错过了11.11 你还有12.12可以买！买！买！ 在海外电商市场 12.12的促销力度丝毫不亚于国内的11.11 强劲崛起的东南亚及其最大的电商市场印尼正是12.12大促的焦点 ?...此次12.12，京东印尼站早已蓄势待发 ? ▲印尼12.12促销广告 ? ▲JD.ID印尼站APP端页面 ? ? ? ? ▲印尼办公场所，凌晨深夜，依然坚持在最前线 ?...自11月份备战启动以来，海外技术平台先后进行了系统压力测试、数据库排查、内耗场景梳理、资源评估、演练、巡检、数据库迁移等一系列准备工作。...虽然在此前的工作中，已经和海外业务方“打成一片”，英文交流无障碍，但是来到印尼当地支持12.12大促，还是紧张又兴奋。 ? ▲海外技术平台印尼支援小分队合影 ?...▲印尼12.12加油趴 ▲来自印尼的问候 卓越用户体验的背后， 是JDers为项目运行、系统稳定而贡献的一个个不眠之夜 海外市场的不断拓展， 是兄弟们勇于开拓、力争完美而创造的一次又一次佳绩 12.12
2.语法 type(object) 参数： object : 实例对象。...返回值：直接或者间接类名、基本类型 b = 12.12 c = "hello" d = [1, 2, 3, "rr"] e = {"aa": 1, "bb": "cc"} print(type(b)... def p(self): print("this is a methond") print(Person) tom = Person("tom") print("tom实例的类型是...：%s" % type(tom)) # 实例tom是Person类的对象。...isinstance()函数来比较 body() 和 People时，由于考虑了继承关系，所以返回了 True，使用 type() 函数来比较 body() 和 People时，不会考虑 body() 继承自哪里
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。...虽然市面上有不少大数据之类的书籍，但是真正专业电商技术解密和实践案例分享的书籍还真是独此一家，我马上去买几本送给我的程序猿朋友们。...怎么这么多人买肥皂和手纸?是啊，这就是趋势变化，一方面说明京东商城百货化成绩不俗，购物篮丰富度大大提升，另一方面也说明年轻网民们的生活必需品消费也呈现出电商化的趋势。 ?...按道理讲朝阳区北京夜生活最丰富的地区了，曾经的天上人间，灯红酒绿的三里屯都在这里，双十一朝阳区的青年们都跑哪里去了。...比如，虽然网友在早上和深夜下单已经成为习惯，但是移动电商还是带来了不同的东西，数据显示移动端购物呈现出“随看随买”的特点，这样的消费特征让每一个时段的购物频次相当扁平化。
前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值，是上一篇文章Microsoft时序算法的一个总结，上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表，利用Microsoft时序算法对其结果进行了预测...对于本来的事例就无规律可循，这种事情是用Microsoft时序算法无法预测的，或者预测结果是不准的，比如：大师，您帮我算算我下期彩票买什么号能中一等奖？？？我那个去！.......其实经过上面的分析已经得到对于排列三这种彩票他是有规律就是出现的概率集中于中间值，也就是4，如果从长期来看买这块数据肯定能赚。...然后我们将这部分值保存到数据库，然后拿着这部分胜利的数据，去到彩票网站买彩票去！ 嘿嘿...接下来的事我就等着：升职、加薪、出任CEO、赢取白富美、走上人生巅峰.....哈哈......4+7+5=16...哈哈，我利用“求和”这种方案就买16这个数字了！ 但是我详细看了看... 尼玛!...选择的数字得到的回报率是不一样的！
News - TencentCloud PostgreSQL 厂商 动态 Google Cloud Platform [特性] 支持PG小版本10.22、11.17、12.12...Alibaba Cloud 无 Azure 无 AWS [特性] 支持最多创建15个只读实例；数据库预览环境支持
