给你一个字符串 s 表示一个学生的出勤记录，其中的每个字符用来标记当天的出勤情况（缺勤、迟到、到场）。记录中只含下面三种字符：
连接数据库类 package com.lianrui.it; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; /** * 封装数据库连接操作 * * @author chendongj * */ public class DBUtil {
题目：给你一个字符串 s 表示一个学生的出勤记录，其中的每个字符用来标记当天的出勤情况（缺勤、迟到、到场）。 记录中只含下面三种字符：
* 按时间顺序发生的数据1 -> 2，本来应该是1先发送，1先到达，但是在1发送过程中，因为网络延时之类的原因，导致1反而到达晚了，变成2先到达，也就造成所谓的接收乱序；
Event Time语义下我们使用Watermark来判断数据是否迟到。一个迟到元素是指元素到达窗口算子时，该元素本该被分配到某个窗口，但由于延迟，窗口已经触发计算。目前Flink有三种处理迟到数据的方式：
定义一个操作的算法骨架，而将一些步骤延迟到子类中。Template Method 使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤
几乎所有数据分析的书、教程、文章，都很政治正确写上MECE作为数据分析的准则。这东西很快又成为一个数据领域的“咕咚来了”：
决策树是我最喜欢的模型之一，它们非常简单但是很强大。事实上，Kaggle中大多数表现优秀的项目都是XGBoost和一些非常绝妙的特征工程的结合，XGBoost是决策树的一种变体。决策树背后的概念非常简洁明了，下面就用具体案例解释一下。
对于此类考题，先说明如何定位低效SQL语句，然后根据SQL语句可能低效的原因做排查，先从索引着手，如果索引没有问题，考虑以上几个方面，数据访问的问题，长难查询句的问题还是一些特定类型优化的问题，逐一回答。
什么是机器学习？机器学习就是：不通过人类直接指定的规则，而是通过机器自身运行，习得事物的规律和事物间的关联。
秋招最近陆续结束了，所以今天我们来盘点一下，有哪些行为会直接搞砸一场面试？不求大家能从失败中吸取教训，就看一乐呵也不错。
| 作者 周信静，毕业于浙江大学，目前在CDB/CynosDB数据库内核团队参与TXSQL云数据库内核研发工作，参与了热点行更新以及一系列性能优化工作，并修复了多个MySQL官方bug。 Part1 背景 InnoDB的自适应哈希索引（Adpative Hash Index，以下简称AHI），是一种建立在B树索引结构上的索引结构，目的是为了进一步降低BTree的查询代价。 在B树中搜索一个记录时，需要从根节点下降到叶子结点，同时在每个节点中还需要使用二分查找定位。而AHI对此的改进在于它对BTree索引
Java基于ssm开发的企业人事考勤工资系统，员工可以打卡、请假。系统根据员工的打卡情况自动计算工资（全勤、请假、旷工、加班、迟到、早退等计算出最终实发工资），员工还可以查看自己的考勤记录工资具体组成等。升级版加了部长角色，由部长管理自己部门员工的考勤请假信息，管理员管理部长以及其他普通员工。
很多做数据的同学都被领导、同事这么吆喝过。然而，什么是策略性思考？？？往往一听到这种词，就有同学急不可耐的掏出《麦肯锡方法》之类的镇山法宝，或者在网上搜《底层思维》、《核心逻辑》、《分析框架》之类的文章。结果除了“裂变”“痛点”“颠覆”这些似懂非懂的词以外屁都没有记住，下次写报告还是继续同比、环比、三年比，低了要搞高……
flink时间语义 1、Event Time：事件创建时间； 2、Ingestion Time：数据进入Flink的时间； 3、Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器相关；
“ 模版方法模式定义一个操作中的算法框架，而将一些步骤延迟到子类中，使得子类可以不改变一个算法的结构即可定义该算法的某些特定步骤”
设想你是一位老师，正看到某人托着腮听课，心中会有怎样的解读？可能会有以下两种：一种是这个人不认真听讲，一种是这个人牙疼。这两种解读又分别产生不同的判断：前者是这个人不喜欢你的课，令你心生不悦；后者是这个人生病了，于是你对他的配合心存感激。
