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Flink框架中的时间语义和Watermark(数据标记)

---- 时间语义 “时间”在我们日常的开发学习过程中是特别常见的一个名词,例如:Java中的日期处理类、获取系统的当前时间、毫秒级的时间戳等等。...接下来让我们来看看在Flink框架中,对时间不同的概念。...Event Time:是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述,例如采集的日志数据中,每一条日志都会记录自己的生成时间,Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。...在Flink流处理真实场景中,大部分的业务需求都会使用事件时间语义,但还是以具体的业务需求择选不同的时间语义。...和周期性生成的方式不同,这种方式不是固定时间的,而是可以根据需要对每条数据进行筛选和处理 总结 在flink开发过程中,Watermark的使用由开发人员生成。

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【版本标记 | Github】Github 中常见的版本标记(Tags)有哪一些?分别在什么情况下使用?

背景 无论是自己自由开发项目还是公司协同合作,随着软件的迭代升级,都需要一个比较规范(好区分)的标记来区分不同的软件版本。...通常,我们使用不同的数字来表示不同的版本,例如大版本号加上小版本号等,不同的开发者会根据特殊的场景,对每个位数表述的含义进行定义。...但往往还会有一些版本标记(tags)会放在这些数字前后,本文简要说明其作用和使用场景。 版本标记(Tags) 在 GitHub 中的版本标记(tags)通常用来标记代码库的重要快照或发布版本。...对于 Go 语言(或任何其他开源项目),可以看到以下几种常见的版本标记: Alpha 版本(alpha): 这些版本通常是第一个发布的预览版本,可能包含新特性和功能。...正式发布版本(Release): 正式版本是稳定的、用于生产环境的版本。(即我们通常使用的版本) 通常包含所有新特性和 bug 修复。

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    一日一技:正则表达式中的re.S标记和re.M标记

    Python的re模块中, search、 findall、 match等函数的参数都是 (pattern,string,flags), 第三个参数 flags有忽略大小写的re.I, 让模式更易读的...re.X等, 而其中re.S和re.M比较难理解, 下面介绍一下。...因此对下面一段文字, 结尾在第三行, 而.不能匹配换行符, 因此以下的 pattern什么都匹配不到: text = """First line. Second line....$" print(re.findall(pattern, text)) # 输出为[] re.S做的事情是: 让.也匹配换行符。 re.M做的事情是: 让^匹配每行的开头,$匹配每行的结尾。...换句话说,使用了 re.M以后,运行效果看起来就像是程序首先根据换行符把字符串拆分成了多个子字符串,然后再在子字符串中执行正则表达式。

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    AI可自动跟踪和标记移动中动物的身体部位

    哈佛大学的研究人员和学术界研究者合作开发了一种名为DeepLabCut的深度学习方法,可以自动跟踪和标记移动中动物的身体部位,具有可与人类匹敌的准确性。...研究人员在他们的论文中指出:“摄像技术提供了在不同环境中观察和记录动物行为的简便方法,但提取行为的特定方面以进行进一步分析可能非常耗时。...密歇根大学Daniel Leventhal博士小组的大鼠熟练接触试验。这些数据是在一个自动的小球到达任务中收集的,并由Daniel Leventhal博士标记,使用了180个标记的框架进行训练。...“因此,它也可以快速应用于完全不同的行为,这些行为对计算机视觉提出了质的独特挑战,如在果蝇中熟练接触或产卵。” ? 另一个案例研究显示该项目是通过马实施的。...本视频采用的是DeepLabCut,首先使用不同的马进行训练,然后在赛道上仅添加11个标记的证明帧,重新训练,并将自动标签应用于完整的视频。

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    ClickHouse 中的分区、索引、标记和压缩数据的协同工作

    ClickHouse 中的分区、索引、标记和压缩数据的协同工作引言ClickHouse是一个快速、可扩展的开源列式数据库管理系统,它被广泛应用于大数据分析和实时查询场景。...在处理海量数据时,合理地利用分区、索引、标记和压缩等技术,能够提高查询性能和降低存储成本。本文将介绍ClickHouse中这些技术是如何协同工作的。...灵活过滤数据:通过标记,可以根据不同的需求将数据按照不同的标准进行过滤,提高灵活性和适用性。压缩数据(Data Compression)数据压缩是ClickHouse中存储优化的关键技术之一。...这个示例代码可以在很多场景下使用,例如在金融行业中,可以用来抓取股票价格数据;在航空业中,可以用来抓取航班信息等。根据不同的实际应用场景,只需要修改url和选择器,即可抓取不同网页上的数据。...ClickHouse是一个快速、开源的列式数据库管理系统,专为大数据场景设计。ClickHouse的分区功能可以根据表中的一列或多列的值将数据划分为不同的分区,从而更高效地处理和查询大数据量。

