Excel表格如何将一列数字快速分成几行几列？...1、获取数据到Power Query 2、添加索引列 3、对索引列取整除数，如分成6行 4、对索引列提取余数（模） 5、透视 搞定： 全过程不需要写任何的函数、公式、代码...，鼠标点几下就搞定了，而且，有新的数据进来后，一键刷新搞定： 当然，如果想用函数写代码直接解，也是可以的，给一个解法供大家参考： 核心思路： 根据需要分成多少列...，比如这里分成6(v)列，进行批量处理（List.Transform），通过List.Alternate函数，针对List.Skip后的源数据，每间隔5(v-1)个数字,取1个。
第一，你得明确地把包含数据的数据结构分成若干子部分。 第二，你要给每个子部分分配一个独立的线程。...在上面的代码中，对流中所有数字求和的归纳过程的执行方式和下图差不多 ? 不同之处在于 Stream 在内部分成了几块。因此可以对不同的块独立并行进行归纳操作，如下图所示 ?...最后，同一个归纳操作会将各个子流的部分归纳结果合并起来，得到整个原始流的归纳结果。 请注意，在现实中，对顺序流调用 parallel 方法并不意味着流本身有任何实际的变化。...主要由两个问题 iterate 生成的是装箱的对象，必须拆箱成数字才能求和 我们很难把 iterate 分成多个独立块来并行执行 第二个问题更有意思一点，因为我们必须意识到某些流操作比其他操作更容易并行化...LongStream.rangeClosed 直接产生原始类型的 long 数字，没有装箱拆箱的开销。 LongStream.rangeClosed 会生成数字范围，很容易拆分为独立的小块。
这就保证了整个文档可以被嵌入单一图像当中，并在不引发任何警报的情况下完成“偷渡”。...但由于大多数值得窃取的高价值文档可能都大于 1 MB，所以 Mulgrew 要求 ChatGPT 编写代码将这些 PDF 拆分成一个个 100 KB 的片段，再将各个片段插入自己的 PNG 中。...今日好文推荐 揭秘 ChatGPT 背后的技术栈：OpenAI 如何将 Kubernetes 扩展到了 7500 个节点 从8000元起步到年产值超800亿，藏在郊县里的农牧数字化探索者 文心一言员工跳槽工资翻倍...；推特算法“面向老板编程”；马云回来了，阿里分拆了｜Q资讯 刚刚！...本节“Microsoft Dynamics 365 在线技术公开课：激活数字销售”让你借助这些工具，立即解锁数字销售的新体验！ 业务人员必看的技术公开课来啦！
需求的拆解与输出 先说结论，大部分数据需求，我们都可以由 “定 拆 比” 三个步骤来完成。 定：顾名思义，就是定性，定量。定性是指需求的目的是什么，以及需求本身是否正确。...拆分了之后，我们才知道各个业务环节中的情况。知道该从那个业务环节上去做事情。也就是说，通过拆分，我们知道了当前的业务情况是什么。 比：比就是对比。...不对比，数据本身就是一个数字，比如我们说今年产品GMV100亿，这个数字只是陈述了一个事实，并不能给出一个结论或者观点。 因为我们不知道100亿是多还是少。...再去根据GMV拆分成人货场（也可以按照公式拆分），去查看每个维度下的当前数据情况，再对比分析得出相应的下降因素，得到相关的结论，告诉需求方为什么下降。...很多同学，都在觉得自己是Sql Boy，这个因为我们只做了拆的这一步。 来了一个需求，比如跑个XX数据，我们只是机械的去将想要的数据，拆分成各个数据口径，用Sql 提取了出来。
隔行扫描一共会进行1到7次扫描，每一次都是跳着部分像素点进行扫描的，先扫描到像素点可以先渲染，每多一次扫描，图片就会更清晰，到最后一次扫描时就会扫描完所有像素点，进而渲染出完整的图片。...原理 Adam7隔行扫描算法的原理并不难，本质上是将一张png图片拆分成多张png小图，然后对这几张png小图进行普通的逐行扫描解析，最后将解析出来的像素数据按照一定的规则进行归位即可。...分析 在解压缩完图像数据后就要马上进行拆图。拆图并不难，就是将原本存储图像数据的Buffer数组拆分成多个Buffer数组而已。...7次，这是因为有些扫描因为没有实际像素点而落空的原因，所以下面的讲解还是以标准的7次扫描来讲解，本质上此算法的代码写出来后，是能兼容任何大小的png图片的，因为算法本身和图片大小无关。...我们以一张10*10大小的png图片来举例，下面每个数字代表一个像素点，数字的值代表这个点在第几次扫描时被扫描到： 按照规则，在第一次扫描时我们会扫描到4个像素点，我们把这4个像素点单独抽离出来合在一起
