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OLAP计算引擎怎么选?

大家好,我是一哥,今天聊一聊OLAP技术,一哥认为好的OLAP引擎应该具备以下三个条件:易开发、易维护、易移植。 今天给大家分享一下常见的几种OLAP计算引擎,他们的特性、适用场景,优缺点等,希望对大家在选型应用上有帮助。 Kylin ? 简介 1、Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节。 2、是一个分布式,大规模并行处理(MPP)数据库引擎,包括运行在CDH集群主机上的不同后台进程。 3、Impala主要由Impalad, State Store和CLI组成。 ? Kylin在如何快速求得预计算结果,以及优化查询解析使得更多的查询能用上预计算结果方面在优化,后续Kylin的版本会优化预计算速度,使得Kylin可以变成一个近似实时的分析引擎

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2018春节机票怎么?看这几张就够了

我什么时候该机票呢?能买到最低的价位是什么? 其实,每年的春节的价格都相差无几,参考2017年春节的机票价格,可以很大程度上预见2018年春节的机票价格及走势。我们选择了几个起飞日期来作为参考。 请看下面这个:图片展示了中国机场吞吐量前29的城市的机票折扣,横向选择出发城市,竖向选择到达城市,交叉的点就是能买到的最低折扣价格,颜色越深表明价格越高。 ?

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    腾讯云开发者社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

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    人工智能网络安全?请再认真点!

    同时还放了一幅红红的大,图上面一把大锁十分醒目,“要加密就锁,安全可靠还防撬!”。看在是安全牛专业推荐,耐着心思继续看下去。 ? 嗯,标题二也没有讲这个引擎。那么标题3总该讲讲了吧。不错!我猜对了。但是猜对了一半,是开始讲引擎了,但不是讲这个引擎如何如何,而是讲这个引擎的技术跑稀! 跑稀!还没怎么就跑稀了!不是国内首个引擎嘛! 怎么收集的也没有介绍,只是介绍了要收集什么数据。 ? 7 实时搜集数据 7中可以看到。所有收集的数据全是加密通信数据。请问是如何区分这些数据,并进行收集的呢? 这个“国内首个引擎”居然合二唯一,而且是无缝结合,可见其团队中的分析师一定很牛,即深度分析的速度堪比实时的搜集速度。而且机器也很牛可以实时产出模型。哇!这套系统屌炸了!使用的量子计算机吗? 怎么比!是不是在实时分析流量时压力太大,这些概念都分不清楚了! 最有意思的是该文章居然还放出来实际模型的训练截图,简直是惊天大雷! ? 11 模型训练1 看到没,11,千万别笑。

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    中文分词工具——jieba

    首先基于前缀词典进行词扫描,前缀词典是指词典中的词按照前缀包含的顺序排列,例如词典中出现了“”,之后以“”开头的词都会出现在这一部分,例如“水”,进而“水果”,从而形成一种层级包含结构。 若将词看成节点,词与词之间的分词符看成边,则一种分词方案对应着从第一个字到最后一个字的一条分词路径,形成全部可能分词结果的有向无环。下面是“水果然后来世园会”的分词图示。 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 主要功能 1. 该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list 执行示例: 2.添加自定义词典 开发者可以指定自己自定义的词典 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。

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    .Net Core 环境下构建强大且易用的规则引擎

    对于 .Net 应用来说,可以通过 Kie 组件提供的 Rest 接口调用规则引擎运算。然而其过于庞大,仅仅只是需要规则引擎计算核心的部分。 其计算机制也与其他规则引擎大同小异: ? 2.2 设计规则配置 前文提到 对业务操作员要提供尽量简单的操作页面来配置规则 ,所以我们定义促销活动的规则配置就要尽量简单。 ? 在这里,我选择对多优惠促销做分析,多促销优惠即所谓的阶梯打折,如买一件9折,两件8折,其模型大致如下: public class LadderDiscountPromotion { 注:想了解更多关于电商促销系统设计可参考脑 2.3 规则配置转换 为了实现 规则引擎和配置尽量不要耦合到一块,必须有中间层对规则配置进行转换为 Nrules 能够接受的规则描述。 B 和 C 活动,那么其效果可能如下: ?

