今天要跟大家分享的是think-cell chart系列的第二篇——堆积百分比柱形图！ 我们还是先欣赏一下使用think-cell chart制作的堆积百分比柱形图呈现的效果如何！ 该图表整体制作过程
近期因工作需要，尝试使用一些数据可视化手段做产品运营分析。自己之前对可视化的理解仅仅限于excel做做图表，但深入下去发现数据可视化远不限于此，可以说很多的工作的基本功。掌握必要的数据可视化手段，可以大大提升你的工作效率。下面将通过示例，尝试使用数据可视化手段分析国家、地域经济发展状态。数据来自于国家统计局(http://data.stats.gov.cn)公开披露数据(少部分2019年数据来自于互联网)。
对于rabbitmq的queue来说，是可以设置下面三个参数的，x-max-length，x-max-length-bytes， x-overflow。一旦x-max-length（这里是设置的queue最大容纳的消息数量），x-max-length-bytes（这里是queue中的消息数量与消息大小乘积的总量）超过了限制之后，就会根据x-overflow里面设置的模式开始处理，对于x-overflow有一个reject-publish模式，打开之后，生产者通过confrim生产的消息，在rabbitmq就会被拒绝，回复message unacked.
我们在做网站seo时，时常会搜索网站首页标题，来做一个网站健康情况的大致了解，一般查询的结果是网站的首页排名在前列，其余页面排在其后，由于首页在网站中的权重在一般情况下是最高的，但有时也会出现首页不是排在前列的情况，这时说明网站正处于一个非正常时期，一般出现这个问题的原因是：
最近经常和朋友聊起可视化的事情，发现不少人新手经常不会选择合适的图表，从而导致做出来的数据分析报告不尽如人意，今天就针对图表选择来分享一些技巧
该文讲述了通过分析 Node.js 程序运行时的内存快照来定位程序异常的方法。首先介绍了 Node.js 程序运行时内存快照的基本概念和作用，然后详细描述了如何利用 heapdump 工具进行内存快照的分析。最后，总结了通过分析内存快照发现程序异常的方法，并提供了一些最佳实践。
在上一篇博客中提到了【数据可视化】数据可视化入门前的了解，这次来看看Echarts最常用图表有哪些，和作用是什么?
该网络是在ILSVRC 2014上的相关工作，主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。
1、在web端绘制一条曲线； 2、获取各节点处的高程值； 3、根据高程值绘制高程堆积图。
腾讯云ES客户-某头部在线教育公司在微信群中反馈连续两天在晚上19:30左右业务侧查询ES集群时出现较大面积查询拒绝现象，且查询耗时从原先的100ms以下上涨到900ms以上，如图1所示。
一、经典公式1： 一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1）平均并发用户数为 C = nL/T 2）并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C C是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度 C’是并发用户数峰值 举例1，假设系统A，该系统有3000个用户，平均每天大概有400个用户要访问该系统（可以从系统日志从获得），对于一个典型用户来说，一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时，而在一天之内，用户只有在8小时之内会使用该系统。 那么， 平均并发用户数为：C = 400*4/8 = 200 并发用户数峰值为：C‘ = 200 + 3*根号200 = 243
一、经典公式1： 一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
本文作者 胡晨川，首发于公众号 川术（ID：chuanshu108），由作者授权 大数据 转载。如需转载请与作者联系，谢绝二次转载。
Elasticsearch（文中简称 ES）是分布式全文搜索引擎，产品提供高可用、易扩展以及近实时的搜索能力，广泛应用于数据存储、搜索和实时分析。很多服务的可用性对 ES 重度依赖。因此，保障 ES 自身可用性，是实现服务高可用的重中之重。
饼图（pie chart）被广泛地应用于各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片，整个圆饼代表数据的总量，每个切片（圆弧）表示该分类占总体的比例，所有切片（圆弧）的加和等于100%。
