优化金字塔 应用程序层面 框架层面(Broker层面) JVM层面 操作系统层面 应用程序层面:应当优化业务代码合理使用kafka,合理规划主题,合理规划分区,合理设计数据结构; 框架层面:在不改动源码的情况下,从kafka参数配置入手,结合业务体量和运行数据进行调优 JVM层面:在出现明显缓慢和可
设置虚拟机不同的带宽来进行模拟压测 kafka数据压测 1、公司生产kafka集群硬盘:单台500G、共3台、日志保留7天。 1.1 版本:1.1.0 2、压测kafka。 2.1 使用kafka自带压测工具:bin/kafka-producer-perf-test.sh 命令参数解释: --num
在项目中经常能遇到,需要对某些数据集合进行多维度排序的需求。对于集合多条件排序解决方案也有很多,今天我们就介绍一种,思路大致是设置一个分值的集合,这个分值是按照需求来设定大小的,再根据分值的大小对集合排序。 v需求背景 我们来模拟一个需求,现在需要查询一个用户列表,该列表需要实现的排序优先级如下:
假如我有一个需求,就是如果传入的参数是int类型,我就输出int类型,否则就输出T。很显然,根据模板的基础知识,我们可以这么写 template void f(T) { std::cout << "T\n"; } template <> void f(int) { std::co
组件设计是通过对功能及视觉表达中元素的拆解、归纳、重组,并基于可被复用的目的,形成规范化的组件,通过多维度组合来构建整个设计方案,將这些组件整理在一起,便形成组件库。本文我们主要讲述基于Vant CLI的自建组件库。Vant CLI 是一个基于 Vite 实现的 Vue 组件库构建工具,通过 Vant CLI 可以快速搭建一套功能完备的 Vue 组件库。
1.Reha 时间管理大师 Rhea 是一个基于 C# 和 .NET 6 开发的在线任务管理平台,类似于 禅道、Jira、Redmine, 滴答清单等。 支持多视图多维度统一管理任务。多级结构,工作区,空间,文件夹,列表,可以更灵活的进行任务管理。 应用支持多主题和主题色切换,灵活搭配,随心所欲。
机器学习方法对多维特征数据进行分类:本文用到非常经典的机器学习方法,使用递归特征消除进行特征选择,使用支持向量机构建分类模型,使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。 构建模型:支持向量机(Support Vector Machine,SVM); 特征选择:递归特征消除(Recursive Feat
目录数组和指针多维数组的物理结构证明数组a和&a不同数组与指针的差别之一什么时候数组名表示整个数组?数组训练理解指针与数组的题所有的数组,都可以看成一维数组.所有的数组传参,最终都会降维成一维数组函数函数的地址函数的规范内存管理malloc返回给用户的只有申请内存的起始地址,那free是如何准确释放
导读 VTable: 不只是高性能的多维数据分析表格,更是行列间创作的方格艺术家! VTable是字节跳动开源可视化解决方案 VisActor 的组件之一。 在现代应用程序中,表格组件是不可或缺的一部分,它们能够快速展示大量数据,并提供良好的可视化效果和交互体验。VTable是一款基于可视化渲染引擎
本文分享自华为云社区《GaussDB(for MySQL)创新特性:灵活多维的二级分区表策略》,作者:GaussDB 数据库。 背景介绍 分区表及二级分区表的功能,可以让数据库更加有效地管理和查询大规模数据,传统商业数据库具备该能力。MySQL支持分区表,与传统商业数据库相比,MySQL对二级分区表
本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发 转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。 在做一些财务、供应链、资产管理等系统时,由于业务人员线下都是采用Excel来完成的,因此就需要将Excel中业务人员使用的功能都能在Web端系统实现,整体上的实现方案有
`numpy`的广播计算是指在多维数组上进行的一种高效计算方式。 它可以将计算任务分配到每个维度上,并且可以在计算过程中进行数据共享和同步,从而提高计算效率和精度。 广播计算在数值计算、科学计算、机器学习等领域都有广泛的应用。 例如,在数值计算中,广播计算可以用于求解大规模的非线性方程组;在科学计算
`numpy`作为一个强大的数值计算库,提供了对多维数组的很多便捷操作。 承接上一篇数组的创建,本篇主要介绍一些数组的基本操作。 # 1. 子数组 首先介绍获取子数组的方法,提取已有数据的一部分来参与计算是比较常用的功能。 对于一维数组,提取子数组:`arr[start:stop:step]` 1.
`numpy` 数组通常是用于数值计算的多维数组,而排序功能可以快速、准确地对数据进行排序,从而得到更加清晰、易于分析的结果。 在数据分析和处理过程中,常常需要对数据进行排序,以便更好地理解和发现其中的规律和趋势。 排序会应用在很多场景中,比如: 1. 数据分类:将数据按照一定的特征进行分类,可以通
前言 昨天 wc(Wyu_Cnk) 提了个问题 C# 里多维数组拷贝有没有什么比较优雅的写法? 这不是问对人了吗?正好我最近在搞图像处理,要和内存打交道,我一下就想到了在C#里面直接像C/C++一样做内存拷贝。 优雅?no,要的就是装逼,而且性能还要强🕶 概念 首先澄清一下 C# 里的多维数组 (
NumPy 创建数组 NumPy 中的核心数据结构是 ndarray,它代表多维数组。NumPy 提供了多种方法来创建 ndarray 对象,包括: 使用 array() 函数 array() 函数是最常用的方法之一,它可以将 Python 列表、元组甚至其他数组转换为 ndarray 对象。 语法
`NumPy`(Numerical Python)是一个`Python`库,主要用于高效地处理多维数组和矩阵计算。它是科学计算领域中使用最广泛的一个库。 在`NumPy`中,**数组**是最核心的概念,用于存储和操作数据。 `NumPy`数组是一种多维数组对象,可以存储相同类型的元素,它支持高效的数
# 概述 NumPy是一个开源的科学计算库,它提供了高效的数值计算和数组操作功能,主要包括: * 多维数组的创建、操作和索引。 * 数组的切片、拼接和转置。 * 数组的乘法、除法、求导、积分、对数等基本运算。 * 数组的逐元素操作、求平均值、中位数、众数等统计量。 * 数组作为列表、元组等数据类型进
学习资料: 1.B站 - 一只叫小花的猫 2.语雀 - 双愚:kdtree 3.B站视频:学习kdtree的前置知识:KNN算法 KD树简介与背景 k-d树,是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索。关于kd树的背景,它主要是一种解决特征点匹配问题的算法,kd树就是一种高维
前戏 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算,也是大部分Python科学计算库的基础,多用于在大型、多维数组上执行的数值运算。 快捷键的使用: 添加cell:a或者b 删除:x 修改cell的模式: m:修改成markdown模式