若之前未使用过VPC，日志(CLS)，存储(COS)这些组件，需要先进行创建。 VPC及子网需要和下面的PG集群使用同一个，否则需要手动打通（如对等连接）。...然后在作业的【开发调试】->【作业参数】里面添加必要的connector，如jdbc connector。 [作业参数] 2.2 创建Source端 此处选择Datagen来随机生成一些数据。...- 序列的起始值 'fields.f_sequence.end'='10000', -- 序列的终止值 'fields.f_random.kind'='random', -...-- 可选参数, 表示每批数据的最大缓存条数, 默认值是 5000 'sink.buffer-flush.interval' = '2s', -- 可选参数, 表示每批数据的刷新周期, 默认值是...我在此处只做了简单的数据插入，没有进行复杂计算。
若之前未使用过 VPC，日志(CLS)，存储(COS)这些组件，需要先进行创建。 VPC及子网需要和下面的PG集群使用同一个，否则需要手动打通（如对等连接）。...1.11 以下版本需在作业的【开发调试】->【作业参数】里面添加必要的 connector，如 jdbc connector。当前版本兼容了 1.13 Flink 无需手动添加 connector。...- 序列的起始值 'fields.f_sequence.end'='10000', -- 序列的终止值 'fields.f_random.kind'='random', -...-- 可选参数, 表示每批数据的最大缓存条数, 默认值是 5000 'sink.buffer-flush.interval' = '2s', -- 可选参数, 表示每批数据的刷新周期, 默认值是...我在此处只做了简单的数据插入，没有进行复杂计算。
二、需求澄清 粉丝的问题来源于实际的需求，她现在想要使用Python批量筛选上千个Excel文件中的某一行数据并另存为新Excel文件，如果是正常操作的话，肯定是挨个点击进去Excel文件，然后CTRL...+F找到满足筛选条件的数据，之后复制对应的那一行，然后放到新建的Excel文件中去。...肯定就需要消耗大量的时间和精力了。估计一天都不一定完成的了。 这里使用Python进行批量实现，流程下来，1分钟不到搞定！这里装X了，其实码代码还是需要点时间的，狗头保命！...下面这个代码是初始代码，可以实现的是筛选出来的每一行都另存为新文件，100个文件就存100个文件了。代码如下： import pandas as pd import os path = r"....后来在【猫药师Kelly】的指导下，还写了一个新的代码，也是可以的，思路和上面的差不多，代码如下所示： import pandas as pd import os path = r".
一、前言 前几天在帮助粉丝解决问题的时候，遇到一个简单的小需求，这里拿出来跟大家一起分享，后面再次遇到的时候，可以从这里得到灵感。...昨天给大家分享了使用Python批量筛选上千个Excel文件中的某一行数据并另存为新Excel文件(上篇)，今天继续给大家分享下篇。 二、需求澄清 需求澄清这里不再赘述了，感兴趣的小伙伴请看上篇。...三、实现过程 这里的思路和上篇稍微有点不同。鉴于文件夹下的Excel格式都是一致的，这里实现的思路是先将所有的Excel进行合并，之后再来筛选，也是可以的。...手把手教你4种方法用Python批量实现多Excel多Sheet合并、盘点4种使用Python批量合并同一文件夹内所有子文件夹下的Excel文件内所有Sheet数据、补充篇：盘点6种使用Python批量合并同一文件夹内所有子文件夹下的...") df1 = df[df['id'] == '58666'] df1.to_excel('res.xlsx') 最后实现的效果如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。
专门用于收集、存储、处理和可视化时间序列数据的平台。 时间序列数据是按时间顺序索引的数据点序列。数据点通常由同一来源的连续测量组成，用于跟踪随时间的变化。...这意味着底层数据平台需要发展以应对新的工作负载的挑战，以及更多的数据点、数据源、监控维度、控制策略和精度更高的实时响应，对下一代时序中台提出了更高的要求 图片 时间序列数据的示例包括： 工业传感器数据...也就是类似于关系型数据库中的行 Tags（键值对）：其值不同，但不经常更改。标签用于存储每个点的元数据 - 例如，用于识别数据源（如主机、位置、站点等）的东西。...4、与MySQL的性能对比 4.1、单线程插入查询对比 批量插入，每批1万条 图片 配置： CPU：16 Intel(R) Xeon(R) Silver 4110 CPU @ 2.10GHz 内存：...docker-compose构建 也可以把容器的启动信息使用docker compose构建好，下次启动只需要一行命令就可以了 新建 docker-compose.yml version: '3' services
