1. 证据理论的发展历程 Dempster在1967年的文献<多值映射导致的上下文概率>中提出上.下概率的概念,并在一系列关于上下概率的文献中进行了拓展和应用,其后又在文献<贝叶斯推理的一般化>中进一步探讨了不满足可加性的概率问题以及统计推理的一般化问题. Shafer在Dempster研究的基础上提出了证据理论,把Dempster合成规则推广到更为一般的情况,并与1976年出版<证据的数学理论>,这一著作的出版标志着证据理论真正的诞生,为了纪念两位学者对证据理论所做的

一.Nginx整体架构 正常执行中的nginx会有多个进程,最基本的有master process(监控进程,也叫做主进程)和woker process(工作进程),还可能有cache相关进程. 一个较为完整的整体框架结构如图所示: 二.核心进程模型 启动nginx的主进程将充当监控进程,而由主进程fork()出来的子进程则充当工作进程. nginx也可以单进程模型执行,在这种进程模型下,主进程就是工作进程,没有监控进程. Nginx的核心进程模型框图如下: master进程 监控进程充当整个进

介绍: 大数据是不是海市蜃楼,来自小橡子只是意淫奥克斯,大数据的发展,而且要从头开始,基于大数据建设国家.项目-level数据中心行业将越来越多,大数据仅供技术,而非溶液,临数据组织模式,数据逻辑模式的问题. 它山之石可以攻玉,本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍,旨在抛砖引玉.希望可以给大家以启迪.參与交流请加群:347018601 一.概述 (1)什么是LDM 逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方式,它是指导数据仓库进

引言: 大数据不是海市蜃楼,万丈高楼平地起只是意淫,大数据发展还要从点滴做起,基于大数据构建国家级.行业级数据中心的项目会越来越多,大数据只是技术,而非解决方案,同样面临数据组织模式,数据逻辑模式的问题.它山之石可以攻玉,本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍,旨在抛砖引玉,希望能够给大家以启迪.参与交流请加群: 一.概述 (1)什么是LDM 逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方案,它是指导数据仓库进行数据存放.数据组织.以

一.Nginx整体架构 正常执行中的nginx会有多个进程,最基本的有master process(监控进程,也叫做主进程)和woker process(工作进程),还可能有cache相关进程.     二.核心进程模型 启动nginx的主进程将充当监控进程,而由主进程fork()出来的子进程则充当工作进程. nginx也可以单进程模型执行,在这种进程模型下,主进程就是工作进程,没有监控进程.   Nginx的核心进程模型框图如下: master进程 监控进程充当整个进程组与用户的交互接口,同时

所有文章 https://www.cnblogs.com/lay2017/p/11740855.html 正文 上一篇文章中,我们构造了一个RestTemplate的Bean实例对象.本文将主要了解一下RestTemplate执行请求的核心逻辑. 先写一个简单的get请求示例代码 @Autowired private RestTemplate restTemplate; public String getData() { return restTemplate.getForEntity("htt

自从接触到数据库到如今这三个概念大家理解的还有些不清楚,今天来为大家解答疑惑,共同提高,结合生活理解 概念模型        概念模型就是在了解了用户的需求,用户的业务领域工作情况以后,经过分析和总结,提炼出来的用以描写叙述用户业务需求的一些概念的东西.如销售业务中的"客户"和"定单",还有就是"商品","业务员".        用USE  CASE(用例图)来描写叙述就是:"业务员"与"客户&

一.主要功能: 用户:登录.注册(微信账号登录.手机号登录).修改.审核 内容:发布.审核.分享.点赞.收藏及置顶热推等相关操作 评论:发布.审核.点赞及热评等相关操作 消息推送:站内信如用户修改结果.内容发布结果.评论审核结果等通知,站外信比如短信.微信通知 后台相关:审核.编辑操作(置顶.热评等操作).统计 二.主要的表结构: 1.用户相关: (1)用户登录日志: CREATE TABLE login_log ( id bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_IN

1.逻辑实体添加非主键属性的三种的方式 属性1:在图中直接创建 属性2:在模型导航器中创建 属性3:在属性对话框中创建 2.实体显示选项(Entity Display) Rolename/Attribute:显示角色名属性: Attribute datatype:显示属性的数据类型: Attribute Domain:显示属性的类型域: Primary key Designator:显示主键符号: Foreign Key Designator(FK):显示外键: Alternate key De

CPU的物理封装,一个物理封装使用独立的一个CPU物理插槽,共享电源和风扇: CPU物理核心:在一个物理封装中封装了多个独立CPU核心,每一个CPU核心都有自己独立的完整硬件单元. CPU逻辑核心:一个CPU物理核心对外表现为多个独立的外部CPU接口,称这种每一个CPU接口为一个逻辑核心.其内部可能共享运行单元和缓存等. CPU逻辑核心是超线程技术下的产物,假设没有超线程技术,有多少颗物理CPU核心,OS就觉得有多少颗CPU.OS是根据CPU的外部接口来识别CPU数据,而不是根据CPU的实际内部

