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OLAP(On-Line Analysis Processing)线引擎

OLAP(On-Line Analysis Processing)线是一种共享多维信息的快速技术;OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据;OLAP用于支持复杂的操作,侧重于对管人员的决策支持 ,如果将人数事实的所有维度考虑内,就构成有关人数的多维立方体。 因此OLAP平台彩用了多种技术提高响应速度,例如专门的数据存储格式、大量的预和特殊的硬件设计等,通过减小线的动态计算,事先存储OLAP所需粒度的数据等主要手段来获得OLAP响应速度的提高, OLAP_20120615151346 按方式类 Server OLAP:绝大多数的OLAP系统都属于此类,Server OLAP服务端的数据库上建立多维数据立方体,由服务端提供多维,并把最终结果呈现给用户 大容量的数据使立方体稀疏化,此时需要稀疏矩阵压缩技术,由于MOLAP是从物上实现,故又称为物OLAP(Physical OLAP)。 DOLAP。

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dubbo请求线程模型实现

问题的由来:如果事件的逻辑能迅速完成,并且不会发起新的 IO 请求,比如只是内存中记个标识, 则直接 IO 线程上更快,因为减少了线程池调度。 如果用 IO 线事件,又事件过程中发起新的 IO 请求,比如连接事件中发起登 录请求,会报“可能引发死锁”异常,但不会真死锁。 本文虽说是要线程派发模型,但会从连接接基本handler开始,层层包裹它外层的装饰类。装饰模式类关系图如下? 接下来就从装饰模式的角度源码由于dispatcher配置是服务端的,这里从服务暴露流程中dubbo的实现。 以上就是具体线程派发模型的

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    tomcat 请求(1)线程的创建

    关于JIoEndpoint的线程创建的名字JIoJointPoint.startInternal创建AsyncTimeout线程:Thread timeoutThread = new Thread(new AsyncTimeout(), getName() + -AsyncTimeout);当时比较疑惑getName里的name是哪里设置的。 一路跟踪才知道是AbstractProtocol.init中调用的:String endpointName = getName(); http-bio-8080,注意这里是有双引号的。 endpoint.setName(endpointName.substring(1, endpointName.length()-1)); 把双引号去掉startAcceptorThreads线程数int 总而言之: JIoEndpoint.start内会创建Acceptor和AsyncTimeout进程。学习方法总结要多用idea的全文搜索ctrl+shift+f和类全文搜索ctrl+shift+n

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    YOLO后代码

    ? system.pngYOLO从v2版本开始重新启用anchor box,YOLOv2网络的网络输出为尺寸为的tensor,要将这个Tensor变为最终的输出结果,还需要以下的:解码:从Tensor中解出所有框的位置信息和类别信息 别是输出Tensor长宽上的值,这里?;?别为原图片的长和宽: ? 置信度和类别信息方法如下所示: ? nms.png代码这里选择的是marvis开源的基于Pytorch的YOLOv2代码,其优势于所有的部均使用Python实现,没有使用Cython,无需编译即可使用,且依赖较少,文件管比较扁平 w,h的部,与x,y的部类似,最终ws和hs为修正后的物品尺寸信息,实现了?

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    MySQL 加锁

    甚至是线上的一个死锁场景,了解死锁产生的原因。注:MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统。本文下面的所有介绍,都是基于InnoDB存储引擎,其他引擎的表现,会有较大的区别。 一条简单SQL的加锁实现介绍完一些背景知识之后,本文接下来将选择几个有代表性的例子,来详细MySQL的加锁。当然,还是从最简单的例子说起。 更详细的关于semi-consistent read的介绍,可参考我之前的一篇博客:MySQL+InnoDB semi-consitent read原及实现 。 死锁原本文前面的部,基本上已经涵盖了MySQLInnoDB所有的加锁规则。 而使用本文上面提到的,MySQL每条SQL语句的加锁规则,出每条语句的加锁顺序,然后检查多个并发SQL间是否存以相反的顺序加锁的情况,就可以出各种潜的死锁情况,也可以线上死锁发生的原因

