你可以观察到，ob 有一个 dep 属性，这个 dep 是不是有点属性，是的，在上一篇基础数据类型中讲过 dep 正是存储依赖的地方 比如 页面引用了 数据child，watch 引用了数据child，...首先，明确一点，存储依赖，是为了数据变化时通知依赖，所以 ob.dep 也是为了变化后的通知 闭包 dep 只存在 defineReactive 中，其他地方无法使用到，所以需要保存另外一个在其他地方使用...给 Vue 封装的数组方法使用，要知道要想数组变化也被监听到，是必须使用Vue封装的数组方法的，否则无法实时更新 这里举重写方法之一 push，其他的还有 splice 等，Vue 官方文档已经有过说明...1、页面依赖了数组，数组子项变化了，是不是页面也需要更新？但是子项内部变化怎么通知页面更新？所以需要给子项对象也保存一份依赖？...2、数组子项数组变化，就是对象增删属性，必须用到Vue封装方法 set 和 del，set 和 del 会通知依赖更新，所以子项对象也要保存 看个栗子 [公众号] 页面模板 [公众号] 看到数组的数据，
，以达到不同的目的 即使是在实时的情况下，也是如此。...直到十几年前，在任何时候都不可能操作超过少量的数据。(嗯，我们都认为我们的数据仓库在当时是巨大的。从那时起，互联网的背景已经发生了巨大的变化。...它可以交付数据并运行大规模、高性能的处理工作，尽管系统发生了变化或失败。 尽管Hadoop为数据存储和并行处理提供了一个平台，但真正的价值来自于技术的附加组件、交叉集成和自定义实现。...Hadoop平台的大多数实现包括至少其中一些子项目，因为它们通常是开发大数据所必需的。例如，大多数组织选择使用HDFS作为主要的分布式文件系统，HBase作为数据库，可以存储数十亿行数据。...但是，如果在一个NoSQL数据库中存储大量的数据，那么在使用这些数据之前，将不会有太大的好处。这就是大数据分析的切入点。
，以确定发生了什么变化。...如果您对所有观察到的键路径使用单个context，则首先根据通知的context对其进行测试，并找到匹配项，然后使用键路径字符串比较来确定具体发生了什么变化。...如果您为每个关键路径提供了唯一的上下文，如下所示，一系列简单的指针比较会同时告诉您该通知是否适用于此观察者，如果是，那么哪个关键路径发生了变化。...多对多关系 您可以使用键值观察将所有子项（在此示例中为employees）的相关属性的注册母项（在本例中为Department）注册为观察者。...母项应以类似于键值观察的方式来回应子项发布的相关变化通知。 五、KVO声明原理 自动键值观察是使用称为isa-swizzling的技术实现的。 顾名思义，isa指针指向维护调度表的对象的类。
inotify 是 Linux 内核提供的一种高效、实时的文件系统事件监控机制，允许用户空间程序监控文件或目录的各种变化，如文件创建、删除、修改、移动等。...这些属性的变更也可能触发 IN_ATTRIB 事件。请检查这些元数据是否发生了变化。...检查是否有此类软件或服务正在运行，并确认它们是否可能影响到您监视的文件或目录。5、编程错误或工具误报：如果您使用的是自编写的代码或第三方工具来检查文件权限，可能存在编程错误或工具本身的误报问题。...6、并发修改：如果多个进程或线程同时对文件进行操作，可能导致属性变更事件与您观察到的权限状态之间存在时间差。确保在接收到事件通知后立即检查权限，以减少并发修改带来的影响。...检查数据库正常，该错误信息可忽略客户确认数据库运行正常，inotify_add_watch 是内核函数，其返回结果和其他系统不一致，新版本做了防洪规避，避免日志过多掩盖其他信息，可升级到新版本。
要解决这些问题，就需要专业的团队来知道，因此诞生了云MSP。...基于这样的背景，中国信通院在2019年7月发布国内首个云MSP能力要求标准——《可信云·云管理服务提供商能力要求》标准。 标准共分为“咨询、迁移、管理”三个部分。...，具体指标可以参考一下如图1是具体的指标项，迁移实施能力从应用系统、数据库、存储、镜像四个方面考量了云服务提供商的能力。...以上标准是从公司流程、技术工具等维度为云MSP厂商能力的全面考量，公司是否是云厂商的合作伙伴，是否有金牌能力的合作伙伴的水平等等指标都是我们能力分级的考察项，包括公司的核心团队是否是来自知名的云厂商，是否有...此外，在技术方面是否有云厂商的技术认证，是否有完备的知识库建设都是我们要考量的内容。