（五）进阶技术 13. 迟到的事实 装载日期在生效日期后的事实就是迟到的事实。晚于订单日期进入源数据的销售订单可以看做是一个迟到事实的例子。销售订单被装载进其事实表时，装载的日期晚于销售订单的订单日期，因此是一个迟到的事实。（因为定期装载的是前一天的数据，所以这里的晚于指的是晚2天及其以上。） 迟到事实影响周期快照事实表的装载，如（五）进阶技术5. “快照”中讨论的month_end_sales_order_fact表。比方说，2015年3月的销售订单金额月底快照已经计算并存储在month_end_sales_order_fact表中，这时一个迟到的订单在3月10日被装载，那么2015年3月的快照金额必须因迟到事实而重新计算。 处理迟到事实 本节说明当导入month_end_sales_order_fact表时如何处理迟到的销售订单。 为了知道一个销售订单是否是迟到的，需要把销售订单数据源的登记日期装载进sales_order_fact表。由于现在还没有登记日期列，你需要在事实表上添加此列。使用维度角色扮演技术添加登记日期。因此，在销售订单事实表里添加名为entry_date_sk的日期代理键列，并且从日期维度表创建一个叫做entry_date_dim的数据库视图。清单（五）-13-1里的脚本创建entry_date_dim视图和销售订单事实表里的entry_date_sk代理键列。
对于Flink来说，Watermark是个很难绕过去的概念。本文将从整体的思路上来说，运用感性直觉的思考来帮大家梳理Watermark概念。
bitmap是redis的一种扩展数据类型，主要用于二值状态统计，比如公司记录员工打卡记录，电商网站记录用户登录行为，积分商城记录用户签到情况。
'A' : Absent，缺勤 'L' : Late，迟到 'P' : Present，到场 如果一个学生的出勤记录中不超过一个'A'(缺勤)并且不超过两个连续的'L'(迟到),那么这个学生会被奖赏。
贝叶斯公式可以作如下解释：假定有n个两两互斥的“原因”，A1,A2,...,An可引起同一种“现象”B的发生。
设计模式专题（五）——工厂方法模式 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 1、工厂方法与简单工厂模式区别 工厂方法模式与简单工厂模式不同 简单工厂模式最大优点在于工厂类类中包含了必要的逻辑判断，根据客户端的选择条件动态实例化相关的类，对于客户端来说，除去了与具体产品的依赖。但是，当需要新增、删除工厂类的功能，违反了开放-封闭原则。 工厂方法模式定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类，工厂方法使一个类的实例化延迟到其他子类。对工厂需要新增功能，只需要新增具体的工厂类，去继承工厂接口
其实这算是一篇迟到的文章，前段时间用ubuntu时记录下来的，今天抽空整理下来。并没有什么干货，只是记录在此备用。 众所周知，LAMP 指的就是Linux,Apache,MySQL,PHP，在windows上有大杀器————wampserver，但是在Linux上就需要自己一步步配置了。
目录🎁 2278 题目描述💎： 解题思路💎：
题目描述： You are given a string representing an attendance record for a student. The record only contains the following three characters: 'A' : Absent. 'L' : Late. 'P' : Present. A student could be rewarded if his attendance record doesn't contain more than o
在新增列的时候，数据量大的时候，使用ALGORITHM=INPLACE, LOCK=NONE语法。 大家可以再深入理解一下 onlineDDL 官方文档： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-online-ddl-operations.html
工厂方法模式提供一个用于创建产品的接口，由实现类决定实现哪些产品。工厂方法模式使一个类的实例化延迟到子类，并且只适用于一个产品的等级结构。
