最近闹得比较厉害的新闻就是美国特朗普和中国贸易团之间的谈判,目前中美贸易之间已按美国征税25%告一段落。在近期的汇率市场上的变动显示的尤为明显。我们看到下图中最近的美元非常的强劲。
小勤:太好了。还可以只显示合并好的分类吗?那些“食品”、“厨具”之类的显得太重复了。
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题,因为数据仓库上层对接很多业务系统,业务系统的脏数据,业务系统变更,都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
咱们常用的三种删除方式:通过 delete、truncate、drop 关键字进行删除;这三种都可以用来删除数据,但场景不同。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 这里有个【1024】红包等你来领取 MySQL删除数据的方式都有哪些? 咱们常用的三种删除方式:通过 delete、truncate、drop 关键字进行删除;这三种都可以用来删除数据,但场景不同。 一、从执行速度上来说 drop > truncate >> DELETE 二、从原理上讲 1、DELETE DELETE from TABLE_NAME where xxx 1、DELETE属于数据库DML操作语言,只删除数据
优秀的国产Linux发行版不断涌现,闲来无事,今晚师长带大家来看一款最近非常火热的CutefishOS。
近日,Spring GraphQL[1]项目正式从experimental(实验项目)移除,现在它是一个Spring顶级项目了。并且我从消息人士得知即将发布第一个里程碑版本。
2022 年虎年新春的钟声即将敲响,拼搏奋斗了一年,我们都期盼着归家的团聚与喜悦,洗去身上的疲倦,调整好状态,抖擞地继续新一年的征程。但如今国内已被奥密克戎攻破防线,新变种的病毒来势汹汹,全国包括一线城市在内的多个地区均已破防,这让春节的出行政策变得更加难以预测。希望大家都能如愿回家,过个好年。
mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key,其中Range比较常用:
像操作Mysql一样使用Elasticsearch,缩减DSL的学习成本,更多人爱上ES的特性。
嘿,大家好!今天我要和大家聊一聊一个非常酷炫的技术——GraphQL。你可能听说过它,也可能对它一无所知。不管怎样,我保证你在读完这篇文章之后,会对GraphQL有一个全新的认识!
既然已经做了周分析,固定日期汇报,那么,咱们继续做一下移动周期汇报!既然已经做了,那就做到最好!
为了更好地帮助同学, 解决学习和职场中的问题。 段老师决定新增一个“你问我答”的栏目。 会不定期汇总大家的问题, 在这个栏目中发布出来。 第一期:接到工作后不知道如何下手? 同学们 在学习或工作中遇到
近来有朋友问我可否整理一个pdf版本,从下午到现在使用vscode 及相关插件markdown pdf ,精心制作了以上四期汇总后的pdf,pdf 左侧大纲目录如下:
来源:blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/107144859
OA系统通过流程、建模、模块搭配等功能,为机械制造企业搭建了全程电子化、移动化的项目和产品管理平台,助力企业落地更有效的项目管理制度,实时统计项目数据,提高各部门的工作和协作效率。
对于一个系统来说,监控、链路追踪、日志的这三者需求都是必然存在的,而有的时候我们会搞不清楚这三者相互之间是什么关系。我之前在做系统设计的时候也考虑过,是不是有必要引入那么多组件,毕竟如果这三者完全分开每一个一项的话,就有三个组件了(事实上就是:Prometheus+Grafana、Jaeger、ELK)。
前几日,于一月底在家闲的实在无聊,便找了点事情做,写了个小脚本每小时收集实时疫情信息,并保存到数据库中,到我写这篇文章为止,我已经收集到了241396条数据,精确到了地级市的确诊人数、治愈人数、死亡人数,大多数小伙伴们都于下周一返回工作岗位进行复工,下面我将用数据告诉你,为什么国家在下周一敢让你复工。
随着Java技术的飞速发展,以及更全面的企业服务和便利的开发优势,Seam也成为了开发人员Java EE开发的框架选择之一。
来源|作者:李宽wideplum ---- 在许多组织中,产品经理有源源不断的任务来自面向客户的团队。功能请求,bug 修复——所有这些都是紧急的。要想在允许这些不间断的请求支配你的产品路线图和完全忽略它们之间找到一个健康的平衡点,可能需要几年的时间。 好的优先级决策可以带来大量的客户参与和产品增长。糟糕的优先级决策会使工程陷入困境,导致产品功能不完善或未充分利用。虽然,产品经理不希望他们的路线图被客户的功能要求所左右,但他们确实希望关注客户是如何使用产品的,并倾听他们认为它如何能更好地满足他们的需
最近项目需要统计一段日期范围内,根据每分钟、几分钟、每天分别统计汇总某些事件/指标的发生总次数,平均发生次数,因此总结了Mysql中与时间处理、统计相关的资料。
某日,Jacob分享了一份Spotify(一个音乐服务商)的Power BI报告,如下图所示。界面中的环形图和日历吸引了我。环形图使用内置视觉对象新卡片图可以实现,日历使用内置矩阵也能实现吗?答案是肯定的。
业务开发是一件复杂且耗时的工程,所以最近几年出了一个很火的概念叫做"低代码"开发,简单的说就是开发人员通过简单的"拖拉拽"配置,快速构建起业务应用,甚至一些业务人员可以自行操作,比如下面常用的一些功能;
为什么使用消息队列?消息队列的优点和缺点?kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优缺点?
