以下 5 个步骤总结了此方法，依次为如下，我们设计的实验必须是可以重现的，我们形成的假设必须是具有真伪的。
以下5个步骤总结了此方法，依次为如下，我们设计的实验必须是可以重现的，我们形成的假设必须是具有真伪的。
小编所在的社区因为疫情原因进行了 2 + 12 短期隔离，两天做了两遍鼻拭子和咽拭子的核酸检测，所幸都是阴性
让我们回顾一下使用 H.265/HEVC 系统编码视频帧的主要步骤（图1）。第一步，通常称为“块分割”，将帧分割成称为 CUs （编码单元）的块。第二步涉及使用空间（帧内）或时间（帧间）预测来预测每个块内的图像。当执行时间预测时，CU 块可以被分割成称为 PUs （预测单元）的子块，每个子块都有自己的运动向量。然后，预测的样本值从正在编码的图像的样本值中减去。结果，每个 CU 形成一个二维（2D）差异信号，或称为残差信号。第三步，2D 残差信号样本的数组被分割成所谓的 TUs （变换单元），每个 TU 都会经历离散的 2D 余弦傅里叶变换（对于包含帧内预测强度样本的 4×4 大小的 TUs 除外，这些 TUs 使用离散正弦傅里叶变换）。
算子(Operator)将一个或多个 DataStream 转换为新的 DataStream。程序可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。
在做了一些研究之后，我发现了函数式编程的概念，比如不变性和纯函数。这些概念使你能够构建无副作用的函数，因此更容易维护具有其他优点的系统。
通过使用 Python 中已有的函数，我们正在建立一个使用的技术清单，用于识别数据集中的规律和主题。 现在我们将探索Python编程语言的核心功能：函数定义。
在过去的几个月时间里，我们一直忙于我们所爱的大数据开源软件的下一个主要版本开发工作：Apache Spark2.0。Spark 1.0已经出现了2年时间，在此期间，我们听到了赞美以及投诉。Spark 2.0的开发基于我们过去两年学到的：用户所喜爱的我们加倍投入；用户抱怨的我们努力提高。本文将总结Spark 2.0的三大主题：更容易、更快速、更智能。更深入的介绍将会在后面博客进行介绍。
本文总结了Flink Streaming的算子操作，统统简单实现一次算子操作类型，更加熟悉了Flink带来的便利，有时间可以浏览一次，理解一次，后面具体使用的时候，可以进行查看
给你一个整数数组 target 。一开始，你有一个数组 A ，它的所有元素均为 1 ，你可以执行以下操作：
你现在是棒球比赛记录员。 给定一个字符串列表，每个字符串可以是以下四种类型之一：
/*问题 1170: 【能量项链】 时间限制: 1Sec 内存限制: 128MB 提交: 84 解决: 19
对一个十进制数的各位数字做一次平方和，称作一次迭代。如果一个十进制数能通过若干次迭代得到 1，就称该数为幸福数。1 是一个幸福数。此外，例如 19 经过 1 次迭代得到 82，2 次迭代后得到 68，3 次迭代后得到 100，最后得到 1。则 19 就是幸福数。显然，在一个幸福数迭代到 1 的过程中经过的数字都是幸福数，它们的幸福是依附于初始数字的。例如 82、68、100 的幸福是依附于 19 的。而一个特立独行的幸福数，是在一个有限的区间内不依附于任何其它数字的；其独立性就是依附于它的的幸福数的个数。如果这个数还是个素数，则其独立性加倍。例如 19 在区间[1, 100] 内就是一个特立独行的幸福数，其独立性为 2×4=8。
> 公众号：[Java小咖秀](https://t.1yb.co/jwkk)，网站：[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
/****** Object: StoredProcedure [dbo].[pro_bobang_ICItemQiTao] Script Date: 07/29/2015 16:12:10 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO alter PROC [dbo].[pro_bobang_ICItemQiTao] @FBomNumber1 varchar(50), --bom单号 @FBomNumber2 varchar(5
除了你自己开的线程 系统还有一些内置线程 就算你的代码不会去竞争解释器 内置线程也可能会竞争
“分而治之”一直是一个非常有效的处理大量数据的方法。著名的MapReduce也是采取了分而治之的思想。。简单地说，就是如果你要处理 1000 个数据，但是你并不具备处理 1000个数据的能力，那么你可以只处理其中的 10 个，然后分阶段处理 100 次，将 100 次的结进行合成，就是最终想要的对原始 1000 个数据的处理结果。而这就是Fork Join的基本思想。
Fork/Join是什么？ Fork/Join框架是Java7提供的并行执行任务框架，思想是将大任务分解成小任务，然后小任务又可以继续分解，然后每个小任务分别计算出结果再合并起来，最后将汇总的结果作为
Fork/Join框架是Java 7提供的一个用于并行执行任务的框架，是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。Fork/Join框架要完成两件事情：
Impala tpc-h sql 优化 因为impala 现在优化器还差点劲，只能手动改改SQL 提升下性能 下期发 impala-kudu 性能优化一个数量级（测试集 TPC-H 1TB) q1_pricing_summary_report.sql EXPLAIN SELECT L_RETURNFLAG, L_LINESTATUS, SUM(L_QUANTITY), SUM(L_EXTENDEDPRICE), SUM(L_EXTENDEDPRICE * (1
