小文今天被老板询问，新搭建的MYSQL 复制同步的情况怎么样，有没有报警或者复制时，主从不一致的情况发生，怎么报警的。小文答到老板放心，我们监控了seconds_behind_master 了，没有差异的情况发生。
MySQL Router是InnoDB Cluster / ReplicaSet的核心组件，可将客户端流量自动路由到数据库组中的正确实例。MySQL Router可以自动适应拓扑更改，但在某些情况下，我们可以使用特定属性标记一个实例，这个属性将更改路由器的默认行为。
这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用。
这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
接着上一篇写，上篇结尾提到的一个点感兴趣的童鞋很多，就是信息分成快慢两期之后，怎么样进行合成。这边我列一个书里面的小例子供大家参考吧，学习思想。
在《图解Kafka中的基本概念》中已经对副本进行了介绍。我们先回顾下，Kafka中一个分区可以拥有多个副本，副本可分布于多台机器上。而在多个副本中，只会有一个Leader副本与客户端交互，也就是读写数据。其他则作为Follower副本，负责同步Leader的数据，当Leader宕机时，从Follower选举出新的Leader，从而解决分区单点问题。本文将继续深入了解Kafka中副本机制的设计和原理。
leader副本的LEO为9，follower副本的LEO为7，而follower2副本的LEO为6，如果判定这三个副本都处于ISR集合中，那么分区的HW为6，如果follower3已经判定失效副本被剥离出ISR集合，那么此时分区HW为leader副本和follower副本中LEO的最小值，即为
Innodb早期支持通过copy table跟inplace的方式来执行DDL语句，其原理如下：
首先，拿基于窗口的计算来说吧，窗口的大小 size和滑动间隔 slide，都是基于时间维度处理的，像Spark Streaming就是基于处理时间，也即是处理任务所在机器的本地时间，用这个时间处理数据我们自然无法关注事件是否在时间维度上乱序，是否是滞后数据，那么为了保证数据有序和处理滞后数据就不能用处理时间进行处理。
Java的并发包提供了三个常用的并发队列实现，分别是：ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue 和 LinkedBlockingQueue 。
Java的并发包提供了三个常用的并发队列实现，分别是：ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue 和 LinkedBlockingQueue。
4、测试和评价。最直接的交易策略是动力大于0，说明股票有上涨的能量，释放买入信号。
1. 任何执行时间长于 wait_timeout或interactive_timeout选项值得备份，都会导致会话被关闭，这也会隐含执行UNLOCK TABLES命令。 2. 对于使用FLUSH TABLES WITH READ LOCK的备份策略来讲，一个共同的缺陷是它们需要两个独立的线程来完成备份过程。运行FLUSH TABLES WITH READ LOCK命令， 然后从当前连接退出将自动执行一条UNLOCK TABLES命令。从FLUSH TABLES WITH READ LOCK成功返回后，任何备份选项都必须在一个不同的并发线程中执行，只 有当适用的备份选项完成时，才可以执行UNLOCK TABLES. 3. 在高并发系统中使用FLUSH TABLES WITH READ LOCK命令的风险是有可能会需要较长的时间，因为有其他耗时较长的语句需要执行，最好被监控和终结，对于在 线型应用的影响又是是不可忽略的。 4. 对MySQL备份的常用方案： * 文件系统冷备份
在大规模ASIC或FPGA设计中，多时钟系统往往是不可避免的，这样就产生了不同时钟域数据传输的问题，其中一个比较好的解决方案就是使用异步FIFO来作不同时钟域数据传输的缓冲区，这样既可以使相异时钟域数据传输的时序要求变得宽松，也提高了它们之间的传输效率。此文内容就是阐述异步FIFO的设计。
pt-osc模仿MySQL内部的改表方式进行改表，但整个改表过程是通过对原始表的拷贝来完成的，即在改表过程中原始表不会被锁定，并不影响对该表的读写操作。
这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用
如果对LSTM原理不懂得小伙伴可以看博主下一篇博客，因为博主水平有限，结合其他文章尽量把原理写的清楚些。
网络安全是一门涉及计算机科学、网络技术、通信技术、密码技术、信息安全技术、应用数学、数论、信息论等多种学科的综合性学科。
Kafka是一个高性能、高吞吐量的分布式消息系统，被广泛应用于大数据领域。在Kafka中，分区是一个重要的概念，它可以将数据分发到不同的节点上，以实现负载均衡和高可用性。在分区中，有一些重要的偏移量指标，包括AR、ISR、OSR、HW和LEO。下面我们来详细解释一下这些指标的含义和作用。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 1. 背景 阿尔茨海默氏病（AD）是引起痴呆症的主要原因，约占全世界病例的70％。到2050年，痴呆症的发病率将增加两倍，大多数新病例将出现在在中低收入国家。轻度认知障碍（MCI）是健康和痴呆症之间的一个阶段，其特征是认知缺陷但不影响日常生活。MCI患者罹患痴呆症的风险增加，在5年内平均进展率为39％。目前迫切需要低成本，可普及的方法来促进早期痴呆症的发现。脑电图（EEG）由于其低成本和便携性而具有解决这一需求的潜力。