记录下APP的消息推送相关知识 明确推送目的，选择合适内容 触发时机 结合业务考虑用户体验 个性化推送 关注推送后的数据指标 关注推送后用户禁推和卸载应用的数据 明确推送目的，选择合适内容 推送的内容可以有以下几种...： 用户相关的主核心功能，如收到新私信、评论、点赞、收藏等 新功能推送，推出新功能，引导用户去升级 结合APP的定位，推送相对用户价值高的内容，个性化推荐感兴趣的内容，资讯类推送热点新闻等 福利信息，如优惠券...，则另一个设备的消息会自动消失，免去用户被重复打扰的情况 应用内通知，在设计功能时，虽然设置了有效时长，但仍不会在用户打开APP时立即进行应用内通知。...考虑用户的平均使用使长，若用户刚找开APP，会在某个时间内随机下发通知，不会造成用户一启动APP就看到一大堆推送的困扰 商业中，有时候会采取应用通知来补其他点位的量。...（皮肤），来增加用户的新奇感，但会疲劳 关注推送后的数据指标 推送过程每个环节的数据量 消息通过第三方推送可能折损，根据漏斗每个阶段数据的变化率采取相应的措施 若触达率太低，则要考虑是否需要更换第三方服务器
OC中给nil对象发送消息程序是否会crash？ OC想nil发送消息，是不会崩溃的。...OC的函数调用都是通过objc_msgSend进行消息发送来实现，相对于C/C++来说，操作空指针引起crash问题，objc_msgSend通过判断self来决定是否发送消息，self为nil，那么selector...向nil发消息可能会返回nil(对象)、0(基础数据类型)或0x0(id类型)，但对[NSNull null]对象发消息时，会造成crash，因为NSNull类只有一个null方法。...关于null，定义为null pointer to primitive type or absence of data，指的是一般基础数据类型为空，可以给任意指针赋值，本质是(void *)0，是C指针的字面...尽量不用null初始化OC对象，null主要针对基础数据类型。 关于NSNull，包含了唯一方法+(NSNull *)null，是一个对象，用于表示零值的单独对象。
2015年马上就要过去了，在这一年里，“大数据”相关职业在全球就业市场的情况到底如何？我们通过WANTED Analytics和福布斯杂志刚刚公布的2015年数据为大家进行一些总结。...在对过去12个月美国就业市场“大数据”相关岗位的分析中发现： 就岗位数量而言，需要“大数据”技能的岗位空缺呈现高速增长，如下图所示，其中“大数据”解决方案的销售人员、计算机系统分析师、管理分析师、IT项目经理...首先具有相关背景的本科毕业生或职业人士通过短而实用的数据分析课程，能够迅速满足相关企业的岗位空缺，因而非常抢手。...所以如果你对计算机科学感兴趣，又想在毕业后从事大数据相关岗位，你可以在本科阶段侧重于对人工智能、机器学习和数据理论的学习。...与此同时，越来越多的商学院开始开设专攻商业数据分析的本科和研究生项目，尽管不像计算机科学专业对于理工科知识有那么高的要求，但是还会 涉及一定的数据库设计、分析和编程，以及相关统计软件如Hadoop和SAS
消息相关 消息推送客户端 SGPushDemo - 消息推送客户端 Orbiter - 消息推送客户端：iOS推送通知注册。...PushDemo - 客户端消息接收消息代码，IOS开发之---- IOS8推送消息注册 ，分分钟搞定IOS远程消息推送。...消息推送服务端 javapns源代码 - 消息推送的java服务端代码，注意：DeviceToken中间不能有空格。...pushMeBaby - Mac端消息推送端代码，注意：DeviceToken中间要有空格。...通知相关 JSQNotificationObserverKit - 一款轻量，易用的通知发送及响应框架类库。
会上发布的《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》预测， 2015年我国大数据产业发展将主要有以下十大特点。...一、结合智能计算的大数据分析成为热点，包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能等相关技术结合。...大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。...二、数据科学带动多学科融合，但是数据科学作为新兴的学科，其学科基础问题体系尚不明朗，数据科学自身的发展尚未成体系。在大数据时代，随着社会的数字化程度逐步加深，越来越多的学科在数据层面趋于一致。...三、跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。大数据技术发展的目标是应用落地，因此大数据研究不能仅仅局限于计算技术本身。
