C3D

【摘要】 面对高并发账户记录查询问题，按照本文的介绍一步一步操作，就能有效提升性能。点击了解 高并发账户记录查询 问题描述 高并发账户记录查询在银行、互联网企业、通信企业中广泛存在。例如：网上银行、手机银行、电商个人账户查询、互联网游戏账户等等。这类查询有三个共同点： 1、 数据总量非常大。用户数量本身就非常多，再加上多年的账户数据，数据量可以达到几千万甚至上亿条。 2、 访问人数众多。几百万甚至上千万人访问，属于高并发查询。 3、 不能让用户等待。手机、网页要达到秒级响应，否则严重影响用户体验。 下面以某银行账户活期明细查询为例，给出这类问题的解决办法。 某银行共一亿个活期账户，每个账户平均每月有 7 条数据，每年数据总量 84 亿条。每条数据中的机构字段，还要关联分支机构表（几千条）记录。在性能上，要求单台服务器支持一千个以上的查询，响应时间不能超过 1 秒。 有序行存 活期明细数据随着时间增长非常快，一年就有 84 亿条。如果放到内存中，需要大量内存空间，硬件投入成本太高，所以要放到硬盘上存储。分支机构表只有几千条数据，可以放在内存中存储。 在硬盘上存储，要考虑是行存还是列存。列存数据分块压缩，能减少遍历数据量。但由于账户查询是随机的，整块读取会有额外解压计算。而且每次取数都针对整个分块，复杂度较高，性能不如行存。因此，这个场景要选择行存存储，如下图： 图 1：行存和列存

https://juejin.im/post/5e55272e6fb9a07ca453436f 已知，JavaScript 是单线程的，天生异步，适合 IO 密集型，不适合 CPU 密集型，但是，为什么是异步的喃，异步由何而来的喃，我们将在这里逐渐讨论实现。 一、进程与线程 1. 浏览器是多进程的 它主要包括以下进程： Browser 进程：浏览器的主进程，唯一，负责创建和销毁其它进程、网络资源的下载与管理、浏览器界面的展示、前进后退等。 GPU 进程：用于 3D 绘制等，最多一个。 第三方插件进程：每种类型的插件对应一个进程，仅当使用该插件时才创建。 浏览器渲染进程（浏览器内核）：内部是多线程的，每打开一个新网页就会创建一个进程，主要用于页面渲染，脚本执行，事件处理等。 2. 渲染进程（浏览器内核） 浏览器的渲染进程是多线程的，页面的渲染，JavaScript 的执行，事件的循环，都在这个进程内进行： GUI 渲染线程：负责渲染浏览器界面，当界面需要重绘（Repaint）或由于某种操作引发回流(Reflow)时，该线程就会执行。 JavaScript 引擎线程：也称为 JavaScript 内核，负责处理 Javascript 脚本程序、解析 Javascript 脚本、运行代码等。（例如 V8 引擎） 事件触发线程：用来控制浏览器事件循环，注意这不归 JavaScript

https://juejin.im/post/5e55272e6fb9a07ca453436f 已知，JavaScript 是单线程的，天生异步，适合 IO 密集型，不适合 CPU 密集型，但是，为什么是异步的喃，异步由何而来的喃，我们将在这里逐渐讨论实现。 一、进程与线程 1. 浏览器是多进程的 它主要包括以下进程： Browser 进程：浏览器的主进程，唯一，负责创建和销毁其它进程、网络资源的下载与管理、浏览器界面的展示、前进后退等。 GPU 进程：用于 3D 绘制等，最多一个。 第三方插件进程：每种类型的插件对应一个进程，仅当使用该插件时才创建。 浏览器渲染进程（浏览器内核）：内部是多线程的，每打开一个新网页就会创建一个进程，主要用于页面渲染，脚本执行，事件处理等。 2. 渲染进程（浏览器内核） 浏览器的渲染进程是多线程的，页面的渲染，JavaScript 的执行，事件的循环，都在这个进程内进行： GUI 渲染线程：负责渲染浏览器界面，当界面需要重绘（Repaint）或由于某种操作引发回流(Reflow)时，该线程就会执行。 JavaScript 引擎线程：也称为 JavaScript 内核，负责处理 Javascript 脚本程序、解析 Javascript 脚本、运行代码等。（例如 V8 引擎） 事件触发线程：用来控制浏览器事件循环，注意这不归 JavaScript

