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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.

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数据挖掘方法论

数据挖掘(Data mining,简称DM)从狭义上是指从数据库中提取知识。具体的说是在数据库中,对数据进行一定的处理,从而获得其中隐含的、事先未知的而又可能极为有用的信息。这些信息通常是以知识、规则或约束等形式来表现。

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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

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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

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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。

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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。

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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.

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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。

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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.

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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

谈谈流计算中的『Exactly Once』特性

本文翻译自 streaml.io 网站上的一篇博文:“Exactly once is NOT exactly the same” ,分析了流计算系统中常说的『Exactly Once』特性,主要观点是:『精确一次』并不保证是完全一样。

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阿里巴巴编程之夏项目——Apache Flink

项目介绍: Apache Flink 是由 Apache 软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用 Java 和 Scala 编写的分布式流数据流引擎。Flink 以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序,Flink 的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。

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Flink在饿了么的应用与实践

本文将为大家展示饿了么大数据平台在实时计算方面所做的工作,以及计算引擎的演变之路,你可以借此了解Storm、Spark、Flink的优缺点。如何选择一个合适的实时计算引擎?Flink凭借何种优势成为饿了么首选?本文将带你一一解开谜题。

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