https://github.com/judasn/IntelliJ-IDEA-Tutorial/
为什么用关系型数据库？最常见的理由是别人在用，所以我也得用，但是这个并不是理由，而是借口。
No.27期 高维外存查找结构——KD 树 Mr. 王：以往我们在数据结构中进行的查找，都是查找某一个键值或者某一个区间内的值，这样的查找称之为一维查找。 小可：难道说还有多维查找吗？ Mr. 王：现在我们就来介绍一种高维查找结构——KD 树。 小可：可是什么样的查找是高维查找呢？ Mr. 王：举个简单的例子。你平时会用到位置服务的App 吗？ 小可笑着说：我今天中午还用大众点评查找过周围的饭店，饱餐了一顿呢。 Mr. 王：你的位置在定位系统和定位服务中就是一个坐标，这个坐标就是一个二维数据项。
lucene在6.0之后引入了数字点(Point)的概念，对于多维数字点的索引，就需要用到kd树结构了，当然，在lucene中用到的是进阶版本的bkd树.
在偶然的机会听到了KDB,然后带着好奇和新鲜感体验了一把这个传说中和Oracle 相似度达到99%的数据库。 其中一部分的驱动力在于这个活动的奖品很丰厚，参加活动后可以拿到一个iwatch,确实是很划算的一个活动。 而对于KDB的认识，也是在对比调优中认识到的，其实结果还是大大超出我的预期。 首先来简单说一下背景，我们一共十来个人，分成两队，红队和蓝队，然后红队调优Oracle,蓝队调优KDB,然后使用benchmark在同样的加压条件下的tpcc值作为参考来对比Oracle和KDB 乍一看Oracle这边
对于一个启用了Kerberos的正式生产系统，还需要考虑KDC的高可用。而Kerberos服务是支持配置为主备模式的，数据同步是通过kprop服务将主节点的数据同步到备节点。本文主要讲述如何在CDH5.16.1中配置Kerberos服务的高可用。在前面的文章中Fayson介绍过《如何配置Kerberos服务的高可用》，但无论是CDH还是OS版本到较低，本文也主要是为了更新文档。
蓝桥云课:https://www.lanqiao.cn/courses/3584 github:https://github.com/overmind1980/oeasy-python-tutorial gitee:https://gitee.com/overmind1980/oeasypython
Luene是一款高性能、可扩展的信息检索库，可实现对文档元信息、文档内容的搜索功能。用户可以使用Lucene 或 基于Lucene开发的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等，快速构建搜索服务，如文件搜索、网页搜索等。在Lucene概览中，我们初步介绍了其底层的核心存储文件，本文主要介绍其中的数值索引（Point索引）部分，分析数值索引的文件结构及其读写流程。
新年伊始，虎嗅作者群里爆发了一次激烈讨论，关于“安全套”的敏感话题。敏感到虎嗅创始人李岷需要发出“不适应此话题的亲请勿退群”的友情提醒。 一位作者的朋友要义无反顾地加入到一家要以“互联网模式”颠覆杜蕾斯等“传统”安全大厂的事业之中。初一听，又是一个类似煎饼、牛腩的营销故事，众多作者纷纷规劝那位作者的朋友，回头是岸，互联网思维烂大街，安全套要想凭着互联网突围，浪漫的理想需要应对各种现实的问题。 真的在解决痛点，让用户尖叫吗？ 据这位仁兄介绍，那安全套的主打功能有“单手开套”、“快速区分正反面
打个比方来说明一下 Views 的作用： Drupal的核心就像一个毛坯房，墙窗户门都有了，也简单的粉刷过了，搬进来也能住；外观主题（Theme）就像室内装修，可以按照自己的喜好来铺地板或是地毯，选择各种各样喜欢的墙纸等等；模块呢，就好比家具，电器之类的，有了模块可以方便实现各种方便的功能，大部分模块都像冰箱电视一样，启动，摆在那里就行了，但是有些模块可以说是大工程，譬如CCK，可以让你建设新屋子，有些是中等工程，譬如views，它可以打掉你屋子之间的墙，改变屋子的格局，Drupal 的是建立在 node 上的，而views 的核心功能就是帮助你改变 node 的组织与显示模式。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。它通过有限状态转换器实现了用于全文检索的倒排索引、用于存储数值数据和地理位置数据的 BKD 树，以及用于分析的列存储。
