目前，Hive底层使用MapReduce作为实际计算框架，SQL的交互方式隐藏了大部分MapReduce的细节。这种细节的隐藏在带来便利性的同时，也对计算作业的调优带来了一定的难度。未经优化的SQL语句转化后的MapReduce作业，它的运行效率可能大大低于用户的预期。本文我们就来分析一个简单语句的优化过程。
以精益的视角，如何打造强大的生产现场是每个制造企业所追求的目标。强大的现场意味着高效的生产运转状态，业绩指标行业领先，系统实践的管理方法。本文结合中小企业生产现场管理和改善经验，和各位共同探讨分享：
针对一个完全二叉树，进行层序遍历，会出现两种阶段 1）任何一个节点都一定有左子树和右子树。 当遇到某个节点只有左子树没有右子树的时候，那么就切换到第二阶段； 如果只有右子树没有左子树的时候，那么就一定不是二叉树 2)任何一个节点，一定没有子树
在几乎所有处理复杂数据的部门中，Spark很快已成为跨数据和分析生命周期的团队的事实上的分布式计算框架。 新的Adaptive Query Execution框架（AQE）是Spark 3.0最令人期待的功能之一，它可以解决困扰许多Spark SQL工作负载的问题。英特尔和百度混合团队在2018年初的博客中记录了这些内容。要更深入地了解框架，请学习我们更新的Apache Spark Performance Tuning课程。
信息系统战略规划方法主要分为三个阶段，每个阶段都围绕着企业的不同需求和目标进行规划和实施，以确保信息系统的发展能够支持企业的整体战略目标。下面是各个阶段的详细讲解：
在学习Java的过程中，还是遇到了挺多问题的。要说的话，最困难的并不是学习Java的开始，而是学习编程的开始。最开始接触编程是接触C语言，个人认为C语言还是比Java难挺多的。但是C语言前面的部分要比Java简单（其实难度差别不是非常大），直到指针和后面部分才加大难度。
下图说明了一个DTP系统的本地实例，其中AP调用TM来构造事务。这些框表示X/Open DTP模型中的软件组件。箭头指示控制流的方向。
机器学习是为了预测某个值而利用算法来学习数据中模式的科学。利用足够的数据，在所有输入变量与待预测值之间建立映射。在有限的输入变量的情况下，系统更容易预测一个新的值。这种方法不同于传统，传统方法是基于先前设臵的规则开发的，而机器学习模型是使用数据驱动的。
MapReduce框架运转在键值对上，也就是说，框架把作业的输入看成是一组键值对，同样也产生一组键值对作为作业的输出，这两组键值对可能是不同的。
Volcano是一个Kubernetes原生批处理调度系统。这个开源项目针对计算密集型工作负载进行了优化，在人工智能、大数据、基因组学和渲染等领域特别有用。这些领域的主流计算框架可以很容易地连接到Volcano，以集成高性能作业调度、异构芯片管理和作业管理。
二分类结局的两阶段估计方法和连续型结局类似，只是其中第二阶段（X–Y）回归使用对数线性或逻辑回归模型。
在 Rust 中，早期释放（2-Phase Drop）是一种特殊的机制，用于在析构函数中提前释放资源。通过使用早期释放机制，我们可以控制资源的释放顺序，避免资源泄漏和不一致的状态。
Flink Forward 是由 Apache 官方授权，用于介绍 Flink 社区最新动态、发展计划以及各一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验的会议。Flink Forward 以前只在美国和德国举办，2018年12月20日首次来到中国。腾讯云大数据团队参加了会议并在会上介绍团队在公有云流计算平台服务化过程中的一些监控运维经验。
nginx 利用 rewrite 屏蔽IE浏览器 1. 四种理论的I/O模型 1） 调用者（服务进程）： 阻塞： 进程发起I/O调用，如果调用为完成，进程被挂起休眠，不能再执行其他功能 非阻塞：进程发起I/O调用，被调用的函数完成之前，依然可以执行其他功能 2） 被调用函数或过程（系统调用I/O读写操作） 同步： 函数或功能被进程调用时，不立即返回值，直到此调用完成 异步： 函数或功能被进程调用时，不能立即完成则返回未完成
1. 四种理论的I/O模型 1） 调用者（服务进程）： 阻塞： 进程发起I/O调用，如果调用为完成，进程被挂起休眠，不能再执行其他功能 非阻塞：进程发起I/O调用，被调用的函数完成之前，依然可以执行其他功能 2） 被调用函数或过程（系统调用I/O读写操作） 同步： 函数或功能被进程调用时，不立即返回值，直到此调用完成 异步： 函数或功能被进程调用时，不能立即完成则返回未完成状态，完成后通知调用进程 3）四中理论模型
两阶段方法包括两个回归阶段：遗传IV对暴露的第一阶段回归，以及第一阶段暴露的拟合值对结局的第二阶段回归。
为什么数据需要存储在分布式的系统中哪，难道单一的计算机存储不了吗，难道现在的几个TB的硬盘装不下这些数据吗？事实上，确实装不下。比如，很多的电信通话记录就存储在很多台服务器的很多硬盘中。那么，要处理这么多数据，必须从一台一台服务器分别读取数据和写入数据，太麻烦了！
