PostgreSQL 14与2021年9月发布，其中包括很多性能改进和功能增强，包括监控方面的功能提升。下面是一些关键内容。
最近，一直有朋友问我到底学不学VBA，我一般不建议他们学，除非对编程很感兴趣，或者本身已经有一定的编程基础，否则，将耗费大量的精力，而收效甚微。
将集群从CDH升级到CDP后，Hive1与Hive3在Decimal精度的处理上发生了变化，导致两个版本的Hive在进行Decimal类型的数据计算时存在差异，主要体现在计算结果精度缺失。本篇文章主要从Hive1和Hive3对Decimal类型的处理上进行分析，进而详细解释精度缺失的原因。
当您的应用程序运行缓慢时，反射操作是指责数据库查询。 毫无疑问，一些更为奢侈的拖延可能会因为缺失的指数或不必要的锁定而被指责，但还有其他潜在恶作剧，包括网络和应用本身。 Dan Turner指出，你可以节省大量的时间和金钱，通过努力确定问题所在的位置，然后潜入细节。 低应用程序首先影响终端用户，但是整个团队很快就会感受到影响，包括DBA，Dev团队，网络管理员以及照管硬件的系统管理员。 有这么多人参与，每个人都有自己的看法，可能的原因，可能很难确定瓶颈在哪里。 一般来说，SQL Server应用程序的性能问
批处理层主用由Hadoop来实现，负责数据的存储和产生随意的视图数据。
工业物联网时序数据库管理系统 Apache IoTDB 是支持物联网时序数据收集、存储、查询与分析一体化的数据管理引擎，支持“端-边-云”一体化部署，适用于高端装备、工厂设备、高速网联设备等多种数据管理场景，是工业互联网时序数据管理的核心基础支撑。
当前数据仓库的主流架构：分为两个方向一个是 hadoop 体系，一个是 MPP 数据库
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下图为 DB Time in Overall User Response Time
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Apache Spark开源生态系统在2014上半年大幅增长，已迅速成为大数据领域中最活跃的开源项目，HDFS位列第二，其代码变动次数（commits）和行数仅仅有Spark的一半： 有超过50个机构250个工程师贡献过代码 和去年六月相比，代码行数几乎扩大三倍。 随着1.0版本于5月30日推出，Spark提供了一个稳定的API，开发人员可以依靠它来保证代码的兼容性。所有主流的Hadoop发行商，包括Hortonworks、IBM、Cloudera、MapR和Pivotal都提供了Spark的包装和技术支持
都说“金九银十”，马上十月份即将结束，相信还有相当多的小伙伴没找到合适的工作。在笔试过程中，总会出现那么一两道“有趣”的SQL题，来检测应聘者的一个逻辑思维，这对于初入职场的“小白”也是非常不友好。不用担心，本篇博客，博主整理了几道在面试中高频出现的“SQL”笔试题，助你在接下来的面试中一往无前，势如破竹!
在许多任务中我们会用可获得的海量数据来训练深度网络，那么在实际训练中我们怎样可以快速确定应该使用哪些数据呢？像主动学习(active learning)和核心集选择(core-set selection)之类的数据选择方法是确定训练数据的强大手段，但是这些方法计算花销大且难以大规模使用。
数据科学家似乎个个都是全才，他们知识面很广，即写的了代码，又分析的了业务，没事还能整个数学模型调调参数。
在SQL中，函数和操作符是用于处理和操作数据的重要工具。SQL提供了许多常用的函数和操作符，包括聚合函数、字符串函数、数学函数、日期函数、逻辑运算符、比较运算符等等。本文将主要介绍SQL中的聚合函数，并给出相应的语法和示例。
准确地在给定的图像或视频帧中计算对象个数的实例是机器学习中很难解决的问题。尽管许多解决方案已经被开发出来，用来计算人、汽车和其他物体的数量，但是没有一个是完美的办法。当然，我们这里讨论的是图像处理，所
学习理解运行的程序的性能问题与学习 debug 是一样不可避免的。即使你完美、精确地理解了你的代码运行时所产生的开销，你的代码也会调用其他你几乎不能控制的或者几乎不可看透的软件系统。然而，实际上，通常性能问题和调试有点不一样，而且往往要更简单些。
从计算机发明之初，人们就希望它能够帮助甚至代替人类完成重复性劳作。利用巨大的存储空间和超高的运算速度，计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难，但对计算机相对简单的问题。比如，统计一本书中不同单词出现的次数，存储一个图书馆中所有的藏书，或是计算非常复杂的数学公式，都可以轻松通过计算机解决。然而，一些人类通过直觉可以很快解决的问题，目前却很难通过计算机解决。这些问题包括自然语言理解、图像识别、语音识别，等等。而它们就是人工智能需要解决的问题。
