我们有一个内容渠道是直播，渠道权限和创建直播间入口都是我们来维护的，但是创建直播后的内容保存接口是直播团队维护的，保存接口会校验达人权限和等级，而校验接口又是另外一个团队提供的，他们对我们缓存进行了封装...想要避免这些问题，那就要做好服务拆分。业内推荐的微服务拆分一般有以下四种： 1、基于业务逻辑拆分 一个内容从达人生产到用户能看到，需要经过很多中间过程。...如果中间环节都拆分成单独的业务，而各种样式内容的站内站外分发交由各个频道独立处理，也就是内容从生产到审核都是在闭环的，那案例中的隐藏的大坑就不复存在。...不知道读者有没有体验过这种因为数据源依赖导致个别业务性能受到影响，包括很难优化的数据库慢查询。因此，它们的数据源应该拆分掉，业务同理。...最后多说一点，不管采用何种方式拆分服务，或者何种组合拆分方式，都要注意数据流向，千万不能出现循环依赖，包括使用MQ解藕，那也算一种隐层的依赖。
我们有一个内容渠道是直播，渠道权限和创建直播间入口都是我们来维护的，但是创建直播后的内容保存接口是直播团队维护的，保存接口会校验达人权限和等级，而校验接口又是另外一个团队提供的，他们对我们缓存进行了封装...想要避免这些问题，那就要做好服务拆分。业内推荐的微服务拆分一般有以下四种： 1、基于业务逻辑拆分 一个内容从达人生产到用户能看到，需要经过很多中间过程。...如果中间环节都拆分成单独的业务，而各种样式内容的站内站外分发交由各个频道独立处理，也就是内容从生产到审核都是在闭环的，那案例中的隐藏的大坑就不复存在。...不知道读者有没有体验过这种因为数据源依赖导致个别业务性能受到影响，包括很难优化的数据库慢查询。因此，它们的数据源应该拆分掉，业务同理。...最后多说一点，不管采用何种方式拆分服务，或者何种组合拆分方式，都要注意数据流向，千万不能出现循环依赖，包括使用MQ解藕，那也算一种隐层的依赖。好，如果文章有帮助到你，欢迎转发分享或者点个在看。
前面我们系统性介绍了cytof数据过程，以为应该是没有难点了。...如果你是第一次接触cytof数据，可以看我在《生信技能树》发布了cytof这样的质谱流式数据处理系列文字版教程，就是基于 FlowSOM 哦 ： 1.cytof数据资源介绍（文末有交流群） 2.cytofWorkflow...Biology，标题是；《A comparison framework and guideline of clustering methods for mass cytometry data》，在6个数据集上面...最近接到粉丝求助，看了我的教程，发现没办法处理一个文献的cytof数据集，标题是：《Single‑cell profiling of myasthenia gravis identifies a pathogenic...T cell signature》，他这个文献的cytof数据在：https://data.mendeley.com/datasets/nkcb8nc7w8/1 ，感兴趣的也可以自行下载进行处理。
拆分步骤从对现有单体应用的逻辑分割开始：将服务行为拆分为一个单独的模块，然后把数据拆分到单独的数据表中。一系列动作之后，这些元素最终成为一个自治的新服务。 从单体应用向较小服务的迁移是目前的主流趋势。...这个转换过程之中最难的部分，就是从单体应用所持有的数据库中把新服务所属的数据拆分出来。如果从单体应用中拆分出来的逻辑部分仍然连接到同一个数据库，这种拆分无疑是比较简单的。...本文中要讲述一系列步骤组成的一个解构模式，用来在最小化业务中断的前提下，从单体应用中拆出富数据服务。 服务拆分过程的指导原则 深入探讨之前，我想首先介绍两个对于服务拆分具有重要指导意义的基本原则。...这两条原则能把从单体应用到多服务的拆分过程变得更加平滑，也更加安全。 整个迁移过程中，数据保持有单一的写拷贝 在转移过程中，我们应该保证待迁出服务的数据始终有一个单独的写拷贝。...步骤 6：为新服务创建数据库 这一步相对简单，从单体应用的数据表中进行镜像，创建新的定价数据库。这一过程中有个很大的诱惑就是：既然代码已经进行了重构，干脆也对定价数据库进行一次重构吧。
