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。
，MPP的效率要比SMP好。...那么它们的区别在哪里？通过分析下面 NUMA 和 MPP 服务器的内部架构和工作原理不难发现其差异所在。 ...图 3.MPP 服务器架构图数据仓库的选择 哪种服务器更加适应数据仓库环境？这需要从数据仓库环境本身的负载特征入手。...另外，这种并行处理能力也与节点互联网络有很大的关系。显然，适应于数据仓库环境的 MPP 服务器，其节点互联网络的 I/O 性能应该非常突出，才能充分发挥整个系统的性能。...4.5 MPP和SMP、NUMA应用之间的区别MPP的优势：MPP系统不共享资源，因此对它而言，资源比SMP要多，当需要处理的事务达到一定规模时，MPP的效率要比SMP好。
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。...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。...3 唯一索引：与普通索引类似，但索引列的值必须唯一，允许有空值 4 组合唯一索引：列值的组合必须唯一 5 主键索引：特殊的唯一索引，用于唯一标识数据表中的某一条记录，不允许有空值，一般用primary...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
随着数据量的增大，传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理，数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。...4．NUMA与MPP的区别 从架构来看，NUMA与MPP有许多相似之处：它们都由多个节点组成；每个节点都有自己的CPU、内存、I/O；节点之间都可以通过节点互联机制进行信息交互。那么二者的区别在哪里？...而在MPP服务器中，每个节点只访问本地内存，不存在异地内存访问的问题。 5．数据仓库的选择 哪种服务器更加适应数据仓库环境？这需要从数据仓库环境本身的负载特征入手。...另外，这种并行处理能力也与节点互联网络有很大的关系。显然，适应数据仓库环境的MPP服务器，其节点互联网络的I/O性能应该非常突出，这样才能充分发挥整个系统的性能。...6．MPP数据仓库架构分类 前面讲到MPP架构非常复杂，通常用到数据库系统来屏蔽节点间的负载平衡和调度的复杂性。
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。
MPP架构通常用于处理海量数据的应用程序，如数据仓库、商业智能和大数据分析。 MPP常见的发力场景是数据仓库。...在数据仓库中，MPP架构意味着数据库服务被部署在多个节点中，共同完成存储、分析计算任务。 常见的开源MPP数据仓库包括： 1. Apache HAWQ 2. Apache MADlib 3....它主要的优势在于： MPP数据仓库通常能够提供更高的性能和较低的查询延迟，可以在更短的时间内处理大量数据。 MPP数据仓库对于结构化数据的支持更加成熟，适用于需要对事务性数据进行复杂分析的场景。...MPP数据仓库通常拥有更完整、更可靠的数据管理和安全性能，可以保证数据的一致性和可靠性。...那么MPP的常见的缺陷就能推出： MPP数据仓库通常需要更多的硬件资源和投资，价格较高，不适合所有的企业规模和预算。 MPP数据仓库的部署和维护需要更专业的技术人员，技术门槛相对较高。
数据百问系列：关于数据仓库，什么样的产品是好的Partener？ 0x00 前言 本次讨论的主题是：对于数据产品经理的突出能力，你更看重哪一方面？...第一业务价值也是很重要的，业务比技术的不确定性更多，有时候更有价值；第二业务价值是最终归宿，虽然说好的技术根基不可缺少，但是目前“我”已经可以解决大部分技术问题了，有一个能在业务商业方面擅长的，组合起来产生力量...选择第二种： 讨论八： 我选择第二，针对于企业来说，业务应该适应于企业发展和经营情况而改变，我觉得一个好产品并不是只靠口碑推广就能获得价值，而是我能为为公司根据发展需求去设计一套符合自己实际需求和实用的数据产品...当我的数据仓库开发不下去的时候，他能站在数仓与业务的角度给我建议，对于我来说，这就够了。...我已经拥有能把数据仓库开发好的能力了，我现在想要的就是我所开发的数据仓库能落地下来，得到其他部门的支持与认可，获取到相关的资源并应用于业务中，那么一个业务能力强的数据产品就可以帮到我很多了。
