通过yesterday.setDate(currentDay.getDate() - 1)计算前一天失败 - 腾讯云开发者社区

前言笔者用的是华硕飞行堡垒电脑，自带2G的GPU 1....提供了很多关于深度学习（常见的卷积神经网络和循环神经网络）的接口）据说matlab现在只支持NVIDIA系列的显卡，matlab 2018a Neural Network Toolbox关于深度神经网络在GPU上的加速计算有以下要求...即需要一个计算能力在3.0以上的带CUDA驱动的NVIDIA系列GPU才能实现GPU加速，在matlab命令行窗口内通过‘gpuDevice’查看显卡是否具备加速功能，笔者的显卡的计算能力是5.0...为实现GPU的加速过程，不同版本的matlab对GPU的计算能力有不同的要求： CUDA-enabled NVIDIA GPUs with compute capability 3.0 or higher...ExecutionEnvironment'可以设置为cpu、gpu或者auto 示例程序以CPU进行网络训练的过程如下图所示，费时45 sec 笔者以GPU进行加速训练的过程如下图所示，费时21 sec GPU加速了计算

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线上服务CPU使用率百分百，注册中心却看不到该服务

继续前一天的进度，我首先是查看文件句柄数是否打开很多，于是使用lsof查看，果然不出所料。 ?...连续使用jstat命令查看gc情况，发现每次执行命令，大概是1秒多，fgc的次数就加1了。问题的真相已经非常接近。找到这里，接着就是排查业务代码。...我首先想到两点，一是缓存数据太多，二是缓存数据清理的定时任务执行失败了。由于之前该服务一直很稳定，猜测可能是数据格式不正确触发的bug，导致数据清理失败，越积越多。...所以只能计算业务所需要的内存，提升实例的内存。...通过数据库查询，估算需要缓存的记录数是四百多万，本地写了个测试用例，计算四百多万记录大概消耗700多m的内存，因此，只需要将机器的内存稍微提高一点就没有问题了。

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Presto？还是 Hive？你们知道大数据查询性能谁更强吗？

Presto 能够完成的实时计算实际上分为以下两种情况。 1．快照数据实时计算在这种情况下，可以基于某个时间点的快照数据进行计算，但是要求计算过程快速完成（ 200ms~20min）。 2．...完全实时计算要完成完全实时计算，需要满足以下两个条件。（ 1）使用的基准数据要实时更新，时刻保持与线上实际数据库中的数据完全一致。（ 2）计算过程要能够快速完成。...每天凌晨通过azkaban 调度 Hive 脚本，根据前一天的数据计算生成中间结果表，生成完毕之后使用 Presto 查询中间结果表，得出用户最终所需要的数据。满足该业务场景的解决方案如图 ?...（ 1）使用 BI 工具进行报表展现 BI 工具通过 ODBC 驱动连接至 Presto 集群， BI 工程师使用 BI 工具进行不同维度的报表设计和展现。...，从而导致数据丢失；另外，保留两天的数据可以在由于一些特殊原因导致写入失败的时候有充足的时间进行人工干预，从而保证数据正确写入）。

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百亿级日志处理稳定性保证的一些技巧

针对遇到的问题，采用“兵来将挡，水来土掩”的方案，各个击破依赖未生成当天任务依赖的数据，部分是前一天的数据，部分是当天其他任务生成的数据。可以采用这两种方案。...添加监控依赖的前一天的数据可能没生成。为了避免第二天的例行任务不挂掉，需要在前一天下午到晚上添加监控，如果数据没有按时生成，就发告警。然后由程序的owner来推动数据尽快产生。...function hdfs_check() { file=$1 hadoop fs -test -e ${file}/_SUCCESS if [ $?...send_mms "[FATAL]-[file_not_exists]-[${file}]" yanghao fi } function main() { date=`date -d "-1day...这样可以在启动程序后，监控程序的返回值，如果失败，则重试。

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使用Storm处理事务型实时计算需求时的几处难点

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可兼得的。 1、假设实时应用在运行的过程中服务器突然宕机，或者应用需要重启。...虽然我使用的Storm框架可以保证数据流的失败重发，但是数据计算的一些中间状态还是必须要持久化下来。例如计算UV，如果不持久化保存会员ID或cookie ID，就无法做去重处理并得到最终的UV。...而流计算一旦要做涉及到磁盘I/0的持久化操作，效率必然会大打折扣。 2、持久化操作带来的另一个难点是保证事务性。...当一批数据跨在两天的交界处时，一批数据中既有前一天的数据，又有后一天的数据。如果应用是按天为维度来计算的，就要保证不能把前一天的数据算在后一天里面，也不能把后一天的数据算在前一天里。...总之，阿里巴巴中文站的特点是流量与订单量小，但是客单价与笔单价大，实时计算如果不能保证数据准确性，计算结果与实际结果将产生比较大的误差，失去应用价值。为了保证数据准确性，就要牺牲一定的性能。

