Hopsworks特征存储库统一了在线和批处理应用程序的特征访问而屏蔽了双数据库系统的复杂性。我们构建了一个可靠且高性能的服务,以将特征物化到在线特征存储库,不仅仅保证低延迟访问,而且还保证在服务时间可以访问最新鲜的特征值。
Andrew 曾在一次演讲中对Oracle 12c 是这样定义的:向敏捷、弹性和云三个方向上变革和演进。12.2的发布让人眼前一亮,很多新特性让我们看到Oracle的创新力。然而,对于广大的DBA来说,新特性不是最让人兴奋的,只有简单可行并且好处多多的新特性才是我们的最爱。本文将介绍12.2中一些重要的在线特性。在线功能的增强,在很大程度上减少了操作的风险和难度。 索引高度压缩 Oracle ADG上的列式存储支持 Oracle ADG上的列式存储支持Oracle ADG上的列式存储支持 新增索引高压缩可进
根据《深圳市科技奖励委员会办公室关于公示2015年度深圳市科学技术奖拟奖名单的通知》,腾讯公司联合清华大学申报的“面向社交网络与垂直应用的超大规模在线存储”成果获得深圳市2015年度科技进步奖(技术开发类)一等奖。 在当今的移动互联网时代,互联网社交网络与垂直应用的蓬勃发展,产生了万亿级文件数、万亿级记录数的超大规模用户数据,以及数亿用户同时在线、每天100亿次级别的海量访问,对传统的大规模数据的存储和在线访问技术带来了巨大的挑战。为了应对移动互联网时代社交网络与垂直应用等在数据存储与处理方面带来的新型
http://tech.sina.com.cn/other/2003-12-29/1323275543.shtml
如果在训练和推理系统中特征工程代码不相同,则存在代码不一致的风险,因此,预测可能不可靠,因为特征可能不相同。一种解决方案是让特征工程作业将特征据写入在线和离线数据库。训练和推理应用程序在做出预测时都需要读取特征-在线应用可能需要低延迟(实时)访问该特征数据,另一种解决方案是使用共享特征工程库(在线应用程序和训练应用程序使用相同的共享库)。
ClickHouse 是最近比较热门的用于在线分析处理的(OLAP)[^1]数据存储,与我们常见的 MySQL、PostgreSQL 等传统的关系型数据库相比,ClickHouse、Hive 和 HBase 等用于在线分析处理(OLAP)场景的数据存储往往都会使用列式存储。
上一篇文章《群消息已读回执,究竟是推还是拉?》说,“很容易想到,是存一份”,被网友们骂了。
上一篇文章《IM群聊消息的已读回执功能该怎么实现?》是说,“很容易想到,是存一份”,被网友们骂了,大家争论的很激烈(见下图)。
Cloud File Transfer 是一个功能强大的 SaaS 文件管理分享平台,可以称之为网盘,他基于laravel框架,文件可以存储到Amazon S3、Wasabi Bucket、GCP Bucket、Storj Bucket 、Dropbox等处。无论您选择哪种存储平台来存储所有文件,您都可以为所有客户提供密码保护、自定义链接过期功能。而且每个文件都可以以链接和电子邮件的形式分享。
群聊是多人社交的基本诉求,一个群友在群内发了一条消息,期望做到: (1)在线的群友能第一时间收到消息; (2)离线的群友能在登陆后收到消息; 群消息的实时性、可达性、离线消息的复杂度,要远高于单对单消息。 常见的群消息流程如何? 群业务的核心数据结构有两个。 群成员表: t_group_users(group_id, user_id) 画外音:用来描述一个群里有多少成员。 群离线消息表: t_offine_msgs(user_id, group_id, sender_id,time, msg_id, msg
【需求缘起】 之前的文章更多的聊了单对单的消息投递: 《微信为什么不丢消息?》 《http如何像tcp一样实时的收消息?》 群聊是多人社交的基本诉求,不管是QQ群,还是微信群,一个群友在群内发了一条消息: (1)在线的群友能第一时间收到消息 (2)离线的群友能在登陆后收到消息 由于“消息风暴扩散系数”的存在(概念详见《QQ状态同步究竟是推还是拉?》),群消息的复杂度要远高于单对单消息。群消息的实时性,可达性,离线消息是今天将要讨论的核心话题。 【常见的群消息流程】 开始讲群消息投递流程之前,先介绍两个群业
之前写过几篇在线协作相关的文章,如何实现多人协作的在线文档,在线Excel存储方案,如何实现在线Excel多人协作,在线协作如何保证消息有序、不丢、不重,今天继续和大家一起探讨在线协作系统的总体架构。我们这里说的在线协作系统包括:「在线文档」、「在线Excel」、「在线脑图」、「在线流程图」、「在线PPT」、「在线PS」等文档类的系统。我们主要分前端和服务端两部分来讨论。
说起百度网盘,想必大家都对那蜗牛般的下载速度咬牙切齿 o(≧口≦)o,每次看到那一百出头的下载速度,我就想着如果我自己有自己的网盘就好了,安心又快速!
