作为小程序开发商，你最怕听到客户说什么？“这个真的太难了，我们不会用啊。”或是“这个操作也太复杂了吧，得耽误不少事情。”于是我们在不断简化操作，给客户提供个性化服务的道路上越走越远，越走越用心。
什么样的秒杀系统体验， 才能让你身临其境，才能让你过目不忘？ 1 你需要的是每秒百万级并发的秒杀系统真正的落地实战 你需要的是每秒百万级并发的秒杀系统真正的落地实战 只有体验过每秒100万并发实战演练，才能称得上对高并发的秒杀系统有所了解，也才能真正体会互联网大厂/数字化企业是如何对架构、设计以及代码落地秒杀系统的。 做到每秒100万并发是一件不太容易的事，所以市面上你从未看过这样的实战演练！ 100万并发需要以下系统和产品的强力支持： 存储系统（MySQL、MongoDB、TiDB等）、高性能缓
想要搞透一套架构方案，最根本的方法，就是去实践它。 可是，大部分程序员，遇不到这样的业务，接触不到这样的场景啊，怎么办呢？ 有个朋友自动化的搭了一套，能让所有人瞬间体验与调优高并发的秒杀架构，分享给大家！ 对于秒杀类业务，系统上能如何优化呢？ 方向上，主要有两点： 第一，将请求尽量拦截在系统上游，而不要让锁冲突落到数据库。 传统秒杀系统之所以挂，是因为请求都压到了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，访问流量大，下单成功的有效流量小。 第二，充分利用缓存。 秒杀买票，这是一个
今天是618购物节，辰哥准备分析一波购物节大家都喜欢买什么？本文以某东为例，Python爬取618活动的畅销商品数据，并进行数据清洗，最后以可视化的方式从不同角度去了解畅销商品中，名列前茅的商品是哪些？销售数据如何？用户好评如何？等等
618购物节，辰哥准备分析一波购物节大家都喜欢买什么？本文以某东为例，Python爬取618活动的畅销商品数据，并进行数据清洗，最后以可视化的方式从不同角度去了解畅销商品中，名列前茅的商品是哪些？销售数据如何？用户好评如何？等等
以上这张图片比较普遍现象的数据链路。如果你是厨师，最重要的肯定是做菜和摆盘环节，也就是数据分析和数据可视化环节。
这几年，“数据分析”是很火啊，在这个数据驱动一切的时代，数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”，懂数据分析、拥有数据思维，往往成了大厂面试的加分项。 比如通过数据分析，我们可以更好地了解用户画像，为产品做留存率、流失率等指标分析，精细化产品运营；再比如去年疫情，有 B 站网友通过数据分析、调整参数，制作的“疫情传播速率”视频，点击量相当大。 身边不少人跳入这个行业，我也经常在后台收到粉丝的一些困惑： 开发出身，想转行数据分析，但没有实战经验，面试很难！ 是从 Python 入手还是 R 语言？常用的算法有
其中最重要的一个更新是支持了递归算法的可视化，而且可视化的方式可以说是我之前系列文章所阐述的算法思想的的具体实现，我真的动手把抽象的思想给展示出来了，绝对可以帮助你更好的理解算法的本质！
说来我正式接触数据分析也快一年，对速成还是有一些心得。优秀的数据分析师是不能速成的，但是零经验也有零经验的捷径。
不过广义上，可视化无处不在, 打开浏览器, 网站就是个数据可视化, 背后是数据库密密麻麻的数据表, 到了你的浏览器就是浅显易懂的页面。
上周末，张家辉和导演马浴柯带着新电影《怒潮》走进疯狂小杨哥的直播间，观看人数一度冲破80万。
你知道“巨型猪饲料”“单身狗粮”是什么吗？这不是给动物吃的，也许你或多或少听说过，这些在网上引起巨大反响的零食，完全激起了大家的购买欲望。
今天我将介绍大范围高精度栅格可视化方案。它是结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子，我们给它起了个大标题，叫做“如何应用大数据技术秒杀一个貌似不可能的任务”。
和人一样，当企业解决了钱的问题后，很多事情做起来就很舒服，有纯粹的解决问题的大环境。这次为大家介绍 K8S的IDE桌面管理工具: lens。
这几年，“数据分析”是很火啊，在这个数据驱动一切的时代，数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”，懂数据分析、拥有数据思维，往往成了大厂面试的加分项。
首先中台不是一门新的技术，而是一种新的架构模式或者理解为一种新的架构思维。相比我们熟悉的SOA、微服务、ESB这些架构而言，中台是更高层次的表示。某个大佬总结中台为：企业级能力复用平台，我觉得非常确切，分而析之，我做了这张图更好的说明：
工作时候用到的工具繁多，进行一波归档备忘，方便以后使用。 效率工具 Everything 搜索文件利器 Listary 文件管理器与程序打开窗口联动 Cmder Windows 下最好用的命令行 Notepad++ 文本文件编辑利器(x86版本插件比较多) Search and Replace 文件内容查找利器，查找速度秒杀一切 Gal 我自己写的快速启动工具 Total Commander 处理文件比文件管理器好用 Beyond Compare 目录、文件内容对比工具，比 git diff 更专业 Wi
