小到量化的工作内容，大到具体的工作指标，车间生产、批发零售各行各业都充斥着大量数据。在互联网诞生之后，网络把我们紧紧相连，也让数据更为密集地汇聚。...本篇文章主要为大家介绍下在前端领域，作为前端开发的我们需要掌握哪些可视化技术，来帮助我们更好地实现数据可视化展示。...一、基础开发技术 1、SVG SVG是一种XML语言，类似XHTML，可以用来绘制矢量图形。SVG可以通过定义必要的线和形状来创建一个图形，也可以修改已有的位图，或者将这两种方式结合起来创建图形。...如果您有一些3D绘制的需求，可以采用webGL方案。尤其是3d地图、3d地球等绘制都需要用到webGL技术。 webGL是基于Canvas的绘图技术。...以下是一个柱状图的示例： 这里给大家贴出vega-lite的官网供大家学习：https://vega.github.io/vega-lite/ 三、结语 到这里给大家介绍了几种比较热门的可视化技术或图库
Data Science （数据科学）作为现如今最炙手可热的领域之一，越来越受到人们的关注。而数据分析背后充满了概率统计的知识。因此，打下良好的概率论基础是必须的。 ?...数据类型 ‘巧妇难为无米之炊’，数据分析的‘主料’即为数据。当我们对一组数据作分析的时候，一定要明确的是，这组数据只是研究对象（population）中的一部分样本（sample）。...我们只是对一部分样本进行分析，然后去推测出整个对象的规律。 首先，需要明确的是：数据分析中，数据量越多，样本越大，结果越准确。 那有人会问，既然这样，为什么不搜集海量的数据呢？...大部分的工作只是为了找到一个近似的规律，而且过大的数据量会带来收集费用的飙升、处理难度和时间的增加。因此，数据处理第一步，我们要试着去平衡数据量和处理的耗费（金钱与时间）。...数据类型大体分为两种：数值（如房价）和类别（如品牌，姓名等）。 而数值型数据可细分为离散（不连续）和连续数据。 ?
因为数据时代全面来临，大数据、人工智能等技术引领科技创新潮流，获得国家政策大力支持，前景广阔。 值得注意的是，学习大数据虽然是一个趋势，大数据的三个关键技术是一定要掌握的！...3、 二级节点：名称节点的备份，它会定期复制和存储名称节点的数据，以防名称节点失效。 4、 作业跟踪器：Hadoop集群中发起和协调MapReduce作业或数据处理任务的节点。...Storm实时开发 Storm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。...3、分布式：可以轻松应对数据量大，单机搞不定的场景 4、可扩展： 随着业务发展，数据量和计算量越来越大，系统可水平扩展 5、容错：单个节点挂了不影响应用 6、消息不丢失：保证消息处理 时代不断进步，技术不断发展...，想要成为大数据工程师就要不断的学习新技术，把握技术的发展潮流！
本文节选自霍格沃兹测试学院内部教材 软件测试技术是软件开发过程中的一个重要组成部分，是贯穿整个软件开发生命周期、对软件产品（包括阶段性产品）进行验证和确认的活动过程。...软件测试技术就相当于是软件测试人员的武器。作为软件测试人员，必须要清楚了解可以通过哪些手段去保障产品的质量。只有知道了这些，才能更好的完成测试的工作。...随机测试：指测试中的所有输入数据都是随机生成的，其目的是模拟用户的真实操作，并发现一些边缘性的错误。 探索性测试：试可以说是一种测试思维技术。...它没有很多实际的测试方法、技术和工具，但是却是所有测试人员都应该掌握的一种测试思维方式。探索性强调测试人员的主观能动性，抛弃繁杂的测试计划和测试用例设计过程，强调在碰到问题时及时改变测试策略。...对于用户界面的布局，风格，字体，图片等与显示相关的部分测试应该采用静态测试，比如点检表测试，即将测试必须通过的项用点检表一条一条列举出，然后通过观察确保每项是否通过。
