什么是 RDB 持久化 RDB 如何做内存快照 快照时发生数据修改 多久做一次快照 过期的键如何持久化 总结 Redis 中数据的持久化 ◆ 前言 我们知道 Redis 是内存数据库，所有操作都在内存上完成...RDB 如何做内存快照 Redis 中对于如何备份数据到 RDB 文件中，提供了两种方式 1、save: 在主线程中执行，不过这种会阻塞 Redis 服务进程； 2、bgsave: 主线程会 fork...◆ 过期的键如何持久化 在生成 RDB 文件的过程中，如果一个键已经过期，那么其不会被保存到 RDB 文件中。...在重写 AOF 的过程中，程序会检查数据库中的键，已经过期的键不会被保存到 AOF 文件中。...Redis 4.0中提出了一个混合使用 AOF 日志和内存快照的方法，如果想要保证数据不丢失，这是一个比较好的选择； 如果允许分钟级别的数据丢失，可以只使用RDB； 如果只用AOF，优先使用 everysec
一、程序编译的过程 ? 二、程序加载进CPU的过程 ? 三、CPU的组成 累加寄存器（AC） ：主要进行加法运算。 标志寄存器（PSW) ：记录状态，做逻辑运算。...程序计数器（PC） ：是用于存放下一条指令所在单元的地址的地方。 基质寄存器（BX） ：储存当前数据内存开始的位置。 变址寄存器 ：储存基质寄存器的相对位置。...通用寄存器（GPRs）:支持有所的用法。 指令寄存器（IR） ：CPU专用，储存指令。 堆栈寄存器（SP） ：记录堆栈的起始位置。 ? CPU是由四大部分所构成的：寄存器、控制器、运算器、时钟。...寄存器 CPU内部的内存，程序加载进CPU内部的寄存器中从而被用来解释和运行。 控制器 计算机的指挥中心，负责决定执行程序的顺序,给出执行指令时机器各部件需要的操作控制命令。...运算器 计算机中执行各种算术和逻辑运算操作的部件。 时钟 它是处理操作的最基本的单位，影响着指令的取出和执行时间。
模式允许消费者专注于使用数据，而不是尽力尝试解析生产者的实际含义。 定义明确的显式模式对于确保明确的含义非常重要。在事件驱动的系统中，通常会有不同的独立消费者读取同一个主题。...在上图中，消费者有八种可能的机会错误地解释来自事件流的数据。消费者和主题越多，他们错误地解释数据与同行相比的可能性就越大，除非您使用明确定义的显式模式。...同时，您的消费者应用程序可以针对相同的模式编写所有业务逻辑和测试，这样当它们接收和处理事件时，它们就不会抛出任何异常或错误计算结果。...测试集成到您的 CI/CD 管道中，以便您可以在部署应用程序和服务之前验证您的代码和模式是否协同工作。...优先考虑事件设计 尽管努力防止不良数据进入流，但有时一个错字就足以破坏输入。事件设计在防止事件流中的不良数据方面发挥着另一个关键作用。
读写分离意味着将一体的结构的进行分散，在数据量大、高并发的情景中要考虑以下这些问题 如何保证 Master 的高可用，故障转移，熔断限流等。...分库 数据库垂直拆分、数据库水平拆分 统称 分库。是指按照特定的条条件和维度，将同一个数据库中的数据拆分到多个数据库（主机）上面以达到分散单库（主机）负载的效果。...这样我们变相地降低了数据集的大小，以空间换时间来提升性能。 3.1 数据库垂直拆分 数据库垂直拆分 指的是按照业务对数据库中的表进行分组，同组的放到一个新的数据库（逻辑上，并非实例）中。...甚至由于网络问题引发数据不一致。 在需要进行分库的情况下，通常可优先考虑垂直拆分。 3.2 数据库水平拆分 在数据库垂直拆分后遇到单机数据库性能瓶颈之后，就可以考虑数据库水平拆分了。...理解了 3.2 章节 之后这个就没有什么可说的了。 5. 总结 这里简单阐述了几个数据库优化概念，在实际操作中往往会组合使用。
很多React开发者都遇到过useEffect中使用事件监听在回调函数中获取到旧的state值的问题，也都知道如何去解决。...// 再次点击addEventListenerShowCount的按钮 eventListener事件回调函数打印state值控制台打印结果如下图片手动实现的简易useEffect中，事件监听回调函数中也会有获取不到...，初始化数据，Obj可以获取到函数内的a变量，因此，变量a所分配的内存不会释放，再运行App函数，Obj获取到的变量a始终是第一次初始化时的a在内存中指向的值。...在React函数中也是一样的情况，某一个对象的监听事件的回调函数，这个对象相当于全局作用域变量（或者与函数同一层作用域链），在回调函数中获取到的state值，为第一次运行时的内存中的state值。...而组件函数内的普通函数，每次运行组件函数中，普通函数与state的作用域链为同一层，所以会拿到最新的state值。