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    关于K8s中Pod调度方式和节点标记的Demo

    标记 节点的taint(污点)标记及pod的容忍污点(tolerations)定义 食用方式: 需要了解K8s基础知识 熟悉资源对象pod,deploy的创建,了解资源对象定义yaml文件 了解kubectl...--------《明朝那些事》」 Scheduler 调度组件简述 Kubernetes Scheduler是什么 众多周知,Kubernetes Scheduler 是 Kubernetes中负责Pod...(Binding)到集群中某个合适的Node上,并将绑定信息写入etcd中。...在整个调度过程中涉及三个对象,分别是 待调度Pod列表 可用Node列表 以及调度算法和策略 「整体流程」 :通过调度算法调度,为待调度Pod列表中的每个Pod从Node列表中选择一个最适合的Node随后...比较类似,凡是有某个标签的机器都会被选择出来。

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    Python中的列表和Java中的数组有什么不同?

    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。...下面将对Python中的列表和Java中的数组进行比较,以帮助理解它们之间的差异。 1、类型限制 Java中的数组具有固定的数据类型,例如整数、字符或浮点数等。...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。...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。...相比之下,Java只提供了有限的功能,例如填充数据、查找最大最小值等。 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。

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    深度模型中的优化(一)、学习和纯优化有什么不同

    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。...监督学习中, 是目标输出, 的变量是 和 。不难将这种监督学习扩展成其他形式,如包括 或者 作为参数,或是去掉参数 ,以发展不同形式的正则化或是无监督学习。...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。...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。...第二次遍历时,估计将会是有偏的,因为它重新抽取了已经用过的样本,而不是从和原先样本相同的数据生成分布中获取新的无偏的样本。我们不难从在线学习的情况中看出随机梯度下降最小化泛化误差的原因。

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    昆士兰大学赵春霞Angew:猝灭-去猝灭转变在染料标记纳米颗粒的定量细胞摄取和生物分布中的意义

    开展细胞摄取和生物分布研究的一般策略是用荧光染料标记纳米颗粒。然而,由于不受控制的染料猝灭和去猝灭,对不同染料负载纳米颗粒(NPs)的比较研究仍然很困难。...在此,澳大利亚昆士兰大学的赵春霞探讨了猝灭-去猝灭转变在染料标记纳米颗粒的定量细胞摄取和生物分布中的意义。 研究人员比较了两种类型的染料标记纳米粒,并展示了它们不同的特性。...具有固态染料分子的纳米粒会遭受染料淬灭,因此即便在同样数量的纳米粒下,生物环境中的染料释放或纳米粒降解会导致荧光强度增强数倍。相反,染料分子处于可溶状态的纳米粒没有猝灭作用。...为了使对照研究更加标准化,研究人员提出了两种可能的解决方案:降低染料负载量,或用培养基分析来定量纳米粒的细胞摄取。本文的研究工作为生物纳米研究中选择有效的定量方法提供了有价值的见解。

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    读文万卷020期:双回波动脉自旋标记对功能连接和大脑血流量之间关系的解码;休息时人类运动皮层中神经放电模式的回放

    1、Human Brain Mapping:双回波动脉自旋标记对功能连接和大脑血流量之间关系的解码 ?...双回波动脉自旋标记((DE-ASL))的磁共振技术可以获得无创的大脑血流量(CBF)的加权图像及血氧水平。...此外,脑脊液NFL(2.35,1.90-2.91,p 和血浆T-tau(1.95,1.12-3.38,p = 0.02)对于区分对照组和AD患者有较大的效用。...新兴的脑脊液生物标志NSE、VLP-1、HFABP和YKL-40与AD有中等程度的相关性,而血浆Aβ42和Aβ40与之无关。...在54例患者中,在基线和15个月后进行了常规和弥散张量脑扫描和颈脊髓T1加权扫描。在5和15年后对49例患者进行了临床评估。从正常脑白质和灰质中获得病变负荷、脑和脊髓萎缩、平均扩散率和分数各向异性值。

