干货丨时序数据库DolphinDB横截面引擎教程
在处理实时流数据时，不仅需要按照时间做纵向聚合计算（时间序列聚合引擎），还需要对最新的数据做横向比较和计算，如金融里对所有股票的最新报价求百分位、工业物联网中计算一批设备的温度均值等。DolphinDB database 提供了横截面聚合引擎，可以对流数据中所有分组的最新数据做聚合运算。横截面引擎的主体分为两部分：横截面数据表和计算引擎。横截面数据是横截面引擎的内部表，保存了所有分组最新的截面数据
Unity平台 | 快速集成华为AGC AppLinking服务
快速集成华为AGC-AppLinking服务-unity平台我们应用需要使用跨平台的分享链接，刚好华为AppGalleryConnect的AppLinking服务满足我们的使用场景。关于集成步骤，官网的资料写的有点多，我总结一下步骤：创建应用，开通AppLinking服务并且创建链接签注。在Unity项目里集成AppLinkingSDK。在Unity里导入HuaweiService的package
C#基础入门第十三天（多态接口）
第十二天复习namespace复习{classProgram{staticvoidMain(string[]args){/*Lisi<T>Dictionary<K,T>拆装箱装箱：值类型转为引用类型拆箱：引用类型转为值类型应该尽量避免在代码中发生文件流FileStreamStreamReader和StreamWrite多态：虚方法、抽象类、接口虚方法抽象类*///List&
曾经被生活所迫，我也摆过地摊！
最近地摊经济被炒的挺火的，谁当年还没摆过地摊呢。如果以后一线混够了，还不是回家要干老本行。我从小是从农村出生长起来的，想必很多读者也是村里人。前几天发朋友圈，6月左右，也正是收秋的季节，本来毕业直接面试找工作就行了，但是这段时间我选择回家帮家里收一收麦子等农作物。很多人可能不理解了，农民吃大苦，受大累，而且收成少，找个好工作，一个月的工资就说不定顶家里一年的收入了，费劲回家干那活，再加上今年特殊情
Python数据分析：探索性分析
写在前面如果你忘记了前面的文章，可以看看加深印象：Pandas数据处理Python数据分析实战：缺失值处理Python数据分析实战：获取数据然后可以进入今天的正文一、描述性统计分析Excel里可以用【数据分析】功能里的【描述统计】功能来查看数据集常用的统计指标，但这里只能是对数值型的数据进行统计。pandas里可以用describe方法对整个数据集做一个描述性统计分析，当然这里也只是对数值型数据才
【51CTO博客最全】2021阿里Java后端面试真题汇总【年后逆袭上位P8】
前言进大厂是大部分程序员的梦想，而进大厂的门槛也是比较高的，让我们来看看阿里的招聘信息。再来看看美团的架构师需要的要求以及经验！所以小编这里整理了一份阿里、美团、滴滴、头条等大厂面试大全其中概括的知识点有：Java基础、spring、springmvc、springboot、springcloud、JVM、Tomcat、dubbo、netty、zookeeper等29个Java核心技术栈，由于文
ssh 创建多个秘钥对，连接不同的服务器
Linux 中常用的免密连接。通过秘钥对实现。当不指定密钥文件时，使用的是默认的id_rsa创建秘钥对命令ssh-keygen-t : 指定秘钥类型。默认是rsa. 可以省略
-C : 设置注释文字
-f : 指定秘钥文件存储的文件名。 默认是id_rsa实例：# ssh-keygen# 指定文件名
# ssh-keygen -f /root/.ssh/gitlab -C "GITLAB"/roo
一份电商数据分析案例
1. 分析背景这是一份巴西Olist（2016年8月-2018年8月）电商数据平台的数据。这里只筛选了2017-2018年的数据来进行分析。分析该数据可以看出近两年的销售业绩，店铺的经营状况，客户的区域分布，客户的购买偏好，以改善现有的状况，提升业绩。数据链接：https://www.kaggle.com/jainaashish/orders-merged数据解读：2. 分析框架3. 可视化+分析
KEY私钥格式转换——已有的RSA公私钥转换成PKCS8格式
Windows用户1.安装OpenSSL，如：http://www.chinassl.net/upload/software/win32openssl-0_9_8.rar2.找到刚才安装的OpenSSL,打开其下的bin文件夹,双击openSSL.exe文件,执行程序3.将已有的RSA私钥放到bin文件夹4.在打开的openSSL.exe，将RSA私钥转换成PKCS8格式，并回车当前界面中会直接显
数据分析实战：母婴商品分析
项目背景近年来母婴产品的消费逐渐增加，这是一份关于淘宝天猫的一份母婴产品（2012年/7月到2015年/2月）的销售数据。分析该数据集有利于了解目前市场的销售情况，便于做出运营决策，提高销售额。数据集来自天池：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=45数据集包括两个表：(sample)sam_tianchi_mum_baby_tr
Python数据分析实战：缺失值处理
写在前面上周我们读取完了数据（Python数据分析实战：获取数据），下面就要对数据进行清洗了，首先是对缺失值的处理。缺失值也就是空值，先找出来再处理。查看缺失值可以使用isnull方法来查看空值，得到的结果是布尔值。# 查看缺失值df_list.isnull()结果：对于小的数据集来说，可以这样看，但对于大的数据集这样查看空值貌似没什么意义，没关系，还有其他方法，可以使用info方法# 查看空值d
Python数据分析实战：获取数据
这是 利用Excel学习Python 系列的第8篇文章想用一个完整的案例讲解Python数据分析的整个流程和基础知识，实际上以一个数据集为例，数据集是天池上的一个短租数据集，后台回复：短租数据集，即可获得。先来想一下数据分析的流程，第一步获取数据，因此本节内容就是获取数据以及对数据的基本操作。1.数据导入1.1 导入.xlsx文件要导入一个.xlsx后缀的Excel文件，可以使用pd.read_e
Ansible 之 ansible的模块使用
一、查看所有模板[root@Ansible~]#ansible-doc-l查看所有模块[root@Ansible~]#ansible-doc-l|grep-w"service"serviceManageservices二、查看相关模块的使用文档[root@Ansible~]#ansible-docservice>SERVICE(/usr/lib/python2.7/site-packages
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