/** * @param array such as [1024, 2048, 20480, 102400] * @param unit such as M...
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 电机转矩，简单的说，就是指转动的力量的大小。...但电动机的转矩与旋转磁场的强弱和转子笼条中的电流成正比，和电源电压的平方成正比所以转矩是由电流和电压的因素所决定的。...转矩是一种力矩，力矩在物理中的定义是： 力矩= 力 ×力臂 电机的“扭矩”，单位是 N·m（牛米）。 电磁转矩的计算公式没有涉及力臂的概念，单位为什么也是N.m？ 电磁转矩是机电能量转换的桥梁。...——————————————————————————————————— 个人总结1：电磁转矩可能只是描述电机的出力，还没有牵扯到扭矩的概念，但是单位还N.m，不理解。...，转矩的测量对传动轴载荷的确定与控制、传动系统工作零件的强度设计以及原动机容量的选择等都具有重要的意义。
负数单位符号 十进制（SI） 二进制（计算机存储） 数据速率单位 d = 10-1 1 KB = 1,000(103) B 1 KB = 1,024 (210)B 1 Kbps = 1,000 bps
DOCTYPE html> 02_关于数据传递问题 <!...-- 问题: 在js调用函数时传递变量参数时, 是值传递还是引用传递 * 只有值传递, 没有引用传递, 传递的都是变量的值, 只是这个值可能是基本数据, 也可能是地址(引用)数据 * 如果后一种看成是引用传递...那就值传递和引用传递都可以有 --> function f(a) { console.log(a) } var n = 4 f(n) //传递的是...n的值 --->值传递 function f2(a) { a.name = 'atguigu' } n = {} f2(n) // 传递的是n指向的对象 ---> 引用传递 ???
今天我想分享的是一个非常重要的话题，就是关于数据分析工具，这也可能会影响到大家的职业发展路线。因为选择一个工具开始学习是要花很多学习成本的。...当你学习PowerBI的时候，你会发现它是完全按照数据分析的流程来设计的，先是PowerQuery数据处理，整理清洗，再到PowerPivot数据建模，最后数据可视化，展现图表，用图来讲故事，发掘问题影响决策...关于两个工具相比较，听到的观点和优势劣势的比较分析也很多。...但前面我提到过，早在一年以前我就有这个关于Excel、BI与编程语言相比较的疑问，也把它列为我想要回答的终极问题。...这种差别通俗地来讲，利用PowerBI做的数据透视表是动态的，而编程语言生成的表是静态的。动态的方式非常适合回答商业分析问题，因为商业分析经常会有很多变化的问题： 比如环比怎样？同比怎样？
在codeReview的时候被同事指出 其中object.getCode()的值时哦那个数据库查出来的一个deci类型的并且声明为not null。 类似图下声明的字段： ?...搞清楚“空值”和“NULL”的概念之后，问题基本就明了了，我们搞个例子测试一下： CREATE TABLE test ( col1 VARCHAR( 10 ) CHARACTER SET utf8...NULL , col2 VARCHAR( 10 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ) ENGINE = MYISAM ; 插入数据...可见，NOT NULL 的字段是不能插入“NULL”的，只能插入“空值”，上面的问题1也就有答案了。...对于问题2，上面我们已经说过了，NULL 其实并不是空值，而是要占用空间，所以mysql在进行比较的时候，NULL 会参与字段比较，所以对效率有一部分影响。
依据交易数据集 basket_data.csv挖掘数据中购买行为中的关联规则。 问题分析： 如和去对一个数据集进行关联规则挖掘，找到数据集中的项集之间的关联性。...pandas 库是 Python 用来处理数据的非常常用的库，而 apyori 库则是专门用于进行关联规则挖掘的算法库。 接着读取数据集，将其转换为 DataFrame 对象 df。...根据输出的每条关联规则及其对应的支持度、置信度和提升度等信息，可以对数据集中的商品项之间的关系进行探索和分析。...问题分析 读取数据集并进行预处理 划分训练集和测试集 建立决策树模型并训练模型 接收用户输入的特征值 对输入的特征值进行编码 使用训练好的模型进行预测并输出结果 处理步骤： 导入必要的库：pandas...使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。这里将数据集的20%作为测试集，并设置随机种子为0，以保证每次运行结果的一致性。
