搜索[时间序列]结果-低调大师优秀个人博客

精选列表

搜索[时间序列]，共10000篇文章

北斗卫星时间同步装置的天线安装及常见故障处理

北斗卫星时间同步装置依靠授时天线接收北斗卫星信号，为电力、工控、通信等系统提供统一精准时间。天线安装质量直接决定卫星信号接收效果，影响设备授时精度与系统稳定运行。

2026-09-01

告别 Debug 噩梦：CodeBuddy 智能排错能力如何让定位 Bug 时间缩短

摘要：开发者平均将大量时间耗费在定位和修复 Bug 上。CodeBuddy 通过实时诊断、代码解释、智能评审和批量扫描四层机制，把 Bug 的发现时间从小时级压到秒级、理解陌生代码的时间从天级压到分

2026-08-18

把时间切成纳秒：FPGA采集卡的架构与选型

在数据采集领域存在一个朴素的误解：觉得只要ADC分辨率够高、采样率够快，一张采集卡就足够优秀。但实际工程中你会发现，当采样率跨入每秒数吉样本（GSPS）的门槛，CPU那种串行取指、逐条执行的思路立刻就力不从心——数据在PCIe总线上排队、在驱动里拷贝、在内存里搬运，每一微秒都被浪费在"处理"之外的地方。高速采集的尽头，从来不是ADC的位数，而是它身后那片可重构的硅：FPGA。

2026-08-15

意图共鸣科技 · 时间胶囊（二）｜第三个方向启动

6月的第一期时间胶囊，我们做了一个基础界定：记忆链和认知智能是两条平行的系列，它们从第一天起就是同时设计的，只是依次亮相。

2026-07-21

Python 自动检测服务HTTPS证书过期时间并发送预警

本文介绍如何使用 Python 自动检测 HTTPS 证书的过期时间，并在证书即将过期时发送预警通知，实现运维流程的自动化与智能化。

2026-07-20

音画同步技术拆解：翻译压缩+时间戳对齐如何应对复杂剪辑

复杂场景音画同步的技术挑战本质是"信息密度差异+多说话人歧义"，需要翻译层与时间轴层协同解决，而非单点优化。

2026-07-18

微软改进 Microsoft Edge 渲染性能，FCP 时间压缩至 300 毫秒以内

据介绍，Edge 浏览器首次内容绘制（FCP）时间已压缩至 300 毫秒以内，需要加载的内容响应速度更快，用户等待的时间也更少。

2025-07-09

LinkedIn最新研究：图+向量数据库，客服解答时间缩短64%

通过构建结构化的领域知识库，并引入向量数据库加速语义检索，该方案不仅使问题解决时间大幅缩短，还极大地提升了答案的相关性和准确性。

2024-05-23

GeminiDB Cassandra接口新特性FLASHBACK发布：任意时间点秒级闪回

而华为云GeminiDB Cassandra接口当前已支持任意时间点恢复（PITR特性），可应对大部分故障场景。

2024-04-01

合成数据: 利用开源技术节约资金、时间和减少碳排放

创建定制模型的关键瓶颈在于招募和协调人工工作者以创造定制训练数据的资金、时间和专业知识需求。

2024-03-05

NTP（网络时间协议）设计者 David L. Mills 去世

viahttps://elists.isoc.org/pipermail/internet-history/2024-January/009265.html 网络时间协议（Network Time Protocol

2024-01-19

八怪：再谈 MySQL 8 这两个精准的时间戳

相关解释 **immediate_commit_timestamp：**代表是当前数据库提交的时间，从库/主库都分别代表其提交的时间。

2023-12-27

每日一博 | 时间复杂度为 O (nlogn) 的排序算法

归并排序归并排序遵循分治的思想：将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题，递归地求解这些子问题，然后合并这些子问题的解来建立原问题的解，归并排序的步骤如下：划分：分解待排序的 n 个元素的序列成各具

