因此，今天小编就来讲下，在直播平台开发中，用到的数据库技术都有哪些？...timg.jpg 三、Redis 这也是在直播平台开发过程中经常用到的数据库，Redis是一个开源的、先进的key-value存储系统，可用于构建高性能、可扩展的Web应用程序，支持复杂的数据结构，具有丰富的使用场景...四、HBase HBase是一个分布式的、面向列的、高性能、高可靠性、可伸缩的开源数据库，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。...它旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它的本质是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品。其特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。...而且它支持的数据结构非常松散，模式自由，因此可以存储比较复杂的数据类型。 以上，就是在直播平台开发中，常用到的数据库技术。如果您对直播平台开发项目感兴趣，欢迎给小编留言。
前面说到，Spartacus是基于现代Web开发技术打造而成的一个Storefront开发框架，因此涉及到的技术栈都是目前前端开发普遍使用的一些比较成熟的技术。...[1240] Angular：由Google维护的一款web前端开发框架，采用了大量有十几二十年历史的成熟技术，比如依赖注入、接口、注解等等，同时也是一款与时俱进的框架，比如对TypeScript的支持...Rxjs的核心是Observable(可观察对象），封装了Spartacus从Commerce读取业务数据的异步操作。...通过Rxjs提供的施加在可观察对象上的各种操作符，Spartacus可以灵活地控制异步读取Commerce业务数据的时序。 Ngrx: Angular里一种优雅的管理应用状态的库。...Angular和其他主流的前端框架一样遵循组件化开发的标准，组件之间通信基本都是单向数据流：父组件通过属性绑定把数据传递给子组件，子组件如果想要修改传入的数据，必须通过事件回调同父组件通信。
机器学习技术的发展 要聊ChatGPT用到的机器学习技术，我们不得不回顾一下机器学习技术的发展。因为，ChatGPT用到的技术不是完全从零的发明，它也是站在巨人的肩膀上发展起来的。...LDA利用方差分析的思想，试图将高维数据分开。这后来演化为一类基础的机器学习技术要解决的问题，即分类问题。...从ChatGPT使用数据的方式来看，可以认为是使用了大量的无监督数据，加上少量的有监督的数据。所以，可以认为ChatGPT是一个半监督的机器学习技术。...从这个趋势来看，Transformer有着要统一所有模型结构的势头。 ChatGPT技术概览 有了前面的了解，终于轮到ChatGPT出场了。 ChatGPT用到了哪些技术呢？...值得注意的是，ChatGPT用到的核心技术其实并非原创，其核心模型结构Transformer来自于Google的研究成果。
前面说到，Spartacus是基于现代Web开发技术打造而成的一个Storefront开发框架，因此涉及到的技术栈都是目前前端开发普遍使用的一些比较成熟的技术。 ?...Angular：由Google维护的一款web前端开发框架，采用了大量有十几二十年历史的成熟技术，比如依赖注入、接口、注解等等，同时也是一款与时俱进的框架，比如对TypeScript的支持，跟RxJS的深度整合...Rxjs的核心是Observable(可观察对象），封装了Spartacus从Commerce读取业务数据的异步操作。...通过Rxjs提供的施加在可观察对象上的各种操作符，Spartacus可以灵活地控制异步读取Commerce业务数据的时序。 Ngrx: Angular里一种优雅的管理应用状态的库。...Angular和其他主流的前端框架一样遵循组件化开发的标准，组件之间通信基本都是单向数据流：父组件通过属性绑定把数据传递给子组件，子组件如果想要修改传入的数据，必须通过事件回调同父组件通信。
1588v2协议的授时技术原理都很清楚，以太网从10兆到100兆提升以后发现定时能力不足就做了NTP，我们电脑里的时间都是通过NTP协议来获取的。...未来如果有窄波聚合的需求，聚合不是主网的聚合，只是部分区域的，针对部分区域可以用NTP时间服务器，现在新的双频接收技术，通过卫星的两个频点去接收，这样来算对流层更精确一些，恢复的时间更精准一些。...在使用双模卫星作为参考时钟时，SYN2401型PTP精密主时钟跟踪UTC的精度优于100ns，可通过以太网提供百纳秒级的时间信号源。 随着无线技术的发展，同步肯定是越来越重要的。...如果不能保证这种严格的同步，可能会对行业应用带来很大的影响，因为现在还没有真正去试，影响到底怎么样还没有数据，比如车联网、智能驾驶。...单纯依赖GPS存在潜在的政治安全风险，同时针对5G超高精度的时间同步需求，当卫星失效时，基站的守时性能并不乐观，需考虑基于地面链路传递的1588V2技术，还有一些新的技术我们也要跟踪。
