扫库的方案一般体量不大时可以使用，当业务发展到一定规模后就不再适用。对IM消息重发秒级别的定时需求，只能增加扫库的频率，但过于频繁的扫库很可能会将数据库拖垮。显然需要更优雅的技术方案解决定时任务问题。
既然无法摆脱时间，为何不设法简化时间处理？ 在编写企业应用程序时，我常常需要处理日期。并且在我的最新项目中日期计算尤其重要。 使用 java.util.Calendar 让我有些不安。如果您也曾使用这个类处理过日期/时间值，那么您就知道它使用起来有多麻烦。 因此当我接触到 Joda-Time — 面向 Java 应用程序的日期/时间库的替代选择 — 我决定研究一下。其结果是：我很庆幸我这么做了。 Joda-Time 令时间和日期值变得易于管理、操作和理解。事实上，易于使用是 Joda 的主要设计目标。
最近项目遇到一个功能：用户只能查询最近180天的订单，而且每次只能选择7天范围的时间跨度。
以前总觉得在Java里面处理各种日期转换很麻烦，虽然我也封装过一些工具包，但是总体感觉还是不够完美，也使用过一些开源的apachecommons里面的时间处理工具类感觉还是不够灵活和强大。 第一次与Joda-Time有一面之缘的时候，是在我使用ELK框架给公司做日志收集分析检索系统的时候，我发现使用jruby重写的logstash里面使用的时间处理工具类是joda-time，当时就对这个框架有点好奇，只不过没太注意，至于为什么会发现？相信搞过ELK的都知道logstash的时间处理比较独特，或者说不了解的情
爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等，并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如：
根据预测的时间跨度的长短，电力负荷预测(以下简称负荷预测)问题可以粗略分为长期和短期的预测。由于不同应用场景中对时间跨度的需求不同，对“长期”和“短期”的定义也有所不同。例如，国家电网发展战略制定者将三十到五十年视为长期，而将三十年以下视为短期或中期;小型电网决策者视周前预测为长期，小时前预测为短期。在本论文中，我们用一天、两周、三年作为超短期、短期、中期和长期负荷预测的分界点，如图1所示。不同时间跨度的负荷预测对应不同的实际应用目的。
行为明细数据包含五个要素：WHO、WHEN、WHERE、HOW、WHAT，明细数据记录了用户在什么时间点通过哪个功能模块以何种方式操作了什么内容。行为明细数据大部分来自用户操作日志，经过大数据实时处理后存储到合适的数据存储引擎中，本节所有行为明细数据都存储到ClickHouse表中。
中国科学家团队利用FAST观测数据，发现了纳赫兹引力波存在的关键证据，使纳赫兹引力波研究进入了新时代。
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标： 最近一次消费（Recency） 消费频率（Frequency） 消费金额（
来到新公司工作也有一个多月了, 陆陆续续做了一些简单的项目. 今天做一个新东西的时候发现了 Joda Time的这个东西, 因为以前用的都是JDK原生的时间处理API, 大家都知道Java原生的时间处理的API一直都是不太好用, 所以这个有必要去学习下, 去总结下. 来到新公司学到的东西挺多的, 比如我们用了Guava, ElasticSearch, kafka/mns/ons, GuavaCache/Ehcache/Memcahe .... 等很多东西都是我以前没有接触过的. 所以待我学习的东西还有很多.
