1、二分类人看到的 或者 然后 看不到多分类、多因素 如何准确描述长期、复利、明确相关性的价值是个难点。...2、看不到比例 书籍出版数量和好书比例 成功人士和人口基数比例 3、无法承受不稳定性 4、没有方法在信息过载的现代做筛选 1个问题 统计100本书 筛选50本高评分书 筛选30本点评、听书...是人的意义所在，也是探索的意义，信息知道了信息熵就越来越低， 快速的、全面的、便捷的、深度的探索到信息的过程，可能就是答案本身。
随着开发的不断推进，难免会产生一些以前引入了但现在已经不再需要的依赖包，置之不理显然并不是一个好习惯。...，即使我并未在其它任何地方使用（也就是说这是个无用的包），但是 npm-check 是不会将其判定为未使用的。...02 — ESLint 为了解决上述存在的这种情况，我们可以借助 ESLint 先去检查代码是否存在未使用的变量（no-unused-vars），这样就可以检查某个包 require 了但并未在后续使用的情况...删除掉未使用的变量（包含对依赖包的引用）之后，再运行 npm-check 便能正确的找出那些在项目中已不再使用的依赖包了。...当然，npm-check 和 ESLint 的作用远不止如此，想要更深入的了解它们的使用方法参考官方文档即可。
当前我们已经将每个数据、任务的成本量化，并且做了初级的使用情况分析，提供了下线建议。比如：无下游任务、过去n天未被使用、任务长期失败等。 但是真实的下线动作，还是需要每个owner去触发。...还有任务的暂停和重启； 下线逻辑必要的配置，在Apollo里； 通过飞书发送下线预告、结果信息； BI系统，用于分析待下线数据、下线进展、状态等； 提供用户交互操作接口。...根据依赖、血缘、使用记录等数据，分析出无用的数据和任务。 根据我们的经验，归纳出以下几种情况： 长期执行失败任务：这类任务不产出准确数据，一直在浪费计算资源，可以被暂停。...有任务无下游表：这类数据有对应的产出任务，也在定期更新，但是没有下游使用。 有下游，但是下游长期无访问 ：比如某个数据的下游是BI看板，虽然被引用了，但是看板长期无访问，也可以理解为该数据无用。...比如某个Hive表虽然被导出到ES（意味着有下游），但是该ES索引已经弃用，那么对应的Hive表和导出任务均可下线； 探索自动化下线在实时计算领域的可行性，针对Kafka、ES、HBase等数据资产，提供有效的下线建议
设计模式学了一遍又一遍，却毫无用武之地。大概设计模式最好的归宿，就是存在程序员的深深的脑海里。 难道设计模式真的没有用了吗？...软件复用被认为是解决这一危机的一条可行路径，而面向对象的思想则很好的解决了复用问题。设计模式正是在这样的背景下，伴随着面向对象编程的兴起出现的。 1.2 设计模式的前世 ?...如果业务复杂度在预期的时间段内是可控，可接受的，那么过度的设计，反而会降低软件的可维护性。 但是，在SaaS领域，业务复杂度的增速一般是非常快的，这跟SaaS软件的特性不无关系。...回想这几年经历的SaaS行业，SaaS软件具备的区别于其他领域软件的几个明显特性： 行业领域的专业性 商家场景的多样性 业务规则的不一致性 个性需求的不确定性 需求难以协调的刚性 这些特性，无一不在向我们表明着...问题：它是场景中想要达成的目标与现状之间的落差。通常一个模式中的问题，代表的是一类问题，不特指某一个具体的问题。 方案：针对模式中的问题，存在已经被反复实践验证过的最佳解决方案。
有的时候处理完数据后，数据变少了，但是factor的levels却没变。比如说有一个数据： ?...可以看到只有30个数据，但是却有47个levels， 这是处理之前的level数量，但是现在多余的level会对作图产生影响。...我们需要去掉这些多余的levels，对此有两种方法比较方便： 1. droplevels droplevels(test$`Cell type`) ?
一、减包的措施 1、资源: 无用资源的删除 重复文件的删除 大文件压缩 图片管理方式规范 on-Demand Resource动态下载 1.1....作为 a.out 格式的替代，Mach-O 提供了更强的扩展性，并提升了 符号表 中信息的访问速度。...然后设置好程序入口等一些列程序启动前的信息 那么，Data 区域的作用，就是当程序运行起来后，为每一个映射到虚拟内存中的指令操作提供真实的物理存储支持 Data 区域通常是 MachO 文件中最大的部分...，主要包含：代码段、数据段，链接信息等 注意：不要把 Data 区域与数据段搞混掉了，Data 区域指的是广义上的数据，而不是特指数据段的数据 Section 用途 __TEXT....__data 初始化过的可变数据 __DATA.
