01、人工智能和机器学习人工智能和机器学习是 Python 应用的重头戏，但这方面的岗位对学历的要求非常高，高到我自己都应聘不上，非常残酷。...02、数据分析一般的小公司，比如说我就职过的公司，完全就没有数据分析的必要性，因为重点是在产品上，如何做好产品吸引来用户才是重点。如果说产品的用户数量少，数据就完全发挥不出价值。...那也就意味着，数据分析工程师的岗位会相对较少，毕竟有大数据的公司屈指可数。但说实话，这个岗位的薪资还是非常给力的，发展前景也好。如果学习能力强的话，硬指标过关的话，可以尝试。...大专院校把 Python 作为主语言来教的话，我想肯定不是奔着这两个方向（人工智能、机器学习和数据分析）来的。第一个原因就是学历的问题，第二个原因就是教师不一定能教得会，更别说学生能不能学会了。...如果说，有些读者的学历非常牛逼，然后学习能力也非常强，那么选择人工智能、机器学习、数据分析，我觉得前途是光明的，既能赚钱，待遇又好，还不可替代，不学 Python 绝对亏。
01、人工智能和机器学习 人工智能和机器学习是 Python 应用的重头戏，但这方面的岗位对学历的要求非常高，高到我自己都应聘不上，非常残酷。...02、数据分析 一般的小公司，比如说我就职过的公司，完全就没有数据分析的必要性，因为重点是在产品上，如何做好产品吸引来用户才是重点。如果说产品的用户数量少，数据就完全发挥不出价值。...那也就意味着，数据分析工程师的岗位会相对较少，毕竟有大数据的公司屈指可数。但说实话，这个岗位的薪资还是非常给力的，发展前景也好。如果学习能力强的话，硬指标过关的话，可以尝试。...大专院校把 Python 作为主语言来教的话，我想肯定不是奔着这两个方向（人工智能、机器学习和数据分析）来的。第一个原因就是学历的问题，第二个原因就是教师不一定能教得会，更别说学生能不能学会了。 ?...如果说，有些读者的学历非常牛逼，然后学习能力也非常强，那么选择人工智能、机器学习、数据分析，我觉得前途是光明的，既能赚钱，待遇又好，还不可替代，不学 Python 绝对亏。
我的经验告诉我，很多数据库（大多数我曾经使用的）不包含外键时并不总是一件坏事。在这篇文章中，我想把重点放在为什么的原因上。 为什么这是一个问题？...2.表格关系不清晰 数据库中缺少外键的另一个不太明显的负面影响是，不了解该模式的人很难找到正确的表并找出表关系。这可能会导致严重的数据库查询和报告问题。 为什么数据库可以没有外键？...这仅仅是我在各种渠道（主要是互联网论坛）都能找到的许多开发人员、架构师为什么不使用它们的理由。 我个人（和许多其他经验丰富的数据库专家）建议在任何可能的地方使用它们（不会导致更多的问题）。...6.数据库平台不可知论者 类似于前一个，一些应用程序被设计为数据库平台（DBMS）不可知的，并能够在Oracle，SQL Server，DB / 2或Sybase等各种数据库上工作。...这是我读过的有关PeopleSoft（目前由Oracle拥有）的内容。设计人员不想绑定到任何特定的平台，并将所有逻辑推送到应用程序层，尽可能清楚地离开数据库层。
很多人经常会有这个问题，为什么我的自动化流程不执行。...【下线】，为了保障大家的系统不要产生脏数据，没有上线的流程是不会执行的。...我的流程第二步：请检查自动化流程是否有执行请来到后台【流程日志】，如果运行成功的流程就会显示【执行成功】并有一个【运行id】。...自动化流程执行失败第三步：确认流程是上线状态，但是流程没有执行，为什么？如果流程确认是上线状态，需要确定你的流程是否符合你设定的触发条件，如果没有达到对应的条件，是不会触发的。...，被判断了没有执行【流程执行过程中修改】：在有【延迟执行】的流程上线后，进行修改，会导致后续的流程不执行
我为什么不建议使用框架默认的 DefaultMeterObservationHandler 背景知识 最近，我们升级了 SpringBoot 3.x，并且，升级后，我们全面改造了原来的 Sleuth 以及...指标数据是统计数据，是聚合数据，是一段时间内的数据，而链路追踪数据是实时数据，是每个请求的数据 但是像是链路追踪上报在生产上肯定不能 100% 上报（上报性能，还有成本考虑，以及查询的存储性能有限，成本不能太高...），而是采样上报，这样就会导致链路追数据不全 JFR 是保留详细数据的好选择，保留在本地，只有发生问题需要排查的时候，事后按需获取就行。...这样，既节约了成本，又能及时报警，又能容易通过 Jaeger 通过链路追踪数据定位出问题的实例，然后通过获取对应实例的 JFR 事件定位详细问题。...我们将全局的 ObservationHandler 改为什么都不做的，对比下： package com.github.hashjang.wwsmbjysymrdo; import io.micrometer.common.KeyValue
