最近在项目中遇到了一个奇怪的问题：在google浏览器的调试窗口network下看到一个请求的时间一直是2s多，但是当我把这个请求单独拿出来执行的时候发现根本用不了2s，100多毫秒就完成了。...最后再不断的调试下发现我在发送该请求（称为A）的同时发送了另一个请求（称为B），B请求因为其查询的数据少所以请求很快就回来了，B请求的回调先于A请求的回调执行。...虽然B请求查询的数据少，但是其回调函数中进行了大量的dom操作（多达2s的时间），一直占用着js线程。导致A请求其实已经回来数据了，但是回调函数一直执行不了，最终导致A请求的时长达到了2s的假象。...该问题透露着几个至关重要的知识点：1.js是单线程执行的。2.异步。3.事件循环 这里都是js引擎执行机制的东西，之前一直懵懵懂懂的。下篇博客再总结下！
前言 我们的数据可视化课程已经上线啦！！目前课程的主要方向是 科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增，这点绝对良心！...我们第一个数据可视化交流圈子也已经上线了，主要以我的第一本书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展，提供「课堂式」教学视频，还有更多拓展内容，可视化技巧远超书籍本身，书籍修正和新增都会分享到圈子里面...~~ 参与课程或者圈子的你将获取到：学员答疑、可视化资源分享、可视化技巧补充、可视化业务代做(学员和甲方对接)、副业交流、提升认知等等。...「fishplot」-太形象的时间进程 "鱼图" 今天找资料的时候，又发现了一个“哇塞”的数据可视化工具-「fishplot」，用于绘制时间进程 鱼图，专门显示肿瘤克隆结构的变化。...医学类的同学赶紧用起来啦~~ fishplot包安装 由于是专门正对某一个人物研发的可视化工具包，所以使用devtools包安装方式,如下： #install devtools if you don't
数据智能产业创新服务媒体 ——聚焦数智 · 改变商业 ---- 自昆仑太科(北京)技术股份有限公司（以下简称“昆仑太科”）上交所问询已过去近半年时间，终于在2022年年底迎来最新进展，因已更新提交相关财务资料...但值得一提的是，昆仑太科总体规模仍然较小，这很可能对抵御市场波动的能力产生不利影响。 昆仑太科近三年主要财务数据 数据来源：招股说明书 此外，昆仑太科在招股说明书中直言，存在应收账款回收风险。...当然，这些都不是“硬伤”，昆仑太科能顺利上市的概率还是蛮大的。...针对业务短板，昆仑太科也顺应提出了发展战略及相应计划：在“引领固件行业，测评做精做优”的总体战略目标引领下，在固件产品方面，致力于打造专业化、平台化、系列化的昆仑固件产品，不断优化升级昆仑BIOS和昆仑...同时，昆仑太科针对两大主营业务分别打造并完善适于本业务的知识库，重视核心技术的积累，实现核心技术的快速应用和复用。若昆仑太科成功上市，在资本助力下，或许能为市场讲出自己的故事。
获取当前时间和转化时间格式 time() 返回时间戳格式的时间 (相对于1.1 00:00:00以秒计算的偏移量) ctime() 返回字符串形式的时间，可以传入时间戳格式时间，用来做转化 asctime...() 返回字符串形式的时间，可以传入struct_time形式时间，用来做转化 localtime() 返回当前时间的struct_time形式，可传入时间戳格式时间，用来做转化 gmtime() 返回当前时间的...struct_time形式，UTC时区(0时区) ，可传入时间戳格式时间，用来做转化 >>> import time >>> time.time() 1473386416.954 >>> time.ctime...天文研究所編寫的曆書基本上沿襲中央觀象台的做法，仍將全國劃分為5個標準時區，只是在有關交氣、合朔、太陽出沒時刻等處，不再使用北平的地方平時，而改以南京所在的標準時區的區時即東經120°標準時替代。...，还可以对时间做转化、提取、兼容 python datetime 类型。
OpenTime做最称心的C++开发时间库 程序开发频繁涉及时间处理，有一个好用的时间库可以大幅提高工作效率。 OpenTime是最简单易用的C++处理时间工具。.../test 全部源文件 src/opentime.h src/opentime.cpp 1.时间戳转换成字符串 #include #include #include...openTime.toString("date:%h:%m:%s %Y/%M/%D%d") == "date:13:37:55 1972/06/18%d"); return 0; } 2.字符串转换成时间戳...OpenTime(milliTimeStamp / 1000).toString(milliTimeStamp % 1000) << std::endl; return 0; } 3.GMT时间与时间戳转换...openTime.unixtime() == thatTime); // sleep 1 second OpenTime::Sleep(1000); return 0; } 4.整数时间与时间戳转换
