作者：fledgling_ 链接：https://www.jianshu.com/p/abe1ec1855ad 嗨 进入正题之前，咱们先讲个故事。 在2018年接触到工业互联网之前，我完全没了解过时序数据库（下面就简称TSDB了），因为做标准的原因开始慢慢接触起国内一些做TSDB的厂家，其中不乏充满干劲的创业公司和经验丰厚的老牌信息化厂商，实力雄厚的BATH天团在TSDB上也都有布局&……
42个AI与机器人大问题之——「人与AI之间的关系将如何变化？」本届大会由腾讯AI Lab携手Nature Research（自然科研）及旗下《自然-机器智能》、《自然-生物医学工程》两本期刊联合举办。大会上将发布「42个AI与机器人大问题」报告，并邀请11位世界知名学者为这些宏大问题给出每个人独特而深刻的理解与答案。在报告中，我们还邀请到Yoshua Bengio、Jürgen Schmidhuber和多位中国院士提供专家见解，也欢迎你参与报告调研。「……
1、基本用法 //enum direction { // case north // case south // case west // case east //} 等价于下面写法 enum direction {case north,south,west,east }var dir direction.north dir .south dir direction.west //print(dir)switch dir { case .south :print("south") case .north :print("north……
同一个消费者组不能同时消费同一个分区的数据 不同分区可以消费同一组不同消费者 同一个消费者可以同时消费多个topicA的数据 Topic和consumer依赖zookeeper,producer不依赖 转载于:https://www.cnblogs.com/siqing99/p/11356006.html相关资源：kafka生产和消费示例
1、Manager进程Manager进程是GoldenGate的控制进程，运行在源端和目标端上。它主要作用有以下几个方面：启动、监控、重启Goldengate的其他进程, 报告错误及事件，分配数据存储 空间，发布阀值报告等。2、Extract进程Extract运行在数据库源端，负责从源端数据表或者日志中捕获数据。3、Pump进程pump进程运行在数据库源端。其作用是如果源端使用了本地的trail文件， 那么pump 进程就会把trail以数据块的形式通过TCP/I……
时间序列ARIMA模型 文章目录时间序列ARIMA模型平稳性要求:严平稳与弱平稳：差分法-提升分布的平稳性:自回归模型(AR):p阶自回归过程的公式定义：自回归模型的限制：移动平均模型(MA)：q阶自回归过程的公式定义：自回归移动平均模型(ARMA)自回归移动平均模型公式定义：差分自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q):自相关函数ACF(autocorrelation function):偏相关函数PACF(partial autocorrelation fu……
github网址： https://github.com/apache/incubator-iotdb 克隆项目 git clone https://github.com/apache/iotdb.git or git clone gitgithub.com:apache/iotdb.git idea打开项目 open -> 选择项目根目录 如果没有识别maven项目，就导入maven项目，添加pom 选择pom 项目打包 如果安装了 maven 3.1 以上，可以直接用命令打包&……
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ListView性能 ListView 判断给定的view的viewType指明是否可以回收回。viewType < 0是不可以回收。指定忽略的（ ITEM_VIEW_TYPE_IGNORE -1），或者是 HeaderView / （FootViewITEM_VIEW_TYPE_HEADER_OR_FOOTER -2）是不被回收的。如有特殊需要可以将自己定义的viewType设置为-1，否则，将会浪费内存，……
42个AI与机器人大问题之——「AI如何解决人口老龄化问题？」9月2日在深圳举办的首届「Nature Conference - AI与机器人大会」上，Thomas Fuchs 教授将给出他的答案。本届大会由腾讯 AI Lab 携手Nature Research（自然科研）及旗下《自然-机器智能》、《自然-生物医学工程》两本期刊联合举办。大会上将发布「42个 AI 与机器人大问题」报告，并邀请 11 位世界知名学者为这些宏大问题给出每个人独特而深刻的理解与答案。在报告中ÿ……
支持向量机（SVM算法）和软间隔支持向量机概述 文章目录支持向量机（SVM算法）和软间隔支持向量机概述(01)决策边界：实现雷区与边界距离最大化（雷区就是边界上的点，找large margin）(02)距离的计算：(03)数据标签定义：Y为样本的类别：引入决策方程：优化目标：最终的目标函数：……