从技术上讲，VegaLite采取了完全不同的方法：虽然Gadfly完全是用Julia编写的，但VegaLite更像是Vega-Lite图形包的语言接口（注意其名称中的破折号，与Julia包VegaLite...如果VegaLite文档中有遗漏的内容，通常很容易在Vega-Lite文档中找到相应的部分。 Vega-Lite（以及VegaLite）的一个区别性特征是其互动性。...箱线图 我们跳过使用默认值的版本，直接进入基于箱线图几何图形的“美化”版本： countries |> @vlplot( title = "GDP per Capita by Region...因此，我们希望在y轴上限制图表的范围，以实现一种缩放效果。 在Gadfly示例中，我们通过将y轴上的值限制在该范围内来实现所需的效果。...再加上相对非Julia的语法，需要一些时间来学习和适应，我不建议VegaLite用于偶尔的用户。它需要一些学习和训练。但是，如果你投入了时间和精力，你将获得一个非常强大（且互动性强）的可视化工具。
介绍 今天的任务是将伦敦自行车租赁数据分为两组，周末和工作日。将数据分组到更小的子集进行进一步处理是一种常见的业务需求，我们将看到Spark如何帮助我们完成这项任务。...Spark将从每个分区收集所需的数据，并将其合并到一个新的分区中，可能是在不同的执行程序上。 ? 在洗牌过程中，数据被写到磁盘上并通过网络传输，中断了Spark在内存中进行处理的能力，并导致性能瓶颈。...在实践中 为了分割数据，我们将添加一个列，该列将开始日期转换为一周中的一天、工作日，然后添加一个布尔列，以确定这一天是周末还是周末。数据也需要一些清理，以消除错误的开始日期和持续时间。...在新的解决方案中，Spark仍然将CSVs加载到69个分区中，但是它可以跳过shuffle阶段，认识到它可以基于密钥分割现有的分区，然后直接将数据写入到parquet文件中。...查看执行时间轴，我们可以看到分区和节点之间更健康的扩展，并且不会发生任何洗牌。 ? ?
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 做图表，谁不会？打开Excel，自动就可以生成各种各样的图表。 但你看这些图表呢？ ? 结合真实地理数据，展现美国每个县的失业率。...要是用在晋升答辩PPT上，老板一眼就能看出你究竟做出了多少成绩。 要是用在客户招标会上，手握预算的客户也能清醒的认识到这单生意的价值所在。...谢谢你创作者们好的东西分享给大家，我在加拿大，这对我的数据可视化课程非常有用。 现在连推特上的点赞都超过了1200： ?...教程的作者非常友好，在Jupyter、Colab、Observable三个平台都准备了课程，你可以选择自己习惯的平台，或者直接去Colab上，用自己的数据体验一下。 ? 整体教程包含7个部分： ?...他专门研究数据可视化方向，在Google Scholar的H-index达到了62，超多网站都在用的数据可视化JavaScript库D3.js就是他和学生一起完成的，这篇论文的引用次数超过了2300。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现在，周末睡懒觉这件事，可以变得有理有据了。...周末补觉降低抑郁风险 为了研究“周末补觉”和“抑郁”之间的关系，研究团队招募了5500名志愿者做跟踪调查。 这些志愿者在工作日期间，或多或少都会面临失眠问题的困扰。...其中，“每周平均睡眠时间”是根据以下两个问题进行评估的： 平均而言，你在工作日的什么时候入睡，什么时候醒来？ 平均而言，你在周末的什么时候入睡，什么时候醒来？...具体计算公式为： [(工作日睡眠时间 x 5) + (周末睡眠时间x 2)]/ 7 “时间类型”是是基于周末的中间睡眠时间，并通过工作日积累的睡眠债务（sleep debt）进行修正，所用到的计算方法为...同样是来自韩国的另一项研究表明： 周末补觉对缓解非酒精性脂肪肝也有益处。 既然如此，那是否就意味着周末“多补觉”，就是好事呢？ 非也，非也。
