为实现实时分析，通常需要付出巨大努力来实现查询层。开源 StarRocks 可以支持一种无需传统数据流水线即可进行数据分析的方法。
问题导读 1.Dataflow当前的API支持什么语言？ 2.相比原生的map-reduce模型，Dataflow哪些优点？ 3.Dataflow与Cascading、Spark有什么区别和联系？ 介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建、管理和优化复杂数据处理流水线的方法，集成了许多内部技术，如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel。Dataflow当前的API还只有Java版本（其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接
MySQL是一种强大的关系型数据库管理系统，允许您在多个表之间执行复杂的查询操作。本文将重点介绍MySQL中的多表查询中的一种重要类型：内连接（INNER JOIN）。内连接用于检索满足两个或多个表之间关联条件的行，它能够帮助您从多个表中组合数据，以便更好地理解和分析数据。
MySQL 是一个强大的关系型数据库管理系统，多表查询是数据库操作中的重要部分之一。多表查询允许您从多个表中检索和操作数据，以满足复杂的数据需求。本文将介绍 MySQL 多表查询的基本概念、语法和示例，以及一些常见的多表查询场景。
假设要构建一个系统来检查在线评论，识别正面和负面观点的问题被称为“情感分类”。为了构建该系统，可以构建两个组件的“流水线”：
“万物皆可 Embedding”这句话似乎每个做算法模型小伙伴都听过了。“万物”具体是指什么呢？Embedding 又是如何实现的呢？本文介绍了一款像积木般易于组合、开箱即用的 Embedding 流水线。
大数据处理其实经常被很多人低估，缺乏正确的处理体系，其实，如果没有高质量的数据处理流程，人工智能将只有人工而没有智能。现在的趋势是数据体量不断上涨，团队却低估了规模所带来的复杂度。大数据领域泰斗级人物Jesse Anderson曾做过研究，一个组织架构比较合理的人工智能团队，数据处理工程师需要占团队总人数的4/5，然而很多团队还没有认识到这点。大数据处理涉及大量复杂因素，而Apache Beam恰恰可以降低数据处理的难度，它是一个概念产品，所有使用者都可以根据它的概念继续拓展。
我觉得对于SQL语句，清楚知道它执行的顺序，对于写sql语句非常重要
MatrixOne是矩阵起源数据库创业公司打造的开源超融合异构数据库，能同时灵活支持OLTP、OLAP等不同工作负载。下面学习下其关于OLAP方面的技术特性。
聚合管道是MongoDB中用于数据聚合和处理的强大工具。它允许开发者通过一系列有序的阶段（Stages）对数据进行筛选、转换、分组和计算，从而生成符合需求的聚合结果。每个阶段都定义了一种操作，数据在每个阶段经过处理后，传递给下一个阶段，最终得到所需的聚合结果。
分支和循环是最常见的控制流形式。由于控制条件的存在，总有一部分代码片段会执行，另一部分不会执行。
例如： insert…select插⼊结果集 注意：字段列表1与字段列表2的字段个数必须相同，且对应字段的数据类型尽量保持⼀致。例如：
流是Java API的新成员，它允许你以声明性方式处理数据集合(通过查询语句来表达，而不是临时编写一个实现)。就现在来说，我们可以把它们看成遍历数据集的高级迭代器。
翻译自 LinkedIn Unifies Stream and Batch Processing with Apache Beam 。
当下我们听过很多热门的技术名词，例如：机器学习模型、推荐系统、高管驾驶舱、BI等等，在这些技术背后一个关键的角色就是：数据。这些数据通常不是单一的，原始的数据，而是需要从多个数据源获取，并经过复杂的提取、清洗、处理、加工等过程才能最终提供真正的价值。我们常说“数据是未来的石油”，其实也就是在说，数据并不是“开采”出来就可以直接提供价值的，而是要经过若干流程的“加工”和“提纯”才可以产生价值。而对于数据的加工和处理流程，我们通常将其称为数据流水线，也就是 Data Pipeline。
