本文中关于将StreamTask中的线程模型更改为基于Mailbox的方法主要译自如下两处：
免疫监视学说认为免疫系统就像一支 “作战优良” 的部队一般，能够持续地监视体内出现的异常细胞，识别并摧毁它们。同样地，免疫系统可通过癌症免疫周期 (Cancer-Immunity Cycle , CIC) 对抗杀死部分肿瘤细胞（可参考往期推文：免疫治疗之非小细胞肺癌）。可肿瘤细胞似乎有 “免死金牌” 一般，总神奇般 “死灰复燃”，人们对此很是困惑。直到 2006 年，Allison 提出免疫检查点，指程序性死亡受体及其配体，存在于免疫系统中，担负着上调或下调免疫系统信号的作用 (可参考往期推文：免疫检查点大组团，谁能 “C 位出道”)[1]。
随着自动化测试技术的发展，新兴的开源自动化测试工具崛起，例如：Selenium、Cypress等。但是老牌的自动化测试工具也在不断的更新与迭代，本篇介绍一下作者之前在使用UFT（QTP）时的一些总结。
如果你玩过电子游戏，你就会明白为什么检查点（chekpoint）是有用的了。举个例子，有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
首先，我们将讨论支持InnoDB克隆技术的一些内部产品。MySQL企业版备份（MEB）是一种企业级产品，可为MySQL提供备份和恢复。在各种类型的备份中，我们关注下面两种类型：
本文主要总结的是五个核心后台进程（PMON、SMON、CKPT、DBWn、LGWR），理解这些进程的概念是Oracle学习的内功，是TroubleShooting和优化的基础，以下内容参考了Oracle编程艺术、官方文档Concept、OCP考试指南及行业大牛的总结。不到位的地方，请务必指出。
这一节会先描述 MTS 的工作线程执行 Event 的大概流程。然后重点描述一下 MTS 中检查点的概念。在后面的第 25 节我们可以看到，MTS 的异常恢复很多情况下需要依赖这个检查点，从检查点位置开始扫描 relay log 做恢复操作，但是在 GTID AUTO_POSITION MODE 模式且设置了 recovery_relay_log=1 的情况下这种依赖将会弱化。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
在Oracle数据库系统中，写日志和写数据文件是数据库中消耗I/O较大的两种操作。在这两种操作中，写数据文件属于分散写，写日志文件是顺序写，因此为了保证数据库的性能和数据的安全，通常数据库都是在提交（COMMIT）完成之前要先保证Redo日志条目都被写入到日志文件中，才会给用户反馈提交完成的通知（Commit complete.），而保存在Buffer Cache中的脏块会不定期地、分批地写入到数据文件中。也就是说，日志写入和提交操作是同步的，而数据写入和提交操作是不同步的，修改的数据并不是在用户提交后就立马写入数据文件中。这样就存在一个问题，当数据库崩溃的时候并不能保证Buffer Cache里面的脏数据全部写入到数据文件中，那么在实例启动的时候就要使用日志文件进行恢复操作，将数据库恢复到崩溃之前的状态，从而保证数据的一致性。那怎么确定该从何时、从哪里开始恢复呢，Oracle使用了检查点（Checkpoint）来进行确定。
1、在主进程中使用，会首先一个信号处理函数区域，向checkpoint等子进程注册发送信号。向checkpoint进程发送SIGUSR2
2018区块链技术及应用峰会 (BTA)·中国 倒计时5天 2018，想要follow最火的区块链技术？你还差一场严谨纯粹的技术交流会——2018区块链技术及应用峰会(BTA)·中国将于2018年3月
PostgreSQL从小白到专家，是从入门逐渐能力提升的一个系列教程，内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容，希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助，欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
随着研究的深入，新的免疫检查点靶点不断涌现，其中，CD40、CD27、4-1BB、OX40及VISTA等在实体瘤治疗中具有良好前景。具体大家可以看综述获得相关背景知识。
检查点通过恢复状态和对应流位置来实现 Flink 状态容错，从而为应用程序提供与无故障执行相同的语义。