周末补觉降低抑郁风险 为了研究“周末补觉”和“抑郁”之间的关系，研究团队招募了5500名志愿者做跟踪调查。 这些志愿者在工作日期间，或多或少都会面临失眠问题的困扰。...其中，“每周平均睡眠时间”是根据以下两个问题进行评估的： 平均而言，你在工作日的什么时候入睡，什么时候醒来？ 平均而言，你在周末的什么时候入睡，什么时候醒来？...具体计算公式为： [(工作日睡眠时间 x 5) + (周末睡眠时间x 2)]/ 7 “时间类型”是是基于周末的中间睡眠时间，并通过工作日积累的睡眠债务（sleep debt）进行修正，所用到的计算方法为...“社会时差”（Social jetlag）则是根据对工作日和自由日的睡眠时间和起床时间问题的回答来确定。 它被估计为工作日和自由日之间睡眠时间中点的绝对值。...同样是来自韩国的另一项研究表明： 周末补觉对缓解非酒精性脂肪肝也有益处。 既然如此，那是否就意味着周末“多补觉”，就是好事呢？ 非也，非也。
为了研究“周末补觉”和“抑郁”之间的关系，研究团队招募了5500名志愿者做跟踪调查。 这些志愿者在工作日期间，或多或少都会面临失眠问题的困扰。...其中，“每周平均睡眠时间”是根据以下两个问题进行评估的： 平均而言，你在工作日的什么时候入睡，什么时候醒来？ 平均而言，你在周末的什么时候入睡，什么时候醒来？...具体计算公式为： [(工作日睡眠时间 x 5) + (周末睡眠时间x 2)]/ 7 “时间类型”是是基于周末的中间睡眠时间，并通过工作日积累的睡眠债务（sleep debt）进行修正，所用到的计算方法为...“社会时差”（Social jetlag）则是根据对工作日和自由日的睡眠时间和起床时间问题的回答来确定。 它被估计为工作日和自由日之间睡眠时间中点的绝对值。...同样是来自韩国的另一项研究表明： 周末补觉对缓解非酒精性脂肪肝也有益处。 既然如此，那是否就意味着周末“多补觉”，就是好事呢？ 非也，非也。 这项研究虽然得出了周末补觉能降低郁抑症风险。
在日常工作中，经常会有一些在工作日的固定提醒，如在每个工作日提醒打卡。...在现在市面上定时提醒相关功能基本都只能设置每天提醒或固定的如每周五，而腾讯云HiFlow中的定时启动，却逐渐在玩家们的呼喊声中逐渐智能。腾讯云HiFlow是什么？...，数据自动归档腾讯文档 ● 腾讯广告落地页收到一条线索之后，自动在CRM创建更新数据定时启动有哪些功能？...【定时启动】是腾讯轻联中常用的触发器，主要用于在指定时间发起触发，如每个工作日上午10：00提醒打卡。目前定时启动支持每分钟、每小时、每天、每星期、每月等多个不同维度。...图片定时启动功能亮点： ● 支持“每分钟"触发一次，该事件最小时间单位为“每15分钟”触发一次 ● 支持选择工作日触发，可以智能跳过周末以及清明、端午、国庆等法定节假日。
栗子 鱼羊 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 大神程序员，夜夜coding到天明？...这是LiveJournal的作者Brad Fitzpatrick在memcached项目上的提交。 ? 大佬疯狂熬了一宿，灵感喷涌而出，太阳当空照的时候，他就满意地去睡觉了。...谁喜欢周末写代码？ 伊万的观察结果，被著名夜行者之一、LLVM编译器的作者Lattner翻了牌。 ? 他提了个建议，说如果把工作日和周末分成两个数据集来分析的话，可能会很有趣。...因为有五个工作日，两个休息日。如果每日产能平均分配，应该是周中71.4%，周末28.6%。 那么，周末提交的比例超过28.6%的话，就表示更喜欢在周末写代码。反之，就是更倾向在工作日写代码。...比如，顶楼是名叫Dahart的网友，他说不能轻易把提交时间等同与工作时间： 我都让团队尽量避免在夜里、周末、或者快周末的时候提交代码，因为后面还有其他工作人员，需要这些代码。
在金融产品估值时，细节最多的就是如何生成日期和年限了，最核心的细节如下： 支付日通常不会落在周末和公共假期上，如落到，那么根据“顺延”或“修正顺延”到后一个工作日，或者“提前”或“修正提前”到前一个工作日...工作日惯例就是通过一些不同规定把一个非工作日调整到一个工作日 (非周末且非公众假期) 上。 1. 提前 (preceding) 提前惯例是将非工作日调整成其前一天工作日。...修正提前 (modified preceding) 修正提前惯例将非工作日调整成其前一天工作日，但是如果这个工作日落在上个月，那么将非工作日调整成后其一天工作日。...修正顺延 (modified following) 修正顺延惯例将非工作日调整成其后一天工作日，但是如果这个工作日落在下个月，那么将非工作日调整成其前一天工作日。...此惯例常用在利率衍生品上。 5.
