数据库 笔记 数据mysql
元数据管理平台对比预研 Atlas VS Datahub VS Openmetadata
大家好，我是独孤风。元数据管理平台层出不穷，但目前主流的还是Atlas、Datahub、Openmetadata三家，那么我们该如何选择呢？ 本文就带大家对比一下。要了解元数据管理平台，先要从架构说起。 元数据管理的架构与开源方案 下面介绍元数据管理的架构实现，不同的架构都对应了不同的开源实现。 下 ......
读元宇宙改变一切笔记03_元素（下）
1. 元素2：3D，互联网的下一个伟大迈进 1.1. 3D的必要性不仅仅是因为它预示着新事物的出现 1.1.1. 为了使人类文化和劳动实现从物理世界向数字世界的过渡，必须借助3D环境 1.2. 用户通过几乎源源不断的高分辨率照片甚至视频来表达自己，其中许多照片和视频都是在旅途中拍摄的 1.2.1. ......
zookeeper源码(05)数据存储
本文详细分析一下zookeeper的数据存储。 ZKDatabase 维护zookeeper服务器内存数据库，包括session、dataTree和committedlog数据，从磁盘读取日志和快照后启动。 关键字段 // 数据节点树 protected DataTree dataTree; pro ......
Mac安装mysql问题之-bash: mysql: command not found
在Mac上安装好之后，在系统偏好设置里找到mysql，点击并选择启动mysql； 打开终端面板，输入：mysql -u root -p 问题来了，因为之后显示的是：-bash: mysql: command not found （这是什么意思？怎么办？怎么办？多幸运你看到这篇文章了，不用像我一样花很 ......
MySQL - 分布式部署&主从复制&读写分离
Step1：基础环境准备 虚拟机环境：VMware workstation 服务器信息： 主机名 IP 操作系统 node01 192.168.1.131 CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) node02 192.168.1.132 CentOS Linux r ......
Kotlin系列一(快速入门,kotlin的数据类型)
1.如何编写kotlin脚本
2.如何编写kotlin程序
3.kotlin中的变量和常量
4.kotlin中的数据类型,类型转换,类型判断,类型别名 ......
《Span-Based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-Training》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是束搜索算法（beam search）? beam search是一种用于许多自然语言处理和语音识别模型的算法，作为最终决策层，用于在给定目标变量(如最大概率或下一个输出字符)的情况下选择最佳输出。 2.什么是条件随机场（Conditional Random Fi ......
Docker 学习笔记 - 2
操作容器 终止 可以使用 docker container stop 来终止一个运行中的容器。 此外，当 Docker 容器中指定的应用终结时，容器也自动终止。 此外，docker container restart 命令会将一个运行态的容器终止，然后再重新启动它。 进入容器 在使用 -d 参数时， ......
贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22702 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯分位数回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯 摘要 还包 ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......
MySQL与Redis数据双写一致性工程落地案例
复习-面试题 多个线程同时去查询数据库的这条数据，那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个 互斥锁来锁住它。 其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等第一个线程查询到了数据，然后做缓存。 后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存。 canal canal [kə'næl]，中文翻译为 水道/管 ......
【学习笔记】并查集
并查集是一种树形数据结构。它管理一系列不相交的集合。它支持两种操作： 查询 Find 合并 Union 查询 有一个 fa 数组，里面存放了每个节点的父节点。这样下去，查询一个节点的父节点，再查询它的父节点的父节点，再查询它的父节点的父节点的父节点……我们就可以顺藤摸瓜，通过这个数组来查询这个节点的 ......
【专题】2023中国数字平台开放性指数研究报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34786 原文出处：拓端数据部落公众号 在数字平台的开放性持续向好的背景下，交易和转移两个方面成为推动数字平台总体开放性不断提升的主要动力。然而，接入和退出维度仍然是限制数字平台总体开放性的重要因素。电商交易平台的整体开放性平均得分最高，而社交媒 ......
《软件工程—实践者的研究方法》读书笔记
《软件工程—实践者的研究方法》这本书内容丰富，从软件工程的定义、软件过程、建模、质量管理到管理软件项目和软件工程发展趋势的探讨，作者逐个展开并做了大量的讲解。内容丰富，当然书也是非常厚。借到这本书之后，一开始没看，一再推迟，大概十一月末才鼓起勇气开始翻阅这本厚厚的书。 这本书不像之前翻阅的软件工程书 ......
【学习笔记】并查集
并查集是一种树形数据结构。它管理一系列不相交的集合。它支持两种操作： 查询 Find 合并 Union 查询 有一个 fa 数组，里面存放了每个节点的父节点。这样下去，查询一个节点的父节点，再查询它的父节点的父节点，再查询它的父节点的父节点的父节点……我们就可以顺藤摸瓜，通过这个数组来查询这个节点的 ......
