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版本号是11.15.5.10是客户端版本吗？对应的基础库版本是多少？最低基本库设为3.120.1我的手机显示：请升级版本？安装完 还是提示同样问题？ 您提交的智能小程序【*****】代码审核未通过，原因：存在安卓扫码进去内容显示不全，首页的内容未能显示出来，一直加载中。（华为荣耀 Play机型，1.11.31基础库）类似问题请一同修改。基础库与客户端版本映射关系https://smartapp.baidu.com/docs/develop/swan/shine/。兼容性说明https://smartapp.baidu.com/docs/develop/swan/compatibility/ 您提交的智能小程序【***】代码审核未通过，原因：存在安卓扫码进去首页内容显示不全，首页项目列表上方的内容未能显示出来。（华为荣耀 Play机型，1.11.31基础库）类似问题请一同修改。基础库与客户端版本映射关系https://smartapp.baidu.com/docs/develop/swan/shine/。兼容性说明https://smartapp.baidu.com/docs/develop/swan/compatibility/ 您提交的智能小程序【*****】代码审核未通过，原因：存在首页白屏(安卓 华为畅享8机型，1.11.31基础库)。类似问题请一同修改

【摘要】 用实例、分步骤，详细讲解多维分析（OLAP）的实现。点击了解 多维分析后台实践 3：维度排序压缩 实践目标 本期目标，是在完成数据类型转化基础上，实现维度排序压缩，进一步提升计算速度。 实践的步骤： 1、 准备基础宽表：修改上期的代码，完成维度排序压缩存成新组表。 2、 访问基础宽表：上期代码不必修改，直接应用于新组表。 3、 新增数据追加：每日新增业务数据追加，每月重新排序重整。要尽可能不影响访问基础宽表的性能，同时减小每日新增数据所需要的时间。 本期样例宽表不变，依然为 customer 表。从 Oracle 数据库中取出宽表数据的 SQL 语句是 select * from customer。执行结果如下图： 假设当天日期是 2021-01-12，则取出当日新增数据的 SQL 是： select * from customer where begin_date=to_date('2021-01-12','yyyy-mm-dd') 多维分析计算的目标也不变，用下面 Oracle 的 SQL 语句表示： select department_id,job_id,to_char(begin_date,'yyyymm') begin_month ,sum(balance) sum,count(customer_id) count from customer where

引子 ： 一个指标引发的血案 https://www.cnblogs.com/Sherlock09/p/11726885.html 性能优化 进入移动互联网时代，传统Web开发技术（HTML，CSS，JavaScript）风光不再，客户端技术（iOS以及Android）依靠良好的体验重新崛起。但是客户端技术的开发效率始终无法与Web技术抗衡，同时会受到诸多平台层面的限制。在这一大背景下，小程序独特的架构诞生了，它将Web前端技术与传统的客户端技术结合在一起，其目的是在开发效率上超过传统的客户端技术，在使用体验上超越传统的Web前端技术。由于小程序的架构区别于传统的Web前端技术，开发者在开发过程可能会遇到一些性能上的问题。本文旨在介绍百度小程序一些实现原理和优化手段，帮助开发者优化自己的小程序。 一 小程序运行时简介 在传统的Web前端项目中，所有代码全部运行在浏览器中。而小程序提供的运行环境有两种，分为逻辑层和视图层。假设现在开发者的小程序项目中有两个页面 pages/index和pages/home ，那么逻辑层代码指的是 app.js 与 pages/index/index.js 还有 pages/home/home.js ，视图层代码指的是 pages/index/index.swan 和 pages/home/home.swan

阅读原文 一、百度智能程序整体框架及演进 整个移动互联网一直是在 NA 和 H5 之间寻找权衡，NA 的性能好、能力强；H5 灵活性更高。我认为渲染分为两派，一派就是 NA 渲染派，一派叫做 H5 渲染派。 NA 渲染派，比较有代表性的如 RN 、 Flutter ；Web 渲染派，比如百度的轻应用，以及之后做的小程序。 1. 开发全流程概览 百度曾经做过的 Web 渲染派的三个代表产品，分别是轻应用、直达号和小程序。 轻应用，是 H5 + 端能力。它是一个标准的 H5，增加了一些 NA 的 API，比如定位等。 直达号，在技术层面跟轻应用是一样的。 小程序，本质上是一个受限的 H5 + 大量丰富的 API + UI 组件。现在我们给小程序提供的 API 有 300 多个，组件有 30 多个，组件是有界面的。比如，视频、地图 。 为什么小程序要受限，主要有两个原因： 保持体验的一致性。H5 太过灵活，JS 随时可以去改变界面。 安全考虑。因为我们提供了大量 API 和组件，且这些都是很底层的一些能力，比如电话号码、账号，肯定不能轻易开放给大家。 怎么受限，主要有两点： 编写语言，不再是直接写 HTML ，而是用自定义语言 swan 来编写 。 runtime 层有两个栈，一个是渲染栈，一个是 JS 执行栈，这两个栈从物理上隔离，以保障安全性。 2. 智能小程序框架 （1

