以给定的格式显示当前时间。 %% 一个文字的 % %a 当前locale 的星期名缩写(例如： 日，代表星期日) %A 当前locale 的星期名全称 (如：星期日) %b 当前locale 的月名缩写 (如：一，代表一月) %B 当前locale 的月名全称 (如：一月) %c 当前locale 的日期和时间 (如：2005年3月3日 星期四 23:05:25) %C 世纪；比如 %Y，通常为省略当前年份的后两位数字(例如：20) %d 按月计的日期(例如：
kill可将指定的信息送至程序。预设的信息为SIGTERM(15)，可将指定程序终止。若仍无法终止该程序，可使用SIGKILL(9)信息尝试强制删除程序。
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用法：date [选项]… [+格式] 或：date [-u|–utc|–universal] [MMDDhhmm[[CC]YY][.ss]]
以下命令会将文本This is a test text.输出重定向到文件test.txt中，如果文件已存在，将会覆盖文件内容，如果不存在则创建。其中>符号表示输出重定向。
昨日推荐：每天学一个 Linux 命令（49）：free 命令简介 date 命令用于显示与设置系统时间。 语法格式 date [OPTION] [MMDDhhmm[[CC]YY][.ss]] 选项说明 -d<字符串> #显示字符串所指的日期与时间。字符串前后必须加上双引号 -s<字符串> #根据字符串来设置日期与时间。字符串前后必须加上双引号 -u #显示GMT --help #打印在线帮助信息 --version #打印版本信息 时间字符串列表 FORMAT controls th
在Linux下date命令是由coreutils安装出来的一个系统命令，用来显示当前系统时间，不过默认显示结果可能不是你想想要的，特别是结果作为文件名输出不是很合适，这时候就可以利用好date命令格式化选项了。
复杂事件处理(CEP)既是把不同的数据看做不同的事件，并且通过分析事件之间的关系建立起一套事件关系序列库。利用过滤，聚合，关联性，依赖，层次等技术，最终实现由简单关系产生高级事件关系。
基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性，但由于它是离线的，延时很大。在一些对延时要求比较高的场景，需要另外搭建基于 Flink 的实时数仓，将链路延时降低到秒级。但是一套离线数仓加一套实时数仓的架构会带来超过两倍的资源消耗，甚至导致重复开发。
AI 科技评论按：996.ICU 事件进一步发酵，继上个月在推特上评论 996 制度「违反人性」后，「Python 之父」Guido van Rossum 近日再就此事于 Python 官方论坛发布一
导读：今天很高兴能与大家分享字节数据平台在实时数仓中的一些实践。目前在数据湖和Hudi相关的一些基本技术原理方面社区已有较多的介绍，所以我们今天的分享主要聚焦于实践部分的内容。
Iceberg支持分区来加快数据查询。在Iceberg中设置分区后，可以在写入数据时将相似的行分组，在查询时加快查询速度。Iceberg中可以按照年、月、日和小时粒度划分时间戳组织分区。
阿里云CVM云服务器计费模式分为包年包月和按量付费两种方式，腾讯云百科分享包年包月、按量付费区别对比：
客户访问和咨询主题，顾名思义，分析的数据主要是客户的访问数据和咨询数据。但是经过需求调研，这里的访问数据，实际指的是访问的客户量，而不是客户访问量。原始数据来源于咨询系统的mysql业务数据库。 用户关注的核心指标有：1、总访问客户量、2、地区独立访客热力图、3、访客咨询率趋势、4、客户访问量和访客咨询率双轴趋势、5、时间段访问客户量趋势、6、来源渠道访问量占比、7、活跃页面排行榜。 总访问客户量 说明：统计指定时间段内，访问客户的总数量。能够下钻到小时数据。 展现：线状图 指标：访问客户量 维度：年、季度、月 粒度：天 条件：年、季度、月 数据来源：咨询系统的web_chat_ems_2019_12等月表
云函数（ServerlessCloud Function，SCF）是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境，帮助用户在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。用户只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件，即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。 云函数 SCF 采用按需付费的方式，并首次发布 1ms 计费粒度，真正实现按使用多少计算能力来计费。 这种计费方式下有什么优势呢？首先，我们来看传统云主机的计费模式和 Serverless 计费模式差异。 付费资源：云主机 vs Server
