于不同应用场景中对时间跨度的需求不同，对“长期”和“短期”的定义也有所不同。例如，国家电网发展战略制定者将三十到五十年视为长期，而将三十年以下视为短期或中期;小型电网决策者视周前预测为长期，小时前预测为短期。在本论文中，我们用一天、两周、三年作为超短期、短期、中期和长期负荷预测的分界点，如图1所示。不同时间跨度的负荷预测对应不同的实际应用目的。
通常我们是可以连测试或者准生产环境的服务器进行日志查看的，关键的日志信息打印是非常必要的，统一的错误码帮助我们在一分钟内定位到问题，那么有ELK的时候，通过区别服务名，定位日志可尽快排错，但是难免会出现模糊匹配或者无法第一时间定位问题，个人还是喜欢用服务器查看。
①Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集操作类型，编程模型比MapReduce更灵活；
发电设备中常常会放置传感器（DCS）来采集数据以监控设备运转的状况，某集团设计的电力监控统计系统，需要实时采集传感器的数据后保存，然后提供按时段的实时查询统计功能。
来到新公司工作也有一个多月了, 陆陆续续做了一些简单的项目. 今天做一个新东西的时候发现了 Joda Time的这个东西, 因为以前用的都是JDK原生的时间处理API, 大家都知道Java原生的时间处理的API一直都是不太好用, 所以这个有必要去学习下, 去总结下. 来到新公司学到的东西挺多的, 比如我们用了Guava, ElasticSearch, kafka/mns/ons, GuavaCache/Ehcache/Memcahe .... 等很多东西都是我以前没有接触过的. 所以待我学习的东西还有很多.
在零售、经济和金融等行业，数据总是由于货币和销售而不断变化，生成的所有数据都高度依赖于时间。如果这些数据没有时间戳或标记，实际上很难管理所有收集的数据。Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。sklern库中也提供时间序列功能，但 Pandas 为我们提供了更多且好用的函数。
AI科技评论按：由深圳气象局与阿里巴巴联合承办的CIKM AnalytiCup 2017第一赛季已经宣告结束。本次比赛的目标是利用雷达数据（多普勒雷达回波外推数据），来建立一个准确的降水预报模型。 这次比赛吸引了1395支队伍参赛，排行榜也已在阿里天池平台进行公示。 在这次比赛中，来自中国科学院的怀北村明远湖队（队员Zhang Rui, Qiao Fengchun, Guo Ran）在GitHub上分享了自己的代码和方法，他们在第一阶段获得第三名，第二阶段获得第四名。AI科技评论将他们发布的内容进行了整理，
今天这篇文章是一个关于好玩实用的小案例，使用Pandas的滑动窗口方法确定是否存在刷单行为，给予黄牛党致命一击。
本文讨论了照片聚类算法中的一些问题和改进方案，包括使用相对距离度量、考虑时间因素、增加规则、使用层次聚类算法和考虑照片的时间和场景等因素。
扫库的方案一般体量不大时可以使用，当业务发展到一定规模后就不再适用。对IM消息重发秒级别的定时需求，只能增加扫库的频率，但过于频繁的扫库很可能会将数据库拖垮。显然需要更优雅的技术方案解决定时任务问题。
RocketMQ是一个高可用、高性能、高可靠的分布式消息队列，相对于kafka更适合处理业务系统之间的消息。
Spark的适用场景 从大数据处理需求来看，大数据的业务大概可以分为以下三类 ： （1）复杂的批量数据处理，通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。 （2）基于历史数据的交互式查询，通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。 （3）基于实时数据流的数据处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。 目前已有很多相对成熟的开源和商业软件来处理以上三种情景 ：第一种业务，可以利用 MapReduce 来进行批量数据处理 ；第二种业务，可以用 Impala 来进行交互式查询 ；对于第三种流式数据处理，可以想到专业的流数据处理
