", 1)); serverList.add(createServer("华东", 2)); serverList.add(createServer("华北", 1)); serverList.add...=0, activeRequestsCount=10] 区域[华北]概要： 实例总数：4，活跃请求总数：20，平均负载：5.0 ZoneSnapshot [instanceCount=4, loadPerServer...=0, activeRequestsCount=10] 区域[华北]概要： 实例总数：4，活跃请求总数：20，平均负载：5.0 ZoneSnapshot [instanceCount=4, loadPerServer...=0, activeRequestsCount=17] 区域[华北]概要： 实例总数：4，活跃请求总数：34，平均负载：8.5 ZoneSnapshot [instanceCount=4, loadPerServer...=0, activeRequestsCount=23] 区域[华北]概要： 实例总数：4，活跃请求总数：31，平均负载：7.75 ZoneSnapshot [instanceCount=4, loadPerServer
华北.com:2, www.baidu华东.com:1, www.baidu华北.com:4] 区域[华南]概要：实例总数：1，活跃请求总数：10，平均负载：10.0 区域[华东]概要：实例总数：2，活跃请求总数...华南.com:1, www.baidu华北.com:2, www.baidu华东.com:1, www.baidu华北.com:4] 区域[华南]概要：实例总数：1，活跃请求总数：10，平均负载：10.0...区域[华东]概要：实例总数：2，活跃请求总数：21，平均负载：10.5 区域[华北]概要：实例总数：4，活跃请求总数：42，平均负载：10.5 what a fuck，竟然还是把所有Server给我打印出来了..., 华东] =====过滤后可用的服务列表：[www.baidu华北.com:1, www.baidu华北.com:3, www.baidu华北.com:2, www.baidu华北.com:4] 区域...[华南]概要：实例总数：1，活跃请求总数：12，平均负载：12.0 区域[华东]概要：实例总数：2，活跃请求总数：23，平均负载：11.5 区域[华北]概要：实例总数：4，活跃请求总数：31，平均负载：
2025-06-01华东张三A类100202025-06-01华北李四B类12018三、读取 Excel 数据使用 pandas 读取表格内容：python复制编辑import pandas as pddf...= pd.read_excel("sales_data.xlsx")print(df.head())示例输出：css复制编辑 日期 区域 销售员 产品 销量 单价0...2025-06-01 华东 张三 A类 100 201 2025-06-01 华北 李四 B类 120 18四、数据处理与清洗1....按区域统计总销售额python复制编辑area_summary = df.groupby("区域")["销售额"].sum().reset_index()print(area_summary)示例结果：...区域销售额华东5400华北45003.
data.groupby(['月份','销售区域','货品'])['数量'].sum().unstack() data1['货品2'] 月份 销售区域 7 华东 489.0 7 华北 NaN 7 华南...NaN 7 泰国 NaN 7 西北 NaN 7 马来西亚 2.0 8 华东 1640.0 8 华北 NaN 8 华南 NaN 8 泰国 NaN 8 西北 NaN 8 马来西亚 1503.0 9 华东...3019.0 9 华北 NaN 9 华南 NaN 9 泰国 NaN 9 西北 NaN 9 马来西亚 1.0 10 华东 28420.0 10 华北 NaN 10 泰国 NaN 10 西北 NaN 10...马来西亚 NaN 11 华东 2041.0 11 华北 NaN 111 华南 NaN 11 泰国 NaN 111 西北 NaN 11 马来西亚 1.0 12 华东 18202.0 12 华北 NaN 12...-考虑到货品2主要在华东地区销售量大，可以考虑增大在华东的投资，适当较小马来西亚的投入。