1、如果有个人对你说：“读书无用”，首先比较大的概率是他现在不怎么继续教育，智慧分街头智慧和书本智慧，街头智慧的特点是抢占话语权、身体力行、吃苦耐劳、坚持不懈。...那么可能是他行为模式的一种条件反射的自我保护。 2、从数据分析的二分类、单一因果关系看到多分类、多因素、复杂相关性。...二分类的人看世界是这样的 看不到动态、多因素（书本智慧、街头智慧、运气）在成功的作用 3、数据分析的比例 现在书籍出版容易、电子知识、互联网信息多，好知识的比例少了。...不会挑选知识的目录，收获比例会越来越少。 4、数据分析的稳定性 在生存都是问题的前提下，街头智慧能保命，在生存保证以后，书本智慧提供的是长期稳定的趋势性。
--------------+----------+----------+-------+----------------------------+-----------------+ 可以通过直接在数据库中删除这个计算结点的信息来实现完全删除一个计算结点的功能
许多指标都是误导，有些只是无价值的指标，而有些则毫无意义。 ? 下面这些无用的测试指标的例子可以帮助你更好地理解测试指标是否提供了所需的洞察力。...1.执行的测试用例的数量 这是一个糟糕的度量标准，原因很简单，它没有告诉你测试用例测试的是什么。 这个度量标准的最初想法是，我们开发的测试用例越多，我们的测试就越全面。...收集用于分析的质量指标出处单一。有大量的工具可以提供QA指示。但是它们都比较典型的集中与度量测试团队的过程和工作。其中的某些指标会如上述所说的那样不确定或者误导。...今天的指标不能提供足够的、有意义的、显示软件质量趋势的信息。 真正提供有用信息，并帮助你了解软件质量的真实度量标准是很难得到的。...新的平台，如SeaLights，一个在敏捷环境中测量真实测试覆盖率的平台，通过提供更有用的测试指标和更具有代表性的软件质量来改变测试场景。
前言 在本系列的此前文章中，我们学习了为什么要用Gradle、Gradle的入门基础和Groovy的基础，这些文章为Gradle的入门打下了基础，这一篇我们接着学习Gradle Wrapper。...针对这个问题，Gradle提供了一个解决方案，那就是Gradle Wrapper，它是一个脚本，可以在计算机没有安装Gradle的情况下运行Gradle构建，并且能够指定Gradle的版本，开发人员可以快速启动并运行...后续的构建运行都会重用这个解包的运行时安装程序。...这里我们最需要关注的是distributionUrl这个字段，如果官方的地址下载不了或者缓慢，可以将这个地址换为其他的镜像地址，或者干脆把Gradle发行版压缩包放在服务器上以供下载。...发行版压缩包的下载地址和Gradle解包后的本地存储路径等配置。
二、添加角色元素 2.1 添加小太阳 首先咱们可以分析一下这个小太阳： 我们可以明显的知道小太阳这个角色和本身太阳的区别，那就是有了表情；没有表情的太阳和有表情的太阳完全不是同一个“东西”，这差距就像...，不懂的还以为是少了一个洞的保龄球，所以表情还是很重要的，接着添加一个 smile 样式让太阳笑看人生，那这个样式怎么做呢？...： 做起来是挺简单的，叶子的话纹路我没有添加，可以简便加上去就好了，首先我们制作里面白花花的糯米和绿油油的叶子部分。...这两张叶子的制作方式相似，也就是给圆角然后进行旋转即可，在这里需要注意的是不同大小、角度的叶子变换效果不一样，可以适当的调整效果，并且其内部的叶子纹路也可以通过渐变制作，在这里我是用了渐变色，也可以使用阴影为其添加层次感...无用CSS技巧系列内容》
/articles/10031.html 怎样把 DataGrid 存放在 ViewState 中的无用数据(有时候确实如此)卡掉，大家知道，一般而言DataGrid在ViewState中会存放表格中的所有数据...其实在DataGrid中，有一个用来呈现数据的子控件：System.web.ui.webcontrol.DataGridTable，很遗憾，我在MSDN中没找到它的相关说明，但是我在跟踪DataGrid...大家可以在SaveViewState中将生成的object的Type全部看看，再加上DataGrid.ViewState中的所有值，都不会发现DataGrid在ViewState中所保存的数据，那么是什么导致...ViewState这么大，是什么在ViewState中存入数据源的数据呢？...所以呢，如果不需要在ViewState中存放这些数据源的数据(比如说为了加快速度，或者自定义分页)，我们只需要：DataGrid.Controls[0].EnableViewState = false，
我那可爱的无用代码 ↓↓↓ 英文：Daniel Stori 汉化：Roy@程序员的那些事 觉得本文对你有帮助？请分享给更多人。
