1、CFD实例说明 下面结合具体事例阐述气流组织合理设计配置的重要意义。 某机房，自2012年7月投入使用以来已运行了2个年头。...本文采用CFD仿真模拟，计算出机房内的温度场、压力场和速度场等数据，直观地展示关键热物理参数，大大降低分析气流与传热过程的难度，给气流组织优化设计配置工作带来极大便利。...在房间中部出现了绿色区域，表明了机房中部存在低气压甚至负压现象，负压会使得气流倒流，影响冷热空气的正常循环，应尽量避免。 ?...、机房空间右上角局部过热现象，分析此处气流组织发现，热回风运行至此，受机房拐角处存在的气流死区影响而受阻停滞，从而出现局部过热现象，因此拐角处的空调不可轻易关闭，空调回风口与房间拐角处需保持合适的距离，...图13立柱附近气流情况 ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 获取股票数据的接口很多，免费的接口有新浪、网易、雅虎的API接口，收费的就是证券公司及相应的公司提供的接口。...收费试用的接口一般提供的数据只是最近一年或三年的，限制比较多，除非money足够多。 所以本文主要讨论的是免费数据的获取及处理。...国内提供股票数据的接口如sinajs，money.163.com，yahoo，它们提供的API接口不同，每家提供的数据大同小异，可以选择一家的数据来处理。...目前，国内有一个开源的财经数据获取包，封装了上述的接口，不需关系数据源从哪去，它会优先从最快的源来取数据。使用起来非常方便。它是TuShare，具体的安装使用见链接。...Dummy就是多进程模块的克隆文件。唯一不同的是，多进程模块使用的是进程，而dummy则使用线程（当然，它有所有Python常见的限制）。 通过指定processes的个数来调用多线程。
从数据架构的角度来说，尽可能希望把一些状态型数据的变化，通过流水数据的方式来做一个历史沉淀，我们暂且成为历史数据吧。...然后我们看一下这种历史数据的处理方案和想法。...一般来说，从设计的角度，尽可能是希望这样来处理历史数据的变化，即从程序层面来解读这个数据的变化情况，可以包装在一个事务里，也可以根据需求来拆分成为异步的方式。...还有一种方式，可能折衷一些，即程序可能下沉到数据处理层，数据库处理层不用刻意去关系数据的意义，数据层可以做数据的写入和流转，可以通过程序层来包装事务来生成历史数据或者是透明的通过OLTP数据生成历史数据...，但是关键的一点是，历史数据和OLTP的数据是放在一起的，当然这个表的数据会放大，所以我们需要做一种偏离线的数据归档，比如保留近7天的数据即可。
所以到日期的变化实际上没有多大意义。这只是我的个人喜好。实时数据采集方法与历史数据差别不大。完整的代码地址是:。不同的是，实时数据可以用逗号分隔同时获得的多个代码。...个股票多次历史数据类：和下一个区别就是，这里包括的是所有的历史数据：参数包含股票名字、代码、现在的价格、历史数据：Stringcode,Stringnow,Listlist){this。...存放股票信息或者股票的所有历史数据。...16点以后采集，如果东财的采集网站没有改动，数据一般都会自动采集，如果东财的网站发生变化，本工具也就自动失效；闲话少说；书归正传； 一：建立序列数据 二：导入历史数据； 三：导入公式； 四：每天收盘后采集当天资金数据...；并且导入最新数据；双击打开导入工具；自动采集资金数据，并且分类生成资金数据：如图：生成的资金数据： 五：输入公式查看东财L2资金； 六：由于历史数据比较大，无法上传，股市有风险，投资需谨慎。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 关键字：股票，stock，API，接口 1.获取股票当前数据 新浪数据接口：http://hq.sinajs.cn/list={code}。...0.00,24.43,0.00,0.00,0,0.00,0.00,0,0.00,0,0.00,0,0.00,0,0.00,0,0.00,0,0.00,0,0.00,0,0.00,0,0.00,0,0.00,0,0.00,2016-04-14,15:05:56,03"; 2.获取股票历史数据