(1.1) 使用Statement 批量插入 public void batchInsertJdbc1() throws Exception { DataSource ds = (DataSource...mybatis 批量插入 ， 速度超快 分批插入，每批1000行 public void batchInsert( List list ) { int len = list.size...batchInsert( List list ) { this.insert( "cn.demo.dao.IUserDao.batchInsert", list ); } id...UserPO> list ) throws Exception { log.info( this.getClass() + " batchInsertJdbc3" ); /* * 新获取一个模式为...BATCH，自动提交为false的session * 如果自动提交设置为true,将无法控制提交的条数，改为最后统一提交，可能导致内存溢出 */ SqlSession session
在新的项目中平衡使用现代 C++特性和传统编程方法是一个重要的问题。以下是一些建议来确保代码的可读性和可维护性： 了解现代 C++特性：首先，你需要了解现代 C++特性的概念、语法和用法。...阅读和学习关于模板元编程、概念等特性的相关资料，如C++标准文档、书籍或在线教程。 明确项目需求：在决定使用哪些特性之前，你需要了解项目的需求和目标。...确定项目是否需要使用模板元编程或概念等特性，以及它们是否能够提供明显的优势。 可读性优先：尽量保持代码的可读性。使用现代 C++特性时，要考虑到其他开发人员的理解和维护代码的需要。...选择简洁和清晰的代码风格，并注释解释复杂的部分。 遵循最佳实践：了解并遵循现代 C++的最佳实践，如使用类型推断、避免不必要的复制、使用 RAII 等。...团队合作：确保整个团队对使用现代 C++特性的理解和使用方法达成一致。促进团队成员之间的交流和知识共享，以便确保代码的一致性和可维护性。
使用StreamingContext中【getActiveOrCreate】方法构建StreamingContext实例对象，方法声明如下： 若Application为首次重启，将创建一个新的StreamingContext...unbound table无界表，到达流的每个数据项就像是表中的一个新行被附加到无边界的表中，用静态结构化数据的批处理查询方式进行流计算。...以词频统计WordCount案例，Structured Streaming实时处理数据的示意图如下，各行含义： 第一行、表示从TCP Socket不断接收数据，使用【nc -lk 9999】； ...第二行、表示时间轴，每隔1秒进行一次数据处理； 第三行、可以看成是“input unbound table"，当有新数据到达时追加到表中； 第四行、最终的wordCounts是结果表，新数据到达后触发查询...Query，输出的结果； 第五行、当有新的数据到达时，Spark会执行“增量"查询，并更新结果集；该示例设置为CompleteMode，因此每次都将所有数据输出到控制台； 使用Structured
1.锁机制的影响MySQL的InnoDB引擎在更新时会对受影响的行加锁（行级锁）。 若单次更新10万行，锁会持续到整个事务提交，期间其他事务访问相同行时会被阻塞。...二、分批次更新的核心方法通过将大更新拆分为多个小事务，每批次处理少量数据，缩短单次锁持有时间。以下是两种实用方案： 方法1：基于主键范围的批次更新原理：按主键ID分段执行，每次更新限定ID范围。...每批次完成后COMMIT释放锁，其他事务可插入执行。 方法2：使用LIMIT分页更新原理：通过LIMIT控制单次更新行数，循环直到无数据可更新。...需搭配ORDER BY确保分页稳定性（例如ORDER BY id）。 三、关键注意事项1.事务隔离级别推荐使用READ COMMITTED级别，避免长事务导致的锁范围扩大。...：一次历史数据归档案例：undefined未使用临时表时500万行更新耗时120分钟，采用临时表分批次后缩短至23分钟，undefined关键优化点：在临时表的status字段添加索引 场景3：大批量
使用StreamingContext中【getActiveOrCreate】方法构建StreamingContext实例对象，方法声明如下： 若Application为首次重启，将创建一个新的StreamingContext...unbound table无界表，到达流的每个数据项就像是表中的一个新行被附加到无边界的表中，用静态结构化数据的批处理查询方式进行流计算。...以词频统计WordCount案例，Structured Streaming实时处理数据的示意图如下，各行含义： 第一行、表示从TCP Socket不断接收数据，使用【nc -lk 9999】； 第二行...、表示时间轴，每隔1秒进行一次数据处理； 第三行、可以看成是“input unbound table"，当有新数据到达时追加到表中； 第四行、最终的wordCounts是结果表，新数据到达后触发查询Query...，输出的结果； 第五行、当有新的数据到达时，Spark会执行“增量"查询，并更新结果集；该示例设置为CompleteMode，因此每次都将所有数据输出到控制台； 使用Structured Streaming
