有一张销售记录表 t_sales，它记录了公司在某个年份的销售记录。由于一些原因，目前只能看到两个字段：month 和 quantity，它们分别对应的中文描述是月份和售额。...t_sales 的数据如下： month quantity ------ ---------- 1 100 1 300 2...现在，我们希望从这份数据中统计出「总销售额」、「月销售额」、「当前累积销售额」，统计的结果如下： 月份 销售额 总销售额 月销售额 累积销售额 ------ ------...' FROM t_sales a 再使用原表分别去关联这些统计结果，完整的 SQL 如下： SELECT a.month AS '月份', a.quantity AS '销售额', (...具体的 SQL 如下： SELECT MONTH AS '月份', quantity AS '销售额', SUM(quantity) over () AS '总销售额', SUM(quantity
“新冠疫情从根本上改变了商业模式，工作流向线上迁移的速度比以往任何时候都要快，越来越多的企业和消费者依赖电子商务（B2B 和 B2C）和网上银行推动创新以满足日益增长的客户需求，云原生技术在其中发挥了重要作用...，同时也加速了云原生技术的普及。...我们正处在一个巨大的转变之中，越来越多的企业将成为云原生企业。”...无论您是云原生领域的前辈，抑或仍然徘徊在云原生领域的门口，这次云原生大会都会是您不可多得的打开、深入云原生学习之路上不容错过的大会。 说到这里，您一定对这场活动感兴趣了吧？...这本书是第一本全面介绍 Harbor 云原生制品仓库的书籍，对于云原生领域的用户、开发者和贡献者，本书都有非常重要的指导和参考价值。
时间序列预测（一）基于Prophet的销售额预测 小O：小H，有没有什么方法能快速的预测下未来的销售额啊 小H：Facebook曾经开源了一款时间序列预测算法fbprophet，简单又快速～ 传统的时间序列算法很多...本文主要参考基于facebook的时间序列预测框架prophet的实战应用[1]。...Prophet的安装需要先安装pystan conda install pystan # 终端上安装，需要执行procced选择y pip install fbprophet 数据探索 import...这里只是介绍如何增加自定义趋势因素而已，所以没有提升在预期之内 总结 当你只需要预测数据时，只需简单的两列ds，y即可，整个预测过程简单易上手～ 共勉～ 参考资料 [1] 基于facebook的时间序列预测框架...prophet的实战应用: https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/104679017
Dell’Oro集团副总裁Jimmy Yu表示，在此期间，中国市场的光网络销售同比下降了13％。由于中国是最大的光网络设备市场，所以中国市场的销售额下滑导致全球收入同比下降4％。...此举与美国禁止供应商从美国合作伙伴处获取必要组件的禁令有关。 Yu指出，中兴通常从其国内市场获得85％至90％的光传输收入。该供应商去年的光网络销售额估计为22亿美元。...因为在中国诺基亚以外的其他大多数供应商都没有强大的影响力。 Yu还表示，他并不认为中兴通讯会影响中国的5G部署计划。 “可能会有一个小的延迟，但大多数运营商都在考虑2019年的部署计划，”Yu说。...“中国拥有如此多的光纤基础设施，中兴通讯的问题不会产生实际影响。” Ciena，思科在北美占一席之地 Dell’Oro报告指出，中国市场以外的需求在第二季度持续飙升。...“中国以外的需求持续改善，这对整个市场的健康发展是一个重要的信号。”他补充说，他预计，随着中国运营商不断弥补销售额损失，今年下半年将出现显著增长。
