从一个实践者的角度来看，我经常看到计算更加可用和分布的必要性。当我开始将物联网与OT和IT系统集成时，我面临的第一个问题是设备发送到我们服务器的数据量太大。我在一个工厂自动化场景中工作，我们集成了400个传感器，这些传感器每1秒发送3组数据。
在模板中表达式非常便利，但是它们实际上只用于简单的操作。模板是为了描述视图的结构。在模板中放入太多的逻辑会让模板过重且难以维护。这就是为什么 Vue.js 将绑定表达式限制为一个表达式。如果需要多于一个表达式的逻辑，应当使用计算属性。基础例子<div id="example"> a={{ a }}, b={{ b }}</div>
Vue.js 的内联表达式非常方便，但它最合适的使用场景是简单的布尔操作或字符串拼接。如果涉及更复杂的逻辑，你应该使用计算属性。在 Vue.
作为阿里巴巴核心大数据底座，伏羲调度和分布式执行系统，支撑着阿里集团内部以及阿里云上大数据平台绝大部分的大数据计算需求，在其上运行的MaxCompute(ODPS) 以及PAI等多种计算引擎，每天为用户进行海量的数据运算。
Apache Flink 是当前广泛使用的计算引擎，是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。
随着微博业务线的快速扩张，微博广告各类业务日志的数量也随之急剧增长。传统基于 Hadoop 生态的离线数据存储计算方案已在业界形成统一的默契，但受制于离线计算的时效性制约，越来越多的数据应用场景已从离线转为实时。微博广告实时数据平台以此为背景进行设计与构建，目前该系统已支持日均处理日志数量超过百亿，接入产品线、业务日志类型若干。
Java日期时间处理实例：计算两个日期之间的天数和月数。有一个常见日期操作是计算两个日期之间的天数、周数或月数。在Java 8 中可以用java.time.Period类来做计算。
Java日期时间处理实例：计算一年前或一年后的日期。
Java日期时间处理实例：日期加减，如计算一周后的日期。
JavaScript 数值计算显示
JavaScript 数值计算并显示
在传统 Serverful 架构下，部署一个应用需要购买服务器，部署操作系统，搭建开发环境，编写代码，构建应用，部署应用，配置负载均衡机制，搭建日志分析与监控系统，应用上线后，继续监控应用的运行情况。而在 Serverless 架构下，开发者只需要关注应用的开发构建和部署，无需关心服务器相关操作与运维，在函数计算架构下，开发者只需要编写业务代码并监控业务运行情况。这将开发者从繁重的运维工作中解放出来，把精力投入到更有意义的业务开发上。
Apache RocketMQ 自 2012 年开源以来，因其架构简单、业务功能丰富、具备极强的可扩展性等特点被广泛采用。RocketMQ 在阿里巴巴集团内部有着数千台的集群规模，每天十万亿消息流转的规模。在阿里云上，RocketMQ 的商业化产品也以弹性云服务的形式为全球数万个用户提供企业级的消息解决方案，被广泛应用于互联网、大数据、移动互联网、物联网等领域的业务场景，成为了业务开发的首选消息中间件。
现如今， 跨源计算的场景越来越多， 数据计算不再单纯局限于单方，而可能来自不同的数据合作方进行联合计算。
核心设计这一步很考验基本功和技术视野的，需要综合判断、权衡取舍，依据设计目标选出一个当前的最优解。在系统的设计目标中，其中一条，就是要标准化，标准化最大的好处是可以统一不变的接入。互联网是个发展只有不到30年的行业，但工业已经发展了几百年，很多互联网行业里的问题，在工业里已经有了标准化的定义。在搜集技术方案资料中，对RFID（射频识别）进行复杂事件的流处理的方案进入我们视野
Java日期时间处理实例：加减小时数、分数、秒数来计算时间。通过增加小时、分、秒来计算将来的时间很常见。
高性能计算，是一个非常广泛的话题，可以从专用硬件/处理器/体系结构/GPU，说到操作系统/线程/进程/并行/并发算法，再到集群/网格计算，最后到天河二号（TH-1）。
MySQL 常用日期时间函数汇总，包括转换、加减计算、差值计算函数等。
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