导读：关于IBO市场的各种分析如天花烂坠，但大都如耍流氓般只给结论，让阅读者怀疑人生，信也不是不信也不是。而本文作者从经济学、金融学基础原理出发，将IBO市场的金融特性、应用前景，事无巨细整理进统一的论述体系中，一步步推导至结论。朴素扎实的论证方法让人眼前一亮，不由让人赞叹：明白觉厉。
在 时间序列数据和MongoDB中：第一部分 - 简介 我们回顾了您需要了解的关键问题，以了解数据库的查询访问模式。在 时间序列数据和MongoDB：第二部分 - 模式设计最佳实践中， 我们探讨了时间序列数据的各种模式设计选项以及它们如何影响MongoDB资源。在这篇博文中，我们将介绍如何查询，分析和呈现MongoDB中存储的时间序列数据。了解客户端如何连接以查询数据库将有助于指导您设计数据模型和最佳数据库配置。查询MongoDB有多种方法。您可以使用本机工具（如 MongoDB Shell 命令行）和 MongoDB Compass（基于GUI的查询工具）。通过一系列以编程方式访问MongoDB数据 MongoDB驱动程序。几乎所有主要的编程语言都有驱动程序，包括C＃，Java，NodeJS，Go，R，Python，Ruby等等。
要开发一个基于EOS区块链的DAPP需要多少内存、CPU或带宽资源？这是很多即将开始EOS项目的开发者关注的一个重要问题。本文将介绍如何估算EOS DAPP的内存/CPU/带宽资源需求以及相应的成本。
1:确保安装了JDK并正确配置了环境变量； 2:进入你的JAVA_HOME目录中的bin目录； 3:在这个目录下执行
EOS智能合约中包含一个exchange合约，它支持用户创建一笔交易，是任何两个基本货币类型之间的交易。这个合约的作用是跨不同币种（都是EOS上的标准货币类型）的，通过各自与EOS主链价值进行锚定，然后再相互发起交易兑换。要搞清楚的是，这与区块链“传统的”交易所并不一样，那个主要是集中在交易撮合上面，而且必须是同一币种。 关键字：EOS token 经济模型，exchange，Pegged Currency，LTV，cmake，跨token交易，ubuntu编译boost库，通证模型，抵押资产，to
原文链接：醒者呆的博客园，https://www.cnblogs.com/Evsward/p/eos-exchange.html
本文基于Flink SQL与hudi构建准实时数仓，在Flink从kafka接入数据之后，即将所有数据存于hudi中，包括所有中间处理数据以及最终数据。文章《实时数仓|基于Flink1.11的SQL构建实时数仓探索实践 (qq.com)》描述了基于Flink SQL与kafka构建的实时数仓，本文以上述文章为基础。
作者：董伟柯，腾讯 CSIG 高级工程师 综述 Flink 作为流式数据处理框架的领跑者，在吞吐量、时延、准确型、容错性等方面都有优异的表现。在 API 方面，它为用户提供了较底层的 DataStream API，也推出了 Table API 和 SQL 等编程接口。特别来看，SQL 以其易用、易迁移的特点，深受广大用户的欢迎。 在常见的数据分析场景中，JOIN（关联）操作是一项很有挑战性的工作，因为它涉及到左右两个表（流）的状态匹配，对内存的压力较大；而相比恒定的批数据而言，流数据更加难以预测，例如数据可
Flink 作为流式数据处理框架的领跑者，在吞吐量、时延、准确型、容错性等方面都有优异的表现。在 API 方面，它为用户提供了较底层的 DataStream API，也推出了 Table API 和 SQL 等编程接口。特别来看，SQL 以其易用、易迁移的特点，深受广大用户的欢迎。
Tableau是优秀的可视化分析软件，对于企业来说，可以购买Tableau Server实现线上数据自动化。但是如果只限于某个分析小组内部使用，高昂的价格是很好的劝退条件。而客户端软件在某宝上的价格就显得亲民很多，那有没有什么曲线的方法实现数据自动化呢。
来源：https://blog.csdn.net/lhc_makefunny 文章目录 使用JDK自带的工具生成证书 使用FreeSSL提供的证书 使用JDK自带的工具生成证书 1.确保安装了JDK并正确配置了环境变量； 2.进入你的JAVA_HOME目录中的bin目录； 3.在这个目录下执行 // keytool -genkey -alias (别名) -dname "CN=(姓名),OU=(组织单位名称),O=(组织名称),L=(城市名称),ST=(省),C=(国家)" -storetype (密钥仓
通过本文学习，可以获得以下目标： 1）了解BANNCOR协议的基本原理； 2）通过举例熟悉BANNCOR算法的效果。
光纤连接器的主要作用是快速连接两根光纤，使光信号可以连续而形成光通路。光纤连接器是可活动的、重复使用的，也是目前光通信系统中必不可少且使用量最大的无源器件。通过光纤连接器可以把光纤的两个端面精密地对接起来，使发射光纤输出的光能量最大限度的耦合到接收光纤中去，并且需要尽量减少由于其的介入而使系统造成的影响。因光纤的外径只有125um，而通光部分更小，单模光纤只有9um左右，多模光纤有50um和62.5um两种，所以光纤之间的连接需要精确对准。
最近随着硅谷银行破产、瑞信暴雷引发全球金融风险担忧加剧，叠加美联储加息预期放缓，国际金价逼近2000美元/盎司关口。据中国基金报报道，在经历近一个月的震荡下跌后，本周现货黄金价格持续走高，现货黄金收报1989美元/盎司，涨幅3.64%，且已突破2月初的金价高位，创下近11个月以来新高，其中有多重因素影响，不过欧美银行业危机引发市场避险情绪升温是主要推动因素。
