同时为发布和订阅提供高吞吐量。
据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50MB），每秒处理55万消息（110MB）。
可进行持久化操作。
将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。
通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。
分布式系统，易于向外扩展。
所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。
无需停机即可扩展机器。
消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。
当失败时能自动平衡。
支持online和offline的场景。

《随机过程教程讲义》是一本系统介绍随机过程理论及其应用的教学资料，涵盖基础概念、模型构建及实际案例分析，适用于科研与教学。


### 随机过程讲义知识点解析

#### 马尔可夫链的基本概念与性质

马尔可夫链是一种重要的随机过程模型，其特点在于系统在任一时刻的状态仅依赖于前一个状态而与其他历史无关。
这种特性使得马尔可夫链被广泛应用于统计学、计算机科学、物理学和工程学等领域。


**一步转移概率矩阵与状态关系**

讲义中通过具体例子展示了如何构建一步转移概率矩阵，并分析了各个状态之间的相互联系。
例如，对于一个包含{0,1,2,3}的状态集的马尔可夫链，其一步转移概率矩阵如下所示：

[
P = begin{pmatrix}
1/2 & 1/2 & 0 & 0 \1/4 & 1/4 & 1/4 & 1/4 \0 & 0 & 0 & 1
end{pmatrix}
]

通过分析矩阵中的元素，可以得知状态0和状态1之间存在互达性（即两者间可相互转换），而从状态2可以到达其他所有状态，但一旦进入状态3，则永远停留在那里。
因此，状态3是一个吸收态。


#### 遍历性与平稳分布

遍历性是马尔可夫链的重要性质之一，表示在长时间运行后每个状态的访问频率趋于稳定值，显示出系统的长期行为模式。
而平稳分布则描述了这一稳定的概率分布情况。


讲义中讨论了两种不同的一步转移矩阵，并分析它们是否具有遍历性。
第一种情况下该马尔可夫链具备遍历性并计算出了其平稳分布(pi)，满足条件(pi P = pi)；
而在第二种情形下，由于n步转移矩阵显示随时间变化而不收敛的特性，因此不具备遍历性。


#### 泊松过程的定义等价性

泊松过程是一种关键随机模型，在描述独立且发生率恒定事件的时间间隔方面具有独特性质。
讲义中提出了两种不同的泊松过程定义，并通过Kolmogorov微分方程验证了这两种定义的一致性。


具体而言，通过对短时间内的行为分析导出了泊松过程的微分方程，该推导基于两个基本特性：事件的发生是独立且在短时间内发生率恒定。
这不仅证明了两种定义之间的等价关系，也加深了对泊松过程内在机制的理解。


这份随机过程讲义深入浅出地讲解了马尔可夫链和泊松过程的核心概念及其应用，并通过实例分析帮助读者理解这些模型的数学基础与实际意义，在学术研究及工业应用中都具有重要价值。

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本文来自于csdn，本文主要从分布式的原因，事务特性，和解决方案中深入理解了分布式事务，希望对您的学习有所帮助。
分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。
以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。
本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
2.1、数据库分库分表当数据库单表一年产生的数据超过1000W，那么就要考虑分库分表，具体分库分表的原理在此不做解释，以后有空详细说，简单的说

