提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...人的三维+时间半维 具体如何找到好的想法，一时半会没有头绪。因此，回到最初的起点，从人的层面，我有什么？我想要有什么？...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
它是用于完善工艺方案和模具繁杂型面的设计，专门针对汽车和金属成形中的板料成形而开发和优化的。全球大概有九成的汽车制造商用它来进行产品开发、完善工艺。...它将全球各地的方法经验吸收融合，来确保有最新的技术支持。...据网上统计，在薄板冲压成型仿真方面，当前autoform软件市场在全球的占比是排第一的有90％以上的汽车制造商在使用autoform，全球前20家的汽车制造商全都在使用在国内，autoform软件也是有非常多的行业用户...（2）适合设计复杂的深拉延和拉伸成形模、工艺和模面的验证，优化成形参数，最大化减少材料与润滑剂损耗，新板料的评估和改进（4）快速实现求解、简单好用的界面和快速上手、对复杂的工程也有稳当的结果。...我们没必要使用大量硬件和专门的模拟分析师傅，直接能用autoform软件完成模拟。它高质量的结果可以减少产品的开发验证时间，降低开发成本，提高产品质量，给公司带来非常大的竞争优势和市场机遇。
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
又是如何解决的？Flink 最终又会走向哪里呢？...张蛟：我目前在小米计算平台部，主要是负责开发和维护小米实时计算平台 Flink 框架内核相关的工作，包括内部新特性的开发、用户使用上的支持、Flink 社区的参与、框架的日常维护等。...张蛟：目前来看，经过这些年的发展，Flink 在实时计算方面实际上已经成为了事实上的标准，目前已有功能已经可以基本上解决所有场景的实时计算需求。...因此，下一步 Flink 的发力点可能有： 发力离线计算领域 完全统一计算框架，甚至实现用户可以完全不用区分实时和离线计算的场景，减少用户的学习成本和底层开发人员和公司维护两套框架的运维成本。...Flink 的计算能力，那么是不是能够提供更高的查询实时性，而且还能节约存储成本呢？
)] def getmydf(df): df = df.query('ask1_volume>100') df.now = df.now.astype(float) #随便写的，...bootstrap.servers': 'localhost:9092','message.max.bytes': 5242880}) p.produce('test-quant',df.to_msgpack()) 流计算过程的可视化
这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理（原因有很多种，主要分析你的日志）。那接下来我们就得去优化sql了。 **如何优化呢？下面我们来谈谈有关的问题。...一般要求两者比值超过10%，计算方法如下： max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3% 查看最大连接数与响应最大连接数如下...三、索引优化，这个经常谈到 索引的分类有哪些？ 1 普通索引：最基本的索引 2 组合索引：多个字段上建立的索引，能够加速复合查询条件的检索。...被驱动表的join字段上加上索引，无法建立索引的时候，设置足够的Join Buffer Size。 禁止join连接三个以上的表，尝试增加冗余字段。...只好用游标了，感兴趣的朋友阅读JDBC使用游标实现分页查询的方法
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
在Hadoop生态圈中，针对大数据进行批量计算时，通常需要一个或者多个MapReduce作业来完成，但这种批量计算方式是满足不了对实时性要求高的场景。...Storm是一个开源分布式实时计算系统，它可以实时可靠地处理流数据。...Storm特点 在Storm出现之前，进行实时处理是非常痛苦的事情，我们主要的时间都花在关注往哪里发消息，从哪里接收消息，消息如何序列化，真正的业务逻辑只占了源代码的一小部分。...它是为分布式场景而生的，抽象了消息传递，会自动地在集群机器上并发地处理流式计算，让你专注于实时处理的业务逻辑。...Storm是分布式实时计算，强调实时性，常用于实时性要求较高的地方。
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。...实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么，到底什么是实时流式计算呢？...而实时，流式其实是相对的概念，现在的很多技术更应该说是近实时，微批。但只要能不断的优化这些问题，实时流式的计算的价值就会越来越大。...由于大数据兴起之初，Hadoop并没有给出实时计算解决方案，随后Storm，SparkStreaming，Flink等实时计算框架应运而生，而Kafka，ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善，而随着物联网...，机器学习等技术的推广，实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。
关于云计算的下半场，以阿里云为代表的互联网云巨头大家已经谈论得很多，本文将从2022年逆势增长的「运营商云」切入，从另一个角度理解云计算的新战局。...作为曾经离云计算最近的行业，托管IDC业务的运营商很早就发现了云计算的市场，可以说是最早进行云计算战略布局的。...国内运营商面临挑战的前10年 同样地，在中国的云计算元年2009年，中国运营商也纷纷开始投入云计算。...然而伴随着国内云计算产业需求的变化，运营商云迎来新的发展机遇。 国内云计算产业发展迎关键拐点 1....人工智能的持续火热，以GPU、FPGA、ASIC为代表的异构计算成为方向和趋势，异构计算已在一些大型企业自建的数据中心崭露头角。
