Upserts 传统的写时复制会直接读取并处理(解压解码等)整个文件，然后更新相关数据页并保存为新的文件，但大部分场景下，upsert并不会更新所有数据页，这就导致其做了很多无用功。...为了提升upsert的速度，我们在具有行级索引的Apache Parquet文件中引入了部分写时复制，以此来跳过那些不必要的数据页(Apache Parquet中的最小存储单元)。...术语"部分"指文件中与upsert相关的数据页。一般场景中只需要更新一小部分文件，而大部分数据页都可以被跳过。...引入行级别的二级索引 在讨论如何在Apache 中提升写时复制之前，我们打算引入Parquet 行级别的二级索引，用于帮助在Parquet中定位数据页，进而提升写时复制。...为了解决这个问题，我们在具有行级索引的Apache Parquet文件中引入了部分写时复制，以此来跳过对不需要的数据页的读写。在性能测试中展现了明显的性能优势。
摘要 变量安全是PHP安全的重要部分，本文系统地分析了一个变量的“人生之旅”中存在哪些安全问题。变量的人生之路:传入参数→变量生成→变量处理->变量储存。...①长度截断：部分WAF在检查URL参数的时候，为了节约资源，往往会截取一定长度的参数进行安全检查，而忽略后面的参数。 ②终止符截断。部分WAF遇到%00会判定参数读取完成，只检查部分内容。...(3).Base64解码时，如果字符数量不是三倍数，会无法解码抛出错误。 Part2 变量生成 传入参数后，php会根据一定规则生成变量。...这里要提到一个PHP关于变量生成的特殊性质。...但无无论如何，现在的储存检查都是静态检查，所以绕过起来并不困难。
相信大家在编写程序过程中会遇到大量的错误信息，我也不例外的啦～遇到这些问题该怎么解决呢？使用最多的方法就是使用print打印中间变量了哇，关于这种方法怎么说呢～low！！！...感觉好像日记的样子哎～日志其实和日记是有很大差别的，日志是用来追踪程序运行过程中发生的事情，将这些事情按照一定的格式写入特定的文件中，以后可以通过分析日志，让管理者更加方便地了解整个程序的的运行情况，尤其是了解到程序的健康状态...聪明的你已经发现代码一进入就执行到了第4行，其实这也很好理解，前面3行都是注释嘛，对代码的执行并没有实际作用，ipdb遇到注释语句会自动跳过的 接下来输入一个n，让那个代码继续执行一行： ?...8行代码时，遇到定义函数，这时在执行下一行时，代码会跳过函数部分，直接来到13行 案例2: 使用exit或q 输入exit或q便会直接退出?...当遇到执行函数时，默认会在后台执行完函数并且指向下一行代码，但是按照我们的思维，当遇到执行函数时，需要返回头去看看函数时怎么运行的，想要看看代码在函数中时如何一步一步运行的，使用s即可： ?
---- "拿石子"游戏规则 拿石子游戏规则很简单，开始有一定数量的石子(假如是10)，然后两人轮流从石子堆中取走一定范围的数量(例如是1到3)，以此类推，最后拿走剩余的所有石子的人就输了。...---- 本文需要的库 numpy pandas retrying ---- 如果你已经看过我关于如何安装Anaconda的文章，那么这些库基本都不用安装了。...我们来分析一下这个对战过程 一开始的时候，整个表格的值全是0 假设当前剩余数量是10，那么他就会看行索引10对应的那一行的数据。 他发现那一行全是0，那么他就会随机来挑。...假设现在已经训练了几个回合，表格上方的行陆陆续续有些得分 假设当前剩余数量为6，电脑玩家随机选了1，那么就可以确定下一个可能的状态区域 发现3行数据没有一行全是0或全是负数，因此(行6,列1)那里的价值分加...注意一点，整个项目我们都没有编写任何的游戏逻辑代码。只有关于奖励与惩罚相关的逻辑。
当然，我们也对这些部分做了一些扩展，主要是为了更好地和云环境集成。 在公有云上提供服务，我们主要关注的是如何与云的标准功能对接。比如，我们添加了计费、云 API 接口、管理控制以及云监控等功能。...高可用 部署拓扑 关于高可用性的核心，我们首先需要关注的是如何进行拓扑规划。 多可用区部署主要涵盖三个要点。...因为 Pulsar 的 Topic 存储使用了多副本策略，所以只要 BK 的存活节点数量大于其多副本数量，理论上系统就能保持可用性。此外，机架感知可能会对 BK 的数量产生一定影响。...当有多个副本时，若其中一个 BK 节点发生故障或宕机，部分数据的副本数可能会少于预期。此时，Auto Recovery 功能会自动启动，补充和恢复所需的副本数量。...但如果广州的服务出现故障，我们可以通过域名解析切换，让用户通过另一条路径访问到上海的服务。 由于上海的服务一直与广州保持数据同步，虽然可能会有一定的延迟，但大部分数据都可以恢复。