2.2.1 工业时序数据的生命周期 像上面这样的时序数据在哪里产生最多呢？答案是工业领域。...工业领域中的时序数据，一开始存储在关系数据库中，后来因时序数据的处理越来越麻烦，很难用关系数据库快捷方便的达成。于是工业领域开始产生了需要更方便处理时序数据的数据库的需求。...再后来，顺应这样的工业领域需求，诞生了专为时序数据设计的时序数据库。 2.2.2 工业时序数据特征 为什么工业时序数据的处理很麻烦呢？这来源于工业时序数据本身存在的特点。...我们来看一个实例：某企业有超过 2 万个风机，一个风机有 120 - 510 个传感器，采集频率高达 50 Hz，也就是每个传感器可达到 1 秒 50 个数据点的采集峰值，总量每秒采集 5 亿个点的数据...总结一下，想要有效处理时序数据，理想的工业数据库应该能做到以下几点： 为研发出理想的工业时序数据库，达到上述工业场景必备的时序数据处理特征，工业领域研究者们进行了长期的摸索，工业时序数据库也经历了漫长而曲折的发展过程
书籍目录 第一章：简介 1.1 增强学习 1.2 实例 1.3 增强学习要素 1.4 限制和范围 1.5 一个扩展案例：Tic-Tac-Toe 1.6 摘要 1.7 增强学习发展历史 第二章： Muti-armed...off-Policy）预测 5.6 增量编程 5.7 Off-Policy 蒙特卡洛控制 5.8 Discounting-aware 重要性采样 5.9 Per-decision 重要性采样 5.10 总结 第六章：时序差分学习...（Temporal-Difference Learning） 6.1 时序差分预测 6.2 时序差分预测方法的优势 6.3 TD（o）的最佳性 6.4 Sarsa：在策略（On-Policy） TD 控制...Sarsa(λ) 12.8 λ 和γ变量 12.9 带有控制变量的偏离策略的资格 12.10 Watkins’s Q(λ) to Tree-Backup(λ) 12.11 带有跟踪的稳定的非策略方法 12.12
比如购物这个问题，甲可以在淘宝上买衣服，乙可以在亚马逊上买书，丙可以在京东上买手机。 谁买东西？是甲、乙和丙，他们都能抽象成人。 买什么东西？有衣服、书和手机，它们都能抽象成货。 在哪里买？...第三个阶段是对概念模型实例化，得到相对详细的设计模型。...在设计模型中，概念模型中的边界类可以被转化为操作界面或者系统接口；控制类可以被转化为计算程序或控制程序，例如工作流、算法体等；实体类可以转化为数据库表、XML 文档或者其他带有持久化特征的类。...换句话说，设计模型是概念模型在特定环境和条件下的实例化，实例化后的对象行为执行了概念模型描述的那些信息。 以下是面向对象分析设计的完整过程，它表达了现实世界是怎么通过 UML 映射到对象世界的。...上图是一个简单的部署图，表达了客户端比如浏览器这个节点，会请求到 Web 服务器节点，最后通过数据库服务器节点返回数据。
简介 GreenPlum 7.0.0正式版已于2023.09.29发布，基于PG 12.12内核版本。...一个月后，在2023.10.30日发布了gpcc 7.0.0版本，可以用来监控GreenPlum 7.0.0的数据库。...gpadmin gpstart -a gpcc start gpcc status gpstate 此docker包括1个master，1个standby master，2个segment，2个mirror实例...' 20231009:12:18:02:001543 gpstate:gpdb7:gpadmin-[INFO]:-coordinator Greenplum Version: 'PostgreSQL 12.12...--------------------------------------------------------------------------------------- PostgreSQL 12.12
