fs2是scalaz-stream的最新版本，沿用了scalaz-stream被动式（pull model）数据流原理但采用了全新的实现方法。fs2比较scalaz-stream而言具备了：更
该文是关于Scala在FinTech领域的应用实践，主要介绍了Scala在金融计算、投资组合优化和实时数据处理等方面的应用。
Reactive-Stream不只是简单的push-model-stream, 它还带有“拖式”（pull-model）性质。这是因为在Iteratee模式里虽然理论上由Enumerator负
本文主要介绍了在Linux系统中，如何通过配置TCP参数来优化网络性能。主要包括了TCP的四次挥手释放连接、TCP的慢启动和快速恢复、TCP的保活机制以及TCP的延迟应答机制等方面的内容。通过这些优化措施，可以大大提高Linux网络性能，减少网络拥堵和丢包现象，提高整体的网络吞吐量和连接的稳定性。
为了选出最优的解决方案,我搭建了一个简单的命令行工程,准备了两个大小为912MB的文件,并且这两个文件内容完全相同.在本文的最后,你可以看到该工程的Main方法的代码.
前言 说到TCP协议，相信大家都比较熟悉了，对于TCP协议总能说个一二三来，但是TCP协议又是一个非常复杂的协议，其中有不少细节点让人头疼点。本文就是来说说这些头疼点的，浅谈一些TCP的疑难杂症。那么从哪说起呢？当然是从三次握手和四次挥手说起啦，可能大家都知道TCP是三次交互完成连接的建立，四次交互来断开一个连接，那为什么是三次握手和四次挥手呢？反过来不行吗？ 疑症 1 ：TCP 的三次握手、四次挥手 下面两图大家再熟悉不过了，TCP的三次握手和四次挥手见下面左边的”TCP建立连接”、”TCP数据传送
作者：morganhuang，腾讯 IEG 后台开发工程师 说到 TCP 协议，相信大家都比较熟悉了，对于 TCP 协议总能说个一二三来，但是 TCP 协议又是一个非常复杂的协议，其中有不少细节点让人头疼点。本文就是来说说这些头疼点的，浅谈一些 TCP 的疑难杂症。那么从哪说起呢？当然是从三次握手和四次挥手说起啦，可能大家都知道 TCP 是三次交互完成连接的建立，四次交互来断开一个连接，那为什么是三次握手和四次挥手呢？反过来不行吗？ 疑症（1）TCP 的三次握手、四次挥手 下面两图大家再熟悉不过了，
2、编辑grub的配置文件，以ubuntu举例，编辑 /etc/grub.d/40_custom文件，添加以下内容：
fs2的多线程编程模式不但提供了无阻碍I/O（java nio）能力，更为并行运算提供了良好的编程工具。在进入并行运算讨论前我们先示范一下fs2 pipe2对象里的一些Stream合并功能。我
万万没想到，这篇来自MIT等机构的研究者收集整理的数据集受到了污染，其实GPT-4的结果被夸大了。
通过一段时间的学习和了解以及前面几篇关于Slick的讨论后对Slick这个函数式数据库编程工具有了些具体的了解。回顾我学习Slick的目的，产生了许多想法，觉着应该从实际的工作应用角度把我对Sl
scalaz-stream-fs2是一种函数式的数据流编程工具。fs2的类型款式是：Stream[F[_],O]，F[_]代表一种运算模式，O代表Stream数据元素的类型。实际上F就是一种延
上节我们探讨了通过scalaz-stream-fs2来驱动一套数据处理流程，用fs2的Pipe类型来实现对数据流的逐行操作。本篇讨论准备在上节讨论的基础上对数据流的流动和元素操作进行优化完善。
FS2455是一种高效率的同步降压DC-DC转换器，具有5A输出电流。 FS2455在4.5V到30V的宽输入电压范围内工作， 集
fs2在处理异常及资源使用安全方面也有比较大的改善。fs2 Stream可以有几种方式自行引发异常：直接以函数式方式用fail来引发异常、在纯代码里隐式引发异常或者在运算中引发异常，举例如下：
Python集合(set)，是一个很有意思的数据结构。从形式上看，它像字典有key但没有value，它的写法是这样的s = {'a', 'b', 'c'}，是不是像一个没有value的字典？另一方面，它又像是一个用花括号替换了方括号的列表，但它不能像列表那样用索引访问元素。
FunDA设计的主要目的是解决FRM（Functional Relation Mapping）如Slick这样的批次型操作工具库数据源行间游动操作的缺失问题。FRM产生的结果集就是一种静态集合
