pages, the number of pages at which the background kernel flusher threads will start writing out dirty data...number of pages at which a process which is generating disk writes will itself start writing out dirty data...vm.dirty_writeback_centisecs The kernel flusher threads will periodically wake up and write `old' data...Data which has been dirty in-memory for longer than this interval will be written out next time a flusher...的字符作为线程名创建内核rescuer线程，在这里是"writeback"，只有kworker线程不足以处理work时才会被启用，具体实现参考https://www.binss.me/blog/analysis-of-linux-workqueue
一、基础知识 1.1 Linux系统的文件结构 /bin 二进制文件，系统常规命令 /boot 系统启动分区，系统启动时读取的文件 /dev 设备文件 /etc...系统管理命令 /srv 数据 /var 数据 /sys 内核相关信息 /tmp 临时文件 /usr 用户相关设定 1.2 Linux...中打包文件的扩展名 .gz //Linux中压缩文件的扩展名 .tar.gz //Linux中打包并压缩文件的扩展名 6.2 打包文件 tar...tar.gz 7.16 ftp ftp IP/hostname //访问ftp服务器 mls *.html - //显示远程主机上文件列表 7.17 scp scp /opt/data.txt...192.168.1.101:/opt/ //将本地opt目录下的data文件发送到192.168.1.101服务器的opt目录下 八、系统管理 8.1 防火墙操作 service iptables
General advice on monitoring and tuning the Linux networking stack 有关监视和调整 Linux 网络堆栈的一般建议 As mentioned...正如我们在上一篇文章中提到的，Linux 网络堆栈很复杂，没有一种适合所有监视或调优的解决方案。...Linux 内核在内核初始化期间很早就执行 inet_init 函数。.../net/socket.c: 此系统调用通过 Linux 系统调用层，并驻留在 ....sk_bound_dev_if; sock_tx_timestamp(sk, &ipc.tx_flags); https://blog.packagecloud.io/monitoring-tuning-linux-networking-stack-sending-data
/** * 获得指定日期的前一天的23:59:59 * * @param specifiedDay 指定日期 * @return 前一天日期 23:59:59 */ public
Calendar.getInstance(); //得到日历 calendar.setTime(dNow);//把当前时间赋给日历 calendar.add(Calendar.DAY_OF_MONTH, -1); //设置为前一天...dBefore = calendar.getTime(); //得到前一天的时间 SimpleDateFormat sdf=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH...:mm:ss"); //设置时间格式 String defaultStartDate = sdf.format(dBefore); //格式化前一天 String defaultEndDate =...sdf.format(dNow); //格式化当前时间 System.out.println("前一天的时间是：" + defaultStartDate); System.out.println("...defaultEndDate); Calendar calendar = Calendar.getInstance(); calendar.add(Calendar.DATE, -1); //得到前一天
+ | now() | +---------------------+ | 2016-04-01 10:10:40 | +---------------------+ 取得前一天...取得前一天的年份 mysql> SELECT YEAR(DATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL 1 DAY)); +-----------------------------------
除了自身进程的共享内存，也包括其他进程的共享内存 2、虽然进程只使用了几个共享库的函数，但它包含了整个共享库的大小 3、计算某个进程所占的物理内存大小公式：RES – SHR 4、swap out后，它将会降下来 DATA...RES=CODE+DATA r CODE 可执行代码占用的物理内存大小，单位kb s DATA 可执行代码以外的部分(数据段+栈)占用的物理内存大小，单位kb t SHR 共享内存大小，单位kb u nFLT
但倘若以日周期为准，今日梳理的数据宽表中某个字段为null,但此类字段不能以null显示，要以前一天有数据的值为今日的值，就需要做case when处理。...outer join table2 b on a.product_no = b.product_no; 使用full outer join 并对客户的信息字段进行case when 为空判断，如果为空则取前一天的表中数据...是呀~ 后续要把前一天的字段信息存入mongodb,每次case when时先查出来这些字段信息（前一天的） 然后与今日的的字段进行对比 筛选出共同的，用来拼case when 其他的在生成表的时候直接创建就好
Spring Data 准备工作 创建项目并添加数据库依赖 mysql test 创建数据库 create database spring_data...; use spring_data; create table student ( id int not null auto_increment, name varchar(32) not...primary key(id) ); insert into student (name, age) values ("张三", 22); 创建实体类和访问接口 新增实体类 Student： @Data...引入依赖 org.springframework.data spring-data-jpa</artifactId
