records

https://amazonaws-china.com/blogs/machine-learning/flagging-suspicious-healthcare-claims-with-amazon-sagemaker/ The National Health Care Anti-Fraud Association (NHCAA) estimates that healthcare fraud costs the nation approximately $68 billion annually—3% of the nation’s $2.26 trillion in healthcare spending. This is a conservative estimate; other estimates range as high as 10% of annual healthcare expenditure, or $230 billion. Healthcare fraud inevitably results in higher premiums and out-of-pocket expenses for consumers, as well as reduced benefits or coverage. Labeling a claim as fraudulent

如果你需要从不同的服务器（不同域名）上获取数据就需要使用跨域 HTTP 请求。 跨域请求在网页上非常常见。很多网页从不同服务器上载入 CSS, 图片，Js脚本等。 在现代浏览器中，为了数据的安全，所有请求被严格限制在同一域名下，如果需要调用不同站点的数据，需要通过跨域来解决。 PHP 和 MySql 代码实例 <?php header("Access-Control-Allow-Origin: *"); header("Content-Type: application/json; charset=UTF-8"); $conn = new mysqli("myServer", "myUser", "myPassword", "Northwind"); $result = $conn->query("SELECT CompanyName, City, Country FROM Customers"); $outp = ""; while($rs = $result->fetch_array(MYSQLI_ASSOC)) { if ($outp != "") {$outp .= ",";} $outp .= '{"Name":"' . $rs["CompanyName"] . '",'; $outp .= '"City":"' . $rs["City"] . '",'; $outp .

Sysbench是一款开源的多线程、跨平台的基准测试工具，可以执行CPU/内存/线程/IO/数据库等方面的性能测试。本文使用Sysbench针对滴滴云的MySQL进行基准测试。 本文使用的MySQL数据库为一台4G内存，50G存储容量的滴滴云MySQL数据库，由于滴滴云MySQL默认不能通过公网访问，此数据库通过一台滴滴云虚拟机（DC2）连接，滴滴云MySQL的使用可以参考以下链接，此处不再赘述。 https://help.didiyun.com/hc/kb/article/1143410/ 其中关键的一步是为了云主机可以正常访问MySQL，需要创建用户，此处为方便测试，建议创建高权限账号。 常用的基准测试指标包括 TPS/QPS：衡量吞吐量。 响应时间：包括平均响应时间、最小响应时间、最大响应时间、时间百分比等，其中时间百分比参考意义较大，如前95%的请求的最大响应时间。 并发量：同时处理的查询请求的数量。 1.在云主机上安装MySQL5.7客户端： [root@dc2-user]# wget http://repo.mysql.com/mysql57-community-release-el7-8.noarch.rpm [root@dc2-user]# rpm -ivh mysql57-community-release-el7-8.noarch.rpm [root@dc2

/* Navicat MySQL Data Transfer Source Server : workplace Source Server Version : 50610 Source Host : 127.0.0.1:3306 Source Database : dormdb Target Server Type : MYSQL Target Server Version : 50610 File Encoding : 65001 Date: 2019-08-13 10:29:35 */ create database mydormdb; use mydormdb; SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0; -- Table structure for building DROP TABLE IF EXISTS building ; CREATE TABLE building ( buildId int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, buildName varchar(30) DEFAULT NULL, dormCount int(11) DEFAULT NULL, dormFloor int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY ( buildId ) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT

改变flutter.framework和app.framework的bundle id 就好了 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4403370/blog/4463412

阅读目录 　　初识索引 　　索引的原理 　　索引的数据结构 　　聚集索引与辅助索引 　　MySQL索引管理 　　测试索引 　　正确使用索引 　　联合索引 　　查询优化神器-explain 　　慢查询优化的基本步骤 　　慢日志管理 返回顶部 一 初识索引 为什么要有索引? 一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。 什么是索引？ 索引在MySQL中也叫是一种“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能 非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。 索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。 索引相当于字典的音序表，如果要查某个字，如果不使用音序表，则需要从几百页中逐页去查。 你是否对索引存在误解？ 索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。若索引太多，应用程序的性能可能会受到影响。而索引太少，对查询性能又会产生影响，要找到一个平衡点，这对应用程序的性能至关重要。一些开发人员总是在事后才想起添加索引----我一直认为，这源于一种错误的开发模式。如果知道数据的使用，从一开始就应该在需要处添加索引

