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每日思考第 75 期：如何理解选择大于努力

本期分享我这周的所思所想所见所闻。 210419：如何理解选择大于努力如何理解选择大于努力？今天听了一位大佬的回答：「抱着一颗选择的心，往往选不好。加入 xxx 是没有选择。...不管选择还是被选择，把事情做好。」我也有类似的体验，启示就是：选择大于努力大多是回头看或者旁观者视角看，是基于结果的表述，但事实上，这种结果不全是选出来的，更多的是，它是做出来的。...自我和谐的目标，是发自内心最坚定的意识，或是最感兴趣的事情。自我和谐目标的前提就是，目标是自己在自由的情况下所选择的。...从孩提时代就被刻在我们脑海里的这种先苦后甜的模式，是我们唯一熟悉的生活方式，然后，“忙碌奔波型”就成为一种自然而然的有吸引力的选择了。...心理学家米哈里·契克森米哈伊在其“心流理论”（flow）中，教导我们如何创建适当的家庭和学校环境，来帮助其成员平衡当下与长远利益，同时获得快乐和意义。

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LeetCode LintCode和大于S的最小子数组Minimum Size Subarray Sum题目分析

样例给定数组 [2,3,1,2,4,3] 和 s = 7, 子数组 [4,3] 是该条件下的最小长度子数组。分析很直观的两根指针的思路。...首先线性时间复杂度的方法，两根指针，类似滑动窗口，指向子数组的头尾，分别更新，遇到大于s就记录j-i，并且将i右移，继续寻找，这样可以找出所有的情况。...minSubArrayLen(int s, int[] a) { if (a == null || a.length == 0) return 0; int i = 0, j = 0, sum...= 0, min = Integer.MAX_VALUE; while (j < a.length) { sum += a[j++]; while (sum >=...0 : min; } 另一种思路，我们会想到如果数组是递增的就好判断了，但这里数组是无序的，我们可以考虑计算前缀数组，那么子数组的和就是前缀数组的差了，利用二分查找 public class Solution

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如何选择合适的数据图表？

在传递信息时，有数据比没数据更有说服力，而一旦有了数据，那就牵涉到如何呈现。PowerPoint为我们提供了诸多图表，它们在一定程度上已经可以满足我们平时需求。...当然，若能够有更加简洁清晰的选择（并且又不会增加太多的负担），我们又何乐而不为。...（一）单一数据的表示有些时候（演讲类居多），我们只用提供一个最重要的数据，此时，我们可以选择：1.直接把该数据放大；2.通过简单图形颜色对比反映数据。...在对比型数据表示过程中，一个通用的图表就是条形图（或柱形图），长长短短一目了然。当然，我们也可以尝试用信息图的方式，利用颜色对比，或者大小变化来让信息更醒目。...还有一些时候，或者因为懒，或者因为压缩PPT页数的需要，纯表格成了没有选择的选择。此时，可以通过“加粗”和颜色变化体现层次感，并标注相对重要的信息。 ?

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如何选择数据库

查询时，你要照着里面的数据结构，用对应的算法来查；插入时，你也要照着数据结构，用对应算法来插入，否则你就破坏了数据的组织结构，数据也就坏掉了。...程序员们不需要直接和物理结构打交道，只负责告诉数据库，他想做什么，至于数据是如何存储、如何索引，都交给数据库，最终他们看到的就是一张张特别直观、特别好理解的 excel 表格。...后来，你知道的，每个人手里都有个手机，每分每秒，都有成千上万的数据，写入你的数据库、从你的数据库被查出，于是有了「分布式」，有了 BASE 和 CAP。...而 NoSQL 则没有这么多承诺，它的一致性，一般都是最终一致性，当然你可以选择强一致，那自然就要付出点性能作为代价，当然你还可以弱一致，这样会更不安全，但是更快，一切取决于你对数据的要求。...总结这篇文章的题目是「如何选择数据库」，这是困扰很多人的问题，那么多数据库，到底要选什么好？可是当你问出这样一个问题时，其实你是在问一种「手段」。

