目前MySQL数据库最常用的是主从架构，大多数高可用架构也是通过主从架构演变而来。但是主从架构运行时间长久后容易出现数据不一致的情况，比如因从库可写造成的误操作或者复制bug等，本篇文章将会详细探究出现主从不一致及如何解决这种问题。
前言：MATLAB是数学建模比赛中较受欢迎的一种编程语言，为了满足一些参加数学建模比赛小伙伴的需求，我们创建了这个专题，并会在接下来的一段时间里定期地为大家推送一些算法文章。
步骤： 1、建立层次结构模型； 2、构造判断(成对比较)矩阵； 3、层次单排序及其一致性检验； 4、层次总排序及其一致性检验；
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临床上的一致性检验指的在诊断试验中，研究者希望考察不同的研究方法在诊断结果上是否具有一致性。分为两种情况：一是评价待评价的诊断试验方法与金标准的一致性；二是评价两种化验方法对同一样本的化验结果的一致性或者两个医务工作者对同一组病人的诊断结论的一致性或者同一个医务工作者对同一组病人前后两次的观察做出的诊断的一致性等。
新型冠状病毒肺炎COVID-19 给中国乃至全世界都带来了深重的灾难，对世界经济也造成了不可逆的影响。该病毒传染性强、危害较大，需要我们高度警惕。国内目前疫情基本得到控制，但是为避免疫情反扑，我们有必要利用相关数学算法，结合大数据背景，开展相关分析，并提出有针对性地应对措施。
AHP (Analytic Hierarchy Process)层次分析法是美国运筹学家Saaty教授于二十世纪80年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法。其主要特征是，它合理地将定性与定量的决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。
有两种方法可用于诊断某种癌症，A方法简单易行，成本低，患者更容易接受，B方法结果可靠，但操作繁琐，患者配合困难。某研究选择了53例待诊断的门诊患者，每个患者分别用A和B两种方法进行诊断(表1)，判断两种方法诊断癌症有无差别，A方法是否可以代替B方法。
层次分析法（analytic hierarchy process），简称AHP。是建模比赛中比较基础的模型之一，其主要解决评价类的问题。如选择哪种方案最好，哪位员工表现最好等。
注：文章内容主要参阅 《matlab数学建模算法实例与分析》，部分图片来源于WIKI 文章分为2部分： 1第一部分以通俗的方式简述一下层次分析法的基本步骤和思想 2第二部分介绍一下我们队伍数学建模过程中，对层次分析法的应用，中间有些地方做了不严谨的推理，例如关于一致性的检验，如有人发现不正确，希望可以指正 第一部分： 层次分析法（Analytic Hierarchy Process ，简称 AHP ）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美国运筹学家
总第103篇 前言 最近在做一个用户评分模型的项目，这个模型的目的就是用来判断用户的价值。希望通过各种指标来给用户综合打分，每个用户最后会得到一个分值，分值越高，说明用户的价值越高。这是一个总的目标，一个用户可以创造的价值由两部分决定：创造价值的能力和创造价值的意愿，前者是能不能的问题、后者是愿不愿意的问题。定了两个主线以后再次进行目标拆解，根据业务经验分别找到那些能够判断用户创造价值的能力和意愿的指标，然后给不同的指标赋予不同的权重/分值，最后将各指标的权重/分值相加就是用户最后的总得分。 上面的这个过
最近在做一个用户评分模型的项目，这个模型的目的就是用来判断用户的价值。希望通过各种指标来给用户综合打分，每个用户最后会得到一个分值，分值越高，说明用户的价值越高。这是一个总的目标，一个用户可以创造的价值由两部分决定：创造价值的能力和创造价值的意愿，前者是能不能的问题、后者是愿不愿意的问题。定了两个主线以后再次进行目标拆解，根据业务经验分别找到那些能够判断用户创造价值的能力和意愿的指标，然后给不同的指标赋予不同的权重/分值，最后将各指标的权重/分值相加就是用户最后的总得分。
层次分析法（AHP）是美国运筹学家萨蒂于上世纪70年代初，为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。 层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数，利用权数求出各方案的优劣次序，比较有效地应用于那些难以用定量方法解决的课题。
今年的收益是否真的与典型年份的预期不同？差异实际上与典型年份的预期不同吗？这些都是容易回答的问题。我们可以使用均值相等或方差相等的检验。 但是下面这个问题呢。
注意:指标权重相加等于1，方案分数分配也为1(eg: 0.7+0.3=1）
