一、前言 阿里开发手册强制的建议——所有的类都必须添加创建者和创建日期，我觉得很合适，自己写的过了几个月忘记，一看名字就知道是自己写的。出现问题，一看谁写，直接叫他解决bug很香啊！...二、阿里开发手册原话展示 ==【强制】== 所有的类都必须添加创建者和创建日期。...说明：在设置模板时，注意 IDEA 的@author 为{USER}，而 eclipse 的@author 为{user}，大小写有区别，而日期的设置统一为 ==yyyy/MM/dd== 的格式。...正例： /** * @author yangguanbao * @date 2016/10/31 */ 三、IDEA中设置模板 1. 打开设置 2.
本篇博客将介绍如何使用HTML、CSS和JavaScript创建一个令人惊喜的爱心表白网页。...`var timeDiff = currentDate - startDate;`：计算当前日期与开始日期之间的时间差。...`function createSnowflake()`：定义创建雪花的函数。 创建一个``元素作为雪花。 设置 雪花的样式，包括位置、动画持续时间、透明度、字体大小和背景颜色。...设置樱花的样式，包括位置和动画延迟时间。 将樱花添加到页面中。 设置一个定时器，在10秒后移除樱花。 21....这段代码实现了一个带有下雪背景效果和爱心的网页，同时显示了两个倒计时效果，一个是从指定日期开始计算的时间流逝，另一个是每秒钟刷新的下雪效果。
除此之外，一个设计良好的流水号生成规则还应该包含如下特性： 全局唯一性：在整个系统中唯一，可以通过单号直接定位到具体数据 可读性：能够直接从单号上获取一些基本信息 可扩展性：支持海量id，当应用扩展时可以做到平滑升级...很明显我们不需要负的流水号，因此64bit中的第一位表示为0 第二个部分是由41bit的时间戳组成。...√ √ 雪花算法流水号解读： 雪花算法生成的是一个19位long类型流水号，除了可读性以外的其他特性基本都是可以满足的，我刚开始也是采用的雪花算法 （可以使用） 注意点1：单机环境服务器时钟发生倒退时...，会存在流水号重复的风险 注意点2：集群环境时使用雪花算法需要为每一台机器设置不同的机器号，否则会存在单号重复的风险 定制化雪花算法 系统开发完成在测试环境跑了两天后，我觉得雪花算法生成的订单号还是不太理想...： 虽然我这个定制化的雪花算法优化了雪花算法不可读的弊端，但是方案一生成的雪花ID有24位，这也就意味着在Java中只能用String或者BigInteger来存储，在Mysql中则需要用25个字节长度的
，每个主键对应维度表中的一条记录，客观存在的，根据主题确定出需要使用的数据 维度表：维度就是所分析的数据的一个量，维度表就是以合适的角度来创建的表，分析问题的一个角度：时间、地域、终端、用户等角度 维度建模的三种模式...并且从给定的业务过程获取数据时，强烈建议从关注原子粒度开始设计，也就是从最细粒度开始，因为原子粒度能够承受无法预期的用户查询。...累计快照事实表 周期快照事实表是单个周期内数据，而累计快照事实表是由多个周期数据组成，每行汇总了过程开始到结束之间的度量。...所以在有些情况下，在同一维度中存在不同的层次。 维度表空值属性 当给定维度行没有被全部填充时，或者当存在属性没有被应用到所有维度行时，将产生空值维度属性。...日历日期维度 在日期维度表中，主键的设置不要使用顺序生成的id来表示，可以使用更有意义的数据表示，比如将年月日合并起来表示，即YYYYMMDD，或者更加详细的精度。
，每个主键对应维度表中的一条记录，客观存在的，根据主题确定出需要使用的数据 维度表：维度就是所分析的数据的一个量，维度表就是以合适的角度来创建的表，分析问题的一个角度：时间、地域、终端、用户等角度 维度建模的三种模式...并且从给定的业务过程获取数据时，强烈建议从关注原子粒度开始设计，也就是从最细粒度开始，因为原子粒度能够承受无法预期的用户查询。...累计快照事实表 周期快照事实表是单个周期内数据，而累计快照事实表是由多个周期数据组成，每行汇总了过程开始到结束之间的度量。...所以在有些情况下，在同一维度中存在不同的层次。 维度表空值属性 当给定维度行没有被全部填充时，或者当存在属性没有被应用到所有维度行时，将产生空值维度属性。...日历日期维度 在日期维度表中，主键的设置不要使用顺序生成的id来表示，可以使用更有意义的数据表示，比如将年月日合并起来表示，即YYYYMMDD，或者更加详细的精度。 ?
