ObjectARX中反应器的使用 反应器机制是观察者模式（设计模式）的一种实现，在该机制下，有事件通知者和事件接收者，负责接收事件的称为反应器 反应器列表：在反应器可以从通知者处接收消息之前，必须显式地将反应器添加到通知者的反应器列表中...文档管理反应器：AcApDocManagerReactor 根据反应器的基本性质，反应器被分为临时反应器和永久反应器。...临时反应器本身不是数据库对象，由开发者负责临时反应器的注册和卸载，用来监控数据库事件、用户操作以及其他的程序运行时的系统事件。...永久反应器是一个数据库的对象，由开发者创建并由AutoCAD负责删除，永久反应器可以接收及发送消息，可以被保存到DWG和DXF文件中，当图纸被加载的时候会重建永久反应器。用来实现对象之间的关联反应。...在subErase()函数里添加要联动删除的实体，一般以持久反应器实现联动。 删除实体触发Erase命令的subErase()函数 //zhaoanan subErase命令
如果一个变量有多种类型，读取该变量时，往往需要进行“类型缩小”（type narrowing），区分该值到底属于哪一种类型，然后再进一步处理。...解决方法就是对参数id做一下类型缩小，确定它的类型以后再进行处理。...“类型缩小”是 TypeScript 处理联合类型的标准方法，凡是遇到可能为多种类型的场合，都需要先缩小类型，再进行处理。...实际上，联合类型本身可以看成是一种“类型放大”（type widening），处理时就需要“类型缩小”（type narrowing）。 下面是“类型缩小”的另一个例子。..."http": return 80; case "https": return 443; } } 上面示例中，函数体内部对参数变量scheme进行类型缩小，根据不同的值类型
通过代码的时候得知它的返回值很有可能是null! 但我们通过的接口是分辨不出来的!这个是个非常危险的事情。尤其对于调用者来说！...那么通过阅读接口getOptional()，我们可以很快的了解返回值的意图，这个其实是我们想看到的，它去除了二义性。...(id));} 深入入参 通过上述的所有接口的描述，你能确定入参id一定是必传的吗？...*/ Optional getOptional(@NonNull Integer id); } 小结 通过 空集合返回值,Optional,jsr 303，jsr 305这几种方式，可以让我们的代码可读性更强...小结 可以这样总结Optional的使用： 当使用值为空的情况，并非源于错误时，可以使用Optional!Optional不要用于集合操作!
现在正是这样的工具蓬勃发展的绝佳机会：流处理在数据处理中变得越来越流行，Apache Flink引入了许多重要的创新。 在本文中，我将演示如何使用Apache Flink编写流处理算法。...我已经写了一篇介绍性的博客文章，介绍如何使用Apache Flink 进行批处理，我建议您先阅读它。 如果您已经知道如何在Apache Flink中使用批处理，那么流处理对您来说没有太多惊喜。...Flink有两种流类型： 键控流：使用此流类型，Flink将通过键（例如，进行编辑的用户的名称）将单个流划分为多个独立的流。当我们在键控流中处理窗口时，我们定义的函数只能访问具有相同键的项目。...但使用多个独立的流时Flink可以进行并行工作。 非键控流：在这种情况下，流中的所有元素将被一起处理，我们的用户自定义函数将访问流中所有元素。...但这种方法不利于推广，因为非键控流不可并行化。为了高效地使用Flink集群的资源，我们需要通过用户名键入我们的流，这将创建多个逻辑流，每个用户一个。
参考链接 RTSP视频流处理方法 这里使用Gstreamer + OpenCV来处理RTSP视频流，因此对Gstreamer进行调查。 1....Filters：负责媒体流的处理，converters，mixers，effects等。 Sinks：负责媒体流输出到指定设备或目的地，alsa，xvideo，tcp/udp等。 2....两个element必须通过pad才能连接起来，pad拥有当前element能处理数据类型的能力（capabilities），会在连接时通过比较src pad和sink pad中所支持的能力，来选择最恰当的数据类型用于传输...如果没有bin，我们需要依次操作我们所使用的element。通过bin降低了应用的复杂度。 Pipeline继承自bin，为程序提供一个bus用于传输消息，并且对所有子element进行同步。...当将pipeline的状态设置为PLAYING时，pipeline会在一个/多个新的线程中通过element处理数据。