比如购物这个问题，甲可以在淘宝上买衣服，乙可以在亚马逊上买书，丙可以在京东上买手机。 谁买东西？是甲、乙和丙，他们都能抽象成人。 买什么东西？有衣服、书和手机，它们都能抽象成货。 在哪里买？...第三个阶段是对概念模型实例化，得到相对详细的设计模型。 ?...在设计模型中，概念模型中的边界类可以被转化为操作界面或者系统接口；控制类可以被转化为计算程序或控制程序，例如工作流、算法体等；实体类可以转化为数据库表、XML 文档或者其他带有持久化特征的类。...换句话说，设计模型是概念模型在特定环境和条件下的实例化，实例化后的对象行为执行了概念模型描述的那些信息。 以下是面向对象分析设计的完整过程，它表达了现实世界是怎么通过 UML 映射到对象世界的。 ?...上图是一个简单的部署图，表达了客户端比如浏览器这个节点，会请求到 Web 服务器节点，最后通过数据库服务器节点返回数据。
近日，腾讯云推出云上时序数据库CTSDB（Cloud Time Series Database），CTSDB 是一款分布式、可扩展、高可靠的时序数据库，适用于有海量时序数据的物联网、大数据分析和互联网监控等场景...时序数据库CTSDB能够提供高性能读写、低成本存储、聚合分析、实例监控以及数据查询结果可视化等功能。整个系统采用多节点多副本的部署方式，有效保证了数据的高可用性和安全性。...到底什么是时序数据？时序数据库对于时序数据的处理存在什么样的意义呢？ 时序数据就是指时间序列数据，是同一指标按时间顺序记录的数据列。...而时序数据库CTSDB可以提供高性能读写、低成本存储、强大的聚合分析能力、实例监控以及数据查询结果可视化等功能，成为用户处理时序数据的利器。...相对开源的时序数据库InfluxDB，性能提升数倍。内测阶段每个实例提供的写入能力最高可达5万点/秒，正式上线后会提供更高性能、配置更灵活的实例供用户选择。
Object） 生命线（Lifeline） 控制焦点（Focus of Control） 消息（Message） 自关联消息（Self-Message） Combined Fragments 三、时序图实例分析...（Sequece Diagram Example Analysis） 时序图场景 时序图实例 时序图实例分析 四、总结（Summary） 一、时序图简介（Brief introduction...（Sequece Diagram Example Analysis） 时序图场景 完成课程创建功能，主要流程有： 1、请求添加课程页面，填写课程表单，点击【create】按钮 2、添加课程信息到数据库...3、向课程对象追加主题信息 4、为课程指派教师 5、完成课程创建功能 时序图实例 时序图实例分析 1、序号1.0-1.3 完成页面的初始化 2、序号1.4-1.5 课程管理员填充课程表单...时序图中包括的建模元素主要有：对象（Actor）、生命线（Lifeline）、控制焦点（Focus of control）、消息（Message）等等。最后，以课程创建功能演示一时序图实例。
IDEA 自带类图的生成，但还没有时序图的生成。在团队开发中，代码的交流，有了时序图会更加的清楚。 本文对在 MAC 环境如何安装 PlantUML 进行阐述。...这时你可以开始愉快画时序图啦~~ 3 遇到的问题 继续接着上述步骤创建其它类图，比如 UML 类图： ? 这时应该会出现这个画面，实例效果，好像哪里不对： ?
所以说起来kafka是一个时序数据库，作为一个时序数据库，则存在时序数据的优化方案。 kafka概念 Topics Topic 就是数据主题，是数据记录发布的地方,可以用来区分业务系统。...而kafka对于每个消费者，唯一保存的数据只有一个，消费者消费到哪里了，也就是消费者的offset。从下面这种图可以看出每个消费者之间是不会相互影响的。 ?...消费者 消费者使用一个消费组名称来进行标识，发布到topic中的每条记录被分配给订阅消费组中的一个消费者实例。消费者实例可以分布在多个进程中或者多个机器上。...如果所有的消费者实例在同一消费组中，消息记录会负载平衡到每一个消费者实例，每个消费组只收到一次消息。 如果所有的消费者实例在不同的消费组中，每条消息记录会广播到所有的消费者进程。...分区保证了消息的消费更加平衡，但是消费者组中的消费者实例个数不能超过分区的数量。
