如果到时候有优惠的商品，就不用担心了。...document.querySelectorAll('.mui-act-item-yhqbtn'); console.log("总共：" + couponLinks.length + "条张优惠券待领取
今天换个话题：聊聊数据分析，大家阅读过我之前的文章，肯定能发现，我是比较喜欢拿数据说事的。透过真实的数据能看清很多事情的本质，猜测臆断往往是不靠谱的。 今天先聊下：数据分析岗的职业前景。...数据分析岗位在当下的就业市场中非常受欢迎，并且具有很好的前景。以下是一些原因： 1. 数据驱动决策：随着大数据技术的发展和应用，越来越多的企业和组织开始重视数据驱动的决策过程。...决策支持角色：数据分析师不仅负责提供数据报告，还为决策者提供洞察力和建议，成为企业战略决策的重要支持。 5....晋升机会：数据分析师可以通过积累经验和能力提升，进一步发展为高级数据分析师、数据科学家、数据工程师或相关管理职位。 8. 跨领域能力：数据分析技能可以应用于多种职业路径，增加了职业选择的灵活性。...然而，尽管数据分析岗位有很好的发展前景，但竞争也相对激烈。想要在这个领域获得成功，需要持续地学习最新的分析工具和技术，以及不断提升数据处理、统计分析和商业洞察力。
就像高中储物柜的密码锁一样，保险箱有三个内部转子，每个转子必须转到一定刻度 ，才能打开它。...首先他发现，和许多保险箱一样，他的SentrySafe对于密码有一定的容错度。例如，如果密码组合包含12，那么11和13也能打开保险箱。...因为保险箱有一根操作杆，当三个转子转到密码相对应的刻度时，它会滑入三个转子的槽中，破解保险箱的小偷可以对保险箱的手柄施加轻微的压力，然后转动其刻度盘，并监听或感觉操作杆滑入那些插槽的时刻。...为了阻止这种破解方法，Seidle的SentrySafe保险箱的第三个转子缩进了十二个槽口。这样做的优点是：如果有人在拉动手柄的同时转动刻度盘，就会锁住操作杆。...Seidle拆开了他和妻子拥有多年的保险箱，并测量了这十二个槽口。令他惊讶的是，他发现包含正确密码的槽口比其他十一个要窄约百分之一英寸。
目前尚不清楚两家企业统计的数据口径有何不同，但争第一的热情不减。以往的双十一，各大品牌会对平台的流量扶持更依赖，但今年双11的一大变化是，品牌商自全域导流的能力在增强。...消费者还需要双12吗双十一京东、淘宝未公布GMV，但并不影响双12的备战热情。双11刚刚结束，淘宝就开始紧锣密鼓地筹备双12购物节商家招募工作。...对于消费者来说，消费者还需要双12接力吗？...双十一的时间跨度正好处于国庆节过后与圣诞节之间的黄金时段，而双十二的时段则显得较为尴尬，由于双十一购买的产品还未耗尽，双十二就更显得狗尾续貂。...写在最后：历经14年的发展，中国的双11在世界范围内也已经与美国黑色星期五有齐名之势。美国的黑五起源于1924年，至今有98年的历史，黑五最大的特点是商品价格相当优惠，折扣简单直接。
简介 Redis 本身有比较丰富的数据类型，例如 String、Hash、Set、List JSON 是我们常用的数据类型，当我们需要在 Redis 中保存 json 数据时是怎么存放的呢？...一般是用 String 或者 Hash，但还是不太方便，无法灵活的操作 json 数据 在 Redis 4.0 中，有一个重大改进：modules 模块系统，可以让我们开发新的功能，集成到 redis...是json文档的root，后面的一串是具体的 json 数据值 第二条命令是获取 key 为 object 的json数据 2.2 json 内部操作 获取某字段的值 127.0.0.1:6379> JSON.GET...小结 rejson 让我们可以在 redis 中存储和操作 json 数据，非常方便 而且通过体验 rejson 模块，还可以感受到 redis 模块系统的强大，以后将会出现各种基于redis的强大功能
