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偏执却管用10条Java编程技巧

经过一段时间编码(咦,我已经经历了将近20年编程生涯,快乐日子总是过得很快),我们开始感谢那些好习惯。因为,你知道… “任何可能出错事情,最后都会出错。”...下面是我列出个人感觉最有用而又偏执 10 项 Java 编程技巧。...只要我们Options是真实存在(Java 8中 Optional是对可以为空对象进行封装),不是吗?...因此除了接口(专门用于继承)都应该是严格 final。可以查看我们Java编码中10个微妙最佳实践中#9。...,但是正如我所说,在经历了20年左右编程生涯后,你不会想要再去修正那些只是因为编程语言古老和固有缺陷而导致愚蠢而不必要bug了。因为你知道…..

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最实用帕累分析模板

谨以此文纪念意大利经济学家帕累。 帕累与ABC分类法 很多人都知道80/20帕累法则(20%的人掌握着80%财富),而ABC分类法可以说是该法则衍生,目的是把握关键,分清主次。 ?...(下图是我使用案例数据做一个样例) ? 1879年,自伟大帕累创造了该法则后,该方法不断地应用在管理各个方面,从库存管理、质量管理、销售管理甚至到社会分析,成为企业提高效益普遍管理方法。...比如我们想快速做出2017年1/2/3月,北京/杭州/上海分店,酒类/咖啡/饮料不同类别商品帕累图,并且知道ABC类商品都有哪些?C类商品占比每个月是上升了还是下降?...所谓“大道至简”就是最简单才是最牛逼,这个模板可以被很多人拿去使用,但没有它,对于业务分析人员想要实现这类动态帕累分析,几乎是不敢想象事情。 ?...第三,帕累分析应用极为广泛,从数据输出分析结果非常清晰,并且将直接影响资源分配。

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外卖小哥,才是这个社会最大

1 外卖小哥考上上海交大 这两天看到,关于两个外卖小哥新闻,挺有感触和大家聊一下。 第一个是我们今天文章头图,也就说下面的这个小伙,他叫高帅旗,在送外卖时候,收到了大学录取通知书。...3、暂时找不到工作那批人,包含应届毕业大学生,以及其它行业中途换工作空档期。 4、做小生意失败了,职场不顺利群体,短时间过渡一下。...根据网上一些资料来看,大部分外卖小哥收入在4000-6000左右,一线城市可能会到8000-10000多。 基本上一单是5元左右,每天跑单数越多挣也越多。...总来讲,外卖骑手其实是一份很公平工作。这里面没有勾心斗角,没有智力和耐力角逐,纯粹是体力比拼。越努力,就越有成绩。...这些年,我一直在感慨:其实外卖小哥(包含很多众包服务,快递小哥、滴滴司机等)才是这个社会最大底。

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帕累分析反面-尾巴分析

之前采总写了篇文章,对帕累分析进行了优化,对帕累法则不熟悉读者,此处再普及下: 帕累法则俗称80/20法则,即约80%结果是由该系统中约20%变量产生。...例如,20%客户贡献了80%收入,20%产品贡献了80%销售等等,意在帮助我们抓住工作中关键事项。 与帕累相反,本文要讲的是尾巴分析,顾名思义,不关注头部,关注尾部。...这20%款式很可能要占到20%店铺陈列空间,却几乎没有销售贡献,从空间上形成了对(你帕累分析出)头部产品挤对。...再比如利润贡献末尾1%店铺消耗了公司30%费用预算。如果把这些钱投在优质店铺上,可能会给公司带来更大产出。 以下以货品销售为例实操,此处将销售贡献合计不到1%末尾产品定义为尾巴产品。...sales='销售'[销售额] RETURN SUMX(FILTER('销售','销售'[销售额]<=sales),'销售'[销售额]) 注意这里是从销售最低货品开始累加,与帕累分析是相反方向。

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对康展开一些心得...