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    Python学习笔记之Matplotlib模块入门(直线图、折线图、曲线图、散点图、柱状图、饼状图、直方图、等高线图和三维图的绘制)

    什么是Matplotlib Matplotlib 是一个Python的 2D绘图库。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。...绘制折线图 在上述的实例代码中,使用两个坐标绘制一条直线,接下来使用平方数序列1、9、25、49和81来绘制一个折线图。...plt.show() 运行效果如下: 上面的示例可以看到,调用两次plot函数,会将sin和cos曲线绘制到同一个二维坐标系中,如果想绘制到两张画布中,可以调用subplot()函数将画布分区...x, cos_y) # 显示绘制的图 plt.show() 运行效果如下: 【示例】使用scatter画10中大小100中颜色的散点图 # 导入matplotlib和numpy模块 import..., 27)).reshape(3, 3, 3, 4) # ax3d.voxels(filled) #filled为True的位置绘制六面体 ax3d.voxels(filled

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    G1垃圾收集器(6)之写屏障

    写屏障通常用于在运行时探测并记录回收相关指针(interesting pointer),在回收器只回收堆中部分区域的时候,任何来自该区域外的指针都需要被写屏障捕获,这些指针将会在垃圾回收的时候作为标记开始的根...因此在年轻代回收的时候,就可以避免扫描整个老年代来查找根。 G1垃圾回收器的写屏障和RS是相辅相成的,也就是记录Region内部的指针。这种记录发生在写操作之后。...对于一个写屏障来说,过滤掉不必要的写操作是十分有必要的。这种过滤既能加快赋值器的速度,也能减轻回收器的负担。...所有的线程都会把写屏障的记录先放进去自己的log buffer中,装满了之后,就会把log buffer放到 global set of filled buffer中,而后再申请一个log buffer...,就像这样(伪代码): def evacuation_write_barrier(obj, field, newobj){ //检查引用和被引用新对象是否在同一个区域 if(!

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    Elasticsearch 新的 semantic_text 映射:简化语义搜索

    不同的模型在以下方面有所不同: 结果的准确性和相关性 可扩展性和性能 语言和多语言支持 成本 Elasticsearch 支持内部和外部推理服务: 内部服务部署在 Elasticsearch 集群中。...你可以使用已包含的模型,如 ELSER 和 E5,或使用 eland 将外部模型导入集群。 外部服务由模型提供商部署。...长文档将被分割成 250 字的部分,每部分有 100 字的重叠,以确保每部分与前一部分共享 100 字。这种重叠确保输入文本中的重要上下文信息不会因硬性断开而丢失。...查询过程可以进一步定制以提高性能和相关性。例如,稀疏向量查询可以定义标记修剪以避免考虑不相关的标记。knn 查询可以指定候选者数量和每个分片返回的 top k 结果。...这些字段类型让你完全控制嵌入的生成、索引和查询方式。 你需要创建一个带有推理处理器的摄取管道来生成嵌入。本教程将指导你完成整个过程。 接下来是什么? 我们刚刚开始使用 semantic_text!

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    12.垃圾收集底层算法--三色标记详解

    在并发标记的过程中,因为标记期间应用线程还在继续跑,对象间的引用可能发生变化,多标和漏标的情况就有可能发生。 二、 什么情况会多标--浮动垃圾? 什么情况下回多标呢?来分析多标的情况。...多标产生的后果是什么呢?就是产生浮动垃圾。 当有多标的时候,该如何解决呢?其实可以不用特殊解决,等待下一次垃圾会,重新进行标记,这块空间就会被回收了。...三、什么情况会少标漏标呢 -- 三色标记? 为了处理多标和漏标的情况,我们引入了“三色标记”,在通过可达性分析遍历对象标记GC Root的过程中所遇到的对象,分为三类。...这三类对象分别被标记为不同的颜色,即:“黑色”、“灰色”,“白色”。他们分别代表什么含义呢? 黑色: 表示对象已经被垃圾收集器访问过, 且这个对象的所有引用都已经扫描过。...也就是说在赋值之前和之后增加了一段操作代码。其实可以看出来这段代码和我们的伪代码差不多。名字虽不同,但是含义是一样的。 再看看SATB在hotspot源码中是如何实现写屏障的。

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