SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0; 删除，更新数据， 恢复外键 SET FOREIGN_KEY_CHECKS=1; 另：查看当前 FOREIGN_KEY_CHECKS的值 SELECT
如何进行微服务的拆分 在前面介绍了基于Spring Boot来快速实现一个“天气预报”应用。...一个类只能有一个引起它变化的原因，因为它应该只有一个职责。每一个职责都是变化的一个轴线，如果一个类有一个以上的职责，这些职责就耦合在了一起。这会导致脆弱的设计。...代码库过大意味着业务过于复杂，明显已经超出了开发人员理解的范围，所以也是需要考虑进行拆分的。当然，代码库的大小不能简单地以代码量来评价，毕竟复杂业务功能的代码量，肯定比简单业务的代码量要高。...2.纵向拆分 纵向拆分，即把一个业务功能里的不同模块或组件进行拆分。例如,把公共组件拆分成独立的基础设施，下沉到底层，形成相对独立的基础设施层，如图6-9所示。...本篇文章给大家讲的内容是如何进行微服务的拆分 下篇文章给大家讲解领域驱动设计与业务建模； 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编； 感谢大家的支持！！
上周我突然意识到，我在grafana上写的 sql 语句存在多处硬编码。这篇笔记将记录如何实现没有硬编码的sql语句，以及自学编程过程中如何应对自己的笨拙代码和难题不断的状况。...最近成就升级到V2版本，有17个成就，未来还会有更多成就。再比如习题和章节，每本书的章节数和习题数，都是几十个起。...但在 grafana 上如何灵活地操作行列，我还有不少困惑要解决。——这并非我的不足，这是我将要提升的机会，对不？...小结 在这篇笔记中，我不仅记录了自己如何完成按某个字段的取值范围进行统计的需求，既有早期的硬编码风格，也有升级版的语句。...我还分享了自己如何看待初学编程时的笨拙代码，如何应对一个难题接着一个难题的编程自学过程。希望我的笔记，带给你启发和力量。
Kallisto 是一款快速且高效的转录组定量软件，它打破了传统转录组定量分析依赖测序 reads 与参考基因组比对的模式。...功能特点 超快的分析速度：传统的基于比对的转录组定量方法，需要将大量的测序 reads 与庞大的参考基因组进行比对，这个过程往往非常耗时。...低内存需求：由于不需要进行全面的基因组比对，Kallisto 在运行过程中对内存的需求较低。这对于一些硬件条件有限的实验室来说，是一个极大的优势。...即使是在普通的计算机设备上，也能流畅地运行 Kallisto 进行转录组分析。 高准确性：尽管采用了不同的技术路线，Kallisto 在定量准确性上并不逊色于传统方法。...适用于多样本分析：Kallisto 特别适合对多个样本进行转录组定量分析。它可以快速地处理大量样本数据，并能有效地进行样本间的比较分析，帮助研究人员发现不同样本之间基因表达的差异。
前段时间有人给小编提了一个需求，找出数据集中长度超过200字节的变量，并对变量进行拆分...这个需求当然不难，但是还是分享给大家~主要最近没写啥程序，也就没学到啥新的技能...关于变量长度的拆分，我想也是一个常见的问题...实现方法 小编每拿到一个需求的时候 最先考虑的是如何实现 因为不同的办法决定了代码的多少 以及运行效率的高低 不过 真正忙起来的时候哪有时间去思考那么多方法......实现步骤基本上就是这样了，然后就进行细节的填充。细节的填充就是SAS程序进行各步骤的实现，接下来看看小编的实现方法.. 写这个程序的时候，我开始打算开放好几个宏参数......： 比如IETEST这个变量最长长度269个字符，我在此处进行拆分3个语句... ?...已经衍生生成了新变量，同时添加了标签 也改变了变量出现的位置顺序，而且还修改了变量的长度... 但是呢...由于前面的do语句以及ksubstr的作用 是否有多余的变量生成呢...
