如果我们从搜索、社交、游戏的角度去切分，的确不好回答，毕竟涉及的领域太多，人力有限，想都搞明白显然不太可能。...所以我们可以从更大的角度去思考，如果不考虑技术细节，将互联网公司的工作内容分分类，可以分成哪些？ 我个人觉得可以简单分成两类，一类是做功能，一类是做性能。 所谓做功能，也就是开发原先没有的功能。...不论是做一个新的网站界面，还是做一个游戏里的功能，本质上都是做功能，从无到有。做性能则是从1到100，也就是说这个功能已经有了，我们以此为基础，继续做优化，提升某个指标或者是效果。...技术实力也不是凭空的，什么都学什么都会既不现实，也事倍功半。想要不当CRUD的搬运工，需要我们围绕性能优化而不是功能开发。 而性能优化有哪些路线呢？我前面也列举了，简单总结一下，大概有三条。...算法也会分推荐、搜索、广告和NLP、CV，数据中台也有区分，有的负责存储优化，有的负责数据链路。 除了这些之外还有两条线，一条是前端路线，一条是客户端路线。这两个我不太了解，就不过多阐述了。
我怎么知道应该捕获什么样的异常？ ...马克-to-win：如上例1.1：开始没加try时，程序崩溃，系统打印的是如下的错误，Exception in thread "main" java.lang.ArithmeticException:
vendor 目录（或者你安装依赖的其它目录）都应该被添加进 .gitignore/svn:ignore/等等。最好这么做，然后让所有开发人员使用 Composer 来安装依赖包。...在每一个依赖安装后删除其下的 .git 文件夹，然后你就可以添加它们到你的 git repo 中。...但这意味着你在运行 composer update 命令前需要先删除磁盘中的依赖文件。...这种方法不需要你在运行 composer update 命令前删除你磁盘中的依赖文件。...通过上面的文字内容，我们知道在使用 Composer 项目的时候，我们不要把 vendor 中的内容也提交到代码管理库中，而应该使用 Composer 自己在运行的时候下载。
所以在每年年底，我们都会给你提供一些建议，它涉及什么是最重要的，以及你在未来一年中应该学习什么。...聊天机器人 从运行聊天机器人的平台到构建其的框架，现在每个人都在谈论它。而社区里也正忙于此活动。（阅读我们的介绍）机器人是一款新兴的移动应用程序，它让我们感到兴奋。...三月份 AlphaGo 与李世石的精彩对决，也让它成为了焦点。从原始数据中学习的智能计算机系统，正在改变我们与移动设备的交互方式。看样子，机器学习将在 2017 年成为更大的影响因素。...而对于那些需要额外性能的朋友，建议你们看看 PyPy，一个可启用 Python 运行时 JIT 的替代品。 Ruby 2.3 已在今年早些时候发布了，并带来了一些性能上的改进。...该框架由 Google 进行维护，受到了众多企业和大公司的青睐。它所具备众多的功能，也为从网络到桌面以及移动应用程序中编写任何东西成为了可能。
1.首先来看一下dump文件 在仿真配置文件中的output部分加入下面这样的语句，就会生成dump文件 " /> </...lane = dataNtNdSort['lane_id'] lane=lane.drop_duplicates() lane.to_csv('E:/lane.csv') 上面的python代码，从dump...文件生成的csv文件中截取了需要的字段，同时做了一些数据清理工作。...原因是转移矩阵要求在excel中展现，而且之前有写过vba程序，所以这里python只是做一个数据清洗，毕竟几百万条的记录，直接用excel处理，电脑就挂了。...4.excelVBA生成矩阵 把生成的数据，按照上图，相同间隔相同空行放置。从左往右前两列为python导出的cl.csv中的数据，要把列名删除。H列就是生成的lane.csv中的数据。