Golang学习笔记（八）—— 泛型
泛型 泛型是什么？为什么要用泛型？ 在开发中，会有一些复用性很强的功能，它被应用到很多地方，但为了适用会被不断重写，这很低效。例如一个intADD函数，他能进行 int 的加法，假如我们想进行 float 加法，又得重写一个floatADD函数，泛型就是为了解决这个问题而推出的功能。 想要接收多种类 ......
clickhouse/mysql的 join/where操作先后问题
最近发现一个问题，在一个53亿条的clickhouse数据库中，在已经按时间戳进行分区的情况下，这样的查询： select * FROM web3.bsc_logs as l left join web3.bsc_transactions_extra as ex on l.tx_hash = ex. ......
mysql
1.初识MySQL JavaEE：企业级Java开发 Web 前端（页面：展示：数据） 后台 （连接点：连接数据库JDBC,连接前端（控制视图跳转，给前端传递数据）） 数据库（存数据，Txt,Excel,Word） 只会写代码，学好数据库，基本混饭吃： 操作系统，数据结构与算法！当一个不错的程序猿！ ......
关于大数据平台上任务管理的思考
本文于2019年7月16日完成，发布在个人博客网站上。 考虑个人博客因某种原因无法修复，于是在博客园安家，之前发布的文章逐步搬迁过来。 作业，比如提交一个hive脚本到计算平台上运行，这个脚本宏观上称为一个作业。 任务，比如mapper，reducer等。 资源，比如CPU时间，内存，硬盘IO，网络 ......
Python Pandas 数据可视化
1、Pandas 的绘图功能 Pandas 内置的绘图功能进行数据可视化是一种快速且有效的方法，它主要依赖于 Matplotlib 库。Pandas 提供了多种绘图类型，适用于不同的数据分析和可视化需求。 1）折线图 使用plot()绘制拆线图，常用参数如下， 参数 描述 x 一维数组或列表，表 ......
【Application Insights】使用CURL命令向Application Insgihts发送测试数据
问题描述 在使用App Service或者Kubernetes等服务时，需要收集一些日志数据并且发送到Application Insights中，当使用SDK或者是服务自带的Application Insights配置时遇见问题，有没有快速的调试方式能验证App Service是否与Applicat ......
MyBatis—Spring 动态数据源事务的处理
在一般的 Spring 应用中，如果底层数据库访问采用的是 MyBatis，那么在大多数情况下，只使用一个单独的数据源，Spring 的事务管理在大多数情况下都是有效的。然而，在一些复杂的业务场景下，如需要在某一时刻访问不同的数据库，由于 Spring 对于事务管理实现的方式，可能不能达到预期的效果 ......
【笔记】wqs 二分
适用范围 wqs 二分可以用来解决类似这样的问题： 令 \(f(x)\) 为恰好使用 \(x\) 次某种操作，求 \(f(p)\)。 \(f(x)\) 具有凸性（图像为上凸或下凸）。 对于一个值 \(k\)，若是下凸壳能较快的求出 \(\min\limits_{i = 1}^n\{f(i) - k\ ......
高级数据结构笔记
树套树 顾名思义，就是一个树套一个树。。。 广义的树套树是指嵌套多层的数据结构。常见的有：线段树套线段树（二维线段树），线段树套平衡树（“二逼平衡树”），分块套平衡树，树状数组套线段树（带修主席树）等等。 在这里，由于 set，map 等 STL 内部实现是平衡树，因此将这些 STL 的嵌套也算作树 ......
从源码分析 MySQL 身份验证插件的实现细节
最近在分析ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)这个报错的常见原因。 在分析的过程中，不可避免会涉及到 MySQL 身份验证的一些实现细节。 加之之前对这一块就有很多疑问， ......
[python]沪深龙虎榜数据导入通达信的自选板块，并标注于K线图上
1 #coding=utf-8 2 3 #读取'[paint]'开头的csv文件 4 #copyright @ WangXinsheng 5 #http://www.cnblogs.com/wangxinsheng/ 6 import os 7 import struct 8 import time ......
模式识别自学笔记：最小错误率贝叶斯决策
目标：判断特征x属于标签ω1还是ω2 似然度 = 条件概率密度p(x|ωi) * 先验概率p(ωi) 后验概率p(ωi|x) = 条件概率密度 * 先验概率 / 特征向量的概率分布 比较方法一：直接比较分子大小 由于比较后验概率大小时，分母特征向量的概率分布与特征x无关，比较的后验概率的两个分母（特 ......
MySQL执行计划分析【Explain】
MySQL执行计划分析【Explain】 1. 什么是执行计划 执行计划 是指一条 SQL 语句在经过 MySQL 查询优化器 的优化会后，具体的执行方式 执行计划通常用于 SQL 性能分析、优化等场景。通过 EXPLAIN 的结果，可以了解到如数据表的查询顺序、数据查询操作的操作类型、哪些索引可以 ......
MySQL 查询缓存详解
MySQL 查询缓存详解 MySQL 查询缓存管理和配置 通过命令可以查看查询缓存相关的信息。 show variables like '%query_cache%' 8.0 版本之前的话，打印的信息可能是下面这样的： have_query_cache： 该 MySQL Server 是否支持查询缓 ......