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Flink去重第一弹:MapState去重

去重计算应该是数据分析业务里面常见的指标计算，例如网站一天的访问用户数、广告的点击用户数等等，离线计算是一个全量、一次性计算的过程通常可以通过distinct的方式得到去重结果，而实时计算是一种增量、...此篇介绍如何通过编码方式实现精确去重，以一个实际场景为例：计算每个广告每小时的点击用户数，广告点击日志包含：广告位ID、用户设备ID(idfa/imei/cookie)、点击时间。...实现步骤分析： 为了当天的数据可重现，这里选择事件时间也就是广告点击时间作为每小时的窗口期划分 数据分组使用广告位ID+点击事件所属的小时 选择processFunction来实现，一个状态用来保存数据...+ Time.hours(1).toMilliseconds AdKey(x.id,endTime) }) 指定时间时间属性，这里设置允许1min的延时，可根据实际情况调整...，默认为0，正常窗口划分都是整点方式，例如从0开始划分，这个offset就是相对于0的偏移量，第三个参数表示窗口大小，得到的结果是数据时间所属窗口的开始时间，这里加上了窗口大小，使用结束时间与广告位ID

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Kafka 3.0 重磅发布，有哪些值得关注的特性？

例如： 已弃用对 Java 8 和 Scala 2.12 的支持，对它们的支持将在 4.0 版本中彻底移除，以让开发者有时间进行调整。...这将使用户有时间在下一个主要版本（4.0）之前进行调整，届时 Java 8 支持将被取消。...要重新启动整个连接器，用户必须单独调用以重新启动连接器实例和任务实例。 在 3.0 中，KIP-745 使用户能够通过一次调用重新启动所有或仅失败的连接器 Connector 和 Task 实例。...⑫KIP-633：弃用 Streams 中宽限期的 24 小时默认值 在 Kafka Streams 中，允许窗口操作根据称为宽限期的配置属性处理窗口外的记录。...以前，这个配置是可选的，很容易错过，导致默认为 24 小时。这是 Suppression 运营商用户经常感到困惑的原因，因为它会缓冲记录直到宽限期结束，因此会增加 24 小时的延迟。

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    Kafka 3.0重磅发布，都更新了些啥？

    例如： 已弃用对 Java 8 和 Scala 2.12 的支持，对它们的支持将在 4.0 版本中彻底移除，以让开发者有时间进行调整。...这将使用户有时间在下一个主要版本（4.0）之前进行调整，届时 Java 8 支持将被取消。...要重新启动整个连接器，用户必须单独调用以重新启动连接器实例和任务实例。 在 3.0 中，KIP-745 使用户能够通过一次调用重新启动所有或仅失败的连接器 Connector 和 Task 实例。...KIP-633：弃用 Streams 中宽限期的 24 小时默认值 在 Kafka Streams 中，允许窗口操作根据称为宽限期的配置属性处理窗口外的记录。...以前，这个配置是可选的，很容易错过，导致默认为 24 小时。这是 Suppression 运营商用户经常感到困惑的原因，因为它会缓冲记录直到宽限期结束，因此会增加 24 小时的延迟。

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    Kafka 3.0重磅发布，弃用 Java 8 的支持！

    例如： 已弃用对 Java 8 和 Scala 2.12 的支持，对它们的支持将在 4.0 版本中彻底移除，以让开发者有时间进行调整。...这将使用户有时间在下一个主要版本（4.0）之前进行调整，届时 Java 8 支持将被取消。...要重新启动整个连接器，用户必须单独调用以重新启动连接器实例和任务实例。 在 3.0 中，KIP-745 使用户能够通过一次调用重新启动所有或仅失败的连接器 Connector 和 Task 实例。...⑫KIP-633：弃用 Streams 中宽限期的 24 小时默认值 在 Kafka Streams 中，允许窗口操作根据称为宽限期的配置属性处理窗口外的记录。...以前，这个配置是可选的，很容易错过，导致默认为 24 小时。这是 Suppression 运营商用户经常感到困惑的原因，因为它会缓冲记录直到宽限期结束，因此会增加 24 小时的延迟。

