api=jquery // 注意：在JS代码中，为保证 JS代码能够正常运行，需要在HTML代码加载完毕后，再执行JS代码。...传入返回数据以及“dataType”参数的值。并且必须返回（经处理的）数据传递给success回调函数。 success：当请求之后调用。...传入返回后的数据，以及包含成功代码的字符串。 complete：当请求完成之后调用这个函数，无论成功或失败。...②数据类型 $.ajax() 函数依赖服务器提供的信息来处理返回数据。 通过指定 dataType选项还可以指定不同的数据处理方式。...data：发送到服务器的数据，将自动转换为请求字符串格式。必须是Key/Value格式。 dataType：预期服务器返回的数据类型。
，找到差异的地方，原来用Excel做虽然也不复杂，但要是能用PowerQuery就好了，直接刷新才是真方便啊。...的确是，PowerQuery最大的优势就是只需要干一次，以后有新数据就刷新一下就搞定，尤其适合这些需要频繁重复操作的工作。 小勤：就是啊。那像这种表间数据对比的怎样处理比较好呢？...大海：其实，核心就是做数据的合并，但合并毕竟是将2个表的数据放到一起，要进一步找差异的话，加个公式求一下差就可以了，其实跟Excel里用数据透视表做的情况也差不多。...Step-1：获取其中一个表的数据并加载为链接 Step-2：获取另一表数据 Step-3：以完全外部的方式合并查询 Step-4：展开合并的数据表 Step-5：添加自定义【差异】列...刚学的if…then…else…就可以用上了。以后这些数据的对比就真的可以一键刷新了。 大海：对的。其实PowerQuery里的操作都不难的，就是要靠多点操作练习，这样碰到问题的时候就有思路了。
滴滴媒体研究院利用滴滴出行平台订单数据对全国主要城市的出行半径进行“测量”，从一个侧面反映城市究竟有“多大”。 毫不意外的，北京的出行半径最大，31.7公里。...也就是说，北京90%的出行订单的起点或终点在距离市中心（天安门）31.7公里的范围内，而从天安门开车到东六环，刚好是30公里。中国城市中，出行半径大于30公里的有4个：北京、上海、深圳和佛山。...，数据统计周期为2017年11月。...早高峰期间，从东莞住宅区发出的订单中很大一部分会进入了深圳、广州、惠州等周边城市。这便不难理解，为何出行半径并不显著的东莞，会在通勤排行上如此高位。...，我们便有了一些更加贴合日常生活的数据：出行半径、通勤时间、通勤距离，以及城市功能地域。 ▲注：为方便展现单个城市的功能区，我们将部分联结在一起的城市功能区做了分割。
在数字化转型的背景下，银行需要更加精准地识别和满足客户需求，同时提高服务效率，以在竞争激烈的市场中保持领先地位。 在银行业，维护现有客户（存量客群）和开发新客户（增量客群）都至关重要。...在这个案例中，所使用的基础数据是自行构造的。这种自造数据的方式使团队能够模拟真实的业务场景，同时确保数据的安全性和隐私性。...通过这种方式，团队能够在一个受控的环境中测试和验证他们的分析模型和假设，而不必担心涉及真实客户数据所带来的风险和道德问题。 团队在使用帆软BI工具的初步步骤中，首先专注于数据的整合和预处理。...这是因为在任何有效的数据分析过程中，数据清洗和预处理都是至关重要的步骤。...“前两天我们在做自助式数据分析工具时，我还跟业务人员开过一个玩笑，我说你们如果把这个工具用的特别熟练了以后，我可能就要下岗了，因为到时候基础数据在库里已经很全了，业务再也没用基础数据的需求提给技术，像技术原来做的一些数据加工
这是一个数据字典数据型数据，也算是静态数据，配置数据等的刷新示意图，数据的源头只有一个，数据都在active的一个schema上，其他几个类似的节点都在维护这样一套类似的结构，但是因为节点都是分布式的，...所以都分散在不同的机器上，数据的刷新目前是采用物化视图来做的。...在尽可能不改动逻辑，少改动逻辑的情况进行的调研情况，得知这种数据的刷新频率还是不高的，可能几周才会进行这样的一次刷新，而且在刷新的过程中，对于应用app1来说优先级是比较高的，app1中的刷新完成之后，...慢一些还是可以接受的。 所以的改进思路就是分成两部分来处理，两条腿走路。对于app1优先刷新，而且对于app1中的表进行并行切分。 比如里面有15张表，就可以分成多个并行刷新session来处理。...一方面刷新的都是不同的表，不会有之前热点快的争用的情况，而且这个过程完成了就对后续的处理优先级就会大大降低。依赖性就大大降低了。 ?
