离线缓存是指在有网络的状态下将从服务器获取的网络数据，如Json 数据缓存到本地，在断网的状态下启动APP时读取本地缓存数据显示在界面上，常用的APP（网易新闻、知乎等等）都是支持离线缓存的，这样带来了更好的用户体验
海量数据处理的常用技术可分为: 外排序：因为海量数据无法全部装入内存，所以数据的大部分存入磁盘中，小部分在排序需要时存入内存。 ...MapReduce：分布式处理技术 hash技术：以Bloom filter技术为代表 外排序：主要适用于大数据的排序、去重。...分布式处理技术：MapReduce 技术思想是将数据交给不同的机器去处理，将数据切分，之后结果归约。
原理和环境 如上面提到的HTML5的离线存储是基于一个新建的.appcache文件的，通过这个文件上的解析清单离线存储资源，这些资源就会像cookie一样被存储了下来。...之后当网络在处于离线状态下时，浏览器会通过被离线存储的数据进行页面展示。 就像cookie一样，html5的离线存储也需要服务器环境。...下面的 NETWORK 小节规定文件 "login.asp" 永远不会被缓存，且离线时是不可用的： NETWORK: login.asp 可以使用星号来指示所有其他资源/文件都需要因特网连接： NETWORK...可以看见图片1成功被离线展示出来了，图片2像正常情况一样显示不出来。 现在我想把图片2和图片1的位置换一下呢....注意事项 站点离线存储的容量限制是5M 如果manifest文件，或者内部列举的某一个文件不能正常下载，整个更新过程将视为失败，浏览器继续全部使用老的缓存 引用manifest的html必须与manifest
常量折叠 常量折叠（Constant folding）是编译器优化技术之一，通过对编译时常量或常量表达式进行计算来简化代码。...在离线计算中，我们实际上可以预先计算出这两个常量的结果，然后把这个结果作为一个新的常量输入给 Op2。这种预先计算并替换常量的策略即为常量折叠。...算子融合 算子融合（Operator Fusion）是深度学习中一种常见的优化技术，主要用于减少 GPU 内存访问，从而提高模型的执行效率。...算子替换 算子替换（Operator Substitution）是一种神经网络模型优化技术，主要用于改善模型的计算效率和性能。...算子前移是一种常见的神经网络模型优化技术，它可以有效地减少计算量，提高模型的运行效率。然而，算子前移也需要考虑到模型的计算顺序和数据依赖性，不能随意地将计算过程提前。
常量折叠常量折叠（Constant folding）是编译器优化技术之一，通过对编译时常量或常量表达式进行计算来简化代码。...在离线计算中，我们实际上可以预先计算出这两个常量的结果，然后把这个结果作为一个新的常量输入给 Op2。这种预先计算并替换常量的策略即为常量折叠。...算子融合算子融合（Operator Fusion）是深度学习中一种常见的优化技术，主要用于减少 GPU 内存访问，从而提高模型的执行效率。...算子替换算子替换（Operator Substitution）是一种神经网络模型优化技术，主要用于改善模型的计算效率和性能。...算子前移是一种常见的神经网络模型优化技术，它可以有效地减少计算量，提高模型的运行效率。然而，算子前移也需要考虑到模型的计算顺序和数据依赖性，不能随意地将计算过程提前。
海量数据处理常用技术概述 如今互联网产生的数据量已经达到PB级别，如何在数据量不断增大的情况下，依然保证快速的检索或者更新数据，是我们面临的问题。...所谓海量数据处理，是指基于海量数据的存储、处理和操作等。因为数据量太大无法在短时间迅速解决，或者不能一次性读入内存中。...在解决海量数据的问题的时候，我们需要什么样的策略和技术，是每一个人都会关心的问题。...今天我们就梳理一下在解决大数据问题 的时候需要使用的技术，但是注意这里只是从技术角度进行分析，只是一种思想并不代表业界的技术策略。...浅谈技术细节 MapReduce模式下我们需要关注的问题如下(参考论文)： 数据和代码如何存储?
