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    使用JSON Resume简历

    开始简历 准备一个目录,例如 resume ,其中一个 resume.json ,内容为: { "basics": { "name": "岱军", "label":...通过 Etude 可以一个 YAML 文件部署具备自动备份、可观测面板的高可用数据库和中间件,大大减轻数据库和中间件工程师的运维工作。...另外,方案也参考了 KubeBlock 和 Percona 等云原生数据库平台。"...AI简历 显然,编写 JSON 并没有 Markdown 那么舒服,将原来的简历搬运到 JSON 的框框里也不是那么轻松。可是我们现在是 AI 时代了,这个事情 AI 完成的相当出色。...例如可以让 Claude 根据示例 JSON 格式,将你其他格式的简历,转化为 JSON 格式。我的第一份 JSON 简历就是这么得到的,效果相当令人满意。

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    Json数据

    JSON语法 语法规则 数据在键/值对中 数据由逗号分隔 {花括号}保存对象 [方括号]保存数组 JSON 键/值对 JSON 数据的书写格式是:key:value键值对。...JSON数据解析 Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码,它包含了两个方法: json.dumps(): 将python数据转化为Json数据 json.loads()...: 将json数据类型转为Python数据类型 JSON库官方文档 https://docs.python.org/3/library/json.html json.dumps() 将python数据转化为..."password": "66666", "id": 1, "name": "51zxw"} json.loads() 将json数据类型转为Python数据类型 json_loads.py import...文件处理 有时我们可能需要将JSON数据写入到文件,或者从Json数据文件读取数据 # 写入 JSON 数据到文件 with open('data.json', 'w') as f: json.dump

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    自己的一个 json parser

    json这种数据格式,应该算是人人皆知的了,其语法规则不必赘述。 我想借助编写一份json parser来讲解语法解析,通过实践来学习。...---- 简单来说,parser就是个转换器,输入是一个字符串,而输出是一个你自己定义一个数据结构。...Json中的数据结构:boolean,string,null,以及array(以左方括号开头,右方括号结尾),object(以左花括号开头,右花括号结尾)。...换句话说,我们就是给Json增添一个toString方法。而且,Json是我们自己定义的有规则的数据结构,实现它变成 String的操作就简单了许多。...过程宏,实现jsonify过程宏,使得用户定义的数据结构能够反序列化Json和序列化成Json。 实现json formatter

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    Json海量数据解析Json海量数据解析

    Json海量数据解析 前言 ​ 在android开发中,app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...在解析json中通常会用到以下几种主流的解析库:jackson、gson、fastjson。而对于从server端获取的数据量很小时候,我们可能会忽略解析所产生的性能问题。...而我在开发的过程中就碰到因为解析json而产生严重的问题。 问题场景 先描述以下问题的场景:app做收银库存管理。这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。...而这时候,当商品的数量很大的时候,客户端拿到数据时候对app来说还是比较大的。而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件,然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...当然也是要不断的通过看源码、测试代码、比较内存和时间。下面是我做的一些测试。

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    别让数据指标输在层级管理上

    层级管理.jpg 数据指标的层级管理 企业组织的管理按照专业进行职能划分,并根据职责权限的大小分成不同的层级,无论是矩阵型组织还是简单的层级树形结构都需要通过层级划分实现更加有效的管理。...组织的层级划分直接决定着数据指标的层级划分,每个层级对一定的数据指标负责,并通过过程指标了解对应下属部门或者组织成员的绩效,通过控制指标行使本岗位职能的权力,通过绩效指标向上一级部门或者组织成员汇报本职工作绩效...数据指标的层级管理必须跟公司组织架构的层级管理相匹配。 1.1 组织层级架构与数据层级架构相匹配 每个管理岗位工作的复杂程度决定着该岗位可以管理的最多人员的数量,即管理幅度。...各层级管理者根据以上维度,对渠道的相关数据定期进行整合、汇总、对比、分析,找出差距和原因,并分析四大类数据指标(规模、速度、效率、效益),形成定期的数据报表和报告,在形成报表和报告的时候,通过标准化的模板来制作...1.3 数据化管理下的组织扁平化趋势 经过标准化相关的数据报表和分析报告之后,组织管理幅度增加,管理更加顺畅,能够看到每个层级出现的问题,从而更加有效地进行管理,组织冗员可以进一步减轻,消减部分层级,实现组织的扁平化管理

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