这个计算结果不是真的可能有以下几个原因:
为了解决这个问题,可以采取以下措施:
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小勤:这个透视表里的单价和折扣的汇总内容怎么去掉啊?这些汇总(平均)项是完全没有意义的:
Future接口可以构建异步应用,但依然有其局限性。它很难直接表述多个Future 结果之间的依赖性。实际开发中,我们经常需要达成以下目的:
本篇重点向大家介绍了一种新的JOIN类型 - JOIN LATERAL。并向大家介绍了SQL Server中对LATERAL的支持方式,详细分析了JOIN LATERAL和INNER JOIN的区别与联系,最后切入到Apache Flink中,以UDTF示例说明了Apache Flink中对JOIN LATERAL的支持,后续篇章会介绍Apache Flink中另一种使用LATERAL的场景,就是Temporal JION,Temporal JION也是一种新的JOIN类型。
来源:知乎(https://zhuanlan.zhihu.com/p/77677075)
摘要:实际问题 在流计算场景中,数据会源源不断的流入Apache Flink系统,每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算。如果我们想进行一个Count聚合计算,那么每次触发计算是将历史上所有流入的数据重新新计算一次,还是每次计算都是在上一次计算结果之上进行增量计算呢?答案是肯定的,Apache Flink是基于上一次的计算结果进行增量计算的。
扩展if语句:多分支语句,满足某一条件就执行相应的语句块,其他条件不再判断。多分支只会执行一个分支。
二、从 Structured Data 到 Structured Streaming
request processing time in seconds with a milliseconds resolution; time elapsed between the first bytes were read from the client and the log write after the last bytes were sent to the client
业务场景:如2个城市集合 code:cityName,你需要计算他们的交集、左集、右集
真的没骗你,这道才是简单题 —— 对任意给定的不超过 10 的正整数 n,要求你输出 2n。不难吧?
声明 作者: 阿布 公众号独家授权 未经允许 禁止转载 github地址: https://github.com/bbfamily/abu 本策略可直接运行,运行地址 https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/abupy_lecture 首先导入本节需要使用的abupy中的模块: 算法交易之父托马斯•彼得菲最成功的一段经历是利用当时最快的计算机,租赁独享电话线以保证数据传输畅通无阻,甚至超越时代定制平叛电脑,使用统计套利在不同市场进行对冲策略。 这是
在上上篇文章中,创建线程那个小角落,提到了这个,但是当时只是匆匆忙忙讲了一下。到这里再全面性的讲解一下。
Gollum 历史成为了传说,传说又成为了神话,两千五百多年来,无人得知至尊魔戒的下落。直到,当机缘来临,它又诱惑了一个新的持有者。 我——的——宝——贝———— 这段文字是指环王的开篇旁白。但我觉得用来形容volatile关键字却再合适不过了。volatile的字面意思是“易变的,反复无常的”,但它实际的意思却复杂得多。大量的初学者面对着它无比渴求,希望一窥究竟,却很难在实际项目中用对。同时,最令人讨厌的是面试时还经常被问到它。 本文尝试为众生梳理梳理Java的volatile。如果你觉得本文内容比较长
今天在跑定时任务的过程中,发现有一个任务在设置数据的查询时间范围异常,出现了开始时间戳比结束时间戳大的奇怪现象,计算时间戳的代码大致如下。
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这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数,我们大多数人想要从编程小白进阶到高手,需要经历的是日积月累的学习,那么如何学习呢?当然是每天都练习一道题目!!
本文为matlab自学笔记的一部分,之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的,非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员,更是要奋发努力,拼搏上进,学好技术,才能师夷长技以制夷,为中华之崛起而读书!
本文是在Optaplanner创始人 Geoffrey De Smet先生的一篇文章《Formula for measuring unfairness》的基础上进行翻译而成。因为其博文发表在Optaplanner的官网上,因此,其行文过程中存在一定的上下文默认情况,如果直译原文,将会大大降低其可读性。因此,本文是在原文的基础上添加一些本人修饰的表达而成。
今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台,一方面进一步学习大厂大数据平台的架构,另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图,你就会发现,不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异,架构图的画法也有套路可以寻觅。
汇编语言是一种面向机器的低级语言,用于编写计算机程序。汇编语言与计算机机器语言非常接近,汇编语言程序可以使用符号、助记符等来代替机器语言的二进制码,但最终会被汇编器编译成计算机可执行的机器码。
摘要:实际问题 我们知道在流计算场景中,数据是源源不断的流入的,数据流永远不会结束,那么计算就永远不会结束,如果计算永远不会结束的话,那么计算结果何时输出呢?本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。
我们都知道,atoi函数用于将一个字符串转换成整数。atoi函数看起来似乎很容易实现,你甚至可以很快写出一个版本,但是是否符合要求呢?