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图解SQL面试题：如何比较日期数据？

（前一天的意思，如果“当天”是1月，“昨天”（前一天）就是1号）例如需要返回一下结果：【解题思路】 1.交叉联结首先我们来复习一下之前课程《从零学会sql》里讲过的交叉联结（corss join）...红色框中的每一行数据，左边是“当天”数据，右边是“前一天”的数据。比如第一个红色框中左边是“当天”数据（2号），右边是“前一天”的数据（1号）。...3.另一个需要着重去考虑的，就是如何找到 “昨天”（前一天），这里为大家介绍两个时间计算的函数 daffdate(日期1, 日期2)：得到的结果是日期1与日期2相差的天数。...例如：日期1（2019-01-02），日期2（2019-01-01），两个日期在函数里互换位置，就是下面的结果另一个关于时间计算的函数是： timestampdiff(时间类型, 日期1, 日期2)...日期1大于日期2，结果为负，日期1小于日期2，结果为正。在“时间类型”的参数位置，通过添加“day”, “hour”, “second”等关键词，来规定计算天数差、小时数差、还是分钟数差。

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大数据开发和java开发有什么不同？

1....（例如：wordpress博客中，用户每阅读一篇文章，mysql中就会更新这篇文章的阅读次数+1）所以大数据是通过日志来统计这些指标。...数据的及时性，从离线计算来说，一般每天零点，前一天的日志都接收完毕，开始计算前一天的数据，几点能计算完毕？要看各个公司各自的要求。数据的准确性。...监控监控监控：监控任务是否失败，数据是否产出，产出的数据是否异常。容灾容灾容灾：如果任务失败如何补救。比如实时任务，由于某种原因13:00到14:00的数据没有，如何把数据补回来。...重点难点在于：对复杂业务的理解上（比如计算工资：基本工资，五险一金，全勤奖，高温补贴，报销，奖金，加班费…..等等都需要计算）。

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MySQL数据归档实战-python和pt-archiver的强强结合

pt-archiver进行数据归档一文中介绍了pt-archiver的使用方法，也将pt-archiver部署到了生产环境，这时候问题来了…… 生产环境需要做归档的任务有十余个，如果要知道每个归档任务成功还是失败...db_archive_log，主要存放归档任务的执行日志 2.1.2 获取归档任务 2.1.3 调用pt-archiver 2.1.4 部署crontab 执行db_archive_exec.py需要指定两个参数，参数1：...2.2 归档监控 db_archive_monitor.py，监控前一次的归档任务是否执行成功，并结合zabbix进行报警 2.2.1 数据库视图设计视图vw_db_archive_fail，汇总前一天执行失败的归档任务...2.2.2 获取归档监控信息 2.2.3 通过logger生成文本 2.3 归档报表 db_archive_report_weekly.py，生成前一周的归档情况，并以邮件方式发送 2.3.1 表结构设计...表db_archive_report_weekly，主要存放数据库归档周报数据 2.3.2 数据库视图设计视图vw_db_archive_report_weekly，计算前一周的数据库归档情况

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一天一大 leet(最佳买卖股票时机含冷冻期)难度:中等-Day20200710

第一天收益设置为 -prices[0],作为成本(即成本也纳入收益计算) 第 i 天价格为 prices[i] 冷冻期如果这一天为冷冻期说明为前一天卖出，则这一天的收益为：前一天持有时的最大收益+卖出的盈利...dp[i-1][持有] + prices[i] 不持有如果这一天不持有则前一天可能是不持有或者为冷冻期(一定不是持有)，则这一天收益理论上不变沿用前一天的收益，计算收益最大则取两周可能中较大的收益...max：max(dp[i-1][不持有], dp[i-1][冷冻]) 持有如果这一天为持有，则前一天可能是持有也可能为不持有(一定不是冷冻)，则这一天收益：注意前一天如果为不持有则说明今天买入后才持有则按照计入成本规则需要减掉今日的成本...max(前一天持有时的最大收益, 前一天不持有时的最大收益-今日成本) max(dp[i-1][持有], dp[i-1][不持有]-prices[i]) 示例:[1,2,3,0,2] ?...- 1][1], dp[len - 1][2]) } ---- 优化：存储降维从上面的逻辑可以发现当 i 递增时，计算当前 i 的不同状态收益只需要 i-1 不同状态收益那可以声明一个中间变量来存贮

