Delta

1. 摘要 Hudi表允许多种类型操作，包括非常常用的 upsert ，当然为支持 upsert ，Hudi依赖索引机制来定位记录在哪些文件中。 当前，Hudi支持分区和非分区的数据集。分区数据集是将一组文件（数据）放在称为分区的桶中的数据集。一个Hudi数据集可能由N个分区和M个文件组成，这种组织结构也非常方便hive/presto/spark等引擎根据分区字段过滤以返回有限的数据量。而分区的值绝大多数情况下是从数据中得来，这个要求一旦一条记录映射到分区/桶，那么这个映射应该 a) 被Hudi知道；b) 在Hudi数据集生命周期里保持不变。 在一个非分区数据上Hudi需要知道recordKey -> fileId的映射以便对记录进行 upsert 操作，现有解决方案如下：a) 用户/客户端通过payload提供正确的分区值；b) 实现GlobalBloomIndex索引来扫描指定路径下的所有文件。上述两个场景下，要么需要用户提供映射信息，要么会导致扫描所有文件的性能开销。 这个方案拟实现一种新的索引类型，维护 (recordKey <-> partition, fileId) 映射或者 ((recordKey, partitionPath) → fileId) 映射，这种映射由Hudi存储和维护，可以解决上述提到的两个限制。 2. 背景 数据集类型

官网 http://www.hzhcontrols.com/ 前提 入行已经7,8年了，一直想做一套漂亮点的自定义控件，于是就有了本系列文章。 GitHub： https://github.com/kwwwvagaa/NetWinformControl 码云： https://gitee.com/kwwwvagaa/net_winform_custom_control.git 如果觉得写的还行，请点个 star 支持一下吧 欢迎前来交流探讨： 企鹅群568015492 来都来了，点个【推荐】再走吧，谢谢 NuGet Install-Package HZH_Controls 目录 http://www.hzhcontrols.com/blog-63.html 用处及效果 准备工作 这个是在前面滚动条上完善的，加入了对常用控件滚动条的美化，实现逻辑是添加一个滚动条控件，然后覆盖在滚动条上面，然后实现联动 绘制滚动条的工作，你可以参考 （六十九）c#Winform自定义控件-垂直滚动条-HZHControls 开始 添加一个组件ScrollbarComponent， 实现接口IExtenderProvider 1 Dictionary<Control, bool > m_controlCache = new Dictionary<Control, bool > (); 2 public

文章目录 触摸监听 Listener 示例 手势识别 GestureDetector 点击、双击、长按、水平滑动、垂直滑动 跟随手指移动效果 缩放效果 手势识别基类 GestureRecognizer 使用实例 自定义手势识别 在Android开发中，完整的触摸事件会经历：手指按下(ACTION_DOWN)、手指移动(ACTION_MOVE)、和手指抬起(ACTION_UP)，三个阶段，在Flutter中提供Listener组件来实现类似的功能。Android还提供了GestureDetector来帮助我们识别一些基本的触摸手势，如类似于：单击、双击、长按等操作，在Flutter中也提供了手势识别组件GestureDetector来实现类似的功能。 触摸监听 Listener 响应常见指针事件而调用回调的 widget。 查看构造函数支持的属性： const Listener({ Key key, this.onPointerDown,// 按下手指回调 this.onPointerMove,// 移动手指回调 this.onPointerUp,// 抬起手指回调 this.onPointerCancel,// 取消回调 this.onPointerSignal,// 该对象在触摸发生时回调 this.behavior = HitTestBehavior.deferToChild,

