Levine在最近《华尔街日报》举办的CIO聚会中称：“如今绝大部分云计算已经完成，计算将返回边缘。”...Levine认为通过云数据来进行自主驾驶的车辆将会烟消云散，因为从车辆传输数据到云端会产生延迟从而可能导致车祸。云也会削弱很多需要高速计算并更快传输决策的机器学习场景。...Levine认为边缘计算并不新奇，但或许它将成为下一个计算时代。数十年前大多数计算集中到大型机上，银行和大多数大型企业依靠冰箱大小的组合计算设备来管理他们的业务运营。...在计算自然的潮起潮落节奏下，边缘计算将加速分布式计算的应用，也就意味着云“将很快消失”，Levine这样表示。 不为所动的深入思考 数千家厂商均兜售云服务业务是一件可怕的事。...云商业应用提供商Workday的CIO DianaMcKenzie并不认同云将消失的“激进观点”。她认为云计算将与边缘计算共存。
如果实时进程是CPU消耗型的，会不会导致其它进程得不到运行机会，造成系统lockup呢？...我们看一下实时进程的调度策略就明白了： 在多个实时进程之间，优先级更高的会抢先运行 （注：实时进程的优先级数字越大则优先级越高，99最高，0最低；而普通进程正好相反，优先级数字越大则优先级越低，139最低...； 被优先级更高的实时进程抢占，这种情况下会自动排到运行队列的队首，下次运行的机会排在相同优先级的其它进程的前面。...，结果是会导致soft lockup。...所以，Linux kernel的RealTime Throttling机制默认情况下保证了普通进程无论如何都可以得到5%的CPU时间，尽管系统可能会慢如蜗牛，但管理员仍然可以利用这5%的时间设法恢复系统
而最近的一次年会演讲中，让人工智能导致大量失业的恐慌论又一次甚嚣尘上。 看得出，我们大多数的人，都认可人工智能带来的巨大革命，它们会颠覆我们的生活，并淘汰掉大量的工作，让很多人失业。...那么，不知道一人客的各位朋友，你对它们的到来怀着怎样的态度？你，怕不怕AI机器人？ 很多人对AI的害怕，犹如对未来未知的恐惧；而有的人，对AI的恐惧，则是一种丢饭碗被取代的恐惧。...人工智能带来的失业，势必首先替代浪费我们时间的低效率工作，会精简各种重复繁冗，会替代太多蓝领，当然势必也会替代大量的白领、金领。AI的智能，会让每一个地球人自惭形秽，它会让很多人无所事事，觉得没用。...能知道自己的方向，懂自己的需要，能不断进步，因时而动，还有人性的温暖和情爱。...你怕人工智能让自己失业吗？怕又如何？ 半个技术男，一点书生气； 两面机器人，三省定时日。 —— 机器人？Call 我！欢迎关注：
所以，订单的尺码比例必须要和你的消费者的尺码体型分布基本一致。 整体上尺码呈现中间多两头少的结构。例如服装M，L，XL这样的尺码多订货，XS，3XL这样的极端尺码少订货（鞋子同理）。...但是，历史数据往往并不能反映消费者的真实需求，有可能你上一季度的订单尺码比例已经失衡。很多消费者没有找到合适自己的尺码走掉了。这样的机会损失无法在数据中直接体现。...下图是一个虚拟的长袖衬衫订货和销售尺码数据： 售罄率高的尺码赋予更高权重，加大订货比例。本例中L码订量最多，销量也最多，但是XL码售罄率最高。所以下次订货我们应该XL加大剂量，订货占比最高吗？...还有人问了，那我们不加权，也不看累计销售，而是看这个类别售罄大约在50%左右的销量占比，可以吗？这个时候应该也没有断码，销量是真实需求的反映。看下面这个数据： 答案是这样也不行。...很有可能大部分长袖衬衫款式大码已经没有，导致消费需求被抑制。 靠谱的办法是，还原每个款式每个尺码的真实消费需求，作为尺码参考配比。
我们开始思考，由自动化人工智能驱动的数字营销是否会成为一种可能，以及这个自动化目标是什么样子的。 现在，似乎是时候来回答下面这些问题了： 完全自动化的数字营销有可能实现吗?...今天的营销人员应该为明天做些什么准备? 完全自动化的数字营销有可能实现吗? 数字营销继续走在人工智能发展和高科技创新的前沿。多项调查显示，人工智能的研究者的目标是将智能融入数字营销。...它是人类共同进化的组合——本质上将成为一个系统。因此，认为数字营销中的人工智能将导致所有人类工作屈服于机器是不合理的。相反，机器将承担更简单的角色，就像它们会承担农业中占据了我们大量的体力劳动一样。...目前来看云计算、低代码和敏捷性的情况也并没有得到改善。大约10年后，旧的系统需要被替换，否则它们的收益就会下降。...； 一旦程序投入生产，设置错误或需要调整时自动预警。