全世界只有 3.14 % 的人关注了 爆炸吧知识 来源：读博士、韩网新闻 又一个演艺圈的“学霸”因学术造假爆雷！ 近段时间来，因为一明星涉嫌学术造假，韩国舆论圈炸了，热度不亚于国内之前的ZAI某某事件。 近日， 洪真英硕士论文抄袭争议 终于有了最终结果。23日下午，洪真英曾经就读的朝鲜大学公开表示：最终判定洪真英硕士学位论文为抄袭，正在办理取消学位的相关手续。 洪真英(홍진영，Hong Jin Young），1985年8月9日出生于光州广域市，韩国女歌手、演员。毕业于朝鲜大学。 洪真英于2009年获得朝鲜大学贸易系硕士学位，3年后的2012年获得博士学位。 但是，其硕士学位论文《通过韩流看文化内容产业动向的研究》在韩国查重网站"copy killer"上显示的重复率高达74%。 此争议经过网络发酵后， 洪真英并没有承认论文抄袭，而是声称在她读书时期论文大量引用文献是当时的惯例 ，但为了平息争议，她表示将返还硕士和博士学位。 尽管如此，争论仍然持续不断。特别是之前曾教过洪真英的朝鲜大学贸易系某教授在接受韩媒采访时爆料：洪真英的父亲是朝鲜大学教授，不能否认他在洪真英取得学位的过程中发挥了作用。这使得疑惑进一步扩大。 本月15日，朝鲜大学研究伦理院下属的研究真实性委员会暂时判定洪真英的硕士论文为抄袭，洪真英本人如有异议可在相应时间内提出异议。

【摘要】 面对高并发账户记录查询问题，按照本文的介绍一步一步操作，就能有效提升性能。点击了解 高并发账户记录查询 问题描述 高并发账户记录查询在银行、互联网企业、通信企业中广泛存在。例如：网上银行、手机银行、电商个人账户查询、互联网游戏账户等等。这类查询有三个共同点： 1、 数据总量非常大。用户数量本身就非常多，再加上多年的账户数据，数据量可以达到几千万甚至上亿条。 2、 访问人数众多。几百万甚至上千万人访问，属于高并发查询。 3、 不能让用户等待。手机、网页要达到秒级响应，否则严重影响用户体验。 下面以某银行账户活期明细查询为例，给出这类问题的解决办法。 某银行共一亿个活期账户，每个账户平均每月有 7 条数据，每年数据总量 84 亿条。每条数据中的机构字段，还要关联分支机构表（几千条）记录。在性能上，要求单台服务器支持一千个以上的查询，响应时间不能超过 1 秒。 有序行存 活期明细数据随着时间增长非常快，一年就有 84 亿条。如果放到内存中，需要大量内存空间，硬件投入成本太高，所以要放到硬盘上存储。分支机构表只有几千条数据，可以放在内存中存储。 在硬盘上存储，要考虑是行存还是列存。列存数据分块压缩，能减少遍历数据量。但由于账户查询是随机的，整块读取会有额外解压计算。而且每次取数都针对整个分块，复杂度较高，性能不如行存。因此，这个场景要选择行存存储，如下图： 图 1：行存和列存