本篇主要介绍pandas中的时间处理方法。 2 pandas库常见时间处理方法 时间数据在多数领域都是重要的结构化数据形式，例如金融、经济、生态学、神经科学和物理学。...在多个时间点观测或测量数据形成了时间序列。多数时间序列是固定频率的，例如每1小时或每1天等。同样，时间序列也可以是不规则的，没有固定的时间单位或单位间偏移量。...我们遇到的应用可能有以下几种： 1）时间戳，具体的时间时刻 2）固定的时间区间，例如2022年6月或整个2021年 3）时间间隔，由开始时间和结束时间表示 在这里，我们主要关注以上三种情况。...1）根据开始时间和结束时间生成日期范围 date_index = pd.date_range('2022-04-01', '2022-04-11') date_index2 = pd.date_range...pandas中的基础时间序列种类是由时间戳索引的Series，在pandas外部通常表示为python字符串或datetime对象。
事实表紧紧围绕业务过程进行设计，事实表存储度量数据，如销售额、数量、收入等，而维度表则围绕业务过程所处的环境进行设计，维度表存储描述度量数据的各个方面的信息，例如时间、地理位置、产品、客户等。...在设计维度表时，如果对其进行反规范化，得到的模型称为星型模型。雪花模型与星型模型的区别主要在于维度表是否进行规范化。...采用雪花模型，用户在统计分析的过程中需要大量的关联操作，使用复杂度高，同时查询性能很差，而采用星型模型，则方便、易用且性能好。所以出于易用性和性能的考虑，维度表一般反规范化的。...2、维度变化 维度属性一般来说不是静态的，而是会随时间变化的，数据仓库的一个重要特点就是反映历史的变化，所以如何保存维度的历史状态是维度设计的重要工作之一。...，就重新开始一条新的记录，并把当前日期放入生效开始日期。
然而，我们在实际应用中也要防止过度规范化的问题。规范化程度越高，划分的表就越多，在查询数据时越有可能使用表连接操作。而如果连接的表过多，会影响查询的性能。...记录给定时间点的事实，如月底账户余额。 ● 累积事实表。记录给定时间点的聚合事实，如当月的总的销售金额。 一般需要给事实表设计一个代理键作为每行记录的唯一标识。...这些模式中的表没有特别的规范化，一般都被设计成一个低于第三范式的级别。 4．示例 图2-4显示的是将图2-3的星型模式规范化后的雪花模式。日期维度分解成季度、月、周、日期四个表。...定义范围时通常需要权衡考虑资源（人员、系统、预算等）、进度（项目的时间和里程碑要求）、功能（数据仓库承诺达到的能力）三方面的因素。...（2）识别数据源 应该从最大最复杂的源系统开始，在必要时再查找其他源系统。
常用方法 带时区的日期时间：ZonedDateTime / ZoneId ZonedDateTime:带时区的日期时间 时间间隔：Duration--用于计算两个“时间”间隔，以秒和纳秒为基准 日期间隔...，将 String 中的所字符转换为小写 String toUpperCase()：使用默认语言环境，将 String 中的所字符转换为大写 String trim()：返回字符串的副本，忽略前导空白和尾部空白...API 总所周知，时间类是我们在日常生活中运用较多的一个类，JDK8之后对于时间类有了一个具体的更新，详情请往下看 java 8 中新的日期时间API涉及到的包！！ ...本地日期、本地时间、本地日期时间的使用：LocalDate / LocalTime / LocalDateTime 分别表示使用 ISO-8601日历系统的日期、时间、日期和时间。...不能使用 > 或 < 的 但是在开发场景中，我们需要对多个对象进行排序，言外之意，就需要比较对象的大小。 如何实现？
以下文章来源于智能大石头 ，作者智能大石头 雪花Id生成算法，是鼎鼎有名的分布式Id生成算法。它的优点在于，在分布式系统中快速生成有时间顺序的唯一编号！...在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增。...这里一般存储1970年以来的毫秒数，建议各个系统根据需要自定义这个开始日期； 10位机器码，理论上可以表示1024台机器，也可以拆分几位表示机房几位表示机器。...因为雪花Id内带有时间戳信息，因此我们可以根据主键Id来直接搜索指定时间区间的数据。 /// 时间转为Id，不带节点和序列号。...2020年1月1日 总结 在分布式系统中，雪花Id具有非常重要的意义。