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    httpclient多用户同时线

    使用httpclient做接口相关测试的过程中,遇到过一个障碍:如何多用户同时登陆。 之前用户身份凭证一般都是做公参里面或者header中单独定义一个或者几个字段,cookie都是使用httpclient自带的管器自动管的。 HTTPrequestbase进行设置,也可以对CloseableHttpClient进行设置,由于各个项目中都采取了单独cookie的设置,所以我是直接放了连接池CloseableHttpClient set-cookie信息我的方案是响应的时候,只用closeablehttpresponse对象接收响应的,然后单独header里面遍历set-cookie字段的值,json对象作为返回体的时候添加进去 ,初始化每一个对象的时候小概率会发生一些问题:可能同一个对象会被初始化多次,这样第二次初始化之前创建的子类对象存储的cookie会失效,由于没有做通知改变功能(多线程编程搞不定),所以测试的时候统一采用了线程绑定用户的模式

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    线程池原

    我们通过代码输出结果可以看出:线程池每次会同时执行 5 个任务,这 5 个任务执行完之后,剩余的 5 个任务才会被执行。 大家可以先通过上面讲解的内容,一下到底是咋回事? (自己独立思考一会)现,我们就上面的输出内容来简单一下线程池原。为了搞懂线程池的原,我们需要首先一下 execute方法。 4.6 节中的 Demo 中我们使用 executor.execute(worker)来提交一个任务到线程池中去,这个方法非常重要,下面我们来看看它的源码: 存放线程池的运行状态 (runState ,线程池于 RUNNING 状态才会被并且队列可以加入任务,该任务才会被加入进去 if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) { int recheck 我们代码中模拟了 10 个任务,我们配置的核心线程数为 5 、等待队列容量为 100 ,所以每次只可能存 5 个任务同时执行,剩下的 5 个任务会被放到等待队列中去。

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    线程池原

    线程池原先给出结论: 1. 当所提交的任务大于核心线程 并且小于最大线程的时候,多余的任务会加入到队列里,等待核心线程执行完成之后从 队列里面拿新的任务执行; 2. 当所提交的任务小于核心线程时,线程会直接执行这批任务; 3. Time = Tue Nov 12 20:59:54 CST 2019为了搞懂线程池的原,我们需要首先一下 execute方法。 ,线程池于 RUNNING 状态才会被并且队列可以加入任务,该任务才会被加入进去 if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) { int recheck 通过addWorker(command, false)新建一个线程,并将任务(command)添加到该线程中;然后,启动该线程从而执行任务。

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    联机简介

    联机(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。 当时,Codd认为联机事务(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询的需要,SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户的需求。 系统应能5秒内对用户的大部要求做出反应。如果终端用户30秒内没有得到系统响应就会变得不耐烦,因而可能失去线索,影响质量。 对于大量的数据要达到这个速度并不容,因此就更需要一些技术上的支持,如专门的数据存储格式、大量的事先运算、特别的硬件设计等。(2)可性  OLAP系统应能与应用有关的任何逻辑和统计。 与服务器上的多维数据库一样,活动数据可放磁盘或RAM上。  这三种存储形式有不同的性能,其中关系数据库的速度大大低于其他两种。4.OLAP数据的方式  OLAP有三种数据方法。

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    FMRI数据

    解剖像采用高辨的T1、T2及FSPGR三维成像方式。功能像的是fMRI数据的关键。 (4)低辩率的功能像要与高辨率的解剖像叠加融合,或配准到已知的空间解剖结构中加以表现。是fMRI数据的主要任务。可为数据的和结果的呈示(见图2)。 三、功能数据的数据预之后,采用适当的算法把真正的代表激活的象素提取出来,即功能数据的最先的fMRI研究中 ,仅采用图像相减的简单方法来演示任务依赖的脑区域。 PCA和ICA的缺点是对于大部的不同成的数据相关性难以给出一个生解释。四、功能磁共振数据可视化方法fMRI数据经过,以直观的形式表现出来,以方便结果观察和引用。 如前所述,把个体脑图归一化标准脑结构之后,就可以方便地对反应区坐标点按Brodmann’s区进行确认,也有专业的软件自动 。以上简单介绍了fMRI数据的原及方法。