我的接口返回的数据顺序总是不固定问题描述====我在开发突发奇想。将表头信息也给查出来一并返回给前端了。但是正因为这一举动却带来嘲讽。...说我的接口顺序不对问题定位====首先说明下这个问题是刚入行时遇到的。当时很是困惑，当然啦现在看来真的是贻笑大方了。刚入行那会一直都是使用Mybatis 框架实现数据的获取的。...突然接到一个需求是要求将数据列按照一定顺序返回。前端直接按照我返回的顺序进行渲染。刚接到需求觉得很简单，将数据依次写入就行了。关于具体需求我们就不深究了。下面梳理下当时发现问题及解决的一个过程吧。...决定一探究竟为什么LinkedHashMap 可以实现按照写入顺序排序。通过结构图我们清楚看到他是HashMap的子类。所以他的存储结构和HashMap基本上是一样的。...在每次通过HashMap put进数据之后会将当前添加进来的数据和上次添加的node进行链表关联。这样就使其都在一条链上我们上面添加的数据最终其内部一个结构图如下当然内部会有一个默认的节点作为头结点。
作者: Admond Lee 编译: Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 在深入探讨这个问题前，让我们退后一步，先试着回答另一个问题：为什么要成为数据科学家？...最近IBM预计，到2020年数据科学家的市场需求将飙升28％。 这些吸引人的就业前景也让许多人投入数据科学的领域。 那么你肯定会想知道：为什么我要拒绝一份数据科学家的工作呢？...申请数据科学家工作 几个月前，我向好几家公司投了简历，希望获得一份数据科学家的工作。...当然，数据可视化是任何数据科学过程中的一个重要部分，但是这个工作性质并不是我所想做的事情。...然而工作描述与实际工作形成了鲜明的对比，这让我感到无比困惑。 在上一轮面试之后，我拿到了数据科学家工作的offer。在同一段时间里，我还拿到了另一家公司研究工程师的offer。
当您的应用程序运行缓慢时，反射操作是指责数据库查询。 毫无疑问，一些更为奢侈的拖延可能会因为缺失的指数或不必要的锁定而被指责，但还有其他潜在恶作剧，包括网络和应用本身。...专注于一个小型可重复的工作流将让您隔离问题。 接下来的问题当然是为什么要花10秒钟？缩小问题的第一个也是最简单的方法是将应用程序尽可能靠近SQL Server，在同一台机器上或在同一个LAN上运行。...计算近似应用处理时间： 捕获工作流的数据包：启动Wireshark捕获并运行应用程序工作流程，请记住在工作流完成后停止捕获。...首先通过捕获工作流的Profiler跟踪，只需使用“标准（默认）”跟踪模板。 确保没有其他的东西在同一时间触发数据库，所以你只捕获你的流量。...为此，您还需要运行靠近数据库的应用程序，捕获Wireshark中的数据包，并检查应用程序使用的带宽。同样，请确保您没有运行任何其他本地SQL应用程序，而不是您尝试捕获的其他本地SQL应用程序。
，就象“我又不找C语言的工作，应不应该学c++”一样；我觉得答案不源于你做不做C++的工作，而取决于你做不做程序编程行业的工作。 事理非常简单，打个比方当你听见这样的话，估测你也知道为啥了。...这又是许多人为什么挑选语言编程的原因。其实我很想问，假如编程并不是高薪职位，还会有几个去学？因此利益熏心过重，并不是一件好事儿，它会妨碍你长得高看得远。...例如学PHP的那时候，难度系数不取决于PHP的if…else…那些语法，而取决于例如PHP的面向对象，PHP的接口，数据库的优化，服务器的负载均衡，集群技术，网络编程等等。...4：模板机制：函数模板，类模板 5：它的标准库STL里边的数据结构和算法，那些內容你关键是要了解他们有哪些实现方案，尽管不必你去写，只是你要明白来源，那样用起来才放心。...如：如何实现容器vector,list,map的？ 6：非标准库，如：Boost。 当然都是它里边的数据结构和算法。这些具体内容它帮你写好啦，你好多时候我觉得仅仅在使用接口罢了。