OLAP 是一个很卷的赛道,创业公司也众多。在本文中,笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验,就目前的主流趋势:离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考,抛砖引玉,希望能与各位共同探讨。
最近有不少质疑大数据的声音,这些质疑有一定的道理,但结论有些以偏概全,应该具体问题具体分析。对大数据的疑问和抗拒往往是因为对其不了解,需要真正了解之后才能得出比较客观的结论。 大数据是一个比较宽泛的概念,它包含大数据存储和大数据计算,其中大数据计算可大致分为计算逻辑相对简单的大数据统计,以及计算逻辑相对复杂的大数据预测。下面分别就以上三个领域简要分析一下:第一,大数据存储解决了大数据技术中的首要问题,即海量数据首先要能保存下来,才能有后续的处理。因此大数据存储的重要性是毫无疑问的。第二,大数据统计是对海量
ER模型使用可视化了实体存储的信息,以及直观的呈现了实体与实体的关系,在我们实际的应用系统开发过程中新建ER模型可以更好的理解业务模型,为以后的开发维护工作起到归纳总结的作用。
【需求缘起】 之前的一些文章简单介绍了 《“单人消息”》《“离线消息”》《“群消息”》《“用户状态”》的一些相关技术(点击上面的link直接阅读),今天来聊一聊“多点登陆”与“消息漫游”。 提问:什么是多点登录? 回答:以微信为例,可以PC端,phone端同时登录,同时收发消息。 需要注意的是,一个端只能登录一个实例,例如同一个QQ号,在pc1上登录,再到pc2上登录,后者会把前者踢出,pc1会收到通知“你已在别处登录xxoo”。 提问:什么是消息漫游? 回答:在任何一个终端的任何一个实例登录qq,都能够拉
之前的一篇文章中,小编讲到了搭建在线教育平台需要经历的几大步骤。然而在搭建期间,作为购买源码的甲方肯定要在功能或代码方面,与作为乙方的开发商进行交流。那么,在搭建在线教育平台中最常见的几个问题有哪些?小编对此进行了整理,并以Q&A的方式展现,为想要踏足在线教育平台的投资者们,提供一些思路。
◆ 一、开源项目简介 基于Spring Boot + VUE CLI@3 框架开发的分布式文件系统,旨在为用户和企业提供一个简单、方便的文件存储方案,能够以完善的目录结构体系,对文件进行管理 。 ◆ 开源说明 系统 100%开源 本软件遵循 MIT 开源协议 您可以在其基础上继续进行开发来完善其功能,成为本项目的贡献者之一 您也可以以该项目作为脚手架,进行其他项目的开发 ◆ 二、开源协议 使用MIT开源协议 ◆ 三、界面展示 部分功能截图 1. 网盘主页 1.1 页面布局 左侧分类栏区域:展示文件类型,分为
官方地址:https://www.zfile.vip/ Github地址:https://github.com/zfile-dev/zfile
目前,大数据的流行程度远超于我们的想象,无论是在云计算、物联网还是在人工智能领域都离不开大数据的支撑。那么大数据领域里有哪些基本概念或技术术语呢? 今天我们就来聊聊那些避不开的大数据技术术语,梳理并补充我们对大数据的理解。
给大家介绍一款在线ER模型生成的工具,可以针对多种数据库的DDL文件在线生成ER模型图表,支持MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL等数据库。
在数字世界中,身份验证是保护信息安全的基石。随着技术的不断进步,身份验证技术也在不断地演变。FIDO(Fast Identity Online)就是一个旨在提供更安全、更简单用户体验的身份验证解决方案。在本文中,我们将探讨FIDO协议、FIDO认证器和FIDO密钥的基本概念,以及它们如何共同工作以提供更高级别的安全保护。
前不久,微软发布了 vscode for web 的公告,是基于web的在线代码编辑器,无需下载安装可以直接在web浏览器中运行,同时支持断点调试、版本管理、团队开发等功能。全球最大的代码托管网站 github.com,也在网页端支持了在线编辑模式。人们对在线开发的热情被再次点燃。
Yelp 公司 采用 Apache Beam 和 Apache Flink 重新设计了原来的数据流架构。该公司使用 Apache 数据流项目创建了统一而灵活的解决方案,取代了将交易数据流式传输到其分析系统(如 Amazon Redshift 和内部数据湖)的一组分散的数据管道。
TS511系列采集终端是集数据采集与2G/3G/4G/5G数据传输功能于一体的环保数据采集终端,完全符合《污染物在线自动监控(监测)系统数据传输标准》(HJ 212-2017) 和(HJ 212-2005),可外接串口工业智能控制屏做数据显示和设置(用户自配智能串口屏幕),可对阀门、闸门、报警器等设备进行控制、可精准采集各种污染治理设备工作状态。支持定制第三方上位机通信协议。支持市电和太阳能供电。适用于环境和污染源在线监测设备监测数据的采集、存储和传输。
