文档进入多阶段管道中，管道将文档转换为聚合结果。最基本的管道阶段类似于查询过滤器和修改输出文档形式的文档转换器。 city 字段值为城市名称。一个城市可有多个邮政编码，城市的不同城区邮政编码不同。 State字段值为两个字母的州名称缩写。 pop字段值为人口数量。 Loc字段值为用经纬度表示的方位。 第一个$group 阶段根据city和state字段组合将文档分组，$sum 表达式根据每个组合计算人口数，并输出文档，每一个城市和州的组合对应一个文档。 这个聚合操作返回文档类似于： { "_id" : "MN", "avgCityPop" : 5335 } 返回州中规模最大和最小的城市 下面的聚合操作返回每个州人口数最多和最少的城市。 第一个$group 阶段根据city和state字段组合将文档分组，$sum 表达式根据每个组合计算人口数（一个城市可能有多个邮政编码，因为一个城市的不同区有不同的邮政编码），并输出文档，每一个城市和州的组合对应一个文档
，我之前也是这样设计的，为了将Address映射到数据库，我们需要定义一个AddressId作为主键映射，这是数据建模的结果。 它不会随着时间而变化，它包含了地址所需要的完整属性（省份、城市、区县、街道、邮政编码）信息。所以，地址是一个值。 当下比较流行使用ORM持久化机制，使用ORM将每个类映射到一张数据库表，再将每个属性映射到数据库表中的列会增加程序的复杂性。那如何使用ORM持久化来避免这一问题呢？ 单个值对象 上面我们提到值对象不会孤立存在，所以我们可以将值对象中的属性作为所属实体/聚合根的数据列来存储（比如，我们可以将收货地址的属性映射到客户实体中）。 不可能把值对象集合的每个元素映射到外层的实体表中，但是创建多个表又增加复杂性，所以一个变态的方法是使用序列化大对象模式。把一个集合序列化后塞到外层实体表的某一列中，是有点匪夷所思。
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C~-Test CityName：收货地城市名-Test StateOrProvinceCode：收货地州/县-Test PostalCode：收货地邮政编码-Test CountryCode：收货地所在国家 上述示例中我们已经提前将源模板以及目标模板文件设置好。上传源和目标模板文件后，映射设计器将填充源和目标 XML 结构。然后，可以将源中的元素拖放到目标中的元素上，以建立映射关系。 X12端口：即上文命名为 Wayfair_XMLToX12 的端口X12端口可以将 XML 文档转换为 X12 文档，也可以将 X12 文档转换为 XML。 本次示例中，需要将 XML Map 处理后的目标XML文件转换为X12 格式。 这个字段包含发送方ID以及接收方ID信息，您可以在 X12 端口的设置选项卡中，根据您与文件接收方的实际情况设置以上信息。
用户窗体中的代码可以验证输入的数据并执行检查，例如，验证邮政编码是否包含且仅包含五位数字（对于较新的代码，则为九位数字加破折号）。与在后面进行处理相比，在输入之前捕获错误数据要容易得多。 这个用户窗体本身具有以下功能： 提供用于输入名字（FirstName）、姓氏（LastName）、地址（Address）、城市（City）和五位数邮政编码（ZIP）的文本框控件。 4.在每个新的文本框控件旁边放置一个标签控件，然后将Caption属性分别设置为“姓氏:”、“地址:”、“城市：”和“邮政编码:”。 示例要求将邮政编码字段中的数据输入限制为数字，这可以认为是数据验证的一种形式。 需要检查的具体项目为： 名字、姓氏、地址和城市字段不能为空。 选择州。 邮政编码字段包含五个字符。因为此字段的输入已限制为数字，所以这是所有需要的验证。
