做电子商务的时候一般会涉及到金额的比较,按正常的思路来看用><=这些个符号就可以了.可是要是到程序上来搞这个的话就出大事了.现在看下这段代码: $f = 0.07; var_dump($f * 100 == 7);//输出false 输出结果会出乎大家意料,输出false,为什么会这样呢?其实这个和电脑中存储小数的原理有关.大家都知道计算机只能存储0和1,我们日常生活习惯使用的是10进制的数据,像0.07这个小数在计算机中存储时会有精度损失,以至于计算出来的结果会有偏差. 那么怎么解决这个问题

大数据软件安装之Hadoop(Apache)(数据存储及计算) 一.生产环境准备 1.修改主机名 vim /etc/sysconfig/network 2.修改静态ip vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 DEVICE=eth0 TYPE=Ethernet ONBOOT=yes BOOTPROTO=static NAME="eth0" IP

1 前段时间,在网上看到一道面试题: 如何用redis存储统计1亿用户一年的登陆情况,并快速检索任意时间窗口内的活跃用户数量. 觉得很有意思,就仔细想了下 .并做了一系列实验,自己模拟了下 .还是有点收获的,现整理下来.和大家一起分享. Redis是一个内存数据库,采用单线程和事件驱动的机制来处理网络请求.实际生产的QPS和TPS单台都能达到3,4W,读写性能非常棒.用来存储一些对核心业务弱影响的用户状态信息还是非常不错的. 对于这题,有2个重要的点需要考虑: 1.如何用合适的数据类型来存储1亿

文章内容来源于Programming Hub的学习记录,本人整理添加了中文翻译,如有侵权,联系本人删除 Variables C语言中的变量 Let's extend our mainfunction from the first topic. What if we want to print the sum of 5 and 3? This will be our first logical program. 让我们从第一个主题扩展我们的主函数.如果我们想打印5和3的和? 这将是我们的第一个逻辑

写了12个Person来复习,不过完成同样的代码需要敲键盘的次数相比OC确实少了很多,这很多应该归功于Swift中不写分号,以及少了OC中的中括号. 一.类与结构体 两者在Swift中差不了多少了 类与结构体有很多相同的地方: (第2,3点是其他语言中不存在的) 1)都可以定义属性/方法/下标(结构体也可以定义方法了) 2)都能初始化(通过构造方法) 3)都能使用扩展(extension)与协议(protocol) 4)类与结构体(枚举)中的全局属性/方法:在类中用class关键字,但在结构体中

随着交流机会的增多(集中在金融行业,规模都在各自领域数一数二),发现大家对 Docker + Kubernetes 的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到 RDS 领域.数据库服务的需求可以简化为:实现数据零丢失的前提下,提供可接受的服务能力.因此存储架构的选型至关重要.到底是选择计算存储分离还是本地存储?本文就这个问题,从以下几点展开: 回顾:计算存储分离, 本地存储优缺点 MySQL 基于本地存储实现数据零丢失 性能对比 基于 Docker + Kubernetes 的实现 来分享

待解决:图形中当改变分组时,图例不正确            存储比率计算时,分组合计不正确 wizard:过滤条件向导,用于输入过滤条件 wizard/sale_chart.py # -*- coding: utf-8 -*-from openerp.osv import fields, osvimport datetime class dispatch_sale_chart(osv.osv_memory):    _name = "dispatch.sale.chart"    _

[摘要]当今已进入大数据时代,特别是大规模互联网web2.0应用不断发展及云计算所需要的海量存储和海量计算发展,传统的关系型数据库已无法满足这方面的需求.随着NoSQL数据库的不断发展和成熟,可以较好地解决海量存储和海量计算方面的应用需求.本文重点描述作为NoSQL之一MongoDB数据库在海量数据存储方面的应用. 1  引言NoSQL,全称是“Not Only Sql”,指的是非关系型的数据库.这类数据库主要有这些特点:非关系型的.分布式.开源的.水平可扩展的.原始目的是为了大规模web应用,

一.zabbix数据库 zabbix-server将采集到的数据存储在数据库中,最常用的Mysql,数据存储的大小和每秒处理的数据量有关,数据存储取决于每秒处理的数据量和Housekeeper的删除数据. zabbix-server讲采集到的数据主要存储在History和Trends表中 History表主要存储收集到的历史数据,而Trends主要存储经过计算的历史数据,如每小时数据的最小值.最大值和平均值. 对于超过期限的数据,zabbix用Housekeeper进程进行数据清理,其原理主要是

GraphLab介绍 GraphLab 是由CMU(卡内基梅隆大学)的Select 实验室在2010 年提出的一个基于图像处理模型的开源图计算框架.框架使用C++语言开发实现. 该框架是面向机器学习(ML)的流处理并行计算框架,可以运行在多处理机的单机系统.集群或是亚马逊的EC2 等多种环境下.框架的设计目标是,像MapReduce一样高度抽象.可以高效运行与机器学习相关的.具有稀疏的计算依赖特性的迭代性算法,并且保证计算过程中数据的高度一致性和高效的并行计算性能.该框架最初是为处理大规模机器学

