【项目1-Raptor程序设计】用Raptor编写程序，完成下面的任务 （1）输入圆的半径，计算并求出圆的周长。 参考解答
看了大多数博客关于泊松分布的理解，都是简单的对公式做一些总结，本篇文章重点关注泊松分布如何被提出，以及理解背后对现实的假设是什么。可以参考参考的资料有 1. 百度百科–泊松分布（推导过程值得研究） 2. wiki pedia –poisson distrubtion（讲的够详细） 3. 一篇大神博文–泊松分布和指数分布：10分钟教程（至少阐述明白了泊松分布用来干嘛）
最常见的就是教科书上的例子，在有序数组中搜索给定的某个目标值的索引。再推广一点，如果目标值存在重复，修改版的二分查找可以返回目标值的左侧边界索引或者右侧边界索引。
既然用到了RecyclerView，那么就离不开adapter，RecyclerView负责准备一个框框，adapter负责把什么数据传到框内，顾名思义适配器 详细讲解C一下，第一篇就是，讲的非常全面，附加地址Android RecyclerView最全使用详解 布局效果
进入 Medium 难度之后，这两个条件一般不会直接给出，需要解题者根据题目自行构造。
Salesforce界面友好，灵活易用，但为了保证整体性能的稳定性，它存在着一些限制，今天大家一起来了解下Salesforce常见的一些限制：
Hudi对各种数据的摄取都有很多的优点。能够帮助合并DFS上的最小文件。这有助于解决HDFS和云存储上的小文件问题，显著提高查询性能。Hudi增加了非常需要的原子提交新数据的能力，使查询永远看不到部分写入，并帮助摄取从失败中优雅地恢复。
zabbix稳定运行一段时间之后，积累了一定量的数据。老板看运维整天没事干，让折腾一个酷炫的大屏显示。同时在这个基础上有一定的定制话需求。记录一下自己查询zabbix数据库的查询语句。
大家有没这种感觉，不论甲方还是乙方，拿到一套数据库我们很难快速的知道他的配置，数据库状态以及性能状态
在本博客中，我们将讨论在构建流数据平台时如何利用 Hudi 的两个最令人难以置信的能力。
其他的监控系统是将数据存储在rrd数据库里面，不存在数据库越来越大的情况，这跟数据库的环形存储特性有关系。zabbix不管是采用分布式架构还是传统的服务端与客户端直接相连的模式，最终都是将数据存储在mysql里面。
最近一年的时间里，在业务上，我们只选择支持 Binance。我们选择 Binance 作为第一个交易所合作伙伴，因为我们相信 Binance 的追踪记录、安全协议以及对用户的承诺。
AI 科技评论按：在自然语言处理任务中，循环神经网络是一种常见的方法，但近来，一种只依赖于注意力机制的特定神经网络模型已被证明它对于常见的自然语言处理任务的效果甚至优于循环神经网络模型，这个模型被称为变换器（Transformer）。同时，数据科学家 Maxime Allard 发表了相应的文章对变换器的原理机制作了介绍与讲解，并用相应的实验帮助大家更好的理解这种神经网络模型，AI 科技评论将其编译如下。
一天，小凯同学震惊的发现，自己无内的PM2.5指标是有规律的！小凯采样了PM2.5数值，发现PM2.5数值以小时为周期循环，即任意时刻的PM2.5总是和一小时前相等！他的室友小文同学提出了这样一个问题，在t小时内的所有采样点中，选取若干采样点的数值，能否找到一个PM2.5不曾下降过的序列？这个序列最长是多少？
在这个项目中使用的数据是来自北卡罗来纳州夏洛特分校的全球能源预测竞赛的数据。您可以在这里找到更多信息：http://www.drhongtao.com/gefcom/2017
Map/Reduce，简而言之，map()和reduce()是在集群式设备上用来做大规模数据处理的方法。
到底什么是大数据？大数据与数据统计有什么区别？如果不理解大数据的承载底层技术，很难讲清楚。因此作为解决方案经理，技术与业务都是作为方案不可缺少的组成部分。今天我们来看一下大数据之流式计算。
