如果您负责管理数据库服务器，则可能需要不时运行查询并仔细检查它。...虽然您可以从MySQL/MariaDB Shell执行此操作，但此技巧将使您可以直接使用Linux命令行执行MySQL/MariaDB查询，并将输出保存到文件中以供以后检查（这在查询返回时特别有用。...让我们来看一些直接从命令行运行查询的简单示例，然后再转向更高级的查询。...VARCHAR(100) NOT NULL, idc_author VARCHAR(40) NOT NULL, submissoin_date DATE, PRIMARY KEY (idc_id));" 查询下表建好没有...idc_author varchar(40) NO NULL submissoin_date date YES NULL 使用纯文本文件的查询结果
那么，有一个有趣的问题可以思考一下： 不使用Tensorflow等框架，只有Numpy的话，你该如何构建RNN？ 没有头绪也不用担心。这里便有一项教程：使用Numpy从头构建用于NLP领域的RNN。...为了展示从输入到输出的情况，我们先随机初始化每个单词的词嵌入。...正如所知，ground_truth output(y)的形式是[0，0，….，1，…0]和predicted_output(y^hat)是[0.34，0.03，……，0.45]的形式，我们需要损失是单个值来从它推断总损失...实际上，这意味着从激活节点的角度来看这个变化（误差）值。 类似地，a相对于z的变化表示为da/dz，z相对于w的变化表示为dw/dz。 最终，我们关心的是权重的变化（误差）有多大。...而由于权重与Cost之间没有直接关系，因此期间各个相对的变化值可以直接相乘（如上式所示）。 RNN的反向传播 由于RNN中存在三个权重，因此我们需要三个梯度。
// 设定kafkaConsumer对应的客户端id props.put(ConsumerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, CLIENTID); // 消费者从broker...kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("test1","test2","...")); 2、订阅分区消费者还可以直接订阅某些主题的特定分区，在KafkaConsumer...比如需要订阅 test 主题分区编号为 0 的分区，示例如下： kafkaConsumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition("test", 0))); Kafka...提供了一个计算主题分区的方法：partitionsFor() ，该方法可以查询指定主题的元数据信息。...，此类的主要结构如下：现在，通过 partitionFor() 方法的协助，我们可以通过 assign() 方法来实现订阅主题（全部分区）的功能，示例代码参考如下： 3、如何取消订阅 既然有订阅，那么就有取消订阅
详细的流程步骤请参考《 如何用Python做词云 》一文。 从微信公众平台爬来的datascience.csv文件，请从 这里 下载。你可以用Excel打开，看看下载是否完整和正确。 ?...因为一来处理时间太长，二来那些很不常用的词汇对我们的主题抽取意义不大。所以这里做了个限定，只从文本中提取1000个最重要的特征关键词，然后停止。...剩下的几个主题可以如何归纳？作为思考题，留给你花时间想一想吧。 到这里，LDA已经成功帮我们完成了主题抽取。但是我知道你不是很满意，因为结果不够直观。 那咱们就让它直观一些好了。...有机会我会写文章介绍如何加入中文停用词的去除环节。 另外，不论是5个还是10个主题，可能都不是最优的数量选择。你可以根据程序反馈的结果不断尝试。实际上，可以调节的参数远不止这一个。...透露给你一个秘密：在计算机科学和数据科学的学术讲座中，讲者在介绍到LDA时，都往往会把原理这部分直接跳过去。 好在你不需要把原理完全搞清楚，再去用LDA抽取主题。
详细的流程步骤请参考《 如何用Python做词云 》一文。...因为一来处理时间太长，二来那些很不常用的词汇对我们的主题抽取意义不大。所以这里做了个限定，只从文本中提取1000个最重要的特征关键词，然后停止。 ? 下面我们开始关键词提取和向量转换过程： ?...在这5个主题里，可以看出主题0主要关注的是数据科学中的算法和技术，而主题4显然更注重数据科学的应用场景。 剩下的几个主题可以如何归纳？作为思考题，留给你花时间想一想吧。...有机会我会写文章介绍如何加入中文停用词的去除环节。 另外，不论是5个还是10个主题，可能都不是最优的数量选择。你可以根据程序反馈的结果不断尝试。实际上，可以调节的参数远不止这一个。...透露给你一个秘密：在计算机科学和数据科学的学术讲座中，讲者在介绍到LDA时，都往往会把原理这部分直接跳过去。 好在你不需要把原理完全搞清楚，再去用LDA抽取主题。