本篇文章列出了在Zabbix中，哪些会占用大量的磁盘空间以及哪些监控项和主机对象消耗磁盘空间最多。
统计各科成绩各分数段人数：课程编号，课程名称，[100-85]，[85-70]，[70-60]，[0-60]及所占百分比
根据这两个问题，可以来举个例子说明一下，假如现在我们要求1-10000的和，然后我们为了提高效率，我们建立两个线程同时去计算[1,5000)的和以及[5000,10001)的和，那么用于计算和的变量都用相同的ans来获取结果，代码如下：
使用 java8 lambda 表达式大半年了，一直都知道底层使用的是 Fork/Join 框架，今天终于有机会来学学 Fork/Join 框架了。
SQL语句只告诉机器干什么，没有告诉具体怎么干。DBMS内嵌了查询优化器，对用户透明。 但是有时候我们写的SQL语言查询很慢，就需要通过查询计划看看机器具体是怎么执行这个SQL的，确定查询慢的瓶颈问题，然后修改SQL进行优化。
线程是调度的基本单位 进程是资源分配的基本单位。可以把一个程序理解为进程，进程又包含多个线程。
【1】因为姓名和成绩在两张表所以需要用到左联结，因为要计算每个学生的总成绩用到sum函数所以需要用到group by
SELECT COUNT( * ) FROM t是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中，我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎，在此前提下，COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N)，其中 N 为表的行数。
–1.学生表 Student(S,Sname,Sage,Ssex) –S 学生编号,Sname 学生姓名,Sage 出生年月,Ssex 学生性别 –2.课程表 Course(C,Cname,T) –C —课程编号,Cname 课程名称,T 教师编号 –3.教师表 Teacher(T,Tname) –T 教师编号,Tname 教师姓名 –4.成绩表 SC(S,C,score) –S 学生编号,C 课程编号,score 分数
create procedure [dbo].[SP_hsd_sfchz] ( @datefrom datetime,@dateto datetime ) as BEGIN
Fork/join介绍 Fork/join框架是java7提供的并行执行任务的框架,是把大任务分割成若干小任务,最后汇总若干小任务的执行结果得到最终的结果。它的思想与MapReduce类似。Fork把一个大任务分割成若干小任务,Join用于合并小任务的结果,最后得到大框架的结果。主要采取工作窃取算法。 工作窃取(work-stealing)算法是指某个线程从其它队列窃取任务执行。 [img] 假如我们需要做一个比较大的任务，我们可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务，为了减少线程间的竞争，于是把这些子任务
我根据题目重新梳理了一遍，包括表结构，表之间的关系，测试数据，题目，参考答案等。其中大部分参考答案在各种数据库平台上通用。
订单明细表中记录了商品销售的流水；"订单明细表"中的'商品ID' 与"商品信息表"中的'商品ID'一一对应。
用于制药品种法的成本计算， 逻辑要点：1. 自定义开发人工单耗，计算人工工资的PV差异。 2. 制造费用根据产线、车间、公司 3种比例使用价值法进行分摊费用。 3. 材料按实际对应产品的成本进行计算，联查生产订单进行产品的定位。
–1.学生表 Student(s_id,s_name,s_birth,s_sex) –学生编号,学生姓名, 出生年月,学生性别 –2.课程表 Course(c_id,c_name,t_id) – –课程编号, 课程名称, 教师编号 –3.教师表 Teacher(t_id,t_name) –教师编号,教师姓名 –4.成绩表 Score(s_id,c_id,s_score) –学生编号,课程编号,分数
分析，课程与分数情况，用到学生表及成绩表，两张表都是一维表，将其转化为右图所示的二维表。
1、内存： spark的dirver和executor内存及对应spark作业参数 涉及内存调优就三个参数：spark.driver.memory ，-executor-memory 和 spark.yarn.executor.memoryOverhead 2、并发：在 Spark 应用程序中，尽量避免不必要的 Shuffle 操作。例如，使用合适的转换操作（如 map、filter）来代替需要 Shuffle 的操作（如 reduceByKey）。 这样可以减少数据的传输和磁盘读写，提高并发性能及 SQL脚本 涉及并发优化就1个参数：spark.sql.shuffle.partitions 3、CPU：spark的executor的CPU核数和对应spark作业参数（不建议改） 涉及内存调优就1个参数：-executor-cores
这里将开始我们的 sql 之旅，在这里希望对 sql 能力稍弱的同学，有一定的帮助。 如果大家在以下 sql 学习中，发现更具有优化性的建议，可以留言给小编或者加技术群交流，让我们一起成长。（底部有WeChat方式）
1、学生表 student（s_id：学生id，s_name：学生姓名，s_birth：学生生日，s_sex：学生性别）：
