继上期数据中台技术汇栏目发布DataSimba——企业级一站式大数据智能服务平台,本期介绍DataSimba的数据采集平台。
在工作中经常会遇到钢材重量的计算问题,今天就给大家献上各种各样钢材重量的计算方法,绝对实用。 ##钢材重量计算公式
MySQL事务特性之一就是要保证原子性,一组SQL要么全部成功、要么全部失败。当事务进行过程中,如果出现失败或者异常情况要进行回滚,回到之前最初的样子,要这样实现就要需要把之前的数据记录下来。
美团外卖数据仓库技术团队负责支撑日常业务运营及分析师的日常分析,由于外卖业务特点带来的数据生产成本较高和查询效率偏低的问题,他们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案,实现了低成本生产与高效查询的平衡。并以此分析不同业务场景下,基于Kylin的MOLAP模式与基于Doris引擎的ROLAP模式的适用性问题。希望能对大家有所启发或者帮助。
网络上的文章基本上是根据设备商规划好的网络架构来计算AI/HPC算力光模块(以下简称光模块)的数量。今天,大成鹏通信就以LLaMa 65B模型训练实例来阐释AI训练模型需要的网络架构对应的光模块数量如何计算。本案例的训练模型为LLaMa 65B,使用的GPU为A100,数量2048个。
SARSA算法的全称是State Action Reward State Action,属于时序差分学习算法的一种,其综合了动态规划算法和蒙特卡洛算法,比仅仅使用蒙特卡洛方法速度要快很多。当时序差分学习算法每次更新的动作数为最大步数时,就等价于蒙特卡洛方法。
增量抽取、增量计算等都是T-TDSQL的经典案例。如下以增量计算为例,来分析T-TDSQL在腾讯金融业务中的典型应用。
在起始的那篇《金融 Python 即服务:业务自助的数据服务模式》,我们介绍了:使用 Python 如何使用作为数据系统的 wrapper 层?在这一篇文章里,我们将继续之前的话题,介绍如何使用 Python 作为计算引擎核心的胶水层,即:如何使用 Python 构建 DAG(有向无环图,Directed Acyclic Graph) 任务?
近年来,有学者提出一种基于编码树的图结构信息度量,即结构熵,用于发现图中嵌入的自然层次结构。结构熵在生物数据挖掘、信息安全、图神经网络等领域得到了广泛的应用。
增量构建的Cube每天都可能有新的增量。日益剧增,Cube可能会包含上百个Segment,查询性能会受到影响。
扫码付项目是美团金融智能支付团队面向 C 端消费者推出的一款 H5 融合支付类的产品,消费者在商家消费之后,可使用多种 App 进行扫码支付,同时可对商家进行评价,支持美团、大众点评、微信、支付宝、美
疫情之下,种种乱象,“风大又怎样,让我们更坚强“,庆幸自己还有正常项目做,所以更要保持自己的初心。
通常的命名方式是:ODS_应用系统名(或缩写)_数据库类型_(数据库名称可省略)_数据表名_加载方式(增量还是全量),表名不能太长,一般不超过30字。如:
在之前的两篇文章里,我们详细介绍了AB测试的理论基础,以及如何科学全面地对AB测试的结果进行分析。有了这些基础之后,我们来看一下实际工作如何进行AB测试。
增量计算就是计算 5 分钟或者 10 分钟的数据,需要数据湖能从上次的地方继续开始消费。
实时数据分析一直是个热门话题,需要实时数据分析的场景也越来越多,如金融支付中的风控,基础运维中的监控告警,实时大盘之外,AI模型也需要消费更为实时的聚合结果来达到很好的预测效果。
美团外卖数据仓库通过MOLAP+ROLAP双引擎模式来适配不同应用场景。MOLAP引擎使用了Apache Kylin。ROLAP我们经过综合考虑,选择了Apache Doris。本文将介绍Doris在美团外卖数仓的实践。
链接: https://blog.csdn.net/choose_c/article/details/90273333
在前天的内容中,我和大家介绍了评估弱工具变量偏倚的常用指标------F统计量,具体计算如下:
某图书电商网站拥有超过千万的网购用户群体,所售各品类图书100余万种。用户在平台上可进行浏览、搜索、收藏、下单、购买等行为。商城的运营需要解决两个问题:
内容来源:2018 年 6 月 23 日,阿里巴巴云计算平台事业部产品经理郭华在“数据智能实践技术沙龙”进行《基于流计算构建实时大数据处理系统》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
在我们的用例中1-10% 是对历史记录的更新。当记录更新时,我们需要从之前的 updated_date 分区中删除之前的条目,并将条目添加到最新的分区中,在没有删除和更新功能的情况下,我们必须重新读取整个历史表分区 -> 去重数据 -> 用新的去重数据覆盖整个表分区
这一篇我们讲讲统计中的最小样本量计算。大家先想想为什么叫最小样本量,而不是最大或者直接叫样本量计算呢?