问： 如何从Bash脚本本身中获得其所在的目录？ 我想使用Bash脚本作为另一个应用程序的启动器。我想把工作目录改为Bash脚本所在的目录，以便我可以对该目录下的文件进行操作，像这样: $ ....但是在以相对路径的方式去执行脚本时，获取的目录信息是相对路径，不能满足其他需要获取绝对路径的场景。 如果要获取绝对路径，可以使用如下方法： #!...)]" echo "dirname : [$(dirname $(realpath "$0") )]" 参考： stackoverflow question 59895 相关阅读： 在shell编程中$...(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 为什么我不能在脚本中使用"cd"来更改目录 为什么在可执行文件或脚本名称之前需要..../（点-斜杠），以便在bash中运行它 shell脚本对编码和行尾符敏感吗
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。...首先，你应该区分机器学习任务的四种类型: 监督式学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 监督式学习 监督式学习是指从有标签的训练数据中推断一个函数的任务。...强化学习是机器学习的一个领域，它关注的是软件agent应该如何在某些环境中采取行动，以最大化累积奖励的概念。 ? 想象一下，你是一个机器人，在一个陌生的地方，你可以完成活动并从所处的环境中获得奖励。...在MSE的例子中有一个从最小二乘法中得到的数学方程: ? 在实践中，用梯度下降法来优化它更容易，它在计算上更有效率。...如果你在处理图像，卷积神经网络会显示出很棒的结果。非线性是由卷积和池化层来表示的，能够捕捉图像的性能特点。 ? 为了处理文本和序列，你最好选择重复的神经网络。
通过复盘，当类似局面再次出现，你就能快速预测接下来的动态走向，更好应对。 项目复盘会则是 项目团队有意识从过去行为经验中，进行集体学习的过程。...这样每个人都会小心避开自己的问题，转而说别人的问题，复盘失去意义。 如何设定开放的基调 自己要先进入反思区。 在那次复盘会之前，我跟这个部门的负责人，就部门中反复出现的各种问题，进行过多次深度沟通。...会议结束后，部门还发起“整风运动”，从增强用户意识的讲座，到用户调研方法的培训，再到激励与考核制度的挂钩，让复盘会反思的成果，逐渐渗透到每个人的日常工作。...这次复盘会，项目经理的工作得到一致认可，包括Bug Bash引入、WBS工作分解、进度控制等措施，帮助团队快速从混乱到有序。...4 打造团队持续改进能力 其实，项目复盘不只是一次会议，它更应该成为团队持续改进的推动力。那么，怎样才能让一次成功的复盘发展成为复盘文化，激发团队自主地持续精进呢？
在本专题中我们首先将 RavenDB 视为一个简单的键/值存储。只需将数据存储进去并通过键访问数据即可。同时我们还学习了使用过期功能来存储与时间相关的数据。...从键/值存储的简单模型开始，我们开始考虑真实的文档模型，学习了如何构建嵌入值来存储本质上是文档一部分的数据，还研学习了如何对关系和集合、多对一和多对多关联进行建模。...我们学习了并发控制以及变化向量如何用于乐观并发和缓存，并且学习了为什么我们应该避免在模型中缓存聚合数据。...然后我们学习了如何处理带有附件的二进制数据，以及使用修订功能进行审计和更改跟踪，并且了解了我们可以在 RavenDB 中如何让文档数据过期。简要介绍了索引和查询时的引用处理。...我们介绍的最后一个主题是 ACID模式 VS BASE模式。在RavenDB中文档以某种方式存储和访问，而我们默认使用查询以获得更高的性能并有更多的优化机会。
Zebra BI，使用强大的可视化工具创建令人惊叹的报告和仪表板，以在创纪录的时间内从您的数据中提供真正的洞察力。...，且功能本身是安全稳定的； Zebra BI 已经获得强大生命力，不必担心它突然不运转。...，将您的 Power BI 报告提升到一个新的水平，并在创纪录的时间内从您的数据中提供切实可行的洞察力。...原生支持智能批注匹配 Zebra BI 还支持将批注与具体的呈现完美整合。如下（动画）： 用户不但知道生意的好坏，还可以立马聚焦在出问题的地方并获得解释，以便了解更清晰的故事。...（这个表情好符合这里的场景有没有） 从 Zebra BI 的商业案例中，不难发现站在巨人身上，哪怕你多做一点，都感觉你比巨人高了，当然巨人本身还是巨人。