一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【大侠】的粉丝问了一个Python列表处理的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。...请教：如何读取保存一些list信息的txt,生成有一组名字有规律的list，如list1，list2，list3......本质原因是exec()函数执行之后，是没有返回值的，所以在pycharm中找不到对应的值，会提示红色的下划线告警，但是实际上不是报错。...与之对应的eval()函数是有返回值的，这点是它们两个内置函数最大的区别。...这篇文章针对如何读取保存一些list信息的txt，生成有一组名字有规律的list的问题，给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。
近年来，IT系统逐渐呈现海量化和异构化的趋势，企业每天可能会产生上百GB甚至TB级的日志数据，如何实现日志数据的集中化接入，以及保障日志管理的持续拓展性，成为企业日志管理的一大难点。01....ELK 日志管理系统集中化收集和管理所有设备上的日志的常见解决思路是建立日志管理系统，将所有设备上的日志统一收集、管理、查看。...传统的ELK的架构如下所示，在需要收集日志的所有服务上部署Logstash，收集、过滤日志数据，将过滤后的内容统一发送给Elasticsearch，用户可以用Elasticsearch进行自定义搜索日志数据...，要求运维人员有较深的技术背景，熟悉Elasticsearch，且需要通过高频查看日志来感知业务是否出现异常日志量过大时，容易发生数据堵塞需要在多个终端进行部署，且不支持批量部署，部署难度高，时间成本大如果想解决以上不足...嘉为蓝鲸-日志管理中心其实在国内已经有不少优秀的日志产品，它们会专精这一领域不断优化。
换一种思路，可以手动计算每两组的sed，这样就能得到每两组的值了，即用原始的观测值个数去计算，这样标准误就是下面的公式，可以看出，当n1=n2时，标准误SE = sqrt(se^2/n)。...三、用教科书的数据举个栗子 下面是5个不同品种的猪30天增重的数据，目的是分析不同品种的猪是否有显著性差异。...整理到Excel表格中： 为了方便计算se，sed，LSD，这里使用Genstat软件进行分析： 方差分析结果： 注意，教科书汇中的D组，求和应该为77.5，教科书计算为78.5，有误，所以教科书后面的结果不正确...由上面的方差分析表可知道，MSE为1.842，不同组的观测值个数为： A：6 B：6 C：5 D：4 E：4 所以，se计算有四组，分别是6vs6 6vs5 6vs4 4vs4 有标准误se的公式可知：...四、推荐结果 虽然，最后也没有找到平均数N0的计算来源，但是可以通过手动计算两两之间的se，进而计算sed和lsd，进行多重比较是没有问题的。 如果组数比较多，用软件计算就可以了。
社会中的资源各种各样，如果依靠自己的力量，是没有办法将资源整合好的，而数据湖却可以，它能够存储很多的数据资源，对于管理和办公来说，有着很大的作用，以下就是数据湖应用案例。...数据湖应用案例有哪些 数据湖能很好的将数据资源存储下来，数据湖应用案例有哪些呢？它的应用方面是非常广泛的，首先，它可以应用于政务信息中，能够实现多方管理。...数据湖是如何进行工作的 数据湖工作的原理并不难理解，它主要是将原始的数据进行整合，然后将其存储在数据池当中，而这些数据池将被进行分类。...它主要通过的程序是数据的获取、数据的处理、数据的分析、数据的存储，经过存储后的数据，将会被各大用户使用，而且这些数据都有着各自的元素，所以找起来非常的容易。 数据湖应用案例有哪些？...数据湖能够存储很多的数据，这对于企业分析今后的发展非常有利，它的应用领域非常的广泛，在医学和政务当中都可以应用，而数据湖的工作方式是非常有序的，它的数据整合是非常科学的，能够帮助到大家使用这些数据。
但是大家也知道，不同环境的配置参数，是会不一样的，难免会因为人为疏忽，导致某个环境的配置文件，少了一些关键参数，光靠肉眼来检查，必然是一个低效而又不可靠的方式。...以下Dubbo验证为官方文档中的内容。 参数验证功能是基于 JSR303 实现的，用户只需标识 JSR303 标准的验证 annotation，并通过声明 filter 来实现验证。...javax.validation.GroupSequence; public interface ValidationService { @GroupSequence(Update.class) // 同时验证Update组规则...); } } } 1.自 2.1.0 版本开始支持, 如何使用可以参考dubbo 项目中的示例代码(https://github.com/apache/incubator-dubbo-samples...当然提高代码稳壮性的方式还有很多，但是肥朝认为参数校验的方式，成本和效果的性价比是最高之一，你有什么提高代码稳壮性的方式？留言告诉肥朝。