MySQL NDB Cluster团队致力于NDB架构核心部分的基础重新设计。这些更改之一是部分检查点算法。现在，用户可以充分利用它构建更大的集群，NDB 8.0可以在每个数据节点上使用16 TB的内存表，也可以使用磁盘数据构建3副本5 PB的集群。
Saver类添加ops来在检查点之间保存和恢复变量，它还提供了运行这些操作的方便方法。检查点是私有格式的二进制文件，它将变量名映射到张量值。检查检查点内容的最佳方法是使用保护程序加载它。保护程序可以自动编号检查点文件名与提供的计数器。这允许您在训练模型时在不同的步骤中保持多个检查点。例如，您可以使用训练步骤编号为检查点文件名编号。为了避免磁盘被填满，保护程序自动管理检查点文件。例如，他们只能保存N个最近的文件，或者每N个小时的培训只能保存一个检查点。通过将一个值传递给可选的global_step参数以保存()，可以对检查点文件名进行编号:
在反向传播期间通过对每个检查分割运行一个前向传递分割来实现。这可能导致RNG状态等持久状态比没有检查点时更高级。默认情况下，检查点包含切换RNG状态的逻辑，这样使用RNG(例如通过dropout)的检查点通过与非检查点通过相比具有确定性的输出。根据检查点操作的运行时间，存储和恢复RNG状态的逻辑可能会导致适度的性能下降。如果不需要与非检查点传递相比的确定性输出，则向检查点或checkpoint_sequential提供preserve_rng_state=False，以省略每个检查点期间的RNG状态的存储和恢复。
1、tf.train.queue_runner.add_queue_runner函数
虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件（例如事件解析器），但有些操作会记住跨多个事件的信息（例如窗口操作符）。 这些操作称为有状态的。
有几个WAL相关的配置参数会影响数据库性能。本节将解释它们的使用。关于服务器配置参数的设置的一般信息请参考Chapter 19。
Flink 中的每个函数和操作符都可以是有状态的（请参阅使用状态了解详细信息）。有状态函数在处理单个元素/事件时存储数据。
第一部分讨论如何大规模执行checkpoint。 最后一部分解释了一些关于规划要使用多少资源的最佳实践。
on disk rba 重做日志(current redo log)中最后一条日志的地址
由于该路线设置在市中心，街道呈网格状交错，因此两个检查站点 (x1,y1) 与 (x2,y2) 之间的距离应该为 |x1−x2|+|y1−y2|。
本文分两部分， 第一部分概念介绍，重在理解。 第二部分通过MySQL Innodb中的具体实现，加深相关知识的印象。 本文的原意是一篇个人学习笔记，为了避免成为草草记录一下的流水账，尝试从给人介绍的角度开写。但在整理的过程中，越来越感觉力不从心，一是细节太多了，原以为足够了解的一个小知识点下可能隐藏了很多细节；二是内容与范围的取舍，既想有点技术性避免空谈，又不想陷入枯燥冗长的小细节描述。几番折腾，目前的想法把坑填上，能写完就不错了，你读起来有不顺或错误的地方请见谅，欢迎反馈。
低级处理函数集成了DataStream API，使得它可以在某些特定操作中进入低级抽象层。DataSet API在有限数据集上提供了额外的原语，比如循环/迭代（loops/iterations ）。
这篇文章改编自2017年柏林Flink Forward上Piotr Nowojski的演讲。你可以在Flink Forward Berlin网站上找到幻灯片和演示文稿。
RDD检查点（Checkpoint）是Spark Core计算过程中的容错机制。通过将RDD的数据与状态持久化，一旦计算过程出错，就可以从之前的状态直接恢复现场，而不必从头重算，大大提高了效率与可靠性。本文从之前已经研究过的RDD类入手，探索一下检查点的具体实现。
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
对系统表不敬，大部分数据库都有自己的系统表，而这些表中存储着非常重要的信息，postgresql 中的 pg_catalog 中的pg_class 算是一个核心的表。
墨墨导读：Checkpoint是数据库中重要的概念，无论在Oracle，MySQL这个概念，它主要功能是在检查点时刻，脏数据全部刷新到磁盘，以实现数据的一致性和完整性。PostgreSQL为什么要设计Checkpoint呢？跟Oracle一样，其主要目的是缩短崩溃恢复时间。PostgreSQL在崩溃恢复时会以最近的Checkpoint为基础，不断应用这之后的WAL日志。下面我们就从Oracle的角度去学习下PostgreSQL的Checkpoint。