如下图所示：将流式数据按照【X seconds】划分很多批次Batch，每个Batch数据封装到RDD中进行处理分析，最后每批次数据进行输出。...DStream = Seq[RDD] DStream相当于一个序列（集合），里面存储的数据类型为RDD（Streaming按照时间间隔划分流式数据） 对DStream的数据进行操作也是按照RDD为单位进行的...) 4）、每一行最后一个RDD则表示每一个Batch Size所产生的中间结果RDD Spark Streaming将流式计算分解成多个Spark Job，对于每一时间段数据的处理都会经过Spark...，主要分为两大类： Transformation 大多数和RDD中的类似，有一些特殊的针对特定类型应用使用的函数，比如updateStateByKey状态函数、window窗口函数等，后续具体结合案例讲解...的DStream元素并返回一个新的DStream union(otherStream) 将源DStream和输入参数为otherDStream的元素合并，并返回一个新的DStream. reduceByKey
行ID是一个6字节的字段，在插入新行时单调地增加。因此，按行ID排序的行在物理上是按插入顺序排列的。...我之前假设这意味着将使用一个不可见的列和用于实现auto_increment的相同序列生成代码(它本身存在一些可伸缩性问题)。然而，实际上它们是完全不同的实现。...手册没有提到的是，所有使用这样的ROW_ID列的表共享相同的全局序列计数器(手册上说“单调递增”，但没有澄清)，这是数据字典的一部分。...所有行ID的最大使用值(从技术上说，是下一个要使用的ID)存储在第7页(类型SYS)的系统表空间(例如ibdata1)中，在数据字典头(字段DICT_HDR_ROW_ID)中。...在具有隐式键的多个表中并行插入可能会受到性能限制，因为它将在共享互斥锁和共享计数器变量的缓存争用上序列化。
使用Promise队列控制请求并发（如最大并发数5）：// 使用p-limit库控制并发import pLimit from 'p-limit';const limit = pLimit(5); //...* * @param {string[]} urls - 需要获取的URL地址数组 * @param {number} [batchSize=5] - 每批次并发请求的数量，默认值为5 * @returns...三、新零售行业的最佳实践3.1 分层并发控制策略场景前端方案后端配合秒杀抢购按钮防抖 + Promise队列（最大并发5）Redis分布式锁 + Lua原子扣减库存数据批量处理分批次请求（每批5-10个...请求去重：使用缓存拦截重复请求（如axios拦截器+Map存储指纹）：// axios请求去重示例/** * axios请求拦截器 - 实现重复请求取消功能 * * 该拦截器通过创建请求唯一标识，检测并复用相同请求的...检查是否存在相同key的pending请求。若存在则返回已创建的Promise对象。若不存在则发起新请求并缓存Promise。 请求完成后自动清理缓存。
、SQLite和MySql也是支持的，不过Oracle需要使用Orace.DataAccess驱动，今天就贴出几种数据库的批量插入解决方法。...的批量插入很简单，使用SqlBulkCopy就可以，以下是该类的实现： /// /// 为 System.Data.SqlClient 提供的用于批量操作的方法。...，使用事务在性能上会有一定的影响，如果要使用事务，可以设置SqlBulkCopyOptions.UseInternalTransaction。...，就是将DataTable转为数组的数组表示，即object[][]，前数组的上标是列的个数，后数组是行的个数，因此循环Columns将后数组作为Parameter的值，也就是说，参数的值是一个数组。...五、测试 接下来写一个测试用例来看一下使用批量插入的效果。
为了保证数据不重复插入，Doris采用label标记每批数据的导入，并采用两阶段提交来保证数据导入的事务性，要么全部成功，要么全部失败。...事件表根据天级别分区，分桶字段使用了日志id字段（实际上是一个随机产生的md5），其hash值能够保证分桶之间数据均匀分布，避免数据倾斜导致的写入和查询问题。...，若为中间输出的数据类型为复杂数据类型时，则还需要实现Serialize函数，在Shuffle过程中对中间类型进行序列化，并在Merge函数中对该类型进行反序列化。...针对以上需求，我们首先定义了函数retention_info，输入是每个用户的行为信息，然后以每个用户的id为key进行分组，生成每个用户在指定时间内的每个时间单元（如天，周，月等）的留存信息，然后定义函数...另一种是分区表，如事件表，这类表一般单表数据规模都比较大，在设计上，我们以时间字段为分区键，需要每天增加为表添加新的分区，使得实时的数据能够成功地导入当天的分区，并且需要及时地删掉过期的分区。
