当表格里数据比较多时，很多时候我们为了便于观察数据，会特意把符合某些特征的数据行高亮显示出来。...如上图所示，我们需要把薪水超过20000的行，通过填充颜色突出显示出来。如何实现呢？还是要用到excel里的“条件格式”哦。...如下图，在选中了薪水列数据之后，点击进行“大于”规则设置: 最终结果如下： 薪水大于20000的单元格虽然高亮显示了，但这并不满足我们的需求，我们要的是，对应的数据行，整行都高亮显示。...其它excel内置的条件规则，也一样有这样的限制。 那么，要实现整行的条件规则设置，应该如何操作？既然excel内置的条件规则已经不够用了，下面就自己动手DIY新规则吧。...2.如何使特定数据行高亮显示？ 首先，选定要进行规则设置的数据范围：选定第一行数据行后，同时按住Ctrl+Shift+向下方向键，可快速选定所有数据行。
在 Git 的操作中，我们可能需要从特定的版本中创建分支。 首先需要的第一步是活的当前项目的提交历史列表。 然后在特定的版本后，选择 标记，进入这个版本的提交历史。...在弹出的对话框中输入分支名称。 在你输入名称后，将会提示你创建分支。 这个的意思是从当前的提交版本中创建一个分支。 然后可以从上面的提交中创建一个分支。...在创建完成后，可以从分支列表中查看创建的分支列表。 https://www.ossez.com/t/github/13414
最近工作需要使用到Spark操作Hbase，上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表的数据做处理，但这次有所不同，这次的需求是Scan特定的Hbase的数据然后转换成RDD做后续处理，简单的使用...Google查询了一下，发现实现方式还是比较简单的，用的还是Hbase的TableInputFormat相关的API。...基础软件版本如下： 直接上代码如下： 上面的少量代码，已经完整实现了使用spark查询hbase特定的数据，然后统计出数量最后输出，当然上面只是一个简单的例子，重要的是能把hbase数据转换成RDD，只要转成...new对象，全部使用TableInputFormat下面的相关的常量，并赋值，最后执行的时候TableInputFormat会自动帮我们组装scan对象这一点通过看TableInputFormat的源码就能明白...： 上面代码中的常量，都可以conf.set的时候进行赋值，最后任务运行的时候会自动转换成scan，有兴趣的朋友可以自己尝试。
用POST请求，后台原生接收的一个公式： req.addListener("data",function(chunk){ alldata += chunk; }) //当全部传输完毕之后...,function(){ console.log(alldata,toString()); req.end("success"); }) 现举例使用原生post请求公式在后台接收数据...足球 羽毛球 接收程序...); console.log(data); res.end("success"); }) }); } }).listen(1000,'127.0.0.1'); console.log(1); 如果不将接收到的数据序列化...，输出的将是一串二进制的缓存数据： 序列化之后： 然而，我们可以采取引入模块的做法来简化原生代码，并且可以实现文件上传的： 首先，我们需要在cmd或者powershell中安装这个模块
through the fetcher, if configured to do so) //创建Fetcher 从kafka中拉取数据 this.kafkaFetcher = createFetcher...，接下来看一下kafkaFetcher.runFetchLoop(); KafkaFetch中的runFetchLoop方法，正式开始从kafka中拉取message //fetcher message...Handover handover = this.handover; // kick off the actual Kafka consumer //实际的从kafka中拉取数据的地方...的时候，会add到unassignedPartitionsQueue和sub //具体可以参考 flink startupMode是如何起作用的 if (hasAssignedPartitions...consumer", t); } } } 至此如何从kafka中拉取数据，已经介绍完了
前言 之前写过一篇《从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者》 ，有生产者自然也就有消费者。 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看。...也用 Kafka 消费过日均过亿的消息（不得不佩服 Kakfa 的设计），本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据。...这样消息是如何划分到每个消费实例的呢？ 通过图中可以得知： A 组中的 C1 消费了 P0 和 P3 分区；C2 消费 P1、P2 分区。...消费组自平衡 这个 Kafka 已经帮我做好了，它会来做消费组里的 Rebalance。 比如上面的情况，3 个分区却有 4 个消费实例；最终肯定只有三个实例能取到消息。...我再发送 10 条消息会发现： 进程1 只取到了分区 1 里的两条数据（之前是所有数据都是进程1里的线程获取的）。
IDEA首先在 IDEA 中找到 Git，然后找到你的提交历史。在找到提交历史后，可以选择鼠标的右键。然后选择新分支。你就可以从当前的提交历史中来创建一个新的分支了。...Source Tree使用 SourceTree 也是一样的。通过在提交历史中单击右键，然后选择分支，你就可在当前指定的提交历史中来创建一个新的分支了。
---- 需求 假设你需要从 Redis 实例成千上万的 key 中找出特定前缀的 key 列表来手动处理数据，可能是修改它的值，也可能是删除 key。...那该如何从海量的 key 中找出满足特定前缀的 key 列表来？...上去了，所以看到的数据仅仅是当前slot的数据。...scan 返回给客户端的游标整数; 返回的结果可能会有重复，需要客户端去重复，这点非常重要; 遍历的过程中如果有数据修改，改动后的数据能不能遍历到是不确定的; 单次返回的结果是空的并不意味着遍历结束，...它不是从第一维数组的第 0 位一直遍历到末尾，而是采用了高位进位加法来遍历。之所以使用这样特殊的方式进行遍历，是考虑到字典的扩容和缩容时避免槽位的遍历重复和遗漏.