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如何选择合适的NoSQL数据库

但是，今天特别重要的是，NoSQL数据库特别适合处理大量分布式数据，这使它们成为大数据和分析项目的理想选择。...如何选择NoSQL数据库：关键因素市场上有二十多个开源和商业NoSQL数据库，您如何选择合适的产品或云服务？ IDC研究副总裁Carl Olofson表示，一个重要因素是了解您想要提供数据的目的。...NoSQL数据库的架构和功能各不相同，因此您需要选择最适合所需任务的类型：通常，键值存储最适合应用程序中的多个进程或微服务持久共享数据。...如果您计划对邻近度计算，欺诈检测或关联结构评估进行深层关系分析，则图形数据库可能是更好的选择。如果您需要非常快速地以大量数据收集数据以进行分析，请查看广泛的列存储。...该数据库是本地存储，处理和访问文档以及其他类型数据集的最佳选择，它在开发人员中很受欢迎，因为它易于使用，可以扩展以满足要求苛刻的应用程序，并提供全面的工具和合作伙伴生态系统。

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如何正确的选择云数据库？

江湖传说在选择和使用云数据库过程中 10个人有9个会遇到以下问题：数据库正常使用过程中莫名卡顿经常遭遇主从延迟和主从不一致不知如何实现无损跨云跨数据库迁话不多说，请看本期《如何选正确的云数据库》...图文解说见下：计费模式：计费方式的选择只需考虑价格，性能上完全一致。如需持续使用，建议包月；如使用频率较低，如用于开发或测试环境等，按量计费更为合适。...[jpg] 地域/可用区：处于不同地域的云产品内网不通，选择的时候需要考虑是否有用到云存储或云主机，数据库需要选在同一区域。如果不在同一区域也可采用内网或对等网络进行通信。...[jpg] 架构选择：分为高可用版和基础版。...[jpg] [jpg] [jpg] 数据库版本：版本的选择首要考虑的因素是兼容性。 [jpg] 数据复制方式：结合业务场景需求，要求数据强一致的业务，强同步复制是不二之选。

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x86与x64的区别，云服务器如何选择操作系统？

云服务器中windows系列系统通常都有x86与x64两个版本。x86与x64有什么区别？云服务器用户该如何选择操作系统？...x86与x64的区别： 1、x86代表的是32位的操作系统；x64则代表的是64位的操作系统，即两种系统对CPU GPRs(General-Purpose Registers,通用寄存器)的数据宽度要求不同...云服务器如何选择操作系统： 1、windows系列系统及Linux各个发行版本系统，建议新手选择windows系统，毕竟windows服务器系统与我们个人电脑使用的windows操作系统，是比较接近的。...可视化的图形操作更容易上手。当然，Linux操作系统在安全性和稳定性上更为优越一些。 2、x86与x64系统的选择。这就需要根据我们购买的云服务器的配置进行合理选择了。...比如，内存小于4G，选择x86系统，可能会有更好的稳定性及运行性能；而如果内存大于4G，那只能选择x64系统了，因为x86系统最大只能支持3.25G的内存。

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如何选择数据分析工具

面对浩如烟海的数据，如何选择合适的数据分析工具，成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题，运用用数据分析工具，企业可以整合多种渠道的数据，快速完成和完善数据分析。那么如何选择数据分析工具呢？...所以，在选择数据分析工具时，最好选择一种详尽、全面的工具来分析指标，使结果更具深度，这样才能满足用户的要求，才能借助数据分析工具挖掘出所有数据背后的真正意义。...怎样实现各部门的应用需求，怎样实现各部门与用户的共享，分析与应用结果将成为产品考虑的标准。公司规模越大，就越应该选择协同性能更好的数据分析工具。...(5)性价比和维护成本大多数工具(特别是企业级数据分析工具)在使用之前都需要花费一些费用。所以在选择数据分析工具时，我们需要考虑购买初期的费用和后期的维护费用。...在满足企业常规功能需求的同时，也需要选择性价比更高，让用户感到更实惠的产品。

