用一维数组S[]存储该有序序列，设变量low和high表示查找范围的下界和上界，middle表示查找范围的中间位置，x为特定的查找元素。
将一个记录插入到已排序好的有序表中，从而得到一个新，记录数增1的有序表。即：先将序列的第1个记录看成是一个有序的子序列，然后从第2个记录逐个进行插插入到已入，直至整个序列有序为止。
说到日志，它就是一个将有序序列的不可变记录记下来，并将此记录可靠地保存下来的最简单的方法。如果想要构建一套数据密集型分布式服务，你可能需要一两套日志。在Facebook，我们构建了许多用来存储和处理数据的大型分布式服务。在Facebook，我们如何做到想要即连接数据处理管道的两个阶段，又无需担心数据流管控或数据丢失的呢？就是让一个阶段写入日志，另一个阶段从这个日志读取。那么如何去维护一个大型分布式数据库的索引呢？就是先让索引服务以适当的顺序应用索引更改，然后再来读取更新的日志。那要是有一个系列需要一周后再以特定顺序执行的工作呢？答案就是先将它们写入日志，让日志使用者滞后一周再来执行。一个拥有足够能力进行写入排序的日志系统，可以将你希望拥有分布式事务的梦想成为现实。既然如此，要是有持久性方面的顾虑？那就去使用预写日志吧。
Prometheus内部主要分为三大块，Retrieval是负责定时去暴露的目标页面上去抓取采样指标数据，Storage是负责将采样数据写磁盘，PromQL是Prometheus提供的查询语言模块
上一篇文章中，我们介绍了 mysql 的二进制日志 binlog，他为数据的同步、恢复和回滚提供了非常便利的支持。 怎么避免从删库到跑路 — 详解 mysql binlog 的配置与使用
会保证每周不低于两篇更新，订阅方式见👉这里，欢迎喜欢我文章的朋友们的订阅支持，激励我产出更多优质文章。 RocksDB 是很多分布式数据库的底层存储，如 TiKV、CRDB、NebulaGraph 等等。在 DataDog 工作的 Artem Krylysov 写了一篇文章（原文链接：https://artem.krylysov.com/blog/2023/04/19/how-rocksdb-works/）来对 RocksDB 做了一个科普，通俗易懂，在这里翻译下分享给大家。
本文的目的是为了解释 Grafana Loki 服务的设计动机。本文档并不会深入描述设计的所有细节，但希望能够对一些关键点进行说明，使我们能够提前发现任何明显的错误。本文主要会回答以下几个相关的问题：我们将如何构建它，为什么还要构建它，可以用于什么场景以及谁会使用它。
排序的基本概念 排序：给定一组记录的集合{r1, r2, ……, rn}，其相应的关键码分别为{k1, k2, ……, kn}，排序是将这些记录排列成顺序为{rs1, rs2, ……, rsn}的一个序列，使得相应的关键码满足ks1≤ks2≤……≤ksn（称为升序）或ks1≥ks2≥……≥ksn（称为降序）。 正序：待排序序列中的记录已按关键码排好序。 逆序（反序）：待排序序列中记录的排列顺序与排好序的顺序正好相反。 趟：在排序过程中，将待排序的记录序列扫描一遍称为一趟。通常，一次排序过程需要进行多趟扫描才能完成
本节信息量很大，我们要从整体上把握 LevelDB 这座大厦的结构。当我们熟悉了整体的结构，接下来就可以各个击破来细致了解它的各种微妙的细节了。
线性表是n个数据元素的有限序列，最常用的是链式表达，通常也叫做线性链表或者链表在链表中存储的数据元素也叫做结点，一个结点存储的就是一条数据记录。
银行的面试跟互联网公司的面试还是有区别，银行除了技术面试之外，还会有结构化面试、无领导讨论的面试问题，这类形式主要是考察同学们的软实力，以及解决问题的思路。
视频压缩技术的进步和互联网基础设施的普及，使得流媒体在互联网上广泛传输。但是网络丢包一直是一个困扰人们的问题。市面上已经有许多私有的解决方案用于解决流媒体传输的丢包问题，但是由于是私有协议，各个厂商的设备之间无法实现互操作性。为解决在公共网络上的丢包问题，同时解决各厂商设备之间缺乏互操作性的问题，Video Services Forum (VSF) 于2017年初成立了可靠的互联网流传输协议（Reliable Internet Stream Transport，RIST）小组，为协议创建通用规范[1][2]。
github地址： 在公众号 datadw 里 回复 京东 即可获取。 这是一位热心的参赛者提供的一份入门程序，涵盖了数据清洗、数据（统计）分析、特征抽取、搭建模型、模型评估，这些机器学习通用的完整流程，对于初学者来说可以作为参考。 上面的连接中有相关的说明，如： data_cleaning.ipynb 数据清洗 data_analysis.ipynb 数据分析 exlpore_potential_user.ipynb 探索高潜用户行为 其他都是.py的python