——本文来自阿雷头
DevOps研究与评估(DevOps Research and Assessment， DORA)指标可以洞察软件开发和交付流程的效率。这些指标涵盖部署频率、变更前导时间（前导时间）、变更失败率和恢复平均时间等。
在StarRocks里，一张表的数据会被拆分成多个Tablet，而每个Tablet都会以多副本的形式存储在BE节点中，如下图：
经过10多天的微信公众平台数据接口内测，现在正式对所有认证公众号开放了。微信公众平台数据接口正式向所有已微信认证（通过资质认证即可）的服务号和订阅号开放。通过数据接口，公众号开发者可以便利地获取更
Ua 专家®是一个功能齐全的 OPC UA 客户端，展示了我们C++ OPC UA 客户端 SDK/工具包的功能。Ua 专家设计为支持 OPC UA 功能（如数据访问、警报和条件、历史访问和 UA 方法调用）的通用测试客户端。Ua 专家是一个跨平台 OPC UA 测试客户端，在C++编程。它使用先进的GUI库QT形式诺基亚（原特罗尔技术），形成基本框架，这是可扩展的插件。
Interval：这个类表示一个特定的时间跨度，将使用一个明确的时刻界定这段时间跨度的范围。Interval 为半开 区间，这表示由 Interval 封装的时间跨度包括这段时间的起始时刻，但是不包含结束时刻。
本文将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测。
这里所说的 DAX 知识基础，不仅仅是理解什么是日期表，更多的是知道日期表如何构建可以兼顾到很多使用上的场景。
点击上方“高性能服务器开发”，马上关注回复“文章下载”，获取一份专属大礼包真爱，请设置“星标”或点个“在看” 前言 Kafka 中有很多延时操作，比如对于耗时的网络请求（比如 Produce 时等待 ISR 副本复制成功）会被封装成 DelayOperation 进行延迟处理操作，防止阻塞 Kafka请求处理线程。 Kafka 没有使用 JDK 自带的 Timer 和 DelayQueue 实现。因为时间复杂度上这两者插入和删除操作都是 O(logn)，不能满足 Kafka 的高性能要求。 冷知识：JDK
用户分析（或帐户分析），是指对用户、帐户明细数据进行统计分析计算。常见的有：用户行为分析、银行帐户统计、漏斗转化率、保险单分析等等。
前阵子在生产上碰到了一个诡异现象：全量作业无法正常进行，日志中充斥着java.util.concurrent.TimeoutException: Heartbeat of TaskManager with id container xxxx(HOSTNAME:PORT) timed out的报错。
时间轮很早前就很流行了，在很多优秀开源框架中都有用到，像kafka、netty。也算是现在工程师基本都了解的一个知识储备了。有幸在工作中造过两次轮子，所以今天聊聊时间轮。
2023年5月，德国商报发文称特斯拉存在数据泄露事件，时间跨度从 2015 年至 2022 年 3 月，覆盖了美国、欧洲和亚洲特斯拉车主报告的投诉。在此期间特斯拉车主报告了 2400 多起自动加速问题和 1500 多起制动问题，其中包括 139 起“意外紧急制动”报告和 383 起错误碰撞警告导致的“幽灵刹车”报告，客户纷纷表达了对安全的担忧。
区域确定性预测系统 (RDPS) 进行物理计算，以 10.0 公里网格（1/11 度）空间分辨率对当天到未来 48 小时内的大气元素进行确定性预测。平均温度数据覆盖北美，由加拿大气象局 (MSC) 提供，该部门隶属于加拿大环境与气候变化部 (ECCC)。MSC 全年 365 天、每天 24 小时提供天气预报和警报。MSC 还向联邦部门、机构和其他各级政府提供信息，以支持应急准备和应对风暴、洪水、野火和其他与天气相关的紧急情况等事件。您可以在此处以及气候组织数据页面上找到更多信息。前言 – 人工智能教程
从Spark的设计理念（基于内存的迭代计算框架）出发，其最适合有迭代运算的或者需要多次操作特定数据集的应用场合。并且迭代次数越多，读取的数据量越大，Spark的应用效果就越明显。