，每个队列32m，每16k数据形成一批消息； sender线程专门从内存中获取数据发送到kafka集群中，这里有2个主要参数： batch.size：只有数据累加到batch.size之后，sender...异步的时候假如设置了缓存消息数量为200，但是一直没有200条数据，那么不可能会一直等下去，就会取16kb大小的数据，直接发，不够16kb也会发； 消费者消息 earliest：当分区下有已提交的offset...，这种情况提供了最小的延迟，和最弱的持久性，如果在发送途中leader异常，就会造成数据丢失，但可以保证数据不重复； 1--- 是kafka默认的消息发送确认机制，此机制是在producer发送数据成功...，不能保证数据不重复； 通常为了兼顾效率与数据安全，将acks设置为1，只让每个分区的leader确认收到消息即可，不能副本是否同步数据完毕。...，下次启动也会重复消费；生产者重复发送数据，消费者重复消费数据，这些都导致消息重复，那么避免重复也应该在消息的生产与消费来避免； 对于生产端： 每个分区使用一个单独的写入器，每当你发现一个网络错误，检查该分区中的最后一条消息
今天继续更新九大数据分析方法系列。在工作中，我们经常会问： 下雨和业绩下降有多大关系？ 销售上涨和新品上市有多大关系？ 营销投入与业绩产出有多大关系？...而相关分析，就是找出这种关系的办法。 二、什么是“相关分析” 相关分析，特指：找到两个数据指标之间的相关关系。 比如一个APP里，用户反复浏览一款商品，所以他会买吗？...直接相关不需要数据计算，通过指标梳理就能看清楚关系。 直接相关的情况下，两个指标出现同时上涨/下跌的趋势，是很好理解的。...五、相关分析的不足之处 世界上没有完美的分析方法，相关分析有两大不足之处。 不足一：相关不等于因果。 两个指标相关关系，本质上只是一条数据公式计算出来的结果，至于两个指标为啥相关？...这就是相关不等于因果的直接体现。 不足二：相关分析不能解决非量化指标问题。 很多时候，我们想找的关系不能用数据量化。比如我们想知道：旗舰店是不是比社区店更能吸引消费者。
接上文java消息队列基础和RabbitMQ相关概念 紧跟基础和相关概念后更新的高级特性，后续会更新面试专题~~ RabbitMQ高级特性 1....消息的可靠投递 在使用RabbitMQ的时候，作为消息发送方希望杜绝任何消息丢失或者投递失败场景。RabbitMQ为我们提供了两种方式用来控制消息的投递可靠性模式。...RabbitTemplate.ConfirmCallback() { /** * * @param correlationData 相关配置信息...acknowledge="manual" 因为要确认消息后才会接着处理下一批数据 不然限流就不生效了 4. TTL TTL全称Time To Live(存活时间/过期时间)。...消息追踪 在使用任何消息中间件的过程中，难免会出现某条消息异常丢失的情况。
流处理相关概念 数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据存储在表，然后对表的数据进行加工、分析。既然先存储在表中，那就会涉及到时效性概念。...如果我们处理以年，月为单位的级别的数据处理，进行统计分析，个性化推荐，那么数据的的最新日期离当前有几个甚至上月都没有问题。...但是如果我们处理的是以天为级别，或者一小时甚至更小粒度的数据处理，那么就要求数据的时效性更高了。...Analytics 流式计算，顾名思义，就是对数据流进行处理，如使用流式分析引擎如 Storm，Flink 实时处理分析数据，应用较多的场景如实时大屏、实时报表。 ...因此，用户可以复用同一个作业，来处理实时数据和历史数据。
Background 小组内使用 MQTT 协议搭建了一个聊天服务器，前天在测大消息（超过5000汉字）时，连接直接变得不可用，后续发送的消息全部都收不到回复。...难道是客户端在超长消息时没有发送？使用 tcpdump 抓了包，发现客户端正常发送，并且所有的包服务端都已经 ack，但是后续服务端没有发回响应，猜测是服务端在大消息的情况下处理失败了。...在服务端抓了下包，确认消息已经收到，但是无确认消息返回 开启线上debug，发现收到了一个 PUBLISH 类型的消息，但是消息的 class 不为 MqttPublishMessage, 且 payload...中无数据，但在 Message 中有一个报错消息 too large message: 56234 bytes Google 一下，有网友遇到了同样的问题, 虽然这个问题里 MQTT 是 C 语言的...查看 MqttDecoder, 发现 decoder 有最长 payload 限制(以下为部分代码)，启动代码里调用的是默认构造函数，因此默认最长数据为 8092 字节。