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如何给列表降维？sum()函数的妙用

5] 原始数据是一个二维列表，目的是获取该列表中所有元素的具体值。...我们把原问题升级一下：一个二维列表包含 n 个一维列表元素，如何优雅地把这些子列表拼成一个新的一维列表？方法一的做法需要写 n 个对象，以及 n - 1 次拼接操作。当然不可行。...这道并不难的问题，在众人的讨论与分享后，竟还引出了很有价值的学习内容。前不久，同样是群内的一个问题，也产生了同样的学习效果，详见《Python进阶：如何将字符串常量转为变量？》。...为了不给我们使用慢的方法，它竟特别限定不允许 sum() 的第二个参数是字符串。...浮点数的计算是个难题，我曾转载过一篇《如何在 Python 里面精确四舍五入？》，对此有精彩分析。

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如何让长大于宽，宽大于长的图片能正常显示在一个区块内

现在有这么一个需求，在一个宽940px，高660px的区域内，里面有一张图，其图大小不确定，可能高大于宽，可能宽大于高，问题是要让这张图片在区域内能正常显示，比例不失调。...一开始想过若是宽大于到，则宽占100%，高大于宽时则高占100%。问题在于，当图片为宽图时设置width：100%，而图片为长图时需设置height：100%。...p=61 张鑫旭：大小不固定的图片、多行文字的水平垂直居中。...这是个很实用也是很聪明的办法，对于维护控制成本都很不错。微软必应图片搜索的图片排列就是使用的这种方法。...方法的原理很简单，使用一个透明的gif图片做覆盖层，高宽拉伸至所需要的大小，然后给这个gif图片一个background-position:center center的属性。

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如何选择适合你的HTAP数据库？

，究竟该如何理性的选择。...当然无论哪种方案，复杂还是简单，都有其适用的场景，最终如何理性选择，还是要依据具体需求，但有一个基本原则：大道至简，能用集中式解决的就无需考虑分布式。...顺便提下，在产品白皮书中也有明确提到，像上面1个Rack（一个满机柜）的X8M-2每秒就可以执行超过1600万次8k数据库读取I/O操作或510万次8k闪存写入I/O操作。...值得一提的是，RoCE + PMEM虽然快，但对于写入操作并不算是一个好的选择，因为PMEM具有的是8字节原子写，而数据库块通常大小是8K，如果写过程中突然断电，如何确保不会导致分裂块（坏块）呢？...所以整体来说Exadata是可以更好的运行HTAP混合负载。总结上面我们谈了一些HTAP的相关内容，现在回到最初的问题：如何选择适合你的HTAP数据库？

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【AutoML】如何选择最合适的数据增强操作

论文中的数据我们就不多说了，如果大家想验证一下数据增强的强大，可以去我们的GitHub项目中找到一个二分类的图像任务，它的数据集大小只有1000张图。...2 自动学习数据增强策略如果让模型针对具体的任务自动学习数据增强，理论上会更加智能，这便是我们这要说的基于AutoML的数据增强技术，它主要是用于自动学习数据增强策略。...2.1 AutoAugment[1] AutoAugment是Google提出的自动选择最优数据增强方案的研究，也是最早的使用AutoML技术来搜索数据增强策略的研究。...(2) 从16个中选择5个操作，随机产生使用该操作的概率和相应的幅度，将其称为一个sub-policy，一共产生5个sub-polices。...总结如何做机器学习任务中做好数据增强是每一个从业人员必须认真面对的问题，如今已经发展到了使用AutoML技术来代替人工设计策略，请大家持续关注。