前面我们介绍了为解决分布式事务而提出来的的二阶段协议，本文首先来讲解二阶段的不足，然后阐述三阶段协议，三阶段协议也是一个标准的协议，也并没有说具体如何实现。
大学里面数据结构里面有专门的一章图论，可惜当年没有认真学习，现在不得不再次捡起来。真是少壮不努力，老大徒伤悲呀！ 什么是DAG（Directed Acyclical Graphs），先来看下教科书上的定义吧：如果一个有向图无法从某个顶点出发经过若干条边回到该点。 让我们再来看看DAG算法现在都应用在哪些hadoop引擎中。 Tez: Hortonworks开发的DAG计算框架，是从MapReduce计算框架演化而来的通用DAG计算框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成In
JSP访问原理/流程总结 第一阶段（请求阶段）：客户端发起请求，请求JSP到服务器。 第二阶段（处理阶段）：Tomcat生成请求对象，然后处理请求。执行JspServlet（或Jsp引擎）将Jsp文件
MapReduce概述 MapReduce是Hadoop的另一个重要组成部分，是一种分布式的计算模型。由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。 MapReduce执行主要分为两个阶段： map阶段：将任务分解。 reduce阶段：将任务汇总，输出最终结果。 MapReduce执行过程 总体执行过程 MapReduce运行的时候，通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的map方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，
今天介绍两篇大厂推荐系统中提升两阶段建模一致性的文章，都是今年KDD'23上录用的论文。第一篇文章是快手发表的工作，对超长用户历史行为序列建模中，两阶段的用户行为筛选目标不一致问题进行优化，让第一阶段产出的用户行为有更高的比例在第二阶段打高分。第二篇文章是美团发表的工作，对两阶段重排建模进行优化，让第一阶段筛选出的重排组合有更高的比例成为第二阶段的高分结果。
某市供电局市电（10KV）送电流程大致分为： 第一阶段：计量柜检查、封印。 第二阶段：环网柜检查、送电。 这两个阶段分别为供电局内不同部门的人员到现场操作，计量检查封印一般是交给供电局正式员工，需进行细致的检查；而送电则是交给供电局正式员工和施工单位（外包），简单检查后便可正式送电。 在环网柜正式送电时，环网柜和高压房不允许非供电局人员在场，可以理解为安全操作要求。其详细全流程记录如下： 第一阶段 计量柜检查、封印 1、供电局工作人员对计量设备进行拍照留底，记录各种数据，包括计量表的编号、设备的型号、参数
MapReduce排序是一种常用的数据排序算法，它将数据划分为若干个分区，并将每个分区内的数据排序。最终，将每个分区内排好序的数据合并成一个有序的输出结果。在MapReduce中，排序通常用于数据预处理、数据统计和数据挖掘等领域。
II期临床试验是确定一种药物或方案是否具有足够的临床疗效的关键，需要进行更广泛的研究和开发。 在两阶段设计中，将患者分为两组或两个阶段。 在第一阶段完成时，将进行临时分析以确定是否应进行第二阶段。 如果有疗效的患者人数大于一定数量，则进行第二阶段。 否则，相反。
影像组学特征可以量化医学影像呈现的特点。然而，缺乏标准化定义和有效参考值限制了临床应用。
如果我们是零基础或者非计算机专业毕业的，或者是计算机毕业的铜须，那么我们的基础我认为是比较不扎实的，换句话来说就是即使作为实习生来说，工作给我们的小任务我们都无法完成，我们只能请叫老同志寻求帮助。
Phaser，顾名思义，是一个用于阶段同步的工具。与CountDownLatch和CyclicBarrier等同步工具相比，Phaser提供了更为灵活的同步机制。它允许一组线程在多个阶段上进行同步，而不是仅仅在一个点上。这使得Phaser在处理复杂的多阶段并发任务时非常有用。
一个复杂的系统往往都是从一个小而简的系统发展衍化而来，为了满足日益增长的业务需求，不断的增加系统的复杂度，从单体架构逐步发展为分布式架构，而分布式系统架构的设计主要关注：高性能，高可用，高拓展
Future 是Java 5添加的类，用来描述一个异步计算的结果。前文中，我们领略了 Future 的便利，但它还是存在诸多不足，比如：
AutoResetEvent可以在线程与线程间传递信号，来告知其他线程自己已经完成某一阶段的任务。
分布式事务中的TCC模式，貌似是阿里提出来的，所以阿里自研的分布式事务框架总是少不了TCC的影子。
由于缺乏夜间图像注释，夜间目标检测是一个具有挑战性的问题。尽管有几种领域自适应方法，但实现高精度结果仍然是一个问题。
目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
