支持度(Support)的公式是:Support(A->B)=P(A U B).支持度揭示了A与B同时出现的概率.如果A与B同时出现的概率小,说明A与B的关系不大:如果A与B同时出现的非常频繁,则说明A与B总是相关的.    置信度(Confidence)的公式式:Confidence(A->B)=P(A | B).置信度揭示了A出现时,B是否也会出现或有多大概率出现.如果置信度度为100%,则A和B可以捆绑销售了.如果置信度太低,则说明A的出现与B是否出现关系不大.    示例:某销售手

一.关于负载 什么是负载:负载就是cpu在一段时间内正在处理以及等待cpu处理的进程数之和的统计信息,也就是cpu使用队列的长度统计信息,这个数字越小越好(如果超过CPU核心*0.7就是不正常) 负载分为两大部分:CPU负载.IO负载 例如,假设有一个进行大规模科学计算的程序,虽然该程序不会频繁地从磁盘输入输出,但是处理完成需要相当长的时间.因为该程序主要被用来做计算.逻辑判断等处理,所以程序的处理速度主要依赖于cpu的计算速度.此类cpu负载的程序称为“计算密集型程序”. 还有一类程序,主要从

以低代码和高代码(原生JS代码)混编的方式引入了AI算法,学习如何使用表达式调用原生代码的.整个过程在众触低代码应用平台进行,适合高阶学员. AI智能级别演示 AI算法分三个等级,体现出来的智能水平不同. 切换皮肤 切换棋阵 各棋子的走法规则 先动手玩一玩:https://chinese-chess.zc-app.cn/z 详尽的的教学请移步哔哩哔哩视频:https://www.bilibili.com/video/BV1e44y1j7Ab 初始数据 onReady里: $v.设置 = {AI搜

关键词:sql server低版本到高版本还原 故障问题,图中备份集(红色框线部分)没有数据,无法选择,导致无法还原 解决办法: [1] 低版本的备份到高版本的,用语句可以还原 注意事项: 低版本不一定能够拿到高版本还原.两个先决条件:(1)不能跳过架构平台,即不能跳过SQL Server 7.0 或者 2005.(2)原数据库不能有不能修复的错误.

1.高内聚 首先我们来看看内聚的含义:软件含义上的内聚其实是从化学中的分子的内聚演变过来的,化学中的分子间的作用力,作用力强则表现为内聚程度高.在软件中内聚程度的高低,标识着软件设计的好坏. 我们在进行架构设计时的内聚高低是指,设计某个模块或者关注点时,模块或关注点内部的一系列相关功能的相关程度的高低. 例如:下单模块: 一般情况下,下单模块都会有如下的信息,订单的信息,产品的信息及谁下的单(买家信息).这是基本的,那么我们设计的时候就要把相关的功能内聚到一起.当然这是从大功能(下单管理)上来说

1.关于sudo不需要输密码,低权限执行高权限,在root下的命令visudo放开%wheel ALL:保存退出, 执行gpasswd -a yourusername wheel 2.脚本命令下的,权限变更执行跨用户脚本,有两种方式: <1>字符串输入: su - ossuser -c “cd  /opt/neteco_priv/ossuserbin;./uninstall_neteco_ossuser.sh” <2>利用EOF代码块切换: #!/bin/bashsu - test

// centos 默认有php 版本太低转移到高版本的解决办法 php -v 版本低 ln -s /usr/local/php/bin/php /usr/bin/php

低版本xcode调试本真机高版本系统 //打开此路径把最新的文件拷贝到这里就可以了 /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/DeviceSupport

SqlServer低版本数据库不能直接还原或附加Sql高版本数据库或备份文件,我们常用DTS互导的方式,如果不同版本数据库不可访问,可以使用高版本数据库的DTS导出整个库的相应低版本建库脚本与数据,然后放在低版本数据库中去执行,常见如:我们库数据库一般是SqlServer2008+,有的客户使用的是2005版本的数据库,这时我们就提供了2005版本的建库脚本供用户自己在机器上执行,但由于文件过大(可以分成几个文件)会导致执行过程中内存不够的情形,对于此类种种情况我们可以使用命令行方式导入建表脚本

