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gradle增量构建

在gradle这种以task组合起来构建工具也不例外,在gradle,这种技术叫做增量构建。...自定义inputs和outputs 既然taskinput和output在增量编译这么重要,本章将会给大家讲解一下怎么才能够在task定义input和output。...如果我们自定义一个task类型,那么满足下面两点就可以使用上增量构建了: 第一点,需要为taskinputs和outputs添加必要getter方法。...@PathSensitive:表示需要考虑paths哪一部分作为增量依据。 运行时API 自定义task当然是一个非常好办法来使用增量构建。...自定义缓存方法 上面的例子,我们使用from来进行增量构建,但是from并没有添加@InputFiles, 那么它增量缓存是怎么实现呢?

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gradle增量构建

在gradle这种以task组合起来构建工具也不例外,在gradle,这种技术叫做增量构建。...自定义inputs和outputs 既然taskinput和output在增量编译这么重要,本章将会给大家讲解一下怎么才能够在task定义input和output。...如果我们自定义一个task类型,那么满足下面两点就可以使用上增量构建了: 第一点,需要为taskinputs和outputs添加必要getter方法。...@PathSensitive: 表示需要考虑paths哪一部分作为增量依据。 运行时API 自定义task当然是一个非常好办法来使用增量构建。...自定义缓存方法 上面的例子,我们使用from来进行增量构建,但是from并没有添加@InputFiles, 那么它增量缓存是怎么实现呢?

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gradle增量构建

gradle增量构建 简介 在我们使用各种工具,为了提升工作效率,总会使用到各种各样缓存技术,比如说dockerlayer就是缓存了之前构建image。...在gradle这种以task组合起来构建工具也不例外,在gradle,这种技术叫做增量构建。...自定义inputs和outputs 既然taskinput和output在增量编译这么重要,本章将会给大家讲解一下怎么才能够在task定义input和output。...@PathSensitive: 表示需要考虑paths哪一部分作为增量依据。 运行时API 自定义task当然是一个非常好办法来使用增量构建。...自定义缓存方法 上面的例子,我们使用from来进行增量构建,但是from并没有添加@InputFiles, 那么它增量缓存是怎么实现呢?

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5G卫星架构有效载荷是怎样

在3GPP 在Release-15完成了 5G NR 技术标准化,并在Release-15,16 等版本中进一步发展。...GEO地球同步轨道卫星由一个或多个卫星网关提供信号,这些网关部署在卫星目标覆盖范围内,如区域或大陆。我们可以认为一个小区 UE 只由一个卫星网关提供服务。...UE 或卫星电话:用户设备(UE)可以是卫星电话,也可以是在指定服务区域内提供必要支持普通电话。 卫星有效载荷和 3GPP 建议 卫星有效载荷是指卫星功能/用途。通信卫星有效载荷是指收发器和天线。...透明有效载荷 再生有效载荷 透明有效载荷 透明通信有效载荷射频滤波、频率转换和放大仅在卫星上进行。因此,有效载荷重复波形信号保持不变。...通过与不同工作组研究和讨论,3GPP 决定在Release-17将透明有效载荷方案标准化,而不将再生有效载荷方案标准化。

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告警载荷嵌入前景和难点

二、告警评估应用前景 大多数IDS、WAF等检测防护系统产生告警都包含告警载荷,其内容通常是被怀疑为攻击行为网络流量片段。...但目前为止,绝大多数告警评估方法都倾向于忽略告警信息非结构化字段,首当其冲被忽略就是告警载荷内容。...如果某个单词在所有新闻稿从未出现,通常不外乎临时出现专名、拼写错误等等,很多场景下甚至可以直接忽略。 类似的,我们也可以在业务环境收集大量告警载荷来训练模型。...图5:NLP领域预训练和迁移学习流程,同样预训练模型可以迁移到不同应用场景[11] 但如前述,告警载荷处理过程,连切词和词表都定不下来,更不太可能有公开预训练模型可用。...这导致各种自监督预训练方法在告警载荷处理受到一定局限,因为它们往往更多地学习到大多数样本分布。 此外,不同网络环境告警分布也是天差地别。