，并且由于使用的是LinkedBlockingQueue。...LinkedBlockingQueue默认的最大任务数量是Integer.MAX_VALUE,非常大，可以理解为无限大吧；但是存在这种情况，当每个线程获取到一个任务后，执行时间比较长，导致workQueue...里积压的任务越来越多，机器的内存使用不停的飙升，最后也会导致OOM。...：一个支持优先级排序的无界阻塞队列 DelayQueue：一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列 SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列 LinkedTransferQueue：...一个由链表结构组成的无界阻塞队列 LinkedBlockingDueue：一个 由链表结构组成的双向阻塞队列 线程池工作原理图解： 呜啦啦啦啦 看官喜欢的话点赞收藏或者关注一下吧
腾讯云是一种可以储存用户个人数据的管理中心，对于一些用户来说，在使用腾讯云的过程中可能会出现云盘空间不足的情况，所以需要给腾讯云硬盘进行扩容。...腾讯云硬盘扩容怎么解决 想要给腾讯云硬盘扩容的话，第一步需要将相应的服务器关闭并做好数据的备份，避免在扩容的过程中导致数据丢失。...第二步打开我们已经购买的硬盘，并打开相应的服务器，然后右键点击需要扩容的硬盘，并选择相应的选项和需要扩容的大小。 第三步检查磁盘容量是否符合要求，如果磁盘容量符合要求的话，就可以开始扩容了。...腾讯云硬盘扩容会导致数据丢失吗 在给腾讯云硬盘扩容的过程中，一般情况下都不会导致数据丢失的，不过为了数据安全的保险起见，大家在扩容之前最好能够把重要的数据备份，避免系统在扩容的过程中出现差错，导致重要的数据丢失...其实想要给腾讯云硬盘扩容是非常简单和方便的，中间也耗费不了多少时间，但是要注意一点，那就是在扩容之前最好先把重要的信息进行备份，这样才能避免在扩容的过程中出现数据丢失的情况。
老司机带你看看实战项目中，导致事务不起作用的三种常见场景。 你能看出来下面这段代码，虽然配置了事务，但是却没有生效吗？...完整的演示视频在这里：事务配置正确却不生效的三种常见场景 知识点整理 抛出RuntimeException生效，Exception不生效，可通过增加rollbackFor配置让Exception生效...方法内部增加try catch，吃掉异常，导致事务不生效 同一个类内部方法互相调用，最外层方法没加注解，导致事务不生效
在构建执行计划的时候，会计算每个操作的成本，最终组合成多个执行的方式并计算总成本，成本最低的为最优选，估算成本的方式CBO,RBO，在可以计算成本的情况下采用通过成本计算的方式形成计划，在没有办法通过成本计算的时候...，语句的重写会重写成一种方式，这样在后期生成执行计划就会避免一些问题，数据库的优化引擎的工作也会更加准确，而不会造成语句中的条件必须要有顺序的撰写。...执行计划方案在得出后，的成本计算是下一步，在PG的参数配置中有针对tuple， index 计算, IO性能提取的参数设置，这也是一种开放的心态，信任用户可以在直销自己的硬件性能的基础上，通过调整PG的系统的计算基础成本数据...所以查询的条件导致的数据量的变化也是导致你查询时执行计划变化的一个原因，同时在有些数据库中会导致查询中一会快，一会儿慢，这也是数据库本身使用了同一个执行计划，去套用在不同条件的状态，造成的问题。...那么我们追究到底什么原因造成上面的问题，其实有是一个很复杂的问题 你的统计分析的信息是否正确，在正确的情况下会根据你条件数据的的数量来分析你使用INDEX 或者 FULL SCAN 那种方式更有利，最终导致判断
为了显示谷歌对云服务的重视程度，谷歌CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)先公布了谷歌两个新增云服务区域：韩国首尔与美国盐湖城地区；随后发布两款新产品：混合云平台Anthos与无服务器计算平台...而今又重新推出这一产品，也表明了Google对于云计算机业务的重视以后对云计算机业务的认真态度。...不过，Anthos暂不支持IBM、甲骨文或阿里巴巴的云计算服务，如果更多谷歌客户使用其他云服务，可能会增设这些兼容。...无服务器计算平台Cloud Run Google Cloud还推出了Cloud Run，这是一款内置Kubernetes容器的无服务器计算平台，可在完全托管的无服务器环境中执行任务。...面对亚马逊AWS和微软Azure两大强敌，Google还会采取什么样的举措去抢夺云计算这块巨大的市场蛋糕？让我们拭目以待。 【科技云报道原创】 转载请注明“科技云报道”并附本文链接
