今天给大家分享一篇2022年发表于JAMA network open(IF13.3) 上面的文章,文章使用机器学习方法预测患者是否诊断为某种疾病,帮助提高急诊运行效率,缩短患者等待时间!
Interval:这个类表示一个特定的时间跨度,将使用一个明确的时刻界定这段时间跨度的范围。Interval 为半开 区间,这表示由 Interval 封装的时间跨度包括这段时间的起始时刻,但是不包含结束时刻。
既然无法摆脱时间,为何不设法简化时间处理? 在编写企业应用程序时,我常常需要处理日期。并且在我的最新项目中日期计算尤其重要。 使用 java.util.Calendar 让我有些不安。如果您也曾使用这个类处理过日期/时间值,那么您就知道它使用起来有多麻烦。 因此当我接触到 Joda-Time — 面向 Java 应用程序的日期/时间库的替代选择 — 我决定研究一下。其结果是:我很庆幸我这么做了。 Joda-Time 令时间和日期值变得易于管理、操作和理解。事实上,易于使用是 Joda 的主要设计目标。
以前总觉得在Java里面处理各种日期转换很麻烦,虽然我也封装过一些工具包,但是总体感觉还是不够完美,也使用过一些开源的apachecommons里面的时间处理工具类感觉还是不够灵活和强大。 第一次与Joda-Time有一面之缘的时候,是在我使用ELK框架给公司做日志收集分析检索系统的时候,我发现使用jruby重写的logstash里面使用的时间处理工具类是joda-time,当时就对这个框架有点好奇,只不过没太注意,至于为什么会发现?相信搞过ELK的都知道logstash的时间处理比较独特,或者说不了解的情
时间轮很早前就很流行了,在很多优秀开源框架中都有用到,像kafka、netty。也算是现在工程师基本都了解的一个知识储备了。有幸在工作中造过两次轮子,所以今天聊聊时间轮。
经过10多天的微信公众平台数据接口内测,现在正式对所有认证公众号开放了。微信公众平台数据接口正式向所有已微信认证(通过资质认证即可)的服务号和订阅号开放。通过数据接口,公众号开发者可以便利地获取更
爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等,并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如:
这里所说的 DAX 知识基础,不仅仅是理解什么是日期表,更多的是知道日期表如何构建可以兼顾到很多使用上的场景。
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标: 最近一次消费(Recency) 消费频率(Frequency) 消费金额(
从Spark的设计理念(基于内存的迭代计算框架)出发,其最适合有迭代运算的或者需要多次操作特定数据集的应用场合。并且迭代次数越多,读取的数据量越大,Spark的应用效果就越明显。
—1— 前言 延时消息(定时消息)指的在分布式异步消息场景下,生产端发送一条消息,希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到,而不是立刻被消费。 延时消息适用的业务场景非常的广泛,在分布式系统环境下,延时消息的功能一般会在下沉到中间件层,通常是 MQ 中内置这个功能或者内聚成一个公共基础服务。 本文旨在探讨常见延时消息的实现方案以及方案设计的优缺点。 —2— 实现方案 1. 基于外部存储实现的方案 这里讨论的外部存储指的是在 MQ 本身自带的存储以外又引入的其他的存储系统。 基于外部存储的方案本质上都是
延时消息(定时消息)指的在分布式异步消息场景下,生产端发送一条消息,希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到,而不是立刻被消费。
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频~采用 Spring Boot+Vue3 技术栈,里边会涉及到各种好玩的技术,小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目,戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 延时消息(定时消息)指的在分布式异步消息场景下,生产端发送一条消息,希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到,而不是立刻被消费。 延时消息适用的业务场景非常的广泛,在分布式系统环境下,延时消息的功能一般会在下沉到中间件层,通常是 MQ 中内置这个功能或者内聚成一个公共基
发电设备中常常会放置传感器(DCS)来采集数据以监控设备运转的状况,某集团设计的电力监控统计系统,需要实时采集传感器的数据后保存,然后提供按时段的实时查询统计功能。
——本文来自阿雷头
最近项目遇到一个功能:用户只能查询最近180天的订单,而且每次只能选择7天范围的时间跨度。
前阵子在生产上碰到了一个诡异现象:全量作业无法正常进行,日志中充斥着java.util.concurrent.TimeoutException: Heartbeat of TaskManager with id container xxxx(HOSTNAME:PORT) timed out的报错。
根据预测的时间跨度的长短,电力负荷预测(以下简称负荷预测)问题可以粗略分为长期和短期的预测。由于不同应用场景中对时间跨度的需求不同,对“长期”和“短期”的定义也有所不同。例如,国家电网发展战略制定者将三十到五十年视为长期,而将三十年以下视为短期或中期;小型电网决策者视周前预测为长期,小时前预测为短期。在本论文中,我们用一天、两周、三年作为超短期、短期、中期和长期负荷预测的分界点,如图1所示。不同时间跨度的负荷预测对应不同的实际应用目的。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
来到新公司工作也有一个多月了, 陆陆续续做了一些简单的项目. 今天做一个新东西的时候发现了 Joda Time的这个东西, 因为以前用的都是JDK原生的时间处理API, 大家都知道Java原生的时间处理的API一直都是不太好用, 所以这个有必要去学习下, 去总结下. 来到新公司学到的东西挺多的, 比如我们用了Guava, ElasticSearch, kafka/mns/ons, GuavaCache/Ehcache/Memcahe .... 等很多东西都是我以前没有接触过的. 所以待我学习的东西还有很多.