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 做图表，谁不会？打开Excel，自动就可以生成各种各样的图表。 但你看这些图表呢？ ? 结合真实地理数据，展现美国每个县的失业率。 ?...要是用在晋升答辩PPT上，老板一眼就能看出你究竟做出了多少成绩。 要是用在客户招标会上，手握预算的客户也能清醒的认识到这单生意的价值所在。...谢谢你创作者们好的东西分享给大家，我在加拿大，这对我的数据可视化课程非常有用。 现在连推特上的点赞都超过了1200： ?...教程的作者非常友好，在Jupyter、Colab、Observable三个平台都准备了课程，你可以选择自己习惯的平台，或者直接去Colab上，用自己的数据体验一下。 ? 整体教程包含7个部分： ?...他专门研究数据可视化方向，在Google Scholar的H-index达到了62，超多网站都在用的数据可视化JavaScript库D3.js就是他和学生一起完成的，这篇论文的引用次数超过了2300。
由于在 FI 中不存在发票，需要创建该凭证记录，使该现金管理报表包含下列费用。 对于归档该通知，报表将比较银行对帐单和凭证记录。由于金额，将识别该凭证项目并进行归档。 万一出现差异，将显示结果。...在 创建 备忘记录:初始屏幕上，进行以下输入： 字段名称 用户操作和值 注释 公司代码 1000 计划类型 任何计划类型 例如：DI ? 2. 选择 回车。 3....在创建备注纪录：复制金额屏幕中输入以下数据： 字段名称 用户操作和值 注释 编号 (包括原始记录) 任何编号 输入要创建的凭证记录编号（经常性付款） 例如 12 天/周/月的增量 任何编号 以天、周或月...例如：在月份字段中输入 1 设立前一个星期五/工作日代替跳过 选择 选中后，日期转到上周五而不是跳过周末（跳到周一）。 ? 6. 选择 回车。 ? 7. 选择 保存。...此凭证记录已在现金管理中更新财务状态并能够在相应计划等级（例如：DI）下找到。
上面的例子我就是运行在 Windows 上的，因为我装了一个 git bash，它自带 msys2 环境，类似于 mingw，也是一种在 Windows 上运行的 Linux 微环境，一些常用的 Linux...如果是这样，在 windows 上的定时任务非‘任务计划’莫属了，下面就是我创建的任务截图 我设置在了每天中午 12:00 运行，下面这个文件是可以直接导入的那种 <?...6 没有在 Windows 上的 git bash 里折腾 pacman，所以这一步目前只能在 Linux 上进行。...，现在主要是同时在一张图表上显示 score 与 rank，而它们取值范围差别较大，共用一个纵轴有点被压扁的感觉。...，工作日流量比周末要多，如果追求阅读量，那就尽量在工作日发表文章（几次‘横盘’都发生在周末）； 10 W 名之外的积分基本上遵循：积分增长 * 10 = 排名前进，大概涨 100 积分，会让排名前进 1000
6,7表示：周六和周日，即周末、非工作日 示例 定时构建需求 表达式 备注 周一至周五，9点 12点 16点定时触发 H 9,12,16 * * 1-5 每隔5分钟构建一次 H/5 * * * *...分散负载） H 6 * * * 每天中午12点定时构建一次 H 12 * * * 在每小时的前半小时内，每10分钟执行一次 H(0-29)/10 * * * * 每工作日，每2小时过去，从上午9:...45开始，下午3:45结束，在第45分钟构建 45 H(9-15)/2 * * 1-5 工作日，9点45-16点45，每2小时执行一次 45 H(9-15)/2 * * 1-5 每两小时一次，每个工作日上午...* * 1,3,5 工作日，早8晚5，每隔120分钟执行一次 H 8-17/2 * * 1-5 周末早5点10分，到晚10点30分，每隔0.5小时执行一次 H/30 5-22 * * 6,7 工作日...月的1号和15号，执行一次(不固定在某个小时和某个分钟上) H H 1,15 1-11 * 每天的6点10分执行 10 6 * * * 工作日8点执行 0 8 * * 1-5 在“Build Steps
