首先介绍一下NESPER的大体结构,NEsper从内容上分为两块,NEsper的核心NEsper.dll和NEsper.IO.dll。 (1)NEsper的核心包包含了EPL语法解析引擎,事件监听机
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 在设计窗体时,这两个属性特别有用,如果用户认为改变窗口的大小并不容易,应确保窗口看起来显示的不是那么乱,并编写很多代码来实现这个效果,许多程序解决这个问题都是禁止给窗口重新设置大小 这显然是解决问题的最简单的方法,但不是最好的方法,因此引入了Anchor和Dock属性。
平台运营到一定阶段,一定会累积大批量的用户数据,这些用户数据是运营人员的黄金财产。而如何利用用户的数据来做运营(消息推送、触达消息、优惠券发送、广告位等),正是精准运营系统需要解决的问题。本文是基于信贷业务实践后写出来的,其它行业如保险、电商、航旅、游戏等也可以参考。
复合事件处理(Complex Event Processing)介绍提到了开源的Esper,NEsper 是一个事件流处理(Event Stream Processing,ESP)和复杂事件处理(Complex Event Processing,CEP)的系统,它可以监测事件流并当特定事件发生时触发某些行动——可看作是把数据库反过来,语句是固定的,而数据流进进出出。事件处理是软件行业的一个发展趋势,已有数家大厂商以及许多初创企业加入到该市场中。其常有的应用例子包括系统自动交易、BAM、RFID、高级监测系统
东哥带你手把手撕力扣~ 作者:labuladong 公众号:labuladong 若已授权白名单也必须保留以上来源信息 我有预感本文要火,所以先罗列一下我们号的所有算法套路集锦文章: 数据结构和算法学习指南 动态规划框架套路详解 回溯算法框架套路详解 BFS算法框架套路详解 二分搜索框架套路详解 双指针技巧套路汇总 滑动窗口框架套路详解(本文) 目前来说,以上几篇文章属于我们的镇号之宝,一直被其他人模仿,然而从未被超越。🤔 言归正传,鉴于前文 我作了首诗,保你闭着眼睛也能写对二分查找 的那
并发是指一个 Go 程序运行在多个 goroutine 中,每个 goroutine 中的事件执行先后顺序无法确定。
给你一个字符串 S、一个字符串 T 。请你设计一种算法,可以在 O(n) 的时间复杂度内,从字符串 S 里面找出:包含 T 所有字符的最小子串。
5.5.1 CEP是什么 CEP是流式处理的核心技术。 不管是单独的应用系统,还是数据仓库,都是先将数据存储到数据库/数据仓库,然后再处理或查询。而CEP与常见的Message Queue系统类似,都将数据看作数据流,在连续数据的快速移动过程中进行分析处理。这样的方式不需要很大的数据加载,完全可以在内存中进行,从而能够快速产生结果,如图5.29所示。 业务事件可能很复杂,在各种不同的数据流中源源不断地产生各种类型的事件。不仅需要对这些业务事件进行复杂的计算,如过滤、关联、聚合等,同时还需要考虑这些业务事件
用i,j表示滑动窗口的左边界和右边界,通过改变i,j来扩展和收缩滑动窗口,可以想象成一个窗口在字符串上游走,当这个窗口包含的元素满足条件,即包含字符串T的所有元素,记录下这个滑动窗口的长度j-i+1,这些长度中的最小值就是要求的结果。
苹果公布VoxelNet技术,通过雷达识别周围3D物体 近日,苹果在康奈尔科研开放式目录网站上发表了一篇论文,公布了VoxelNet技术。该技术通过借助机器学习技术,将激光束采集到的原始点云数据,无
目前关于空间转录组学的许多文献是技术性的,并不面向不熟悉该领域的研究人员。近日,《Genome Medicine》发表了一篇综述文章为空间转录组学提供了一个入门指南:涵盖了生物医学研究所需的可用技术、实验设计考虑和生物信息学分析。