队列是 Node.js 中用于有效处理异步操作的一项重要技术。在本文中，我们将深入研究 Node.js 中的队列：它们是什么，它们如何工作（通过事件循环）以及它们的类型。
很多时候，对于某张表有大量的 delete 删除操作，但是发现空间并未释放，这是高水位未下降的原因，何为“高水位线”大概就是定义为 Oracle 段中已使用和未使用空间之间的分界。大量删除操作会导致表的碎片过多，从而影响性能，检查表的碎片率一般使用存储过程 SPACE_USAGE 程序。下面详细介绍一下 SPACE_USAGE 程序。
SQL*LOADER是ORACLE的数据加载工具，通常用来将操作系统文件（数据）迁移到ORACLE数据库中。SQL*LOADER是大型数据仓库选择使用的加载方法，因为它提供了最快速的途径（DIRECT，PARALLEL）。
首先闭包并不仅是一个Python中的概念，在函数式编程语言中应用较为广泛。理解Python中的闭包一方面是能够正确的使用闭包，另一方面可以好好体会和思考闭包的设计思想。
Apache Flink 是一个流式处理框架，被广泛应用于大数据领域的实时数据处理和分析任务中。在 Flink 中，FileSource 是一个重要的组件，用于从文件系统中读取数据并将其转换为 Flink 的数据流。本文将深入探讨 FileSource 的工作原理、用法以及与其他数据源的比较。
--==================== -- 收缩表段(shrink space) --==================== 一、表的增长方式 当表被创建后，随着记录的不断插入，组成表的区间会被填满，如果启用了自动扩展，则当区间填满后，会分配新的区间。假定高水 位线随着记录的增加从最左端往右端来移动，当到底部区间的尾端时，则新的区间将会被分配。 二、表可收缩的原理 随着记录的增加高水位线不断的右移，记录的删除不会导致高水位线往回(左)移动 删除记录后的空闲空间(高水位线左侧)尽管可以使用，但其稀疏性导致空间空闲 注：完整的表扫描所耗费的时间不会因为记录的减少(删除)而减少 三、使用 alter table tbname shrink space 来收缩表段 1. 实现原理 实质上构造一个新表(在内部表现为一系列的DML操作,即将副本插入新位置，删除原来位置的记录) 靠近末尾处(右端)数据块中的记录往开始处(左端)的空闲空间处移动(DML操作)，不会引起DML触发器 当所有可能的移动被完成，高水位线将会往左端移动(DDL操作) 新的高水位线右边的空闲空间被释放(DDL操作) 2. 实现前提条件 必须启用行记录转移(enable row movement) 仅仅适用于堆表,且位于自动段空间管理的表空间(堆表包括:标准表,分区表,物化视图容器,物化视图日志表) 3. 不能实现收缩的表 群集表 具有LONG类型列的表 LOB段(尽管表本身可以被缩小)，注，10gR2以后版本支持对LOB段的收缩 具有基于提交的物化视图的表(因为禁用了触发器) 具有rowid物化视图的表(因为rowid发生了变化) IOT映射表IOT溢出段 索引基于函数的表 未启用行记录转移的堆表 4. 段收缩的优点 提高缓存利用率，提高OLTP的性能 减少磁盘I/O，提高访问速度，节省磁盘空间 段收缩是在线的，索引在段收缩期间维护，不要求额外的磁盘空间 5. 两个选项 cascade:缩小表及其索引，并移动高水位线，释放空间 compact:仅仅是缩小表和索引，并不移动高水位线，不释放空间 alter table tbname shrink space 相当于带cascade参数 四、实战演习 1. 查看需要收缩的表段的基本情况，此处为表big_table
在锂电池供电的系统中，输入电压通常不高于4.2V（单节）/8.4V（2节），而在蓝牙音箱、电池检测、高亮手电筒、USB Type-C PD、大尺寸面板门级驱动等场合，则需要高达9V或12V及以上的电压，远高于电源输入电压。因此，需要DC-DC升压转换器提供数倍于输入的输出电压，以满足这些系统中各种各样的电路和功能的需要。 如FSB628系列是5V升压8.4V/12.6V16.8V/21V/28升压充电芯片
今天写一下SAP_CONVERT_TO_XLS_FORMAT 批量导出excel的函数,
PARAMETERS: dbtab TYPE c LENGTH 10, rows TYPE i DEFAULT 100.