之前通过源码详细分析了ThreadPoolExecutor《你真的懂ThreadPoolExecutor线程池技术吗?看了源码你会有全新的认识》。通过创建一个ThreadPoolExecutor,往里面丢任务就可以实现多线程异步执行了。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 本文转自:我爱口算网,但是本人有一定更正,因此转载请注明出处 一、关于9的数学口算技巧(两位数乘法) 关于9的口诀: 1 × 9 = 9 2 ×
为了减少数据上的常见运算所需要的时间,我们通常可以在数据结构中增加额外的信息,或者修改数据结构中的信息使之更易访问
通过非阻塞和异步编程可以实现这一目标。在 Java 中,_CompletableFuture _类提供了一种编写非阻塞代码的方法。但它真的是非阻塞的吗?
传统单线程环境下,调用函数是同步的,必须等待程序返回结果后,才可进行其他处理。因此为了提高系统整体的并发性能,引入了异步执行~
引用:https://zhuanlan.zhihu.com/p/100636577 https://zhuanlan.zhihu.com/p/99260386
JDK 5 引入了 Future 模式。Future 接口是 Java 多线程 Future 模式的实现,在 java.util.concurrent 包中,可以来进行异步计算。虽然 Future 以及相关使用方法提供了异步执行任务的能力,但是对于结果的获取却是很不方便,只能通过阻塞或者轮询的方式得到任务的结果。阻塞的方式显然和我们的异步编程的初衷相违背,轮询的方式又会耗费无谓的 CPU 资源,而且也不能及时地得到计算结果,为什么不能用观察者设计模式当计算结果完成及时通知监听者呢?如 Netty、Guava 分别扩展了 Java 的 Future 接口,方便异步编程。
编写可维护的代码并不容易。这件事学起来难,教别人如何做更难。大多数时候,这是个熟能生巧的事情。但是历年来,我学习到的能让你快速掌握的参考资料还是比较少。
lambda表达式,是一个方法的简化形似,它没有自己的代码块,它后面的语句就是它的逻辑主体。lambda语句被用来创建新的函数对象,并且在运行的时候返回它们。
开发这个是因为,龙卡信用卡每天签到,有时候会出现挑战 24 点的任务,感觉挺有意思的,就想着自己做成一个 APP ,上下班路上可以自己耍。
今天要记录 computed 的源码,有时候想,理解不就好了吗,为什么要记录一遍源码。现在终于想通了
在 Vue 中,computed 是一个非常好用的 API,用于处理派生状态,又叫“计算属性”。网上将其用于性能优化的场景比比皆是。
什么是操作符? 简单的回答可以使用表达式4 + 5等于9,在这里4和5被称为操作数,+被称为操符。 Python语言支持操作者有以下几种类型。 算术运算符 比较(即关系)运算符 赋值运算符 逻辑运算符 位运算符 会员操作符 标识操作符 让我们逐一看看所有的运算符。 Python算术运算符: 假设变量a持有10和变量b持有20,则: [ 查看示例 ] 操作符 描述符 例子 +加法 - 对操作符的两侧增加值a + b = 30-减法 - 减去从左侧操作数右侧操作数a - b = -10*乘法 - 相乘的运
最近阿粉在实现一个功能的时候,遇到了一个性能问题,一个方法在某些场景下运行时长达到了 4s 多,虽然说业务功能是实现了,但是不管是从业务的角度还是作为一个有追求的程序员,都是不能接受的,所以优化这个方法势在必行。在优化的过程中就用到了本文要说明的一个知识点,看阿粉慢慢道来。
白茶在刚开始接触PowerBI的时候,经常被一些基础的概念搞懵,也不好意思问别人说的具体是啥意思,分享一下一个小坑。
流体力学,是研究流体(液体和气体)的力学运动规律及其应用的学科。主要研究在各种力的作用下,流体本身的状态,以及流体和固体壁面、流体和流体间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。流体力学是力学的一个重要分支,它主要研究流体本身的静止状态和运动状态,以及流体和固体界壁间有相对运动时的相互作用和流动的规律。在生活、环保、科学技术及工程中具有重要的应用价值。
在我们的日常业务开发中,和前端的数据交互是必不可少的,通常前端会将参数以json格式发送至后端进行逻辑处理,但是前端传来的数据真的可以直接拿来用吗?
幸好,贾宝玉想到了,利用出生时所含之通灵宝玉之超能力,向每个岛上的金钗仙子询问:如何才能找到黛玉?