默认情况下，Kafka topic 中每条消息的默认限制为 1MB。这是因为在 Kafka 中，非常大的消息被认为是低效和反模式的。然而，有时候你可能需要往 Kafka 中发送大消息。...在本文中我们将研究在 Kafka 中处理大消息的两种方法。 选项 1：使用外部存储 将大消息（例如视频文件）发送到外部存储，在 Kafka 中只保存这些文件的引用，例如文件的 URL。...，但这还不够，我们还需要设置 replica.fetch.max.bytes=10485880（默认也是 1MB），以便大消息可以正常复制到 broker 的副本中。...如果没有修改 replica.fetch.max.bytes 参数，当往 leader replica 写入大消息时，follower replica 会因为无法复制该消息产生如下报错。...Consumer 消费者 在 consumer 端需要修改 max.partition.fetch.bytes 参数的值，以便可以消费大消息，需要确保该值大于等于 broker 上配置的 message.max.bytes
先解释下交换机和交换机类型 交换机是用来发送消息的AMQP实体。交换机拿到一个消息之后将它路由给一个或零个队列。它使用哪种路由算法是由交换机类型和被称作绑定（bindings）的规则所决定的。...换句话说，默认交换机看起来貌似能够直接将消息投递给队列，尽管技术上并没有做相关的操作。...4.如果接受到消息的Exchange没有与任何Queue绑定，则消息会被抛弃。...当消息发布到交换器时，实际上是由你所连接的信道，将消息路由键同交换器上绑定的列表进行比较，最后路由消息。...5.同样，如果Exchange没有发现能够与RoutingKey匹配的Queue，则会抛弃此消息 三大模式demo
简单来讲就是让用户的问题先经过一个提前预置的专业知识库，先检索知识库，将知识库的响应提交给大模型，让大模型总结输出，或者直接就输出了，不经过大模型总结。...为什么需要RAG 大模型在没有答案的情况下提供幻象数据，也就是胡说八道。 当用户需要特定的当前响应时，提供过时或通用的信息，模型提供的最新信息为训练模型时的数据。...图片 向量(vector)是在大语言模型、知识库交互、计算过程中的重要指标。它可以将文本和知识表示为数学向量，实现文本相似度计算、知识库检索和推理等功能。...阶段二：RerankModel擅长优化语义搜索结果和语义相关顺序精排。...参考： 什么是向量数据库_向量数据库简介_向量数据库的优势以及应用场景-腾讯云开发者社区 (tencent.com) AIGC｜人人都在说的向量数据库究竟是什么？小白也能读懂！
这说明了队列是可以用来存取消息的 总结: 消息队列指的就是将数据放置到一个队列中, 从队列一端进入, 然后从另一端流出的过程。 二、消息队列的应用场景 ?...限流削峰 具体场景： 购物网站开展秒杀活动，一般由于瞬时访问量过大，服务器接收过大，会导致流量暴增，相关系统无法处理请求甚至崩溃。...而加入消息队列后，系统可以从消息队列中取数据，相当于消息队列做了一次缓冲。 ?...kafka 消息保留在磁盘上，并在集群内复制以防止数据丢失。kafka构建在 zookeeper 同步服务之上。它与 apache 和 spark 非常好的集成，应用于实时流式数据分析。...来源： https://blog.csdn.net/xiaoweite1/article/details/119272472 “IT大咖说”欢迎广大技术人员投稿，投稿邮箱：aliang@itdks.com
生产者不需要在消费者消费该消息期间处于运行状态，消费者也同样不需要在消息发送时处于运行状态，即消息的生产者和消费者是完全解耦的。 每一个成功处理的消息都由消息消费者签收。...Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）流数据。...支持 Hadoop 数据并行加载。 大数据开发中大家可能会经常接触 Kafka，Java 开发中也会接触，但是相对来说可能接触的少一些。...2.5 ZeroMQ ZeroMQ 号称最快的消息队列系统，它专门为高吞吐量/低延迟的场景开发，在金融界的应用中经常使用，偏重于实时数据通信场景。...ZeroMQ 的特性： 无锁的队列模型：对于跨线程间的交互（用户端和 session）之间的数据交换通道 pipe，采用无锁的队列算法 CAS，在 pipe 的两端注册有异步事件，在读或者写消息到 pipe