上篇文章《InnoDB在SQL查询中的关键功能和优化策略》对InnoDB的查询操作和优化事项进行了说明。但是，MySQL作为一个存储数据的产品，怎么确保数据的持久性和不丢失才是最重要的，感兴趣的可以跟随本文一探究竟。
在Prometheus中，存储时间序列数据的是它自带的时间序列数据库，也被称为Prometheus存储引擎（Prometheus Storage Engine）。Prometheus存储引擎具有以下特点：
来源：Deephub Imba本文约2600字，建议阅读5分钟在本文中，我们将看到在深入研究数据建模部分之前应执行的常见时间序列预处理步骤和与时间序列数据相关的常见问题。 时间序列数据随处可见，要进行时间序列分析，我们必须先对数据进行预处理。时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。 在本文中，我们将主要讨论以下几点： 时间序列数据的定义及其重要性。 时间序列数据的预处理步骤。 构建时间序列数据，查找缺失值，对特征进行去噪，并查找数据集中存在的异常值。 首先，让我们先了解时间序列的定义： 时间序列是在
时间序列数据随处可见，要进行时间序列分析，我们必须先对数据进行预处理。时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。
mysql 建立联合索引后，是按最左匹配原则来筛选记录的，即检索数据是从联合索引的第一个字段来筛选的。如果 where 里的条件只有第二个字段，那么将无法应用到索引。
其实实习面试的问题都差不多，八股+项目+算法，都必须要做好准备，只是说实习面试要求可能不会太严格，比如你实习的算法，即时没写出来，能说出大概的思路，其实也是能过的，秋招的话，可能没写出来算法，大概率就凉了。
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
10月1日，安全研究员 Bobby Rauch 在苹果 AirTag 产品中发现了一个存储型跨站脚本攻击漏洞 ，攻击者可以利用该漏洞诱使用户访问恶意网站。由于 Apple 没有修复该漏洞，Rauch决定披露该漏洞。
linux 中的部分目录解析 /dev/ 设备目录 /etc/ 配置文件以及服务启动的目录 /proc/ 显示内核以及进程信息虚拟文件系统 /tmp 临时文件目录 /var 变化目录一般是日志文件的目录 /home/家目录 /usr 用户程序及数据帮助文件等目录 /bin 和 /sbin /usr/bin /usr/sbin 用户的命令 /etc/profile 系统全局变量的配置层叠 /etc/hosts /etc/fstab 记录开就要挂载的文件 /et
演讲者在进行介绍基于机器学习的带宽预测和拥塞控制方法之前，先介绍了当前 webRTC 中应用的基于 Google 拥塞控制机制的带宽预测方法（GCC）。
一、Hadoop 二、Hive 三、Spark 四、Kafka 五、HBase 六、Flink 七、数仓业务方面 八、算法
Prometheus 包含一个存储在本地磁盘的时间序列数据库，同时也支持与远程存储系统集成，比如 grafana cloud 提供的免费云存储API，只需将 remote_write接口信息填写在Prometheus配置文件即可。
普通索引可重复，唯一索引和主键一样不能重复。 唯一索引可作为数据的一个合法验证手段，例如学生表的身份证号码字段，我们人为规定该字段不得重复，那么就使用唯一索引。（一般设置学号字段为主键）
在 JavaScript 中浮点数运算时经常出现 0.1+0.2=0.30000000000000004 这样的问题，除了这个问题之外还有一个不容忽视的大数危机（大数处理丢失精度问题），也是近期遇到的一些问题，做下梳理同时理解下背后产生的原因和解决方案。
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
PHP数据结构（十五）——哈希表 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 查找的效率与查找的次数有关，查找的次数越少速度越快。因此，希望能够一次查找出结果，此时键值一一对应，称满足这条件的f(k)为哈希函数。 1、定义 1）冲突 不同的关键字通过哈希函数，得到同一个地址，称为冲突。具有相同函数值的关键字称为同义词。 2）哈希表 根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突的方法，将一组关键字映像到一个有限连续的地址集上，以关键字的“像”作为记录的位置，此表称为哈希