前言 https://beta.reactjs.org React 的新的文档已经 完成了 70 % 并且呼吁社区进行翻译工作。...新的文档采用了全新的架构 next.js + Tailwind CSS ,改版后的文档界面有种焕然一新的感觉，支持暗黑模式，我们可以在线学习，并且写代码，采用了这种所见即所得的形式，大大降低了学习者的成本...，我也被这种形式所深深吸引，那么这种所见即所得的形式是如何实现的呢？...基本介绍 新文档地址在 https://github.com/reactjs/reactjs.org/ 中的 beta 目录下，外层代码是目前的文档代码，那么我们可以直接 git clone 并且拷贝...希望这篇文章对大家有所帮助，也可以参考我往期的文章或者在评论区交流你的想法和心得，欢迎一起探索前端。
/ join的时候用到了相同的key，这个时候由于数据源和shuffle的key是一样的，所以可以把原来需要两个job分别处理的地方合成一个job处理。...这其中没有列存储的一些关键特性，而这些特性在以前的列式数据库中（比如我以前用过的Infobright）早已用到。...0x06 其他 到这里为止，已经从上到下顺了一遍各个层面用到的技术，当然SQL on Hadoop本身就相当复杂，涉及到方方面面，时间精力有限不可能一一去琢磨。...比如其他一些具有技术复杂度的功能有： 多数据源查询：Presto支持从mysql，cassandra，甚至kafka中去读取数据，这就大大减少了数据整合时间，不需要放到HDFS里才能查询。...毕竟相比已经比较成熟的关系数据库，分布式环境下需要解决的问题更多，未来一定还会出现很多精彩的技术实践，让我们在海量数据中更快更方便的查到想要的数据。 ——END——
几年前，Deron Ohlarik写了两篇有关地平线剔除的出色文章。 此后，我们对他的技术进行了扩展，我想在这里分享。...尽管它仅适用于地形图之类的静态数据，但我们发现它非常有用，因为它比以前的技术更快，更准确。 精度的提高来自对地球的椭球模型的视界剔除，而不是球面近似。...我首先要提到，这项技术的功劳完全归功于我的同事弗兰克·斯通纳（Frank Stoner）。 我所做的唯一贡献就是在他做了艰辛的工作后，在Cesium中实现了它，并在此处进行了编写。...我们的新技术仅限于针对椭球体选出一个点，因此我们假设此“遮挡点”已被计算出来。 有关如何完成此操作的详细信息，请参见后续博客文章。...预览 使用这种技术在Cesium中进行地形剔除，与我们之前使用最小半径边界球剔除的技术相比，我们可以避免绘制大约15%的瓦片，否则我们会在普通场景中绘制。
大数据已然成为当今热门的技术之一，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点受欢迎的十大开源的大数据技术。 ?...1.Hadoop——高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。...基于其工作流式的编程理念，NiFi非常易于使用、强大、可靠、高可配置。两个最重要的特性是其强大的用户界面和良好的数据回溯工具。堪称大数据工具箱里的瑞士军刀。 ?...它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中的大规模数据的机制。...5.Kafka——Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据。它已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的最佳选择。
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。...但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。...从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统计软件像是Matlab或SAS的另一种选择。 但是在过去几年来，它的身价大翻转，变成了资料科学界眼中的宝。...R的好处在于它简单易上手，透过R，你可以从复杂的数据集中筛选你要的数据，从复杂的模型函数中操作数据，建立井然有序的图表来呈现数字，这些都只需要几行程序代码就可以了，打个比方，它就像是好动版本的Excel...Hadoop为处理一批批数据处理，发展以Java为基础的架构关键；相较于其他处理工具，Hadoop慢许多，但是无比的准确和可被后端数据库分析广泛使用。
环境配置 对于你要编写的大多数工程或者脚本，建议读者们最好将所有的依赖放在同一个位置（除了有些在特殊工程中才用到的依赖）。...为了满足上述要求，需要用到一个叫virtualenv的工具（Python3.3已经包括该工具），这个工具有一个简洁的功能，就是在不打乱全局环境的基础上，为你的Python工程生成独立的环境，生成新环境的方法如下...另一个包装器是sendall方法，有些数据只有当所有给定数据都被发出，或者有错误发生才能在线路中传输，而sendall方法可以尝试重传这些数据。...当开发与服务或者文件交互的脚本时，你经常会发现需要将数据转换为不同格式或者编码。...模式）、格式化字符串开发（普通数据馈送以及产生的格式化字符串）、跳转组合（基于ropgadget解析elf二进制以及提供生成简单跳转组合调用的包装器）和不同传输通道的全部API（称作管道）。
