想要搞透一套架构方案，最根本的方法，就是去实践它。 可是，大部分程序员，遇不到这样的业务，接触不到这样的场景啊，怎么办呢？ 有个朋友自动化的搭了一套，能让所有人瞬间体验与调优高并发的秒杀架构，分享给大家！ 对于秒杀类业务，系统上能如何优化呢？ 方向上，主要有两点： 第一，将请求尽量拦截在系统上游，而不要让锁冲突落到数据库。 传统秒杀系统之所以挂，是因为请求都压到了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，访问流量大，下单成功的有效流量小。 第二，充分利用缓存。 秒杀买票，这是一个
Earth 是一个可视化全球天气实况的项目。该项目以可视化的方式展示了全球的天气情况，提供了风、温度、相对湿度等多种天气数据，以及风、洋流和波浪的动画效果。
今天是618购物节，辰哥准备分析一波购物节大家都喜欢买什么？本文以某东为例，Python爬取618活动的畅销商品数据，并进行数据清洗，最后以可视化的方式从不同角度去了解畅销商品中，名列前茅的商品是哪些？销售数据如何？用户好评如何？等等
这几年，“数据分析”是很火啊，在这个数据驱动一切的时代，数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”，懂数据分析、拥有数据思维，往往成了大厂面试的加分项。 比如通过数据分析，我们可以更好地了解用户画像，为产品做留存率、流失率等指标分析，精细化产品运营；再比如去年疫情，有 B 站网友通过数据分析、调整参数，制作的“疫情传播速率”视频，点击量相当大。 身边不少人跳入这个行业，我也经常在后台收到粉丝的一些困惑： 开发出身，想转行数据分析，但没有实战经验，面试很难！ 是从 Python 入手还是 R 语言？常用的算法有
作为小程序开发商，你最怕听到客户说什么？“这个真的太难了，我们不会用啊。”或是“这个操作也太复杂了吧，得耽误不少事情。”于是我们在不断简化操作，给客户提供个性化服务的道路上越走越远，越走越用心。
618购物节，辰哥准备分析一波购物节大家都喜欢买什么？本文以某东为例，Python爬取618活动的畅销商品数据，并进行数据清洗，最后以可视化的方式从不同角度去了解畅销商品中，名列前茅的商品是哪些？销售数据如何？用户好评如何？等等
挺不错的一款主题，这也是我之前准备入手的一款主题，建议购买正版，这个版本月初就拿到了，但在本地测试后居然授权失败就一直没发出来，但今天在一个测试的博客站点上传发现竟然能用，于是给大家分享一下。
这几年，“数据分析”是很火啊，在这个数据驱动一切的时代，数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”，懂数据分析、拥有数据思维，往往成了大厂面试的加分项。
随公司业务不断发展，营销活动、广告、页面改版等需求日益倍增，靠纯人工撸代码已经无法跟上需求增长速度。加班？招人？显得不够明智，也不够前端，提效也就成为了关键。如何提效？从何入手？那不得不提的就是前端提效神器 —— 搭建系统，下文将从多个方面，向大家简单介绍政采云前端团队 ZooTeam 的可视化搭建系统 —— 鲁班。
---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】为致敬华人计算机视觉宗师黄煦涛教授，他的学生和家人们在黄老86岁诞辰之际，在母校设立了博士生奖学金。 2022年6月26日，是图像处理及计算机视觉泰斗黄煦涛教授的86岁诞辰。 值此纪念之际，此前曾在黄教授研究小组的成员和他的家人，一起捐赠设立了「Thomas and Margaret Huang」博士奖学金，以支持伊利诺伊大学电子和计算机工程系的博士生。 如今最为火爆的元宇宙，其基础技术——三维立体重建和多媒体检索的提出，都要感谢黄教授。
今晚八点，各大店家将陆续开启了双十一预售，意味着双十一活动就此打响。用户希望的是网站千万别卡顿，秒杀的时候网速要跟得上，商家则更希望的是网站平稳运行，交易正常，利润源源不断，万一网站崩溃，就会对用户体验和网站收入造成双重伤害。
