机器学习在很多领域展现出其独特的优势，在过去的很多年里，我们关注更多的是封闭环境下的机器学习，即静态地收集数据并训练模型，但是在现实生活中越来越多地遇到开放环境下的任务，比如数据分布、样本类别、样本属性、评价目标等都会发生变化，这就需要模型具有较好的鲁棒性。本文重点关注流式数据中样本属性变化的问题，并给读者分享一种可行的解决方法。
所有的数据都天然带有时间的概念，必然发生在某一个时间点。把事件按照时间顺序排列起来，就形成了一个事件流，也叫作数据流。「无界数据」是持续产生的数据，所以必须持续地处理无界数据流。「有界数据」，就是在一个确定的时间范围内的数据流，有开始有结束，一旦确定了就不会再改变。
IntelliJ IDEA 2020.1 稳定版来了！这是今年发布的首个重大更新版本，新版本增加了对 Java 14 的支持、为部分 Web 和测试框架添加新功能、为调试器添加数据流分析协助功能（dataflow analysis assistance）、新增 LightEdit 模式，以及支持从 IDE 下载和配置 JDK。
出处：https://www.oschina.net/news/114775/intellij-idea-2020-1-released
引言 由于 10 月份做的 React Native 项目没有使用到 Redux 等库，写了一段时间想深入学习 React，有个想法想做个 demo 练手下，那时候其实还没想好要做哪一个类型的，也看
Hive: 依赖于MapReduce执行框架，执行计划分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文首先介绍了几种最常见、最基础的错误，用户在使用的时候可以尽量规避的问题。接下来介绍了流计算 Oceanus 平台的监控系统，可以帮助用户实时了解作业各个层级的明细及运行状态。然后借助于日志系统帮助诊
本部分主要是针对即将进行性能测试的对象(接口、模块、进程或系统)进行概要的说明，让人明白该测试对象的主要功能与作用及相关业务背景。同时要指出进行性能测试的驱动原因。
日志平台是基于ES实现，搜索结果与分词器、关键词 关系密切相关， 有时候关键词不对也查不到日志。
Zabbix6.0手册已发布，不少初学者面对浩渺的手册找不到重点。手册教程系列为初学者挑重点，本节提供监控项值预处理详细信息。监控项值预处理允许为接收到的监控项值定义和执行转换规则 。
前面一篇文件 https://blog.csdn.net/zhanggqianglovec/article/details/103344658 讲述了如果将多个影像拼接为一个大的影像，本文将讲述 一些上面工具在使用过程中的问题及其优化 1. 问题出现： 首先直接说一下工具上的缺陷： 1.1 该工具依赖的是 x86库，包括opencv 2.4.3 ，cholmod 1.6.0 都是32位的，32和64都会影响工具在处理影像时的性能，比如在处理索尼相机的照片时，分辨率是 6000*4000,20多张照片，在处理到一半时会爆出 申请内存失败的情况。(本地环境为 i5处理器四核，16G内存)，处理索尼相机时每张照片都会申请 6000*4000 字节内存块，直接内存爆出内存申请失败。 1.2 该工具迁移到其他机子上会出现不兼容的问题，应为opencv 底层设计到 GPU，CPU等指令，所以在其他机子上 运行，稍微大一点的图片 都会爆出 内存申请失败的问题。 2. 问题定位： 接下来说一下问题的定位 刚开始一直以为是内存的问题，因为在处理小一点的图片时，是没有问题的。在处理所以相机时才会出现；但是当迁移到其他机子上的时候，当地环境是 200G的内存，任然会报出 内存问题，这个就不是内存问题了。然后网上查询，大部分的解决思路 都是 32与64的不兼容。知其然不知其所以然，最后通过仔细的查看爆出来的原因，才豁然大悟，opencv底层调用到了cpu、gpu的指令，然后opencv对底层32/64的支持并不是很好，也就是说 在64环境下调用32 的指令，会出现不兼容的问题，从而导致频繁的爆出内存问题，到此为止，已经定位的差不多了，爆出内存问题只是表象，底层是msvcp.dll/msvcr.dll的执行。 3. 解决之道： 既然问题已经定位到，那么解决之道又是什么，毫无疑问：从底层实现对64的支持，不依赖32位的相关东西。说白了就一句话：重新编译mosaic的所有依赖库，全部换为 64版本 应该就能解决问题。 4. OpenCV 2.4.9 64位的编译 4.1 OpenCV下载： Opencv库的编译相对来说简单，通过Cmake直接可编译，问题是Opencv的源码获取比较麻烦，通过github获取，在git下载过程中时常会出现git下载失败，原因是github连接到了外网，会有网路断开等情况，所以通过github上查找 opencv来下载 还是比较麻烦的，需要多试几次。