接上一篇文章大模型相关技术-初识RAG-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)，我们已经对RAG（搜索增强）有了一定的了解，知道了为什么需要RAG和RAG的技术基石，本篇我们将详细学习一下...下面将结合分词技术，详细解释大模型中Embedding入技术。分词技术分词是将连续的文本序列分割成一个个独立的词汇单元的过程。...在大模型中，Embedding通常是模型的第一层，负责将输入的文本数据转换为可供后续层处理的数值形式。
---- 相关概念 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/streaming...，然后我们基于这个数据流建立了一张表，再编写SQL语句查询数据，进行处理。...例如：针对UPDATE，我们用两个操作来表达，[DELETE] 数据+ [INSERT]数据。也就是先把之前的数据删除，然后再插入一条新的数据。...Retract流有几种类型的事件类型： ADD MESSAGE：这种消息对应的就是INSERT操作。 RETRACT MESSAGE：直译过来叫取消消息。这种消息对应的就是DELETE操作。...它同样有两种类型的消息： UPSERT MESSAGE：这种消息可以表示要对外部系统进行Update或者INSERT操作 DELETE MESSAGE：这种消息表示DELETE操作。
kafka消息存储及查询机制原理 一、Kafka数据存储机制 segment段中有两个核心的文件一个是log,一个是index。...通过下图中的数据，可以看到一个segment段差不多会存储70万条数据。...二、Kafka数据查询机制 需求1: 读取 offset=368776 的message消息数据, 数据集如下 第一步: 确定segment段 第二步: 通过segment file 查找 message...寻找的步骤总结 确定数据所在的segment段, 所以可以推断 368776 这条数据在第二个segment段中 在这个段中, 先去查询 index文件, 从中找到 368776 消息在log文件具体的物理偏移量位置...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨
前言 先简单介绍下我们的使用场景，线上5台Broker节点的kafka承接了所有binlog订阅的数据，用于Flink组件接收数据做数据中台的原始数据。...昨儿开发反馈，线上的binlog大量报错，都是kafka的异常，而且都是同一条topic抛的错，特征也很明显，发送的消息体非常大，主观判断肯定是写入大消息导致的超时了，异常详情如下： thread:...后面查找相关的错误日志，发现所有的TimeoutException集中在几乎同一时刻，经查明，是因为业务批量导入了数据到mysql中，造成binlog消息突然增加，高并发的往kafka写大消息导致Borker...，日志打印真的是门艺术，在这个方面，Spring框架和Dubbo以及Apollo配置中心框架就是日志打印的典范，不管发生什么异常，日志里都会输出详细的上下文环境，异常的原因，建议的解决方法，如果涉及到相关的配置...反观kafka client的这条TimeoutException就显的信息量有点过少了，如果能把相关的配置信息和排查的方向写明会更好。
算法使用方法在每个算法中给出了3大类型，主算法程序，调用程序，输入数据，调用方法如下： 将需要数据的测试数据转化成与给定的输入格式相同，然后以Client类的测试程序调用方式进行使用。...18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学。...给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。...支持向量机算法是一种对线性和非线性数据进行分类的方法，非线性数据进行分类的时候可以通过核函数转为线性的情况再处理。其中的一个关键的步骤是搜索最大边缘超平面。详细介绍链接 EM 期望最大化算法。...详细介绍链接 BIRCH BIRCH算法利用构建CF聚类特征树作为算法的核心，通过树的形式，BIRCH算法扫描数据库，在内存中建立一棵初始的CF-树，可以看做数据的多层压缩。
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