相信现在有很多人都已经发现了，云数据库越来越受欢迎，可以说云数据库已经成为中国数据库市场迎来的一个新宠，可以说银计算技术给中国的数据库市场带来了突破性的创新。...如今在国内，云数据库的受欢迎度非常高，目前拥有了上百万的用户，可见中国数据库的新时代来临了。那么云数据库对比传统数据库有哪些优势？在价格方面有优势吗？...云数据库对比传统数据库的优势 云数据库对比传统数据库的优势比较多，首先是云数据库拥有专业的运维服务，这一点要比传统数据库更有优势一些，可以给用户提供专业的运维服务，提供更为专业的数据库优化建议，让客户的...云数据库对比传统数据库有价格优势 云数据库对比传统数据库，在价格方面是很有优势的，云数据库一年的费用在2000左右，但是传统数据库的费用每年在3万左右，价格差距是很大的。...做了云数据库与传统数据库的对比，对比结果很明显，还是云数据库优势更多一些，所以现在云数据库成为国内数据库市场的新宠。
VFP双表事务处理，双表是指本地表和远程表同时加上事务，这样本地表和远程表，要么同时成功，要么同时失败。...事务是为了保证所处理数据的完整性，如n个相关表被同时修改,在保存数据时，要么全部保存，要么都不保存，这只有用事务来实现。 举例： 入库单增加了一个物料，库存表的相应也应该增加。...如果入库单保存成功，库存表没有保存成功，便会出现数据不一致。而加上事务之后，如果库存表没有保存成功，入库单的数据也会回滚，便不保存。...VFP双表事务 Begin Transaction &&临时表事务 Try SQLSetprop(nDatasource,'transactions',2) &&手动事务处理
“除了向量数据库外，我是否还需要一个普通的 SQL 数据库？” 这是我们经常被问到的一个问题。...用向量数据库 Milvus 或全托管的 Milvus 服务——Zilliz Cloud，就无需额外再维护一个 SQL 数据库存储标量了。...其中，Milvus（https://zilliz.com/what-is-milvus）允许用户在进行向量搜索时依据标量数据进行条件过滤，数据属性可以是除向量以外的任何字段。...向量数据库。...github.com/milvus-io/bootcamp/blob/master/bootcamp/RAG/zilliz_pipeline_rag_advanced.ipynb） 用 Pipelines 搭建一个有标签过滤功能的
知乎上有个热门问题，做数据分析有前景吗？ 先说我的看法：前景、钱景都会有，但得使对劲。 一 「数据」本身没有价值，价值在于「分析，基于数据和业务的分析是有前景的。」...所以很多数据岗实质上干的是SQL、Excel、Python数据处理，日常写代码跑取数需求。或者更技术一点，做数据平台的开发。...二 就我个人这么多年的数据工作经验来说，具备「业务深度、数据敏感度和闭环逻辑」，是数据分析从业者能力的最大体现。...三 数据驱动是大势所趋，具备数据挖掘能力的人会更吃香。注意我这里说的不是数据分析岗，而是具备数据挖掘能力的人。...数字化普及的今天，越来越多的职位都会和数据打交道，所以每个人都可以去挖掘数据背后的价值，每个人都是数据分析师。
如果既需要有数据持久化的需求，也希望有好的缓存性能，并且会有一些全局排序、数据集合并等需求，可以考虑使用 Redis。...文档型数据库 面向文档的数据库可以理解成 Value 是一个文档类型数据的 KV 存储，如果领域模型是个文件类型的数据、并且结构简单，可以使用文档型数据库，比较有代表性的有 MongoDB、CouchDB...图形数据库 在现实世界中，一个图形的构成主要有“点”和“边”，在图形数据库中也是一样，只不过点和边有了抽象的概念，“点”代表着一个实体、节点，“边”代表着关系。...列族数据库中目前比较广泛应用的有 Hbase，Hbase 是基于 Google BigTable 设计思想的开源版。...如下图简单画了一个有内存 KV 存储的 SSTable 数据结构： ?