在《FreeSWITCH权威指南》中，我们曾讲过一个在同一台电脑上启动多个FreeSWITCH实例的例子。当时所有实例都使用同一个IP，下面，我们使用另一种方式实现，每个FreeSWITCH使用一个IP。
从版本8.5.0开始，通过一个命令行选项，Node.js就能支持原生的ES模块。这个新功能主要归功于Bradley Farias。
TiDB 集群的监控面板里面有两个非常重要、且非常常用的指标，相信用了 TiDB 的都见过：
FunDA最重要的设计目标之一就是能够实现数据库操作的并行运算。我们先重温一下fs2是如何实现并行运算的。我们用interleave、merge、either这几种方式来同时处理两个Stream
当在CentOS 7.9上搭建Web服务器时，以下是一些可以优化内核参数的建议。可以使用sysctl命令来临时修改这些参数，或者将它们添加到系统的配置文件以在启动时应用。
模块化是一种设计思想，利用模块化可以把一个非常复杂的系统结构细化到具体的功能点，每个功能点看作一个模块，然后通过某种规则把这些小的模块组合到一起，构成模块化系统。
数字信号处理课设，我们使用MATLAB对语音信号进行了一系列处理，并将其所有功能集中于下图界面中：
❃随着信息技术的高速发展，数据库应用的规模、范围和深度不断扩大，网络环境成为主流等等。产生“数据丰富而信息贫乏”现象。
在 Oracle 官方文档中，关于搭建物理备库有完整的说明，之前也写过几篇关于 Data Guard 的文章，感兴趣的可以看看：
一旦我们将这些作用域嵌套起来，就变成了另外一个重要的知识点「作用域链」，也就是 JS 到底是如何访问需要的变量或者函数的。
2. IBM 宣布推出 50TB 企业级磁带机和磁带盒 --www.forbes.com
https://medium.com/disney-streaming/delivering-data-in-real-time-via-auto-scaling-kinesis-streams-72a0236b2cd9
前言：在机器学习中，离散化(Discretization)和特征选择(Feature Selection,FS)是预处理数据的重要技术，提高了算法在高维数据上的性能。由于许多FS方法需要离散数据，所以通常的做法是在FS之前对数据进行离散化。此外，为了提高效率，特征通常单独（或单变量）离散。这种方案的原理是基于假定每个特征都是独立的，但是当特征之间存在交互时，这种方案可能不成立。因此，单变量离散化可能会降低FS的性能，因为在离散化过程中可能会因为特征之间存在交互而丢失部分信息。 在生物信息学、基因组学、图像处
说到进程，恐怕面试中最常见的问题就是线程和进程的关系了，那么先说一下答案：在 Linux 系统中，进程和线程几乎没有区别。
上篇我们讨论了静态数据源（Static Source, snapshot）。这种方式只能在预知数据规模有限的情况下使用，对于超大型的数据库表也可以说是不安全的资源使用方式。Slick3.x已经
ARC(Automatic ReferenceCounting, 自动引用计数)和iOS5一起发布，它避免了最常见的也就是经常是由于我们忘记释放内存所造成的内存泄露。它自动为你管理retain和release的过程，所以你就不必去手动干预了。忘掉代码段结尾的release简直像记得吃饭一样简单。而ARC会自动在底层为你做这些工作。除了帮你避免内存泄露，ARC还可以帮你提高性能，它能保证释放掉不再需要的对象的内存。
用ARC管理内存 ARC(Automatic ReferenceCounting, 自动引用计数)和iOS5一起发布，它避免了最常见的也就是经常是由于我们忘记释放内存所造成的内存泄露。它自动为你管理retain和release的过程，所以你就不必去手动干预了。忘掉代码段结尾的release简直像记得吃饭一样简单。而ARC会自动在底层为你做这些工作。除了帮你避免内存泄露，ARC还可以帮你提高性能，它能保证释放掉不再需要的对象的内存。 在正确的地方使用 reuseIdentifier 一个开发中常见的错误就是没
一、背景 AI时代已经来临，AI将越来越深刻的影响和改变我们的生活。还记得目光深邃，功能多样的机械姬吗？也许这一天也不会太远。 智造AI，需要数据、算力、算法，怎么样高效率的将这三者结合在一起，生产满足需求的AI，是每一个产品团队，尤其是团队中算法工程师面临的问题。 TEG星辰和机智团队希望搭建一个稳定高效可依赖的AI算力基础设施环境，帮助产品团队加速产品的研发迭代，目前看已初步取得了一些成果，星辰算力为全公司提供统一的CPU/GPU算力服务。机智加速机器学习平台 基于星辰算力，在计算加速能力上具备行
用root用户登录或用su - 切换到root用户，使用visudo命令，方法跟vi一样
HDFS提供了一个高效的缓存加速机制—— Centralized Cache Management ，它允许用户指定要缓存的HDFS路径。NameNode会和保存着所需Block数据的所有DataNode通信，并指导它们把块数据缓存在堆外内存（off-heap）中进行缓存。DataNode会通过心跳机制向NameNode汇报缓存状态。
摘要: 文件操作是程序中非常基础和重要的内容，而路径、文件、目录以及I/O都是在进行文件操作时运维
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