文章：Deep Learning for Omnidirectional Vision: A Survey and New Perspectives
本文介绍如何通过ODI 12c同步PostgreSQL数据到FusionInsight LibrA，FusionInsight LibrA与ODI 12c的完美结合。
当数据仓库可以处理非结构化数据，而数据湖可以运行分析时，组织如何决定使用哪种方法?这取决于其需要采用数据回答新问题的频率。 传统上，数据仓库收集来自组织业务的所有结构化数据，因此组织可以将其集成到单个
Gradle的Kotlin DSL提供了一种替代传统Groovy DSL的语法，它在受支持的ide中增强了编辑体验，具有更好的内容辅助、重构、文档等功能。本章详细介绍了主要的Kotlin DSL结构，以及如何使用它与Gradle API进行交互。
随着对云计算优势的了解，并适应新的安全性、性能和规模范例，各种规模的组织将业务快速迁移到云平台。
Apache Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供一种HQL语言进行查询，具有扩展性好、延展性好、高容错等特点，多应用于离线数仓建设。
本文提出了一种新的采样策略——输出多样化采样，替代对抗攻击方法中常用的随机采样，使得目标模型的输出尽可能多样化，以此提高白盒攻击和黑盒攻击的有效性。实验表明，该种采样策略可以显著提升对抗攻击方法的性能。
本篇内容为Groovy学习分享第8篇，继续分享关于Groovy运算符的相关内容，上一篇介绍了位运算符的一些计算逻辑。本篇介绍条件运算符（Conditional operators）,对象运算符（Object operators）等知识。
大数据离不开数据存储，数据库作为大数据业务核心，在整个基础软件栈中是非常重要的一环。正因为如此，业界追求更优的大数据存储引擎和查询引擎的脚步从未停止。目前业界已有的大数据存储、查询引擎有 Druid、Kylin、Impala 等开源数据库，还有如 EMC Greenplum、HP Vertica、AWS Redshift 等商用数据库。百度开源的 Palo 项目又是一个什么样的数据库引擎呢？它与现有的这些数据库引擎相比有何不同之处？它的性能表现如何？
Druid是专用于基于大数据集的实时探索分析的开源数据存储。该系统包括列式存储，分布式的无共享架构，高级索引结构，可用于任意探索具有次秒级延迟的十亿行级的数据表。这篇文章我们主要描述Druid的架构，并且详细说明它如何支持快速聚合、灵活筛选以及低延迟数据的加载。
即使没有事先熟悉，SoapUI也非常适合新用户使用。对于例如，如果我们想创建一个项目了SoapUI，只需点击文件菜单，然后单击新建项目SOAP选项，然后提供有效的WSDL文件路径。而已。同样，如果您在SoapUI工具中进行任何分配，我们可以像Microsoft套件一样轻松地完成它。
Windows下快速复制文件工具Robocopy介绍, Robocopy 支持更多重要的文件复制任务，从而能够真正简化您的工作。我想您将发现最大的好处是，可以创建两个文件结构（可以根据您的选择包括所有子文件夹和文件）的完全的镜像副本而不复制任何不需要的文件。只复制源位置中的新文件或更新后的文件。Robocopy 还允许您保留所有相关文件信息，包括日期和时间戳、安全访问控制列表 (ACL) 及更多内容。 当然，我们都喜欢用各种更样的方式进行操作。有些人更喜欢使用命令行，对于这些人来说，Robocopy 附带的
本文转自IBM的developerWorks，主题是关于使用NoSQL存储和处理大规模数据，文章列举了一些循序渐进的学习资料，包括了视频音频和文字材料，是一个很不错的了解、学习NoSQL的知识向导。 RDBMS 模型是传统 C/S 模式存储数据的重要基础，但是它无法实现以简单且低廉的方式进行扩展。而目前，更多的应用需求是像 Facebook 和 Twitter 一样需要拥有很强的可扩展性，所以，无模式的存储模型 – NoSQL 应运而生，提供了相应的解决方案。本学习路线图向 Java 开发人员介绍了 NoS
摘要：虽然SQL数据库是非常有用的工具，但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。这只是时间问题：被迫使用关系数据库，但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。 简介 NoSQL，是一项全新的数据库革命性运动，NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性，而NoSQL致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。 但是NoSQL数据库之间的不同，远超过两 SQL数据库之间的差别