背景 先说下写这个的目的,其实是好奇,dubbo是怎么实现同步转异步的,然后了解到,其依赖了请求中携带的请求id来完成这个连接复用:然后我又发现,redisson这个redis客户端,底层也是用的netty,那就比较好奇了:netty是异步的,上层是同步的,要拿结果的,同时呢,redis协议也不可能按照redisson的要求,在请求和响应里携带请求id,那,它是怎么实现同步转异步的呢,异步结果回来后,又是怎么把结果对应上的呢? 对redisson debug调试了long long time之后

1. 前言 在上一篇Spring Security 实战干货:OAuth2授权回调的核心认证流程中,我们讲了当第三方同意授权后会调用redirectUri发送回执给我们的服务器.我们的服务器拿到一个中间授信凭据会再次进行认证,目的是为了获取Token.而这个逻辑由OAuth2LoginAuthenticationProvider负责,经过上一文的分析后我们发现获取Token的具体逻辑由OAuth2AuthorizationCodeAuthenticationProvider来完成,今天就把它的流

首先要推荐一下:http://www.alidata.org/archives/1470 阿里的大牛在上面的文章中比较详细的介绍了shuffle过程中mapper和reduce的每个过程,强烈推荐先读一下. 不过,上文没有写明一些实现的细节,比如:spill的过程,mapper生成文件的 partition是怎么做的等等,相信有很多人跟我一样在看了上面的文章后还是有很多疑问,我也是带着疑问花了很久的看了cdh4.1.0版本 shuffle的逻辑,整理成本文,为以后回顾所用. 首先用一张图展示下m

一直对书和各种介绍不太满意, 终于看到一篇比较好的了,迅速转载. 首先要推荐一下:http://www.alidata.org/archives/1470 阿里的大牛在上面的文章中比较详细的介绍了shuffle过程中mapper和reduce的每个过程,强烈推荐先读一下. 不过,上文没有写明一些实现的细节,比如:spill的过程,mapper生成文件的 partition是怎么做的等等,相信有很多人跟我一样在看了上面的文章后还是有很多疑问,我也是带着疑问花了很久的看了cdh4.1.0版本 shu

所有文章 https://www.cnblogs.com/lay2017/p/11478237.html run方法逻辑 在上一篇文章中,我们看到SpringApplication的静态方法最终是去构造了一个SpringApplication实例对象,并调用了SpringApplication的成员方法run public static ConfigurableApplicationContext run(Class<?>[] primarySources, String[] args) {

其实啊,我们把HBase想象成一个大的映射关系,再者,本来,HBase存储的数据可以理解为一种key和value的映射关系,但有不是简简单单的映射关系那种,因为比如有各个时间戳版本啊. 通过行键.行键+时间戳或行键+列(列簇:列修饰符),就可以定位特定是数据. HBase是稀疏存储数据的,因此某些列可以是空白的. 列在列簇中依照字典排序.例如,列簇是基础信息或公司域名或水果类.列是基础信息:面貌.基础信息:年龄.公司域名:org.公司域名:edu.水果类:苹果.水果类:香蕉. 表test的概念视

1.自动排序 Format>>Preferences>>Layout Entire Diagram CA ERwin

一.大数据下的ETL工具是否还使用Kettle kettle 作为通用的ETL工具,非常成熟,应用也很广泛,这里主要讲一下 目前我们如何使用kettle的? 在进行大数据处理时,ETL也是大数据处理的主要场景之一. 针对大数据下的ETL, 在大数据研究之初,曾经花费很大精力去寻找大数据下比较成熟的ETL工具,但是不多.主要分类如下: 开源的图形界面 类似 kettle 的nifi 命令形式的 如 sqoop.DataX 还有使用Spark 自定义开发ETL框架的 大数据下的ETL处理过程和传统关

说明 原创不易,如若转载 请标明来源! 欢迎关注本人微信公众号:壹枝花算不算浪漫 更多内容也可查看本人博客:一枝花算不算浪漫 前言 前情回顾 上一讲我们讲了配置了feign.hystrix.enabled=true之后,默认的Targeter就会构建成HystrixTargter, 然后通过对应的HystrixInvocationHandler 生成对应的动态代理. 本讲目录 这一讲开始讲解Hystrix相关代码,当然还是基于上一个组件Feign的基础上开始讲解的,这里默认你已经对Feign有过

第二章 实体数据建模基础 很有可能,你才开始探索实体框架,你可能会问“我们怎么开始?”,如果你真是这样的话,那么本章就是一个很好的开始.如果不是,你已经建模,并在实体分裂和继承方面感觉良好,那么你可以跳过本章. 本章将带你漫游使用实体框架建模的基本实例,建模是实体框架的核心特性,同时也是区别实体框架和微软早期的数据访问平台的特性.一旦建好模,你就可以面向模型编写代码,而不用面向关系数据库中的行和列. 本章以创建一个简单概念模型的实例开始,然后让实体框架创建底层的数据库,剩下的实例,将向你展示,如

原文地址:http://www.codeceo.com/article/java-thread-pool-kernal.html 前言 多线程编程中,为每个任务分配一个线程是不现实的,线程创建的开销和资源消耗都是很高的.线程池应运而生,成为我们管理线程的利器.Java 通过Executor接口,提供了一种标准的方法将任务的提交过程和执行过程解耦开来,并用Runnable表示任务. 下面,我们来分析一下 Java 线程池框架的实现ThreadPoolExecutor. 下面的分析基于JDK1.7