NOAA 每月美国气候网格数据集 (NClimGrid) 数据集可作为每日 (NClimGrid-d) 或每月 (NClimGrid-m) 数据集提供。数据集包含美国本土最高、最低、平均温度和降水量的网格字段和区域平均值。NClimGrid 由网格字段组成，覆盖约 24°N 至 49°N 之间以及 67°W 至 125°W 之间的陆地区域，分辨率为 1/24 度 (0.041667°)。这些产品的主要目的是支持干旱监测等需要空间和/或时间聚合网格点值的时间序列的应用。由于基础观测的空间分布、相邻站点之间的观测时间差异以及插值误差，此类产品固有的显着不确定性，因此不鼓励依赖单日值和单个点。空间和时间平均往往会减少这些不确定性的影响，并且此类聚合值的时间序列可以证明适合气候学应用。您可以在此处找到有关数据集的其他信息前言 – 人工智能教程，并在此处找到气候引擎组织页面。
通常我们是可以连测试或者准生产环境的服务器进行日志查看的，关键的日志信息打印是非常必要的，统一的错误码帮助我们在一分钟内定位到问题，那么有ELK的时候，通过区别服务名，定位日志可尽快排错，但是难免会出现模糊匹配或者无法第一时间定位问题，个人还是喜欢用服务器查看。
最常见的用于电子病历（EHR）分析的深度学习架构 【新智元导读】邓侃博士又一力作，看深度学习如何让电子病历分析取得突破：Word2Vec、AutoEncoder让文字转换为张量，有助于更精准的预测；医学知识图谱，让我们能够清晰、量化地定义疾病表型；将图像也编码成张量，构建统一的患者画像，完整表达病情描述，实现临床导航和发病预测……曾经是冷门中的冷门，正在迎来一个又一个的进展。 2018年1月，谷歌头号技术大神 Jeff Dean，携手谷歌大脑项目组 30 余名研究人员，联袂发表了一篇论文，题为 “Sca
目前业务在使用Kylin的时候反馈查询很慢，直接超时了（超时时间设置的为5min），在日志中获取了相应的SQL以及Cube之后发现：
在流媒体视频世界中，慢启动、低码率、高失速率(stall rate)和播放失败可谓是四大“世界末日”，无论这四个中的哪一个发生都会导致糟糕的用户体验。当问题发生的时候，找到根本原因是十分重要的，可能是播放器的问题，也可能是缓冲算法或比特率选择的问题，或者是内容编码或打包的问题。为此，流媒体视频联盟发布了端到端工作流监控的最佳实践，这份文档中提出跨流媒体视频工作流的级联效应可以通过多点监控来观察记录和相互分离，这意味着从各个点（CDN、播放器、源或编码器）收集数据，然后将这些数据整合在一起。然而这些数据往往是孤立的，即使您可以尝试以某种方式连接它，那些从中派生的孤立的日志和指标通常也不足以驱动 QOE 或以真正有效的方式解决问题。
阿里妹导读：微前端架构旨在解决单体应用在一个相对长的时间跨度下，由于参与的人员、团队的增加，从一个普通应用演变成一个巨石应用(Frontend Monolith)，随之而来的应用不可维护问题。这类问题在企业级 Web 应用中尤为常见。今天，我们就来聊聊拥抱云时代的前端开发架构：微前端。
说起甘特图，软件开发人员想必都不会陌生，根据 Project Manager 的《2022 年项目管理全球趋势》，甘特图仍然是最受欢迎的项目管理工具，在访问的项目经理中，36%的项目经理将甘特图作为最优使用工具。此外，60% 的受访者在 50-100% 的项目中使用甘特图。在1903年前后，美国工程师亨利·甘特 发明了这个用图表表示工作和项目进度的方法，他也不会想到，在过去了100多年后，他的发明还有如此多的拥趸。
对于时间序列数据，传统的做法是在一个序列或DataFrame的索引中表示时间成分，这样就可以对时间元素执行操作。pandas也可以将时间作为数据
卫星降水 - CMORPH 气候数据记录 (CDR) 由卫星降水估计组成，这些估计已使用气候预测中心 (CPC) 变形技术 (MORPH) 进行偏差校正和重新处理，以形成 25 公里范围内的全球高分辨率降水分析(1/2 度 x 1/2 度) 空间分辨率从 1980 年至今每天更新。数据在全球网格上以每日时间分辨率进行重新处理。前言 – 人工智能教程您可以在此处或在气候引擎组织页面上获取更多信息。