其中，计算节点一般为无状态的，故障后可切换自动恢复；控制节点一般采用自身高可用保障，出现问题会主动自愈；数据节点出现问题时较为重要，因为其上面承载的数据。我理解问题主要是对应这一角色。...在测试中，通过不同测试case的组合，形成满足某业务的测试集。 关于国产分布式数据库未来趋势分析？ 目前尚处于早期阶段，趋势发展上还不是很明朗。...关于选型标准，目前没有统一国家、行业标准，有条件的企业都在做自有标准。按照之前的工作，需梳理出选型测试的众多评估维度及细化的指标。这里是存在不小的工作量。...外部工具 有些外部产品也支持数据比对，如DSG的super sync等 问题：数据比对的核心问题是效率，需找到一种平衡。...应用改造工作量的评估，是有一定参考依据的。之前在项目实践中，也积累些方法并形成小工具。基本原理就是根据对象和语句的数量、复杂度等作为输入，根据实践总结出的单位工时进行评估。
大数据已运用到很多的领域 整个数据行业的技术基础和实践能力也不断提升 从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好 找出更符合用户的产品和服务 并结合用户需求有针对性地调整和优化自身 就是大数据的价值...大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇 与此同时关于大数据技术也向参与的各方提出了巨大的挑战 如何利用信息技术等手段处理非结构化和半结构化数据 大数据中，结构化数据只占 15%左右...寻求“智能知识”反映了大数据研究的核心价值 如何探索大数据复杂性、不确定性特征描述的刻画方法及大数据的系统建模 这一问题的突破是实现大数据知识发现的前提和关键。...“异构性” 问题：“数据异构性” 和 “决策异构性”。...传统的管理决定模式取决于对业务知识的学习和日益积累的实践经验，而管理决策又是以数据分析为基础的 大数据已经改变了传统的管理决策结构的模式。研究大数据对管理决策结构的影响会成为一个公开的科研问题。
关于ODS层与业务系统DB的主要区别，体现在一下几个方面： 数据存储方式方面。...另外，为了满足历史数据分析需求，我们需要在ODS表中加一个时间维度，这个维度通常在ODS表中作为分区字段。如果是增量存储，则可以按天为单位使用业务日期作为分区，每个分区存放日增量的业务数据。...如果是全量存储，只可以按天为单位使用业务日期作为分区，每个分区存储截止到当前业务时间的全量快照数据。...关于维度建模，主要是将数据分为了维表和事实表。维度建模中，将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。...}{统计粒度}[{业务限定}][{自定义命名标签}]{统计周期} 关于表的命名需要根据具体团队的约定，一般见名知意即可，一旦规定了具体的格式，就尽量统一风格 开发规范 编码规范 SQL注释 总结 本文主要介绍了构建数仓的过程中或者在接手一个不成熟的数仓之后需要注意的一些问题
String是在代码中非常常见的一种数据类型.它能直接像基本类型一样直接赋值(String str = "test"),也能像引用类型一样创建一个实例(String str = new String("...,这个新的变量也指向了这个"test"常量. (2)String str = new String("test"); //此种方式会在堆内存中new一个"test"对象实例,详细分析见下文. (1)只有使用引号包含文本的方式创建的...(2)对于所有包含new方式创建对象（包括null）的“+”连接表达式，它所产生的新对象都不会被加入字符串池中。...str4是在堆中创建的String对象，str3是在字符串池中创建的的"helloworld" 但是！以上的情况是一般情况！...String str4 = STR1 + STR2; System.out.println(str3 == str4); //false } } 回到开始提到的问题
先写问题，代码在下面。 写入数据库可以这么写： stmt,err:=db.Prepare(`insert into user_tb(userid,userNo) values (?,?)...SAstmt *sql.Stmt //作为成员数据} 然后写F1来执行prepare： func (db *Mssql)F1(){ db.stmt, _= db.Prepare(`...`) //这里把prepare返回的【*sql.Stmt】指针写给db的成员数据} 接下来用F2来做exec： func (db *Mssql) F2(){ db.stmt.exec(...然后是main: func main(){ var db Mssql db.open(巴拉巴拉)defer db.close()db.F1() //这里执行prepare，赋值给成员数据的stmtdb.F2...问题就是，db.prepare()返回的是一个指针，是不是这个语句所在函数执行完毕之后就会把指针所在的地址释放掉？所以造成后面想用的时候就出错了？如果是的话怎样才能让stmt成功传递呢？
Problem & Solution Problem_0 $ conda update conda Traceback (most recent c...