import pandas as pd data.to_csv( " 路径 " ，encoding=utf-8) 保存文件 data.head() 查看前几行 data.tail() 查看后几行 data.shape 几行几列 data.index 查看索引 data.columns 查看标题 data.values 查看值 data.info 查看整体结构 data.describe() 对数值型数据进行描述统计 data.value_counts()对值计数 data.sort_index(axis =1/0) 对索引进行排序 参数ascending= False 降序排序 data.sort_calues(by = " columens " ) 按照某一行的值进行排序 inplace=True 修改原始数据 选取数据 data.columns data[ " cloumns " ] data.loc[] 显示索引 data.iloc[] 隐示索引 set_option （） 函数解决显示不全的问题 # 显示所有列 pd.set_option( ' display.max_columns ' , None) pd.set_option( ' display.max_columns ' , 5) # 最多显示五列 # 显示所有行 pd.set_option( ' display

UUID是1.5中新增的一个类，在java.util下，用它可以产生一个号称全球唯一的ID public class UTest { public static void main(String[] args) { UUID uuid = UUID.randomUUID(); System.out.println(uuid); } } UUID(Universally Unique Identifier)全局唯一标识符,是指在一台机器上生成的数字，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算，用到了以太网卡地址、纳秒级时间、芯片ID码和许多可能的数字。由以下几部分的组合：当前日期和时间(UUID的第一个部分与时间有关，如果你在生成一个UUID之后，过几秒又生成一个UUID，则第一个部分不同，其余相同)，时钟序列，全局唯一的IEEE机器识别号（如果有网卡，从网卡获得，没有网卡以其他方式获得），UUID的唯一缺陷在于生成的结果串会比较长。 在Java中生成UUID主要有以下几种方式: JDK1.5 如果使用的JDK1.5的话,那么生成UUID变成了一件简单的事,以为JDK实现了UUID: java.util.UUID,直接调用即可. UUID uuid = UUID.randomUUID(); String s = UUID.randomUUID

　　本篇文章是基于《R-C3D:Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection》的详解，欢迎批评指正。　　 　　动作检测（Action Detection）主要用于给分割好的视频片段分类，但在实际中视频多是未分割的长视频，对于长视频的分割并且分类任务叫做时序动作检测（Temporal Action Detection）。给定一段未分割的长视频，算法需要检测视频中的动作片段，包括开始时间、结束时间和动作类别。一段视频可以包含一个或多个相同或不同的动作片段。 　　Action Recognition和Temporal Action Detection之间的关系和Image Classification和Object Detection之间的关系很像。基于Image Classification产生了例如VGG等网络模型，这些模型在Object Detection中提取目标特征提供很大帮助。同样，Action Recognition相关的模型（例如C3D等）也被广泛用于Temporal Action Detection中提取相关动作特征。 　　由于Temporal Action Detection和Object Detection存在相似性，很多Temporal Action

[TOC] 显示配置 My objects升到最顶 Tools→User Interface→Object Brower→Filters, 把My objects升到最顶 Tables升到最顶 Tools→User Interface→Object Brower→Folders, 把Tables升到最顶 数据库连接配置 登出默认事物回滚 Tools→Preferences→Oracle→Connection, Logoff with open transacation, 选 Rollback; 检查连接 Tools→Preferences→Oracle→Connection, Check connnection, 勾选; 保存登录信息 Tools→Preferences→Oracle→Logon History, Store history是默认勾选的, 再勾选Store with password, 重新登录在输入一次密码则记住了 查询配置 语句自动选择 鼠标所在的那条SQL语句, 即执行当前SQL语句 Tools→Preferences→Window types→SQL Window, AutoSelect Statement 语句执行热键(可选) 然后按Ctrl+Enter, 更改默认执行得快捷键F8为Ctrl＋Enter(类同toad) Tools→Preferences