填写准则层判断矩阵的目的是确定各准则（指标）所占的比重，填写好层次分析表的指标权重列，例如在选择最佳旅游地问题的指标景色、花费、居住、饮食、交通各自占比是多少，后续可以通过这些指标占比计算出每一个可选方案的总分。
电子元器件是元件和器件的总称。是电子元件和小型机器、仪器的组成部分，其本身常由若干零件构成，可以在同类产品中通用。常指电器、无线电、仪表等工业的某些零件，如电容、晶体管、游丝、发条等子器件的总称。
这次和大家分享的还是基于R包‘gemtc‘的网状Meta分析，之前已经讲解过如何导入数据以及使用固定效应模型去分析。这一次主要内容是使用随机效应模型去进行网状Meta分析，同时包括一致性检验和概率排序的结果。
组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度和复测信度的信度系数指标。通常可以用于问卷调查中评价一个对象对多个样本在一段时间的重测信度，或者判断一批对象对多个样本的一致性检验。
来源：https://blog.csdn.net/dulingwen/article/details/104128503
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2007.10872v1.pdf
不光有文字介绍，结尾还有视频，非常好的学习素材 打开这份教程的主页，发现还有好多其他内容，在这里推荐给大家
腾讯看来的确全部是 c++，面试官也是说基本上都是 c++，没有专门搞 java 的组，所以大家 java 投腾讯还是务必慎重，最开始问我的技术栈是什么，c++是否了解，用的比较多？得知我说基本没咋用过之后，就开始尝试问计算机网络方面的问题。
从一篇论文——融合注意力机制和高效网络的糖尿病视网膜病变识别与分类，看到人家除了特异性、敏感性、准确率、混淆矩阵以外，还用了加权kappa系数，所以了解一下kapp系数的知识，加权kappa还没找到更好的资料。。。 资料来源于百度百科词条——kappa系数 Kappa系数用于一致性检验，也可以用于衡量分类精度，但kappa系数的计算是基于混淆矩阵的. kappa系数是一种衡量分类精度的指标。它是通过把所有地表真实分类中的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（Xkk）的和，再减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的
层次分析法是一种用于评价多指标权重的方法，可以解决多个层级或者多个指标的复杂问题。把定性和定量相结合进行决策分析，既有主观也有客观。AHP通过把定量分析和定性分析结合在一起，让决策在在权衡多个指标之间的重要度是可以更加科学合理的判断。
大家好！我是黄啊码，MySQL的入门篇已经讲到第15个课程了，今天我们继续讲讲大白篇系列的最后一章——数据库的主同步问题
MySQL 是最受欢迎的关系型数据库管理系统之一，被广泛应用于各种业务系统。主从复制是MySQL 的重要能力，用于实现数据冗余、提高可用性和性能。了解MySQL主从复制，可以更好地管理和优化数据库，为业务系统提供更强大的支持。
首先面试都是从小公司到大公司的过程，小公司主要为了练手，熟悉面试节奏，后面才去面大公司。尽量不要一开始就奔着大公司去，容易出现准备不足的情况。。。另外，算法是真的难！遇到的面试题也都记了下来，主要是php+go的部分面试题。部分问题附带答案，希望对大家找工作能有帮助。你要做的就是每天进步一点点。。。
所以能看到主从同步的内容就是二进制日志（Binlog），它虽然叫二进制日志，实际上存储的是一个又一个事件（Event），这些事件分别对应着数据库的更新操作，比如 INSERT、UPDATE、DELETE 等。另外我们还需要注意的是，不是所有版本的 MySQL 都默认开启服务器的二进制日志，在进行主从同步的时候，我们需要先检查服务器是否已经开启了二进制日志。
关于MySQL主从复制主要同步的是binlog日志，涉及到三个线程，一个运行在主节点（log dump thread），其余两个(I/O thread, SQL thread)运行在从节点，如下图所示:
我上一次遇到MySQL主从服务器数据一致性问题，想想是几年前的事情了，还依稀记得当时惊慌失措的情景，好在最后借助Maatkit解决了问题。几年后，当我再次面对同样的问题时，Maatkit已经不复存在，转而成为了Percona Toolkit的一部分，不变的是我依旧手忙脚乱，所以还是记录一下吧，保不准啥时候又会遇到这个问题。
preview[1] 如上图所示，路由器其实就是实现了网关的功能，网关是一个逻辑概念，指的是网络的出口和入口「网络边界」，而路由器则是一个物理概念，实现了网关的功能，是不同网关的沟通桥梁和物理基础。