Data Analysis.png
read() def _read(self): file_list = glob.glob(self.dir_path) # get all name of files in data...= [pd.read_csv(x, delimiter="\t") for x in progress_list] # read all the data from */progree.txt...)) self.exp_info = exp_info.drop(["h1", "h2"], axis=1) # return self.exp_info, self.data_list...self.compare_name = compare_name score = [x.loc[f:, "AverageTestEpRet"].mean() for x in self.data_list...d = self.compare_name fig, ax = plt.subplots() for x in compare: self.data_list
成员 5、hint_idx成员 二、引导内存分配器 bootmem_data 与 内存节点 pglist_data 的关联 在上一篇博客 【Linux 内核 内存管理】引导内存分配器 bootmem...① ( 引导内存分配器 bootmem 工作机制 | 引导内存分配器 bootmem 的描述 bootmem_data 结构体 ) 引入了 " 引导内存分配器 bootmem " 其作用是在 Linux...; 源码路径 : linux-4.12\include\linux\bootmem.h#33 一、bootmem_data 结构体源码分析 ---- bootmem_data 结构体 成员分析 : 1、...与 内存节点 pglist_data 的关联 ---- 在 内存节点 pglist_data 结构体中 , 有一个成员 , struct bootmem_data *bdata; , 该指针指向 引导内存分配器...bootmem_data 实例 ; typedef struct pglist_data { ...
只有这样才能确保神经网络学到的特征更加全面 但在现实中，若想达到以上的目的要付出巨大的代价，并且还要对照片上出现的东西进行准确标注，另外对于一些稀有的物种信息收集更是十分困难 因此我们这里介绍一些为神经网络提供更多数据的方法——数据增强（Data...import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets, transforms train_loader = torch.utils.data.DataLoader.../data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([...import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets, transforms train_loader = torch.utils.data.DataLoader.../data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([
var data = { a: 1 } var vm = new Vue({ data: data }) vm....$data === data // -> true vm.a === data.a // -> true // 设置属性也会影响到原始数据 vm.a = 2 data.a // -> 2 //...反之亦然 data.a = 3 vm.a // -> 3 ?
前言 上一篇介绍了什么是 modern data stack,这一篇继续来梳理下，在modern data stack 下面常见的产品都有哪些。...pipelines, streaming analytics, data integration, and mission-critical applications. kafka 核心的能力还是在分发...Data transformation and modeling 分类说明 这个主要是和数仓结合，数仓的上层管理数据转换和模型构建。...Census，其他还有Hightouch 和 Omnata 把数仓数据挪到 SaaS 工具中，不需要写代码，只需要 SQL 简单总结 Modern data stack 下面 data integration...Modern data stack 都在不同层面去降低客户使用数据的难度以及帮助发现客户的价值，典型的 dbt，reverse etl 。
modern data stack 几大核心是：cloud 、open-source 、SaaS business models。...，本文会重点讨论下 Modern data stack 本身，还有 Gartner 对 data integration 的理解。...后面还有一篇讨论具体的在 modern data stack 下面 data integration 都有些典型公司。...自助式分析：The rise of self-service analytics to democratize data exploration 除了上面几点，modern data stack 核心变化下图有总结...；不是特别符合现在所说的 modern data stack 的逻辑。
今天是高考前一天，六月六号，距离我的高考已过去十年。 我女朋友是高中同学，小名叫六六。 我永远爱她。 也祝大家顺利找到自己的另外一半，加一！
OLAP): User and system orientation: customer vs. market Data contents: current, detailed vs. historical...for OLAP: complex OLAP queries, multidimensional view, consolidation Data Warehouse: ?...A data warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant, and nonvolatile collection of data...H.Inmon data stored in data warehouse has been processed after extracation, cleaning, transformation,...Data Warehouse model : dimensions and measures, you can locate some data by dimension and see the data
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