    2.3K10

    Kafka 3.0发布，这几个新特性非常值得关注！

    例如： 已弃用对 Java 8 和 Scala 2.12 的支持，对它们的支持将在 4.0 版本中彻底移除，以让开发者有时间进行调整。...这将使用户有时间在下一个主要版本（4.0）之前进行调整，届时 Java 8 支持将被取消。...要重新启动整个连接器，用户必须单独调用以重新启动连接器实例和任务实例。 在 3.0 中，KIP-745 使用户能够通过一次调用重新启动所有或仅失败的连接器 Connector 和 Task 实例。...⑫KIP-633：弃用 Streams 中宽限期的 24 小时默认值 在 Kafka Streams 中，允许窗口操作根据称为宽限期的配置属性处理窗口外的记录。...以前，这个配置是可选的，很容易错过，导致默认为 24 小时。这是 Suppression 运营商用户经常感到困惑的原因，因为它会缓冲记录直到宽限期结束，因此会增加 24 小时的延迟。

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十一·一）

    必须注意，大值可能会对不包括这些值的窗口产生影响。使用Kahan 求和算法来计算滚动求和以尽可能保持准确性。 自 1.3.0 版本起新增。...一些窗口操作在构造窗口对象后还支持online方法，该方法返回一个新对象，支持传入新的DataFrame或Series对象，以使用新值继续窗口计算（即在线计算）。...通用滚动窗口支持将窗口指定为固定数量的观测值或基于偏移量的可变数量的观测值。...必须注意，大值可能会影响不包括这些值的窗口。使用Kahan 求和算法来计算滚动求和以尽可能保持准确性。 版本 1.3.0 中的新功能。...通用滚动窗口支持将窗口指定为固定数量的观测值或基于偏移量的可变数量的观测值。

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    Apache Kafka - 流式处理

    在流式系统中,如果生产者出现网络问题导致离线几个小时,然后大量数据涌入,这会给系统带来很大困难。因为大部分数据的事件时间已经超出我们设定的窗口范围,无法进行正常的聚合计算。...为了解决这个问题,流式系统提供了几种机制: 丢弃超出窗口的数据:简单但会导致数据损失 调整窗口:扩大窗口以包含更多数据,但窗口范围变大会影响计算精度 重发数据:生产者将离线期间的数据重新发送,系统会进行补充计算以产生正确的结果...移动间隔等于窗口大小为“滚动窗口”,随每记录移动为“滑动窗口”。 窗口可更新时间:计算00:00-00:05平均值,1小时后00:02事件,是否更新00:00-00:05窗口结果?...规定时间窗口重排乱序事件:如3小时内事件重排,3周外事件丢弃。 重排时间窗口内乱序事件的能力:流处理与批处理不同,无“重新运行昨日作业”概念,须同时处理乱序与新事件。...第一种模式实现: 新版本应用作为新消费者群组 从输入主题第一个偏移量开始读取事件,获得自己输入流事件副本 检查结果流,新版本应用赶上进度,切换客户端应用新结果流 第二种模式挑战: 重置应用到输入流起点重新处理

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    CKafka 跨洋数据同步性能优化

    消费者提交偏移量失败：如果消费者提交偏移量失败，就会导致消息重复消费或者消息丢失，从而在 Broker 中积累大量未消费的消息。...可以通过优化消费者的偏移量提交逻辑，或者使用 Kafka 的事务机制来保证偏移量的原子性和一致性。...TCP的拥塞算法为bbr: sysctl -w net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr 整体内核参数的值我们都调大了（尽管我们认为系统内核默认值也不小），同时我们还调整了...TCP 窗口大小 = (接收端窗口大小) * (2 ^ TCP Window Scale 选项的值) 需要注意的是，TCP Window Scale 机制需要在 TCP 三次握手连接建立时进行协商，以确定...但是因为客户端没有发送 Timestamp 选项传过来，造成了服务端把窗口放大因子清除，最终造成连接的发送窗口最大64KB，在大延迟的场景下影响了传输性能。

