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深入解析Java系统设计中的分布式ID生成方案：从Snowflake到Leaf-segment

滴滴的Tinyid通过动态调整WorkerID分配机制，解决了Snowflake在超大规模集群中的扩展瓶颈。 方案选择考量因素 在选择合适的分布式ID方案时，需要综合考虑多个因素。...三、分布式环境中的独特优势 相比UUID或数据库自增ID，Snowflake在分布式系统中展现出三大核心优势： 去中心化性能 每个节点独立生成ID，无需中心化协调。...回拨问题的分级处理策略 根据回拨时间跨度的不同，业界形成了阶梯式的解决方案： 1. 微秒级回拨（<100ms） 等待策略：通过Thread.sleep()短暂阻塞，等待系统时间自然追平。...Snowflake与Leaf-segment的对比分析 在分布式系统设计中，Snowflake与Leaf-segment作为两种主流的ID生成方案，各自展现出鲜明的技术特性与适用边界。...以下从核心维度展开对比分析，为架构选型提供技术决策依据。 性能表现与吞吐能力 Snowflake通过本地计算生成ID，完全摆脱了外部依赖，单机QPS可达数百万级别。

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    Druid 数据模式设计技巧

    除时间戳列外，Druid 数据源中的所有列均为维度列或指标列。这遵循 OLAP 数据的标准命名约定。 通常，生产数据源具有数十到数百列。 维度列按原样存储，因此可以在查询时对其进行过滤，分组或聚合。...这样可以避免在"sales”表中引用相同产品的不同行上重复产品名称和类别。 而在 Druid 中，通常使用完全展平的数据源，这些数据源在查询时不需要 join。...考虑启用 rollup，这将使 Druid 可能将多个点合并到 Druid 数据源中的一行中。 如果你预先不知道要有哪些列，可以使用一个空白的维度列表，然后自动检测维度列。...如果你嵌套了数据，请使用flattenSpec展平数据。 如果您的日志数据主要具有分析用例，请考虑启用 rollup。...这将意味着你将失去从 Druid 检索单个事件的能力，但可能会获得更高的压缩并提高查询性能。 本文翻译自 Druid 官方文档 欢迎关注公众号，一起学习 Druid 及更多数据存储相关知识。

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    【SpringBoot实战系列】Sharding-Jdbc实现分库分表到分布式ID生成器Snowflake自定义wrokId实战

    ID生成器Snowflake自定义wrokId实战 环境搭建大集合 环境搭建大集合(持续更新） 在本栏中，我们之前已经完成了: 【SpringBoot实战系列】之发送短信验证码 【SpringBoot...⼩单元，由数据源名称和数据表组成 ⽐如：ds_0.product_order_0 真实表 在分⽚的数据库中真实存在的物理表 ⽐如订单表 product_order_0、product_order_...1、product_order_2 逻辑表 ⽔平拆分的数据库（表）的相同逻辑和数据结构表的总称⽐如订单表 product_order_0、product_order_1、product_order_2...，关联查询效率将⼤⼤提升 +⼴播表 指所有的分⽚数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每 个数据库中均完全⼀致 适⽤于数据量不⼤且需要与海量数据的表进⾏关联查询的场景 例如：字典表、配置表...中包含有时间戳，所以⽣成的 id 按照时间递增部署了多台服务器，需要保证系统时间⼀样，机器编号不⼀样 缺点 依赖系统时钟（多台服务器时间⼀定要⼀样） 分布式 ID ⽣成算法Snowflake原理

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    人工智能测试-NLP入门（1）

    |A| = \sqrt{x_{1}^{2} + x_{2}^{2} +...+ x_{n}^{2}} 矩阵 Matrix 是一个二维数组，矩阵中每一个值是一个标量，可以通过行号和列号进行索引 \...5 & 2 + 6 \\ 3 + 7 & 4 + 8 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 6 & 8 \\ 10 & 12 \end{pmatrix} 矩阵乘法 需要左矩阵列数等于右矩阵行数...= B*A 左矩阵行乘以右矩阵列，对位相乘再求和 矩阵转置(transpose),即行列互换 张量 tensor 将3个2×2矩阵排列在一起，就称为3×2×2的张量 张量是神经网络的训练中最为常见的数据形式...在Python中，向量一般使用numpy库，而张量一般使用torch库 pip install numpy pip install torch 安装成功后，即可调用相关代码 import numpy...print(np.reshape(x, (3,2))) # 开根号 print(np.sqrt(x)) # 求指数 print(np.exp(x)) # 转置 print(x.transpose()) # 展平

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    CES 2018展前发布会：5G、AI、智能家电成为重要关键字