如果一个学生的出勤记录中不超过一个'A'(缺勤)并且不超过两个连续的'L'(迟到),那么这个学生会被奖赏。
如果一个学生的出勤记录中 不超过一个’A’(缺勤) 并且 不超过两个连续的’L’(迟到), 那么这个学生会被奖赏。
4、关于行转列、group_concat在项目中的实际应用，请参考本人blogEasyui动态显示列的应用实例
之前的文章中已经屡次提到过Flink的事件时间（event time）、水印（watermark）、乱序（out-of-order）、迟到数据（late element）这些概念。
所谓事件时间，就是Flink DataStream中的数据元素自身带有的、其实际发生时记录的时间戳，具有业务含义，并与系统时间独立。很显然，由于外部系统产生的数据往往不能及时、按序到达Flink系统，所以事件时间比处理时间有更强的不可预测性。
AI科技评论按：本文作者栗向滨，中科院自动化所复杂系统国家重点实验室研究生毕业，机器学习与计算机视觉方向算法工程师。雷锋网首发文章。 我们知道，在机器学习中有两类十分重要的问题，一类是分类问题，一类是回归问题。我们今天所要探讨的就是在分类和回归问题中所用到的一种非常基本的方法，叫决策树。决策树也是重要的标签学习方法。这篇文章里面的部分内容来自于AI幕课学院的《机器学习理论与实战高级特训班》课程笔记。 从名字来看，决策的的意思就是在众多类别中我们需要决策出我们分类的东西是属于哪一个类别，决策离散型的值的叫决策
最近看了三本关于数据仓库的书，很有收获，也很受启发。这三本书分别是《数据仓库工具箱（第三版）》、《Dimensional Data Warehousing with MySQL: A Tutorial》和《Pentaho Kettle解决方案》。在仔细研读了这三本书之后，感觉就像是一本书的三个层次。Ralph Kimball的经典著作数据仓库工具箱阐述的是维度建模方法论和按不同行业建模的示例。Dimensional Data Warehousing with MySQL在维度模型的基础上，用MySQL基本的SQL语句实现了各种常见场景下的ETL。而Kettle则是完全以Ralph Kimball提出的34个ETL子系统为理论基础开发出来的工具，以提供GUI的方式实现ETL。三本书的作者都是各自领域的杰出人物，是当之无愧的大神，内容的质量自不必说。但是也有些美中不足，比如工具箱这本书翻译的佶屈聱牙，让人颇为费解。Dimensional Data Warehousing with MySQL中有些错误，可能是印刷原因吧（此书没有中文版），有些按书中代码执行得不到想要的结果。倒是Kettle这本书，译者也是长期从事ETL开发的专业人员，不但翻译的通俗易懂，还适当添加了译者注，指出书中的一些过时的说法，至少对我来说受益匪浅。 有了以上的这些体会，我自然而然地产生一种想法：把几本书中所讲内容用一个完整的示例系统地实验一遍，使用SQL和Kettle两种方式来实现。一来对维度建模方法加深一下印象，二来也是对前段学习的一个总结，三是作为以后做数据仓库相关工作的不时之需。这是第一阶段要做的事情，第二阶段准备用Data Vault模型再做一遍，研究一下这种较新的建模方法。 内容组织： （一）维度模型基础 （二）准备数据仓库模拟环境 （三）初始装载 （四）定期装载 （五）进阶技术 1. 增加列 2. 按需装载 3. 维度子集 4. 角色扮演维度 5. 快照 6. 维度层次 7. 多路径和参差不齐的层次 8. 退化维度 9. 杂项维度 10. 多重星型模式 11. 间接数据源 12. 无事实的事实表 13. 迟到的事实 14. 维度合并 15. 累积的度量 16. 分段维度
第一节 缘由与准备 最近有时间空闲，闲来无事，想到使用钉钉打卡有时会迟到，所以周末的时候去看了相关网上资料，做了个demo。 材料：定时器，AccessibilityService 加工方案：使用定时器在签到签退期间内自启，通过AccessibilityService模拟点击：分为签到与签退两种情况。 签到正常流程：工作-》考勤打卡-》（判断是否弹出窗口-是：我知道了否跳过）-》签到。 签到迟到流程：工作-》考勤打卡-》迟到打卡。 签退正常流程：工作-》考勤打卡-》签退。 工艺难点：签到页中嵌套的是基于W
