实时排行榜要求实时，不能有延迟。要实现此，就必须是插入时排序，而不能读取时排序。读取时排序的工作量非常之大。这里列几种可能的方案。
本项目主要用于互联网电商企业中使用Spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。
Problem Description C++编程考试使用的实时提交系统，具有即时获得成绩排名的特点。它的功能是怎么实现的呢？ 我们做好了题目的解答，提交之后，要么“AC”，要么错误，不管怎样错法，总是给你记上一笔，表明你曾经有过一次错误提交，因而当你一旦提交该题“AC”后，就要与你算一算帐了，总共该题错误提交了几回。虽然你在题数上，大步地跃上了一个台阶，但是在耗时上要摊上你共花去的时间。特别是，曾经有过的错误提交，每次都要摊上一定的单位时间分。这样一来，你在做出的题数上，可能领先别人很多，但是，在做出同样题数的人群中，你可能会在耗时上处于排名的劣势。 例如：某次考试一共8题（A，B，C，D，E，F，G，H），每个人做的题都在对应的题号下有个数量标记，负数表示该学生在该题上有过的错误提交次数，但到现在还没有AC，正数表示AC所耗的时间，如果正数a跟上一对括号，里面有个整数b，那就表示该学生提交该题AC了，耗去了时间a，同时，曾经错误提交了b次，因此对于下述输入数据：
日前，TIOBE官网发布了10月份最新编程语言排行榜。通过榜单，我们可以了解到，Java再次夺冠，本次进入前三名的Java、C、C++。
养码人B：JAVA是学院派的玩具，功能和架构非常完善，但笨重，开发效率太低，javascript、python和go语言将不断蚕食JAVA的市场。
前三并没有什么悬念，依然是Java，C，Python。C与Java的差距正在缩小，不过我们不用担心，在大数据分析领域Java,Python依然都是不可或缺的。
编者按：TIOBE 最近公布了2017年1月编程语言指数排行榜，排名前三的还是 Java、C、C++， C# 和 Python 排第四和第五。 “年度编程语言”是授予在一年中比率增长量最高的编程语言。 在2016年中，Go 的比率增长量 2.16%，排在第一位，增长量排第二和第三是 Dart (+0.95%) 和 Perl (+0.91%)，所以 Go 赢得了 TIOBE 年度编程语言称号。 近期Google 运行了数百万行 Python 代码，YouTube 及其 API 的前端服务器代码主要是用 P
人生总有各种各样的巧合发生。在 1 年多前，换句话说就是我还是大三的一名学生的时候。我开源了 JavaGuide ，直接到今天 JavaGuide 已经达到现在 60.5 k+ Star ，目前在所有仓库中排名 29 位， 我觉得这也算是我眼中的一种巧合。
编程语言大约有600多种。编程语言的需求和流行程度每年都在变化。另外，新的编程语言也具有吸引人的功能。
前言 最近在做一个原始成绩统计的功能，用户通过前台设置相关参数，后台实时统计并返回数据。相对来说统计功能点还是比较多的，这里大体罗列一下。 个人排名 本次测试的优良线、及格线、低分线 各个班级的排名人数(1-25、26-50 类比等等) 各个班级的前X名人数统计(前10、前20 类比等等) 各个班级的分数段学生人数统计(150-140、139-130 类比等等) 最好的用户体验，就是每一个操作都可以实时的展示数据，3秒之内应该是用户的忍受范围之内的了，所以做一款产品不仅要考虑用户交互设计，后端的优化也是
参考：开源中国、solidot、cnBeta、腾讯科技等 0、Redmonk：Ruby 在缓慢衰落，缺少爆发点是关键 Redmonk 近日针对 Ruby 的发展做了一些总结，在其最近的排名中，Ruby 位居第八，落后于 JavaScript、Python 和 PHP 等语言，但领先于 C、Swift 和 Go 。尽管排名不低，但第八名其实是 Ruby 在 redmonk 排名中排名最差的一次。自2012年以来，该语言的排名曾一度进入前五，仅低于 JavaScript、Java、Python 或 PHP 等语
在这之前，我并不是很了解Elasticsearch，也是偶然看文章的时候刷到Elasticsearch一词，但并没有深究，仅仅知道有这么个东西存在，它可以来做搜索的，今天借着ES三周年活动来了解一下。
Redis 相信大家都不陌生，由于它是基于内存的，所以它相比 MySQL 等数据库在处理速度上，要快上 N 个数量级。
最近在做一个原始成绩统计的功能，用户通过前台设置相关参数，后台实时统计并返回数据。相对来说统计功能点还是比较多的，这里大体罗列一下。
编辑：业余草 来源：https://www.xttblog.com/?p=4937 前言 排行榜作为互联网应用中几乎必不可少的一个元素，其能够勾起人类自身对比的欲望，从而来增加商品的销量。排行榜的实现
在之前的文章中，我们介绍了 JVM 常用的命令使用，通过这些命令可以快速的查询线上服务的性能情况和排查相关的问题。
DB-Engines 12 月份数据库流行度排行榜已发布更新，下面让我们一起来看看这份榜单，了解数据库技术的发展趋势。