📷 💂作者简介： THUNDER王，一名热爱财税和SAP ABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读，同时任汉硕云（广东）科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAP ABAP开发和数据库具有较深入的研究。 ---- 💅文章概要： 各位小伙伴们你们好呀。它来啦！它来啦！它带着众望走来啦！在上一期「ChatGPT」十分钟学会如何在本地调用API_KEY（最新版 | 附源码）中，我们学会了在
今天看了一篇关于调优的概念性文章(61998.1： Introduction to Tuning Oracle7 / Oracle8 / 8i / 9i )。
SQL任务是ODPS中使用最频繁的一类作业,大部分用户开始使用ODPS时要做的第一件事情就是学习怎么写ODPS的SQL。ODPS SQL是一种非常灵活的语言,兼容大部分的SQL92规范,也对大规模计算场景做了一些特别的定制。有些用户写出的SQL让人看了之后茅塞顿开的感觉,也有一些神级用户经常写一些1000多行的SQL,让人看的只想撞墙。本文会介绍一下SQL是如何分析解析,并拆解成分布式飞天任务的一些实现原理。
零拷贝是一种计算机操作，其中计算机的操作系统减少了在从一个应用程序到另一个或从应用程序到操作系统的数据传输过程中所需的数据复制次数。这种技术尤其在处理大量数据时非常有用，因为它可以显著减少CPU的使用率，减少上下文切换，以及减少数据在系统中的传输时间。
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当你使用猫咪APP的时候，注意到一些被错误，识别成猫咪的狗样本。一些狗长的像猫！ 于是一个团队成员建议和第三方软件进行合作，使系统可以更好的处理狗样本。这些改变需要花一个月的时间，并且团队成员热衷于这一方案，你会让他们这样做吗？ 在为这个任务投资一个月前，我建议你首先评估一下它实际上会提高多少系统 的准确率。然后你才能理性的选择是否值得花费这一个月的开发时间。 具体来说，你可以做这些事情： 1. 获取100个系统分类错误的样本 2. 手动查看这些样本，计算其中有多少比例是狗的图片 查看错误分类样例的这一过程称为：错误分析（error analysis）。在该案例中，如果你发现只有5%的错误分类图像是狗，那么无论你在狗的问题上做多少改进，可能你都无法消除这5%的错误。换句话说，这5%是上述建议能够达到的改进上限。因此，整个系统当前的准确率是90%（误差10%），这一改进可能得到最多90.5%的准确率（或9.5%的错误率，比原来的错误率少5%）。 相反，如果你发现50%的错误图像都是狗，那么你最好找一个第三方进行合作。它可以将准确率从90%提升到95%（误差相对减少50%，从10%降到5%）。 这种简单的错误分析的计算过程可以给你一个快速的方法来评估为“狗”的问题加入第三方软件是否值得。它为你决定是否做出这笔投资提供了一个定量的基准。 错误分析通常可以帮你找出不同想法有哪些前景。我看到很多工程师不愿意进行错误分析。相比于质疑这个想法是否值得花时间投入，直接实现一个然后查看效果可能会更好，这是一个常见的错误：可能会导致你的团队花费一个月的时间只能带来很少的收益。 手动检查100个样本不会花费太长的时间。即使你每分钟只看一张图，不到两小时你就可以完成，这不到两小时的时间可以为你节约一个月的白白努力时间，值得花费。 错误分析（error analysis）是指检测开发集中算法错误分类样本的过程，以便了解错误的深层原因。它不仅可以帮你重点发展你的项目，正如这个例子所述，还可以给你一些新的启发。下节将讨论该内容。接下来几个章节还将介绍一些错误分析的最佳实践。
喜欢整理一些资源，之后放在知识库或是资源站里，等待着有缘人去发现，可等了许久发现：有的人需要它，可就是找不到；有些人不需要它，却误打误撞地看到了。反思之后以为，做了一些事情就要学会声明，比如我个人就可以直接发给我认为需要的人，或者像现在一样，发一篇文章，需要的同学可以收藏。 计算机网络是计算机核心课程之一，人们无时无刻不在享受计算机网络各种协议带来的便利，可这么庞大而又错综复杂的网络，是如何保证高校可用的呢？我的设备又是怎么在茫茫人海中找到我想要联系的那个她的呢？这些都可以在计算机网络的学习中找到答案。 学《计算机网络》这门课是在2018年年底的样子，到了2020年这门课已经成为省双一流建设学科了，虽然不知道有多厉害，但听其他老师说这门课有一个很庞大的备课团队，分工明确，水平极高。
14. 错误分析：查看开发集样本来评估ideas 当你使用猫咪APP的时候，注意到一些被错误，识别成猫咪的狗样本。一些狗长的像猫！ 于是一个团队成员建议和第三方软件进行合作，使系统可以更好的处理
