定义: 如果一个级数 ∑aₙ 的各项的绝对值构成的级数 ∑|aₙ| 收敛，那么称原级数 ∑aₙ 绝对收敛。 意义: 绝对收敛是一个更强的收敛性质。...绝对收敛的级数具有更好的性质，例如，可以任意改变求和顺序而不影响级数的和。 绝对收敛蕴含收敛: 如果一个级数绝对收敛，那么它一定收敛。 条件收敛：加上绝对值以后发散。没加以前是发散的。...条件就是加了绝对值。 定义: 如果一个级数 ∑aₙ 收敛，但其绝对值级数 ∑|aₙ| 发散，那么称原级数 ∑aₙ 条件收敛。 意义: 条件收敛的级数对求和顺序比较敏感。...改变求和顺序可能会改变级数的和，甚至可能导致级数发散。 条件收敛的级数对求和顺序敏感: 改变求和顺序可能改变级数的和，甚至可能导致级数发散。 所以这两个是只适用于幂级数吗？...绝对收敛和条件收敛的概念适用于所有无穷级数，而不仅仅是幂级数。 好的，知道了 幂级数： ∑(从n=1到∞) (-1)^(n+1) / n （交错调和级数）是条件收敛的。
构建基于 YashanDB 的企业数据架构需要考虑多个层次的设计和实施策略。以下是一个典型的步骤框架，帮助你搭建基于 YashanDB 的企业级数据架构：1....YashanDB 提供了细粒度的权限控制机制，可以控制用户对数据库、表、行甚至列的访问权限。- 数据加密： 对敏感数据进行加密，确保在存储和传输过程中的数据安全。5....数据分析与报告- 数据集成： 将不同来源的数据进行集成，建立统一的数据仓库或数据湖，支持跨部门的业务分析。...- 数据可视化： 基于 YashanDB 提供的数据接口，构建数据可视化平台，帮助管理层和业务部门更好地进行数据分析和决策。8....总结：基于 YashanDB 构建企业数据架构的关键在于需求分析、数据库设计、数据安全与治理、高可用性设计、运维管理以及扩展能力。
这只是我们整个诺基亚产品线里边很小的一部分，也只是研发过程中的很小的一部分。...这是比较传统情况下的项目，这是五年前带的团队做的，当时我们的团队是全球分布的，橙色部分参与了国家项目，上面的点表示在那个城市有我们的研发中心。...最下面是监控服务器，可以看到服务器响应的情况。 再往上一层，这一层我们监控的是整个研发过程中的吞吐量，整个Pipelines里边基于时间序列看产量的变化情况。...中间这个是另一个应用，如果有测试背景经常碰到一个问题，如果一旦测试失败我需要定位这次测试失败的原因是什么。...效率的提升应该是几个数量级的提升，一半以上的测试人员都可以做其他的工作了。 当然基于几个秒级数据更多的数据，首先是所有测试都抓进来，这个数量非常大，继续学习算法里边是非常少的。
*/ console.log('Update the user whose id is 3:', users.update(3, { name: 'Liu Zhao' })) 特色 提供两种实现，基于数组和...除了使用函数作为条件，导致的无法比较对象之间的大小的操作之外，所有的操作的最优时间复杂度都是O(log n)。对于数组来说，我们使用二分搜索来查找；对于AVL树来说，其实也是类似于数组的二分搜索。...它们唯一不同的地方就在于，数组在频繁插入时的复杂度就很差了。但是通常来说，我们的程序并不会频繁的进行插入操作，所以我定义的默认类型是数组，而非AVL树。...file.write(JSON.stringify(data)) onSaved.apply(undefined) }, delay) } } 这样一来，频繁的数据更新就不会引起频繁的...只有当数据更新停止一段时间后它才会真正地把数据写入硬盘。
各部署形态采用不同的架构设计，如分布式部署中的MN组、CN组和DN组协同处理，及共享集群中通过聚合内存技术实现多实例一致访问。这种多样的体系架构为数据脱敏提供了强有力的基础。...HEAP存储：行存表结构，支持快速的写操作和原地更新，适合需要基于事务的实时脱敏，如个人身份信息等在线变更。...SQL引擎与PL引擎在数据脱敏中的应用YashanDB的SQL引擎采用基于成本的优化器（CBO），结合丰富的内置函数库和支持HINT提示，能够针对脱敏操作进行灵活的查询计划优化。...访问控制与安全策略的融合实现脱敏合规YashanDB采用基于角色的访问控制模型（RBAC）和基于标签的访问控制（LBAC），实现从权限分配到行级数据访问的精细管控，保障脱敏数据的机密性。...结论基于YashanDB的企业级数据脱敏技术，融合了先进的存储架构、灵活的SQL与PL编程能力、多线程与主备高可用机制，以及严格的安全访问控制和审计策略，有效解决了大规模敏感数据保护的性能与安全两难问题