其中最重要的一个更新是支持了递归算法的可视化，而且可视化的方式可以说是我之前系列文章所阐述的算法思想的的具体实现，我真的动手把抽象的思想给展示出来了，绝对可以帮助你更好的理解算法的本质！
今天我将介绍大范围高精度栅格可视化方案。它是结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子，我们给它起了个大标题，叫做“如何应用大数据技术秒杀一个貌似不可能的任务”。
什么样的秒杀系统体验， 才能让你身临其境，才能让你过目不忘？ 1 你需要的是每秒百万级并发的秒杀系统真正的落地实战 你需要的是每秒百万级并发的秒杀系统真正的落地实战 只有体验过每秒100万并发实战演练，才能称得上对高并发的秒杀系统有所了解，也才能真正体会互联网大厂/数字化企业是如何对架构、设计以及代码落地秒杀系统的。 做到每秒100万并发是一件不太容易的事，所以市面上你从未看过这样的实战演练！ 100万并发需要以下系统和产品的强力支持： 存储系统（MySQL、MongoDB、TiDB等）、高性能缓
水利兴，五谷丰。水利作为国民经济稳定和谐的重要部分，不仅有防洪减灾、农业灌溉、城市供水调水、渔业外贸、旅游航运、生态环境等综合应用，水电资源也是至关重要的可持续能源之一。大坝与水库、水电站等水利枢纽相辅相成稳定着城市发展。而随着信息化的发展，结合物联网、5G、大数据等新兴技术形式的智慧水电站、智慧大坝应用，也给传统水利行业提供更大的价值体现，提升产业全面感知、共享整合、智慧管理。
问：现在上有关numeric analysis的课时，都用Python，实际工作时候呢？
话接上回(我眼中的性能测试)，聊了个人对性能测试的一些看法。后来在直播间和老张，CC一起聊了如何构建个人的性能知识体系这个话题，本文做个总结，个人觉得这个话题非常有意义。单纯的碎片化知识很难产生效应，应该学会如何把这些零散知识点串联起来，形成自己的知识体系，才能更好地运用。那么，如何构建自己的性能知识体系呢？
1年时间，三峡电站再次突破了年发电量千亿千瓦时的大关，超越伊泰普水电站成为了年发电量最多的水电站。伊泰普水电站位于巴拉那河流经巴西与巴拉圭两国边境的河段，是目前世界第二大水电站，由巴西与巴拉圭共建。三峡大坝的总装机容量达2万兆瓦，是全球装机容量最大的单个水电站。据统计2021年三峡全年发电1036千瓦时，相当于燃烧3175万吨煤炭发出的能量，降低二氧化碳排放8685万吨。
完成业务需求是我们的本职工作，需求评审 -> 开发 -> 提测 -> 上线，上线完了以后呢，又是下一轮的需求评审 -> 开发 -> 提测 -> 上线，3 年，5 年，10 年过去了，你学会了什么？需求评审，还有开发，这只不过是在出蛮力。那么如何优雅的去解决业务问题，这就涉及到我们今天要讨论的话题 —— 搭建系统。
物联网前景怎么样？5G时代未来已来，万物互联有了最好的条件，ThingJS可视化平台也拥有了十万名开发用户。
什么是DataV数据可视化 相比于传统图表与数据仪表盘，如今的数据可视化致力于用更生动、友好的形式，即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察。无论在零售、物流、电力、水利、环保、还是交通领域，通过交互式实时数据可视化视屏墙来帮助业务人员发现、诊断业务问题，越来越成为大数据解决方案中不可或缺的一环。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ。消息中间件到底该如何使用，何时使用这是一个问题，胡乱地使用消息中间件增加了系统的复杂度，如果用不好消息中间件还不如不用。
这是 Python 进阶课的第十五节 - 量化交易之向量化回测 ，进阶课的目录如下：
随着计算机技术、物联网技术和现代智能终端技术的发展，大数据时代已经到来。大到企业、政府、媒体部门，小到个人，每天都在进行”读读”。各种各样的复杂数据和信息充斥着人们的眼球。这就需要一种有效的方法从海量信息中提取有用的信息，并能立即产生一定的相关结果，供决策者做出正确的决策。