作者对致命性前列腺癌的未治疗初级样本以及去势抵抗后的样本进行了基因组测序，分析了前列腺癌原发肿瘤活检中的基因改变，评估相同患者的、匹配的未治疗样本和去势抵抗样本的基因变化，以判断在治疗过程中是否有基因组的改变...此外，作者评估了一组相同患者、匹配的、未经治疗的和mCRPC活组织检查，以确定这些基因组缺陷在肿瘤进化治疗过程中是否发生了变化。...对于WNT通路：WNT通路中的基因(APC缺失或激活CTNNB1突变)在7%的病例中发生了改变。 其他：7%的病例发现SPOP突变。 ?...相反，与预后较好的TCGA系列相比，SPOP突变在作者的队列中并不常见，差异显著(P = 0.001)。未观察到其他突变患病率的相关差异。 4、研究基于原发性肿瘤基因组学的临床结果 ?...5、评估临床可操作的基因组变化时，病人匹配的初始治疗和去势抵抗样本的变化 作者对参与本研究的61例患者进行了mCRPC活组织检查，以进一步研究在ADT和后续治疗进展后，是否能在活组织检查中更经常地检测到某些基因畸变
在全球范围内，Flink 已经成为了实时流计算的事实标准，成为大数据技术栈中不可或缺的一部分。...，那么在这些环节中，您观察到有哪些重要更新或变化？...王峰（莫问）：在最近几年的数据技术趋势演进的路线中，我们可以清晰的看到两个趋势变化，一是数据分析的实时化，二是数据架构的云原生化。 数据分析实时化本质是业务发展驱动的。...增量引擎 +Apache Paimon 方案是否是一方面？...此外，阿里云之前独立开源的 Flink CDC 实时数据集成项目也已经正式开启捐献工作，明年 Flink CDC 将正式成为 Apache Flink 官方子项目。
**测试子项名后面就是具体的用例编号了，可以是数字：01、001、002等等。 2.2、测试项目 测试项目对应的就是测试用例中的子项名。...2.6、测试输入 用例执行过程中需要加工的外部信息，根据软件测试用例的具体情况，有手工输入、文件、数据库记录等。 ...2.8、预期输出 预期输出是测试用例中非常重要的一部分，预期输出可以检验被测对象是否正常工作，如果我们的预期输出写的不完整不全面，整个测试用例就会受到影响。 ...（2）数据库的变化：在操作步骤完成之后，数据库中的记录会发生相应的变化，比如删除功能的测试，点击删除后，数据库中该记录会被删除。...（3）相关信息的变化：在操作步骤执行完成后，一些和被测对象相关的信息会发生变化，比如：注销功能的测试，点击注销后，以前能访问的页面将无法再访问。 三、测试用例模板 四、测试点
参与者完成了两种形式的实时评估：传统的实时评估(每天间隔数小时)和高频评估(间隔10分钟超过1小时)。我们发现自杀想法变化很快。...我们再次看到了质量上相似的结果模式，但这两个数据集对自杀想法变化的时间尺度产生了不同的定量估计。在欲望和意图中，高频数据集中转换的概率更高。...第三，人们可以在实时监测期后跟踪自杀行为，以了解更高的自杀想法抽样是否能改善对未来自杀行为的预测。这将有助于进一步了解更频繁的评估所获得的价值。...通过这种方式，两种模型产生了不同但可能互补的模型，说明自杀欲望和意图如何在不同的时间尺度上演变和变化。...描述性分析表明，在经验数据中很少观察到非相邻状态之间的直接转换，分别代表196(1.7%)和213(1.9%)在11,406个观察到的欲望和意图转换中，这些转换通过CT马尔可夫模型中相邻状态之间未观察到的变化间接发生
结果观察到样本中具有广泛的瘤内异质性，30%的体细胞突变被识别为亚克隆，48%的拷贝数改变被识别为亚克隆（图2A）。说明在肿瘤发生过程中，突变和染色体水平的基因组不稳定过程正在进行。...在具有多区域全基因组测序的拷贝数数据的92个肿瘤中，有62％观察到了这种现象。 染色体不稳定性也可能通过携带克隆突变的基因片段丢失而直接导致突变异质性。...在腺癌中观察到，基因组加倍与两种亚克隆突变频率和亚克隆拷贝数变异之间存在显著的相关性。此外，镜像亚克隆等位基因不平衡在双基因组肿瘤中显著富集。...当考虑所有外显子错义突变时，观察到18个阳性选择(dN/dS， >1)。这一发现表明，非小细胞肺癌的突变可能是由选择形成的。...在这86个肿瘤中，有17个(20%)发生了亚克隆靶向突变和拷贝数改变。这17个肿瘤中的12(71%)个，同时存在一个克隆和一个亚克隆的靶标改变，这表明靶标可能优先用于治疗干预。