当然，我们也对这些部分做了一些扩展，主要是为了更好地和云环境集成。 在公有云上提供服务，我们主要关注的是如何与云的标准功能对接。比如，我们添加了计费、云 API 接口、管理控制以及云监控等功能。...03、高可用 3.1 部署拓扑 关于高可用性的核心，我们首先需要关注的是如何进行拓扑规划。 多可用区部署主要涵盖三个要点。...因为 Pulsar 的 Topic 存储使用了多副本策略，所以只要 BK 的存活节点数量大于其多副本数量，理论上系统就能保持可用性。此外，机架感知可能会对 BK 的数量产生一定影响。...当有多个副本时，若其中一个 BK 节点发生故障或宕机，部分数据的副本数可能会少于预期。此时，Auto Recovery 功能会自动启动，补充和恢复所需的副本数量。...但如果广州的服务出现故障，我们可以通过域名解析切换，让用户通过另一条路径访问到上海的服务。 由于上海的服务一直与广州保持数据同步，虽然可能会有一定的延迟，但大部分数据都可以恢复。
在获得一些新的问题中，关于子事务的问题是我第一个想在 review的，关于子事务，首先在PG中一直被强调的子事务性能不是很好的口碑下，到底为什么还会有使用的子事务的情况，这是因为有着方面的需求。...# 为什么要使用子查询，这个问题在上面的事务工作的情况下，一目了然因为在整个事务的设计中，很可能会报错，但是我将事务设计是按照一个连贯的逻辑来设计的，也就是即使出现了错误，我也希望这个事务通过某个功能来继续有选择的执行...首先我们都已经了解了POSTGRESQL MVCC的机制下，除了有global的事务XID，同时如果你在事务中启用了 SAVEPOINT 则还会产生关于这个事务里的子事务的事务ID，这就会导致一个问题的发生...从上图想说明一个问题，在一个事务内对一个行进行了三次改变，并且进行了三次的 save point ， 则从事务内看产生了针对修改行的三个变化行，从侧面的图也可以看出，最早为在事务中的ctid 是 0,2...那么这里针对POSTGRESQL的 SAVEPOINT 有什么建议 1 尽量不要使用POSTGRESQL 的SAVEPOINT 2 如果使用可以采用 begin exception end 的方案来替换一些在事务里面对于出现问题后的跳过或有选择的跳过的方法
节点层通常是对节点属性的预测，例如 Alphafold 使用节点属性预测来预测给定分子整体图的原子 3D 坐标，从而预测分子如何在 3D 空间中折叠，这是一个困难的生物化学问题。...图注：2 到 5 节点小图 边级特征用关于节点连通性的更详细信息补充表示，其中就包括了两个节点之间的最短距离、它们的共同相邻点以及 Katz 指数（指两个节点之间可能走过的一定长度的路径的数量——其可以直接从邻接矩阵中计算出来...但上述方法也存在一定的局限性，它们不能获得新节点的嵌入，不能很好地捕捉节点之间的结构相似性，不能使用添加的特征。 3 图神经网络如何处理图？ 神经网络可以泛化到看不见的数据。...如果网络层数太多，则存在每个节点成为完整图的聚合的风险（并且节点表示对所有节点收敛到相同的表示），这被称为过度平滑问题，可通过以下方式来解决： 将 GNN 缩放到足够小的层数，从而不会将每个节点近似为整个网络...（通过首先分析图的直径和形状） 增加层的复杂性 添加非消息传递层来处理消息（例如简单的 MLP） 添加跳过连接 过度平滑问题是图 ML 中的一个重要研究领域，由于它会阻止 GNN 扩大规模，就像 Transformers
对于多表关联查询，MySQL 优化器所查询的可能方案数随查询中引用的表的数目成指数增长。 对于小数量的表，这不是一个问题。...优化器关于方案数量评估的行为可以通过两个系统变量来控制： optimizer_prune_level 变量告诉优化器根据对每个表访问的行数的估计跳过一些方案。...例如，如果optimizer_search_depth 接近于查询中表的数量，对 12、13 或更多表的查询很可能需要几小时甚至几天的时间来编译。...R-Tree 索引：主要解决空间数据检索问题，极少使用。 06 索引相关优化 1. 如何判断是否需要创建索引 频繁作为查询条件的字段应该创建索引。 唯一性太差的字段不适合单独创建索引。...综上所述，大致简单明了的阐述了 MySQL 查询优化一些相关的东西，至少对于中小型企业，可以作为研发人员的数据库规范，避免后期迁移或扩容时的一些问题。
