导读：在使用数据库的过程中，内存不足常常会引起数据库异常。但是内存不足，又会为数据库带来哪些具体的影响呢？本次，我们将通过某客户现场数据库在某个时段内性能严重下降的案例来展示由于主机内存不足而造成数据库日志写入卡顿的问题分析过程。通过本案例，我们也可以对相关问题的分析方法及解决建议有一些深入的了解。
最近一段时间，经常收到CAT报出来的Long GC告警（配置为大于3秒的为Longgc）。
本章在假设读者已经掌握类建模基本知识的前提下，讲述一些可以帮助建模人员得到更高质量类模型的进阶建模技能。
从数据库提取出来的时间为 String 格式，现在需要转换为 date 并提取出里面的 小时 时间段：
在oracle中，使用in方法查询记录的时候，如果in后面的参数个数超过1000个，那么会发生错误，JDBC会抛出“java.sql.SQLException: ORA-01795: 列表中的最大表达式数为 1000”这个异常。
随着企业越来越多地了解到部署容器化应用程序的优点，有必要纠正 JVM 在云中表现不好的误解，尤其是在内存管理方面。虽然许多JVM可能不能完美地配置成在弹性云环境中运行，但各种可用的系统属性允许对JVM进行调优，以帮助最大限度地利用其主机环境。如果一个容器化的应用程序是使用OpenShift部署的，那么该应用程序可以利用Kubernetes Vertical Pod Autoscaler (VPA)，这是一个alpha特性。VPA就是一个例子，JVM的默认内存管理设置可能会降低在云中运行应用程序的好处。这篇博文将介绍配置和测试一个与VPA一起使用的容器化Java应用程序的步骤，这将演示JVM在云中运行时的适应性。
杭州电子科技大学脑机协同智能重点实验室孔万增教授团队最新研究成果“Disentangled Adversarial Generalization Network for cross-session Task-independent Brainprint Recognition”发表在学术期刊《IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems》上。
TLDR：外卖推荐系统旨在为用户提供含有符合用户兴趣偏好的菜品的商家，已经服务于数十亿用户。与传统推荐不同，外卖推荐面临两大挑战：（1）双重交互感知偏好。传统推荐往往关注单一层次的用户对商品的偏好，而外卖推荐则需要综合考虑用户对商家和菜品的双重偏好。(2) 一天内的用户显著偏好变化。传统的推荐通常从会话级别或天级别的角度对用户偏好的连续变化进行建模。然而，在实际的外卖系统中，一天中的早、中、晚、深夜时段，用户的偏好差异显著。
学之思在线考试系统是一款 java + vue 的前后端分离的考试系统。主要优点是开发、部署简单快捷、界面设计友好、代码结构清晰。目前支持web端和微信小程序，能覆盖到pc机和手机等设备。
关于队列,使用的地方非常的多。现实中有很多的例子。比如医院的挂号系统,银行里的叫号系统,食堂里的排队打饭等等。市场上又这样的排队取号的设备。他们的功能基本如下：
11月12日，腾讯课堂发布“2021.11.11全民学习数据”，数据显示，11.11大促活动高峰时期，全国超260万人涌入腾讯课堂选课，同比增长60.95%，是疫情前的2.87倍。全国青年在11日热衷购买Top10课程中，80%是职业技能课程。随着产业互联网发展加速，制造业数字技能课程学习人数也飙升，工业产品设计课也挤进了Top10课程榜。 北京青年终身学习积极性最高，买课订单数量和买课GMV总值均是全国第一，深圳青年增速跑赢上海和广州，买课GMV总值从全国第四升至第二。与此同时，随着在线终身学习平台的普
本文是和鲸社区的一个数据分析竞赛，比赛链接如下：【2023春节限定】网约车运营分析