", 1)); serverList.add(createServer("华东", 2)); serverList.add(createServer("华北", 1)); serverList.add...] 区域[华南]概要：实例总数：1，活跃请求总数：10，平均负载：10.0 区域[华东]概要：实例总数：2，活跃请求总数：18，平均负载：9.0 区域[华北]概要：实例总数：4，活跃请求总数：41，平均负载...：9，平均负载：9.0 区域[华东]概要：实例总数：2，活跃请求总数：22，平均负载：11.0 区域[华北]概要：实例总数：4，活跃请求总数：34，平均负载：8.5 ==================...==================================== =====当前可用区为：[华南, 华东] 区域[华南]概要：实例总数：1，活跃请求总数：9，平均负载：9.0 区域[华东]概要：...=============== =====当前可用区为：[华北, 华东] 区域[华南]概要：实例总数：1，活跃请求总数：10，平均负载：10.0 区域[华东]概要：实例总数：2，活跃请求总数：17，平均负载
做数据分析的时候，我们经常要将某些维度进行分组，比如华东、华北作为重要销售区域，合在一起与其他区域进行对比： 这种时候，我们就要对区域进行自定义的分组，比如，通过IF或SWITCH...同时，可以通过勾选“包括其他组”快速添加“其他”组： 如果还要将其他值（如“华东”）分到改组，可以左边选中“华东”，同时右边选中“大区”，再点【分组】。
"省份": "河北", "人口": 7420, "地区": "华北", "GDP": 42370.4 }, { "省份": "北京", "人口": 2188.6,..."地区": "华北", "GDP": 41610.9 }, { "省份": "陕西", "人口": 3954, "地区": "西北", "GDP": 32772.68...华北 42370.4012 北京 2188.60 华北 41610.9013 陕西 3954.00 西北 32772.6814 江西 4517.40 华东 32074.70...华北 42370.4012 北京 2188.60 华北 41610.9013 陕西 3954.00 西北 32772.6814 江西 4517.40 华东 32074.70...华北 42370.4012 北京 2188.60 华北 41610.9013 陕西 3954.00 西北 32772.6814 江西 4517.40 华东 32074.70
随机选择一个Server AvailabilityFilteringRule可用性过滤规则：过滤掉已熔断/负载过高的Server们，然后剩下的Server们使用线性轮询 ZoneAvoidanceRule区域可用性规则...", 1)); serverList.add(createServer("华东", 2)); serverList.add(createServer("华北", 1)); serverList.add....com:1 www.baidu华东.com:2 www.baidu华北.com:1 www.baidu华北.com:2 www.baidu华北.com:3 www.baidu华北.com:4 www.baidu...华南.com:1 www.baidu华东.com:1 www.baidu华东.com:2 www.baidu华北.com:1 www.baidu华北.com:2 www.baidu华北.com:3 www.baidu...华北.com:4 www.baidu华南.com:1 ...
问题描述 查询公司列表，分别是公司id、区域id、区域名称: 公司id 区域id 区域名称 1 1 华南 2 2 华北 3 2 华北 4 3 华东 5 3 华东 创建公司类Company： public...// 省略get/set方法 } 最终解决： 要求汇总各个区域公司数量,得到如下汇总： 区域id 区域名称 公司总数 1 华南 1 1 华北 2 1 华东 3 最终区域实体AreaStatistic...Id=3,华东=2, 华南Id=1, 华南=1, 华北Id=2, 华北=2 这种做法的缺点： 要写大量的条件判断语句，非常的繁琐。...，比如遍历公司区域是华东，就遍历到华东大区注解对应的字段，并赋值或者获取字段值。...Id=3,华东=2, 华南Id=1, 华南=1, 华北Id=2, 华北=2 汇总某些字段的和 上面算出各个区域的汇总之后，还要算出全部区域的总和，这里还是使用到注解，把属性字段包含大区都累加起来:
