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SQL 计算累积销售额

有一张销售记录表 t_sales,它记录了公司在某个年份销售记录。由于一些原因,目前只能看到两个字段:month 和 quantity,它们分别对应中文描述是月份和售额。...t_sales 数据如下: month quantity ------ ---------- 1 100 1 300 2...现在,我们希望从这份数据中统计出「总销售额」、「月销售额」、「当前累积销售额」,统计结果如下: 月份 销售额销售额销售额 累积销售额 ------ ------...' FROM t_sales a 再使用原表分别去关联这些统计结果,完整 SQL 如下: SELECT a.month AS '月份', a.quantity AS '销售额', (...具体 SQL 如下: SELECT MONTH AS '月份', quantity AS '销售额', SUM(quantity) over () AS '总销售额', SUM(quantity

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确定2020,与确定云原生2.0

“新冠疫情从根本上改变了商业模式,工作流向线上迁移速度比以往任何时候都要快,越来越多企业和消费者依赖电子商务(B2B 和 B2C)和网上银行推动创新以满足日益增长客户需求,云原生技术在其中发挥了重要作用...,同时也加速了云原生技术普及。...我们正处在一个巨大转变之中,越来越多企业将成为云原生企业。”...无论您是云原生领域前辈,抑或仍然徘徊在云原生领域门口,这次云原生大会都会是您不可多得打开、深入云原生学习之路上不容错过大会。 说到这里,您一定对这场活动感兴趣了吧?...这本书是第一本全面介绍 Harbor 云原生制品仓库书籍,对于云原生领域用户、开发者和贡献者,本书都有非常重要指导和参考价值。

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    中兴禁令影响全球光网络销售额

    Dell’Oro集团副总裁Jimmy Yu表示,在此期间,中国市场光网络销售同比下降了13%。由于中国是最大光网络设备市场,所以中国市场销售额下滑导致全球收入同比下降4%。...此举与美国禁止供应商从美国合作伙伴处获取必要组件禁令有关。 Yu指出,中兴通常从其国内市场获得85%至90%光传输收入。该供应商去年光网络销售额估计为22亿美元。...因为在中国诺基亚以外其他大多数供应商都没有强大影响力。 Yu还表示,他并不认为中兴通讯会影响中国5G部署计划。 “可能会有一个小延迟,但大多数运营商都在考虑2019年部署计划,”Yu说。...“中国拥有如此多光纤基础设施,中兴通讯问题不会产生实际影响。” Ciena,思科在北美占一席之地 Dell’Oro报告指出,中国市场以外需求在第二季度持续飙升。...“中国以外需求持续改善,这对整个市场健康发展是一个重要信号。”他补充说,他预计,随着中国运营商不断弥补销售额损失,今年下半年将出现显著增长。

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    时间序列预测(一)基于Prophet销售额预测

    时间序列预测(一)基于Prophet销售额预测 小O:小H,有没有什么方法能快速预测下未来销售额啊 小H:Facebook曾经开源了一款时间序列预测算法fbprophet,简单又快速~ 传统时间序列算法很多...本文主要参考基于facebook时间序列预测框架prophet实战应用[1]。...Prophet安装需要先安装pystan conda install pystan # 终端上安装,需要执行procced选择y pip install fbprophet 数据探索 import...这里只是介绍如何增加自定义趋势因素而已,所以没有提升在预期之内 总结 当你只需要预测数据时,只需简单两列ds,y即可,整个预测过程简单易上手~ 共勉~ 参考资料 [1] 基于facebook时间序列预测框架...prophet实战应用: https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/104679017

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    如何确定线程池大小?