可以形象地说：信息系统是承载数据的“高速列车”，而蕴含着经营理念与管理规则的业务流程就是“高速列车”运行（包括设计）所遵循的 “轨道”。...找”事做，可以降低操作者对系统的掌握难度，减少业务错漏，提高数据的可信度和及时性，节约系统的操作培训成本），以保障系统在高度规范化的状态下稳定运作。...用两个例子来说明这个问题：1、不少集成商都宣称在产品中提供了“先进的”生鲜管理模块，而实际上并没有掌握生鲜商品经营管理的特殊规律，还是按管理常规商品的思维方式来处理生鲜商品的数据。...”的数据要清理（已经忙不过来还添乱）；在所考察过的系统中，没有看到比较合理的解决方案，还是要用户用手工解决生鲜的成本核算问题。...（如果能像哥伦布那样跳出思维的窠臼，鸡蛋是完全可以竖得起来的，因为竖鸡蛋在技术上不是问题！）
1.数据挖掘主要是做算法还是做应用？分别都要求什么？ 这个问题太笼统，基本上算法和应用是两个人来做的，可能是数据挖掘职位。...绝大读书数据挖掘岗位都是做应用，数据清洗，用现成的库建模，如果你自己不往算法或者架构方面继续提升，和其他的开发岗位的性质基本没什么不同，只要会编程都是很容易入门的。...实际情况不太清楚，由于数据挖掘和大数据这个概念太火了，肯定到处都有人招聘响应的岗位，但是二线城市可能仅仅是停留在概念上，很多实际的工作并没有接触到足够大的数据，都是生搬硬套框架（从我面试的人的工作经验上看即使是在北上广深这种情况也比较多见...掌握SQL，MySQL或者PostgreSQL都是比较常用的关系型数据库，搞数据的别跟我说不会用数据库。...如果上面任何一个问题的答案是No，我都不建议直接转行或者申请高级的数据挖掘职位（因为你很难找到一个正经的数据挖掘岗位，顶多是一些打擦边球的岗位，无论是实际干的工作还是未来的成长可能对你的帮助都不大）。
思路：在DataGridView中时不存在这个方法的，那我们只能够避过他，进行一系列操作之后实现相同的效果即可，那就自己手动添加N行空白行，直接填充满DataGridView即可 ?...总结：在日常的编码中，总是会遇到各种各样的问题，很多问题是软件缺陷或者是各种外力条件导致的无法完成的需求，那么我们就只能够想办法拐个弯，用我们自己可以实现的另外的方法来实现对相同结果的呈现。
前言碎语 使用angular肯定都知道ng的双向数据绑定特性，有像有点废话，但是，今天博主在处理省市下拉框联动数据回显的时候这种特性失效了，同样的下拉框，有的又有用，作为非专业前端博主一脸懵逼，不过...，最后用ng-selected还是完美解决了回显的问题，做个记录 代码如下： <div class="input-group
在数据治理过程中，除了按照业务质量要求编制数据质量规则脚本，通过数据质量引擎对数据开展校核生成问题清单以外，还要对问题数据进行下发、整改、以行政方式为主进行督办，这时候对问题数据的追踪和多版本管理就是主要解决的技术问题了...本文就是实现通过脚本实现问题清单跟踪。 问题数据的跟踪还是比较麻烦的，有存量的，有新增的，有治理过的，还有治理错的，几种情况掺杂在一起，逻辑上不容易理解。...-01'; --当日存量问题数据10 --历史存量问题数据10 --当日新增问题数据10 --历史治理问题数据0 --当天治理问题数据0 后续各天的数据统计，如下： --第二天2021-11-02 -...1 --当天治理问题数据2 --历史治理问题数据2 后续各天的数据统计，如下： --第三天2021-11-03 --当日存量问题数据 select count(*) as "当日存量问题数据" from...8 --历史存量问题数据12 --当日新增问题数据1 --当天治理问题数据2 --历史治理问题数据4 一个简单的问题多版本跟踪和闭环管理就完成了，后续再深入思考一下
目录 大小端 如何理解 注意 基本概念 如何影响数据存储 如何存取 以小端为例 总结 取值范围 对于-128的理解 为什么存的是补码 ---- 大小端 数据在内存的存入有大小端之分 如何理解...吃鸡蛋：对于吃鸡蛋从大的一端还是小的一端这件事情，没有一定的合理说法 不通电脑硬件厂商的选择不同 注意 无论如何放，以同条件去取，都可以！ ...基本概念 记忆：小小小（成为小端），其他的是大端 如何影响数据存储 大小端存储方案本质是数据和空间按照字节为单位的一种映射关系 注：并不影响用户使用 一个字节是不考虑大小端的！...如何存取 以小端为例 总结 1.先看大小端 2.再看自身类型（signed/unsigned） 取值范围 signed（有符号） char：范围是-128—127 对于-128的理解 半计算半规定的一种方式... unsigned char：0—2^8-1 所谓的特定的数据类型，能表示多少个数据，取决于多个比特位对应的排列组合的个数 为什么存的是补码
,'utf-8' 结果： 即使是这样 插入数据库汉字仍然在数据库中看到的是乱码，但是页面上显示的好的。...实际上后来发现以下解决方案， phpmyadmin里MySQL字符集:cp1252 West European (latin1) ，解决乱码问题 使用虚拟主机空间上的phpmyadmin操作数据库的时候...，如果看到phpmyadmin首页上显示的MySQL 字符集为cp1252 West European (latin1)，当我们导入数据时就会出现乱码，解决的方法是： 在phpmyadmin首页的右边有个...(utf8) ，乱码问题得到解决！...如果数据库编码没有问题，则 确保所有页面都是 utf-8 无BOM 另外在调用页面 mysql_query 前也 写入 mysql_query("set names utf8") 就可以保证无乱码
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