面试官：听说你是公司技术一号位，那我就考考你吧面试官：不用慌尽管说，错了也没关系。。。...以【面试官面试】的形式来分享技术，本期是《业务设计系列》，感兴趣就关注我吧❤️ 面试官：知道有什么限流算法吗 知道的，我了解的主要有计数器算法、令牌桶算法、漏桶算法。...另外漏桶算法的流出速率是相同的，不能像令牌桶算法一样可以处理瞬时流量。 面试官思考中… 面试官：你们公司用的限流方案，可以讲讲吗 限流的话，我们一般是在接入层进行限流，主要对两方面进行限流。...面试官思考中… 面试官：这种不是硬编码吗，可以怎么升级吗 确实这种硬编码的方式，给系统带来了限流代码侵入性的问题，也增加了复杂度。...面试官思考中… 面试官：还知道其他也可以限流的方案吗 emmmm，其实还可以从业务角度出发，这种方式也能实现限流，不过更准确应该是叫流量削峰。 我知道的有两种方法，主要是利用了时间分片。
，及时的，相比咨询公司或者市调公司的滞后调研和分析相比，具有了大数据和全样本的优势，并能够直接指导企业进行生产和经营决策。...，相比咨询公司或者市调公司的滞后调研和分析相比，具有了大数据和全样本的优势，并能够直接指导企业进行生产和经营决策。...但是，咨询公司未必能够拥有和大数据时代的企业相匹敌的数据资源，不论是广度还是深度，咨询公司的数据，即便是有了，可能也只是过时的，传统的数据，而且是静态的。...一旦企业掌握了积累和搜集数据的能力，一旦企业具备了数据化思维的能力，那么企业内部的咨询能力也就建立了，甚至在不久的将来，部分拥有优势数据和管理经验的企业，可以以自身的成功经验为案例，将自身的咨询能力输出...咨询公司，未来的饭碗也将不那么好吃了，特别是以市场调研为主的咨询公司，未来将直接受到互联网平台的大数据咨询能力的冲击，而企业在数据分析和自我决策方面的能力也将加强。
State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据，部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据，这让业界不禁思考: State 和 Database 是何种关系？...因为减少了同步数据到外部存储的需要，我们可以节省序列化和网络传输的成本，另外当然还可以节省数据库成本。 缺点: SLA 保障不足。...State 只能进行最简单的数据结构查询，不能像关系型数据库一样提供函数等计算能力，也不支持谓词下推等优化技术。 只可以读取，不能修改。...由于定位上的不同，Flink State 在短时间内很难看到可以完全替代数据库的可能性，但在数据访问特性上 State 往数据库方向发展是无需质疑的。...我们可以得到 Savepoint 对应数据库，单个 operator 对应 Namespace。
现在对大数据的理解有两种极端：站在大数据的风口，很多人觉得大数据是未来，可以解决所有问题，包括人工智能；我自己不用想，大数据已经替我想好决定好一切了；还有一种，是大数据的概念炒了好几年，冷饭都抄成锅巴了...但大数据应用一定并不仅仅指分析，跳出传统数据分析的范畴，大数据应用领域可以指导使用在我们所有的生活工作业务、场景领域，例如个性化推荐、精准营销、风险监控等。...曾经有一度，我在做数据联盟的时候（这个可以以后另开一篇文章讲），每次和客户聊，都想传达一个概念，数据如果是一种资源，那也是可以被众多消耗方同时使用和反复使用的资源，个体的使用不会妨碍他人的使用。...企业单纯的存储数据没有什么用处，而存储什么，清除什么，业内可以选择的高端技术都已经准备好静待选择。现在对于一家企业来说：前瞻性的深入理解哪些数据值得首先存储和处理，是第一要务。...，科学研究是另一个话题），购买的数据可以再次低价售卖，形成恶性循环做低数据价值； （3）数据安全问题，个体数据无法通过直接售卖的方式进行应用，但个体数据是非常值得研究和应用的数据内容，需要寻找一种安全脱敏合法的方式
单细胞测序数据也可以做gsea，步骤跟用RNAseq的数据差不多，主要是要用到差异基因并且根据Fold change来排序。...library(msigdbr) library(fgsea) library(dplyr) library(ggplot2) 选择自己数据的物种以及要做的GSEA的数据库类型 ##查看物种的数据 msigdbr_show_species
