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Day01 Markdown的基本语法 作者：迷恋 一级标题 二级标题 三级标题 四级标题 五级标题 六级标题 文本样式 强调文本 强调文本 ** 加粗文本** =标记文本= 删除文本 引用文本 H 2 O is是液体。 2 10 运算结果是 1024。 列表 项目 项目 项目 项目1 项目2 项目3 项目 项目 项目 项目1 项目2 项目3 计划任务 完成任务 链接 链接： CSDN . 图片： 带尺寸的图片： 居中的图片: 居中并且带尺寸的图片： 代码片 // A code block var foo = 'bar'; // An highlighted block var foo = 'bar' ; # include <stdio.h> int main ( ) { printf ( "hello world" ) ; return 0 ; } 表格 项目 Value 电脑 $1600 手机 $12 导管 $1 Column 1 Column 2 Column3 left-aligned 文本居左 centered 文本居中 right-aligned 文本居右 注释 一个具有注释的文本。 1 Markdown将文本转换为 HTML。 自定义列表 Markdown Text-to- HTML conversion tool Authors John Luke 数学公式

2021年2月1日，博洛尼亚讯。自动数据采集和工厂自动化市场的全球领导者Datalogic得利捷近日推出了两款全新产品——Matrix™320工业读码器和Skorpio™ X5移动终端，为机器制造商和终端用户在工业生产和服务的各种应用中提供了行业领先的解决方案。 作为条码阅读器中最畅销的旗舰产品，Matrix™320具有强大的功能和紧凑的结构，全新的200万像素传感器在紧凑的模块化设计中可以提供300万像素的性能，并读取最具挑战性的直接部件标记和印刷标签。先进的16:9 CMOS传感器，使其拥有各种镜头、智能照明、过滤器和配件，同时产生宽视场、更大的景深和更高的运行速度，以适应各种场景的应用需求。目前，该产品已成为内部物流、分销、3PL、零售物流和车间等所有可追溯性应用的首选解决方案。 Skorpio X5是一款坚固耐用、高性能的带物理键盘的移动终端，可在最恶劣的环境和条件下使用，具有便携式数据终端（PDT）市场上最大的多点触摸显示屏。该显示屏为PDT市场上最大、最亮、最坚固的4.3英寸Gorilla©玻璃显示屏，可以为功能丰富的应用程序和产品图片提供充足的可查看空间。此外，Skorpio X5还采用了Datalogic得利捷专门设计开发的最新一代扫描引擎，以帮助工人在各种场景下读取任何形式的条码。 Datalogic得利捷公司产品营销负责人员表示，

彼节者有间，而刀刃者无厚；以无厚入有间，恢恢乎其于游刃必有余地矣 ----- 庖丁解牛 前言：随着移动互联网、IoT、5G等的应用和普及，一步一步地我们走进了数字经济时代。随之而来的海量数据将是一种客观的存在，并发挥出越来越重要的作用。时序数据是海量数据中的一个重要组成部分，除了挖掘分析预测等，如何高效的压缩存储是一个基础且重要的课题。同时，我们也正处在人工智能时代，深度学习已经有了很多很好的应用，如何在更多更广的层面发挥作用？深度学习的本质是做决策，用它解决具体的问题时很重要的是找到契合点，合理建模，然后整理数据优化loss等最终较好地解决问题。在过去的一段时间，我们在用深度强化学习进行数据压缩上做了一些研究探索并取得了一些成绩，已经在ICDE 2020 research track发表（Two-level Data Compression using Machine Learning in Time Series Database）并做了口头汇报。在这里做一个整体粗略介绍，希望对其它的场景，至少是其它数据的压缩等，带来一点借鉴作用。 1. 背景描述 1.1 时序数据 时序数据顾名思义指的是和时间序列相关的数据，是日常随处可见的一种数据形式。下图罗列了三个示例 a）心电图，b）股票指数，c）具体股票交易数据。 关于时序数据库的工作内容，简略地，在用户的使用层面它需要响应海量的查询

