二、实现过程 这里是【瑜亮老师】亲测代码是无误了，肯定是原始数据出现了问题，粉丝自己应该替换了源数据，可能会出现其他的不同问题。...这里听起来确实诡异，怎么可能会有这个问题。 后来发现是粉丝的循环写的有问题，一番点拨后，顺利地解决了粉丝的问题。 粉丝还想着优化下，不过还是Pandas强啊。
今天换个角度聊聊——“容量管理”，B站为什么要做容量管理的平台？我们的容量管理体系是怎么设计的？平台侧和业务侧我们是如何去运营、让工作变得“可视化”的？...一、为什么B站要做容量管理？ 在做容量管理之前，B站面临了几个很明显的痛点，如下图所示。...SRE和平台更多要感知到集群的容量、资源池的容量等到底怎么样，无论资源池如何超卖或者调控，前提是整体底层的资源使用一定要在安全水位。...集群：关注集群容量水位和超卖率； 资源池：关注资源池容量水位、超卖率、资源冗余度。...资源使用率决定了我们是否需要及时采买机器、判断是否能承载更多业务； Node：关注Node资源水位、Node超卖率，因为超卖会有热点带来的压力，所以对Node做了使用率相关的报表； 应用：关注使用量、使用率
在交付过程的每一个步骤都是可视化、自动化的，可以带来包括效能在内的显著的好处，同时也改进了软件的总体质量。...三个一站式管理 一站式源码管理： 源码是IT公司核心价值，怎么保障源码的安全性与稳定性将是一个重要命题。 ...源码管理工具有很多Git、SVN等，工具支持源码版本的管理，但源码版本却没有什么可读性，业务版本才是大家的共识，怎么才能让业务版本号与源码版本号相互关联呢？...一站式容器管理： 一键创建/销毁/迁移容器，容器运行状态监控，容器之间的依赖编排等。...TestOps工具链 定义标准 规范： 需求规范、研发规范、提测规范、测试规范、交付规范、运维规范、流程规范等 流程： 需求发布流程、版本启动流程、研发流程、测试流程、交付流程等 指标： 测试指标、
主要分享给大家针对互联网分布式的高并发项目怎么去调优，快速定位，快速解决。主要说思路，明白了思路，如何去快速定位，快速解决。常用的调优方案。...对于库存是通过下单的时间来判断的，必须按照秒杀开始后的时间来进行判断，每次下单库存都需要进行判断，防止超卖。...sql上边的判断：update t_product set 库存=库存-1 and 商品id="ID号" and 库存>0；数据库防止绝对超卖。 忘了说了，必须判断登录，防止某个账号恶意刷接口。...•⑤ 压测 我砖都搬完了，自己点点没问题了，还压测个毛线啊，压测都是测试人员的事情，我开发任务都堆成山了。 老铁啊，老铁，压测其实很有必要，jmeter分分钟就压测了接口。...压测可以让自己不被坑，压测还可以发现bug。 压测可以让你的代码更健壮。 压测可以找到业务和功能的bug。如果测试出来你的bug，可能罚钱，影响钱的问题。 •⑥ 了解几个技术点 tps。
今天说的东西跟编程关系不算太大，但源自我编程时的一个脑洞，算是一个另类的数据可视化。 有的老读者可能知道，我之前做过蛮长时间的游戏开发，但这两年没怎么写游戏了。最近抽空试了几个游戏引擎的最新版。...当然，我是 Unity 小白，并不确定可以支撑到多少人，顺便就当测测 Unity 的性能好了。...继续按我们前面的密度，1 平方米站 4 个人，1 亿人所需的面积 = 100000000 / 4 = 2500 万平方米，相当于边长 5 千米的方阵。...放在上海的话，大约这么黑压压一片，内环都站不满： ? 全国接近 14 亿人，需 3.5 亿平方米，即 350 平方公里，站在上海中环内还比较松： ?...关于这个问题，有一个同样算是数据可视化的视频讨论过： 最后，以我很喜欢的一张照片结束这个脑洞： ? 这张照片是1990年由旅行者1号从距地球64亿公里的太阳系边缘所拍摄。