2.Storm读取Kafka数据是如何实现的？ 3.实现一个Kafka Spout有哪两种方式？...Strom从Kafka中读取数据本质 实现Storm读取Kafka中的数据，参考官网介绍， 本部分主要参考自storm-kafka的README。...Strom从Kafka中读取数据，本质：实现一个Storm中的Spout，来读取Kafka中的数据；这个Spout，可以称为Kafka Spout。...Kafka broker host与partition之间的映射关系；具体两种实现方式： ZkHosts类：从zookeeper中动态的获取kafka broker与partition之间的映射关系；...配置实例Core Kafka Spout 本质是设置一个读取Kafka中数据的Kafka Spout，然后，将从替换原始local mode下，topology中的Spout即可。
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?...同时回调的时候会传递两个参数： RecordMetadata 和上文一致的消息发送成功后的元数据。 Exception 消息发送过程中的异常信息。...但是这两个参数并不会同时都有数据，只有发送失败才会有异常信息，同时发送元数据为空。 所以正确的写法应当是： 至于为什么会只有参数一个有值，在下文的源码分析中会一一解释。...消费缓存 在最开始初始化的 IO 线程其实是一个守护线程，它会一直消费这些数据。 通过图中的几个函数会获取到之前写入的数据。
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)。...同时回调的时候会传递两个参数： RecordMetadata 和上文一致的消息发送成功后的元数据。 Exception 消息发送过程中的异常信息。...但是这两个参数并不会同时都有数据，只有发送失败才会有异常信息，同时发送元数据为空。 所以正确的写法应当是： ? 至于为什么会只有参数一个有值，在下文的源码分析中会一一解释。...消费缓存 在最开始初始化的 IO 线程其实是一个守护线程，它会一直消费这些数据。 ? 通过图中的几个函数会获取到之前写入的数据。
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)。...同时回调的时候会传递两个参数： RecordMetadata 和上文一致的消息发送成功后的元数据。 Exception 消息发送过程中的异常信息。...但是这两个参数并不会同时都有数据，只有发送失败才会有异常信息，同时发送元数据为空。 所以正确的写法应当是： 至于为什么会只有参数一个有值，在下文的源码分析中会一一解释。...消费缓存 在最开始初始化的 IO 线程其实是一个守护线程，它会一直消费这些数据。 通过图中的几个函数会获取到之前写入的数据。
可靠的数据传递 Kafka 通过以下几个方面实现可靠的数据传递: 分区副本 - Kafka 的分区有多个副本,如果某个副本失效,其他副本可以继续服务。...批量确认 - 生产者会批量发送消息,并批量接收确认,避免过于频繁的网络交互。 消费者偏移量 - 消费者会追踪并定期提交消费偏移量,以指示已经消费到的位置,从而实现重试时不重复消费等功能。...时间戳 - Kafka 在消息中加入时间戳,用于消息顺序与延迟计算。 生产者消息编号 - Kafka 生产者里的消息分配连续的编号,用于快速定位断点。...所以,Kafka 通过分区多副本、生产者消费者重试机制、批量操作与校验、顺序写磁盘与页缓存、混合存储、高可用设计以及时间戳与消息编号等手段,实现了高吞吐、低延迟与高可靠的数据传输。...这也体现了 Kafka 的设计目标与关键机制 ---- 导图
关于Columbo Columbo是一款计算机信息取证与安全分析工具，可以帮助广大研究人员识别受攻击数据库中的特定模式。...该工具可以将数据拆分成很小的数据区块，并使用模式识别和机器学习模型来识别攻击者的入侵行为以及在受感染Windows平台中的感染位置，然后给出建议表格。...Columbo会使用autorunsc.exe从目标设备中提取数据，并输出通过管道传输到机器学习模型和模式识别引擎，对可疑活动进行分类。...扫描和分析硬盘镜像文件（.vhdx） 该选项可以获取已挂载的Windows硬盘镜像路径，它将使用sigcheck.exe从目标文件系统中提取数据。然后将结果导入机器学习模型，对可疑活动进行分类。...但是，Columbo提供了一个名为“进程跟踪”的选项来分别检查每个进程，并生成以下信息：可执行文件和相关命令的路径、利用机器学习模型确定所识别进程的合法性、将每个进程一直追溯到其根进程（完整路径）及其执行日期和时间