小勤：这样同一个人的数据可能分到多行了，怎么能够整理到一行里面去啊？ 大海：这个很简单啊。逆透视再透视一下就行了。 小勤：这么简单？里面有好多空的内容啊。...大海：这些空的内容在逆透视的时候会自动丢失的，前面曾经讲过哦。 小勤：啊。...我试试： Step 01 逆透视 Step 02 再透视 这里也可以看到，上一步骤逆透视后，其中的空值内容不在了。 小勤：这也太容易了吧？！...居然就这么整理好了： 大海：用Power Query就是这么简单！
详解用Navicat工具将Excel中的数据导入Mysql中 大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。...今天说一说详解用Navicat工具将Excel中的数据导入Mysql中,希望能够帮助大家进步!!!...首先你需要准备一份有数据的Excel，PS: 表头要与数据库表中字段名对应： 然后 “文件--->另存为.csv 文件” 如果你的数据中带有中文，那么需要将CSV文件处理一下，否则会导入失败；用editplus...或者其他编辑器（另存可以修改编码格式的编辑器），打开CSV文件，另存是选择编码格式为utf-8,（PS:你的数据库的编码格式也要是utf-8）。...开始导入，我们可以选择一种Mysql的图形化工具，我这边用的是Navicat for mac 选择你刚刚保存的csv文件 特别注意的是，如果你有表头的话，则要将栏位名行改成1，第一行改成2 然后一直下一步知道直到导入成功
如今，很多人开始讨论：“数据中台退居幕后？为何数据飞轮成为新的焦点？”一、数据中台：曾经的“基石”最早，企业的数据建设因为各部门各自为战，导致数据分散、系统割裂。为了应对这种情况，数据中台应运而生。...四、数据中台与数据飞轮：互补而非替代尽管数据飞轮正逐渐成为新焦点，但我并不认为数据中台会完全退出历史舞台。事实上，数据中台和数据飞轮并非对立，而是互为补充的。...数据中台在解决企业数据整合、打破数据孤岛方面仍然有着重要作用，特别是在一些较为传统或稳定的业务场景中，它依然是企业数字化转型的基石。然而，数据飞轮的崛起为企业的灵活决策和快速响应提供了新的可能。...它在数据中台的基础上，进一步赋能企业，使其能够在不断变化的市场环境中保持敏捷性和竞争力。简单来说，数据飞轮是数据中台的高阶应用，通过更灵活、更实时的方式，将数据真正融入企业的日常运营中。...结语随着企业对数据管理需求的不断变化，数据中台的局限性逐渐显现，而数据飞轮则通过其动态、实时的特点，为企业提供了新的解决方案。
灾难类型数据 爆炸是人们最关注的灾难类型 ---- ? 在各灾难种类中，爆炸、暴雨、地震成为用户最关注的三种类型。此外，今年发生的沉船事故和几次台风登陆事件，也引发了人们对沉船和台风的关注。...头条君提醒年轻的朋友们防灾意识不容小视，事故无常，防灾警惕性不容放松。 ■□ 灾难中哪些受伤类型最受关注？ ---- ? 灾难伴随着伤亡，也因此让生命显得更加脆弱。...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、...回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 大数据人才的摇篮！...专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
在之前的两篇【数据刷新中的并行改进(二) (r5笔记第76天)、数据刷新中的并行改进(r5笔记第72天)】中分享了数据刷新的并行改进，其实在对很多的数据表做了切分之后，数据刷新的总体负载就基本是平均的了...如何使得刷新的过程更加平滑和完整，我们还是需要做一些工作的。 首先各个节点中都存在相同的表（其实是物化视图），所以在刷新的时候还是基本靠串行的思路来做并行的事情，怎么理解呢。可以参见下面的图片。...在有多个节点的情况下，数据从第1个节点到第3个节点刷新的时候，内部还是串行的，只是在第1个节点刷新的时候使用了并行，把700多个表分成了多个刷新的进程来并行处理。...对于各个节点之间的刷新还是串行的过程。 就如同我在图中用绿色标注的那样。 我们先来实现节点的串行，可以使用如下的脚本来使得某个脚本在对应的节点中都会依次运行。...split_parall.sh 把多个表切分为指定的并行，比如700多个表按照数据情况切分成10个并行的刷新进程。