主要分享给大家针对互联网分布式的高并发项目怎么去调优，快速定位，快速解决。主要说思路，明白了思路，如何去快速定位，快速解决。常用的调优方案。 ?...5.对于库存是通过下单的时间来判断的，必须按照秒杀开始后的时间来进行判断，每次下单库存都需要进行判断，防止超卖。...sql上边的判断： update t_product set 库存=库存-1 and 商品id="ID号" and 库存>0；数据库防止绝对超卖。...压测 我砖都搬完了，自己点点没问题了，还压测个毛线啊，压测都是测试人员的事情，我开发任务都堆成山了。 1.老铁啊，老铁，压测其实很有必要，jmeter分分钟就压测了接口。...2.压测可以让自己不被坑，压测还可以发现bug。 3.压测可以让你的代码更健壮。 4.压测可以找到业务和功能的bug。如果测试出来你的bug，可能罚钱，影响钱的问题。 了解几个技术点 1.tps。
（超卖这一部分科普笔法写得有错误，鉴于12306目前全在内存数据库中读写，没有产生超卖问题，先把这个段落删去。感谢@吹西门的雪 指正） 好了，讲了这半天淘宝，可以说12306了吧？...请看： 如果卖北京西始发的，有16种卖法（因为后面有16个站），北京西到：保定、石家庄、郑州、武汉、长沙、广州、虎门、深圳……都是一个独立的商品， 同理，石家庄上车的，有15种下车的可能，以此类推，单以上下车的站来计算...好了，再看出票时怎么减库存，由于商务、一等、二等三种座位数是独立的，库存操作也是一样的，下文我就不再提座位的差别的，只讨论出发与到达站。...不过，验证码设置得复杂一点吧，人们要喷：这只是便宜大学生和办公室白领，农民工连26个字母都认不 齐，怎么搞？搞动画验证码吧，也有人喷，视力不好的人怎么办？...目前的12306技术上是还有问题，比如，抢票高峰，输入个身份证号和图片验证码都卡得要死（本人亲测），服务器端繁忙，你浏览器端卡什么呀。 但人家在进步。
各种企业的应用： 可乐可以这样卖： 种地可以这样种： 癌症可以这样治： AT&T可以这样玩无人机： 星巴克使用了丰富的微软系解决方案： 你以为星巴克是咖啡吗？...给你看看星巴克是怎么玩的： 订单： APP： 星巴克IOT - Center： 这是星巴克的广告吗？...嫌速度不够快，开启混合模式： 又拿这个100亿数据的案例来吹了： （能不能用个新的例子，表示这个已经用了1年了） 扩展PowerBI的能力 自定义可视化： PY： 自定义可视化： 自然语言查询...Azure Data Services - Better together 这个DataFlow很凶残嘛~~~ 数据工厂相当于云端ETL： 这个例子又来了： 钻取到细节： 最后再来看看数据科学家可以怎么玩...然后出结果后可视化： 所以，PowerBI企业级平台（PowerBI Premium）将一站式提供机器学习等整合，业务用户可以直接通过PQ来调用这些方法处理数据。 OK。 再来刷一场。
这里面是三配，机器人怎么配到货柜，怎么收检这个站，这个方法目前是用机器人去托盘，拖这个货柜，把整个的货柜用到旁边的这个台上，然后又把这个拿下来，再把托盘送回去。...股票市场存在一两百年，也没有人能 100% 预测股票市场，所以在测不准的情况下，在决策上是不是可以做点工作，在知道测不准，可能有不同的这个状况出现的情况下，我的决策是不是可以调整一下，从数据到决策我们是不是也可以做一些工作...二、库存管理 这里面最典型的是库存问题，就是典型的知道你测不准，我怎么能够把局测做到最好，把库存做到最好。...那么你卖 300 张票，5% 到 10% 是不会来，那么那部分就会损失，所以航空公司一般都会多卖一点。...这个道理是一样的它也要权衡，它知道有些人不来，我怎么多卖几张，最好的是有些人不来，不来的人数正好是我多卖的人数。但是永远是测不准的，也就出现美联航的这个问题。
这里面是三配，机器人怎么配到货柜，怎么收检这个站。目前的方法是用机器人用托盘拖这个货柜，把整个的货柜拖到旁边的这个台上，然后又把这个拿下来，再把托盘送回去。...二、库存管理 这里面最典型的是库存问题，就是典型的知道你测不准，我怎么能够把局测做到最好，把库存做到最好。...最近，美联航因为机票卖多了，有人上了飞机后被拖下去。...这是典型的不确定环境下的决策问题，飞机上座位是固定的 300 个，你事先只卖 300 张票，不会卖多，来的人都可以登记，问题是总有 5 %到 10 %的人，因为各种各样的原因是不会来的。...所以航空公司一般都会多卖一点。最好的情况是不来的人数正好是我多卖的人数。但是这个人数永远是测不准的，也就出现了美联航的这个问题。 这类问题也出现在很多电商中。