The Python programming language has become more and more popular in handling data analysis and processing because of its certain unique advantages. It’s easy to read and maintain. pandas, with a rich library of functions and methods packaged in it, is a fast, flexible and easy to use data analysis and manipulation tool built on top of Python. It is one of the big boosters to make Python an efficient and powerful data analysis environment.   pandas is memory-based. It does a great job when the to-be-manipulated data can fit into the memory. It is inconvenient, even unable, to deal with big data

腾讯云 CKafka 作为大数据架构中的关键组件，起到了数据聚合，流量削峰，消息管道的作用。在 CKafka 上下游中的数据流转中有各种优秀的开源解决方案。如 Logstash，File Beats，Spark，Flink 等等。本文将带来一种新的解决方案：Serverless Function。其在学习成本，维护成本，扩缩容能力等方面相对已有开源方案将有优异的表现。 作者简介：许文强，腾讯云 Ckafka 核心研发，精通 Kafka 及其周边生态。对 Serverless，消息队列等领域有较深的理解。专注于 Kafka 在公有云多租户和大规模集群场景下的性能分析和优化、及云上消息队列 serverless 化的相关探索。 Tencent Cloud Kafka 介绍 Tencent Cloud Kafka 是基于开源 Kafka 引擎研发的适合大规模公有云部署的 Cloud Kafka。是一款适合公有云部署、运行、运维的分布式的、高可靠、高吞吐和高可扩展的消息队列系统。它 100% 兼容开源的 Kafka API，目前主要支持开源的 0.9, 0.10, 1.1.1, 2.4.2 四个大版本 ，并提供向下兼容的能力。 目前 Tencent Cloud Kafka 维护了超过 4000+ 节点的集群，每日吞吐的消息量超过 9 万亿+条，峰值带宽达到了 800GB+/s,

目录 一、原理简述 二、Producer 原理 三、Producer 端参数详解 四、Kafka Server 基本原理 五、KafkaServer 主分区与副本数据同步原理 六、KafkaServer 零拷贝原理 七、KafkaServer Leader 选举 八、KafkaConsumer 原理 九、KafkaConsumer 参数详解 十、性能优化方案 一、原理简述 【1】 Producer 将消息进行分组分别发送到对应 leader 节点； 【2】 Leader 将消息写入本地 log ； 【3】 Followers 从 Leader pull 最新消息，写入 log 后向 Leader 发送 ack 确认； 【4】 Leader 收到所有 ISR 中的 Follower 节点的 ACK 后，增加 HW ，标记消息已确认全部备份完成，最后返回给 Producer 消息已提交成功； 【5】消费端从对应 Leader 节点 poll 最新消息并消费，消费完成后将最新的 offset 位置提交至 Topic 为 _consumer_offsets 的主节点中保存。 二、Producer 原理 初始化 KafkaProducer，会创建一个后台线程 KafkaThread ，会循环的判断缓存中的数据是否需要提交。同时会发送消息，主要指定 Topic和 Value，不建议指定

概览 在 EdgeX Geneva 版本中, EMQ X Kuiper - 基于 SQL 的轻量级流式数据处理软件 与 EdgeX 进行了集成。在进入这篇教程之前，让我们先花一些时间来了解一些 Kuiper 的基本知识。EMQ X Kuiper 是 Golang 实现的轻量级物联网边缘分析、流式处理开源软件，可以运行在各类资源受限的边缘设备上。Kuiper 基于 源 (Source) ， SQL (业务逻辑处理) ， 目标 (Sink) 的方式来支持流式数据处理。 源（Source）：流式数据的数据源，例如来自于 MQTT 服务器 的数据。在 EdgeX 的场景下，数据源就是 EdgeX 消息总线（EdgeX message bus），可以是来自于 ZeroMQ 或者 MQTT 服务器； SQL：SQL 是你流式数据处理指定业务逻辑的地方，Kuiper 提供了 SQL 语句可以对数据进行抽取、过滤和转换； 目标（Sink）：目标用于将分析结果发送到特定的目标。例如，将分析结果发送到另外的 MQTT 服务器，或者一个 HTTP Rest 地址； 使用 Kuiper，一般需要完成以下三个步骤。 创建流，就是你定义数据源的地方 写规则 为数据分析写 SQL 指定一个保存分析结果的目标 部署，并且运行规则 该教程描述如何使用 Kuiper 处理来自于 EdgeX 消息总线的数据。