将数据从外部源如事件日志、数据库提取到Hadoop数据湖中是一个很常见的问题。在大多数Hadoop部署中，一般使用混合提取工具并以零散的方式解决该问题，尽管这些数据对组织是非常有价值的。
Memcached存储单个item最大数据是在1MB内，如果数据超过1M,存取set和get是都是返回false，而且引起性能的问题。
Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。
含有时间的流处理是有状态流处理的扩展，其中时间在计算中起一定作用。 除其他外，当您进行时间序列分析、基于特定时间段（通常称为窗口）进行聚合时，或者在事件发生的时间很重要的情况下进行事件处理时，就会出现这种情况。
当我们考虑时间序列的增强树时，通常会想到 M5 比赛，其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时，由于没有大量的外生特征可以利用，它的性能非常的糟糕。
来源：Deephub Imba本文约2800字，建议阅读5分钟LazyProphet还是一个时间序列建模的很好选择。 当我们考虑时间序列的增强树时，通常会想到 M5 比赛，其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时，由于没有大量的外生特征可以利用，它的性能非常的糟糕。 首先需要明确的是M4 比赛的亚军 DID 使用了增强树。但是它作为一个元模型来集成其他更传统的时间序列方法。在 M4 上公开的代码中，所有标准增强树的基准测试都相当糟糕，有时甚至还达不到传统的预测方法。
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。
当流程序在 Processing Time 上运行时，所有基于时间的操作(如时间窗口)将使用当时机器的系统时间。每小时 Processing Time 窗口将包括在系统时钟指示整个小时之间到达特定操作的所有事件。
为了连接到 TPU，我们必须配置一台虚拟机（单独结算）。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。
需求是获取某个时间范围内每小时数据和上小时数据的差值以及比率。本来以为会是一个很简单的sql，结果思考两分钟发现并不简单，网上也没找到参考的方案，那就只能自己慢慢分析了。
这些配置将启用二进制日志（binlog），并指定日志文件的位置以及要复制的数据库名称。
4.3 监控器 1 聚合报告 聚合报告在分析测试结果时通常是很有用的，且由于该报告仅统计测试结果，执行测试时将占用更少的内存与CPU资源。在测试资源允许的情况下，可保留这个监听器执行测试，但根据JMeter的官方建议，还是推荐使用CLI模式保存测试结果后再使用聚合报告进行查看分析以降低对性能的影响。 通过右键在弹出菜单中选择“添加->监控器->聚合报告”，如图29所示。
标题： 机器学习为什么要使用概率 概率学派和贝叶斯学派 何为随机变量和何又为概率分布？ 条件概率，联合概率和全概率公式： 边缘概率 独立性和条件独立性 期望、方差、协方差和相关系数 常用概率分布 贝叶
当前，企业对于数据实时性的需求越来越迫切，因此需要实时数仓来满足这些需求。传统的离线数仓的数据时效性通常为 T+1，并且调度频率以天为单位，无法支持实时场景的数据需求。即使将调度频率设置为每小时，也仅能解决部分时效性要求较低的场景，对于时效性要求较高的场景仍然无法优雅地支撑。因此，实时数据使用的问题必须得到有效解决。实时数仓主要用于解决传统数仓数据时效性较低的问题，通常会用于实时的 OLAP 分析、实时数据看板、业务指标实时监控等场景。
小甲鱼，myteacher的值是小甲鱼，myteacher赋值给yourteacher后本身的值并没有改变
命运掌握在自己手中。要么你驾驭生命，要么生命驾驭你，你的心态决定你是坐骑还是骑手！ by AI_疯。