Rollup 可以理解为 Table 的一个物化索引结构。物化 是因为其数据在物理上独立存储，而 索引 的意思是，Rollup可以调整列顺序以增加前缀索引的命中率，也可以减少key列以增加数据的聚合度。
作者：刘金玉 数据库中对数据进行查询必须使用Select关键词。本期教程跟老刘一起对数据库查询的几种情况进行学习。 第一种:单表查询 语法结构: select 字段名称 from 表名称 或者如果我们要查询表的所以字段，就直接使用select * from 表名 这个语法即可，这里的星号*表示所有字段名称。 案例：查询用户表user的所有信息 Select * from user 第二种:带有条件筛选的单表查询 where 这个语法只是在select查询语句的最好加上一条where语句进行数据的进一步过滤。 语法结构：where 字段1 表达式符号 相应条件值 举例：查询姓名为刘金玉的用户信息 Select * from user where trueName='刘金玉' 这里要注意的是“刘金玉”为一个字符串，因此要加上单引号，在数据库查询语句中，我们之前强调过，如果字段类型为字符串类型(例如char、varchar、nchar、nvarchar、text等)就要在查询和录入的时候加上相应的单引号‘’ 第三种:多表查询 join 我们很多时候往往要多个表的数据举行查询，因为根据关系型数据库设计的特点，我们需要的各个字段的数据往往分布于各个不同的数据表内。虽然在数据库中我们也可以采用where语句进行关键表的字段，但是这样做有很多弊端：一是条件语句不清晰，二是查询效率降低。因此，我们引出了join这个关键词。 Join有三种类型： left join 左连接 （默认的join就是left join） right join 右连接 inner join 内连接 语法结构： Select * from 表1 left/right/inner join 表2 on 表1.字段=表2.字段 举例：关联用户表和新闻表，关联字段为userid Select * from user left join news on user.userid= news. userid 根据这样说表关联，就可以显示文章的作者信息啦！当然，我们也可以采用给表取别名的方式关联。 Select * from user a left join news b on a.userid= b. userid 在使用join关键词进行关联的时候，一定要注意的是主表是哪个，这个跟现实结果记录数有关系。最好结合老刘的《零基础数据库教程》视频学习，注意观察一下不同的使用，得到的不同表关联结果。以下简单说明一下： A left join B 就是A为主表 A right join B 就是B为主表 A inner join B 就是取两张表的公共部分 副表在这里只是根据关键词对主表进行匹配，可能会被多次匹配，这要看数据表设计时候的表关系。 第四种:过滤相同列数据 distinct 如果我们得到的查询结果中有相同的数据行，我们可以通过distinct关键词进行过滤。 语法结构：select distinct 字段 from 表 没错，只需要在查询select关键词后加上distinct关键词即可。 举例：查询用户表一共有哪些用户昵称。 Select distinct nickname from user 第五种:数据排序order by 我们很多时候都是要将查询后的数据进行排序的，按照我们查询的指定字段为主关键词和次要关键词进行排序，这个时候，我们需要使用order by这个重要关键词。这个关键词往往用在查询语句的最后。 Order by 往往结合asc和desc这两个关键词，其中asc表示升序，desc表示降序。 语法结构： Select 字段 from 表 『where语句』 order by 字段1 asc/desc, 字段2 asc/desc... 使用案例：查询用户表所有信息，并按照用户编号进行升序排序。 Select * from user order by userid asc 其实在这个语句中，我们也可以省略asc关键词，因为order by 默认是以升序作为排序规则的。所以这个语句，我们也可以写成： Select * from user order by userid 第六种:数据记录显示limit 我们很多使用数据库的人员中，很多人都是做软件来发的，因此limit这个关键词就非常实用了，因为我们可以结合这个关键词，为我们的软件查询出来的数据记录结果做一个分页功能。limit这个关键词往往用在查询语句的最后。 语法结构： Select 字段 from 表 [where语句] [order by语句] [limit语句] 举例：获取用户表的前十条记录 Select * from user limit 10 获取用户表的第11～20条记录 Select * from user limit 10，20 第七种:聚合函数 sum count等
笔者最近将网上流传的MySQL数据库经典50题进行了练习，梳理了一份自己的练习成果。下图是MySQL练习题中涉及到的4张表和它们的具体字段：
最近有两位小伙伴跟我说，网上看到一篇文章说，在 python 中使用 pandas 连接两个表，别用 merge ，要使用 join，因为在大量数据的情况下 join 比 merge 要快4到5倍。
众所周知，ClickHouse 的 SQL 优化规则是基于RBO(Rule Based Optimization)的，那么你知道都有哪些优化规则吗 ？
企业对应有收款表t_collection有如下字段：标识id、账套account、企业idcompany_id、收款金额amount：
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