作者丨猿码道 jianshu.com/p/df4fbecb1a4b 1、秒杀业务分析 正常电子商务流程 （1）查询商品； （2）创建订单； （3）扣减库存； （4）更新订单； （5）付款； （6）卖家发货...浏览器层请求拦截 产品层面，用户点击“查询”或者“购票”后，按钮置灰，禁止用户重复提交请求; JS层面，限制用户在x秒之内只能提交一次请求; 4.2 站点层设计 前端层的请求拦截，只能拦住小白用户（不过这是...同一个uid，限制访问频度，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面 同一个item的查询，例如手机车次，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面 如此限流，又有99%的流量会被拦截在站点层...4.3 服务层设计 站点层的请求拦截，只能拦住普通程序员，高级黑客，假设他控制了10w台肉鸡（并且假设买票不需要实名认证），这下uid的限制不行了吧？怎么整？...解决可用性问题的思路是=>冗余 如何保证站点的可用性？复制站点，冗余站点 如何保证服务的可用性？复制服务，冗余服务 如何保证数据的可用性？
1、秒杀业务分析 正常电子商务流程 （1）查询商品； （2）创建订单； （3）扣减库存； （4）更新订单； （5）付款； （6）卖家发货； 秒杀业务的特性 （1）低廉价格； （2）大幅推广； （3）...浏览器层请求拦截 产品层面，用户点击“查询”或者“购票”后，按钮置灰，禁止用户重复提交请求; JS层面，限制用户在x秒之内只能提交一次请求; 4.2 站点层设计 前端层的请求拦截，只能拦住小白用户（不过这是...同一个uid，限制访问频度，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面 同一个item的查询，例如手机车次，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面 如此限流，又有99%的流量会被拦截在站点层...4.3 服务层设计 站点层的请求拦截，只能拦住普通程序员，高级黑客，假设他控制了10w台肉鸡（并且假设买票不需要实名认证），这下uid的限制不行了吧？怎么整？...解决可用性问题的思路是=>冗余 如何保证站点的可用性？复制站点，冗余站点 如何保证服务的可用性？复制服务，冗余服务 如何保证数据的可用性？
1、秒杀业务分析 正常电子商务流程 （1）查询商品； （2）创建订单； （3）扣减库存； （4）更新订单； （5）付款； （6）卖家发货； 秒杀业务的特性 （1）低廉价格； （2）大幅推广； （3）瞬时售空...浏览器层请求拦截 产品层面，用户点击“查询”或者“购票”后，按钮置灰，禁止用户重复提交请求; JS层面，限制用户在x秒之内只能提交一次请求; 4.2 站点层设计 前端层的请求拦截，只能拦住小白用户（不过这是...同一个uid，限制访问频度，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面 同一个item的查询，例如手机车次，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面 如此限流，又有99%的流量会被拦截在站点层...4.3 服务层设计 站点层的请求拦截，只能拦住普通程序员，高级黑客，假设他控制了10w台肉鸡（并且假设买票不需要实名认证），这下uid的限制不行了吧？怎么整？...解决可用性问题的思路是=>冗余 如何保证站点的可用性？复制站点，冗余站点 如何保证服务的可用性？复制服务，冗余服务 如何保证数据的可用性？
对于我们下载的多数数据集，我们可能需要提取其中指定的来使用，比如这个空气质量数据集，全国那么多站点，我只想要我研究的区域的站点数据，然而，当我打开文件夹的时候，失望了，因为这些数据都是一个一个的csv...有一个方法就是excel可以用脚本把这些单独的csv合并为一个csv，但可能伴随的问题就是数据超出excel的存储上限，so，我们换一种做法提取指定站点的数据。...这次实验用到的数据是全国2014-2020年的站点空气质量数据，每小时的分辨率的，截图看看长什么样子： ? ?...targets就是你指定的想提取的站点，想提取谁就指定谁，就输入谁的站点代号就可以啦，整体代码如下： import os import pandas as pd # 定义相关参数 dataPath =.../data' # 数据目录 targets = ['1001A','1002A','1003A','1004A','1005A','1006A','1007A','1008A'] # 目标站点 result