Hunting for Attack Chains in Event Streams -- Ray Ruvinskiy(Arctic Wolf Networks) & Jonathan Walsh(Arctic Wolf Networks)
SVG图标是SVG图像,用作Web应用程序或移动应用程序内的图标或图像按钮。SVG图标也可以用于徽标。文章说明了SVG图标如何创建自己的SVG图标,以及在何处可以下载高质量的预制SVG图标。
在键盘映射界面内的搜索框,搜索“字体”》找到‘增大字体’并 双击 》点击‘添加鼠标快捷键’
esper是一个比较经典的CEP(Complex Event Processing)的开源实现(开源协议为GPL v2),这里简单介绍下如何在springboot中使用。
最近正在重新学习JVM的内存结构及相关优化内容,无意中看到IDEA的VM配置(安装时默认配置)中有如下的配置:
Spark 中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。
最近团队需要做一个智能客服悬浮窗功能,需要支持拖动、放大缩小等功能,因为这个是全局插件,为了兼容性考虑全部使用原生 JS 实现,不引用任何第三方库或者插件。开发过程中遇到的一些问题及解决方法,在这里和大家分享交流一下。
大家好,看到 IDEA 官推宣布 IntelliJ IDEA 2023.1 正式发布了。简单看了一下,发现这次的新版本包含了许多改进,进一步优化了用户体验,提高了便捷性。
大家好,昨晚看到 IDEA 官推宣布 IntelliJ IDEA 2023.1 正式发布了。简单看了一下,发现这次的新版本包含了许多改进,进一步优化了用户体验,提高了便捷性。
RTMP协议的视频平台EasyDSS除了直播外,还支持点播,转码、上传一体化设计,使音视频资源转码后可立即面向互联网进行发布,在线上教育领域已经能够成熟落地。在开发以及功能的更新过程中,EasyDSS内还运用了很多其他层面的开发技巧,我们也会不定期在博客更新,欢迎大家了解测试。
当服务器的并发TCP连接数以十万计时,我们就会对一个TCP连接在操作系统内核上消耗的内存多少感兴趣。socket编程方法提供了SO_SNDBUF、SO_RCVBUF这样的接口来设置连接的读写缓存,linux上还提供了以下系统级的配置来整体设置服务器上的TCP内存使用,但这些配置看名字却有些互相冲突、概念模糊的感觉,如下(sysctl -a命令可以查看这些配置): net.ipv4.tcp_rmem = 8192 87380 16777216 net.ipv4.tcp_wmem = 8192 65536
“面向字节流”的含义是:虽然应用程序和 TCP 的交互式一次一个数据块(大小不等),但 TCP 把应用程序交下来的数据仅仅看成是一连串的无结构的字节流。TCP 并不知道所传送的字节流的含义
当服务器的并发TCP连接数以十万计时,我们就会对一个TCP连接在操作系统内核上消耗的内存多少感兴趣。socket编程方法提供了SO_SNDBUF、SO_RCVBUF这样的接口来设置连接的读写缓存,linux上还提供了以下系统级的配置来整体设置服务器上的TCP内存使用,但这些配置看名字却有些互相冲突、概念模糊的感觉,如下(sysctl -a命令可以查看这些配置):
以NPN为例,晶体三极管的结构,这是很多人不想看的,但是确实是非常重要的!不看结构是理解不了工作原理的! (这样记忆:N是negative,负,代表多子为电子;P是positive,正,代表多子为空穴)
CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样。当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现。当图像放大时,类似于 CV_INTER_NN 方法..