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数据仓库增量&全量

根据数据不同有几种方式: 纯增量 类似交易流水、交易日志、登记簿之类数据,数据发生时候,就有明确时间戳,并且数据发生之后不会改变,比如上面说账户交易流水表,记录产生之后不可变更。...对比增量 类似账户表、用户信息表之类主数据信息表或者状态表,在交易系统往往只会记录最新状态而不会记录变化时间。当然,也有系统保留操作日志,记录变更情况。...对于前者,需要我们自己把最新数据和仓库里数据做一个对比,找出被变更过数据。 对于后者,如果源系统做了对比,自行找出了增量,到了数据仓库平台不需要做增量对比。...对被删除数据,可以把最新数据复制一份,增加当前日期做时间戳,状态为“删除”,然后插入到仓库表。...增量对比通过快照表来找,而不在全量历史处理。当然,如果快照表数据量本身也很大,就需要好好衡量得失了。 增加有效截止日期。但这样导致需要更新仓库里面的数据。这就违背不可更新原则。

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Vivadoz增量编译与设计锁定

关于增量编译 所谓增量实现,更严格地讲是增量布局和增量布线。它是在设计改动较小情形下参考原始设计布局、布线结果,将其中未改动模块、引脚和网线等直接复用,而对发生改变部分重新布局、布线。...例如,从网表获得较好Block RAM和DSP布局,或者时序难以收敛逻辑单元。这些都可通过Tcl命令获得。 一般来说,增量编译都是与设计锁定联合使用。...我已经尝试过增量编译(调用DCP文件)功能,发现在增量编译布局布线并不是全部不变,个别走线也是会变。请问有办法把布线也固定下来吗?...将这部分有关锁定约束拷贝到你工程约束文件,重新跑implementation,这条线会按照原先结果布。...部分可重构基本前提 如图所示,通过下载几个部分BIT文件A1.bit,A2.bit,A3.bit或A4.bit一个来修改在重新配置块A实现功能。

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xtra+binlog增量备份脚本()

/bin/bash # # 注意:执行脚本前修改脚本变量 # 功能:cp方式增量备份 # # 适用:centos6+ # 语言:中文 # #使用:..../xx.sh -uroot -p'123456',将第一次增量备份后binlog文件名写到/tmp/binlog-section,若都没有,自动填写mysql-bin.000001 #过程:增量先刷新...binlog日志,再查询/tmp/binlog-section记录上一次备份中最新binlog日志值 # cp中间binlog日志,并进行压缩。...再将备份中最新binlog日志写入。 #恢复:先进行全量恢复,再根据全量备份附带time-binlog.txt记录逐个恢复。当前最新Binlog日志要去掉有问题语句,例如drop等。.../bin/bash # # 注意:执行脚本前修改脚本变量 # 功能:cp方式增量备份 # # 适用:centos6+ # 语言:中文 # #使用:.

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Debezium增量快照

,它收集数据库事务日志(变化事件)并以统一事件流格式输出(支持「Kafka Connect」及「内嵌到程序」两种应用形式)。...DBLog 提供了一种更为通用且对源库影响较小策略,它无需将所有的源表数据写入到事务日志,而是采用分批处理方式,以 Chunk 为单位将源表数据查询出来(严格要求每次查询都以主键排序),将这些数据处理成为...1 中生成 lw 和 hw 去修改 Watermark 表记录,这将会在事务日志记录两个 update 事件; 步骤 3 查询某一个 Chunk 所有记录,并将查询结果 chunk 保存在内存...,如果事件发生在 lw 前,则直接添加到输出结果内存; 如果事件 e 进入到了 lw 和 hw 区间中,则会在步骤 3 结果 chunk 剔除与 e 具有相同主键记录,lw 和 hw 窗口内到达事件表示在查询...下面以一个具体例子来演示一下算法过程: 上图中以 k1-k6 表示一张表主键值,change log 每个事务日志事件也以主键标识为对该行数据修改,步骤 1-4 与算法步骤编号相对应

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Debezium增量快照

,它收集数据库事务日志(变化事件)并以统一事件流格式输出(支持「Kafka Connect」及「内嵌到程序」两种应用形式)。...DBLog 提供了一种更为通用且对源库影响较小策略,它无需将所有的源表数据写入到事务日志,而是采用分批处理方式,以 Chunk 为单位将源表数据查询出来(严格要求每次查询都以主键排序),将这些数据处理成为...1 中生成 lw 和 hw 去修改 Watermark 表记录,这将会在事务日志记录两个 update 事件; 步骤 3 查询某一个 Chunk 所有记录,并将查询结果 chunk 保存在内存...,如果事件发生在 lw 前,则直接添加到输出结果内存; 如果事件 e 进入到了 lw 和 hw 区间中,则会在步骤 3 结果 chunk 剔除与 e 具有相同主键记录,lw 和 hw 窗口内到达事件表示在查询...下面以一个具体例子来演示一下算法过程: 上图中以 k1-k6 表示一张表主键值,change log 每个事务日志事件也以主键标识为对该行数据修改,步骤 1-4 与算法步骤编号相对应