星球的事 越来越喜欢知识星球了！ 以前找不到可以移动的笔记本，往往都是手机上记一笔，网易有道云笔记记一下，或者印象笔记。...但自从有道云有次同步害我丢了部分笔记，以及糟糕的备份问题，还有分享的限制，我以及渐渐抛弃了它。但旅游攻略还是它好用。在群里都说了嘛，我好吃，好玩，好分享。...在知识星球上开一个专题，慢慢的去雕琢，去磨文字，就像是自己的产品一样，一天天看着成型 ，是非常开心的一件事情。相当有成就感。这些分享的文章可以帮助喜欢 SQL ， 数据库技术的爱好者，当然也很开心。...但更重要的是我对看过的书，做过的案子以及技巧的一些记录，这是记录成长的地方，我希望它私密，仅与朋友一起分享。 7 大主题，已经完成了 5 个，相信再过 2周，所有的主题都能写完了。 ?...多谢读者们的支持，愿意加入星球看我写文，接下来会有更多的分享记录进来，比如: 《索引设计与优化》 《Design Data-Intensive Applications》 这两本我最喜欢的书, 基于这些书做一些实战项目
项目开发过程中，网站设计改来改去，会产生许多冗余的 CSS 代码。或者需要一些网站的前端源码的时候，一般只需要一点源码，使用这个工具就可以快速去除冗余 CSS。同时加快网站速度。...UnCSS-Online 在线精简去除多余无用的 CSS 使用教程 输入 HTML 和需要精简的 CSS。 点击 UNCSS MY STYLES，即可获得精简的 CSS。 图片
大数据变革在数据本身 ━━━━━━━━━━━━━━━━ 大数据公司最大的痛苦是什么？不是没有数据，而是有太多的数据。...巧遇到谷歌的前数据部门leader，他跟我说了一件他觉得很痛苦的事：提出数据需求的人往往70%的情况又不用提供给他的数据。他为此非常生气，便质问业务方：为什么你们老问我要数据，结果却不用？...其功能如下： 第一，读取数据: 读取任何形式的数据，自动解析，自动识别数据的类型（如日期，产品名称等）， 以及数据的意义； 第二，数据探索: 通过人机交互的形式，帮助用户主动发现数据质量问题。...比如提供全文搜索，数据质量热力图， 发现规律， 发现数据中的错误，重复，稀疏，缺失等问题； 第三，数据清洗和修改： Paxata平台的核心是语义融合和机器学习引擎。...其中一个有趣的功能是数据富集, 即它能基于第三方数据库建议用户增加更多的变量以提升数据挖掘价值， 并自动完成数据的转化。他山之石可以攻玉，同类公司所关注的変量及挖掘路径是可以互相借鉴的。
有一些界面逻辑包含了列表，列表里面的内容是咱可以预设置进去的，但是列表里面的内容是复杂的内容。...此时我推荐使用 XmlDataProvider 提供数据，使用 XmlDataProvider 可以将所有逻辑都放在 XAML 上，十分清真 是否有小伙伴好奇 Binding 的 XPath 是用在哪里的...其实在使用 XmlDataProvider 提供数据，绑定就需要用到 XPath 属性，例如我需要定义书籍列表，书籍信息包括了 ISBN 序列号以及书名等信息，此时的定义可以是如下 使用上面定义的资源作为数据...}"/> 可以看到在上面定义的 XML 内容里面，有两个定义的写法，如 ISBN 和 Title 两个不同的方式的定义。
在公司中，我们大部分都是多人共同开发和长时间维护一个项目，但是有时候我们会发现有很多已经废弃的npm 包存在 package.json 中，我们想要删除，但是又不能盲目的删除？...如何使用呢 第一步 全局安装： npm install depcheck -g 第二步 项目更目录下执行 depcheck (这里拿我们自己的项目来做的测试），执行之后，根据自己得到的结果人工删除即可
项目中Spring是如何知道创建哪些类的对象呢？Spring提供了三种配置元数据的方式，来向Spring提供信息。...1、XML文件 Spring之对象解析及注册 中使用的xml文件标签化配置Bean的相关信息。...属性 描述 对应注解 class 此项必填，指定要创建Bean的类(全路径) 无 id 全局唯一 指定bean的唯一标示符 无 name 全局唯一 指定bean的唯一标示符 @Bean的name属性 scope...依赖检查 无 autowire 自动装配 默认NO @Bean的autowire属性 init-method 对象初始化后调用的方法 @Bean 的initMethod属性 destroy-method...时优先使用primary=true @Primary factory-method 工厂创建对象的方法 无 factory-bean 工厂bean 无 2、注解方式 注解配置的bean的方式： @
从实用性的肤浅角度来看，知性和精神生活是一类无用的活动形式，人们沉湎其中的原因在于，它们能带来其他方式无法给予的巨大满足感。...在本文中，我将着力论述这样一个问题：对这些“无用”满足感的追求，究竟在多大程度上成就了多少做梦也想象不出的“用处”。...概率论微积分是那些有志将赌博合理化的数学家们发明的。虽然概率论微积分未能实现数学家们的初衷，却为各式各样的保险提供了科学根据，十九世纪物理学的大量研究亦以此为基础。...相反的情形亦经常出现，工业界或实验室所遭遇的实践性难题激发了理论探索，这些探索不见得一定会为问题提供解决方案，但它们会打开全新的视野，无用是暂时的，因为这些新视野蕴含着实用和理论层面的未来成就。...我们希望对于“无用”知识的不懈追求，在未来会有所回报，过去如此，将来亦如此。但我们从来没有以此为由，来维护高等研究院存在的意义。高等研究院是学者的天堂。
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