如果为true，则缓存的数据始终有效，如果为false那么还要根据timeToIdleSeconds，timeToLiveSeconds判断。...指重启jvm后，数据是否有效。默认为false。 diskExpiryThreadIntervalSeconds:对象检测线程运行时间间隔。
对 MYSQL 还不可以找回，PG16已经有插件可以进行相关的功能，并进行数据找回，相对于MySQL, PostgreSQL的新功能是越来越多，最近添加了删除数据找回的功能，到底好用不好用，到底怎么回事...安装好插件后，我们直接进入到数据库里面将pg_dirtyread打入到数据库中，并且输入数据，在进行数据的更新，然后通过pg_dirtyread函数将我们所有的版本的数据都进行查看，发现我们看不见曾经原来的数据的原有的模样...7 | syb 8 | sye 6 | 1 7 | 1 8 | 1 6 | sya 7 | sya 8 | sye (10 rows) 通过主键和表的自然顺序我们可以直接的将修改错误的数据的版本和修改的历史进行一个比对我们可以很快速的写出...pg_dirtyread 函数通过来读取到所有的数据并通过XMIN查看数据的变动的历史，当然也可以在添加XMAX，懂得PG原理的可以很容易的找到数据变动的历史和数据是被UPDATE OR DELETE...如具体的操作可以看下面的注解，在表进行vacuum操作后，dead tuple被清理了，那么这个插件也会看不见已经被清理的行，数据的找回功能也就失效了。
又碰到有项目上的问这个问题 主键的作用: 1）保证实体的完整性; 2）加快数据库的操作速度 3）在表中添加新记录时，数据库会自动检查新记录的主键值，不允许该值与其他记录的主键值重复。...4) 数据库自动按主键值的顺序显示表中的记录。如果没有定义主键，则按输入记录的顺序显示表中的记录。...主键不是非要不可，可以从： 1.是否满足业务要求 2.数据查询效率（主键可以提高查询效率，当然合理的索引替代也可以） 这两个角度权衡是否需要主键。
主键的作用: 1）保证实体的完整性; 2）加快数据库的操作速度 3）在表中添加新记录时，数据库会自动检查新记录的主键值，不允许该值与其他记录的主键值重复。...4) 数据库自动按主键值的顺序显示表中的记录。如果没有定义主键，则按输入记录的顺序显示表中的记录。...主键不是非要不可，可以从： 1.是否满足业务要求 2.数据查询效率（主键可以提高查询效率，当然合理的索引替代也可以） 这两个角度权衡是否需要主键。 image.png
自己管理内存及其自由，可以任意申请内存，但这如同一把双刃剑，可能会造成内存泄漏，空指针等bug。...int类型，不是基于free_list，而是维护一个small_ints链表保存常见数据（小数据池），小数据池范围：-5 <= value < 257。...另外，small_ints中的数据引用计数器永远不会为0（初始化时就设置为1了），所以也不会被销毁。...4517628816 del v1 v2 = ["j","ack"] print( id(v2) ) # 输出：4517628816 tuple类型，维护一个free_list数组且数组容量20，数组中元素可以是链表且每个链表最多可以容纳...元组的free_list数组在存储数据时，是按照元组可以容纳的个数为索引找到free_list数组中对应的链表，并添加到链表中。
我们在建站时有的时候发现之前的文章有错误了，要进行修改，但又不知道文章名，只知道大概的文章id，那么可以搜索到DedeCms后台文章列表文档id吗？或者快速定位文章id方便修改？ ...aid=1183&dopost=editArchives 第二种方法：后台那边添加搜索文档id功能，打开文件/dede/content_list.php $whereSql .= " AND ( CONCAT...这就涉及到更高级的玩法了 放大招啦 以下修改，可以在后台输入关键字搜索时，找到正文里包含该关键字的普通文章，将方法二中的代码改为 $whereSql = " left join dede_addonarticle
文 | 桑文锋 很多大数据创业公司提供的服务，似乎企业自己也能实现，那何不干脆自己做？结论也不能下得太武断。 如果这个问题换做是：在电气时代，每家公司都要有个发电厂吗？是不是会更好回答一些？...回到题目中的问题，在大数据时代，每家公司都要有自己的大数据部门吗？结论也不能下的太武断。 早在2008年，云计算的概念刚刚兴起，百度内部出现了两拨势力。...有市场需求，就会有满足相应需求的公司诞生，于是就诞生了一堆提供大数据服务的公司。...如果没有，那就继续学习大数据的知识，再等待这样的场景出现。 其次，企业要有懂大数据的人。 这种人不一定是全职的，但至少是可以将企业的业务和大数据技术结合起来的人。...这种人不一定对大数据技术本身很懂，但善于使用新技术。 如果企业现在还没有，并且还没招到。可以去培养一个头脑灵活，乐于学习新技术的人。