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    Caché 变量大全 $ZTIMEZONE 变量

    大纲 $ZTIMEZONE $ZTZ 描述 $ZTIMEZONE可以通过两种方式使用： 返回计算机的本地时区偏移量。 为当前进程设置本地时区偏移量。...（时区必须以分钟为单位，因为并非所有时区都以小时为单位。）默认情况下，$ZTIMEZONE初始化为计算机操作系统设置的时区。 注意：$ZTIMEZONE将本地时间调整为固定的偏移量。...对于使用$ZTIMEZONE的函数和程序，经过的本地时间始终是连续的，但是时间值可能需要季节性调整以与本地时钟时间相对应。...$NOW（）精确地反映了$ZTIMEZONE设置，其值未针对本地时变进行调整。 影响$HOROLOG当地时间值。...注意，这种变化不一定是时区偏移量。在上述情况下，时区位于格林威治（-5：00）西部5小时，但是本地时区（夏令时）将时区时间偏移一小时到-04：00。

    1.1K20

    深度学习在人脸检测中的应用 | CSDN 博文精选

    但是往往通常给定最小人脸 a=40、或者 a=80，以这么大的输入训练 CNN 进行人脸检测不太现实，速度会很慢，并且下一次需求最小人脸 a=30*30 又要去重新训练，通常还会是 12×12 的输入，...给定一幅图像，12-net 密集扫描整幅图片，拒绝 90% 以上的窗口。剩余的窗口输入到 12-calibration-net 中调整大小和位置，以接近真实目标。...该网络用于窗口校正，使用三个偏移变量： Xn:水平平移量，Yn:垂直平移量，Sn:宽高比缩放。 候选框口(x,y,w,h)中，(x,y)表示左上点坐标，(w,h)表示宽和高。...我们要将窗口的控制坐标调整为： ? 这项工作中，我们有种模式。偏移向量三个参数包括以下值： ? 同时对偏移向量三个参数进行校正。 ? 训练样本应该如何准备？ 人脸样本； 非人脸样本。...刘鹏，稿定科技计算机视觉工程师，《深度学习 500 问》作译者。 陈方杰，上海大学硕士，《深度学习 500 问》作译者。

    1.2K00

    目标检测（Object Detection）

    计算机视觉中关于图像识别有四大类任务： （1）分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。...对每个不同窗口大小的滑窗都进行检测后，会得到不同窗口检测到的物体标记，这些窗口大小会存在重复较高的部分，最后采用非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)的方法进行筛选。...滑窗法简单易于理解，但是不同窗口大小进行图像全局搜索导致效率低下，而且设计窗口大小时候还需要考虑物体的长宽比。所以，对于实时性要求较高的分类器，不推荐使用滑窗法。...重新训练全连接层。使用需要检测的目标重新训练（re-train）最后全连接层（connected layer）。 提取 proposals并计算CNN 特征。...，最终得到每个类别中回归修正后的得分最高的窗口 ③ 改进 和RCNN相比，训练时间从84小时减少为9.5小时，测试时间从47秒减少为0.32秒。

    6.3K11

    Qt示例-AnalogClock-自定义窗体-使用QPainter的转换和缩放特性简化绘图

    (QEvent* event) override; 在窗口改变大小的时候，也需要将绘制的图形重新按照新的窗体大小进行渲染，以保持随窗体变化。...每当窗口在窗口系统中调整大小时，都会调用resize事件， 可以直接通过窗口系统确认setGeometry()或resize()请求，也可以通过用户手动调整窗口大小来间接调用该事件。...void resizeEvent(QResizeEvent* event) override; 窗口还有一种需要渲染的事件，一种简单的情况就是被其他窗体遮挡后，又重新被启用或者是显示、激活等操作。...如果将窗口移出屏幕，使其完全被另一个窗口遮挡，或被最小化，或类似的动作，则可能调用此函数， isexpose()的值可能变为false。...Qt4CompatiblePainting = 0x20 兼容性提示，告诉引擎使用与Qt 4中相同的基于X11的填充规则，在Qt 4中，抗锯齿呈现被偏移了不到半个像素。