展开: 对于全排列中形成一个数组,可以知道他是排列中第几种...具体公式为: X=an*(n-1)!+an-1*(n-2)!+...+ai*(i-1)!+...+a2*1!+a1*0!...这就是康展开。 一下是一些转载....      比如{1,2,3,4,...,n}表示1,2,3,...,n排列如 {1,2,3} 按从小到大排列一共6个。...代表数字 1 2 3 4 5 6 也就是把10进制数与一个排列对应起来。 他们间对应关系可由康展开来找到。...再看小于第二位2:小于2数只有一个就是1 ,所以有1*1!=1 所以小于321{1,2,3}排列数有2*2!+1*1!=5个。所以321是第6个大数。 2*2!+1*1!+0*0!...就是康展开。 再举个例子:1324是{1,2,3,4}排列数中第几个大数:第一位是1小于1数没有,是0个 0*3! 第二位是3小于3数有1和2,但1已经在第一位了,所以只有一个数2 1*2!

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Web墨卡公开小秘密

墨卡托投影是一种“正轴等角切圆柱投影”,由荷兰地图学家墨卡(G.Mercator)于1569年创立:假设地球被围在一个中空圆柱里,其赤道与圆柱相接触,然后再假想地球中心有一盏灯,把球面上图形投影到圆柱体上...首先墨卡托投影“等角”特性,保证了对象形状不变,以及方向和相互位置正确,墨卡托投影“圆柱”特性,也保证了纬线和经线平行相互垂直,而且经线间隔相同,但是纬线间隔从赤道向两级逐渐增大,“等角”不可避免带来面积巨大变形...什么是Web墨卡?...Web墨卡是Google Map在电子地图中所创造并使用地图投影方法,常被称作Web Mercator或Spherical Mercator,它与常规墨卡托投影主要区别在于把地球模拟为球体而非椭球体...伪墨卡托投影 Web Mercator 坐标系使用投影方法不是严格意义墨卡托投影,而是一个被 EPSG(European Petroleum Survey Group)称为伪墨卡投影方法,这个伪墨卡托投影方法大名是

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传说中冲突退避管用吗?

前言 如果要说LoRaWAN缺点,我觉得最大不足就是:作为一个MAC层协议,它在信道接入这块机制处理太简单了。...LoRaWAN标准中,终端信道接入方法是纯ALOHA机制,终端不进行信道检测,直接发送,这样随着终端数量增多或发送包数量增多时,多个终端包在信道上发生碰撞概率就大大增加。...这确实对提升数据单次传输可靠性有一定帮助,CLAA(中国LoRa应用联盟)协议标准中也推荐了CSMA-CA算法。...我们LoRaWAN是奔着广域网大目标去,相比于ZigBee、WiFi这些小型网络,它考量应该是更慎重一些。”...后记 如果想要保证单次传输可靠性和及时性,那还是可以考虑用下CSMA机制。毕竟LoRa技术自由度很大,玩家在LoRa调制基础上,根据自己应用场景来玩就好了。 ----

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服务器数据库是什么?如何使用云服务器数据库

服务器是这两年非常火爆一个概念,不管是机关单位还是企业公司等,都会使用云服务器这一服务,因为云服务器具有传统服务器所不具备诸多优势,其中云服务器所具有的核心内容就是云数据库,那么云服务器数据库是什么呢...如何使用云服务器数据库呢? 云服务器数据库是什么 云服务器是一种超越了传统服务器新型服务器,这种服务器主要可以帮助企业或者公司存储相关数据信息,主要存储在数据库中。...如何使用云服务器数据库服务器数据库对于不少企业管理者来说是一个非常陌生概念,所以他们也不知道如何使用云服务器数据库,想要正常使用云服务器数据库,首先需要进行云服务器连接。...企业管理者需要进入到云服务器中,并点击配置,选择相应安全管理防火墙等确保云服务器是安全。 等待确认云服务器安全环境后,再进入云服务器数据库,依次点击用户、数据库编辑权限等按钮。...以上分别为大家介绍了什么是云服务器数据库,以及如何使用云服务器数据库,使用云服务器数据库并没有太大操作难度,只需要进行相应链接即可正常使用。