环境配置 对于你要编写的大多数工程或者脚本，建议读者们最好将所有的依赖放在同一个位置（除了有些在特殊工程中才用到的依赖）。...为了满足上述要求，需要用到一个叫virtualenv的工具（Python3.3已经包括该工具），这个工具有一个简洁的功能，就是在不打乱全局环境的基础上，为你的Python工程生成独立的环境： # 生成新环境的方法如下...另一个包装器是sendall方法，有些数据只有当所有给定数据都被发出，或者有错误发生才能在线路中传输，而sendall方法可以尝试重传这些数据。...二进制操作或编码 当开发与服务或者文件交互的脚本时，你经常会发现需要将数据转换为不同格式或者编码。在Python2.x版本中，通常使用encode或者decode方法将字符串在不同格式之间转换。...模式）、格式化字符串开发（普通数据馈送以及产生的格式化字符串）、跳转组合（基于ropgadget解析elf二进制以及提供生成简单跳转组合调用的包装器）和不同传输通道的全部API（称作管道）。
五大最核心的大数据技术 大数据技术有5个核心部分，分别是数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化。关于这5个核心部分都有哪些核心技术？ 一起来了解一下吧 ?...预测分析 预测分析是一种数据挖掘方案，可在结构化和非结构化数据中使用算法和技术,进行预测、预报和模拟。许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型并发布预测模型来提高业务水平或者避免风险。...随着web2.0的兴起，传统的关系数据库在应付超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站遇到很多问题，而NoSQL数据库解决了大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，对于解决大数据应用难题很有帮助...数据可视化 数据可视化是成为研究数据展示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。目前正在飞速发展的虚拟现实技术也是以图形图像的可视化技术为依托的数据可视化技术。...它包含信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，认知系统专门获取海量的不同类型的数据，根据信息进行推论，从自身与数据、与人们的交互中学习。
如果把一套软件系统比喻成人体的话，数据库就相当于人体的大脑部分。因为数据库本身的定义就是“存放数据的仓库”，而对于网校系统来说，它需要存储大量的视频、语音、图文、用户资料等，并且可以灵活的调用。...因此，今天小编就来讲下，在网校系统源码开发中，可能用到的数据库技术都有哪些？...三、Redis 这也是在网校系统源码开发过程中经常用到的数据库，Redis是一个开源的、先进的key-value存储系统，可用于构建高性能、可扩展的Web应用程序，支持复杂的数据结构，具有丰富的使用场景...四、HBase HBase是一个分布式的、面向列的、高性能、高可靠性、可伸缩的开源数据库，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。...以上，就是网校系统源码开发中，可能会用到的数据库技术。 声明：以上内容为作者本人原创，未经作者本人同意，禁止转载，否则将追究相关法律责任。
在日常工作中，我用到的技术，这里做一个简单的梳理 不管是查看系统日志还是自动化测试平台部署，都在linux上，所以shell成为了最常用的技术 最近两年在团队中实践"测试即代码"的理念，用于培养业务团队的自动化能力...，选择的编程语言为Python，为了确保语言版本一致，选用Python3 在实践“测试即代码”过程中，为了确保整个团队有持续的交付，基于Jenkins 2.X的核心特色：pipeline 实现每周交付，...所以Groovy也成了常用的技术 虽然在自动化测试过程尽量不做UI级，但有些特定的辅助工具，依旧基于UI操作方式会更好，所以对HTML、CSS、Javascript的掌握也成了基本功 当然了，SQL是必须的...，查数据、分析、提取等等都得掌握 上述仅涉及基本的语言，未提及任何库！！！...总体而言，技术的选择和应用，不仅仅基于个人的爱好，更多的是考虑到团队的整体情况而定。 在库方面的选择 学习方面以标准库为主，应用方面以基于标准库扩展或是与标准库有相关理念的第三方库为主。
再次，这里介绍的技术完全归功于Frank Stoner。 让我们来看看我们的情况。和以前一样，我们通过将每个分量 X、Y和Z乘以沿该轴的椭球半径的倒数，将所有坐标转换到椭球尺度空间。 ?...围绕地形图块的边界球的中心显示为点C。边界球不是缩放空间中的球体，但这与我们无关，因为我们将只使用它的中心。...首先，我们任意决定我们的地平线遮挡点将位于这条中心线OC的某个位置，OC是从地球中心到地形图块边界球中心的向量。我们只需要计算它沿该向量的距离。点V是地形图块中的一个顶点。...在虚线上，与中心线的交点出现在点V之前，所以它会比另一个交点更靠近椭球的中心，我们不需要关心它。如果点V是地形图块中的唯一顶点，那么此图中的点P将是我们的地平线遮挡点。...在标记角α和β之后，通过简单的三角形角的知识，我们可以通过他们表达其他的角。
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