- 数据分析常用指标名词解释及计算公式
走过冬季
学习笔记数据分析大数据
数据分析中有大量常用指标，它们帮助我们量化业务表现、用户行为、产品健康度等。下面是一些核心指标的名词解释及计算方式，按常见类别分类：一、流量与用户规模指标页面浏览量名词解释：用户访问网站或应用时，每次加载或刷新一个页面就算一次PV。它衡量的是页面被打开的总次数。计算方式：PV=∑(所有页面被加载的次数)(通常由埋点或日志直接统计)独立访客数名词解释：在特定时间范围内（如一天、一周、一月），访问网站
- 第一次在CSDN 使用Markdown编辑页，就看到了完美的语法，在此处，我记录一下
撰卢
编辑器笔记
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Mark
- 试题公式ocr识别数据集
试题公式ocr识别数据集insurance_formula_latexhttps://github.com/LeeXYZABC/insurance_formula_latex.gitreference---
- jmeter的时间戳函数使用
flower_1111
代码jmeterjmeter
原文：https://blog.csdn.net/jocleyn/article/details/834144331、__time：获取时间戳、格式化时间（1）、${__time(yyyy-MM-ddHH:mm:ss:SSS,time)}：格式化生成时间格式2018-10-2611:08:23:635（2）、${__time(,)}：默认该公式精确到毫秒级别，13位数1527822855323（3
- Python 实战人工智能数学基础：推荐系统应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.背景介绍2.核心概念与联系2.1用户画像2.2相似性计算2.2.1基于物品的相似度2.2.2基于用户的相似度2.3协同过滤算法2.3.1基于用户的协同过滤算法2.3.2基于物品的协同过滤算法2.3.3基于上下文的协同过滤算法3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解3.1基于用户的协同过滤算法3.2基于物品的协同过滤算法3.3混合协同过滤算法3.
- word中viso/math type公式比文字大
主要是mathtype中字号和word中字号是分别设置的，需要单独点开复制之后的公式，进入编辑状态，调整大小，让mathtype所对应的pt磅值和word中所对应的字号一样。字号对应关系如何调mathtype大小viso同理
- 强化学习之 DQN、Double DQN、PPO
JNU freshman
强化学习强化学习
文章目录通俗理解DQNDoubleDQNPPO结合公式理解通俗理解DQN一个简单的比喻和分步解释来理解DQN（DeepQ-Network，深度Q网络），就像教小朋友学打游戏一样：先理解基础概念：Q学习（Q-Learning）想象你在教一只小狗玩电子游戏（比如打砖块）。小狗每做一个动作（比如“向左移动”或“发射球”），游戏会给出一个奖励（比如得分增加）或惩罚（比如球掉了）。小狗的目标是通过不断尝试，
- 李群与李代数2：李代数求导和李群扰动模型
龙焰智能
SLAM数学基础自动驾驶高等数学李群李代数BCH公式微分模型扰动模型相似变换群
李群与李代数2：李代数求导和李群扰动模型1.整体误差最小化引出求导问题2.BCH公式与近似形式2.1BCH公式2.2BCH线性近似2.3BCH近似的意义3.微分模型——李代数求导4.扰动模型求导（左乘）4.1SO(3)上的扰动模型求导4.2SE(3)上的扰动模型求导4.3伴随性质5.相似变换群相关5.1相似变换群Sim(3)Sim(3)Sim(3)5.2李代数sim(3)\mathfrak{sim
- 动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）补充案例
EmorZhong
python人工智能机器学习算法动态规划
DTW的边界条件是确保累积距离矩阵计算“有起点、有规则”的基础，它规定了矩阵中第一行和第一列的累积距离如何计算（因为这两行/列是路径的“起点边缘”，没有“上一步”的全部选择）。下面结合具体场景和例子展开说明：为什么需要边界条件？累积距离矩阵(D[i][j])的核心递归公式是：[D[i][j]=\text{dist}[i][j]+\min\left(D[i-1][j],\D[i][j-1],\D[i
- 突破传统：Dell R730服务器RAID 5配置与智能监控全解析
芯作者
D2：ubuntu服务器linuxubuntu
在现代数据中心运维中，合理的存储配置是保障业务连续性的基石。今天，我们将深入探索DellPowerEdgeR730服务器的RAID5配置技巧，并结合热备盘策略、自动化监控脚本以及性能调优方案，为您呈现一份别开生面的技术指南。一、为什么RAID5+热备盘是企业级存储的黄金组合？RAID5通过分布式奇偶校验实现数据冗余，允许单块硬盘故障时不丢失数据。其存储效率公式为：Efficiency=\frac{
- 安防监控漏报频发？陌讯实时检测算法实测召回率98%
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目标跟踪计算机视觉人工智能算法
一、开篇痛点：安防监控的检测难题在夜间低光、遮挡、小目标等复杂场景下，传统YOLO系列算法常出现漏检（FN）和误检（FP）。某安防厂商测试数据显示：当目标像素<50×50时，开源模型召回率骤降至65%以下。二、技术解析：陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性：动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积（DeformableConv），公式表示为：y(p)=
- 无人机飞控系统中气压计软件驱动与应用入门指南
bother3000
无人机硬件嵌入式开发无人机无人机#传感器stm32无人机嵌入式硬件PX4航空仪表气压计可信计算技术
一、气压计在飞控系统中的核心作用1.1气压计的基本原理气压计（Barometer）基于压阻效应或电容效应工作，通过测量空气压力计算飞行高度。其基本公式为：其中：1.2在飞控系统中的关键应用应用场景具体作用高度测量提供绝对高度数据，精度通常为±0.5米（标准大气压下）定高飞行作为PID控制器的高度输入，实现稳定悬停气压趋势分析通过气压变化率判断上升/下降趋势，辅助姿态控制高度融合滤波与GPS高度、超