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数据结构之道：如何选择适合你的数据存储

） 2.3 栈（Stack） 2.4 队列（Queue） 2.5 哈希表（Hash Table） 2.6 树（Tree）第3节：如何选择合适的数据结构 3.1 考虑数据的特性 3.2 考虑操作的复杂度...3.3 考虑内存占用 3.4 考虑并发性和并行性第4节：代码示例 4.1 示例一：任务调度队列 4.2 示例第5节：结论欢迎来到数据结构学习专栏~数据结构之道：如何选择适合你的数据存储 ☆...本文将探讨数据结构的基本原理，介绍几种常见的数据结构，以及如何根据你的需求选择适合的数据存储方式。...self.right = None root = TreeNode(1) root.left = TreeNode(2) root.right = TreeNode(3) 第3节：如何选择合适的数据结构...第4节：代码示例为了更好地理解如何选择数据结构，让我们来看两个实际的代码示例。 4.1 示例一：任务调度队列假设你正在开发一个任务调度系统，需要按照任务的优先级依次执行。

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小白入门，如何选择数据分片字段

分布式数据库的出现，恰好满足了上述两方面的诉求。但当用户选择使用分布式的第一个问题，就是如何将之前基于单机或集中式数据库设计的数据结构迁移到分布式环境中，核心点就在于数据分片的设计。...因此，如何设计分片策略也就成为新环境下DBA不得不面对的问题，起码是在相当长的时间是如此。正如同数据库初学者需学习的范式理论一样，未来数据分片的设计也是考验架构、研发及DBA的基本要求之一。...如何选择分片字段数据分片的设计上需考虑两点：一是分片字段的选择；二是对应的分片算法。后续将重点谈及分片字段选择上，下面先简单说明下分片算法问题。...这里需要统计数据拆分后离散程度，尽量选择能充分打散的字段作为分片键。这里需注意，如果选择字段是带有业务特征，还要关注未来业务变化对它的影响。访问特征：可变化性选择固定、不再变化的字段作为分片键。...虽然有些分布式数据库也支持分片键的修改，但毕竟修改后会涉及数据移动，成本代价很高；还是优选不变的字段为好。访问特征：事务隔离尽量选择按字段拆分后的数据，对数据的变化处理可集中在分片内解决。

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如何给列表降维？sum()函数的妙用

5] 原始数据是一个二维列表，目的是获取该列表中所有元素的具体值。...我们把原问题升级一下：一个二维列表包含 n 个一维列表元素，如何优雅地把这些子列表拼成一个新的一维列表？方法一的做法需要写 n 个对象，以及 n - 1 次拼接操作。当然不可行。...这道并不算难的问题，在众人的讨论与分享后，竟还引出了很有价值的学习内容。前不久，同样是群内的一个问题，也产生了同样的学习效果，详见《Python进阶：如何将字符串常量转为变量？》。...浮点数的计算是个难题，我曾转载过一篇《如何在 Python 里面精确四舍五入？》，对此有精彩分析。...友情提示：本公众号内有限时抽奖活动，送出 Python 书籍 15 本，书目有《Python数据分析与挖掘实战》、《Python语言程序设计》《自学Python编程基础、科学计算及数据分析》《实用机器学习

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2023 年如何选择数据库

2023 年如何选择数据库本文翻译自 How to Choose the Right Database in 2023 。...虽然使用您知道的数据库始终是一个不错的选择，但开发人员密切关注一些新技术是有意义的。数据库通常是应用程序中最大的性能瓶颈。...一旦在生产中使用，它们也很难迁移，因此为应用程序的数据库做出正确的选择是至关重要的。做出正确决定的很大一部分是了解您的选择。...数据访问模式选择数据库的主要因素是如何创建和使用应用程序中的数据。最广泛的入手方式可能是确定您的工作负载是联机分析处理 (OLAP) 还是联机事务处理 (OLTP)。...您需要确定使用专用数据库的潜在收益是否值得投资于培训您的团队以学习如何使用它以及在学习新技术时损失的生产力。

