在复杂的分布式数据库环境中，数据一致性是一个关键问题。特别是在使用MySQL InnoDB集群时，如何确保数据在各个节点之间同步并避免数据分叉或冲突，成为了系统和数据库管理员必须面对的问题。本文将详细介绍MySQL 8.0版本中mysql.gtid_executed表的工作原理及其在检查数据一致性方面的应用。
要移除尽可能少的间隔数，那么首先要知道有哪些部分是重叠了的，发生重叠后，就要尽量移除范围更大的，来保证更多范围小的可以留下。
昨天，我偶然间翻看一个热门讨论帖子，里面分享了一位同学参加字节跳动面试的经历，令人印象深刻的是，他的第二轮面试仅用了 25 分钟便宣告结束，并迅速得到了结果，效率确实高效。
“ 无界数据于有界数据是一个比较于模糊的概念，无界与有界之间是可以进行转换的。无界数据流在进行某些计算的时候例如每分钟、每小时、每天等操作时都可以看做是有界数据集。Apache Flink使用Windows方式实现了对于无界数据集到有界数据集的计算。”
随着无人机的快速发展，倾斜摄影行业迎来了一个新的浪潮，越来越多的人利用无人机从事测绘行业的相关数据采集工作。在数据采集过程当中遇到了各种各样的问题，导致飞出来的数据不达标，无法完成模型重建工作。这里根据自己的接触对倾斜摄影过程当中重叠度、传感器、焦距、飞行速度、拍照间隔等参数以及他们之间的相互关系做一个简单的梳理。如有不当或错误之处敬请指正。
作者 | Francesco Palma，Davide Burba，Lewis Tunstall，Thomas Boys
MySQL5.7并行复制初理解 我们知道MySQL5.7并行复制引入了两个值last_committed和sequence_number。last_committed表示事务提交的时候，上次事务提交的编号，在主库上同时提交的事务设置成相同的last_committed。如果事务具有相同的last_committed，表示这些事务都在一组内，可以进行并行的回放。这个机制也是Commit-Parent-Based SchemeWL#6314中的实现方式。不过之后，官方对这种模式做了改进，所以最新的并行回放机制
抛开移动的过程只看移动完成的结果。记图片左上角为顶点 (0, 0)，正方形边长为 N，要使得两张图片有重叠，那么其中一张图片移到的某一点 (x, y) 一定与另外一张图片的顶点 (0, 0) 重合。
这是一个实际业务需求中的问题。某一直播业务表中记录了如下格式的用户进出直播间日志数据：
“两个指针”是一种模式，其中两个指针串联遍历数据结构，直到一个或两个指针都达到特定条件。两个指针在排序数组或链接列表中搜索对时通常很有用；例如，当您必须将数组的每个元素与其他元素进行比较时。
对于单列索引，索引值区间可以方便地用WHERE语句中的相应范围条件表示。优化器在常量传播阶段，会将一些非常量值转换为常量。
Compose和Docker兼容性： Compose 文件格式有3个版本,分别为1, 2.x 和 3.x 目前主流的为 3.x 其支持 docker 1.13.0 及其以上的版本 常用参数： version # 指定 compose 文件的版本 services # 定义所有的 service 信息, services 下面的第一级别的 key 既是一个 service 的名称 build # 指定包含构建上下文的路径, 或作为
一、滚动窗口（Tumbling Windows） 滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行均匀切片的划分方式。窗口之间没有重叠，也不会有间隔，是“首尾相接”的状态。滚动窗口可以基于时间定义，也可以基于数据个数定义；需要的参数只有一个，就是窗口的大小（window size）。
新方法名为Repaint123，核心思想是将2D扩散模型的强大图像生成能力与再绘策略的纹理对齐能力相结合，来生成高质量、多视角一致的图像。
两个块同一个BFC会造成外边距折叠，但如果对这两个块分别设置BFC，那么边距重叠的问题就不存在了。
ECharts在限制显示区域大小或者数据内容过多的时候有时会使得柱状图横轴(X轴)显示不全的问题，效果如下图所示。
RecyclerView 有很高的自由度，可以说只有想不到没有做不到，真是越用越喜欢。这次用超简单的方法，让 RecyclerView 带上折叠的效果。
流处理系统由于需要支持无限数据集的处理，一般采用一种数据驱动的处理方式。它会提前设置一些算子，然后等到数据到达后对数据进行处理。
直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。 直方图是数值数据分布的精确图形表示。 这是一个连续变量（定量变量）的概率分布的估计，并且被卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入。它是一种条形图。 为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。 这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。 间隔必须相邻，并且通常是（但不是必须的）相等的大小。（取自百度百科），简单过一下就好，无需在此处花时间。
MySQL 的主从同步应该是被各个 DBA 熟知的技术了，从 MySQL 3.23.15 开始一直迭代改进到 8.0 版本。经过这么多年的改进，目前 8.0 提供的复制技术是最新的 WriteSet 机制，这个功能也被合并到了 5.7.21 版本，解决了 5.7 并行复制的一些问题。
