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超7成青年人15分钟一次社交软件,说是你吗?

此次报告称,对于身为互联网原住民青年人,94%的人表示出门不带手机感到很不习惯,73%的人通常每隔 15 分钟至少看一次社交软件。 ?...超7成青年人15分钟一次社交软件 互联网和社交网络有着很强“工具性”特征,它和任何“工具”一样,一旦人们将处于客体地位工具向主体进行转化,人们就会依赖上工具而脱离人真正本质。...对于青年人群体,调查数据显示,94%的人表示出门不带手机感到很不习惯,86.8%的人无法适应从智能手机换到普通手机,73%的人通常每隔 15 分钟至少看一次微信/QQ 等社交软件。 ?...手机依赖症可尝试设置无手机时段 1、关闭推送通知 你有没有为了查看一条新推送通知结果往往在手机上花了半个多小时经历?如果所有非必要推送通知都关闭的话,这种情况发生概率就会减少。...想想我们中有多少人因为要用手机设置闹铃,结果在睡前就又开始看手机了呢?我们中又有多少人在闹铃响了之后第一件事情就是看手机呢?

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居家办公5分钟要被抓拍一次人脸??这家上市公司“骚操作”火了

鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 居家办公,摄像头5分钟就要抓拍一次人脸。 为了不被扣绩效,员工连厕所都不敢上??? 上市公司尚德机构这波操作一经曝出,立刻引得物议沸腾。...事情最早,由脉脉网友曝光: 尚德要求员工居家办公期间,让摄像头5分钟抓拍一次人脸。 几次抓拍不到,就要扣除全部绩效,领导和hr也跟着扣钱。 在微博,也有类似的消息引发关注。...按照这位网友说法,不够89次就算旷工,5 × 89 = 445分钟,也就是差不多7.4个小时…… 网友还表示,由于监控软件仅支持Windows系统,使用mac员工需要安装虚拟机来“方便”公司监控。...另外还有网友透露:尚德这么干已经不是第一次,第一波疫情时候已是如此…… 事情不断发酵,舆论漩涡中尚德机构也终于做出回应。...据界面报道,尚德机构称: 由于北京疫情形势严峻,响应政府关于员工居家办公指示,为确保员工工作效率,公司采取了疫情期间居家办公应急管理办法,并在员工知情同意情况下,由员工自行安装软件进行办公。

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    FlinkWatermark机制

    Flink 流处理应用中常见需求/方案是什么 聚合类处理 Flink可以来一个消息就处理一次,但是有时我们需要做一些聚合类处理,例如:在过去1分钟内有多少用户点击了我们网页。...例如: 使用基于事件时间窗口策略,5分钟创建一个不重叠(或翻滚)窗口并允许延迟1分钟。 假定目前是12:00。...滚动窗口大小固定并且不重叠。例如,如果指定大小为5分钟滚动窗口,则将执行当前窗口,并且分钟将启动一个新窗口。 滑动窗口 滑动窗口与滚动窗口区别就是滑动窗口有重复计算部分。...在这种情况下,元素被分配到多个窗口。 例如,你可以使用窗口大小为10分钟窗口,滑动大小为5分钟。这样,5分钟会生成一个窗口,包含最后10分钟内到达事件。...当此时间段到期时,当前会话关闭,后续元素被分配到新会话窗口。 0x04 Flink中时间概念 Flink在流处理程序支持不同时间概念。

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    穿梭时空实时计算框架——Flink对时间处理

    为了计算数据中事件数,这种架构动用了太多系统。每一个系统都有学习成本和管理成本,还可能存在 bug。 对时间处理方法不明确。假设需要改为 30 分钟计数一次。...比如一分钟滚动窗口收集最近一分钟数值,并在一分钟结束时输出总和: 一分钟滑动窗口计算最近一分钟数值总和,但分钟滑动一次并输出 结果: 在 Flink 中,一分钟滚动窗口定义如下。...stream.timeWindow(Time.minutes(1)) 分钟(即 30 秒)滑动一次分钟滑动窗口如下所示。...采用计数窗口时,分组依据不 再是时间戳,而是元素数量。 滑动窗口也可以解释为由 4 个元素组成计数窗口,并且两个元素滑动一次。滚动和滑动计数窗 口分别定义如下。...Flink 支持另一种很有用窗口会话窗口会话窗口由超时时间设定,即希望等待多久才认为会话已经结束。