- 语音信号基础篇1-预加重(Pre-emphasis)
沐黎~
信号与系统语音识别人工智能
预加重就是对语音信号的高频进行补偿，语音信号90%能量集中在有效带宽低频分量上，高频分量频谱(一般我们用其幅度谱，通俗将就是频谱的模长或者绝对值长度)较小，我们让它变大一定，占比多，增强其高频分量。预加重原理也非常简单，其时域表达式非常简单，如下式子：公式中：一般取0.97时域看着就简单后一个减去前一个，看不出有什么规律，我们对其进行z变换，可得：合并同类项，可得：自变量为z，我们画出z变化后的频
- 数据结构——1.数据结构和算法
爱看烟花的码农
数据结构数据结构
第一部分：笔试核心概念（理论知识）一、数据结构绪论什么是数据结构？数据结构不仅仅是数据，而是研究如何组织数据（结构化信息）的方法，目的是为了能够高效地处理这些数据。一个经典的公式是：算法+数据结构=程序。这表明，好的程序离不开高效的数据组织方式和处理算法。基本概念与术语数据(Data)：是计算机可以识别、存储和处理的符号总称，是程序处理的“原料”。例如，一张图片、一段文字、股票行情、心电图数据等。
- 12 | 走向元宇宙：数字化工作与生活
_Rye_
元宇宙
专栏快接近尾声了。在之前的课程里，我们一直在用一个框架来概括元宇宙，那就是：元宇宙=立体互联网+价值互联网。这个公式可以帮助我们从宏观角度更好地理解元宇宙。当我们回归工作和生活，用更加个人化的角度来观察元宇宙时，我们可以换用另外一个等式：元宇宙=实体空间+数字空间。通过这个等式，我们可以看到，元宇宙将带给我们线上线下全面融合的数字生活。这一讲的讨论分成两个部分。首先，我们来看看自己周围的数字化发展
- 华为OD技术面试高频考点（算法篇、AI方向）
一、Transformer核心机制：自注意力(Self-Attention)公式:Attention=softmax(QK^T/√d_k)v运作原理：1.Q/K/V矩阵：输入向量通过线性变换生成Query(查询）、Key(键）、Value(值)2.注意力权重:Softmax(QKT/√d_k)→计算词与词之间的关联度3.输出：权重与Value加权求和→捕获长距离依赖-优势：并行计算、全局上下文感知
- 如何用python处理excel的数据（极值标准化）？
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)python极值标准化数据excel
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！全文目录：问题描述解决方案极值标准化公式：步骤：代码示例：代码说明：示例文件：额外功能：安装依赖：文末福利，等你来拿！✨️WhoamI?问题描述如何用python处理ex
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摘要：最先进的蒸馏方法主要基于从中间层蒸馏出深层特征，而logit蒸馏的重要性则被大大忽视了。为了提供研究logit蒸馏的新观点，我们将经典的KD损失重新表述为两部分，即目标类知识蒸馏（TCKD）和非目标类知识蒸馏（NCKD）。我们实证调查并证明了两部分的效果：TCKD传递了有关训练样本“困难”的知识，而NCKD是logit蒸馏起作用的突出原因。更重要的是，我们揭示了经典的KD损失是一个耦合公式，
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Rust后端框架：助力快速开发关键词：Rust、后端框架、快速开发、高性能、内存安全摘要：本文深入探讨了Rust后端框架在快速开发中的重要作用。首先介绍了Rust语言的背景及其在后端开发领域的崛起原因，接着详细阐述了常见Rust后端框架的核心概念、架构和工作原理，通过Python示例类比讲解了核心算法原理和具体操作步骤，还给出了相关的数学模型和公式。在项目实战部分，展示了如何搭建开发环境、实现源代
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后端领域的自然语言处理技术应用关键词：后端领域、自然语言处理、技术应用、算法原理、实际案例摘要：本文聚焦于后端领域中自然语言处理技术的应用。首先介绍了相关背景，包括目的范围、预期读者等。接着阐述核心概念与联系，通过文本示意图和Mermaid流程图展示其原理和架构。详细讲解了核心算法原理并给出Python源代码示例，同时介绍了数学模型和公式。通过项目实战，展示代码实际案例并进行详细解释。分析了自然语
- 题解：P13017 [GESP202506 七级] 线图
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刷题之路算法图论深度优先数学建模c++数据结构笔记
首先明白定义：线图L(G)L(G)L(G)的顶点对应原图GGG的边，当且仅当原图中的两条边有公共顶点时，对应的线图顶点之间有一条边。不难想到，对于原图中的每个顶点vvv，其度数d(v)d(v)d(v)对应的边集可以形成(d(v)2)\binom{d(v)}{2}(2d(v))对相邻边。每对相邻边在线图中会产生一条边。用公式表示就是这样的（设G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)）：∣EL(G)
- 四、Actor-Critic Methods
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由于在看DRL论文中，很多公式都很难理解。因此最近在学习DRL的基本内容。再此说明，非常推荐B站“王树森老师的DRL强化学习”本文的图表及内容，都是基于王老师课程的后自行理解整理出的内容。目录A.书接上回1、Reinforce算法B.State-ValueFunctionC.PolicyNetWork（Actor）D.ActionValueNetwork(Critic)E.TraintheNeur
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在使用ProximalPolicyOptimization（PPO）对语言模型进行强化学习微调（如RLHF）时，大家经常会问：策略网络的动作概率是怎么来的？价值网络的得分是如何计算的？奖励从哪里来？损失函数怎么构建？微调后的旧轨迹还能用吗？这篇文章将以语言模型强化学习微调为例，结合实际实现和数学公式，深入解析PPO的关键计算流程。1️⃣策略网络：如何计算动作概率？策略网络πθ(a∣s)\pi_\t
