遇到问题如何去分析呢？ 今天介绍的分析方法（多维度拆解）可以帮助我们从多个角度分析问题。 1.什么是多维度拆解 分析方法？ 要理解两个关键词：维度、拆解。我们通过一个案例来说明。...老妈：那我来从三个角度拆解下他的优秀，1）个子高 2）家庭背景好3）长的帅 扎扎：哦，原来是个高富帅呀 什么是维度呢？ 老妈从不同的角度来看这个男生，这里的角度就是维度。 什么是拆解呢？...在数据分析中，我们通过不同的维度（角度）去观察同一组数据，从而洞察数据波动背后的原因。...3.如何使用？ 下面我们通过一个例子来学习下如何使用多维度拆解分析方法。 一家线上店铺做了一波推广，老板想看看推广效果。你该怎么办呢？ 推广效果最直观的是看用户增长了多少。...在数据分析中，我们通过不同的维度（角度）去观察同一组数据，从而洞察数据波动背后的原因。 2）从哪些维度去拆解？
从Oracle8i开始Oracle提供采样表扫描特性。 Oracle访问数据的基本方法有: 1.全表扫描 2.采样表扫描 全表扫描(Full table Scan) 全表扫描返回表中所有的记录。...SAMPLE选项: 当按行采样来执行一个采样表扫描时，Oracle从表中读取特定百分比的记录，并判断是否满足WHERE子句以返回结果。
创建自定义类，继承Controller接口，重写handleRequest方法。使用@Component(”xxx"）注入映射路径。
0: iconst_1 // 将1放入操作数栈顶 1: istore_1 // 将操作数栈顶的i出栈并存放到局部变量表中slot中 2: iload_1 // 从slot...中取出i并放入操作数栈顶，此时栈内容为1 3: iload_1 // 从slot取出i再次放入操作数栈顶，此时栈内容为1 1 4: i2d // 将操作数栈顶...的int转换为double类型，此时栈内容为1.0 1 5: iinc // ++i自增，此时slot中的i的值为2，记住，是2 8: iload_1 // 从slot...一个方法从开始调用到执行完成，对应了一个栈桢在「虚拟机栈」中入栈和出栈的过程。 局部变量表 局部变量表是用于存放方法参数和方法局部变量的空间，里面由一个个slot组成。...当我们对一些代码无法理解的时候，换个角度去理解可能会豁然开朗。
一、前言 上篇博客【单目测距】已知相机角度如何测距 有讲到当相机不是理想状态，实际情况如相机安装时候有角度偏差，需要对相机进行标定。同时也分析影响测距误差的多个因素以及各个因素影响权重。...上述都是基于地面与自身平行，当地面存在坡度尤其是上下坡度的时候。此时测距误差会非常之大。如果有 1° 坡度，那么目标在 10 m 处测距就有 20 cm 误差。...如果我们提前已知到地面的坡度 sigma ，我们可以实时去修正相机外参去弥补这个角度带来的误差。 下面我会提供实时修正相机外参的代码与旋转原理。让我来带你揭开旋转矩阵神秘面纱。...我们前提是需要知道地面坡度是多少，关于如何获取地面坡度，以后有机会再谈。...2.2、python代码 python 从旋转矩阵转化到角度、从角度到转化矩阵，主要用到 scipy 库中的 Rotation。
对于任意节点 u 而言，其树中距离之和可根据「方向/位置」分为两大类（对应示例图的左右两部分）： 所有从节点 u “往下”延伸所达的节点距离之和，即所有经过 u -> j 边所能访问到的节点距离之和 所有从节点...不失一般性分别考虑 f[u] 和 g[u] 该如何计算。...假设当前我们处理到节点为 u，将要遍历的节点为 j，考虑如何使用已经计算好的 f[X] 来求解 g[j] 。 这里为什么是求解 g[j] ，而不是 g[u] 呢？...从 f[u] 中剔除 f[j] 后为 f[u] - f[j] - c[j] ，而点的数量为 c[u] - 1 - c[j] ，含义为在以节点 u 为根的子树中剔除调用以节点 j 为根节点的部分
这里主要分享下我们在开展灰度测试时如何进行工具的选择和应该去重点关注的一些问题。...如何选择灰度测试形式？灰度测试实现的方式有很多，因此可供我们选择的形式或工具也比较多，有些可能是企业直接设计的模式有些是借助便捷化的工具进行管理。...你们都是如何实现灰度测试的？