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    穿梭时空实时计算框架——Flink对于时间处理

    为了计算数据中事件数,这种架构动用了太多系统。每一个系统都有学习成本和管理成本,还可能存在 bug。 对时间处理方法不明确。假设需要改为 30 分钟计数一次。...比如一分钟滚动窗口收集最近一分钟数值,并在一分钟结束时输出总和: ? 一分钟滑动窗口计算最近一分钟数值总和,但分钟滑动一次并输出 结果: ? 在 Flink 中,一分钟滚动窗口定义如下。...stream.timeWindow(Time.minutes(1)) 分钟(即 30 秒)滑动一次分钟滑动窗口如下所示。...采用计数窗口时,分组依据不 再是时间戳,而是元素数量。 滑动窗口也可以解释为由 4 个元素组成计数窗口,并且两个元素滑动一次。滚动和滑动计数窗 口分别定义如下。...Flink 支持另一种很有用窗口会话窗口会话窗口由超时时间设定,即希望等待多久才认为会话已经结束。

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    可以穿梭时空实时计算框架——Flink对时间处理

    为了计算数据中事件数,这种架构动用了太多系统。 每一个系统都有学习成本和管理成本,还可能存在 bug。 对时间处理方法不明确。假设需要改为 30 分钟计数一次。...比如一分钟滚动窗口收集最近一分钟数值,并在一分钟结束时输出总和: ? 一分钟滑动窗口计算最近一分钟数值总和,但分钟滑动一次并输出 结果: ? 在 Flink 中,一分钟滚动窗口定义如下。...stream.timeWindow(Time.minutes(1)) 分钟(即 30 秒)滑动一次分钟滑动窗口如下所示。...采用计数窗口时,分组依据不 再是时间戳,而是元素数量。 滑动窗口也可以解释为由 4 个元素组成计数窗口,并且两个元素滑动一次。滚动和滑动计数窗 口分别定义如下。...Flink 支持另一种很有用窗口会话窗口会话窗口由超时时间设定,即希望等待多久才认为会话已经结束。

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    Flink基础:时间和水印

    都支持什么类型窗口 如何实现一个窗口聚合 2.1 介绍 当进行流处理时很自然想针对一部分数据聚合分析,比如想要统计每分钟有多少浏览、每周每个用户有多少次会话、每分钟每个传感器最大温度等。...,TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(1)) 滑动窗口:比如10秒钟统计一次分钟浏览量,SlidingEventTimeWindows.of(Time.minutes...(1), Time.seconds(10)) 会话窗口:统计会话浏览量,会话定义是同一个用户两次访问不超过30分钟,EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes...下面给出了方法1和方法3例子,需求为在每分钟内寻找到每个传感器值,产生结果流。...比如,你滑动窗口15分钟统计24小时窗口长度,那么每个时间将会复制到4*24=96个窗口中。

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    关于Flink框架窗口(window)函数最全解析

    换句话说:如果制定了一个30分钟时间间隔滚动窗口,然后就会将无界限数据以30分钟为一个窗口期进行切割成有限数据集合。 适用场景:做统计计算。做每个时间段聚合计算。...适用场景:(求某接口最近 5min 失败率来决定是否要报警)对最近一个时间段内统计。 会话窗口(Session Windows) 会话敞口只存在于时间窗口,计数窗口会话窗口。...时间间隔可以通过 Time.milliseconds(x),Time.seconds(x),Time.minutes(x)等其中一个来指定。...sliding_size 设置为了 5s,也就是说, 5s 就计算输出结果一次,每一次计算 window 范围是 15s 内所有元素。....countWindow(10) 滑动计数窗口(sliding count window) 下面代码中 sliding_size 设置为了 2,也就是说,收到两个相同 key 数据就计算一次,每一次计算

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    实时计算大数据处理基石-Google Dataflow

