在函数式编程中，Transducer 是一种用于处理数据的高效、可组合且不会产生的中间数据的函数。
在java中，分为Collectors.reducing和Stream#reduce
对于这种数据，我们称之为无界流，即没有“终止的界限”。但是程序在底层一定不能等着无止境的数据都传递结束再处理，因为“无止境”就意味着“终止的界限”触发计算的条件是不存在的。那么我们可以人为的给它设置一个“界”，这就是我们本节介绍的窗口。
它们的相同之处就是：只有窗口内的事件数量到达窗口要求的数值时，这些窗口才会触发计算。
前两天有人给我的项目stream-query提交了PR，新增了一个Collector实现
This article will guide you on how you can use a testing tool to reduce the time to market for a software.
首先，一个页面所需要访问的域名数量为n，那么就需要n次DNS查找，而DNS查找通常是blocking call，就是说在得到结果之后才能继续，所以越多的DNS查找，反应速度就越慢；
http://www.codeproject.com/Tips/390496/Reducing-flicker-blinking-in-DataGridView
Collection, Collections, collect, Collector, Collectos Collection是Java集合的祖先接口。 Collections是java.uti
collect：收集器 Collector作为collect方法的参数 Collector是一个接口，它是一个可变的汇聚操作，将输入元素累积到一个可变的结果容器中；它会在所有元素都处理完毕后，将累积的结果转换为一个最终的表示（这是一个可选操作）；它支持串行与并行两种方式执行。 Collectors本身提供了关于Collector的常见汇聚实现，Collectors本身实际上是一个工厂 为了确保串行与并行操作结果的等价性，Collector函数需要满足两个条件：identity（同一性）与associativ
昨天在 Collection 移除元素操作[1] 相关的文章中提到了 Collectors 。相信很多同学对这个比较感兴趣，那我们今天就来研究一下 Collectors 。
或者，如果你只是想看看 groupingBy()还有什么神乎其技的用法，那么这篇文章就是为你准备的！
https://github.com/dromara/hutool/issues/3380
1. 收集器简介 收集器用来将经过筛选、映射的流进行最后的整理，可以使得最后的结果以不同的形式展现。 collect方法即为收集器，它接收Collector接口的实现作为具体收集器的收集方法。 Collector接口提供了很多默认实现的方法，我们可以直接使用它们格式化流的结果；也可以自定义Collector接口的实现，从而定制自己的收集器。 这里先介绍Collector常用默认静态方法的使用，自定义收集器会在下一篇博文中介绍。 2. 收集器的使用 2.1 归约 流由一个个元素组成，归约就是将一个个元素“折
我们知道操作collect方法用于收集流中的元素，并放到不同类型的结果中，比如List、Set或者Map。其实collect方法可以接受各种Collectors接口的静态方法作为参数来实现更为强大的规约操作，比如查找最大值最小值，汇总，分区和分组等等。
15年2月的论文：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift。
collect应该说是Stream中最强大的终端操作了,使用其几乎能得到你想要的任意数据的聚合,下面好好分析该工具的用法.