2023-11-28

Linux 6.2 合并窗口时间撞上圣诞节，Linus 强势催更

但现在，他希望所有要提交的补丁在圣诞节之前就完成，如果他收到的 PR 比这个时间晚。他将推迟到下一个周期在合并。

2022-11-29

Apache Kyuubi 在爱奇艺的时间：加速 Hive SQL 迁移 Spark

Hive 作为爱奇艺数仓的基础，Hive SQL 是爱奇艺大数据平台目前主要的数处理工具，各个业务积累大量的 Hive ETL 任务。Spark 相对于 MapReduce 有着更为灵活的的计算模型，这使得 Spark 相对于 Hive (on MapReduce) 有更好的性能。经过测试对比，我们发现迁移 Hive SQL 到 Spark 将会带来很大的性能提升和资源节省。 Apache Kyuubi (Incubating) 项目提供一个分布式多租户的 Spark Thrift Server，相对于 Spark 原生的 Spark Thrift Server 有更好的架构优势和更多优秀的特性，具体对比可参考：Kyuubi v.s. Spark Thrift JDBC/ODBC Server (STS)。 HiveSQL 迁移Spark 1.1双跑对比大数据平台中已有大量稳定运行的 Hive SQL 任务，为了在迁移的过程中提高用户迁移意愿，降低与用户的沟通成本，我们需要保证迁移后 Spark SQL 的稳定性以及数据准确性，并尽量减少用户操作。我们在大数据平台中新增了 Hive SQL 迁移服务，提供一键批量双跑测试和一键迁移功能。在迁移前，我们会对业务的 Hive SQL 任务进行批量双跑测试。改写业务 SQL 将输出替换成临时库表，并分别通过 Hive SQL 和 Spark SQL 执行。执行完成后，对 Hive SQL 和 Spark SQL 的执行结果进行校验，确保迁移后数据一致。对每行数据进行concat后计算crc32并求和得到 checksum 值，通过对比两个结果表的 checksum 值和 count 数，来确定数据是否一致。 select sum(cast(CRC32(concat(*)) as decimal(19,0))) as checksum, count(*) as count from mock_db.mock_table 通过双跑测试，我们能够提前发现 Hive SQL 与 Spark SQL 的一些兼容性问题，以及配置不合理导致任务失败的问题。及时优化平台配置，指导用户优化 SQL 并为任务提供合适的配置。 1.2 兼容性适配 Hive SQL 迁移到 Spark 的过程中，我们遇到了一些语法兼容性的问题，例如： Spark 删除不存在分区报错，而 Hive 中允许删除不存在分区 Spark 执行set mapreduce.job.reduces=-1报错数字类型与字符串比较，结果与 Hive 不一致 ..... 为了加快迁移的进度，减少用户参与，我们需要兼容部分 Hive 语法。在 Kyuubi 中提供 kyuubi-extension-spark 模块，维护 Spark SQL的 Extensions，用于优化Spark SQL的执行计划，社区已经提供了很多优化，详细文档：Auxiliary SQL extension for Spark SQL 。我们基于此模块，为不兼容的语法修改其执行计划，使得与 Hive 保持一致的语义。例如，在 Hive 中由于默认的hive.exec.drop.ignorenonexistent=true配置，在删除不存在的表或分区时不会报错，但是迁移到 Spark 运行后，出现大量删除不存在分区的错误。我们在Kyuubi中实现了 DropIgnoreNonexistent 优化，改写AlterTableDropPartitionCommand/DropTableCommand等命令的执行计划，将ifExists属性设置为true，从而在删除不存在分区时不报错。 Kyuubi提供了只解释SQL执行计划的运行模式，通过 kyuubi.operation.plan.only.mode 配置，可以以 PARSE/ANALYZE/OPTIMIZE/PHYSICAL/EXECUTION的一些模式解释 SQL 的执行计划而不执行它，这样我们可以快速扫描出有语法兼容问题的一些 SQL。 1.3 小文件优化 Hive SQL 迁移 Spark 运行不可避免地会出现小文件的问题。我们使用 Kyuubi 的 Spark Extensions 结合 Spark AQE 可以有效地控制小文件问题。 Kyuubi Spark Extensions 中提供了RepartitionBeforeWrite的优化，在写入前插入repartition操作，再结合 AQE 合并小分区，从而实现控制小文件。对于写入动态分区的情况，Kyuubi 中 Repartition 操作指定了动态分区字段，这样可以减小动态分区导致的小文件。如果动态分区数据分布不均匀，可能导致部分分区数据倾斜，所以对于动态分区写入 Kyuubi 在 Repartition 时，同时加入了一个随机数字段来避免数据倾斜。不过这样由于扩展了分区字段的基数，也可能会导致小文件问题。在spark-defaults.conf中添加相关的配置： spark.sql.extensions org.apache.kyuubi.sql.xyuubiSparksQ1Extension # Kyuubi # spark.sql.optimizer.insertmepartitionneforewrite.enabled true # AQE spark.sql.adaptive.enabled true spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizexnaytes 1024m spark. sql .adaptive. coal esceParti ti on s .mi nmarti ti onmum 1 对于 Spark3.2，Kyuubi 通过在写入前插入 Rebalance 算子，更好地解决小文件的问题。 Kyuubi 服务增强 2.1 标签化配置对于不同用户和业务的 SQL，由于数据量和业务处理逻辑存在差异，可能需要对不同的任务进行单独的配置优化。我们在数据开发平台上提供了用户配置参数的能力，允许用户对 SQL 任务添加配置。对于同一用户或者业务会存在一些具有相同的特效的一些 SQL，我们提供标签化配置，定义一些标签绑定特有的配置，并在任务提交时带上相关的标签。例如，我们定义的部分标签如下： Adhoc：用于即席查询平台任务，数据量小，要求快速响应。配置 USER 共享级别的引擎，较大 Driver 内存，以及 Spark 任务抢占策略等。 Batch：用于数据开发平台任务，定时调度运行，稳定要求较高。配置 CONNECTION 级别独立引擎，使得任务完全资源隔离，并添加小文件、AQE 等优化配置。 User/Business/Custom：允许定义用户、业务或其他自定义标签，绑定特有的一些配置，如：队列、资源、兼容性适配相关配置等，降低用户使用门槛。 Kyuubi 中已经支持了对用户添加默认配置，例如在配置文件中添加 \_\_\_bob\_\_\_.spark.executor.memory=8g 配置，为 bob 用户的任务默认指定 8G 的 executor 内存，具体使用参考：User Default 。同时，在Kyuubi 的kyuubi-server-plugin中，提供了SessionConfAdvisor接口，用于为 Session 注入配置。可以将标签配置保存在数据库中，并实现SessionConfAdvisor接口，根据 Session 配置的标签从数据库中获取对应的配置。 2.2 SQL 审计 Kyuubi 服务中定义了一些事件，可用于 SQL 审计操作。 Kyuubi Server 中定义了如下事件： KyuubiServerInfoEvent：Kyuubi Server 启动、停止事件信息 KyuubiSessionEvent：Session 开启、关闭事件，以及连接相关信息 KyuubiOperationEvent：Kyuubi Operation 执行事件，包括了 SQL 执行相关信息目前 Kyuubi 仅实现了 JSON 写入本地文件的方式采集事件，相关配置：将事件写入 JSON 文件后，可以借助日志收集插件采集到 Kakfa 中并落地到 ElasticSearch 中，方便后续对 SQL 执行事件进行审计分析。我们在 Kyuubi Server 中通过实现自定义的EventHandler，处理 Kyuubi Server 的事件，直接将事件写入到 ElasticSearch 中。分析失败 SQL 执行事件的错误信息，完善 Spark SQL 运维知识库，并添加正则匹配分析规则，匹配执行事件的错误信息给出对应的解决方案，方便用户自行排障。文中文档可参考： Kyuubi v.s. Spark Thrift JDBC/ODBC Server (STS)——https://kyuubi.apache.org/docs/latest/overview/kyuubi_vs_thriftserver.html Auxiliary SQL extension for Spark SQL—— https://kyuubi.apache.org/docs/latest/sql/rules.html# DropIgnoreNonexistent——https://github.com/apache/incubator-kyuubi/blob/master/extensions/spark/kyuubi-extension-spark-3-1/src/main/scala/org/apache/kyuubi/sql/DropIgnoreNonexistent.scala User Defaults—— https://kyuubi.apache.org/docs/latest/deployment/settings.html#user-defaults

