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
探索式分析，主要是运用一些分析方法从大量的数据中发现未知且有价值信息的过程。对于初步探索性分析而言，数据可视化是一个非常便捷、快速、有效的方法，你可以使用作图、制表等方法来发现数据的分布特征，然后可以使用一些统计分析方法更深入地发现数据背后的信息。常用的探索性分析方法包括RFM分析、聚类分析、因子分析、对应分析等。
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：
节流：间隔时间，用户操作频繁，但是把频繁操作变为少量操作，少量操作还在间隔时间后执行，间隔之间内不会执行 例如王者技能：频繁点击，有时间做间隔，点击后，必须等这么一段时间才能使用 防抖：规定时间，用户操作频繁，但是只是执行最后一次，之前的回调会取消 例如王者回城：频繁点击，但是只是规定时间内最后一次点击才成功，之间的点击取消
日志收集推荐使用Elastic Stack协议栈，可以满足收集海量日志需求，而且便于后续分析、报表、报警操作
量化投资投资之动量反转 微博：@数说工作室网站 微信公众号：数说工作室 那一年，你在我的有效市场里随机游走，不经意间毁灭了我的理性人假设。从此，维持与你相爱的动量效应，成为我人生唯一的投资策略。 ——送给她 一. 行为金融学 1. 行为金融学的发展 20世纪80年代，股票市场一系列经验研究发现了与有效市场不符现象，如股权溢价之谜、动量效应与反转效应、期权微笑等。到20世纪90年代，该领域涌现了大量高质量的理论和实证文献，形成最具活力的行为金融学派。 2002年，诺贝尔经济学奖授予了美国行为经
说明 最近发现GP中空间增长比较快，为了能更好的发现GP中一段时间内增长的表及大小 实现的SQL select pt.schemaname||'.'||ts.relname as tablename, pg_relation_size(pt.schemaname||'.'||ts.relname)/1024/1024/1024 as tablesizegb, ts.stausename,ts.stasubtype,ts.statime from ( SELECT ps.stausename,ps.st
Greenplum 查看最新创建的表及大小 说明 最近发现GP中空间增长比较快，为了能更好的发现GP中一段时间内增长的表及大小 实现的SQL select pt.schemaname||'.'||ts.relname as tablename, pg_relation_size(pt.schemaname||'.'||ts.relname)/1024/1024/1024 as tablesizegb, ts.stausename,ts.stasubtype,ts.statime from ( SELECT
当我们在监控环境中，构建高频率监控时，有许多设计选择需要考虑。要考虑如何减少性能影响？存储空间的数据保留策略是什么？有哪些现成的功能可以解决这些潜在的问题？
用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图，转化漏斗图，RFM 客户分类以后的雷达图。
Prometheus+Grafana集成的监控系统已经是云原生的绝配，但是Prometheus指标到底该如何使用？Grafana到底该如何展示仍然值得思考和推敲。
2005年，国际电信联盟的一份报告中描绘了“物联网”时代的图景：当司机出现操作失误时汽车会自动报警；公文包会提醒主人忘带了什么东西；衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。 这么美好的图景里面，我们——学过统计、用R用SAS跑模型、努力学习Python（【统计师的Python日记】已经更新到第6天了→第6天：数据合并）、平凡又伟大、美丽又善良的数据分析师，主要参与哪个环节？ 不是部署报警器，也不是研发智能洗衣机，本质上就是跟你白天刚刚做的工作：整理、分析、建模、预测。本着学习的态度，数说君收集了一些资料
这个问题存在有一段时间了，之前做的centos7的ISO，在进行内核的升级以后就存在这个问题：
双“11”最热门的话题是TB ，最近正好和阿里的一个朋友聊淘宝的技术架构，发现很多有意思的地方，分享一下他们的解析资料：
1、根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 2、RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权
熔断降级的主要思想是在服务之间建立一个保护层。当一个服务发生故障或无法提供正常响应时，该保护层可以熔断对该服务的请求，并快速返回一个错误响应，而不是让请求一直等待超时。这样可以防止故障服务的连锁反应，提高整个系统的可用性和稳定性。
这是2018的一篇论文《A Machine Learning View on Momentum and Reversal Trading》的观后感。作者探索并比较了各种机器学习技术，包括决策树（DT），支持向量机（SVM），多层感知器神经网络（MLP）和长短期记忆神经网络（LSTM）。基于这些机器学习方法来预测中国股市的动量、反转效应。
导读：机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。 机器学习已广泛应
前面的文章已经介绍了什么是操作系统的虚拟内存，与本文要介绍的缓存置换算法息息相关，如果还没有看的朋友，建议先读一下上篇文章，链接是：什么是操作系统的虚拟内存？
（下面很多指标术语在不同的语境下可能会有不同的含义，在评价性能指标时，通常是指他们能够达到的最优值。比如吞吐量是指服务能承受的最大吞吐量。）
监控(Metrics),链路(Tracing),日志(Logging) 都是用于监测系统在运行时的情况,在这3个领域中都有着不同的解决方案,同时3点也可能会重合在一起进行使用.