正如之前所介绍，Spark是用Scala语言编写的，Kafka server端也是，那么深入学习Scala对掌握Spark、Kafka是必备掌握技能。...本篇文章主要介绍，在学习、编写Spark程序时，至少要掌握的Scala语法，多以示例说明。建议在用Scala编写相关功能实现时，边学习、边应用、边摸索以加深对Scala的理解和应用。 1....在函数式编程语言中，函数可以像任何其他数据类型一样被传递和操作： ?...// second等于3.14 2.4 集合 Scala的集合有三大类：序列Seq、集Set、映射Map，所有的集合都扩展自Iterable特质。...除了上述介绍的语法之外，像协变、逆变、actor也需要大家掌握。
软件测试技术就相当于是软件测试人员的武器。作为软件测试人员，必须要清楚了解可以通过哪些手段去保障产品的质量。只有知道了这些，才能更好的完成测试的工作。...随机测试：指测试中的所有输入数据都是随机生成的，其目的是模拟用户的真实操作，并发现一些边缘性的错误。 探索性测试：试可以说是一种测试思维技术。...它没有很多实际的测试方法、技术和工具，但是却是所有测试人员都应该掌握的一种测试思维方式。探索性强调测试人员的主观能动性，抛弃繁杂的测试计划和测试用例设计过程，强调在碰到问题时及时改变测试策略。...黑盒测试 黑盒测试又叫功能测试、数据驱动测试或基于需求规格说明书的功能测试。该类测试注重于测试软件的功能性需求。...对于用户界面的布局，风格，字体，图片等与显示相关的部分测试应该采用静态测试，比如点检表测试，即将测试必须通过的项用点检表一条一条列举出，然后通过观察确保每项是否通过。
0 前言 本次大规模训练技术系列分享之 ZeRO，主要对微软 ZeRO Optimizer 的思路和实现进行介绍，全文包含以下四个部分： 大规模训练的技术挑战 & 现有的并行训练方式 ZeRO Optimizer...的三个不同级别 ZeRO-3 具体实现思路和方式 ZeRO 的局限与大模型训练的未来 1 训练大模型的挑战 随着人工智能技术在全球的推广应用，自动驾驶、人脸识别、自然语言处理等越来越多领域通过深度学习大大提升了算法的整体性能和表现...这些操作都对应用该技术的研究员提出了更高的要求。 流水线并行 3 为什么需要ZeRO？ 在三种并行方式中，数据并行因其易用性，得到了最为广泛的应用。...放眼未来的大模型训练，同样也不会是 ZeRO 技术或某项技术独霸天下，而是在各类技术的更迭与融合中，形成一个愈发高效、通用、易用的大模型训练系统。...附录 PyTorch 的模型必须具有以下的三种特性：1.必须继承nn.Module这个类，要让 PyTorch 知道这个类是一个 Module 2.在init(self)中设置好需要的"组件"(如conv
当然JVM不是唯一决定技术能力好坏的面试问题，但是可以佐证java开发能力的高低。...path， java运行的主目录等) 3. 数据类型 这条没有什么好多说的，无非就是Java中的基本类型和对象类型的掌握。...集合框架 这个是一个需要多加掌握的部分，做java开发，可以说没有不用到集合框架的，这很重要，这里整理的Java集合面试题及答案你必须都要清楚。...异常框架 异常在java的开发中可能没有那么被重视，异常处理的最佳实战详细说明了。 一般遇到异常，直接上抛，或者随便catch一下处理之后对于程序整体运行也没有什么大的影响。...在多线程中内容有很多，只是简单说明一下Java中初步使用多线程需要掌握的知识点，以后有机会单独再详细介绍一些高级特性的使用场景。在Java技术栈公众号回复"多线程"可获取多线程系列教程。
技术分享 | 测试人员必须掌握的测试用例 测试用例（Test Case）是为特定的目的而设计的一组测试输入、执行条件和预期结果的文档。它的作用其实就是为了测试是否满足某个特定需求。...测试用例是指导测试工作进行的依据。 测试用例的组成 标准的测试用例通常由以下几个模块组成： 用例编号：测试用例的唯一标识。 模块：标明被测需求具体属于哪个模块，主要为了更好识别以及维护用例。...前提条件：用例在执行之前需要满足的一些条件，否则测试用例无法执行。比如一些- 测试环境，或者需要提前执行的操作。 测试数据：在执行测试时，需要输入一些外部数据来完成测试。...这些数据根据测试用- 例的据统计情况来确定，有参数、文件或者数据库记录等等。 测试步骤：测试用例的步骤描述，执行人员可以根据测试步骤完成测试的执行。...而且在测试用例中可以将测试数据提前准备好，这样就不会漏掉一些重要的数据了。 测试用例的执行结果也是评估测试结果的度量基准。