导语 | 在百花齐放的交互式分析领域，ClickHouse 绝对是后起之秀，它虽然年轻，却有非常大的发展空间。本文将分享 PB 级分析型数据库 ClickHouse 的应用场景、整体架构、众多核心特性等，帮助理解 ClickHouse 如何实现极致性能的存储引擎，希望与大家一起交流。文章作者：姜国强，腾讯实时检索研发工程师。 一、交互式分析之 ClickHouse 1. 交互式分析简介 交互式分析，也称 OLAP（Online Analytical Processing），它赋予用户对海量数据进行多维度、交互式的统计分析能力，以充分利用数据的价值进行量化运营、辅助决策等，帮助用户提高生产效率。 交互式分析主要应用于统计报表、即席查询（Ad Hoc）等领域，前者查询模式较固定，后者即兴进行探索分析。代表场景例如：移动互联网中 PV、UV、活跃度等典型实时报表；互联网内容领域中人群洞察、关联分析等即席查询。 交互式分析是数据分析的一种重要方式，与离线分析、流式分析、检索分析一起，共同组成完整的数据分析解决方案，在互联网、物联网快速发展的背景下，从不同维度满足用户对海量数据的全方位分析需求。 相比专注于事务处理的传统关系型数据库，交互式分析解决了 PB 级数据分析带来的性能、扩展性问题。 相比离线分析长达 T + 1 的时效性、流式分析较为固定的分析模式、检索分析受限的分析性能

导语 | 在百花齐放的交互式分析领域，ClickHouse 绝对是后起之秀，它虽然年轻，却有非常大的发展空间。本文将分享 PB 级分析型数据库 ClickHouse 的应用场景、整体架构、众多核心特性等，帮助理解 ClickHouse 如何实现极致性能的存储引擎，希望与大家一起交流。文章作者：姜国强，腾讯实时检索研发工程师。 一、交互式分析之 ClickHouse 1. 交互式分析简介 交互式分析，也称 OLAP（Online Analytical Processing），它赋予用户对海量数据进行多维度、交互式的统计分析能力，以充分利用数据的价值进行量化运营、辅助决策等，帮助用户提高生产效率。 交互式分析主要应用于统计报表、即席查询（Ad Hoc）等领域，前者查询模式较固定，后者即兴进行探索分析。代表场景例如：移动互联网中 PV、UV、活跃度等典型实时报表；互联网内容领域中人群洞察、关联分析等即席查询。 交互式分析是数据分析的一种重要方式，与离线分析、流式分析、检索分析一起，共同组成完整的数据分析解决方案，在互联网、物联网快速发展的背景下，从不同维度满足用户对海量数据的全方位分析需求。 相比专注于事务处理的传统关系型数据库，交互式分析解决了 PB 级数据分析带来的性能、扩展性问题。 相比离线分析长达 T + 1 的时效性、流式分析较为固定的分析模式、检索分析受限的分析性能

这篇博文的面向群体是 还不太了解 Prometheus 和 想要开始使用 Prometheus 的人群. 本文想做的事是 想尽力讲清楚 Prometheus 是如何看待监控这件事情 以及 Prometheus 是如何实现这些需求的. 本文中不会出现的内容: 跟 Prometheus 实现细节有太多相关的东西 等 当想看监控的时候, 我们到底想要什么? 我们想要看的东西也就是我们对监控的需求. 需求 在实际的生产过程中, 产生的和需要收集的监控数据分为很多种, 例如以下这些, 除此之外, 还有很多很多. 但从实现方式上来说, 大多都大同小异. 瞬时状态的 CPU 和 MEM 使用率读数 硬盘使用量的增长率 对 集群节点 状态 进行筛选 , 记录节点位于什么时刻不可用, 这就要求有 Tag 支持 瞬时状态的 网卡流量, 例如 100 Mbps, 服务请求量, 服务的 QPS, 服务的 错误率和错误次数 全部请求的平均时耗 一段时间内, 所有请求的 时耗中, 50% 的请求时耗小于多少毫秒, 95% 的请求时耗小于多少毫秒? 以此评估整体的接口情况 一段时间内, 所有请求的 时耗中, 多少请求时耗大于 1000ms, 多少请求时耗位于 200-500 区间内, 用于了解 请求时耗的具体分布, 以评估接口情况 …… 那么我们就需要一个 监控系统 来完成 上述需求, 这个监控系统