好在opencv2.4.9 有可执行程序，直接安装 opencv2.4.9 即可安装 他的源码，这个比较好，一下子全部搞定。 4.2 OpenCV工程生成： 在选择 Visual Studio 编译版本的时候需要注意下，Opencv 有区分 X86，X64 和 IA及RAM的编译，这个需要根据自己的情况进行选择，64位环境下一定选择 X64，因为我用的时候 Visual Studio 2010，所以我选择的是 Visual Studio 2010 X64版本，然后点集 Configure，Generate，OpenProject 即可在 Visual Studio 2010中 打开 Opencv 的工程。 4.3 OpenCV 工程编译： OpenCV 工程打开后，找到 ALL_BUILD工程，选择Debug/Release版本，右键build，这个工程只会生成对应的lib库和dll库，并不会生成头文件。 INSTALL工程，该工程首先会执行ALL_BUILD工程，然后复制相关库(lib/dll)到install下的 lib目录和bin目录，复制指定头文件到 include目录，这个工程满足要求，右键 build ，工程执行完毕后会在install目录下生成include目录，bin目录和lib目录。 4.4 Opencv编译完成 5. Cholmod 3.1.0 64位的编译 5.1 Cholmod的获取 网上关于Cholmod的讲解很少，在网上找了很久，找到了SuiteSparse这个产品，SuiteSparse是一个产品套件，里面包含了很多图像相关的处理库，Cholmod只是其中的一部分，而且SuiteSparse目前代码都是针对Linux下的开发，没有针对Windows做 相关的操作，源码目录下不存在cmaketext.txt 文件，不能在windows下直接编译。难道要全部
<>操作符俗称钻石操作符，它是行标准输入<STDIN>的特例，不是从键盘获得数据而是从用户指定的位置读取数据，这里的用户指定位置指运行程序时命令行程序后面紧跟的参数，也即命令行参数。
辛辛苦苦拿下的 shell，几天没看，管理员给删了。这篇文章是我个人小小的总结，很多方面都建立在自己理解上思考，如果你有更好的思路，各位表哥们也可以分享。
我检查了很多不同的工具，但没有一个能满足要求。许多人没有 DFD 和攻击树的元素，Microsoft 威胁建模工具只能在 Windows 上运行，Threat Modeler是基于 Web 的，Threat Dragon使用起来很尴尬，而Dia又旧又笨重而且有问题。
在使用ffmpeg进行音视频处理时，你可能会遇到一个常见的问题，“Protocol not found”（找不到协议）。特别是在使用avformat_open_input函数打开音视频文件时，该问题可能会出现。本文将解释这个错误的原因，并提供一些可能的解决方案。
我们有一个数组，带有两个元素的arr。 接下来，我们尝试将数组扩展为包含90 ** 99 = 2.9512665430652753e + 193元素。
/spark/examples/src/main/python/streaming
Redis 主从架构下，使用默认的异步复制模式来同步数据，其特点是低延迟和高性能。当 Redis master 下有多个 slave 节点，且 slave 节点无法进行部分重同步时， slave 会请求进行全量数据同步，此时 master 需要创建 RDB 快照快照发送给 slave ，从节点收到 RDB 快照到开始解析与加载。
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在结束了审查之后，JEP 460，Vector API（第七轮孵化） 已从 JDK 22 的 Proposed to Target 状态提升为 Targeted 状态。该 JEP 由 Panama 项目赞助，整合了对前六轮孵化反馈的改进：JEP 448，Vector API (第六轮孵化)，在 JDK 21 中交付；JEP 438，Vector API (第五轮孵化)，在 JDK 20 中交付；JEP 426，Vector API (第四轮孵化)，在 JDK 19 中交付；JEP 417，Vector API (第三轮孵化)，在 JDK 18 中交付；JEP 414，Vector API (第二轮孵化)，在 JDK 17 中交付；以及 JEP 338，Vector API (孵化器)，在 JDK 16 中作为孵化器模块发布。JEP 448 最重要的变更包括对 JVM 编译器接口（JVMCI）的增强，以支持 Vector API 值。
顾海洋，携程框架架构研发部技术专家，负责携程分布式服务化领域的工作。目前主要负责 Dubbo 在携程的二次开发和推广工作。