互联网产品正从“满足用户单向浏览的需求”发展为“满足用户个性化信息获取及社交的需求”。随着 5G的到来，会有越来越多“不可思议”的场景被搬到互联网上。这就要求产品做到以用户和关系为基础，对海量数据进行实时分析计算。
如果现有var obj1 = {…}这个对象，想要复制对象obj1，一贯的做法就是obj2 = obj1，这时虽然obj2拥有了obj1的所有属性，但obj2却不是自由的，因为它的改动会影响到obj1，obj1的改动也会影响到obj2，这不是我们所希望的，所以要用到深拷贝和浅拷贝。
随着有赞的业务增长，单量与日俱增，业务场景变得越来越复杂，迭代的速度变得更快，出现故障的概率更大，从而产生的资损可能性也变大，这无论对于有赞本身还是对于有赞的商家来说都是很可怕的事情，我们要保证商家在有赞做生意是安全的、值得信赖的，所以及时发现问题、及时止血变得极其重要。同时，我们发现由于业务场景变得复杂，开发人员和测试人员也疲惫地奔波在各种场景的测试中，捉襟见肘，所以需要一个可以通过表中数据反推迭代的代码逻辑、和相关配置是否正确，在这种背景下，我们建立了核对体系，资损防控系统应运而生，我们也可以叫它实时核对系统，今天我们介绍核对体系中资损防控的第一部分：事前和事中处理。事后处理，例如：熔断止血、差错处理等，我们放在下一遍详述。
摘要：虽然SQL数据库是非常有用的工具，但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。这只是时间问题：被迫使用关系数据库，但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。
互联网产品正从“满足用户单向浏览的需求”发展为“满足用户个性化信息获取及社交的需求”。随着 5G的到来，会有越来越多“不可思议”的场景被搬到互联网上。这就要求产品做到以用户和关系为基础，对海量数据进行实时分析计算。 这也就意味着，对于用户的每次请求，服务器端都要查询海量数据、多维度数据，还要将这些数据进行聚合、过滤、筛选和排序，最终响应给用户。如果这些数据全部从数据库中加载，则将是一个无法忍受的漫长过程。 1 为什么需要缓存 使用缓存可以提升系统性能，以及改善用户体验。 缓存的意义是：通过开辟一个新的数据
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
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随着数据在企业发展中发挥着愈发重要的作用，如何更高效、简洁地利用数据成为用户非常关心的问题。数据虚拟化技术，正是面向此类问题的一种解决方法。本文通过近期阅读的数据虚拟化一书，提纲挈领谈谈对数据虚拟化的认识。
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传统的关系数据库（MySQL、Oracle、和Access等）主导了20世纪的数据存储模式，但当数据量达到太字节级，甚至拍字节级时，关系型数据库表现出了难以解决的瓶颈问题。为了解决海量数据存储和分布式计算问题，Google Tab 提出了Map/Reduce 和Google File System(GFS)解决方案，Hadoop作为其中一个优秀的实现框架迅速得到了业界的认可和广泛应用。但Hadoop的存储模式决定了其并不支持对数据的实时检索和计算。还有其他的替代方案吗？为何不尝试Elasticsearch 的分布时存储功能？
用尽可能简单的方式，完成尽可能多的需求。通过约定的方式实现统一的标准。告别加班，拒绝重复劳动，远离搬砖。
用尽可能简单的方式，完成尽可能多的需求。通过约定的方式 实现统一的标准。告别加班，拒绝重复劳动，远离搬砖
大型语言模型（LLM），尤其是生成式预训练 Transformer（GPT）模型在许多复杂的语言任务上表现出了出色的性能。这一突破使人们希望在移动设备上本地运行这些 LLM，以保护用户隐私。可是，即使是小型 LLM 也太大，无法在这些设备上运行。
关系数据库管理系统（RDBMS） SQLServer：世界最有活力的数据库； MySQL：世界最流行的开源数据库； PostgreSQL：世界最先进的开源数据库； Oracle 数据库：对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）； Tigon：高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra ：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统；
用尽可能简单的方式，完成尽可能多的需求。通过约定的方式 实现统一的标准。告别加班，拒绝重复劳动，远离搬砖.
