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当前的版本号与该ReadView进行比较

ReadView判断可见性的原理如下,在InnoDB中,创建一个新事务之后,当新事务读取数据时,数据库为该事务生成一个ReadView读视图,InnoDB会将当前系统中的活跃事务列表创建一个副本保存到ReadView...遴选真题当用户在这个事务中要读取某行记录的时候,InnoDB会将该行当前的版本号与该ReadView进行比较。...具体的算法如下: 那么表明该行记录所在事务在本次新事务创建的时候处于活动状态,从min_trx_id到max_trx_id进行遍历,如果cur_trx_id等于他们之中的某个事务id的话,那么不可见。...举例说明:T1时刻事务A和事务B同时开启,分别进行了快照读,然后事务A向数据库中插入一条新的记录,遴选真题 如果事务B可以读到这条记录,就出现了"幻读",因为B第一次快照读没有读到这条数据。

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MySQL的日期时间计算速查表

interval 1 month)); 获取当前时间与上个月之间的天数 select datediff(curdate(), date_sub(curdate(), interval 1 month...(00-53) 星期日是一周的第一天 %u 周 (00-53) 星期一是一周的第一天 %V 周 (01-53) 星期日是一周的第一天,与 %X 使用 %v 周 (01-53) 星期一是一周的第一天,与...%x 使用 %W 星期名 %w 周的天 (0=星期日, 6=星期六) %X 年,其中的星期日是周的第一天,4 位,与 %V 使用 %x 年,其中的星期一是周的第一天,4 位,与 %v 使用 %Y 年,4...原理:10为被比较数,后面1,3,5,7为比较数,将后面四个依次与10比较,看后面数字组有多少个少于10,则返回其个数。前提是后面数字组为从小到大排列,否则返回结果0。...(2)当关键词使用时,表示为设置时间间隔,常用在date_add()与date_sub()函数里,例如:interval 1 day ,解释为将时间间隔设置为1天。

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    敏捷迭代运作中的罪与罚

    产品经理的需求开发工作起点其实是还要早于五周的,因为要保证在前置第一周周一二的时候将核心需求的原型稿交付出来,这是产品经理的第一个里程碑,用于与后台开发团队、UI设计团队做主流程交互与核心页面数据的第一遍串讲...;第四个里程碑到了版本第二周周二,将后台代码发布到预部署灰度发布环境测试;第五个里程碑是版本第二周周四,将后台代码发布到生产环境验证,到此当前版本的后台工作基本就算结束了,版本第二周后台主要精力放在下一版本的后台方案设计与开发...);中台的第三个里程碑节点出现在版本第一周周四前后,需要完成全量需求的中台开发工作,并与后台完成联调;中台的第四个里程碑节点是版本第二周周四,将中台代码发布到预部署灰度发布环境供测试进行灰度测试;中台的第五个里程碑节点是版本第三周周二...,将中台代码发布到生产环境,供测试进行生产Uat测试,至此当前版本中台的工作基本就算结束了,当前周中台的主要工作放在下一版本的中台方案设计与开发上。    ...前端开发团队的工作时点相对固定,基本是在前一版本测试转Uat之后开始进行当前版本的方案设计,一般是在前置第二周周二前后;前端开发的第一个里程碑节点出现在前置第二周周四左右,也即与前一版本的发布时点重合,

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    数据指标体系必备要素:指标好坏评价标准

    例如,现在很多智能体脂称,它可以将你身体的各项指标与标准的健康值进行比较,从而告诉你你的BMI指数是正常还是异常,医院检查验血指标标识也是同样道理。...环比:当前周期对比前一周期,例如今天环比昨天业务增长的百分比,当前周期-前一周期/前一周期 周同比:一般是按照星期对齐,如本周一对比上周一,对于旅游出行或有明显周期属性的业务,环比不合理,比如周六景点门票的人通常比周五工作日人多...,可以将指标值与预警线进行对比 3.与目标值对比 你的KPI完成了吗?...打工人背KPI,KPI与考核挂钩,季度考核绩效系数强相关,指标化管理手段的核心思想也是将工作指标化,指标KPI化,将数据指标与公司业务目标、个人KPI对比,监测目标完成度,可做到过程的动态调整,而不是到季度末考核的时候发现没完成...是骡子是马牵出来溜溜,和其他Top比较,或者和大盘比较如何。例如,不同人群的ARPU/留存率,普通会员与钻石会员数据差异。

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    算法与数据结构高手养成:朴素的贪心法(上)最优化策略

