范式和反范式查询优化使用索引

自动化运维常用工具汇总备忘。SaltStack 负责配置管理和自动化部署rsync 负责文件的自动同步Zabbix/open-falcon 负责监控数据的自动收集和展示inotify 负责文件系统事件监控mutt 负责自动发邮件

JetsonNano+OpenCV+Gstreamer 实现摄像头捕获的构建方法和工作原理入手 Nano 后发现官方镜像包含的 OpenCV 并不支持 python3。眼看 python2 要退出时代潮流了，这里整理了重新构建 OpenCV 的流程步骤，并简单解释了 JetsonNano+OpenCV+Gstreamer 结构的工作原理。

STM32 偶尔用一下子，但总是环境搭建搭建三四天，代码开发5分钟，备忘。系统环境 Amd64 处理器，64位 win10 专业版系统

Keras 是一个 Python 深度学习框架，可以方便地定义和训练几乎所有类型的深度学习模型。Keras 最开始是为研究人员开发的，其目的在于快速实验。本文简单介绍了 Keras 的原理和用法。

基于⼤数据环境下数据在组织机构业务中的流转情况，定义了数据⽣命周期的6个阶段，具体各阶段的定义如下：数据采集：指新的数据产⽣或现有数据内容发⽣显著改变或更新的阶段。对于组织机构⽽⾔，数据的采集既包含在组织机构内部系统中⽣成的数据也包含组织机构从外部采集的数据。数据存储：指⾮动态数据以任何数字格式进⾏物理存储的阶段。数据处理：指组织机构在内部针对动态数据进⾏的⼀系列活动的组合。数据传输：指数据在组织

表饱和度（字段是否为空）、字段阈值（数值类字段取值是否超出有效边界）是评估数据质量的关键指标，由于是单表内字段级别的校验和统计，并且几乎涉及所有表，范围大、逻辑简单、重复性强，很多数据工程师会使用 PyODPS 进行相关功能的开发。本文基于 PyODPS 分别使用 3 种方式实现了“饱和度统计”功能，展示了它们的执行效率，并分析了原因。

云计算的三种服务模式：IaaS，PaaS和SaaS

Keras 是一个 Python 深度学习框架，可以方便地定义和训练几乎所有类型的深度学习模型。Keras 最开始是为研究人员开发的，其目的在于快速实验。本文简单介绍了 Keras 的原理和用法。