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    Oracle SCN HeadRoom

    小编这里尽量用通熟易懂的语言,来解释下SCN HeadRoom,以及出现SCN HeadRoom后的措施。? 如何有效SCN HeadRoomOracle给出的方法,是对于SCN异常增长的数据库打补丁,如果没有相应补丁,就dblink层面隔离掉,另外有些提高阀值的调整方法,小编觉得并不治本。 根据上述,我们重点要找的是自身SCN增长异常的库,至于被感染的库,只要去掉感染源,他本身还是健康的,小编思路如下:1.收集100套数据库的连接信息,包括ip,端口,sid,用户名,密码,整成一个连接列表 为及时反映异动,300秒一次 3.数据汇总到一个临时库表,这样所有库的scn相关的历史信息不断积累下来 4.准备好相关查询SQL,按库,按增长,按headroom,等等 经过上述自动化的工具采集,展现, 小编已经将上述思路工具化,客户现场进行HeadRoom数据的采集,汇总与,略见成效,忙并快乐着,有更多进展会继续文章反馈!!!

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    双核代码

    一种双核CPU的两个核能够同时的任务,现有n个已知数据量的任务需要交给CPU,假设已知CPU的每个核1秒可以1kb,每个核同时只能一项任务。 n个任务可以按照任意顺序放入CPU进行,现需要设计一个方案让CPU完这批任务所需的时间最少,求这个最小的时间。 输出描述: 输出一个整数,表示最少需要的时间输入例子1: 5 3072 3072 7168 3072 1024输出例子1: 9216背包问题的变种代码import java.util.*; public

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    日志:GoAccess 篇

    日志:GoAccess 篇这篇文章原计划 2020 年中智源大会举办完毕之后整出来,奈何各种事情阻塞,一直拖延至今。 写前面面对几个G、甚至上百 GB 的原始日志,如果我们想进行,除了导入 ELK、ClickHouse 、云服务日志 SaaS 系统之外,其实使用轻巧的 GoAccess就可以满足多数基本要求。 针对日志进行基础不论使用哪一种工具进行日志前,我们首先要准备合、正确的数据源。 Nginx 访问日志我的网站是运行 Nginx 容器中的静态站点。 ,加速、或者做更细节的,可以考虑使用下面的方案:gawk BEGIN { split(Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec , months

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    日志:GoAccess 篇

    前面面对几个G、甚至上百 GB 的原始日志,如果我们想进行,除了导入 ELK、ClickHouse 、云服务日志 SaaS 系统之外,其实使用轻巧的 GoAccess就可以满足多数基本要求。 针对日志进行基础不论使用哪一种工具进行日志前,我们首先要准备合、正确的数据源。 Nginx 访问日志我的网站是运行 Nginx 容器中的静态站点。 ,加速、或者做更细节的,可以考虑使用下面的方案:gawk BEGIN { split(Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec , months 有几个注意事项,如果不是容器内使用,尤其是 Mac 用户,需要声明 LANG ,避免程序解异常,下面是针对 Nginx 日志格式的命令参考。

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    typeHandlers 类型

    typeHandlers 类型  无论是 MyBatis 语句(PreparedStatement)中设置一个参数时,还是从结果集中取出一个值时, 都会用类型器将获取的值以合适的方式转换成 要注意 MyBatis 不会窥探数据库元信息来决定使用哪种类型,所以你必须参数和结果映射中指明那是哪种类型的字段, 以使其能够绑定到正确的类型器上。 可以这里设定: 也可以映射器文件中设定: select * from users insert into users (id, name, funkyNumber, roundingMode) values