一张图看懂数据科学 72 核的英特尔 Xeon Phi，数据处理速度赶上 GPU？ Linux 4.10 的三大改进之处 GitHub 邀请更多开发者参与其开源指南 每日推荐文章： 如何设置 Lin
假设一种场景，在调试环境的时候，运行到15min的时候，环境出现bug，需要去debug。也许错误的第一现场并不是15min的时候，可能在14min30s-15min之间，那么如果正向执行就需要14min30s以上。所以这个时候如果能够直接反向运行到14min30s，就可以节省很多时间。就像jojo的奇妙冒险中吉良吉影的招式，败者食尘一样，逆转时间
背景 互联网进入“下半场”后，美团点评作为全球最大的生活服务平台，拥有海量的活跃用户，这对技术来说，是一个巨大的宝藏。此时，我们需要一个利器，来最大程度发挥这份流量巨矿的价值，为酒旅的业务增长提供源源不断的动力。这个利器，我们叫它“流量罗盘”。 我们首先要思考几个问题： 流量都来自哪些入口； 本地场景、异地场景的流量差异如何运用好； 如何挖掘出适合不同品类的流量场景； 是否能让不同群体的用户得到合理的引导。 所以，我们先要给流量罗盘做一个能够快速对比和衡量流量价值的来源分析功能，来覆盖流量的灵活细分及组合方
Emacs 的快捷键和 Vim 的快捷键是编辑器中的两坐高山，其中 Emacs 的快捷键主要有四类。
这个文档记录了用 kGDB 调试 Linux 内核的全过程，都是在前人工作基础上的一些总结。以下操作都是基于特定板子来进行，但是大部分都能应用于其他平台。
1.文档编写目的 本篇文章主要介绍如何在CDP 7.1.6集群中配置Kerberos的高可用。 文档概述 1.如何在CDP7集群配置Kerberos高可用 2.验证 3.总结 测试环境 1.操作系统Redhat7.2 2.CDP7.1.6 3.使用root用户操作 2.备节点安装Kerberos服务 1.在备节点安装Kerberos服务，暂时不进行相关配置 [root@cdh1 ~]# yum install -y krb5-server openldap-clients krb5-workstation
由于内核是一个不与特定进程相关的功能集合，所以内核代码无法轻易地放在调试器中执行，而且也很难跟踪跟踪，本章节将介绍监视内核代码并跟踪错误的技术。
https://easydoc.net/s/54024151/YdjAf8qr/tM5I6C7b
如果一艘快艇足够承载下你的所有货物到达彼岸，那么你不需要使用一艘轮船出行。产品设计和技术选型也是一样，我们经常会说：“我需要一个能够处理百万规模并发读写操作的，低延时，高可用的系统。” 如果按照这样的需求去设计系统，你可能得到的是一个设计复杂，代价昂贵的通用方案。但是如果仔细分析一下需求，你可能省略了需求背后的一些前提条件，比如真实的需求可能是这样的：“我需要一个能够处理百万规模的并发（只是理论峰值，平均情况小于10万并发）读写操作（读写比例1:9，只有追加写，没有修改操作）的低延时，高可用的（可以接受一定程度数据不一致性的）系统。” 那么你可能可以为这个特定的需求设计一个简单的，高效又低成本的系统。
随着数据量的增大，咱们入集市的方式渐渐的从“同步数据”变成“增量导入数据”，“增量导入数据”的优点大致有两点：
本篇文章Fayson主要介绍如何将CDH集群中的KDC服务从RedHat7迁移到RedHat6。
万物互联时代，工业物联网产生的数据量比传统的信息化要多数千倍甚至数万倍，并且是实时采集、高频度、高密度，动态数据模型随时可变。传统数据库在对这些数据进行存储、查询、分析等处理操作时捉襟见肘，迫切需要一种专门针对时序数据来做优化的数据库系统，即时间序列数据库。
