论文：ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices 论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.01083
1.修改配置文件，主要修改server_id和local_address vim /etc/mysql/my.cnf
最近我们在生产环境执行删除无用的kafka topic的操作时，因为错误的按照8.2版本之前的删除方式操作8.2.2版本的kafka，导致删除过程异常，删除后出现consumer正在消费的其他正常topic的partition的offset值偏移的情况，导致大量消息重复消费，并且产生连锁反应，给我们的系统稳定性产生明显影响。
在开发中很多时候会有这样的场景，同一个界面有多个请求，而且要在这几个请求都成功返回的时候再去进行下一操作，对于这种场景，如何来设计请求操作呢？今天我们就来讨论一下有哪几种方案。
带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和group by的基础使用。
在App开发中经常会遇到多个线程同时向服务器取数据, 如果每个线程取得数据后都去刷新UI会造成界面的闪烁
关于 sql 语句的执行顺序网上有很多资料，但是大多都没进行验证，并且很多都有点小错误，尤其是对于 select 和 group by 执行的先后顺序，有说 select 先执行，有说 group by 先执行，到底它俩谁先执行呢？
mongodb11天之屠龙宝刀（八）聚合函数与管道：sql与mongodb聚合函数对比 原文连接：直通车
Jack,目前就职于通信行业某上市公司，主要从事Linux相关系统软件开发工作，负责基带芯片Soc芯片建模仿真以及虚拟化系统软件开发，基带芯片soc芯片BringUp及驱动开发，喜欢阅读内核源代码，在不断的学习和工作中深入理解外设虚拟化，网络虚拟化，用户态驱动等内核子系统。
同一时间，CPU只能处理一条线程，也就是只有一条线程在工作。所谓多线程并发(同时)执行，
当MySQL Query Optimizer无法找到可以利用的合适索引时，就不得不先读取需要的数据，然后通过临时表来完成GROUP BY操作 例如 EXPLAIN SELECT max(gmt_create) FROM group_message WHERE group_id > 1 and group_id < 10 GROUP BY user_id \G ********** 1. row ********* id: 1 select_type: SIMPLE table: group_message
带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和group by的基础使用。另外，如果你近期准备面试跳槽，建议在Java面试库小程序在线刷题，涵盖 2000+ 道 Java、MySQL 面试题，几乎覆盖了所有主流技术面试题。
在MySQL数据库中，经常会遇到需要对数据进行分组和去重的情况。为了达到这个目的，我们通常会使用GROUP BY和DISTINCT这两个关键字。虽然它们都可以用于去重，但是它们具有不同的用法和效果。本文将详细解析MySQL中的GROUP BY和DISTINCT的用法，并比较它们对同一字段的去重效果是否相同。
mongodb11天之屠龙宝刀（八）聚合函数与管道：sql与mongodb聚合函数对比 MongoDB 聚合 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。 基本语法为：db.collection.aggregate( [ , , … ] ) 现在在mycol集合中有以下数据： { "_id" : 1, "name" : "tom", "sex" : "男", "score" : 100, "age
dplyr包在数据变换方面非常的好用，它有很多易用性的体现：比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹，也不需要绝对引用，而这在多数baseR函数中都不是这样的，比如：
前言、看了很多的随笔博文内容都是关于rollup和cube的用法,发现一个问题,很多都是一样或者转载的,但这都不是重点,重点是,他们写的都太专业化了,直接给一个结论,并没有给出整个推理出这个结论的过程,个人感觉不太适合新手学习并使用这两个函数,下面我这篇随笔个人觉得比较适合新手学习和使用rollup和cube,里面没有什么"纬度"之类的关键字。下面开始!!!!! 一、group by rollup函数解析 1、对于数据的汇总,是数据库经常用到的任务之一,本文讲的就是其中的一种rollup和cube实现数据
Layer是一种通信系统。它允许多个消费者实例相互交谈，以及与 Django 的其他部分交谈。借助Layer可以很方便的实现群聊功能。无需我们手动管理websocket连接。
怎么解决网络请求的依赖关系：当一个接口的请求需要依赖于另一个网络请求的结果 思路1：操作依赖：NSOperation 操作依赖和优先级（不适用，异步网络请求并不是立刻返回，无法保证回调时再开启下一个网络请求） [operationB addDependency:operationA]; // 操作B依赖于操作 思路2：逻辑判断：在上一个网络请求的响应回调中进行下一网络请求的激活（不适用，可能拿不到回调） 思路3：线程同步 -- 组队列（dispatch_group） dispatch_queue_t que
