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Element 中查询前多少天、前多少周、前多少月的数据

在开发后台管理系统时，经常会遇到这样一种需求，查询前多少天、多少周、多少月的数据，虽然 UI框架有自带的组件可以实现这些功能，但是操作起来却不是很方便，而且这些都是查询最近时间的数据，没有必要用日期组件...，这种情况下就需要自己写了。...以上功能的基本实现思路为：根据日、周、月分别定义三个下拉选项，选择不同的日期类型时，显示不同的日期下拉选项，默认为第一个下拉选项。 以下是这个功能中主要用到的一些方法的代码实现： 1....获取日查询选项 这里仅获取前30天的下拉选项： // 获取天的选项 getDayOptions(){ let timeList = []; for(let i=1;i<31;i++){...day_time:"", // 选择的周 week_time:"", // 选择的月

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​《七天数据可视化之旅》第三天：数据图表的选择(中)

《七天数据可视化之旅》第三天：数据图表的选择(中) Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。...0x00 前言 数据图表的选择（上），分享了「时序数据」和「比例数据」的可视化图表方案。 不同的数据类型、不同的阐述目的，决定了数据可视化展现形式的差异。...6.雷达图/星状图 当需要对比一个主体、或多个主体本身，在不同维度上的特征时，雷达图和星状图是不错的选择。...还有一种是获取用户眼球在屏幕上的移动轨迹热力图，不过这种因为涉及到用户隐私，获取数据的难度很大。...根据数据之间的关系、分析目的、数据特征，来选择和确定相应的图表类型，这个是可视化过程中需要牢牢把握的要点。

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    网站服务器配置-应该选择多大带宽-同时能承载多少用户的访问

    ,那么服务器的cpu就很吃紧 会导致服务器迭机,不仅当前应用无法提供服务,同时其他应用也是没办法使用 显然选择合适的服务器配置,就变得非常重要了的 很多站长初次选择服务器配置,一般都是最低的一个配置,单核...,1MB带宽,如果一时间,有几百,几千人同时访问某个网站,肯定会让服务器资源负载100%,cpu 100%的 因为不同类型的网站,应对的不同的流量人群,具体以你自己的网站流量为准,存在着差异，带宽分配不足...5Mbit/s)``,那么服务器的数据最高传输速度为5Mbit/sX1024/8=640KB,1分钟流量大约640X60=38400KB 假设每个用户1分钟内始终占用10KB的流量,那么1分钟内支持占用这样的流量的同时在线访问人数为...,就可以实时的查看自己网站的数据 一种是查看云服务器提供商的监控后台,出网带宽若经常处于128kb/s峰值时,那说明需要升级带宽了 这个一般在自己的云服务器实例的监控里就可以查看cpu使用率,内存使用率...,系统负载,公网带宽,以及内网带宽各个参数的使用情况的 具体使用多大M的带宽,要视自己网站情况而定,能够承受多少人同时在线,决定因素比较多,涉及到很多,比如:网站页面优化技术,cdn技术 但一般的网站,

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    《七天数据可视化之旅》第四天：数据图表的选择(下)

    《七天数据可视化之旅》第四天：数据图表的选择(下) Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。...在工作中，我们要研究多个数据集之间的包含关系，就可以使用韦恩图来展示数据。比如，购买啤酒的用户和购买尿布的用户有多少是重合的，收过某快递公司包裹的用户和选择某快递公司寄件的用户，有多少是重合的。...当然，韦恩图的使用并不仅仅局限于人群的包含关系展示，只要你需要研究多个数据集的包含关系，都可以使用韦恩图，但是前提是：多个数据集描述的对象维度需要相同，比如都是用户ID或商品名称等。...后来，桑基图使用领域扩大，比如可以用于分析用户在网站或APP上行为路径和分流情况，比如分析家庭收入来源和支出流向，世界人口迁移等。 总之，如果需要展示数据的分流情况，桑基图是一种绝佳的可视化方案。...作为数据图表选择的最后一篇，我们一起来回顾下【数据图表的选择】部分的内容，以下为常见的数据关系和可供选择的图表类型。 ?