    索尼：在AI的路上，我们一去不复返 在索尼展前发布会上，索尼集团总裁兼CEO平井一夫携Aibo小狗造型家庭伴侣机器人，出现在了众人眼前。...平井一夫虽然并没有对Aibo进行详细的介绍，但其在发布会上郑重宣布Aibo项目正式重启。平井一夫表示，Aibo只是索尼在AI方向发展的第一步，以后还会给我们带来更多的惊喜。 ?...此外，三星还计划将HARMAN Ignite连接到SmartThings Cloud，让物联网体验从智能家庭转移至汽车。...此外，Alpha 9芯片也是LG新电视的一大亮点，可为其提供更出色的图像处理能力，同时结合LG的Nano Cell全阵列局部调节背光技术（FALD），可以提供更好的显示效果。...此外Roku娱乐助手也可让Connect作为单独的智能音箱使用，包括听歌以及更多的流媒体内容。 ? 从各大厂的展前发布会来看，大家更多地还是把目光集中在与人们生活息息相关的5G、AI、智能家电等领域。

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    折纸中的「降维」：这对父子解出了困扰学界十多年的几何难题

    选自Quantamagazine 作者：Rachel Crowell 机器之心编译 机器之心编辑部 这一结果可能会帮助研究人员回答一个更重要的问题，即如何将物体从第四维展平到第三维。...Erik 从他父亲那里学到了基础数学和视觉艺术，但 Martin 也从儿子那里学到了高等数学和计算机科学。...经过一番探索，他们找到了一种解决非凸面物体展平问题的方法——立方体晶格（cube lattice），它是一种三维的无限网格。...首先，他们找到一个「远离顶点」且可以展平的点，然后再找到另一个可以展平的点，不断重复这个过程，靠近有问题的顶点，并在移动时将更多的位置展平。...本文作者之一、新加坡国立大学的 Jason Ku 表示：「在有问题的顶点附近，利用让切片越来越小的方法将能够展平每个切片。」

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    折纸中的「降维」：这对父子解出了困扰学界十多年的几何难题

    来源：机器之心本文约2200字，建议阅读7分钟这一结果可能会帮助研究人员回答一个更重要的问题，即如何将物体从第四维展平到第三维。...Erik 从他父亲那里学到了基础数学和视觉艺术，但 Martin 也从儿子那里学到了高等数学和计算机科学。...经过一番探索，他们找到了一种解决非凸面物体展平问题的方法——立方体晶格（cube lattice），它是一种三维的无限网格。...首先，他们找到一个「远离顶点」且可以展平的点，然后再找到另一个可以展平的点，不断重复这个过程，靠近有问题的顶点，并在移动时将更多的位置展平。...本文作者之一、新加坡国立大学的 Jason Ku 表示：「在有问题的顶点附近，利用让切片越来越小的方法将能够展平每个切片。」

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    CNN的Flatten操作 | Pytorch系列（七）

    边缘上的白色对应于图像顶部和底部的白色。 在此示例中，我们将展平整个张量图像，但是如果我们只想展平张量内的特定轴怎么办？这是使用CNN时通常需要的操作。...让我们看看如何使用PyTorch展平代码中的张量的特定轴。...展平张量的特定轴 在CNN输入张量形状的文章中《深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）》，我们了解了一个卷积神经网络的张量输入通常有4个轴，一个用于批量大小，一个用于颜色通道...因为我们沿着一个新的轴有三个张量，我们知道这个轴的长度应该是3，实际上，我们可以从形状中看到我们有3个高和宽都是4的张量。 想知道stack() 方法是如何工作的吗?...这意味着我们只想拉平张量的一部分。我们要使用高度和宽度轴和颜色通道轴展平。

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    matplotlib之pyplot模块——饼图（pie()：圆环图（donut）、二层圆环图、三层圆环图（旭日图））「建议收藏」

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在matplotlib中pie()不单可以绘制饼图，还可以绘制圆环图（donut）。...在matplotlib之pyplot模块之饼图（pie()：基础参数，返回值）中，我们提到了wedgeprops参数，通过wedgeprops参数传递饼块对象Wedge的width参数即可快速实现圆环图...案例提供了两种写法，一种使用numpy处理数据，一种使用Python内置方法，主要牵扯到嵌套列表的分组求和，嵌套列表展平操作。...dict(width=size, edgecolor='w')) plt.title('双层圆环图') plt.subplot(122) # 使用Python内置方法处理数据 # 按分组求和作为内层圆环数据源...sums = [sum(i) for i in data] # 展平数据作为外层圆环数据源 flatten = sum(data, []) # 内层圆环 plt.pie(sums, radius=1-