原文 http://blog.csdn.net/fangjian1204/article/details/39085941
数据库的事务是并发控制的基本单位，是指逻辑上的一组操作，要么全部执行，要么全部不执行。
修复损坏的Git仓库可能是面临的一种问题，这通常是由于文件损坏、存储介质问题或不正确的操作等原因引起的。以下是一些修复损坏的Git仓库的常见问题和解决方案： 常见问题：
说明：有点抱歉，昨晚发的记得有写题目描述，但不知为啥，题目描述丢失了，可能是自己突然不小心删除了。
事务，是指一个操作序列，这些操作要么都执行，或者都不执行，而且这一序列是无法分隔的独立操作单位。也就是符合原子性（Atomicity）、 一致性（Consistency）、 隔离性（Isolation）和持久性（Durability）的一组操作。
在第一篇博客我们了解到一个kafka系统，通常是生产者Producer 将消息发送到 Broker，然后消费者 Consumer 去 Broker 获取，那么本篇博客我们来介绍什么是生产者Producer。
Redis 的数据全部在内存里，如果突然宕机，数据就会全部丢失，因此必须有一种机制来保证 Redis 的数据不会因为故障而丢失，这种机制就是 Redis 的持久化机制。
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define ARRAYSIZE 1000 /*数组长度 */ 1. 直接插入
一种简单的解释RDD是横向多分区的（这个数据集包括许多接口），纵向当计算过程中内存不足可刷写到磁盘等外存上，可与外存进行灵活的数据交换。
如果两个事务操作的是不同的数据， 即不存在数据依赖关系， 则它们可以安全地并行执行。但是当出现某个事务修改数据而另一个事务同时要读取该数据， 或者两个事务同时修改相同数据时， 就会出现并发问题。
消息队列：发布和订阅消息流，这个功能类似于消息队列，这也是 Kafka 也被归类为消息队列的原因。
作为网络管理员或网络工程师，时刻关注网络的交付速度至关重要。不仅需要确保自己有良好的响应时间，还需要确保网络的速度足以满足用户通信所需的每一条路径。而手动测试每个路径将占用你所有的时间。所以需要获得一个测试工具，以确保延迟不会影响网络的性能。
来这里找志同道合的小伙伴！ 背景 各业务系统为使用mysql的业务数据，重复开发出多套数据同步工具，一方面难以管理，另外部分工具性能也偏差。需要一个统一为mysql数据提供同步服务的平台。该平台需支持离线同步，实时订阅，实时同步三大基本功能。 架构 一、功能整合 1、各功能如何实现？ 离线同步：可理解为将根据一个sql查询出的数据同步到其它目标存储上； 实时订阅：通过实时解析mysql-binlog,将数据的变动封装成事件存于消息队列，供用户订阅消费； 实时同步：提供一些常见的订阅客户端料现，实时消费
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的分布式可扩展的实时搜索和分析引擎.
二分查找又叫折半查找，二分查找应该属于减治技术的成功应用。所谓减治法，就是将原问题分解成若干个子问题后，利用了规模为n的原问题的解与较小规模（通常是n/2）的子问题的解之间的关系。 二分查找利用了记录按关键码有序的特点，其基本思想为：在有序表中，取中间记录作为比较对象，若给定值与中间记录的关键码相等，则查找成功；若给定值小于中间记录的关键码，则在中间记录的左半边继续查找；若给定值大于中间记录的关键码，则在中间记录右半边区继续查找。不断重复上述过程，直到查找成功，或所查找的区域无记录，查找失败。 二分查找的时间复杂度是O(log(n))，最坏情况下的时间复杂度是O(n)。
首先这题最重要的一点，是如何处理置 0 后，不会影响后续遍历结果。也就是要避免在某次操作中我将 a[i][j] 置 0，而之后我遍历到 a[i][j] 元素时，其原本的值丢失，导致最后数组所有元素都是 0。
165. 一张自增表里面总共有 7 条数据，删除了最后 2 条数据，重启 mysql 数据库，又插入了一条数据，此时 id 是几？
故事背景是在银行上班，里面的im工具讨论组功能简直难用到令人发指，一不小心关掉小窗口消息记录就丢失了，永久丢失了。。。所以利用元旦三天自己写了一个（o(￣ヘ￣o#)） 先上个效果图，类似qq群聊天，
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