比如双十二期间三天、每天三场整点红包雨配置。...活动、场次配置： 双十二答题闯关 活动配置： 2019-12-10 ~ 2019-12-12 场次配置： 00:00:00 ~ 23:59:59 奖品配置： 表格可左右滑动 双十二答题闯关 奖品 第一关...自动概率，根据当前奖品的数量和奖品的权重得到中奖概率 比如我们某次大促活动红包雨的配置如下： 表格可左右滑动 活动配置 描述 活动时间 2019-12-10~2019-12-12 活动名称 2019双十二大促整点红包雨...活动描述 2019双十二大促全端整点红包雨活动 手动设置奖品概率 是 场次 奖品类型 具体奖品 奖品数量 中奖概率 10:00:00 ~ 10:01:00 优惠券 2元优惠券 2000 50% -...以双十二幸运大转盘为例： 场次 奖品类型 具体奖品 奖品数量 中奖概率 投奖时间(默认提前5分钟投奖) 投奖数量 00:00:00 ~23:59:59 优惠券 2元优惠券 2000 50% - - -
目的地1：到达Monitoring（监视窗口），FIC1501下载后，双箭头标示消失，同时出现在Monitoring窗口中。...目的地3：到达C300控制器的内存里 目的地4：到达一个文件里（Checkpoint文件，是组态数据的保险箱，下一篇介绍） 目的地1、2、3里的数据之间随时沟通，以确保系统内动态数据的一致性。...目的地4与其他目的地里的数据无沟通，需手动更新。 PKS的数据保险箱 作为过程控制的核心，为了保证系统内的数据不会丢失，PKS就设计配备了一个保险箱体系，这个保险箱就是Checkpoint文件。...用户可随时将下装后的所有数据和参数的设置存贮到保险箱中，只要你别把保险箱弄丢了（别把Checkpoint文件删除了，硬盘别损坏），你的数据就万无一失，肯定不会丢。...Checkpoint文件保存在固定的目录下，每个控制器有一个独立的目录，在这个目录下，手动保存的文件在Manual目录下，自动保存的文件有自己的单独目录（C300_1AutoCp），LATEST是最新的一个文件
使用场景有哪些？Spring事务，事务的属性，传播行为，数据库隔离级别 答案：理论：第二章：Spring的AOP和IOC是什么？使用场景有哪些？...理论：第四章：Redis支持的数据类型以及使用场景，持久化，哨兵机制，缓存雪崩，缓存穿透，双删策略_廖志伟-CSDN博客_缓存双删策略 线程是什么，有几种实现方式，它们之间的区别是什么，线程池实现原理，...例如：传入参数为（订单id）和（优惠券id），拿（订单id）查询该订单的用户id，拿来和登录的用户id进行对比，判断是否为本人操作。拿（优惠券id）查询用户表是否领取了该优惠券，该优惠券是否可用。...例如：1.Spring Security 2.apache shiro 索引使用的限制条件,sql优化有哪些，数据同步问题（缓存，数据库数据同步） 答案：理论：第三章：索引使用的限制条件，sql优化有哪些...，我相信你是可以做到的，但你聊的真的足够深入吗？
两则轶事 前几天跟一位自媒体搞的不错的朋友聊天，这位朋友近期不太活跃了，用他的话讲：没啥好玩的了，粉丝已经有几万，粉丝发他的消息都懒得看。...客户数据 一位广州的小伙子做淘宝C店，他的网店流水不错，每月几十万，但利润几乎为零。炭岩问他，你对自己的顾客有梳理吗？他说没有，还非常谦恭的接着问：梳理客户这个重要吗？...以客户为中心的收集数据，就不要一开始就着眼在整理与你家发生交易的客户交易列表，有可能某笔交易是“真正的客户”临时借用伙伴的ID下的单，这种“偶然性交易”数据如果收集了，也只会起到干扰作用。...参考上面炭岩绘制的图示，需要先站在客户自己的角度，审视有哪些数据是可能跟您的生意有关系。具体待收集的 客户数据，一般情况下分三个方面。 基本面。经常说的姓名、公司、联系人等等。...收集客户数据的渠道，有两个方面。 内部方面。客户与你家发生的“接触点”，可能是商品询盘、销售拜访、交易沟通，这些都是较容易的数据收集渠道。 外部方面，有两种。