跳过行 有时你可能想要跳过CSV文件中的某些行。...： 加载特定行 到目前为止，你已经学会了如何加载前n行，以及如何跳过CSV文件中的特定行。...那么如何加载CSV文件中的特定行呢？虽然没有允许你这样做的参数，但你可以利用skiprows参数来实现你想要的效果。...加载最后的n行数据 要讨论的最后一个挑战是如何从CSV文件中加载最后的n行数据。加载前n行数据很容易，但加载最后的n行并不那么直接。但是你可以利用到目前为止学到的知识来解决这个问题。...与前面的部分一样，缺点是在加载过程中必须扫描整个CSV文件（因此加载DataFrame需要22秒）。 总结 在本文中，介绍了许多从CSV文件加载Pandas DataFrame的技巧。
，可以不断地实时调整推荐策略 2）可以优化用户的长期收益，例如整个session的收益，而非推荐单个物品的收益 但是，使用强化学习也有一定的限制，主要有： 1）我们通常使用用户对推荐结果的实时反馈来训练强化学习推荐模型...3）在电商领域，商品数量和用户数量都是数目巨大的，导致整个的状态空间和动作空间十分巨大，因此需要极大规模的数据量来保证模型的鲁棒性。尽管日志数据数量非常多，但是对于每个用户来说，数量是极少的。...奖励R：当系统基于用户状态s作出动作a时，用户会对推荐的物品作出反馈，这里的反馈包括跳过、点击或者购买该商品，而不同的反馈对应的奖励r(s,a)也是不同的。...好了，到目前为止，我们已经介绍了Generator的结构，关于如何训练Generator将在3.3节介绍。接下来先介绍Discriminator的结构。...第一部分的损失函数，我们首先要计算Discriminator把输入判作真实或虚假概率。判作真实的概率计作： ? 即输出的前K项的和，而判作虚假的概率是： ? 即输出的后K项的和。
进行除以2操作，发现32768=2^15； 那么如果将整数v当成一个二进制数，就是寻求如何快速将这个二进制数的后面15位变为0； 那么+1就是在整数末尾+1，如果是乘以2就是将整个整数左移； 最极端的情况...，将整个整数左移15次，一定会有解； 另外，容易知道如果执行过一次x2操作，就不会再执行+1操作，因为x2操作是末尾补0，但是+1会导致末尾变成1； 那么问题就变成在x2之前，需要执行多少次+1操作...拆成odd来实现 // (even - odd) / 3 这部分是一定可以拆的 if (even > odd && (even - odd) / 3) {...这里的证明比较明显，比如线段[i, j]对于元素j肯定是最优解，[i+1, j+1]会浪费j+1部分，[i-1, j-1]则会无法增加j的大小。...但是对于已经给定的某个线段数量，我们能在O(N)的时间判断这个是否有解，配合数量的二分，可以在O(NLogM）的复杂度内得到结果，M是最大的结果。
为了提高 upsert 的速度，我们在具有行级索引的 Apache Parquet 文件中引入了部分写时复制，可以跳过不必要的数据页（Apache Parquet 中的最小存储单元），从而实现高效读写。...这里的术语“部分”意味着仅对文件内的相关数据页执行更新插入，但跳过不相关的数据页。一般情况下只需要更新一小部分文件，大部分数据页可以跳过。...图 2：Apache Parquet 的行级索引 在 Apache Parquet 内部，数据被划分为多个行组。每个行组由一个或多个列块组成，这些列块对应于数据集中的一列。...为了解决这一挑战，我们在具有行级索引的 Apache Parquet 文件中引入了部分写时复制，这可以有效地跳过不必要的数据页读写。我们已经证明这种方法可以显着提高更新插入的速度。...我们将看到这种集成将如何提高 Apache Hudi 的性能并帮助我们的客户解决增量摄取等问题。敬请关注！
顾名思义，代码审查是一个过程，其中一个或多个开发人员审查或筛选另一位开发者（作者）编写的代码，以确保： 代码没有任何错误或问题。 符合所有质量要求和标准。 代码执行了预期的测试。...在这种情况下，请确保创建了适当的问题，并确保有人在完成热修复或部署后立即拥有所有权才能完成。 ? 没有足够的理由跳过测试。...如果您有部分代码不具备审阅的资格，请确保还有其他合格的开发人员可以审阅代码的那些部分。 10.回顾代码时要顾全大局 从更广泛的背景来看变化通常是有帮助的。例如，更改了文件，并添加了四行代码。...不要只查看四行代码；相反，请考虑查看整个文件并检查新添加的内容。它们会降低现有代码的质量，还是会使现有功能成为重构的候选对象？...当建议修复或更改时，请在如何指导作者修复代码方面找到适当的平衡。例如，我很欣赏指导，解释，一些提示或建议，而不是整个解决方案。 感谢您的阅读，希望您喜欢这篇文章。