今天聊一个简单的问题，增加更多内存会让你的计算机速度变快吗？...现在，我们就可以回答开始提出的问题了，增加内存会加快计算机运行速度吗？显然这样分为两种情况来讨论。...这就好比你问给一辆卡车装更多轮子会让开车跑得更快吗？ 答案显然不是的，尽管这并不能让卡车跑得更快，但增加更多轮子会让货车有更高的载重。...对内存来说也是这样，尽管增加更多内存并不能让计算机跑得更快，但这显然会让我们可以同时运行更多程序。...总结 从上述分析我们知道，关于增加内存是否可以加快计算机速度取决于你的场景，如果你的设备内存充足，那么此时增加内存不会明显加快计算机运行速度。
代码排版工具 不同人代码的排版习惯不一样。遇到自己不喜欢的格式，看起来比较麻烦。可以使用astyle对代码进行排版。 我喜欢以"otbs"格式的排版。...命令如下： astyle -s --style=otbs *.c astyle -s --style=otbs *.h 错误排版 一次使用时，不小心对所有文件进行了排版。...Jun 20 14:31 xlnx_snd_common.h -rw-rw-r-- 1 hankf hankf 12K Jun 20 15:05 xlnx_spdif.c 再编译Linux是，得到下列错误
我区分的亚群的各自的恶性上皮细胞亚群的基因 如果有认识这些基因的小伙伴，可以找我来合作进行后续分析啊！！！...(可以私聊我，我的微信在生信共享办公室出租可以找到 ） 因为我没有按照文章的分析策略，然后全部的结果都不一样了！所以换一个分析策略会导致文章的全部论点都得推倒重来吗？...其实并不是这样的，因为这个文章的落脚点是 UBE2C + cancer cells (Epi-C6)] 就是大名鼎鼎的肿瘤恶性增值状态的细胞亚群，这个东西除非你数据分析错误，否则它一定会出现，我们的上面的数据分析里面我就把它命名为了...cycle，但是这不都是同一个东西吗，尽管是大家的数据分析流程不一样。...值得注意的是，这个文章在做三分组的9个病人的单细胞转录组的同时，也有对应的空间单细胞，但是从数据分析的结果来看，无非就是把空间单细胞转录组数据当做是了染色的切片，看了看已知的单细胞亚群的染色的片子的分布而已
： 肺癌既然是来源于肺这样的组织， 它的上皮细胞就不可能是一个纯粹的上皮，理论上是可以细分的。...我区分的亚群的各自的恶性上皮细胞亚群的基因 因为我没有按照文章的分析策略，然后全部的结果都不一样了！所以换一个分析策略会导致文章的全部论点都得推倒重来吗？...其实并不是这样的，因为这个文章的落脚点是 UBE2C + cancer cells (Epi-C6)] 就是大名鼎鼎的肿瘤恶性增殖状态的细胞亚群，这个东西除非你数据分析错误，否则它一定会出现，我们的上面的数据分析里面我就把它命名为了...cycle，但是这不都是同一个东西吗，尽管是大家的数据分析流程不一样。...值得注意的是，这个文章在做三分组的9个病人的单细胞转录组的同时，也有对应的空间单细胞，但是从数据分析的结果来看，无非就是把空间单细胞转录组数据当做是了染色的切片，看了看已知的单细胞亚群的染色的片子的分布而已
因此也想尝试下生成的代码使用的效果。 此外，由于不想建多个project来进行测试，因此对于不同的测试，都在src/main/java下面弄各种不同的包来进行区分。...本次测试的package:com.dhb.gts.javacourse.week6.mysqltest目录。...key=100033 出现如下错误: 2021-09-13 18:02:57.507 ERROR 16620 --- [nio-8084-exec-1] o.a.c.c.C.[.[.[/]....于Starter所在的 com.dhb.gts.javacourse.week6.mysqltest不在同一个目录，因此无法通过扫描下层目录的方式扫描到对应的类，因此只能通过手动配置scan。...但是实际上这是一个错误的做法，MapperScan只能用来配置Mapper,而如果要指定Startler之后扫描的目录，则需要在@SpringBootApplication中指定： 代码修改如下： package