另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...未解决的 Docker 网络问题在1.9版本依然没有得到解决。 把这些问题放在一起，容器化使数据库容器很难管理。我知道你是一个顶级的工程师，什么问题都可以得到解决。...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...云简化了虚拟机操作和替换的复杂性，因此不需要在夜间或周末没有人工作时间来测试新的硬件环境。当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ ?...这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。
近几年来，Docker 在企业环境的应用端具有很大的潜力，在这一点上我想大家是有目共睹的，无状态的服务采用容器化已经是一种大趋势，那么问题来了，作为系统核心的数据库是否需要容器化？...另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...云简化了虚拟机操作和替换的复杂性，因此不需要在夜间或周末没有人工作时间来测试新的硬件环境。当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？...这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。
另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...云简化了虚拟机操作和替换的复杂性，因此不需要在夜间或周末没有人工作时间来测试新的硬件环境。当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？...这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。...我的星球是否适合你？ 点击阅读原文看看我们都聊过啥？
RD：单库数据量太大，数据库扛不住了，我要申请一个数据库从库，读写分离。 DBA：数据量多少？ RD：5000w左右。 DBA：读写吞吐量呢？ RD：读QPS约200，写QPS约30左右。...答：一主多从，读写分离，主动同步，是一种常见的数据库架构，一般来说： 主库，提供数据库写服务 从库，提供数据库读服务 主从之间，通过某种机制同步数据，例如mysql的binlog 一个组从同步集群通常称为一个...答：水平切分，也是一种常见的数据库架构，一般来说： 每个数据库之间没有数据重合，没有类似binlog同步的关联 所有数据并集，组成全部数据 会用算法，来完成数据分割，例如“取模” 一个水平切分集群中的每一个数据库...三、为什么不喜欢读写分离 对于互联网大数据量，高并发量，高可用要求高，一致性要求高，前端面向用户的业务场景，如果数据库读写分离： 数据库连接池需要区分：读连接池，写连接池 如果要保证读高可用，读连接池要实现故障自动转移...当然，使用缓存架构的潜在问题：如果缓存挂了，流量全部压到数据库上，数据库会雪崩。不过幸好，云上的缓存一般都提供高可用的服务。
如果容器突然崩溃，数据库未正常关闭，可能会损坏数据。另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...我知道你是一个顶级的工程师，什么问题都可以得到解决。但是，你需要花多少时间解决 Docker 网络问题？将数据库放在专用环境不会更好吗？节省时间来专注于真正重要的业务目标。...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...云简化了虚拟机操作和替换的复杂性，因此不需要在夜间或周末没有人工作时间来测试新的硬件环境。当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。
这到底是为什么？ 常见的误解 IO多路复用听上去好像是多个数据可以共享一个IO（socket连接），实际上并非如此。...实现的基础之上实现数据库协议的编码和解析 就可以实现用IO多路复用来访问DB。...只不过对于IO多路复用，数据库官方似乎都没做这种支持——他们只支持JDBC、ODBC等等这些标准协议。 那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 对于数据库开发者来说。...如果 DB 和 Web 容器同时使用 NIO，那么调用的DB连接库与必须与容器有一个约定描述「DB的连接管理如何接入Web容器的NIO的驱动代码」。...那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 批处理数据分析代码都是这样的场景。这样的程序写成NIO就会得不偿失——代码不容易懂，也没有任何效率上的优势。
