《商业分析师》专题

​ 1.首先来看下包结构,在seata-dubbo和seata-dubbo-alibaba下有统一由TransactionPropagationFilter这个类,分别对应apache-dubbo跟alibaba-dubbo. 分析源码 package io.seata.integration.dubbo; import io.seata.core.context.RootContext; im

1. 前言 在上一小节中，我们介绍了 Vue-Cli 初始化项目，本小节我们一起来分析以下 Vue-Cli 创建项目的文件结构。 2. 目录结构 首先我们先看以下用 Vue-Cli 创建项目的整体结构： 项目相关的代码，我们都放在 src 的文件夹中，该文件夹中的结构如下： assets 是资源文件夹，通常我们会把图片资源放在里面。 components 文件夹通常会放一些组件。 router 文

本书的前四章都是关于代码模式（异步与同步）的性能，而第五章是关于宏观的程序结构层面的性能，本章从微观层面继续性能的话题，关注的焦点在一个表达式/语句上。 好奇心最重的一个领域——确实，一些开发者十分痴迷于此——是分析和测试如何写一行或一块儿代码的各种选项，看哪一个更快。 我们将会看到这些问题中的一些，但重要的是要理解从最开始这一章就 不是 为了满足对微性能调优的痴迷，比如某种给定的JS引擎运行++

这一章将介绍这样一种技术，它把非确定性分析器(parser) 实现成一种嵌入式的语言。其中，第一部分将会解释什么是 ATN 分析器，以及它们是如何表示语法规则的。第二部分会给出一个 ATN 编译器，这个编译器将会使用在前一章定义的非确定性操作符。最后的几个小节则会展示一个小型的 ATN 语法，然后看看它在实际中是如何分析一段样本代码的。 23.1 背景知识 扩充转移网络(ATN)，是 Bill W

校验者: @AnybodyHome @numpy 翻译者: @FAME Linear Discriminant Analysis（线性判别分析）(discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis) 和 Quadratic Discriminant Analysis （二次判别分析）(discriminant_analysis.QuadraticDis

Serverless 适合用于事件驱动型应用，以及定时任务。今天，让我们来看看一个事件驱动的例子。 在之前的那篇《Serverless 应用开发指南：CRON 定时执行 Lambda 任务》中，我们介绍了如何调度的示例。 最初我想的是通过 Lambda + DynamoDB 来自定义数据格式，后来发现使用 Kinesis Streams 是一种更简单的方案。 Amazon Kinesis Stre

作为Java世界最好的HTML 解析库，Jsoup的parser实现非常具有代表性。这部分也是Jsoup最复杂的部分，需要一些数据结构、状态机乃至编译器的知识。好在HTML语法不复杂，解析只是到DOM树为止，所以作为编译器入门倒是挺合适的。这一块不要指望囫囵吞枣，我们还是泡一杯咖啡，细细品味其中的奥妙吧。 基础知识 编译器 将计算机语言转化为另一种计算机语言(通常是更底层的语言，例如机器码、汇编、

接上面一小节，开始看 TCPServer 的 code。 TCPServer的__init__函数很简单，仅保存了参数而已。 唯一要注意的是，它可以接受一个io_loop为参数。实际上io_loop对TCPServer来说并不是可有可无，它是必须的。不过TCPServer提供了多种渠道来与一个io_loop绑定，初始化参数只是其中一种绑定方式而已。 listen 接下来我们看一下listen函数，

Tornado 是由 Facebook 开源的一个服务器“套装”，适合于做 python 的 web 或者使用其本身提供的可扩展的功能，完成了不完整的 wsgi 协议，可用于做快速的 web 开发，封装了 epoll 性能较好。文章主要以分析 tornado 的网络部分即异步事件处理与上层的 IOstream 类提供的异步IO，其他的模块如 web 的 tornado.web 以后慢慢留作分析。

  计算机科学中所说的代码覆盖率是一种用于衡量特定测试套件对程序源代码测试程度的指标。拥有高代码覆盖率的程序相较于低代码低概率的程序而言测试的更加彻底、包含软件 bug 的可能性更低。     --Wikipedia 在本章中，你将学到 PHPUnit 中与代码覆盖率相关的一切功能。通过这部分功能，能够了解在测试运行过程中执行了生产代码的哪些部分。它使用了 PHP_CodeCoverage 组件，

爱玛 IT部-数据分析 面经 岗位名称：数据分析 时间线：9.28投递简历 10.19腾讯会议线上面试 面试流程： 大概10月13号吧，之前有个hr打电话问了相关的基础情况，比如工作base在天津，岗位是单休接不接受，按照学历定工资（双非硕7K+），实习期两个月要进车间学习等等，基本问完感觉还行就后面等着安排面试了。 面试就一轮技术面，面完就等待发offer或者池子。 面试总长30分钟，有4个人，

怎么一共才面不到20min呀，有点像KPI面。。 面试官： 自我介绍 实习经历提问 没有问什么通用型的业务类问题 反问 部门情况 面试表现

平安产险数据类笔试0901场 总共30道选择＋2道问答题，总时长45分钟。 30道选择包括：经济学/SQL（不是常见的向题，会涉及到注入漏斗之类的）/概率论与数理统计/金融数学（年金、利率 剩余本金）/会计/机器学习 2道问答题都有点像是逻辑推理，比如给你几个条件，让你推断抽出的是哪三张牌 总体来说范围很广，难度我觉得不算小 #平安# #平安产险# #数据分析# #笔试# #24校招内推#

自我介绍 讲项目 怎么验证某一个结论 问学校经历，有什么成长 推不推荐加入学生会 如何看待00后整顿职场 逻辑题：9个球 有一个是最轻的，怎么在3次之内找到那个球 反问

2024.1.9 面试 Boss直聘沟通 先简单做下自我介绍吧 你项目中设计的技术选型，你都有使用过是吗？ 这个项目的团队规模介绍一下 在数据部分，详细讲一下主要工作，在数据采集，处理等方面 这些工具是学校教的呢？还是自学 目前居住地 工作地点能接受吗 对加班怎么看？ 你个人的发展方向 反问环节: 团队或者部门的主要工作 具体技术和工具 Hive 可视化看板 埋点工具 数据查询 数据量 上亿，需要