Java8中有两个最为重要的改变，一个是Lambda表达式，另一个就是Stream API,针对常见的集合数据处理，Stream API 提供了一种高效且易于使用的数据处理方式。
RDD，学名可伸缩的分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）。初次听闻，感觉很高深莫测。待理解其本质，却发现异常简洁优雅。本文试图对其进行一个快速侧写，试图将这种大数据处理中化繁为简的美感呈现给你。
对应的是限制条件(格式类似“field<op>consant”, field表示列对象,op是操作符如"="、">"等)。
在Oracle数据库中，CBO会默认认为目标列的数据在其最小值（LOW_VALUE）和最大值（HIGH_VALUE）之间是均匀分布的，并且会按照这个均匀分布原则来计算对目标列施加WHERE查询条件后的可选择率以及结果集的Cardinality，进而据此来计算成本值并选择执行计划。但是，目标列的数据是均匀分布这个原则并不总是正确的，在实际的生产系统中，有很多表的列的数据分布是不均匀的，甚至是极度倾斜、分布极度不均衡的。对这样的列如果还按照均匀分布的原则去计算可选择率与Cardinality，并据此来计算成本、选择执行计划，那么CBO所选择的执行计划就很可能是不合理的，甚至是错误的，所以，此时应该收集列的直方图。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
最开始的处理器比较简单，8086处理器是评估当前的指令指针(CS:IP)指向的指令，然后再执行解码、执行、退出，并移动指令指针到下一个位置，每一个新的芯片都做了改进，大多数的芯片增加了新的功能，一些增加了新的寄存器，基于本篇文章的目的，我主要关注在对指令集运行方面有很大影响的变化，其它的例如新增了虚拟内存空间或者平行处理器等也非常值得一说和有用，但是这篇文章不会讨论。
在大多数机器学习项目中，你要处理的数据不大可能恰好是生成最优模型的理想格式。有很多数据变换的步骤例如分类变量编码、特征缩放和归一化需要执行。Scikit-learn的预处理模块中包含了内建的函数来支持这些常用的变换。
在上贴〖Quantopian 系列一〗我们初探了的流水线（pipeline），本帖我们就把它揉碎了讲。
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。
本帖讲解第一节 Basic Quantopian Lessons，旨在说明如何使用 Quantopian 的研究环境和回测环境。目录如下：
为使每条数据各特征值的和为1，使用sklearn.preprocessing.Normalizer。
在前一篇文章手把手带你开启机器学习之路——房价预测(一)中我们以加州住房价格数据集为基础，学习了数据抽样，数据探索性分析和可视化，数据预处理(缺失值填充，增加新特征，特征缩放，分类变量编码)等步骤，接下来继续深入，最终建立预测模型。可以在公众号后台回复“房价”获取两篇文章的数据，代码，PDF文件和思维导图。
我们经常会听到分支预测失败或者虚函数调用会影响计算性能，那么为什么它们会影响性能呢？带着这个疑问，我最近也看了一些博客和论文，这里结合之前看的一些点，整体做一个总结，和大家一起学习。
但是在Eolink中可以使用API管理中导入历史录入的API信息，如果没有的话再使用手动创建监控API。
SQL连接是一种在关系型数据库中使用的操作，用于将两个或多个表中的行关联起来。连接允许在查询中同时检索来自多个表的数据，通过共享一个或多个共同的列（通常是主键或外键）来建立关系。连接操作是SQL查询的重要组成部分，它有助于从不同表中获取相关联的信息。 基本概念包括：
1.1、数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我
通过前面几篇文章，我们一起学习了分布式计算模式中的 MapReduce、Stream 和 Actor，它们各显神通解决了很多实际问题（分布式计算技术MapReduce 详细解读，分布式计算技术之流计算Stream，打通实时数据处理）。
众多RISC精简指令集架构中，MIPS架构是最优雅的”舞者”。就连它的竞争者也为其强大的影响力所折服。DEC公司的Alpha指令集（现在已被放弃）和HP的Precision都受其影响。虽说，优雅不足以让其在残酷的市场中固若金汤，但是，MIPS架构还是以最简单的设计成为每一代CPU架构中，执行效率最快的那一个。