学习内容：Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 实用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程
作者 | Mihir Patel, Cory Stephenson, Landan Seguin 译者 | 核子可乐 策划 | 刘燕 4 月 26 日，AI 创企 Mosaic ML 表示： 我们已经成功用不到 5 万美元复制了 Stable Diffusion，并将训练代码向大家开放！这样的成本水平只相当于我们之前试水项目的三分之一，更是 Stable Diffusion 2 base 本体的八分之一。换言之，每个人都能以前所未有的极低门槛训练出属于自己的 Stable Diffusion。 M
这个阶段主要是熟悉3D图形学的基本原理，和基本api的使用。 特别是对于空间的变换，矩阵的原理要有非常清楚的认识。 能够用简单的资源，做一个简单的demo，基本上就是达到了。 这个阶段比较简单，基本上每个人都可以达到，学习方法也很简单，就是看书，看demo,写代码。 时间周期大概1年。
前文 可达性分析深度剖析：安全点和安全区域 提到过，在可达性分析中，第一阶段 ”根节点枚举“ 是必须 STW 的，不然如果分析过程中用户进程还在运行，就可能会导致根节点集合的对象引用关系不断变化，这样可达性分析结果的准确性显然也就无法保证了；而第二阶段 ”从根节点开始遍历对象图“，如果不进行 STW 的话，会导致一些问题，由于第二阶段时间比较长，长时间的 STW 很影响性能，所以大佬们设计了一些解决方案，从而使得这个第二阶段可以不用 STW，大幅减少时间
CountDownLatch(闭锁)是一个很有用的工具类，利用它我们可以拦截一个或多个线程使其在某个条件成熟后再执行。
在计算机网络以及数据库领域内，二阶段提交（Two-phase Commit）是指，为了使基于分布式系统架构下的所有节点在进行事务提交时保持一致性而设计的一种算法。通常，二阶段提交也被称为是一种协议。在分布式系统中，虽然每个节点可以知道自己的操作是成功还是失败，但却无法知道其他节点的操作是成功还是失败。当一个事务跨越多个节点时，为了保持事务的ACID特性，需要引入一个作为协调者的组件来统一协调所有节点(称作参与者)的操作结果并最终指示这些节点是否要把操作结果进行真正的提交(比如将更新后的数据写入磁盘等等)。因此，二阶段提交的算法思路可以概括为： 参与者将操作成败通知协调者，再由协调者根据所有参与者的反馈情况决定各参与者是否要提交操作还是中止操作。
在之前的推文中，我们学习了单纯形法，顺利解决了约束条件都是“≤”的线性规划问题。同时为了讲解方便，我们都是使用约束方程系数矩阵中带单位矩阵、约束符号为“=”的算例。那肯定有人会问小编：更加常规的线性规划问题如何求解呢？为了响应群众号召，今天，小编就来带大家了解一下人工变量法！学会之后，“≤”“≥”或“＝”型的约束的线性规划问题都顺利解决，妥妥的~
在单个数据库实例时候，我们可以在一个数据源的事务（本地事务）内做多步数据库操作，在事务内的多个操作要么全部执行生效，要么全部不生效。在多数据实例节点时候，我们对多个实例的数据源进行操作时候就没办法把多个操作放到一个大的事务内来管理了，因为多个实例操作的是不同的数据源，而数据库自带的事务是针对单个数据源来说的。
1.Linux 能够流畅的使用Shell脚本来完成很多自动化的工作；awk/sed/perl 也操作的不错，能够完成很多文本处理和数据统计等工作；基本能够安装大 部分非特殊的Linux程序（包括各种库、包、第三方依赖等等，比如MongoDB/Redis/Sphinx/Luncene/SVN之类的）；了解基 本的Linux服务，知道如何查看Linux的性能指标数据，知道基本的Linux下面的问题跟踪等
本文将介绍linux中的五种IO模型，同时也会介绍阻塞/非阻塞与同步/异步的区别。
SCA是什么？我想可能很多人都有这个问题。SCA的全称叫做Software Composition Analysis，有的朋友可能直接把他叫做软件成分分析，也可以叫他组件安全分析。现代的SCA大多数都是基于白盒的角度去做，也就是SAST中的一环，但是也有不少场景需求对二进制或者运行中软件做分析，当然这不是今天讨论的主要目标。这个东西最常见的地方就是github，github内置了一个简单的SCA扫描
这应该是有能力上升到第三个境界的人，才能拥有的境界，对于大多数的人，第一个境界都不会觉醒，更不要说到达第二、第三境界了。
分布式事务这个话题，我相信对于身在互联网中的开发者们一定都不陌生。电商系统最容易出现分布式事务的处理，
本文把php程序员划分为中、高级程序员两大类程序员，并针对这两大程序员应具备的技能进行分类探索。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