参考：https://www.cnblogs.com/Kirito-Asuna-Yoyi/p/Python-ADB1.html https://blog.csdn.net/weixin_40895135/article/details/121487532 https://wenku.baidu.com/view/60353365e75c3b3567ec102de2bd960590c6d9db.html
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
如果文章对你有帮助的话，请打开微信扫一下二维码，点击一下广告，支持一下作者！谢谢！ DEMO效果图 插件思路 准备工作 获取当前时间，同时获取当前的年、月、日、周几； 创建处理日期数字的函数； 创建格
涵盖全 24 个时段，左右滑动可见其它。当前时段提示为【抢购进行中】，之前时段为【已开抢】，之后时段为【即将开始】
雪崩效应如上图所示，我们在微服务中的调用链中，当一个基础微服务的API接口A不可用时，当B调用A的服务会堆积阻塞，因为我们知道我们每一次调用，无论是调用方还是服务提供方，其实都是一个线程，而这些线程一般都是线程池中的线程。一般一个线程池中的线程数是有限的，一直到请求超时的时候，这个线程才会被释放(在正常情况下，任务执行完毕，线程释放，所以要求每个调用的执行时间越短越好，便于线程池中的线程不断重复使用，不出现阻塞)。在高并发的情况下，B的线程池中的线程资源会被瞬间完全占用，在短期内再也无法创建线程来执行任务，于是B停摆，挂掉了。同理，C、D服务在后续调用中也被B搞挂了。我们把基础服务故障，导致上层服务故障，并且这个故障不断放大的过程，称为雪崩效应。
服务降级，就是对不怎么重要的服务进行低优先级的处理。说白了，就是尽可能的把系统资源让给优先级高的服务。资源有限，而请求是无限的。如果在并发高峰期，不做服务降级处理，一方面肯定会影响整体服务的性能，严重的话可能会导致宕机某些重要的服务不可用。所以，一般在高峰期，为了保证网站核心功能服务的可用性，都要对某些服务降级处理。
2022年12月16日，上海市发改委发布《关于进一步完善我市分时电价机制有关事项的通知》(沪发改价管〔2022〕50号)。通知明确上海分时电价机制，一般工商业及其他两部制、大工业两部制用电夏季（7、8、9月）和冬季（1、12月）高峰时段电价在平段电价基础上上浮80%，低谷时段电价在平段电价基础上下浮60%，尖峰时段电价在高峰电价的基础上上浮25%；在其它月份高峰时段电价在平段电价基础上上浮60%，低谷时段电价在平段电价基础上下浮50%，通知2023年1月1日起开始执行。
一家金融贷款公司，需要了解用户贷款逾期未还的情况。该公司数据库中有一张用户"贷款逾期天数"表。
java程序中可以允许存在多个线程，但在处理多线程问题时，必须注意这样一个问题： 当两个或多个线程同时访问同一个变量，并且一些线程需要修改这个变量时，那么这个
Lambda是AWS推出的基于Function-as-a-Service(FaaS)的Serverless服务。我结合项目使用体验，发现Lambda不适合或者说不能独立支撑以下场景： 用户期望稳定的低延迟 请求需要在多个函数间跳转 可预期的大量调用 与此同时，Lambda和其它AWS服务结合起来能为以下场景提供良好的解决方案： 作为监听器异步响应Webhook (API Gateway + SQS + Lambda) 处理需要延时执行或指定时间执行的任务 (Step Functions + SQS + La
华汇数据DCOM提供各种监控统计分析，包括TopN排名分析、指标趋势分析、统计分析、时段对比分析、资源对比分析等，帮助运维人员准确评估IT环境运行情况，及早发现故障隐患和变化趋势，为IT运维决策提供参考依据。