    3.3K20

    NumPy：Python科学计算基础包

    Numpy其他优点： 它是读取/写入磁盘上的阵列数据和操作存储器映像文件的工具 它具有线性代数、随机数生成以及傅里叶变换的能力 它集成了C、C++、Fortran代码的工具 虽然Numpy库具有很多的优点...生成Numpy数组 从已有数据中创建数组 一般来说，对于一些基础的数据，我们在Python中都是直接使用list。...nd.ravel 将向量nd进行展平，即多维变一维，不会产生原向量的副本 nd.flatten 将向量nd进行展平，即多维变一维，返回原数组的副本 nd.squeeze 只能对一维数组进行降维，多维不会报错...6, 7, 8, 9, 10]) print(nd.resize(5, 2)) # 行列对换 nd = np.arange(12).reshape(3, 4) print(nd.T) # 按照列优先展平...，没有参数按照行优先展平 nd = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(nd.ravel('F')) # 展平为一维 nd = np.array([[1, 2], [3,

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    Python数据分析--numpy总结

    Python数据分析–numpy总结 NumPy常用方法总结 文章目录 Python数据分析--numpy总结 生成ndarray的几种方式 从已有数据中创建 利用random模块生成ndarray...创建特定形状的多维数组 利用arange函数 存取元素 矩阵操作 数据合并与展平 合并一维数组 多维数组的合并 矩阵展平 通用函数 使用math与numpy函数性能比较： 使用循环与向量运算比较： 广播机制...shuffle和permutation 生成ndarray的几种方式 从已有数据中创建 import numpy as np list1 = [3.14,2.17,0,1,2] nd1 = np.array...print("按列优先,展平") print(nd15.ravel('F')) #按照行优先，展平。...print("按行优先,展平") print(nd15.ravel()) [[0 1 2] [3 4 5]] 按列优先,展平 [0 3 1 4 2 5] 按行优先,展平 [0 1 2 3 4 5] 通用函数

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    什么是 CNAME 展平？

    目前解决这个问题方法除了把 CNAME 记录删除换成具体的 A/AAAA 记录外，还有一种方式就是使用 CNAME 展平，CNAME 展平的方式大概有以下几种，下面我们就一一来了解一下：ALIAS 或...的影响导致不稳定，而且也无法彻底的展平 CNAME，只能解决记录冲突的问题，目前国内支持的厂商比较少，常见的有阿里云。...长久来看，CNAME 展平不是解决 CNAME 冲突的最佳方案，在不久的将来，随着 HTTPS/SVCB 记录类型的普及发展，这个问题也将会最终得到解决。...DNSPod CNAME 展平设置方法云解析 DNSPod 已于近期支持了 CNAME 展平功能，该功能无需你手动开启，只需要你同时添加 CNAME 记录和其他记录类型记录即可，系统会自动尝试进行 CNAME...展平，如下图：效果如下：直接返回了对应的 A/AAAA 记录。

    1.9K30

    尝鲜 ES2019 的新功能

    一个被展平的数组是一个深度为 0 的数组，flat() 接受一个参数，一个代表深度的数字。深度指的是数组内嵌套的数量。下面这个例子可以帮你理解嵌套和深度。 ?...通常在 JavaScript 中，数组的深度可以为无穷大，或者直到内存不足为止。假设一个数组的嵌套深度为3，并且我们仅将其展平到深度 2，那么主数组中仍然会存在一个嵌套数组。 句法 ?...用 flat() 展平一个深度为3的嵌套数组，参数深度为3。 如果将参数深度设为2，我们得到： ? 可以看到输出中仍然有一个未展平的数组。...flatMap() flatMap() 用于展平嵌套数组并根据给出的像 map() 这样的函数更改值。此函数作用于数组并用一个回调函数作为参数。回调函数用于指示数组应该怎样被展平。...在此例中，我们逐个显示 map 和 flatMap 以显示两个函数之间的差异。 map() 返回嵌套数组，而flatMap() 的输出除了数组的展平外，还与 map 的结构相同。

    2.6K40

    企业如何使用SNP Glue将SAP与Snowflake集成？

    SNP Glue是SNP的集成技术，适用于任何云平台。它最初是围绕SAP和Hadoop构建的，现在已经发展为一个集成平台，虽然它仍然非常专注SAP，但可以将几乎任何数据源与任何数据目标集成。...在众多技术优势中，Snowflake有一些优势，其中之一是它是真正与云无关的，因此不会将客户推向供应商锁定。...然后是“真正的”数据集成，从模式创建开始:SNP Glue可以分析SAP数据源并在Snowflake上创建相应的数据模型。...Snowpipe允许在新数据到达时将数据连续加载到Snowflake表中。这对于需要为分析、报告或其他应用程序提供新信息的场景特别有用。...我们的目标是在Snowflake上实现(并极大地改进)包括delta合并在内的数据流，即将更新的记录集成到数据仓库中。

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