Apache Flink（以下简称 Flink） 是一个天然支持无限流数据处理的分布式计算框架，在 Flink 中 Window 可以将无限流切分成有限流，是处理有限流的核心组件，现在 Flink 中 Window 可以是时间驱动的（Time Window），也可以是数据驱动的（Count Window）。
阅读大概需要10分钟 原文作者 计算机的潜意识 链接 https://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html 今天在网上看到这么一篇文章，感觉太有用了！前来分享一下给大家。绝对对这个领域有了全新的认识。 导读 在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者
学生在规定的地点范围内进行人脸识别打卡小程序，也可以进行请假，教师在小程序端发布要上的课程以及定位教室和指定范围内可以打卡。同时还展示学生的考勤信息。管理员进行教师学生管理，采集人脸信息，分配课程等。
先说一下我想搭建的原因的吧。我必须申明的是：我们目前的项目接触不到。shigen是一个比较喜欢折腾的人，在接触腾讯云的云数据库（CDB）的时候，有很多的主从节点。我一想，我也可以尝试去搭建一个呢。
【Server Configuration Type】该选项用于设置服务器的类型。单击该选项右侧的向下按钮， 即可看到包括3个选项。
上一篇里介绍了几种基本的维度表技术，并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展技术，分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样，也会从概念开始认识这些技术，继而给出常见的使用场景，最后以销售订单数据仓库为例，给出实现代码和测试过程。
一、项目介绍： 方法包括以下步骤 S1：将个体表现数据输入到数据库； S2：建立学习者的学习表现数据库和性格特征数据库； S3：建立学习者的学习表现数据模型和性格特征数据模型； S4：使用数据算法计算学习表现数据； S5：输出个体性格特征。 步骤（S1）中的个体表现数据为诸如以下类型且不局限于以下类型的个体表现： 旷课、请假、迟到、早退； 课堂纪律、上课说话、上课玩手机、上课吃东西、上课看与学科内容无关的书、上课期间随意进出、上课手机响铃、上课做其他科作业、上课睡觉、上课坐姿不端正； 课堂上抢答举手、表达
本企业员工信息管理系统的设计与实现，系统主要采用java，springMVC，mybatis，mysql数据库，JSP开发技术，针对互联网企业公司内部的员工，部门，考勤，请假，工资，奖惩，意见反馈等数据采用关系数据库mysql进行存储分析，系统主要通过前后端开发技术整合，搭建综合性的企业员工信息管理系统。
MySQL 的慢查询日志记录的内容是：在 MySQL 中响应时间超过参数 long_query_time（单位秒，默认值 10）设置的值并且扫描记录数不小于 min_examined_row_limit（默认值0）的语句。
设计模式中第一个接触的模式就是简单工厂模式，简单工厂也并不简单，相对我们之前面向过程的编程而言，简单工厂模式已经是从面相过程向面向对象的一个飞跃。但是简单工厂也有她的不足，便是她并不符合开放—封闭的原则。紧接着就有了工厂方法模式，工厂方法是对简单工厂的继承与改进，将简单工厂类改进优化成抽象的工厂类与具体的工厂类。抽象工厂模式对工厂方法模式作了更进一步的优化。
机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体的说，机器学习可以看作是一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达。
博客首发：https://bornforthis.cn/column/pyauto/auto_base07.html
latch与lock latch 可以认为是应用程序中的锁，可以称为闩锁(轻量级的锁) 因为其要求锁定的时间必须要非常短，若持续时间长，则会导致应用性能非常差，在InnoDB存储引擎中，latch又可
后面小节的内容和 update、delete 有关，我们先简单介绍一下这两类 SQL 语句的执行流程。
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