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实时算法

实时算法是一种在数据流中持续计算和更新结果的算法，它可以在数据流中的每个数据点上进行实时计算，以便快速做出决策。实时算法在许多领域中都有广泛的应用，例如金融、交通、医疗保健、制造业等。

实时算法的优势在于它可以在数据流中的每个数据点上进行实时计算，从而快速做出决策。这意味着实时算法可以在数据流中的每个数据点上进行实时计算，从而快速做出决策。实时算法还可以帮助企业实时监控和分析数据，以便更好地了解其业务和市场环境。

实时算法的应用场景包括金融风险管理、交通流量优化、智能制造、医疗保健等。例如，在金融风险管理中，实时算法可以用于分析交易数据，以识别潜在的风险和欺诈行为。在交通流量优化中，实时算法可以用于优化交通流量，从而减少交通拥堵和污染。在智能制造中，实时算法可以用于实时监控和优化生产线，以提高生产效率和质量。在医疗保健中，实时算法可以用于实时监控患者的健康状况，以便及时采取措施。

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硬实时和软实时

硬实时和软实时的区别就是一个命令从准备执行到实际执行的时间长度的区别。比如要点亮一个LED灯。...如果需求是最多2ms内必须执行，那10ms的是软实时，1ms和10us的是硬实时。如果需求是最多20us内必须执行，那10ms和1ms的是软实时，10us的是硬实时。...所以软硬实时得看具体需求。 操作系统有的说是软实时，有的说是硬实时。是互相相对着说的，linux很多定义为软实时，freertos和RTX之类的rtos被定义为硬实时。...因为这俩相比一般linux的实时延迟要大一点。rt-linux的实时延迟可以到几百us，如果需求是不超过毫秒级的话，那rt-linux对这个需求也是硬实时。...既然有优先级抢占之类的存在，那要满足硬实时需求就还有很大一部分要取决于程序的编写（不止取决与系统），程序（驱动和应用程序）的编写同样重要。

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微信看一看实时Look-alike推荐算法

基于这篇文章(见参考文献1)的描述，再结合自己的理解，我来带大家一起解读一下这篇基于look-alike模型的实时推荐算法的核心亮点。...在本篇文章中，我会从RALM算法背景介绍、RALM模型架构和工程实践、RALM算法原理介绍等三个部分来介绍RALM算法，希望我的解读可以帮助大家更好地理解这篇论文，进而学习到一些做实时个性化推荐的思路和方法...该方法可以解决雅虎海量数据集及大规模受众拓展的问题，虽然该算法可以做实时的look-alike，但该算法相对简称粗暴，精度不够。...(1) 实时性 被推荐的文章是实时产生并加入到微信的文章推荐池中的，由于文章具备时效性，因此，希望推荐算法可以实时地将文章分发出去。对于文章的推荐，这个是一个硬性要求。...3.RALM算法简介 为了解决推荐系统对实时性和有效性的要求，参考文献1提出了实时注意力look-alike模型(RALM)。

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基于 TiDB + Flink 实现的滑动窗口实时累计指标算法

在经过充分调研和分析后，基于实时计算框架 Flink 和分布式数据库 TiDB 的组合使用，我们提出了一种实时计算滑动窗口内累计指标的算法，在一个数据库里同时支持实时 OLAP 计算和 OLTP 数据服务...可选算法实时统计该方案是指，当查询某个用户最近 N 年的累计值的请求发送过来时，直接到数据库统计得到结果，可以理解为是一个用户级的实时 AP 操作。...，实时统计这个算法实现起来相对简单，但服务容易因算力问题影响，实时性不能保证，尤其是高并发场景容易出现问题，线上实时数据服务慎用该策略。...3.典型场景分析下面我们通过不同场景来阐述该算法。...图片适用场景该基于 TiDB + Flink 的实时累计指标算法，目的是解决”最近一段时间的实时累计指标“的计算问题。

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