好久没有写博客进行输出了,是时候需要水一篇了,嘻嘻。 正好项目中使用了状态机,也借此分享一下系统中状态机的项目落地经验。
目前业务在使用Kylin的时候反馈查询很慢,直接超时了(超时时间设置的为5min),在日志中获取了相应的SQL以及Cube之后发现:
Kafka作为实时消息队列的一个重要框架,在大数据技术架构搭建层面,越来越得到重用。相应的,Kafka在大数据技术生态当中的地位,也越来越重要。今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲Kafka延迟队列的部分。
最近在工作中有一个需求,简单来说就是在短时间内会创建上百万个定时任务,创建的时候会将对应的金额相加,防止超售,需要过半个小时再去核对数据,如果数据对不上就需要将加上的金额再减回去。
上文说到有赞搜索系统的架构演进,为了支撑不断演进的技术架构,除了 Elasticsearch 的维护优化之外,我们也开发了上层的中间件来应对不断提高的稳定性和性能要求。
点击上方“高性能服务器开发”,马上关注回复“文章下载”,获取一份专属大礼包真爱,请设置“星标”或点个“在看” 前言 Kafka 中有很多延时操作,比如对于耗时的网络请求(比如 Produce 时等待 ISR 副本复制成功)会被封装成 DelayOperation 进行延迟处理操作,防止阻塞 Kafka请求处理线程。 Kafka 没有使用 JDK 自带的 Timer 和 DelayQueue 实现。因为时间复杂度上这两者插入和删除操作都是 O(logn),不能满足 Kafka 的高性能要求。 冷知识:JDK
①Spark的计算模式也属于MapReduce,但不局限于Map和Reduce操作,还提供了多种数据集操作类型,编程模型比MapReduce更灵活;
行为明细数据包含五个要素:WHO、WHEN、WHERE、HOW、WHAT,明细数据记录了用户在什么时间点通过哪个功能模块以何种方式操作了什么内容。行为明细数据大部分来自用户操作日志,经过大数据实时处理后存储到合适的数据存储引擎中,本节所有行为明细数据都存储到ClickHouse表中。
从狭义的角度上看:Hadoop是一个分布式框架,由存储、资源调度、计算三部分组 成; Spark是一个分布式计算引擎,由 Scala 语言编写的计算框架,基于内存的快速、通 用、可扩展的大数据分析引擎; 从广义的角度上看,Spark是Hadoop生态中不可或缺的一部分;
在零售、经济和金融等行业,数据总是由于货币和销售而不断变化,生成的所有数据都高度依赖于时间。如果这些数据没有时间戳或标记,实际上很难管理所有收集的数据。Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。sklern库中也提供时间序列功能,但 Pandas 为我们提供了更多且好用的函数。
说起甘特图,软件开发人员想必都不会陌生,根据 Project Manager 的《2022 年项目管理全球趋势》,甘特图仍然是最受欢迎的项目管理工具,在访问的项目经理中,36%的项目经理将甘特图作为最优使用工具。此外,60% 的受访者在 50-100% 的项目中使用甘特图。在1903年前后,美国工程师亨利·甘特 发明了这个用图表表示工作和项目进度的方法,他也不会想到,在过去了100多年后,他的发明还有如此多的拥趸。
之前已经写过关于 学生成绩管理系统 以及 点菜系统 的文章,大家如果感兴趣,可以点击各自的传送门去看看呀!