DISTINCT实际上和GROUP BY操作非常相似，只不过是在GROUP BY之后的每组中只取出一条记录而已 所以，DISTINCT的实现方式和GROUP BY基本相同，同样可以通过索引扫描来实现，当然，在仅使用索引无法完成DISTINCT时，MySQL只能通过临时表来完成。但是，DISTINCT并不须要进行排序。也就是说，当只进行DISTINCT操作的Query仅利用索引无法完成操作时，MySQL会利用临时表来做一次数据的“缓存”，但不会对临时表中的数据进行filesort操作 示例 EXPLAIN S
springboot的actuator定义了LoggersEndpoint，它定义了loggers的read操作，返回levels、loggers、groups；定义了loggerLevels的read操作，它接受name，返回对应的GroupLoggerLevels或者SingleLoggerLevels；定义了configureLogLevel这个write操作，可用于变更logger的级别。
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操作方法与func（fedorahosted.org/func/） 相似，可以帮助运维人员完成集中化的操作平台。
管道概念 POSIX多线程的使用方式中， 有一种很重要的方式-----流水线（亦称为“管道”）方式，“数据元素”流串行地被一组线程按顺序执行。它的使用架构可参考下图： 以面向对象的思想去理解，整个流水
消费组应该算是kafka中一个比较有特色的设计模式了，而他的重平衡机制也是我们在实际生产使用中，无法避免的一个问题。
MySQL Group Replication 是一个 MySQL 插件，它建立在现有的 MySQL 复制基础设施之上，利用二进制日志、基于行的日志记录和全局事务标识符等功能。它与当前的 MySQL 框架集成，如性能模式或插件和服务基础设施。以下图表展示了 MySQL Group Replication 的整体架构。
上篇文章中我们已经学习了MongoDB中几个基本的管道操作符，本文我们再来看看其他的管道操作符。 ---- $group 基本操作 $group可以用来对文档进行分组，比如我想将订单按照城市进行分组，并统计出每个城市的订单数量： db.sang_collect.aggregate({$group:{_id:"$orderAddressL",count:{$sum:1}}}) 我们将要分组的字段传递给$group函数的_id字段，然后每当查到一个，就给count加1，这样就可以统计出每个城市的订单数量。 算术
1. HR 经理针对申请者和工作相关的表的app会经常需要修改布局查看需要的页面的字段；
Master节点开启日志审计，API Server配置文件的目录是/etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml
在优化group by查询的时候，一般的会想到两个名词：松散索引扫描（Loose Index Scan）和紧凑索引扫描（Tight Index Scan），因为通过这两种索引扫描就可以高效快速弟完成group by操作。
pandas中的DF数据类型可以像数据库表格一样进行groupby操作。通常来说groupby操作可以分为三部分：分割数据，应用变换和和合并数据。
同步执行 + 主队列在不同线程中调用结果也是不一样，在主线程中调用会出现死锁，而在其他线程中则不会。
作者 | 张甦， 数据库领域的专家和知名人士、图书《MySQL王者晋级之路》作者，51CTO 专家博主。近10年互联网线上处理及培训经验，专注于 MySQL 数据库，对 MongoDB、Redis 等 NoSQL 数据库以及 Hadoop 生态圈相关技术有深入研究，具备非常丰富的理论与实战经验。
由于GROUP BY实际上也同样须要进行排序操作，而且与ORDER BY相比，GROUP BY主要只是多了排序之后的分组操作。所以，在GROUP BY的实现过程中，与ORDER BY一样可以利用索引 例如有一个索引idx(c1,c2,c3) SELECT c1, c2 FROM t1 WHERE c1 < 10 GROUP BY c1, c2; 这条查询就可以直接使用索引扫描完成 使用索引扫描需要什么条件？ （1）查询针对一个单表 （2）GROUP BY条件字段必须处在同一个索引中最前面的连续位置 （3）如
High Level Consumer 很多时候，客户程序只是希望从Kafka读取数据，不太关心消息offset的处理。同时也希望提供一些语义，例如同一条消息只被某一个Consumer消费（单播）或被所有Consumer消费（广播）。因此，Kafka High Level Consumer提供了一个从Kafka消费数据的高层抽象，从而屏蔽掉其中的细节并提供丰富的语义。 Consumer Group High Level Consumer将从某个Partition读取的最后一条消息的offset存于ZooKe
其实大体来说就是使用表达式将符合条件的字符串进行提取 希望我们能从易到难，从语法到实践的思路去学习，把它攻下来
async/await是一种编写自然且高效异步代码的语言机制。异步函数(使用async声明)在执行任何挂起点的地方(使用await标记)都可以放弃它所在的线程，这对构建高并发系统非常有必要。
与遗传算法的第一次接触 遗传算法是我进入研究生阶段接触的第一个智能算法，从刚开始接触，到后来具体去研究，再到后来利用遗传算法完成了水利水电的程序设计比赛，整个过程中对遗传算法有了更深刻的理解，在此基础上，便去学习和研究了粒子群算法，人工蜂群算法等等的群体智能算法。想利用这个时间，总结下我对于遗传算法的理解，主要还是些基本的知识点的理解。 遗传算法的基本概念 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的，是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种优化算法，它的基本思