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    数据迁移中需要考虑的问题(r2第15天)

    在生产环境中，做数据迁移需要考虑很多的可能性和场景，尽量排除可能发生的问题。我自己总结了下，大体有如下需要注意的地方。...8）index级nologging 数据的insert操作，如果没有index速度很有成倍的提高，但是在生产中可能并不能建议这么做，如果重建索引的时候，也需要一定的时间，还需要一定保证索引和之前一定要没有任何的差错...foreign key的时候需要花费一些时间，做为数据检查。...13）godlengate的影响 goldengate的影响不容小视，需要和部分做一个确认在数据迁移之前停掉goldengate相关的进程。...TOT_OBLIGATION_PCT") 对于这类问题需要和数据迁移组协调，尽可能保证constraint的一致性。

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    IHS称：数据中心的用户选择，白盒Dell EMC

    根据IHS Markit的数据显示，数据中心领域白盒服务器的采用已经超过了品牌服务器。 ?...IHS的数据在IDC公布数据之后一周发布，IDC的数据中将Dell EMC列为全球服务器收入和服务器提供商的第一名。根据IDC的数据显示，HPE在服务器收入和出货量方面排行第二。...据IHS称，开放计算服务器在第一季度也有不错的表现。第一季度的开放计算收入同比增长68％，达到13亿美元。 根据IHS的数据，整个数据中心服务器的收入在2018年第一季度达到了179亿美元。...2018年服务器出货量的42%在企业用户，约为470万台。预计到2022年，企业服务器出货量仅占比19%，约为280万台。...电信公司在数据中心服务器上的支出将占今年服务器收入的13％（99亿美元），到2022年将增长到20％（195亿美元）。

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    16位天才的思维创造让数据科学更简单

    选文|姚佳灵 文字部分翻译|吴怡雯 图片翻译及制图|田晋阳 ◆ ◆ ◆ 前言 你知道回归的概念大约是在200年前提出来的吗？ 直到我决定涉足分析学的光辉历史，我也是不知道的。是的！...如今我们在用的一些概念都是几个世纪前提出的。在我回顾这段历史的时候，发现那些真正的天才，他们天生渴望分享知识和挑战那些改变世界未来的概念。 通过阅读他们的人生故事，我发现这些天才身上都有一个共同点。...那就是所有的这些天才有着强烈的刨根问底的精神，比如：他们永远不会满足自己所知道的。相反，他们感兴趣的是为什么事情会如此这般地发生？也许，这样强烈的好奇心使得他们发明了很多东西。...我列出了在21世纪中产生巨大影响力的16位天才的思维创造，其中有Python，R，SQL和Hadoop，他们的发明为全世界上百万人提供了生计/工作。...如果他们的成就激发了你，也许你可以向其中还在世的天才发推特。 备注：以下并不是一个详尽的列表，如果你曾因为其他人的杰出工作而受到鼓舞，请在评论处分享，谢谢！ ? ? ? ? ?

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    Oracle数据库需要修改默认的Profiles，避免用户密码过期

    今天Oracle数据库遇到一个问题，用户在用客户端登陆数据库时，抛出异常： ORA-00020: maximum number of processes (150) exceeded 从表面上看是Oracle...连接的用户过多，但是这是一个开发环境，没有什么系统在使用，就我们几个开发人员用，之前从来没有出现过这个异常，所以也不知道怎么回事。...这个时候仔细研究，发现原来是informatica的密码过期了，可能是informatica不断的试着使用过期的密码去连接数据库，导致数据库的连接被占用完，所以其他系统都无法使用数据库了。...原来，Oracle里面在创建用户是我使用的是Default Profile，而这个默认的配置里面，密码的过期策略是180天过期，一看我有好几个数据库用户都要在这两天内过期。...，那么就需要重新启用这个用户，设置下密码了，对于快过期而没有过期的用户，那么就不要修改了，都会变成永不过期。

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    让数据讲故事：如何在8秒内抓住你的用户

    7月15日的数据侠实验室第15期活动上，DT君请到了DT设计师小哥哥小姐姐们的大BOSS——第一财经商业数据中心（CBNData）视觉创意总监赵亮，他从视觉的角度为大家讲述，在这个信息趋于泛滥的时代，如何才能借可视化让品牌脱颖而出...在移动互联网时代，信息呈爆炸式增长，我们每天都在提取无数的内容，但内容又过于碎片化。所以，如何让内容与读者产生兴趣、情感、利益的关联，在短短8秒时间内如何抓住用户，是我们需要探索的问题。...通过这种创意方法，我们设置不了不同的故事场景表现形式来进行创作： 一镜到底场景化。之前我们和钉钉一起发布了《2017年智能移动办公行业趋势报告》，名叫“酷公司的一天”。...通过一镜到底的场景化设计，还原职场人使用移动智能办公的一天，视觉更具连续性，贯穿始终，提高用户阅读兴趣。 ?...这是DT财经联合工银安盛保险平台一同来发布这个漫画场景式的微报告，通过漫画人物的场景设计来对数据进行降维理解，更好的让读者明白品牌方数据内的洞察，潜移默化的来体现保险的重要性。 ?