cellranger mkfastq Illumina测序下机后的数据为 原始数据（raw base call ）BCL文件，拿到BCL文件之后，第一步是使用cellranger的cellranger...mkfastq进行拆分数据，目的是将将一个或多个lane中的混合的测序样本按照index生成对应样本的fastq文件，原理图如下： ?...test_sample,SI-P03-C9 如果是多个样本分布在不同的lane里面可以将csv文件写成 Lane,Sample,Index 1,test_sample,SI-P03-C9 #格式如下，测试数据不含这个...1-4,test_sample2,SI-P03-CX 拿到fastq文件之后就可以通过cellranger count分析啦 cellranger||分析单细胞测序数据 参考：https://support
表的垂直拆分和水平拆分 垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表 20191028234705.png 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表...； 把text，blob等大字段拆分出来放在附表中； 经常组合查询的列放在一张表中； 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤，然后查询的时候用join关键起来即可； 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分...，表的行数超过 200 万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。...取模的方法把数据分散到四张表内Id%4+1 = [1,2,3,4] 然后查询，更新，删除也是通过取模的方法来查询 $_GET['id'] = , % + = , $tableName = 'users...，从界面上约束用户查询行为。
业务: 为项目满意度数据实现导入和查询功能. 需求: 数据库中数据为季度数据,一个项目会有0-4条数据,一年不定数量的季度满意度数据如何导入?如何按年查询?...导入: 导入的模板数据包含项目信息,年份,不定数量的季度数据,我需要将该年份的数据导入进数据库,所以这里foreach遍历easyExcel读取到的数据,每个对象先把四个季度的满意度信息提取出来,以<季度...BufferedInputStream(file.getInputStream())) .head(SatisfactionInfoOfYearRes.class).sheet().doReadSync(); //遍历,按季度拆分数据...StringUtils.isBlank(recordId)){ //insert satisfactionInfoDO.setRecordId(TinyUUIDGenerator.generate()); //这里将直接从请求头获取的数据进行...,并返回一个String[],拿到数据后遍历数据,填充数据,即可实现数据合并.
如果您想执行内部交叉验证，这种拆分方法是完美的。将数据拆分为训练和测试，并在训练模型时应用交叉验证方法。...，当您进行拆分时，会决定测试集中的数据将始终是您的测试数据。...kFold 作为训练-测试拆分的替代方案，K-fold 提供了一种机制，可将数据集中的所有数据点用作训练数据和测试数据。 Kfolds 将数据集分成多组零重叠的索引，以从您的数据集中提取随机数据集。...您可以计算有关您的表现的统计数据（即，您可以从多次评估中获得标准偏差和平均值）。您还可以更深入地了解模型在不同场景中的表现。...通常，在使用这种类型的数据分割时，每次测试的平均值对模型在实时环境中的表现给出了更可靠的解释。外部交叉验证以这种方式创建多个模型，报告所有折叠的平均性能，然后根据所有数据制作最后一个模型。
在数据量足够大的时候，我们会遇上如何将数据拆分到不同分区，使每个分区保存的数据量足够小。这里面牵扯到的主要是如何分区，以及二级索引如何处理，分区后的request怎么分配都是值得深思的问题。
水平拆分就是把一张大表的内容拆分到不同数据表中，来提升数据库的性能 1张表 -> N张表 拆分是根据路由算法来决定 常用的路由算法：哈希值取模 例如 把数据库分为 4 个分库 把模值设置为 1024
在本文中，将展示如何创建自己的 RAG 数据集，该数据集包含任何语言的文档的上下文、问题和答案。 检索增强生成 (RAG) 1 是一种允许 LLM 访问外部知识库的技术。...创建 RAG 评估数据集 我们加载文档并将上下文传递给生成器 LLM，生成器会生成问题和答案。问题、答案和上下文是传递给 LLM 评委的一个数据样本。...自动从文档生成 RAG 评估数据样本的工作流程。图片由作者提供 自动生成 RAG 数据集的基本工作流程从从文档（例如 PDF 文件）读取我们的知识库开始。...生成问答上下文样本 使用 OpenAI 客户端和我们之前创建的模型，我们首先编写一个生成器函数来从我们的文档中创建问题和答案。...实验结论 从文档集合中自动创建 RAG 评估数据集非常简单。我们所需要的只是 LLM 生成器的提示、LLM 评委的提示，以及中间的一些 Python 代码。