国际业务往往比国内业务复杂很多，其中一点就是多时区，洛杉矶时间2019.11.3号,正值夏令时切换时踩了一把坑，该篇文章记录下问题，并给出多时区下时间操作比较合理的做法。...字符串时间无法反向转换为精确时间，比如 2019-11-3 01:30:00就无法转换为一个具体的unix timestamp，因为无法确定该时间点位于回拨前还是回拨后。...GMT+8时区 String gmt8Date = "20191104"; // 得到东八区下该时间戳,此时时间戳对应的为东八区 2019-11-04 00:00:00...的该工具类默认使用了本地时区来判断，导致这里实际上减了25个小时，因此再转到东八区时间为2019-11-02 23:00:00，也就是结果中的20191102 解决方案 找到原因了，自然很好解决，时间的加减需要感知到具体时区信息...版权声明: 感谢您的阅读，本文由屈定's Blog版权所有。如若转载，请注明出处。 文章标题: 工作 --多时区下时间的加减怎么做？
忽略时间复杂度的要求的话，so easy ！加上了时间复杂度的要求，so hard！ 而很多小伙伴一开始没有注意时间复杂度的要求，还很纳闷：这个难度是困难吗？怎么感觉比简单难度的的还简单啊。...题目描述 给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2 。 请你找出这两个有序数组的中位数，并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。...，让你求出这两个数组中所有元素按从小到大排列，排在中间的元素，时间复杂度也是有要求的，O(log(m + n))，m 和 n 分别是这两个数组的长度。...这里提到了时间复杂度为 O(log(m+n)) ，很容易想到的就是二分查找，所以现在要做的就是在两个排序数组中进行二分查找。 具体思路如下，将问题 转化为在两个数组中找第 K 个小的数 。...：每进行一次循环，减少 k/2 个元素，所以时间复杂度是 O(log(k)，而 k = (m+n) / 2，所以最终的复杂也就是 O(log(m+n）。
无论是个人还是团队或公司，延长每日工作时间这个太简单了，对于管理者来说，这仅仅是只需要下个命令就能达到的，当然也有做的好的一些大公司，还会辅之各种配套措施，让员工能心甘情愿的去做，这样在延长工作时间的同时还能保证一定的效率...当然，可以说绝大多数都属于做的差的了，这也是我们行业大家普遍抱怨的原因所在。毕竟做的好的，真不算多，可以说是极少。 而换个角度来说，如果不靠加班，要去提升大家的效率，这个则会有些难度。...三） ---- 当然，上面是从团队层面来说，那如果我们着眼我们自己的话，我们要怎么做才对？ 当然应该是追求更高的效率才对吧。 为什么？...但是，如果我们依靠的是效率而非时间，那就算我们的年龄增长，我们仍然能高效的做事，不仅能把事情做的更好，还能保持自己的价值不降低，这是何乐而不为的事情呢?...但我认为它也是非常有价值的事情，如果不这样做，不是太可惜了么？ 这也是我从工作以来，一直坚持并且永远不会放弃的信念。我这些年一直也在努力探索如何才能做的更高效。
，每一年内的 12 个月里又有周期性季节性的规律。...需要把数据做一下转化: 将一列变成两列，第一列是 t 月的乘客数，第二列是 t+1 列的乘客数。...X 需要有这样的结构： [samples, time steps, features]，所以做一下变换： # reshape input to be [samples, time steps, features...上面的结果并不是最佳的，只是举一个例子来看 LSTM 是如何做时间序列的预测的。...另外感兴趣的筒子可以想想，RNN 做时间序列的预测到底好不好呢 参考资料 http://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras
，每一年内的 12 个月里又有周期性季节性的规律 ?...需要把数据做一下转化: 将一列变成两列，第一列是 t 月的乘客数，第二列是 t+1 列的乘客数。...X 需要有这样的结构： [samples, time steps, features]，所以做一下变换 # reshape input to be [samples, time steps, features...上面的结果并不是最佳的，只是举一个例子来看 LSTM 是如何做时间序列的预测的 可以改进的地方，最直接的 隐藏层的神经元个数是不是变为 128 更好呢，隐藏层数是不是可以变成 2 或者更多呢，time...steps 如果变成 3 会不会好一点 另外感兴趣的筒子可以想想，RNN 做时间序列的预测到底好不好呢 ?