一,高斯模糊简介 高斯模糊是图像处理中常用的一种操作,用于减少图像细节,平滑图像。简单来说,高斯模糊的处理过程,是让图像每个像素都取周边像素的平均值,是参照正态分布的加权平均值。 比如kernel为3*3的高斯模糊,就是取每个像素周围8个点再加上该像素的加权平均值,每个点的权重如图1。 图1 kernel为3的高斯模糊,每点权重值 高斯模糊每个点的权重分配以正态分布为依据。一维正态分布函数 函数图像如图2。 图2 一维标准正态分布 不同的 ,对应不同的函数图像,如图3。另外正态分布函数中
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) IntelliJ IDEA 2023.1 现已发布。此版本包括对新 UI 的改进,根据从用户那里收到的反馈进行了彻底改造。此外还实现了性能增强,从而在打开项目时更快地导入 Maven 和更早地使用 IDE 功能。由于采用了 background commit checks,新版本提供了简化的 commit 过程。IntelliJ IDEA Ultimate 现在支持 Spring Security 匹配器和请求映射的导航。 其实 JetBrain
安卓开发经常遇到那种日志太长或滚动得太快, 我们直接的解决办法就是进行日志输出长度增大和添加日志过滤器,个人推荐用adb logcat处理更加方便灵活。
django是一个由python实现的web后端框架。这里“后端”就是指在服务器上执行的程序(前端程序在浏览器里执行)。django采用了 MVT 的软件设计模式,即模型(Model),视图(View)和模板(Template)。这种MVT的设计思想让数据与表现形式分开,从而编写的程序更容易理解和维护。
总第239篇 2018年 第31篇 背景 美团点评酒旅运营需求在离线场景下,已经得到了较为系统化的支持,通过对离线数据收集、挖掘,可对目标用户进行T+1触达,通过向目标用户发送Push等多种方式,在一定程度上提高转化率。但T+1本身的延迟性会导致用户在产生特定行为时不能被实时触达,无法充分发挥数据的价值,取得更优的运营效果。 在此背景下,运营业务需要着手挖掘用户行为实时数据,如实时浏览、下单、退款、搜索等,对满足运营需求用户进行实时触达,最大化运营活动效果。 业务场景 在运营实时触达需求中,存在如下具有
噢!用 Math.max() 来每次从窗口找最大值,时间复杂度是 O(n * k),仍然很大;
虽然以SentenceBERT为代表的语义向量检索展现出了超越传统的以BM25为代表的稀疏向量检索的性能,但是还没有人研究过索引量和向量维数对稠密向量检索性能的影响。
最近一个做视频滤镜的朋友,让我给他做一个动态水波纹效果,具体就是:点击屏幕上的某一位置,然后波纹以该位置为中心向周围扩散。
1. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm(以下简称“Storm”)在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的可靠性保证测试:https://tech.meituan.com/test-of-storms-reliability.html),有管理平台、常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink(以下简称“Flink”)在近期倍受关注,
Max Sum Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 250714 Accepted Submission(s): 59365 Problem Description Given a sequence a[1],a[2],a[3]......a[n], your job is to calculate the max su
以 x 轴为日期时间值来创建线图。然后,更改刻度标签的格式以及 x 坐标轴范围。创建 t 作为日期序列,创建 y 作为随机数据。使用 plot 函数绘制向量图。
背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm(以下简称“Storm”)在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的可靠性保证测试),有管理平台、常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建。 而 Apache Flink(以下简称“Flink”)在近期倍受关注,具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等特性,对事件窗口有很好的支持,目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。 为深
Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm(以下简称“Storm”)在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用,有管理平台、常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建。
Source Insight是一个面向软件开发的代码编辑器和浏览器,它拥有内置的对C/C++, C#和Java等源码的分析,创建并动态维护符号数据库,并自动显示有用的上下文信息。
最近花了些时间在学习TCP/IP协议上,首要原因是由于本人长期以来对TCP/IP的认识就只限于三次握手四次分手上,所以希望深入了解一下。再者,TCP/IP和Linux系统层级的很多设计都可以用于中间件系统架构上,比如说TCP 拥塞控制算法也可以用在以响应时间来限流的中间件上。更深一层,像TCP/IP协议这种基础知识和原理性的技术,都是经过长时间的考验的,都是前人智慧的结晶,可以给大家很多启示和帮助。
最近花了些时间在学习TCP/IP协议上,首要原因是由于本人长期以来对TCP/IP的认识就只限于三次握手四次分手上,所以希望深入了解一下。再者,TCP/IP和Linux系统层级的很多设计都可以用于中间件系统架构上,比如说TCP 拥塞控制算法也可以用于以响应时间来限流的中间件。更深一层,像TCP/IP协议这种基础知识和原理性的技术,都是经过长时间的考验的,都是前人智慧的结晶,可以给大家很多启示和帮助。
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