筛选分组结果 having关键字对group by分组后的数据进行过滤 having支持where的所有操作符和语法
之前我们给大家介绍过MySQL子查询与多表联合查询 MySQL子查询的基本使用方法（四）、关于MySQL多表联合查询，你真的会用吗？、关于MySQL内连接与外连接用法，全都在这里了！本节课我们想讲讲多表联查询与子查询的区别与联系。
MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目，其原文由Deep Learning.ai 公司的吴恩达博士进行撰写。本部分文献翻译工作旨在研讨小组内部交流，内容原创为吴恩达博士，学习小组成员只对文献内容进行翻译，对于翻译有误的部分，欢迎大家提出。欢迎大家一起努力学习、提高，共同进步！
在DevOps流水线中，多个构建机并行执行任务时，保证代码一致性是至关重要的问题。
1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我
本贴接着上贴〖Quantopian 入门系列二 - 流水线 (上)〗的内容，讨论下面目录的 5- 8 节：
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览
对于 MySQL 的 JOIN，不知道大家有没有去想过他的执行流程，亦或有没有怀疑过自己的理解（自信满满的自我认为！）；如果大家不知道怎么检验，可以试着回答如下的问题
SQL最强大的功能之一就是能在数据检索查询的执行中连接(JOIN)表。连接是利用SQL的SELECT能执行的最重要的操作，很好地理解连接及其语法是学习SQL的一个极为重要的组成部分。
前面几篇我们说过，一台计算机的性能有三个关键因素决定: 指令数目，时钟周期长度和每条指令所需要的时钟周期数 CPI。 编译器和指令集决定了一个程序所需的指令数目，而处理器则决定了时钟周期长度和 CPI。 本篇通过一个基本 MIPS 实现，来了解实现一个处理器所需要的原理和技术。
数据库在单个表里操作其实很简答，但是涉及在多张表里寻找数据的时候，难度会大大增加，这里解释一些多表联合查询常用的操作。
Golang作为一个实用主义的编程语言，非常注重性能，在语言特性上天然支持并发，它有多种并发模型，通过流水线模型系列文章，你会更好的使用Golang并发特性，提高你的程序性能。
如图所示为谷歌提出的流水线并行算法，名为 GPipe，论文位于 https://arxiv.org/abs/1811.06965。首先将模型切分为连续的多个 stage，每个 stage 占据一台设备，从而利用多台设备容纳下单设备无法容纳的模型。其次，GPipe 将 mini-batch 切分为多个 micro-batch，每次只处理一个 micro-batch。在处理完当个 micro-batch 后，该 micro-batch 的结果将会被发送给下一台设备，同时开始处理下一个 micro-batch。
今天我们非常高兴能够发布Apache Spark 1.6，通过该版本，Spark在社区开发中达到一个重要的里程碑：Spark源码贡献者的数据已经超过1000人，而在2014年年末时人数只有500。 那
DevOps的核心是自动化，自动化的核心是标准化。而DevOps最重要的一环节是持续交付，持续交付中建设的重点是流水线，所以如何打造标准的持续交付流水线则为DevOps建设中最重要的一环，也是评估DevOps能力的一个重要的打分点。
在熟悉了Flutter app开发以后，我们的好奇心会驱使对Flutter框架是如何运行产生诸多疑问，Flutter是如何运转的？Widget到底是什么东西？RenderObject又是个什么鬼？runApp()之后发生了什么？调用sateState()之后页面又是如何刷新的？要解答这些问题，就需要学习一下Flutter框架的源代码。为此我会基于源码写一系列文章来分析一下Flutter框架。本文是第一篇，主要是先介绍一下Flutter框架的总览和基础--Window。
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