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    excel查询数据的技术实现选择 (r7笔记第73天)

    最近有一个高中同学问我一件事情，就是他们目前使用excel需要经常查很多数据，但现在使用excel的筛选功能感觉比较费劲。...二来一个很重要的原因是，可以使用plsqldev把excel的数据无缝导入oracle,然后使用sqldeveloper导出一个很漂亮的数据报 告，我记得sqldeveloper有一个很不错的功能就是导出的数据为...当然数据库还是需要，不过使用mysql，msql都可以 ，access应该可以可以。 对于这种方案，自我感觉还是有一些依赖，还是有些笨重，其实不光问题没有解决，反而更加复杂化了。...那么就简化一下，直接使用java的swing来做。直接编译生成一个客户端对象，直接运行即可，这个时候还是需要安装有java的。不过相比起来已经简化很多了。...如果使用java的swing，那么我就需要放弃使用数据库了，而是使用xml来做这个，那么这个时候一个重要的问题就变成了数据格式的转换看，由excel转换为xml，不过excel还好本身提供了这个功能，所以还需要花一些时间去看看怎么去解析这个

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    数据补丁中需要注意的几个问题(r5笔记第21天)

    今天来感慨一下在工作中碰到的几处数据补丁问题，当然这些细节都是流程之外的控制和规范了，但是也或多或少出现了不少的问题，有些让人纠结，有些让人抓狂，有些让人无奈，但是不管怎么样，数据补丁是修复数据，完善业务的...让人吐血的dump文件 这是个真实的案例，早上很早到了公司，发现有个开发同事提交了一个数据补丁，需要部署在某某客户环境中，看到补丁的说明还是比较简单的，是需要导入一个dump文件，但是补丁也太简单了，除了这个说明其它什么都没有...对于这个问题的反思，对于数据补丁的审核还是需要加强，可能开发的同事本身没有意识到很多细节，就会给你提供错误的信息误导你，所以需要自己的火眼金睛来识别了。...对于这个问题的反思，还是希望能够在提交数据补丁的时候，能够统一一下，尽管严格来说，这也不是错误，但是多多少少会造成一些误导，这种补丁DBA去部署都会产生误解，更不用说自动部署了。...但是如果细细看来，id为1,2,5,6的数据行都把name字段给清空了。这种问题需要好好消化消化，在数据补丁中还是比较常见的问题，最可怕的情况就是数据越修越乱。

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    专家精品 | 让高敏感数据销声匿迹：一种用户无感知的数据防泄露方法

    我们不妨换个思路，将高敏感数据隐藏，让使用者不知道高敏感数据的存在，顺着这个思路，我设计了一下方案： 首先，重定向数据库，让应用系统不直接访问数据库，需要先访问协议解析工具，协议解析工具对访问协议进行解析...下面我们以数据查询为例，看下改造后的流程如何让数据隐身： 整个流程的推演首先要有一个前提，需要将应用系统中配置的数据库IP改成协议解析工具的IP，协议解析工具变成了数据库的前置代理，协议解析工具需要配置目标数据库的...”的形式，再对这些信息进行检索，获取到用户信息（用户信息一般是用户的唯一性标识，例如：User ID）和结果集； 如果结果集中涉及到了高敏感数据，则需要进行权限判断，将用户的User ID在高敏感数据特征库中的用户权限表中进行遍历查询...数据可以让我们更好地受生活，但不当的使用也会给我们带来巨大的麻烦，因此，我们需要不断的进行数据安全建设的投入。 安全无绝对，数据安全管控其实是让数据能够“遵规守序”。...对于高敏感数据的安全管控方案的选择和设计，是没有终点的，随着安全技术的不断演进，新技术的不断创新，防护方法也会不断变化，相信不久后，会有更优的高敏感数据管控方案被设计出来。

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    明略数据吴明辉：AI商业化的核心是让用户合理接受机器的错误

    所以吴明辉认为，AI商业化的最大障碍在于“人”本身，AI商业化的核心，是如何让用户合理的接受机器的错误。 有无先例可循？...于是归而言之，这位北大AI实验室的高材生认为，现阶段做好AI的商业化应用，一方面抓算法，另一方面抓用户预期，让二者尽可能趋于一致，甚至让算法超预期。...△ 知识图谱是AI应用的基础设施 不过，这二者结合起来发挥作用，并不是简单且轻而易举，需要打下“知识图谱”为支撑的底层土壤，更直白讲，是体系化、规则化的大数据平台，能够让机器像人类一样理解世界，最终能打造一个...另一方面则通过3年时间，让明略的技术算法专家和垂直业务场景的业务专家一起，完成数据治理及业务规则的累计，建立起一套该垂直行业的知识图谱。 △ 吴明辉“破案” 有更具体现实应用吗？...△ 可视化研判结果 在现场，吴明辉演示操作用时2分钟，但他告诉现场观众，如果不借助这样的机器系统，可能需要一个资深公安干警用时2周才能达到相同的结果。