JDBC 2.0中提供了对SQL3标准中引入的新的数据类型，如Blob（binary large object）、Clob（character large object）、Array 对象、REF（对象参考...这些新的数据类型结合在一起，使得数据库设计人员可以创建更丰富的模式，并简化了对复杂数据的处理和持久化。 ...例如，我们要向tbl_User表中插入用户的照片，这时就可以使用流将Blob对象导入数据库中： String sql = "intsert into tbl_User values(?, ?)"...下面是一个从 ASCII 流中直接将 Clob对象插入数据库中的例子： String sql = "insert into tbl_Articles values(?,?)"...)file.length()); pstmt.executeUpdate(); pstmt.close(); fis.close(); 同样，我们也可以用类似的方法将Clob对象从数据库中取出
前言 在类Excel表格应用中，常用的需求场景是根据单元格之间的数据联动，例如选择某个省份之后，其它单元格下拉项自动扩展为该省份下的市区，本文会从代码及UI层面讲解如何实现数据之间的多级联动。...UI实现多级数据联动 Step1：设置数据； 按照如下形式设置数据，其中第一行为省份信息，剩余行中的内容为省份对应的市区信息 Step2：添加名称管理器 按照如下操作，分别创建名称管理器，其中，...Step3：添加一级数据验证 在该场景中，一级数据验证是省份信息，采用序列验证的形式来完成。...Step4: 添加二级数据验证 在该场景中，二级数据验证是指切换省份之后，代表地区的单元格下拉项随之更新，这里采用序列公式验证的形式来实现，对应的序列验证公式indirect()函数，详细操作如下：...这里需要注意的是，indirect函数中引用单元格需要根据需求设置好相对引用还是绝对引用。
但他们在数据新鲜度、规模或软件集成方面没有相同的期望。一些客户需要实时或近实时的洞察，以及经常更新的数据（例如，数据新鲜度不到一分钟）。...每一个都代表一个独特的用例，从技术角度来看具有不同的含义。为了说明这一点，Girish 分享了下图。 流式分析 此类别需要极其新鲜的数据，通常需要在一分钟内更新。...这些应用程序按预定义的时间表运行自动查询。 统一的数据分析框架 在此架构中，传入数据流同时服务于实时和批处理情况。对于实时情况，流分析引擎将数据从数据流传输到实时数据存储中。...Hudi 专为解决大规模管理数据的挑战而开发，可以将更新插入时间缩短至 10 分钟，并将端到端数据新鲜度从 24 小时缩短至仅 1 小时。...这些具有特定领域库（例如 Java、Scala、Python 等）的低级 API 使高级用户能够基于 Flink 和 Spark 为其用例开发自定义程序。
本次分享分为5个部分介绍Apache Hudi的应用与实践 •实时数据落地需求演进•基于Spark+Hudi的实时数据落地应用实践•基于Flink自定义实时数据落地实践•基于Flink+Hudi的应用实践...总的来说，实时平台输出高度聚合后的数据给用户，已经满足不了需求，用户渴求更细致，更原始，更自主，更多可能的数据 而这需要平台能将实时数据落地至离线数仓体系中，因此，基于这些需求演进，实时平台开始了实时数据落地的探索实践...•ETL逻辑能够嵌入落数据任务中•开发入口统一 我们当时做了通用的落数据通道，通道由Spark任务Jar包和Shell脚本组成，数仓开发入口为统一调度平台，将落数据的需求转化为对应的Shell参数，启动脚本后完成数据的落地...为了提高可用性，我们主要做了以下辅助功能; •Hive表元数据自动同步、更新；•Hudi schema自动拼接；•任务监控、Metrics数据接入等 实际使用过程如下 整套体系上线后，各业务线报表开发...两个特点导致时效性不高是一个方面，另一个方面是，数据依赖链路长的情况下，中间数据出问题容易导致后续整体依赖延时，而很多异常需要等到报表任务实际跑的时候，才能暴露出来。