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    终于有人把最适合学习算法的书单找出来了,面试必备!

    啊哈算法 黄小斜的推荐语:这本书怎么说呢,算法书里的一股清流,既有入门的算法内容,又有一些比较进阶的算法知识,比如动态规划、DFS和BFS这类算法,这些算法自己学起来真的头大,所以就特别需要别人来讲解, 算法》中涉及的数据结构有栈、队列、链表、树、并查集、堆和等;涉及的算法有排序、枚举、深度和广度优先搜索、的遍历,当然还有图论中不可以缺少的四种路径算法、两种生成树算法、割点与割边算法、二分的匹配算法等 武汉大学历史上以本科生身份加入MSRA(微软亚洲研究院)的小伙伴,在机器学习组从事搜索引擎方面的研究。 ​ ​​ 漫画算法 黄小斜的推荐语:小灰的漫画算法书,这个不用我多说了吧,计算机图书霸榜多时,小灰真的tql,膜拜。内容也非常棒,现在又出了Python版本,没的赶紧了! 作者简介 陈小玉,副教授,硕士,高级程序员,研究方向:智能计算、机器学习与数据挖掘。主讲《数据结构》、《算法设计与分析》、《人工智能》等专业课程,并发表过多篇计算机专业论文和项目。

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    交易所撮合交易【一】

    前言         最近一直在研究股票(币币)交易所撮合引擎,从一个连撮合概念都不太清晰我逐步摸索渐渐的有了一些自己的理解和概念。所以打算写一个撮合引擎,希望集众人智慧做出一个不错的引擎。 撮合完成后用Flink或规则引擎完成k线数据盘口深度数据生成。 = hzInstance.getMap(HzltUtil.getMatchKey(coinTeam, isBuy)); /** * -★ * -使用Java 8 Stream API中的并行流来计算最优 这种方式最难的,就是整理盘口深度数据了 /** * -★ * -获取行情深度 * * @param coinTeam 交易队 * @param isBuy 是否是 问题二:市价买入后,撮合到最后,剩下的钱连最小单位都不了,怎么处理呢?直接撤销么?有撤销记录吗?

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    怎么网络域名,域名贵吗

    那么,网络域名的买卖和平常的商品交易有什么不一样呢,如果需要购买网络域名,我们该怎么网络域名,域名贵吗? image.png 网络域名,登录正规买卖平台 怎么网络域名? 其实,如果想要购买网络域名,只需要在搜索引擎找到买卖平台,并注册登录就可以进行交易了。正如我们日常生活中的商品买卖一样,都会可以通过电子商务平台交易的。 网络域名,价格影响因素是什么 怎么网络域名,价格贵不贵?购买域名时,除了购买渠道外,最受关注的问题就是价格了。 怎么网络域名?在域名的时候,我们需要提前了解购买渠道,更重要的是提前明确我们所需要的域名具体是使用几年、需要新域名还是老域名,因为这直接决定着最后的购买价格。

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    如何从0到1搭建大数据平台

    数据存储 无论上层采用何种的大规模数据计算引擎,底层的数据存储系统基本还是以HDFS为主。 在这部分,我们需要三样东西:计算引擎、调度系统、元数据管理。 对于大规模的非实时数据计算来讲,目前一样采用Hive和spark引擎。 从稳定的角度考虑,一般建议以Hive作为日常ETL的主要计算引擎,特别是对于一些实时要求不高的数据。Spark等其他引擎根据场景搭配使用。 通过上面一张了解数据采集,数据处理,到数据展现的数据流转。 好的数据应用一定要借助可视化显现,比如很多传统企业的帆软。开源界推荐一款可视化工具Superset,可视化种类很多,支持数据源也不少,使用方便。

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    终于有人把最适合学习算法的书单找出来了,面试必备!