    通常有点年纪程序员或许都听说这样一个说法 (其中 N 代表 CPU 个数) CPU 密集型应用,线程池大小设置为 N + 1 IO 密集型应用,线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确呢?...其实这是极不正确。那为什么呢? 首先我们从反面来看,假设这个说法是成立,那我们在一台服务器上部署多少个服务都无所谓了。因为线程池大小只能服务器核数有关,所以这个说法是不正确。...,只要知道这个查询 DB 耗时(CPU IO time),计算时间不就出来了嘛,我们看一下怎么才能简洁,明了记录 DB 查询耗时。...CPU 个数 cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l 总结 合适配置线程池大小其实很不容易,但是通过上述公式和具体代码,我们就能快速、落地算出这个线程池该设置多大...不过最后最后,我们还是需要通过压力测试来进行微调,只有经过压测测试检验,我们才能最终保证配置大小是准确

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    漫谈 · 软件中确定

    真正提出不确定原理是由海森堡于1927年提出,这个理论是说,你不可能同时知道一个粒子位置和它速度,粒子位置确定性,必然大于或等于普朗克常数(Planck constant)除于4π(ΔxΔp...那么宏观层面的不确定性,则会将不确定传导到微观执行层面。 在一个公司中,微观执行层面,指更多是技术层面,比如软件开发人员。在技术层面的东西,其实确定性反而是非常高。...这里面就涉及到了宏观不确定与微观确定性之间冲突。 产品经理,总是在不断打磨产品,势必就要不停反反复复变换需求,并上线验证,通过用户反馈,又来不停修改产品。...技术都是为了宏观业务支撑。 再继续讲讲微观个人方面。为何现在都讲究要保持不断学习,保持技术先进性。 从宏观确定性来看,宏观要不停调整,来适应不确定性。那么就说明宏观多变性。...而微观有着天然技术确定性,但会被宏观层面的不确定性传导影响。 龚浩华 月牙寂道长 qq 29185807 2018年12月13日

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    权重系数确定问题_如何确定权重系数例子

    如何确定各个指标的权重,这里介绍两种方法:熵值法和pca确定权重。也可用于特征工程中确定特征权重。 一、熵值法 1、熵概念     信息论中,熵是对随机变量不确定度量。...熵值越小,无序程度越小,不确定性越小,信息量越大;熵值越大,无序程度越大,不确定性越大,信息量越小。可用熵值计算特征离散程度,离散程度大特征对综合值影响更大。   ...熵计算公式 2、熵值法确定权重 指标1 指标2 …… 指标m … … … … 确定指标1到指标m权重 指标值不同取值出现次数相差大,熵小,信息量大,权重应大;指标值不同取值出现次数相差小,...xmax-x)/(xmax-xmin) 2、定义熵 m个指标,n个被评价对象 第i个指标 3、定义熵权 二、pca确定权重 pca是一种无监督降维方法,pca通过线性变换将原来可能相关n个向量变换成线性无关...用pca确定权重系数需要知道三个条件: 指标在各主成分线性组合中系数 主成分方差贡献率 指标权重归一化 ex:n个主成分,m个指标 w表示各主成分系数,wij表示第一个主成分第j个指标的系数,fi

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    小案例(四):销售额下滑(python)

    为了直观看看饭团销售额时间序列,画出饭团3个月内销售额时间序列图。...时间序列图,即横轴代表时间轴图。从图中可以看出,4月份以后,折线整体呈下降趋势,即销售额下降。折线波动很厉害,因为周末销售额会上涨。再看看炒饭销售情况。...从图中可直观看出,炒饭销售额波动一样厉害,但是整体没有向上或向下趋势。再看面条类销售情况。...虽然看上去饭团销售额与面条销售额有关系,但是饭团销售额下降原因真的是因为面条吗?两者之间其实是一种伪相关,因为他们不属于因果关系,应该是由其他某种原因导致这两者销售额变化。...但这只是根据肉眼进行判断,有时候用数字判断比用图判断更好。比如计算牛奶和饭团销售额相关系数。

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    时间序列预测(二)基于LSTM销售额预测

    时间序列预测(二)基于LSTM销售额预测 O:小H,Prophet只根据时间趋势去预测,会不会不太准啊 小H:你这了解还挺全面,确实,销售额虽然很大程度依赖于时间趋势,但也会和其他因素有关。...简单解释就是它在每次循环时,不是从空白开始,而是记住了历史有用学习信息。...理论我是不擅长,有想深入了解可在网上找相关资料学习,这里只是介绍如何利用LSTM预测销售额,在训练时既考虑时间趋势又考虑其他因素。...本文主要参考自使用 LSTM 对销售额预测[1],但是该博客中介绍数据与上期数据一致,但实战数据又做了更换。为了更好对比,这里实战数据也采用上期数据。...如果在做预测时候,不仅有时间序列数据,还有获得额外因素,可以尝试使用LSTM进行预测~ 共勉~ 参考资料 [1] 使用 LSTM 对销售额预测: https://blog.csdn.net/weixin

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    如何确定线程池大小?