离线存储可以将站点的一些文件存储在本地，它是浏览器自己的一种机制，将需要的文件缓存下来在没有网络的时候可以访问到缓存的对应的站点页面，包括html，js，css，img等等文件在有网络的时候，浏览器也会优先使用已离线存储的文件...HTML5的离线存储是基于一个新建的.appcache文件的缓存机制(不是存储技术)，通过这个文件上的解析清单离线存储资源；把需要离线存储在本地的文件列在一个manifest配置文件中。...Manifest 的特点 离线浏览：即当网络断开时，可以继续访问你的页面。 访问速度快：将文件缓存到本地，不需每次都从网络上请求。...html5中引入了js操作离线缓存的方法，可以通过js代码手动更新本地缓存。
每种各对应一些常用的技术。 序列化和反序列化 序列化是将对象的信息转换为可传输或可存储形式的过程。反序列化就是反过来让这些可传输的、可存储的信息变回对象。...而这两项就是搜索技术的核心。大数据是建立在搜索技术基础上的。AI又是建立在大数据基础上的。可见查找和排序的核心地位。看似高深的技术也是从最底层开始。苦练基本功。
鸿蒙H5离线包技术分享 在开发过程中,我们常常使用H5离线包技术,实现H5本地化,解决无网情况下,H5无法加载的问题; 核心问题就是三个:下载,解压,加载.下面的分享就围绕这三个问题要解答 下面的所有代码是基于鸿蒙...下载离线包 要有下载进度回调 支持重复下载 具体实现如下 download( resourceUrl: string | undefined, targetZipPath: string...解压离线包 要有解压进度回调 官方提供了zip解压组件zlib,但是不支持解压进度的回调,因此选用了minizip 解压完成后自动删除压缩包 具体实现如下 unzipToDirectory( zipPath
本文为 车300 合伙人兼技术总监章水鑫在 4 月 14 日 CODING 技术小馆·南京站的演讲内容整理。...今天给大家分享的是车300在数据处理技术上的一些实践，一个是我们车300的数据类型，另一个是车300数据处理的架构。...再来讲讲数据处理中的规模与挑战，我们车300二手车估价的模型，可能跟其他的模型不是特别一样。...我的分享本身在技术的高度难度上面可能并不是非常突出，重要的还是通过现有的技术把一些在行业中所呈现出来的难点给解决掉，我觉得这就是最大的一个成就了。以上就是我本次分享的内容，谢谢。...2018 年 4 月 29 日， CODING 技术小馆将在深圳南山区举办。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的”大数据”不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。...大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。...大数据处理 周涛博士表示：大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。 ...大数据处理的流程 具体的大数据处理方法确实有很多，但是根据笔者长时间的实践，总结了一个普遍适用的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。...整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。(Via:中国大数据)
数据中心为所有应用提供服务，某些数据处理任务可能被多个应用所共用，从资源节约的角度来看这当然是合理的，但表（存储）和计算逻辑（代码）共用会造成应用与应用间紧耦合，这既不利于应用扩展（修改可能会影响其他应用...但采用何种方式来实现应用端数据处理任务呢？可以想到的是在原有架构基础上再增加一个前置计算层来分担部分计算。...那么具备采用什么技术来建设呢？采用建设数据中心的大数据技术显然不行，这些技术过于依赖集群，对于体量相对较小的前置计算来说过于沉重，一套下来极可能不如扩容数据中心来得直接。...综合来看，应用端计算需要的是一种不依赖于数据库的、可被集成嵌入的、具备较强开放性能直接处理多源数据、能够解决数据范围问题、简单方便的轻量级大数据处理技术，但现在这些技术都存在这样那样的问题。...更多内容请参考： 可路由计算引擎实现前置数据库敏捷性前面我们提到，当前技术的重不仅体现在技术架构上，还包括 SQL 语法体系的重。
2月6日，北京金融科技产业联盟正式发布了《海量数据处理技术金融应用研究报告》（以下简称《报告》）全文。...该《报告》是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告，由北京金融科技产业联盟指导，腾讯、兴业银行联合牵头，中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。...但是，当前金融行业的海量数据处理面临数据存储、数据计算、云化计算、融合计算和研发运营等多方面的挑战，阻碍了数据要素潜能的充分释放，金融机构迫切需要了解海量数据处理技术的发展情况和行业实践进展，以促进本机构金融数据业务价值的深入挖掘...图二 《报告》分为发展概况、应用情况、主要挑战、关键技术与建设思路、发展趋势和展望、实践案例等六个章节，针对行业关注的重点问题，对海量数据处理的技术、应用、挑战、建设等多个方面进行系统分析，从行业发展、...应用情况、落地痛点以及关键技术等多个维度展开深入研究，并对人工智能、数据湖仓、数据网格等前沿数据技术应用进行初步分析，探讨金融业未来的数据技术发展趋势。
