项目起始时间：2017-11-25 前端人数： 3 页面数： 6 一期上线时间：2018-01-16 在我们开发的过程中，小程序的生态也不断变化。例如 最开始不支持其打开的 web 页面调起小程序页面，后来则新增了 JS-SDK 并在高版本的基础库里支持了这样的功能；再例如它的 IDE 不断优化升级，开发体验变好；页面的5级跳转限制，改为了10级；小程序体积限制由 1MB 扩大为了 2MB …… 总体来说，一直在朝着好的方向发展。
时间戳（timestamp），一个能表示一份数据在某个特定时间之前已经存在的、 完整的、 可验证的数据,通常是一个字符序列，唯一地标识某一刻的时间。使用数字签名技术产生的数据， 签名的对象包括了原始文件信息、 签名参数、 签名时间等信息。广泛的运用在知识产权保护、 合同签字、 金融帐务、 电子报价投标、 股票交易等方面。
从后台返回的C#时间为：/Date(-62135596800000)/，这个是C#的DateTime.MinValue; 要在html页面展示，一个方法是后端先处理成yyyy-MM-dd HH:mm:ss的格式，前端直接展示。 如果后端不做处理，就需要前端来做处理了，下面就是看前端处理的这种情况。
func (t Time) MarshalBinary() ([]byte, error) {} // 时间序列化
fastjson 是阿里巴巴公司开源的一个json序列化、反序列化轻量级框架，号称最快。 是因为其内置算法的增强，以及序列化时对class进行了细节的微妙处理，更多细节请查看其项目源码：https://github.com/alibaba/fastjson 常用方法示例：
json 异步加载js js加载的缺点：加载工具方法没必要阻塞文档，过得js加载会影响页面效率，一 旦网速不好，那么整个网站将等待js加载而不进行后续渲染等工作。 有些工具方法需要按需加载，用到再加载，不用不加载。 复制代码 javascript 异步加载的三种方案： 1.defer 异步加载，但要等到dom文档全部解析完才会被执行。只有IE能用，也可以将代码写到内部。 2.async 异步加载，加载完就执行，async只能加载外部脚本，不能把js写在script 标签里。 1.2 执行时也不阻塞页面 3
页面有效期访问分为前台JS校验和后台时间校验，前台校验能够解决业务上的效果实现，而后台校验主要用于防止系统漏洞，增加系统安全性，应用场景如下：
本文是《jackson学习》系列的第三篇，前面咱们学习了jackson的低阶API，知道了底层原理，本篇开始学习平时最常用的基本功能，涉及内容如下：
降采样（或在信号处理中，抽取）是降低数据采样率或分辨率的处理过程。例如，假设温度传感器每秒钟都向OpenTSDB系统发送数据。如果用户在一小时内查询数据，他们将获得3,600个数据点，这些数据点可以相当容易地绘制出来。但是现在，如果用户要求整整一周的数据，他们将获得604,800个数据点，并且突然间图形可能变得非常混乱。使用降采样器，单个时间序列在一个时间范围内的多个数据点在一个对齐的时间戳中与数学函数一起聚合成单个值。这样我们可以将数量从604,800减少到168。
时序数据库，全称为时间序列数据库，主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据。这些数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生。这些工业数据的典型特点是产生频率快（每一个监测点一秒钟内可产生多条数据）、严重依赖于采集时间（每一条数据均要求对应唯一的时间）、测点多信息量大（常规的实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十GB的数据量）。
缓存的作用就是提升网页加载速度。浏览器加载一个完整的网页势必会引用外部资源（图片，js，css）。若每次加载网页都要去加载这些外部资源则会引起不必要的时间和资源浪费，且会影响用户体验。而解决上述问题需要一个优秀的缓存策略。除此之外，web缓存的优点还有很多，例如：减轻服务器压力
微风拂面只在瞬间，如若没有对这一刻的思索，往往少许了些对于问题本质的思考、推敲，这一刻的感受，将不会激荡起心灵中对于本质的追寻。而后渐渐得将失去对于任何事物的看法，仅仅在自己的认知圈里面找到所认知的方案，从而忽视了对与更好事物的探索。
Prometheus(由go语言开发)是一套开源的监控&报警&时间序列（按照时间排序）数据库的组合。适合监控docker 容器。因为kubernetes(俗称k8s)的流行带动了prometheus的发展。它可以监控主机，服务，容器