- 万向节死锁公式推导
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要求：开源，免费，技术支持编辑器：ckeditor前端：vue2,vue3.vue-cli后端：asp,java,jsp,springboot,php,asp.net,.netcore功能：导入Word,导入Excel,导入PPT(PowerPoint),导入PDF,复制粘贴word,导入微信公众号内容,web截屏平台：Windows,macOS,Linux,RedHat,Ubuntu,CentO
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Python领域vllm安装与环境配置全攻略关键词：Python、vllm、安装、环境配置、深度学习摘要：本文围绕Python领域中vllm的安装与环境配置展开，全面且深入地介绍了vllm的相关知识。首先阐述了背景信息，包括目的范围、预期读者、文档结构和术语表。接着详细讲解了vllm的核心概念与联系，分析其核心算法原理并给出具体操作步骤，还引入了相关数学模型和公式进行说明。通过项目实战，提供代码实
- Java开发中，spring mvc 的线程怎么调用？
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎，看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题，觉得挺有意思的，那哥们儿问的也听仔细，下面的回答也很详尽，分享出来，希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题：
在用spring mvc架构的网站上，设一线程在虚拟机启动时运行，线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖，编译和打包不依赖，如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖，打包不依赖，如：tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖，编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的，test不支持传递
1.传递的意思是项目A，引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误：
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream，然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式，可为什么页面的显示没有匹配上呢？ because specificity
CSS 的选择符是有权重的，当不同的选择符的样式设置有冲突时，浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则：
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生，而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍： java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven：
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压，
我将解压后的文件夹：apache-maven-3.2.3，
并将它放在 D:\tools目录下，
即 maven 最终的路径是：D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id，实现对一个表的增删改，另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块，结合到之前的terasoluna框架，觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容，对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种，我承认后两种的内容很好，很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库，就要首先下载oralce公司的驱动程序，将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式，我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载，所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例，懒汉式在获取实例时才去创建实例，即延迟加载。
饿汉式：
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员，其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A，假设它的原型对象是B，B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值，那么JS会优先在A中查找，如果找到了name属性那么就返回；如果A中没有name属性，那么就到原型B中查找name，如果找到了就返回；如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持，如：
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode，Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码：