如果一个包较大时，可能会切分成多个包进行多次传输。同时，如果存在多个小包时，可能会将其整合成一个大包进行传输。这就是 TCP 协议的粘包/拆包概念。...III 为拆包情况，图中的描述是将 123拆分成了 1和 23，并且 1和 abc一起传输。 123和 abc也可能是 abc进行拆包。甚至 123和 abc进行多次拆分也有可能。...如上图所示， 【】中的最后一个数字与 []中数字对上的是已独立完整的包接收到（粘包/拆包示意图中的情况 I）。...上图中可以看到 【】中 167的数据被拆分为了两部分（图中画绿线数据），该情况为拆包（粘包/拆包示意图中的情况 III）。...经过多次测试 3W 条请求，没有再出现过粘包/拆包情况，看最后一条数据数字是否相同便知。
如果一个包较大时，可能会切分成多个包进行多次传输。同时，如果存在多个小包时，可能会将其整合成一个大包进行传输。这就是 TCP 协议的粘包/拆包概念。...III 为拆包情况，图中的描述是将 123拆分成了 1和 23，并且 1和 abc一起传输。 123和 abc也可能是 abc进行拆包。甚至 123和 abc进行多次拆分也有可能。...如上图所示， 【】中的最后一个数字与 []中数字对上的是已独立完整的包接收到（粘包/拆包示意图中的情况 I）。...上图中可以看到 【】中 167的数据被拆分为了两部分（图中画绿线数据），该情况为拆包（粘包/拆包示意图中的情况 III）。...经过多次测试 3W 条请求，没有再出现过粘包/拆包情况，看最后一条数据数字是否相同便知。 ?
两者的命运似乎是所有技术新词的缩影：先谈，再建，后拆，最后平静。...在横向角度，单体架构也支持以功能、技术等维度划分，拆分成各个模块，以便代码重用和管理，甚至提取出各种形体组件，如jar 那拆微服务解决了哪些效能问题？...在应用程序的特定部分，投入工作的人越多，开发和部署就会越慢，而且越容易出错。 如，抢占持续部署同一服务，出现排队现象，意味着本可以交付产品的工程师只能坐等轮到他们进行部署。...重点是重新调整职责范围，拆分成符合团队的服务边界。 此时再回头看微服务概念时，当初纠结的“微”到底是多大的问题，已经完全不重要。...微服务只是相对单体架构(Monolithic)的称呼，“微”不代表任何实际的内容。 我们需要更多的关注“合适大小”，服务经过了恰当地设计，以满足其需求：它负责“合适数量”的功能。
拆迁方案 这辈子当不成拆迁户的同学们，你们也别灰心，咱房子拆不成，微服务还是可以拆一拆的。说到拆迁，咱就得有一套方式方法， 不能暴力拆迁。不妨看一看老师一般怎么规划拆迁方案。...压力模型拆分 压力模型简单来说就是用户访问量，我们要识别出某些超高并发量的业务，尽可能把这部分业务独立拆分出来。...再跟大家举-个例子，那就是“商品发布”，对新零售业务来说，当开设-个线下大型卖场以后，需要将所有库存商品一键上架，这里的商品总数是个非常庞大的数字(几十万+)，瞬间就可以打出很高的QPS 3)低频流量场景这一类多为后台运营团队的服务接口...业务模型拆分 业务模型拆分的维度有很多，我们在实际项目中应该综合各个不同维度做考量。...领域拆分的例子就太多了，我们做微服务规划的时候要确保各个领域之间有清晰的界限，比如商品服务，和订单服务，尽管他们之间有交集(都围绕商品主数据)但是毕竟是服务于不同领域(商品域和订单域)，所以我们要将两者拆分成独立的服务
6.根据拆单规则（商家，仓库，订单类型等）将订单拆分成若干个子订单，根据运费模板计算运费，根据商品金额，运费，优惠金额计算应付金额（实付款）。...依据优惠分摊原则：则各项的优惠金额为： 四、订单拆分 定义：为了方便订单的发货与结算，系统依据一定的规则（物流、仓库等因素）将用户订单拆分成若干个发货单。...不同店铺：在电商平台类架构下，由于商品归属权不同，涉及财务结算和物流发货的问题，需要根据店铺归属问题对订单进行拆单。例如淘宝，天猫的商品在下单时会将订单根据不同店铺进行拆分成若干个子订单。...在前端订单状态下，各个环节都有触发的可能，而订单的不同节点触发订单逆向流程的处理方式不同。订单触发订单逆向流程，可以按照主体与客体划分，可分为用户端触发和商家端触发两种。 用户主动发起 1....当订单中发生部分退货时，原订单的状态不变，维持待收货或交易成功状态，同时退货的部分生成交易售后订单。剩余未退货部分仍然允许申请售后。