Redis中有个设置时间过期的功能，即对存储在 redis 数据库中的值可以设置一个过期时间。作为一个缓存数据库，这是非常实用的。如我们一般项目中的 token 或者一些登录信息，尤其是短信验证码都是有时间限制的，按照传统的数据库处理方式，一般都是自己判断过期，这样无疑会严重影响项目性能。
Redis之所以快，一个最重要的原因在于它是直接将数据存储在内存，并直接从内存中读取数据的，因此一个绝对不容忽视的问题便是，一旦Redis服务器宕机，内存中的数据将会完全丢失。
每个 blogger 都会经常想知道自己的博客是否受欢迎，每天有多少 IP 和 PV，自己的订阅数有多少（用 Feedsky 的同学路过吧，整天跳！），所以不自觉的经常去看些自己的流量统计。虽然 blogger 经常看流量统计，但是实际上并不需要特别复杂的统计功能，其实我们只要知道 IP 和 PV，来源网站，和搜索引擎的一些基本东东就可以。
原来微信机器人的数据统计功能做的比较复杂，后面感觉微信公众号运营的需求都是功能方面的需求，而微信公众号自身后台的数据统计也做得越来越详细，我就把微信机器人的数据统计功能合并到一个菜单页，目前还有以下的功能：
记得博主以前被问到 CPU 负载如何才算高的时候，出过一次糗，具体就不记录了。。。在网上找了一篇比较详细的 Linux 下的 CPU 负载算法教程，科普一下。不感兴趣，或看不懂的朋友无视即可，不必浪费时间哈。 ---- 昨天查看 Nagios 警报信息，发现其中一台服务器 CPU 负载过重，机器为 CentOS 系统。信息如下： 2011-2-15 (星期二) 17:50 WARNING - load average: 9.73, 10.67, 10.49 还有前两个小时发出的警报信息： 2011-2
近期blhy的客户提出这个需求，对方提供一批来电的流水号，让我们给出对应的录音文件。
英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环 境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
忠诚用户不仅能为网站创造持续的价值，同时也是网站品牌口碑推广的重要渠道，所以目前网站对忠诚用户愈加重视。可能很多网站或者网站分析工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分，但是单单区分新老用户是不够了，我们需要更加完善的指标来衡量网站用户的忠诚度。 用户忠诚度（Loyalty），指的是用户出于对企业或品牌的偏好而经常性重复购买的程度。对于网站来说，用户忠诚度则是用户出于对网站的功能或偏好而经常访问该网站的行为。根据客户忠诚理论，忠诚度可以由以下4个指标来度量： 重复购买意向（Repurchase I
邮件系统作为企业重要的基础应用之一，承载着企业信息传输与存储，是用户每天工作的必备应用。但近来听闻各行业频发运行异常，每次故障都影响一大批用户无法正常工作，也给企业信息安全泄露带来极大压力。尽管邮件系统在企业运营中扮演着举足轻重的角色，但因非核心业务常被忽视。
凤凰网（纽交所上市公司，代码：FENG) 是全球领先的跨平台网络新媒体公司，整合旗下综合门户凤凰网、手机凤凰网和凤凰视频三大平台，秉承"中华情怀，全球视野，兼容开放，进步力量"的媒体理念， 为主流华人提供互联网、无线通信、电视网的三网融合无缝衔接的新媒体优质内容与服务。
通知：《大话计算机》一书初审、终审完毕，已经进入终稿落地修改意见阶段，一切顺利的话，2月底印刷入库，底3月中下旬就会上市！
摘要：这是广告系列的第一篇。广告的核心是服务广告主，为广告主圈定对应的人群从而达到好的广告转化效果。而在其中起到桥梁作用的就是标签。广告主会根据自身的性质选定一类或几类有明显特点的人群，这里用标签表示。而我们要做的就是给用户打上标签，然后提供给广告主使用。广告主选择标签，而标签后面则代表人群。本文基于实战项目介绍如何为广告主圈定人群以及如何刻画用户对标签的兴趣度得分。