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军：QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门，从PC到移动端，从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代，社交领域应用开始彻底爆发，直奔黄金期。腾讯在过去几年里，社交平台更是火到爆，QQ和微信坐拥几亿的粉丝，QQ空间和朋友圈各种刷屏，写心得，晒照片，秀视频，那么谁来为企鹅保驾护航呢？支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢？本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转，该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客，应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客，应该是有方向的:
我现在就复习以前的，在补补以前不会的，现在还不会的，同时完善完善项目，也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理，数据结构，一些算法，还有关于android,java的。
2.对于我，也快大四了，看一些职业规划的，以及一些学习的经验，看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢？ 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程，但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性，如果你希望长期从事某个科研项目，但是却又必须依赖于某种行政和商业体系，那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以，为避免这种不确定性风险，我
- 一个 sql优化 （[精华] 一个查询优化的分析调整全过程！很值得一看 ）
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境：
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，当前版本是3.05。它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架，当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言，iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库，这里整理一下，做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github，除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流，这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素，同时也可以加快速度。
步骤：
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号，本身blog的版本号没什么意义，但是如果让恶意玩家看到，可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor，从后者的表现来看，可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比：
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验：http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js，该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上，不再兼容IE8以前的浏览器，现在移动端浏览器一般都支持HTML5，所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码：
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求，对一个服务类的每一个方法，在方法开始和结束的时候分别记录一条日志，内容包括方法名，参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点：非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1，处理超大量的数据
2，运行在便宜的PC服务器集群上，
3，击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型：
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中，如何实现分布式锁机制，其中用redis来实现是很好的方法之一，我们先来看一下jedis包中，有个类名BinaryJedis,它有个方法如下：
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能，中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写，是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具，其数据来源于各个业务系统，如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统，他号称是一个整体应用的解决方案，是融入管理思想的强大系统：有着系统整体的设计思想，支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
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1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
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把当前安装的ruby版本设为默