Prometheus的promql目录包含PromQL(Prometheus Query Language)的解析和执行代码:
这个系列文章描述了一个单一的语义数据模型来支持物联网和建筑、企业和消费者的数据转换。 这种模型必须简单可扩展, 以便能够在各行业领域之间实现插件化和互操作性。 对于一个目前从事智能硬件的老码农，觉得这些文字具有积极的参考意义。这一部分讨论通用的数据格式和应用程序编程接口(API)，以及如何利用这些共同的本体。
from flask_bootstrap import Bootstrap app = Flask('sayhello') bootstrap = Bootstrap(app)
在使用Spring mvc 进行开发时我们经常遇到前端传来的某种格式的时间字符串无法用java8时间包下的具体类型参数来直接接收。同时还有一系列的序列化 、反序列化问题，在返回前端带时间类型的同样会出现一些格式化的问题。今天我们来彻底解决他们。
时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。
背景 目前对于时序大数据的存储和处理往往采用关系型数据库的方式进行处理，但由于关系型数据库天生的劣势导致其无法进行高效的存储和数据的查询。时序大数据解决方案通过使用特殊的存储方式，使得时序大数据可以高效存储和快速处理海量时序大数据，是解决海量数据处理的一项重要技术。该技术采用特殊数据存储方式，极大提高了时间相关数据的处理能力，相对于关系型数据库它的存储空间减半，查询速度极大的提高。时间序列函数优越的查询性能远超过关系型数据库，Informix TimeSeries非常适合在物联网分析应用。 定义 时间
关系数据库管理系统（RDBMS） SQLServer：世界最有活力的数据库； MySQL：世界最流行的开源数据库； PostgreSQL：世界最先进的开源数据库； Oracle 数据库：对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）； Tigon：高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra ：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统；
俄勒冈州立大学eMapR 实验室的Justin Braaten编写的文档、应用程序和 API ，由Robert Kennedy 博士指导
循环神经网络（RNN）已经在众多自然语言处理中取得了大量的成功以及广泛的应用。但是，网上目前关于 RNNs 的基础介绍很少，本文便是介绍 RNNs 的基础知识，原理以及在自然语言处理任务重是如何实现的。文章内容根据 AI 研习社线上分享视频整理而成。 在近期 AI 研习社的线上分享会上，来自平安科技的人工智能实验室的算法研究员罗冬日为大家普及了 RNN 的基础知识，分享内容包括其基本机构，优点和不足，以及如何利用 LSTM 网络实现语音识别。 罗冬日，目前就职于平安科技人工智能实验室，曾就职于百度、大众点评
本文将介绍如何使用JavaScript的图形库Dygraphs来动态地可视化存储在InfluxDB（时间序列数据库）中不断更新的时间序列数据。
监控粒度、监控指标完整性、监控实时性是评价监控系统的三要素。从分层体系可以把监控系统分为三个层次：
这两年互联网行业掀着一股新风，总是听着各种高大上的新名词。大数据、人工智能、物联网、机器学习、商业智能、智能预警啊等等。
性能监控中的很多数据都是根据时间维度来生成的，就算是很少的几台服务器，如果设置了大量的监控项，每天的数据量也是很客观的，再加上是成千上万的服务器，这个量级就很大了。 时间序列在自动化运维/智能运维的技术会场中经常能听过，而自己在QCon上对于宇辰分享的时间序列相关的主题很感兴趣。里面有非常多的门道和空间，其实等我意识到的时候，外面都不知道火了多久了。 所以今天就抽空看了下这方面的东西，不对的地方还希望多多指正。 时间序列（Time Series）数据库目前的使用情况如何，可以通过DB-Eng
讲完了分页功能，这一节我们先不急着实现新的功能。来简要介绍下Abp中Json的用法。为什么要在这一节讲呢？当然是做铺垫啊，后面的系列文章会经常和Json这个东西打交道。 一、Json是干什么的 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。 易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。 这些
TsFile 是 IoTDB 的底层数据文件，一种专门为时间序列数据设计的列式文件格式。IoTDB TsFile数据读写主要是下面两个结构：