首先是多线程并行，按表并发，把每张表分配给一个线程去迁移。源端会启动多个线程进行查询，目标端也是多线程进行批量插入。每对线程之间有独立的缓冲队列，互不影响。...其次对大表进行拆分，均匀拆分成多个子表，分配给多个线程，进一步提高并发度。迁移组件采用rowid拆表算法，拆分耗时短，可以支持无主键表的拆分。...按事务并发 介绍： 按事务并发，是指按事务进行哈希分配，把一个事务的所有DML分配一个线程进行入库。...所以先要对逻辑日志进行分析，将可以并发执行的事务进行分组，且保证同一组的事务相互独立、没有依赖，则该组事务就可以并行入库。待该组事务全部提交完成后，再并发执行下一组事务。...适用场景： 按事务并发模式可以做到瞬时一致。此外，在一组事务提交的时候，可以选择按照源端提交顺序依次提交，达到串行化的强一致效果，也可以不做限制，提高入库性能。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...手机上可以编程的软件其实有很多，有付费的也有免费的，这里简单介绍几个免费的手机编程软件，主要分为C/C++、Java、Python、Html和Linux5个方面，感兴趣的朋友可以自己下载尝试一下，主要内容如下...下面我简单介绍一下这个软件： 1.首先，安装C++编译器，这个直接在手机应用商店中搜索就行，如下，大概也就2.6兆左右，直接下载安装： 2.安装完成后，我们就可以直接编写C语言代码了，效果如下，关键字高显亮，还可以自动进行语法检查...—AIDE，相当于手机上的Java开发环境，可以直接编辑运行Java程序，还可以进行简单的安卓开发，下面我简单介绍一下这个软件： 1.首先，安装AIDE集成开发环境，这个也直接在手机商店中搜索就行，如下...，偶尔作为编程学习来说，还是非常不错的，但是实际开发学习的话，建议还是在电脑上进行，调试运行程序更方便，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家留言交流。
分库分表 对数据的库表进行拆分，用分片的方式对数据进行管理。...代表： 范围求模分片 取模范围约束分片 … 综合分片之范围求模分片 范围求模分片：先进行范围分片计算出分片组，组内再求模。...最好事先规划好分片的数量，数据扩容时按分片组扩容，则原有分片组的数据不需要迁移。 由于分片组内数据比较均匀，所以分片组内可以避免热点数据问题。...0-200M=5 //代表有5个分片节点 200M-400M=6 400M-600M=6 600M-800M=8 800M-1000M=7 综合分片之取模范围约束分片 取模范围约束分片： 对指定分片列进行取模后再由配置决定数据的节点分布...* 进行库表拆分时，拆分规则怎么取舍？ * Mycat中全局ID方案有哪些？程序自定义全局ID的方案有哪些？ * 简述一下一致性hash的原理？这样设计的好处是什么？
大家好，欢迎来到我们的星球知识小卡片专栏，本期给大家分享模型量化的核心技术点。 作者&编辑 | 言有三 ?...1 二值(1bit)量化 二值量化是最高效率的量化方式，也可以称之为1bit量化，即将32位浮点数量化为1bit整型，非常适合FPGA等平台进行并行运算。...4 混合精度量化 所谓混合精度量化，它可以指不同的网络层有不同的量化位阶，或者权重，激活以及输出采用不同的量化方案，当下还可以利用AutoML技术来实现，以HAQ框架为例。 ?...5 量化训练框架 目前前向传播中权重和激活的量化比较成熟，但是训练中大部分的计算在反向传播步骤，如果能够将量化技术应用在反向传播中，则可以加速卷积的反向梯度传播过程，不过这需要对梯度也进行量化操作，而梯度的分布比较复杂...6 其他 总的来说，模型量化有非常多的研究方向，包括： (1) 非均匀量化方案的设计。 (2) 基于重建与损失敏感的量化方法。 (3) 量化正则化方法。 (4) 网络结构的设计。
作者&编辑 | 言有三 ? 1 什么是模型蒸馏 一般地，大模型往往是单个复杂网络或者是若干网络的集合，拥有良好的性能和泛化能力，而小模型因为网络规模较小，表达能力有限。...2 优化目标驱动的知识蒸馏框架 Hinton等人提出的框架是在模型最后的预测端，让student模型学习到与teacher模型的知识，这可以称之为直接使用优化目标进行驱动的框架，也是最简单最直接的框架，...一种更直观的方式是将teacher模型和student模型的特征进行约束，从而保证student模型确实继承了teacher模型的知识，其中一个典型代表就是FitNets，FitNets将比较浅而宽的Teacher...5 与其他框架的结合 在进行知识蒸馏时，我们通常假设teacher模型有更好的性能，而student模型是一个压缩版的模型，这不就是模型压缩吗？与模型剪枝，量化前后的模型对比是一样的。...所以知识蒸馏也被用于与相关技术进行结合，apprentice框架是一个代表。 ? 6 其他 总的来说，模型蒸馏有非常多的研究方向，包括： (1) 优化目标驱动的知识蒸馏框架拓展。