当时，主要参考 Python 的 requests 大纲介绍 Go 的 net/http 如何发起 HTTP 请求。 最近，尝试录成它的视频，访问地址。...今天，就以这个话题为基础，介绍下 Go 如何实现文件上传。 相关代码请访问 httpdemo/post。...继续说如何用 Go 实现这个功能。 Go 实现代码 如何使用 Go 实现文件上传？ 主体逻辑依然是组织数据、设置 Content-Type 和发送请求这三步。...总结 本篇文章主要介绍了如何使用 Go 实现文件上传，本质上是组织提交文件的请求体。而为了能清晰地了解请求体的组织过程，就必须清楚相关的 HTTP 协议，rfc 1867。
和大多人一样，斯科特·布雷迪（Scott Brady）通过谷歌购物（Google Shopping）和亚马逊生鲜（Amazon Fresh）等各种网站，从网上购买的东西越来越多。...当市场营销人员从数据经纪商处购买信息时，很多信息都陈旧不堪或者不完整。 这就是布雷迪的网购数据分析公司Slice为何如此激发人兴趣的原因所在。...由于该应用大获成功，它即将推出一项智能服务，从消费者数据这一宝藏深入挖掘——这是一个储存着两百多万人在线购物习惯的数据库。 ?...他指出，且不说直接的数据营销这一年产值550亿美元的行业，单美国传统的第三方数据经纪商一年的销售规模就是150亿美元，而这些从秘密渠道获得消费者数据并且从中牟利的公司，和消费者的关系却等于零。...“我们的生活日益依赖于数字平台，创造出了越来越多的数据宝藏，然而，我们似乎在控制数据、并且获得更透明的补偿方面的进展不大，”霍根评价道，“我认为，如果消费者提升这方面的意识，增加对数据交易理解，并且能够参与他们的数据所形成的价值链
本文会在之前几篇文章的基础上，进一步探讨如何把架构的思考进行落地，细化到我们代码的实践当中，尽量不要让代码成为系统长大的瓶颈，降低架构分拆的成本。 ...只有克服恐惧，把头往水里压下去，身体才能够从水里浮起来。真正专业的习惯往往是和我们日常的行为相反的”。 ...这个分拆完全是从软件所解决的问题，根据软件架构推导出来的，很多地方和两位前辈的观点是一致的，但是并不完全等同。
数据损坏 许多物联网设备从各种传感器收集数据。然后将数据传输到云计算系统进行分析，并将其输入到各种业务系统中。如果物联网设备受到黑客的攻击，则该设备产生的数据将无法信任。...窃取网络凭证 黑客已经能够从几乎所有智能设备中提取Wi-Fi密码，例如灯泡、门锁、门铃、婴儿监视器，甚至是玩具。一旦黑客入侵物联网设备，它通常可以用作网络攻击和提取网络中发现数据的入口。...由于没有在明文中发送关键数据，黑客很难窃听通信并获得密码、设备配置或其他敏感信息。 嵌入式防火墙 嵌入式防火墙提供基于规则的过滤和入侵检测。...大型数据泄露通常是由于从被盗或废弃设备中恢复的数据造成的。对存储在设备上的所有敏感数据进行加密，可在设备被丢弃、被盗或未经授权的一方访问时提供保护。
从这个角度来看，我们不难发现在互联网的重重冲击波之下，企业中销售部门需要一种新型CRM，去帮助他们走出困境。...在这个过程之中，线索池子扩大了，但如何从中提炼出有用信息，将销售线索转化成实际的销售额，却是一个大问题。...通过这件销售利器，销售经理们可以获得更为精准的销售线索，为下一步的精准营销打下坚实的基础。
要知道如何进行秒杀系统的优化，那我们需要先对请求的整个流程有个全局的认识。一般来说，秒杀活动请求以公网为划分点，可以分为：前端部分、后端部分。...前端部分指的是从用户端到进入后端服务前的部分，包括了移动端的处理、DNS 解析、公网的数据传递等。...例如一个存储了 10 亿条记录的消息记录表，业务侧既想查询速度快，又想进行 1 年数据范围的数据查询，这无论如何都是无法实现的。这时候就需要从业务需求侧进行优化，否则是无法两全其美的。...对于前端优化而言，可以从「页面静态化 + CDN」、请求频率限制进行优化。...如何设计一个秒杀系统 秒杀系统设计 - 掘金 秒杀系统怎么搞？虐死人......