第二部分：数据集成 请让我首先解释 一下“数据集成”是什么意思，还有为什么我觉得它很重要，之后我们再来看看它和日志有什么关系。 数据集成就是将数据组织起来，使得在与其有关的服务和系统中可以访问它们。“数据集成”(data integration)这个短语应该不止这么简单，但是我找不到一个更好的解释。而更常见的术语 ETL 通常只是覆盖了数据集成的一个有限子集(译注：ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据提取、转换和加载)——相对于关系型数据仓库。但
我们有一个数组，带有两个元素的 arr。接下来，尝试将数组扩展为包含 90**99 == 2.9512665430652753e+193 个元素。
SkyWalking 是针对分布式系统的应用性能监控，天生吻合微服务、云原生和面向容器的分布式系统架构。PHP应用也可接入，但需以插件方式接入，偶尔也会有一些坑。
文件包含漏洞（File Inclusion Vulnerability）是一种常见的Web应用程序漏洞，攻击者可以通过Web应用程序的漏洞，以某种形式包含恶意文件，或者包含在Web服务器上的其他敏感文件，从而实现权限提升、信息泄露、远程代码执行等攻击。
作为一款自助式BI的轻量ETL工具，PowerQuery的确可以让我们享受许多数据处理的便利，无需专业的能力，大部分仅需通过界面的操作即可完成，无可否认PowerQuery的使用体验是非常棒的。
1.1 简介 在开发工具上添加自己需要的功能，可以基于eclipse的插件进行扩展以满足新功能的需要。下面就说说如何在eclipse上如何添加菜单项。 1.2 建立工程 新建eclipse插件工程 工
这是我们关于 Flink 如何实现新的流处理应用系列中的第二篇博文。第一部分介绍了事件时间和乱序处理。
最近想研究一下Bug跟踪，好在以后的项目中得到应用，花了几个晚上终于搞出来一个。Bug跟踪的软件还是比较多，我第一个见到的是Microsoft的 Raid4.5。不过这个东西我网上找不到软件也找不到资料。听说比较有名的是Bugzilla，但是安装复杂。另外还有一些国产货如BugFree，BugMan，开源我的推荐是mantis，听说比bugzilla好，也比jira好，是2000年左右开发一直到现在都在更新的项目在错误追踪系统中，Mantis绝对是个轻量级的工具，无论安装还是配置或使用，正如它自己的目标中所宣称的。但是，对一个中小型的项目来言，功能够用。
在从数据流里读取数据时，为图简单，经常用InputStream.read()方法。这个方法是从流里每次只读取读取一个字节，效率会非常低。 更好的方法是用InputStream.read(byte[] b)或者InputStream.read(byte[] b,int off,int len)方法，一次读取多个字节。
2021年1月26日，W3C 和 IETF 同时宣布 WebRTC（Web Real-Time Communications，Web 实时通信）现发布为正式标准，标志着 WebRTC正式走进舞台。尽管如此，WebRTC 早已在视频会议和直播中得到了广泛的应用，成为了线上通信及协作服务的基石。IMWeb 团队是国内最早研究 WebRTC 的团队之一，在腾讯课堂、企鹅辅导等应用中都有实践。这是 WebRTC 系列的第二篇，希望可以帮助你更好的了解音视频。 一、音视频采集基本概念 在讲浏览器提供的用 JS 采集音
从客户端发出一条 SQL 语句到结果返回给客户端的整体执行流程如图1所示，从中可以看到执行器所处的位置。
打造 特定领域知识(Domain-specific Knowledge) 问答 系统，具体需求有：
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文详细介绍了Tensorboard的各个模块并有代码演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 1. Tensorboard简介 对大部分人而言，深度神经网络就像一个黑盒子，其内部的组织、结构、以及其训练过程很难理清楚，这给深度神经网络原理的理解和工程化带来了很大的挑战。为了解决这个问题，tensorboard应运而生。Tensorboard是tensorflow内置的一个可视化工具，它通过将tensorflow程序输出的日志文件
0000 操作已成功完成。 0001 错误的函数。 0002 系统找不到指定的文件。 0003 系统找不到指定的路径。 0004 系统无法打开文件。 0005 拒绝访问。 0006 句柄无效。 0007 存储区控制块已损坏。 0008 可用的存储区不足，无法执行该命令。 0009 存储区控制块地址无效。 0010 环境错误。
之前的文章 RxJava处理业务异常的几种方式 曾经介绍过 Retrofit 的异常可以有多种处理方式。
