一. Flink的引入 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展.Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着. 在国外一些社区,有很多人将大数据的计算引擎分成了 4 代,当然,也有很多人不会认同.我们先姑且这么认为和讨论. 首先第一代的计算引擎,无疑就是 Ha

前言 目前有许多数据分析的场景从批处理到流处理的演变, 虽然可以将批处理作为流处理的特殊情况来处理,但是分析无穷集的流数据通常需要思维方式的转变并且具有其自己的术语(例如,"windowing(窗口化)"."at-least-once(至少一次)"."exactly-once(只有一次)" ). 对于刚刚接触流处理的人来说,这种转变和新术语可能会非常混乱. Apache Flink 是一个为生产环境而生的流处理器,具有易于使用的 API,可以用于

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi

作者:黄永刚 Practical machine learning tricks from the KDD 2011 best industry paper 原文链接:http://blog.david-andrzejewski.com/machine-learning/practical-machine-learning-tricks-from-the-kdd-2011-best-industry-paper/ 研究机器学习的论文通常倾向于提出一种新理论或算法,对于问题背景.数据表示.特征工程

[论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [开始时间]2018.09.27 [完成时间]2018.10.03 [论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [中文译名] 网络中的网络 [论文链接]https://arxiv.org/abs/1312.4400 [补充] 1)NIN结构的caffe实现: 因为我们可以把全连接层当作为特殊的卷积层,所以呢, NIN在caffe中是非常 容易实现的: https://githu

参考:http://blog.fang.com/25866228/10613454/articledetail.htm IDM的全称是Information Delivery Manual,信息交付手册.和IFC一样,我还是建议您就记住IDM得了,然后弄清楚什么是IDM,为什么要有IDM就够了. 1.为什么需要IDM? 前面我们说了,要实现BIM的价值,就必须要做到不同项目成员之间.不同软件产品之间的信息交换,由于这种信息交换涉及的项目成员种类之繁多.项目阶段之复杂和项目生命周期时间跨度之大.以

ios中框架介绍 参考博客: 参考文章:框架介绍 框架介绍 框架就是一个目录,一个目录包含了共享库,访问共享库里面的代码的头文件,和其他的图片和声音的资源文件.一个共享库定义的方法和函数可以被应用程序调用. 框架其实就是一个API(application programing interface),为我们的代码提供编译环境.框架和库并没有什么特定的界限,多个相同类型的库组合在一起就形成了一个框架. 举例说明 在我们编辑ios程序的时候,我们总是使用UIKit框架,使用这个框架中的一些类,实现相应

Google关于Spanner的论文中分布式事务的实现 Google在Spanner相关的论文中详细的解释了Percolator分布式事务的实现方式, 而且用简洁的伪代码示例怎么实现分布式事务; Percolator算法在分布式数据库中运用广泛, 国内著名的开源分布式数据库TiDB的事务实现来源于Percolator, 腾讯TBase的分布式事务实现也来自于Percolator; 在讲Percolator之前, 我们先看几个问题: 1, 假设一个事务开始的时间戳是 T2 , 这个事务读取数据的原

Burp Suite Intruder中爆破模式介绍 - Introduction to Burst Mode in Burp Suite Intruder 1.sniper模式  使用单一的Payload组.对每个设置标记的参数分别进行爆破,攻击请求规模为标记数量与Payload数量的乘积. 例如  user=abc&pass=123 当对abc和123标记时,会将payload分别对abc和123顺序替换成Payload内容 当爆破其中一个标记时,另一个标记变为默认的. 2.Batterin

Django中ORM介绍和字段及字段参数   Object Relational Mapping(ORM) ORM介绍 ORM概念 对象关系映射(Object Relational Mapping,简称ORM)模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术. 简单的说,ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据,将程序中的对象自动持久化到关系数据库中. ORM在业务逻辑层和数据库层之间充当了桥梁的作用. ORM由来 让我们从O/R开始.字母O起源于"对象"(Ob