功能简介 Kafka的消息查看功能算是一个呼声比较高的需求了。但是它目前还并不能像RocketMq那样比较友好的对消息做一些复杂查询操作。...Topic列表 - > Topic详情 -> Messages 操作亮点 多维度过滤查询 选择offset类型： latest(最近) | earliest (最早) 选择指定分区...Know Streaming介绍 Know Streaming脱胎于互联网公司内部多年的Kafka运营实践经验，通过0侵入、插件化构建企业级Kafka服务，极大降低操作、存储和管理实时流数据门槛 不会对...Apache Kafka做侵入性改造，就可纳管0.10.x-3.x集群版本，帮助您提升集群管理水平；我们屏蔽了流处理的复杂性，让普通运维人员都能成为流处理专家 Know Streaming Github...Know Streaming 官网 如何参与共建
如何减少B2主题首页的查询次数？ ---- 安装好B2主题后，我们会在网站的底部看到网站的查询次数，网站的查询次数直接影响网站的加载速度，理论上讲，减少网站首页的查询次数，可以提高网站的访问速度。...那么，今天就给大家分享下如何减少B2主题首页的查询次数。 一、安装 PHP 缓存器扩展 为了获得更好的体验，强烈建议开启 PHP 的 opcache 扩展 和 memcached 扩展。...这是目前减少首页查询次数见效最明显的方法，不开启缓存，查询次数会飙到几千甚至上万，但是，开启缓存后，查询次数可能会降到1-15次，效果明显。...可以查看本站首页每次打开时数据库查询次数明显减少。...二、关闭高级菜单及无用模块 我们知道，B2主题有着丰富的高级菜单，但是，开启高级菜单的代价就是高频的查询次数，查询次数一多，势必会增加首页的加载速度优化的建议，就是关闭高级菜单，选用普通的列表菜单。
你应该可以从中断的数据库连接中重新获得所有的数据库连接而不需要重启 Confluence。
在这其中，如何通过用户分层去实现App的个性化是常见的增长运营手段，而主题样式更换则是实现个性化中的一项重要技术手段。...那么，这些在应用内切换样式的功能是如何实现的呢？在Flutter中，在普通的应用上增加切换主题的功能又要做哪些事情呢？...我们可以通过参数theme，选择改变App的主题色、字体等，设置界面在Material下的展示样式。 以下代码演示了如何设置App全局范围主题。...Theme是一个单子Widget容器，与MaterialApp类似的，我们可以设置其data属性，对其子Widget进行样式定制： 如果我们不想继承任何App全局的颜色或字体样式，可以直接新建一个ThemeData...上例表名，不管是直接新建一个ThemeData，还是赋值全局主题然后做修改，都可以实现全局主题的覆盖。
现在数据已经维护进了SharePoint List，那么怎么从数据库中将维护的数据查询出来呢？ SharePoint 的列表数据都存储在Content DB中，其中最最重要的表就是[dbo]....下面介绍下如何从Content DB中查询出List数据。...User，Lookup等数据类型，则整个List的数据都可以从[dbo]....紧接着Case1，现在我们需要创建一个用户表，里面记录了用户的姓名，生日，出生国等信息，出生国字段对应的就是Lookup Country这个List，用户出生国不能乱填，必须从现有Country中进行选择...查询步骤如下： 1. 查询被Lookup的表。同Case2，不再累述。 2. 查询主表，需要tp_DocId字段。查询雷同Case2，只是需要多添加一个tp_DocId字段。 3.
（这里不是要替代，而是抱着学习和探索的心态，也抱着顺应发展的一种心态） 大部分关注MYSQL的 DBAer, 可能都知道从MYSQL5.6 开始MYSQL的风向标是靠近ORACLE的风格的，而众所周知，...那这里想说的是如果通过非慢查询的方式来去找到一些系统问题，并且行之有效，当然这里并不是说要抛弃慢查询，多一种方法，多一种程序设计者推荐给你的方法，自然是有很多好处的。...sort 2 merge sort 3 insert 4 log apply index 5 flush 6 log apply table 7 end 如何操作...2 对某些慢语句的监控，以及互斥锁的监控 对于只能在一个时间段中被独占的资源，必然会产生互斥，而如何监控他们在原来的MYSQL 中是比较麻烦的，如何识别等待较长的事件，或对象则是一个需要解决的问题。...我们下面举一些列子，通过以下方法就可以直接跨过 SLOW_LOG的方式 SELECT EVENT_ID, TRUNCATE(TIMER_WAIT/1000000000000,6) as Duration
(image-d0c56d-1609856640469)] 基础条件：- 读者知道如何构建CNN模型。 读者了解可训练的参数计算以及各个中间层的输入和输出的大小。
从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者 前言 在上文 设计一个百万级的消息推送系统 中提到消息流转采用的是 Kafka 作为中间件。...其中有朋友咨询在大量消息的情况下 Kakfa 是如何保证消息的高效及一致性呢？ 正好以这个问题结合 Kakfa 的源码讨论下如何正确、高效的发送消息。 内容较多，对源码感兴趣的朋友请系好安全带?...序列化消息 在调用 send() 函数后其实第一步就是序列化，毕竟我们的消息需要通过网络才能发送到 Kafka。...这样在路由时会判断是否有指定，有就直接使用该分区。 这种一般在特殊场景下会使用。 自定义路由策略 如果没有指定分区，则会调用 partitioner.partition 接口执行自定义分区策略。...总结 本文内容较多，从实例和源码的角度分析了 Kafka 生产者。 希望看完的朋友能有收获，同时也欢迎留言讨论。 不出意外下期会讨论 Kafka 消费者。