索引质量的高低对数据库整体性能有着直接的影响。良好高质量的索引使得数据库性能得以数量级别的提升，而低效冗余的索引则使得数据库性能缓慢如牛，即便是使用高档的硬件配置。...那对于已经置于生产环境中的数据库，我们也可以通过查询相关数据字典得到索引的质量的高低，通过这个分析来指导如何改善索引的性能。下面给出了演示以及索引创建的基本指导原则，最后给出了索引质量分析脚本。...1、查看索引质量 --获取指定schema或表上的索引质量信息报告 gx_adm@CABO3> @idx_quality Enter value for input_owner: GX_ADM Enter...value for input_tbname: CLIENT_TRADE_TBL -->如果我们省略具体的表名则会输出整个schema的索引质量报告... 该列是否经常使用“ = ”作为常用查询条件 列上的离散度 组合列经常按何种顺序排序 哪些列会作为附件性列被添加 3、索引质量分析脚本
数据质量分析 数据质量分析是数据挖掘中数据准备的最重要一环，是数据处理的前体。数据质量分分析主要任务是识别脏数据。
对于我们下载的多数数据集，我们可能需要提取其中指定的来使用，比如这个空气质量数据集，全国那么多站点，我只想要我研究的区域的站点数据，然而，当我打开文件夹的时候，失望了，因为这些数据都是一个一个的csv文件...有一个方法就是excel可以用脚本把这些单独的csv合并为一个csv，但可能伴随的问题就是数据超出excel的存储上限，so，我们换一种做法提取指定站点的数据。...这次实验用到的数据是全国2014-2020年的站点空气质量数据，每小时的分辨率的，截图看看长什么样子： ? ?...targets就是你指定的想提取的站点，想提取谁就指定谁，就输入谁的站点代号就可以啦，整体代码如下： import os import pandas as pd # 定义相关参数 dataPath =.../data' # 数据目录 targets = ['1001A','1002A','1003A','1004A','1005A','1006A','1007A','1008A'] # 目标站点 result
来源：陶邦仁 网址：http://my.oschina.net/xianggao/blog/524943 1 秒杀业务分析 正常电子商务流程 （1）查询商品；（2）创建订单；（3）扣减库存；（4）更新订单...浏览器层请求拦截 （1）产品层面，用户点击“查询”或者“购票”后，按钮置灰，禁止用户重复提交请求; （2）JS层面，限制用户在x秒之内只能提交一次请求; 4.2 站点层设计 前端层的请求拦截，只能拦住小白用户...（1）同一个uid，限制访问频度，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面 （2）同一个item的查询，例如手机车次，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面 如此限流，又有99%的流量会被拦截在站点层...4.3 服务层设计 站点层的请求拦截，只能拦住普通程序员，高级黑客，假设他控制了10w台肉鸡（并且假设买票不需要实名认证），这下uid的限制不行了吧？怎么整？...解决可用性问题的思路是=>冗余 如何保证站点的可用性？复制站点，冗余站点 如何保证服务的可用性？复制服务，冗余服务 如何保证数据的可用性？
面试场景 我们打算组织一个并发一万人的秒杀活动，1元秒杀100个二手元牙刷，你给我说说解决方案。 秒杀/抢购业务场景 商品秒杀、商品抢购、群红包、抢优惠劵、抽奖、.........秒杀/抢购业务特点 秒杀商品价格低廉、抢购商品很好|抢手、大幅推广|广为人知、瞬时售空、一般是定时上架、持续时间短、瞬时并发量高.........秒杀、抢购技术特点 读多写少、高并发、资源冲突 知道这些，恭喜你，获得10分。...分析技术特点： 秒杀/抢购技术特点 1.读多写少 缓存 2.高并发 1.限流 2.负载均衡 （单体tomcat并发200完美胜任，突破五，六百就力不从心） 3.缓存 4.异步（将同步的并发请求转换为异步...我们打算组织一个并发1万人的秒杀活动，1元秒杀100个二手牙刷。 10000个并发的架构 ?