本文是快手提出的用在工业场景的用户生命周期(LTV)预测方案,主要思想有三部分:1.提出了有序依赖单调网络(ODMN, Order Dependency Monotonic Network)对不同时间跨度LTV之间的有序依赖关系进行建模,解决现有模型对于跨度较长的LTV预估误差较大的问题;2.提出多分布多专家(MDME, Multi Distribution Multi Experts)模块,基于分而治之思想将整体数据分布拆分成多桶的数据子分布,解决LTV建模中数据复杂且分布不平衡问题;3.提出相对基尼系数,用于定量衡量模型拟合不平衡标签分布的能力。
Gaze Input & Tracking - 也就是视觉输入和跟踪,是一种和鼠标/触摸屏输入非常不一样的交互方式,利用人类眼球的识别和眼球方向角度的跟踪,来判断人眼的目标和意图,从而非常方便的完成对设备的控制和操作。这种交互方式,应用场景非常广泛,比如 AR/VR/MR 中,利用视觉追踪,来判断 Reaility 中场景物体的方向和展示;再比如阅读中,根据视觉输入和追踪,来自动滚动和翻页等;再比如游戏中依靠视觉追踪来决定人物的走位等,让游戏控制变得非常简单。
Kafka中存在大量的延迟操作,比如延迟生产、延迟拉取以及延迟删除等。Kafka并没有使用JDK自带的Timer或者DelayQueue来实现延迟的功能,而是基于时间轮自定义了一个用于实现延迟功能的定时器(SystemTimer)。JDK的Timer和DelayQueue插入和删除操作的平均时间复杂度为O(nlog(n)),并不能满足Kafka的高性能要求,而基于时间轮可以将插入和删除操作的时间复杂度都降为O(1)。时间轮的应用并非Kafka独有,其应用场景还有很多,在Netty、Akka、Quartz、Zookeeper等组件中都存在时间轮的踪影。
Spark的适用场景 从大数据处理需求来看,大数据的业务大概可以分为以下三类 : (1)复杂的批量数据处理,通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。 (2)基于历史数据的交互式查询,通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。 (3)基于实时数据流的数据处理,通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。 目前已有很多相对成熟的开源和商业软件来处理以上三种情景 :第一种业务,可以利用 MapReduce 来进行批量数据处理 ;第二种业务,可以用 Impala 来进行交互式查询 ;对于第三种流式数据处理,可以想到专业的流数据处理
现有的绝大多数软件系统,都将在未来某一刻成为遗留系统,只是时间跨度不一样。好的系统,拥有好的设计,并在其生命周期里不断地演进。但是没有一个设计能抵抗住时间,以及业务带来的变更。
时间轮是一种可以执行定时任务的数据结构和算法.这篇文章,讲解一下它在Netty 3.x系列中如何实现的,它在4.x系列将在后面的文章中讲解.
saga是分布式事务领域里一个非常重要的事务模式,特别适合解决出行订票这类的长事务,本文将深度剖析saga事务的设计原理,以及在解决订票问题上的最佳实践
忠诚用户不仅能为网站创造持续的价值,同时也是网站品牌口碑推广的重要渠道,所以目前网站对忠诚用户愈加重视。可能很多网站或者网站分析工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分,但是单单区分新老用户是不够了,我们需要更加完善的指标来衡量网站用户的忠诚度。 会员分层 方法一: 当用户在电子商务网站上有了购买行为之后,就从潜在客户变成了网站的价值客户。电子商务网站一般都会将用户的交易信息,包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面,所以对于这些用户,我们可以基于网站的运营数据
从 2 个面试题说起,第一个问题: 如果一台机器上有 10w 个定时任务,如何做到高效触发?
我们在使用Elasticsearch进行查询的过程中发现,如果查询时间跨度大,查询数据集比较庞大,即使只是返回少量的结果,查询耗时仍然比较长。我们通过分析profile和debug跟踪整个查询流程,确认耗时的原因,针对业务特性,提出了相关的优化方案,可以对该类查询提升三到五倍的性能。
星期几相对移位可以使用Python的工作日数字(星期一= 0,星期二= 1 ...星期日= 6)或使用dateutil.relativedelta的日期实例(MO,TU ... SU)。使用工作日数字时,返回的日期将始终大于或等于开始日期。
作为一个 Emacs 的使用者,一直都希望可以完全的使用 Emacs 进行时间管理,而作为时间管理中的重头戏——番茄时间,在 Org 也是一个常用的功能。
对于时间序列数据,传统的做法是在一个序列或DataFrame的索引中表示时间成分,这样就可以对时间元素执行操作。pandas也可以将时间作为数据
timer的计数使用了标准头文件<ctime>里的clock()函数,它返回自进程启动以来的clock计数,每秒的clock数由宏CLOCKS_PER_SEC定义,CLOCKS_PER_SEC的值因操作系统而不同,在win32下是1000,而在linux下则是1000000,页就是说在win32下的精度是毫秒,在linux下的精度是微妙。
LSTM Networks(长短期记忆神经网络)简介 LSTM Networks 是递归神经网络(RNNs)的一种,该算法由 Sepp Hochreiter 和 Jurgen Schmidhuber 在 Neural Computation 上首次公布。后经过人们的不断改进,LSTM 的内部结构逐渐变得完善起来(图 1)。在处理和预测时间序列相关的数据时会比一般的 RNNs 表现的更好。目前,LSTM Networks 已经被广泛应用在机器人控制、文本识别及预测、语音识别、蛋白质同源检测等领域。基
Prometheus 作为云原生时代的时序数据库, 是当下最流行的监控平台之一,尽管其整体架构一直没怎么变,但其底层的存储引擎却演进了几个版本。本文主要介绍 Prometheus V2(即现在使用的)版本的存储格式细节,以及查询是如何定位到符合条件的数据,旨在通过本文的分析,对 Prometheus 的存储引擎有更深入了解。
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