    Triggers: 触发器是一种机制,用于声明窗口何时应该输出,触发器可灵活选择何时应发出输出。我们可以随着时间推移不断改进结果,也可以处理那些比水印晚到达数据,改进结果。...这就需要窗口。 Where:windowing 还记得我们之前提过三种窗口,固定,滑动,会话。 ? 图四 三种窗口 我们用刚才例子,将其固定为两分钟窗口。...左图比较明显,迟到9影响了整体进度,这对于第二个窗口[12:02,12:04]尤为明显,从窗口第一个值开始到我们看到窗口任何结果为止需要将近7分钟。而启发式水印要好一点只用了两分钟。...图12 入口时间处理时间窗口 与其他处理时间窗口示例一样,即使输入值和事件时间保持不变,当输入顺序发生变化时,我们也会得到不同结果。 与其他示例不同,窗口在事件时域中再次描绘(因此沿X轴)。...我们接下来观察一系列记录,3,4和3,原始会话都重叠。结果,它们全部合并在一起,并且在12:07触发早期触发时,发出值为10单个窗口

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    实时计算大数据处理基石-Google Dataflow

    Triggers: 触发器是一种机制,用于声明窗口何时应该输出,触发器可灵活选择何时应发出输出。我们可以随着时间推移不断改进结果,也可以处理那些比水印晚到达数据,改进结果。...这就需要窗口。 Where:windowing 还记得我们之前提过三种窗口,固定,滑动,会话。 ? 图四 三种窗口 我们用刚才例子,将其固定为两分钟窗口。...左图比较明显,迟到9影响了整体进度,这对于第二个窗口[12:02,12:04]尤为明显,从窗口第一个值开始到我们看到窗口任何结果为止需要将近7分钟。而启发式水印要好一点只用了两分钟。...图12 入口时间处理时间窗口 与其他处理时间窗口示例一样,即使输入值和事件时间保持不变,当输入顺序发生变化时,我们也会得到不同结果。 与其他示例不同,窗口在事件时域中再次描绘(因此沿X轴)。...我们接下来观察一系列记录,3,4和3,原始会话都重叠。结果,它们全部合并在一起,并且在12:07触发早期触发时,发出值为10单个窗口

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    Apache Flink窗口几种实现类别

    Apache Flink Window 概述 Windows是流式计算中最常用计算方式之一,通过固定时长(分钟,小时,天)与固定长度(X条)方式把无界数据集划分到一个固定空间中进行计算,从而得到该范围内结果...例如基于时间窗口提供基于时间进行窗口创建,同样窗口也就是包含了时间属性:开始时间戳与结束时间戳。还有基于数量窗口,例如前面提到1000条数据。那么窗口就会把1000条数据作为一个窗口。...也就像是在传统计算中,我们计算五分钟内发生告警,基于当前时间往前五分钟,但是计算是每分钟一次。...会话窗口 Session Window可能对于Session都比较了解,Session Window就是一种会话形态窗口,主要是将在某个时间段活跃较高相关数据聚合在一起。...它是针对于进入数据创建窗口。最后基于Session Gap逻辑计算结果。 ? 全局窗口 ?

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    Flink Windows

    通常情况下,我们只需要对某个时间范围或者数量范围内数据进行统计分析:如每隔五分钟统计一次过去一小时内所有商品点击量;或者发生1000次点击后,都去统计一下每个商品点击率占比。...env.execute("Flink Streaming"); 测试结果如下: 2.2 Sliding Windows 滑动窗口用于滚动进行聚合分析,例如:每隔 6 分钟统计一次过去一小时内所有商品点击量...想要实现滑动窗口,只需要在使用 timeWindow 方法时额外传递第二个参数作为滚动时间即可,具体如下: // 每隔3秒统计一次过去1分钟数据 timeWindow(Time.minutes(1)...,此时就可以在用户持有的会话结束后再进行统计。...,只是调用 API 不同,具体如下: // 滚动计数窗口1000次点击则计算一次 countWindow(1000) // 滑动计数窗口10次点击发生后,则计算过去1000次点击情况 countWindow