由于空气污染对公众健康的不利影响，人们一直非常关注。世界各国的环境部门都通过各种方法（例如地面观测网络）来监测和评估空气污染问题
SD-WAN部署正在迅速成为全球网络运营（NetOps）团队的主要关注点，并且正在改变网络的面貌。事实上，Gartner估计，到2021年，将近三分之二的企业将采用SD-WAN技术。例如，思科最近采用SD-WAN软件升级百万台路由器。现在，NetOps团队的任务是评估从内部许可和配置管理到思科SD-WAN云服务的重新设计和迁移路径。
秒杀系统为什么如此经典，常常被人拿出来讲？ 因为它是一个典型的读远大于写的业务场景。同样地，抢票软件也是这个逻辑，1趟火车只放2000张票，可是却有成百上千万人同时在网站上抢，看到这里你大概意识到这类业务为什么难做了。 此外任何大型网站应用，只要涉及大流量、高并发，都免不了在浏览器层、站点层、服务层、数据层这几层核心上下功夫。 因此，秒杀系统的调优策略，放在很多分布式系统中都是适用的： "请求超过了系统负载怎么办？如何保证分布式事务中的消息不丢失？什么情况下使用缓存……" 尤其赶上金三银四，很多朋友出去面
前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。上一篇【论草莓如何成为冻干莓】大佬给出了两个方法，这一篇文章，一起来围观粉丝自己在实际运行过程中所遇到的问题。
电子组装行业的发展背景： 在日益激烈的市场环境中，降低成本，加快交付周期，提高产品质量已经成为了制造业发展的重要目标。企业关注的是产品的生产周期，客户关注的是产品的质量。如何在企业和消费者达成平衡，保证产品质量是至关重要。其中电子组装行业，属于劳动密集型、生产工艺流程长、工艺复杂的行业。由于生产零件品种繁多，生产组装困难，也决定了它对智能制造的水平要求较高，那就需要对制造现场具有完善的可视化能力以及控制力。
2.5D 是通过二维的元素来呈现出三维的效果。其实在国外并没有 2.5D 这样的称呼，标准说法是 Isometric 风格，翻译过来就是等距设计，在中国称之为 2.5D。
企业在日常运营过程中，需要根据公司实时经营数据来做未来决测或者发现经营中的问题，在此过程中离不开对数据的分析，而平常利用 excel 等方式极大的提高了领导层快速做出决测的成本，所以市面上出现很多商业智能的需求也即是 BI 的出现，极大的方便了企业通过可视化在只管的数据展示中快速做出判断与决测，这里推荐几款
距离上次xarray的更新已经过去两个多星期了...，关于xarray插值方法的介绍官方文档已经给的比较详细了，也有公众号推送过相关文章 xarray指南：插值 基于xarray的气象场站点和格点插值，所以xarray的插值部分就不单独说了。
随着数字经济时代的来临，新一轮全球化进程速度加快，在大数据、人工智能、物联网等高新技术深度融合下，加快催化智慧物流发展，引领物流行业划入全新时代。
数据分析中一个渐趋普遍的趋势是将相互关联的数据作为网络进行分析。网络分析不仅仅是查看数据的属性，还会关注数据和最终产出之间的结构关联。我们的重点是理解这些网络。网络总是难以进行可视化和导航，而且最大的问题是很难找到与任务相关的模式。
量化投资与机器学习公众号 独家撰写 前言 今天的《可视化篇》先会介绍与可视化相关的观测器模块 observers ，然后介绍 Backtrader 自带的绘图函数 plot() ，在介绍的过程中会指出如何修改图形的样式；最后直接基于回测返回的收益序列 TimeReturn，结合pyfolio和matplotlib工具，自定义了一个可视化图形。
Wolfram U最新的交互课程，多范式数据科学，通过视频随堂小测和实时计算对多范式数据科学（MPDS）给出了一个综合性的概述，所有计算都在Wolfram云端进行。这个免费课程使用真实世界的范例，对MPDS提供了一个入门简介，也告诉你提高处理和构建你的理想工具包的策略。Wolfram语言的功能使其可以简单运行。