但是，大家可能会有疑问，都是专门处理时序数据的，这是两种数据库吗？他们之间有什么联系？ 1.1发展历史 实时数据库是数据库系统的一个分支，它适用于处理不断更新的快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。...当时的美国随着流程工业和航天工业的发展，大量的测量数据需要集成和存储，采用关系数据库难以满足速度和容量的要求，而且接口访问复杂，不适合科研和监控的需要，因此诞生了以工业监控为目的的实时数据库。...整体来看，以监控为目的的实时数据库只是狭义上的实时数据库，广义上讲，只要一个数据库具备实时处理过程，即以足够快的速度处理事务来返回结果并及时响应，且处理的工作事务的状态不断变化，那它就是实时数据库。...1.2发展未来 在国家层面，“实时数据库”被看作是与操作系统统一级别的基础软件。...真正重要的是把握住生产发展的需求、跟随问题变化而不断迭代技术。 下面将以实时数据库中的代表：庚顿实时数据库，和时序数据库的代表OpenTSDB，进行全面分析对比。
现在我有一个过滤程序：trash_filter.py，它一条一条从 Redis 读取数据，判断字符串中是否有特定的关键词，如果有，那么直接丢弃。如果没有，那么把数据存入 MongoDB。...这样做，实时性确实得到了保障，每次只要trash_word字符串一发生修改，程序立刻就能获取到最新的过滤词。...我们可以监控 etcd 中的一个键，当它发生变化的时候，就调用我们提前定义好的函数。...但是当我们中途修改了 etcd 中，名为test这个 key 的值以后，我们发现回调函数被运行了，如下图所示： 可以看到，etcd 监控一个 key 是否变化，它不像 Redis 的blpop这样阻塞式地监控...，一旦这个 Key 发生了变化，就会调用回调函数，从而更新self.trash_words这个属性。
**测试子项名后面就是具体的用例编号了，可以是数字：01、001、002等等。 2、测试项目 测试项目对应的就是测试用例中的子项名。 ...6、测试输入 用例执行过程中需要加工的外部信息，根据软件测试用例的具体情况，有手工输入、文件、数据库记录等。 禁止过多描述性语言，若为文件，会有提示选择路径，最好写具体，让别人易懂易操作。...8、预期输出 预期输出是测试用例中非常重要的一部分，预期输出可以检验被测对象是否正常工作，如果我们的预期输出写的不完整不全面，整个测试用例就会受到影响。 ...（2）数据库的变化：在操作步骤完成之后，数据库中的记录会发生相应的变化，比如删除功能的测试，点击删除后，数据库中该记录会被删除。 ...（3）相关信息的变化：在操作步骤执行完成后，一些和被测对象相关的信息会发生变化，比如：注销功能的测试，点击注销后，以前能访问的页面将无法再访问。
同时，我们也希望能够将热点事件、新的产品特性及其他有价值的信息聚集起来，为您提供具有前瞻性的支持信息，保持对于当前最新的数据库新闻和事件的了解，其中包括重要数据库产品发布、警报、更新、新版本、补丁等。...本期目录： 新闻：2019年7月份数据库流行度排行榜 警示：Oracle 12.1 因 bug 触发 ORA-600 警示：PGA 超过 4GB 时触发 BUG 导致 ORA-4030 频发：记ADG备库日志应用延迟的一次故障处理...tag=enmo_techrelease 部分精选-频发：记ADG备库日志应用延迟的一次故障处理-卢立广 ---- Oracle ADG（Active Data Guard）实现了主备数据库之间的数据实时同步传输...影响到数据库的实时同步传输，增加潜在的数据安全风险。 ? 检查该备库的参数配置，发现备库参数均符合标准规范。 ?...问题分析 由于DG相关的参数配置和进程均正常，无报错信息，检查主库的日志产生量，发现主库日志在一定时间内产生了较多的归档量，说明主库业务发生了变化。 ?
