最近开源了一个 Vue 组件,还不够完善,欢迎大家来一起完善它,也希望大家能给个 star 支持一下,谢谢各位了。
在Excel中,我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列,可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
「学习内容总结自 coursera 上的 Natural Language Processing 课程」
根据文章内容总结,该文讨论了技术社区和内容编辑人员所需掌握的一些技能,包括文本编辑、沟通、设计、SEO、基础软件使用和开发等。作者认为,掌握这些技能可以更好地为技术社区运营做出贡献,同时也可以提升自身的价值。
使用 RavenDB 进行数据建模的一个重大挑战是数据不同的特征和行为会对各种操作成本产生不同的影响,这又反过来影响我们设计和使用模型的方式。从这篇文章开始我将通过4到6篇文章来讲解 RavenDB 文档建模琐碎的注意事项。
近日,在实际工作中遇到了这样一道数据处理的实际问题,凭借自己LeetCode200+算法题和Pandas熟练运用一年的功底,很快就完成了。特此小结,以资后鉴!
传统监控体系是面向静态资源通过主动拨测方式构建的时序监控指标视图,其前置条件需要明确观测对象及观测指标,基于指标体系工程师能够了解哪些系统是确定工作的。在云原生观测场景下指标覆盖不全、业务侵入性大、数据关联性差、缺乏基于业务视角异常感知机制等问题凸显,传统监控能力难以适应云原生架构动态变化、服务依赖复杂、信息组织多样的现实问题,无法从全业务流量链路上有效定位问题,故障处置不及时整体业务连续性遇到较大挑战。
来源:https://cloud.google.com/blog/products/databases/alloydb-for-postgresql-intelligent-scalable-storage
首先,来看看文件处理的核心功能。下面的函数很简单,构造起来有点耗时;它从文件行中提取名字和月份。
用途 含订单拆分的按库存生产 (MTS) 主要关注如何将一份可能已经开始处理的现有生产订单拆分为两份独立的生产订单。然后从物流的角度来分别执行这些订单。 优点 生产计划员可以更灵活地应对车间的计划外事件、客户要求的变更或生产订单优先级的重新排定。 实现更出色的成本透明度,充分考虑到实际车间驱动的计划变更 生产订单拆分后还提供可靠的批次可追溯信息 处理流程中涉及的公司角色: 策略计划员 生产计划员 生产主管 车间主任 仓库文员 包含的关键处理流程: 允许对已部分确认的生产订单进行拆分 允许进行拆分以将
Hbase Rowkey CF 架构 概述 预分区及Rowkey设计 学习笔记介绍了Region类似于数据库的分片和分区的概念,每个Region负责一小部分Rowkey范围的数据的读写和维护,Region包含了对应的起始行到结束行的所有信息。master将对应的region分配给不同的RergionServer,由RegionSever来提供Region的读写服务和相关的管理工作。
当然要配vue-loader啊,.vue文件解析全靠他了。vue-loader的整体流程的分析可以参考我之前的文章:「.vue文件的编译」1. vue-loader@15.8.3 的整体流程
今天就来说一下其中的统计服务:目的主要是为了实现 H5 页面的分渠道统计(其实不仅仅是分渠道统计,核心是想做一个自定义事件统计服务,只是目前有分渠道统计的需求),查看每个渠道具体的 PV 情况。(具体会在 url 上面体现,会带上页面名称、id、渠道类型等)
首先,由于日期表和时间表不能叠加在一起(原因在前文说过了),所以肯定是两张表单独和事实表进行关联,而事实表中日期和时间是在同一列。
本文介绍了HBase的基本概念、HBase的架构、HBase的数据模型、HBase的Shell、HBase的Java API、HBase的数据访问,以及HBase的运维实践。
架构设计,到底是什么呢?基于这段时间的学习和自己的一些思考,我认为架构是基于产品和技术所达成的一种共识。我不是专业的架构师,也不是经验老道的开发者。本文目的有三,一是整理这段时间的架构学习和思考以及总结这一年的开发经验教训,二是希望能够与各位朋友探讨移动端App的架构设计,三是希望我们每一个应用开发者能够拥有架构的意识。个人的水平有限,诸多不对的地方,恳请批评指正。
在软件工程中,有许多设计原则和准则,用于帮助我们编写更清晰、更可维护的代码。其中之一是"单一职责原则",它是代码设计的黄金法则之一,也是面向对象编程的基石之一。在本文中,我们将深入研究单一职责原则,详细解释它的含义,并提供示例代码来说明如何应用这一原则。