大家也可以多多支持，下方给出了链接RavenDB地址：https://github.com/ravendb/ravendb 构建Redis克隆版-第二次分析 我要倒退几步，看看我接下来应该看哪里，看看我应该注意哪里...到目前为止，在本系列中，我主要关注的是如何读取和处理数据。但我认为我们应该退一两步，看看我们现在的总体情况。我在分析器中运行了使用Pipelines和字符串的版本，试图了解我们的进展情况。...例如，在上一篇文章中，我使用的 ConcurrentDictionary 有很大的性能开销。现在还是这样吗？...幸运的是，我可以从框架中复制代码并在本地对其进行修改，以了解这样做的影响。所以我就这样做了(在构造函数中初始化一次) : 这意味着我们在每次请求处理上有大约40%的改进。...我也在大佬博文底部提出了其它的一些性能优化的小建议，建议来自我之前发布的文章，同样高性能的网络服务开发。有兴趣的可以查看下方链接。
在关系型数据库中表一般情况下都会存在主键，这个主键在所在表中是唯一的不可重复的，同样在 RavenDB 中也存在这样的主键，它被成为文档标识符或文档ID。...，正确的做法应该是将订单单独作为一个文档存储。...那么这时订单文档的文档 ID 的生成策略就应该是：User文档 ID + / + Order 文档ID。...六、总结 我们已经讨论了很多生成文档标识符的选项，每个选项都有自己的行为和成本，各种方法之间也存在性能差异。 RavenDB 通过将文档 ID 存储在 B+Tree 中来跟踪它们。...它非常适合大型批处理作业，并且在其中包含许多额外的优化； 语义生成的 ID 是未排序的，RavenDB 可以轻松处理大量带有语义标识符的文档，对于性能来说也没什么大问题； Identity 生成文档 ID
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Pandas数据处理的问题。问题如下所示：大佬们，利用pandas我想提取这个列中的楼层的数据，应该怎么操作？...其他【暂无数据】这些数据需要删除，其他的有数字的就正常提取出来就行。 二、实现过程 这里粉丝的目标应该是去掉暂无数据，然后提取剩下数据中的楼层数据。看需求应该是既要层数也要去掉暂无数据。...目标就只有一个，提取楼层数据就行，可以直接跳过暂无数据这个，因为暂无数据里边是没有数据的，相当于需要剔除。...如果你也有类似这种数据分析的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
每当我们加载文档的时候，都会首先检查会话管理内部的字典是否存在该文档，如果不存在就返回现有的实例，这样做有助于提高系统性能。...如果在 RavenDB 中没有找到指定的文档，那么字典中文档的 ID 值为 null。...这里需要说明的是，如果加载已经加载完成的文档，那么会话会从会话缓存中返回它们，如果文档不存在的话，会话也会记住无法加载该文档，并马上返回 null 不会再去尝试该文档。...我前面的文章中也提到过 SaveChanges 方法会把前面所有的新增、修改、删除的内容一次性全部提交的 RavenDB 中，因此我们可以把第一个 SaveChanges 方法删掉。...我们在 Load 方法之前调用好了 Include 方法，这个方法告诉 RavenDB 当加载文档是，也应该同时根据 AssignedTo 属性去加载对应的 Person 文档。
无论采用什么样的术语，承诺支出都意味着基于数量的云计算使用折扣——通过同意使用X数量的云服务，可以将单位成本降低Y。这通常是大型企业和一些中型公司的权限，尽管云计算账单的规模更重要。...如何最大限度地利用云计算投资 这可以为企业的云计算成本带来更高的预测性和一致性。但它也为IT领导者带来了一系列不同的考虑因素。以下是从云服务的支出承诺中获得最大收益的4种方法。...还应该注意的是，与自助餐不同，承诺支出的协议通常是最低限度的，但它们不一定能防止超支。...Miniman进一步指出，以AWS云平台为例，企业曾经承诺使用一年特定类型的服务器，但在使用三个月之后，AWS公司推出了速度更快的服务器，并且允许支出更少的费用获得更多的服务。...企业仍然应该了解其云服务使用情况并寻找优化的机会。Miniman说，“人们总是需要关注的一件事是：在运行什么?” 一旦回答了这个问题，还应该再问两个问题。 Miniman建议说，“首先，它应该运行吗?