在 Java 程序中所创建的对象都保存在内存中，一旦 JVM 停止运行，这些对象都将会消失。因此以下两种情况必须通过序列化实现：
问题：在使用云API的时候，频繁请求接口，指不定哪次就会发生失败，提示鉴权错误等，是不是自己的SecretId被封了？
比流量或者订单淘宝可以把我们甩出几条大街。淘宝的兄弟可以自豪地说他们的实时应用已经承受住了双十一全世界范围内最大的单日数据流的冲击。而阿里巴巴中文站的流量和订单与淘宝相比则少的可怜。同时B2B自身业务又存在不同的特点，我们的客单价和笔单价要高得多，因此对于实时数据的误差是零容忍的（比如丢了一个几百万的单子，那实时数据就没有参考价值了）。 所以中文站的实时应用的特点是零误差，事务性，故障可恢复。 在开发实时应用的过程中，我发现当实时计算需要保证数据完全不出错的时候，逻辑就变得复杂起来。效率和精度本身就是不
*[Chains break by the weakest link](https://www.flickr.com/photos/hernanpc/7115374283)*
【编者按】算法速度、系统性能以及易用性的瓶颈，制约着目前机器学习的普及应用，DMLC分布式深度机器学习开源项目（中文名深盟）的诞生，正是要降低分布式机器学习的门槛。本文由深盟项目开发者联合撰写，将深入介绍深盟项目当前已有的xgboost、cxxnet、Minerva和Parameter Server等组件主要解决的问题、实现方式及其性能表现，并简要说明项目的近期规划。文章将被收录到《程序员》电子刊（2015.06A）人工智能实践专题，以下为全文内容： 机器学习能从数据中学习。通常数据越多，能学习到的模型就越
今天在电脑在Xcode的build Phase中Run Script执行一个别人写好的python脚本时，突然报出一个错误
istio 支持多平台，不过 Istio 和 k8s 的兼容性是最优的，不管是设计理念，核心团队还是社区， 都有一脉相承的意思。但 istio 和 k8s 的适配并非完全没有冲突, 一个典型问题就是 istio 需要 k8s service 按照协议进行端口命名(port naming)。
本文基于 Vert.x 官网 https://vertx.io/ 内容，带领大家学习响应式编程里比较有名的工具包 Vert.x 。文章内容取自官网由博主简化总结，希望帮助大家理解响应式编程。
其实，这几个问题或多或少是相互关联的。有的时候大家也会自嘲说，“程序员接手的代码永远是烂摊子，然后自己继续在这个烂摊子上产出代码，留给又一波后人接手”。十几年来经历过十来个公司，我看了不少差的代码，也看了不少好的代码，自己产出过垃圾代码，也带领团队实现过一些自认为不错的代码。
上周五项目测试时发现一个奇怪的Bug，项目中依赖了一个第三方框架，但是在android4.0-4.4.4之间的系统中运行会直接闪退，抛出错误异常为java.lang.NoClassDefFoundError。 第一次遇到这样的问题，google了好久找到了以下几个原因： 该异常表示找不到类定义，当JVM或者ClassLoader实例尝试装载该类的定义（这通常是一个方法调用或者new表达式创建一个实例过程的一部分）而这个类定义并没有找时所抛出的错误。 [解决方案]：NoClassDefFoundError异常一般出现在编译环境和运行环境不一致的情况下，就是说有可能在编译过后更改了Classpath或者jar包所以导致在运行的过程中JVM或者ClassLoader无法找到这个类的定义。 1.分dex包编程，如果依赖的dex包删除了指定的类，执行初始化方法时将会报错； 2.使用第三方SDK或插件化编程时，动态加载或实例化类失败将会报错； 3.系统资源紧张时，当大量class需要加载到内存的时候，处于竞争关系，部分calss竞争失败，导致加载不成功； 4.装载并初始化一个类时失败（比如静态块抛 java.lang.ExceptionInInitializerError 异常），然后再次引用此类也会提示NoClassDefFoundErr 错误； 5.手机系统版本或硬件设备不匹配（如ble设备只支持18以上SDK），程序引用的class在低版本中不存在，导致NoClassDefFoundErr 错误。 6.so文件找不到,设备平台armeabi-v7a,但是我的so库是放在armeabi中的,解决方法新建一个armeabi-v7a包,并且把armeabi的文件拷贝过来. 但是，在实际的定位问题的过程中发现并不是总的方法数超出65535，也并不是class竞争失败，最后的问题出在解决方案5，引用的class在低版本中不存在或者说实现可能不同了。 在这个第三方框架的webView里我调用了
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