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启动速度优化的难易程度与具体的app关系很大，基本随着用户量级和业务的增加，启动优化的难度也随之增加。因此不同的开发人员由于面对的app不同，对于启动优化的理解也往往差异很大。本文针对启动优化工作做一次深入的分析，从启动优化问题的定义，到问题的细化分解，再到具体优化的步骤和需要使用的工具，来帮助开发

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欢迎交流学习~~专栏：机器学习&深度学习本文利用Python对数据集进行数据分析，并用多种机器学习算法进行分类预测。具体文章和数据集可以见我所发布的资源：发布的资源Python|基于LendingClub数据的分类预测研究Part01——问题重述+特征选择+算法对比零、问题重述&背景

当今企业面临的最紧迫的挑战之一是，在尖端技术和能够帮助其实现目标的实用解决方案之间找到正确的平衡。当今最受关注的两种计算技术是边缘计算和云计算。虽然两者都有各自的优势，但用途不同，适用于不同类型的应用。了解边缘计算和云计算之间的差异，对于希望就其计算需求做出明智决策的企业至关重要。本文将探讨这两种技

数据分析的十大模型分别该怎么分析和应用呢？下面是笔者参考神策数据分析模型白皮书的一些理解和总结，欢迎大家一起来交流。（一）事件分析1.事件分析概述事件分析是指对具体的行为事件进行指标加工的一种方法，常见的指标计算规则为行为事件发生的人数、次数、人均次数，以及针对行为事件的属性特征进行特殊运算，如去重

今天，整个行业的企业都面临着巨大的挑战，以确保它们在充满挑战的工作环境和不可预测的经济格局中蓬勃发展。数字技术将继续对业务运营、品牌、人才和客户获取以及收入增长至关重要。2022年的重点是企业在数字经济中取得成功并管理全球经济不稳定和供需限制所需的技能。为了应对下一阶段的挑战，组织应采用必要的工具和

边缘计算侧重于处理时间敏感的数据，而云计算侧重于处理时间不敏感的数据。很多人都在谈论企业应该如何迁移到云端。但最近，一个新的术语进入了人们的讨论:边缘计算。但是，什么是边缘计算，它与云计算有什么不同?让我们在这篇文章中深入探讨这两者的不同点和相似点。基础知识:边缘计算与云计算云计算是从远程位置交付计

近年来，随着我们经历的数次全球危机，如何借助技术解决人类棘手问题至关重要。如今，我们获取数据的来源比以往任何时候都多，包括可穿戴设备、医疗设备、环境传感器、视频捕获和其他联网设备。当这些数据与计算机视觉、机器学习和模拟仿真等云技术相结合时，我们得以窥见信息和应用交融带给我们的力量。新一代创新者和发明

随数据分析的发展，大多数企业对数据分析师要求已经不局限与Excel、SQL等工具了，为快速对数据进行处理和可视化，python成了数据分析的一项必备技能。作为入门简单的一个编程语言，不仅能够实现自动化处理大量数据，同时也能在网页上爬取数据作参考，对该行业的发展做分析。初学python的少不了环境安装

1.前言严选在前期发展过程中，为了快速交付需求，绝大部分系统采用的都是单体架构，主站商城也不例外。随着业务复杂度的不断攀升，才逐步开始进行业务拆分，由各个业务团队(商城、渠道以及仓配等等)在各自业务域内推动服务化改造，所在的主站商城业务团队随之相继孵化出交易中心、促销中心以及用户中心等等业务中心。但

​译者|布加迪审校|孙淑娟现代数据堆栈（MDS）是数字颠覆者的基础。不妨以网飞（Netflix）为例。该公司开创了一种基于视频即服务的新商业模式，但其成功主要立足于实时流数据。网飞在使用分析工具向观众推送高度相关的推荐内容。它监控实时数据，对网络性能保持持续可见性。它在同步影片和节目数据库，Elas

译者|陈峻审校|孙淑娟一、云数据仓库、数据湖和湖仓一体之间的区别1.数据仓库作为一种分析类中央存储库，数据仓库可用于存储已结构化、且已过滤的数据。而作为数据仓库典型用户的数据分析师，他们通常拥有着丰富的SQL知识、以及数据处理能力。他们通过对仓库里的数据进行优化和转换，可实现快速地访问、查询和分析，

数据获取要展示高校的分布情况，就得先获取全国高校的位置数据。本文的数据来源于掌上高考网(https://www.gaokao.cn/school/search)。在2022年6月写本文时，共获取到了2822所高校的信息。检查了数据，除了极个别空值外，整份数据是非常完整的，不影响使用。数据一共有44个

大家好，我是Tom哥5G时代，运营商网络不断提速，成本越来越低，流量越来越便宜。给互联网、物联网、互联网+各个行业的高速发展创造了非常好的有利条件，同时也产生了海量数据。如何做好数据分析，计算，提取有价值信息，大数据技术一直是一个热门赛道。今天我们就对Hadoop、Hive、Spark做下分析对比。

一、建设背景和问题随着分布式云原生、容器化、微服务、大数据技术的成熟和普及，生产系统架构朝着微服务、容器化方向改造，这给监控运维带来如下问题和挑战：出现大量分布式新技术并缺乏监控标准：如K8s里的容器、pod、deployment、微服务的API网关、熔断、服务治理等，亟待梳理这类分布式新技术的监控

孙子云：“上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城”，最上乘行军打仗的方式是运用谋略，下乘的方式才是与敌人进行惨烈的厮杀。同样的，在程序设计中，解决问题的办法有很多种，陷入到与逻辑进行贴身肉搏的境况实属下下之策，而能运用优秀合理的算法才是”伐谋”的上上之策。算法的思想精髓是值得深入研究和细细品味的，本

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 2019年国庆马上就要到来猪哥今年想着来点新花样吧玩肯定是要去玩的不然怎么给祖国庆生那去哪里玩人少big还高呢?咱不是程序员嘛那就用数据分析下看看哪些地方值得去一、目标使用Python分析出国庆哪些旅游景点：好玩、便宜、人还少的地方，不然拍照都要抢着拍!二、获取数据既然做数据分析肯定要先

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除了pandas、scikit-learn和matplotlib，还要学习一些用Python进行数据科学的新技巧。Python是一种令人惊叹的语言。事实上，它是世界上增长最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了它在各个行业的开发者和数据科学者中的作用。Python及其库的整个生态系统使其成为全世界用