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标： 最近一次消费（Recency） 消费频率（Frequency） 消费金额（
既然无法摆脱时间，为何不设法简化时间处理？ 在编写企业应用程序时，我常常需要处理日期。并且在我的最新项目中日期计算尤其重要。 使用 java.util.Calendar 让我有些不安。如果您也曾使用这个类处理过日期/时间值，那么您就知道它使用起来有多麻烦。 因此当我接触到 Joda-Time — 面向 Java 应用程序的日期/时间库的替代选择 — 我决定研究一下。其结果是：我很庆幸我这么做了。 Joda-Time 令时间和日期值变得易于管理、操作和理解。事实上，易于使用是 Joda 的主要设计目标。
以前总觉得在Java里面处理各种日期转换很麻烦，虽然我也封装过一些工具包，但是总体感觉还是不够完美，也使用过一些开源的apachecommons里面的时间处理工具类感觉还是不够灵活和强大。 第一次与Joda-Time有一面之缘的时候，是在我使用ELK框架给公司做日志收集分析检索系统的时候，我发现使用jruby重写的logstash里面使用的时间处理工具类是joda-time，当时就对这个框架有点好奇，只不过没太注意，至于为什么会发现？相信搞过ELK的都知道logstash的时间处理比较独特，或者说不了解的情
从狭义的角度上看：Hadoop是一个分布式框架，由存储、资源调度、计算三部分组 成； Spark是一个分布式计算引擎，由 Scala 语言编写的计算框架，基于内存的快速、通 用、可扩展的大数据分析引擎； 从广义的角度上看，Spark是Hadoop生态中不可或缺的一部分；
GOES-17（G17）是美国 NOAA 的 GOES-R 系列中的第二颗卫星。它于 2018 年 3 月 1 日在西经 89.5 度的临时位置发射，用于初始 Cal/Val，2018 年 11 月移至西经 137.2 度的额定位置，并于 2019 年 2 月 12 日宣布 NOAA 运营 GOES-West 卫星。前言 – 人工智能教程
行为明细数据包含五个要素：WHO、WHEN、WHERE、HOW、WHAT，明细数据记录了用户在什么时间点通过哪个功能模块以何种方式操作了什么内容。行为明细数据大部分来自用户操作日志，经过大数据实时处理后存储到合适的数据存储引擎中，本节所有行为明细数据都存储到ClickHouse表中。
ABI_G16-STAR-L2P-v2.70是美国国家航空航天局（NASA）的一种卫星数据处理产品。这个产品是由GOES-16（也称为GOES-East）卫星的先进基线/全球地球观测系统（ABI）仪器生成的。STAR代表科学技术高级研究所，L2P代表Level 2产品，v2.70表示版本号。这个数据产品包含了来自GOES-16卫星的高级图像和地球观测数据，用于气象预报、气候研究等领域。前言 – 人工智能教程
从 2 个面试题说起，第一个问题： 如果一台机器上有 10w 个定时任务，如何做到高效触发？
据加拿大多伦多大学报道，该校唐纳利中心（Donnelly Centre）的研究人员开发出一种深度学习算法，可以跟踪细胞内蛋白质变化情况，有助于揭示什么让细胞保持健康、疾病中什么出了问题。 “通过观察细
星期几相对移位可以使用Python的工作日数字（星期一= 0，星期二= 1 ...星期日= 6）或使用dateutil.relativedelta的日期实例（MO，TU ... SU）。使用工作日数字时，返回的日期将始终大于或等于开始日期。
前些日子，我所在的Team接到了一个“大活儿”，为我们公司某个服务（出于保密的原因，这里不能直说）做数据可视化及数据分析平台。
Pandas 库中有四个与时间相关的概念 日期时间：日期时间表示特定日期和时间及其各自的时区。它在 pandas 中的数据类型是 datetime64[ns] 或 datetime64[ns, tz]。 时间增量：时间增量表示时间差异，它们可以是不同的单位。示例："天、小时、减号"等。换句话说，它们是日期时间的子类。 时间跨度：时间跨度被称为固定周期内的相关频率。时间跨度的数据类型是 period[freq]。 日期偏移：日期偏移有助于从当前日期计算选定日期，日期偏移量在 pandas 中没有特定的数据类
最近项目遇到一个功能：用户只能查询最近180天的订单，而且每次只能选择7天范围的时间跨度。
