提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...人的三维+时间半维 具体如何找到好的想法，一时半会没有头绪。因此，回到最初的起点，从人的层面，我有什么？我想要有什么？...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
高并发用同步好还是异步好？ 背景 最近616大促，公司的服务需要进行压力测试，使用了公司自己的压测平台。对生产机器进行了摘流量压测。由于服务都是查询的接口，也算是很好压测的。...这篇文章大概描述压测过程过程，主要是压测出的问题的解决以及对ForkJoinPool学习和了解。 （标题党？？？？？？？）...是否当有高并发的时候会有明显的性能bug问题，在促销前进行性能优化，不在物理层面优化 ，在软件（代码）层面优化的空间 如何进行压测 因为是公司内存的压测平台，相对还是比较自动化的 大概描述一下压测的流程...： 选定压测接口 抓取线上流量。...和我们平时使用的线程池的区别在哪里呢？ 尤其是commonPool /** * 返回公共池实例。
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
目前线下的二维码，以交易（支付）、公众号关注、app 下载居多，也有类似共享单车那样的特殊功能入口，但目前为止，这样的功能入口并不多。 上述四种入口有一个共同的特点是，需要实现的功能都相对简单。...结合上面提到的一些问题，最终可能会出现这么一种现象： 已经成熟的平台把小程序作为补充，甚至不参与小程序，以避免自己的用户从自己的平台流失到了小程序上，从而影响了自己平台的商业价值。...这种情况，用户已经为服务付费，有二维码入口，并且需要小程序的功能和性能，来实现更好的服务。 线上协作：利用社交管理的传播性来简化协作的复杂度。特点是需要微信的社交关系。...未来世界的小程序 对于未来的小程序，基于微信巨大影响力，任何低估都是不应该的。 虽然现实世界的小程序还有很多很多问题，但这只是微信目前的保守姿态，不代表微信未来不会开放小程序的更多的能力。...写在最后 「用完即走」是一种良好的用户体验，但应该还不是小程序的最终愿景。小程序的最终目标应该是效率、能力、安全的综合体。
在中国，文远知行和百度的主驾无人Robotaxi也先后上路。 干掉安全员，似乎一夜之间就可以变成现实，可当主驾无人的“真·自动驾驶”真正来到我们身边后，Robotaxi的下一站该驶向何处呢？...另外一家自动驾驶公司文远知行在全无人驾驶测试上取得的突破更早。 今年7月10日，文远知行宣布获得了全国首个智能网联汽车远程测试许可，在广州路测范围内，进行开放道路的全无人驾驶路测。...事实上，无论是百度“5G云代驾”还是文远知行的全无人驾驶路测，都是基于5G网络的远程操控，云端还是有一个安全员在监管整个测试过程，随时准备接管汽车。...第一个阶段是做出一辆可以在实验环境下运行的无人驾驶车。 第二个阶段是拿到自动驾驶路测许可，可以在有安全员的情况下，实现小片区域任意点对点自动驾驶上路测试。...如是看来，去掉安全员，驶向下一站的Robotaxi，道阻且长。
一旦跟数据分析汇报打交道，就不可能不涉及到报表和可视化，时代在进步，单纯的可视化已经无法满足领导和业务的需求了。...不能满足办公场景的Banber不是好可视化，Banber数据可视化分析平台打造协同、批示、汇报办公新体验，为办公节能增效转型赋能！...02 DataBay数据门户 DataBay数据可视化门户中心，以领导及用户查阅、管理数据报告为主要媒介来推动和改进管理、决策的方式，旨在提升业务部门运行管理的决策效率以及决策科学性，解决“数据后”的可视化发行问题...延伸阅读： Banber助推零代码、低成本可视化开发 Banber智慧校园可视化决策系统 Banber智慧文旅综合平台，科技赋能文旅业 数字化疫情解决方案，助力疫情常态化防控 智慧城管大数据可视化决策系统...，开启精细化城市管理 Banber智慧园区可视化决策平台