AJAX 不是新的编程语言，而是一种使用现有标准的新方法。AJAX 是与服务器交换数据并更新部分网页的艺术，在不重新加载整个页面的情况下。...就是利用JS来无刷新与后端交互，通过get和post方式把数据发送到后端，或者请求后端的数据，然后根据请求的数据进行改变DOM节点等操作，从而取消掉用form的submit方式一提交就会跳转页面的情况，...后指定，多个参数用&分隔 GET请求同一URL时会有缓存，通过参数是否一致来判断 解决缓存问题，加个时间戳使每次参数不一致，上例中的t=Math.random() 2.POST var...使用getJSON()方法可以通过Ajax异步请求的方式，获取服务器中的数组，并对获取的数据进行解析，显示在页面中，它的调用格式为： $.getJSON(url,[data],[callback])...五、总结 一般来说，处理AJAX，用jQuery的get和post的就够用，如果是JSON数据的话用getJSON，注意缓存问题，特殊的应用再考虑用ajax()，另外，AJAX还有一个很严重的问题是跨域
在之前的博文【数据刷新中的并行改进(r5笔记第72天)】中分享了数据刷新中的并行改进建议，但是对于方案的落地还是有很多的细节需要实现。 首先是关于很多的表怎么把它们合理的进行并行切分。...根据实际的情况，因为这些数据字典表都相对数据量都不大，所以存在的分区表很少，所以可以考虑按照segment的大小来作为并行切分的基准。...所以在分布式环境中，在进行了并行切分之后，数据的刷新速度也是会有差异的。...为了尽量减少同一个数据源的刷新瓶颈，所以还是考虑在每个节点考虑采用并行刷新，完成一个节点，然后下一个，所以实际的情况就可能会是下面的样子。...黄色部分表示还没有开始，绿色部分表示正在刷新，灰色部分表示已经完成。所以同样的表在不同的节点中可能刷新速度也会有所不同。
子 View 的顺序和子 View 返回的数组中的位置有关（storyboard 中左侧的树形结构图中的先后顺序）。...数据联动 在某一列滚动的时候，重新设置联动列的显示数据，然后进行刷新操作。...直接在 storyboard 中布局，不需要使用数据源方法，但如果需要使用到代理方法，仍然需要在控制器中实现相应的方法。 适用于基本不需要动态修改、布局固定的页面，如个人中心、设置等。...，而且可以更简单高效的实现数据的刷新。...（渲染模型）和新快照以获得差异，最后以设定的动画方式应用这些变化从而刷新界面。
这个被称为“Ranker”的新模型使用词袋之间的距离得分作为特征，从语义角度分析商品标题信息。...应用使用离线历史数据训练过的 Ranker，根据购买的可能性对召回集进行排序，通过合并卖家广告率对列表进行重新排序。...在离线评估中，这个 eBERT 模型在 eBay 的一组标记任务上的表现显著优于开箱即用的 BERT 模型，F1 得分为 88.9。...这种新的排名模型在购买排名（售出商品的平均排名）方面有 3.5% 的改进，但其复杂性导致难以进行实时的推荐。...今日好文推荐 “干净”的代码，贼差的性能 一场向应用交付标准的“冲锋” 没有 NGINX 和 OpenResty 的未来：Cloudflare 工程师正花费大量时间用 Rust 重构现有功能 开源意味着不问责