    (等于该周生产成本+储藏成本x周数差) 例:前三周每个机器生产成本分别是1,5,6,储藏成本是2 第三周要交付的机器如果在当周生产,成本是6,如果要在第二周生产,成本是5+2x1=7;如果要在第一周生产...:前K周总成本最低的情况,一定是从前K-1周总成本最低的情况推出来的 步骤3:最优化策略 对于第K周,计算本周交付的机器在第i(1≤i≤K)周生产并储藏到第K周,分别所需要的成本 选择成本最低的一周...,由它来生产第K周需要交付的订单 将这个最低的成本加上前K-1周的最低总成本,得到前K周的最低总成本(局部最优解)。...K=N时得到的就是最终答案 虽然问题解决了,但是这个方法的效率还有提升空间 决策时,选择某一成本最低的一周的时候,我们刚刚采用的策略是挨个计算出每一周的成本,从而选择最小的,涉及了很多重复计算,成本的变化是有一定规律的...p和订单数量y min_p = min(min_p + s, p); // 对当前最小成本进行更新,考虑了保养费用 total += min_p * y; // 计算当前星期的总花费

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    kafka 数据清除机制

    o 根据messages中的key,进行删除操作 o 在active segment 被commit 后,会删除掉old duplicate keys o 无限制的时间与空间的日志保留 自动清理Kafka...控制数据保留时间以及log max size的参数分别为: · log.retention.hours:指定数据保留的时常(默认为一周,168) o 将参数调整到更高的值,也就意味着会占据更多的磁盘空间...o 更小值意味着保存的数据量会更少(假如consumer 宕机超过一周,则数据便会再未处理前即丢失) · log.retention.bytes:每个partition中保存的最大数据量大小(默认为-...1,也就是无限大) o 再控制log的大小不超过一个阈值时,会比较有用 在到达log cleanup 的条件后,cleaner会自动根据时间或是空间的规则进行删除,新数据仍写入active segment...: 针对于这个参数,一般有以下两种使用场景,分别为: · log保留周期为一周,根据log保留期进行log cleanup: o log.retention.hours=168 以及 log.retention.bytes

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    DM达梦数据库关于时间日期函数的总结

    查询当前日期 select TRUNC(SYSDATE) from dual; 2....查询当前日期是当年第几天 select to_char(sysdate,'ddd') from dual; 5....(sysdate,-12) from dual; --去年的今天 8.关于w、ww、iw的用法和区别: ww:按每年的1月1日为第一周第一天,1月8日为第二周第一天 w:与ww功能类似,不过它是按每月的...1日为每周第一天,例如1日为当月第一周第一天,8日为第二周第一天 iw:自然周,为星期一至星期日算一周,且每年的第一个星期一为第一周 select to_char(sysdate,‘ww’) from...dual; – 查询今年第几周,每天第一天为第一周第一天 select to_char(sysdate,‘iw’) from dual; – 查询今年第几周,自然周 select to_char(sysdate

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    商品线性回归分析:开局决定产品销售成败

    2.定义销售周期 ---- 每个产品的到货时间是不一样的,A产品销售开始的第一周,B产品可能还没到货。因此,我们需要将所有产品的销售时间拉回同一起跑线,即每个产品第1周,第2周分别定义。...以上两个产品,STY0003第一周是从2019年3月9日算起,STY0020是从2019年2月19日开始算起。...此处进行的是一元线性回归分析,选择8周而不是服装界通常使用的12周(3个月)是基于尽量避免季末折扣、断货带来的影响。...以下是得到的部分分析结果: 5.结果解读 ---- 以上五个结果比较重要的是两个: Multiple R是相关系数,在-1到1中间浮动,该虚拟数据前2周的销量和前8周的销量相关系数高达0.95,高度相关...因此,本例中只需要2周就可判断一款产品后续走势。商品订量与实际销售产生误差是正常现象,如果早知道趋势早做出处理(畅销品的补货与滞销品的调整)将会有更大的库存结构调整余地,创造更大利润。

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    轨迹拼接(Trajectory Stitching)

    然而由于现实中存在输入的噪声, 执行端出现误差或者延迟, 甚至是算法本身的选择, 会导致车辆执行的实际输出与规划结果差别很大,最终导致不同时刻规划的车辆轨迹有差异。...假设我们的周期时间是 dt 秒, 如果我们没有上一周期的轨迹, 那我们使用运动学模型, 对当前从定位模块获得的车辆状态进行外推, 获得 dt 时间之后的状态作为规划起始点, 我们称之为重新规划(Replan...); 如果上一周期的轨迹存在, 我们会根据当前系统时间 T, 在上一周期的轨迹中找到相对应的轨迹点, 然后我们进行一个比较, 比较这个轨迹点与定位模块获得的当前车辆状态的差异, 如果这个差异在一定范围内..., 我们找到 T + dt 时间的上一周期轨迹点作为规划起始点;如果这个差异超过设定范围, 说明控制器有了较大的误差, 我们会做第一种情况的 replan....Q:为什么每次规划时, 不以车辆当前的状态为规划起始点呢, 而是"找到 T + dt 时间的上一周期轨迹点作为规划起始点"? A: 因为规划结果真正送到控制器是 T + dt 时刻。