现在的 JVM 已经越来越为智能,它可以在编译阶段、加载阶段、运行阶段对代码进行优化。比如你写了一段不怎么聪明的代码,到了 JVM 这里,它发现几处可以优化的地方,就顺手帮你优化了一把。这对程序的运行固然美妙,却让开发者不能准确了解程序的运行情况。在需要进行性能测试时,如果不知道 JVM 优化细节,可能会导致你的测试结果差之毫厘,失之千里,同样的,Java 诞生之初就有一次编译、随处运行的口号,JVM 提供了底层支持,也提供了内存管理机制,这些机制都会对我们的性能测试结果造成不可预测的影响。
摘要 数据中心运营过程中会持续产生大量的热,如何让制冷系统高效、快速地带走热量是考验运营管理人员的一道难题。在长期的运营实践中,运用CFD技术(计算流体动力学),在机房设计、运营阶段对气流组织进行建模仿真,通过分析温度场、压力场、速度场、3D气流情况等因素,寻找机房气流组织的问题根源,然后剖析原因进行优化、仿真计算,得到合理的结果,为运营优化提供决策依据,进一步提升数据中心能效利用和可靠性。 本文以实际运行的某传统机房作为案例,通过运用CFD技术进行建模仿真,分析当前情况下机房气流组问题的根源所在,提
从有限元分析的原理上看,网格划分的越细密,求解结果的精度越高。但在实际工程的设计和应用中,网格数量的急剧增加会导致计算的时间成本大幅增加,而且当网格数量达到一定数量后,计算精度的提高并不明显。因此,在工程应用中,应选择满足计算精度的网格,要对模型不同部位的重要程度进行区分,关键部位和关键节点需要提高计算精度,可以选择细化网格,而远离约束和载荷的部位或受约束和载荷影响较小的部位可适当选择较为粗糙的网格进行离散,将有限的资源和时间用到结构的关键部位和节点。
导读 量子计算已初步显现出强大的计算潜力,成为学界与业界关注的热点。随着量子技术研发工作的不断推进与技术难题的逐个攻破,量子计算终有一天会走进大众视野,帮助解决现实科技与生活中的重要问题。假设你用量子计算解决药物分子在不同条件下的演化过程研究问题,从而得知该药物分子的一些性质。当量子计算机利用其优异的计算能力得出一系列数据后,带着对量子计算美好的期望,你顺理成章的将这些数据带入下一阶段的实验。然而当我们欣然于量子计算可以解决庞大的数据与计算问题的同时,却也不得不对数据的真实性产生怀疑。于是,关于量子计算的真实性问题的研究也开始提上议程。本文将从经典计算的验证话题着手,阐述量子计算的验证方法和技术。
西北工业大学航天学院副院长秦飞为大家带来的演讲主题是:AI+CFD,面向空天动力的科学机器学习新方法与新范式。
算术运算通常是指,加减乘除四则运算,而计算机中的四则运算与数学中的有所不同,同样是实现算术运算,高级语言与汇编语言的实现思路完全不同,往往一个简单的减法运算,都要几条指令的配合才能得出计算结果,而为了保证程序的高效率,编译器会对其进行最大限度地优化,这就涉及到汇编代码的逆推,如下笔记则是整理的逆推常用手法。
违反直觉的事实 计算机之所以叫"计算"机就是因为发明它主要是用来计算的,"计算"当然是它的特长,在大家的印象中,计算一定是非常准确的。但实际上,即使在一些非常基本的小数运算中,计算的结果也是不精确的。 比如: float f = 0.1f*0.1f; System.out.println(f); 这个结果看上去,不言而喻,应该是0.01,但实际上,屏幕输出却是0.010000001,后面多了个1。 看上去这么简单的运算,计算机怎么会出错了呢? 简要答案 实际上,不是运算本身会出错,而是计算机根本就不能
在《算法导论》第一部分练习中,有这样一道算法题: 1.2-3 对于一个运行时间为100n*n的算法,要使其在同一台机器上,在比一个运行时间为2^n的算法运行的很快,n的最小值是多少? 下面给出我自己的解题思路: 对于100n^2和2^n两个算法进行比较,我们可以这样做:对100n^2-2^n操作,如果结果小于0,那么此时的n就是我们所求的值。 针对这一思路给出以下算法实现: 1 /** 2 * 3 */ 4 package com.b510.algorithms; 5 6 /** 7
对这个算法,首先要考虑的是,怎么来遍历这 2 个数,可以用 2 个指针,分别指向这 2 个数的尾部,边计算边向左移动。
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