时间序列预测（Time Series Forecast) 时间序列数据，即以时间点（年月日时）为轴的序列型数据。时间序列预测具有广泛的应用场景，包括销量、股市指数、房价走势等等。...PBI做等差等比的困难在于，DAX擅长根据A列聚合求B列，而不那么容易根据B列上期值生成B列当期值。...解决这个问题，需要利用循环迭代或者归的思想，在PQ里用M语言，或直接用DAX多设几个参数绕道去做。 而PBI做一元甚至多元线性回归的麻烦在于，需要生硬笨拙地用最小二乘法一步一步求解系数。...相比在EXCEL里点几个按钮，Python、R、Matlab、SPSS、Eviews里只需敲两三行代码，而且几乎不限元，PBI做线性回归的性价比确实不高。 SEIR模型 还有没有更复杂的呢？...； PBI引用Python时，PBI的表对应Python的DataFrame； Python可以调用其他库，换言之通过Python做更复杂的机器学习模型； 需要设置Python数据源的安全等级为Public
Univariate 是指： input 为多个时间步， output 为一个时间的问题。...X 每次考虑几个时间步 n_features 为每个时间步的序列数 这个是最基本的模型结构，我们后面几种模型会和这个进行比较。...Multi-Step 是指： input 为多个时间步， output 也是多个时间步的问题。...)，代表输出的 y 每次考虑几个时间步....---- 好啦，这几种时间序列的输入输出模式所对应的代码结构就是这样，如果您还有更有趣的，欢迎补充！ ---- 大家好！
案例1：漏斗图分析转化 电商行业、自媒体的朋友们，常常需要分析流量到订单的转化过程、流量在各页面的变化情况，不会漏斗图就太Out！...心动不如行动，快做张漏斗分析一下为什么流量这么大，业绩却不理想呢！...其中，66~96元这个区间的频率是最高的，可见这个区间的商品价格最受欢迎。 别说80个数据，800、8000个数据也能1分钟分析出来，快动手做直方图，调整店铺/商场的价格策略吧！...“帕累托法则”其实就是著名的“二八定律”，指20%的原因导致了80%的问题。 通过帕累托图表，可以找出众多问题中，最关键的问题。 如图所示，是某网店统计到的不同因素导致的退货次数。 ...上班忙没时间学 浏览重点内容+视频学习，进步神速 450分钟案例讲解视频课程 清晰演示图表设计过程 （40节配套视频相当于一门独立的视频课程） 专业模版 直接套用 赠送84张专业商务图表模版 直接用在实际工作中
本文将介绍如何通过python来读取、展现时间序列数据。...读取 时间序列数据一般用cvs等电子表格的形式存储，这里以cvs为例： from dateutil.parser import parse from datetime import datetime...rcParams.update(params) import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 未来pandas版本会要求显式注册matplotlib的转换器...本篇介绍了时间序列的一般数据格式和基于python的可视化方法，下一篇将介绍时间序列的分解方法，目的是通过分解出的时间序列的各个成分来进一步的了解时间序列。
因此，本文的核心思路为，当数据缺失比例较高时，能不能从其他时间序列中检索出一些相关的，作为一种信息补充手段，侧面缓解数据缺失度高的问题，降低预测的不确定性。...基于内容检索需要对比当前时间序列和数据库中其他时间序列之间的序列相似度，然而由于本文的场景是给定的历史序列比较短，因此这种基于内容检索的方法会带来比较大的不确定性。...构造一个时间序列的关系图，在图上进行随机游走计算序列之间的关系分，将分数最高，也就是逻辑关系最密切的topK个序列检索出来作为模型输入。...在模型结构上，原始的时间序列和检索得到的多个时间序列，经过两个独立的全连接层，生成各个序列的向量化表示。...，通过在数据库中检索和当前时间序列相关的其他序列，为当前样本的预测提供更丰富的信息，减小当历史已知时间窗口较短时模型预测的不确定行。