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聊聊买卖股票的最佳时机

在这个关系中，不持有股票dpSell[]是跟持有股票hold[]有关系,但是hold[]持有股票是相对独立，我们可以先看持有股票的情况，然后在此基础上分析不持有股票dpSell[],通过下面案例你可以更好的理解这其中的关系...我们简单回顾一下前面的股票问题主要的状态转移方程：股票问题(一)：只能购买一次,持有可以继承前一天或者选今天最低-prices[i](本来是0持有后花钱就变成负的了)，不持有可以继承前一天最低或计算今天出售利润选择高的那个...dpSell[i]和买卖股票(一)其实是没区别的，要么继承前一天，要么今日股价加上截止昨日不持有的最大利润；但是持有股票hold[i]的最大利润计算方式有所变化，这里面允许多次交易，那么持有最大的利润就是前一天不持有的最大利润...股票(一)受到只能买一次影响所以不能使用前一天不持有d最大利润来计算。...//前一天同次数或者前一天不持有上一次的今天买 dpSell[i][j]=max(dpSell[i-1][j],hold[i-1][j]+prices[i]);//前一天同次数或者前一天持有的通次

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筹码分布原理探索

通俗来说就是操作股价，比如通过有限的抛盘恐吓散户将筹码在低位交给庄家。庄家的方式很多，比如横盘来拉升和抛盘等。但无论如何筹码的平均价格会下降，也就是说在不同价位入手的筹码会向低位价格上统一。...Yn= Yn-1× (1- An) + Cn ×An 文中的公式大概表达的意思是昨剩余的筹码的平均成本再加上换手筹码的价格期望。但是这样计算就忽视价格的历史，用昨天的不能代表前天或者上个月的。...网络上的筹码分布计算算法公式：当天(N)的筹码=成交量*换手率前一天筹码=当天筹码+(1-当天换手率*历史换手衰减系数)*前一天成交量前二天筹码=当天筹码+(1-当天换手率*历史换手衰减系数)*...前一天成交量+(1-前一天换手率*历史换手衰减系数)*前第二天成交量以此类推计算所有交易日的筹码量，然后按每日的最高价最低价已经平均价进行筹码的三角形或者五边形分布。...然后通过累计所有价位上的筹码分布的数学期望计算筹码的平均成本。这里当日的筹码等于成交量与换手率的乘积让我有点摸不着头脑。

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0679-6.2.0-通过Nginx获取CDSW的登录信息-续-2

文档编写目的在上一篇文章《6.2.0-通过Nginx获取CDSW的登录信息(续)》中，通过Nginx的配置进一步捕获了用户的一些操作，然后存入数据库中进行查询分析，捕获了当用户使用“Share”功能和进行...log_dir=/usr/local/nginx/logs/ log_name=$(date -d "yesterday" +"%Y%m%d") #将nginx日志中的十六进制引号转为正常显示的引号并定向到前一天日期命令的新日志文件...sed 's#\\x22#"#g' ${log_dir}access.log > ${log_dir}${log_name}.log #将nginx日志文件清空，确保每次处理的是前一天的日志 cat...3.2 用户使用错误的Principal进行认证 1.用户认证失败 ?...总结 1.可以通过request属性获取到用户认证Kerberos的信息，对信息进行处理后，可以获取到用户进行Kerberos认证的Principal，保存入库可以进行后面的分析。

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【动态规划dp问题】——leetcode关于买卖股票的最佳时期系列问题

所有的关于只有买入和卖出的问题，都可以通过下面这张图片进行书写dp状态转移方程！如果含有冷冻期也是如此加上冷冻期即可！买卖股票的最佳时期问题: 只能进行一次买卖，求最大利润。...i < n; i++) { // 计算持有股票的新最大利润 // 1....继承前一天持有股票的状态 (f[i-1]) // 2....继承前一天不持有股票的状态 (g[i-1]) // 2....保持前一天的持有状态 (f[i-1][j]) // 2.

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Leetcode No.122 买卖股票的最佳时机 II

需要说明的是，贪心算法只能用于计算最大利润，计算的过程并不是实际的交易过程。...考虑 dp[i][0] 的转移方程，如果这一天交易完后手里没有股票，那么可能的转移状态为前一天已经没有股票，即 dp[i−1][0]，或者前一天结束的时候手里持有一支股票，即 dp[i−1][1]，这时候我们要将其卖出...，即dp[i−1][1]，或者前一天结束时还没有股票，即 dp[i−1][0]，这时候我们要将其买入，并减少prices[i] 的收益。...因此，我们只要从前往后依次计算状态即可。...] 和 dp[i−1][1] 存放在两个变量中，通过它们计算出 dp[i][0] 和dp[i][1] 并存回对应的变量，以便于第 i+1 天的状态转移即可。

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猴子吃桃问题

以后每天早上都吃了前一天剩下　　　的一半零一个。到第10天早上想再吃时，见只剩下一个桃子了。求第一天共摘了多少。...#include int main() { int peaches = 1; // 第10天早上剩下的桃子数 // 从第9天倒推到第1天 for (int day...= 9; day >= 1; --day) { peaches = (peaches + 1) * 2; } // 输出结果 std::cout 1（第10天早上的桃子数）。倒推计算：使用 for 循环从第9天倒推到第1天。...每天的桃子数可以通过公式 (peaches + 1) * 2 计算得出，因为前一天的桃子数是当天桃子数加1后再乘以2。输出结果：输出第一天共摘了多少个桃子。