线程与进程相似，但线程是一个比进程更小的执行单位。一个进程在其执行的过程中可以产生多个线程。与进程不同的是同类的多个线程共享同一块内存空间和一组系统资源，所以系统在产生一个线程，或是在各个线程之间作切换工作时，负担要比进程小得多，也正因为如此，线程也被称为轻量级进程。
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将程序的逻辑地址空间划分为固定大小的页(page)，而物理内存划分为同样大小的页框(pageframe)。程序加载时，可将任意一页放人内存中任意一个页框，这些页框不必连续，从而实现了离散分配。也就是把内存等分成N份，存放运行的程序时，按分成的快放置即可。但放置时要考虑主存里哪些块已经被占用，这个用主存分配表（位示图）来表示。
触摸事件 侧滑菜单--- github-SlidingMenu 1.在ViewGroup中，让自己内容移动有以下三个方法个方法： layout(l,t,r,b); offsetTopAndBott
比如想要addr是beijing的,同时必须满足条件：name是 paxi,或者，phoneNumber是 1234567890
正如并发和并行的名字，并发主要想着重描述的是出发，并发就是同时出发。而并行主要想着重描述的是运行，并行也就是同时运行。
虽然如此，但是那些体量达到亿级或者是千万级的产品也只是少数公司的专属。对于整个行业里百万+的程序员群体来说，估计也就只有10%人有机会接触到这些“大系统”。
防抖：动作绑定事件，动作发生一定时间后触发事件，在这段时间内，如果该动作又发生，则重新等待一段时间后再触发事件。（触发会重新等待一段时间再触发事件）
说起Spark，大家就会自然而然地想到Flink，而且会不自觉地将这两种主流的大数据实时处理技术进行比较。然后最终得出结论：Flink实时性大于Spark。
目前 VideoToolbox 没有属性可以直接设置码率控制策略给调用方，只有开放了 kVTCompressionPropertyKey_DataRateLimits(为最高码率上限)和 kVTCompressionPropertyKey_AverageBitRate(编码平均码率)。可以通过 API 属性名称和注释结合编码后的视频码率猜测 VideoToolBox 目前使用的应该是 ABR 视频编码策略。
即时通讯是端开发工作中常见的需求，本篇文章以作者工作中使用FLutter开发社交软件即时通讯需求为背景，描述一下即时通讯功能设计的要点。
开源社区的建设是一个长期的过程，不仅仅是把源码开放这么简单的事情，从目前的阶段看开源在国内全面的兴起还是需要一段时间，就拿数据库的中间件软件社区，之所以在国内能够兴盛一段时间根本的原因在于国内强大的内需市场，国内数据库的存储访问量几千万甚至上亿也是司空见惯的事情，特别是国内互联网行业快速的发展，高负载的数据库中间件也是应运而上，在早期得到很大一部分的人认可，但是随着大家在这块都有足够的积累之后慢慢这块的热度已经在慢慢下降了，现在很多企业都掌握了这个技术。
前面我们花了很多的时间介绍了 redis 中基本的数据结构，及其内部的实现情况，这些都是非常基础的东西，可能不经意间你就会用到他们，希望你花点时间了解一下。
时间和窗口一直是Flink在流处理领域的一个王牌武器，也是Flink的理论基石。在Flink中，时间和窗口分别代表着“时间语义”和“时间窗口”两个概念。之前我们学习了关于数据映射（map操作）、过滤（filter操作）、分组（keyBy操作）、归约聚合（reduce操作）等各类操作，Flink的功能在我们看来已经很丰富了，那么时间窗口和时间语义又是为何而生？又帮助我们解决了什么问题呢？
那么redis里面对这些key的过期时间和生存时间的信息是怎么保存的呢？？ 答：在数据库结构redisDb中的expires字典中保存了数据库中所有键的过期时间，我们称expire这个字典为过期字典。 （1）过期字典是一个指针，指向键空间的某个键对象。 （2）过期字典的值是一个longlong类型的整数，这个整数保存了键所指向的数据库键的过期时间–一个毫秒级的 UNIX 时间戳。
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