真正的提出不确定原理的是由海森堡于1927年提出，这个理论是说，你不可能同时知道一个粒子的位置和它的速度，粒子位置的不确定性，必然大于或等于普朗克常数（Planck constant）除于4π（ΔxΔp...那么宏观层面的不确定性，则会将不确定传导到微观执行层面。 在一个公司中，微观执行层面，指的更多的是技术层面，比如软件开发人员。在技术层面的东西，其实确定性反而是非常高的。...这里面就涉及到了宏观不确定与微观确定性之间的冲突。 产品经理，总是在不断的打磨产品，势必就要不停的反反复复的变换需求，并上线验证，通过用户的反馈，又来不停的修改产品。...技术都是为了宏观的业务支撑。 再继续讲讲微观的个人方面。为何现在都讲究要保持不断的学习，保持技术的先进性。 从宏观的不确定性来看，宏观要不停的调整，来适应不确定性。那么就说明宏观的多变性。...而微观有着天然的技术确定性，但会被宏观层面的不确定性传导影响。 龚浩华 月牙寂道长 qq 29185807 2018年12月13日
通常有点年纪的程序员或许都听说这样一个说法 （其中 N 代表 CPU 的个数） CPU 密集型应用，线程池大小设置为 N + 1 IO 密集型应用，线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确的呢？...其实这是极不正确的。那为什么呢？ 首先我们从反面来看，假设这个说法是成立的，那我们在一台服务器上部署多少个服务都无所谓了。因为线程池的大小只能服务器的核数有关，所以这个说法是不正确的。...，只要知道这个查询 DB 的耗时（CPU IO time），计算的时间不就出来了嘛，我们看一下怎么才能简洁，明了的记录 DB 查询的耗时。...CPU 个数 cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l 总结 合适的配置线程池大小其实很不容易，但是通过上述的公式和具体代码，我们就能快速、落地的算出这个线程池该设置的多大...不过最后的最后，我们还是需要通过压力测试来进行微调，只有经过压测测试的检验，我们才能最终保证的配置大小是准确的。
为了直观的看看饭团销售额的时间序列，画出饭团3个月内的销售额时间序列图。...时间序列图，即横轴代表时间轴的图。从图中可以看出，4月份以后，折线整体呈下降趋势，即销售额下降。折线波动的很厉害，因为周末销售额会上涨。再看看炒饭的销售情况。...从图中可直观看出，炒饭的销售额波动一样厉害，但是整体没有向上或向下的趋势。再看面条类的销售情况。...虽然看上去饭团的销售额与面条的销售额有关系，但是饭团销售额下降的原因真的是因为面条吗？两者之间其实是一种伪相关，因为他们不属于因果关系，应该是由其他某种原因导致的这两者销售额的变化。...但这只是根据肉眼进行的判断，有时候用数字判断比用图判断更好。比如计算牛奶和饭团销售额的相关系数。
时间序列预测（二）基于LSTM的销售额预测 O：小H，Prophet只根据时间趋势去预测，会不会不太准啊 小H：你这了解的还挺全面，确实，销售额虽然很大程度依赖于时间趋势，但也会和其他因素有关。...简单的解释就是它在每次循环时，不是从空白开始，而是记住了历史有用的学习信息。...理论我是不擅长的，有想深入了解的可在网上找相关资料学习，这里只是介绍如何利用LSTM预测销售额，在训练时既考虑时间趋势又考虑其他因素。...本文主要参考自使用 LSTM 对销售额预测[1]，但是该博客中的介绍数据与上期数据一致，但实战数据又做了更换。为了更好的对比，这里的实战数据也采用上期数据。...如果在做预测的时候，不仅有时间序列数据，还有获得额外的因素，可以尝试使用LSTM进行预测～ 共勉～ 参考资料 [1] 使用 LSTM 对销售额预测: https://blog.csdn.net/weixin
如何确定各个指标的权重，这里介绍两种方法：熵值法和pca确定权重。也可用于特征工程中确定特征权重。 一、熵值法 1、熵的概念 信息论中，熵是对随机变量不确定性的度量。...熵值越小，无序程度越小，不确定性越小，信息量越大；熵值越大，无序程度越大，不确定性越大，信息量越小。可用熵值计算特征的离散程度，离散程度大的特征对综合值影响更大。 ...熵的计算公式 2、熵值法确定权重 指标1 指标2 …… 指标m … … … … 确定指标1到指标m的权重 指标值不同取值的出现次数相差大，熵小，信息量大，权重应大；指标值不同取值的出现次数相差小，...xmax-x)/(xmax-xmin) 2、定义熵 m个指标，n个被评价对象 第i个指标 3、定义熵权 二、pca确定权重 pca是一种无监督的降维方法，pca通过线性变换将原来可能相关的n个向量变换成线性无关的...用pca确定权重系数需要知道三个条件： 指标在各主成分线性组合中的系数 主成分的方差贡献率 指标权重的归一化 ex：n个主成分，m个指标 w表示各主成分的系数，wij表示第一个主成分第j个指标的系数，fi