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

今天在高铁上,翻着逼乎,被一个话题勾住了,"为什么很多人会觉得IT门槛低?" 我一惊,还真是,身边朋友都觉得"IT赚的多","程序员工资高",朋友聚会聊天总会以我是程序员为由,调侃这一行工资高,动不动20w,30w. 说着说着,就真的变成"程序员就是工资高" 今天小胖就来聊下关于做IT的门槛,说工资高的,要不要来试试? 逼乎题主写道:某211CS大二学生,大一正式开始接触计算机,前前后后高数大物电路概率论数据结构学得要死,平时

http://www.cnblogs.com/WayneLiu/p/5060277.html 前言:重装系统前我使用的是vs2015(有点装*),由于使用2015实在在班上太另类了, 导致我想在其他同学的vs下看一看我写的代码都无法达成! 而且最关键的是交作业的时候,老师的2013也没有办法打开这个版本! 所以在重装过后,我就安装的2013了,但是要使用以前我的项目就只有更改配置,所以在此记录下怎样使用vs2013打开VS2015的工程文件,希望对大家有所帮助! 图文说明: 首先使用记事本或者n

所有的配置会缓存在本地,远程配置中心DOWN机,不影响本地使用,只是无法重新请求服务端获取配置的更新. 不管是注册中心的高可用,还是配置中心的高可用.本质上都是保证服务能注册上去或者能从配置中心获取配置. 注册中心的高可用,意味着如果有一台注册中心DOWN机,其他的注册中心同样能提供注册和查询服务,即使所有注册中心服务器全面down机,其实也不影响提供者和消费者的使用,因为当服务消费者第一次去请求注册中心之后,会把提供者的地址缓存在本地,同样可以直接调用提供者提供的服务(服务提供者可以部署多台机

我见过太多的数据库管理员花大量的时间在数据库迁移上,即便在客户的实际环境亦是如此.由于微软频繁的发布新版,基于业务和客户的要求,应用服务不得不同时升级.当然,还有许多用户仍在使用SQL Server 2000 (n 2005)的版本,这些都是接下来的不久需要升级的潜在用户.这里我将提供最简单,也是最快的解决方案把系统停机的时间降到最低. 有很多方式方法去升级之前的数据库,有人采用数据库备份恢复的方式,从一个数据库实例备份,然后恢复到另一个实例,这可是个耗时的过程,如果我们只有几个数据库需要升级的

前言:重装系统前我使用的是vs2015(有点装*),由于使用2015实在在班上太另类了, 导致我想在其他同学的vs下看一看我写的代码都无法达成! 而且最关键的是交作业的时候,老师的2013也没有办法打开这个版本! 所以在重装过后,我就安装的2013了,但是要使用以前我的项目就只有更改配置,所以在此记录下怎样使用vs2013打开VS2015的工程文件,希望对大家有所帮助! 图文说明: 首先使用记事本或者notepad++打开你的项目的sln文件 按照如图所示做出更改 在工程文件中找到后缀名为.vc

一.vs2005打开vs2008编译的项目:1.用记事本打开sln文件,将: Microsoft Visual Studio Solution File, Format Version 10.00 # Visual Studio 2008 改成: Microsoft Visual Studio Solution File, Format Version 9.00 # Visual Studio 2005 2.用记事本打开csproj文件,将: <Project ToolsVersion="

一.业务背景+系统架构 本次场景为kafka+storm+redis+hbase,通过kafka的数据,进入storm的spout组件接收,转由storm的Bolt节点进行业务逻辑处理,最后再推送进kafka. 表数据相关的逻辑为:查询Hbase表数据,首次查询会写入redis和storm cache,再次查询,会直接从redis或cache中取值. storm应用: 二.性能测试场景 1.数据:json类型的用户偏好数据700万 2.灌入方式:java脚本 3.hbase表:生产全量数据导入

;with test(CID,money,NewAmount) as ( SELECT Row_Number() over ( order by money ) as CID ,money ,money *0.1 as NewAmount FROM test107 ) select b.CID , SUM(a.NewAmount ) sum_money, b.NewAmount --distinct b.CID ,case when SUM(a.NewAmount ) > 50000 then