Streaming data is a big deal in big data these days. As more and more businesses seek to tame the massive unbounded data sets that pervade our world, streaming systems have finally reached a level of maturity sufficient for mainstream adoption. With this practical guide, data engineers, data scientists, and developers will learn how to work with streaming data in a conceptual and platform-agnostic way. Expanded from Tyler Akidau’s popular blog posts "Streaming 101" and "Streaming 102", this book takes you from an introductory level to a nuanced understanding of the what, where, when, and how of processing real-time data streams. You’ll also dive deep into watermarks and exactly-once processing with co-authors Slava Chernyak and Reuven Lax. You’ll explore: How streaming and batch data processing patterns compare The core principles and concepts behind robust out-of-order data processing How watermarks track progress and completeness in infinite datasets How exactly-once data processing techniques ensure correctness How the concepts of streams and tables form the foundations of both batch and streaming data processing The practical motivations behind a powerful persistent state mechanism, driven by a real-world example How time-varying relations provide a link between stream processing and the world of SQL and relational algebra

利用实际病人的CT影像数据构建颈动脉分叉血管几何模型,利用ANSYS有限元软件计算血流速度和压力分布,对颈动脉血流动力学的特征进行分析,如颈动脉剪切应力在一个心动周期里不同时刻的变化情况,颈动脉窦部的血流速度场随时间变化情况,涡流形成的特点;然后分析颈总动脉、颈内动脉和颈外动脉的血流阻力变化情况。数值仿真结果表明,在心动周期的不同时刻,颈动脉窦部的剪切力几乎是最小的。在颈动脉窦部下方附近,涡流易于形成。在收缩期的开始阶段,动脉阻力有一个很大的高峰。这些特点会对研究颈动脉血管疾病有一定的启发。

vue手写一个自定义操作的工作流：适用简单的、想要手写的、不借用三方插件的工作流开发。样式自定义，可随意扩展、随意添加条件、自定义条件

水利上常用的用于计算溢洪道的简易表格，非常实用，还可以算出挑流消能的 参数。

这是一个简单的调试溢流阀，音圈阀的程序，里面有串口用法和在线写flash

流式布局， 这个概念在移动端或者前端开发中很常见，特别是在多标签的展示中， 往往起到了关键的作用。公司最近要做一个标签管理，标签可删除，可添加，长按可以拖动。网上很多流式布局的列子，大部分都不能满足需求，大部分都不能拖动，有的可以拖动但是都是GridView式布局所以不能满足流式布局的基本要求，所以自己封装一个可删除，可添加，长按可以拖动流式布局。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「平谷一勺」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/u012941592/article/details/88890956

ansys 悬臂梁的地震反应分析命令流 内含详细输入过程 希望对大家有一定的帮助

复制，顾名思义就是将数据库中的数据拷贝到不同物理地点的数据库中。 在很多生产环境中，经常遇到一些大量得数据，这些数据只用作查询统计功能。例如：历史告警，历史性能指标，历史事件，等等。这种数据的特点是：只读不写，数据量相当大，一旦查询大结果集的数据时，对数据库的IO，内存缓存占用相当大，会严重影响同一个数据库的其他会话的操作，表现为整个数据库反应迟缓，业务功能不可用。采用复制技术后，将这些大型数据复制到另外一个数据库中，对这些大数据的查询统计操作放在另外的一台数据库服务器上进行，即使受影响，也只是影响局部的查询统计功能，其他正常的业务处理不受影响。 但是，使用复制技术的话，意味着一个系统中，至少存在两个数据库（集群的数据库也当成一个数据库），对应的应用程序也需要建立多个数据库连接，能够根据业务需要，访问不同的数据库。 ORACLE数据库自身提供有复制功能，只需要进行配置即可实现。 ORACLE提供有三种复制技术： 高级复制（Advanced Replication） 流复制（Streams Replication） 备库（Dataguard） 备库的方式，就是数据库对数据库的备份方式，主要是解决容灾的，不讨论此话题。 流复制主要是利用ORACLE的归档日志，进行增量备份来实现的，不仅可以配置只复制某些表，还可以配置仅复制某些表上的ddl或dml。可以复制到表，用户，数据库级别。 高级复制主要是基于触发器的原理来触发数据同步的，因此，高级复制无法实现用户，数据库级别的对象复制，只能做些表、索引和存储过程的复制。 如果出于容灾整个数据库的考虑，高级复制相当复杂，而且并不一定能做好，流复制的配置相对简单。流复制是后来产生的复制技术，是基于日志挖掘技术实现的，对数据库的影响较低。但在稳定性方面较差，实时性没有高级复制强(因为高级复制是基于触发器的）。如果系统意外的话，流复制的恢复将会需要较长时间，特别是意外时间越长，恢复时间成倍增长。 下面使用相同的环境，分别对两种复制功能进行配置介绍，并进行性能压力测试比较。

利用ANSYS进行子模型分析，实例中采用命令流的方式讲解了进行子模型进行分析的方法

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