我就顺手下载了打开读了一下，发现他们的单细胞转录组数据降维聚类分群后的可视化选择的是tSNE，感觉看起来呢各个单细胞亚群之间的边界线有点不清晰。...所以想着下载作者提供的单细胞表达量矩阵自己走一遍流程使用umap可视化看看。...人人都能学会的单细胞聚类分群注释 ，是很早期的笔记，那个时候还没有采用harmony这样的节省时间的多个单细胞样品整合的算法。...第一次默认分群和简单的可视化基因如下所示： 简单的可视化基因 因为我这个是标准流程，所以主要是第一层次降维聚类分群，区分上皮细胞，免疫细胞，间质细胞即可。...我们直接看看默认命名后的结果： 我自己觉得，我们复现后的降维聚类分群结果，理论上比文章的好看一点，这就是我先表达的结论：umap的单细胞可视化效果比tSNE好 不知道你是否认同呢？
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
python实现排序算法的可视化 1、实现分类算法的可视化，只需对每一数据的变化进行颜色标记。...2、将其作为一帧柱状图象的数据绘制出来，将前一帧的画面清空，循环往复直到最后排好序的画面显示，我们的一次排序算法可视化循环完成。 需要一个二维列表(frames)，其中的元素就是每一帧数据的列表。...还需要将每个数据转换为class，有它自己的值属性和值属性，以及set_color()方法。...实例 def sort(li): # 这样赋值的frames列表中的元素是一个个的列表，每一帧的数据是其中的元素 frames = [li] ds = copy.deepcopy... frames 以上就是python实现排序算法的可视化方法，希望对大家有所帮助。
好的领域建模可以降低应用的复杂性，而可视化和可配置化是帮助大家更为直观的了解系统和作配置系统的。 比如现在的低代码或无代码方式，其实就是考虑到了不同目标用户对于系统模型的了解和配置的需求。...业务可视化，业务配置化也是很多SaaS软件的卖点。 但需要注意的是，不要为了可视化而可视化，不要为了配置化而配置化，好的可视化和配置化应该是建立在良好的建模基础上的。...在编译、部署阶段，通过代码扫描的方式，将能力点和扩展点信息收集起来，上传到中心服务，以可视化的方式展示出来，进而做到了业务的可视化和配置化。...业务逻辑的可视化，无外乎是代码逻辑的可视化。话说，产品或业务关心你的业务逻辑，他真的需要看代码吗？或者说，想了解业务逻辑的玩法，看代码是最好的方式吗？...这里就是我上面说，我反对很多规则引擎的原因之一，就是大量的代码逻辑细节被可视化出来了，美其名曰流程可编排（明显是为了可视化而可视化），但对于业务和产品来说价值不大，对于研发来说，反而增加了成本，多了很多跳入跳出的心智负担
在数据可视化领域，早晚会遇上地图可视化的需求，一个高大上的地图可视化，瞬间拔高整个报告的层次。 Excel催化剂有幸接触并将地图可视化完全落地于Excel中完成。...地图可视化简史 在笔者所接触到的地图可视化过程中（没有专门深入，欢迎补充），简单介绍下所知道的情形。 在Excel上做地图可视化分析，国内最开始有刘万祥老师的书籍和作品介绍。...到近期自助式BI工具火热，在PowerBI、Tableau等可视化工具中，非常轻松实现了地图的可视化。但遗憾的是在PowerBI上对中国地图的可视化支持度有限。...对组合地图信息进行遍历后效果 这一方案，将极大地扩展了地图可视化的范围，可对商场柜台、仓库库位等更细的区域信息进行空间可视化。...只需从PPT软件（PPT的形状布尔运算，非常方便按需拆分形状）或专业的矢量图编辑工具，对其图形进行切割拆分，命名好各子形状的名称，导入到Excel中（Excel可支持Svg外部文件格式导入后转化为形状对象
但是，今天要推荐的是Redis官方可视化工具--RedisInsight。...◆RedisInsight 简介 RedisInsight 是一个可视化工具，提供设计、开发和优化 Redis 应用程序的功能。查询、分析您的 Redis 数据并与之交互。...提供批量操作功能，根据设置的过滤器批量删除键，提高了数据管理的效率。 具备先进的命令行界面（Workbench），支持智能命令自动完成、复杂数据可视化和对原始模式的支持，提供了便捷的操作方式。...提供了RediSearch索引、查询和聚合的可视化功能，用户可以构建自己的数据可视化插件，满足个性化需求。...◆直观的可视化界面 ◆探索 Redis 的精华 RedisInsight 可以轻松地利用 Redis 提供的所有最新功能进行查询、可视化和交互工作。