在介绍Lambda和Kappa架构之前,我们先回顾一下数据仓库的发展历程: 传送门-数据仓库发展历程
整个架构图分为三层,从下往上看,最下面一层是数据安全,包括受限域认证系统、加工层权限系统,应用层权限系统,安全审计系统,来保证最上层数据集成与处理的安全;
【导语】:作者在上一篇文章《基于内容的推荐算法》中介绍了基于内容的推荐算法的实现原理。在本篇文章中作者会介绍一个具体的基于内容的推荐算法的实现案例。该案例是作者在2015年基于Erlang语言开发的相似视频推荐系统,从开发完成就一直在公司多个产品线中使用,该算法目前已经使用了四年。
性能测试中有很多非常重要的概念,如吞吐量、最大并发用户数、最大在线用户数等。有很多读者也非常关心,如何针对自身的系统确定当前系统,在什么情况下就可以满足系统吞吐量、并发用户数等指标要求呢?
数据平台领域发展 20 年,逐渐成为每个企业的基础设施。作为一个进入“普惠期”的领域,当下的架构已经完美了吗,主要问题和挑战是什么?在 2023 年 AI 跃变式爆发的大背景下,数据平台又该如何演进,以适应未来的数据使用场景?
假设有一个数组a1,a2,a3.....,其中a1和a20组成的容器容量最大。容量计算公式maxa=max((right-left)min(height[left],height[right]),maxa)。我们可以看到如果a10>a21时,我们右侧的指针需要向左移,因为如果a10<a21时,此时a10(20-10)<a10*(21-10)。
导读:在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业经营活动的真实记录,如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估,成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用,企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务,而要做精细化运营,首先要建立本企业的用户画像。
导读:在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业经营活动的真实记录,如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估,成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出, 根据维基百科的定义,Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时,同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据,通过流处理提供低延迟的数据,从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询,批处理和流处理的结果会进行合并。
腾讯云计费方式分为基础计费、增值服务计费和免费试用。其中基础计费包括语音通话额直播、视频通话和直播,增值服务主要为云端录制,采用旁路直播推流的方式使用云直播的能力并提供全程录制功能,录制的文件可以存储到云点播平台。
在变量筛选中,通过衡量特征所包含信息量大小,决定是否删除特征,常用的指标有单一值占比、缺失值占比和方差值大小。
转矩等于转动惯量乘以角加速度,然后我们要注意一下单位,转矩的单位是NM,转动惯量的单位是kg*m2,角加速度单位是rad/s2。
App “耗电综合征” 当我们说一个 App 耗电的时候我们在说什么? 我们可能是指 App 吃 CPU 导致系统掉电快,也可能是在说系统告警 App 后台扫描频繁消耗电量,还可能是在说使用 App 时手机发烫严重…… 是的,相对于 Crash、ANR 等常见的 APM 指标,Android App 电量优化更像是一个综合性的问题。 一方面,造成 App 耗电的原因是多种多样的,比如 CPU/GPU Load、屏幕、传感器以及其他硬件开销等,每个分类的排查思路是大相径庭的,再加上 AOSP 没有 “官方”
众所周知,Android系统内置了应用的耗电量统计分析功能,但是并没有提供相应的API和文档,只是可以查看耗电量排行榜前10的应用的耗电百分比。此外,随着Android系统版本的迭代,各个版本耗电量统计的方式略有不同,但庆幸的是其统计模型并没有什么大变化。本文在前人的研究基础上总结Android平台的耗电量统计相关的计算方法和辅助工具。
请注意,本文编写于 1166 天前,最后修改于 32 天前,其中某些信息可能已经过时。
HBase 是一个基于 Google BigTable 论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统。 网上关于 HBase 的文章很多,官方文档介绍的也比较详细,本篇文章不介绍 HBase 基本的细节。
美团金融的业务在过去的一段时间里发展非常快速。在业务增长的同时,我们也注意到,很多用户的支付环境,其实是在弱网环境中的。
目前主流的数仓架构—— Lambda 架构,能够通过实时和离线两套链路、两套代码同时兼容实时数据与离线数据,做到通过批处理提供全面及准确的数据、通过流处理提供低延迟的数据,达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。在实际应用中,为满足下游的即席查询,批处理和流处理的结果会进行合并。
随着自动化及驱动技术的发展,特别是伺服驱动系统的普及,运动控制技术在生产机械中的作用越来越大,一方面可以简化机械设计,例如通过电子齿轮同步可以替代原来的机械齿轮传动,采用电子凸轮同步可以替代原来的机械凸轮机构,采用全伺服驱动在一定程度上能够降低由于机械磨损导致的精度损失;另一方面可以实现柔性化生产,即在不更换机械结构的情况下,通过不同的工艺程序及配方控制实现不同种类的生产任务。
一、经典公式1: 一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1)平均并发用户数为 C = nL/T 2)并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C C是平均并发用户数,n是login session的数量,L是login session的平均长度,T是值考察的时间长度 C’是并发用户数峰值 举例1,假设系统A,该系统有3000个用户,平均每天大概有400个用户要访问该系统(可以从系统日志从获得),对于一个典型用户来说,一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时,而在一天之内,用户只有在8小时之内会使用该系统。 那么, 平均并发用户数为:C = 400*4/8 = 200 并发用户数峰值为:C‘ = 200 + 3*根号200 = 243
一、经典公式1: 一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
很多传统企业在设计身份验证和文件服务时,都会使用微软的活动目录和windows server自带的文件共享来实现以上的需求, 公有云的出现给这个场景在灾备和异地访问提供了一个全新的方案场景。
https://blog.csdn.net/mynameisgt/article/details/124223193
同时,本文将使用Keras的API构建模型,以方便模型设计和编写简洁的代码。首先导入相关的库函数:
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