最近收到测试需求需要从公网对服务进行测试，当然场景、接口前期需求均已经梳理结束。部署时发现jmeter无法拉起分布式集群（云服务器分布多个地域多厂商包括阿里云、华为云等），当然也有解决方案。不过本人比较懒，一是部署繁琐、二是临时测试需求资源随时释放，不宜平台化部署，加之用过Ngrinder进行过测试，果断部署Ngrinder进行测试，测试过程中也踩坑这边记录下测试NGrinder测试实践。
您的答案必须简单明了。首先说明一下DevOps在IT行业中的重要性。讨论这种方法如何旨在使开发和运营团队共同努力，以最小的故障率加速软件产品的交付。包括DevOps如何成为增值实践，开发和运维工程师在整个产品或服务生命周期中（从设计阶段到部署点）携手合作。
robocopy，我主要是用来进行局域网数据库备份使用，不得不说这个小工具速度还是蛮快的，同时属于系统内置功能，用着还算方便。 这项功能就是RoboCopy，它是一个命令行的目录复制命令，自从Windows NT 4.0 开始就成为windows 资源工具包的一部分，然后在Windows Vista、Windows 7和 Windows Server 2008采用作为标准的功能。Windows 7的此项功能也得到升级——已经可以支持多线程了，这就意味着可以大大提升复制速度。而且该功能可以创建两个文件结构
CRUSH 算法通过计算数据存储位置来确定如何存储和检索。 CRUSH 授权 Ceph 客户端直接连接 OSD ，而非通过一个中央服务器或代理。数据存储、检索算法的使用，使 Ceph 避免了单点故障、性能瓶颈、和伸缩的物理限制。
你准备好面试了吗？呀，需要Hadoop面试题知识！不要慌！这里有一些可能会问到的问题以及你应该给出的答案。
是的。MongoDB Atlas是一种云托管的数据库即服务。有关更多信息，请访问MongoDB Atlas文档。
本文档为数据集成和互操作思维导图与知识点整理。共分为5个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
本文作者是Gianmario Spacagna和Harry Powell，Barclays的数据科学家。 集群计算和大数据技术已经取得了很多进展，不过现在很多大数据应用使用的还是HDFS这一分布式分件系统。HDFS是一个基于磁盘的文件系统，将数据存储在磁盘上有一些问题，比如说面临法律的监管，由磁盘读写造成的延迟也比较高。要避免这些问题可以将处理过的数据暂时放在内存中。Tachyon就可以帮你让这些数据长期处于内存中并且在不同应用之间共享。 在巴克莱我们并没有把数据存储在HDFS上，而是使用了RDMBS关系型
Struts是一个基于Sun Java EE平台的MVC框架，主要是采用Servlet和JSP技术来实现的。
下图分别是 CN-DBpedia 的构建流程和系统架构。知识图谱的构建是一个浩大的工程，从大方面来讲，分为知识获取、知识融合、知识验证、知识计算和应用几个部分，也就是上面架构图从下往上走的一个流程，简单来走一下这个流程。
Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎，它允许你在几乎实时的情况下快速存储、搜索和分析大量数据。它通常用作底层引擎/技术，为企业级搜索应用程序和大数据分析提供支持。在本文中，我们将深入探讨Elasticsearch的核心技术和功能，包括其架构、数据存储、查询和分析、以及如何实现高可用性和扩展性。
能够检测轻度脑外伤(mTBI)后的白质(WM)病理，并预测长期结果的神经成像生物标记物是改善护理和开发治疗方法所必需的。本文利用弥散张量成像(DTI)和近期新兴的神经突方向离散度和密度成像(NODDI)对mTBI后的WM微观结构进行了横断面研究和纵向研究，并将其与神经心理指标进行了相关性分析。在横截面研究中，早期分数各向异性的减小和平均扩散系数的增加对应于NODDI中WM区域自由水含量的升高。这种自由水升高的情况在早期脑震荡后症状的患者亚组中更为广泛。长期纵向的WM改变包括NODDI中的轴突密度下降，表征了弥漫性轴索损伤所致的轴突变性。因此，相比于DTI，NODDI能够更加清晰地表征弥漫性轴索损伤，是一种比DTI更敏感、更特异的检测mTBI所致的WM微结构改变的生物标志物，在对mTBI的诊断、预后和治疗监测中值得进一步研究。本文发表于Science Advances杂志。
与常规的在线可视化协作相比较，对于 Feakin 这一类的图即代码的绘图工具来说，其在线协作可以直接简化为三个元素： 在线：通讯协议与数据格式 协作：中心化还是去中心化？ 编辑：多端 CRDT与编辑器集成 从技术的层面来说，这些问题并不复杂，只是熟悉概念需要一个过程。但是呢，「中心化还是去中心化」这个问题非常有意思，毕竟从 Web 3.0 的韭菜热度来看，未来人们更想到去中心化的世界。 PS：在线绘图 Demo：https://online.feakin.com/ ，可以通过复制 Room ID 给其他人来
最近一段时间，我们团队在生产环境出现了几次线上问题，有部分比较严重，直接影响用户功能的使用，惹得领导不高兴了，让我想办法提升代码质量，这时候项目工程代码质量检测神器——SonarQube，出现在我们的视线当中。
自定义映射允许将XWiki类（XClass）映射到数据库表（相对于未映射XClasses，使用标准的，预定义的XWiki table scheme）。自定义映射可用于提高性能（当一个类有大量实例的时候），或者共享外部数据（企业数据，或其他软件的数据）。 使用自定义映射是一个3步过程：
这是CDH/HDP/Apache Hadoop迁移到CDP系列的第一篇博客，如对迁移感兴趣，请关注该系列博客。
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