近期，发表在《NeuroImage》杂志的一项研究收集了老年AD患者（55岁），健忘性MCI（aMCI）和健康对照组（每组约60名）的静息状态EEG，结构MRI（sMRI）和大量的神经心理学数据，在此基础上评估了AD和aMCI分类的一系列候选EEG标记（即频段功率和功能连接），并将其分类性能与sMRI进行了比较。该研究还测试了脑电图联合认知量表分类模型。在对AD进行分类时，sMRI的表现优于静息状态EEG（AUCs分别为1.00和0.76）。但EEG和sMRI都只能较好地区分aMCI和健康老年人（AUCs=0.67–0.73），而且两种方法均未达到70％以上的灵敏度。相对于单独使用MMSE评分，EEG联合MMSE评分并没有优势。该研究是脑电图和sMRI对AD和aMCI分类的首次直接比较。 2.方法 2.1研究群体 从Dokuz Eylul大学神经病学系的门诊招募了AD（n=118）和aMCI的老年人（n=134）。利用各种社区资源中招募健康的老年人（n=198；55岁及以上），包括在公共会议和大学广告牌上发布公告。AD诊断是根据美国衰老和老年痴呆症协会（NIA-AA）的标准做出的。AD患者的纳入标准是：a）隐匿性发作；b）日常功能受损（临床痴呆评分（CDR）评分为1）；c）两个或多个认知领域的损害；d）排除谵妄，痴其他原因引起的呆和其他主要精神疾病等。根据NIA-AA标准进行了aMCI诊断。 2.2诊断标准 所有受试者均通过一系列全面的神经心理学测试进行评估，旨在通过以下测试评估言语和视觉情景记忆、注意力、执行功能、视觉空间技能和语言：MMSE、Oktem口头记忆能力测试（OVMPT）、韦氏记忆量表修订版（WMS-R）数字跨度测试、口语流利性测试（语义）、波士顿命名测试（BNT）和CDR量表。使用了Yesavage老年抑郁量表排除抑郁。最后，所以受试者进行了神经、神经影像和实验室检查。 2.3EEG数据获取 根据国际10-20系统，将30个Ag / AgCl电极放在弹性帽（Easy-Cap；Brain Products GmbH；Gilching，德国）上记录脑电图，连接的耳垂电极（A1+A2）作为参考。记录室是电屏蔽的，声音衰减并且光线昏暗。从右眼的内侧上眼眶边缘和外侧眼眶边缘记录眼电图（EOG）。所有电极阻抗均小于10kΩ。脑电图和EOG通过带有0.03–70 Hz带通滤波器的Brain Amp 32通道DC系统机器进行放大，并以500 Hz的采样率在线数字化（Brain Products GmbH；Gilching，德国）。记录EEG：睁眼（EO）4分钟，闭眼（EC）4分钟。 2.4EEG数据预处理 EEGLAB结合FASTER插件进行预处理。将数据在0.1到70 Hz之间进行带通滤波，在50 Hz处陷波滤波，并以所有头皮电极为参考取平均。然后将其提取为2 s的数据段。FASTER删除了包含大伪迹（例如肌肉抽搐）和信号质量较差的内插通道数据。还使用FASTER自动识别了伪迹（即非神经）独立成分，并将其从数据中自动删除。然后视检数据质量，并去除任何残留的杂乱含噪数据。 去除受额外噪声影响的42例数据（16AD,13aMCI,13HC）。剩余408例数据（102AD, 121aMCI, 185HC）。闭眼状态下，预处理和视检去除数据平均百分数为6.38%（SD=2.78%, median=5.23%,range=2.08-23.03%），睁眼状态为6.67%（SD=5.91%,median=4.85%,range=2.08-26.88%）。闭眼状态，去除的独立成分平均数为2.73（SD=0.92, MEDIAN=3,RANGE=1-5），闭眼脑电最终平均时长225s，（SD=9.89S,MEDIAN=227.46S,RANGE=184.72-235），睁眼脑电为224s，（SD=12.72S,MEDIAN=228.35,RANGE=175.48-235）。 2.5脑电频段和功率比计算 使用具有Hann窗和0.5 Hz频率分辨率的多窗谱估计，对30个头皮电极上的绝对和相对功率进行谱分析。分别计算受试者睁眼和闭眼时脑电的功率，以探索这两种唤醒状态之间的潜在差异。包括以
近期对团队负责的项目，进行了一次 Code Review，代码评审过程中遇到的那些编码坏习惯，笑的合不拢嘴。不过，评审中很多代码编写问题，以往都多次提及过，所以气还是不打一处来。
最近我们被客户要求撰写关于DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。
分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。本文在R软件实现DLNM，然后帮助解释结果，并着重于图形表示。本文提供指定和解释DLNM的概念和实践步骤，并举例说明了对实际数据的应用。
最近我们被客户要求撰写关于分布滞后线性和非线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）。Gasparrini等人[2010]和Gasparrini[2011]阐述了DLMs和DLNMs的发展以及时间序列数据的实现。本文描述的示例涵盖了时间序列数据DLNM方法的大多数标准应用，并探讨了DLNM包用于指定、总结和绘制此类模型。尽管这些例子在空气污染和温度对健康的影响方面有具体的应用，但它们很容易被推广到不同的主题，并为分析这些数据集或其他时间序列数据源奠定了基础。
对于白噪声序列，按理说不会有任何自相关性，我们期望的自相关性为0，但是由于随机扰动的存在，自相关性不会为0，而通常假设随机扰动符合标准正态分布(均值为0，标准差为1)，那么这个随机扰动的95%置信区间(一般都取95%,当然也可以调整这个概率)可以通过如下算式计算
分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。本文在R软件实现DLNM，然后帮助解释结果，并着重于图形表示。本文提供指定和解释DLNM的概念和实践步骤，并举例说明了对实际数据的应用
最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/set-statement.html