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。
前言 前阵子遇上了一个Starrocks上的SQL性能问题。之前没暴露原因有2: 没对单个SQL的内存消耗做限制。 不到黑五，量没有上来。...暴露以后，赶紧做了fix——本质上是一个left join的sql，因此先想当然的减少两边表的数据量，但效果并不尽人意。此时左表为小表，右表为大表。...Boardcast 一开始在Starrocks官网上搜没有找到什么有效的资料，包括其对执行计划的解读也不是很详细。想了想，只能“追溯其根源了”。便打开了DorisDB的官网，翻了翻，发现写得非常清晰。...我简单总结下： MPP库在Join时是需要Shuffle数据的，因为数据散落在各个节点中。那么其性能优化本质就是减少数据寻找、挪动的开销。...最最常见的就是小表广播——当你的右表特别小的时候，这些数据会直接全量发到左表所在的数据节点（至内存），避免数据来回交换。 当然，你不想这么写SQL——即小表在左，大表在右也可以。
业务数据的存储和存取 2.sql的解析并形成分布式的执行计划 2.执行由master分发的sql语句 3.将生成好的执行计划分发到每个Segment上执行 3.对于master来说，每个Segment都是对等的...2 Greenplum数据库常用知识 2.1 Greenplum 概念 Greenplum的架构采用了MPP(大规模并行处理)。在 MPP 系统中，每个 SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。...与传统的SMP架构明显不同，通常情况下，MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息，所以它的效率要比SMP要差一点，但是这也不是绝对的，因为 MPP系统不共享资源，因此对它而言，资源比SMP要多，当需要处理的事务达到一定规模时...，MPP的效率要比SMP好。...这就是看通信时间占用计算时间的比例而定，如果通信时间比较多，那MPP系统就不占优势了，相反，如果通信时间比较少，那MPP系统可以充分发挥资源的优势，达到高效率。
域名对我们来说是非常重要的，因为只有成功注册域名之后，才能够让别人访问我们的网站。...但是，我们需要注意的是，域名在注册成功之后，并不是可以立刻使用的，也是需要一个解析过程才可以让我们的域名正常使用的，很多人不知道在哪里做域名解析，那么，在哪里做域名解析呢？ 在哪里做域名解析呢？...域名解析是不需要花钱的，只需要按照一定的操作步骤进行解析就可以了，而且域名解析的步骤也是比较简单的。我们可以自己进行域名解析，如果自己不会进行域名解析的话，可以找专业的人员帮助我们进行域名解析。...一般来说，域名解析是需要进行一级域名解析和二级域名解析的，这两个步骤缺一不可，一定要注意。 在哪里做域名解析呢？...很多地方都是可以进行域名解析的，我们一定要仔细进行解析，因为如果我们无法成功解析域名的话，那么我们的网站也是无法正常运行的，所以域名解析对我们来说是非常重要的。
作者：数据一哥 编辑：数据一哥 全文共1156个字，建议阅读4分钟 大家好，我是一哥。 2022年数据平台的风口到底在哪？...PrestoDB 是 Facebook 继续开发的原始项目 ；PrestoSQL 是他们离开时创建的新项目，而现在的PrestoSQL 已经叫 Trino了，Starburst 就是Trino的商业化主体公司...第一，Starburst 正在创造一种新的数据处理模式，他们允许客户在没有数据仓库的情况下做数据分析应用，为客户提供了更大的便利。...他们的目标就是颠覆数据仓库，数据在哪里存储并不重要，用Starburst ，你可以自由决定数据的存储位置，数仓ETL开发变成了可选项，所有的数据都能够随时进行数据访问，并快速返回结果。...Starburst 的官网上说了，Starburst 可以做你所有数据的分析引擎，也是最快的MPP SQL查询引擎，相信不久后就会IPO了吧，按照公司现在的人数，一大波千万富豪又诞生了！