", 1)); serverList.add(createServer("华东", 2)); serverList.add(createServer("华北", 1)); serverList.add...：华北，序号是：1 区域：华北，序号是：2 区域：华北，序号是：3 区域：华北，序号是：4 区域：华北，序号是：1 区域：华北，序号是：2 区域：华北，序号是：3 ......只会选中“华北”区域的机器，多台机器会按照id排序好，非常有规律的轮询规则有木有（若是ramdom随机，就是无规律的喽）。...说明：区域意识在跨机房、跨区域部署的时候非常好用，内置的负载均衡支持能够大大减少你自己的开发量。...", 1)); serverList.add(createServer("华东", 2)); serverList.add(createServer("华北", 1)); serverList.add
可以看到，东北、华中、西北、西南的午饭平均消费高于晚饭，华北、华东、华南则是晚饭高于午饭——总体而言，北方城市比南方城市在吃午饭上消费更高。...4 消费视角下的区域不平衡 华东华南消费力数倍于西北东北 各区域政府影响力大小不同 西部省会城市更加强势 欠发达地区读书仍是个人的主要出路 然而，地大物博给中国带来的，除了东西南北生活习惯差异和民族多样性以外...下图展示的是各区域线下消费力总和，以及区域城市平均消费力的排名： ? 可以看到，无论从整个区域来看，还是从单个城市的平均水平来看，消费力变化趋势是一致的：华东、华南居首，西北、东北垫底。...尽管从教育类的消费总额及其占比来看，份额最大的地区仍然落在较为发达的华东、华北。但从相对消费水平来看，相对贫穷落后地区的教育类支出占总支出的比例更高。...华东：上海、江苏、浙江、安徽、福建、山东 华南：广东、广西、海南 华中：湖北、湖南、河南、江西 华北：北京、天津、河北、山西、内蒙古 东北：黑龙江、吉林、辽宁 西南：四川、云南、贵州、重庆、西藏 西北
hzec 华东地区(杭州) 福州 ap-fuzhou-ec fzec 华东地区(福州) 北京 ap-beijing bj 华北地区(北京) 天津 ap-tianjin tsn 华北地区(天津) 石家庄...ap-shijiazhuang-ec sjwec 华北地区(石家庄) 北京金融 ap-beijing-fsi bjjr 华北地区(北京金融) 武汉 ap-wuhan-ec whec 华中地区(武汉)...(北京金融) 460001 ap-beijing-fsi-1 北京金融一区 ap-beijing 华北地区(北京) 800001 ap-beijing-1 北京一区 ap-beijing 华北地区(北京...) 800002 ap-beijing-2 北京二区 ap-beijing 华北地区(北京) 800003 ap-beijing-3 北京三区 ap-beijing 华北地区(北京) 800004 ap-beijing...-4 北京四区 ap-beijing 华北地区(北京) 800005 ap-beijing-5 北京五区 ap-beijing 华北地区(北京) 800006 ap-beijing-6 北京六区 ap-beijing
华东监管局 华东监管局目前正在执行的两个细则版本为《关于修订印发华东区域并网发电厂辅助服务管理实施细则>和华东区域发电厂并网运行管理实施细则>的通知》（华东监能市场【2020】147号），新版“两个细则...华北监管局 华北监管局目前正在执行的两个细则版本为《华北能源监管局关于印发华北区域并网发电厂“两个细则”（2019年修订版）的通知》（华北监能市场【2019】254号），并于2021年11月19日对“两个细则...（1）华北区域 下表为华北监管局“两个细则”对风光功率预测的考核内容，与其他地区文件相比，华北地区要求发电企业提供次日0时至168小时的中短期功率预测，但仅考核次日（0时-24时）的功率预测准确率。...三、总结 在“双碳”目标驱动下，南方监管局是最快更新“两个细则”管理要求的电力监管机构，华东监管局和华北监管局的新版“两个细则”已完成公开意见征求，其他区域“两个细则”文件仍在修订中。...从华东、华北监管局目前已完成公开意见征求的“两个细则”文件中可以看到功率预测考核指标在逐渐趋严，华东区域的短期功率预测准确率将从现阶段的80%上升至90%以上，超短期功率预测准确率将上升至95%以上。