虽然Kaizen的最终目标是每天逐步持续改进，但你必须从某个地方开始。当您第一次开始实施Kaizen时，您可能需要进行流程审查，以确定最初的改进机会。以下是审查流程以获得可能改进的一些基础知识。...绘制流程图-获取流程图/流程图以及可能存在的任何工作说明、控制计划或其他流程文件。如果您没有流程图，请构建一个流程图。彻底了解流程的当前状态，了解真正发生了什么。如果你不理解你的过程，你就无法改进它。...这工作是怎么做的/应该怎么做?流程步骤多久执行一次/需要多久执行一次?继续回顾流程和每个流程步骤，直到您涵盖了每个步骤。学会超越当前状态，展望未来的改进过程。我们必须摆脱“我们总是这样做”的咒语。...允许这种态度只会阻止对流程的任何更改或改进。通过执行流程审查并提出正确的问题，您将能够：从流程中删除任何不需要的步骤或任务。确定哪些工序必须分开进行，哪些工序可以并行完成。...重新安排工序的顺序，以减少浪费;在许多情况下，对操作的顺序或顺序稍加改变就能使我们减少浪费的时间和精力。
FROM DUAL CONNECT BY ROWNUM <= 10) B) WHERE COLS IS NOT NULL ORDER BY ID image.png 10为最大的列数...,如果要拆的列比较少 可以改成3 本站文章除注明转载/出处外，均为本站原创，转载前请务必署名,转载请标明出处 最后编辑时间为: 2021/04/16 17
计算IP地址中的网络号最直接和简单的方法是使用子网掩码来“屏蔽”掉IP地址中的主机号部分，从而直接得到网络号。...这种方法不需要进行复杂的二进制转换和按位与运算，而是通过直接观察子网掩码中的连续1的位数来快速确定网络号的范围。...这个掩码的前三个字节（24位）都是1，最后一个字节是0。这意味着前三个字节是网络号，最后一个字节是主机号。...3、添加子网掩码中主机号部分的0：由于子网掩码中最后一个字节全是0，这意味着在这个子网中，主机号是从.0到.255。但对于网络号而言，我们总是使用.0来表示整个子网的网络地址。...子网掩码：255.255.252.0网络号计算：192.168.4.0（注意这里有点迷惑，尽管给定的IP地址是192.168.5.128，但网络地址实际上是192.168.4.0，表示的是192.168.4.0
该公式并没有很好的反映定积分的本质，并且很多情况下找不到原函数。只能用数值方法求解。目前，各种数值积分方法都是基于定积分的精确定义的。因此，弄清定积分的定义有助于理解这些数值算法。 ? ? ?...【注】 （1 ）区间[xk-1，xk]长度可以是任意的，并不需要均匀划分，而f(ksi)在小区间的取值也是任意的，可以在端点，也可以在区间内部。...（2 ）若函数f(x)b的情形也是可以的，只不过注意a0。而a>b时，dx<0。...定积分的精确定义由德国数学家黎曼(Bernhard Riemann)给出，故这种积分又称黎曼积分。曲线积分，曲面积分等与定积分既有区别，又有联系。
时间序列预测（三）基于Prophet+XGBoost的销售额预测 前面我们介绍了如何使用Prophet和LSTM，不知道你们发现了没有，前者似乎太简单了，后者呢好像又很复杂。...那有没有什么很好的方法能很好的中和下呢？...已知的有，Prophet能很好的分解时间趋势，LSTM可以将其他信息加入训练，同样的如果没有时间序列，XGBoost也是可以训练其他信息进行预测的，那如果将Prophet分解的时间趋势也作为特征加入训练呢...本文参考自将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果[1]。...总结 基于Prophet、LSTM和Prophet+XGBoost这三种方法，相信大家在做时间序列预测相关的任务时，应该可以得心应手了～ 共勉～ 参考资料 [1] 将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果