物业管理公司可以帮助物业与业主系统地管理小区的方方面面，比如：车位、物业费与退付账款。...但是面对几千甚至几万的业主，物业公司的公园就显得那么渺小与无能为力，此时如果有一种软件可以帮助物业处理这种大批量与重复性极高的工作；物业的员工就可以有更多的时间与精力去处理那些特殊与繁琐的事情。...而RPA的出现则可以帮助物业公司完美的解决这些问题，并且不会出现错误。下面 RPA 社区就是大家介绍下RPA 在物业管理有哪些应用？...手动处理数据可能会导致错误，甚至变得很耗时，尤其是在租户离开物业时向他们偿还费用的情况下。...RPA 已通过这些方式成功地使物业管理公司实现了卓越的运营。有了 RPA，物业管理公司可以享受扩展业务和增加收入的好处，而这些是物业公司盈利的关键之处。
一、基于业务经验的规则运营 规则运营是指将业务精细化运营的场景需求，抽象成目标用户筛选的标签条件，利用CDP(或DMP)等精准营销平台或者数据开发数据加工进行用户圈选、营销触达。...从上述案例可以看出，规则运营，需要具有具备良好的业务经验和一定的数据思维才能将目标用户识别条件标签化，主要特点如下： 优点 1.行动敏捷，明确运营场景以及人群圈选条件后，可以快速进行人群输出，是CDP平台运营可以自助圈选...，单个场景1小时以内搞定，即使依赖于数据开发，周期也基本上可以控制在1周以内。...3.实现成本低，按照规则的圈选或数据清洗，运营+平台工具或运营+数据开发需要人力成本以及计算成本都比算法模型要低很多。...利用用户的画像信息、实时浏览行为数据等更多的特征维度，进行模型的训练，让模型具备学习的能力，当有新的用户访问产品时，可以预测用户偏好的产品。机器学习的本质是让机器具备人一样的自学习能力。
以前用java或者.net等后端语言进行生成，前台其实也是可以生成二维码，今天我们看一下vue前台生成二维码。...; min-height: 200px; /* background-color: #B3E19D; */ } vue生成二维码的代码基本上就这些了，主要为了简化后台代码...，不用那么费劲的在写后台了。
在大数据时代，每家公司都要有自己的大数据部门吗? 结论也不能下的太武断。如果这个问题换做是：在电气时代，每家公司都要有个发电厂吗?...是不是会更好回答一些 来源：数据猿 作者：桑文锋 如果这个问题换做是：在电气时代，每家公司都要有个发电厂吗?是不是会更好回答一些? 事实上每一种重大技术的出现，都会对产业产生大的变化。...回到题目中的问题， 在大数据时代，每家公司都要有自己的大数据部门吗? 结论也不能下的太武断。 早在 2008 年，云计算的概念刚刚兴起，百度内部出现了两拨势力。...如果没有，那就继续学习大数据的知识，再等待这样的场景出现。 其次，企业要有懂大数据的人 这种人不一定是全职的，但至少是可以将企业的业务和大数据技术结合起来的人。...这种人不一定对大数据技术本身很懂，但善于使用新技术。 如果企业现在还没有，并且还没招到。可以去培养一个头脑灵活，乐于学习新技术的人。
在互联网公司混过几年，倒是遇见过几个产品经理围绕着一个程序员做产品的事情，而且这位技术同事住的地方距离公司有单趟坐地铁需要将近两个小时，开始还能坚持着去做应付这些功能，后来就坚持不住了就辞职了，互联网公司很多产品技术开发人员相对不多...，但并不代表着靠几个技术人员的就可以搞定一切了，更何况只是靠一个程序员就能搞定一切了，即使只是开发一个简单的应用，也不是一个人的事情，现在的app也不是只是做客户端一个方向，还需要有后端的支持，这也是不是一个人能做的事情...现在就互联网公司一个产品所需要的人员构成做个简单的介绍，互联网公司主要是做产品，所谓的产品就是设计一个产品，然后研发人员设计，运维人员长期维护，技术人员不停的升级更新，最后展示在用户面前，而且每隔一段时间进行功能的扩展和更新...其实还可以细分功能ui设计部门，很多公司合并在产品部门，主要对要做出的产品进行样式以及效果的提前设计。...运维部门，收集产品的用户反馈，监听产品的在市场运行效果，不停的收集数据，为产品下一步的研发方向提供信息来源，在有的公司也会并入产品部门，公司大一点可能细化会更强一些。 ?