3.用户喜欢在一天中的那个时间段使用共享单车 4.用户喜欢在什么气温下使用共享单车 5.非注册用户和注册用户对于使用共享单车次数的差别 6.用户在工作日使用共享单车还是在工作日使用共享单车的次数多...分别比较工作日与周末的使用量，整体趋势为稳步增长趋势 工作日比周末（13，14日）的使用量更多 #工作日比周末（13，14日）的使用量更多 bar_used_by_date=(Bar() ....，中午12点有一个小峰值,说明工作日的单车使用时间符合通勤高峰时间规律，工作日的使用场景以通勤为主，还伴有部分午餐时间的使用 周末在8点至21点区间内使用量平缓分布，中午11至12点、晚5点至7点各有一个小高峰...，说明周末的单车使用时间与午餐、晚餐时间相关，即周末的使用场景以休闲、聚餐为主 结合前述单日总使用量的对比，通勤需求产生的使用量更大，可能产生潮汐现象（后续具体分析） 可以选择工作日非高峰时段或周末进行单车维修...次以下，50%的用户使用次数为4次及以下 周末期间用户使用单车的次数普遍分布在3次及以下 工作日期间用户使用共享单车的次数普遍分布在5次及以下，使用3次及以下的用户占比近一半 工作日期间的用户使用频次有较大提升空间
导读：有位朋友分析了一下每天某个时间发文章的访问量区别，以讨论非系统性因素对文章访问量的影响。...之所以进一步讨论工作日和周末发文对文章访问量的影响，一是觉得很有意思，二是毕业设计与此有很大关系，三是觉得还是有点意义的，于是决定做一下这个工作。...那么到底周末发文的访问量是不是总体来说比工作日低呢，请往下看。 ?...从平均访问情况来看，周一至周五的平均访问量普遍比周末稍高一点，印证了结论“工作日发文要比周末发文平均访问量多”，但是并没有多太多，其中周一达到最高峰，随后有波动，到周日有一个反弹，说明“周一效应”还是有一点的...结论与启示 所以说，如果你想要让你的文章获得更多的访问量，获得更大的影响力，尽量在工作日发文吧。
这是 LiveJournal 的作者 Brad Fitzpatrick 在 memcached 项目上的提交。 ? 大佬疯狂熬了一宿，灵感喷涌而出，太阳当空照的时候，他就满意地去睡觉了。...谁喜欢周末写代码？ 伊万的观察结果，被著名夜行者之一、LLVM 编译器的作者 Lattner 翻了牌。 ? 他提了个建议，说如果把工作日和周末分成两个数据集来分析的话，可能会很有趣。...因为有五个工作日，两个休息日。如果每日产能平均分配，应该是周中 71.4%，周末 28.6%。 那么，周末提交的比例超过 28.6% 的话，就表示更喜欢在周末写代码。反之，就是更倾向在工作日写代码。...夜行族便不同了，既有喜欢工作日的 Python 之父 van Rossum (10.2%) ，也有略喜周末提交代码的 LLVM 编译器作者Lattner (27.3%) ，稍低于28.6%。...比如，顶楼是名叫 Dahart 的网友，他说不能轻易把提交时间等同与工作时间： 我都让团队尽量避免在夜里、周末、或者快周末的时候提交代码，因为后面还有其他工作人员，需要这些代码。