这篇文章是关于pandasql，Yhat 写的一个模拟 R 包 sqldf 的Python 库。这是一个小而强大的库，只有358行代码。pandasql 的想法是让 Python 运行 SQL。对于那些来自 SQL 背景或仍然「使用 SQL 思考」的人来说，pandasql是一种利用两种语言优势的好方式。
港澳台通行证识别、火车票识别、出租车发票识别、机票行程单识别、定额发票识别、购车发票识别，详细内容见接口文档（https://cloud.tencent.com/document/product/866/33515）。开通和调用方式请参考快速接入指引（https://cloud.tencent.com/document/product/866/34681）；
Transients 是瞬时的意思，WordPress Transients API 是 WordPress 用来缓存一些复杂的 SQL 查询和运算结果的最简单的方法。它给这些需要缓存的数据一个过期时间，并且时间一到就会自动删除。
用途 该业务情景显示寄售处理的特性。 在寄售处理中，供应商提供物料并且按照您的要求存储物料。供应商仍然是物料的合法所有者，一直到您从寄售仓库中提取物料。供应商仅在这时才请求付款。发票在一段时间之后到期，例如按月计算。此外，您也可以和供应商协商，一定时间之后由您接管剩下的寄售物料的所有权。 日常的 MRP 运行为将在寄售基础上生产的部件，创建带有项目类别 ‘K’ 的采购申请。 在与您自己库存相同的编号下，管理寄售库存。因此能够将寄售库存传输到可用库存。 以外币定义寄售价格。供应商下订单时所使用的货币适用
作者介绍 杨江， 6年Oracle工作经验，4年Oracle数据库专业服务经验，擅长性能优化、性能问题诊断、故障排查、GOLDENGATE。 影响数据库性能的因素有很多，从大的方面可以分为硬件和软件。硬件包括CPU、内存、存储、网络设备等，软件方面包括操作系统版本、操作系统参数、数据库版本、数据库参数、数据库架构、运行的SQL代码等。 以上因素中，运行的SQL代码可单独归为一类，这部分内容多变，可控性较低，与业务强关联，动态影响，难以准确捕获，问题此消彼长难以根除。通过我们处理的故障类型统计，80%的性能问
目前公众号平台改变了推送机制，点“赞”、点“在看”、添加过“星标”的同学，都会优先接收到我的文章推送，所以大家读完文章后，记得点一下“在看”和“赞”。
实时音视频 TRTC 的服务项根据服务类型划分为基础服务和增值服务两大类。除了这两大类之外，从2019年10月11日起，首次在实时音视频控制台创建应用的腾讯账号，还可有10000分钟的免费试用，也就是第一次使用实时音视频这个产品就会有免费试用。有免费试用可以先试用，试用之后再看使用效果在决定是否续费套餐及购买活动的超值套餐。
今时今日是互联网时代，IP可以说是互联网场景不可缺少的资源，使用互联网的设备会有一个独一无二的IP地址，正是因为如此，所以可以使用IP定位设备的位置，随着云技术的发展，公司对弹性公网ip的需求日益明显，弹性公网ip的优势是什么？弹性公网ip与固定ip有何联系？
在程序根目录的index.php 加入 include PHPCMS_PATH.'/time.php'; 在显示时间的位置加入 时间调用代码{formatTime($r[inputtime],1)}
上篇文章学习了DevOps四大知识体系的“敏捷管理”(Scrum框架)、“精益管理”（精益看板），今天继续“持续交付”的学习。
账单用来反映您每月在腾讯云消费情况以及对应的资源详情。账单按照展示的颗粒度，支持以下五个层级的视角展示：
美国半导体协会（SIA）于本周一发布了今年5月份全球半导体的销售情况，数据显示，5月全球半导体的销售额同比下降14.6％至331亿美元，而去年同期为387亿美元，这也是整个行业连续五个月出现负增长。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近有研究人员测算，租卡训练一次谷歌PaLM模型的话，光计算成本就达上千万美元了，还不包括数据、测试的开销等，并且租GPU还比TPU划算一些。 最近谷歌的PaLM语言模型横空出世，接连打破多项自然语言处理任务的sota，这个拥有5400亿参数的Transformer语言模型再次证明了「大力出奇迹」。 论文地址：https://storage.googleapis.com/pathways-language-model/PaLM-paper.pdf
业务背景 作业帮成立于2015年，一直致力于用科技手段助力教育普惠，运用人工智能、大数据等前沿技术，为学生、老师、家长提供更高效的学习、教育解决方案，智能硬件产品等。作为大数据中台架构团队，我们一直探索利用有限的资源，较低的开发维护成本、高时效的数据更新和查询，为业务团队提供基础支持。 问题&痛点 ODS层数据就绪时间晚，DWS/ADS等上层数据和业务报表构建时间少。 作业帮ODS层表大概有几千张，TP90就绪时间大概在4点30左右，不同业务团队因工作时间不同，看数时间会有些差异，总体上来说基本都要求数
最近Doris的发展大家是有目共睹的。例如冷热分离等新特性的持续增加。使得Doris在易用和成本上都有大幅提升。