最近在工作中有一个需求，简单来说就是在短时间内会创建上百万个定时任务，创建的时候会将对应的金额相加，防止超售，需要过半个小时再去核对数据，如果数据对不上就需要将加上的金额再减回去。
区域确定性预测系统 (RDPS) 进行物理计算，以 10.0 公里网格（1/11 度）空间分辨率对当天到未来 48 小时内的大气元素进行确定性预测。平均温度数据覆盖北美，由加拿大气象局 (MSC) 提供，该部门隶属于加拿大环境与气候变化部 (ECCC)。MSC 全年 365 天、每天 24 小时提供天气预报和警报。MSC 还向联邦部门、机构和其他各级政府提供信息，以支持应急准备和应对风暴、洪水、野火和其他与天气相关的紧急情况等事件。您可以在此处以及气候组织数据页面上找到更多信息。前言 – 人工智能教程
这里所说的 DAX 知识基础，不仅仅是理解什么是日期表，更多的是知道日期表如何构建可以兼顾到很多使用上的场景。
频率限制经常用在API中，用于限制独立请求者对特定API的请求频率。例如，如果设置频率限制为每分钟1000次，如果一分钟内超过这个限制，那么服务器就会返回 429: Too Many Attempts.响应。
降采样（或在信号处理中，抽取）是降低数据采样率或分辨率的处理过程。例如，假设温度传感器每秒钟都向OpenTSDB系统发送数据。如果用户在一小时内查询数据，他们将获得3,600个数据点，这些数据点可以相当容易地绘制出来。但是现在，如果用户要求整整一周的数据，他们将获得604,800个数据点，并且突然间图形可能变得非常混乱。使用降采样器，单个时间序列在一个时间范围内的多个数据点在一个对齐的时间戳中与数学函数一起聚合成单个值。这样我们可以将数量从604,800减少到168。
当导入数据时日期值通常以字符串的形式输入到R中，这时需要转化为以数值形式存储的日期变量。用as.Date()把文本转换为Date类型：其语法为as.Date(x,"input_format"),其中x是字符型数据，#input_format则给出了用于读入日期的适当格式
—1— 前言 延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。 延时消息适用的业务场景非常的广泛，在分布式系统环境下，延时消息的功能一般会在下沉到中间件层，通常是 MQ 中内置这个功能或者内聚成一个公共基础服务。 本文旨在探讨常见延时消息的实现方案以及方案设计的优缺点。 —2— 实现方案 1. 基于外部存储实现的方案 这里讨论的外部存储指的是在 MQ 本身自带的存储以外又引入的其他的存储系统。 基于外部存储的方案本质上都是
本文是快手提出的用在工业场景的用户生命周期(LTV)预测方案，主要思想有三部分：1.提出了有序依赖单调网络(ODMN, Order Dependency Monotonic Network)对不同时间跨度LTV之间的有序依赖关系进行建模，解决现有模型对于跨度较长的LTV预估误差较大的问题；2.提出多分布多专家(MDME, Multi Distribution Multi Experts)模块，基于分而治之思想将整体数据分布拆分成多桶的数据子分布，解决LTV建模中数据复杂且分布不平衡问题；3.提出相对基尼系数，用于定量衡量模型拟合不平衡标签分布的能力。
点击下方公众号关注并分享，获取MongoDB最新资讯！ 名词解释 Glossary bucket：带有相同的元数据且在一段有限制的间 隔区间内的测量值组。 bucket collection ：用于存储时序型集合的底层的分组桶的系统集合。复制、分片和索引都是在桶级别上完成的。 measurement：带有特定时间序列的K-V集合。 meta-data：时序序列里很少随时间变化的K-V对，同时可以用于识别整个时序序列。 time-series：一段间隔内的一系列测量值。 time-series coll
延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。
在零售、经济和金融等行业，数据总是由于货币和销售而不断变化，生成的所有数据都高度依赖于时间。 如果这些数据没有时间戳或标记，实际上很难管理所有收集的数据。Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。 sklern库中也提供时间序列功能，但 pandas 为我们提供了更多且好用的函数。