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春节怎么治熊孩子比较管用?在线等,挺急

今天知晓程序就给你带来一批能够「制服」熊孩子利器,让你在春节不再饱受熊孩子骚扰。 ? 没事时候,热爱一下学习 一直以来在走亲访友日子里,都是默默接受来自七大姑八大姨暴击。...不吹不黑,小学时候我还是很爱朗读课文,多读几遍确实有助于理解课文。 这是一个可以打开即用点读机,里面涵盖人教版小学语文一年级到六年级所有课本。...找到你需要课本,找到你需要课文,哪里不会点哪里。 ? 不用担心会有读错字词、音调会被误导,这款小程序是人民教育出版社官方授权。朗读课文很有感情,古诗词朗读还配有与其气氛相衬背景音乐。...相反很多熊孩子画画还是厉害,天马行空,画出他们内心所憧憬所喜爱。最主要是能让人一眼看出来他画是什么,玩「画画猜猜」也能让熊孩子安静下来。...与画画绝缘我,比较喜欢「广场」中热门作品,能发现很多有意思作品,什么「抽象派」、「印象派」各种各样,应有尽有。 ? 喜欢作品还可以和作者互动,猜他画是什么,只要你愿意,还可以给他打赏。 ?

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记住这管用3个秘诀!

在做谷歌海外推广过程中,一尘SEO发现很多企业都会忽视掉一些重要点,导致在开拓海外市场过程中步步受阻。...因为国内跟国外环境和文化大相径庭,所以在国内我们经常使用那套网络推广方法在国外是不适用,那么,谷歌海外推广怎么做?...一、确定要推广谷歌分站 其实有很多朋友不知道,Google在很多个国家都设立了分站,此举主要是为了应对不同国家之间差异。...所以我们在一开始做谷歌海外推广时候,需要确定好我们到底要在Google哪个分站上做推广。 二、分析谷歌海外目标市场 做营销都知道,分析市场是我们工作开始第一步。...所以我们在分析目标市场时候,一定要分析目标客户所使用语言和当地文化,这样我们做谷歌推广时所使用营销内容,才会契合当地外国文化,外国客户看到了我们做内容营销才会有所共鸣,这也是谷歌本地化搜索排名精髓所在

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Oracle 12c ASM|专题配额组配额真的管用吗?

幸运是,我又发现了12c ASM相关值得写博客跟大家分享一些点,所以: 这并不是本专题最后一章 这篇文章可能比前两篇稍短(因为把这篇文章和我想写下一篇文章结合在一起真的太长了......)...配额组配额是强制吗? 其实配额组目的就是限制磁盘组配额,就像文件系统那样。...这非常有意思,因为对于存放在某磁盘组中某CDB/PDB(即使是non-CDB),你都可以给一个硬限制来限制这个库在这个磁盘组上可使用存储空间。 我将要回答问题是:这个配额真的管用吗?...如果你看了前两部分,你应该知道,我在Flex ASM Diskgroup上创建了两个数据库:ORCL和CDB,都是容器数据库。...DATABASE PDB1_0001 FLEX GENERIC 9424 PDB1 DATABASE 名为CDB数据库是叫做

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PADS多层板减少层数必备方法(全面 方便 管用

前提 PADS是硬件工程师必备画图软件,相信很多朋友遇到过为降低成本把6层板改为4层,或8层改为6层经历,网上有两种方法更改: 1:把不需要两层上所有东西删掉,然后修改层设置 2:是不改变层设置...,走线时候不走那两层,最后出gerber时候不输出那两层 第一种方法比较麻烦,第二种容易误操作 最直白方法 我们以4层改2层为例,感谢电子发烧友论坛图片,比我截图片好多了。...第六步:保存我们修改好文件,选择tools compare/ECO… ,执行ECO进行PCB对比确认连通性检查 ? 经过以上6个步骤操作,可以正确无误将PCB由4层改为2层。...同理多层板也是同样操作!...import)该格式文件就可以 第三步: 我用pads9.3,直接导入AD下面的pcb也直接转换了过来。