    2.2K10

    面试官：Kafka 百万消息积压如何处理？

    它一般由于代码bug（比如消费逻辑处理有误）、或者生产者的生产速度大于消费者的消费速度（如大促、抢购等活动期间导致消息数量激增，或者消费者处理速度极慢），就可能导致生产环境出现百万、甚至千万的消息积压。...图片 可以使用多线程处理，可以减少每条消息的处理时间（比如减少不必要的计算），从而提高消息处理速度。 假设消费者有两台机器，消费者代码优化前是，1秒处理100条消息。...一个小时，可以处理消息：2* 500 * 3600 = 3600 000 可以发现，如果累积了3百多万消息的话，处理完也要一个小时。...这时候，消费者的代码，我们可以做一些调整，就是不再处理其他业务操作。...等快速消费完积压数据之后，得恢复原先部署的架构，下掉临时消费者，重新用原先的 consumer 机器来消费消息。

    1.1K10

    深度学习500问——Chapter08：目标检测（8）

    但是往往通常给定最小人脸a=40或者a=80，以这么大的输入训练CNN进行人脸检测不太现实，速度会很慢，并且下一次需求最小人脸a=30*30又要去重新训练，通常还会是12x12的输入，为满足最小人脸框a...因为模型输出有概率值，一般会优先选择概率小的框删除。...12-net密集扫描整幅图片，拒绝90%以上的窗口。剩余的窗口输入到12-calibration-net中调整大小和位置，以接近真实目标。接着输入到NMS中，消除高度重叠窗口。下面网络与上面类似。...2. cascade cnn人脸校验模块原理是什么 该网络用于窗口校正，使用三个偏移变量：Xn：水平平移变量，Yn：垂直平移量，Sn：宽高比缩放。...我们要将窗口的控制坐标调整为： 这项工作中，我们有 种模式。偏移： 同时对偏移量三个参数进行校正。 3. 训练样本应该如何准备 人脸样本 非人脸样本 4.

    7400

    Echarts数据可视化全解注释

    // 'time' 时间轴，适用于连续的时序数据，与数值轴相比时间轴带有时间的格式化，在刻度计算上也有所不同，例如会根据跨度的范围来决定使用月，星期，日还是小时范围的刻度。'log' 对数轴。...// 'time' 时间轴，适用于连续的时序数据，与数值轴相比时间轴带有时间的格式化，在刻度计算上也有所不同，例如会根据跨度的范围来决定使用月，星期，日还是小时范围的刻度。'log' 对数轴。...// 'time' 时间轴，适用于连续的时序数据，与数值轴相比时间轴带有时间的格式化，在刻度计算上也有所不同，例如会根据跨度的范围来决定使用月，星期，日还是小时范围的刻度。'log' 对数轴。...// 'time' 时间轴，适用于连续的时序数据，与数值轴相比时间轴带有时间的格式化，在刻度计算上也有所不同，例如会根据跨度的范围来决定使用月，星期，日还是小时范围的刻度。'log' 对数轴。...// 'time' 时间轴，适用于连续的时序数据，与数值轴相比时间轴带有时间的格式化，在刻度计算上也有所不同，例如会根据跨度的范围来决定使用月，星期，日还是小时范围的刻度。'log' 对数轴。