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前沿观察 | 如何选择合适的数据库代理

一个项目的数据往往分布在不同的数据库实例、甚至是不同的数据中心中。多数据库节点形成的集群可以扩展更多节点，单个节点的失败往往会导致集群需要重新配置拓扑规则。...这就引出了一个问题——应用程序如何知道要访问哪个数据库节点？应用程序如何检测数据库拓扑已更改？我们如何保护应用程序免受底层数据库架构复杂性的影响？...不知道从什么时候开始，中间人技术的概念变得很流行，而数据库环境开始集成代理。这篇白皮书将会讨论什么是代理，它们的用途以及如何使用现代代理构建高度可用且高度可控的数据库环境。本文为白皮书节选。...二、数据库代理类型在我们深入研究如何使用代理的细节之前，本章我们将讨论代理的两种主要类型，将介绍每种类型的示例，和它们之间的主要区别。...这种模型的代理服务器并不关心它路由的内容，它只需要将流量发送到后端并且保持负载均衡就可以了。通常情况下你可以选择轮询，从一个前端服务到后端服务器建立最少的连接。

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数据分析师如何选择合适的公司?

数据分析师这个职业现在越来越火爆。本文面向那些准备投身于这个行当的年轻人，在选择怎样的公司上给出了三条参考标准。...它们分别是：去供职于那些利用数据分析来做市场战略定位的公司; 去为一个拥有着伟大想法的公司工作; 去选择给一家即将进入空白市场的公司。现在确实是属于数据分析师的天下了。...几乎所有的公司在成长过程中，数据量都会不断扩大，但是如果你选择了一家已经拥有足够级别数据量的公司，那么它的潜力，可发展性将会提升到另外一个层次。...去寻找那些信息密集度大的数据，而不是光从量上着眼判断。 3.去选择给一家即将进入空白市场的公司当评估市场机会的时候，去选择一个还没有将成型的解决方案的公司。...几乎所有的公司都已经有了一些成型的应用，当然数据分析师是必要的岗位，但是更值得去选择一些拥有明确研发方向，强有力的数据研究团队，但是仍然还处在研究解决一系列问题过程中的公司。

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数据挖掘的应用：如何选择商品关键词？

以独立B2C为例，卖家可以影响用户的输入，甚至引导用户去购买一些商品，尽管这些商品可能用户并不是特别需要，通过一些场内的场景渲染也能达成交易。搜索引擎如何给商品打标签？...如何通过用户输入的关键词来快速地找到商品，就是搜索引擎要干的事情了，作为搜索引擎推荐有好多方式，最常用的就是给商品打标签，让用户输入的词和标签进行匹配，然后根据某种规则进行结果的顺序展现。...也有两种都用的，后一种做法更常见，所以很多卖家经常要修改商品标题，因为商品标题是最常见的商品标签拆分来源。如何给商品选择关键词（标题、标签）？ ?...3、商品属性：商品本身标签商品属性是针对搜索词进行关键布局的，商品属性是商品布局的核心，就是买什么样的商品，就吆喝什么。商品属性分自然属性、社会属性，在选择商品关键词时可以从这两个角度考虑。...总之，在选择商品关键词时，一定要突出特点，不要面面俱到，千万别卖没有特点的商品。

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如何选择一本优质的数据科学书籍

原作者 Radhouane Aniba 编译 CDA 编译团队本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权如何选书选择一本合适的数据科学书至关重要，一本不适合的书会浪费你的时间以及精力。...当我们选择数据科学相关书籍时，可以考录一下几点： · 看作者的个人简介：能够帮助了解作者的背景，他的研究和主要兴趣，同时也展现了本书的一些细节。但也要给新的作者机会，不要把这一点作为关键。...，但也没有那么难，我们只需了解应如何构建内容，从而确保信息被保留。...这些都是写数据科学相关书籍是会遇到的问题。一些作者会选择涵盖一个非常具体的领域，当查看这些作者的学术资料时，我们看到他们的研究与著作之间的联系。...如果这本书的主要目的是为了解释特定的方法，算法和方法在后台如何工作，那么最好的方法是从头开始重新实现一个算法。

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