1、Elasticsearch 6.2.2 下载 https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-6-2-2
https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/134011021
有一个 SNS 应用，用户在使用的过程中积累积分，例如登陆+3 点，个人空间每次浏览+1 点，结交每个朋友+5 点等等。同时，很重要的一点是，用户需要看到自己的积分累计有多少，能够根据积分划分用户等级，在自己的空间展示积分。
排名 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 14513 Accepted Submission(s): 5318 Problem Description 今天的上机考试虽然有实时的Ranklist，但上面的排名只是根据完成的题数排序，没有考虑 每题的分值，所以并不是最后的排名。给定录取分数线，请你写程序找出最后通过分数线的
如果你从来没使用过 Redis 数据库，那你肯定会问，为什么我们要学 Redis数据库，我只使用 MySQL 或 Oracle 就够了。其实 Redis 虽叫数据库，可又不是传统意义上的关系型数据库，Redis 是一个高性能的 Key-value 数据库。
程序员的工作和日常生活非常的枯燥，这里给大家推荐一些程序员经常使用的网站，也是我经常上的一些网站，我将会从多个角度、多个层面、分别为你整理归纳这些网站和论坛。
如果你从来没使用过 Redis 数据库，那你肯定会问，为什么我们要用 Redis 数据库，我只使用 MySQL 或 Oracle 就够了。其实 Redis 虽叫数据库，可又不是传统意义上的关系型数据库，Redis 是一个高性能的 Key-value 数据库。
ElasticSearch,简称ES, es是一个开源的高扩展的分布式搜索引擎,他可以以近乎实时的存储,检索数据; 本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的数据,es也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是他的目的是通过简单的RestFul Api 来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文检索变的简单.
Azul 公司的副首席技术官 Simon Ritter 撰文探讨了 JavaScript、Python 和 Java 三种编程语言经久不衰的原因。
本文内容讲解了关于网易云音乐基于Flink实时数仓实践，包括实时数仓版本的演进过程，具体实现和最佳实践。
Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。 Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎,设计用于云计算中，。能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
SQL已成为每个人都需要了解的第二种编程语言。 IEEE Spectrum网站近日公布了2022年年度顶级编程语言排名榜，老牌编程语言SQL 在“工作”这个维度居然名列榜首。 工作维度排名： 综合维度排名： 趋势（人气）维度排名： 榜首位置通常由Python或其他主力语言（比如C、C++、Java和JavaScript）占据，但数量众多的雇主们表示希望开发人员除了一种更通用的语言外还应该掌握SQL技能，SQL荣登榜首也就顺理成章。 那么什么因素促使SQL蹿升至首位？数据库的使用越来越广
Elasticsearch：官方分布式搜索和分析引擎 | Elastic在 RESTful 风格的分布式免费开源搜索和分析引擎开源中，Elasticsearch 处于领先地位，速度快，可实现水平可扩展性和可靠性，并能让您轻松进行管理。免费启用。
。要进行SEO网站优化的前提，先设置TDK，三个重要的参数:title、keywords、description。因为TDK是一个网站优化的核心要素和重要标志。后期的优化都是围绕着TDK来进行的。设置TDK是对
原文地址：https://dzone.com/articles/everything-you-need-to-start-your-iot-project-part-1
1）集合类：List和Set比较，各自的子类比较（ArrayList，Vector，LinkedList；HashSet，TreeSet）；
圣诞节到啦，精神哥披着红大衣，戴上红高帽，想着偷偷爬入各位办公楼的烟囱，给大家的座位上留下一包鸡爪作为圣诞礼物！ 奈何精神哥太胖，肚子太大爬不进烟囱了，想着大家肯定也在加班没法做到偷偷，就单方面决定还是给大家送文章吧！ 话不多说，下来精神哥给大家分享的第二个Crash是“java.lang.NoSuchMethodError”。 一、java.lang.NoSuchMethodError 基本介绍 全名java.lang.NoSuchMethodError官方解释Thrown if an applicat