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谈谈ETL中的数据质量

比如与源系统的连接错误，抽取数据可能会失败。由于记录类型冲突，数据转换可能会失败。即使的ETL任务成功，提取的记录中也会出现异常值，导致后续过程报错。...数据质量监控方法 1、校验每天的记录数分析师遇到的最常见数据异常是其报告的输出突然降至0。我们通常会发现最后的罪魁祸首是当天没有将新记录添加到相应的表中。...3、每天新增的记录数波动范围某一天你发现数据量出现大幅增长或下降，而规则1和2都已校验通过。这种波动可能是正常的，比如电商行业某天的大促活动，或者社交软件的营销活动。...当然，你可也可以直接和前一天的数据对比，增量不超过前一天的1倍。 ?

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Leetcode 121. 买卖股票的最佳时机

如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。注意你不能在买入股票前卖出股票。...示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 5 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。...j 的值只有 0 和 1。当状态为 0 时，有 ? ，其中 ? 表示前一天状态也为 0，今天不作操作，不执行买入，所以利润不变； ?...表示前一天持有股票，今天执行卖出操作，利润为前一天的利润加今天的卖出价格。所以 ? 取两者中的较大值。同理，当状态为 1 时，有 ? ，其中 ?...表示前一天状态也为 1，今天不作操作，不执行卖出，所以利润不变； ? 表示前一天未持有股票，即利润为 0，今天执行买入，利润为初始利润减今天的买入价格。所以 ? 取两者中的较大值。

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如何基于DataX做增量数据同步？

由于表的增长趋势不确定,所以无法确定增量同步的id开始值和结束值,无法使用id增长趋势作为度量规则,而对于时间是我们可以预期和确定的增量指标,比如T+1同步就是同步前一天24h的数据,5min同步一次等...,这些我们都可以通过简单的计算可以确定开始和结束时间点。...1.crontab+shell 使用linux系统自带调度能力crontab,比如一天同步一次,由shell脚本计算时间,再通过命令透传到Datax的json配置文件where条件中,对于mysql,where...条件可以通过如下方式计算: where create_time >= UNIX_TIMESTAMP(date_sub(curdate(),interval 1 day)) and create_time...& 每天凌晨1点执行任务,同步前一天的数据,从而实现增量同步。

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盘一盘 Python 特别篇 19 - 天数计数|年限

工作日惯例就是通过一些不同规定把一个非工作日调整到一个工作日 (非周末且非公众假期) 上。 1. 提前 (preceding) 提前惯例是将非工作日调整成其前一天工作日。...例子：2016年12月15日 (星期四) 一个月后是 2017年1月15日 (星期天)，调整成前一天工作日是 2017年1月13日 (星期五)。此惯例常用在贷款，因此付款通常定在某一天之前。...例子：2016年12月1日 (星期四) 一个月后是 2017年1月1日 (星期天而且是公众假期)，调整成前一天工作日是 2016年12月30日 (星期五) ，但是已经跨到上个月，因此调整成后一个工作日...Act/365 该惯例来自 2006 年 ISDA 文件里面的 4.16(d)，计算年限方法为 (d2 – d1)/ 365。这里的天数计算包括起始日和结束日。该惯例也称为 Act/365 F。...Act/360 该惯例来自 2006 年 ISDA 文件里面的 4.16(e)，计算年限方法为 (d2 – d1)/ 360。这里的天数计算包括起始日和结束日。

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每日一题 | 这道因式分解问题你能想出解法吗？

那么对于i+1天来说，它保持开心有两种可能，第一种前一天是开心的情绪，并且情绪没有发生变化。...第二种可能是前一天是不开心并且发生了变化，同样对于不开心的概率也一样有两种，第一种是前一天是开心，并且情绪发生了变化，第二种是前一天不开心，并且情绪没有发生变化。分析到这里，我们发现这是一个递推式。...也就是说我们可以用前一天的概率分布来推导下一天的概率分布，对于递推来说，它的复杂度是。...也就是说我们只需要的时间就可以计算出下一天的概率分布，但我们对比一下数据的范围会发现这个复杂度仍然是无法接受的。因为n的范围最大是10的9次方，即使是的算法也无法很快得出结论。...我们之前学过快速幂算法，可以在的时间内计算出一个指数巨大的幂的结果。这里我们同样可以运用快速幂算法，只不过之前我们是应用在一个具体的实数上，而我们这一次是用在一个矩阵上而已。

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7.数据分析(1) --在MATLAB中通过Nvidia GeForce GPU加速深度学习计算

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