这是来自一位星友的提问：数字汉字混合的情况，只要拆分一次，怎么办？ 这个问题在很多提取问卷题目、答案，或者财务报表的项目序号等有一定的借鉴意义。...我们知道，在Power Query里，有一项拆分列的选项是“按照从数字到非数字的转换”进行拆分，通过这个选项，可以很轻松地将数字和非数字间隔出现的情况拆开： 拆分后，所有内容会被一次性拆解完毕，步骤公式和输出内容如下...显然，拆分后的结果被分成了很多列，并通过公式中最后一个列表参数进行控制，所以，我们这里可以修改其中的输出内容，只取所需要的列（1列，并且可以直接修改输出的列明），如“首段数字”： 得到了首段数字之后，...这是因为，从数字到非数字的转换拆分出来的列是按现有内容进行固定拆分的，比如目前的内容拆出来只有5项，那如果后面新增的内容有6项甚至更多，我们再用这个拆分合并的过程，就会丢失那些多出的内容。
二，数据库的拆分，只有在数据层面也拆分开，才能真正达到服务化的目的。具体也可以分为，与业务服务拆分同时进行，或者等业务服务拆分后再单独进行两种策略。...根据其组织架构和系统特点，最终采取了先服务拆分，再数据库拆分的演进路线。...这也呼应了Choose the most apporiate database refactoring，所以设想拆分后的数据库应该如下图所示： 从图上不难看出，需要修改的点包括： 1....这里也有两种方法来做主备迁移： 利用MySQL的主从机制来同步，需要注意的是，在发货单主库（上线之前是主库的从库之一）需要打开--log-slave-updates，否则无法再接一个从库。...先找到数据库的瓶颈，把一部分拆分出去，梳理清楚整个流程，之后进一步的细分，就水到渠成了。 但是数据库重构和代码重构有相似之处，也有不同之处。
作者寄语 本次补充基金的分红送配数据，主要是为了更好的进行基金的量化回测，目前提供的数据需要在本地进行处理后使用！...更新接口 "fund_cf_em" # 分红送配-基金拆分 分红送配 基金拆分 接口: fund_cf_em 目标地址: http://fund.eastmoney.com/data/fundchaifen.html...描述: 天天基金网-基金数据-分红送配-基金拆分 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 序号 int64 - 基金代码 object -...基金简称 object - 拆分折算日 object - 拆分类型 object - 拆分折算 float64 注意单位: 每份 接口示例 import akshare as ak fund_cf_em_df...= ak.fund_cf_em() print(fund_cf_em_df) 数据示例 序号 基金代码 基金简称 拆分折算日 拆分类型 拆分折算
1.准备数据 数据准备 create database jing_dong charset = utf8mb4; 创建一个商品goods数据表： create table goods( id int unsigned...拆分为多个表（商品分类表） 所有数据都在一个表中会导致修改麻烦， create table if not exists goods_cates( id int unsigned primary key...写：int unsigned 保证表结构相同都是 int类型且数值范围相同， 设置外键 关联cate_id和表goods_cate的id 外键约束也可以在修改表时添加，但是添加外键约束的前提是：从表中外键列中的数据必须与主表中主键列中的数据一致或者是没有数据...外键一旦删除，就会解除主表和从表间的关联关系。...3.4 修改brands_name品牌如上述 创建表和插入数据一起操作 create table goods_brands( id int unsigned primary key auto_increment