好大的坑！...，正确格式如下: yyyy-MM-dd HH:mm:ss 下面总结下不同格式会出现的不同错误： 格式：YYYY-MM-dd HH:mm:ss [format setDateFormat:@"yyyy-MM-dd...这是因为YYYY 是以周为单位计算的，yyyy才是标注的年份。 ?...d:将日显示为不带前导零的数字（如 1）。如果这是用户定义的数字格式中的唯一字符，请使用 %d。 dd: 将日显示为带前导零的数字（如 01）。...H:使用 24 小时制将小时显示为不带前导零的数字（例如 1:15:15）。如果这是用户定义的数字格式中的唯一字符，请使用 %H。
前言 很多人提起 Vue 中的 computed，第一反应就是计算属性会缓存，那么它到底是怎么缓存的呢？缓存的到底是什么，什么时候缓存会失效，相信还是有很多人对此很模糊。...count 的 get 劫持，简化一下 // 在闭包中，会保留对于 count 这个 key 所定义的 dep const dep = new Dep() // 闭包中也会保留上一次 set 函数所设置的...计算watcher 的形态吗？...再回到 count 的响应式劫持逻辑里去： // 在闭包中，会保留对于 count 这个 key 所定义的 dep const dep = new Dep() // 闭包中也会保留上一次 set 函数所设置的...，如果 other 的值触发更新的话，就会重新渲染视图，那么会读取到 sum，如果计算属性不做缓存的话，每次都要发生一次很耗费性能的没有必要的计算。
你的MySQL会抖动吗 1. 什么是MySQL 抖动 一条SQL语句正常执行的时候特别快，有时候会变得特别慢。但是这种场景不是很常见。 2....MySQL 为什么会抖动 2.1 脏页 内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候，我们称这个内存为脏页。 2.2 干净页 内存数据写入到磁盘后，内存和磁盘上的数据页的内容一致，称为干净页。...2.3 对于抖动的解释 执行较快的更新操作，其实是在写内存，MySQL抖动的瞬间，是在刷脏页，即把脏页的数据写入磁盘（该过程也叫flush）。...2.4 什么时候会触发flush操作 InnoDB 的 redo log 写满了。 系统内存不够，需要新的内存页了，就需要淘汰一些内存页。 MySQL 认为系统空闲时候，开始flush。...这种情况尽量避免，一旦redo log 写满，系统会拒绝更新操作，此时更新数为0。 2.5.2 系统内存不够。
代理IP的出现让我们很多的营销工作做得更便利，对于爬虫工作者来有利于数据爬取的工作效率大幅度提升。但是我们也会遇到在使用了代理IP后出现了延迟高不稳定的情况。这是为什么呢？下面就来详细的说一说。...有些用户在使用代理IP时会反馈，代理IP延迟较高，导致数据的采集量下降，甚至造成掉线等情况。那么什么情情况下会出现代理ip延迟高呢？...我们来分析性下原因：1、你使用的这个代理ip池的服务器使用的人数较多，或者在使用高峰期，超过了服务器的承载能力，就会延迟较高影响了用户的正常使用；2、客户端网络不佳，自行的网络环境问题，稍微有点波动，就会导致延迟升高...3、要访问的目标网站不稳定，比如那种反扒很严的网站或跨国网站；4、代理IP服务器网络环境不佳，比如不是BGP链路，无法为用户提供稳定的速度；以上这些原因都可能会导致代理ip的延迟很高，所以我们在寻找代理的时候...代理的测试也是很简单的事，比如亿牛云代理的使用，直接在后台注册掌柜下单就能解决，测试的过程也比较简单，这里我们可以分享给大家参考下：图片#!
情况就是用了toFixed后再进行相关计算，得不到预期的结果 具体看例子 比如想动态计算百分比，保留一位小数如94.4%这样子 var blobTo = 409600; var totalSize...= 433927; var percent = (blobTo / totalSize).toFixed(3) * 100; percent // 94.39999999999999 恰巧碰到这个，然而...percent并不是预期的结果。...(3); var percent3 = (blobTo / totalSize).toFixed(3) * 100; var percent4 = (blobTo / totalSize).toFixed...percent // 94.4 还不知道具体是为啥这样，知道的可以告诉我哈~
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