在构建实时场景的过程中，如何快速、正确的实时同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Apache Flink和数据湖两种技术，来解决业务数据实时入湖的相关问题。两者的结合能良好的支持实时数据落地存储，借助Apache Flink出色的流批一体能力，可以为用户构建一个准实时数仓，满足用户准实时业务探索。
CPM是评估广告效果指标之一，在移动营销方面，一般是在产品测试或者运营初期选择该方式。在产品稳定运营后，选选择性地进行CPM。
软件简介：通达信全部函数及其用法(2011年最新版)(一)行情函数1)HIGH(H) 最高价 返回该周期最高价.2)LOW(L) 最低价 返回该周期最低价.3)CLOSE(C) 收盘价 返回该周期收盘价.4)VOL(V) 成交量(手) 返回该周期成交量.5)OPEN(O) 开盘价 返回该周期开盘价.6)ADVANCE 上涨家数 返回该周期上涨家数. (本函数仅对大盘有效)7)DECLINE 下跌家数 返回该周期下跌家数. (本函数仅对大盘有效)8)AMOUNT 成交额(元) 返回该周期成交额.9)VOLINSTK 持仓量 返回期货该周期持仓量.10)QHJSJ期货结算价返回期货该周期结算价.11)BUYVOL 外盘(手) 返回外盘，即时行情数据12)SELVOL 外盘(手) 返回外盘13)ISBUYORDER 主动性买单 返回当前成交是否为主动性买单.用法: ISBUYORDER，当本笔成交为主动性买盘时,返回1,否则为014)DHIGH 不定周期最高价 返回该不定周期最高价.15)DOPEN 不定周期开盘价 返回该不定周期开盘价.16)DLOW 不定周期最低价 返回该不定周期最低价.17)DCLOSE 不定周期收盘价 返回该不定周期收盘价.18)DVOL 不定周期成交量价 返回该不定周期成交量价.19)NAMELIKE模糊股票名称返回股票名称是否以参数开头.用法: if(NAMELIKE(‘ST’),x,y);20)
MM139寄售库存的采购和消耗 寄售：在寄售处理中, 由供应商提供物料, 并将它们存储在你处。在贵公司将这些物料从寄存货物中提出之前, 该供应商一直是这些物料的法律上的所有者.。只有当这些物料被领料后
其中每个元素可以是一个值(如6),一个连续区间(9-12),一个间隔时间(8-18/4)(/表示每隔4小时),一个列表(1,3,5),通配符。
一个标量日期/时间函数，它返回一个新的时间戳，该时间戳是通过将指定日期部分的多个间隔添加到时间戳来计算的。
每一层都会将所有数遍历一遍，所有每一层的时间复杂度为O(N) 一共遍历了高度次 根据二叉树性质：2^h-1=N h=log N 快速排序的整体时间复杂度为O(N*logN)
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。
第一个是倒计时的天数效果。就是说假如现在是9月4号，我们设置结束时间为10月4号，那么显示的结果应该要为30。
最近研发提交业务需求,大概逻辑就是先统计总数，然后分页进行导出.SQL查询条件很简单。根据时间范围以及productTags字段必须存在作为条件.目前每天大约5000万数据量,数据保留6个月满足条件数据不多.但在没有索引的情况下,前端导出是卡死的.本次只讨论count性能问题，分页导数同样需要优化．具体SQL如下：
做了几个产品的数据工作，对指标体系概念以及规划方法有一定的积累，总结出来作为知识储备。
在互联网时代，随着业务数量的暴增和应用规模的不断扩大，无论是oracle还是mysql这样子的关系型数据库，都会面临服务器CPU、磁盘IO和内存的各种瓶颈问题。基于此情况，各个业务团队迫切需要一种数据分片的方案将业务数据量存储成本分摊到成本可控的各个普通数据库服务器上，数据库切分的方案便应运而生。
●招聘完成率（招聘效率）=在规定周期内完成的招聘岗位数量÷在规定周期内计划完成的招聘岗位数量
在本教程中，我们将通过研究一个真实的数据集来介绍 Apache Superset 中的关键概念，该数据集包含一个英国组织的员工在2011年的飞行。每趟航班的信息如下:
从整体的资源角度看，有赞数据中台机器数量在 1500 台左右，其中大部分是物理机，也有一部分是虚拟机，同时有 100 个左右的应用、4 万个核，数据规模在 15 PB 左右。
"数据智能" (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代
由于离线数仓每天凌晨拉去线上生成数据库(凌晨请求较少，减少线上库压力)，导致数据是T+1，而对于一些时效性要求较强的场景。比如需要看现在的用户数、GMV等等，离线方案就很难解决了。
产品经理要求用户和用户之间，电话号码不能重复，为了保证这一点。我们想到了先查一下数据库，再判断一下，如果存在，就退出，否则插入一条数据。类似下面这样的伪代码。
Hi，我是Froc。今天推荐的这篇文章，作者是我们团队的高级数据分析师，具有丰富的产品分析经验，她所总结的方法，值得大家借鉴。
大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
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