【摘要】 在分组时经常会要求结果集必须按基准集合的次序出现，这种对齐分组在日常统计中是很常见的。我们还能把对齐分组推广成更一般的枚举分组。如何简便快捷的处理对齐分组，这里为你全程解析，并提供 esProc 示例代码。 按指定基准对齐的分组运算 对照一个基准集合，将待分组集合成员的某个字段或表达式与基准集合成员比较，相同者则分到同一个组中，最后拆分出来的组数和基准集合成员数是相同的。这种分组我们称为对齐分组。对齐分组可能会有空组，也可能有成员未分配到任何一个组中。 1. 普通对齐分组 1.1 每组保留最多一个匹配成员 按某字段的指定顺序，将表中所有记录分组并汇总求和。 【例 1】 根据相互关联的课程表和选课表，按课程表顺序查询有哪些课程无人选择： 【SPL 脚本】 A5 的执行结果如下： 1.2 每组保留所有匹配成员 按某字段的指定顺序，将表中所有记录分组并汇总求和。 【例 2】 根据相互关联的员工表和部门表，按部门表中的部门顺序统计各部门人数： 【SPL 脚本】 A5 的执行结果如下： 1.3 不匹配记录放到新组 按某字段的指定顺序，将表中所有记录分组，不匹配记录放到新组。 【例 3】 根据员工薪资表，统计 [California, Texas, New York, Florida] 的平均工资，未指定的州作为“Other”统计。员工薪资表部分数据如下： 【SPL 脚本】 A5

下车后，第一个来迎接我的，是祢豆车站前的小花园，大片的彩菊在晨风中摇曳生姿，像是爵士酒吧里微醺的优雅舞者。 祢豆是我出生的城市，大学毕业后，每年只有过年才会回家，这次也不例外。 在车站对面的街口有一条横幅，上书“欢迎回家”四个红底白字。横幅下，是一家米粉铺，店外的露天桌椅上，坐满了吃饭的年轻人，各色的行李箱就立在身旁，想必他们也是从远方归乡的务工者。米粉铺的老板我不认识，只见他一只手煮粉调码，另一只手托着手机刷短视频，动作娴熟且精确。他是个很年轻的小伙子，外表看起来与店外食客别无二致。 走出车站时手机震了几下，是大苏打来了电话。 “我来接你了，你在哪呢？” “刚到站，我现在在车站对面的街口，这里有家米粉店。” “好，我马上到。” 大苏是我高中时最好的朋友，现在更成为了同行，我俩都是程序员。高中毕业后，大家都分散到全国，乃至全世界去求学，毕业后也鲜有人留在老家。只有大苏是例外，他没有像其他人一样奔向北上广深纽约东京，而是在完成学业后回到了老家。 几分钟后，一辆崭新的白色雅阁停在我面前，透过降下的车窗，我看到大苏坐在驾驶室嘻嘻地笑着。“兄弟！快上来，这里不能久停的！”他说。我迅速拉开车门坐入副驾，把公务包丢在后座上，嘴里说着好久不见。 车子缓缓地开出了这个街区，向着我家进发。大苏显得很兴奋，他表示我们兄弟两人这么久不见，今晚上要好好地喝一顿，说着递给我一支烟，自己也点上了一支。他说

Python使用list 一、list Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。 比如，列出班里所有同学的名字，就可以用一个list表示： classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] print(classmates) 变量classmates就是一个list。 len()函数 1. 获得list元素的个数： classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] print(len(classmates)) 用索引来访问list中每一个位置的元素，记得索引是从 0 开始的： classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] print(classmates[0]) print(classmates[1]) print(classmates[2]) print(classmates[3]) 当索引超出了范围时，Python会报一个IndexError错误，所以，要确保索引不要越界，记得最后一个元素的索引是len(classmates) - 1。 如果要取最后一个元素，除了计算索引位置外，还可以用 -1 做索引，直接获取最后一个元素： print(classmates[-1]) 以此类推，可以获取倒数第2个、倒数第3个：