数据可视化，是目前非常热门的方向，所谓“文不如表，表不如图”，“一图胜千言”，在工作中，数据可视化变得越来越重要。 简单来说，数据可视化是借助图形化手段，更为清晰有效地传达与沟通信息。...Part.1 图表选择 图表的类型很多，选择合适的图表类型对信息表达有很大的帮助。 ---- 举例来看：如果想对比商品销售额情况，以饼图、柱形、折线三种基础图形来看 ?...结合工作中遇到的图表类型和想表达的场景，以下“图形选择决策树”，一张图教你看懂如何选择合适图表类型。 ? 国外可视化专家Andrew Abela给出过图表选择思维导图。...这样制作出的图表在信息表达上就更直观。商务图表的主旨之一就是快速读取信息。...Part.3 图表组合 任何图表都不是独立存在的，都是和整个业务相关联的，这就需要进行图表的组合，同时需要整体风格的统一优化。结合设计四要素和图表特性，渐渐形成了“仪表盘美容三部曲”。 ---- ?
宝塔面板现在基本上服务器上面最流行的系统了，尤其是对Linux命令不太熟悉的朋友用Linux宝塔面板系统是首选，品自行博客一直在用宝塔面板系统。...很多朋友首次进入宝塔面板后台的时候，系统提示我们安装服务器运行环境套件，LNMP和LAMP二选一，选择需要配置的服务器环境之后还需要选择安装方式，宝塔推荐的安装环境组合是LNMP，但安装方式有编译安装和快速安装...编译安装的安装位置一般是/usr/local/软件名/ 此外，源码包安装的服务不能被服务管理命令管理，因为没有安装到默认路径中。...，就是安装非常快捷，极速安装的安装位置如下： RPM包默认安装路径 /etc/配置文件安装目录 /usr/bin/可执行的命令安装目录 /usr/lib/程序所使用的函数库保存位置 /usr/share.../doc/基本的软件使用手册保存位置 /usr/share/man/帮助文件保存位置 此外，RPM包安装的服务可以通过系统服务管理命令（service）来管理，例如RPM包安装的 apache 的启动方法是
通常我们做的可视化报告很丑陋，无非是以下特征： （1）没有焦点，密密麻麻 （2）可视化效果不佳，图表令人绝望 （3）不是领导或者老板想要的 这是一个丑陋的可视化报告，试想一下，如果你是一个领导，你喜欢吗...为什么要由他人做出报告，以便老板可以喜欢别人的报告？只是一些好看的图表产生了作用吗？ 其实并不是！ 美观的报告永远不会显示太多信息，只会显示必要的内容，并以适当的颜色或者图表进行匹配。...每次听到这种想法时，我都会一直想：可视化报表关注的是如何合理地展示重要指标，其背后有许多数据处理和建模过程，而我们向领导展示的只是表面。...其次，报告是否看起来好取决于谁看，是高层，中层还是部门老板？ 公司用于查看报告的共有三种，这三种人对报告的需求不同。...汇总报告类型专门用于中国式的复杂报表，您可以将报告模板中的每个模块分开，例如以下复杂的帐单： 除了基本的数据显示和报告功能外，FineReport还具有决策报表功能，这是我非常看好的功能，可用于显示流行的大屏可视化
一、前言 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。...二、实现过程 这里是【瑜亮老师】亲测代码是无误了，肯定是原始数据出现了问题，粉丝自己应该替换了源数据，可能会出现其他的不同问题。...后来发现是粉丝的循环写的有问题，一番点拨后，顺利地解决了粉丝的问题。 粉丝还想着优化下，不过还是Pandas强啊。...一个单元格一个单元格赋值，是看起来好理解点，pd.DataFrame().to_excel就是一次性录入了，虽然里面也是按一个一个单元格来的，所以强烈你吃一下我那个代码，注释都安排好了，代码里不懂的可以问...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
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