https://www.cnblogs.com/chenxiaoran666/p/divide.html //大神勃客 \[luogu\ p2261\\ G(n,k)=\sum_{i=1}^nk\ mod\ i\\ a\ \%\ b= a-b*\lfloor\frac{a}{b}\rfloor\\ ans=\sum_{i=1}^nk-i*\lfloor\frac{k}{i}\rfloor\\ ans=n*k-\sum_{i=1}^ni*\lfloor\frac{k}{i}\rfloor\\ \lfloor\frac{k}{i}\rfloor可以分块来做,\lfloor\frac{k}{i}\rfloor大约2* \sqrt{k}种取值 \] 我们用样例来打表找规律，发现 $\lfloor \frac{k}{i} \rfloor $分别在一定的区域内相等，如下表所示： i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 \(\lfloor \frac{k}{i} \rfloor\) 5 2 1 1 1 0 0 0 0 0 可见 \(\lfloor \frac{k}{i} \rfloor\) 分成了 3 块，我们只需要计算 \(n×k\) 减去每一块的和即可 通过打表不难发现 \(\lfloor \frac{k}{i} \rfloor\) 最多有 \(2*\sqrt{k}\) 种取值 当 \

No code is the new black. No Code，顾名思义，就是不需要写代码而创造应用。 LCDP，Low Code Development Platform，尽可能的少写代码来开发应用。 现在不管是在国内还是国外，其实低代码/无代码（0代码）都是放在一起说的，不管是业内人士还是企业IT人员，都将低代码和无代码（0代码）混为一谈，概念界限也非常模糊。经过仔细对比，借今天这个机会，把低代码和无代码（0代码）的区别好好给大家分析一下，希望对大家有所帮助。 我先说结论： 低代码≠无代码 ，而且两者之间几乎关系不大 无代码（0代码） 低代码 应用的领域和范围不同 全应用，全操作系统支持 领域内（通常是：BI 工作流引擎 表单引擎这三大领域） 语言属性和灵活性不同 基础语言属性，类似Python、Java等 以iVX为例，需要支持：语言的灵活性、多系统支持、可调式、可扩展、多人开发和版本管理、可编译为目标系统代码 领域内部分语言属性，加上代码之后具有较高灵活性 试图解决痛点不同 解决痛点： 学习难，前后台，多种语言，众多框架，技术迭代快 团队大，工作效率低，组织成本高 开发难，工作量大，容易出现语法Bug 代码质量普遍不高，大量冗余和劣质代码泛滥 运维难，二次开发成本高 解决痛点： 领域内重复建设，领域内应用开发速度的提升 解决问题的思路不同 无代码开发者认为

Heat kernel 什么是heat kernel呢？结果令人震惊！ Hi,大家好，这里是给阿姨倒一杯卡布奇诺。今天，我们来说一下在 1-D 2nd order Convection-Diffusion equation 中analytical solution里面用到的heat kernel。heat kernel是怎么回事呢？heat kernel相信大家都很熟悉， 但是heat kernel究竟是怎么来的呢？可能有人不理解， 为什么会用到heat kernel呢？所以，下面就让小编带大家一起了解吧。 回归正题 给定边界条件和初始条件，将求解关于heat equation可以用傅里叶变换，转化为初始条件和heat kernel的卷积，大大简化了analytical solution的求解效率。 Note that G ( z ) = e − z 2 / 2 ( 2 π ) G(z) = \frac{e^{-z^2/2}}{\sqrt(2\pi)} G ( z ) = ( ​ 2 π ) e − z 2 / 2 ​ is eventually Gaussian Distribution Note that G ( z ) = e − z 2 / 2 ( 2 π ) G(z) = \frac{e^{-z^2/2}}{\sqrt(2\pi)} G ( z ) = ( ​ 2 π )