【部分来自网络如有侵权敬请邮箱联系。欢迎原文转发到朋友圈，未经许可的媒体平台谢绝图片转载，如需转载或合作请邮件联系。联系邮箱laolicsiem@126.com，欢迎扫描文后二维码关注本公众号：龙行天下CSIEM】
坐标轴刻度标签的显示间隔，在类目轴中有效。 默认会采用标签不重叠的策略间隔显示标签，可以设置成 0 强制显示所有标签。
文章采用了GPU加速的trick，本质上还是描述的LI-SLAM,里程计基于关键帧进行固定滞后平滑优化，然后在全局建图模块再一次进行因子图的优化。时间上通过GPU加速体素格GICP因子和IMU预积分因子的计算以及融合。
Flink学习笔记 一、Flink运行架构 1、 Flink 运行时的组件 `作业管理器(JobManager)` `资源管理器(ResourceManager)` `任务管理器(TaskManager)` `以及分发器(Dispatcher)` 作业管理器(JobManager) 控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的JobManager 所控制执行。JobManager 会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序会包括：作业图（JobGraph）、逻辑数据流图（logi
在Go语言中，你可以使用结构体来表示区间，并使用切片来存储区间集合。然后，你可以遍历区间集合，找到与给定区间重叠且具有最小低端点的区间。
tile用来展示基因组上区域的分布，和之前介绍过的highlight不同，这些区域在图中并不是位于同一层的。为了避免不同区域之间的重叠，tile会将有重叠的区域分布在不同的层，结合图片来理解一下这个概念。示例图片如下
对于许多开发人员而言，编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多，常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关，这只会增加压力。
CW，广东深圳人，毕业于中山大学（SYSU）数据科学与计算机学院，毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群（TEG）从事Devops工作，期间在AI LAB实习过，实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。
一个HTML元素要创建BFC，则满足下列的任意一个或多个条件即可： 下列方式会创建块格式化上下文：
表锁是MySQL中最基本的锁策略，并且是开销最小的策略。表锁会锁定整张数据表，用户的写操作（插入/删除/更新）前，都需要获取写锁（写锁会相互阻塞）；没有写锁时，读取用户才能获取读锁（读锁不会相互阻塞）。
在真实的场景中数据流往往都是没有界限的，无休止的，就像是一个通道中水流持续不断地通过管道流向别处，这样显然是无法进行处理、计算的，那如何可以将没有界限的数据进行处理呢？我们可以将这些无界限的数据流进行切割、拆分，将其得到一个有界限的数据集合然后进行处理、计算就方便多了。
我们社区陆续会将顾毅（Netflix 增长黑客，《iOS 面试之道》作者，ACE 职业健身教练。）的 Swift 算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。
面试锦囊系列一直有收到大家的反馈，包括后台内推成功的消息、朋友的同事从创业小公司成功跳到huawei等等，非常高兴小破号的这些整理分享能够真正地帮助到大家
之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接，图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐，从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础，看一下上一篇我的图像拼接效果如下：
Frédéric Abergel, Adrien Akar 在 Supply chain and correlations (2022) 中利用彭博的供应链数据深入研究了供应链网络本身以及供应链网络社群对股票之间相关性的影响，发现存在供应链关系或位于供应链社群内部的股票之间有更高的相关性，即使在极端行情下也成立，这为能将供应链关系引入风险模型中提供依据。具体内容可以参考公众号之前的文章：基于供应链网络的股票收益分析
将数字数据转换为数字信号的过程称为线路编码，它有助于接收器获得原始比特。文本、数字、音频或视频形式的数据在内部表示为一系列 1 和 0。因此，线路编码将一组位转换为数字信号。发送端将数字数据加密为数字信号，而接收端则对数字信号进行解码，重新生成数字数据。利用线路编码的主要目标是防止脉冲重叠和失真。数字信号本质上是谨慎的。示例是将数据从计算机发送到打印机。
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2qaabqaaavqaky23fjzqvbagddcaaagaa.f10002.mp4?dis_k=63c36b7a49f8b9f1a1ca40e
