本文介绍了什么是分布式id，分布式id的业务场景以及9种分布式id的实现方式，同时基于vivo内部IT的业务场景，介绍了自研鲁班分布式Id服务的实践。
摘要：2022年11月18日，来自厦门创新中心的40余位开发者，齐聚华为云鲁班会开发者训练营厦门站，与华为云技术大咖共同探讨技术未来，落地应用交付。 为了抓住新时代IT技术脉搏，一同探讨企业数字化转型中面临的种种问题和困难，2022年11月18日，来自厦门创新中心的40余位开发者，齐聚华为云鲁班会开
大数据面试SQL每日一题系列：最高峰同时在线主播人数。字节，快手等大厂高频面试题 之后会不定期更新每日一题sql系列。 SQL面试题每日一题系列内容均来自于网络以及实际使用情况收集，如有雷同，纯属巧合。 1.题目 问题1：如下为某直播平台各主播的开播及关播时间数据明细，现在需要计算该平台最高峰期同时
经常有小伙伴和我咨询大数据怎么学，我觉得有必要写一下关于大数据开发的具体方向，下次就不用苦哈哈的打字回复了。直接回复文章。 1.大数据岗位划分 我们通常说的大数据开发主要分为三大方向： 1.1数据平台开发工程师 主要从事后端开发，结合Hadoop，flink，spark等做二次开发，基于底层框架开发
要理解相关子查询和非相关子查询，我们得首先理解什么是子查询，子查询是指在一个查询语句中嵌套的另一个查询语句。
1.综述 本文以HiveSQL语法进行代码演示。 对于其他数据库来说同样也适用，比如SparkSQL，FlinkSQL以及Mysql8，Oracle，SqlServer等传统的关系型数据库。 已更新第一类聚合函数类，点击这里阅读 ①SQL窗口函数系列一之聚合函数类 ②SQL窗口函数系列二之分组排序窗
以Flink为主的计算引擎配合OLAP查询分析引擎组合进而构建实时数仓**，其技术方案的选择是我们在技术选型过程中最常见的问题之一。也是很多公司和业务支持过程中会实实在在遇到的问题。 很多人一提起实时数仓，就直接大谈特谈Hudi，Flink的流批一体等，但实际上，**实时数仓包括任何架构体系的构建如...
单独拎出这个题目，是因为昨天看到一线码农大佬公众号的分享[Dictionary.Clear 和 new Dictionary() 有什么不同?](https://mp.weixin.qq.com/s/JUtr9TFRDfAvEeu6vJkI1w) ### 无心插画 ``` void Example1
哈喽大家好，我是咸鱼 在开始本篇文章之前，我想先问小伙伴们一个问题： 每个人都渴望稳定且有序的生活，但如果一个人的生活过于稳定有秩序且可预测，会有什么不好的影响吗？ 如果你每天做同样的事情，都按照同样的方式来度过，一旦出现不可预测的变故，你有应对的策略吗？ 在《贝叶斯算法人生》中，我说过这个世界是充
## 国内主题 ### 抓的是周树人，与我鲁迅有什么关系？ https://www.cnblogs.com/JulianHuang/p/17642511.html - **问题**：作者看到了一个关于Dictionary.Clear和new Dictionary的问题，想要探究为什么在foreach
针对场景文本检测任务，近期基于DEtection TRansformer (DETR) 框架预测控制点的研究工作较为活跃。在基于DETR的检测器中，query的构建方式至关重要，现有方法中较为粗糙的位置先验信息构建导致了较低的训练效率以及性能。除此之外，在如何监督模型方面，之前工作中使用的点标签形式
“文心”取自《文心雕龙》一书的开篇，作者刘勰在书中引述了一个古代典故：春秋时期，鲁国有一位名叫孔文子的大夫，他在学问上非常有造诣，但是他的儿子却不学无术，孔文子非常痛心。 一天，孔文子在山上遇到了一位神仙，神仙告诉他：“你的儿子之所以不学无术，是因为你没有给他灌输文心，让他懂得文学的魅力和意义。”孔
按照固有思维方式，人们总以为人工智能是一个莫测高深的行业，这个行业的人都是高智商人群，无论是写文章还是和人讲话，总是讳莫如深，接着就是蹦出一些“高级”词汇，什么“神经网络”，什么“卷积神经”之类，教人半懂不懂的。尤其ChatGPT的风靡一时，更加“神话”了这个行业，用鲁迅先生形容诸葛武侯的话来讲：“多智而近妖”。 事实上，根据二八定理，和别的行业一样，人工智能行业内真正顶尖的天才也就是20%，他
https://www.modb.pro/db/487946 hello，大家好，今天为大家更新一篇关于Linux性能测试的文章，大家都知道在Windows下测试计算机的性能，我们可以使用鲁大师等软件进行测试，直观易懂便捷有效，但是在Linux下进行计算机性能测试该用什么呢？今天就推荐一个压力测试的
11月4日，HDC2022华为开发者大会在东莞松山湖举办。在本次大会的HMS Core创新图形能力分论坛中，HMS Core重点介绍了其在3D技术领域的创新应用方向，其中3D建模服务展示了创新的自动骨骼绑定功能，其具有高度自动化，超强鲁棒性，优质的蒙皮效果等优势，进一步助力开发者技术创新。 HMS
简介 在过去的几十年里，许多机器学习（ML）方法被引入来分析呼吸周期的声音，包括爆裂声、咳嗽声和喘息声[1-6]。然而，几乎所有传统的ML模型都完全依赖于手工制作的功能。此外，需要高度复杂的预处理步骤来利用设计的特征[4-6]。因此，仅仅基于ML的模型可能对肺部声音中的外部/内部噪声不具有鲁棒性，并
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1695009412896463654&wfr=spider&for=pc 关注 “跑分” 这件事，相信各位读者对此并不陌生。“不服跑个分” 已经成为了某些手机发布时的保留节目。对于普通用户来说，最常用的跑分程序大概就是鲁大师和安兔兔
