flinkwatermark生成机制与总结watermark介绍watermark生成方式watermark的生成值算法策略watermark策略设置代码watermark源码分析watermark源码调用流程debug（重要）测试思路迟到时间处理FlinkSql中的watermark引出问题与源码分析watermark介绍本质上watermark是flink为了处理eventTime窗口计算提出的一种机制,本质上也是一种时间戳，由flinksouce或者自定义的watermark生成器按照需求定期或者按条件生成一种系统event，与普通数据流event一样流转到对应的下游operations
包含数据结构、计算机网络、操作系统、数据库、热点概念数据结构1、顺序存储和链式存储优缺点比较①顺序存储时，相邻数据元素的存放地址也相邻（逻辑与物理统一）；要求内存中可用存储单元的地址必须是连续的。优点：存储密度大（＝1），易于查找和修改。缺点：插入或删除元素时不方便；存储空间利用率低，预先分配内存可能造成存储空间浪费。②链式存储时，相邻数据元素可随意存放，但所占存储空间分两部分，一部分存放结点值，另一部分存放表示结点间关系的指针优点：插入或删除元素时很方便，使用灵活，存储空间利用率高。缺点：存储密度小（2、数据结构的存储结构(4个)和对应的存储模式(1对11对多多对多)4种逻辑结构:1.集合结
文章目录1.jinja2模板1.1、jinja2的变量1.1.1列表类型数据渲染1.1.2字典类型数据渲染2.jinja2的过滤器3.jinja2的控制结构3.1、分支控制3.2、循环控制1.jinja2模板要了解jinja2，那么需要先理解模板的概念。模板在Python的web开发中⼴泛使⽤，它能够有效的将业务逻辑和页⾯逻辑分开，使代码可读性增强、并且更加容易理解和维护。模板简单来说就是⼀个其中包涵占位变量表⽰动态的部分的⽂件，模板⽂件在经过动态赋值后，返回给⽤户。jinja2是Flask作者开发的⼀个模板系统，起初是仿django模板的⼀个模板引擎，也可以为fastapi提供模板⽀持，由于
🎈前言为了方便大家可以重点复习某个模块，所以将各方面的知识点进行了拆分并更新整理了新的内容，并对之前的版本中有些模糊的地方进行了纠正。此篇文章为Unity所有面试题模块的目录导航文章，全网最全的Unity面试题都在这里了，希望本篇文章能够让你在面试关卡如鱼得水得到自己想要的工作。🐱🏍2023年Unity面试题大全，共十万字面试题总结【收藏一篇足够面试，持续更新】2022年Unity面试题|五萬字二佰道|Unity面试题大全，面试题总结【全网最全，收藏一篇足够面试】【Unity面试篇】Unity面试题总结甄选｜C#基础篇|❤️持续更新❤️【Unity面试篇】Unity面试题总结甄选｜Unity
**python中map()函数总结**1.关于map()函数（1）map函数是python中的一个内置函数，做映射。（2）map()函数返回的是一个新的迭代器对象，不会改变原有对象！2.语法classmap(object)|map(func,*iterables)-->mapobject||Makeaniteratorthatcomputesthefunctionusingargumentsfrom|eachoftheiterables.Stopswhentheshortestiterableisexhausted.||Methodsdefinedhere:||__getattribute_
🎬鸽芷咕：个人主页 🔥个人专栏:《C++干货基地》《粉丝福利》⛺️生活的理想，就是为了理想的生活!引入 哈喽各位铁汁们好啊，我是博主鸽芷咕《C++干货基地》是由我的襄阳家乡零食基地有感而发，不知道各位的城市有没有这种实惠又全面的零食基地呢？C++本身作为一门篇底层的一种语言，世面的免费课程大多都没有教明白。所以本篇专栏的内容全是干货让大家从底层了解C++，把更多的知识由抽象到简单通俗易懂。⛳️推荐前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。文章目录引入⛳️推荐一、运算符重载1.1==运算符重载1.2二、赋值运算符重载2.1赋值运算符重载格
🌈个人主页:Aileen_0v0🔥热门专栏:华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法|MySQL|💫个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~”前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击👉跳转到网站#mermaid-svg-8zNV0bTQWOg18iYH{font-family:"trebuchetms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-8zNV0bTQWOg18iYH.error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-8z
2023年是大语言模型和稳定扩散的一年，时间序列领域虽然没有那么大的成就，但是却有缓慢而稳定的进展。Neurips、ICML和AAAI等会议都有transformer结构(BasisFormer、Crossformer、Invertedtransformer和Patchtransformer)的改进，还出现了将数值时间序列数据与文本和图像合成的新体系结构(CrossVIVIT)，也出现了直接应用于时间序列的可能性的LLM，以及新形式的时间序列正则化/规范化技术(san)。我们这篇文章就来总结下2023年深度学习在时间序列预测中的发展和2024年未来方向分析Neurips2023在今年的NIPs
本文首发于公众号：Hunter后端原文链接：在Windows上利用Qwen大模型搭建一个ChatGPT式的问答小助手最近ChatGPT式的聊天机器人比较火，可以提供各种问答功能，阿里最近推出了Qwen1.5系列的大模型，提供了各个参数版本的大模型，其中有一些参数量较小的模型，比较适合我们这种穷*用于尝试一下手动运行大模型。今天我们就使用Qwen1.5大模型来尝试一下，自己搭建一个问答小助手。1、配置首先介绍一下搭建的环境，8g内存，4gGPU显存，win10系统，所以如果配置等于或高于我这个环境的也可以轻松实现这一次的搭建过程。下面是搭建成功后一些问答的效果展示：其中，因为显存限制，我这边分别
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！👀大模型近期重大进展：百川、讯飞、智源发布新模型，GLM-4、DeepSeek上线开放平台，GoogleBard反超，Mixtralmedium泄露，真的很热闹…https://www.baichuan-ai.com/1月29日，百川智能发布超千亿参数的大语言模型Baichuan3。根据官方消息，Baichuan3在多个权威通用能力评测如中表现出色：在中文任务上更是超越了GPT-4，在数学和代码专项评测同样表现不错⋙点击了解详情https://xinghuo.xfyun.cn/1月30日，科大讯飞举行星火认知大模型V3.5升级