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    Advanced Science | 语音脑机接口稳定解码,帮助ALS患者实现控制设备

    c)通道平均HGE1-s滚动平均值(10毫秒更新一次)。该信号峰值被用来检测语音意图。一旦目标语音被检测到,解码窗口由峰值前2秒和峰值后0.5秒HGE组成。...BCI系统利用事件相关HGE增加来确定用户是否发出了命令(图1b,c)。一旦检测到语音事件,使用卷积神经网络(图1d)在峰值检测前2秒和峰值检测后0.5秒窗口中对神经特征进行分类。...稳定解码器性能超过三个月 本研究将在线准确性定义为当参与者确实发出命令时,与转录匹配实时分类结果百分比。...蓝线是准确度与植入后天数之间线性最小二乘回归线。b) BCI每分钟执行正确解码结果。每个点代表一个会话。蓝线是每分钟正确解码数与植入后天数之间线性最小二乘回归线。...c)每分钟误检次数(蓝点)和漏检次数(紫色三角)。每个符号代表一个实验环节。d)每天成功解码一次,从语音偏移到BCI系统登记解码结果时间间隔。

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    Flink基础教程

    举一个例子,假设要对传感器输出数值求和 图45:一分钟滚动窗口计算最近一分钟数值总和 图46:一分钟滑动窗口分钟计算一次最近一分钟数值总和 在Flink中,一分钟滚动窗口定义如下 Flink...采用计数窗口时,分组依据不再是时间戳,而是元素数量。例如,图46中滑动窗口也可以解释为由4个元素组成计数窗口,并且两个元素滑动一次。...滚动和滑动计数窗口分别定义如下 虽然计数窗口有用,但是其定义不如时间窗口严谨,因此要谨慎使用 一种解决办法是用时间窗口来触发超时 Flink支持另一种很有用窗口会话窗口 会话指的是活动阶段,其前后都是非活动阶段...对于用户来说,除了收到水印时生成完整、准确结果之外,也可以实现自定义触发器(例如每秒提供一次近似结果) 在Flink内部,所有类型窗口都由同一种机制实现 开窗机制与检查点机制(第5章将详细讨论)完全分离...事实上,窗口完全可以没有“时长”(比如上文中计数窗口会话窗口例子) 高级用户可以直接用基本开窗机制定义更复杂窗口形式(如某种时间窗口,它可以基于计数结果或某一条记录值生成中间结果) 时空穿梭意味着将数据流倒回至过去某个时间

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    Flink1.4 窗口概述

    举个例子,使用基于事件时间窗口策略,每隔5分钟创建一个不重叠窗口,并且允许可以有1分钟延迟时间。...3.1 滚动窗口 滚动窗口分配器将每个元素分配给固定大小窗口。滚动窗口大小固定且不重叠。例如,如果指定大小为5分钟滚动窗口分钟都会启动一个新窗口,如下图所示: ?...例如,窗口大小为10分钟,滑动大小为5分钟窗口。这样,5分钟会生成一个窗口,每个窗口包含最后10分钟内到达事件,如下图所示。 ?...3.3 会话窗口 会话窗口分配器通过活动会话对元素进行分组。与滚动窗口和滑动窗口相比,会话窗口不会重叠,也没有固定开始和结束时间。...当会话窗口在一段时间内没有接收到元素时会关闭,即当发生不活动会话间隙时。会话窗口分配器需要配置一个会话间隙,定义了所需不活动时长。当此时间段到期时,当前会话关闭,后续元素被分配到新会话窗口

    1.2K10

    彻底搞清Flink中Window(Flink版本1.8)

    当然我们可以来一个消息就处理一次,但是有时我们需要做一些聚合类处理,例如:在过去1分钟内有多少用户点击了我们网页。...在这种情况下,我们必须定义一个窗口,用来收集最近一分钟数据,并对这个窗口数据进行计算。...slide-window 同理,如果是滑动时间窗口,也是类似的: // 窗口大小是10s,5s滑动一次,也就是5s计算一次 .timeWindow(Time.seconds(10), Time.seconds...后期触发发出数据元应该被视为先前计算更新结果,即,您数据流将包含同一计算多个结果。根据您应用程序,您需要考虑这些重复结果或对其进行重复数据删除。...,并且在有很多数据迟到情况下,会严重影响正确结果,只要Event Time < watermark时间就会触发窗口,也就是说迟到一条数据都会触发 该窗口 产生方式 Punctuated 数据流中每一个递增

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    从开发到生产上线,如何确定集群大小?