不过大家也有各自不同：天鸽互动主打“互动+陪伴”，PC+移动并驾齐驱，采取矩阵产品策略，深耕二三四线城市；欢聚时代从游戏语音直播起家，内容品类更加综合；陌陌最大优势则是陌生人社交关系带来的直播场景；映客主打泛娱乐直播 艾媒咨询（iimedia）发布的《2018 Q1中国在线直播行业研究报告》显示，2017年在线直播用户规模达到3.98亿人，增长率为28.4%，预计2018年在线直播用户规模达4.60亿人，2019年达 简单地说，就是可以尝试将合作伙伴的用户变为自己的用户，映客上市前夕，接受哔哩哔哩成为自己的基石投资者，一个重要原因就是看中后者用户的二次元属性，两者结合就有很强的互补属性。 目前陌陌、天鸽互动、欢聚时代、映客都有超过80%甚至90%的收入来自于直播业务本身，即打赏模式，然而付费用户增速和单用户季度付费能力增速已出现显著下滑，说白了，单单是靠用户打赏，收入也将遇到天花板。 映客瞄准广告业务，泛娱乐直播再加上一二线城市的定位，让其更适合走营销路线，上半年广告收入同比增长24倍。
C~ - Ship To City = 收货地所在城市 - Ship To State = 收货地所在的州 - Ship To Zip = 收货地邮政编码 - Ship To Country = 收货地所在国家 XML 文件中，我们将业务数据与业务字段联系起来，这样的文件可读性更强，并且更方便进行下一步数据处理。 上述示例中我们已经提前将源模板以及目标模板文件设置好。 上传源和目标模板文件后，映射设计器将填充源和目标 XML 结构。然后，可以将源中的元素拖放到目标中的元素上，以建立映射关系。 X12端口：即上文命名为Wayfair_X12ToXML的端口 X12端口可以将 XML 文档转换为 X12 文档，也可以将 X12 文档转换为 XML。 本次示例中，需要将 XML Map 处理后的目标XML文件转换为X12 格式。
表单设计尽量简洁或直接划分成更易查看的小模块 表单设计中尽量包含一些最基本的信息。如此，既能节省时间，又能有效避免不必要的错误。而且， 设计过程中，如若某条信息是自选选项， 则无需显示出来。 单列展示所有输入框 单列展示所有输入框，方便用户更加流畅的阅读和查看。无需不断改变阅读视线和方向。（当然，一些简短且相关的信息除外，例如城市，州县以及邮编等）。如图： ? 占位符设置 在表单设计中，占位符能够清楚表明，输入框支持哪种类型和格式的数据，从而避免错误信息的输入。当然，设计师也需尽量避免，将占位符作为标签使用。因为这样会让表单更加复杂，最终带来相反的效果。 例如： 通过用户填入邮政编码或地理位置等数据，自动填充城市和州县信息 通过用户输入的信用卡卡号，自动选定信用卡类型 ? 添加输入限制 另一种能够帮助设计师，有效控制用户输入的技巧就是：添加输入限制。例如，只允许电话和邮政编码等数字输入的限制。 ? 注意错误验证和提示 1.
mmap 简介 mmap 概念 mmap 是一种内存映射文件的方法，即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间，实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系。 mmap优缺点 只有一次数据拷贝：当发生缺页异常时，直接将数据从磁盘拷贝到进程的用户空间，跳过了页缓存。 实现了用户空间和内核空间的高效交互方式：两空间的各自修改操作可以直接反映在映射的区域内，从而被对方空间及时捕捉。 提供进程间共享内存及相互通信的方式。 不管是父子进程还是无亲缘关系的进程，都可以将自身用户空间映射到同一个文件或匿名映射到同一片区域。从而通过各自对映射区域的改动，达到进程间通信和进程间共享的目的。 mmap注意点 对于大文件而言，内存映射比普通IO流要快，小文件则未必； 不要经常调用MappedByteBuffer.force()方法，这个方法强制操作系统将内存中的内容写入硬盘，所以如果你在每次写内存映射文件后都调用
二次元社区的男女比例更加均衡，与直播平台整合就可以缓解阴盛阳衰问题。 对于映客来说，B站与其在用户上的互补性就很高。此前映客已拥有直播平台中百分比最高的女性用户，与B站结盟将巩固这一用户结构优势。 此外，映客有最高百分比的一二线城市用户、月收入万元以上用户，用户消费能力更高，而B站用户也是高净值年轻人用户，两者结合调性很匹配。 不论是二次元平台还是直播平台，本质都是内容平台，也是娱乐平台。 ，就会面临主播出逃的问题，主播在哪粉丝在哪，等于将内容的定价权交给了主播。 当然，最有视频社交基因的应该是陌陌，它从陌生人社交起家切入到直播和短视频业务，将视频社交当做战略。映客与B站结合，则可以结合直播泛娱乐打造一套更独特的泛娱乐社交体系，不仅限于陌生人社交。 可以看到，B站成为映客的基石投资者，价值不只是投资款——映客也不差钱，更重要的是双方的战略协作效应，映客与B站在直播+二次元上的协作空间不少，而显而易见的是，双方很快就可以帮助对方提升各自的营收能力，1