分清指标和维度关系 既然是数据产品，一定离不开数据图表。而要做图表，首先得确定指标和维度。最直观的说：指标就是图表中纵坐标轴；维度就是横坐标轴。 身高，销售量，访问量，收入这些能用数字衡量的，就是指标；而性别，部门，访问来源，地区等不能用数值衡量的，就是维度。 指标和维度组成一个数据图表的基本元素。当然，最重要的一种维度就是时间，它的优先级会在其他所有维度之上，下文中会更多地讨论。一般人应该不会分不清指标和维度，去使用一下excel中的数据透视表功能，你就会对指标和维度理解得非常深刻。 有对比才有信息，有信
TOMCAT 可以稳定支持的最大并发用户数 https://www.jianshu.com/p/d306826aef7a
走在大街上，满眼都是广告（说明市场经济发达，这是好事情），再观察一下广告，多是以各种样式的图形呈现，而不是简简单单地把数字呈现出来，即使是数字，也会想办法把数字搞得像图一样。这样做的目的是要吸引人的注意，并且能够让人一眼就能看到想要看的。
1、年内已跌30%，DRAM内存要继续暴降，库存堆积如山 2、商务部等17部门发布扩大汽车消费若干措施，支持新能源车购买使用 3、研究显示6月份芯片平均交货期下降1天，供应问题“略有缓解” 4、魏牌CEO“开撕”余承东：增程式混动技术落后是行业共识 5、小米自动驾驶测试车现身街头，车顶配有激光雷达 6、余承东：建议尽快淘汰纯燃油车，汽车是华为唯一亏损业务 7、世界首个商用“沙电池”供热系统在芬兰投入使用 8、京东方OLED面板通过苹果新机认证，机构预测至少500万片 9、国家计算机病毒应急处理中心监测发现1
秒杀读多写少。无需每次实时校验库存。库存预热，放到Redis，信号量控制进来秒杀的请求。
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第八部分，主要介绍故障处理，包口典型表现、原因、常见情况、解决思想以及解决方法。如果异地多活看作事前处理的话，那么故障处理可以看作事后的预案。
导语 从90年代中期开始，人们普遍认识，对于内容索引来说，文件签名技术比反向链接效果更差。最近几年必应搜索引擎开发与部署了一套基于位分割的标签索引。这种索引（也称BitFunnel）替代了之前的基于反向索引的生产系统。这项转移背后驱动的因素是反向链接需要运转存储代价。本篇内容将讲述这项算法上的创新发明，改变传统上在云计算框架上被认为无法使用的技术。BitFunnel算法直接解决四项基础位分割块签名的限制。同时，算法的映射进入集群提供了避免和其他签名联系的代价。这里会先展示这些创新产生了比传统位分割签名
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。
应用数据库迁移，通常简称为数据库迁移，涉及将数据从一个数据库系统转移到另一个数据库系统。这可能包括更改数据库的物理位置（如从本地数据库迁移到云数据库），更改数据库管理系统（DBMS），或者更改数据库的架构和结构。
TPS 即Transactions Per Second的缩写，每秒处理的事务数目。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程**(完整处理，即客户端发起请求到得到响应)**。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数，最终利用这些信息作出的评估分。一个事务可能对应多个请求，可以参考下数据库的事务操作。
导语：本文介绍了腾讯计费内部是如何使用 Pulsar 作为 MQ 部件进行应用的，希望帮助大家对于 Pulsar 作为消息中间件的应用类型有了更深刻的了解。
前阵子处理这样一个案例，某客户的实例 mysqld 进程内存经常持续增加导致最终被 OOM killer。作为 DBA 肯定想知道有哪些原因可能会导致 OOM（内存溢出）。
导语 | 消息队列是分布式系统中重要的中间件，在高性能、高可用、低耦合等系统架构中扮演着重要作用。本文对Kafka、Pulsar、RocketMQ、RabbitMQ、NSQ这几个消息队列组件进行了一些调研，并整理了相关资料，为业务对MQ中间件选型提供参考。 一、概述 消息队列是分布式系统中重要的中间件，在高性能、高可用、低耦合等系统架构中扮演着重要作用。分布式系统可以借助消息队列的能力，轻松实现以下功能： 解耦，将一个流程的上游和下游拆开，上游专注生产消息，下游专注处理消息。 广播，一个上游生产的消息轻松被
这个事情也是最近做的，因为线上nginx被我换成了openresty，然后接入层服务也做了较大改动，虽然我们这个app（内部办公类）并发不算高，但好歹还是压测一下，上线时心里也稳一点。