这点我特别认同，说句功利的话：时间不断流逝，如果你只是资历更深，个人能力却没迈上新台阶，那么性价比就会下降。...就说老乔吧，十多年来，他一直坚持分享自己的技术见解 ，在个人成长方面，他也有一套独特的方法。那些困扰他人很长时间的问题，经他一讲就立刻清楚了，这就是他的功力所在。...他对年轻人的很多指导与方向性的建议，都对我后来的发展产生了非常大的影响。...所以，当得知他推出了专栏《乔新亮的 CTO 成长复盘》后，我第一时间就订阅了，基本上是追着更新看完的，还推荐给了身边好几个朋友。...所以，要将时间线拉长，站在整个人生的高度上，用宏观视角看待当下。 没人甘愿当一辈子程序员，或早或晚我们都会走上管理的路。
何不花个做核酸排队的时间来编译一下Paddle? 今天长沙出了个通知——《关于做好常态化便民新冠病毒核酸检测工作的通知》，规定以7天为一个周期至少完成一次核酸检测。...这边建议大家做核酸排队的时候别玩手机，可以闭目养神，把本来用于休息的时间来尝试编译一下Paddle。...一、环境准备 安装Docker注意一个问题： 之前安装都是用的20.04版本，此处我们尝试安装一下。...在终端运行以下命令： mkdir build && cd build 对于需要编译CPU 版本 PaddlePaddle的用户： cmake ../.....-DPY_VERSION=3.7 -DWITH_GPU=OFF 对于需要编译GPU 版本 PaddlePaddle的用户： cmake ../..
和时间一起做 MongoDB 的朋友 我是在 2010 年的一期程序员杂志上开始接触 MongoDB 数据库和 Nosql 的概念，当时感觉很新奇，并不明白具体的用途和优势，直到 2013 年才有机会真正的使用和了解...基于基础业务数据的沉淀和收集，我们可以做一些统计分析，运营支持相关的数据操作，MongoDB 中的聚合就是强有力的工具助手。...即使是全新项目，基础的行业数据，核心业务数据，也难免不和关系型数据库做交互。...在以往的使用过程中，我也遇到过类似的问题，得出的结论是，在开发初期做好规划，整块的数据尽量放到一处，也就是说不要把业务分的太散。...如果已经遇到类似场景，数据源不一致，暴露性能问题是迟早的事，前期将数据同步的延迟控制在业务方可以忍受的范围内，得业务成熟后，最好能够逐步统一到 MongoDB 平台，当然这样研发成本和时间的花销是不可避免的
静电说：继昨天我们发布了Figma下的一款超神奇的抠图插件后，今天静电再次为大家带来一款Motion插件，它可以在Figma中做帧动画。...在通常情况下，Figma中是没有时间轴的，因此只能使用Smart Animate做一些补间过渡动画，而要做一些更流畅且具有更多细节的动画，Figma则显得有点无奈。...有时候图层比较多，只需搜索您需要的图层或在Figma中选择图层，列表就会显示所有子图层。 ? 左面板 在时间轴面板中，我们会看到所选图层的所有关键帧。 ? 时间轴面板 添加关键帧 ?...因此，你可以添加关键帧后，选择适当的时间位置，然后在Figma中对其中的图层做任何更改，Motion面板会自动记录这种更改。 ?...005.实例演示 接下来我们来使用Motion插件做3个动画，他们非常简单，但是学习基础知识是一个很好的习惯。 5.1 加载动画 创建一个新的Figma文档。
1975年，Jeff进入科罗拉多大学医学院攻读生物统计学博士学位，用几年时间找出促使一个正常细胞发生癌变的因素。...初入IT 做了一段时间医学研究，取得生物统计学博士学位后，Jeff受中洲计算机服务公司之邀，进入计算机行业从事产品开发。...还好，中洲公司慧眼识珠，Jeff也不负众望，在IT领域展现出了自己的管理能力。 当时中洲公司在使用瀑布方法做ATM的业务，成本比收益高出30%，整个团队加班频繁，压力巨大，但仍无法按期交付。...、做家务、喂宠物、上学、上班。...还有“每日立会”式的家庭会议，每个成员相继回答这个星期家里什么运作良好、 什么不好、下个星期希望做哪些改变，Scrum家庭会议的结果喜人——父母的吼叫次数减半、家庭笑声加倍、孩子们也学会了自我管理。
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