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    Meal Kit 的时间序列数据预测实践

    对于一个企业来说,在当前一周内了解下一周的需求是很重要的。这将帮助他们订购/安排新的库存,并为下周的订单管理物流。...特征工程 在进行探索性数据分析后,将价格和需求数据进行对数处理,得到各项的正态分布数据。...假设我们在第4周,我们要预测第5周的需求(lead)。我们使用了第4周的一些特性,第3周的一些特性,以及第5周本身的一些特性(假定餐费、折扣等能够在一周前确定)。 ?...随机森林在均方误差和R平方方面都给出了可比较的结果,并且可以进一步调整,因此本文主要选择随机森林算法。 在微调最大深度参数过后,我们重新在训练集和验证集上进行训练,最后将模型用于测试集的预测。...基线比较:如果一家公司根本没有任何预测模型,那么我们假设他们会取第1周到第144周的订单平均值,并基于平均值预测下一周的订单。

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    超大规模 Spark 集群灰度发布 CI CD

    每周一将当前最新代码打包,放进 spark-bin.git/dev 的 spark-${ build # }(如图中第 2 周的 spark-72)文件夹内 spark-prod 指向当前 spark-dev...环境,并使用 spark-dev 进行测试 spark-prod 比 spark-dev 晚一周(一个 release 周期),这一周用于 Staging 环境中测试 ?...使用 spark-prod 与 spark-dev 两个 symbolic,如果要做灰度发布,需要用户修改相应路径,成本较高 hotfix 时,引入了过去一周多(最多两周)未经 Staging 环境中通过...spark-2) spark-src.git/prod 通过 fast-forward merge 将 spark-src.git/dev 一周前最后一个 commit 及之前的所有 commit 都...spark 作为 symbolic,指向该 spark-${ build \# } 每周一通过 fast-forward merge 将 spark-src.git/master 一周前最后一个 commit

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    【git重案组】如何逃避git blame的追踪?

    原本SHA为8950d的edit.vue 文件最近一次修改是在一周前。 在merge之后该文件回滚到了两周前。...先明确前提,这是在一次merge中丢失的,而非经历了rebase或者reset操作,并没有对历史记录进行修改。...原文作者给出了一个比较清晰的解释: 众所周知,merge 是将两个 branch 合并为一个,所以每一个 merge commit 拥有两个 parents。...我们提取原文核心,重点在于merge时的diff记录是相对于当前分支,假如当前分支是两周前的版本,而外来分支是一周前的版本,当merge时放弃掉一周前的版本,对原分支来说这次merge之后与之前并未发生改变...当checkout回master再从master merge feature分支的时候,满足了fast-forward的条件,所以没有再次进行diff操作,没有对上次失误进行再次检查。

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    Python中time模块和datetime模块的用法示例

    time模块方法: time.time():获取当前时间的时间戳,time.localtime():接受一个时间戳,并把它转化为一个当前时间的元组。...time.localtime():索引属性含义0tm_year年1tm_mon月2tm_mday日3tm_hour时4tm_min分5tm_sec秒6tm_wday一周中的第几天7tm_yday一年中的第几天...:'c = a + datetime.timedelta(weeks=1)print cprint '减去一周后变成:'d = a - datetime.timedelta(weeks=1)print...2个时间:'print '比较当天和一周前的'print a > dprint '如果比较d > a 的话就返回False'printprint '~' * 20 + '我是分割线' + '~' * 20print...5:00:002013-07-28 21:34:33.531000减去2013-07-21 21:34:33.531000等于:7 days, 0:00:00比较2个时间:比较当天和一周前的True如果比较

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    奥迪大喊六声,又出了张皮蛋

    :2018年6月5日深圳发布会当天及发布会一周内 6.发布一周后:2018年6月5日深圳发布会一周后 这里1-4可以总结成「发布前」,5和6可以总结成「发布后」。...我们首先分析了这六波24篇文章的平均每篇的一周内阅读量和回复量。 为什么要用一周内的数据呢?我们文章选取跨度大,老文章由于在线时间长,自然有机会得到更多的阅读和回复。...为了公平比较每一篇文章的威力,我们在计算每篇文章的回复量的时候过滤掉了文章发布一周后的评论,只计入一周内回复量。同时,我们按一周内回复占总回复的比例估算了总阅读量中的一周内阅读量。...这样统计之后,我们把「有人聊-有人看」呈现成二维图,横轴是平均每篇一周内回复量,纵轴是平均每篇一周内阅读量。 ?...但是相比之下,北美车展和发布会一周后,数据更偏上,体现了相对更加广泛的阅读量。假想图阶段和发布会一周内,数据更偏右下,体现了相对更活跃的回复和互动。

