目录概述什么是数据流？Flink 程序剖析示例程序Data Sources数据流转换Data SinksIterations执行参数容错控制延迟调试本地执行环境集合数据源迭代器 Data Sink 概述Flink 中的 DataStream 程序是对数据流（例如过滤、更新状态、定义窗口、聚合）进行转换的常规程序。数据流的起始是从各种源（例如消息队列、套接字流、文件）创建的。结果通过 sink 返
概述1. 什么是 CEP？CEP 是 Flink 中实现的复杂事件处理库，（Complex Event Processing,CEP）是一种基于流处理的技术，CEP是Flink一个基于复杂事件监测处理的库CEP通过一个或多个由简单事件构成的事件流通过一定的规则匹配，然后输出用户想得到的数据，满足规则的复杂事件。CEP复杂
一.FlinkCEP介绍FlinkCEP(Complex event processing for Flink) 是在Flink实现的复杂事件处理库. 它可以让你在无界流中检测出特定的数据，有机会掌握数据中重要的那部分。是一种基于动态环境中事件流的分析技术，事件在这里通常是有意义的状态变化，通过分析事件间的关系，利用过滤、关联、聚合等技术，根据事件间的时序关系和聚合关系制定检测规则，持续地从事件流
背景故事的起源来源于这样一篇关于序列化/反序列化优化的文章https://www.ververica.com/blog/a-journey-to-beating-flinks-sql-performance,当把传输的对象从String变成byte[]数组后，QPS直接提升了50%flink的网络数据交换优化在flink中对于每个算子之间的跨网络数据交换，序列化和反序列化都是不可以避免的一环，上游
###基础概念
在建模过程中，由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在，为了解决这两个问题，我们需要一整套方法及评价指标。其中评估方法用于评估模型的泛化能力，而性能指标则用于评价单个模型性能的高低。####泛化性能模型的泛化性能是由学习算法的能力，数据的充分性及学习任务本身的难度所决定的，良好的泛化性能代表了较小的偏差，即算法的期望预测结果与真实结果的偏离程度，同时还要有较小的
文章目录一.ManagedMemory（算子）内存的申请与使用1. tm内存申请与使用大致流程2. 创建MemoryManager实例3. 算子使用通过MemoryManager使用内存4. ManagedMemory内存空间申请流程二.NetworkBuffer内存申请与使用1. NetworkBuffer构造器 在Flink内存模型中我们已经知道，Flink会将内存按照使用方式、内存类型分为
FlinkFlink 核心特点批流一体所有的数据都天然带有时间的概念，必然发生在某一个时间点。把事件按照时间顺序排列起来，就形成了一个事件流，也叫作数据流。「无界数据」是持续产生的数据，所以必须持续地处理无界数据流。「有界数据」，就是在一个确定的时间范围内的数据流，有开始有结束，一旦确定了就不会再改变。可靠的容错能力集群级容错集群管理器集成（Hadoop YARN、Mesos或Kubernetes
一、目的：使用TestDFSIO测试hadoop-2.7.7集群性能。二、环境：2台虚拟机，CentOS Linux release 7.5.1804 (Core)，内存3G，硬盘45G。192.168.10.156 hmaster156192.168.10.162 hslave162三、测试过程：3.1 测试读写性能在任意节点（hmaster156、hslave162）的/usr/local/h
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2023-07-05 10:46:51
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在小米mix 2s + 高通骁龙 845 + Adreno 630 上测试了opencl版本的cv::dft()。测试数据先看表格里面的描述：名称函数名最大时间(ms)平均时间(ms)说明cpu版本dftcv::dft()-0.029448未统计其他，仅cv::dft()函数的调用时间opencl版本cv::dft(UMat)802.5570000.202941不计算mat与umat的拷贝，不计算
mysql 运行状态分析 运行故障排查mysql 运行状态分析 运行故障排查### 一、优化概述MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈，CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候，如果应用分布在网络上，那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上，我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat
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2023-09-06 23:57:04
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吞吐量：程序的运行时间（程序的运行时间+内存回收的时间）；垃圾收集开销：吞吐量的补数，垃圾收集器所占时间与总时间的比例；暂停时间：执行垃圾收集时，程序的工作线程被暂停的时间；收集频率：相对于应用程序的执行，收集操作发生的频率；堆空间：Java堆区所占的内存大小；快速:一个对象从诞生到被回收锁经历的时间。
原创
2023-01-29 17:10:20
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1.概念将自由文本中已识别的实体对象（例如：人名、地名、机构名等），无歧义的正确的指向知识库中目标实体的过程。通俗的讲，就是自由文本中的实体对象到底是个啥，找到知识库中最符合该实体的目标项。如果有对应的实体，则返回该实体；如果没有，则将该实体标记为NIL。 为文本中提及到的实体分配唯一标识，所以其往往作为
前言在前几篇博客中，我们介绍了 Rxjava Observable 与 Observer 之间是如何订阅与取消订阅的，以及 Rxjava 是如何控制 subsribe 线程和 observer 的回调线程的。今天，让我们一起来看一下 Rxjava 中另外一个比较重要的功能，操作符变化功能基础知识常用的变换操作符操作符作用map映射，将一种类型的数据流/Observable映射为另外一种类型的数据流
# MySQL GEOMETRY 性能评估
MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，支持多种数据类型和操作。其中，GEOMETRY类型是一种用于存储地理空间数据的数据类型，可以表示点、线、多边形等地理空间对象。在实际应用中，我们常常需要对这些地理空间数据进行查询和分析，因此对GEOMETRY类型的性能评估就显得尤为重要。
## GEOMETRY类型简介
在MySQL中，GEOMETR
# Pytorch显卡性能评估指南
## 1. 流程概述
在进行Pytorch显卡性能评估时，通常需要以下步骤：
```mermaid
gantt
title Pytorch显卡性能评估流程
section 准备工作
下载Pytorch：done, 2022-01-01, 1d
安装Pytorch：done, after 下载Pytorch, 1d
s
@Author ： By Runsen 文章目录自然语言处理自然语言处理应用NLTK安装语料库了解Tokenize标记文本加载内置语料库分词(注意只能分英语)停用词具体使用过滤停用词词性标注分块命名实体识别 自然语言处理自然语言处理（natural language processing）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方
# MySQL性能评估报告实现流程
## 1. 确定评估指标和目标
在开始之前，我们需要明确评估的指标和目标。这可以包括数据库的响应时间、吞吐量、并发连接数等。
## 2. 收集数据
为了评估MySQL的性能，我们需要收集数据库的相关数据。可以使用以下几种方法来收集数据：
- 使用MySQL的内置性能监控工具，如SHOW STATUS和SHOW VARIABLES语句。这些语句可以提供关于数
流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。目前主流的流处理系统 Storm/JStorm/Spark Streaming/F
排查mysql性能几个途径概览1. 整体sql执行频率查询1.1 查询当前连接的执行频率1.2 查询整个数据库sql的执行频率1.3 查询innodb存储引擎的执行频率2. 单条sql语句排查2. 慢日志排查2.1 实时查询2.2 预查询2.2.1 explain分析2.2.2 show profile分析2.2.3 trace优化器执行计划分析3.explain的坑例： 概览1. 整体sql执
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2023-08-25 22:44:17
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深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子领域，利用多层神经网络模型来模拟和解决复杂问题。深度学习通过大量数据和强大的计算能力，能够在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得显著的成果。以下是对深度学习技术的详细总结。概述 深度学习（Deep Learning）：是机器学习的一个分支，使用多层神经网络模型来处理和分析数据。 模拟人脑的工作方式，通过多层次的神经网络进行特征提取和模式
