Netflix atlas

Netflix OSS简介 原文链接：https://wen-tao.com/netflixoss-intro/ Netflix在开源方面的成果（请参阅netflix.github.io）为目前市场上的分布式系统提供了一套最全面的、经过实战检验的软件。从媒体编码优化到可发起大规模的基础架构故障来测试系统恢复力的“Simian Army”， 这套软件的涵盖范围很广。本篇博文的重点是介绍专门用来解决微

问题内容： 在Excel中，我将AnalysisServices连接到数据多维数据集。我希望能够通过在发生最后一个多维数据集处理时间时向他们显示数据来向用户显示最新数据。在SQL Server ManagementStudio（SSMS）中建立与多维数据集的分析服务连接后，我可以右键单击该多维数据集，然后查看存在上一个多维数据集处理时间的属性。我还可以如下创建MDX查询，以返回上一个处理时间： 我

涉及头文件 time.h sys/time.h 结构体 struct timeval /* 在头文件<sys/time.h>中定义 */ struct timeval { time_t tv_sec; /* 秒 */ suseconds_t tv_usec; /* 微秒 */ }; 实际上结构体成员中的秒和微秒都是long类型。 struct timespe

为了支持定时器，Libevent必须和系统时间打交道，这一部分的内容也比较简单，主要涉及到时间的加减辅助函数、时间缓存、时间校正和定时器堆的时间值调整等。下面就结合源代码来分析一下。 1 初始化检测 Libevent在初始化时会检测系统时间的类型，通过调用函数detect_monotonic()完成，它通过调用clock_gettime()来检测系统是否支持monotonic时钟类型： stati

getitimer/setitimer

time difftime localtime

我正在阅读Keras中关于使用LSTM进行多元时间序列预测的教程https://machinelearningmastery.com/multivariate-time-series-forecasting-lstms-keras/#comment-442845 我已经看完了整个教程，遇到了一个如下的问题- 在本教程中，在步骤“t-1”中，列车和测试拆分有8个功能，即“污染”、“露水”、“温度”、

我试图理解如何正确地将数据输入到我的keras模型中，以便使用LSTM神经网络将多变量时间序列数据分为三类。 我已经看了不同的资源——主要是杰森·布朗利的这三篇优秀的博客文章，其他的SO问题和不同的论文，但是没有一个信息完全符合我的问题案例，我也不知道我的问题是否数据预处理/将其输入模型是正确的，所以我想如果我在这里指定我的确切条件，我可能会得到一些帮助。 我试图对多元时间序列数据进行分类，其原始

维度管理基于计费项、资源类型、域、项目等费用原始维度进行维度项的聚合等。 维度管理基于计费项、资源类型、域、项目等费用原始维度进行维度项的聚合等。以域为例，如平台有域A、域B、域C三个部门，默认以部门为维度展示费用的信息，当域A和域B部门合并后，可通过维度管理的功能对域的维度重新聚合，原来的域A、域B将对应新的维度项域AB、域C仍对应域C，配置完成后，用户可以在费用总览等页面的自定义维度中查看以新