Notice that the number 123456789 is a 9-digit number consisting exactly the numbers from 1 to 9, with no duplication. Double it we will obtain 246913578, which happens to be another 9-digit number consisting exactly the numbers from 1 to 9, only in a different permutation. Check to see the result if we double it again!
曾经写过关于如何得到Oracle执行计划的文章，《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查询执行计划的几种方法》，其中介绍了各种能得到SQL执行计划的方法，梁老师的书《收获，不止SQL优化》，对这几种方法，从获取步骤、优缺点、应用场景等方面，做了系统整理，可以比较学习，
每个人都会走路跑步，但是并不是人人都能成为专业的运动员那么出色。产品经理就是一种这样的职业，我们都可以站在产品的角度思考问题，但我们并不是都能够成为一名出色的产品经理。
执行计划是一条 SQL 语句在 Oracle 数据库中的执行过程或访问路径的描述。如下图所示，是一个比较完整的执行计划示意图。
这是 PAM 的 last_log 模块的输出，这个数据统计的是上次成功登录之后，有多少次失败登录的尝试。这些失败尝试主要来源于网上各种扫描器，统计数据来源于文件 /var/log/btmp，查了一下这个文件有36M 那么大，处理起来应该说是比较费劲的，隔久了之后登录这个统计数字高达好几万。
比如：教育培训类产品的用户，从首页进入到最终完成支付的行为，大多需要经过搜索课程，查看课程详情、点击购买、立即支付、支付成功，我们需要将按照流程操作的用户进行各个转化层级上的监控，寻找每个层级的可优化点；对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径，找到可提升用户体验，缩短路径的空间。
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最近拜读《收获，不止SQL优化》一书，并做了笔记，方便自己以后回顾，同时放在网上或许也有益于别人
App数据分析比Web流量分析更困难，因为对于Web，只要每一页都部署了GA基础代码，就能够收集分析很多有价值的数据了。但App分析则不同，如果只是加入基础的统计SDK，则只能收集到日活跃用户、留存率等一些基本的数据而已，完全无法进行深入分析。所以如何从“平地”建立起数据分析的高楼大厦，其中的方法就变得尤其重要。 本篇文章是《App数据分析全攻略》系列的第一篇，预计以后还会有 事件详解：看起来简单，但灵活度极高 事件应用案例：带你见识强大的Google Analytics 分享行为：极其重要，值得用一整套解
求一个文件里面指定字符出现的次数： 我们使用/ect/passwd文件来模拟，我们取出文件中:出现的次数 [root@web01-7 /]# cp /etc/passwd /tmp/ [root@web01-7 /]# awk '{Num=gsub(/:/,":",$0);sum = sum + Num}END{print sum}' /tmp/passwd 156 1,第一个里程碑 awk中有个替换函数gsub这个函数可以替换指定字符串，并返回替换操作的次数，我们可以使用这个来来文件中的":"替换成":
如何基于 Dubbo 进行服务治理、服务降级、失败重试以及超时重试？ 服务治理 调用链路自动生成 一个大型的分布式系统，或者说是用现在流行的微服务架构来说吧，分布式系统由大量的服务组成。那么这些服务之间互相是如何调用的？调用链路是啥？说实话，几乎到后面没人搞的清楚了，因为服务实在太多了，可能几百个甚至几千个服务。 那就需要基于 dubbo 做的分布式系统中，对各个服务之间的调用自动记录下来，然后自动将各个服务之间的依赖关系和调用链路生成出来，做成一张图，显示出来，大家才可以看到对吧。 服务访问压