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    微信公众号广告点击率预估效果优化

    前向特征选择:关于前向特征选择,已经文章进行了专门的详细论述[2],在此不展开介绍。我们在使用该方法时,是在原有特征集合的基础上从候选特征集合中逐步挑选特征添加入当前模型。...2.2特征效果的分析 特征实验A/B test一般会进行一周左右的时间,将实验时间窗口调为一周是因为一周之内不同天用户的行为可能有变化。...积累到一周数据后,对实验效果进行分析,找出实验效果有提升或者无提升甚至变差的原因,为以后的优化做准备。...A/B test结果显示,这种主题模型的兴趣挖掘方法在广告推荐场景比较有效。 2.4广告与文章内容的相似度 由于微信公众号位置的流量媒体的特殊性,微信公众号广告位有丰富的媒体信息。...我们尝试将公众号推送文章与广告内容的相似度作为特征加入pCTR模型,以期能取得提高用户体验和投放效果的作用,如图4。 ?

    2.4K60

    时间与日期处理

    . - (BOOL)isEqualToDate:(NSDate *)anotherDate 将当前对象与参数传递的对象进行比较,根据是否相同返回BOOL值 NSDate *date = [NSDate...date2]; NSLog(@"later date is %@",date4); 4. - (NSComparisonResult)compare:(NSDate *)anotherDate 将当前对象与参数传递的对象进行比较...7. - (NSTimeInterval)timeIntervalSinceNow 返回当前对象时间与客户端时间的相隔秒数,也可以这样理解:从客户端当前时间开始,经过多少秒到达对象指定时间。...默认情况下第一个周有5天,如果将minimumDaysInFirstWeek设置为6天,则原本是第一周的1月1日--1月5日被划分到了上一年,返回0;而1月6日--1月12日升为第一周,1月13日--1...所以需要关注的是minimumDaysInFirstWeek与实际第一周包含天数的大小比较,如果提供的minimumDaysInFirstWeek比实际第一周的天数小,则一切不变;否则统计"一年中第几周

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    hhdb数据库介绍(10-33)

    (二)清理归档数据说明逻辑库:必填项,列出当前具有归档规则的逻辑库。归档名称:必填项,选择逻辑库后,会自动带出相关逻辑库下的所有数据归档规则。清理时间段:必填项,分为“删除全部”和“自定义”。...时间点起算,均已当前主计算节点的时间为准。进行倒推时间点。“删除全部”:将所有归档的数据全部清空删除。...(二)清理归档数据说明逻辑库:必填项,列出当前具有归档规则的逻辑库。归档名称:必填项,选择逻辑库后,会自动带出相关逻辑库下的所有数据归档规则。...删除时间段:必填项,分为“删除全部”、“一周之前”和“自定义”。时间点起算,均已当前主计算节点的时间为准。进行倒推时间点。“删除全部”:删除所有已完全完成的数据归档任务。...“一周之前”:删除一周前已完全完成的数据归档任务。“自定义”:需要注意的是这里的单位:DAY(天)。删除自定义几天前已完全完成的数据归档任务;若自定义填写为0时,即表示所有已完全完成的数据归档任务。

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    数据日志系统解决了好多大问题!

    一条更新语句在数据库系统内部执行时与数据库日志系统有什么联系? 数据库备份,是每天一备比较好,还是每周一备比较好? 接下来在讲解日志系统的同时,回答上面的几个问题。...同时InnoDb引擎会在适当的时候,将这个操作记录更新到磁盘里面,而这个更新往往是在系统比较空闲的时候做。...关于数据库备份,是一天一备比较好,还是一周一备份比较好,一般备份文件保留多久?提出问题4解决 解答:对于数据库备份周期这个问题,需要考虑以下指标:数据存量、增量、备份成本、恢复效率。...如果数据存量大到一天都没法备份完成,只能一周一次甚至更长时间 业务数据的增量,如果增量非常大,如果一周备份一次,可能会出现增量备份失败问题,而且恢复时长和成功率也比较困难,则可以考虑一日一备。...业务比较重要,且对恢复时间的忍耐程度低,之前多次发生过数据回滚的需求,数据增量还不小,可以考虑一天一备。相反业务实际不重要,出问题可以容忍一定的不可用,增量还不多,可以考虑一周一备份。

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