    通常有点年纪程序员或许都听说这样一个说法 (其中 N 代表 CPU 个数) CPU 密集型应用,线程池大小设置为 N + 1 IO 密集型应用,线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确呢?...其实这是极不正确。那为什么呢? 首先我们从反面来看,假设这个说法是成立,那我们在一台服务器上部署多少个服务都无所谓了。因为线程池大小只能服务器核数有关,所以这个说法是不正确。...,只要知道这个查询 DB 耗时(CPU IO time),计算时间不就出来了嘛,我们看一下怎么才能简洁,明了记录 DB 查询耗时。...CPU 个数 cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l 总结 合适配置线程池大小其实很不容易,但是通过上述公式和具体代码,我们就能快速、落地算出这个线程池该设置多大...不过最后最后,我们还是需要通过压力测试来进行微调,只有经过压测测试检验,我们才能最终保证配置大小是准确

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    快速确定网络号范围

    计算IP地址中网络号最直接和简单方法是使用子网掩码来“屏蔽”掉IP地址中主机号部分,从而直接得到网络号。...这种方法不需要进行复杂二进制转换和按位与运算,而是通过直接观察子网掩码中连续1位数来快速确定网络号范围。...这个掩码前三个字节(24位)都是1,最后一个字节是0。这意味着前三个字节是网络号,最后一个字节是主机号。...3、添加子网掩码中主机号部分0:由于子网掩码中最后一个字节全是0,这意味着在这个子网中,主机号是从.0到.255。但对于网络号而言,我们总是使用.0来表示整个子网网络地址。...子网掩码:255.255.252.0网络号计算:192.168.4.0(注意这里有点迷惑,尽管给定IP地址是192.168.5.128,但网络地址实际上是192.168.4.0,表示是192.168.4.0

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    如何确定Kaizen实施机会?

    虽然Kaizen最终目标是每天逐步持续改进,但你必须从某个地方开始。当您第一次开始实施Kaizen时,您可能需要进行流程审查,以确定最初改进机会。以下是审查流程以获得可能改进一些基础知识。...绘制流程图-获取流程图/流程图以及可能存在任何工作说明、控制计划或其他流程文件。如果您没有流程图,请构建一个流程图。彻底了解流程的当前状态,了解真正发生了什么。如果你不理解你过程,你就无法改进它。...这工作是怎么做/应该怎么做?流程步骤多久执行一次/需要多久执行一次?继续回顾流程和每个流程步骤,直到您涵盖了每个步骤。学会超越当前状态,展望未来改进过程。我们必须摆脱“我们总是这样做”咒语。...允许这种态度只会阻止对流程任何更改或改进。通过执行流程审查并提出正确问题,您将能够:从流程中删除任何不需要步骤或任务。确定哪些工序必须分开进行,哪些工序可以并行完成。...重新安排工序顺序,以减少浪费;在许多情况下,对操作顺序或顺序稍加改变就能使我们减少浪费时间和精力。

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    6个提高电商销售额用户体验优化技巧

    我们今天要向大家分享几个提高电商销售额用户体验优化技巧。 请确保重要元素非常醒目,并且能提供较好客户服务。 许多零售商在想提高销售额时,通常会考虑采用技术策略手段。...这样做法对于大多数企业营销来说,其实是非常失败,尤其是考虑到95%的人在访问网站时得不到良好用户体验。...但是,获取这些额外信息要在合适时间合适环节进行,如果有可能,在结账过程中,请要求用户只填写结账相关信息。...如果您设计单调乏味,而且您CTA使用颜色或格式与设计相同,那么您转化就会受到影响。如果您希望用户注意到重要点,并且能够在您网站上采取行动,那么这样用户体验是非常糟糕!...人类平均注意力已从2000年12秒下降到现在8秒,不仅如此,研究表明,站点加载时间延迟一秒钟可能导致7%转化流失,另外还有一个感觉延迟问题:即如果用户在您网站上感到毫无进展,那么他们不会喜欢这个网站