小勤：上次说可以通过对逆向连接表编辑DAX公式按需要返回模型中的数据（具体见文章《链接回表，让Power Pivot和Excel的互动更加精彩》），具体是怎么弄的？ 大海：对的。...我们先用个简单的例子说明怎么用，以后再用更多的案例来练。 在上次我们通过现有连接返回的逆向连接表里，右键单击任意单元格，在弹出的菜单中依次单击“表格”、“编辑DAX”按钮。...如下图所示： 在弹出的对话框中选择“DAX”，如下图所示： 这样，我们就可以通过写DAX公式来“查询”数据模型里的数据了。...比如说通过DAX公式返回“订单”表的数据，在表达式编辑器中输入以下代码： EVALUATE '订单' 如下图所示： 小勤：’订单'就是订单表在数据模型里的表名称吧。...或者从多个表里组合数据呢？ 大海：这些就涉及到其他的DAX函数了。以后再慢慢跟您讲吧。你现在可以先练习一下这些简单的。 小勤：好的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 ajax是一种无刷新技术，在web开发中占有举足轻重的作用，但是由于安全问题，ajax在跨域时候并不支持post。...现在笔者写个采用getJSON的方式实现跨域的实例来供大家参考： 采用getJSON的方式 jquery代码： $.getJSON( 'app.cms.apc?...中的”?”自动转换为正确的函数名，以便执行回调函数。 php代码： $data = 1; echo $_GET['jsoncallback']."...中的”?”。...总结下使用getJSON的跨域方式时 发送请求时需要传一个callback的回调函数名到服务器端，服务器端拿到这个回调函数名，再将返回数据用参数的形式反回到客户端，这样客户端就能够调到。
原本心想很简单，翻开My97DatePicker的demo，一顿拷贝，然后上述两条规则一定义，原本以为就这样完事了，如图： 页面一刷新，傻眼了，竟然报了一个未定义变量：D 的错误。 问题原因及查找。...于是就去查了下ErrorException（runtime目录下的temp目录中）。发现My97DatePicker中关于$dp....解决办法也很简单，如果仔细看过TP5的手册的话，在模版章节中关于变量输出中有这样一句话：{和$之间不能有任何空格，否则标签无效。 关于$dp....$D在My97DatePicker的demo中也给出了解释。 有了上面两个解释就好办了，只要使{$dp.$D}这个标签无效，就能达到目的，那么只需将#f{$dp.$D}中的{和$之前敲一个空格就妥了。...最终效果如图： 再次刷新页面，就可以看到My97DatePicker空间被正常加载了，无任何错误。
，尤其是在低分辨率和嘈杂的图像中。...在相关数据集上进行的大量实验表明，该方法具有出色的性能。...数据集：研究人员根据卫星图像(Bing地图)创建了OGST(油气储罐)数据集，该数据集的GSD为30 cm和1.2 m。...除了OGST数据集外，研究人员还将方法应用于COWC数据集(Cars Overhead with Context)，以比较不同用例的检测性能。对于两个数据集，该方法均优于独立的最新研究结果。...在COWC 数据集的训练过程中，端到端模型训练历时96小时，共200个批次，在测试过程中，使用快速基于区域卷积神经网络的平均推理耗时大约是0.25秒，SSD (Single-Shot MultiBox
RFM模型的含义 RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。 ...2）熟悉数据集 熟悉数据集，就是在进行数据处理之前，应该先熟悉数据，只有对数据充分熟悉之后，才能更好的进行分析。...从上述结果中可以发现：这笔数据总共有28833行条记录，12列。观察上图，可以清楚地看到每一列数据代表什么含义。 3）保留有效数据 针对此数据集，我们先说一下什么是“有效数据”。...从上述结果中可以发现：各字段中没有缺失值，因此不需要做任何处理。...说明：由于这个数据集时间较早，因此计算出来的最近一次购买时间距离今天的天数，会特别大，但是没有关系，我们演示这个案例只是为了说明RFM模型的建模过程，实际中，肯定是过几个月进行一次RFM建模是比较好的，
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