但面对亿级数据的业务场景，将会面临着不同的问题和不同的处理方案。今天讨论了京东物流在亿级数据管理和应用方面，利用Apache Doris进行的探索和实践。...业务需要什么 image.png 京东物流除了包括快递服务的仓、运、配三个环节外，它的一体化供应链物流服务，则更多是基于对商品销售和供应链的理解，合理规划仓网，分布库存，提前将用户需要的货物储存到其在全国范围数百个不同等级的仓库中...高性能，秒级计算，利用列存储和内存计算，实现千万级数据分析的秒级响应；提升性能，支撑更多的分析维度和更大的数据范围。...建表语句，该逻辑会读取hive中的表结构，然后将HIVE中的字段为string类型的当成维，int，bigint，double类型的当成值生成建表语句【具体逻辑请参考脚本】 db_reset ：表示重建表...基于此，每天的重要任务SLA保障是数据团队面临的最大挑战，并且随着业务发展会愈发严重。
基于Matplotlib的高级数据可视化技术与实践探索在数据分析和科学研究中，数据可视化是一个关键的步骤，它可以帮助我们更好地理解数据、揭示潜在的模式和趋势。...自定义颜色映射有时，我们需要根据数据值的大小来调整颜色。Matplotlib支持自定义颜色映射（colormaps），可以帮助我们实现这一点。...自定义图表的注释和标记在数据可视化中，注释和标记可以提供额外的信息，帮助解释图表中的重要点或趋势。Matplotlib允许用户添加各种注释和标记。...绘制带有误差条的图表在实际的数据分析中，数据点可能会有一定的误差。Matplotlib提供了绘制误差条（error bars）的功能，用于显示数据点的不确定性。...制作具有图层透明度的图表图层透明度可以帮助你在图表中显示多个重叠的数据系列，而不影响数据的可读性。
数据管理组织不仅要承担企业数据驱动的技术和业务落地，同时也要推动企业数据驱动的文化建设，帮助业务部门在决策上基于数据“说话”。...对用户、产品、客商、营销等各主题域进行标签提取，将其特征数字化，为后续进行精准营销和客户画像提供必要条件。...基于当前外部数据、IoT数据、非结构和半结构化数据进行大数据应用的规划，并论证实现过程和成本评估。数据可视化应用一旦评估通过可以帮助企业进行大数据应用的完整开发和落地。...数据中台不是一套软件，也不是一个信息系统，而是一系列数据组件的集合。 企业基于自身的信息化建设基础、数据基础及业务特点对数据中台的能力进行定义，最后基于能力的定义并利用数据组件来搭建自己的数据中台。...数据中台技术堆栈框架如图所示。 本文摘自《数字化中台》一书，更多关于企业级数据中台的建设问题请阅读此书哦！ 京东满100减50 快快扫码抢购吧！
这个方案也不错，它对用户屏蔽了sharding的细节，即使查询条件没有sharding column，它也能正常工作（只是这时候性能一般）。...前面我们讲到了基于客户签约绑定业务场景的数据库优化，下面我们再聊一聊，对于海量数据的保存方案。...我们将流水相关的数据单独保存到一个库里面去，这些数据，写入要求高，查询和更新到要求低，将它们和那些更新频繁的数据区分开。分库之后，再进行分区。...都会根据查询条件计算出来，数据会落在那个分区里面，直接到对应的分区表中检索即可，避免了全表扫描。...大致做法时，根据客户选择的时间区间段，带上查询条件，分别去时间区间段内的每一张表内查询，将查询结果保存到一张临时表内，然后，再去查询临时表获得最终的查询结果。
pageNum) { $("#pageNum").val(pageNum); $("#form").submit(); } 解析：将查询条件放入到到...form表单中，在form中添加一个隐藏标签 在分页下边添加方法 οnclick="page(1)；...page内的参数是pegeNum 在JavaScript中添加方法 function page(pageNum) { $("#pageNum").val(pageNum); $("#form").submit...(); } 并且给 隐藏标签设值；通过form中的id调用submit函数提交form表单 注意：数据的回显 普通数据用param.属性名 特殊数据则需要特殊的方法 代码及解析如下 controller...的持久化类Employee的首字母小写employee.dept.id 来回显你的数据${employee.dept.id==dept.id?'