Vue3 在经过多个开发版本的迭代后，迎来了它的正式版本，，其中最重要的一项RFC就是 Vue Function-based API RFC，很巧的在不久前正好研究了一下react hook，感觉2者的在思想上有着异曲同工之妙...，所以有了一个想总结一下关于hook的想法，同时看到很多人关于hook的介绍都是分开讲的，当然可能和vue3.0对于这个特性的说明刚刚问世也有一定的关系。...首先我们需要了解什么是hook，拿react的介绍来看，它的定义是： 它可以让你在不编写 class 的情况下使用 state 以及其他的 React 特性。...在16.8以前的版本中，我们在写react组件的时候，大部分都都是class component，因为基于class的组件react提供了更多的可操作性，比如拥有自己的state，以及一些生命周期的实现...这是一个我们需要首先思考明白的问题。 首先抛出 Vue2 的代码模式下存在的几个问题。随着功能的增长，复杂组件的代码变得越来越难以维护。尤其发生你去新接手别人的代码时。
大数据经过反复炒作之后，慢慢的降温下来。大家不再大谈几个v了，落地到企业会发现，大部分场景还是传统的数据仓库的替换。今天梳理下数据仓库的使用场景，以及需要的技术。...1，先谈下数据仓库准确的概念是什么？...2，大数据技术相比传统的数据仓库有什么优势？ 搞来搞去，又回到了传统的数据仓库吗？事实上，大部分企业的应用传统数据仓库支持就非常好。...对于小于100T的结构化数据处理时，往往会发现MPP架构的数据仓库反而性能更高。但是数据仓库有非常明显的扩展瓶颈，目前已知的，最大生产数据仓库节点数据大概是几百个节点。...相比传统数据仓库，大数据也有很多劣势：1）小数量下面，比传统的mpp差。大数据量下面，不能满足交互式分析秒级响应的需求。2）对SQL对支持不充分等。
导语 | 分析型数据仓库经历了共享存储、无共享MPP、SQL-on-Hadoop几代架构的演进，随着云计算的普及，传统的数据仓库架构在资源弹性，成本等方面已经很难适应云原生的要求。...后面在八十年代，当时Teradata做MPP的一体机，相当于软硬一体，后面出现的MPP基本都是基于普通的X86服务器的，架构变化不大，基本是一种无共享的架构，节点之间通过万兆网络连接。...云原生数据库或者云原生数据仓库还没有一个非常好的定义。 我根据多年经验结合现在云原生的一些系统，梳理出了一个简单的定义。...引入数据湖的概念，就是把所有的数据，无论结构化、非结构化，都扔进来，没有经过严格的数据建模等等过程，原始数据放在这儿，大家可以去用，用完之后如果形成了一些好的模型，可以转到数据仓库里。...传统的MPP数据仓库和Hadoop都很难解决高并发，数据孤岛等问题。
另外，我们每个人也在不知不觉中不断产生着大量的数据（比如这个论坛，除了我正在写的内容，后台可以产生10倍以上的数据和衍生的信息：谁在关注、在哪里、关注的这些人有哪些共性、用的是什么终端。...这类MPP产品可以有效支撑PB级别的结构化数据分析，这是传统数据库技术无法胜任的。对于企业新一代的数据仓库和结构化数据分析，目前最佳选择是MPP数据库。 ?...－数据仓库的案例 个人对数据仓库比较熟悉，所以可讲讲。我们拿大家熟悉的数据仓库（Data Warehouse＝DW）来看看数据分析的价值。...可选的方案只能是混搭架构，用不同的分布式技术来支撑一个超越PB级的数据仓库系统。这个混搭架构主要的核心是新一代的MPP并行数据库集群＋ Hadoop集群，再加上一些内存计算、甚至流计算技术等。...武新：非常好，我们是一路的，可下来向你们请教。复杂的大表关联，分布式事务都支持了吗 ？
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