大家都在讨论Latch的缺点，比如时序分析中存在borrow time的问题，如何在数字电路设计时避免产生latch。然而，在一些大公司，也时常可以见到用latch来设计高速数字电路，比如CPU内核。本文作者介绍了一种用“脉冲时钟来驱动latch”来节省动态功耗的方法，多个项目结果表明可以节省至少20%的动态功耗。我们不要害怕latch，要善于利于latch的优势。
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The steps of this generalized process are described here:
Stream流是 Java8 API 新增的一个处理集合的关键抽象概念，是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作。以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
本文介绍了Batch Normalization在神经网络训练中的重要性，从背景、定义、实现方法、正则化效果和预测阶段的BN等方面进行了全面的阐述。通过Batch Normalization，可以加速神经网络的训练过程并提高模型的性能，在深度学习领域具有广泛的应用和重要意义。
JanusGraph 旨在提供不止一台机器的图数据的存储和计算能力。实时的图数据遍历和分析查询是JaunsGraph的基本特性。本节将讲解JanusGraph的特性和所支持的底层持久性解决方案。
之前的文章中也提到了，Stream 的核心在于Collectors，即对处理后的数据进行收集。Collectors 提供了非常多且强大的API，可以将最终的数据收集成List、Set、Map，甚至是更复杂的结构(这三者的嵌套组合)。
为了标准化这些值，我们首先需要计算出批数据中的平均值，如果你仔细看这些代码，你会发现这不是对输入的批数据计算平均值，而是对任意一个特定层的在传入非线性函数之前的输出求平均值。然后将其通过非线性函数后传递给下一层作为输入。
收集器是由四个函数约定构成，它们一起工作，将条目汇集到一个可变的结果容器中，并可选择性地对结果执行最终转换。
Reducing Label Effort: Self-Supervised meets Active Learning这篇论文将主动学习和自监督训练结合，减少了标签的依赖并取得了很好的效果。
有状态计算指的就是程序在计算过程中，需要将数据（状态）存储在本地存储或者外部存储中，以便下一次进行计算时获取使用，比如统计Nginx某个地址的调用次数，需要在每次计算时 不停的进行累加，并且将结果进行存储以便下次累加获取使用。
Quantitative system refers to the decision-making made by computer through data analysis to replace people's subjective decision-making.Human is an animal with emotion.When we see an object or scene,we will always associate it with our actual situation,but this analysis will fluctuate due to the emotion at that time.As we all know,the digital goods coin market is a highly volatile market.Once the market changes,people often make irrational moves to control and adjust their digital goods coin.Quantitative trading is a good solution to this problem,reducing the impact of emotional fluctuations when users invest and consult,and reducing the mistakes made by users because of impulse.This is the benefit of a quantitative system.
CTR（click-through rate）预测模型是个性化推荐场景下的一种常用算法，它通常需要学习用户的反馈（点击、收藏、购买等），而每天在线产生的数据量又是空前庞大的。因此，加快 CTR 预估模型的训练速度至关重要。一般来说，提高训练速度会使用批量训练，不过批量太大会导致模型的准确度有所降低。 在 2 月 7 日至 2 月 14 日于华盛顿举办的 AAAI 2023 会议上，新加坡国立大学和字节跳动的研究者在获得 AAAI 2023 杰出论文奖（Distinguised Paper）的研究《CowCl
流的定义：通俗地说，不用再写循环，判断等细节实现的代码，直接以声明式方式编写你的意图。节省了大量的中间容器去存储临时的中间变量。那流怎么来的呢，有这么一个定义：从支持数据处理操作的源生成的元素序列，流处理的是计算，集合处理的是存储
作者：Gil Allouche 翻译：coco 校对：孙强 关键词：大数据 自杀 [大数据文摘翻译] 大数据不只是帮助我们寻找更有效的营销和广告方式 它也使这个世界变得更加美好。 Big data isn't just about finding more effective ways to market and advertise it's also about making the world a better place. 医疗保健行业是受到大数据影响最大的行业之一。 在世界各地，医院和医疗保健
为了方便，我们依然使用from_collection从内存中读取数据。 和使用Table API类似，我们给from_collection传递的第二参数是每行数据类型。本例中是String，即“A C B”的类型。
学习大数据还是绕不开始祖级别的技术hadoop。我们不用了解其太多，只要理解其大体流程，然后用python代码模拟主要流程来熟悉其思想。 还是以单词统计为例，如果使用hadoop流程实现，则如下图。
其中A，B，C都代表label，三个文件夹存在具体的图片。只要是这样类型的，直接套下面模板。
opt_design [-retarget] [-propconst] [-sweep] [-bram_power_opt] [-remap]
opt_design[-retarget][-propconst][-sweep][-bram_power_opt][-remap]
那么有没有办法让上图中（B,2）和（D,5）也会被计算呢？ 这就可以使用本节介绍的时间滚动窗口。它不依赖于窗口中元素的个数，而是窗口的时间，即窗口时间到了，计算就会进行。 我们稍微修改下《0基础学习PyFlink——个数滚动窗口(Tumbling Count Windows)》的例子，让元素集中在“A”上。
The metric we all use for CPU utilization is deeply misleading, and getting worse every year. What
这是因为每次运行时，CPU等系统资源的繁忙程度是不一样的，这就影响了最后的运行结果。 为了让结果稳定，我们可以不依赖运行时间（ProcessingTime），而使用不依赖于运行环境，只依赖于数据的事件时间（EventTime）。 一般，我们需要大数据处理的数据，往往存在一个字段用于标志该条数据的“顺序”。这个信息可以是单调递增的ID，也可以是不唯一的时间戳。我们可以将这类信息看做事件发生的时间。 那如何让输入的数据中的“事件时间”参与到窗口时长的计算中呢？这儿就要引入Watermark（水印）的概念。 假如我们把数据看成一张纸上的内容，水印则是这张纸的背景。它并不影响纸上内容的表达，只是系统要用它来做更多的事情。 将数据中表达“顺序”的数据转换成“时间”，我们可以使用水印单调递增时间戳分配器
For Android M and earlier, the mediaserver process in Android was responsible for most media-related tasks. This meant that it required access to all permissions needed by those responsibilities and, although mediaserver ran in its own sandbox, it still had access to a lot of resources and capabilities.