本手册全新编排版正在施工，感兴趣的戳 这里 ！ 参考维基百科的 数学公式教程 参考 Cmd Markdown 公式指导手册 本文为 MathJax 在 Markdown 环境下的语法指引。 如何插入公式 \(\LaTeX\) 的数学公式有两种：行中公式和独立公式（行间公式）。行中公式放在文中与其它文字混编，独立公式单独成行。 行中公式可以用如下方法表示： $ 数学公式 $ 独立公式可以用如下方法表示： $$ 数学公式 $$ 函数、符号及特殊字符 声调 / 变音符号 \dot{a}, \ddot{a}, \acute{a}, \grave{a} \({\displaystyle {\dot {a}},{\ddot {a}},{\acute {a}},{\grave {a}}}\) \check{a}, \breve{a}, \tilde{a}, \bar{a} \({\displaystyle {\check {a}},{\breve {a}},{\tilde {a}},{\bar {a}}}\) \hat{a}, \widehat{a}, \vec{a} \({\displaystyle {\hat {a}},{\widehat {a}},{\vec {a}}}\) 标准函数 指数 \exp_a b = a^b, \exp b = e^b, 10^m \({

　　　　在 卷积神经网络(CNN)前向传播算法 中，我们对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前，建议先研究DNN的反向传播算法： 深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP) 1. 回顾DNN的反向传播算法 　　　　我们首先回顾DNN的反向传播算法。在DNN中，我们是首先计算出输出层的$\delta^L$:$$\delta^L = \frac{\partial J(W,b)}{\partial z^L} = \frac{\partial J(W,b)}{\partial a^L}\odot \sigma^{'}(z^L)$$ 　　　　利用数学归纳法，用$\delta^{l+1}$的值一步步的向前求出第l层的$\delta^l$，表达式为：$$\delta^{l} = (\frac{\partial z^{l+1}}{\partial z^{l}})^T\delta^{l+1} = (W^{l+1})^T\delta^{l+1}\odot \sigma^{'}(z^l)$$ 　　　　有了$\delta^l$的表达式，从而求出$W,b$的梯度表达式：$$\frac{\partial J(W,b)}{\partial W^l} = \delta^{l}(a^{l-1})^T$$$$\frac{\partial

简介 在网络技术中，端口(Port)包括逻辑端口和物理端口两种类型。 物理端口指的是物理存在的端口，如ADSL Modem、集线器、交换机、路由器上用 于连接其他网络设备的接口，如RJ-45端口、SC端口等等。 逻辑端口是指逻辑意义上用于区分服务的端口，如TCP/IP协议中的服务端口，端口号的范围从0到65535，比如用于浏览网页服务的80端口，用于FTP服务的21端口等。由于物理端口和逻辑端口数量较多，为了对端口进行区分，将每个端口进行了编号，这就是端口号。 名词解释 那么TCP/IP协议中的端口指的是什么呢？如果把IP地址比作一间房子 ，端口就是出入这间房子的门。真正的房子只有几个门，但是一个IP地址的端口 可以有65536个之多！端口是通过端口号来标记的，端口号只有整数，范围是从0 到65535。 端口分类 1、知名端口（Well-Known Ports）。知名端口即众所周知的端口号，范围从0到1023，这些端口号一般固定分配给一些服务。比如21端口分配给FTP(文件传输协议)服务，25端口分配给SMTP（简单邮件传输协议）服务，80端口分配给HTTP服务，135端口分配给RPC（远程过程调用）服务等等。 网络服务是可以使用其他端口号的，如果不是默认的端口号则应该在 地址栏上指定端口号，方法是在地址后面加上冒号“:”（半角），再加上端口 号。比如使用“8080

# -*- coding: utf-8 -*- class PID: def __init__(self, P=0.2, I=0.0, D=0.0): self.Kp = P self.Ki = I self.Kd = D self.sample_time = 0.00 self.current_time = time.time() self.last_time = self.current_time self.clear() def clear(self): self.SetPoint = 0.0 self.PTerm = 0.0 self.ITerm = 0.0 self.DTerm = 0.0 self.last_error = 0.0 self.int_error = 0.0 self.windup_guard = 20.0 self.output = 0.0 def update(self, feedback_value): error = self.SetPoint - feedback_value self.current_time = time.time() delta_time = self.current_time - self.last_time delta_error = error - self.last_error if (delta_time >=