一、Mysql Group Replication简介 Mysql Group Replication(MGR)是一个全新的高可用和高扩展的MySQL集群服务。 高一致性，基于原生复制及paxos协议的组复制技术，以插件方式提供一致数据安全保证； 高容错性，大多数服务正常就可继续工作，自动不同节点检测资源征用冲突，按顺序优先处理，内置自动防脑裂机制； 高扩展性，自动添加移除节点，并更新组信息； 高灵活性，单主模式和多主模式。单主模式自动选主，所有更新操作在主进行；多主模式，所有server同时更新。 pa
MGR是MySQL数据库未来发展的一个重要方向。 MGR基础结构要求： 引擎必须为innodb,因为需事务支持在commit时对各节点进行冲突检查 每个表必须有主键，在进行事务冲突检测时需要利用主键值对比 必须开启binlog且为row格式 开启GTID，且主从状态信息存于表中（--master-info-repository=TABLE 、--relay-log-info-repository=TABLE），--log-slave-updates打开 一致性检测设置--transaction-write-set-extraction=XXHASH64 MGR使用限制： RP和普通复制binlog校验不能共存，需设置--binlog-checksum=none 不支持gap lock(间隙锁)，隔离级别需设置为read_committed 不支持对表进行锁操作（lock /unlock table）,不会发送到其他节点执行 ,影响需要对表进行加锁操作的情况，列入mysqldump全表备份恢复操作 不支持serializable(序列化)隔离级别 DDL语句不支持原子性，不能检测冲突，执行后需自行校验是否一致 不支持外键：多主不支持，单主模式不存在此问题 最多支持9个节点：超过9台server无法加入组
本文主要介绍了Kafka High Level Consumer，Consumer Group，Consumer Rebalance，Low Level Consumer实现的语义，以及适用场景。以及未来版本中对High Level Consumer的重新设计–使用Consumer Coordinator解决Split Brain和Herd等问题。
因为 $group 里面对应需要聚合操作的列必须写成 _id , 否则会出现 The field 'xxx' must be an accumulator object 的报错信息
导语 | pytorch作为目前主流的深度学习训练框架之一，可以说是每个算法同学工作中的必备技能。此外，pytorch提供了极其方便的API用来进行分布式训练，由于最近做的工作涉及到一些分布式训练的细节，在使用中发现一些之前完全不会care的点，现记录于此，希望对有需求的同学有所帮助。 本文包含： pytorch分布式训练的工作原理介绍。 一些大家平时使用时可能不太注意的点，这些点并不会导致直观的bug或者训练中断，但可能会导致训练结果的偏差以及效率的降低。 同时结合某些场景，介绍更为细粒度（group）的
对计算机了解的都会知道信号量的作用，当我们多个线程要访问同一个资源的时候，往往会设置一个信号量，当信号量大于0的时候，新的线程可以去操作这个资源，操作时信号量-1，操作完后信号量+1，当信号量等于0的时候，必须等待，所以通过控制信号量，我们可以控制能够同时进行的并发数。
如果场景中包含大量的LOD Group组件，我们不想要使用时，手动依次删除需要耗费大量时间，本文介绍如何编写一个批量删除场景中LOD Group组件，并且只保留最高层次细节的物体的工具。
在流程定义中在任务结点的 assignee 固定设置任务负责人，在流程定义时将参与者固定设置在.bpmn 文件中，如果临时任务负责人变更则需要修改流程定义，系统可扩展性差。针对这种情况可以给任务设置多个候选人或者候选人组，可以从候选人中选择参与者来完成任务。
在平常的工作中,后端开发或者数据库管理员应该是接触到SQL编写场景最频繁的用户,虽然,我们能够正常的通过需求完成SQL语句的编写,但是还是存在许多的小伙伴对SQL的执行顺序不了解的。其实,了解SQL的执行顺序对我们编写SQL、理解SQL、优化SQL都有很大的帮助,所以在在开始讲解Group by的使用之前,先简单了解下SQL执行的一个顺序。
统计分析是数据分析的重要组成部分，它几乎贯穿整个数据分析的流程。运用统计方法，将定量与定性结合，进行的研究活动叫做统计分析。而pandas是统计分析的重要库。
1.GCD信号量简介 GCD信号量机制主要涉及到以下三个函数： dispatch_semaphore_create(long value); // 创建信号量 dispatch_semaphore_signal(dispatch_semaphore_t deem); // 发送信号量 dispatch_semaphore_wait(dispatch_semaphore_t dsema, dispatch_time_t timeout); // 等待信号量 dispatch_semaphore_create(
SAP WM 2-Step Picking流程里，需要为多个TR或者交货单创建组，然后去对该Group执行集中拣配和后续Allocation。如果在创建group的时候由于系统操作错误，导致弄错了，希望将相关的TR或者交货单重新分组，就需要对之前创建的group做相关处理了。
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