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    时间序列预测(三)基于Prophet+XGBoost销售额预测

    时间序列预测(三)基于Prophet+XGBoost销售额预测 前面我们介绍了如何使用Prophet和LSTM,不知道你们发现了没有,前者似乎太简单了,后者呢好像又很复杂。...那有没有什么很好方法能很好中和下呢?...已知有,Prophet能很好分解时间趋势,LSTM可以将其他信息加入训练,同样的如果没有时间序列,XGBoost也是可以训练其他信息进行预测,那如果将Prophet分解时间趋势也作为特征加入训练呢...本文参考自将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测效果[1]。...总结 基于Prophet、LSTM和Prophet+XGBoost这三种方法,相信大家在做时间序列预测相关任务时,应该可以得心应手了~ 共勉~ 参考资料 [1] 将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测效果

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    如何确定Pod内网域名

    内网域名解析 内网域名解析,顾名思义是通过内网DNS服务器在局域网内做域名解析。 内网域名解析好处: 1、较高性能和较低延迟; 2、能够有效地防范外部攻击,解决劫持问题。...原因也很简单,就是数据包在网络设备上传输路径短了。 另外内网网络质量是可控,大多数情况下都比外网好些,即使不好也很容易换个比较好设备来解决。...如何确定K8s应用内网域名 K8s应用内网域名是由K8s集群内部域名解析服务来进行解析,整个过程都在K8s集群内。...K8s中应用全限定域名由三部分组成: 1、应用在K8s中定义服务名 2、应用在K8s集群中命名空间 3、集群本地服务名称中使用可配置集群域后缀。 示例: 一个ServiceYAML定义文件。...另外,应用K8s内网域名是ping不通 小技巧: 所有的K8s应用都有YAML定义文件。

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    面对不确定挑战,英特尔用确定性来面对

    确定性正笼罩着我们世界,这不仅表现在政经格局方面,也表现在我们熟悉信息技术领域。 当然,这也不是坏事,人类社会进步主要驱动力,正是源于对未知世界探索和对不确定未来追逐。...作为IT行业从业者,我们应该感谢这个时代所带来巨大变革。...显然,面向当下和未来工作负载日益多样化大趋势,一个既灵活高效、又稳定可靠IT基础架构,才是我们最佳选择。...面对现在和未来应用,第三代英特尔®至强®可扩展平台为其提供灵活、稳定、高效、可靠、成熟度高基础设施平台,从而为不确定未来世界带来确定性。...对于这个不确定世界和快速变化IT市场,或许我们可以多了一些确定期许。

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    SAP 关于库存确定配置

    1、物料主数据MRP2视图中里面有个“库存确定组” 字段; 2、IMG-物料管理-库存管理和实际库存-库存确定-为库存确定定义策略(OSPX) “库存确定组”就是前台物料主档MRP2视图中可供选择...,与工厂相关; “库存确定规则”是要分配给应用程序; “库存确定标题表”就是定义了库存确定程序,即查找策略,是把库存确定组和库存确定规则组合起来; 这里确定程序有三个标准:项目表、价格、数量。...比如上图,第一优先级就是项目表,按照项目表中确定库存优先级进行查找,其次是数量,价格未定义优先级。...若以移动类型“201”为例,给成本中心进行发料,首先需要在“在应用中分配库存确定规则-库存管理”给移动类型“201”分配“库存确定规则”。 保证库存数量,可以通过事务代码MB52查看。...比如要向某个成本中心投料40个,回车后可以看到,确实是按照我们配置库存确定规则来分配,其中库位输入“*”表示系统会自动进行搜索。

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