秒杀业务分析 正常电子商务流程： 查询商品 创建订单 扣减库存 更新订单 付款 卖家发货 秒杀业务的特性 低廉价格 大幅推广 瞬时售空 一般是定时上架 时间短、瞬时并发量高 秒杀技术挑战 假设某网站秒杀活动只推出一件商品...站点层设计 前端层的请求拦截，只能拦住小白用户（不过这是99%的用户哟），高端的程序员根本不吃这一套，写个for循环，直接调用你后端的http请求，怎么整？...同一个uid，限制访问频度，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面 同一个item的查询，例如手机车次，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面 如此限流，又有99%的流量会被拦截在站点层...服务层设计 站点层的请求拦截，只能拦住普通程序员，高级黑客，假设他控制了10w台肉鸡（并且假设买票不需要实名认证），这下uid的限制不行了吧？怎么整？...解决可用性问题的思路是=>冗余如何保证站点的可用性？ 复制站点，冗余站点如何保证服务的可用性？ 复制服务，冗余服务如何保证数据的可用性？
01 电网质量定义 02 电网质量故障分析 03 ABB电网质量解决方案 04 成功案例 05 无功功率补偿方案选型
数据质量（Data Quality）是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。...数据质量保证主要包括数据概要分析（Data Profiling）、数据审核（Data Auditing）和数据修正（Data Correcting）三个部分，前一篇文章介绍了Data Profiling...数据质量的基本要素 首先，如何评估数据的质量，或者说怎么样的数据才是符合要求的数据？可以从4个方面去考虑，这4个方面共同构成了数据质量的4个基本要素。...虽然说分析型数据的实时性要求并不是太高，但并不意味了就没有要求，分析师可以接受当天的数据要第二天才能查看，但如果数据要延时两三天才能出来，或者每周的数据分析报告要两周后才能出来，那么分析的结论可能已经失去时效性...，分析师的工作只是徒劳；同时，某些实时分析和决策需要用到小时或者分钟级的数据，这些需求对数据的时效性要求极高。
RFM分析法是一种常用的客户细分方法，常用来衡量客户价值和客户创造利益的能力。...本文目录 最近一次消费时间 消费频率 消费金额 综合分析 一、最近一次消费时间（Recency） R1（近期活跃客户）：最近一次在超市消费是在一个月内。...四、综合分析 处于不同类别的客户价值不同，我们把客户分为3的3次方，即27个群体，具体如下： 重要价值客户（R1F1M1）：即VIP客户，这些客户是超市的宝贵资产，他们不仅活跃度高、消费频率高，而且消费金额大
面试官：了解秒杀？简单分析下高并发场景下秒杀系统的设计思路 五、常见的互联网分层架构 ? 面试官：了解秒杀？...简单分析下高并发场景下秒杀系统的设计思路 客户端层：手机或PC端操作的客户端页面，域名通过DNS解析路由到NG 反向代理层：一般通过NG作为反向代理，将客户端请求均衡路由到后端站点服务，NG也可以水平扩展为多实例...站点层：站点层可以水平扩展为多个实例部署，以此来均衡来自客户端请求产生的高并发负载，多个web server之间的session信息可以集中存储于分布式缓存服务（Redis，MemCache）中。...从0到1揭秘秒杀系统架构视频分享 分享一个录制的秒杀架构讲解视频，内容包括： 秒杀业务分析以及技术难点分析； 迷你版秒杀系统的快速实现； 快速理解乐观锁悲观锁； 使用协作机制类来衡量吞吐量； 使用数据库实现乐观锁...面试官：了解秒杀？简单分析下高并发场景下秒杀系统的设计思路 ? 面试官：了解秒杀？简单分析下高并发场景下秒杀系统的设计思路
