KafkaTopic可以根据业务类型，分发到不同的Topic中，对于每一个Topic，下面可以有多个分区(Partition)日志文件:kafka下的Topic的多个分区，每一个分区实质上就是一个队列，将接收到的消息暂时存储到队列中，根据配置以及消息消费情况来对队列消息删除。Partition是一个有序的message序列这些message按顺序添加到一个叫做commitlog的文件中。每个partition中的消息都有一个唯一的编号，称之为offset，用来唯一标示某个分区中的message。每个partition，都对应一个commitlog文件。一个partition中的message的
朴素贝叶斯是贝叶斯分类器中的一种模型，用已知类别的数据集训练模型，从而实现对未知类别数据的类别判断。其理论基础是贝叶斯决策论（Bayesiandecisiontheory）。一：基础知识（1）联合概率：联合概率表示两个事件共同发生的概率，例如事件A与事件B同时发生，则表示为P(A,B)或P(AB)。 对于上面的八个物体，设事件A为从中取出圆形物体，事件B为从中取出红色物体，则联合概率P(A,B)=0.25。（2）边缘概率边缘概率是指某个事件发生的概率，而与其它事件无关，它是由联合概率边缘化得到的，即在联合概率中，把最终结果不需要的事件合并成事件全概率而消失。例如P(A,B1)表示事件A与事件B
朴素贝叶斯是贝叶斯分类器中的一种模型，用已知类别的数据集训练模型，从而实现对未知类别数据的类别判断。其理论基础是贝叶斯决策论（Bayesiandecisiontheory）。一：基础知识（1）联合概率：联合概率表示两个事件共同发生的概率，例如事件A与事件B同时发生，则表示为P(A,B)或P(AB)。 对于上面的八个物体，设事件A为从中取出圆形物体，事件B为从中取出红色物体，则联合概率P(A,B)=0.25。（2）边缘概率边缘概率是指某个事件发生的概率，而与其它事件无关，它是由联合概率边缘化得到的，即在联合概率中，把最终结果不需要的事件合并成事件全概率而消失。例如P(A,B1)表示事件A与事件B
今天的文章是关于nviewui的使用，结合案例。但是我的是平板端的，nviewui没法兼容vw啊。所以我们不用组件，手写一个。大部分都是手写的，没办法，要兼容。用的是flex来让他们的位置都处于一个比较合适的地方，直接上代码。我的图片是上传到七牛云的，就不方便展示了~css有变量，是在全局变量里定义了，要自己修改。效果：html Ethan. 18757273610 src="http://123.png" class="editimg" /> css.avatar{position:relativ
今天的文章是关于nviewui的使用，结合案例。但是我的是平板端的，nviewui没法兼容vw啊。所以我们不用组件，手写一个。大部分都是手写的，没办法，要兼容。用的是flex来让他们的位置都处于一个比较合适的地方，直接上代码。我的图片是上传到七牛云的，就不方便展示了~css有变量，是在全局变量里定义了，要自己修改。效果：html Ethan. 18757273610 src="http://123.png" class="editimg" /> css.avatar{position:relativ
如果我们需要设置一个view在另一个view的右边缘距离一定距离的地方，利用Masonry这么写：[amas_makeConstraints:^(MASConstraintMaker*make){make.left.mas_equalTo(b.mas_right).offset(777);....offset可以让我们在设置视图之间相对位置时起到很大作用，但是也有很多情况下用不到，比如size、center等等，而调查Maronry的底层方法，可以看到和offset类似的方法还有很多:-(MASConstraint*(^)(MASEdgeInsetsinsets))insets;-(MASCo
如果我们需要设置一个view在另一个view的右边缘距离一定距离的地方，利用Masonry这么写：[amas_makeConstraints:^(MASConstraintMaker*make){make.left.mas_equalTo(b.mas_right).offset(777);....offset可以让我们在设置视图之间相对位置时起到很大作用，但是也有很多情况下用不到，比如size、center等等，而调查Maronry的底层方法，可以看到和offset类似的方法还有很多:-(MASConstraint*(^)(MASEdgeInsetsinsets))insets;-(MASCo
摘要：随着offset的增加，查询的时长也会越来越长。当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的。本文分享自华为云社区《offset新探索：双管齐下，加速大数据量查询》，作者：GaussDB数据库。众所周知，在各类业务中时常会用到LIMITyoffsetx来做跳过x条数据读取Y条数据的操作。例如：SELECT*FROM...LIMIT1000OFFSET1000000;表示从第1000001条数据开始查，读取1000条数据。随着offset的增加，查询的时长也会越来越长。当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的。那么如何来提升offset在大数据量查询
摘要：随着offset的增加，查询的时长也会越来越长。当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的。本文分享自华为云社区《offset新探索：双管齐下，加速大数据量查询》，作者：GaussDB数据库。众所周知，在各类业务中时常会用到LIMITyoffsetx来做跳过x条数据读取Y条数据的操作。例如：SELECT*FROM...LIMIT1000OFFSET1000000;表示从第1000001条数据开始查，读取1000条数据。随着offset的增加，查询的时长也会越来越长。当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的。那么如何来提升offset在大数据量查询
GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。GreatSQL是MySQL的国产分支版本，使用上与MySQL一致。前言之前的大多数人分页采用的都是这样：SELECT*FROMtableLIMIT20OFFSET50可能有的小伙伴还是不太清楚LIMIT和OFFSET的具体含义和用法，我介绍一下：LIMITX表示:读取X条数据LIMITX,Y表示:跳过X条数据，读取Y条数据LIMITYOFFSETX表示:跳过X条数据，读取Y条数据对于简单的小型应用程序和数据量不是很大的场景，这种方式还是没问题的。但是你想构建一个可靠且高效的系统，一定要一开始就要把它做好。今天我们将探