第二个异常行为是，consumer把topic重建前producer生产的数据消费完之后，不能继续消费topic重建之后producer生产的数据，会显示RD_KAFKA_RESP_ERR_PARTITION_EOF...根据实测，会从offset=0开始消费，也就是正常从头开始消费，不会漏掉数据，lag也会变为从12开始递减。 ...这造成了consumer消费了本该删除的数据，producer丢失了生产的数据的后果。所以手动删除topic还是停止kafka，producer，consumer比较好。 ...如果新生产的数据少于consumer被杀掉时的ConsumerOffset，那么从offset=0开始消费。...没有很方便的脚本把某个consumer_group的位移信息从__consumer_offset中删除。
先说一下我的想法：因为是一个门户网站，所以我需要从后台传大量的数据到前台，我考虑的是这样做，用一个字典类型（dictionary）的变量，把数据的类型（比如新闻，公司产品，技术特点，公司简介）等等作为字典的键值...这样的一个字典数据就比较的复杂了，我后台都做好了，前端也能接收到数据，但不知道怎么把这些数据一一拿出来，在网上查了很多资料，但问题没有解决，后来知道公司的一个前辈曾把一个字典数据通过web api传递给...好了，现在说一下前台接收数据： 先贴出代码看看： $(document).ready(function(){ ...这个data接收，这个data就包含两个值，一个交Result ，另一个交Data,但是这个data.Data数据真的有点复杂，不是像data.Result那样是个单数据，就是这里卡主我了。...， for(var item in data) 就把字典里的每一组数据遍历一遍，然后把对应的键值和数据保存到source{}对象中。然后就是常规操作读取数据了。
因业务需要，每周需要统计每天提交资源数量，但提交时间不定，可能会有某一天或者某几天没有提，那么如何将没有数据的日期也填充进去呢？...实战 刚开始我用的是比较笨的方法，直接复制到Excel，手动将日期往下偏移，差哪天补哪天，次数多了就累了，QAQ~如果需要一个月、一个季度、一年的数据呢？...接着就开始导入有提交数据的表。...解决问题 如何将series 的object类型的日期改成日期格式呢？ 将infer_datetime_format这个参数设置为True 就可以了，Pandas将会尝试转换为日期类型。...Pandas会遇到不能转换的数据就会赋值为NaN，但这个方法并不太适用于我这个需求。
在与华为北向IOT平台对接的过程中，在已经打通了创建订阅这个功能之后。遇到了一个回调地址接口编写的问题。 由于我们编写的回调地址接口，是用来接收华为设备的实时数据。...所以查看了接口文档得知，他推送的数据，全部放在了请求的请求体中，即body中。我们的接口该 如何接收呢？考虑到我们使用的是spring boot 框架进行开发的。...ResponseBody public String deviceAdded(@RequestBody DeviceAddVO deviceInfo){ //TODO IoT平台对接是数据采集的过程...，只需要接入数据存入MPP库 System.out.println("接收到消息，此处用来处理接收到的消息"+deviceInfo.toString()); return..."响应成功"; } @RequestBody 作用是将请求体中的Json字符串自动接收并且封装为实体。
因为高级领域主席只关注特定领域，我们能从更全局视角，平衡所有论文的情况。 AI科技评论：EMNLP如何评选审稿人和保证审稿质量？您如何看待投稿量与审稿人不平衡的问题？...另一方面，如果工作只收录在arxiv上，也不一定需要进行比较，因为它不属于同行评议的正式出版物。另外，对于那些结果不错，数据可靠，但方法又不是特别新颖的论文，我们从去年起设置了Findings类别。...实验只是验证结论的一个手段，不能只关注SOTA，从发现问题到解决问题的逻辑演绎更为重要。 AI科技评论：EMNLP获奖论文是如何进行评选的，今年评选过程中是否有一些有趣的故事？...当然从科研角度来讲，社交媒体上有很好的数据资源，我们利用这些天然的数据训练语言模型，测试它在不同的领域的鲁棒性，在迁移学习方面有更多探索的空间。...另外，深度学习把我们从特征挖掘时代带到了结构工程时代，这个过程带来了很多新的问题，比如如何选择适配特殊任务特殊数据集的结构；可理解分析如何增加模型的可信赖性；如何更好地判断模型是否过拟合等。
Borg 数据备份 Borg 的优势是 高效： BorgBackup 会将文件按数据块去重，只有改动的数据块才会被备份。...一个 25 GiB 的虚拟机磁盘文件，只改动了 1 GiB，那就只会新增备份这 1 GiB 的数据； 高速： 核心算法使用 C 编译，使用缓存快速跳过未改动过的文件以加快备份速度； 加密： 数据默认是...创建备份存档 当前备份的存档命令为2023-05-08-1。每天备份时，可以以日期为存档命令，方便回溯。...删除最早的一个档案，测试恢复第三个档案是否可以全部内容恢复 删除早期档案不影响当前数据的完整恢复。...prune -v --list --keep-monthly=6 backup/ # 指定对某些特定名字的存档应用此规则 # borg prune -v --list --keep-weekly=2
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