前言 在品牌竞争日益激烈的时代，秒杀活动以及类似于双十一、618的活动越来越多，用户流量突增可能会影响系统稳定性。因此需要对业务系统进行性能测试，提前发现性能瓶颈，应对流量高峰。保障系统的稳定。 使用开源压测进行性能测试，通常只支持有限的协议和场景，需要人工进行可视化和自动化的管理和配置；监控和数据收集一般需要手动配置和管理，且难以进行实时监控和调整；人力成本较高。 秒杀抢购、活动大促等场景，需要大量机器多地域部署模拟海量用户的真实场景，需消耗的资源成本较高。 我们该如何低成本进行一键性能测试？ 2023年
用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列的长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面
报告内容（包括选题的意义与目的、文献综述、研究现状、创新思路、论文提纲、进度安排、参考文献等。）
阅读本文之前，需要你熟悉 回溯算法核心框架 以及 回溯算法秒杀排列/组合/子集问题。
Earth 是一个可视化全球天气实况的项目。该项目以可视化的方式展示了全球的天气情况，提供了风、温度、相对湿度等多种天气数据，以及风、洋流和波浪的动画效果。
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
1.JSON处理器 fastjson fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。 主要特点： 快速FAST (比其它任何基于Java的解析器和生成器更快，包括jackson） 强大（支持普通JDK类包括任意Java Bean Class、Collection、Map、Date或enum） 零依赖（没有依赖其它任何类库除了JDK） 示例代码： import com.alibaba.fastjson.JSON; Group group = n
腾讯云 BI 提供从多种数据源接入、建模、可视化分析的一站式全流程 BI 能力，可以帮助开发者快速制作并分析数据报告，助力个人提升职场技能，辅助企业经营者快速获
摘自：coolinfographics.com 编译：康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 子曰：工欲善其事，必先利其器。——《论语•卫灵公》 专业信息图设计者，大多依赖于一个核心的矢量图形软件来创作信息图设计。其主要优势在于，所有图标、图表、图片、演示以及数据可视化都是分立的物体，可以很轻松地将它们移动、改变大小、重叠以及旋转；无论在哪里创建了单独的设计元素，最终的信息图设计，通常是在矢量图形软件中将各个元素组合在一起。 使用在线工具创建信息图从来都不会比上述方式更容易
眼瞅着春节假期临近， 感觉身边的同事朋友们都焦虑感爆棚 年终总结刚告一段落，新年计划接踵而至。 今天中午同事们还在聊： 趁着假期能学点什么，来 卷死别人 提升自己？ 我一听立马来了精神 这么卷的话题我怎能少了我！ 但手上几千行的数据还没有处理完 已经忙的焦头烂额，分身乏术啊！ 一边断断续续的偷听，一边疯狂ctr+c ctr+v。远远看着大家聊的喜笑颜开，计划制定的热火朝天，而我这边，已经被工作干翻了，无人关怀…… 于是小编我也暗暗立了一个Flag🚩 新的一年一定要开启我的Python之路，实现自动化
都说电商、秒杀项目烂大街，事实上也确实如此，面试官看到都头疼。今天推荐2个与众不同的项目，非常适合学习开发技巧，也可以琢磨琢磨吸收为自己的面试项目！
听说很多程序猿在“名义放假实际值班”的假期（这真的叫假期吗）里，呼朋唤友出去体验被异性包围感受的时候，经常会这样：
1.腾讯云BI：提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力，帮助经营者快速获取决策数据依据。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ。
消息队列作为分布式系统中重要的组件，可以解决应用耦合，异步消息，流量削锋等系列问题
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
什么是服务降级？当服务器压力剧增的情况下，根据实际业务情况及流量，对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理，从而释放服务器资源以保证核心交易正常运作或高效运作。