，对流区域，冷池) URLs: Paper , [GitHub: None] 论文简要 : 本研究探讨了飑线系统的坡度与上升气流强度之间的关系，通过简单的演示表明，垂直系统能够更好地实现其浮力，因为其伴随的向下的扰动压力梯度加速度较弱...理论背景: 本研究关注系统倾斜对飑线的作用。在x方向上，'上升气流'被指定为一个宽度为5公里的正浮力区域，在z方向上从1公里延伸到11公里。上升气流的中心轴可以是直立的，也可以随高度向西倾斜。...该区域内的浮力场由一个指定的函数确定。通过将中心轴从完全直立变为10:40的倾斜度来探索不同的系统倾斜，同时保持上升气流的综合浮力不变。...模拟重点研究了C/Du值大于1的飑线，其中C/Du表示系统的水平尺度与上升气流的垂直尺度的比值。在这种情况下，2D方法最适用。模拟考虑了不同的浮力和系统倾斜配置，以研究它们对垂直加速度的影响。...它呈现了一张表格，显示了不同系统倾斜对飑线强度的影响，以及水气负荷和混合对上升气流浮力的影响。结果表明，与倾斜系统相比，直立系统更能充分实现其潜在浮力。
背景： 线上的一个历史数据库，业务方反馈经常遇到一个范围查询就导致CPU迅速飙升的情况。...因此我们就对这张表按月进行分区，就能大大减少扫描的行数。... PRIMARY KEY (`id`), ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=47603581 DEFAULT CHARSET=utf8; step0 创建一个表结构和原先的表一样的...注意： 当时在线上操作的时候，发现即使做了分区，执行计划里面显示的还是ALL全表扫描了，于是根据这个SELECT 加了个索引解决了这个问题。这里没有真实环境不好贴图出来。...此外，也可以写个存储过程配合event_schedule每月自动创建一个新的分区。 使用存储过程的方法这里先略过，后期补充。
足球- EDA的历史数据分析并可视化 前言： 在足球世界中，背后隐藏着丰富的数据宝藏，记录着球队的兴衰、球员的崛起与衰落，以及比赛瞬息万变的情境。...随着数据科学的崛起，越来越多的数据被收集并变得容易访问，为足球爱好者和专业分析师提供了深入了解这个美妙运动的机会。...通过对历史数据的深入分析，我们揭示了足球世界的一些惊人之处，发现了隐藏在数字背后的精妙战术和球队的崛起。探索性数据分析的过程不仅让我们更好地理解了足球运动，也为未来的发展提供了有力的参考。...在这个数字化时代，数据是我们理解和改进的关键。通过对足球历史数据的深入挖掘，我们能够更深刻地理解这项运动的本质，同时也为球队、球员和球迷们提供了更多的洞察。...足球的魅力在于其无法预测的变数，而数据分析正是帮助我们理解和解读这些变数的有力工具。 愿这篇博客成为你深入足球数据分析领域的起点，激发更多关于足球的好奇心，并让你对这项运动的热爱更上一层楼。
所以，无论是在“生命装配”还是随处可见的化学反应中，都是建立在一定的条件、环境之上有序的进行的。...基于乒乓球的气流无序装配实验 如果将在特定位置安置特定极性磁铁的乒乓球视作组件 通过磁铁进行连接 在给一个气流让其扰动环境作为容器 那么是否就可以探索跟大尺度下的自装配规律呢？...- 最终稳定保持的多样性结构，均是满足环境趋优结果。 通过引入对环境变量的控制，是可以对最终的装配结果进行引导的。通过上述规律，与化学生物中的一些规律现象有着很大的相似性。...对于这个毕设，其实我最初的初心，就是把我大学所学的所有都打包运用一边，实验台的搭建，到后期的控制程序与电路调试，再到机器视觉跟踪，生成算法编写，也算完成了我的任务啦，不过也非常一路上帮助我的朋友，郑博对我的数控遮板固件选择的指导...，蓝河对我装配对象与实验设计的建议，Origamidance对我的生成模型算法的指导，钱宽、宗霖同学对机器视觉方面的算法入门，李森同学从材料科学的角度对连接方式提供的建议，丝瓜在视频、摄影上的帮助，还有同个课题组的学弟学妹们一起帮忙对实验数据的处理
它通过处理所有的已有历史数据来实现数据的准确性。这意味着它是基于完整的数据集来重新计算的，能够修复任何错误，然后更新现有的数据视图。输出通常存储在只读数据库中，更新则完全取代现有的预先计算好的视图。...在 Kappa 架构中，需求修改或历史数据重新处理都通过上游重放完成。 Kappa 架构最大的问题是流式重新处理历史的吞吐能力会低于批处理，但这个可以通过增加计算资源来弥补。...Kappa 架构的重新处理过程： 重新处理是人们对 Kappa 架构最担心的点，但实际上并不复杂： （1）选择一个具有重放功能的、能够保存历史数据并支持多消费者的消息队列，根据需求设置历史数据保存的时长...，比如 Kafka，可以保存全部历史数据。...（2）当某个或某些指标有重新处理的需求时，按照新逻辑写一个新作业，然后从上游消息队列的最开始重新消费，把结果写到一个新的下游表中。