    [format,png][wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==] 啊哈算法 黄小斜的推荐语:这本书怎么说呢,算法书里的一股清流,既有入门的算法内容,又有一些比较进阶的算法知识 算法》中涉及的数据结构有栈、队列、链表、树、并查集、堆和等;涉及的算法有排序、枚举、深度和广度优先搜索、的遍历,当然还有图论中不可以缺少的四种路径算法、两种生成树算法、割点与割边算法、二分的匹配算法等 武汉大学历史上以本科生身份加入MSRA(微软亚洲研究院)的小伙伴,在机器学习组从事搜索引擎方面的研究。 内容也非常棒,现在又出了Python版本,没的赶紧了! 本书通过虚拟的主人公小灰的心路历程,用漫画的形式讲述了算法和数据结构的基础知识、复杂多变的算法面试题目及算法的实际应用场景。 作者简介陈小玉,副教授,硕士,高级程序员,研究方向:智能计算、机器学习与数据挖掘。主讲《数据结构》、《算法设计与分析》、《人工智能》等专业课程,并发表过多篇计算机专业论文和项目。

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    双 11 特供!临战前收下这几款小程序,分分钟省下一个亿

    小程序体验师:石璐 双十一将至,购物车装的怎么样了?每年一到这时候,各大商家都已开始密集部署活动,等你剁手。 虽说年底就发奖金了,但稍不留神,还是可以掉进消费的漩涡,穷到明年。你,需要科学防身! 关注「知晓程序」公众号,微信后台回复「0109」,一张教你玩转小程序。 不买便宜的,只对的 当降价,刷口碑,各种眼花缭乱的宣传扑面而来时,会被太多信息淹没。 轮播的时效性攻略、好文的推荐攻略,还有搜索中的关键词攻略。时效性攻略负责满足眼下最痛的痛点,像 11.11 刷什么卡优惠最多,宝宝安全座椅选双 11 购指南,实实在在的干货贴。 那么问题来了,费心挑了不少优价好物,怎么才能最划算,对得起节日做活动的优惠? 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好,省下一波可以再买买买。 在分期比较和分期计算的 Tab 中,输入金额,你就可以一步看到想要的所有信息:利息总额、还款总额、每月应还金额等。

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    干货 | 自从学了这个方法,深度学习再也不愁没钱数据集了

    深度学习大牛吴恩达曾经说过:做AI研究就像造宇宙飞船,除了充足的燃料之外,强劲的引擎也是必不可少的。假如燃料不足,则飞船就无法进入预定轨道。而引擎不够强劲,飞船甚至不能升空。 怎么办呢,你又没钱数据?显然最好的办法(之一)就是自己“造”数据——人工增加训练集的大小,也就是Data Augmentation Transformation。 用来表示就是: ? 例如在一张256*256的图片上,选择圆心任意、半径为256且等分为256条像素辐条(角度变化为2*pi/256)的圆盘来覆盖图片,那么覆盖到像素都将对应一个(r, θ)对,放到二维直角坐标系中就生成了一幅新。 所以吧,没钱数据了,不妨试试各种数据增强的变换方法,也可以将各种变换组合使用,那你的数据量将成n次方地增加。

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    硬纪元干货 | 视+AR联合创始人涂意:AR将是下一代计算平台

    视+AR联合创始人涂意认为AR将是下一代计算平台,并且借助手机带来的便利,AR的呈现比VR更加容易,也正是如此AR带来的流量转化和交易转化会更加明显。 我简单从一个AR的从业者去看大的趋势,因为前面大家都看到很多VR的大咖去分享这个趋势,我可能是视角的话会不一样,我认为的话AR其实就是下一代计算平台。 简单来说的话要引擎,就是说你手机去扫描,要去跟踪一张卡片,一张的话必须有一个视觉引擎,那么这个是一个SDK。 ,我相信现在没有人会去,因为保值去买一个金银钞,他可能会里面的一些文化的价值,但是既然你的是这种外来IP的话,平面不能动的IP和可以动画的IP比较的话,这是一种降维打击,这是没有办法,所以它的销量也是碾压另外几家银行 第二点我觉得我们做得比人家好,就是我们的接口设计更好,更方便,然后无需上下识别,这些东西很多都是非常好的一个体验,这是一种怎么说来着,需要一种研发的产品经理的思维,就研发的话,很多研发人员都会把自己摆的高高在上