1.不同形式的时间序列数据 时间序列数据可以是特定日期、持续时间或固定的自定义间隔的形式。 时间戳可以是给定日期的一天或一秒，具体取决于精度。...我们可以获得存储在时间戳中的关于日、月和年的信息。...在现实生活中，我们几乎总是使用连续的时间序列数据，而不是单独的日期。...S.resample('3D').mean() 在某些情况下，我们可能对特定频率的值感兴趣。函数返回指定间隔结束时的值。...滚动意味着创建一个具有指定大小的滚动窗口，并对该窗口中的数据执行计算，当然，该窗口将滚动数据。下图解释了滚动的概念。 值得注意的是，计算开始时整个窗口都在数据中。
了解如何使用Excel日期值可以帮助我们在日常电子表格工作中节省大量时间，本文就来介绍如何使用它们的技巧。...Excel将时间存储为小数，因为时间被认为是一天的一部分。 因此，日期和时间实际上是Excel中的数字，只需在Excel工作表中输入日期并将其格式化为数字即可查看其等效数值。...8.确保在单元格中输入有效的日期或时间 在与他人共享工作表以输入某些数据时，如果可以限制他们仅在需要日期值的单元格中输入有效日期值，这可能会很有用。...10.常用日期/时间函数 Excel有许多日期和时间函数，下面是常用的一些： WEEKDAY函数：返回代表一周中的第几天的数值。 DAY函数：返回一个月中第几天的数值。 MONTH函数：返回月份值。...在Excel中处理日期时的常见问题 在Excel中使用与日期和时间相关的值或公式时，可能会碰到如下一些问题。
Excel函数分类：关联匹配类、清洗处理类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类上篇已经给大家分享过关联匹配类和清洗处理类，今天将继续分享其余三类：逻辑运算类、计算统计类、时间序列类。...计算统计类 在利用excel表格统计数据时，常常需要使用各种excel自带的公式，也是最常使用的一类，重要性不言而喻，不过excel都自带快捷功能。...MOD 时间序列类 专门用于处理时间格式以及转换。 TODAY函数：返回今天的日期，动态函数。 NOW函数：返回当前的时间，动态函数。 YEAR函数：返回日期的年份。...Datedif 功能：计算两个日期之间相隔的天数、月数或年数 语法：=Datedif（开始日期，结束日期，参数） 参数3：为所需信息的返回时间单位代码。...各代码含义如下： "y"返回时间段中的整年数 "m”返回时间段中的整月数 "d"返回时间段中的天数 "md”参数1和2的天数之差，忽略年和月 "ym“参数1和2的月数之差，忽略年和日 "yd”参数1和2
SimpleDateFormat(String pattern)：用给定的模式和默认语言环境的日期格式符号构造SimpleDateFormat。...SimpleDateFormat(String pattern,Locale locale):用给定的模式和给定语言环境的日期格式符号构造。...1.3 第三代日期类 java8中引入的java.time纠正了过去的缺陷，这就是第三代日期API。 java8吸收了Joda-Time的精华，以一个新的开始为Java创建优秀的API。...("分钟："+now.getMinute()); System.out.println("秒："+now.getSecond()); } } 1.3.2 Instant类 在处理时间和日期时...在UNIX中这个数从1970年开始，以秒为单位；同样在Java中也是从1970年开始的，但以毫秒为单位。 java.time包通过值类型Instant提供机器视图，不提供人类意义上的时间单位。
时间序列包含三种应用场景，分别是： 特定的时刻（timestamp），也就是时间戳； 固定的日期（period），比如某年某月某日； 时间间隔（interval），每隔一段时间具有规律性； 在处理时间序列的过程中...，我们一般会遇到两个问题，第一，如何创建时间序列；第二，如何更改已生成时间序列的频率。...在Python中，有内置的datetime模块来获取当前时间，通过datetime.now()即可获取本地当前时间。...创建时间戳 TimeStamp（时间戳） 是时间序列中的最基本的数据类型，它将数值与时间点完美结合在一起。...日期序列只包含年、月、日，不包含时、分、秒。