Tech 导读 本文重点介绍了京东零售电商业务在订单逆向履约上面的最佳技术实践，京东零售快退平台承接了零售几乎所有售前逆向拦截和退款业务，并在长期的业务和技术探索中沉淀了丰富的业务场景设计方案、架构设计经验，既能承接面向消费者C端用户的高并发流量，同时也能满足集团复杂业务的订单信息流、货品实物流、财务资金流的逆向精准拦截。本文通过对集团B-PaaS化技术方案进行系统整体的架构升级改造，总结归纳出涵盖用户解约流程管理、撤销解约流程管理、订单逆向退款信息管理、流程配置化和流程可视化一整套的解决方案，该方案经过多次探讨和验证，已支持集团多个战略业务的增长。阅读本文，读者可以了解到整个快退平台新系统设计的底层逻辑，也可以参考本文并结合实际场景，将方案应用在遗留债务系统改造、业务和技术建模中。
越来越多的人使用宝塔Linux面板来管理我们的服务器网站，最主要他是可视化的操作方式更加符合我们的一般用户习惯，同时对于没有技术知识的人来说就算是解决了大大的问题了。
微信小程序已经迈入了爆发阶段，很多中小企业和商户正在不断涌入这个市场。但是很多不懂技术不懂代码的小白却不知道去哪里制作微信小程序，现在就以可视化小程序开发工具「速成应用」来告诉你们，如何制作出专属于自己的微信小程序。
原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000017130224
点击上方蓝字关注我们吧 作者简介：邵宗文，现为腾讯云数据库专家产品经理,十余年数据库从业经验。2009年加入腾讯，曾负责腾讯网，新闻客户端，快报，视频，财经，体育等数据库平台，部署，规划及运维支持工作。06-09年曾任新浪数据库专家，数据库平台主管。 ---- 本文从图数据库目前的市场分布，实际应用场景，图数据库相比于关系型数据库的优势，以及未来的行业展望等几个方面，对图数据库进行了详细介绍。 市场分析 1. 急速增长中的图数据库 2. 一图胜过千言万语 比起传统的信息存储和组织模式，图数据库能够
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法能提升视野，少走弯路。 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 类似JavaScript的可视化库如D3.js，Raphaël，以及Paper.js，以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG，以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很多网站项目
11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送：安全快速稳定的移动消息推送服务，支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型，有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
QQ会员活动运营平台（AMS），是QQ会员增值运营业务的重要载体之一，承担海量活动运营的Web系统。在过去四年的时间里，AMS日请求量从200-500万的阶段，一直增长到日请求3-5亿，最高CGI日请求达到8亿。在这个过程中，AMS在架构方面发生了大幅度的调整和变迁，我们走过了一段非常难忘的技术历程。 本文将会分享QQ会员活动运营平台的架构设计实践，希望对做技术的同学有所帮助。 一、海量活动运营的挑战和我们的应对思路 一个产品业务的发展总是离不开运营二字，而运营的表现形式很多会体现到活动需求上，越是重运
之前已经给大家分享了三个全栈项目，比如瑞吉外卖什么的，这几个项目都是侧重于带大家学习框架的运用、以及一些简单的业务逻辑，但单独看代码就会发现没有太多的编程技巧可以学习。
数据可视化是以图表和图形的形式呈现数据，多个可视化和信息位的组合仍然被称为信息图表。而数据可视化工具就是生成这种呈现的软件。数据可视化为用户提供了交互式探索和分析数据的直观手段，使他们能够有效地识别有趣的模式、推断相关性和因果关系，并支持意义构建活动。
【导读】 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。类似JavaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG， 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。然而， 对于数据可视化的开发者来说， 依然有很多挑战要去面对。 这些迎接这些挑战的方法， 则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。 ClearStory Data的两位数据可视化开发人员Nate Argri
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