BI，负责根据业务需求在数据库中抓取对应数据项，编写SQL代码，生成各类报表。（注：传统的数据库管理员（DBA）的职能更类似于数据工程师 + BI – 埋点） c....下面以产品和运营层面对转化率的监控为例： 实时监控 在大促期间观察活动效果，流量变化迅速，高峰此起彼伏，爆品库存时有告罄，此时数据观察应当精确到最小颗粒度甚至实时监控数据曲线，对数据体现的问题（如售罄、...四、专题分析 工作中常会碰到一些突发异常情况，例如某阶段用户转化率大幅波动、交易金额飙升或锐减、某栏目CTR暴跌等，再或者观察到某些趋势性的变化（如消费者导购偏好演变、品牌消费趋势变化）。...例如，如果某一周发现转化率产生异常波动，可以按如下维度进行拆分观察： 维度一：商品品类 拆分到各个品类，观察是否由某个品类的转化率大幅波动带动了整体转化率的波动。...维度二：用户群体 拆分到各个用户群体，观察是否由于某个用户群体的购买情况变化造成了转化率的波动。
在过去的一个世纪里，学术出版界在数量和速度上发生了巨大的变化。论文数量从1980年的发表论文700万篇。 目前论文发表主要在两个平台。...作者研究的目的是利用大数据来检验学术出版中常用的基于引用的度量标准的有效性。具体来说即古德哈特定律是否适用：研究人员是否过于专注于以高质量的相关研究为代价，简单地实现某些目标指标。...第一个和最后一个作者的平均年龄都急剧增长 总结一下 作者发现近几十年来，学术论文的结构发生了明显的变化。...更多的读者被这篇文章所吸引，理想情况下他们就会引用它。 这些结果支持了作者的假设，即引用数量已经成为一个目标。学术论文的性质发生了变化，其目的是为了赢得对学术目标的关注。...NO2 其次，作者观察到随着时间的推移，按字母顺序列出作者的论文越来越少，尤其是作者数量相对较多的论文。这些结果可能表明作者的序号在作者列表中的重要性增加，这可能反映了作者对研究的贡献。
Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目，主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题。...节点维护一个状态stat结构（包括数据变化的版本号、ACL变化、时间戳），以允许缓存验证与协调更新。每当节点数据内容改变，多一个版本号，类似HBase。客户端获取数据的同时也会获取数据版本号。...watch事件异步发送至观察者 watch是一次性触发的并且在获取watch事件和设置新watch事件之间有延迟，所以不能可靠的观察到节点的每一次变化 客户端监视一个节点...序列化节点 3、分布式通知/协调 ZooKeeper中特有watcher注册与异步通知机制，能够很好的实现分布式环境下不同系统之间的通知与协调，实现对数据变更的实时处理。...3、分布式锁 分布式锁，这个主要得益于ZooKeeper为我们保证了数据的强一致性，zk集群中任意节点（一个zk server）上的相同znode的数据是一定是相同的。
缓存数据库：项目采用 Redis 作为缓存数据库，主要用来支撑实时推荐系统部分对于数据的高速获取需求。...实时推荐服务：项目采用 Spark Streaming 作为实时推荐系统，通过接收 Kafka 中缓存的数据，通过设计的推荐算法实现对实时推荐的数据处理，并将结构合并更新到 MongoDB 数据库。...【实时推荐部分】 2、Flume 从综合业务服务的运行日志中读取日志更新，并将更新的日志实时推送到 Kafka 中；Kafka 在收到这些日志之后，通过 kafkaStream 程序对获取的日志信息进行过滤处理...，融合存储在 Redis 中的用户最近评分队列数据，提交给实时推荐算法，完成对用户新的推荐结果计算；计算完成之后，将新的推荐结构和 MongDB 数据库中的推荐结果进行合并。...5、商品评分部分，获取用户通过 UI 给出的评分动作，后台服务进行数据库记录后，一方面将数据推动到 Redis 群中，另一方面，通过预设的日志框架输出到 Tomcat 中的日志中。
最近在做公司微前端，整理了一份微前端搭建清单，如果你正在考虑是否要做微前端，不妨做个参考。...到了这里，我们已经完成了微前端的拆分，但并不是拆完了就结束了，我们还考虑一些拆分后的问题。 例如： 主项目和子项目的样式是否需要复用？ 项目权限，是分开还是在统一管理？ 应用之间如何进行通信？...当微前端开发完成之后，我们的项目由 1 个变成了 1 + n(子项目) 个，部署方式势必会发生变化。 传统的部署方式如下： ? 微前端项目部署方式如下： ?...可以看到，项目最终的结构已经完全不同了，开发，测试，部署的流程也都需要进行变化。...上线环境部署 对于线上环境来说，运行的是 1 个主项目和 n 个子项目，每个项目都是独立部署且相互独立的，非常适合容器化部署，即：每一个项目都被部署到一个 docker 中，彼此通过主项目进行关联。
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