前言 在上文 设计一个百万级的消息推送系统 中提到消息流转采用的是 Kafka 作为中间件。 其中有朋友咨询在大量消息的情况下 Kakfa 是如何保证消息的高效及一致性呢？...正好以这个问题结合 Kakfa 的源码讨论下如何正确、高效的发送消息。 内容较多，对源码感兴趣的朋友请系好安全带(源码基于 v0.10.0.0 版本分析)。...序列化消息 在调用 send() 函数后其实第一步就是序列化，毕竟我们的消息需要通过网络才能发送到 Kafka。...这样在路由时会判断是否有指定，有就直接使用该分区。 这种一般在特殊场景下会使用。 自定义路由策略 如果没有指定分区，则会调用 partitioner.partition 接口执行自定义分区策略。...总结 本文内容较多，从实例和源码的角度分析了 Kafka 生产者。 希望看完的朋友能有收获，同时也欢迎留言讨论。 不出意外下期会讨论 Kafka 消费者。
本文公众号来源：crossoverJie 作者：crossoverJie 本文已收录至我的GitHub 前言 其中有朋友咨询在大量消息的情况下 Kakfa 是如何保证消息的高效及一致性呢？...正好以这个问题结合 Kakfa 的源码讨论下如何正确、高效的发送消息。 内容较多，对源码感兴趣的朋友请系好安全带?(源码基于 v0.10.0.0 版本分析)。...序列化消息 在调用 send() 函数后其实第一步就是序列化，毕竟我们的消息需要通过网络才能发送到 Kafka。 ?...这样在路由时会判断是否有指定，有就直接使用该分区。 ? 这种一般在特殊场景下会使用。 自定义路由策略 ?...总结 本文内容较多，从实例和源码的角度分析了 Kafka 生产者。 希望看完的朋友能有收获，同时也欢迎留言讨论。 不出意外下期会讨论 Kafka 消费者。 如果对你有帮助还请分享让更多的人看到。
mybatis如何直接 执行传入的任意sql语句 并按照顺序取出查询的结果集 需求: 1.直接执行前端传来的任何sql语句，parameterType="String"， 2.对于任何sql语句，其返回值类型无法用...bean类型，因此设置resultType="java.util.Map"，但是Map并不保证存入取出顺序一致， 因此设置resultType="java.util.LinkedHashMap"，为保证查询的字段值有序
第三种相对来说，从技术层面来看，实现上是最为简单的。 做了猜测分析后，我默默打开了熟悉的 Chrome 控制台，打开了网易云音乐的源代码： ? 好家伙，果然是第三种实现方式。?...但之前也有朋友问过我如何对前端图片主题色进行提取的问题，正好之前也做过类似的需求，这里就展开做个说明吧。 我们这里以一个图片网站为例，来展示实际业务中应用较广的场景： ?...可能图片还没加载完毕就开始从画布读取图片数据了，显然这是不对的。于是我对原有代码做了一番调整： getMainColor("....到这里我们就得到了图片色值出现次数从大到小的排序数组，我们来看排在第一位的rgba(206,205,201,255)： ? 再把测试图片贴一下： ? 肉眼可见的主题色已经被提取出来了！? 反思 ?
在这篇文章中，我们将探讨如何将这两个重要的服务结合起来，即在 Uber 的 Kafka 上，通过 Presto 实现轻量级的交互式 SQL 查询。...你可以看看我们以前发表的博文，讨论 Uber 如何使用 Pinot。 但是，实时 OLAP 需要一个非同寻常的加载过程，以创建一个从 Kafka 流中摄入的表，并对该表进行优化以达到最好的性能。...查询限制：对于我们来说，限制每一个查询能够从 Kafka 中消耗的数据数量非常重要。Uber 拥有很多大型的 Kafka 主题，其字节率可以达到 500M/s。...一旦验证完成，Kafka 连接器从 Kafka 集群管理服务中获取集群和主题信息，从模式服务中获取模式。然后， Presto 工作器与 Kafka 集群并行对话，获取所需的 Kafka 消息。...，在运行时从内部 Kafka 集群管理服务和模式注册中心读取 Kafka 主题元数据。
在接下来的文章中，我们将讨论我们如何将这两个重要的服务连接在一起，以通过Uber大规模Presto集群直接在 Kafka 上的实现轻量级、交互式 SQL 查询。...以下是 Kafka 团队的一个典型请求示例：运营团队正在调查为什么有几条消息没有被关键服务处理，这将对最终客户产生直接影响。...查询限制：限制每个查询可以从 Kafka 消费的数据数量对我们来说很重要。 Uber 有许多大型 Kafka 主题，其字节速率可以高达 500 M/s。...Presto 中的 Kafka 连接器允许将 Kafka 主题用作表，其中主题中的每条消息在 Presto 中表示为一行。 在接收到查询时，协调器确定查询是否具有适当的过滤器。...在运行时从内部 Kafka 集群管理服务和模式注册表中读取 Kafka 主题元数据。
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