VMAF 的全称是 Video Multi-Method Assessment Fusion，它是由 Netflix 所推出的一款视频质量比较分析工具，即以原视频为标准对受损视频进行画质打分。...其实市面上已有的视频质量分析工具已经有不少了，像 SSIM 和 PSNR 都是非常成熟的评价指标，那么为什么 Netflix 还要重复造轮子呢？...相比于目前广泛被采用的纯数学模型评价方法，VMAF 采用了机器学习的方式对视频质量进行视觉上的评价。...如果是对 1080P 及以下分辨率视频进行质量分析，使用模型 vmaf_v0.6.1.pkl 即可。而对于 4K 视频，则推荐使用模型 vmaf_4k_v0.6.1.pkl。...在 ffmpeg 同级目录下的 VMAF.txt 则记录了逐帧分析的 VMAF 成绩。
转录组等多种数据分析中都有应用，本文主要介绍在chip_seq数据分析中的PCA分析。...在转录组中，我们可以通过基因表达谱来对样本进行PCA分析，在chip_seq数据分析中，为了得到类似基因表达谱的数据，研究人员提出了一种思想，将基因组划分为等长的区间，称之为bin,然后计算每个区间内的...得到样本中所有bin的coverage之后，就可以利用该数据进行PCA分析。具体的操作步骤如下，通过deeptools来实现 1....PCA分析 通过plotPCA命令实现，用法示意如下 plotPCA \ -in results.npz \ -o PCA.png 输出结果示意如下 ?...软件默认选择第一和第二主成分来绘制二维的散点图，在该图中通过观测样本点之间的距离，可以对数据质量做出一些基本判断，理论上讲，input和抗体处理的样本之间应该有较大距离，而生物学重复样本之间应该比较接近
课程介绍 高并发和秒杀都是当今的热门词汇，如何使用Java框架实现高并发秒杀API是该系列课程要研究的内容。秒杀系列课程分为四门，本门课程是第一门，主要对秒杀业务进行分析设计，以及DAO层的实现。...第3章 秒杀业务分析 本章讲解常见秒杀业务以及如何用最常用的技术实现。分析了秒杀业务的难点，以及本课程要实现哪些秒杀API。...初学者：框架的使用与整合 技巧 有经验者：秒杀分析过程和优化思路 秒杀系列将分为四门课程进行，分别是： Java高并发秒杀API之业务分析与DAO层 Java高并发秒杀API之Service Java...再接下来就是补全项目的依赖 第3章 秒杀业务分析 3-1 秒杀业务分析 ? 秒杀业务的核心–> 库存的处理 ? ? 为什么需要事物？ ? ?...3-2 MySQL实现秒杀难点分析 ? 对于MySQL来说竞争反应到背后的技术是怎样的呢?
gcc目前无法告警，Coverity静态分析器将发出OVERFLOW_BEFORE_WIDEN警告。 建议在对变量做计算赋值时，必须考虑其计算参数的类型是否至少有一个和自己类型相同。
在【rainbowzhou 面试15/101】技术提问--数据质量管理的流程有哪些？中，我讲述数据质量管理的四个阶段。今天详细说说其中的第三阶段--如何进行数据质量分析，希望对大家有所帮助。...字段级别分析 关于字段级别的分析，主要的方法有缺失值分析、异常值分析、值域分析、数据分布分析和字段内容分析等，下面分别进行说明。 缺失值分析 数据缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失。...异常值分析 异常值分析主要针对字段中的异常数据进行分析。常见的异常数据包括空字符、NULL值、被截断的字符串、乱码和其他录入错误的值。针对字符类字段的统计分析方法，常见的有正则匹配法、长度统计法等。...（加粗的为常见指标） 数据分布分析 数据分布分析主要是分析各个维度值在总体数据中的分布情况。数据分布分析过程中出现的典型的数据质量问题有数据分布偏斜程度较大、数据分布过分集中等。...字段内容分析 字段内容分析是分析字段真实记录值与预期数据是否一致。eg：定义的字段类型为string，但预期的数据是数值字符串（如“0”，“1”，“999”）。
peak calling的核心是比较input和抗体处理样本基因组区域测序深度分布的差异，所以样本的测序深度分布可以作为质控的一个标准，本文介绍如何通过deep...
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