2022-07-06

谨慎在时间类型列上创建索引

一个表包含时间字段（例如订单表、日志表、用户表等等），并且在时间字段上创建一个索引是我们使用MySQL时一种很常见的做法。

2022-06-09

Visual Studio 2022 引入索引查找，代码搜索时间缩短至 1 秒

个项目中搜索约 50,000 个文件：与 Visual Studio 2019 相比，Visual Studio 2022 的代码搜索速度改进： 17.1Preview 3 中 95% 的搜索在 1.26 秒的时间内找到了搜索查询的所有匹配项

2022-01-31

dart系列之:时间你慢点走,我要在dart中抓住你

简介时间和日期是我们经常会在程序中使用到的对象。但是对时间和日期的处理因为有不同时区的原因，所以一直以来都不是很好用。

2021-12-02

[从源码学设计]蚂蚁金服SOFARegistry之时间轮的使用

时间轮由固定格数（wheelSize）的时间格组成，每一格都代表当前时间轮的基本时间跨度（tickMs），整个时间轮的总体时间跨度（interval）就是 wheelSize*tickMs。

2021-04-26

搭建亿级时间线数据的监控系统，我有绝招！

摘要：本文为你带来如何使用华为云数据库GaussDB(for Influx) + Grafana搭建亿级时间线数据的监控系统。

2021-04-20

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。