CIFAR和SVHN结果 加粗表示原论文中该网络的最优结果. 可以看出DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet. ResNeXt-29,8x64d表示29层,ResNeXt分支数为8,每个分支的bottleneck宽度为64. 这里记录的结果是使用了标准数据增强的test error. 因为有些论文会拿前人工作的次优结果对比,所以这些结果可能会和一些论文的实验数据有所出入. 网络 网络参数 CIFAR10

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ifc是干什么的,看下图 ifc架构图 下文转自:http://www.bimcn.org/cjwt/201506053789.html IFC目前是国际通用的BIM标准,现在很多BIM软件都采用其作为数据交换的标准,之前笔者也介绍过相关文章,今天笔者要给大家介绍的是BIM标准IFC的四个层级介绍.       1. 资源层       资源层为IFC 架构之最低层级.资源层所定义的类别(classes),为一般性的低阶观念与对象,可以不依赖其他类别而独立存在.在IFC Release2.0 中

前言 wifi的加密协议WPA2已经被破解,影响范围包括所有支持wifi的设备,包括Android,Linux,Apple,Windows,OpenBSD,联发科技,Linksys等.其中对Android和Linux的影响尤其严重,41%的Android设备(Android 6.0及以上)将受到严重影响.介绍这些并非是为了造成恐慌,而是引起我们的重视,在使用wifi时候,我么会经常社交和支付软件的使用,如果这些被破解,造成的损失非常巨大,对于企业更是如此.本文不是对论文,是论文官网对论文介绍的翻

本文是字节跳动数据平台开发套件团队在1月9日Flink Forward Asia 2021: Flink Forward 峰会上的演讲分享,将着重分享Flink在字节跳动数据流的实践. 字节跳动数据流的业务背景 数据流处理的主要是埋点日志.埋点,也叫Event Tracking,是数据和业务之间的桥梁,是数据分析.推荐.运营的基石. 用户在使用App.小程序.Web等各种线上应用时产生的行为,主要通过埋点的形式进行采集上报,按不同的来源分为客户端埋点.Web端埋点.服务端埋点. 不同来源的埋点都

第三大支柱IFD - 确定交换的信息和你要的信息是同一个东西 IFD的全称是International Framework for Dictionaries,中文可以叫“国际字典框架”,和前两者IFC/IDM一样,作为BIM用户,能记住IFD的名字和记住IFD是字典就行了. 用BIM创建和管理信息,通过IFC和IDM实现信息在不同项目成员和不同软件产品之间的交换,从而使BIM价值最大化.这样一个过程干嘛要用字典呢?怎么又出来一个IFD呢? 1.IFD产生的背景 前面我们介绍了IFC是一个包含各种

今天查找分布式计算的有关资料,发现Google的三大核心技术MapReduce.GFS和BigTable的论文都已经被翻译成高质量的中文,更巧的是,这三篇中译版的原发地都是CSDN的Blog.其中最新的一篇是张凌云在一个月之前发表的MapReduce论文,最早的一篇是Xu Lei发表于2005年11月的GFS论文.         这三篇论文翻译质量相当高,三位译者作出了非常了不起的.实实在在的贡献,真是应该好好感谢他们! 为了方便大家整理,我把三篇论文的地址统一列在这里: MapReduce:

所介绍内容基本上是翻译官方文档,比较肤浅,如有错误,请指正! hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区.列表分区.hash分区.混合分区等).分区列也不是表中的一个实际的字段,而是一个或者多个伪列.意思是说在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据. 下面的语句创建了一个简单的分区表: create table partition_test (member_id string, name string ) partitioned by ( stat_date string, p

#以下介绍是基于Python3.4.3 一.  简介   urllib.request.urlopen()函数用于实现对目标url的访问. 函数原型如下:urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout, ]*, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None) 函数定义如下: def urlopen(url, data=None, timeout=socket._GLOBAL_DEFA

我们在前一章介绍了block的用法,而正确使用block必须要求正确理解block的内存管理问题.这一章,我们只陈述结果而不追寻原因,我们将在下一章深入其原因. 一.block放在哪里 我们针对不同情况来讨论block的存放位置: 1.栈和堆 以下情况中的block位于堆中: void foo() { __block int i = 1024; int j = 1; void (^blk)(void); void (^blkInHeap)(void); blk = ^{ printf("%d,