复杂的业务带来的后果是不同产品间用户数据相互隔离，我们称之为”数据孤岛“，让数据用起来的第一步便是将该孤岛连接，将凌乱数据归类为数据资产，这里面临的问题就是数据的来源太多，我们必须针对多种数据源做适配处理...图表的选择 技术实现 大屏需求大多数可借助封装的组件库、工具库较快完成，部分需求需要使用偏底层技术实现，一般用到的技术点如下： CSS3 SVG Canvas WebGL 我们也可以使用半成品进行定制，...设备参数 屏幕显示技术: LED、LCD、OLED、AMOLED（不同显示技术大屏显示效果有差异，但影响不大） 屏幕分辨率：见分辨率适配 屏幕宽高比例：4:3、16:9(常见)、15:9、16:10、21...:9（注意对可能使用的异型屏的适配） 客户端硬件性能: 内存、CPU、GPU、显卡（复杂的大屏对客户端配置要求较高，地图的大数据体量比较吃 CPU和内存，webgl 会调用GPU渲染，一般不是 webgl...的，动画多的大屏，容易吃 CPU，显卡也很重要，但不易量化） 客户端浏览器: 建议选用较新版本的 Chrome 或 FireFox 等现代浏览器
（二）例子 有一个数组，其原始数组为： 2-1.png 取初始增量gap = length / 2 = 5，这样就将整个数组分为5组（每组用相同的颜色表示） 2-2.png 将这5组的数据分别按由小到大的顺序排列...，结果为 2-3.png 缩小增量gap = gap / 2 = 2，整个数组被分成两组 2-4.png 将这两组的数据分别按由小到大的顺序排列，结果为 2-5.png 再次缩小增量，整个数组被分为1组...2-6.png 将这组数据按从小到大的顺序排序，最终结果为 2-7.png （三）代码 1 C语言实现 #include void swap(int &a, int &b) {...堆排序为不稳定排序，不适合记录较少的排序。 五、冒泡排序 （一）基本原理（由小到大）： 将相邻两个数比较，将大的调到后头。如果有n个数，则要进行n-1趟比较。...选择第0个元素5作为参照数，咱们第一步的目标是把比5小的数都调整到5的左边，比5大的数都调到5的右边。 （1）从左往右开始观察，发现9比5大，准备调整。再从右往左观察，发现0比5小，准备调整。
通常会将 ps 命令与第 3 章的管道符技术搭配使用，用来抓取与某个指定服务进程相对应的 PID 号码。...这样一来，服务器如果有几百 GB 的内存，则换算下来就会是一大长串的数字，真不利于阅读 5. who 命令 who 命令用于查看当前登入主机的用户终端信息，输入该命令后按回车键执行即可。...系统出现故障需要联系技术支持人员时，大多数时候都要先使用这个命令来简单收集系统的运行状态和服务配置信息，以便让技术支持人员能够远程解决一些小问题，抑或让他们能提前了解某些复杂问题。...在下面的输出信息中，加粗的部分是收集好的资料压缩文件以及校验码，将其发送给技术支持人员即可： sosreport 命令有点像是远程问诊。...目录中 是“-exec {} \;”参数，其中的{}表示 find 命令搜索出的每一个文件，并且命令的结尾必须是“\;”。
当然JVM不是唯一决定技术能力好坏的面试问题，但是可以佐证java开发能力的高低。...path， java运行的主目录等) 3. 数据类型 这条没有什么好多说的，无非就是Java中的基本类型和对象类型的掌握。...，做java开发，可以说没有不用到集合框架的，这很重要，这里整理的Java集合面试题及答案你必须都要清楚。...一般遇到异常，直接上抛，或者随便catch一下处理之后对于程序整体运行也没有什么大的影响。不过在企业级设计开发中， 异常的设计与处理的好坏，往往就关系着这个系统整体的健壮性。...在多线程中内容有很多，只是简单说明一下Java中初步使用多线程需要掌握的知识点，以后有机会单独再详细介绍一些高级特性的使用场景。在Java技术栈公众号回复"多线程"可获取多线程系列教程。