在 Hadoop 中，元数据管理主要集中在 NameNode 上。NameNode 负责存储文件系统的命名空间信息，包括目录结构、文件属性以及块的位置信息等。...为了确保高效和可靠的元数据管理，可以采取以下措施来优化 NameNode 的元数据存储：1. 配置合适的内存大小NameNode 的性能很大程度上取决于其可用的内存大小。...确保 NameNode 有足够的内存来缓存文件系统元数据是非常重要的。...优化文件系统结构减少小文件数量：小文件会占用大量的元数据空间。可以通过合并小文件或使用 SequenceFile、Parquet 等格式来减少小文件的数量。...联邦 NameNode 允许将多个独立的命名空间分布在不同的 NameNode 上，从而分散单个 NameNode 的负载。6.
这里需要将全城的各个区域构成一个网络、大范围一起预测（各个地区的出和入人流数），但并不用精确到个人的去向（所以不涉及个人隐私问题）。...比如什么时候疏导，如何疏导，疏导线路、车辆调度等，这些靠什么来决定呢。如果没有数据的支持，我们也不得不靠拍脑袋来决定了。...这三个都是城市计算中的研究子课题，也都有相关成果。比如基于手机数据的撤离技术，在日本的海啸事件中就有相关研究成果。德国发生踩踏事件后，各位专家讨论的结果就是用手机数据来解决。...后来，北京大雨成灾我又提过用城市计算的方法来帮助城市应急。因此，这已经是很多次血的教训了。 虽然已经有一些成果可用，但城市计算仍是朝阳领域，仍面临很多的挑战和难点等待我们去攻克。...希望行业能（至少向相关部门）尽可能的开放数据；希望更多的科研工作者能投身这个领域，做出更多、更有实际价值、关乎民生的研究成果；希望政府在日后的工作过程中也能更多的采用以数据为支撑的决策方式，依靠数据改善城市
如何处理TensorFlow中的InvalidArgumentError：数据类型不匹配 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在本篇博客中，我将详细解析并解决TensorFlow中的常见错误——InvalidArgumentError: Data type mismatch。...本文将深入探讨该错误的成因，并提供详细的解决方案，帮助大家在TensorFlow中顺利地进行模型训练和推理。 正文内容 1....常见原因和解决方案 2.1 输入数据类型不匹配 原因：模型预期的数据类型与实际输入的数据类型不匹配。例如，模型期望浮点数类型数据，但实际输入的是整数类型数据。...数据预处理中的类型不一致 原因：在数据预处理阶段，不同步骤产生的数据类型不一致。
用户与角色是多对多的关系， 一个角色可以被赋予给多个用户，一个用户也可以拥有多个角色； 查询不拥有某角色的所有用户， 如果用leftjoin查询，会造成重复的记录： 举例错误的做法： select...`role_id` is null ）防止结果缺失，但会有重复的记录出现！...如果一个用户， 被赋予了角色（id为6ce3c030-a2e0-11e9-8bdc-495ad65d4804） 该用户又被赋予了另一个角色（id为其他值） 那么这个查询中会查出该用户， 违背了我们的需求...and system_user_role.role_id = '6ce3c030-a2e0-11e9-8bdc-495ad65d4804' ); 这个做法用到了not exists子查询 注意：这样的子查询是可以设置与父查询的关联条件的...（where system_user.id = system_user_role.user_id） 这种查询比（not in）查询要快的多！