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干货|货架对地面载荷计算方法

导语 大家好,我是智能仓储物流技术研习社社长,老K。 在做自动化立体仓库设计时候,需要给土建设计院提供货架对地面的载荷要求。...一般情况下,需要提出货架对地面的载荷有集中载荷和平均载荷两项:集中载荷是指每根立柱对地面的集中力,一般单位用吨来表示;平均载荷是指货架区单位面积内承载力,一般用吨每平方米来表示。...之后再数一下货架一共有几层,用单个托盘重量乘以层数就是货架立柱集中载荷了。 另外,除了货物重量外,货架自身也是有一定重量,这个可以根据经验值进行估算。...介绍完集中载荷后再来看平均载荷,我们划定某一个货格投影区域如下图所示,区域长度和宽度分别用L和W表示。 ?...在投影面积之内每层货架上都有两个托盘货物,再考虑上货架自身重量,那么平均载荷就可以用两个托盘重量加上两个货位货架自重后乘以层数,然后除以投影面积即可。

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【DB笔试面试783】在Oracle,差异增量备份和累积增量备份区别是什么?

♣ 题目部分 在Oracle,差异增量备份和累积增量备份区别是什么? ♣ 答案部分 数据库备份可以分为完全备份和增量备份。完全数据文件备份是包含文件中所有已用数据块备份。...RMAN将所有块复制到备份集或映像副本,仅跳过从未使用数据文件块。完全映像副本可准确地再现整个文件内容。完全备份不能成为增量备份策略一部分;它也不能作为后续增量备份基础。...增量备份是0级备份,其中包含数据文件除从未使用块之外所有块;或者是1级备份,其中仅包含自上次备份以来更改过那些块。0级增量备份在物理上与完全备份完全一样。...通过BACKUP命令INCREMENTAL关键字可指定增量备份,可以指定INCREMENTAL LEVEL[0|1]。...RMAN增量备份有两种:差异增量备份(DIFFERENTIAL)和累计增量备份(CUMULATIVE),它们区别如下表所示: 方式 关键字 默认 说明 差异增量备份 DIFFERENTIAL 是 将备份上次进行同级或低级备份以来所有变化数据块

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Python:序列增量赋值

增量赋值运算符有 += 和 *=。+= 背后特殊方法是 __iadd__,如果一个类没有实现 __iadd__ 方法,Python 会退一步调用 __add__ 方法。...这两个方法区别在于,__iadd__ 为就地改动,不会改变原值内存地址,而 __add__ 方法会得到一个新对象。...1298277978824 id(c) = 1298277978696 id(c) = 1298277978632 id(d) = 1298277972872 id(d) = 1298277136616 了解了序列增量赋值...总结: 1、对不可变序列进行重复拼接操作的话,效率会很低,因为每次都要新建一个序列,然后把原来序列元素复制到新序列里,然后再追加新元素。 2、不要把可变对象放在元组里面。...3、增量赋值不是一个原子操作,我们刚才也看到了,它虽然抛出了异常,但 t 值还是改变了。

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SQL 云端大数据开发极速入门

初识PolyBase 其实PolyBase这个称谓最早出现于SQL Server 2012 Parallel Data Warehouse(PDW),该版本本质上是一个软硬一体化分布式MPP数据库...而PolyBase真正变得成熟并且广为人知,是自SQL Server 2016起,PolyBase技术正式地出现在了标准SQL Server,毕竟PDW版本受众不够广泛。...与Athena类似,PolyBase同样是通过定义外部表方式来对云存储数据和格式进行映射。我们来看一下具体步骤。...至此,我们已完整地使用Azure SQL DWPolyBase能力实现了对Blob Storage即席查询,实现了与前文例子相同效果。...小结 来自关系型数据库世界PolyBase,赋能用户使用T-SQL直接访问查询Azure云存储数据文件,可谓神奇。