零、故事 某销售公司每月都会统计每个销售人员当月的销售额，作为提成的标准。年底公司经理想看到本年每月每名销售的销售额，然后将这些数据作为今年发年终奖的参考。...一、问题 请编写出 SQL 语句，查询每名销售每个月的销售额。...查出的格式如下： 姓名 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月 张三 12 13 14 34 35 25 null 120 102 89 58 78 李四 122 null
内网域名解析 内网域名解析，顾名思义是通过内网的DNS服务器在局域网内做域名解析。 内网域名解析的好处： 1、较高的性能和较低的延迟； 2、能够有效地防范外部攻击，解决劫持问题。...原因也很简单，就是数据包在网络设备上传输的路径短了。 另外内网的网络质量是可控的，大多数情况下都比外网好些，即使不好也很容易换个比较好的设备来解决。...如何确定K8s应用的内网域名 K8s应用的内网域名是由K8s集群内部的域名解析服务来进行解析的，整个过程都在K8s集群内。...K8s中应用的全限定域名由三部分组成： 1、应用在K8s中定义的服务名 2、应用在K8s集群中的命名空间 3、集群本地服务名称中使用的可配置集群域后缀。 示例： 一个Service的YAML定义文件。...另外，应用的K8s内网域名是ping不通的 小技巧： 所有的K8s应用都有YAML定义文件。
如果将这一隐喻延伸到现实世界，可以看到，“宇宙闪烁”这类影响技术发展的干扰因素正变得越来越多。“宇宙闪烁”就像一只黑天鹅，其发生、变化和终结都充满着未知和不确定性，这对企业而言无疑是极大的挑战。...在不确定的世界，企业应如何为业务寻求更多确定性？ 火山引擎近日曝出一条视频，在视频最后，“宇宙闪烁来袭，变化如何破局？...持续进化 在不确定中实现确定性增长 数字化时代，“数字就是生产力”正在改变人类社会发展的走向，数字经济不断衍生出新产业、新业态、新模式。...对于企业来说，由于瓶颈、限制而导致业务无法获得持续、有效增长的情况已屡见不鲜。 这就需要企业打造坚实的底层技术基座，在复杂多变、充满不确定性的商业环境中，持续进化、不断迭代，开创新的业务成长曲线。...时间在变、环境在变，在诸多不确定因素的影响下，企业应该如何加以应对，找到数字化的“破局点”呢？对此，火山引擎给出了自己的答案。
我们今天要向大家分享几个提高电商销售额的用户体验优化技巧。 请确保重要的元素非常醒目，并且能提供较好的客户服务。 许多零售商在想提高销售额时，通常会考虑采用技术策略手段。...这样的做法对于大多数的企业营销来说，其实是非常失败的，尤其是考虑到95％的人在访问网站时得不到良好的用户体验。...但是，获取这些额外的信息要在合适的时间合适的环节进行，如果有可能，在结账过程中，请要求用户只填写结账相关的信息。...如果您的设计单调乏味，而且您的CTA使用的颜色或格式与设计相同，那么您的转化就会受到影响。如果您希望用户注意到重要的点，并且能够在您的网站上采取行动，那么这样的用户体验是非常糟糕的！...人类的平均注意力已从2000年的12秒下降到现在的8秒，不仅如此，研究表明，站点加载时间延迟一秒钟可能导致7％的转化流失，另外还有一个感觉延迟的问题：即如果用户在您的网站上感到毫无进展，那么他们不会喜欢这个网站的
不确定性正笼罩着我们的世界，这不仅表现在政经格局方面，也表现在我们熟悉的信息技术领域。 当然，这也不是坏事，人类社会进步的主要驱动力，正是源于对未知世界的探索和对不确定未来的追逐。...作为IT行业的从业者，我们应该感谢这个时代所带来的巨大变革。...显然，面向当下和未来工作负载日益多样化的大趋势，一个既灵活高效、又稳定可靠的IT基础架构，才是我们的最佳选择。...面对现在和未来的应用，第三代英特尔®至强®可扩展平台为其提供灵活、稳定、高效、可靠、成熟度高的基础设施平台，从而为不确定的未来世界带来确定性。...对于这个不确定的世界和快速变化的IT市场，或许我们可以多了一些确定性的期许。
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