，负责任务(task)的指派和分发、资源的分配 (2)Supervisor是集群的从节点，负责执行任务的具体部分，启动和停止自己管理的Worker进程, (3) Worker运行具体组件的逻辑(Spout...上传jar到storm storm jar 是命令关键字， topologyDemo.jar是我们的程序打成的jar包，com.baxiang.topologyTest是我们程序的入口主类，topologyDemo...是拓扑的名称。...storm jar topologyDemo.jar com.baxiang.topologyTest topologyDemo 核心概念 Topologies 计算拓扑,由spout和bolt组成的...Streams 消息流，抽象概念，没有边界的tuple构成 Spouts 消息流的源头，Topology的消息生产者 Bolts 消息处理单元，可以做过滤、聚合、查询、写数据库的操作 Tuple
Flink实时消费业务数据Demo Debezium监控MySQL用FlinkSQL实时消费 1、环境准备 ## 各组件版本 MySQL：5.7.21-log ## 开启binlog kafka_2.11...connector.class：连接器的类名 database.hostname：MySQL服务器地址 database.server.id：该数据库客户端的数字ID，在MySQL集群中所有当前正在运行的数据库进程中...：连接器将用于建立与Kafka群集的初始连接的主机/端口对的列表。...该连接将用于检索先前由连接器存储的数据库架构历史，并用于写入从源数据库读取的每个DDL语句。这应该指向Kafka Connect进程使用的同一Kafka群集。...database.history.kafka.topic：连接器将在其中存储数据库架构历史记录的Kafka主题的全名 2.5、查看Kafka的Topic 真正存储binlog的topic：dbserver1
SaaS 解决方案的用户也不必安装和维护服务器、数据库或规模化的数据中心基础架构以增加更多的存储和计算能力，SaaS 供应商处理了这一切问题。...这意味着在用户、设备和数据增长时，SaaS 公司需要易于扩展的基础架构。 3. 提供实时分析和决策支持 如今，SaaS 解决方案远不止是交易，还需管理实时分析。...在线分析处理（OLAP）曾由专家用海量数据仓库批量计算的时代已经过去。现在它让位给了嵌入个性化、智能以及其他作为一部分用户体验的 SaaS 解决方案。...为了在成本最优的情况化下不断提供高级别用户体验，从底层开始整个基础架构堆栈都与实时分析、事务处理相协调。...传统的软件交付模式的份额已被 SaaS 蚕食，为了获得成功，供应商应专注于嵌入式实时分析以实现强大的客户体验。
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
因此，他们在不知不觉中创建了一条路径，该路径导致了应用程序中相当常见的错误。 让我们看一下在设计实时应用程序时可能需要克服的一些陷阱。...05：00： 03'），（'05:00:01'，'05:00:05'）， （'05:00:02'，'05:00:05'），（'05:00:02'，' 05:00:05'） 现在，我们假设有一个程序可以计算每秒接收到的事件数...因此，您需要考虑以下内容- 那一秒钟的数据将存储在哪里？ 如果1秒不是固定的延迟，并且在最坏的情况下不规则地增加到10分钟怎么办？ Key C —值C比值C'晚4秒钟到达。...您的配置有多大？ 如果配置很大，则仅当配置可以拆分到多个服务器时才应使用应用程序内状态，例如，一个配置为每个用户保留一些阈值。可以基于用户ID密钥将这样的配置拆分到多台计算机上。...重要的部分是了解数据流的基础知识以及如何处理单个流，然后转到处理多个联接，实时配置更新等的复杂应用程序。
NIST（美国国家标准及技术研究所）对云计算的定义，大概是到目前为止最被广泛认同的定义。 ?...下面是The NIST Definition of Cloud Computing的具体内容： 云计算是一种模型，实现无处不在的、方便、通过网络按需访问的可配置的共享计算资源池（例如，网络、服务器、存储...资源池 – 通过多租户模型，供应商的计算资源池可服务多位消费者，根据用户需求动态或重新分配不同的物理和虚拟资源。...部署模型 私有云 – 云计算基础架构提供给包含多个消费者的单一组织专门使用。该云计算基础架构可以由该组织、第三方机构或他们的组合来拥有、管理和运营，基础架构可以位于组织内部或外部。...公有云 - 云计算基础架构提供给公众开放使用，该云计算基础架构可以由商业机构、学术组织或政府机关、或者他们的组合来拥有、管理和运营，基础架构位于云计算服务提供商内部。
有赞使用storm已经有将近3年时间，稳定支撑着实时统计、数据同步、对账、监控、风控等业务。订单实时统计是其中一个典型的业务，对数据准确性、性能等方面都有较高要求，也是上线时间最久的一个实时计算应用。...storm的应用本身是无状态的，需要使用存储设备记录状态信息 当大家知道实时计算好用后，各产品都希望有实时数据，统计逻辑越来越复杂。...有可能出现一段时间周期内的GMV，前一段是按旧算法来计算，后一段按新算法来计算，提供的数据就不准确了。 实时统计难免会出现bug，有不准确的结果，修复错误数据是个难题。...实时计算的常见问题 通过订单实时统计的案例，可以抽象出一些基于storm实时计算的共性问题。 消息状态管理 storm不提供消息状态管理，而且为了达到水平扩展，最好是消息之间无状态。...除此之外，会有各类应用特有的监控，一般都是离线计算的结果与实时计算结果对比。对于数据同步类的应用，数据量比较大，可能会使用采样的方式做校验。
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