习题11.1 algorithm头文件定义了一个count的函数，其功能类似于find。这个函数使用一对迭代器和一个值做参数，返回这个值出现次数的统计结果。编写程序读取一系列int型数据，并将它们存储到vector对象中，然后统计某个指定的值出现了多少次。 //读取一系列int数据，并将它们存储到vector对象中， //然后使用algorithm头文件中定义的名为count的函数， //统计某个指定的值出现了多少次 #include<iostream> #include<vector> #include<
玩 SQL 1 - 2 年的朋友，对于 Execution Plan (执行计划）估计不陌生了。但也有特例，3 - 4 年的朋友有时候也不知道如何查看 Execution Plan. 这事儿我还真见的不少。
例如,之前下面代码,直接使用即可,不需要像SparkStreaming那样还得自己写updateStateByKey
Usage: sar [ options ] [ <interval> [ <count> ] ]
对于Rest Api中要如何处理业务错误这个事情，这并不算是一个非常大的问题。事实上，对大多数架构师来说，可能很多人都不会太在意这个点。
数据科学，不管它到底是什么，其影响力已不可忽视。“数据科学家比任何软件工程师都更擅长统计学。”你可能在本地的技术聚会或者黑客松上无意中听到一个专家这么说。应用数学家大仇得报，毕竟从咆哮的二十年代起人们就不怎么谈论统计学了。以前聊天的时候，像你这样的工程师，会因为分析师从来没听说过Apache Bikeshed（口水仗）这个分布式评论格式编排项目而发出啧啧声。现在，你却突然发现人们在聊置信区间的时候不带上你了。为了融入聊天，为了重新成为聚会的灵魂人物，你需要恶补下统计学。不用学到正确理解的程度，只需学到让人们（基于基本的观测）觉得你可能理解了的程度。
awr报告从来没看过这么仔细，才知道awr报告的繁琐，不过越读越有乐趣，不懂的东西太多了，一遍查一遍学习，咬着牙也要学习一遍，接下来是关于实例活动统计和IO统计。
一.count函数 algorithm头文件定义了一个count的函数，其功能类似于find。这个函数使用一对迭代器和一个值做参数，返回这个值出现次数的统计结果。 编写程序读取一系列int型数据，并将它们存储到vector对象中，然后统计某个指定的值出现了多少次。 核心代码： cout<<count(ivec.begin() , ivec.end() , searchValue) 具体实现： 1 //读取一系列int数据，并将它们存储到vector对象中， 2 //然后使用algorithm头文件中定
在软件开发中，我们经常需要统计接口的访问次数，以便了解系统的运行状态，优化性能，或者进行数据分析。本文将show三种不同的方法来统计一小时内的接口访问次数，抛砖引玉
题目背景 Bessie 处于半梦半醒的状态。过了一会儿，她意识到她在数数，不能入睡。 题目描述 Bessie的大脑反应灵敏，仿佛真实地看到了她数过的一个又一个数。她开始注意每一个数码(0..9)：每一个数码在计数的过程中出现过多少次？ 给出两个整数M 和N (1 ≤M ≤N ≤2,000,000,000 以及N-M ≤500,000)，求每一个数码出现了多少次。 例如考虑序列129--137: 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137。统计后发现： 0出现了1次
有时候，我们可能需要统计特定的文字/文本在文档中出现的次数，例如某某报告中出现了多少次“人民”，某某文件中写了多少个“精神”，等等。一个一个数肯定是最愚蠢的方法，特别是对于万字长文来说，不仅费时，而且不准确。而使用程序来帮助我们统计是好方法之一。
题目描述 小张最近在忙毕设,所以一直在读论文。一篇论文是由许多单词组成但小张发现一个单词会在论文中出现很多次,他想知道每个单词分别在论文中出现了多少次。 输入输出格式 输入格式： 第一行一个整数N,表示有N个单词。接下来N行每行一个单词,每个单词都由小写字母(a-z)组成。(N≤200) 输出格式： 输出N个整数,第i行的数表示第i个单词在文章中出现了多少次。 输入输出样例 输入样例#1： 复制 3 a aa aaa 输出样例#1： 复制 6 3 1 说明 数据范围 30%的数据， 单词总长度不超过1
