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Spring boot stater开发利器mica-auto1.2.1发布

一、简介 mica-auto 是 Spring cloud 微服务框架 Mica 中的一个基础组件,用来生成 Spring boot starter 的一些基础配置。 二、功能 生成 spring.factories。

java spring gradle 配置 微服务 Processing Annotation class scope groovy

在SAP Data Intelligence Modeler里创建新的pipeline

新建一个graph: 保存: 将Processing下面的Data Generator这个Operator拖拽到graph的编辑区域,点击<>符号开始编辑脚本: 可以查看自动生成的JavaScript代码: 这个Generator生成的随机数需要一个输出,这里我们选择terminal operator: 将data Generator的outport绑定到terminal的inport: 执行: 在终端上看到打印的输出: 本文来自云栖社区合作伙伴“汪子熙”,了解相关信息可以关注微信公众号"汪子熙"。

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Netflix:如何打造开放协作的实时 ETL 平台?

本文由 Netflix 高级软件工程师徐振中分享,内容包含有趣的案例、分布式系统基础方面的各种挑战以及解决方案,此外还讨论了其在开发运维过程中的收获,对开放式自助式实时数据平台的一些新愿景,以及对 Realtime ETL 基础平台的一些新思考。

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关于直播间源码和直播app开发的基础知识

很多想进行直播app开发的朋友,可能并不太了解音视频软件开发基础知识,以下这篇文章来源网络,都是一些基础概念,转载与大家分享。 当然,这只是一篇基础知识文档,如果有需要更深度了解直播app开发知识的朋友欢迎看我的其他博客文章。

算法 源码 Processing 序列 mp3 unit

Hybris服务器启动日志分析

build文件检测,使用b2c_acc recipit启动服务器:/home/jerrywang/Hybris/installer/recipes/b2c_acc/build.gradle The Task.

服务器 spring Image Processing xml bean junit 日志分析

Processing of WebRTC noise suppression

计算噪声功率谱程序(WebRtcNs_AnalyzeCore) 计算信噪比函数之前的部分分别是: 1.对输入的时域帧数据进行加窗、FFT变换。 2.然后计算能量,若能量为0,返回;否则继续往下。 3.然后计算新的能量和幅度。

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Cloudera-manager(CDH6.3.0)大数据平台搭建一指禅(impala,kudu,hdfs,hive,kafka,yarn,spark,hbase,hue)

Cloudera-manager(CDH6.3.0)大数据平台搭建一指禅指南(impala,kudu,hdfs,hive,kafka,yarn,spark,hbase,hue) CHD6,大量hadoop生态的重大更新升级,果断把现有系统升级到CHD6上。

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XTutorial——对话系统之检索式多轮匹配

近年来,基于多轮检索的对话越来越受到关注。在对轮响应选择中,将当前消息和先前的话语作为输入。该模型选择一个自然且与整个上下文相关的响应。重要的是在先前的话语中识别重要信息并正确地模拟话语关系以确保会话一致性。 [48]分别通过基于RNN / LSTM的结构将上下文(所有先前的语音和当前消息的串联)和候选响应编码成上下文向量和响应向量,然后基于匹配程度得分计算在这两个载体上。 [110]选择不同策略

算法 阿里技术协会 Processing

Javascript类型推断(2) - 开始训练吧

# Javascript类型推断(2) - 开始训练吧 ## 准备训练数据 下面我们将上一节获取的类型数据信息进行预处理,转化为可以训练的数据。 代码在GetTypes.js中,会创建三个相关目录: ```ts let root = "data/Repos-cleaned"; let outputDirGold = "data/outputs-gold/"; let

python 算法 javascript Json 阿里技术协会 测试 Processing string MPI test

Apache Flink 进阶入门(二):Time 深度解析

Flink 的 API 大体上可以划分为三个层次:处于最底层的 ProcessFunction、中间一层的 DataStream API 和最上层的 SQL/Table API,这三层中的每一层都非常依赖于时间属性。

大数据 Apache 数据处理 数据流 Processing API timestamp 流计算 实时计算 ApacheFlink

CMU 15-721 15-查询执行和处理过程 Query Execution & Processing

数据库架构 从整体数据库架构来看,我们可以知道分为网络协议层、优化器层、执行器、存储,详见下图:SQL从客户端发送到数据库服务端,经过解析器、语法语义分析、逻辑优化和物理优化,从一个字符串转换为解析树、语法树到最终的执行计划,那么最终是如何变成机器可以执行的操作呢,本文重点就是来讲执行器的一些重要组件和原理。

数据存储与数据库 架构 函数 SQL 数据库 Image Processing CPU CMU 执行器

OCP-052考试题库汇总(29)-CUUG内部解答版

When does an incremental checkpoint occur ? A)when an online redo log switch occurs. B)when DBWn writes dirty buffers as part of its normal processing.

Oracle LOG Processing file OCP cuug 052

Superset 安装部署

Superset 1.jdk 2.mysql clickhouse pip install sqlalchemy-clickhouse iso8601/six/pytz/setuptools/urllib3/chardet/idna/certifi/iso8601/infi.

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Apache Druid安装部署

一.Apache Druid简述 Apache Druid是MetaMarket公司研发,专门为做海量数据集上的高性能OLAP(OnLine Analysis Processing)而设计的数据存储和分析系统,目前在Apache基金会下孵化。

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Flink中的Time

时间 时间类型 Flink中的时间与现实世界中的时间是不一致的,在flink中被划分为事件时间,摄入时间,处理时间三种。 如果以EventTime为基准来定义时间窗口将形成EventTimeWindow,要求消息本身就应该携带EventTime 如果以IngesingtTime为基准来定义时间窗口将形成IngestingTimeWindow,以source的systemTime为准。

大数据 消息队列 Processing flink

云原生生态周报 Vol. 9 | K8s 1.15 后的性能提升

业界要闻 Helm这款包管理工具,作为业界Kubernetes上应用分发的事实标准,其 v3.0.0-alpha.1正式发布,这是Helm 3的第一个Alpha版本。(https://github.com/helm/helm/releases/tag/v3.0.0-alpha.1),标志着 Tiller 这个 Server 端组件正式从 Helm 体系中谢幕 Talos发布。

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spark支持2.4.3版本

信息摘要: 该版本主要发布spark-connectors 1.0.4版本,升级spark内核到社区最新稳定版本2.4.3适用客户: 企业客户/个人开发者版本/规格功能: 该版本主要发布spark-connectors 1.

深度学习 分布式 函数 性能 数据库 消息中间件 Processing spark Elasticsearch timestamp 数组 MaxCompute

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【Android电量】Battery Historian环境部署

1、Install Docker Desktop for Mac (ps: Requires Apple Mac OS Sierra 10.12 or above.)手动下载安装 https://docs.

android docker shell 镜像 trace Image Processing google file github Battery Historian

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