），使用requests发起请求，接受返回的结果，用python中内置的包json. 将json字符串转换为python的字典或列表，然后从字典中取出数据。 %city 4 # 使用requests发起请求，接受返回的结果 5 rs = requests.get(url) 6 # 使用loads函数，将json字符串转换为python 5import requests 6# 引入python中内置的包json. 用来解析和生成json数据的 7import json 8import itchat 9 10 11def weather_main(): 12 city = input('请输入要查询的城市名称 %city 15 # 使用requests发起请求，接受返回的结果 16 rs = requests.get(url) 17 # 使用loads函数，将json字符串转换为python
调用方应该提供一个邮政编码值，然后，服务会返回位置（按城市、省格式）。用户不易看出的是提供的邮政编码必须采用正式的邮政编码 + 4 格式：#####-####。 参数检查器 在 Lookup 方法自身中实现邮政编码 + 4 验证逻辑并不困难，但是，如果结果是接受邮政编码的大量操作，最好是将验证逻辑作为能够以声明方式应用到任意操作的 IParameterInspector 您可以使用该扩展点替代具有自定义调用程序对象的默认过程。在邮政编码示例中，可以使用操作调用程序来实现一个简单的输出缓存功能。 对于一个给定的邮政编码，结果将总是相同的，因此如果缓存该结果，您仅需为该邮政编码值调用一次服务实例即可。如果遇到成本高昂或需花费大量时间来完成的某些服务逻辑，这可以极大地改善性能并减少响应时间。 图 11 中的示例介绍如何实现同时充当服务和终结点行为的类，以便将 ConsoleMessageTracer 应用到适当的 MessageInspectors 集合中。 ?
在特征/列上执行的任何能够帮助我们根据数据进行预测的操作都可以称为特征工程。这将包括以下内容: 添加新功能去掉一些讲述同样内容的特征将几个特性结合在一起将一个特性分解为多个特性 ? 例如，在上面的数据集中，我们可以创建的一些特征可以是-计数的手机在每个品牌，每个手机在各自品牌的%份额，计数的手机在不同的内存大小，每单位内存的价格，等等。这将帮助模型在细粒度级别上理解数据。 、公寓号码/门牌号(Apt 24)、城市(Dallas)、州(TX/Texas)、邮政编码(75432)。 这一点很重要，因为大多数机器学习算法都是逐行查看数据的，除非我们在同一行中没有前几天的记录，否则模型将无法有效地在当前和以前的日期记录之间创建模式。 分类转换技术(替换值、单热编码、标签编码等)——这些技术用于将分类特性转换为各自的数字编码值，因为有些算法(如xgboost)不能识别分类特性。正确的技术取决于每列中的类别数量、分类列的数量等等。
一个简单的例子 ? 类别的embedding 使用神经网络根据分类变量创建密集的嵌入。 将分类变量映射到欧几里得空间 更快的模型训练。 更少的内存开销。 可以提供比1热编码更好的精度。 合并编码 将不同的分类变量映射到同一变量 拼写错误，职位描述略有不同，全名或缩写 真实数据混乱，自由文本尤其如此 其实就是数据预处理中把相同含义的类别统一用一个类别表示 ? 投射到一个圆圈 将单个要素（例如day_of_week）转换为圆上的两个坐标 确保最大和最小之间的距离与最小和最小+1相同。 空间编码 空间变量是对空间中的位置进行编码的变量 示例包括：GPS坐标，城市，国家/地区，地址 ? 克里格（这是啥。。。） K-均值聚类 原始纬度 将城市转换为经度 在街道名称中添加邮政编码 ? 位置编码 查找当前位置与重要地点之间的距离 小城镇继承了附近大城市的某些文化/背景 电话位置可以映射到附近的企业和超市 ?