端午节回村里，发小问买个车跑滴滴应该选什么车。在发小眼里，跟互联网相关的，我应该都懂……但是，我也就是滴滴伪司机，2015年注册以来就跑过一单。我虽然也喜欢车，但是也深知车这东西到手就开始贬值，实实在在的负债。看着他手里几十万预算的拆迁款，回想一下平时跟他吹牛皮的聊天记录，感觉这家伙就是趁着端午想让我去他家说服叔叔们同意他买个 BMW 330 曜夜版。
技术文章第一时间送达！ 本文作者是CyanQueen，欢迎点击阅读原文 一.基础知识： 1）集合类：List和Set比较，各自的子类比较（ArrayList，Vector，LinkedList；HashSet，TreeSet）； 2）HashMap的底层实现，之后会问ConcurrentHashMap的底层实现； 3）如何实现HashMap顺序存储：可以参考LinkedHashMap的底层实现； 4）HashTable和ConcurrentHashMap的区别； 5）String,StringBuffer和
1)集合类：List和Set比较，各自的子类比较(ArrayList，Vector，LinkedList；HashSet，TreeSet)；
来源：InfoQ 3 月 31 日，正如马斯克一再承诺的那样，Twitter 已将其部分源代码正式开源，其中包括在用户时间线中推荐推文的算法。目前，该项目在 GitHub 已收获 10k+ 个 Star。 GitHub 地址：https://github.com/twitter/the-algorithm 马斯克在 Twitter 上表示此次发布的是“大部分推荐算法”，其余的算法也将陆续开放。他还提到，希望“独立的第三方能够以合理的准确性确定 Twitter 可能向用户展示的内容”。在关于算法发布的 Sp
DB-Engines最近发布了2021年4月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名，实时统计了370种数据库的排名指数。前20名的排行情况详见下图：
结果我摆出了几个以前开发过的小系统，准备在这段时间带着小阿巴多做些作品，学习编程项目的设计思路。这样等他开学了，就可以更轻松地跟着老师做做项目了。
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如果你恰好是一个编程新手，并纠结于该如何开始 GitHub 开源项目的学习与研究，这本手册就恰恰能很好解决这一难题，它的最大亮点就在于 GitHub 入门。
DB-Engines 最近发布了 2021 年 9 月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名，实时统计了 378 种数据库的排名指数。前 30 名的排行情况详见下图，前10大数据库 用线段做了分割。同时在文末，会免费赠送给大家一些数据库书籍！
针对下一步动作预测对用户活动进行编码的顺序模型，已经成为构建网页规模个性化推荐系统的热门设计选择。传统的顺序推荐方法要么在实时用户行为上进行端到端学习，要么以离线批量生成的方式单独学习用户表示。本文（1）介绍了Pinterest的Homefeed排名架构，这是我们的个性化推荐产品，也是最大的参与面；（2）提出了TransAct，一个从用户实时活动中提取用户短期偏好的顺序模型；（3）描述了我们的混合排名方法，该方法结合了通过TransAct进行的端到端顺序建模和批量生成的用户嵌入。混合方法使我们能够将直接从实时用户活动中学习的响应性优势与批量用户表示的成本效益结合起来，后者是在较长时间内学习的。我们描述了消融研究的结果，我们在产品化过程中遇到的挑战，以及在线A/B实验的结果，这证实了我们的混合排名模型的有效性。我们进一步展示了TransAct在其他表面，如情境推荐和搜索中的有效性。
作者|姚佳灵 国内的创业潮已经开始涌动了，对于初创公司来说，技术人才总是不可缺少的。争夺人才的战争在美国也是非常激烈的，下面我们来看看美国那里的情况。虽然用于写作的资料是2014年发布的（资料来自ANDIAMO），但一年以来，各大公司的人员没有大变动，而且这里数据分析是以比例为基础的，因此我们认为还是能看出点端倪的。本文将以10家比较大的公司：微软、苹果、谷歌、脸书、亚马逊、ebay、领英、推特、IBM和英特尔为例。 一张图看清美国人才流动情况（制图：席雄芬，用R绘制而成） 图中的蓝色表示所在的公司人才
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原文：30+ WordPress Plugins for Statistics 翻译：北极冰仔
下图红色勾选的是我们前面的系列详解的，除此之外你可以看到搜索库ElasticSearch在前十名内：
升级到AS 4.0以后，出现如下的预警，对于我这种有代码洁癖的人是不能忍的，必须解决
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