语言模型究竟是如何感知时间的？如何利用语言模型对时间的感知来更好地控制输出甚至了解我们的大脑？最近，来自华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的一项研究提供了一些见解。他们的实验结果表明，时间变化在一定程度上被编码在微调模型的权重空间中，并且权重插值可以帮助自定义语言模型以适应新的时间段。
在前面的文章中Fayson介绍过《如何在CDH集群启用Kerberos》，对于一个启用了Kerberos的正式生产系统，还需要考虑KDC的高可用。而Kerberos服务是支持配置为主备模式的，数据同步是通过kprop服务将主节点的数据同步到备节点。本文主要讲述如何配置Kerberos服务的高可用。
2）中国港澳台或境外用户购买腾讯云产品后，如需开具发票，请 提交工单 联系客服处理。
可以指定在波形窗中绘制网格线。选项包括Rising Edge, Falling Edge和 Both Edges。
用户在选择ERP电商管理系统时会关注ERP的很多方面的问题，如售后服务,是否能够满足行业需求,响应时长等等，还有个至关重要的因素“价格”，这也是困扰许多中、小型企业的难点，能看到目前企业的痛点，发现一个软件系统能解救自己于水火之中，但是对于ERP行业的定价又不是很了解，现在市场上的ERP有哪几种收费方式呢？ 一、按月收费
企业因对SEO不重视或雇佣不到优秀的seoer而导致企业网站得不得好的排名比比皆是，所以企业为了减轻在网络营销方面的精力和费用，而选择做SEO外包服务，一般来说我们认为这是一个既经济又省力的方式，但其弊端也不少，比如本地SEO优化公司的实力或优化费用可能并不理想，而互联网上的又不太可信，但最近出现了一种方式SEO按天付费，或者是SEO见到效果再付费，从字面意思可以说是直接的解决了企业的问题，但实际上确实如此吗？
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。在传统的行式数据库系统中，处于同一行中的数据总是被物理的存储在一起。常见的行式数据库系统有：mysql,postgres,ms sqlserver;在列式数据库系统中,来自不同列的值被单独存储，来自同一列的数据被存储在一起。常见的列式数据库有： Vertica、 Paraccel (Actian Matrix，Amazon Redshift)、 Sybase IQ、 Exasol、 Infobright、 InfiniDB、 MonetDB (VectorWise， Actian Vector)、 LucidDB、 SAP HANA、 Google Dremel、 Google PowerDrill、 Druid、 kdb+。
Kerberos是认证协议，它假设主机是可信任的，但是网络不是。Kerberos安全涉及三个关键实体：
包含详细外向物流步骤的本销售业务情景将涉及从订单输入、运输费用模拟、交货和运输、装运计划和成本确定一直到包含 FI/CO 交互的订单和装运开票的所有流程（运输业务情景：直接进行）。 装运成本的确定和计算通过用于确定条件的运输计划点、服务代理、装运成本项目和装运类型以及地理区域事项（如国家、邮政编码以及关税区）使用定价条件来执行。 为了能够计划和执行装运，务必始终对计划的装运活动以及已在进行的装运有一个全面的了解。因此，使用图形信息系统 (GIS)，可以全面了解运输网络或路线。 运输的计划和处理基于装运凭证。
文件系统是用来管理和组织保存在磁盘驱动器上的数据的系统软件，其实现了数据完整性的保证，也就是保证写入磁盘的数据和随后读出的内容的一致性。除了保存以文件方式存储的数据以外，一个文件系统同样存储和管理关于文件和文件系统自身的一些重要信息（例如：日期时间、属主、访问权限、文件大小和存储位置等等）。这些信息通常被称为元数据（metadata）。
选自RARE Technologies 作者：Shiva Manne 机器之心编译 参与：Panda 做深度学习开发和实验既可以选择自己搭建硬件平台（参阅《深度 | 从硬件配置到软件安装，一台深度学习机器的配备指南》），也可以向 GPU 提供商购买使用服务。本文介绍了 RARE Technologies 的 Shiva Manne 对几个主要 GPU 平台的评测结果，希望能为想要选择最适合自己的平台的企业或开发者提供帮助。 我们最近发表了使用 word2vec 的大规模机器学习基准评测文章，参阅：https