直到今日，很高兴的看到分布式系统都成行业面试标配了，任何一个普通的程序员都该掌握这个东西，其实这是行业的进步，也是所有IT码农的技术进步。...但是拆分系统之后，每个人就负责自己的一小部分就好了，可以随便玩儿随便弄。分布式系统拆分之后，可以大幅度提升复杂系统大型团队的开发效率。...系统拆分分布式系统，拆成多个服务，拆成微服务的架构，拆很多轮的。...上来一个架构师第一轮就给拆好了，第一轮；团队继续扩大，拆好的某个服务，刚开始是1个人维护1万行代码，后来业务系统越来越复杂，这个服务是10万行代码，5个人；第二轮，1个服务 -> 5个服务，每个服务2万行代码...当然可以了，大不了最次，就是各个系统之间，直接基于spring mvc，就纯http接口互相通信呗，还能咋样。
4 个部分，用 4 个线程并行执行，分别计算，最后进行汇总，这样执行效率会显著提升。...如果拆分之后的部分还是很大，可以继续拆，直到满足最小颗粒度，再进行计算，这个过程可以反复“裂变”成一系列小任务，这个就是 Fork/Join 的工作原理。...二、ForkJoin 用法介绍 以计算 2000 个数字组成的数组为例，进行并行求和， Fork/Join 简单的应用示例如下： public class ForkJoinTest { public...同时，它还包括两个主要方法：fork()和join()，分别表示任务的分拆与合并。 可以使用下图来表示这个过程。...通过ForkJoinPool和ForkJoinTask搭配使用，将超大计算任务拆分成多个互不干扰的小任务，提交给线程池进行计算，最后将各个任务计算结果进行汇总处理，得到跟单线程执行一致的结果，当计算任务越大
数字经济时代，传统网络安全边界消弭，内外部安全威胁持续增加，基于零信任构建企业安全治理体系已成为不少企业、机构的共识。...谭晓生：中国移动如何看待刚才腾讯所提到的“拆大墙建小墙”的说法？ 张晨：蔡总把零信任的价值分成三个层面，我个人非常认可。...这种情况下如何将误告警率控制在合理范围内，不让原本一个晚上就能做完的事情变成三四天的工作量，这是很有挑战的。 至于“拆大墙建小墙”，我们会在不同地方设置不同的检查节点防止数据泄露。...在腾讯内部，非敏感重要岗位接触不到很敏感的数据，针对这部分员工，微隔离细化到设备就足够了。如果是敏感团队，而且本身有合规、监管方面的要求，那么它的颗粒度就需要更细。...而腾讯安全大脑可以与各个安全系统高效联动，发现安全问题自动调度各个系统进行处理，大幅提高了对抗能力。
当我们有了好的架构，那就需要考虑如何将架构落地，而这个时候，代码就显得无比重要了！千万不要让代码成为架构扩展的瓶颈。文中作者提到了代码架构，细细品味吧。...为了把这三方的变化对 service 的影响降到最低，对于 service 还必须进一步的分拆为三个部分，让每一个部分都能够独立的变化，这样这三方的变化就不会产生连锁响应，降低成本。如下图所示： ?...43f0c72a632e5b40037f57d31d278922.png 这样，就划分成了几个责任： 1、Service 就专注于 user 的需求，并组合 Glue Code 提供的服务完成需求...必须把这个 service 分拆，确保每个 service 只做一件事情。因为如果不这么分拆的话，一旦这个 service 中的某各部分发生变动，其他的部分的执行必定会受影响。...2、Business 不访问任何上下文，不访问任何具体的设备，所以这部分代码是非常容易些单元测试的，并且单元测试必须 100% 覆盖。
通过持续交付了一系列的组件库，让各个产线的开发小组不用再各自维护重复而难以迭代的代码，完成了前端组件与公共方法的收口，解决了用车前端业务组件一致性的问题。...可是对于公司内部而言，平台开放而BU众多，任何人都可以对任何已发布的包进行常规操作，这会带来一系列的不安全因素。最终在前端委员会的推动下，我司实现了内网npm与gitlab ci的关联。...这一步的调整，显著地提升了打包速度，也明显减小了各个文件的打包体积。...如组件项目中基础UI部分，从组件库中剥离，拆分成独立的ui-basic组件库；组件项目中工具方法（表单校验、环境判断、正则处理、时间日期格式化等），拆分成独立的 util库。...拆包前，core的部分将随着功能的增加而越来越臃肿： ? 拆包后的结构： ? 如图所示，拆分独立功能包后，可以让我们扩展和组合出更多灵活多样的组件库，让组件库不再单一而臃肿。
