一、数据需求的产生腾梭科技的产品发展历程经历了多个阶段。最初，我们专注于与互联网金融科技公司合作，提供网贷助贷核心对接等服务。随后，我们通过与其他友商联合打造业务获得了突破。在此基础上，我们开始将重心转向行业内的联合业务开展，并逐步实现了对全量客户群体的挖掘和线上营销。同时，我们也探索了纯线上获客新零售业务模式。这些演进不仅涵盖了业务架构和业务模式的调整，也促使了技术架构的演化。我们从单一的交易中心向多业务场景分布式应用发展，在后阶段业务系统全面的进行了微服务技术改造，以满足新零售金融场景的需求。二、OLAP选型困扰在演进过程中，我们产生了许多OLTP系统，包括MySQL、Oracle以及PG
阅读本专栏其他文章，有助于理解本文。👆文章目录一、开发库选择1.1概述1.2CMSISpack1.3SPL库1.4HAL库1.5LL库1.6寄存器开发二、代码对比2.1使用寄存器2.2使用CMSIS库2.3使用SPL库2.4使用HAL库2.5使用LL库2.6使用RTOS三、如何在软件中选择不同的库3.1ARMMDK3.2STM32CubeIDE一、开发库选择1.1概述STM32开发相关的库有很多，它们都是为了方便开发者使用STM32微控制器而提供的软件工具。根据不同的功能和层次，可以将它们分为以下几类：CMSIS库（准确来说是CMSISpack）（CortexMicrocontrollerSo
有没有办法使用文件对象(二进制流)或从netCDF4数据集对象创建(打开/加载)鸢尾花立方体？具体来说，我有一个通过URL提供的文件，但不是由OpenDAP服务器提供的；iris.load_cube()&friends失败了。我意识到Iris更喜欢延迟加载，因此使用URI而不是内存中的数据，但这并不总是可行的。对于普通的netCDF4Dataset对象，我可以执行以下操作:fromurllib.requestimporturlopenimportnetCDF4asncurl='https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/temperature/HadCRUT.
我需要一个真正的DBA的意见。Postgres8.3在我的MacbookPro上执行此查询需要200毫秒，而Java和Python执行相同的计算不到20毫秒(350,000行):SELECTcount(id),avg(a),avg(b),avg(c),avg(d)FROMtuples;这是使用SQL数据库时的正常行为吗？架构(表格包含对调查的回复):CREATETABLEtuples(idintegerprimarykey,ainteger,binteger,cinteger,dinteger);\copytuplesfrom'350,000responses.csv'delimite
我需要一个真正的DBA的意见。Postgres8.3在我的MacbookPro上执行此查询需要200毫秒，而Java和Python执行相同的计算不到20毫秒(350,000行):SELECTcount(id),avg(a),avg(b),avg(c),avg(d)FROMtuples;这是使用SQL数据库时的正常行为吗？架构(表格包含对调查的回复):CREATETABLEtuples(idintegerprimarykey,ainteger,binteger,cinteger,dinteger);\copytuplesfrom'350,000responses.csv'delimite
目录1.新建工程前的准备工作（了解）1.1下载相关STM32Cube官方固件包（F1/F4/F7/H7)2.新建寄存器版本MDK工程步骤（熟悉）2.1新建工程文件夹2.1.1Drivers文件夹2.1.2Middlewares文件夹2.1.3Output文件夹2.1.4Projects文件夹2.1.4User文件夹2.2新建一个工程框架2.2.1新建并保存工程2.2.2选择主控型号2.2.3删除文件夹2.3添加文件2.3.1设置工程名和分组名2.3.2添加启动文件2.3.3添加SYSTEM源码2.4添加Readme分组文件2.4魔术棒设置2.4.1Target选项卡2.4.2Output选项卡
随着数据量和数据复杂性的不断增加，越来越多的企业开始使用OLAP（联机分析处理）引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择OLAP引擎时，性能是一个非常重要的因素。目录/基础查询场景下// 连接查询场景 //聚合查询场景//子查询场景/
一、MatrixOne整体架构MatrixOne早期的架构是一个典型的sharenothing架构，数据存放在一个MultiRaft集群上面，数据的每一个切片存在一个Raft上面，不同的RaftGroup之间的数据是完全没有重叠的。早期架构存在着一些无法解决的问题，比如在扩展性上，每扩展一个节点，就需要同时扩展存算的资源，因为计算和存储没有完全分开。而且每扩展一个节点，需要大量的数据迁移工作。另外因为每一份数据都要保存至少3个副本，从扩展节点到完成的时间会非常久。在性能方面，Raft协议所包含的leader角色，容易造成热点；在性能较差的存储下，数据库整体性能下降会超过预期；多种引擎各自用途不
一、系统选型和应用现状首先来介绍一下小米集团OLAP系统选型与应用现状。1、系统选型在小米内部，OLAP引擎主要的应用场景是BI看板和报表分析。早期通过引入Kylin来满足面向主题式的报表分析的需求，当时没有集团层面通用的BI平台，都是各个业务部门自建自己的BI看板。后来小米决定要建立全集团通用的BI平台，Kylin的灵活性就不太够了，我们就需要做一次选型，选择一款在各个业务场景之间更通用的OLAP方案，通过调研我们选择了SparkSQL+Kudu+HDFS这种方案。计算层使用了SparkSQL，存储层使用了Kudu和HDFS。存储层做了冷热数据的分离，热数据会写入到Kudu，冷数据会存储在H
一、W25Q128相关理论W25Q128存储大小为128M-bit=16MB，可编程位（地址）为Flash_Size=16*1024*1024=16777216B。W25Q128包含256个块、每个块（64KB）16个扇区（4096个扇区）、每个扇区（4KB）有16页、每一页有256个字节（Byte）。写数据：一次最多写一页不能跨页写入；擦除：可以选择擦除一个扇区（4KB）、擦除半个块（32KB）、擦除一个块（64KB）、擦除整个芯片。Flash有一个特点，就是可以将1写成0，但是不能将0写成1，要想将0写成1，必须进行擦除操作。如果要改变数据，就需要先擦除后写数据。可以理解为将W25Q128