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全排列一点小技巧:康展开

1.简单介绍 康展开是一个全排列到一个自然数双射,常用于构建哈希表时空间压缩。...比如,在所有包含 全排列中,我们定义以下双射: 康展开实质是计算当前排列在所有由小到大全排列中顺序。 由上图可知序列 最小,序列 最大。...康展开公式为: 代表比当前排列小排列个数,因此最终我们需要答案就是 ,其中 表示当前排列里从位置 右侧算起,比位置 数还要小个数,注意 从左到右依次为 。...举个例子:求 展开。首位是1,1右边比1小数没有,所以 ,注意这里是 而不是 。同理有: ,,, 所以最终有: 所以 在所有包含 升序全排列中排在第24位!!!...int i=0;i<n;i++) { small=0; for(int j=i+1;j<n;j++) { if(a[j]<a[i]) { //计算第i位右边比该数还要小个数

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解析 Ensembl 数据库服务器

Ensemble 则是将其“货物”是存放在数据库服务器中。 理解 Ensembl 数据库存储结构与架构,对于我们今后生信研究工作大有裨益。...一、Ensembl 数据库服务器介绍 Ensembl 一共提供四个数据库服务器访问地址: ensembldb.ensembl.org:欧洲服务器,只有该服务器可访问 GRCh37 数据集 useastdb.ensembl.org...:美洲服务器 asiadb.ensembl.org:亚洲服务器 martdb.ensembl.org:提供对 BioMart 数据库公共访问 这里提供了数据库匿名访问权限,不同于网页端僵硬访问操作...在存储引擎方面,MariaDB 10.0.9版起使用XtraDB 代替了 MySQL InnoDB。 依据下面的请求信息,我们就可以登录 Ensemble 数据库服务器。...人类 hg38基因组 Ensembl 104 版本架构数据库 三、Ensemble Core 数据库维度模型 这里我们以 Ensemble 核心数据库为例,来简单看下它架构,作为 Ensemble

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分群思维(三)基于帕累模型渠道分类

分群思维(三)基于帕累模型渠道分类 小O:小H,公司收入渠道越来越多,而且质量也参差不齐。...什么方法可以简单依据收入对渠道进行分类啊 小H:可以依据帕累分析进行分类,一般地说,20%头部客户往往能产生80%效益。因此按收入倒序选取累计收益80%位置,对渠道进行区分即可。...帕累在处理长尾分布数据十分有效,接下来我们进行下简单模拟展示。...,都可以采用帕累或者ABC分类法。...例如各渠道流量、各产品收入等。 总结 前面我分享了基于RFM用户分群、基于波士顿矩阵产品分类,结合本文基于帕累模型渠道分类。

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Power BI中帕累ABC分析法制作

我们经常提起帕累分析法,实际上是从维弗雷多·帕累托人名得来,其最主要原理就是我们熟知28法则,其主要思想是在任何大系统中,约80%结果是由该系统中约20%变量产生。...可以看到图中有2个指标,一个是销售收入指标,另外一个是累计占比指标,在Power BI中所使用视觉对象为组合图,也就是柱状图和线形图组合。如果对应表格数据,则是如下图所示。 ?...表格还是比较简单吧,销售收入这种是基础度量,基本上都会,那就聊下累计城市分类占比计算吧。...,在使用比较符计算时候,因为是降序排列,所以用是>=比值。...这样就完成了数据值计算,最后只需要把所对应度量值放入到对应视觉对象中即可,最终完成效果图。 如果觉得有帮助,那麻烦您进行转发,让更多的人能够提高自身工作效率。

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