当然，就像谷歌近年来许多研究一样，这套系统也受到机器学习技术的支持——也就是“长短期记忆（LSTM）递归神经网络（RNN），使用链结式临时分类（CTC）和状态级最小贝叶斯风险（sMBR）技术进行训练”。...他们使用多种技术，将声学模型压缩为原版的十分之一大小。 研究人员表示，如果提出“发送电子邮件给Darnica Cumberland：我们可以改天吗？”...这样的命令，离线内嵌式语音识别系统就可以即刻转录并于之后在后台执行。但准确的转录需要结合个人信息才能实现，例如联系人的姓名。研究人员表示，在模型中集成设备联系人列表即可解决这一问题。
前言 上一篇说了实时数仓并写了一个简单的例子，这些主要来说离线数仓，数据到达kafka后，走了实时和离线两条路，离线条路线的主要流程是采集kafka的数据HDFS中，然后使用Hive进行数仓的建设，因为我们数据来源可能是第三方...API，IOT还有其他一些渠道，还有直接从数据库同步过来，那么数据库的数据我们离线这边可能直接使用DataX这种工具同步到HDFS了，就不经过Kafka了，而其他的数据才经过kafka,然后再使用采集程序将数据采集到
在之前，我们曾经为大家介绍过如何利用 ChunJun 实现数据实时同步（点击看正文），本篇将为大家介绍姊妹篇，如何利⽤ ChunJun 实现数据的离线同步。...ChunJun 离线同步案例 离线同步是 ChunJun 的⼀个重要特性，下⾯以最通⽤的 mysql -> hive 的同步任务来介绍离线同步。...（MSCK 是 Hive 中的⼀个命令，⽤于检查表中的分区，并将其添加到 Hive 元数据中） MSCK REPAIR TABLE my_table; ChunJun 离线同步原理解析 HDFS 文件同步原理...prometheus 不⽀持字符串类型，因此只⽀持数据类型和时间类型，时间类型会转换成时间戳后上传 · 增量键的值可以重复，但必须递增 · 由于使⽤ '>' 的缘故，要求字段必须递增 断点续传 断点续传是为了在离线同步的时候
在Python爬虫中，数据处理起着至关重要的作用，但也面临着诸多挑战。为了提高数据处理效率，引入Pandas库成为一种行之有效的方法。...本文将详细介绍Pandas数据处理技术，探讨其在优化Python爬虫效率中的作用。第一部分：Pandas库介绍什么是Pandas库？...Pandas与其他数据处理库的比较相比于其他数据处理库，如NumPy、Matplotlib等，Pandas在数据操作和数据分析方面更为方便、高效。...第二部分：Pandas数据处理技术详解常用数据结构：Series和DataFrameSeries和DataFrame是Pandas的两种主要数据结构，分别对应一维数据和二维数据。...：合理使用Pandas提供的数据处理方法和函数，可以简化数据处理流程，提高效率。
科技日新月异的今天，透过技术革新，可收集与处理各种庞大信息。身处瞬息万变事业环境中的企业而言，如何活用企业内外充斥的『大数据』，成为提升企业竞争力不可或缺的要素。...各种感测仪器收集到的信息，透过大数据处理平台，从数据的收集、加工、储存、分析到应用，已经在金融与通讯领域具备建构大量数据处理系统的豊富经验。...大数据活用实例 有监於信息爆炸的现今，NEC率先建构高速大数据处理系统、感测仪器收集的数据?媒体数据的分析系统。以活用大数据，创造崭新的价值为例，在此为您介绍大数据之运用实例。...高速大数据处理（金融） ? 将股票或汇兑等即时变动中的大数据，透过高速处理的方式，提供使用者高速发布大量金融信息的服务。
边缘计算简介 边缘计算是分布式信息技术架构的一种实践，其中客户端的数据在网络边缘处理，尽可能接近原始来源。...边缘计算技术正在发展，因为它为企业提供了优势。它有助于以最快的方式获得准确的信息。...增加边缘计算技术的应用 IDC进行了一项由LumenTechnologies和英特尔公司赞助的基于边缘计算的调查。...根据调查，三分之二的全球IT领导者正在利用边缘计算技术，其中数据处理发生在更接近数字交互边缘的地方。调查还预测，到2023年，超过50%的新IT企业将实施边缘计算。...边缘计算的重要性 现代技术产生了大量数据，为组织提供了巨大的竞争优势，组织可以有效且高效地从各种来源获取、确定和分析数据，然后对这些见解做出反应。
有时我们在导入导出数据时，需要对数据进行处理，来满足业务上的数据需求，此时需要使用控制文件配合导数工具来满足业务上不同数据的需求。
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