创建索引 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch('192.168.1.1:9200') mappings = { ...24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 通过以上代码即可创建...es索引 写入一条数据 写入数据需要根据 创建的es索引类型对应的数据结构写入： from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch(...-3", } es.index(index="index_test",doc_type="doc_type_test",body = action) 即可写入一条数据...1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 错误的写入 正确的写入 写入多条数据
数据库水平垂直拆分 当数据库量非常大的时候，DB 已经成为系统瓶颈时就可以考虑进行水平垂直拆分了。...水平拆分 一般水平拆分是根据表中的某一字段(通常是主键 ID )取模处理，将一张表的数据拆分到多个表中。这样每张表的表结构是相同的但是数据不同。...按照范围分表也是可行的:一张表只存储 0~1000W的数据，超过只就进行分表，这样分表的优点是扩展灵活，但是存在热点数据。 按照取模分表拆分之后我们的查询、修改、删除也都是取模。...比如新增一条数据的时候往往需要一张临时表来生成 ID,然后根据生成的 ID 取模计算出需要写入的是哪张表(也可以使用分布式 ID 生成器来生成 ID)。...垂直拆分 当一张表的字段过多时则可以考虑垂直拆分。 通常是将一张表的字段才分为主表以及扩展表，使用频次较高的字段在一张表，其余的在一张表。
备份 传输到从库服务器 准备恢复备份 恢复备份文件 重启从库 建立主从关系 ?...备份 已有主库需要持续为用户提供服务，因此不能够停机或者重启，所以需要采用热备份的方式创建一个当前数据库的副本。...后面我们创建主从关系的时候需要用到，当前文件名为 mysql-bin.000001，偏移量为 369472581。..../20190314 该命令会根据mariadb配置文件 my.cnf，将备份文件还原到mariadb数据目录，比如 /data/mysql ?...根据数据库的大小，经过漫长的等待，都是类似的文件拷贝… ?
我们知道Oracle有DataGuard实时备份数据。能够做主备切换，而MySQL也有自己的一套备库方案。称之为主从复制。 搭建MySQL从库是为了实时同步主库数据，同一时候也能够分担主库的读压力。...对数据库端做成读写分离结构。 搭建MySQL主从库注意点： 1.主库和从库的 server-id 一定不能同样。 2.在主库创建replication slave账户。....000005 Position: 251651 Binlog_Do_DB: Binlog_Ignore_DB: 1 row in set (0.00 sec) 4.配置从库...启动从库 slave start show slave status\G *************************** 1. row ***************************...Last_SQL_Error: Replicate_Ignore_Server_Ids: Master_Server_Id: 100 注意： 假设从库
之前看过一个朋友一篇文章，讲述的是Vsan为什么使用的是两副本，而ceph则大多数情况下需要三副本，当时个人观点是这个并不是关键点，但是在仔细考虑了问题的出发点以后，这个也可以说是其中的一个点 一个集群数据丢失可以从多方面去看...，对于Vsan来说因为文件的不拆分，也就是在丢了的情况下，只是局部数据的丢失，而ceph的数据因为拆分到整个集群，基本上说就是全军覆没了，这一点没有什么争议 一般来说，ceph都是配置的分布式文件系统...主要包括三步 横向划条带 创建对应规则 根据规则创建相关存储池 横向划条带 创建虚拟根 ceph osd crush add-bucket default-a root ceph osd crush add-bucket...这样在坏了一个盘也可以迁移，所以一般来说，至少比副本数多1的故障域 3、如何扩容 扩容就增加条带即可，并且可以把老的存储池规则指定到新的磁盘的条带上面 4、这个方法还可以用故障域增加可用性么 可以的，可以从每个故障域里面抽出...，如果拆分两份就是波及二分之一，我的测试环境是分成了四个条带，也就是只影响四分之一的数据
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