（有不同步问题采用延迟双删解决） （延迟双删是在存入数据库之后，睡眠一段时间，再把redis数据删掉，保证后面redis数据和数据库的一致） 2）主动同步：主动在程序读取mysql的binlog日志，把日志里的数据写入到
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/tO3VC7X23rtxKzoNX3SeYQ 2019年双11成交额镇楼 从2009年开始，10年下来，阿里巴巴逐步把每年的双十一打造成了一年一度的狂欢节...下面贴图我个人看到的几组预测 数据化管理：黄成明老师—2571亿 （数据来源：2019-11-9公众号更新文章） 华商情报网：2700亿 （数据来源：2019-08-27 商情 2019...相较于最后一位微博网友的数据造假论，我更愿意选择相信，之所以这个数据分布这么完美，是基于阿里自己的分析师针对某种算法制定了这个销售目标，在既有销售目标下，去提供资源，协同各方来达成这个目标，包括但不限于：垄断供应商资源，全球双11...的推出，双11预购拉长至20天囤积销售额，合伙人盖楼游戏盘活老用户，其他电商平台和农村市场下沉拉新1亿新用户等（当然也不可否认，2684是有水分的，包含了刷单、退单等数据噪音） ---- 从这场盛大狂欢的数据中...战略大于数据，所谓的弹性预测订单只不过是在战术层的加分，战略层输了，再优秀的战术没什么用的！
一年一度的双11，我们喜欢买买买，更乐意看到全民双11会创作怎样的销售奇迹。2019年是第11个双11，希望我们的梦想一一实现，再创销售奇迹。 等不及，我们一起预测2019天猫双11销售额。...次双11的销售额（GMV）会低估。...： 4.1，用一元线性回归预测（我知道上图看明显是曲线，因为数量小，可以试试预测值） tianmao <- data.frame(times=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), gmv=c...predict(md, x0, interval="confidence", level=0.95) 在置信度为95%的条件下预测gmv区间：[1627.233， 2399.937] 4.2，非线性的广义相加模型预测...5，结合一元线性回归模型的预测 和 相加模型的预测 提前恭喜天猫2019年第11次双11大卖 天猫销售额保底：2013.585亿 有望创作新高：2583.387亿 最可能的销售额：2298.486亿
这个双十二，腾讯云市场联合数十家精选服务商，带你共享一场云上的购物狂欢。 活动一：精选开发者服务 为了回馈长期以来个人开发者对腾讯云市场的支持，云市场联合优质服务商推出数款开发者服务精选单品。...薅羊毛价仅限云市场双十二会场，戳图片直达： 更有域名建站组合购，优质后缀，无法拒绝的低价： 活动二：送最高500元京东卡！...部分商品还可叠加优惠券，戳下方图片，直达云市场双十二会场： 活动三：多重优惠券大礼包！...优惠券大礼包，不仅有针对企业所需的高额满减，个人建站等产品也首次参与优惠活动，戳图片直达： 更多优惠活动，点击下方阅读原文，直达云市场双十二活动会场。
下面，来自Trellix高级研究中心团队的网络安全专家和威胁研究人员汇总了他们对趋势、策略和威胁的预测，随着2024年的步伐渐进，组织应该牢记这些预测，以保持敏锐的目光向前发展。...最近几个月，我们已经观察到基于Golang的恶意软件呈增加趋势，因此，预测2024基于这些语言开发的恶意软件将显著激增。 6.
=x0'); %求解常微分方程 x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值 yuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值...digits(6); x=vpa(x) %显示微分方程的解，为了提高计算精度，把该语句放在计算预测值之后 yuce(16)=yuce(15); x1_all=[x1,9.92,10.71]; epsilon
各种不确定性的因素交织在一起，无疑会大大增加预测的难度。 本文将不去探究这些细节，而是基于一种机器学习的算法，对 2020 年双十一交易额进行预测。...predict = poly_reg.predict(z) # 输出预测结果 print('预测2020年双十一交易额为 %.0f 亿元' % predict[0]) print('算法评分为 %.6f...' % poly_reg.score(x, y)) 输出结果为： 预测2020年双十一交易额为 3280 亿元 算法评分为 0.999632 4....预测数据可视化 下面用 matplotlib 画一张图，以便更加直观地展现预测的结果： import matplotlib.pyplot as plt # 设置图像大小 fig, ax = plt.subplots...2020年双十一交易额为%.0f亿元\n'%predict[0], fontsize=26, loc='left') plt.show() 5.