最近几天，水木一篇《资本盯上租房，要吸干年轻人的血吧》和我爱我家副总裁胡景晖的辞职将自如蛋壳这些长租公寓推上了风口浪尖。
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
最近碰上了一个禅道的cms系统，看了下网上并没有对这个cms比较系统的攻击方法，于是写下此文希望对大家能有所帮助。（公司授权站点，打码严重，万望见谅）
（2）操作系统统一，选择图中这个（方便统一维护，项目组统一用ubuntu），其他默认
在前面的文章中，Fayson介绍了《0733-7.0.3-如何在Redhat7.6中安装CDP DC7.0.3》，这里我们基于这个环境开始安装Kerberos。Kerberos是一个用于安全认证的第三方协议，并不是Hadoop专用，你可以将其用于其他系统。它采用了传统的共享秘钥方式，实现了在网络环境下不一定保证安全的环境下，Client和Server之间的通信，适用于Client/Server模型，由MIT开发和实现。而使用CDP DC可以较为轻松的实现洁面后的Kerberos集成，本文Fayson主要介绍如何在Readhat7.2的CDP DC7.0.3环境中启用Kerberos。
编译：张苏月 当前市场环境下，企业要求更快、更高、更加有效的解决方案：基于云的 ERP，这就使得传统 ERP 系统受到冲击。虽然云 ERP 的好处很多，但是它并非适用于所有的情况。当企业在进行选择时，他们仍然会有很多顾虑，如果可能的话，他们希望二者可以混用。 一、云 ERP 引入新的功能 本地 ERP 解决方案的主要缺点是前端成本高，因为软件通常是在一个公司自己的服务器上运行，是一次性付费使用，这样就缺乏与移动平台的整合。云 ERP 解决方案，则通过引入新的因素，如安全性以及随着时间的推移软件所有权成本增加
量化回测，苦于MySQL久矣，特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候，每当按下回车时，MySQL就跟丢了魂一样，查询费时，大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书，但这些都需要交给专业的DB工程师去做，量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力，高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题，编辑部简单的搜索了一下，总体分为几个方案：
我们都想通过共享托管来省钱，但是对于某些网站，VPS 甚至专用计划都是不可避免的。如果你不得不做一个更高级的计划，这可能意味着你的网站正在成长并获得更多的流量——因此，付出的财务成本将是值得的。
在互联网行业，大部分研发团队都会通过建设中台（有些公司叫平台），来提高系统的可复用性，降低重复功能的研发成本。随着有赞业务的快速发展，我们也逐渐走向了大中台道路，充分享受着中台所带来的红利，但与此同时，我们也陆陆续续遇到了不少问题，笔者希望借助本文，从效能改进的视角进行剖析，期待引发读者对「如何从组织层面协同中台」的思考和共鸣。
编辑部原创 编译：wally21st、 西西 未经允许，不得转载 对于一些私募、投资机构和个人来说，量化投资研究、回测离不开数据的支持。当数据量达到一定数量，如A股所有频率和种类的数据等等。这时候需要的是对数据有效的储存和管理。今年6月才开源的数据库ClickHouse，为我们提供了福音。ClickHouse来自俄罗斯，又是刚刚开源，社区也是俄语为主。因此，大家对它并不是很熟悉，用的人也不是很多。 我们对比一下他的速度 一个字 快 上面是100M数据集的跑分结果：ClickHouse 比 Ver
工欲善其事，必先利其器。如果我们能花点时间把每天工作都要用到的SecureCRT软件设置的舒服一些，日后工作起来也是会心情愉悦、事半功倍的。
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