目标 用最少的人力成本满足构建和维护该系统的需求 衡量指标 版本迭代 -- 工程师团队规模 版本迭代 -- 代码总行数 版本迭代 -- 代码变更行数 软件系统的价值 行为价值 按需求文档编写代码 可用性 功能性bug 性能 稳定性 紧急,但是并不总是重要,在紧急重要矩阵中占据A、C位置 架构价值 Soft :当需求变更时,所需的软件变更必须简单方便 变更实施的难道应该和变更的范畴(scope)成等比,而与变更的具体形状(shape)无关 不紧急,占据B、D,D
首先回答一下为什么要分库分表,答案很简单:数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。
嵌套 if 的典型用例:您希望对某些数据执行各种检查,以确保其有效,然后再最终对其进行有用的操作。
shell sort也称缩小增量排序,是对插入排序算法的改进,其工作原理是定义一个间隔序列来表示排序过程中进行比较的元素之间有多远的间隔,每次将具有相同间隔的数分为一组,进行插入排序,大部分场景中,间隔是可以提前定义好的,也可以动态生成。在较大的数据集上,希尔排序对于插排的优化效果是非常明显的。
一个非常常见的操作是将字符串的第一个字母大写。虽然许多编程语言都有一种本地方法来实现这一点,但 JS 需要做一些工作。
如何将PDF合并为一个?PDF Merge PDF Splitter for Mac是一款非常易于使用的苹果软件,可让您快速将多个PDF合并为一个PDF或将指定页面拆分为一个新PDF。
在众多背包问题中「01 背包问题」是最为核心的,因此我建议你先精读过 背包问题 第一讲 之后再阅读本文。
总的来说,这两者可以结合使用。你可以在 common 模块中定义一些函数或者逻辑,然后在你的 Vue 组件中使用 Composition API 来引用和使用这些函数或者逻辑。
大部分 Kubernetes 应用,我们都会将不同类型的日志记录到 stdout 中,比如在《Fluentd 简明教程》中提到的应用日志和访问日志,这两者都是非常重要的信息,因为他们的日志格式不一样,所以我们需要对他们分别进行解析,这就需要我们使用到 Fluentd 的一些插件来配合。本文我们将介绍如何将这些日志拆分为并行的日志流,以便可以进一步处理它们。
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归并排序是一种分治思想的应用,所以也适合处理大数量的排序,因此也是一种外排序算法,磁盘排序算法,应用场景也较多,比如mysql的排序,sharding-jdbc的排序,
对于业务系统本身在架构设计的时候考虑扩展,原来更多的都是谈的IT基础技术架构本身的高可用性和高扩展性。而对于业务系统扩展性,简单来说就是如何灵活的应对需求的变化和扩展,如果减少在处理变更或扩展中代码不断产生的坏味道。
如下图所示,Milvus 向量数据库的整体架构可以分为 coordinator service、worker node、 message storage 和 object storage 这几大部分。
大家好,这里是 菜农曰,欢迎来到我的频道。我们今天的主题是 AST (抽象语法树)
在当今快速发展的软件开发领域,架构设计一直是一个不断演化的领域。随着技术的不断发展,我们看到了微服务架构和微前端架构这两种新兴的架构风格的崭露头角。本文将探讨它们之间的关系,以及如何将它们融合在一起,为未来的应用程序架构提供更大的灵活性和可扩展性。
水平分表是在同一个数据库内,把同一个表的数据按照一定的规则拆到多个表中。前面以及介绍过来,这里不再重复介绍。
不卖关子,全都是这个小东西干的,它的名字叫Ghost in the Minecraft(GITM)。
Hi,这里是 HelloGitHub 推出的 HelloZooKeeper 系列,免费开源、有趣、入门级的 ZooKeeper 教程,面向有编程基础的新手。
下面先实现一个最简单的页面渲染,快速了解 JSX、React、DOM 元素的联系。
Module是ES6 出现的一个新的语法,提供一种将 JavaScript 程序拆分为可按需导入的单独模块的机制。在未出现之前,我们可能使用 commonjs等模块规范。随着ES Module的普及和推广,浏览器已经支持原生的模块规范。
MySQL的数据量到达一定的限度之后,它的查询性能会下降,这不是调整几个参数就可以解决的,如果我们想要自己的数据库继续保证一个比较高的性能,那么分库分表在所难免。
Fork/Join 是 JDK 1.7 加入的新的线程池实现,它体现的是一种分治思想,适用于能够进行任务拆分的 cpu 密集型 运算
当然,本篇也是关于性能优化的,那性能优化就应该一把梭子吗?还是要符合一些规范和原则呢?