本篇为通过流式数据集成实现数据价值的第5篇——流处理 流处理的目标是将数据立即转换为目标技术所需的形式。...在某些情况下，使用流集成无需任何流内处理即可将数据从源直接移动到目标。...通过选择SQL作为处理数据的语言，您可以让真正了解数据的人直接使用它，而无需中介 。 SQL也非常丰富。使用WHERE子句定义过滤、定义列转换以及使用case语句执行条件操作都很容易。...这样，就可以将以不同速度运行的流连接在一起，并在任何一个流上接收到数据时产生输出。 通过决定保留最后几个值而不是仅保留最后一个值，可以做得更好。这允许对可能的值进行计算。...也许不是简单地使用最后一个值，而是使用最后三个值的平均值，或者更复杂的回归机制可以基于最后一个10个值来计算该值。 总而言之，窗口不仅可用于以相同的速率将流连接在一起。
它通过将待填充的数据集中的每个缺失值视为一个待估计的参数，然后使用其他观察到的变量进行预测。对于每个缺失值，通过从生成的多个填充数据集中随机选择一个值来进行填充。...对于大数据集: 缺失值使用填充技术 缺失值> 10%则需要测试相关性并决定该特征是否值得用于建模后逐行删除缺失记录 删除是处理缺失数据的主要方法，但是这种方法有很大的弊端，会导致信息丢失。...看到他的英文我们就知道，他又2个主要的工作步骤： 多重插补（Multiple Imputation）：MICE通过多次生成填充数据集来处理缺失数据。...它将待填充的缺失值视为需要估计的参数，然后使用其他已知的变量作为预测变量，通过建立一系列的预测方程来进行填充。每个变量的填充都依赖于其他变量的估计值，形成一个链式的填充过程。...能够灵活地处理不同类型的变量和不同分布的数据。 注意事项： 对于不适用于预测的变量，需要进行预处理或者使用专门的方法进行填充。
介绍 流处理是通过在数据运动时对数据应用逻辑来创造商业价值。很多时候，这涉及组合数据源以丰富数据流。Flink SQL 执行此操作并将您应用于数据的任何函数的结果定向到接收器中。...业务用例，例如欺诈检测、广告印象跟踪、医疗保健数据丰富、增加财务支出信息、GPS 设备数据丰富或个性化客户通信，都是使用Hive表来丰富数据流的很好的例子。...Hive 表的属性“lookup.join.cache.ttl”（此值的默认值为一小时）配置缓存查找表的 TTL（生存时间），就像 Beeline 中的这样或Hue： 优点： 不需要定义 DDL，一个简单的...使用 Hive 表作为接收器 将 Flink 作业的输出保存到 Hive 表中，可以让我们存储处理过的数据以满足各种需求。为此，可以使用INSERT INTO语句并将查询结果写入指定的 Hive 表。...结论 我们已经介绍了如何使用 SSB 通过 Hive 表丰富 Flink 中的数据流，以及如何使用 Hive 表作为 Flink 结果的接收器。这在涉及使用查找数据丰富数据流的许多业务用例中非常有用。
项目需求： 通过指定excel文件，文件格式如下： ? ...要求下载第四列URL中的图片，图片保存名称为，url中的名称，每个公司需要单独建立一个独立的文件夹，公司下面会有不同类型的图片，不同类型的图片也需要不同的文件夹保存，最终将图片保存到指定公司，指定的类型下面... 实现代码如下： """ 从excel获取url，下载指定图片保存到指定目录 """ #xlrd模块需要手工安装，此为处理excel模块 import xlrd import os import... table.nrows #获取行数 for i in range(1410,1425): """ 可通过...+ rows[3] p_w_picpathname = rows[0] + "\\" + rows[2] + "\\" + url.split("/")[-1] #指定图片保存的位置与名称
在《使用numpy处理图片——灰阶影像》一文中，我们将彩色图片转换成灰阶图片。本文将在这个基础上将灰阶图片转换成二值图像。 二值图像就是只有黑白两种颜色的图像。...载入图像 import numpy as np import PIL.Image as Image img = Image.open('lena.png') data = np.array(img) 灰阶处理...luminosityGrey = np.dot(data[...,:3], [0.2989, 0.5870, 0.1140]).astype(np.uint8) 二值处理 我们将灰阶处理后的数组打平成一维数组...sorted=np.sort(luminosityGrey.reshape(-1)) 找到位于中位的数值 mid = sorted[sorted.shape[0] // 2] 然后以此为判断标准，大于它的显示白色...，小于它的显示黑色。