导读：今天我们聊一个不常见的 Java 面试题：为什么数据库连接池不采用 IO 多路复用？总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发 。 前言 这是一个非常好的问题。...这到底是为什么？ 常见的误解 IO多路复用听上去好像是多个数据可以共享一个IO（socket连接），实际上并非如此。...实现的基础之上实现数据库协议的编码和解析 就可以实现用IO多路复用来访问DB。...只不过对于IO多路复用，数据库官方似乎都没做这种支持——他们只支持JDBC、ODBC等等这些标准协议。 那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 对于数据库开发者来说。...那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 批处理数据分析代码都是这样的场景。这样的程序写成NIO就会得不偿失——代码不容易懂，也没有任何效率上的优势。
Run 的 Apk 2.1 textOnly 属性 我们知道，AS Run 起来的 Apk，会使用 Debug 签名进行签名，不过安装不上，并不是签名的问题。...这就是为什么你无法安装 Run 出来的 Debug.apk。 2.2 为什么要这么设计？ 这个问题，对于大多数开发者来说，基本上不是问题。...如果你觉得那里值得改进的，请给我留言。一定会认真查询，修正不足。谢谢。 希望读到这的您能转发分享和关注一下我，以后还会更新技术干货，谢谢您的支持！...毕业3年，我是如何从年薪10W的拖拽工程师成为30W资深Android开发者！ 腾讯T3大牛带你了解 2019 Android开发趋势及必备技术点！...八年Android开发，从码农到架构师分享我的技术成长之路，共勉！ 最后祝大家生活愉快~
Run 的 Apk 2.1 testOnly 属性 我们知道，AS Run 起来的 Apk，会使用 Debug 签名进行签名，不过安装不上，并不是签名的问题。...当你使用 adb install 安装 android:testOnly="true" 的包时，输出的错误信息，明确的标记了无法安装一个 TEST_ONLY 的包。...这就是为什么你无法安装 Run 出来的 Debug.apk。 2.2 为什么要这么设计？ 这个问题，对于大多数开发者来说，基本上不是问题。...因为我们只要保证正常的提测、发布流程，基本上是很难将一个 Run 出来的 Apk 分享给别人的。 testOnly 只是一个标记，标记了它是一个测试的版本，其实并没有任何实质性的东西。...如果我们非要安装一个带有 testOnly 的 Apk，其实也是有办法的，否则 AS 又是如何将 Run 起来的包，安装到设备上的呢？
996的程序员们工作强度高、压力大，一旦患病，对家庭生活质量会产生极大的威胁。 可以说，一人患上重疾，就等于一家人被判了死刑。 如何避免呢？很多人想到买保险，但我劝你不要着急买！...为此，我邀请了我的好朋友资深保险规划师杨震，请他从客观中立的角度给大家开一次讲座，全面解读保险里的陷阱，避免大家日后被坑。讲座开始前，先上一波干货，给大家分析一下日常买保险常见的各种不正确姿势。...但很多人不知道，国家早已对各大保险公司疾病进行了统一，前25种重疾病种各家保险公司定义都是相同的。 所以，我们看重的数量应该是，重疾条款中附加的轻症和中症的项目。...要不然，我们花再多钱也是白搭，更得不到风险防御的效果。 买保险的4个正确打开方式 买保险的各种不正确姿势，每天都在我们身边上演，这么深的水，怎么才能避免被坑钱呢？...其实多花很多冤枉钱 有的朋友在代理人的说服下很容易就买了一份“返还险”，认为到期了不生病还可以返还保费，像是捡了一个大便宜。 但其实，这类保险是两全型保险，在寿险的基础上附加一款重疾险。
ListItemType.AlternatingItem) { //DataBinder.Eval(e.Item.DataItem, “数据库字段
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