背景 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。...int类型，在计算的过程中30 * 24 * 60 * 60 * 1000计算结果大于Integer.MAX_VALUE，所以出现了数据溢出，从而导致了计算结果不准确的问题。...，因为30 * 86400000 = 2592000000，但是计算出来却是：-1702967296。...到这里想必大家都知道原因了，这是因为java中整数的默认类型是整型int，而int的最大值是2147483647， 在代码中java是先计算右值，再赋值给long变量的。...在计算右值的过程中（int型相乘）发生溢出，然后将溢出后截断的值赋给变量，导致了结果不准确。 将代码做一下小小的改动，再看一下。
如果将其封装成一个vue的插件，就可以在所有的组件之间任意使用而不需要导入事件总线了，是不是很方便呢？那么在vue中如何使用中央事件总线？一起来看看下文是如何介绍的。...在vue中如何使用中央事件总线？...首先可以在项目中创建一个js文件，这里举例说明为bus.js，然后可引入vue并创建出一个vue实例，导出实例后即可；随后在需要通信的两个组件之中分别引入bus.js；通过vue实例方法就可以发送事件名称和需要传递的数据...上文中为大家介绍了在vue中如何使用中央事件总线的相关问题，希望能够给各位前端及开发人士提供参考。...实际上，在开发项目中并不是每一个都需要在vue中使用中央事件总线，只有当数据和业务逻辑极为复杂的情况下我们才会采用这种方式，写出来的代码也比较简洁、直观。
作者 | 于振 责编 | 韩楠 朋友，你好，今天我想与你聊聊如何在业务中正确使用领域事件，通过前面几篇文章的分享，相信你对 DDD 在 Go 中如何落地已经有了一定的了解。...同时，如果我们希望对事件发布的时机有更多的控制，比如我们希望在业务数据持久化后再发布领域事件，这种需求就很好实现了。 4、在实体中临时保存领域事件，在仓储中进行发布。...简单来说，在 Repository 中不再对事件直接进行发布，而是将事件同聚合根一起存储到同一个数据库里，通过数据库的本地事务即可实现这一步的原子性。...之后，利用一个异步任务，来读取数据库里存储的所有未发送事件，在发送成功后将对应的事件从数据库中删除。...好了，今天对领域事件的介绍就到这里。在下一篇文章中，我们会结合前面这些内容，在应用架构的层次来看下如何组织对DDD的实现。
Flink中的事件时间和处理时间有什么区别？为什么事件时间在流计算中很重要？...在Flink中，可以通过指定时间戳和水位线来处理事件时间。时间戳用于为每个事件分配一个时间戳，而水位线用于表示事件时间的进展。Flink使用水位线来处理延迟数据和乱序数据，以确保结果的准确性。...在Flink中，默认使用处理时间进行处理，即使用数据到达流处理引擎的时间作为事件的时间戳。...事件时间在流计算中非常重要的原因有以下几点： 数据的真实性： 事件时间可以反映数据的真实发生顺序，它是根据事件在源系统中产生的时间来确定的。...在一些应用场景中，数据的时间戳非常重要，例如金融交易、日志分析等。使用事件时间可以确保结果的准确性，避免数据乱序和延迟带来的问题。
在云计算环境中，可以通过以下几种方法实现资源的高效分配和调度： 负载均衡：通过负载均衡算法，将云计算集群的负载均匀地分配到各个节点上。常见的负载均衡算法有轮询、最小连接数、最短响应时间等。...弹性资源管理：根据负载情况，实时动态调整云计算资源的分配。可以通过自动伸缩策略来根据负载情况自动增加或减少资源。...虚拟化技术：通过虚拟化技术，将物理资源抽象为虚拟资源，实现资源的细粒度管理和高效利用。 数据中心网络优化：优化数据中心网络拓扑结构和路由算法，提高数据传输效率和吞吐量，减少网络延迟。...故障容错和备份：通过备份和冗余技术，确保云计算环境中的资源和服务的高可用性和可靠性。当发生故障时，能够快速切换到备份资源。...以上是一些常见的方法，云计算资源的高效分配和调度还需要根据具体的应用场景和需求来进行定制化的设计和实施。
来讲讲程序在计算机中是如何运行起来的计算机系统概述计算机系统的组成硬件与软件的关系操作系统的基本功能程序的编写程序设计语言概述从高级语言到机器码的转化编译器与解释器的作用程序的存储与加载存储器的层次结构程序的存储方式可执行文件的格式程序加载器的作用程序的执行...为了理解程序如何运行，首先需要了解计算机系统的基本组成、硬件与软件之间的关系，以及操作系统在其中扮演的关键角色。...固件通常存储在只读存储器（ROM）或闪存中，例如计算机的BIOS（基本输入输出系统），它在计算机启动时负责初始化硬件并加载操作系统。硬件与软件的关系硬件和软件之间的关系可以通过“指令执行”来理解。...在计算机系统中，程序的存储与加载是一个非常关键的环节，它不仅决定了程序如何被存储在不同层次的存储器中，还涉及到程序从存储设备被加载到内存中以供CPU执行的整个过程。...主存用于存储当前正在运行的程序和数据。磁盘存储：磁盘存储包括硬盘驱动器（HDD）和固态硬盘（SSD），容量巨大但速度较慢。程序和数据通常长期存储在磁盘上，只有在执行时才被加载到主存中。