"的view bean，然后用该view渲染模型中的数据，该ViewResolver的使用场景不多，因为我们一般倾向于将Controller与View解耦合。...-- MapperScannerConfigurer 定义 --> MyBatis的使用应该重点关注SQL语句的位置，即SqlSessionFactionBean如何为DAO创建代理、如何找到对应的SQL...，避免全表扫描 保证逻辑正确； 减少数据库查询次数； 增大分批查询的每批数量（也不是越大越好），MySQL一般在1000左右是最佳数据； 利用多表连接查询，不同情况下应该用不同的连接查询，参考SQL的几种连接...：内连接、左联接、右连接、全连接、交叉连接 简化SQL语句，尽量将复杂SQL用内存操作代替； MyBatis的insert语句，如何返回刚刚插入的记录的主键？...通过语句，根据官方文档：“keyProperty表示selectKey语句应该设置的目标属性。”例子如下所示，该语句的执行结果，将会把新插入记录的id值赋值给bean对象。
避坑案例：线程池滥用引发的血案 某团队用100个线程并发插入新库，结果目标库死锁频发。 最后发现是主键冲突导致——批处理必须兼顾顺序和扰动。...), maxId, batchSize ); if (users.isEmpty()) { break; } // 批量插入新库...); maxId = users.get(users.size()-1).getId(); } 避坑指南： 每批取递增ID而不是OFFSET，避免越往后扫描越慢...我们这里考虑使用异步双写。...即便做好万全准备，也要设想失败场景的回滚方案——迁移如跳伞，备份伞必须备好。
CNN-LSTMs是为视觉时间序列预测问题和从图像序列（如视频）生成文本描述的应用而开发的。...Conv2D将读取2×2个特征图中的图像，并输出一个新的10×10特征图解释。MaxPooling2D使用2×2的最大池化，将输出减少到5×5。...这个问题涉及到一系列帧的生成。在每个图像中，从左到右或从右到左画一条线。每一帧显示一行的一个像素的扩展。模型的任务是在帧序列中对这条线是向左移动还是向右移动进行分类。...from numpy import zeros frame = zeros((10,10)) 为该行的第一步选择行。使用randint()函数来选择0到9之间的一致随机整数。...将它限制在沿着(左或右)的下一列中，并在同一行中，即上面的行或下面的行。通过图像的边界来限制移动，例如，在第0行以下或第9行以上没有移动。
1.背景 先前，在计算机视觉领域，研究人员已经展示了迁移学习的价值——在已知任务上「预训练」神经网络模型，例如 ImageNet，然后进行微调——使用训练好的神经网络作为新的特定目的模型。...BERT就是先用Masked Language Model+Next Sentence Prediction两个任务做预训练，之后遇到新的任务时(如机器问答、NER)再微调： 2....为了帮助模型区分训练中的两个句子是否是顺序的，输入在进入模型之前按以下方式处理： 在第一个句子的开头插入一个 「[CLS]」 标记，在每个句子的末尾插入一个 「[SEP]」 标记。...SQuAD v1.1）中，会收到一个关于文本序列的问题，并需要在序列中标记答案。...使用 BERT，可以通过学习标记答案开始和结束的两个额外向量来训练问答模型。 （3）在命名实体识别 (NER) 中，接收文本序列，并需要标记文本中出现的各种类型的实体（人、组织、日期等）。
Insert Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的，但可以更改位置参数，将新列添加到任何位置。...，则 loc=0 column: 给插入的列取名，如 column='新的一列' value：新列的值，数字、array、series等都可以 allow_duplicates: 是否允许列名重复，选择...Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复 接着用前面的df： 在第三列的位置插入新列： #新列的值 new_col = np.random.randn(10) #在第三列位置插入新列，从0开始计算...比如有一个序列[1,7,5,3]，使用rank从小到大排名后，返回[1,4,3,2]，这就是前面那个序列每个值的排名位置。...如果未指定, 请使用未设置为id_vars的所有列 var_name [scalar]：指代用于”变量”列的名称。
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