    11.1K40

    论文 | 你知道吗？VR或AR的精度和分辨率可以进一步提升！

    我们可以计算每一个窗口的FFT，并选择与感兴趣的频率箱相对应的5个主要分量和5个扭转分量。...偶尔，我们会重新安排额外的改变，这一改变是慢慢积累起来的。有了这种技术，当通过线圈的磁通量由于关注焦点改变而发生逆转时，调整后的转移只发生在180个增量中。...我们能通过调整后的阶段和已知关注焦点的阶段比较重新建立有符号的值。...为在解决方案之间进行选择，我们会计算每一个候选方案巩膜线圈测试的预期值，并选择与测试结果最接近的解决方法。 这种初始的评估不会考虑正确的模式或是随着旋转发生的眼睛移动。...为使凝视评估更加精准，我们会在新的眼球位置进行磁场方向更新，也会根据正确的模式调整巩膜线圈评估结果，进而重新计算凝视的方向。接下来的凝视评估会更加精准，能让我们更好地评估正确的条件和巩膜线圈位置。

    1.1K100

    CSS 布局的本质是什么

    也就是说，盒内部的布局计算规则根据 display 来确定，还可以用 position 做一些调整。...窗口可以调整大小，而这个上中下嵌套左中右的结构是不变的。 这种布局如何实现呢？ css 的布局就是 display 配合 position 来确定每一块内容的位置。...但是，绝对定位是要指定具体的 top、bottom、left、right 值，是静态的，而窗口大小改变的时候需要动态的设置具体的值。...这时候就需要监听窗口的 resize 事件来重新布局，分别计算不同块的位置。 而且 vscode 每一块的大小是也是可以拖动改变大小的，也要在拖动的时候重新计算 left、top 的值。...vscode 是上中下嵌套左中右的结构，窗口改变或者拖动都可以调整每块大小，所以使用嵌套的 absolute 的方式来做整体的布局。

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    CVPR2024 | DCNv4来袭，更快收敛、更高速度、更高性能！

    DCNv3可视作卷积与注意力的组合，它一方面以滑动窗口形式对输入进行处理，遵循卷积的计算流程，另一方面采样偏移与空域聚合权值又与输入相关，达成了类似注意力的动态属性。...加速DCN 理论上，DCN应当具有比其他大窗口稠密算子(如 7 \times 7 深度卷积、稠密注意力)更快的处理速度，但事实并非如此，见前述Fig1a。...假设输入与输出尺寸均为 (H,W,C) ，DCNv3计算量为 36HWC FLOPs(注： 3\times 3 窗口，因子4用于补偿双线性插值)，MAC为 2HWC + 27HWG （ G=C/16...DCN模块微观改造 在引入上述优化后，在DCNv3模块还有以下两点可以进一步优化： 移除softmax后，调制因子变成了动态聚合权值，那么用于计算偏移与动态权值的线性层就可以合成一个，这可以进一步减少网络碎片化...，进而消除额外负载，提升运行效率； 在原始DCNv3模块中，复杂子网络( 3\times 3 深度卷积+LN+GELU+线性层)用于计算偏移与动态权值。

    1.5K11

    腾讯一面：32 位 4GB 系统，访问 2GB 数据，虚拟内存会发生什么？

    如果要访问段 3 中偏移量 500 的虚拟地址，我们可以计算出物理地址为，段 3 基地址 7000 + 偏移量 500 = 7500。...： 拥塞发送 —— 超时重传 接着，就重新开始慢启动，慢启动是会突然减少数据流的。...较高的带宽和较低的延迟通常可以支持较大的窗口大小，从而实现更高的数据传输速率。 拥塞控制：TCP的拥塞控制机制会根据网络拥塞程度调整窗口大小。...如果缓冲区较小，可能导致数据包丢失或延迟增加，从而限制了窗口大小。 操作系统和应用程序：操作系统和应用程序也可以对TCP窗口大小进行配置和调整。...通过调整操作系统的参数或应用程序的设置，可以影响TCP窗口大小的默认值和动态调整的行为。

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