1、增长： 增长就是指连续发生的经济事实的变动，其意义就是考查对象数量的增多或减少。 2、百分点： 百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度。...3、倍数与番数： 倍数：两个数字做商，得到两个数间的倍数。 番数：翻几番，就是变成2的几次方倍。 4、指数： 指数是指将被比较数视为100，比较数相当于被比较数的多少得到的数。...5、比重： 比重是指总体中某部分占总体的百分比。 6、拉动。。。增长。。。： 即总体中某部分的增加值造成的总体增长的百分比。...例如：去年收入为23（其中增值业务3），今年收入为34（其中增值业务5），则增值业务拉动收入增长计算公式就为：（5-2）/23=（5-2）/（34-23）×（34-23）/23，解释3/（34-23）为数据业务增量的贡献...7、年均增长率： 即某变量平均每年的增长幅度。 8、平均数： 平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。 公式为：总数量和÷总份数=平均数。
作者：CSDN大数据 算法一：快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(nlogn) 次比较。...重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。...把堆的尺寸缩小 1，并调用 shift_down(0), 目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置 4. 重复步骤 2，直到堆的尺寸为 1 ?...算法五：BFPRT（线性查找算法） BFPRT 算法解决的问题十分经典，即从某 n 个元素的序列中选出第 k 大（第 k 小）的元素，通过巧妙的分析，BFPRT 可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。...尽管是带着这些朴素思想和过于简单化的假设，但朴素贝叶斯分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。 来源：CSDN大数据
可以关注公众号 Java后端 回复 666 下载一本 Java技术栈手册，这本手册包含发布过的 MYSQL 技术博文。...与之相反的是，服务器响应给用户的数据通常会很多，由多个数据包组成。但是当服务器响应客户端请求时，客户端必须完整的接收整个返回结果，而不能简单的只取前面几条结果，然后让服务器停止发送。...正因为如此，在任何的写操作时，MySQL必须将对应表的所有缓存都设置为失效。如果查询缓存非常大或者碎片很多，这个操作就可能带来很大的系统消耗，甚至导致系统僵死一会儿。...大表ALTER TABLE非常耗时，MySQL执行大部分修改表结果操作的方法是用新的结构创建一个张空表，从旧表中查出所有的数据插入新表，然后再删除旧表。...平衡二叉树首先需要符合二叉查找树的定义，其次必须满足任何节点的两个子树的高度差不能大于1。显然图②不满足平衡二叉树的定义，而图①是一课平衡二叉树。
Namenode发现集群中的block丢失率达到一定比例时（默认0.01%），Namenode就会进入安全模式，在安全模式下，客户端不能对任何数据进行操作，只能查看元数据信息 b....5.Namenode服务器的磁盘故障导致namenode宕机，如何挽救集群及数据 ？...所在节点工作目录中(但只能恢复大部分数据SecondaryNamenode最后一次合并之后的更新操作的元数据将会丢失)，将namesecondary重命名为name然后重启Namenode 6.Namenode...这个Datanode的数据会在其他的Datanode上重新做备份 10.HDFS HA机制下的脑裂现象以及避免方法 ？...一般一个block对应的元数据大小为150byte左右，大量小文件会使内存中的元数据变大导致占用大量Namenode内存、寻址时间长 12.大量小文件的处理方式？
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