城市尺度动态功能的准确识别可以为区域协调发展和城市体系规划提供更多更加精准有效的服务。在过去几十年里，已经有大量关于中国城市功能划分的研究，研究人员根据城市的多源属性或者主要属性之一对城市进行划分。例如余建辉等人将262个中国的资源型城市分为四类：成长型，成熟型，衰落型和再生型城市。然而以往的研究主要基于统计数据集，问卷调查结果和其他相关数据来定性或定量的定义城市的功能，但是，最新的统计数据并不总是容易获得。而且实际上，城市功能是动态变化的，这可能无法从明显滞后的统计数据中准确推断出来。
前天有位叫王勋的小伙伴在微信公众号后台在入门指导版块留言问下大学生入门从何做起？联盟在入门指导这个版块专门回答下 感谢王勋同学的问题，这个问题也是我们大学生普遍存在的问题。知识不难，难在入门。 大学是最有时间学习编程的时段，只要好好安排自己的时间，学习点东西，毕业后找工作会耗不费力。 小编最近收到一个同学的问题：大学生入门学编程应该从何做起？我相信这个问题是很多大学生的疑惑。 学习编程无非就是几点： 1.定方向 方向有两种：行业和语言 行业就是俗话说的360行，编程里面也分很多行业，例如：安全行业，金融行业
反射reflection是程序对自身的检查、验证甚至代码修改功能。反射可以通过它的Reify功能来实时自动构建生成静态的Scala实例如：类（class）、方法（method）、表达式（exp
作者 | 邓秋爽：云和恩墨技术工程师，有超过七年超大型数据库专业服务经验，擅长 Oracle 数据库优化、SQL 优化和 Troubleshooting。
每周一至周五的9:00-18:00，是奇安信在线客服的工作时间，通过配置自助导航，奇安信将客户咨询引导到相对应的分类：产品购买咨询、产品技术支持和投诉与建议。
我在多年以前写下的DBA四大守则，其中的一条是“不以规矩，不成方圆”。任何一个企业的运维环境，都需要基本的规矩和准则，有所遵守、有所规范，才能保持长治久安，不出或少出低级错误和纰漏。运维的核心就应当是
利用这篇博客[1]中遥感影像批量下载方法下载Landsat数据时，出现如下报错：
导读：ERP有五个计划层次，即：经营规划、销售与运作规划(生产规划)、主生产计划、物料需求计划、车间作业控制(或生产作业控制)。采购作业也属于第5个层次，但它不涉及企业本身的能力资源。
眼瞅着双十一的账单还没有还，双十二又近在眼前，各种促销打折的广告再次无孔不入地“袭击”你的日常生活。 不仅仅是你的电脑、手机桌面，以及无间断循环播放的各种户外媒体广告，现在就连刚刚被大众所熟知的VR头显，也快被广告所“占领”了。 VR广告以迅猛之势袭来 虽然消费者是在2016年对VR有了一个广泛的认知，不过现在已经有很多品牌商家尝试用VR广告进行推广。 最近，可口可乐南太平洋公司宣布，将推出以16到29岁的年轻人为目标的雪碧“Need A Sprite”夏季营销活动，其中就有一项名为“提神体验”的360度V
本文最初发表于 Piotr Mińkowski 的个人站点 Medium 网站，经作者授权，由 InfoQ 中文站翻译分享。
临时表空间是Oracle数据库的重要组成部分，尤其是对于大型的频繁操作，如创建索引、排序等等都需要在临时表空间完成来减少内存的开销。当然对于查询性能要求较高的操作应尽可能的避免在磁盘上完成这些操作。
本文分享一篇在工作遇到的一个问题，关于MySQL GROUP_CONCAT函数导致的问题。希望能帮忙到你。
本文讲述了 .NET GC 的一些细节知识,内容大部分来自于书籍 Under the Hood of .NET Memory Management (注:本文假设你了解 .NET 的基础知识,譬如值类型,引用类型等)
介绍 如果在自己其余的时间里有一点无聊，你就打发时间，那么你将很难实现最大程度的专注。 不要不断分心，而要不断专注 很多针对分心的建议都是类似于这种暂时性摆脱网络喧嚣的方法。有些人拿出每年中的一到两个月来摆脱牵绊；有些人遵循鲍尔斯每周一天的建议；还有一些人则是拿出每天的一到两个小时 这就像如果你只能保证每周一天的健康饮食，而其他的时间暴饮暴食，你就很难变瘦 预先计划好你使用网络的时间，然后在这些时间之外完全避免使用网络。我建议你在自己工作的电脑旁边放一个笔记本。在笔记本上，记录你下一次使用网络的时间。直到那
