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数据湖三剑客 Hudi、Delta、Iceberg 对比
一、介绍 在构建数据湖时，也许没有比数据格式存储更具有意义的决定。其结果将对其性能、可用性和兼容性产生直接影响。 通过简单地改变数据的存储格式，我们就可以解锁新的功能，提高整个系统的性能，这很有启发意义。 Apache Hudi、Apache Iceberg 和 Delta Lake是目前为数据湖设计的「学习笔记」浅谈满足四边形不等式的序列划分问题的答案凸性
参考了 Itst 的博客。所以你的学习笔记就是把原文抄一遍吗 首先定义 “满足四边形不等式的序列划分问题”： 给出 \(n,k\) 和一个 \((n+1)×(n+1)\) 的矩阵 \(c_{i,j}\)，你需要给出一个长度为 \(k+1\) 的序列 \(p_0=0<p_1<p_2<…<p_{k−1}<p_k=n\)，定义该序列的价值为 \(∑_{i=1}^k cMathProblem 24 Baby bottle problem
You need to warm milk in a baby bottle from its initial temperature of 15 degrees centigrade to 25 degrees. You put the bottle in a pot of boiling water which stays at constant temperature of 100 degrees. The thickness and conductivity of the bottle are s单极对力下 BCS 方程求解
BCS方程可用于描述单满壳原子核的基态，这个笔记总结BCS方程的构成和特征，并展示BCS方程数值解的算法，讨论算法中的收敛性问题。 最近实验学家测量了\({}^{136}\rm Xe\)的价质子在不同轨道上的占据数，所以我借此做了实例演示，在唯象的单极对力哈密顿量下解BCS方程，与最新的实验数据相比较从 Delta 2.0 开始聊聊我们需要怎样的数据湖
盘点行业内近期发生的大事，Delta 2.0 的开源是最让人津津乐道的，尤其在 Databricks 官宣 delta2.0 时抛出了下面这张性能对比，颇有些引战的味道。 虽然 Databricks 的工程师反复强调性能测试来自第三方 Databeans，并且他们没有主动要求 Databeans 做这项测试，但如果全程看完 delta2.0原根
目录原根Some Important Ideas Before THis阶DefinitionProperty 1Property 2Property 3Property 4原根Definition原根判定定理原根个数原根存在定理原根存在定理Lemma to Theorem 1Theorem 1Lemma to Theorem 2Theorem 2Theorem 3Theorem 4 原根 Some Important Ideas Before THi贪心算法: 排序不等式 排队打水
C++ AcWing 913. 排队打水 /* Acwing 913. 排队打水 题目描述: 有 n 个人排队到 1 个水龙头处打水，第 i 个人装满水桶所需的时间是 ti，请问如何安排他们的打水顺序才能使所有人的等待时间之和最小？ 输入格式 第一行包含整数 n。 第二行包含 n 个整数，其中第 i 个整数表示第 i 个人Lammps例子：弹性常数的计算（转摘）
转摘自知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/359014805?utm_medium=social&utm_oi=869273158199443456。这个解释很清晰，帮助理解。 一、广义胡克定律 材料在线弹性范围内，应力 与应变 成正。由于一些剪切条件的等价性和对称性，对于对称性最差的三斜晶系，独立的弹性常数可减至21Forster预积分论文On-Manifold Preintegration for Real-Time Visual-Inertial Odometry公式推导
公式推导 根据等式（10） \[R\ Exp(\phi)\ R^{T} = exp(R\phi^{\hat{}}R^{T}) = Exp(R\phi) \]推导等式（11） \[\begin{align*} Exp(\phi)R &= RR^{T}Exp(\phi)R \\ &= R(R^{T}Exp(\phi)R) \\ &= RExp(R^{T}\phi) \end{align*} \]等式（35）部分推导 \[\prod_{k=i}Explainable Fairness in Recommendation
目录概符号说明流程细节疑问 Ge Y., Tan J., Zhu Y., Xia Y., Luo J., Liu S., Fu Z., Geng S., Li Z. and Zhang Y. Explainable fairness in recommendation. In International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), 2022. 概【一些逆天数学题】一元微分定义
\(设函数f(x)在\)\(x=0处连续\)，\(并且lim_{x \to 0}{\frac{f(2x)-f(x)}{x}}=A\),\(求证:f^{'}(0)存在，且\)\(f^{'}(0)=A。\) \(因为\) \[lim_{x \to 0}{\frac{f(2x)-f(x)}{x}}=A \] \(所以对任意\epsilon ，存在\delta,使得当x\in (-\delta,\delta)时，\) \[A-DZY Loves Chinese II
一、题目 点此看题 二、解法 建立原图的 \(\tt dfs\) 树，分树边和非树边考察连通性。设删边集合是 \(P\)，设覆盖树边 \(e\) 的非树边构成集合 \(S_e\)，特别地，对于非树边 \(e\) 令 \(S_e=\{e\}\)，有结论： 删边后图不连通等价于，\(\exist Q\not=\varnothing,Q\subseteq P,\Delta_{e\in Q}开源交流丨批流一体数据集成工具ChunJun同步Hive事务表原理详解及实战分享