它包含 4 个层次： 主工程：除了一些全局配置和主 Activity 之外，不包含任何业务代码。 业务组件：最上层的业务，每个组件表示一条完整的业务线，彼此之间互相独立。...它包含三个模块： template ：组件代码，它包含了这个组件所有业务代码 template-api：组件的接口模块，专门用于与其他组件通信，只包含 Model、Interface 和 Event，不存在任何业务和逻辑代码...，由于无法准确知道有哪些代码要被拆走，也不能直观的知晓依赖关系，移动变得非常的困难且容易出错，一旦不能一次性拆分成功，到处都是编译错误，便只能靠人肉一点一点的挪。...这几个业务如果都要拆分出去独立成组件，然后抽离公共部分成为也成为一个业务线基础组件，这时候会面临一个很大的问题：由于几条业务线都属于同一个主业务线，做活动或者上新 Feature 的时候，这几个组件经常会发生联动...，需要先更新 base 再更新其他业务线，提交 mr 也要同时提多个仓库，出现频繁的连锁更新；而如果不拆的话，业务线代码本身就已经很庞大，即使是单独编译组件 app 也会很慢，并且随着时间的推移，各个业务线的代码边界会像组件化之前的主工程一样逐渐劣化
而是将数据拆分成很多个部分，然后再逐个发送。像下图这样： ? 同样的，在目的地，TCP 协议又需要逐个接收数据。 请 思考，TCP 为什么不一次发送完所有的数据？...也就是 TCP 协议，会将数据拆分成不超过缓冲区大小的一个个部分。每个部分有一个独特的名词，叫作 TCP 段（TCP Segment）。 在接收数据的时候，一个个 TCP 段又被重组成原来的数据。...像这样，数据经过拆分，然后传输，然后在目的地重组，俗称拆包。所以拆包是将数据拆分成多个 TCP 段传输。 那么粘包是什么呢？...---- Sequence Number 和 Acknowledgement Number 在 TCP 协议的设计当中，数据被拆分成很多个部分，部分增加了协议头。合并成为一个 TCP 段，进行传输。...因为任何两个网络主体间，时间都不能做到完全同步，又没有公共的存储空间，无法共享数据，更别说实现一个分布式的自增序号了。
直到今日，我很高兴的看到分布式系统都成行业面试标配了，任何一个普通的程序员都该掌握这个东西，其实这是行业的进步，也是所有 IT 码农的技术进步。...系统拆分分布式系统，拆成多个服务，拆成微服务的架构，拆很多轮的。...上来一个架构师第一轮就给拆好了，第一轮； 团队继续扩大，拆好的某个服务，刚开始是 1 个人维护 1 万行代码，后来业务系统越来越复杂，这个服务是 10 万行代码，5 个人； 第二轮，1 个服务 -> 5...大部分的系统，是要进行多轮拆分的，第一次拆分，可能就是将以前的多个模块该拆分开来了，比如说将电商系统拆分成订单系统、商品系统、采购系统、仓储系统、用户系统，等等吧。...当然可以了，大不了最次，就是各个系统之间，直接基于 spring mvc，就纯 http 接口互相通信。
在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后，我们可以对业务有一个客观和全面的把握，可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情，怎样可以改进。...再举一个例子，比如我们看到上个月平均订单金额500元/单，这个月也是500元/单，可能会觉得数字没有变化。...如果我们把每个营销活动的流量拆细去看每一步，就会发现不一样的地方。营销活动B虽然和营销活动A带来了等量的流量，可是这部分流量对产品更感兴趣，看完着陆页之后更多的人去看了产品页面。...这样拆好之后，更能清楚地看到到底是哪一步的转化率发生了变化。...按照客户行为来细分：根据客户上网行为来细分，例如把客户分成“浏览服装专区的客户”和“浏览数码专区的客户”。
每个子系统自己的存储/Service/接口层，各个子系统独立开发、测试、部署、运维。 从团队管理角度讲，也可以不同团队用自己熟悉的语言体系，团队之间基于接口进行协作，职责清晰，各司其职。...而分库分表，就会涉及到几个关键性的问题：切分维度，join的处理，分布式事务 计算分拆 计算的分拆有2种思路： 数据分拆：一个大的数据集，拆分成多个小的数据集，并行计算。...比如大规模数据归并排序 任务分拆：把一个长的任务，拆分成几个环节，各个环节并行计算。 Java中多线程的Fork/Join框架，Hadoop中的Map/Reduce，都是计算分拆的典型框架。...粒度越小，重用性越好，但查询需要多次，需要数据拼装； 粒度越大，越容易会失效，任何一个小的地方改动，都可能造成缓存的失效。 在线计算 vs. 离线计算 / 同步 vs....所以是采用主动调用的pull方式，还是回调的push方式，会严重影响职责在各个模块或者子系统里面的分配。
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