matlab产生Alpha稳定分布随机数；
Alpha稳定分布概率密度函数计算。
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###数据可视化-PowerBI####一、课前准备与快速入门在开始学习PowerBI之前，我们需要做好一些准备工作：1.**安装PowerBI**：首先确保已经安装了PowerBIDesktop，可以从Microsoft官网免费下载。
2.**了解图表类型**：熟悉常用的图表类型如折线图、条形图、饼图等，这些图表占据了大多数数据可视化的应用场景。
3.**熟悉PowerQuery和PowerPivot**：PowerQuery用于数据清洗和导入，PowerPivot则用于构建复杂的数据模型。
4.**准备数据源**：准备好要分析的数据，并了解如何将其导入PowerBI。
####二、PowerBI简介PowerBI是一款由Microsoft开发的商业智能工具，它提供了从单一视图到复杂的交互式报告的所有功能。
PowerBI主要有三个版本：-**Desktop**：主要用于创建和编辑报表，是最常用的版本。
-**Service(ProandPremium)**：用于共享和协作，支持实时刷新和大规模部署。
-**Mobile**：可在移动设备上查看报告。
####三、PowerBI界面介绍PowerBI的界面主要分为三个部分：1.**多页报表视图**：显示最终的可视化结果。
2.**数据视图**：进行数据建模的地方，可以在此添加新表、创建关系和度量值。
3.**关系视图**：用于查看和管理数据表之间的关系。
####四、PowerBI数据可视化流程1.**获取数据**：使用PowerQuery从各种来源导入数据。
2.**数据建模**：在PowerPivot中对数据进行清理、转换并建立模型。
3.**数据可视化**：利用PowerView创建交互式报告。
4.**分发数据**：将完成的报告发布到PowerBI服务并与他人共享。
####五、可视化图表类型PowerBI提供了多种类型的图表供用户选择，以适应不同的数据展示需求：1.**常用图表**：-**折线图**：用于展示随时间变化的趋势。
-**条形图**：适用于比较不同类别的数量。
-**饼图**：展示各个部分在整体中的占比。
-**散点图**：显示数据点间的分布或关联。
2.**高级图表**：-**卡片图**：展示单个数值。
-**雷达图**：用于比较多个变量。
-**瀑布图**：展示数据的增减变化过程。
-**箱线图**：展示数据分布的统计摘要。
-**标靶图**：对比实际值与目标值。
-**漏斗图**：展示业务流程中的转化率。
-**树状图**：用于层次结构数据的可视化。
-**气泡图**：同时展示三个维度的数据。
-**词云图**：以文字大小表示频率。
-**桑基图**：展示数据流的方向和量级。
-**热力图**：展示二维矩阵中的数据密度。
####六、项目实战1.**数据导入与整理**：-**导入数据**：使用PowerQuery从Excel、数据库等来源导入数据。
-**使用查询编辑器**：对数据进行清洗和转换。
-**数据库导入数据**：直接连接到MySQL等数据库并导入数据。
2.**建立数据分析模型**：-**建立数据模型**：在PowerPivot中创建表格间的关系。
-**新建度量值和新建列**：利用DAX函数创建新的计算字段。
-**DAX函数**：包括聚合函数、逻辑函数、信息函数等。
3.**可视化报告**：-**生成可视化报告**：在PowerView中创建交互式报告。
-**报告的筛选设置**：为报告添加筛选条件。
-**报告的格式设置**：调整图表的颜色、字体等样式。
-**设置报告的钻取**：让用户能够深入探索数据细节。
4.**Dashboard的制作原则**：-**选择合适的图表**：根据数据特性选择最合适的图表类型。
-**Dashboard的设计建议**：保持布局清晰，确保信息一目了然。
####七、拓展点、未来计划、行业趋势随着大数据技术的发展，数据可视化工具的需求日益增加。
PowerBI作为一款强大的工具，在未来有望继续扩展其功能，更好地满足企业和个人的需求。
例如，增强机器学习集成能力，提高自动化程度等。
####八、总结通过本课程的学习，我们不仅掌握了PowerBI的基本使用方法，还深入了解了数据可视化的重要性以及如何有效地运用各种图表来表达数据背后的故事。
希望每位学员都能够熟练地使用PowerBI，并在未来的工作中发挥重要作用。

中国人民大学分布式系统课件，包含分布式系统特征、趋势、体系结构、进程间的通信、操作系统支持及google、京东、微博等具体案例

S7-1500分布式IO上用的编码器模块，安装在ET200SP分布式IO上，可以接伺服电机编码器。

基于java/jsp技术构建的博客系统，不同于asp、php语言的博客系统，blog4j采用三层架构（展现层、业务层、数据层）、基于WEB2.0相关技术、且支持分布式集群化部署，有着易扩展、高性能等特性，是中大型博客网站的理想博客系统解决方案。

shopping-mall项目是一套电商系统，包括前台商城系统及后台管理系统，基于SSM实现。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。