原文链接：批流一体数据集成工具ChunJun同步Hive事务表原理详解及实战分享 课件获取：关注公众号__ “数栈研习社”，后台私信 “ChengYing”__ 获得直播课件 视频回放：点击这里 ChengYing 开源项目地址：github 丨 gitee 喜欢我们的项目给我们点个__ STAR！STAR！！STAR！！！（重要的事情说三遍）__ 技强化学习-学习笔记10 | 经验回放
Experience Replay 经验回放。价值学习高级技巧第一篇。 之前讲解的 价值学习的方法 都很简单，所以实现效果并不优秀。接下来会介绍一些高级的技巧，可以大幅度提高 DQN 的表现。Experience Replay 是最重要的技巧。 10. 经验回放 10.1 DQN / Deep Q Network DQN 是用神经网络 \(Q(s,机器学习—人工神经网络
人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理 1.从输入层到隐藏层 import pandas as pd import numpy as np def sigmoid(x): #网络激活函数 ret「codeforces - 1344D」Résumé Review
link。 有点狗，但还算个好题。 设定 \(f_i(x)=a_ix-x^3\)，\(\Delta_i(x)=f_i(x)-f_i(x-1)\)，可以洞察到 \(\Delta_i(x)\) 在正自然数中是递减的。那么我们就可以贪心了。贪心时我们维护一个向量 \((b_1,\dots,b_n)\)，分别表示 \(\Delta_i(b_i)\)，初始全为零。放进优先队列里面，每次取一狭义相对论从入门到入土（建议初一及以上）
欢迎来到HowardZhangdqs的劝退小课堂。这是狭义相对论从入门到入土（建议初一以上）系列的第二个集合版，修订了大量之前未发现的错误，如果大家在阅读时发现了错误欢迎联系我 zjh@shanghaiit.com 1.1 导言 何为相对论？ 相对论（Theory of relativity）是关于时空和引力的理论，主要由爱因斯坦创数值优化：经典二阶确定性算法与对偶方法
我们在上一篇博客《数值优化：经典一阶确定性算法及其收敛性分析》中主要介绍了单机数值优化中一些经典的一阶确定性算法，本篇文章我们将会介绍二阶确定性算法和对偶方法。 1 牛顿法 1.1 算法描述 牛顿法[1]的基本思想是将目标函数在当前迭代点处进行二阶泰勒展开，然后最小化这个近似建立网络
package net;import java.io.Serializable;import java.util.Random; import tool.gongju;public class newnet implements Serializable{private net[] net;private double[][] in;private double[][][] jieguo;public newnet() { net=new net[29]; for(int i=0;i<29;i++)模糊PID控制C++实现
PID大家都非常熟悉了，这里就不多谈了，模糊控制可以看一下B站的相关视频，比如这个【入门】智能控制 | 20分钟搞定模糊控制 下面的代码来自github，我主要对github的代码进行了一些修改，优化了结果。 main.cpp文件 #include<iostream> #include"fuzzy_PID.h" #define NB -3 #define NM -2vue内容拖拽放大缩小
<!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, user-scalable=no, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, minimum-scago使用channel实现简单协程池
import ( "fmt" "runtime" "sync" "time" ) // Pool Goroutine Pool type Pool struct { queue chan int wg *sync.WaitGroup } // New 新建一个协程池 func NewPool(size int) *Pool { if size <= 0 {查询出每个时间段内数据库对象的增长量和查看Oracle表 历史统计信息
DBA_HIST_SEG_STAT可以看出对象的使用趋势，构造如下SQL查询出每个时间段内数据库对象的增长量，其中DB_BLOCK_CHANGES_DELTA为块个数 select c.SNAP_ID, to_char(c.END_INTERVAL_TIME, 'yyyy-mm-dd') SNAP_TIME, a.OWNER, a.OBJECT_NAME, a.OBJECT_TYPE, b.DB_BLOCK_CHANGES_DELTA frPractical Data Poisoning Attack against Next-Item Recommendation
目录概主要内容 Zhang H., Li Y., Ding B. and Gao J. Practical data poisoning attack against next-item recommendation. International World Wide Web Conferences (WWW), 2020. 概 设计一种 LOKI 的算法, 其伪造一些用户和行为, 使得用这些样本进行训练的推荐模型会偏向P7147 [THUPC2021初赛]麻将模拟器 题解
做完 pkusc2022 day2t3 雀圣之后跑来做这题。 首先我们考虑雀圣那题。那个题是说给你一副 \(13\) 张的手牌，让你算向听数。设 \(dp[i][j][0/1][p1][p2][up][dn]=0/1\) 表示考虑到 \(i\) 花色第 \(j\) 张牌，是否已经有雀头，上张牌剩下 \(p1\) 张，这张牌剩下 \(p2\) 张，已经加了 \(up\)