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Quick BI的SQL传参建模可以用在什么场景
(yq.aliyun.com)
【简介】
Quick B的SQL传参建模功能提供基于SQL的数据加工处理能力,减轻了IT支撑人员的工作量。在即席查询SQL中,我们用
点击查看原文 >>
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@可耐芊小仙女
2019-12-11 15:21 / 0个评论
要不要再学学下面的文章?
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从存储模型聊一聊时序数据库的应用场景
(www.codedump.info)
本文介绍时序数据库的存储模型,只有理解了时序数据的存储模型,才能更好的了解时序数据库的优缺点以及其适用场景。
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@技术头条
2024-03-21 23:25
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SQL优化(3)-索引与优化原理(上)
(example.com)
这一篇我们回归现实中的MySQL数据库,初步学习具体的SQL优化原则,并尝试从索引底层原理出发,分析为什么会有那么多的“规则”。
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@技术头条
2024-01-13 23:28
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SQL优化(2)-索引与B+树
(example.com)
对于60%的程序员而言,Java的三层架构Controller、Service、Dao可以说是“越往后走天越黑”,特别是到了Dao层,提着灯笼也只能看到脚边一米开外的河边小石子,只闻对岸风啸马嘶却不知到底是人是鬼,只能借着MyBatis或JPA这些ORM框架隔着宽宽的河举行一场又一场的刺刀战,你砍我一刀,我刺你一剑。
诚然,很多人对MySQL数据库的印象就是一个模糊的大铁柜,闭上眼睛深吸一口气仿佛还能嗅到一股铁锈味。只知柜子里藏着很多张表,表里面存着很多行数据,再详细一点的呢?不知道。
MySQL有太多太多细节,根本无法用四、五篇文章说透,但我仍希望这个系列的文章能成为非常好的入门教程,让从来没接触过SQL优化的同学也能快速建立较为系统的知识框架,方便日后学习其他专栏时进一步拓展。
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@技术头条
2024-01-13 23:28
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网络侦察建模及防御概述
(blog.nsfocus.net)
通过梳理已有网络侦察模型,利用博弈论对网络侦察进行形式化建模,提出一个基于置信度更新的网络侦察模型,并对网络侦察防御相关技术进行概述。
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@技术头条
2023-11-29 23:41
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Hive SQL中的like和rlike
(ixyzero.com)
以前知道SQL中的 like 和 rlike 是有区别的,差别主要在于前者只支持 百分号(%)——匹配任意数量的任意字符,和下划线(_)——匹配一个任意字符 作为特殊字符,后者支持正则匹配——功能更强大,但速度一般也较慢。所以我一般是简单的、希望速度快些的情况下用like做模糊匹配,其它场景用rlike实现。但是近期在分析日志的时候发现Hive SQL中的 like 和 rlike 除了在功能上有区别之外,过滤生成的结果也有差异,比较奇怪,在此记录一下,方便后面参考。
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@技术头条
2023-10-24 23:50
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1
美团多场景建模的探索与实践
(tech.meituan.com)
本文介绍了美团到家/站外投放团队在多场景建模技术方向上的探索与实践。基于外部投放的业务背景,本文提出了一种自适应的场景知识迁移和场景聚合技术,解决了在投放中面临外部海量流量带来的场景数量丰富、场景间差异大的问题,取得了明显的效果提升。希望能给大家带来一些启发或帮助。
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@技术头条
2023-10-24 23:48
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1
使用 SQL 的方式查询消息队列数据以及踩坑指南
(crossoverjie.top)
为了让业务团队可以更好的跟踪自己消息的生产和消费状态,需要一个类似于表格视图的消息列表,用户可以直观的看到发送的消息;同时点击详情后也能查到消息的整个轨迹。
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@技术头条
2023-09-10 23:23
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浅议非典型 Web 应用场景下的身份认证
(blog.yuanpei.me)
回想起刚毕业那会儿,因为没有 Web 开发的经验而被人轻视,当年流行的 SSH 全家桶,对我鼓捣 Windows 桌面开发这件事情,投来无限鄙夷的目光,仿佛 Windows 是一种原罪。可时间久了以后,我渐渐意识到,对工程派而言,一切都是工具;而对于学术派而言,一切都是包容。这个世界并不是只有 Web,对吧?所以,这篇博客我想聊聊非典型 Web 应用场景下的身份认证。
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@技术头条
2023-07-30 17:29
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99%的互撕场景,都可以用这个方法解决
(blog.csdn.net)
我们每天都会遇到的问题相信稍微在职场上工作几年的同学,都会遇到责任扯皮问题。这个事该你做,不该我做,这个问题是你的责任不是我的责任。尤其是,有时候冲突双方都觉得自己有理。
有一个解决问题的利器——汉德公式:谁避免意外的成本最低,谁的责任就最大。
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@技术头条
2023-07-23 11:35
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1
人机语音交互场景中的低延迟流式语音识别技术
(tech.meituan.com)
美团语音交互部针对交互场景下的低延迟语音识别需求,提出了一种全新的低出字延迟流式语音识别方案。本方法将降低延迟问题转换成一个知识蒸馏过程,极大地简化了延迟优化的难度,仅通过一个正则项损失函数就使得模型在训练过程中自动降低出字延迟。在实验测试集上,本方法能够获得最高近 200 毫秒左右的平均出字延迟降低。
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@技术头条
2023-07-04 23:08
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