只要过滤条件在索引列中包含即可；即使在使用的数据不在索引中，由于各种并行处理机制ClickHouse全表扫描的速度也很快； 4）写入速度非常快，50-200M/s，对于大量的数据更新非常适用； ClickHouse...如果增量数据导入后，删除指令也还在异步执行中，会导致增量数据也会被删除。最新版的更新日志说已修复这个问题。 针对以上情况，我们修改了增量数据的同步方案。...ClickHouse的SQL语法是非标准的，默认情况下，以Left Join为例，如果左表中的一条记录在右表中不存在，右表的相应字段会返回该字段相应数据类型的默认值，而不是标准SQL中的Null值。...对于习惯了标准SQL的我们来说，这种返回值经常会造成困扰。...但ClickHouse并非无所不能，查询语句需要不断的调优，可能与查询条件有关，不同的查询条件表是左join还是右join也是很有讲究的。
只要过滤条件在索引列中包含即可；即使在使用的数据不在索引中，由于各种并行处理机制ClickHouse全表扫描的速度也很快； 4）写入速度非常快，50-200M/s，对于大量的数据更新非常适用； ClickHouse...如果增量数据导入后，删除指令也还在异步执行中，会导致增量数据也会被删除。最新版的更新日志说已修复这个问题。 针对以上情况，我们修改了增量数据的同步方案。...ClickHouse的SQL语法是非标准的，默认情况下，以Left Join为例，如果左表中的一条记录在右表中不存在，右表的相应字段会返回该字段相应数据类型的默认值，而不是标准SQL中的Null值。...对于习惯了标准SQL的我们来说，这种返回值经常会造成困扰。...但ClickHouse并非无所不能，查询语句需要不断的调优，可能与查询条件有关，不同的查询条件表是左join还是右join也是很有讲究的。 五、总结 ?
一张表包含主要实体的列表；与第一个表绑定的另一个表包含一个从属实体列表，其中包含对第一个表的引用，指定第二个表中的某个实体从属于第一个表中的哪个实体，依此类推。...窗口中连接我们的数据源。 将第一级数据（主）和第二级数据（详细信息）带添加到页面。从数据面板（在右侧），我们将表字段拉到各自的波段（主和细节）。...它看起来像这样： 注意 - 第一级数据带必须位于上方！如果位于2级数据带以下，FastReport会在开始上报时提示错误。...现在我们必须在下级源中设置记录过滤条件。为此，请调用 Table 2 组件中 MasterFields 属性的编辑器： 我们必须连接两个源中的两个 CustNo 字段。...只有满足条件 Orders.CustNo = Customer.CustNo 的录音才会留在表中。也就是说，对于每个客户，只会显示该客户的订单： 同样，您最多可以构建具有六个数据级别的报告。
这个方案也不错，它对用户屏蔽了sharding的细节，即使查询条件没有sharding column，它也能正常工作（只是这时候性能一般）。...前面我们讲到了基于客户签约绑定业务场景的数据库优化，下面我们再聊一聊，对于海量数据的保存方案。...我们将流水相关的数据单独保存到一个库里面去，这些数据，写入要求高，查询和更新到要求低，将它们和那些更新频繁的数据区分开。分库之后，再进行分区。 ?...都会根据查询条件计算出来，数据会落在那个分区里面，直接到对应的分区表中检索即可，避免了全表扫描。...大致做法时，根据客户选择的时间区间段，带上查询条件，分别去时间区间段内的每一张表内查询，将查询结果保存到一张临时表内，然后，再去查询临时表获得最终的查询结果。
; }); }); }); 总结： 1、不能直接在线程中更新控制值，否则会提示autojs Only the original thread that created a view...hierarchy can touch its错误 2、要更新控制值需要使用ui.run进行操作，可以尝试去掉代码中ui.run看看效果。...你会发现只能更新到123就开始报错了。
一、 背景描述 在项目交付中，经常有人会问“如何在数据库中查询表的创建时间？” ，那么究竟如何在GaussDB(DWS)中查找对象的创建时间呢？...更新测试表 更新测试表employee_info，测试dba_objects视图是否可以保存对象的最后修改时间，修改行为包括ALTER操作和GRANT、REVOKE操作： --向表中增加一个varchar...查看最后更新时间 通过DBA_OBJECTS视图查看对象的最后更新时间。...默认值：12295 换算成19位二进制为000 0011 0000 0000 0111 取值说明：该参数的值由19个二进制位的组合求出，这19个二进制位分别代表GaussDB (DWS)的19类数据库对象...datanode -N all -I all -c "audit_system_object=12303" 参数设置命令截图: image.png 设置成功： image.png 按照方法1中的流程创建并更新测试表
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