上海市气象局是上海政府的专业管理部门，主要负责上海行政区域内的气象监测、天气预报、灾害性天气预警等工作。气象能见度是气象要素观测中的基本项目之一，是直接影响人类生活、生产、交通的重要问题。此次长江中下游流域能见度预报预警和监测平台搭建项目旨在通过大数据和机器学习技术，提高能见度预测精度，并通过可视化模块实现气象数据的价值传递。
vixie-cron软件包是cron的主程序； crontabs软件包是用来安装、卸装、或列举用来驱动 cron 守护进程的表格的程序。
这篇博文是由 Notion 数据平台团队的软件工程师 Thomas Chow 和 Nathan Louie 于 2023 年 12 月 13 日发表的题为 Notion's Journey Through Different Stages of Data Scale 的 Hudi 现场活动的简短摘要。下面的视频剪辑给出了Notion 演讲的简短摘要，还可以查看演讲幻灯片[1]或查看完整演讲[2]。
边缘计算对于许多物联网应用至关重要，它能够降低延迟和降低带宽使用。然而，当谈到物联网时，大多数人都忽略了边缘计算的一个最重要的优势。在讨论这个被忽视的关键好处之前，让我们先定义什么是边缘计算和云计算。
摘要：本文介绍去哪儿数据平台在使用 Flink + Iceberg 0.11 的一些实践。内容包括：
以上是几种常见的设计方案，具体根据业务场景去选择。当然实际业务场景中也可借助一些系统已经使用的中间件，比如Redis
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度！」，本篇分享一个更常用的加速骚操作。
该每小时数据集包含美国驻北京大使馆的PM2.5数据。同时，还包括北京首都国际机场的气象数据，数据的时间段是2010年1月1日至2014年12月31日。缺少的数据表示为 NA。
我们已经在使用模式构建系列研究了各种优化存储数据的方法。现在，我们从另一个角度来看看模式设计。通常，仅仅存储数据并使其可用还不够。当我们可以从数据中计算出值时，数据会变得有用的多。最新Amazon Alexa的总销售收入是多少？有多少观众看了这部最新的大片？这类问题可以从数据库中存储的数据那里得到答案，但必须进行计算。
读完本文，可以去力扣解决如下题目： 875.爱吃香蕉的珂珂（Medium） 1011.在D天内送达包裹的能力（Medium）
AWR是Automatic Workload Repository的简称，中文叫着自动工作量资料档案库。既然是仓库，又是保存负载数据，所以保存的是数据库性能相关的数据。即特定数据库或者实例在过去运行期间整个性能表现。AWR能实现性能数据的收集，处理，维护，以及给出调整参考等。这些收集到的数据被定期保存到磁盘，可以从数据字典查询以及生成性能报告等。
通过创建连续查询，用户可以指定InfluxDB执行连续查询的时间间隔、单次查询的时间范围以及查询规则。InfluxDB会根据用户指定的规则，定期的将过去一段时间内的原始时序数据以用户所期望的方式保存至新的结果表中，从而降低存储数据的时间精度，大大减少新表的数据量。同时，将查询结果保存在指定的数据表中，也便于用户直接查询所关心的内容，从而降低查询的运算复杂度，提升查询效率。
一家小型的航空公司正在考虑扩大服务，希望购买一家小型飞机。这架小型飞机有一个客舱和行李舱，除了飞行员外客舱可以容纳5个乘客。飞机在购买后可以用于固定航线飞行和对外租赁飞行。假设飞机总飞行800小时，租赁飞行时间占总飞行的比例为0.5。如果飞机用于租赁飞行，那么价格为325元/小时；如果飞机用于固定航线飞行，那么每人的票价为100元/小时。假设正常条件下固定航线飞行的服务能力为50%，飞机每小时飞行的运营成本为245元，保险费为20000元。购买飞机的价格估计在87500元，如果购买需要融资，融资比例在0.4左右，利率为11.5%。下面是获得的关键决策变量的变化取值表：
因项目需要，需要遍历一年中的其中几个月，获得每个月的用户数量。 变量有：开始时间–startDate，结束时间–endDate。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