前些日子突然想到了如下几个问题， 在一线城市中 北京 上海 的薪水真的比深圳还高吗？ JAVA工资真的比.NET 的要高吗？ 前端现在平均薪水大概是多少？ 等所有城市下的职位都取完后，数据就抓取完成！ 将Lagou.Web 项目设为启动项目并运行整个过程就结束了！ ? 二 、分析数据 ? 再说.NET 一线城市需求还是比较大的，城市之间的差距也不是很大，在一线城市中JAVA与.NET 需求量都相差不大，大致原因，应该还是一线城市公司的基数大，对.net，与JAVA 的需求都比较大但到了二线城市 也从传统的pc浏览器到了移动端浏览器, 一线城市需求最大的还是 北京和上海 几乎是深圳和州各自的2倍了。 ，而二线城市中6k-10k与11k-15k的数量是不相上下的，而且还有不少16-20k职位 而.NET的职位 在一线城市中11k-15k的职位数量远超过16k-20k的数量 而二线城市中6k-10k的职位数据也是远超过
之前我已经成功地从美国不同的城市中抓取并保存了大量的招聘信息，并将其导入到pandas数据框架中，如下图所示（你会发现绝大多数职位不包括工资信息）： ? 额外的数据清洗 在我准备好建模之前，我想完成更多的清洗任务，准备自然语言处理用的数据。 在去除所有数据中的特殊字符之前，我意识到在数据中有一些“r&d”（研究与开发）实例。 为了避免仅简单地剥离“&”符号而剩下“r”和“d”两个单独的字符，我希望在进一步删除特殊字符前，有针对性的更改这个特定字符串： ? 接下来，我定义了一个函数去扫描一列，并去除了特殊字符表中的所有字符。 我注意到某些包含位置信息的招聘内容仅仅提到了“在美国”。由于这种信息没有任何作用，所以在这种情况下，我将这些值同我抓取到的城市名称一同输入。 另外，为了简化位置数据，我仅保留了每份招聘信息的州名和城市名。这意味着要拆分邮政编码的位置信息。
说明 \ 将下一字符标记为特殊字符、文本、反向引用或八进制转义符。 匹配”do”或”does”中的”do”。? 等效于 {0,1}。 {n} n 是非负整数。正好匹配 n 次。例如，”o{2}”与”Bob”中的”o”不匹配，但与”food”中的两个”o”匹配。 例如，在字符串”oooo”中，”o+?”只匹配单个”o”，而”o+”匹配所有”o”。 . 匹配除”\r\n”之外的任何单个字符。
区号（城市代码）：这可能包含一个或多个从 0 到 9 的数字，地区或城市代码放在圆括号—— * 对不使用地区或城市代码的国家（地区），则省略该组件。
计算机只识别0和1，”一棵树“是不能直接存储到计算机上的！ 于是乎，我们就把”一棵树“抽象出来，形成信息世界的概念模型。然后将概念模型的形式化成是DBMS支持的数据模型，存储在计算机中。 简单来说：数据描述就是将现实世界中的实物抽象出来，形成概念模型。把概念模型的形式转换成是DBMS支持的类型，然后存储到计算机中！ ---- 理解数据模型 数据模型主要用来描述数据！ 上边已经说了，当我们想在计算机上存储现实事物的数据时，需要先抽象成概念模型。将概念模型转换成DBMS支持的数据模型，就可以把事物存储到计算机中！ （候选码可能不止有一个） 主码：用户选定的那个候选键称为主键 例子：邮寄地址（城市名，街道名，邮政编码，单位名，收件人） 它有两个候选键:{城市名，街道名} 和 {街道名，邮政编码} 如果我选取{城市名 这里写图片描述 ---- 关系代数特有的关系运算 投影 投影的运算过程： 首先按照j1，j2，…，jk的顺序，从关系R 中取出列序号为j1，j2，…，jk（或属性名序列为Aj1，Aj2，…，Ajk ）的
简介 共享内存 内存共享是两个不同的进程共享内存的意思：同一块物理内存被映射到两个进程的各自的进程地址空间。这个物理内存已经被规定了大小（大小一定要比实际写入的东东大）以及名称。 mmap mmap是一种虚拟内存映射文件的方法，即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间，实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系。 flags：MAP_PRIVATE：这段内存映射只有本进程可用；mmap.MAP_SHARED：将内存映射和其他进程共享，所有映射了同一文件的进程，都能够看到其中一个所做的更改； **prot：* ([offset, n]) 把 m 中从offset开始的n个字节刷到对应的文件中； m.move(dstoff, srcoff, n) 等于 m[dstoff:dstoff+n] = m[srcoff ) buf.write(b'abc') # 写入字符串 buf.write(f) # 写入文件 # 当前指针位置 buf.tell() # 移动指针到第11个字节 buf.seek(10) # 将内存中的信息写入文件
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