思路： 1、获取到查询年份内所有工作日数据数组 2、获取到查询开始日期在工作日的索引 3、计算需查询日期索引 4、获得查询日期 /*创建日期类型记录表格*/ CREATE TABLE `tb_workday...1 : 0; unset($dateData); //工作日 判断是否为周末 if (in_array(self::get_week($_date), array(0, 1))) { //特殊工作日 $...1 : 0; unset($dateData); } //休息日(周末) 暂不处理 /*if ($_ret_curl['data'] == 1) { }*/ $_ret && $count++; unset...search_key = array_search(date('Ymd', strtotime($startdate)), $workDays); if ($search_key === false) {//查询日期为非工作...date_workday = $class- getNextWorkDate($startdate, $days); echo $_date_workday;//2018-10-10 以上代码大家可以在本地测试一下
时区 在介绍其它内容之前，我们先说一说这个时区的问题。以下引用维基百科的描述： 时区是地球上的区域使用同一个时间定义。...：AddWeekdays/AddWeekday，这个方法会跳过非工作日； 增加周的方法：AddWeeks/AddWeek。.../IsSunday； 是否是工作日，周末，闰年，过去时间还是未来时间：IsWeekday/IsWeekend/IsLeapYear/IsPast/IsFuture。..."Next:%s\n", t.Next(time.Wednesday)) fmt.Printf("Previous:%s\n", t.Previous(time.Wednesday)) } 自定义工作日和周末...有些地区每周的开始、周末和我们的不一样。
2016年11月成都市二环局部区域的轨迹信息，主要目的是通过分析成都市的出租车轨迹数据以及订单数据，获取有关成都市社区结构划分、交通道路情况的信息，结合实际情况对分析结果做出解释，并在已有的分析结果的基础上对出行...工作日与休息日时城市中的人流量与流动规律会因为上班族是否上班而有所不同，以11月第一周的数据为例，绘制热力图，如下图所示： ?...(a)第一周工作日上客点热力图 ? (b)第一周周末上客点热力图 ? （c）第一周工作日下客点热力图 ?...星期六的数据与其余两天的不同之处在于星期六的峰值是在18-20时这段时间内达到峰值，而其余两天则是在14-16时达到峰值。 为了找到上客热门区域，采用聚类算法与热力图可视化结合的方式。...由于地图的数据点是圆形，并且呈现不规则分布，属于非凸数据集，所以采用的是DBSCAN算法，该算法可以对任意形状的稠密数据做具类，还可以在聚类的同时发现异常点。
根据手机信号在真实地理空间上的覆盖情况，将手机用户时间序列的手机定位数据，映射至现实的地理空间位置，即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹，从而挖掘得到人口空间分布与活动联系的特征信息。...但是工作区在工作日也有人流大，人流时间长的特点，经过分析，选取工作日人均停留时间，周末人均停留时间，凌晨人均停留时间，日均人流能量几个特征进行建模和分析。...从这三张图分析可知: - 「商圈类别1」：工作日人均停留时间、凌晨人均停留时间都很低，周末人均停留时间中等，日人均流量很高。比较符合商业区。...- 「商圈类别2」：工作日人均停留时间中等、凌晨和周末人均停留时间很长，日均人流量很低。比较符合居住区。...- 「商圈类型3」：工作日人均停留时间很长，凌晨和周末停留时间较少，日均人流量中等。比较符合办公区。
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