本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联
本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud 自去年发布云版公测以来，吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求，Tapdata Cloud 3.0 将正式推出商业版服务，提供对生产系统的 SLA 支撑。Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域，核心场景包括以下几大类： √ 实时数据库同步，如Oracle - Oracle, Oracle - MySQL, MySQL - MySQL 等 √ 数据入湖入仓，或者为现代数据平台供数，如： △ 常规 ETL 任务（建宽表，数据清洗，脱敏等） △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推
通过参数FAST_START_MTTR_TARGET可以指定数据库执行单实例的崩溃恢复所要花费的秒数（由后台进程SMON实现），可以认为是一个加快实例恢复的参数。基于内部统计信息，增量检查点会自动调整检查点目标，以满足FAST_START_MTTR_TARGET的要求。在Oracle 8i中，初始化参数FAST_START_IO_TARGET会使增量检查点自动调整其目标，从而使恢复所需的数据块数量不多于FAST_START_IO_TARGET设置的值。自Oracle 9i开始，已弃用此参数，取而代之的是参数FAST_START_MTTR_TARGET，并且该参数已成为优化增量检查点目标的首选方法。
本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联。
Orchestrator配置说明 { Debug: false, --设置debug模式 EnableSyslog: false, -- 是否把日志输出到系统日志里 ListenAddress: ":3000", -- web http tpc 监听端口
本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联。 最近我们被客户要求撰写关于DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
之前部署了Mysql主从复制环境（Mysql主从同步(1)-主从/主主环境部署梳理），在mysql同步过程中会出现很多问题，导致数据同步异常。 以下梳理了几种主从同步中可能存在的问题: 1）slave运行过慢不能与master同步，也就是MySQL数据库主从同步延迟 MySQL数据库slave服务器延迟的现象是非常普遍的，MySQL复制允许从机进行SELECT操作，但是在实际线上环境下，由于从机延迟的关系，很难将读取操作转向到从机。这就导致了有了以下一些潜规则：“实时性要求不高的读取操作可以放到slave服
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
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最近我们被客户要求撰写关于DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
A Gentle Introduction to Autocorrelation and Partial Autocorrelation 自相关和偏自相关的简单介绍 自相关(Autocorrelation)和偏自相关(partial autocorrelation)图在时间序列分析和预测被广泛应用。 这些图以图形方式总结了时间序列中的观测值(observation)和先前时间步中的观测值(observation)之间关系的强度。自相关和偏自相关之间的区别对于初学者进行时间序列预测来说可能是困难并且疑惑的。
Redis 中的事务 在我们平常的程序中，不是多个客户端同时处理数据时，程序都会稳定的执行，但是我们都会遇到多个客户端访问的情况，这样就会容易出现数据错误的情况。为了防止这个情况我们才有了事务这一说。那么什么是事务呢？ 事务是一个单独的隔离操作：事务中的命令都会序列化、按照顺讯的执行，并在在执行过程找那个不会被其他客户端发送过来的命令所打断。 事务是原子性的操作，命令要么是全部执行，要么是全部都不执行。 使用事务 为了方便我们在程序中使用Redis的事务，在Redis中有一个EXEC命
原文地址：https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-autocorrelation-partial-autocorrelation/
时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息，包括连续型预测（数值预测，范围估计）与离散型预测（事件预测）等，具有非常高的商业价值。
如果不了解异步FIFO设计的基本方法，可参考：异步FIFO的Verilg实现方法
一、mysqldumpslow工具使用 1.1、修改配置文件开启慢查询 mysql 开启慢查询 systemctl stop mysqld echo -e "# 开启慢查询\nslow_query_log = 1\nslow_query_log_file = /var/lib/mysql/slow-query.log\nlong_query_time = 1\nlog_queries_not_using_indexes = 1" >>/etc/my.cnf # 重启mysql systemctl rest
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