经过二十多年的研究和开发，事件流处理（ESP）软件平台已不再局限于在小生境应用或实验中使用。它们已经成为许多业务环境中实时分析的基本工具。 ?...大多数物联网应用程序处理传感器数据，传感器数据作为实时事件流生成。我们看到的所有物联网平台套件都包括一个ESP平台作为产品的一部分。...这就产生了层次结构，其中初始流处理是在边缘上完成的，然后处理和抽象事件的子集被转发到云或数据中心，在云或数据中心中完成另一层流处理。...ML库（如评分服务）可以嵌入到事件处理流中。早期的ESP平台通常仅限于用户定义的功能（例如，用Java或供应商专有的事件处理语言编写），而不支持现成的分析。...开源有两种截然不同的风格： 免费的、开源的流处理框架 主要来自GitHub/Apache，使开发人员能够在不支付许可费的情况下构建和运行应用程序。
连续值和缺省值的处理 ---- 决策树模型 决策树基于“树”结构进行决策 每个“内部结点”对应于某个属性上的“测试” 每个分支对应于该测试的一种可能结果(即该属 性的某个取值) 每个“叶结点”对应于一个...“预测结果” 学习过程: 通过对训练样本的分析来确定“划分属性”(即内部结点所对应的属性) 预测过程: 将测试示例从根结点开始，沿着划分属性所构成的“判定测试序列”下行，直到叶结点 总体流程: “分而治之...(image-43a3a6-1530459814769)] 1.1 连续值处理 如果数据中有连续值，如何处理? [图片上传失败......(image-28aba0-1530459814769)] 1.2 缺省值处理 现实应用中，经常会遇到属性值“缺失”(missing)现象 只使用没有缺失值的样本/属性?...会造成数据的极大浪费 如果使用带缺失值的样例，需解决几个问题: 基本思路: 样本赋权，权重划分 分辨西瓜的例子 仅通过无缺失值的样例来判 断划分属性的优劣 有缺失值的西瓜数据集 [图片上传失败...
之前的博客梳理了基本的字节流和字符流：Java字节流和字符流详解，本文主要讲基于基础的字节字符流做读写增强的缓冲流。...文章目录 概述 字节缓冲流 构造方法 效率测试 字符缓冲流 构造方法 特有方法 文本排序练习 案例分析 案例实现 概述 缓冲流,也叫高效流，是对4个基本的FileXxx 流的增强，所以也是4个流...，是在创建流对象时，会创建一个内置的默认大小的缓冲区数组，通过缓冲区读写，减少系统IO次数，从而提高读写的效率。...，我们通过复制大文件（375MB），测试它的效率。...:"+(end - start)+" 毫秒"); } } 缓冲流使用数组复制时间:666 毫秒 字符缓冲流 构造方法 public BufferedReader(Reader in) ：创建一个
数据挖掘算法本身更致力于避免数据过分适合所建的模型，这一特性使得它难以通过自身的算法去很好地处理不完整数据。...因此，空缺的数据需要通过专门的方法进行推导、填充等，以减少数据挖掘算法与实际应用之间的差距。...如所有的空值都用“unknown”填充。这样将形成另一个有趣的概念，可能导致严重的数据偏离，一般不推荐使用。...这个假设是人为的，但是已经通过验证（Graham和Schafer于1999），非正态联合分布的变量，在这个假定下仍然可以估计到很接近真实值的结果。...譬如，你可以删除包含空值的对象用完整的数据集来进行训练，但预测时你却不能忽略包含空值的对象。另外，C4.5和使用所有可能的值填充方法也有较好的补齐效果，人工填写和特殊值填充则是一般不推荐使用的。
1、R中重复值的处理 unique函数作用：把数据结构中，行相同的数据去除。...2、R中缺失值的处理 缺失值的产生 ①有些信息暂时无法获取 ②有些信息被遗漏或者错误处理了 缺失值的处理方式 ①数据补齐（例如用平均值填充） ②删除对应缺失值（如果数据量少的时候慎用） ③不处理 na.omit...<- na.omit(data) 3、R中空格值的处理 trim函数的作用：用于清除字符型数据前后的空格。...trim函数的语法：trim(x) 注意： 1、trim函数来自raster包，使用前，先使用library(raster)引入该包； 2、如果还没有安装该包，则需先使用install.packages...，在下载包很慢的的时候，可以使用R的官网站点，在中国地区会快很多，以解决此问题。