0102 南京 City of Nanjing 01 CN 华东0103 福州 01 CN 华东0104 厦门 Xiamen 01 CN 华东0401 北京 04 CN 华北0402 天津 04 CN...华北0403 大连 大连市 04 CN 华北0404 沈阳 04 CN 华北0201 成都 02 CN 华西0501 武汉 05 CN 华中0502 长沙 05 CN 华中 12 rows fetched...Shanghai0102 南京 City of Nanjing 01 CN 华东 Shanghai0103 福州 01 CN 华东 Shanghai0104 厦门 Xiamen 01 CN 华东 Shanghai0401...北京 04 CN 华北 Beijing0402 天津 04 CN 华北 Beijing0403 大连 大连市 04 CN 华北 Beijing0404 沈阳 04 CN 华北 Beijing0201...北京 04 CN 华北 Beijing0402 天津 04 CN 华北 Beijing0403 大连 大连市 04 CN 华北 Beijing0404 沈阳 04 CN 华北 Beijing0201
2020年9月1日，腾讯数据中心联合光环新网、中金云网举办了华北区域认证培训联合开班仪式。...腾讯IDC平台部运营服务总监肖力、腾讯IDC平台部华北区域负责人韩建军、光环新网商务副总裁耿岩、运营副总裁张冰、中金云网副总裁凌明洁和胡杰等领导出席了开班仪式并发表了讲话。...学员与认证培训老师热烈沟通交流 腾讯数据中心基础设施认证培训初级班共历时8天，由来自腾讯华南、华东、华北、西南四大片区十一位专家到场授课。
（如图 3 所示） image.png 从区域角度来看，华北、华东、华南是中国云计算产业的发展的主导区域，主要是因为这些区域集中了中国主要的互联网企业和金融、消费品、制造等行业用户，其中，华北地区份额最高
01 匠心独「运」，「大」有可为 目前腾讯数据中心在国内主要分布在四大区域，四大区域的协同发展助力国内数据中心新基建的整体布局。...这四大区域分别位于： ■华北地区：由北京+环北京片区形成华北区域资源供给圈 ■华东地区：由上海+南京中心城市群布局，形成华东区域资源供给圈 ■华南地区：由广州+深圳形成华南区域资源供给圈 ■西南地区：由成都...+重庆+贵阳三城区域形成西南大区资源供给圈 腾讯最新的第四代数据中心T-Block 采用的间接蒸发自然冷技术。
12月22日，“腾讯云合作伙伴生态沙龙—华北区域核心伙伴基础产品专场” 在北京举办。腾讯云行销中心和华北渠道ISV团队紧密合作，出台了一系列产品政策和行销推广计划。...再过往我们看重的是业务场景、商业模式再到产品打磨，那今天我们可能沉淀出来一些经验，用产品驱动业务模式再映射到场景中，做好生态伙伴小助手工作，2022年华北渠道ISV将联合伙伴及基础产品侧共同发力。...活动介绍 12月22日，“腾讯云核心伙伴生态沙龙—华北区域基础产品专场” 在北京清泉奥森会议中心举办。
物联网无线连接服务、CDN、云数据传输、数据语音、智能接入网关、全站加速、ChatAPP 消息、全球加速、安全加速 SCDN、边缘节点服务 ENS、访问控制、资源管理、云监控、配置审计 受影响地域 : 华北...2（北京）、华北6（乌兰察布）、华北1（青岛）、华东2（上海）、华南2（河源）、华北3（张家口）、中国香港、印度（孟买）、美国（硅谷）、华南1（深圳）、英国（伦敦）、韩国（首尔）、日本（东京）、阿联酋（...迪拜）、西南1（成都）、华南3（广州）、新加坡、澳大利亚（悉尼）、马来西亚（吉隆坡）、华北5（呼和浩特）、印度尼西亚（雅加达）、美国（弗吉尼亚）、菲律宾（马尼拉）、泰国（曼谷）、华东1（杭州）、华南1...金融云、华东5（南京-本地地域）、华东6（福州-本地地域）、华北2 金融云（邀测）、华东2 金融云、华东1 金融云、华北2 阿里政务云1、非区域性、德国（法兰克福）、沙特（利雅得-合作伙伴运营） 故障带来的思考
这里是一个简单的例子，可能看起来像这样： Region Category Product Sales 华北 饮料 茶 1300 华南 饮料 咖啡 1600 华东 食品 三明治 900 西南 食品 汉堡...1050 华北 配件 餐巾 400 华南 配件 杯子 550 测试数据 你可以使用 Power BI 中的“输入数据”功能直接创建此数据集。...let Source = Table.FromRows({ {"华北", "饮料", "奶茶", 1300}, {"华南", "饮料", "咖啡", 1600},...{"华东", "食品", "三明治", 900}, {"西南", "食品", "汉堡", 1050}, {"华北", "配件", "餐巾", 400},...从“字段”窗格，将“动态轴”字段参数拖到图表的轴区域。 将“销售额”字段拖到值区域。 你的图表现在将根据字段参数的默认选择显示销售数据。
云服务器
ICP备案
云直播
腾讯会议
对象存储
