🍓🍓引言condacreate-naiit2python=3.8安装报错Areportableapplicationerrorhasoccurred.Condahaspreparedtheabovereport......condacreate-naiit2python=3.8安装报错，一大段，一开始以为是版本不兼容原因，然后一直调版本。我甚至一度以为我是不是删了Anaconda组件了，Anaconda是不是没救了。不瞒大家，我火绒都下载好了，就准备删除Anaconda后把注册表信息删了。下面我们来看看问题产生原因和解决方式吧。🍓🍓问题展示就是安装错误，起初以为是版本原因，后来几经尝试发现和版
今天在开发项目时，试着一次性插入大量数据，结果出现了以下报错： 依稀记得以前也遇到过类似的问题，于是打算记录下错误原因及解决过程：首先，这是由于sql语句中占位符数量限制导致的Mysql默认支持的占位符最多为65535(2^16-1)个，即：写入数据为m列，n行。m*n必须小于65535比如你要插入的字段有10列，一次性要插入10000条数据，则10*10000=100000，明显超过了65535，就会报错解决方法：我们只需要对数据进行切割插入即可，使用array_chunk方法例如我刚开始是直接将$res一次性插入导致报错： 然后我现在使用array_chunk方法进行切割循环插入，一
今天在开发项目时，试着一次性插入大量数据，结果出现了以下报错： 依稀记得以前也遇到过类似的问题，于是打算记录下错误原因及解决过程：首先，这是由于sql语句中占位符数量限制导致的Mysql默认支持的占位符最多为65535(2^16-1)个，即：写入数据为m列，n行。m*n必须小于65535比如你要插入的字段有10列，一次性要插入10000条数据，则10*10000=100000，明显超过了65535，就会报错解决方法：我们只需要对数据进行切割插入即可，使用array_chunk方法例如我刚开始是直接将$res一次性插入导致报错： 然后我现在使用array_chunk方法进行切割循环插入，一
在第5篇文章中，我们成功加载了fbx模型，并且做了MVP变换，将立方体按照透视投影渲染了出来。但是当时只是随机给顶点颜色，并且默认fbx文件里只有一个mesh，这次我们来加载一个柴犬模型，并且给模型贴图，模型可以从sketchfab下载。本文没有涉及到理论解释，更多的是代码实践。完整代码在https://github.com/MangoWAY/CGLearner/tree/v0.3tagv0.31.创建纹理，加载图片我们来封装一个Texture类用来加载图片，创建、bind纹理，加载图片我用的是pillow库。fromOpenGLimportGLasglfromPILimportImageim
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1.知识点scala输入输出样例类keyBy并行度为1计算UV的技巧map(data=>("uv",data.userId))..keyBy(_._1)keyBy并行度>1计算UV的技巧自定义MapFunction，随机自定义key+"uv"Random.nextString(10)+"uv"WindowedStream.trigger的使用trigger触发器，每来一条数据直接清空窗口，放到redis进行计算trigger返回WindowedStream,继续调用process(ProcessWindowFunction)WindowedStream.process()的使用windowSt
1.知识点scala输入输出样例类keyBy并行度为1计算UV的技巧map(data=>("uv",data.userId))..keyBy(_._1)keyBy并行度>1计算UV的技巧自定义MapFunction，随机自定义key+"uv"Random.nextString(10)+"uv"WindowedStream.trigger的使用trigger触发器，每来一条数据直接清空窗口，放到redis进行计算trigger返回WindowedStream,继续调用process(ProcessWindowFunction)WindowedStream.process()的使用windowSt
关注公众号：大数据技术派，回复“资料”，领取1000G资料。本文发于我的个人博客：Flink计算pv和uv的通用方法PV(访问量)：即PageView,即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。UV(独立访客)：即UniqueVisitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。计算网站App的实时pv和uv，是很常见的统计需求，这里提供通用的计算方法，不同的业务需求只需要小改即可拿来即用。需求利用Flink实时统计，从0点到当前的pv、uv。一、需求分析从Kafka发送过来的数据含有：时间戳、时间、维度、用户id，需要从不同维度统计从0
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