Intuit公司的数据工程副总裁Bill Loconzolo,双脚踏进了数据湖。.Smarter Remarketer的首席数据科学家Dean Abbott直接奔向了云计算。大数据和分析的领先优势，其中包括用来存储原生格式的大量数据的数据湖泊，当然，云计算技术也在快速前进。虽然技术选项还远远没有成熟，但是等待根本不是一个选项。 “现实情况是，这些工具仍不断涌现，并且Hadoop的平台的承诺并没有达到业务需要依赖于它的水平，”Loconzolo说。但是，大数据和分析的学科发展如此之快以至于企业需要在涉水该方面
分析中第3点在hive sql系列（三）中计算连续日活中也用到了日期差值，参考链接：
摘要：本文主要介绍了主流开源的OLAP引擎：Hive、Sparksql、Presto、Kylin、Impala、Druid、Clickhouse 等，逐一介绍了每一款开源 OLAP 引擎，包含架构、优缺点、使用场景等，希望可以给大家有所启发。
最近的几年中，HTAP 数据库成为了一个时髦词汇，言必称 HTAP 也成了很多数据库领域从业者的风潮。如何打造一款 HTAP 数据库，从架构层面出发，去应对未来的变化，拥抱变化，也是很多数据库公司所一直在探索的。
Presto是Facebook在2012年开发的，是专为Hadoop打造的一款数据仓库工具。在早期Facebook依赖Hive做数据分析，Hive底层依赖MapReduce，随着数据量越来越大，使用Hive进行数据分析，时间可能需要分钟级到小时级别，不能满足交互式查询的数据分析场景。2012年秋季，Facebook开发Presto，目前该项目在Facebook中运行超过30000个查询，每日处理数据PB以上。Presto的查询速度是Hive的5-10倍。
当问题规模n0是性能交叉点时，性能开始趋于最大。这是因为暴力算法将返回长度为1的解集合，而递归算法可以使用尾递归优化来减少调用次数。递归算法在 n0 左侧调用时将直接返回叶节点的列表，这可以提高时间效率。
原文地址：Predicting your game’s monetization future: An analysis on how top games developers calculate lifetime value 原文作者：Ignacio Monereo 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github.com/xitu/gold-m… 译者：NoName4Me 校对者：mingxing47，hanliuxin5 一个关于顶级游戏开发商如何计算终身价值的分析 我们中的许多人都梦想构建下一
Apache Spark是一种闪电般快速的集群计算技术，专为快速计算而设计。它基于Hadoop MapReduce，它扩展了MapReduce模型，以便有效地将其用于更多类型的计算，包括交互式查询和流处理。Spark的主要特性是其内存中的集群计算，可以提高应用程序的处理速度。
谷歌于5月推出了一款灵活的Gmail功能，可以在用户输入时自动完成句子。输入“我爱”，Gmail可能会自动给出“你”或“它”。但是用户也可能想要表达“他”或“她”。
Statsbot团队针对不同的客户和不同的商业模型预估了592次LTV（用户生命周期价值，Custom lifetime value）。我们在本文以及免费的电子书中分享了我们如何使用不涉及复杂的统计模型的SQL语句来计算客户生命周期价值。
很多业务场景固定、不那么偏向"业务"的系统如果遇到靠谱的工程师最终会走向配置化。达到配置化的先决条件是 系统内部有个”引擎“模块，引擎读取配置信息把业务流程生成出执行计划，这个执行计划根据业务形态可以是 DAG、链表、树 或是其他。有了这套系统，日常开发就变成写配置+丰富系统能力了。
获取当前时间，可以使用函数：DateTime.LocalNow()或DateTime.FixedLocalNow()
本文转载自知乎专栏: NLP入门论文解析 作者: Taki https://zhuanlan.zhihu.com/p/104837556 小编语: 经典的CNN架构通常包含卷积层和池化层. GNN将
丨导语丨 让你的报表和分析师一样智能~ 在日常数据看板制作的过程中，我们常常会遇到以下痛点： ✦业务指标体复杂，当有底层逻辑或数据表变动时，需要同时修改多个图表，维护不便且容易遗漏和出错。 ✦指标拆分维度多样，通常只选取相对重要的维度展示，需要分析时再手动写sql获取数据，临时取数工作量大。 ✦很难用一个看板同时满足不同用户的分析需求，例如用户A只需查看聚合指标，用户B却需要进行更细致的分析。 ✦ 为了解决上述问题场景，在DataTalk平台的黑科技系列中，“变量”功能可以说是一大利器。 充分利用变量
这两天真的是被《啥是佩奇》这支广告片刷屏了。佩奇明明是个喜剧角色，却把所有人都给看哭了！