基于Spring Boot + Vue_cli@3 框架开发的分布式文件系统,旨在为用户和企业提供一个简单、方便的文件存储方案,能够以完善的目录结构体系,对文件进行管理 。
用户希望将历史数据迁移到OSS上的用户目标存储桶。需要迁移的源数据可能来自某个OSS桶,也可能来自本地或第三方云存储(例如腾讯云COS)。等等,HTTP等。
首先通过搜索词匹配倒排表得到一个只有id的结果集,然后通过id匹配正排索引拿到对应的文档字段,最后返回结果,这样的好处是:
加密货币钱包,也就是数字钱包,是可以虚拟储存你持有的电子货币的容器。从根本上说,是一个软件程序。
打开配套资源中的例程“电动机控制”的设备视图,组态一个并不存在的8DI模块,其字节地址为IB8。生成诊断中断组织块OB82,在其中编写将MW20加1的程序。用以太网电缆连接计算机和CPU的以太网接口,将组态信息下载到CPU,下载后切换到RUN模式,ERROR LED闪烁。
前面的文章已经介绍了redis的5种基本数据类型,redis6中另外还有3种特殊的数据类型,分别是 Bitmaps (位图)、HyperLogLogs(基数统计)和 geospatial (地理位置)。本文将继续探讨它们的特性、原理以及应用场景。
EasyDSS流媒体服务器软件,提供一站式的转码、点播、直播、时移回放服务,极大地简化了开发和集成的工作。
岩土工程是土木工程的重要分支,涉及到土体和岩石的力学和工程性质的分析和设计。岩土工程监测是为了掌握工程建设过程中的变化和发展趋势,以便及时采取调整措施或纠正措施,确保工程的安全稳定。振弦传感器、振弦采集仪及在线监测系统在岩土工程监测中的应用可以提高监测精度和效率,为岩土工程建设提供更加可靠的数据支持。
经历过稍有些规模的IM系统开发的同行们都有体会,要想实现大规模并发IM(比如亿级用户和数十亿日消息量这样的规模),在架构设计上需要一些额外的考虑,尤其是要解决用户高并发、服务高可用,架构和实现细节上都需要不短时间的打磨。
数据结构可以按照逻辑结构的不同分为两大类:线性结构和非线性结构。其中非线性结构又可分为树形结构和图结构,而树形结构又可以分为树结构和二叉树结构。
VOCs,挥发性有机物。计讯物联VOCs在线报警监测系统,实现挥发性气体源头监测、过程控制、末端治理、精细管控,解决大气污染的难题,目标因子多参数采集,实时上报平台,数据清晰直观、精准,全面反映污染源排污情况以及污染处理设施运行情况。
这是学习笔记的第 2417篇文章 今天和研发团队沟通一个数据存储方案的设计和改造,大体的背景是在数据库中有些id类数据,如果数据类型是int,则存在一定的溢出风险,在程序层面需要提前考虑修改为int64,在MySQL中可以简单理解为bigint. 我们假设这个id字段为uid,如果是用户业务,则很多业务逻辑都是和这个uid强相关的,那么就会存在大量的业务梳理和研发代码的接入,如果底层数据存储的压力和风险过大,则这个事情的改进周期和影响范围就会更难以评估和控制。 所以这个问题从长期来看是未
我们当前的IM虽然进行了微服务化,但是核心的消息投递模式仍然采用下图描绘的方式,参看《一个海量在线用户即时通讯系统(IM)的完整设计》。
你手上有一台服务器,这是一块未被雕琢的宝石,蕴含着巨大的潜力。无论你是一名独立开发者、初创企业的创始人,还是一个充满创意的技术爱好者,这台服务器都是你实现梦想和构建数字未来的关键。
理想的机器学习场景是给到数据,训练模型后就能直接上线服务。然而真实的 AI 应用落地过程非常复杂,并不是有数据、懂算法就可以了。
如果要将AI嵌入到企业计算系统中,企业必须重新调整其机器学习(ML)开发流程以使得数据工程师、数据科学家和ML工程师可以在管道中自动化开发,集成,测试和部署。本博客介绍了与机器学习平台进行持续集成(CI),持续交付(CD)和持续培训(CT)的平台和方法,并详细介绍了如何通过特征存储(Feature Store)执行CI / CD机器学习操作(MLOps)。以及特征存储如何将整体的端到端ML管道重构为特征工程和模型训练管道。
相关统计显示,2021年全球运营商核心业务的增长率仅为4%,创新业务收入增幅则超过20%,成为名副其实的“第二增长曲线”;Gartner发布的研究报告也提供了佐证,预计运营商在未来5年,将以27%的复合增长率在数智化和云转型上进行投资。
“物联网(IoT,Internet of Things)” 这个词已经流行了好一段时间,并且当前人们都在讨论如何将它应用于各种领域。但是,没有任何关于将其应用于认知科学(Cognitive science)和网络监督(Web proctoring)的讨论。
kkFileView可以用来搭建文件在线预览服务,在Github上已有5.7k+Star。该项目使用流行的SpringBoot搭建,易上手和部署,基本支持主流办公文档的在线预览,如docx、xlsx、pptx、pdf、txt、zip、图片、视频、音频等等。项目特性可以参考下图。
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