canal [kə'næl]，中文翻译为 水道/管道/沟渠/运河，主要用途是用于 MySQL 数据库增量日志数据的订阅、消费和解析，是阿里巴巴开发并开源的，采用Java语言开发；
早期，阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务，主要是基于trigger的方式获取增量变更，不过从2010年开始，阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析，获取增量变更进行同步，由此衍生出了增量订阅&消费的业务，从此开启了一段新纪元。
在数仓ETL中，事实表和维度表在维度码值之上做join、或者若干表之间进行join做数据打宽十分常见。数仓中的join本质上是以空间换时间，范式降低，以便后续olap数据分析之用。但是看似简单的join操作，一旦在Flink的流式语义中实现，做到实时Join就不是一件轻松的事了！
MySQL是一种关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，后被Sun公司收购，最终被Oracle公司收购。
源码路径：Github-LearningMpaAbp 1. 引言 Abp支持MySql已经不是什么新鲜事了，但按照官方文档：Entity Framework - MySql Integration来，你未必能成功切换，本文就记录下切换MySql数据库遇到的一些坑，供后人乘凉！ 2. 环境准备 MySql数据库好啊，开源免费，不再像SqlServer那样累赘。而且结合.Net Core，他俩贼般配的说！但MySql自从卖给Oracle后，好像就不怎么好玩了，安装起来还是挺费劲的说。一怒之下，转投Maria
实时数仓主要是为了解决传统数仓数据时效性低的问题，实时数仓通常会用在实时的OLAP分析、实时的数据看板、业务指标实时监控等场景。虽然关于实时数仓的架构及技术选型与传统的离线数仓会存在差异，但是关于数仓建设的基本方法论是一致的。本文会分享基于Flink SQL从0到1搭建一个实时数仓的demo，涉及数据采集、存储、计算、可视化整个处理流程。通过本文你可以了解到：
CanalSharp是阿里巴巴开源项目mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件 Canal 的.NET客户端，关于什么是 Canal？又能做什么？我会在后文为大家一一介绍。CanalSharp 这个项目，是由我和 WithLin(主要贡献) 完成，并将一直进行维护的Canal的.NET客户端项目。目前开源在github：https://github.com/CanalSharp/CanalSharp/ 希望大家多多支持，旨在为.NET开发者提供一个友好的对接Canal的选择，为.NET社区生态做贡献。
CanalSharp是阿里巴巴开源项目mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件 Canal 的.NET客户端，关于什么是 Canal？又能做什么？我会在后文为大家一一介绍。CanalSharp 这个项目，是由我和 WithLin (主要贡献) 完成，并将一直进行维护的Canal的.NET客户端项目。目前开源在github：https://github.com/CanalSharp/CanalSharp/ 希望大家多多支持，旨在为.NET开发者提供一个友好的对接Canal的选择，为.NET社区生态做贡献。
我们都知道一个系统最重要的是数据，数据是保存在数据库里。但是很多时候不单止要保存在数据库中，还要同步保存到Elastic Search、HBase、Redis等等。
字符串解释：字符串是不可变的，所有元素赋值和切片赋值操作都是非法的，属于序列一种（字符串、元组、列表）。
canal是一款基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅与消费的框架，整个框架纯JAVA开发，目前仅支持Mysql和MariaDB（和mysql类似）。
HoloLens通过国家3C认证，即将登陆中国市场 日前，Hololens被爆出已经通过了国家 3C 认证。据悉，微软HoloLens国行版的3C认证信息是：由微软公司制造并申请，由名硕电脑（苏州）工
996.ICU 代表着一类新型社会组织 — 自发，开源，匿名，去中心，临时为某一共同目标迅速组成的协作组织。
【摘要】 GaussDB(for Redis)轻松搞定推荐系统核心存储，为企业级应用保驾护航。
在家远程办公第三周，快被手机上的消息搞的有些神经质了，生怕错过一条有用的信息，没办法形势如此，公司摇摇欲坠大家也都如履薄冰，毕竟这时候失业有点惨（穷怕了）。
在流式计算中，维表是一个很常见的概念，一般用于sql的join中，对流式数据进行数据补全，比如我们的source stream是来自日志的订单数据，但是日志中我们只是记录了订单商品的id，并没有其他的信息，但是我们把数据存入数仓进行数据分析的时候，却需要商品名称、价格等等其他的信息，这种问题我们可以在进行流处理的时候通过查询维表的方式对数据进行数据补全。