目前业务在使用Kylin的时候反馈查询很慢，直接超时了（超时时间设置的为5min），在日志中获取了相应的SQL以及Cube之后发现：
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。 延时消息适用的业务场景非常的广泛，在分布式系统环境下，延时消息的功能一般会在下沉到中间件层，通常是 MQ 中内置这个功能或者内聚成一个公共基
Pandas 是在金融建模的背景下开发的，正如你所料，它包含一组相当广泛的工具，用于处理日期，时间和时间索引数据。日期和时间数据有几种，我们将在这里讨论：
DevOps研究与评估(DevOps Research and Assessment， DORA)指标可以洞察软件开发和交付流程的效率。这些指标涵盖部署频率、变更前导时间（前导时间）、变更失败率和恢复平均时间等。
Interval：这个类表示一个特定的时间跨度，将使用一个明确的时刻界定这段时间跨度的范围。Interval 为半开 区间，这表示由 Interval 封装的时间跨度包括这段时间的起始时刻，但是不包含结束时刻。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟，计算能力不再成为主要瓶颈。 多样化的数据、复杂的业务分析需求、系统稳定性、数据可靠性， 这些软性要求， 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题。2018 年线上线下融合已成大势，苏宁易购提出并践行双线融合模式，提出了智慧零售的大战略，其本质是数据驱动，为消费者提供更好的服务， 苏宁日志分析系统作为数据分析的第一环节，为数据运营打下了坚实基础。 数据分析流程与架构介绍 业务背景 苏宁线上、线下运营人员，对数据分析需求多样化、时效性要求越来越高。目
不过近日，谷歌的Gemini终于扬眉吐气了一把，在全新的、更复杂的多模态考试中大获全胜，全面超越了GPT-4o。
GHRSST Level 3U Global Near-Real-Time Subskin Sea Surface Temperature version 8a from the Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 on the GCOM-W satellite
Kafka中存在大量的延迟操作，比如延迟生产、延迟拉取以及延迟删除等。Kafka并没有使用JDK自带的Timer或者DelayQueue来实现延迟的功能，而是基于时间轮自定义了一个用于实现延迟功能的定时器（SystemTimer）。JDK的Timer和DelayQueue插入和删除操作的平均时间复杂度为O(nlog(n))，并不能满足Kafka的高性能要求，而基于时间轮可以将插入和删除操作的时间复杂度都降为O(1)。时间轮的应用并非Kafka独有，其应用场景还有很多，在Netty、Akka、Quartz、Zookeeper等组件中都存在时间轮的踪影。
“庄恕接到陆晨曦电话了解了大致情况，现如今救陆妈妈的办法只能是“强抢”，也就是人造休眠让陆妈妈撑到一个小时的时间，用低温治疗法。这种办法是庄恕在美国时听教授说起过，每一分每一秒都要配合到位，而且成不成全靠机率，不是医学上通用的范畴。好在庄恕和到位的大夫护士配合默契，为陆妈妈做了缝合止血，接下来就是送去手术室做人造休眠。”
在开始正题之前，先闲聊几句。有人说，计算机科学这个学科，软件方向研究到头就是数学，硬件方向研究到头就是物理，最轻松的是中间这批使用者，可以不太懂物理，不太懂数学，依旧可以使用计算机作为自己谋生的工具。这个规律具有普适应，再看看“定时器”这个例子，往应用层研究，有 Quartz，Spring Schedule 等框架；往分布式研究，又有 SchedulerX，ElasticJob 等分布式任务调度；往底层实现研究，又有不同的定时器实现原理，工作效率，数据结构…简单上手使用一个框架，并不能体现出个人的水平，如何与他人构成区分度？我觉得至少要在某一个方向有所建树：
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