In this kata, you must create a digital root function.
而终端操作会消耗流，以产生一个最终结果，终端操作完成后，流就被消耗了，不可再调用相关操作流的方法。
本文将从Collectos中构建收集器入手，详细介绍java8提供了哪些收集器，重点介绍:toList、toSet、toCollection、joining、groupBy(包含多级分组)、reducing的核心实现原理与使用示例。
The recent announcement of ARM DynamIQ technology has generated a lot of curiosity within both the tech industry and the tech-savvy consumers, regarding the impact on the future of big.LITTLE technology. The short answer is that big.LITTLE technology is included as a part of DynamIQ. Let’s take a step back and see how this all ties in with the bigger picture.
MapReduce近几年比较热的分布式计算编程模型，以C#为例简单介绍下MapReduce分布式计算。 阅读目录 背景 Map实现 Reduce实现 支持分布式 总结 背景 某平行世界程序猿小张接到Boss一项任务，统计用户反馈内容中的单词出现次数，以便分析用户主要习惯。文本如下： const string hamlet = @"Though yet of Hamlet our dear brother's death The memory be green, and that it u
2、看到错误第一时间想到的是 Baidu（没其他意思），找找 logpath 先看日志不好吗？
在博文《为什么要做特征归一化/标准化？》中，我们介绍了对输入进行Standardization后，梯度下降算法更容易选择到合适的（较大的）学习率，下降过程会更加稳定。
上周我们学习了消息中间件的核心原理以及如何搭建一套高并发高可用且支持海量存储的生产架构（今天来设计一套高可用高并发、海量存储以及可伸缩的消息中间件生产架构），我们暂且先放一放，后面再进行RocketMQ 详细讲解，今天我们开始学习分布式系统中的另一个核心知识点，即分布式技术技术。
在安装系统时LVM的大小没有设定好，还好可以在线收缩和扩展。 1，看下各逻辑卷大小 [root@bogon ~]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/mapper/VolGroup00-LogVol00 39G 461M 37G 2% / /dev/mapper/VolGroup00-LogVol03 64G 222M 61G 1% /var /dev/mapper/VolGroup00-LogVol02 49G 2.0G 45G 5% /usr /dev/mapper/VolGroup00-LogVol01 39G 177M 37G 1% /home /dev/sda1 99M 13M 82M 14% /boot tmpfs 1005M 0 1005M 0% /dev/shm /dev/hdc 3.5G 3.5G 0 100% /media 2，看到home下有lost+found可见home分区单独挂载在一个分区下 [root@bogon ~]# ls /home/ innofidei lost+found 3，卸载并验证 [root@bogon ~]# umount /dev/mapper/VolGroup00-LogVol01 [root@bogon ~]# ls /home/ 4，resize2fs 卷组先 [root@bogon ~]# resize2fs /dev/mapper/VolGroup00-LogVol01 20G resize2fs 1.39 (29-May-2006) Resizing the filesystem on /dev/mapper/VolGroup00-LogVol01 to 5242880 (4k) blocks. The filesystem on /dev/mapper/VolGroup00-LogVol01 is now 5242880 blocks long.
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