BI商业智能这个概念已经提出好几十年了,这个概念本身比较宽泛,不同人也有不同的理解和定义,但落实到技术环节,特别是面向业务用户的环节,所称的BI,基本就是指的多维分析或者自助报表
今天逛GitHub,发现了一个神级项目,作者将主要整理/记录阅读JDK源码时的理解与体会分享出来,便于大家学习。这里将项目分享出来,让小伙伴们能更好的学习Java。
估值金融产品需要折现其包含的现金流,这是我们就需要折现曲线。构建折现曲线是产品估值的必要条件。构建出一套完整而一致的曲线环境不是件容易的事,我们分三贴来把整个流程说明白。先看点故事。
本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识(暂不包括标准库及第三方库,后续会发布相应专题的文章)。 首先,按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图:基础知识,数据类型(数字,字符串,列表,元组,字典,集合),条件&循环,文件对象,错误&异常,函数,模块,面向对象编程; 接着,结合这些思维导图主要参考的资料,分享一下我的学习体验,一方面可供初学者参考,另一方面,也便于大家结合思维导图深入学习、理解、思考; 最后,提供几篇文章链接,方便希望从 Python 2.x 迁移到 3.x 的朋友理解。 注意事项 本篇
本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识(暂不包括标准库及第三方库,后续会发布相应专题的文章)。
本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识(暂不包括标准库及第三方库,后续会发布相应专题的文章)。 首先,按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图:基础知识,数据类型(数字,字符串,列表,元组,字典,集合),条件&循环,文件对象,错误&异常,函数,模块,面向对象编程。 接着,结合这些思维导图主要参考的资料,分享一下我的学习体验,一方面可供初学者参考,另一方面,也便于大家结合思维导图深入学习、理解、思考。 最后,提供几篇文章链接,方便希望从 Python 2.x 迁移到 3.x 的朋友理解。 注意事项
本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识(暂不包括标准库及第三方库,后续会发布相应专题的文章)。 首先,按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图:基础知识,数据类型(数字,字符串,列表,元组,字典
公众号改版后文章乱序推荐,希望你可以点击上方“Java进阶架构师”,点击右上角,将我们设为★“星标”!这样才不会错过每日进阶架构文章呀。
【新智元导读】本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识,用14张思维导图说明问题。 本文来自ZOE | 数林觅风,作者小越酱,某医学院研二小硕一枚,热爱思维导图及数据科学,梦想着毕业后能从事数据相关的工作,https://github.com/woaielf/MindMap_ZY。个人博客:https://woaielf.github.io 本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识(暂不包括标准库及第三方库,后续会发布相应专题的文章)。 首先,按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图:基础知识,数
以上周会的四个阶段完全是个人观点,分为四个阶段并不代表四个阶段的周会内容完全不同,互相独立,反而是不同阶段随着团队的初创、成熟、各种积累侧重点和需要考虑的内容不同,凡事不能一蹴而就,但需要循序渐进有一个可以思考前进的方向哦。
Quanto 是 quantity-adjusting 的缩写,字面上是变量调整的意思。由于 Quanto 没有好的中文翻译,我们就直接用 Quanto。带有 Quanto 衍生品的特点是标的物以货币 A 计价,但是产品本身是以货币 B 结算。
你应该记得在前面,我们一步步讲了例子程序,当时为了简单,我们假设程序已经魔法般在内存里了,但事实是,程序需要加载进内存,这不是魔法,是计算机科学!
转载自https://blog.csdn.net/u011479200/article/details/78633382
https://www.cnblogs.com/poloyy/p/12890763.html
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我整理的另一篇文章 MySQL常用系统表汇总 : https://blog.fastrun.cn/2016/07/10/1-27/
blog.csdn.net/zwx900102/article/details/107740212
为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表,以日期作为分区的指标,建表语句如下:(这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置,我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置)
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