在监控和可观察领域，Prometheus 和 Thanos 已成为处理时间序列数据的两个强大工具。这两个系统都提供强大的特性和功能，帮助组织获得对其基础设施和应用程序的宝贵见解。
题图来自 Prometheus TSDB (Part 1): The Head Block[1]
除了最常用的关系数据库和缓存之外，之前我们已经介绍了在Spring Boot中如何配置和使用MongoDB、LDAP这些存储的案例。接下来，我们继续介绍另一种特殊的数据库：时序数据库InfluxDB在Spring Boot中的使用。
1.Telegraf相关介绍以及实践 2.Influxdb相关介绍以及实践 3.Grafana相关介绍和实践 4.TIG架构组成以及原理介绍 telegraf为数据采集器，通过监控指标
Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）；
如果你不出去走走，你就会以为这就是全世界。——《天堂电影院》 如果你不出去走走，你就会以为这就是全世界。——《天堂电影院》 之前写过一篇js时间戳格式化以及一篇js中Date函数的api 今天写篇“人性化”的格式化的 // 格式化 传入毫秒值，计时秒表用 function formatTime(time) { if (typeof time !== 'number' || time < 0) { return time } var hour = parseInt(time / 36
ArchSummit全球架构师峰会如约而至 作为技术圈一年一度的“武林大会” 吸引着各路技术高手们共聚一堂，切磋“技”艺 来自腾讯各个领域的英雄好汉们自然也不会错过这场武林盛会 今年，来自腾讯云、微信
前几天，Angular之父「Miško Hevery」和「Dan」在推上发生了一段有趣的对话，对话背景大概是：
服务编程 Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化系统； Apache Curator：Apache ZooKeeper的Java库； Apache Karaf：在任何OSGi框架之上运行的OSGi运行时间； Apache Thrift：构建二进制协议的框架； Apache Zookeeper：流程管理集中式服务； Google Chubby：一种松耦合分布式系统锁服务； Linkedin Norbert：集
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的非常棒的学习资源，希望能给大家一些帮助。 服务编程Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化
1. D3 Stars: 46561, Forks: 12465 D3 是一个JavaScript数据可视化库用于HTML和SVG。它旨在将数据带入生活，强调Web标准，将强大的可视化技术与数据驱动的
node.js是一个划时代的技术，它在原有的Web前端和后端技术的基础上总结并提炼出了许多新的概念和方法，堪称是十多年来Web开发经验的集大成者。转转公司在使用node.js方面，一起走在前沿。8月16日，转转公司的FE王澍老师，在镜泊湖会议室进行了一场主题为《nodejs全栈之路》的讲座。优秀的语言、平台、工具只有在优秀的程序员的手中才能显现出它的威力。一直听说转转公司在走精英化发展战略，所以学习下转转对node.js的使用方式，就显得很有必要。 对于大多数人使用node.js上的直观感受，就是模块、工具很齐全，要什么有什么。简单request一下模块，就可以开始写javasript代码了。然而出自58同城的转转，同样存在大量服务，使用着58自有的rpc框架scf。scf无论从设计还是实际效果，都算得上业内领先。只不过在跨平台的基础建设上，略显不足。从反编译的源码中，可以找到支持的平台有.net、java、c、php。非java平台的scf版本更新，也有些滞后。之前还听说肖指导管理的应用服务部，以“兼职”的方式开发过c++版客户端。而且也得到umcwrite等服务的实际运用。所以node.js解决好调用scf服务，是真正广泛应用的前提。这也正是我最关心的问题。 王澍老自己的演讲过程并没有介绍scf调用的解决方案，但在提问环节中，进行了解答。我能记住的内容是，目前的采用的方案是使用node-java模块，启动一个jvm进程，最终还是在node.js的项目中编写的java代码，性能尚可接受，但使用中内存占用很大；王澍老师也在尝试自己使用c++开发模块来弃用node-java。 