我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSP) 来实时和大规模地处理这些数据。...在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。 构建实时流分析数据管道需要能够处理流中的数据。...我们在本博客中的示例将使用 Cloudera DataFlow 和 CDP 中的功能来实现以下内容： Cloudera DataFlow 中的 Apache NiFi 将读取通过网络发送的交易流。...对于这个例子，我们可以简单地将 ListenUDP 处理器拖放到 NiFi 画布中，并使用所需的端口对其进行配置。可以参数化处理器的配置以使流可重用。...这避免了资源匮乏，并通过在不再使用时重新分配不必要的资源来节省成本。 具有用户定义的 KPI 的内置监控可以针对每个特定流进行定制，具有不同的粒度（系统、流、处理器、连接等）。
解决这个问题，TCP使用了Zero Window Probe技术，缩写为ZWP，也就是说，发送端在窗口变成0后，会发ZWP的包给接收方，让接收方来ack他的Window尺寸，一般这个值会设置成3次，第次大约...TCP的拥塞处理 – Congestion Handling 上面我们知道了，TCP通过Sliding Window来做流控（Flow Control），但是TCP觉得这还不够，因为Sliding Window...TCP的设计者觉得，一个伟大而牛逼的协议仅仅做到流控并不够，因为流控只是网络模型4层以上的事，TCP的还应该更聪明地知道整个网络上的事。...所以，FACK用来做重传过程中的拥塞流控。...（Vegas 的核心思想是用RTT的值来影响拥塞窗口，而不是通过丢包） 这个算法的论文是《TCP Vegas: End to End Congestion Avoidance on a Global Internet
在日常的开发中，遇到需要处理 Null 值的场景还是蛮常见的。比如，查询某个字段包含 Null 值的记录、在展示的时候将 Null 值转为其它值、聚合包含 Null 值的列等。...今天就和大家聊聊在 MySQL 中处理 Null 值时需要注意的点，本文包含以下内容： 查找 Null 值 将 Null 值转为实际值 在排序中对 Null 值的处理 计算非 Null 值的数量 聚合...同理，查找非 Null 值也不能使用 “” ，而要使用 “is not Null”。这是初学者容易犯的错误。...类似的，在处理字符串类型的字段的时候，我们要找出某个字段没有值的记录。假设该字段叫作 xxx，xxx 允许设置 Null 值。...3 处理排序中的 Null 值 如果是使用默认的升序对包含有 Null 值的列做排序，有 Null 值的记录会排在前面，而使用了降序排序，包含了 Null 值的记录才会排在后面。
使用场景实践 用户购物路径长度跟踪场景描述 我们先描述一下使用Broadcast State的场景： 针对用户在手机App上操作行为的事件，通过跟踪用户操作来实时触发指定的操作。...我们定义为用户购物路径长度，通过这个概念假设可以通过推送优惠折扣权限、或者适时地提醒用户使用App等运营活动，能够提高用户的复购率，这个是我们要达成的目标。...，假设对于购物路径长度很短的，很可能该用户使用App时目的性很强，很快就下单购买，对于这类用户我们暂时先不想对他们做任何运营活动，所以进行流数据处理时需要输入对应的路径长度的配置值，来限制这种情况。...如上图所示，正是我们计划实现流处理流程，对应的核心要点，描述如下： 用户操作行为事件实时写入到Kafka的Topic中，通过input-event-topic参数指定。...配置信息一旦变更，这里面也会实时地获取到由processBroadcastElement()方法处理并更新的配置值。
缺失值的判断 为了针对缺失值进行操作，常常需要先判断是否有缺失值的存在，通过isna和notna两个函数可以快速判断，用法如下 >>> a = pd.Series([1, 2, None, 3]) >>...缺失值的填充 通过fillna方法可以快速的填充缺失值，有两种填充方式, 用法如下 >>> a = pd.Series([1, 2, None, 3]) >>> a 0 1.0 1 2.0 2 NaN...缺失值的删除 通过dropna方法来快速删除NaN值，用法如下 >>> a.dropna() 0 1.0 1 2.0 dtype: float64 # dropna操作数据框时，可以设置axis参数的值...axis=0) A B 0 1.0 1.0 >>> df.dropna(axis=1) Empty DataFrame Columns: [] Index: [0, 1, 2] pandas中的大部分运算函数在处理时...同时，通过简单上述几种简单的缺失值函数，可以方便地对缺失值进行相关操作。
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