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高频增量告警查询轻量级区间LRU缓存方案

尤其在需要进行实时分析自动化告警评估和推荐业务,由于需要对时间段内全部告警进行评估,如果每次都要从数据库中加载完整数据,会产生很高I/O负载,响应速度也不尽如人意。...但经初步调研,现有的常规缓存算法大多针对Key-Value键值对型结构,但在安全运营场景告警查询通常是以时间段为条件,难以直接应用。...综上,针对键值对结构缓存系统确实不适合安全防守需要高性能响应区间查询场合。...一般想来,最适合这个场景应该是区间树了,但初步实验又遇到了问题: 由于告警查询最常见场景就是“不断查询最新一定时间告警”,导致区间树总是沿右子树方向生长,深度急剧增加。...接下来我们将查询时间段向后移动10分钟,可见实际需要加载数据只有多出来10分钟部分,数据加载仅耗时8秒: 图7:增量查询时间开销 可见缓存结构确实能够极大提高告警数据区间查询时间效率。

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增量接口设计及实现

引言 在应用开发过程,我们总会碰到这样场景:某系统需要同步我们系统数据去做一些业务逻辑,当数据量较小时候,可以全量提供,但当数据量很大时,全量提供就显得很笨重,不仅耗时而且做了很多无用功,这时我们需要一种提供增量数据机制...提供增量数据大致可分为两种方式:MQ和接口提供,MQ优点是及时,缺点是丢失、重复、回溯复杂等等问题(依赖于具体MQ实现),这里不过多赘述;接口提供不限于RPC或HTTP等方式,接口提供优缺点正好和MQ...,调用端使用返回值version用于下次调用。...内存占用 增量接口很可能被其它系统频繁调用,尤其当我们系统中有一种很核心数据,所以要对每次调用返回数据量有一个控制,比如每次只返回1000条,后面描述都以1000条为例。...数据删除 增量数据获取是依赖更新时间,这就有一个隐含前提,需要数据存在,如果数据真正删除了,那也就不能获取到这条数据变更了。

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基于 SonarQube 增量代码扫描

前言 很多团队刚开始推行使用SonarQube进行代码质量管理时候总会遇到一个揪心问题:因为很多旧项目之前压根就没用这套工具,团队一上来兴致勃勃就拿着这个工具跑指标,新鲜感很强,毕竟人是好奇动物...本人团队就是一个血淋淋现实,然后这样也在逼着我去想应该用什么方法激起大家使用新工具兴趣呢,毕竟行政干预从来就不是一个那么友好,或者说简直是粗暴方式。...后来就想到分以下两步走: 1、先把所有团队画一个基线(baseline); 2、然后只针对增量代码进行扫描(即对sonarqube质量阈以“新XXX”开头等度量指标全部设为不大于0,这意味着只做增量代码扫描...画基线 1、在sonar-project.properties,把sonar.projectVersion=1.1(初始值,这里以1.1作为基线) # 指定项目的版本为1.1 sonar.projectVersion...项目质量基线 设置并运行 1、在sonarqube,添加以“新”开头指标,并同时把它指标设成0,即代表增量代码扫描;并同时把leak period 设成默认previous_version。

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基于 SonarQube 增量代码扫描

前言 很多团队刚开始推行使用SonarQube进行代码质量管理时候总会遇到一个揪心问题:因为很多旧项目之前压根就没用这套工具,团队一上来兴致勃勃就拿着这个工具跑指标,新鲜感很强,毕竟人是好奇动物...本人团队就是一个血淋淋现实,然后这样也在逼着我去想应该用什么方法激起大家使用新工具兴趣呢,毕竟行政干预从来就不是一个那么友好,或者说简直是粗暴方式。...后来就想到分以下两步走: 1、先把所有团队画一个基线(baseline); 2、然后只针对增量代码进行扫描(即对sonarqube质量阈以“新XXX”开头等度量指标全部设为不大于0,这意味着只做增量代码扫描...画基线 1、在sonar-project.properties,把sonar.projectVersion=1.1(初始值,这里以1.1作为基线) # 指定项目的版本为1.1 sonar.projectVersion...项目质量基线 设置并运行 1、在sonarqube,添加以“新”开头指标,并同时把它指标设成0,即代表增量代码扫描;并同时把leak period 设成默认previous_version。

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