今天NVIDIA Jetson下载中心悄咪咪地发布了Jetson TX2 NX模组的相关资料：
下载链接：https://developer.nvidia.com/embedded/downloads
假设有这样的一个场景，目前企业A已经建立了自己的EDI系统，作为企业B的合作伙伴，需要经常向企业A请求报价以及库存信息，而企业B并没有EDI系统，只可以通过API的方式获取数据，为了使企业B可以实时地获取到自己想要的信息，无需企业A人工干预，那么以上的需求在知行之桥中如何实现呢？
1、电脑安装jdk（我这里是jdk1.7.0_80） 2、电脑安装tomcat（我这里是apache-tomcat-7.0.92） 3、电脑安装mysql，并启动mysql服务（我这里是mysql 5.5） 4、我这里用intellij idea写代码
在好莱坞的电影里，无论电脑加密水平多么高，黑客只需几分钟就能拷贝走你电脑里所有的东西，看起来似乎不太现实。
在实际工程应用中，常常需要将两根光纤连接到一起，从而使得光可以以较低的损耗经过。常用的光纤连接方法有两种，一种方法为机械连接 (mechanical splice)，另一种方法是熔接连接 (fusion splice)。
上次两篇基本学完的Django ORM各种操作，怎么查，各种查。感兴趣的小伙伴可以戳这两篇文章学习下，一篇文章带你了解Django ORM操作（进阶篇）、一篇文章带你了解Django ORM操作（基础篇）。
前言：所有数字货币从诞生的第一天起就在对抗一个可怕敌人，它既是死神，也是一个诅咒。想象一下，很多年以后，比特币的去中心化宣言或已经成为笑柄。因为那时的世界，财富由最早期的比特币矿工把持，他们的先发优势已经永远无法用努力来抹平，人们会不会抛弃这个数字货币之王，重新洗牌？这个流动性的威胁一直萦绕在所有数字货币玩家的脑中，因为中心化和去中心化永远都是相对而言的，首先需要人们承认它的价值。从比特币第一次被用来兑换两个披萨时，它就是一个濒死的事物，是极客和全球的布道者们把他拉回到人世间，并孜孜不倦的宣传，让它逐渐变得强大。除了比特币，其他一切数字货币则永远活在下周消亡的惶恐之中，这也不是危言耸听，每年CoinMarketCap榜单上前一百市值货币永远不会重样，几年前投资比特币的人再回头看时看到的是暴涨，但同样是看好任何其他货币的人，等来的却是价值归零，无人问津。区块链是伟大的技术革命，数字货币也是经济未来的方向，但很多可能有希望的项目都夭折的太早，即使项目创始团队不想骗一波上市就撤退，资本们也会在榨干每个新项目的题材和故事，收割完投资者之后翩然离去，留下一口口永远无人问津的枯井。那么有没有办法遏制这类疯狂的投机，真的还原筹资——做项目——项目出成果——项目规模增长，这一美好路线呢？本文将尝试解答这一问题，并探讨Bancor可能带来的改变。
上节讲述了Kafka OffsetMonitor：监控消费者和延迟的队列，本节更详细的介绍如何配置，运行和管理Kafka Connect，有兴趣的请关注我们的公众号。
目前 Flink 1.9 SQL 支持用户直接使用 SQL 语句创建 Kafka 数据源，这极大的方便了用户开发 Flink 实时任务，你可以像 Hive 一样，使用 Create Table 语句来创建 Kafka Source，同时在也可以使用 Select 语句，从这个表中读取数据，进行窗口、ETL等操作。本文主要讲解 Flink 1.9 SQL 创建 Kafka 的 SQL 语法使用，当然，使用这个功能的前提，是你选择使用 Blink Planner。
关于mongodb数据实时同步，如果只是做数据备份的话，直接搭建一个replica set集群或者shard集群就可以实现目的了。但这样的话作为备份库的节点都是secondery，你没法往备份库上写数据上去。
Kafka Connect 旨在通过将数据移入和移出 Kafka 进行标准化，以更轻松地构建大规模的实时数据管道。我们可以使用 Kafka Connector 读取或写入外部系统、管理数据流以及扩展系统，所有这些都无需开发新代码。Kafka Connect 管理与其他系统连接时的所有常见问题（Schema 管理、容错、并行性、延迟、投递语义等），每个 Connector 只关注如何在目标系统和 Kafka 之间复制数据。
开始 安装MySQL驱动 $ python -m pip install mysql-connector-python 测试MySQL连接器 import mysql.connector 测试MySQL连接 import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword" ) print(mydb) 创建数据库 impo
这是一个简单的ssm整合项目 实现了汽车的品牌，价格，车型的添加 ，修改，删除，所有数据从数据库中拿取
在异步系统的测试中，经常会涉及到了回调callback的单元测试。百度了一下异步测试之后，基本上的案例都来自于这里：
2019 年 8 月 22 日，Flink 发布了 1.9 版本，社区版本的 Flink 新增 了一个 SQL DDL 的新特性，但是暂时还不支持流式的一些概念的定义，比如说水位。
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