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    算法金 | 让数据讲故事：数据可视化的艺术与科学，几乎是每个领域都需要掌握的技能

    2 常踩的坑现在，让我们一起来看看，如何避免在数据可视化过程中犯下常见的错误，让你的图表既美观又实用。...2.1 误导性颜色对比错误：使用过多颜色可能会让用户混淆，误解哪些数据更为重要，当可视化中的颜色过多时，用户可能需要更长的时间才能理解信息。...解决方案：选择高对比度的颜色来清晰展示数据间的差异，并用冷暖色调来表达正负情感。2.2 图表数据过多错误：用户无法理解所有可视化细节。用户不知道将注意力集中在哪里。短时间内很难破译该消息。...解决方案：专注于用户需要关注的数据点，限制展示的数据量，并尽量不超过5-6种颜色。2.3 省略基线和截断尺度错误：不从零开始的y轴可能会显示出错误的趋势或模式。...2.5 选择错误的可视化方法错误：选择不适合的图表类型可能会导致用户困惑或被误导。解决方案：根据数据传达的目的来选择最合适的图表类型。

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    dataguard中需要注意的一些数据文件操作(r8笔记第21天)

    因为最近需要做一个测试，就顺手搭建了一套简单的dg环境。不过碰到了一些小问题。 数据库环境是11gR2，备库是开在open状态，配置了dg broker,一切都很快完成了。...，做了映射，那么在主库创建数据文件的时候，备库创建失败，主要原因就是备库文件管理是使用了手工方式（STANDBY_FILE_MANAGEMENT=MANUAL) 当然这个问题比较简单了。...不过从错误来看这个还是需要在manual模式下使用，也是合情合理的。继续修复。...再次查看这个新的数据文件就同步过来了。...ONLINE /home/U01/app/oracle/oradata/test04/testidx01.dbf 104857600 ONLINE 所以通过这个案例说明对于一些数据文件级别的操作还是需要谨慎

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    R语言实战第一,二章SQL版环境准备导入数据查询注册90天内购买的用户数量查询90天内未购用户和收到短信的比例

    但和答案一对比就发现问题了，自己的计算数据和正确结果差距太大了。看来我用语言暂时还是很难保证数据计算的准确性, 所以有了这篇，毕竟SQL语句更熟悉一些。...这里需要注意一点MySQL的日期计算最好不要直接使用算数运算，在这个语句前使用的是 and (p.purchase.date - u.signup.date) <= 90 结果计算的数量就比实际的数量少了很多...但是这次使用让我感觉是R确实在速度上比MySQL要快一些。 以下是使用三表联合查询的语句，真是慢的要死，几十分钟都没有响应。后来实在是没有办法，只能查询正在进行的query，然后kill了。...创建一张新表，用于保存注册90天内未购买的用户信息。...将users表中有，而user_purchase(保存注册90天内购买的用户信息)中没有的行插入user_not_buy表。

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    【存储器】某存储器有14位地址线和8位数据线，问（1）该存储器能存储多少字信息？（2）若该存储器由8K*4位RAM芯片组成，需要多少片?（3）需要几位地址做芯片选择。

    例题 某存储器有14位地址线和8位数据线，问（1）该存储器能存储多少字信息？（2）若该存储器由8K*4位RAM芯片组成，需要多少片?（3）需要几位地址做芯片选择。...（2）若该存储器由8K*4位RAM芯片组成，需要多少片？...每片RAM芯片的容量为8K位，这意味着： 每片芯片的地址数： 8K = 8192 地址 每个地址对应的数据位数为4位 所以每片芯片总共可以存储的数据量为： 8192 \text{ 地址} \times...（3）需要几位地址做芯片选择？ 每片芯片能够提供8K的有效地址，自然我们能通过地址线选择不同的芯片。 已知： 8K芯片需要13位地址线（因为 2^{13} = 8192 ）。...主存储器需要14位地址线，而每片RAM芯片需要13位，那么剩余的地址线用于选择芯片的数量为：14-13=1 因此，只需要 1位 地址线做芯片选择。

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