我认为是因为人们越来越需要构建复杂的低延迟处理系统。他们拥有的两个系统并不能完全解决他们的问题：一个是可以处理历史数据的可伸缩高延迟的批处理系统，另一个是无法重处理的低延迟流处理系统。...流处理系统已经有了并行度的概念，为什么不能通过增加并行度以及非常非常快地重播历史数据来处理重新处理问题呢？...我认为这是一种错觉，主要是因为他们所使用的系统的局限性，伸缩性很差或无法保存历史数据等原因造成的。这样一来，他们就认为流处理系统本质上就是从流快照中计算出结果，并不保留所有的原始数据。...当然，进行重新计算的作业只是对相同代码的改进版本，在相同框架上运行，并采用相同的输入数据。自然地，我们希望提高重新处理作业的并行度，以快速完成。...如果我们有很多这样的作业，我们不会同时一次全部重新处理，因此在具有几十个这样的作业的共享集群上，你可能会为在任何给定时间激活重新处理的少数作业提供额外几个百分点的容量预算。
现在在 AI 的大环境当中，有很多人解除到关于预测模型，而且现在的客户接触到了 AI 这块的内容之后，也不管现在的项目是什么样子的，就开始让我们开发去做关于预测的的相关内容，今天了不起就来带大家看看如何使用...设置环境：首先，你需要一个Java开发环境和一个支持线性回归的库，如Apache Commons Math。 加载历史数据：从文件、数据库或其他数据源加载历史数据。...训练模型：使用历史数据训练线性回归模型。 预测：使用训练好的模型预测下一个月的数据。...public class NextMonthPrediction { public static void main(String[] args) { // 假设的历史数据...如果我们想要做预测数据，那么我们就需要提取过往的历史数据，比如说我们提取了最近100w比交易数据，以及对应的时间段，这个时候，我们就可以预测下面的数据了，只需要在方法中传入指定数据，但是这仅限于是属于线性回归层面的
数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据仓库技术也在不停的发展。...在Kappa架构中，需求修改或历史数据重新处理都通过上游重放完成。 Kappa架构最大的问题是流式重新处理历史的吞吐能力会低于批处理，但这个可以通过增加计算资源来弥补。...Kappa架构的重新处理过程 重新处理是人们对Kappa架构最担心的点，但实际上并不复杂： 1.选择一个具有重放功能的、能够保存历史数据并支持多消费者的消息队列，根据需求设置历史数据保存的时长，比如Kafka...，可以保存全部历史数据。...2.当某个或某些指标有重新处理的需求时，按照新逻辑写一个新作业，然后从上游消息队列的最开始重新消费，把结果写到一个新的下游表中。 3.当新作业赶上进度后，应用切换数据源，读取2中产生的新结果表。
数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据仓库技术也在不停的发展。...在Kappa架构中，需求修改或历史数据重新处理都通过上游重放完成。 Kappa架构最大的问题是流式重新处理历史的吞吐能力会低于批处理，但这个可以通过增加计算资源来弥补。 ?...Kappa架构的重新处理过程 重新处理是人们对Kappa架构最担心的点，但实际上并不复杂： 1.选择一个具有重放功能的、能够保存历史数据并支持多消费者的消息队列，根据需求设置历史数据保存的时长，比如Kafka...，可以保存全部历史数据。...2.当某个或某些指标有重新处理的需求时，按照新逻辑写一个新作业，然后从上游消息队列的最开始重新消费，把结果写到一个新的下游表中。 3.当新作业赶上进度后，应用切换数据源，读取2中产生的新结果表。
01 题记 想到删除，基础认知是delete，细分为删除文档（document）和删除索引；要删除历史数据，基础认知是：删除了给定条件的数据，用delete_by_query。...1）删除索引是会立即释放空间的，不存在所谓的“标记”逻辑。 2）删除文档的时候，是将新文档写入，同时将旧文档标记为已删除。...磁盘空间是否释放取决于新旧文档是否在同一个segment file里面，因此ES后台的segment merge在合并segment file的过程中有可能触发旧文档的物理删除。...适用场景 最重要的是： 仅以删除操作为例：curator可以非常简单地删除x天后的索引的前提是：索引命名要遵循特定的命名模式——如:以天为命名的索引：logstash_2018.04.05。...07 小结 多参考官网最新的文档，历史版本的历史文档很容易误导人； 多真正去实践，而不是仅限于知道； medcl：ES新版本6.3 有一个 Index LifeCycle Management 可以很方便的管理索引的保存期限