    总结一下工作关键指标: 消息大小:2 KB 吞吐量:1000000 msg/秒 不同键数量:500000000(窗口聚合:每个键 4 个长整形) Checkpointing:每分钟一次。 ?...答案是 67 MB/s,我们来解释一下我们是怎么得到这个数字窗口运算符为每个键(key)保留 4 个数字(表示为长整形)聚合值。运算符每分钟发出一次当前聚合总值。...)计算在内: 100000000 个 keys x 40 个字节 = 4 GB (从每台机器来看) 然后计算每秒大小: 4 GB/分钟 ÷ 60 = 67 MB/秒 (由每个任务管理器发出) 这意味着每个任务管理器平均从窗口运算符发出...用户数据:从 Kafka,分发到窗口运算符并返回到 Kafka 窗口运算器数据发射预计将是“突发”,因为它们每分钟发送一次数据。...与窗口运算类似,检查点是突发,每分钟一次,它都试图将数据全速发送到外部存储器。

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    快速入门Flink (9) —— DataStream API 开发之【Time 与 Window】

    滚动窗口分配器将每个元素分配到一个指定窗口大小窗口中,滚动窗口有一个固定大小,并且不会出现重叠。例如:如果你指定了一个 5 分钟大小滚动窗口窗口创建如下图所示: ?...例如,你有 10 分钟窗口和 5 分钟滑动,那么每个窗口中 5 分钟窗口里包含着上个 10 分钟产生数据。 如下图所示: ?...>x.split(" ")).map((_, 1)).keyBy(0) // 4、 引入 countWindow 操作 // 这里 5 指的是 5 个相同 key 元素计算一次...观察程序控制台,发现达到5秒,就会计算一个窗口数据。 ?...4) 使用 keyBy 进行分流(分组) 5) 使用 timeWinodw 指定窗口长度( 3 秒计算一次) 6) 实现一个 WindowFunction

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    flink windowearly计算

    例如,可以30s记算一次最近1分钟用户所购买商品数量总数,这个就是时间滑动窗口;或者10个客户点击购买,然后就计算一下最近100个客户购买商品总和,这个就是事件滑动窗口。...Session Windows:会话窗口,经过一段设置时间无数据认为窗口完成。...在默认场景下,所有的窗口都是到达时间语义上windown end time后触发对整个窗口元素计算,但是在部分场景情况下,业务方需要在窗口时间没有结束情况下也可以获得当前聚合结果,比如每隔五分钟获取当前小时....trigger(ContinuousProcessingTimeTrigger.of(Time.seconds(20)))//窗口统计一次当前计算结果...5> (aa,2018-07-30 16:10:00,3) 5> (bb,2018-07-30 16:10:00,1) 根据日志数据可见,flink轻松实现了一个窗口时间长度为120s并20s向下游发送一次窗口当前聚合结果功能

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    彻底搞清 Flink 中 Window 机制

    在这种情况下,我们必须定义一个窗口(window),用来收集最近1分钟数据,并对这个窗口数据进行计算 二、Window分类 2.1 按照time和count分类 time-window:时间窗口...:根据时间划分窗口,如:xx分钟统计最近xx分钟数据 count-window:数量窗口:根据数量划分窗口,如:xx个数据统计最近xx个数据 2.2 按照slide和size分类 窗口有两个重要属性...--用较少 基于数量滑动窗口sliding-count-window--用较少 注意:Flink还支持一个特殊窗口:Session会话窗口,需要设置一个会话超时时间,如30s,则表示30s内没有数据到来...2,6 1,5 2,3 5,7 5,4 需求1:5秒钟统计一次,最近5秒钟内,各个路口通过红绿灯汽车数量--基于时间滚动窗口 需求2:5秒钟统计一次,最近10秒钟内,各个路口通过红绿灯汽车数量...(Time.seconds(5))).sum("count") //需求2:5秒钟统计一次,最近10秒钟内,各个路口通过红绿灯汽车数量 val result2 = socketMap.keyBy

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