这确实很让我很失望，我所理解的node.js应该是与性能有关的部分，几乎全部是c++编写的。之前肖指导要求发布公共服务，改写成使用scf提供的异步方式执行，借那次机会，我也阅读了一部分反编译的scf源码。感觉如果只是解决node.js调用scf的问题，不应该是个很难的事情。像管理平台、先知等外围功能，可以后期一点点加入。正巧我一直在质疑自己是不是基础差的问题，干脆写一个node.js版的scf客户端，来试试自己的水准。 结合自己之前对node.js的零散知识（其实现在也很零散）。对这次实践提出如下的一些设计要点： 1、序列化版本使用scfv3，虽然难度应该是最大的，但应该能在较长的时间内避免升级序列化版本的琐事。 2、使用管理平台读取配置，禁用scf.config类似的本地配置。想想之前许多部门，推进禁用线上服务直连的过程，就觉得很有必要（管理平台也用线下环境，线下调试根本不是阻碍）。 3、客户端支持全类型，之前偶尔听说了c++版客户端不支持枚举类型，使得有些服务只能调整接口。 4、c++使用libuv库，具备跨平台开发、调试能力。c++版客户端听说只支持linux平台。 5、只提供异步接口，这是当然的，不然node.js就别想用了。
Prometheus 提供了本地存储，本文主要讲述 Prometheus 自带的 tsdb 时序数据库。
本文是由 Emotion 的第二大活跃维护者 Sam 分享，本文第一人称都指的是 Sam。Emotion 是一个广泛流行的 CSS-in-JS 库，用于React。文文章 Sam 会带大家深入探讨 CSS-in-JS 最初吸引人的原因，以及为什么作者（以及Spot团队的其他成员）决定放弃它。
上篇文章说了，kafka新版旧版的区别，producer全部异步发消息，并且提供回调机制callback，判断是否成功，通过分批次发送batching保证吞吐量，分区策略更加合理，旧版本默认是在一段时间内把消息发到固定区域，新版本采用轮询，消息更加均匀。Consumer新版为单线程执行，单个consumer线程管理多个socker，在10版本后，加入了心跳线程，这最多也就算了是双线程。偏移量 在新版本交给kafka处理，舍弃了zookeeper，这样可以依赖kafka备份机制天然实现高可用原理。
导语 本文旨在介绍一种简单，优雅，代码侵入性小的web worker引入方式。能够在不影响现有业务逻辑的情况下，快速为你的前端项目引入多线程能力。 一、谈谈Web Worker 众所周知，JavaScript引擎是单线程的，这意味着所有的操作都会在主线程当中发生。 尽管浏览器内核是多线程的，但是负责页面渲染的UI线程总是会在JS引擎线程空闲时（执行完一个macro task）才会执行。 JavaScript的事件队列模型 这意味着如果页面当中包含某些计算密集的代码时，因为JS
点击上方蓝字每天学习数据库 在MemSQL使用中，我们发现人们对时序数据库的场景非常感兴趣。当遇到以下情况时尤其如此：（1）高效率的事务获取，（2）低延迟查询和（3）高并发查询率。 在下文中，我将展示如何使用MemSQL用作一个强大的时序数据库，并通过简单的查询和用户定义的函数来说明这一点，这些函数将展示如何进行时间序列 - 频率转换，平滑等操作。 我还将介绍如何快速加载时序数据点，并且没有规模限制。 用SQL操作时间序列 与大多数时序数据库不同，MemSQL支持标准SQL，包括内部和外部联接，子查询，
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
利用JavaScriptSerializer 序列化json 时间格式，得到的DateTime值值显示为“/Date(700000+0500)/”形式的JSON字符串，显然要进行转换 1.利用字符串直接替换 Model m = new Model { Id = 1, Dt = DateTime.Now }; JavaScriptSerializer js = new JavaScriptSerializer(); string str = js.Serialize(m);
大家好，我 ssh。在过去的开发中，我一直在用 styled-component 库作为 CSS 的解决方案。它有很多优点，灵活、可复用性强、功能强大、可以接受动态 JS 变量传入组件等等…… 但今天我看到一篇文章，说都是 Spot 团队的人已经决定抛弃 CSS-in-JS 的方案了，因为对他们来说，性能损耗已经远远超过其灵活性的优势了。接下来，我来和大家分享一下这篇Why We're Breaking Up with CSS-in-JS
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