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    干货 | 机器学习在web攻击检测中的应用实践

    1: 携程nile 攻击检测系统架构第一版首先我们简单介绍一下携程攻击检测系统nile的最初架构,如上图1所示,我们在流量进入规则引擎(这里指正则匹配引擎)之前,先用白名单过滤掉大于97%的正常流量( 如果机器学习引擎为黑,则会继续抛给正则规则引擎做二次检查,若复验依然为黑,则会抛给hulk漏洞验证系统。?2:携程nile 攻击检测系统架构最新版这么做带来了以下好处:1. 如果机器学习漏报,那怎么办呢?按图2的流程我们根本不知道我们漏报了哪些。最直接的想法就是并列机器学习引擎和正则引擎,来查缺补漏,但这样违背了我们追求效率的前提。 首先如果poc中还是有很多的特殊英文标点和敏感单词的话,我们还是能检测出来的;另一种情况如果真的漏了,那怎么办,这时候只能人肉写新的正则加入检测逻辑中,如图2中我们加入了“规则引擎(新上规则)”直接进行检测 4:机器学习es记录日志rule_result标签是正则的识别结果,由于当时我们没有添加struts2攻击的正则,但是由ES日志结果可知,机器学习引擎依然检测出了攻击。

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    博客平台知乎_同一篇文章在简书和微信号

    缺点 SEO不好,简书更多的想将文章做专栏分类,然后让读者在简书内部阅读到,所以在搜索引擎上的SEO要差很多,笔者之前发了几篇文章,阅读量基本都是0 发完文章后要做专门的分类提交,比较麻烦,否则就是上一条的没有阅读量 github page的使用者,也尝试着写过自己的主题,最近在用github issues来做博客,在这里推销一波,博客地址,欢迎交流star 优点 定制性强,属于静态网站,博客代码都能看到,都是开源的,想怎么怎么改 开发很多地方都要学习,周期会长很多 个人建站 这个方法在最开始的时候笔者本人也尝试过,后来由于成本问题不再做了 优点 定制性最强,可以搭建动态网站,这回连github这个平台都不用理了,服务器都是自己的,想怎么怎么弄 缺点 开发难度最高,从购买服务器、域名,到运行代码、修改代码、部署,再到后期做SEO,这一套下来估计web开发是什么样的心里也大概能有点数了 成本最高,上述所有的方案都是免费的,个人建站要花钱服务器 ,域名,花销最少也要几百块出去(学生认证除外) 乐趣很难在写博客上,可能会发生如下现象,基本都花时间折腾网站开发了,等弄好了发现SEO太差根本没人来看,还不如去上面找个平台写呢 其他 近两年新兴起的比如说

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    如何从0到1搭建大数据平台

    数据存储  无论上层采用何种的大规模数据计算引擎,底层的数据存储系统基本还是以HDFS为主。 在这部分,我们需要三样东西:计算引擎、调度系统、元数据管理。  对于大规模的非实时数据计算来讲,目前一样采用Hive和spark引擎。 从稳定的角度考虑,一般建议以Hive作为日常ETL的主要计算引擎,特别是对于一些实时要求不高的数据。Spark等其他引擎根据场景搭配使用。   数据流转  通过上面一张了解数据采集,数据处理,到数据展现的数据流转。 好的数据应用一定要借助可视化显现,比如很多传统企业的帆软。开源界推荐一款可视化工具Superset,可视化种类很多,支持数据源也不少,使用方便。