而如何让电子皮肤感受不同物体表面的差异，摸出不同粗糙度的那种，一直是个不小的挑战。 相关研究的最新进展来自中国科学院上海高等研究院，研究人员设计出了一种基于碳材料、具有指纹微结构的3D打印电子皮肤。...PDMS微球+石墨烯的创意组合 这个电子皮肤的材料由聚二甲基硅氧烷（PDMS）微球与石墨烯组成。 除此之外，研究人员受到人类指纹的启发，将它赋予了指纹微结构。 ?...△ 左为不同粗糙度的激光毛化表面在外加压力作用下的摩擦力，右为不同摩擦力作用下的阻力变化 除此之外，该电子皮肤还具有一下优点： 1、拉伸能力强健：传感层的伸长率可达70%。...3、灵敏度高：随着压力的降低（2.9kPa到0.18kPa），该皮肤的灵敏度从0.55kPa⁻ ¹增加到2.4kPa⁻ ¹ 。 这表明该皮肤有在低压下进行压力传感的潜力，比如感受人类皮肤的光触觉。...以上表明，这个基于PDMS微球和石墨烯所构建的电子皮肤，不仅可以用于对不同粗糙度表面的检测，还可用于气流监测、声音检测等。
在过去的几年中，全球范围内的台风活动呈现出一些明显的趋势。首先，台风的数量似乎在逐渐增加。这可能是由于气候变化导致海洋温度升高和大气流量，从而导致台风.其次，台风的强度也有所增加。...为了更好地了解台风的趋势和规律，我们可以利用数据科学技术对台风历史数据进行分析和可视化。论文将介绍如何使用Java编程语言和数据科学技术来解读台风趋势，并提供爬取台风历史数据的示例程序。...但是，要对台风进行全面的分析和预测，需要大量的历史记录因此，如何高效获取和处理台风历史数据成为一个关键问题。获取台风历史数据的难点在于数据的来源和格式多样，数据量庞大。...解决方案：1台风历史数据的爬取为了获取台风历史数据，我们可以使用Java编程语言结合网络爬虫技术。...response.toString()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }}台风历史数据的处理和分析获取到台风历史数据后
Kappa 架构可以认为是 Lambda 架构的简化版（只要移除 lambda 架构中的批处理部分即可）。 在 Kappa 架构中，需求修改或历史数据重新处理都通过上游重放完成。...Kappa 架构最大的问题是流式重新处理历史的吞吐能力会低于批处理，但这个可以通过增加计算资源来弥补。...image.png Kappa 架构的重新处理过程： 重新处理是人们对 Kappa 架构最担心的点，但实际上并不复杂： 选择一个具有重放功能的、能够保存历史数据并支持多消费者的消息队列，根据需求设置历史数据保存的时长...，比如 Kafka，可以保存全部历史数据。...当某个或某些指标有重新处理的需求时，按照新逻辑写一个新作业，然后从上游消息队列的最开始重新消费，把结果写到一个新的下游表中。
另外，当前和历史数据物理上的隔离，导致TP和AP服务切割，因此可以针对AP业务针对优化此从节点。 在主备间传输的历史数据，是原生数据，而非日志。...而TDSQL天然利用了MVCC中多版本技术，历史数据自然以原生格式沉淀在数据库系统中，没有封装为流水记录、没有重新插入到历史表中的过程，非常自然和流畅地解决了历史数据存储的问题。...6.总结 QLDB和TDSQL表现出Amazon和腾讯认识到了历史数据的价值，引用TDSQL全时态数据库的核心价值观--历史数据富有价值，核心理念--为数据赋能[11]。...这正是TDSQL全时态数据库的萌芽，全面、方便地管理金融历史数据，以便基于历史数据做大量的计算验证，进而保证金融数据安全、交易可靠、计费精准。...事实上，在数据量急速膨胀的今天，任何业务都存在历史数据管理的需求，然而，现代的数据库系统只保留数据的当前值，因存储成本等原因，历史数据被丢弃。
每次到熊市任何技术分析的流派都不顶用了，千万记住不要急着抄底，也许你就抄在半山腰上了，目前主流币虽然是保险的最佳的途径，但是一跌到底，BTC一直在试探10k USD关口，如果突破，危险的时机也就来临了。...上午临时去看了看基本数据，如下： 反常必妖，之前像这种大“抄底”的盘，USDT会涨，如今反而跌了。最近，真真假假的消息特别多，只能真正等落地了。...现在的策略只有一种：如果有币，能承受损失的，持币观望，不要动了。如果已经换了USDT的也不要急着抄底，多看少动，还没有入场的，就不要入了。一定要记住，投点闲钱，不肉疼的那种。
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