之前发过一篇讨论文章——异常值怎么整。 在原文评论区里（戳此→异常值怎么整？| 讨论）得到了各位大大的指教，数说君也受益匪浅，现在整理一下供大家参考： 聚类 很多人提到聚类，通过距离发现一些距离很远的点，是一个常用的方法。 异常值识别除了看残差图还可以看影响分析，DFFITS准则Cook统计量辣些。如果是按时间先后排列的，出现异常值很有可能是有断点，计量里边比较经典的是邹断点检验了昂，然后可以考虑加虚拟变量解决。单纯的截面数据老师说可能是由于结构出了问题（然而并没有遇到过）。反正出现异常值不要第一反应就是
我便有了想法重新写一篇文章，体系性的介绍一下相关的内容。我那已经达到 800+ 篇的博客，正好缺失这样的一篇文章。
Blue Ocean 提供了一套可视化操作界面来帮助创建、编辑 Pipeline 任务。
导读 数据可视化是数据描述的图形表示，旨在一目了然地揭示数据中的复杂信息。可视化的典型如纽约地铁图和人脑图。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计，也在于其通过对细节的优雅展示，能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。上上期，我们给大家着重介绍了20款较为优秀的数据可视化工具，想必大家已经认识到数据可视化在大数据行业的无比重要性。本期，我们将继续带领大家领略数据可视化之美。 EMC中国研究院 王天青 学习任何一门技术或者知识，笔者喜欢先学习理论，然后在实践中联系理论。就如人类在哲学上的三个终极问题：你是谁？你
以上这张图片比较普遍现象的数据链路。如果你是厨师，最重要的肯定是做菜和摆盘环节，也就是数据分析和数据可视化环节。
数据猿导读 从数据交易、数据集成，到文本挖掘、算法模型、人工智能，再到数据可视化，每个细分领域都涌现出了一些专业的公司，大数据产业生态布局逐渐成熟。如同数字冰雹在数据可视化领域有着十年的技术累积一样，
工作时候用到的工具繁多，进行一波归档备忘，方便以后使用。 效率工具 Everything 搜索文件利器 Listary 文件管理器与程序打开窗口联动 Cmder Windows 下最好用的命令行 Notepad++ 文本文件编辑利器(x86版本插件比较多) Search and Replace 文件内容查找利器，查找速度秒杀一切 Gal 我自己写的快速启动工具 Total Commander 处理文件比文件管理器好用 Beyond Compare 目录、文件内容对比工具，比 git diff 更专业 Wi
3、登录成功之后提示绑定腾讯云api，绑定好了api比如说域名解析的操作就不需要另外到腾讯云的控制台去单独解析非常方便（前提域名在腾讯云）。
青岛落地全国首个5G大件智慧物流园区，围绕人员车辆的自动化登记、无感出入园区、无人巡检、5G智能仓、数字月台、智慧安防、智慧能源及园区导航等，实现全场景全时空感知和多维度智能监测。据了解，园内龙门拣选机器人、AGV智能搬运机器人等根据订单需求自主作业、自动穿梭，冰箱、洗衣机、空调、彩电等大件商品被分拣、运送到指定地点准备出库。借助多种类型的智能设备,整个仓库可以实现全自动无人作业。
前言 在品牌竞争日益激烈的时代，秒杀活动以及类似于双十一、618的活动越来越多，用户流量突增可能会影响系统稳定性。因此需要对业务系统进行性能测试，提前发现性能瓶颈，应对流量高峰。保障系统的稳定。 使用开源压测进行性能测试，通常只支持有限的协议和场景，需要人工进行可视化和自动化的管理和配置；监控和数据收集一般需要手动配置和管理，且难以进行实时监控和调整；人力成本较高。 秒杀抢购、活动大促等场景，需要大量机器多地域部署模拟海量用户的真实场景，需消耗的资源成本较高。 我们该如何低成本进行一键性能测试？ 2023年
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