面对一个问题程序，最好采用自顶向下的策略。先整体看看该程序运行时各种统计事件的大概，再针对某些方向深入细节。而不要一下子扎进琐碎细节，会一叶障目的。 对于优化自己写的代码，cpu bound 型 和 IO bound 型是不一样的： cpu bound 型：所谓cpu bound型指的是程序大部分时间都在使用CPU。 IO bound 型：由cpu bound型的定义就不难推出了。 perf stat 命令用于统计进程总体的信息 /*******************************
Metrics本来是一个Java库, 捕获JVM和应用程序级指标。也就是说可以获得代码级别的数据指标，比如方法调用了多少次之类。
前言 今天，我们继续跟着 RxJava-Android-Samples 的脚步，一起看一下RxJava2在实战当中的应用，在这个项目中，第二个的例子的描述如下： 简单地翻译过来：如果在2s内连续点击了
在本章开始之前，我们虽然前面已经创建了集群，但是我们在之前连接集群的方式，都是直连集群中的某一个几点，这样被直连的几点将会承受很大的压力，剩余的节点则比较浪费，所谓的负载均衡就是可以将我们的请求按照一定规则打散到集群中的各个节点，这样我们才可能尽可能大的发挥出系统的性能，提高系统的吞吐量。
iCDO原创作者：孙维 本文长度约为3800字，预估阅读时间10分钟。 上一篇文中（点此阅读），我们讲了使用Google Analytics（以下简称GA）进行App埋点时，首先应该统计的8个事件。接下来经过代码部署和App上线，我们就能在报告里看到数据啦，所以本篇文章会着重讲事件报告该如何查看。其实不仅是App，网页版的GA事件报告也可以用今天讲的方法来分析。 之前说到，小孙写了一份GA事件埋点的需求文档给到程序员小孟。虽然文档里的需求很多，但由于GA埋点开发比较简单，所以基本上没有耽误App上线的进度
前言 也许大家不相信，数学是解决信息检索和自然语言处理的最好工具。它能非常清晰地描述这些领域的实际问题并且给出漂亮的解决办法。每当人们应用数学工具解决一个语言问题时，总会感叹数学之美。我们希望利用 Google 中文黑板报这块园地，介绍一些数学工具，以及我们是如何利用这些工具来开发Google 产品的。 系列一： 统计语言模型 (Statistical Language Models) Google 的使命是整合全球的信息，所以我们一直致力于研究如何让机器对信息、语言做最好的理解和处理。长
《鱿鱼游戏》是最近很火的电影，在阅读本篇文章之前，我假设你已经看过这部剧集了。比赛中需要使用不同的策略才能获胜，比如第7集中的“玻璃垫脚石”引起了我的注意。这是一场至关重要的比赛，16 名玩家中只有 3 名幸存者。我认为这款游戏与其他游戏不同，因为从统计的角度来看，这是一款赌博游戏，玩家的行为并不能帮助他们获胜。现在让我们来使用数据来证明这一点。
聪明的你可能会马上想到，用 HashMap 这种数据结构就可以了，也满足了去重。的确，这是一种解决方法，除此之外还有其它的解决方案。
Show engine innodb status 这个命令估计搞MYSQL的听见这个，第一个反应就是烂大街了。这个命令不会你就快回家吧？
题目：实现一个经典的“猜数字”游戏。给定答案序列和用户猜的序列，统计有多少数字位置正确（A），有多少数字在两个序列中都出现过但位置不对（B）。 输入数据包含多组。每组输出第一行为序列长度n,第二行为答案序列，接下来是若干猜测序列。猜测序列全为0时该组数据结束。n=0时输入结束。 思路：直接统计可以得到A，为了得到B，对于每个数字（1~9），统计两者出现的次数c1,c2,则min(c1,c2)就是数字对B的贡献。最后要减去A的部分。
之所以会写这篇文章是因为经常会做词云图，而做词云图一个很重要的因素就是要事先知道每个元素的出现的频数：也就是说通过它们出现次数的多少来决定它们的重要性，所以需要事先将它们的次数统计出来。 模拟数据 i