对象从哪里来，对象是类的实例。如下，使用type()函数查看对象所属的类型。我们可以看到Python中所以实例都是类的对象。那么类呢，既然一切都是对象，那么类也应该是对象。...>>> a =10; b = 12.12; c="hello" ;d =[1,2,3,"rr"];e = {"aa":1,"bb":"cc"} >>> type(a);type(b);type(c);type...：%s"%type(tom)) # 实例tom是Person类的对象。...而底层其实使用的是type函数(type函数也可以查看实例所属类型)来创建类的。所以我们可以直接使用type()函数来手动实现动态创建类。 ...s2 = Student2() #同样都可以创建实例 print(type(Student1),type(Student2)) print(type(s1),type(s2)) '''结果如下 <
时序数据库对IoT的价值 时序数据是指基于时间的一系列数据，随着IoT、5G等技术的发展，工业物联网、智能家居、监控等行业对时序数据的需求呈现爆发式的增长，而传统关系型数据库难以对此进行有效的处理。...为了更好的支持时序数据的存储分析，各种时序数据库（TimeSeries Database）应运而生，时序数据库可以基于时间区间进行聚合分析和高效检索，实现对时序数据的快速写入、持久化、多纬度的查询等功能...通过UCloud控制台界面创建实例，用户可根据业务的实际需求情况按需选择时序数据库实例 CPU 和内存规格大小，从而实现业务的快速灵活可拓展。 ?...简单易用 支持使用InfluxQL方式对时序数据库进行访问和管理，完全兼容InfluxDB的读写协议； 通过控制台即可一键部署InfluxDB，实现对实例及时序数据库进行管理，并提供监控功能，高效便捷，...实时发现实例瓶颈。
1.3 时序数据的存储 1.3.1 传统关系型数据库存储时序数据的问题 有了时序数据后，该存储在哪里呢？...首先我们看下传统的关系型数据库解决方案在存储时序数据时会遇到什么问题。 很多人可能认为在传统关系型数据库上加上时间戳一列就能作为时序数据库。数据量少的时候确实也没问题。...1.3.2 时序数据库 ***时序数据库产品的发明都是为了解决传统关系型数据库在时序数据存储和分析上的不足和缺陷，这类产品被统一归类为时序数据库。...下面我们就时序数据库分片问题展开介绍。分片问题由分片方法的选择和分片的设计组成。 分片方法 时序数据库的分片方法和其他分布式系统是相通的。...1.4 开源时序数据库介绍 1.4.1开源时序数据库对比 目前行业内比较流行的开源时序数据库产品有 InfluxDB、OpenTSDB、Prometheus、Graphite等，其产品特性对比如下图所示
https://mp.weixin.qq.com/s/RElPUfD_JzOqlVCqtgeN2g 2Python Python 已成功跃居榜单第二名，本月排名率为 12.12%；Java 被挤到第三位...wVT7fNFVpju0oC9J26HLvQ 3缓存 本文旨在分享携程机票后服务订单处理团队，在构建机票订单缓https://mp.weixin.qq.com/s/0ls1QYKAIiZdXhKPQ62OrQ 4数据库...阿里云Polardb-O数据库运维场景介绍，高可用部署、软件版本升级、功能维护性测试、高可用测试、日常巡检、性能监控、应急演练、应急保障、备库与恢复、备份策略、Polardb常见问题等常见场景。...本文给出一种结合Canal+Kafka的方案，并且给出在多个MySQL实例分库分表的场景下，如何将多张MySQL数据表写入同一张ClickHouse表的方法。
数据库的模型包含关系型、key-value 型、Document 型等很多种，那么为什么新型的时序数据库成为监控数据存储的新宠呢？ 下面就会从 为什么需要时序数据库？...时序数据库的数据结构 两个方面来介绍一下时序数据库。 1....1.3 场景选择 是否所有的数据都适合用时序数据库来存储？ 答案：是否定的，时序数据库提供了针对大量数据的插入操作，但同时数据的读取延迟也相对增加。而且时序数据库不支持 SQL 的数据查询。...时序数据库的数据结构 传统数据库存储采用的都是 B+ tree，原因是查询和顺序插入时有利于减少寻道次数的。然而对于 90% 以上场景都是写入的时序数据库，使用了 LSM tree 更合适。...计划后面写一篇 关于InfluxDB 的文章，上文的大部分内容是 google + 个人理解，如果发现哪里有误，欢迎指出。 3.
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