在计算机中，一般用IEEE浮点近似表示任意一个实数，那么它实际上又是如何表示的呢？ 下面的表达式里，i的值是多少，为什么？如果你不确定答案，那么你应该好好看看本文。...在单精度浮点格式（c语言的float）中，s，exp和frac字段分别为1位，8位和23位,而双精度浮点格式（c语言中的double）中，s，exp和frac字段分别为1位，11位和52位。...它在计算机中可以表示非法的数，例如计算根号-1时的值。...那么浮点数的数值范围和有效位是如何得到的呢？ 浮点数的数值范围计算 有了前面了基础，我们就可以来计算浮点数的数值范围了。...浮点数在内存中的存储 了解了这么多，我们来看一下一个小数究竟是如何在内存中存储的。以float f = 8.5f为例。其二进制表示为 ?
卷积层是卷积神经网络的基本层。虽然它在计算机视觉和深度学习中得到了广泛的应用，但也存在一些不足。...在可变形的卷积中，深像素的接收场集中到相应的物体。如上所示，在中，深蓝色像素（上方）属于大绵羊。但是，其矩形接受区域（底部）在左底部包含小绵羊，这可能会给诸如实例分割之类的任务带来歧义。...在b中，感受野变形并集中在大羊身上，避免了歧义。 了解可变形卷积中的偏移 如上所述，偏移量有利于局部特征的核适应和接受场的集中。顾名思义，偏移量用于使内核足迹局部变形，从而最终使接收场整体变形。...这种可变形的方法，也被作者称为“扭曲”方法，比其他一些视频学习方法，如光流或3D卷积等，更便宜和更有效。 如上所示，在训练过程中，未标记帧B的特征图会扭曲为其相邻的标记帧A的特征图。...在推理过程中，可以使用训练后的翘曲模型传播帧A的正确的标注值（ground truth），以获取A的关键点估计。此外，可以合并更多相邻帧，并合并其特征图，以提高关键点估计的准确性。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
抗“疫”的仗一定会打赢，经验与思考要及时总结，如何将大数据用于疫情防控、如何将数据整合利用、如何保障数据安全，相信这些关键话题经此役检验，能为社会治理和大数据行业发展给予更多启示。...中央政府强调，鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面发挥支撑作用。...、联合应用，才能让数据深入赋能各行各业的不同应用场景，并推动生态中每一家企业的发展。...但实现“连接”的方式在不断演进，像TalkingData参与研发的麻省理工学院前沿技术框架OPAL，就在探索“数据不动，算法移动”的新方式，在不移动数据并加密的情况下，通过调用算法来从数据中获得所需的分析洞察...即使在应对像新冠肺炎疫情这样的突发事件时，也应尽全力做好数据安全和个人信息保护。为了解决一时的问题、享受短期的利益，而打破社会对大数据应用的信任感，无异于饮鸩止渴。
在Bash中，可以使用各种命令和工具来实现复杂的数据处理和运算。...以下是一些常用的方法： 使用awk命令进行数据处理和计算：awk是一个强大的文本处理工具，可以对文件进行逐行处理，并进行各种运算和计算。...例如，可以使用awk命令计算文件中某一列的总和、平均值等。 使用sed命令进行数据处理和替换：sed是一个流编辑器，可以用于对文本进行替换、删除、插入等操作。...通过结合正则表达式，可以实现复杂的数据处理。 使用grep命令进行数据筛选：grep命令可以根据匹配条件筛选文本中的行。可以使用正则表达式来指定匹配条件，实现复杂的数据筛选。...使用Shell脚本编写自定义的数据处理和计算逻辑：Shell脚本是一种脚本语言，可以编写自定义的数据处理和计算逻辑。通过编写脚本，可以实现更复杂的数据处理和计算操作。
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