术语说明 TableQueue，消息缓冲区，在并行操作中使用，用于PX进程之间的通信，或者PX进程与QC进程之间的通信，是内存中的一些page，每个消息缓冲区的大小由参 parallel_execution_message_size控制，11GR2版本默认为16K，之前的各个大版本这个值都不一样，详细请参考ORACLE官方文档。 墙面时间、持续时间指的是物理时间、钟表时间。 HASH JOIN左边，the build side of hash join，一般为小表。 HASH JOIN右边，the prob
据Bleeping Computer 10月19日消息，微软在当天表示，部分客户的敏感信息可能因配置错误的微软服务器而存泄露风险。
总第239篇 2018年 第31篇 背景 美团点评酒旅运营需求在离线场景下，已经得到了较为系统化的支持，通过对离线数据收集、挖掘，可对目标用户进行T+1触达，通过向目标用户发送Push等多种方式，在一定程度上提高转化率。但T+1本身的延迟性会导致用户在产生特定行为时不能被实时触达，无法充分发挥数据的价值，取得更优的运营效果。 在此背景下，运营业务需要着手挖掘用户行为实时数据，如实时浏览、下单、退款、搜索等，对满足运营需求用户进行实时触达，最大化运营活动效果。 业务场景 在运营实时触达需求中，存在如下具有
Kafka作为实时消息队列的一个重要框架，在大数据技术架构搭建层面，越来越得到重用。相应的，Kafka在大数据技术生态当中的地位，也越来越重要。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲Kafka延迟队列的部分。
桔妹导读：时间轮是一个应用场景很广的组件，在很多高性能中间件中都有它的身影，如Netty、Quartz、Akka，当然也包括Kafka，本文主要介绍时间轮在kafka的应用和实战，从核心源码和设计的角度对时间轮进行深入的讲解 。
从 2 个面试题说起，第一个问题： 如果一台机器上有 10w 个定时任务，如何做到高效触发？
本数据集包括了时间跨度为 2011 年 1 月 1 日至 2018 年 12 月 31 日的华盛顿DC地区每日共享单车客户和天气数据。
随着石化行业市场日趋饱和，市场竞争日益激烈，企业利润空间不断被压缩，大多数石化企业急需转型开拓新市场，化工原料价格的波动对于石化企业的决策和利润都会产生直接影响，所以对于化工原料价格精确、高效的预测显得尤为重要。目前业界已有部分实践和相关技术，但仍然存在价格不全、小品类商品价格信息难以获取等痛点。基于此，本项目以1,4-丁二醇为例，先对产品价格影响因素进行分析，并构建化工品价格时序预测模型，寻找化工品价格变化规律，最终实现模型的在线部署。
NeurIPS（前称NIPS）可谓人工智能年度最大盛会。每年的圣诞前夕，全球的人工智能爱好者和科学家都聚集起来发布最新研究，并进行热烈探讨。这不仅是一次大的party，也是一次重要的技术发展指向，大会的技术往往这未来几年就会演变成真正的研究甚至应用成果。
今天这篇文章是一个关于好玩实用的小案例，使用Pandas的滑动窗口方法确定是否存在刷单行为，给予黄牛党致命一击。
传统的行人再识别限定了研究范围是短时范围的再识别（short-term re-id），即假设数据集中的行人的衣服不会发生变化。近年来，可换衣的行人再识别研究引起了学者的兴趣，其关注长时间范围内的再识别（long-term re-id），即允许数据集中的行人更换衣服。
最近在工作中有一个需求，简单来说就是在短时间内会创建上百万个定时任务，创建的时候会将对应的金额相加，防止超售，需要过半个小时再去核对数据，如果数据对不上就需要将加上的金额再减回去。
本文是快手提出的用在工业场景的用户生命周期(LTV)预测方案，主要思想有三部分：1.提出了有序依赖单调网络(ODMN, Order Dependency Monotonic Network)对不同时间跨度LTV之间的有序依赖关系进行建模，解决现有模型对于跨度较长的LTV预估误差较大的问题；2.提出多分布多专家(MDME, Multi Distribution Multi Experts)模块，基于分而治之思想将整体数据分布拆分成多桶的数据子分布，解决LTV建模中数据复杂且分布不平衡问题；3.提出相对基尼系数，用于定量衡量模型拟合不平衡标签分布的能力。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