新亚优华科技有限公司经中国气象局气象产业园孵化，北京市气象局气象服务企业备案，中国气象服务协会气象企业信用AAA等级以行业融合、算法升级、科研成果转化推动气象服务市场的国家高新技术企业，公司具备ISO9001质量管理体系认证，世界气象组织自愿合作计划（WMO-VCP）援外培训师资，在依托于中国气象局业务授权具备权威卫星及气象业务化数据服务能力的同时与中国知名高校建立新时代校企合作，产学共赢，开展创新人才培养计划联合科研项目研发。 目前公司创新团队依托于卫星遥感专家及商业气象服务团队整合，其中科学算法团队利用卫星遥感技术和气象观测资料融合为技术核心突破原有模式架构、算法升级等技术难点，实现环境、应急管理、气象专业化气象服务并与欧洲，美国，东亚地区气象部门就新技术和课题开展合作，目前已拥有15项软件著作权，多项气象与卫星遥感技术相关发明专利服务领域涵盖农业、林业、环保、应急管理等多个领域。 联系人：齐丽 邮箱： qili@weattech.com 公司地址：北京市朝阳区呼家楼向军北里 22 号 公司微信公众号： （1）卫星遥感工程师（9-20k） 职位描述： 1、 从事气溶胶卫星光学及理化特性遥感反演算法研究（AOD、NO2、 SO2、 O3、CO）具有较好的数理基础和熟练的文章撰写能力。 2、 从事海洋生态环境参数（如温度、盐度、叶绿素、悬浮物、有色溶解有机物、海冰、海雾等

【摘要】 在分组时经常会要求结果集必须按基准集合的次序出现，这种对齐分组在日常统计中是很常见的。我们还能把对齐分组推广成更一般的枚举分组。如何简便快捷的处理对齐分组，这里为你全程解析，并提供 esProc 示例代码。 按指定基准对齐的分组运算 对照一个基准集合，将待分组集合成员的某个字段或表达式与基准集合成员比较，相同者则分到同一个组中，最后拆分出来的组数和基准集合成员数是相同的。这种分组我们称为对齐分组。对齐分组可能会有空组，也可能有成员未分配到任何一个组中。 1. 普通对齐分组 1.1 每组保留最多一个匹配成员 按某字段的指定顺序，将表中所有记录分组并汇总求和。 【例 1】 根据相互关联的课程表和选课表，按课程表顺序查询有哪些课程无人选择： 【SPL 脚本】 A5 的执行结果如下： 1.2 每组保留所有匹配成员 按某字段的指定顺序，将表中所有记录分组并汇总求和。 【例 2】 根据相互关联的员工表和部门表，按部门表中的部门顺序统计各部门人数： 【SPL 脚本】 A5 的执行结果如下： 1.3 不匹配记录放到新组 按某字段的指定顺序，将表中所有记录分组，不匹配记录放到新组。 【例 3】 根据员工薪资表，统计 [California, Texas, New York, Florida] 的平均工资，未指定的州作为“Other”统计。员工薪资表部分数据如下： 【SPL 脚本】 A5

　　 宣布 7nm 制程量产将延迟 6 个月后，英特尔技术部门迎来改组。 　　当地时间 7 月 27 日，英特尔官网表示，原首席工程官 Venkata Renduchintala 将于 8 月 3 日离开公司。原来由他领导的技术、系统架构和客户部门（TSCG）小组拆分为五个不同的团队。团队的领导人直接向 CEO 罗伯特 · 斯旺（Robert Swan）汇报。 　　Venkata Renduchintala 于 2016 年 2 月入职英特尔，担任首席工程官，并领导 TSCG 小组。在此之前，他曾为高通集团的副总裁及联合总裁，并负责芯片业务。 　　 　　图 | Venkata Renduchintala（来源：Intel 官网） 　　即日起，TSCG 小组拆分为个五个团队。官网表示，这些变更目的是 “促进产品领先地位，改善工艺执行的重点和可靠性”。 　　 其中最重要的技术开发团队，将由英特尔前制造主管安 · 凯莱赫博士（Ann Kelleher）领导。 她原来即负责 10nm 制程升级，也将继续负责 7nm 与 5nm 制程的开发。英特尔实验室研究部门的重要人物迈克 · 梅伯里博士（Mike Mayberry）将在过渡期间提供协助，直到年底他退休。 　　 　　图 | Ann Kelleher （来源：Intel 官网） 　　 制造和运营团队，将由 Keyvan Esfarjani

【摘要】 工业设备生成的数据，通常由实时数据库进行初级采集。但实时数据过于原始，无法被信息管理系统、商业智能、数据挖掘等应用直接使用，一般需要进行标准化二次采集，形成规范一致的结构化数据服务于上层应用，及时了解机组健康状况，以此降低维护成本，提高经济效益！由于实时库的特殊性，导致其标准化采集算法异常复杂，以前只能用 C#/Java 等高级语言实现，不仅设计周期长，且算法难以实现，难以维护，执行效率也不尽人意！如果采用独立数据计算引擎，提供不依赖于数据库的计算能力，则能合理地实现 E、T、L 的过程！我们看集算器怎么做？ 工业传感器标准化采集案例 【下载附件】工业传感器标准化采集案例 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3949403/blog/4327933