最近一段时间刚好在公司内部涉及一些老旧项目的优化,所以对于 Web 网页性能方面沉淀了一些自己的看法。
在现代js中,let&const是创建变量的不同方式。 在早期的js中,咱们使用var关键字来创建变量。 let&const关键字是在ES6版本中引入的,其目的是在js中创建两种不同类型的变量,一种是不可变的,另一种是可变的。
作为一个对线性代数一无所知的开发者,想快速对向量和矩阵进行一个了解和认识,那么本文就正好适合你。
在上篇文章我们讨论了数据模型,今天试着讨论更基础的数据存储和搜索。数据存储根据开发者使用,可以分为一般的事务处理和数据分析,因为这两者面临的情况不一样。事务处理聚焦于快速的存储和搜索少量的数据,但是数据分析需要读取大量的数据去进行聚合,而不怎么考虑读取花费的时间。后者一般称为数据仓库。 首先我们先看看传统数据库和大部分NoSQL的数据存储引擎。这个实际上分为两个流派,一个是基于日志结构,主要使用了LSM树,另一个是基于OS的页的结构,就是所谓的B树。这么说可能比较难懂。让我们想象一下,假设你有一个excel,里面存储了一条数据a,b,如果我们想查询a,我们可以遍历excel找到满足以a开头的数据a,b。这就是一个简单的数据库,存储数据时,只要简单的添加在下一列。查找时进行遍历,找到符合条件的。让我们想想这会有什么问题。对于数据存储,我们只需要简单的添加数据,对于磁盘这样极有效率,当然实际上的数据库还要考虑并行处理、磁盘存储空间不足等等情况。存储数据的file,就是所谓的log。另一方面,对于搜索数据,这个效率就相当慢了,因为每次搜索数据都需要遍历整个文件,时间复杂度是线性的增长,这时候我们就需要索引了。显然索引对于整个数据存储文件而言,是额外的存储结构,维护索引结构会牺牲write的效率。 对于索引结构,首先想到的是key-value结构。例如对于数据a,b c,f,d这种数据,我们可以用一个索引a,0 b,3这种hash map的形式0和3代表着文件的offset,我们查找数据的时候,先去hash map找到对应的key值,获得offset,我们就能获得key值对应的value。这听起来很简单,然而这就是Bitcask的实现方式。这个索引结构是完全存储在内存当中,如果超出内存的话,就会放在磁盘上。如果数据一直在增长,磁盘空间肯定会有不足的那一刻,解决办法就是将数据拆分为固定大小的segment,以及在合适的时候,合并segment,根据时间戳,保留最新的value值,重新写入新的segment,对旧的进行删除。对于实际的工程,我们还需要考虑 1.文件存储的格式,一般而言应该是以bytes存储 2.删除数据时,应该加上一个标签,比如tombstone,在合并segment时,对数据进行删除 3.数据库崩溃重新恢复,Bitcask使用的是快照的方式在磁盘保存索引结构 4.并发的写入数据,这个需要检查点来处理数据写入时数据库崩溃 5.并发控制,因为文件的immutable,所以并发控制相当简单。 但是这个依然存在问题,让我们想想,那就是hash table必须存储在内存中,这个对于大数据时很不友好,即使你是存储在磁盘上。并且对于范围查找很不友好,因为你需要遍历所有key去查找一个范围内的一个key。 为了解决范围查找,人们又提出了在创建索引时,我们可以按照key值进行排序,这样的存储方式叫做SSTable。这样有下面的几个好处,合并segment变得更有效率了,因为你只需要读取开始的key和结束的key就可以了。在保存索引时,也不需要将所有的key存储在内存里,只需要保存每个segment的开始key和结束key。读取数据时,也不需要遍历所有的key值了。那么对于维护索引呢?我们在写入数据时,会先写入memtable(存储在内存的例如红黑树之类的数据结构)。当memtable超过某个阈值时,会将memtable写入到磁盘的segment中。在读取数据时,我们会首先在memtable中查找数据,然后再根据时间逐步读取segment。每隔一段时间,后台进程便会合并segment,清理垃圾数据。这样处理的唯一问题,就是memtable遇到服务器崩溃。我们可以牺牲一部分write的效率,生成一个独立的log去立马保存写入的数据,这个log的唯一用途就是防止memtable的丢失。 上面的就是现在HBase、LevelDB、Lucene这些使用的LSM树结构。对于其的优化,目前可以使用布隆过滤器、size-tiered等方式去优化读取和合并segment。除了LSM树,目前还有一个广泛使用的索引,那就是B树。 B树主要是利用了操作系统的页结构,将数据拆分成一个固定尺寸的block块,使用存储address和location,类似于指针的方式存储数据。具体细节不多说,网上的文章一大堆。我们需要考虑的是负载因子和二叉树的平衡。对于每次的写入和修改数据,我们都需要找到key值在系统里对应的address去修改数据,重新写入,同样为了防止数据崩溃,一般的数据库会使用预写日志(WAL)去保存每一次数据的修改和写入。 除了这些索引,还有所谓的二级索引。这个类似于倒排索引。不仅如此,还有基于列的存储方式,这个大多是为了数据仓库服务的。
而快速排序虽然也是拆分,但是拆分之后的操作是从数组中选出一个中间节点,然后将数组分成两部分。
长期以来,在 MySQL 的开发规范里一般都会这么写:禁止大事务!话题转到 TiDB ,依然应该是:禁止大事务!
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