音频的原始pcm数据是由 采样率、采样通道数以及位宽而定。常见的音频采样率是44100HZ，即一秒内采样44100次，采样通道数 一般为2, 代表双声道，而位宽一般是16bit 即2个字节。 通过改变采样率进行音频的变速，比如音视频播放器中的 2 倍速，0.5 倍速播放。如果想要实现音频的2.0倍速播放，只需要每隔一个样本点丢一个点，即采样率降低一半。如果想要实现0.5倍速播放，只需要每隔一个样本点插入一个值为0的样本点。就可以了，理想很丰满，但是如果仅仅这样做，带来的不止是速度的变化，声音的音调也发生变化了，比如 周杰伦的声音变成了萝莉音，这是我们不期望的。
在前不久发表的文章 Dygraphs 中 x 轴等间距实现 中，我们介绍了如何在 x 轴等间距地实现图表划线。
1）Tumble Count Window：累积固定个数的元素就视为一个窗口，该类型的窗口无法像时间窗口一样事先切分好。
在password技术中，随机序列是非常重要的，比方密钥产生、数字签名、身份认证和众多的password学协议等都要用到随机序列。所以产生高质量的随机数序列对信息的安全性具有十分关键的数据。随机数分为真随机数和伪随机数，计算机通过算法产生的随机数并不上真正意义上的随机数，非常easy被激活成功教程，仅仅能称为伪随机数。若要产生真正的随机数，必须通过硬件来实现，比方使用离子辐射事件的脉冲检測器、气体放电管和带泄露的电容等，可是为每台计算机配备这种装置上不可能。所以在此我们通过改进我们的算法，使生成的伪随机数达到真随机数的标准。
创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方式。
折线图通常是用来表达某个数值指标的波动特征，表现的是一种时间维度下的变化。那么问题来了，读者在使用Python绘制时间维度的折线图时是否遇到过这样的问题：怎么让时间轴表现的不拥挤，又能够友好地呈现呢？就如下图的方式：
诱发电位是当大脑受到脉冲电流、闪光或者变化的图像、连续的声音刺激时产生的神经动作电位或突触后电位。这种脑电位有一定的潜伏期，潜伏期的长短和刺激部位、记录部位的距离、神经冲动的传导速度等相关。
文章来自是德科技 http://www.keysight.com.cn 选择示波器，还是逻辑分析仪? 测试工程师有没有遇到这样的问题呢。 在选择是使用示波器，还是使用逻辑分析仪时，多数工程师会选择示
流式：就是数据源源不断的流进来，也就是数据没有边界，但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行，所以这里面就有一个问题，边界怎么确定？ 无非就两种方式，根据时间段或者数据量进行确定，根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界，根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界，Flink 中就是这么划分边界的，本文会详细讲解。
kafka基本知识：https://km.woa.com/group/51596/articles/show/480932?from=iSearch 这里单提出几个关键地方： 1 offset 是消息
背景：脑卒中后的运动结果可以通过下行皮质运动通路的结构和功能生物标志物来预测，通常分别通过磁共振成像和经颅磁刺激来测量。然而，完整的皮质运动功能的确切结构决定因素尚不清楚。识别皮质运动通路的结构和功能联系可以为脑卒中后运动损伤的机制提供有价值的见解。这项研究使用监督机器学习来分类上肢运动诱发电位状态，使用卒中早期获得的MRI测量。方法：回顾性分析脑卒中后1周内上肢中重度无力患者91例(女性49例，年龄35 ~ 97岁)的资料。使用T1和弥散加权MRI的指标训练支持向量机分类器来分类运动诱发电位状态，使用经
本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的，专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据，且只针对折线图，我相信折线图才是最美的图表，在折线图中你能找到真正的数学之美，当前只针对生成网页类型可以截图使用，也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用，后期我会想办法针对视频自动演示进行研究，可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习，后面的文章我会写一些功能类的GUI工具，用于生成各类折线图，有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
流式：就是数据源源不断的流进来，也就是数据没有边界，但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行，所以这里面就有一个问题，边界怎么确定？无非就两种方式，根据时间段或者数据量进行确定，根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界，根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界，Flink 中就是这么划分边界的，本文会详细讲解。
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
即时通信 IM
对象存储