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    聊聊数据库和数据库的小知识

    除了具有查询语言接口外,还可以通过应用程序接口(API)访问一些数据库。数据库与计算引擎不同。数据库是转换关系 OLTP 数据库的技术。而计算引擎在 OLAP 中用于批量分析。 天师:存储计算分离大多是适应云计算架构:存储层买空间,计算弹性虚机。 Sherman:多数的计算性能评测的数据集(如 Graph500、Twitter)都是 0 标签,也就是无属性过滤条件。这样能看出一个引擎的最核心的性能。 通过标签过滤在大多数情况下对进行动态剪枝,时耗进而儿会缩短。 大家怎么看「数据库要有索引」这个问题? 提问:大家怎么看「数据库要有索引」这个问题? 还是说比较推荐离线计算?Nebula 是存储计算分离的是吧? Sherman:说一下个人理解,我觉得知识图谱的场景一般是需要在线查询的,因为不知道会有怎么样的查询问题。

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    经验分享,Python 如何从入门到不放弃?

    举个例子,boss要去机场,那我只要会开车,驱车把boss送到目的地就行,而不需要我去研究怎么怎么造车轮,怎么造发动机,怎么造电瓶。。。。。。 当然,如果我们学有余力,能深入,肯定是只好不坏。 4.另外,除了学习编程语言,也兼顾补一点计算机基础,和英语。 5.不但要学写代码,还要学会看代码,更要会调试代码。读懂你自己程序的报错信息。 再去找些github上的程序,读懂别人的代码 6.学会查文档,用好搜索引擎和开发者社区。 到底要不要买书,当然是肯定的,要买,但是坚持每次1本。有的同学说买书多打折啊,你可以试一下,做个记录,每次3-5本的,最后看了几本!如果你每次买一本只买一本,反而会看完。 基础学习的时不贪多和快,遇到问题解决不了,查阅技术社区和公开文档,以及向他人提问。通过写代码,学习案例,以及阅读他人的代码并解答他人的问题,水平会逐步提升的。

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    【白话机器学习】算法理论+实战之PageRank算法

    或者,在淘宝上某个商品的时候,肯定是喜欢挑人多的店铺,好评量高的店铺的放心等等吧。 所以当我们在生活中遇到艰难选择的时候,往往喜欢看看别人是怎么做的,一般都会选大部分人的选择。 PageRank是怎么来的? 想必大家上网的时候,都用过搜索引擎,现在已经非常好用了,基本上输入关键词,都能找到匹配的内容,质量还不错。但在 1998 年之前,搜索引擎的体验并不好。 ” 有了这个转移矩阵,我们就可以计算每个页面的影响力是多少了。 ★比如上图A页面的影响力怎么计算呢?其实我们是通过他的入链点B、C的影响力去计算的,也就是我们的那个公式。 虽然这个模型简单,但是有问题的,比如万一我有一个网页只有入链没有出链怎么办? 万一我有一个网页只有出链,没有入链怎么办? 上面的两个问题分别对应着等级泄露和等级沉没。 因为涉及到的人物很多,因此我们需要通过 PageRank 算法计算每个人物在邮件关系网络中的权重,最后筛选出来最有价值的人物来进行关系网络的绘制。

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    数据可视化为你解读数字货币的那些事儿

    那我卖的价格肯定是要比你想买的价格要高的,但如果价格产生了交叉那就成交了,现在撮合引擎是比特币交易的标准配置。 还有一点是说虚拟币的投机性是很强的,因为你没有涨停板也没有跌停板;另外就是股票会有一定的计算标准,比如说怎么去评估资产,巴菲特他早期会有最低清算价值去评估一个公司底线,就是我把你这个公司卖掉能换多少钱。 那么我们通常会看到一些比特币的网站上会有这样的一个,这个图左边是一个K线图,在股票里面也是有的,右边是个深度,这个深度图里绿颜色的是一个卖单,我卖的价格肯定是高于的价格,在这中心地带就是成交的地方 这是简单的一个交易的分析,就是你的K线是怎么来的。 所以这个很有意思,我首先是按照交易的总量进行排序,比特币肯定是排第一个。

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