如果你也有这些疑问，那就和小义一起，从技术与业务的角度出发，分析一下12306到底是怎么卖票的。 12306等于电商平台？...数字3很好理解，三种座位，那45怎么来的呢？...现实中车票不可能都是网上卖，线下售票厅也会存一部分，而且铁路运营在卖出更多票的同时，一般会优先满足从始发站乘车到终点站的长期旅客的需求，因为这些旅客通常具有刚性的旅行需求和较小的选择范围。...1000张票，系统可能控制全程票卖700张，郑州、武汉站各卖100张，其他中间站100张。所以现在明白为什么抢中途票总是抢不到，但是终点却又有票了吧。...那么库存表有了，售票的时候怎么计算呢？如果现在有个人小a，买了CD的票，那和CD有关的库存类型都要减一，也就是id等于3，5，6的行，余票都要减一。
去移动很多机房看看就明白了，灰很厚人很少，到是卖x86服务器的，建设机房的挣了一大笔。...此次培训是全球培训的一站，据说耗资65million美金，全国同事齐聚一堂，大家跟过节一样，play hard然后working hard.希望啊。耽误了三天，今天被看官催，赶紧接着写。...中创信测打算继续用sybase，华为也是，中兴用Oracle.还有几家基本还打算用关系型数据库。明明跑不起来还玩，就算用关系型数据库估计也悬，你打算怎么处理呢？拆库呗！...燕子的事容我卖个关子吧！哈哈！...”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生，后来禅师疯了！！
3.使用jmeter开10个线程压测。 压测结果 库存剩余：1 ? 抢购订单：10 ? 出问题了！出大问题了！！ 本来有两个库存，现在还剩一个，而秒杀成功的却有10个，出现了严重的超卖问题！...结果： 压测结果 库存剩余：0 ?...集群模式下的解决方案 问题分析： 出现这种问题的原因是，JVM级别的锁在两个服务中是不同的两把锁，两个服务各拿个的，各卖各的，不具有互斥性。 ? 那怎么办呢？...压测结果 剩余库存：0 ? 抢购成功：2 ? 问题与解决方案： 由于突然断网等原因，导致锁没有释放成功怎么办？...红锁会不会出现超卖问题？ 会！。
实际上，G71有136*3=408种商品(408个SKU)，怎么算来的?...请看： 如果卖北京西始发的，有16种卖法(因为后面有16个站)，北京西到：保定、石家庄、郑州、武汉、长沙、广州、虎门、深圳。。。。...好了，再看出票时怎么减库存，由于商务、一等、二等三种座位数是独立的，库存操作也是一样的，下文我就不再提座位的差别的，只讨论出发与到达站。...不过，验证码设置得复杂一点吧，人们要喷：这只是便宜大学生和办公室白领，农民工连26个字母都认不齐，怎么搞?搞动画验证码吧，也有人喷，视力不好的人怎么办?...目前的12306技术上是还有问题，比如，抢票高峰，输入个身份证号和图片验证码都卡得要死(本人亲测)，服务器端繁忙，你浏览器端卡什么呀。 但人家在进步。
程序媛：怎么了？程序猿：得了类风湿性关节炎了，我怕会遗传给下一代啊。程序媛：谁说类风湿性关节炎能遗传的？程序猿一脸诧异：类不是继承的吗？...6、早晨一女生抱着一堆书进了阅览室，结果警报响了，大妈让女生看看是哪本书把警报弄响了，那女生把书倒出来，准备一本一本的测。大妈见状急了，把书分成两份，第一份过了一下，响了。...又把这一份分成两份接着测，三回就找到了，大妈用鄙视的眼神看着女生，仿佛在说O(n)和O(log2n)都分不清。 7、两程序员聊天 程序员甲抱怨：“做程序员太辛苦了，我想换行……我该怎么办？”...9、某程序猿去买肉，要了一公斤， 拿到公平电子秤上一称： “额……怎么少了24克？” 10、老婆给当程序员的老公打电话：“下班顺路买一斤包子带回来，如果看到卖西瓜的，就买一个。”...老婆怒道：“你怎么就买了一个包子？！” 老公答曰：“因为看到卖西瓜的。”
