宇宙湾

Presto 是什么？

Presto™ (PrestoDB™) is an open source distributed SQL query engine for running interactive analytic queries against data sources of all sizes ranging from gigabytes to petabytes.

Presto™ (PrestoSQL™, a.k.a. Trino™) is a high performance, distributed SQL query engine for big data.

基本概念

组件

Coordinator

　负责管理 Worker 和 MetaStore 节点，以及接受客户端查询请求，并进行 SQL 的语法解析（Parser）、执行计划生成与优化（Planner）和查询任务的调度（Scheduler）

Worker

　负责具体的查询计算和数据读写

Discovery Server

　负责发现集群的各个节点，用于节点间心跳监控

如何将 Mac 这个生产工具的效能发挥到极致呢（如何省出一个小长假）？本文将从 Mac 的基础环境配置、Java、Maven、高级命令、工具、快捷键和预先整理相关资源等方面，来阐述如何提升工作效率的。

LeetCode 组队刷题活动

介绍

代码仓库

　代码仓库的坐标：asdf2014 / algorithm

报名途径

　只需要在《Algorithm》文末的评论区，或者在 issues#40 中留言，即可随时参与

参与方式

　每位参与的小伙伴，都会获得代码仓库的 Collaborator 权限，可以自由地提交代码（不限制语种）。在 /Codes/${你的 Github 账号名} 目录下，每人都将拥有一个自己的代码库。留下 Github 名称后，将很快会收到邀请函，大家可以在 asdf2014 - algorithm - invitations 链接中认领（当然，也欢迎直接通过提交 Pull Request 参与进来）。随后，可以在任意目录下（不需要是空目录），使用如下命令，一键完成您的第一次代码提交：

1

bash -c "$(curl -L https://raw.githubusercontent.com/asdf2014/algorithm/master/first_commit.sh)"

刷题频率

　考虑到可能大家的闲暇时间并不多，我们暂定刷题频率为“一周一题”

选题策略

　选题机器人会在每周五晚八点，自动地随机选定一个题目，当前题目点击这里查看。

其他

　操作 Git 时遇到问题的话，可以参考我的一篇博客《Git 高级玩法》

　同时，为了大家更加方便地交流，也欢迎加入算法 QQ 群 或者 Gitter 聊天室

　另外，因为大部分算法都会有很多实现思路，我们会尽可能地展现所有可能的解题方法。但为了文章的排版更加地紧凑，我们会将同一算法的不同实现，通过选项卡的形式展现。且默认展示的选项卡将会是最优解。这样的话，如果您想要快速阅读本文，则可以不用翻看其他的选项卡。实际效果如下：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

def solution(n):
    if n <= 1:
        return n
    a = 0
    b = 1
    while n > 1:
        n = n - 1
        sum_ = a + b
        a = b
        b = sum_
    return b

1
2
3
4
5

def solution(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return solution(n - 1) + solution(n - 2)

1
2
3
4
5
6
7
8

def solution(n):
    if n <= 1:
        return n
    cache = [x for x in range(0, n + 1)]
    cache[1] = 1
    for i in range(2, n + 1):
        cache[i] = cache[i - 1] + cache[i - 2]
    return cache[n]

什么是人工智能

　人工智能（Artificial Intelligence, AI）亦称机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。 — wikipedia.org

　从 深蓝到 AlphaZero，人工智能的智力水平、普适性、学习能力 正在以爆炸式地速度快速发展；
　从 棋类到 医学，人工智能开始在各类应用领域，都在大展身手；
　从 CPU / GPU 到 TPU，人工智能的计算能力正向着无法穷举的极限不断逼近 …

　但是，我们并不浮躁，踏踏实实地点亮 AI 知识树的每个枝叶，才是我们每位富有科学精神的人所应该做的

关于本文

　我们将分为三块对 AI 进行诠释

　首先，将介绍人工智能的主流思想和实用技巧，通过一些耳熟能详的有趣定理，我们可以对人工智能有些直观、初步的认识；随后，言归正传，我们将开始接触 AI 领域的几大理论支柱，由浅入深地学习 统计学、微积分、线性代数、概率论 等知识体系；最后，落地到实践，我们需要紧跟人工智能的技术发展前沿，对重大的突破性项目进行了解、学习，以及运用。如此，对人工智能领域进行横向分层，可以很方便地找到我们学习的突破点

　不过，出于文章编排的考虑，可能部分编码就要放在其他博文中了，如有不便，还望见谅（Python、Prolog、R、Java）。本文持续更新中，若有不妥之处，还请不吝赐教哈 (^o^)/

主流思想

演绎法 & 溯因法 & 归纳法

实用技巧

Occam 剃刀原理

　奥卡姆剃刀（Occam´s Razor），意为简约之法，是由 14 世纪逻辑学家、圣方济各会修士奥卡姆的威廉提出的一个解决问题的法则，即"切勿浪费较多资源，去做'用较少的资源，同样可以做好'的事情"，相同思想见于郑板桥的删繁就简三秋树

Apache Superset 是什么？

Apache Superset™ is a modern data exploration and visualization platform.

基础组件

Flask

　Python 几大著名 Web 框架之一，以其轻量级，高可扩展性而著名

• Jinja2
  模板引擎

• Werkzeug
  WSGI 工具集

Gunicorn

　Gunicorn 是一个开源的 Python WSGI HTTP 服务器，移植于 Ruby 的 Unicorn 项目的采用 pre-fork 模式的服务器

WSGI

　WSGI，即 Python Web Server Gateway Interface，是专门用于 Python 应用程序或框架与 Web 服务器之间的一种接口，没有官方的实现，因为 WSGI 更像一个协议，只要遵照这些协议，WSGI 应用都可以在 任何服务器上运行，反之亦然

Pre-Fork

　一个进程处理一个请求，基于 select 模型，所以最多一次创建 1024 个进程
　预先创建进程，pre-fork 采用的是预派生子进程方式，用子进程处理不同的请求，每个请求对应一个子进程，进程之间是彼此独立的
　一定程度上加快了进程的响应速度