很多大数据创业公司提供的服务，似乎企业自己也能实现，那何不干脆自己做？结论也不能下得太武断。 如果这个问题换做是：在电气时代，每家公司都要有个发电厂吗？...回到题目中的问题，在大数据时代，每家公司都要有自己的大数据部门吗？结论也不能下的太武断。 早在2008年，云计算的概念刚刚兴起，百度内部出现了两拨势力。...相反，我们要先看在企业满足客户需求的时候，还有哪些重大问题没有解决好，如果采用了大数据技术，是不是可以更好的解决？如果有这样的点，那非常好，就勇于去尝试。...如果没有，那就继续学习大数据的知识，再等待这样的场景出现。 其次，企业要有懂大数据的人。 这种人不一定是全职的，但至少是可以将企业的业务和大数据技术结合起来的人。...这种人不一定对大数据技术本身很懂，但善于使用新技术。 如果企业现在还没有，并且还没招到。可以去培养一个头脑灵活，乐于学习新技术的人。
u盘坏了数据可以恢复吗？答案是能！各位小可爱们，今天我们聊的是一个大家都不愿遇到的问题——U盘坏了，数据丢失怎么办？相信很多小伙伴们都曾经因为U盘坏了而痛哭流涕，小编也是一样。...当U盘坏掉的时候，我们不要慌，还有一些方法可以尝试恢复数据。第一种方法是使用数据恢复软件，比如韩博士数据恢复和超级兔子数据恢复等。这些软件可以扫描U盘，找回丢失的文件。...如果软件恢复不了，那么我们可以尝试一些硬件恢复的方法。有些U盘损坏的原因是由于电路板上的芯片坏了，这种情况下，我们可以尝试更换芯片，如果有技术的话，可以自己DIY一下。...最后，提醒大家一个小技巧：当你的U盘坏掉时，可以试试将U盘放入冰箱中冷藏几个小时，再取出来插上电脑。这样有时候会让U盘重新工作，让你的数据得到一定的恢复。...最后，小编还是要提醒大家，平时备份数据是非常重要的，不要把所有数据都放在一个U盘里面，也不要轻易将U盘借给他人或者频繁插拔，这样可以降低数据丢失的风险。祝大家的U盘永远健康！
如果这个问题换做是：在电气时代，每家公司都要有个发电厂吗？是不是会更好回答一些？ 事实上每一种重大技术的出现，都会对产业产生大的变化。...回到题目中的问题，在大数据时代，每家公司都要有自己的大数据部门吗？结论也不能下的太武断。 早在 2008 年，云计算的概念刚刚兴起，百度内部出现了两拨势力。...有市场需求，就会有满足相应需求的公司诞生，于是就诞生了一堆提供大数据服务的公司。...如果没有，那就继续学习大数据的知识，再等待这样的场景出现。 其次，企业要有懂大数据的人。 这种人不一定是全职的，但至少是可以将企业的业务和大数据技术结合起来的人。...这种人不一定对大数据技术本身很懂，但善于使用新技术。 如果企业现在还没有，并且还没招到。可以去培养一个头脑灵活，乐于学习新技术的人。
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