OpenAI Sora团队核心成员Tim Brooks和Bill Peebles对通用人工智能的实现分享了一些他们的看法，作为Sora研究负责人，他们表示：「视频生成技术将通过模拟一切来实现AGI」。
* 定义：awr报告是oracle 10g下提供的一种性能收集和分析工具，它能提供一个时间段内整个系统资源使用情况的报告，通过这个报告，我们就可以了解一个系统的整个运行情况，这就像一个人全面的体检报告。 如何分析： * 在看awr报告的时候，我们并不需要知道所有性能指标的含义，就可以判断出问题的所在，这些性能指标其实代表了oracle内部实现，对oracle理解的越深，在看awr报告的时候，对数据库性能的判断也会越准确 * 在看性能指标的时候，心里先要明白，数据库出现性能问题，一般都在三个地方，io，内存，cpu，这三个又是息息相关的（ps：我们先假设这个三个地方都没有物理上的故障），当io负载增大时，肯定需要更多的内存来存放，同时也需要cpu花费更多的时间来过滤这些数据，相反，cpu时间花费多的话，有可能是解析sql语句，也可能是过滤太多的数据，到不一定是和io或内存有关系了 * 当我们把一条sql送到数据库去执行的时候，我们要知道，什么时候用到cpu，什么时候用到内存，什么时候用到io 1. cpu：解析sql语句，尝试多个执行计划，最后生成一个数据库认为是比较好的执行计划，不一定是最优的，因为关联表太多的时候，数据库并不会穷举所有的执行计划，这会消耗太多的时间，oracle怎么就知道这条数据时你要，另一个就不是你要的呢，这是需要cpu来过滤的 2. 内存：sql语句和执行计划都需要在内存保留一段时间，还有取到的数据，根据lru算法也会尽量在内存中保留，在执行sql语句过程中，各种表之间的连接，排序等操作也要占用内存 3. io：如果需要的数据在内存中没有，则需要到磁盘中去取，就会用到物理io了，还有表之间的连接数据太多，以及排序等操作内存放不下的时候，也需要用到临时表空间，也就用到物理io了 这里有一点说明的是，虽然oracle占用了8G的内存，但pga一般只占8G的20%，对于专用服务器模式，每次执行sql语句，表数据的运算等操作，都在pga中进行的，也就是说只能用1.6G左右的内存，如果多个用户都执行 多表关联，而且表数据又多，再加上关联不当的话，内存就成为瓶颈了，所有优化sql很重要的一点就是，减少逻辑读和物理读
我之前的工作更多集中在架构设计及性能调优方面，会更多的鼓励研发人员追求极致。最近在业务线开展工作，在这个问题上有了一些新的体会。
墨墨导读：在数据科学家岗位的面试中，窗口函数（WINDOW function）是SQL函数家族中经常会被问到的主题。在本文中，我会根据面试的问题，问题模式和解决问题的基本策略向你展示一些典型的窗口函数，并提供一些示例的分步解决方案。
在极短的时间内，Apache Spark 迅速成长为大数据分析的技术核心。这就使得保守派担心在这个技术更新如此之快的年代它是否会同样快的被淘汰呢。我反而却坚信，spark仅仅是崭露头角。 在过去的几年时间，随着Hadoop技术爆炸和大数据逐渐占据主流地位，几件事情逐渐明晰： 1.对所有数据而言，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个直接存储平台。 2.YARN(负责资源分配和管理)是大数据环境下一个适用的架构。 3.或许是最为重要的一点，目前并不存在一个能解决所有问题的框架结构。尽管Map
在极短的时间内，Apache Spark 迅速成长为大数据分析的技术核心。这就使得保守派担心在这个技术更新如此之快的年代它是否会同样快的被淘汰呢。我反而却坚信，spark仅仅是崭露头角。 在过去的几年时间，随着Hadoop技术爆炸和大数据逐渐占据主流地位，几件事情逐渐明晰： 对所有数据而言，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个直接存储平台。 YARN(负责资源分配和管理)是大数据环境下一个适用的架构。 或许是最为重要的一点，目前并不存在一个能解决所有问题的框架结构。尽管MapReduce是一项非常了
简言：为了应对终端设备处理能力不足、资源有限等问题，业界在移动边缘计算（MEC）中引入了计算卸载概念 。边缘计算卸载即用户终端（UE）将计算任务卸载到MEC网络中，主要解决设备在资源存储、计算性能以及能效等方面的不足。
我一直习惯走天桥的这条路，但是路上我经常看到更多的人是去走红绿灯那条路，刚开始不是很理解，为此我特意用地图对比了两条路线，发现红绿灯那条路近一些，这个应该是主要原因吧，另外不用爬桥，应该也有一定的关系。
开发应用程序是一项压力很大的工作，人无完人，工作中遇到 bug 是很正常的事，有些程序员会生气，沮丧，郁闷，甚至泄气，也有一些程序员则会比较淡定。如何进行修复 bug 的过程，是值得我们好好推敲的。
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