灰色预测： 主要特点：模型使用的不是原始数据序列,而是生成的数据序列。 核心：灰色模型，即对原始数据作累加生成得到近似的指数规律再进行建模的方法。...缺点： 只适用于中长期的预测,只适合指数增长的预测,对波动性不好的时间序列预测结果较差。...)=y0'); y=subs(y,{'a','b','y0'},{r(1),r(2),t1(1)}); yuce1=subs(y,'t',[0:n+1]) digits(6),y=vpa(y) %提高预测精度...，先计算预测值，再显示微分方程的解 yuce=diff(yuce1); yuce=[t0(1),yuce]
在多个真实数据集上的实验结果表明，该模型在两个具有代表性的分子相互作用预测任务上（即药物-靶标相互作用预测和化合物-蛋白质相互作用预测）均优于最先进的基准方法。...分子相互作用预测在包括药物发现和材料科学在内的各种应用中至关重要。...整体框架 这项工作提出了基于知识图谱的多任务学习框架用于预测分子相互作用。它可以同时提高多个预测任务的性能，包括药物-靶标间的相互作用和化合物-蛋白质间的相互作用。...总结 靶标间的分子相互作用预测（如DTI和CPI预测）在药理学和临床应用等许多方面中发挥着关键作用。本工作重点关注分子间的相互作用预测，这需要模型捕捉药物的特征及与靶标相关的相互作用信息。...在真实数据集上的实验结果表明，KG-MTL可以提高药物-靶标相互作用预测和化合物-蛋白质相互作用预测任务的性能。
序言 预测未来，是人们梦寐以求的一项能力。 本文将用一个简单的人工智能算法，即线性回归算法，预测阿里巴巴 2019 年双 11 的交易额。 1....进行预测 接下来，我们调用 sklearn 库中的线性回归算法，对历年双 11 的交易额数据进行拟合，并对 2019 年进行预测，预测结果是 2471 亿元。...('预测 2019 年双 11 的交易额是', str(round(predict[0],0)), '亿元。')...小结 本文用一个简单的人工智能算法，预测 2019 年双 11 的交易额为 2471 亿元，并用图形展示了预测的结果。 到此，预测工作算是基本完成了，但数据分析工作还要继续。...等双 11 活动结束之后，我们还应该进行复盘，拿实际数据与预测的结果进行对比分析，计算预测的准确率，分析差异的原因，提出改进的方案，想方设法提高下一次预测的准确率。
/x0) 附：预测类题目的模型选择表
这篇文章提出了一种多关系庞加莱模型（MuRp），该模型将多关系图数据嵌入到双曲空间庞加莱球中，使得模型在低维链路预测的效果上，明显优于欧几里得空间中相关模型和现有的其他模型。 ?...即使有些使用欧几里德距离来度量相似性的方法可以转换到双曲空间，但它们在预测性能方面不如双线性模型。 结合以上一系列问题，该文章提出了将分层多关系数据嵌入双曲几何的庞加莱球中（MuRP）的方法。...知识图谱是一个典型的分层多关系数据结构，将其嵌入到双曲空间中可能会有较明显的改进。因此该文章重点研究在双曲空间中嵌入多关系知识图谱数据，并进行链路预测。...(b)该模型预测三元组真假。(c)每个嵌入的实体影响范围 2.2 多关系图嵌入得分函数 了解了双曲几何庞加莱球之后，得分函数也是模型不可或缺的部分。...3.3 MuRP和MuRE对比分析 两个模型在链路预测上的结果如表1所示： ?
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VFP双表事务处理，双表是指本地表和远程表同时加上事务，这样本地表和远程表，要么同时成功，要么同时失败。...VFP双表事务 Begin Transaction &&临时表事务 Try SQLSetprop(nDatasource,'transactions',2) &&手动事务处理
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SARS 疫情对某些经济指标影响问题： 问题： 2003 年的SARS 疫情对中国部分行业的经济发展产生了一定影响，特别是对部分疫情较严重的省市的相关行业所...
输入 [1,2,4,7,11,15],15 返回值 [4,11] 双指针法 前面一篇讲解的是暴力破解和hash法，这里讲解的是双指针法。
甚至是在希格斯子比赛中的“奇葩”衡量标准AMS 交叉验证时可以返回模型在每一折作为预测集时的预测结果，方便构建ensemble模型。...下面列举一些我比较看中的功能： 1、交叉验证每一折显示预测情况 挑选比较优质的验证集。...nrounds = nround, nfold = 5, prediction = TRUE) res$evaluation_log length(res$pred) 交叉验证时可以返回模型在每一折作为预测集时的预测结果...最后，输出mean_squared_error平方误差，衡量模型预测好坏。...R语言中XGBoost用来做预测的新包，forecastxgb来看看一个简单的案例。
Keepalived 双主模式 双机双主：正常情况下nginx是一台提供服务，另外一条备份。 互为主备要引入两个VIP，如mysql双主，nginx双主，这样要引入两个VIP，也就是还需要引入。...如果主备机器之间的通信出了网题，就会发生脑裂，此时keepalived体系中会出现双主的情况，产生资源竞争。 一般可以引入仲裁来解决这个问题，即每个节点必须判断自身的状态。
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