地址：https://github.com/kwaiDA/KwaiSurvival
数据质量（Data Quality）是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。数据质量保证（Data Quality Assurance）是数据仓库架构中的重要环节，也是ETL的重要组成部分。 我们通常通过数据清洗（Data cleansing）来过滤脏数据，保证底层数据的有效性和准确性，数据清洗一般是数据进入数据仓库的前置环节，一般来说数据一旦进入数据仓库，那么必须保证这些数据都是有效的，上层的统计聚合都会以这批数据作为基础数据集，上层不会再去做任何的校验和过滤，同时使用稳定的
固定资产价值期初导入的时候是导入固定资产的明细(T－code：LSMW),而总账金额需要我们进行额外处理，以保证固定资产总帐与子帐一致。
本文是PatchMatchStereo[1]第二篇拾遗，主要讲解PatchMatch的深度/视差传播策略，以及在其基础上，介绍几种基于PatchMatch的改进传播策略，分别是ETH的Gipuma[2]方法和华中科技大学的ACMM[3]。不同于SGM在极线纠正之后的影像上进行同名极线(核线)上搜索，PatchMatchStereo在整个视差空间内进行搜索，既保证全局搜索的准确性，又提升了算法的效率。但其本身的传播策略无法极尽GPU效能，以至于PMS的立体像对视差估计速度比较慢。直到Gipuma等方法提出新的传播策略后，才使得GPU加速和PatchMatch算法在多视图立体中应用成为可能，因此，本文主要介绍传统方法中的视差/深度传播策略，并简要介绍一个在传播方面的经典深度学习方法。
标题： Large-scale genome-wide association study in a Japanese population identifies novel susceptibility loci across different diseases
用户对产品有很多行为，如何进行用户行为分析来量化用户对产品的喜好程度呢？ 比如豆瓣FM，用户可以点击“喜好”和"扔进垃圾箱"等；比如优酷视频，用户可以顶，踩，分享等。、 我们如何通过这些行为信息分析用户对这首歌的喜好程度，对这个视频的评分是多少。 下面实例分析用户对视频的喜好程度。说到视频，我们可以联想到各种用户行为，看了多久，是否评论，是顶是踩，是否分享？ 我们可以通过这些指标来评估用户对该视频的打分。比如用户看了多久打多少分，分享了打多少分等。还有就是不同的行为也反映了不同程度的喜好。 我们可以通过
MySQL调优对于很多程序员而言，都是一个非常棘手的问题，多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。 就在昨天我在百忙之中抽出空余时间面试了个腾讯30k出来的，我开口就是：MYSQL性能调优如何入手？他的回答的：基础优化、优化的哲学、优化需求、优化的思路、存储引擎层、数据库优化、等等细节，好吧我承认我败了。 但是我严重怀疑他是做了准备而来的，不然没有什么人可以记得这么清楚有条理，果不其然，在他入职之后说出了实情；
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(1).最基础的实体标注功能需要实时可视化显示每次的标注结果，每次标注时需要支持可选择大量实体类型。
数据库写入压力增加，读写放于一个库中，数据库压力太大。所以采用主从复制。读写分离的思路，减轻服务器负担
今天上午，做了一个比较有意思的操作，之前一直没有做过，就是把一套比较老的主从复制环境从基于偏移量的复制方式改为了基于GTID的复制方式，这里记录一下过程，如果大家有这方面的需求，可以参考一下：
在建立数据中台的时候，数据还是来源于各个异构的业务应用系统，实现了数据的统一，但是数据实际上是多存了一份，数据存在冗余，同时数据实时性如何来保证了？针对每个业务系统都开发数据提取接口？
Tech 导读 MySql是常用的数据库，本文将为读者带来MySql主从同步知识点的分享，巩固MySql基础知识。通过图文并茂地讲解如何解决主从同步一致性的问题，也可以让读者们全方位了解MySql主从同步的过程。
MySQL 主从复制的方式有多种，本文主要演示基于基于日志（binlog）的主从复制方式。
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Cox风险比例模型是用户流失分析中较为常用的方法，该模型不仅可以预测用户是否会流失，还能预测用户何时流失，下面一起来看看Cox风险比例模型如何预测用户流失。
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