统计10秒点击的次数 在一定的时间内点击按钮，点击按钮的次数就会记录到 Text 文本中 [在这里插入图片描述] 案例实现： 新建项目：StatisticsApplication ability_ma
不同分布的z值具有可比性，例如N(0,1)的数据1的z值是1，表示离均值0有一个标准差，另外N(100,10)的数据110的z值也是1，表示离均值100有一个标准差，这样的话可以将不同的分布的数据，通过z值，直接比较各自距离各自均值的距离远近。
大家好，我是xindoo，今天和大家分享下一个我的观点——程序猿都应该学点Linux命令！这也是这两年我做后端开发的切身体会。认识我的人可能都知道，我职业生涯比较“特殊”，我毕业后先是干的运维，然后再转的Java开发。 运维的经历苦不堪言，但积累下来的运维相关经验却让我在转开发后受益匪浅，其中一项就是熟悉大部分常用的Linux命令。 我已经记不清多少次只用几行命令搞定别人半天都没搞定的事儿，然后拂袖离去，深藏功与名……
11.32 sar 命令 11.32.1 命令详解 11.32.2 命令参数 11.32.3 常用参数 11.33 kSar 命令 11.33.1 命令详解 11.33.2 kSar使用 11.3
安装haproxy ##下载包 wget http://www.haproxy.org/download/1.7/src/haproxy-1.7.8.tar.gz ##解压 tar xf haproxy-1.7.8.tar.gz cd haproxy-1.7.8 ##编译 make TARGET=linux2628 PREFIX=/usr/local/haproxy make install PREFIX=/usr/local/haproxy ##拷贝启动文件 cp /usr/local/haproxy
语言模型是自然语言处理中的核心模型，是对一句话的合理性进行度量的模型，比如“今天天气不错”就比“不错天气今天”要合理，如何对句子的合理性进行评价，是语言模型需要解决的核心问题。实现语言模型的基础从最初语言学家基于语言规则的度量，发展到现在的基于概率统计理论的度量，因此我们现在说的语言模型，基本都是指统计语言模型（Statistical Language Model）。
x <- c(1,3,5,1) 规范的赋值符号： Alt+减号（上下两种等效）
实现一个经典“猜数字”游戏。给定答案序列和用户猜的序列，统计有多少数字位置正确(A)，有多少数字在两个序列都出现过但位置不对(B)。
从2.6.31内核开始，Linux内核自带了一个性能分析工具perf，能够进行函数级与指令级的热点查找。通过它，应用程序可以利用 PMU，tracepoint 和内核中的特殊计数器来进行性能统计。它不但可以分析指定应用程序的性能问题 (per thread)，也可以用来分析内核的性能问题，当然也可以同时分析应用代码和内核，从而全面理解应用程序中的性能瓶颈。
通常我们是可以连测试或者准生产环境的服务器进行日志查看的，关键的日志信息打印是非常必要的，统一的错误码帮助我们在一分钟内定位到问题，那么有ELK的时候，通过区别服务名，定位日志可尽快排错，但是难免会出现模糊匹配或者无法第一时间定位问题，个人还是喜欢用服务器查看。
字谜的迷面 puzzle 按字符串形式给出，如果一个单词 word 符合下面两个条件，那么它就可以算作谜底：
统计一个文件中某个字符串的个数，其实就是在在一块沙地里面找石头，有的人看到石头以后，在上面做个标记（grep），然后记住自己做了多少个标记；有的人看到石头以后，把它挖了（tr），最后统计自己挖了多少石头；有的人看到石头以后，把它跳过去（awk），然后统计自己跳了多少次。
说到比1小的数，不得不提概率公理中所谓的sigma代数上的归一化测度。这个归一化测度，就是强行在样本空间上使得大家和为1，然后每个正数概率值自然就是[0, 1]的实数了，也可以用小数近似表达来使用。
[root@tab0 ~]# awk ‘BEGIN{a[0]=”xiaohong”;a[1]=”xiaolan”;print a[0]}’
for 循环 与 while 循环 可以 f实现 相同的 循环功能 , 二者有如下区别 :
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