来源： 机器学习算法全栈工程师 本文长度为4259字，建议阅读6分钟 本文为你介绍CNN架构，包括ResNet, AlexNet, VGG, Inception。 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks，原作者保留版权。 http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inceptio
作者：叶 虎 编辑：王抒伟 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inception/ 原作者保留版权。 卷积神经网络（CNN）在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上，一个
Java语言有很多看起来很相似，但是用途却完全不同的语言要素，这些内容往往容易成为面试官考察你知识掌握程度的切入点。
原文 https://www.chenshaowen.com/blog/how-to-set-hpa-for-kubernetes-app.html
选择排序法的概念简单，每次从未排序部份选一最小值，插入已排序部份的后端，其时间主要花费于在整个未排序部份寻找最小值，如果能让搜寻最小值的方式加 快，选择排序法的速率也就可以加快，Heap排序法让搜寻的路径由树根至最后一个树叶，而不是整个未排序部份，因而称之为改良的选择排序法。
小勤：关于逆序刻度图，文章《如何实现类似Excel中的逆序坐标图？》里用堆积柱状图做了出来，但柱状图不利于观察趋势，折线图该怎么实现呢？
(opens new window) ccp=面心立方堆积=A1=ABCABC堆积
今天说一下帆软的弊端，优势什么的请自己去发现，使用了这么久帆软了，唯一感觉的是赶紧找一台服务器安装上，本机跑太消耗内存了。
记得有次公司搞促销活动，流量增加，但是系统一直很平稳（我们开发的系统真牛），大家很开心的去聚餐，谈笑风声，气氛融洽，突然电话响起....
今天跟大家分享的是think-cell chart系列的第7篇——堆积面积图。 堆积面积图是很常用的反应数据变动趋势和内部结构的图表类型，在excel中制作也很简单。 那么在think-cell c
“堆积折线图和带数据标记的堆积折线图 堆积折线图用于显示每一数值所占大小随时间或有序类别而变化的趋势，可能显示数据点以表示单个数据值，也可能不显示这些数据点。如果有很多类别或者数值是近似的，则应该使用无数据点堆积折线图。 提示 为更好地显示此类型的数据，您可能要考虑改用堆积面积图。
前端售卖系统，生成订单后，推送订单消息到rabbitmq，订单履约系统作为消费者，消费订单消息落库，做后续操作
Excelize 是 Go 语言编写的一个用来操作 Office Excel 文档类库，基于 ECMA-376 OOXML Spec。可以使用它来读取、写入 XLSX 文件，相比较其他的开源类库，Excelize 支持操作带有数据透视表、切片器、图表与图片的 Excel 并支持向 Excel 中插入图片与创建简单图表，可应用于各种报表系统中。
很多同学都在使用 RocketMQ 时，经常会遇到消息堆积的问题。这篇文章，我们聊聊消息堆积的概念，以及如何应对消息堆积。
算法比较简单(就是low)，基本思想就是遍历当前可操作的俄罗斯方块和下一个可操作的俄罗斯方块(根据不同的策略，即选择不同的位置和旋转角度)下落到底部后组成的所有可能的未来场景，从这些未来场景中选择一个最优的，其对应的当前可操作的俄罗斯方块的行动策略即为当前解，具体的代码实现如下：
软件版本：OriginPro 2021b (64-bit) SR2 9.8.5.212 (学习版) 本期目标：
导语 | 随着业务的发展，系统日益复杂，功能愈发强大，用户数量级不断增多，设备cpu、io、带宽、成本逐渐增加，当发展到某个量级时，这些因素会导致系统变得臃肿不堪，服务质量难以保障，系统稳定性变差，耗费相当的人力成本和服务器资源。这就要求我们：要有勇气和自信重构服务，提供更先进更优秀的系统。
导语 | 随着业务的发展，系统日益复杂，功能愈发强大，用户数量级不断增多，设备cpu、io、带宽、成本逐渐增加，当发展到某个量级时，这些因素会导致系统变得臃肿不堪，服务质量难以保障，系统稳定性变差，耗费相当的人力成本和服务器资源。这就要求我们：要有勇气和自信重构服务，提供更先进更优秀的系统。文章作者：刘敏，腾讯基础架构研发工程师。 前言 自今年三月份以来天机阁用户数快速上涨，业务总体接入数达到1000+，数据进入量更是迎来了爆发式上涨，日均处理量上涨了一个数量级：Trace数据峰值处理量达到340亿/日条
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