从这篇文章开始我将通过4到6篇文章来讲解 RavenDB 文档建模琐碎的注意事项。 处理无限增长的文档 多大的文档才能被成为大文档？多小的文档才能被称为小文档？...不同的 NoSQL 数据库给出的答案是不一样的，但是一般来说良好的文档大小范围应该在千字节左右。...，我们该如何将压缩后的JSON解析到我们的实体中呢（解析占用的内存必然会比压缩后的JSON占用的内存高）？...以下是开发人员在实际开发中总价的方法：只要以千字节为单位衡量文档大小是有意义的，就可以了。RavenDB 在遇到过大的文档时会在 Studio 中生成警告，但对系统的行为和性能没有任何影响。...对于这种情况我们要考虑这些大量的数据是否必须存储在文档中，是否可以独立成一个外部文档，我们可以使用 RavenDB 提供的附件功能，将这些超大的数据/文件作为附件附加到文档中。
我试了下： 确实，我那样写是有问题的，如果值的类型本来就是 undefined，Exclude 掉 undefined 后就是 never 了，而人家那种方式就没问题： 于是我就加一下 undefined...然后我就看到了这样一段注释： 在 ts 3.0 中，如果索引类型没有对应的索引，那返回的类型是 {} 而不是 never。...因为重新生成的类型的过程中要做计算，所以那个类型就能提示出最终的结果了： 所以说，这个类型的作用是两个索引类型 A，B，只有 A 中有的就保留，A、B 都有的变为可选，B 有但 A 没有的变为可选。...T : never; 测试下： Exclude Exclude 是从联合类型 A 中去掉联合类型 B 中的类型，也就是取差集： type Extract = T extends U ?...去掉类型中的 undefined。
大家也可以多多支持，下方给出了链接 RavenDB地址：https://github.com/ravendb/ravendb 正文 在上一篇文章中，我用最简单的方式写了一个Redis克隆版本。...我在探查器下运行服务器，以查看各种代码所耗费的成本。 我喜欢使用dotTrace作为探查器，同时使用它的跟踪模式，因为它返回的数据中给了我各个模块、类和代码的执行时间以及调用次数。...通常，我可以仅从这些细节中推断出很多关于系统性能的原因。...这应该会大大减少包的发送次数，而且它确实做到了。...我们的的并发越多，我们就越能从增加分片数量中获益。我尝试将其设置为1024，并在分析器下运行它，这给我带来了几个百分点的改进，但并不是很多。很有价值，但不是我期望的水平。
令人惊讶的是，只有37%的银行实施的第一手经验大数据技术为提高运营和消费者利益。他们无法利用这些数据和实施牟利。在这个激烈竞争的主要原因是分析人才的缺乏，因为数据是无用的技能分析。...同样，许多非银行做出了更轻松的生活，引入个性化的钱包，让客户购买直接从他们的登录和获得难以置信的折扣和优惠。...这种ATM钱包的功能就像一个真正的借记账户，带来每年超过一百万用户。 非金融性公司的不断崛起，照顾消费者的金融业务是一个严重的威胁，而且这种差距需要尽早封闭。 银行如何能从客户数据中获得更大的价值？...只是给互联网金融期权是不够的；必须有客户从你的银行利润最大化的一些例外的创新。现有基础和后发优势的银行能带来更好的结果。 银行需要综合业务与新的数字设备和给客户一个清晰的了解，如何在哪里买。...它的目的是将数据从在线和离线路线流入银行的CRM解决方案，为员工提供相关线索。这提高了超过100%转化率，为消费者提供更加个性化的体验。
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