预写式日志write ahead log，是数据库保证数据完整性的重要数据结构。数据库管理器将数据库发生的变更记录写入wal日志缓冲区，进而写入wal日志文件中，在数据库崩溃时利用wal日志进行重演恢复，这几乎是所有数据库的统一实现原理。
在这篇文章中我们将结合例子逐步讲解 Flink 是如何与 Kafka 工作来确保将 Kafka Topic 中的消息以 Exactly-Once 语义处理。
大家都清楚，日志是 MySQL 数据库的重要组成部分，记录着数据库运行期间各种状态信息。MySQL 日志主要包括「错误日志」、「查询日志」、「慢查询日志」、「二进制日志(binlog)」 和 事务日志(redo log、undo log)几大类。
MongoDB Manual (Version 4.2）> Storage > Storage Engines > WiredTiger Storage Engine
收集6例在中山大学肿瘤防治中心接受手术治疗的乳腺癌患者的肝或脑转移灶。本研究分析的所有样本均来自经病理确诊的转移性乳腺癌患者。从肿瘤区域获取用于scRNA-seq的标本，分离前切除肿瘤周围正常肝组织和脑组织。仅纳入转移性乳腺癌女性患者。年龄41 ~ 55岁，中位年龄50岁。新鲜肿瘤重量为150 ~ 300毫克。除患者BM01(经抗her2治疗和化疗后病理完全缓解)外，所有患者术前均未接受化疗或放疗治疗转移。
一，抽象层次 Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。 1，stateful streaming 最底层。它通过Process Function嵌入到DataStream API中。它允
Apache Flink提供了一个容错机制来持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使在出现故障的情况下，程序的状态也将最终反映每条记录来自数据流严格一次exactly once。 请注意，有一个开关可以降级为保证至少一次(least once)（如下所述）。
原文：https://www.enmotech.com/web/detail/1/784/1.html
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。
流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态计算观察每个独立的事件，Storm就是无状态的计算框架，每一条消息来了以后和前后都没有关系，一条是一条。比如我们接收电力系统传感器的数据，当电压超过240v就报警，这就是无状态的数据。但是如果我们需要同时判断多个电压，比如三相电路，我们判断三相电都高于某个值，那么就需要将状态保存，计算。因为这三条记录是分别发送过来的。
JavaWindow("User Login").JavaObject("MessageLabel(st)").Check CheckPoint("MessageLabel(st)")
继之前《Kafka运维篇之初识Streams Messaging Manager》、《Kafka运维篇之使用SMM监控Kafka集群》和《Kafka运维篇之使用SMM预警策略管理Kafka预警》之后。我们今天介绍使用使用SMM监控Kafka集群的复制。
VuGen判断脚本是否执行成功是根据服务器返回的状态来确定的，如果服务器返回的是HTTP状态为200 OK，那么VuGen就认为脚本正确地运行了，并且是运行通过的。而大多数系统出错时是不会返回错误页面的，而是返回一个消息提示框，来提升用户体验感。
(1) 最低级别的抽象只是提供有状态的数据流。通过Process Function集成到DataStream API中。它允许用户不受限制的处理来自一个或多个数据流的事件，并可以使用一致的容错状态(consistent fault tolerant state)。另外，用户可以注册事件时间和处理时间的回调函数，允许程序实现复杂的计算。
随着深度学习的飞速发展，模型越来越臃肿先进，运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到 GPU 上，毕竟，你无法训练一个设备装不下的模型。改善这个问题的技术有很多种，例如，分布式训练和混合精度训练。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