微服务的架构体系中，会存在很多基础服务，提供一些大部分服务都可能需要的能力，比如文件管理、MQ队列、缓存机制、消息中心等等，这些服务需要提供各种可以复用的方法或者接口，以便其他业务服务可以快速调用；下面来看看消息通知的原理：
接触CTP也才半年多，一边学习一边摸索，看到各大CTP的QQ群里，也都是在问一些很菜的问题，就简单总结和介绍下，今天主要是基础知识，即CTP程序的基础和开源的Demo版本：
柱状图展示平台作业在一天内，以每两小时为跨度，各个时段运行分布情况和峰值区域。帮助用户分析当天哪些时段的业务处理繁忙，从而优化业务处理的时间窗口。
PV(访问量)： 即Page View, 即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。 UV(独立访客)： 即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。
年初，一个月黑风高的夜晚，数据中台的TL独自坐在工位上，左手托着下巴，右手搭着键盘，指尖缓动，眉头紧锁。面对下边这张图，本可以下班的他，迟迟不愿离开。
孩子上初中了，需要使用微信公众号来完成老师留的作业（比如使用微信公众号参加学校组织的读书会），加入老师创建的同班同学微信群进行讨论，使用手机英语学习应用练习英语。但孩子很可能在这期间使用微信玩游戏、看视频、聊闲天。如何既能让孩子使用手机完成需要使用微信的作业和学习英语，又不让孩子沉迷手机？
SEM竞价账户搭建学会合理划分计划很重要，不仅可以帮助我们轻松控制消费，方便后期分析账户数据，还能帮助我们找到优化思路，高效管理账户。
编辑手记：在DBLINK中由于远端数据库无法正常执行分布式事务，又遭遇RAC热块争用，两者共同作用导致数据库严重故障。接下来我们从AWR报告分析入手，一步步分析并解决问题。 故障现象 某天下午16点
大致拍卖合约的总体思想就是储能拥有者发布自己需要拍卖的电量发起拍卖，需求用户参与拍卖，设定匹配拍卖的合约。其实本人认为大致意思其实跟之前那期拍卖合约是类似的，在相应处进行修改可以实现该合约。
AWR(Automatic Workload Repository) 是自动负载信息库的英文缩写，是oracle提供的性能收集和分析工具，通常以小时粒度提供系统资源使用情况，可用来进行oracle性能监控、系统优化、故障定位。 oracle 12c中通常有以下几类awr报告： 单实例 AWR 报告： @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrrpt.sql RAC AWR报告： @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrgrpt.sql RAC环境中特定数据库实例的 AW
作者 ｜ Pinterest Engineering 译者 ｜ 王强 策划 ｜ 蔡芳芳 Pinterest 的内部搜索引擎 Manas 是一个通用的信息检索平台。正如我们在上一篇文章中讨论的那样，Manas 被设计为兼具高性能、可用性和可伸缩性的搜索框架。如今，Manas 支持大多数 Pinterest 产品的搜索功能，包括广告、搜索、Homefeed、Related Pins、Visual 和 Shopping。 搜索系统的关键指标之一是索引延迟，也就是更新搜索索引以反映更改所花费的时间。随着我们系统的功
新冠疫情、元器件涨价，同一家店铺之前买的DS18B20模组体积有大拇指这么大，最近买体积只有大拇指指甲盖这么大，以前无论买多少都有6元运费，今年哪怕买一块都是包邮，今年生意难做了，祈祷国泰民安、国强民富！
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