我的本意是想写写，到底有多少类做数据相关工作的，以及数据从业者的职业发展路径可能有哪些。 经常有猎头打电话说，有某数据挖掘工程师职位，您是否考虑？...其实时候想想，别说猎头，即使是很多数据从业者，也未必说的清楚到底有多少种数据相关的工种。为什么呢？因为，数据相关工作往往是交叉学科，需要很多专业技能，而不同专业背景的人切入和成长的轨迹又不近相同。...关于这一块，前一段大数据文摘有一篇「机器学习：入门方法与学习路径」推荐大家看一下。...数据化运营工作的起源可能是这样：有一些数据分析师，发现某日某个业务指标有些异常波动，比如说总收入下滑30%，于是通过在特定维度下（时间、地域、流量来源、某些人口特征或其它细分维度）的细分 » 对比 »...，有可能会走上这条路，身边也不乏这样的朋友。
Redis 数据库内存数据满了，会宕机吗？...那在内存用完的时候，还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗？...当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。...LRU算法的对比 我们可以通过一个实验对比各LRU算法的准确率，先往Redis里面添加一定数量的数据n，使Redis可用内存用完，再往Redis里面添加n/2的新数据，这个时候就需要淘汰掉一部分的数据，...你可以看到图中有三种不同颜色的点： 浅灰色是被淘汰的数据 灰色是没有被淘汰掉的老数据 绿色是新加入的数据 我们能看到Redis3.0采样数是10生成的图最接近于严格的LRU。
根据使用的密钥数量，密码系统分为单密钥加密和双密钥加密。相应地，现代密码系统分为对称密钥密码系统和非对称密钥密码系统。 对称密钥密码系统，也称为私钥密码系统，是一种广泛使用的普通密码系统。...有号码的人可以打开保险箱取出文件，而没有保险箱号码的人必须探索保险箱的打开方法。当用户应用该系统时，数据的发送者和接收者必须预先通过安全通道交换密钥，以确保他们可以在发送或接收数据时使用密钥。...典型的对称加密算法有DES、AES、RC4、RC2和IDEA。非对称密钥密码系统。1976年，W.迪菲和M.赫尔曼在国际计算机会议上发表了《密码学的新方向》，首次提出了公钥密码体制。...公钥密码体制的基本思想是：每个用户有两个公钥，一个叫公钥，一个叫私钥，公钥由用户自己保管。公钥和私钥不同，也就是说解密方先生成一对公钥和私钥，私钥不会泄露，而公钥可以任意释放。...然而，应该注意的是，尽管它们在相同的原理下工作，但它们有不同的用途。在PKI中，第一种加密机制用于加密数据，第二种加密机制用于数字签名。
可视化形式呈现信息的需求也随之增加，因此近年来涌现出了许多数据可视化工具。对于不熟悉数据可视化领域的人来说，最好的方法是尝试一些现成的解决方案来快速制作标准化的图表。...D3 是如此的受欢迎，以至于有许多其它的库在 D3 的基础上被创造出来，为人们提供更多“开箱即用”的解决方案，如 NVD3。...此外，Processing 有一个庞大的用户社区，这意味着你可以随时得到帮助。 ? 3. RAPHAEL Raphael 是一个着重于与不同浏览器兼容的库。...事实上，就像 D3 一样，有许多其它的库在 Raphael 的基础上被创造出来，其中最受欢迎的是 morris.js。 ? 4....DYGRAPHS Dygraphs 是一个用 Javascript 进行数据可视化的开源库。它有一个特定使用场景，即那些会随着时间变化的数据，特别是金融数据。
Excel应该是被用得最多的数据统计和数据分析软件了，它具备了很多强大的功能，像数据记录整理、数据加工计算、数据透视表、数据可视化等。...对于数据量较小的分析需求，Excel确实够用，但是对于几百万甚至更大的数据量来说，Excel就显得捉襟见肘了。 现在很多企业的数据量大到用Excel打开会出现长时间卡顿的情况，更别说进行数据分析了。...设想一下，当你精心准备了一周的销售数据报告，而老板突然问起某个数据异常的原因时，你难道又要会后重新做一份针对这个异常数据分析的报告吗？要多长时间，老板等得及吗？...BI软件支持的数据源多，对企业系统的适应性强，支持大数量，单次取几十万的数据量是绝对没什么问题的，开发量少，开发灵活简单，集成性强，由于类似Excel的操作，使用简单，填报功能，弥补Excel只能单向取数不能往数据库导入数据的不足...Excel从本质上来说，只是做数据统计、数据分析、数据可视化的一种基础工具，而BI软件就是从数据接入、数据准备、数据分析、数据可视化到数据分发应用的一个产品平台，不仅包含Excel能做的部分，真正的目的是通过最终得出的数据结果发现问题
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