好家伙,搬砖 今天在做组件迁移(从一个旧平台迁移到一个新平台)的时候,发现了一些小小的问题: 1.错误描述: 在穿梭框组件中,使用"节点配置"方法添加数据的时候,左测数据选择框直接消失了 这里我们猜测一下,大概是数据处理出了问题 此处,我们使用"数据绑定"绑定数据方法: 定义数据: 绑定数据 2.错
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1732605947328279992&wfr=spider&for=pc 这两天，国产CPU替代的风刮得很大，从刮的风来看，或许国产CPU这次迎来了真正的发展大机遇，国产CPU的新时代真的要来了。 毕竟信息安全、自主可控，是我们必须
大页内存（hugepages） 为优化内存管理引入了hugepages 可以自定义设置、将原来标准内存也4k设置为更大。 hugepages 优点： 使得Oracle SGA 不可交换； 减轻 TLB 的压力； 减少页表的开销； 减少页表查询的开销； 提升内存访问的整体性能； oracle建议设置h
大页内存设置 先查看 cat /proc/meminfo |grep -i huge 获取大页内存的大小信息. AnonHugePages: 42022912 kB HugePages_Total: 158720 HugePages_Free: 1005 HugePages_Rsvd: 0 Huge
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1761150458273739276&wfr=spider&for=pc 2023-03-23 17:33湖北匠心计划创作者,媒体人,优质科技领域创作者,内容评审官,活力创作者 关注 说到芯片，特别是底层硬件基础设施核心CPU中央处
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 大资金如何做现金管理 做B圈交易时，通常都会保留一部分以usd计价的稳定币，用来作为保证金的安全垫，或是备用等待可能的交易机会。例如，我们做USDT本位合约的交易，往往不会完全满仓，会预留一部分保证金应对
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 大类资产轮动的概念 大类资产轮动，从定义上来说， 就是债券、股票、商品的轮动。从典型的学院派理论来讲，上述资产之间的轮动顺序往往是债券先走牛，然后股票牛市，股票走牛之后商品开始火爆，等商品行情结束后，最后
大模型材料收集 360安全大模型 推动大模型 B 端落地，360 想怎么做？ 企业安全智控系统 安全问答 安全运营 通用大模型 数据安全问问题 专业知识缺乏 成本控制难 专业大模型 垂直专业性 安全合规性 使用成本 知识确权 B端：面向消费者 C端：面向商家 小米大模型 雷军：小米手机已跑通大模型，
转载：大模型研发核心：数据工程、自动化评估及与知识图谱的结合 本文将介绍大模型研发中数据工程，包括数据以及自动化相关的内容，并介绍在当前的情况下，知识图谱的定位以及如何融入到大模型的整个研发当中。 分享将会围绕下面四个方面展开： 大模型研发中的数据工程，起底当前一些大模型的数据构造以及360的构造方
[toc] # 简介 最近随着chatgpt的兴起，人工智能和大语言模型又再次进入了人们的视野，不同的是这一次像是来真的，各大公司都在拼命投入，希望能在未来的AI赛道上占有一席之地。因为AI需要大规模的算力，尤其是对于大语言模型来说。大规模的算力就意味着需要大量金钱的投入。那么对于小公司或者个人来说
大数据技术的发展是一个非常典型的技术工程的发展过程，荣辛通过对于谷歌经典论文的盘点，希望可以帮助工程师们看到技术的探索、选择过程，以及最终历史告诉我们什么是正确的选择。 何为大数据 “大数据”这个名字流行起来到现在，差不多已经有十年时间了。在这十年里，不同的人都按照自己的需要给大数据编出了自己的解释
 的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。 CDC 的种类 CDC 主要分为基于查询和基于 Binl
Caused by: org.apache.kafka.connect.errors.ConnectException: Error reading MySQL variables: The server time zone value '�й���ʱ��' is unrecognized or
Caused by: org.apache.kafka.connect.errors.ConnectException: The MySQL server is not configured to use a ROW binlog_format, which is required for this
| 目录 | 作用 | | | | | app | 产生各层数据的 flink 任务 | | bean | 数据对象 | | common | 公共常量 | | utils | 工具类 | app.ods.FlinkCDC.java package com.atguigu.app.ods; impo
我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中，作为日志数据的 ODS 层，从 Kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志、启动日志和曝光日志。这三类数据虽然都是用户行为数据，但是有着完全不一样的数据结构，所以要拆分处理。将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中，作为日
业务数据的变化，我们可以通过 FlinkCDC 采集到，但是 FlinkCDC 是把全部数据统一写入一个 Topic 中, 这些数据包括事实数据，也包含维度数据，这样显然不利于日后的数据处理，所以这个功能是从 Kafka 的业务数据 ODS 层读取数据，经过处理后，将维度数据保存到 HBase，将事
大数据 ODS&DWD&DIM-SQL分享 需求 思路一：等差数列 断2天、3天，嵌套太多 1.1 开窗，按照 id 分组，同时按照 dt 排序，求 Rank -- linux 中空格不能用 tab 键 select id,dt,rank() over(partition by id order b
DWM 建表，需要看 DWS 需求。 DWS 来自维度（访客、商品、地区、关键词），为了出最终的指标 ADS 需求指标 DWT 为什么实时数仓没有DWT，因为它是历史的聚集，累积结果，实时数仓中不需要 DWD 不需要加工 DWM 需要加工的数据 统计主题 需求指标【ADS】输出方式计算来源来源层级