全文搜索通过支持对非结构化文本数据的直观高效访问来解决此问题，允许用户根据主题或关键思想进行搜索。...使用 TextSearch 解决低效率问题 为了解决跳过索引的低效率问题并充分利用 Tantivy 的全文搜索功能，我们将 TextSearch 函数纳入 MyScaleDB。...需要注意的是，MyScaleDB 使用多个数据分区来存储数据，每个数据分区负责存储整个表数据的一部分。我们不能简单地对从每个分区获得的相同答案文本对应的 BM25 分数求平均值并对其进行排序。...为了解决这个问题，我们在发起 TextSearch 查询之前首先计算每个分区中的 BM25 统计信息。然后，我们将它们合并到整个表的逻辑对应 BM25 统计信息中。...有关如何使用 TextSearch 函数和其他功能的更多信息，请参阅我们关于 文本搜索 和 混合搜索 的文档。
多表事务确保原子性并且对故障具有弹性，因此对数据或元数据表的部分写入永远不会暴露给其他读取或写入事务。元数据表是为自我管理而构建的，因此用户不需要在任何表服务上花费操作周期，包括压缩和清理。...让我们看看 Hudi 的文件列表如何提高 10 倍，数据跳过如何通过多模式索引将读取延迟降低 10 倍至 30 倍或更多。...此外，如果用户配置了集群、Z 顺序或任何其他布局优化，这些可以将查询延迟减少一个数量级，因为文件根据常见查询列的访问模式很好地布局。...这也极大地提高了云存储的性能，因为这大大减少了远程 GET 调用的数量。通过这样的设计，与没有数据跳过相比，数据跳过带来了 10 到 30 倍的查询延迟增益。...期待更多关于 Hudi 数据跳过的后续博客的详细信息。 3.3 upsert性能 Hudi 中使用最广泛的索引之一是基于布隆过滤器的索引。
如果需要，您可以添加一个主键，并添加一个数据库生成的密钥，而不会给框架本身带来任何问题。 A.4。 ...FILTER_COUNT：从此执行过滤出的项目数量。 WRITE_COUNT：在执行期间写入和提交的项目数量。 READ_SKIP_COUNT：在执行过程中跳过的项目数量。...WRITE_SKIP_COUNT：执行期间在写入时跳过的项目数量。 PROCESS_SKIP_COUNT：在执行过程中跳过的项目数量。 ROLLBACK_COUNT：执行期间的回滚次数。...可能有多于一行与给定的执行相关联。 SHORT_CONTEXT：一个字符串版本的SERIALIZED_CONTEXT。 SERIALIZED_CONTEXT：整个上下文序列化。 A.7。 ...可能有多个行与给定的执行关联。 SHORT_CONTEXT：一个字符串版本的SERIALIZED_CONTEXT。 SERIALIZED_CONTEXT：整个上下文序列化。 A.8。
我一直认为代码结构是一个因人而异的事情，很多时候我们其实判断一个代码的好坏往往是通过主观判断，比如同样是实现一个功能，100 行的代码并非一定比 50 行的差；我们没有一个合理的标杆去评判。...命名 如果把整个项目代码比作是房屋建造，命名就是砖头，命名的好坏直接决定了你代码 50% 的可读性。绝大部分的情况下，读者应该可以通过你函数的命名，直接了解到你这个函数的功能。...很多函数我看一眼命名就知道要完成的功能是什么，然后测试的时候，只要输出没问题，则这个函数就可以直接跳过不看，如果函数长，那么我必须一行行的去看究竟是哪一个地方出现了问题。...控制函数参数长度 之前在 java 的 阿里规范里面提到 函数的参数数量的控制，超过一定数量就需要封装成一个类，这个没有问题，很多人也都能做到。...动静分离 将代码中一定不会变动的部分和经常会被变动的部分进行分离，特别是一些类和变量的声明，可以将变化的部分抽离单独编写。 开闭原则 开闭原则，对扩展开放，对修改关闭。
* FROM UserInfo; 表达式中指定返回的行数或百分比，则必须将表达式包含在括号内。...，是那些在物理循序上优先访问到的行，而并不一定是逻辑上的前几行。...解决列中存在重复值时返回结果的不确定性问题，可以使用WITH TIES 关键字。该关键字将指定返回包含ORDER BY子句返回的最后一个值的所有行，这样将超过expression指定的数量。...OFFSET-FETCH筛选通常被视为ORDER BY子句的一部分，通常用于实现按顺序分页显示效果。...如果不想跳过任何行，但是希望使用FETCH筛选，可以使用OFFSET 0 ROWS来表示。不过，单独使用FETCH表示跳过指定的行数，并返回查询结果中所有剩余行。
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