机器学习平台是一款集数据集、特征工程、模型训练、评估、预测、发布于一体的全流程开发和部署的工作平台，为数据科学家提供端到端的一站式的服务，帮助他们脱离繁琐的工程化开发，从而帮助他们提高工作效率。...所以，机器学习平台不仅集成了各种机器学习组件（算子）和算法，提供了友好的可视化界面，可以通过简单的拖拉拽来构建复杂的Pipeline，使得数据科学家日常工作更简便、高效。...这种情况，怎么测正确性？ 在Jupyter Notebook自己写代码直接调用Spark或Angel算子，传入同样数据集，通过对比结果验证。 2....场景太多怎么测？ 在大数据项目上，数据即Case。准备好一套脚本，在集群上一键创建包含了所有数据类型与不同数据值的数据集。...模型训练结果没有确定的答案，怎么测。 通过模型性能指标来检验模型结果的好坏。比如：准确率、精确率、召回率、AOC曲线、F1-Score。 5. 每个不同模型算法的训练数据集与测试数据集怎么准备。
所属专栏 点拨-Servlet 本文提纲 ? 版本约定 JDK：8 Servlet：4.x tomcat：9.x ✍正文 什么样的答案终身难忘？...点拨“市面上”的错误答案 如果用谷歌百度一下关键字：/和/*的区别，搜索出来的答案不客气的说，基本全错！！！ 错误的姿势基本还一模一样，原因你懂的。 ? 各种错误case，且听我娓娓道来。...搜集了下有如下4种主流答案，一一点拨。 环境说明：使用原生Servlet，war包方式部署至外置Tomcat作为服务器，端口号8080，context-path为：appcontext ?...问题来了，如果希望本Servlet处理某一类请求，该怎么破呢？ 一类请求显然是无法一一枚举出来的，这时就需要用到Servlet的模式匹配了。...2013.08-2014.07宁夏银川中介公司卖二手房1年，毕业后第1份工作 2014.07-2015.05荆州/武汉/北京，从事炸鸡排、卖保险、直销、送外卖工作，这是第2,3,4,5份工作 2015.08
【海卖助手】实时掌握多店铺数据、不同时间段数据对比及时发现问题。 【智能补货】实时跟踪库存数据、规避断货、滞销风险。 【运营工具】关键词排名监控、差评提醒、跟卖监控。...【客服管理】一站式回复站内站外邮件、索评助手，关怀邮件、管理客服工作情况。 【支持小程序】实时查看店铺数据、随时随地掌握运营动态。 【供应链管理】信息同步、高效协同、全链条把控、降本增效。...【APP/小程序】海卖助手、店铺看板、商品调价、多元化终端，灵活办公、提高效率。 总的来说，无论是精品大卖，还是刚起步的中小卖，通过积加ERP都找到了适合自己的产品。...Amazon运营管理：可自动汇总各亚马逊店铺各类数据，实现可视化数据面板，有效提升精细化运营能力及效率。...目前已对接wish、速卖通、ebay、Amazon、Lazada、Wayfair、Cdiscount等几十个主流跨境电商平台，可实现产品刊登、数据采集、数据搬家、订单管理、采购管理、仓储管理、财务报表等一站式管理功能
整个过程，参与的各个团队的同学加起来有将近200人，其中最耗时的点主要集中在机器容量评估和预案梳理以及压测优化方面。 结果2012年双11零点时刻，由于访问量过高，还是出了问题：商品超卖无法发货。...相比于传统的压测方式，全链路压测作为性能测试领域新阶段的最佳实践，它们的差异如下： 压测类型 传统压测 全链路压测 压测方式 Jmeter、Locust、Loadrunner 压测集群、流量引擎、录制回放...单机单接口、单机单链路、单机混合链路 包含覆盖范围内的所有核心链路及场景 压测过程 可观测性较低，延时较高 实时可视化观测 测试结果 数据维度小，无法提供太多数据便于分析 提供多维度细粒度的数据，便于快速定位问题优化...4、性能定位分析 全链路压测是在生产环境进行，压测过程中，除了要防止数据污染，完善的监控体系和实时的可视化链路追踪也是很重要的一点。...在整个压测链路中，实时的可视化链路追踪能实时的观察到每个调用链路的具体信息，对问题的快速发现和定位有重大的帮助。 还要考虑到不把生产服务压挂。
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