如何让 Kafka 的消息有序？ Producer 如何保证数据发送不丢失？ 如何提升 Producer 的性能？...65 哥将信件发给邮局，小芳从邮局拿到 65 哥写的信，再回去慢慢看。 ?...从高度抽象的角度来看，性能问题逃不出下面三个方面： 网络 磁盘 复杂度 对于 Kafka 这种网络分布式队列来说，网络和磁盘更是优化的重中之重。...我们从 Kafka 的场景来看，Kafka Consumer 消费存储在 Broker 磁盘的数据，从读取 Broker 磁盘到网络传输给 Consumer，期间涉及哪些系统交互。...我们将副本数从四减少到三，并且这些副本中只有一个涉及 CPU。我们还将上下文切换的数量从四个减少到了两个。这是一个很大的改进，但是还没有查询零副本。
从1966年分布式拒绝服务(DDoS)攻击诞生至今，便一直困扰着网络安全，尤其是随着新技术的不断催生，导致 DDoS 攻击结合新技术演变出多种类型。...那要如何从IP源地址角度预防DDoS攻击呢?当 DDoS 攻击发生时或结束后，可以根据相关信息定位攻击的来源，找到攻击者的位置或攻击来源。...DDoS、蠕虫和病毒(垃圾)邮件是影响骨干网安全的 3 个主要因素,从行为模式上来看，三者有着明显的区别:DDoS表现为多个地址向一个 IP 地址发送数据;蠕虫表现为一个 IP 地址向多个 IP 地址,...在 DDoS 攻击发生时,依据 IP 地址数据库提供的数据服务，直接识别风险IP，从IP源地址开始保证网络安全。21世纪的今天，DDoS 攻击仍然是互联网安全重要威胁之一。
矩阵变换是线性代数中的主要内容，如何理解它？本文以几何角度，理解线性变换中的矩阵，能帮助学习者对其建立直观音箱。 注：以下讨论中仅限于实数矩阵范围。...我认为，研究矩阵如何实现线性变换，最简单的方式是观察它的列向量，矩阵的列向量表示标准基的 的映射。...从几何角度理解 从几何角度理解矩阵所具有的线性变换特点，能更直观感受到其中的奇妙。...如下图所示，A 部分第一行最左为变换前的 空间的图形，向右依次表示：沿 x 轴压缩、旋转；第二行从左向右依次表示：向 的投影、基于 y 轴的反射、剪切。...从而对于正交矩阵 ，有： 可以把行和列写出来，就更直观了： 从几何角度讲，正交矩阵能够旋转或翻转向量，但不能拉伸或压缩。如果更严谨地研究正交矩阵，需要了解如下几项性质。**1.
0X02数据链路层 这里拿以太网举例，从最初HUB的工作原理来讲直接就是广播（当然还有辅助的CSMA/CD），看上去像一个粗人的玩法，但是在特殊的场景也是一种比较有效的方法，比如在电信领域，有些厂家为了满足...这里从网络分层的角度列举了每层可以Hack的技术，可以每层单独使用，也可以组合使用，比如网络层无法解决的问题可以转嫁到传输层或者数据链路层，物理层无法解决的问题也可以转网络层。
当从registerReceiver传参进来的receiver为NULL，那么这个最新的sticky Intent将直接被返回。...通过ProcessRecord拿到ApplicationThread的代理对象，binder call调用，随后在App中调用BroadcastReceiver.onReceive方法；静态广播的派发是从ResolverInfo
统一接入层从VIPServer中拿到后端应用的IP地址列表，进行请求分发。VIPServer的作用类似HSF的ConfigServer，可以大大减少应用VIP的数量。...作为业务开发重点关注的是最下面的Java应用，转岗到技术保障后，才发现有机会可以从全局了解网站架构，接触到网络、DNS、CDN、LVS&VIP等等基础设施。
在人工智能、大数据、无人驾驶技术、基因技术等各种概念层出不穷的时代，更需要去阅读科技的历史，读史以明智，从历史中找到科技发展的脉络，知道未来的去向。 《全球科技通史》讲述的是科技发展的历史。...吴军博士将科技史划分成了远古科技、古代科技、近代科技、现代科技四个部分，覆盖了从人类开始使用工具的那一刻到未来科技的可能发展趋势，这是一条明线；在此书中，另一条暗线则是能量与信息。...从火被人类驯化到石油和煤的使用，再到核电的诞生，是人类对能量的愈加高效的掌握。而牛皮纸、草纸的发明到印刷术的成熟，再到电报、电话、手机的诞生是人类对信息利用越来越有效。...最后的最后，以吴军先生的一句话作为结尾： 从公元前后到工业革命之前人类生活水平没有发生实际性的改善，也就是说无论出了多少伟人，不管今天的历史学家人如何分析王朝和世界的兴衰背后的政治、经济和军事原因，其结果就是人类的生活水平并没有什么变化
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