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项目在发布之后,有时会进行一些小的地方的修改,特别是对于一些常量的修改,如定义的一些特殊账户,第三方的key值,当修改的时候,我之前就偷懒过,因为项目在服务器上面,访问速度也受到限制,替换整个项目很麻烦,所以就只是替换了个别的类.这样会导致一个很严重的问题就是,修改了之后并没有什么效果,因为对于public final static int....类似于这种常量在编译时,别的类的字节码中已经写上了常量,而不是这个常量的引用,所以只是单纯的替换一个类,编译这一个类是不对的,而要把所有的类全部都编译

以下的一些例子是基于scott用户下的emp表的数据,一和二使用的均为in,out参数,最后一个综合练习使用了 in out参数 一.存储过程 1.创建无参的存储过程示例  ------ hello 注意存储过程中的PLSQL部分没有了declare create or replace procedure hello as begin dbms_output.put_line('ok'); end; / 2.如何调用? 第一种方式 -----  exec(或者是execute) hello; 第

需要学习的技术很多,要自学新知识也不是一件容易的事,选择一个自己比较感兴趣的会是一个比较好的开端,于是,打算学一学分布式系统. 带着问题,有目的的学习,先了解整体架构,在深入感兴趣的细节,这是我的计划. 首先得有问题,如果每日重复相同的工作,也不主动去学习,很难发现新的问题.不怕自己无知,就怕不知道自己无知,只有不断的学习,才会发现更多未知的知识领域! 带着问题出发 回到顶部 分布式要解决什么问题呢?解决持久化数据太大,单个节点的硬盘无法存储的问题:解决运算量太大,单个节点的内存.CPU无法处理

MaxCompute 是阿里EB级计算平台,经过十年磨砺,它成为阿里巴巴集团数据中台的计算核心和阿里云大数据的基础服务.去年MaxCompute 做了哪些工作,这些工作背后的原因是什么?大数据市场进入普惠+红海的新阶段,如何与生态发展共赢?人工智能进入井喷阶段,如何支持与借力?本文从过去一年的总结,核心技术概览,以及每条技术线路未来展望等几个方面做一个概述. BigData 概念在上世纪90年代被提出,随 Google 的3篇经典论文(GFS,BigTable,MapReduce)奠基,已经发展

2019 年 3 月 23 日,OpenResty 社区联合又拍云,举办 OpenResty × Open Talk 全国巡回沙龙·北京站,Polaristech 技术专家刘洋在活动上做了<基于 OpenResty / Kong 构建边缘计算平台>的分享. OpenResty x Open Talk 全国巡回沙龙是由 OpenResty 社区.又拍云发起,邀请业内资深的 OpenResty 技术专家,分享 OpenResty 实战经验,增进 OpenResty 使用者的交流与学习,推动 Ope

  计算属性是基于响应式依赖进行缓存的,只有在相关响应式依赖发生改变时才会重新求值,这种缓存机制在求值消耗比较大的情况下能够显著提高性能. 一.计算属性初始化   Vue 在做数据初始化时,通过 initComputed() 方法初始化计算属性. const computedWatcherOptions = { lazy: true } function initComputed (vm: Component, computed: Object) { const watchers = vm._c

1.报表统计->收银统计->优惠统计规则          第三方平台优惠:(堂食订单:支付宝口碑券优惠)+(外卖订单:商家承担优惠)          自平台优惠:(堂食订单:商家后台优惠规则优惠)+(外卖订单:配送费+餐盒费)        优惠合计=折扣+抹零+第三方平台优惠+自平台优惠. 如订单类型中存在外卖订单,目前对账存在问题:营业额-优惠合计=/(不等于)实收金额 具体原因-外卖订单数据组成: 实收金额=营业额-第三方平台优惠(外卖订单:商家承担优惠) -自平台优惠(外卖订单:配

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正确的创建合适的索引,是提升数据库查询性能的基础. 第一章 mysql之索引 索引的定义:索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散存储的数据结构. 我们为什么要使用索引: a.极大的减少存储引擎需要扫描的数据量. b.帮助我们将随机IO变为顺序IO. c.帮助我们在进行分组,排序等的操作时避免使用临时表. 使用索引时我们需要注意什么: a.需要考虑列的离散性,列的离散性越高,选择性就越好. b.考虑最左匹配原则,对索引中关键字的匹配一定是从左往右依次匹配,且不可跳过. c.创建联合索引的

本文收录在容器技术学习系列文章总目录 1.存储卷介绍 1.1 背景 (1)docker 的 AFUS 分层文件系统 docker镜像由多个只读层叠加面成,启动容器时,docker会加载只读镜像层并在镜像栈顶部加一个读写层: 如果运行中的容器修改了现有的一个已经存在的文件,那该文件将会从读写层下面的只读层复制到读写层,该文件版本仍然存在,只是已经被读写层中该文件的副本所隐藏,此即“写时复制(COW)”机制. (2)示意图 描述:如果一个文件在最底层是可见的,如果在layer1上标记为删除,最高的层