，在内存中创建了几个对象？...，将 String 中的所字符转换为小写 String toUpperCase()：使用默认语言环境，将 String 中的所字符转换为大写 String trim()：返回字符串的副本，忽略前导空白和尾部空白...： 可变性：像时间和日期这样的类应该是吧不可变的。...ISO-8601 日历系统的日期、时间、和时间。...它只是简单的表示自 1970 年 1 月 1 日 0 时 0 秒（UTC 开始的秒数） ② 类似于 java.util.Date 类 二、常用方法 image.png 六、时间日期格式化类：DateTimeFormatter
雪花算法是技术不断革新的产物，它的出现是为了解决高并发环境下对于唯一ID生成的需求。...该算法生成的唯一ID主要分为5个部分组成：1位标识部分（在java中由于long的最高位是符号位，正数是0，负数是1，一般生成的ID为正数，所以为0）、41位时间戳部分（这个是毫秒级的时间，一般实现上不会存储当前的时间戳...它的特点有以下几点： 1、能满足高并发分布式系统环境下ID不重复 2、生成效率高 3、基于时间戳，可以保证基本有序递增 4、不依赖于第三方的库或者中间件 5、生成的id具有时序性和唯一性 但是在原生的技术当中也存在一些问题...对于该缺陷，我们在随机数层面增加了数字段位，避免了服务器之间毫秒级误差引起时间回拨，同时我们在ID生成源码中对当前时间和上一次时间进行了判断，如果当前时间小于上一次的时间那么肯定是发生了回拨： 1、如果时间回拨时间较短...最后，我们在改ID中加入了全链路订单秒级时间戳，做到了所有订单日期的秒级业务跟踪和状态查询。
Python作为一种强大的编程语言，拥有众多的数据处理和可视化库，如pandas、numpy、matplotlib和seaborn等，这些库在处理时间序列数据时表现出色。...时间序列分析的目标是通过这些数据点来理解和预测未来的趋势和模式。 在Python中，pandas库是处理时间序列数据的首选工具。...在Python中，matplotlib和seaborn库提供了丰富的绘图功能，可以帮助我们创建高质量的可视化图表。 综上所述，Python作为一种强大的编程语言，为时间序列分析提供了丰富的工具和库。...同时，我们还可以利用可视化技术来直观地展示分析结果，提高分析的准确性和可信度。因此，掌握Python在时间序列分析中的应用对于数据分析师来说是非常重要的。...通过使用datetime.today(),可以创建一个datetime类对象,其中包含了日期元素和时间元素,如年、月、日、时、分、秒。
public StringBuilder replace(int start, int end, String str)使用给定字符串替换此序列的子字符串中的字符。...start开始位置、end结束位置。...是以与语言环境有关的方式来格式化和解析日期的类。...W：一月中的第几星期(会根据实际情况来算)a：上下午标识k：和HH差不多，表示一天24小时制(1-24)。...K：和hh差不多，表示一天12小时制(0-11)。z：表示时区BigDeicmal基本用法很多实际应用中需要精确计算，而double是近似值存储，不再符合要求，需要借助BigDecimal。
比如一个经典的面试题就是：雪花算法最大的缺点是什么？背过题的小伙伴应该能立马答出来：时钟敏感。因为在雪花算法中，由于要生成单调递增的 ID，因此它利用了时间的单调递增性，所以是强依赖于系统时间的。...在前面提到的文章中 Seata 也说明了它的核心思路，我带着你一起过一下：原版的雪花算法 64 位 ID 是分配这样的：可以看到，时间戳是在最前面的，因为雪花算法利用了时间的单调递增的特性。...标号为 ② 的地方是截取低 53 位，也就是 41 位的时间戳和 12 位的序列号。标号为 ③ 的地方就是把高 11 位替换为前面说过的值在 [0,1023] 之间的 workerId。...ID 进行排序，就变成了这样，单节点内严格按照单调递增，没毛病：而在原版的雪花算法中，时间戳在高位，并且始终以系统时钟为准，每次生成的时候都会严格和系统时间进行对比，确保没有发生时间回溯，这样可以保证早生成的...答案就藏在这一节开始的时候我提到的链接中：前面我画的所有的图都是在没有并发的情况下展开的。
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