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    线聚类网站

    对于高维度的数据而言,例如RNA-seq的数据。我们得到数据想要解释不同组之间的差异的基因。往往都需要逐渐的降维来进行解释。最普遍的方法通过差异—富集这样的也算是一种逐步降维的操作。 对于聚类而言,如果要实现的话,用的最多的还是R或者python。涉及到代码的话,就需要一定的门槛。所以今天就给大家介绍一个线的用于基因聚类的网站:COMSUC()? 内置算法和数据集如果只是用来一些,基本的公共数据的话。例如,TCGA、ICGC、TARGET。COMSUC当中提供了原始的数据。所以可以用来直接。? 这个数据库当中,一共提供了8种不同的算法可以使用。?同时共识聚类当中,也提供了三种算法。?数据库使用对于数据库的时候的话,如果是使用内置数据集。就基于我们的想要的内容进行适当的选择即可。 例如,我想要:TCGAACC癌当中基于mRNA数据来进行Kmeans聚类的结果?结果展示的话,主要是成成四个部

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    数据|主成

    本文首发于微信公众号:算法与编程之美主成法,简称PCA,主要运用于数据的降维,提取更多有价值的信息(基于方差),涉及知识主要是线性代数中的基变换、特征值和特征向量。 问题提出1.为什么要对数据进行降维?2.怎么对数据进行降维?3.降维后数据的意义?问题解决1. 维度越低的数据越有利于计算机实际应用中,多维信息一定程度上有重叠,而我们做某些数据时都尽可能的希望数据之间的相关性尽量的少,这样有利于从有限的数据中出更多有用的信息,PCA算法便可以做到这点。2. 如果表示一个二维坐标轴上,就是将所有散点向坐标轴原点移动,因为数据的表示、都是基于向量,所有数据集中某个方向的某个区域不利于数据的,这时就要给每个数据减去其所有数据的均值,这个操作称为零均值化 对于人来说很大程度上这些数据的意义可能已经消失,但这并不会影响计算机对这些数据进行,因为哪怕没降维前这些数据对于计算机来说也是没有意义的,所以消失的物意义并不影响计算机。END

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    tomcat请求(六)servlet的过程

    1.1.1.1  servlet的解过程servlet的解为两步实现,第一个是匹配到对应的Wrapper,第二个是加载对应的servlet并进行数据,这些数据是怎么到界面的,response.getWrite ,代码如下:第一标红的地方,对请求进行了解,并且匹配到对应的主机和context和wrapper第二标红的地方是加载servlet并进行调用第三标红的地方是刷新流,响应到界面@SuppressWarnings 回前我们需要进一步确认,这个文件是不是讲文件内容源码返回,还是像jsp文件一样,进行一定的然后再返回,所以又要确认下文件的扩展名是怎样的 * c1: 尝试寻找能够该文件扩展名的servlet, ,找到了该文件,然后又尝试扩展名匹配,来决定是走c1还是c2,由于.html还没有对应的servlet来,就使用了默认的DefaultServlet * 案例2: a.jsp,同上,走到c的时候, ,使用SecondServlet来请求;如果根目录下没有a.action文件,则走到了d,进行扩展名匹配,同样匹配到了SecondServlet,即走了d,同样使用SecondServlet来请求

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    线实用工具:fasta文件

    线fasta文件工具FaBox (1.41) - an online fasta sequence toolbox场景1,手头有两个文件,file1包含大量fasta序列,想要从中提取自己感兴趣的序列信息

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    顶级线图片工具Photopea

    Photopea是一个线版的图片编辑器, 与Photoshop的界面非常相似, 经常被人们误以为是Photoshop的线网页版, Photopea可以满足绝大多数图片修改需求, 更有趣的是, Photopea image线共享图片Photopea使用了imgur的共享图片服务,你可以轻松将你当前的图片共享给全世界? image调整图片尺寸调整图片尺寸的功能可以与上面的功能联合使用,网络上找到合适图片的url格式后,先photopea中打开,然后图片, 并调整到合适的尺寸后,再下载到本地,省时省力~? image小结:Photopea是一个非常优秀的线工具, 可以满足大多数人图片的需求, 对于WebP这类PhotoShop原生不支持的格式, Photopea也能轻易打开, 从易用性和功能完善程度来看 , Photopea的确是称得上顶级的线图片工具Photopea直达链接: https:www.photopea.com image

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