这里先介绍一下真实的业务场景，而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么，以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。...业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个：用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。...为了使系统能承受这种日百万级新订单的压力，项目组探讨过很多解决方案，最终决定使用分表分库：先将订单表拆分，再进行分布存储。...1）约束考量：MongoDB不是关系型数据库而是文档型数据库，它的每一行记录都是一个结构灵活可变的JSON，比如存储非常重要的订单数据时，就不能使用MongoDB，因为订单数据必须使用强约束的关系型数据库进行存储...基于MySQL的分表分库 最后说一下基于MySQL的分表分库：分表是将一份大的表数据进行拆分后存放至多个结构一样的拆分表中；分库就是将一个大的数据库拆分成类似于多个结构的小数据库。
表的垂直拆分和水平拆分 垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表 20191028234705.png 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表...拆分原则 通常情况下，我们使用取模的方式来进行表的拆分；比如一张有 400w 的用户表users，为提高其查询效率我们把其分成4张表users1，users2，users3，users4 通过用 ID...into uid_temp values(null); 得到自增的 ID 后，又通过取模法进行分表插入； 注意，进行水平拆分后的表，字段的列和类型和原表应该是相同的，但是要记得去掉 auto_increment...自增长 另外 部分业务逻辑也可以通过地区，年份等字段来进行归档拆分； 进行拆分后的表，只能满足部分查询的高效查询需求，这时我们就要在产品策划上，从界面上约束用户查询行为。...比如我们是按年来进行归档拆分的，这个时候在页面设计上就约束用户必须要先选择年，然后才能进行查询； 在做分析或者统计时，由于是自己人的需求，多点等待其实是没关系的，并且并发很低，这个时候可以用union把所有表都组合成一张视图来进行查询
10.4 多对多关联 有一类业务场景是 “主表 A+关系表+主表 B”，举例来说就是商户会员+订单+商户，对应这类业务，如何切分？...从会员的角度，如果需要查询会员购买的订单，那按照会员进行切分即可，但是如果要查询商户当天售出的订单，那又需要按照商户做切分，可是如果既要按照会员又要按照商户切分，几乎是无法实现，这类业务如何选择切分规则非常难...10.5.5按日期（天）分片 此规则为按天分片。...user_id murmur 0 2 160 10.5.11 按单月小时拆分 此规则是单月内按照小时拆分，最小粒度是小时，可以一天最多 24 个分片，最少 1 个分片，一个月完后下月从头开始循环。...最好事先规划好分片的数量，数据扩容时按分片组扩容，则原有分片组的数据不需要迁移。由于分片组内数据比较均匀，所以分片组内可以避免热点数据问题。
开始：静态预留 这里面对的其实是一个常见的调度问题，如何将表的分片副本（table-partition-replication）调度到集群（一组物理机）上，并兼顾以下特性： 可用性：将物理机划分 AZ（...而我们对用户提供的是表级别的配额抽象，因此最好隐藏分区这个物理实现，保证只要表的总配额还有余量，就能给有突发流量的数据进行分配。...DynamoDB 会根据历史信息，追踪每个请求路由实例的消费速率，按速率等比例分配。那如何进行追踪呢？...自动管理服务在收到请求后，会根据全局资源分布，为每个候选副本找到一个合适存储节点，同时满足开篇提到的可用性和资源用量约束。 流量拆分 如果某个分区上有很大的热点，受限于所在节点负载可能仍会被限流。...在进行自动配额时，首先要准确追踪读写流量。在检测到流量突发且要触发限流时，会对配额进行指数扩充（二倍）。如果应用持续流量大于之前尖峰的二倍，则会通过按流量拆分分区等方法进一步提高整体配额。
如何具体实践微服务 微服务框架选型 选型准侧 生产级：我们选择的技术栈是要解决实际业务问题和上生产抗流量的（选择不慎可能造成生产级事故），而不是简单做个 POC 或者 Demo 展示，所以生产级（Production...1、基于业务领域拆分，在领域模型设计时需对齐限界上下⽂，围绕业务领域按职责单一性、功能完整性进行拆分，避免过度拆分造成跨微服务的频繁调用。...2、基于业务变化频率和业务关联拆分，识别系统中的业务需求变动较频繁的功能，考虑业务变更频率与相关度，并对其进行拆分，降低敏态业务功能对稳态业务功能的影响。...3、基于应用性能拆分，考虑系统⾮功能性需求，识别系统中性能压力较大的模块，并优先对其进行拆分，提升整体性能，缩小潜在性能瓶颈模块的影响范围。 4、基于组织架构和团队规模，提高团队沟通效率。...然后在聚合基础之上根据业务相关性，业务变化频率，组织结构等等约束条件来定义限界上下文，这是第二层边界。有了这两层边界作为约束和限制，微服务的边界也就清晰了，拆分微服务也就不再困难了。 ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
