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我有下面的spark数据框架。 我必须将上面的数据帧列拆分为多个列,如下所示。 我尝试使用分隔符进行拆分;和限制。但是它也将主题拆分为不同的列。姓名和年龄被组合在一起成一列。我要求所有主题在一列中,只有姓名和年龄在单独的列中。 这在Pyspark有可能实现吗?
我在localhost上设置了一个分片的mongo db环境,有3个配置服务器、2个分片的mongo实例和一个mongos。 集群启动后,我运行以下命令序列: 我启用数据库进行分片,并创建一个索引等。 以上所有操作的结果都是成功的。 但是一旦我做到了:db.foo.stats() 我看到所有的数据都在一个分片中结束,而没有被分发。和运行 生产: 然而,有趣的是,如果我从一个空白集合开始,并在向其中
问题内容: 我正在使用和选项打开gc日志记录。 但是发现只有在4 0r 5后才通过命令打印我的gc日志的实际详细信息! 按照定义,将为每个gc打印应用程序停止时间。 但是我不清楚为什么它会打印如下所示的示例。 是因为 只需在每个安全点到达后打印 (要么) 该日志文件将由其他gc线程记录。我正在使用并发扫描进行完整GC,并为年轻一代使用ParNew 我的应用程序是Web应用程序。 O / p模式-我
问题内容: 我正在寻找一个JavaScriptYAML解析器,它将YAML转换为HTML页面中可用的东西。我已经在Github上尝试过此版本,但它似乎只能与node.js一起使用 我应该使用哪些库?是否有示例代码可以显示示例用法? 问题答案: JS-YAML解析器可在浏览器中使用。虽然,它的主要目标是node.js,但浏览器版本只是为了好玩而已
边界值分析是广泛使用的黑盒测试用例设计技术之一。它用于测试边界值,因为边界附近的输入值具有较高的误差机会。 每当我们通过边界值分析进行测试时,测试人员会在输入边界值时关注软件是否产生正确的输出。 边界值是包含变量上限和下限的值。假设是任何函数的变量,其最小值为,最大值为,和都将被视为边界值。 边界值分析的基本假设是,使用边界值创建的测试用例最有可能导致错误。 和是边界值,所以测试人员更关注这些值,
主要内容:$explain,$hint查询分析是衡量数据库和索引设计有效性的一个非常重要的方式。下面我们来介绍一下比较常用的 $explain 和 $hint 查询。 $explain $explain 运算符提供了有关查询、索引使用以及查询统计的相关信息,这在索引优化方面非常有用。《 MongoDB覆盖索引查询》一节中我们已经使用以下代码在 users 集合中的 gender 和 name 字段上的创建了索引: 在 mongo sh
Cycle Analytics指定团队花费多少时间完成工作流程的每个阶段,并允许GitLab将开发工作数据存储在一个中央数据存储中。 周期分析页面可以在Overview 部分下找到。 步骤(1): 登录到您的GitLab帐户并转到您的项目: 步骤(2): 单击Overview 选项卡下的Cycle Analytics 选项,将打开如下所示的屏幕: 周期分析包含以下阶段: 问题: 它指定了多少时间来
阅读优秀开源项目源码是提高能力的重要手段,营造舒适、便利的阅读环境至关重要。 4.1 语法高亮 代码只有一种颜色的编辑器,就好像红绿灯只有一种颜色的路口,全然无指引。现在已是千禧年后的十年了,早已告别上世纪六、七十年代黑底白字的时代,即使在字符模式下编程(感谢伟大的 fbterm),我也需要语法高亮。所幸 vim 自身支持语法高亮,只需显式打开即可: " 开启语法高亮功能 syntax enabl
点击热图通过可视化方式展示页面不同操作的的使用数据,方便你对数据进行分析。常用以对如下场景进行分析: 页面交互设计优化:分析用户对不同元素的关注度差别,将重要的功能点放到显眼位置 网站运营效果分析:分析图片或者页面元素对用户的吸引程度以及交互流程是否流畅 渠道落地页分析:分析落地页的图片或者CTA按钮是否足够吸引人 备注: 热图目前支持两种类型: 交互热图:基于页面元素,用以分析不同前端控件的触发
查看用户在某个时间单位内,进行某个事件的频次分布,以此分析用户对功能的使用情况或依赖程度。 1.1. 1. 功能说明 查看满足特定条件的用户在某个时间单位内,进行某个事件的频次分布; 分析产品或功能对用户来说的粘性程度; 页面如下图: Figure: images 1.2. 2.操作详解 1.2.1. a.选择时间单位、事件和筛选条件 Figure: images 标识 说明 A 统计中使用的时间
1.1. 1. 概念理解 留存: 用户在某时间开始使用应用,一段时候后,仍然继续使用该应用的用户,即被定义为留存用户; 留存分析: 分析用户参与情况或活跃程度的分析模型; 统计在选定的时间范围内,进行了初始行为的用户中,随后进行后续行为的人数及比例。 1.2. 2. 功能说明 分析用户对产品或某些功能行为的用户黏性 通过不同时间范围内的留存对比分析,找到用户流失的具体原因,对产品优化和改进提供实质
漏斗分析用来评价某一个流程不同步骤之间的转化效率,常见与流程优化与渠道优化。我们漏斗分析由如下特点: 漏斗的编辑跟数据展现是分开的,所以第一步需要你点击左上角的新建单图创建好漏斗。 漏斗分析采用实时查询计算方式,部分比较复杂的漏斗计算相对较慢 1.1. 概念理解 转化率: 转化周期: 1.2. 功能说明 1.2.1. 3.1.新建漏斗 点击界面右侧上方的“新建漏斗”按钮,显示如下的新建漏斗对话框:
日常功能分析或者活跃用户数分析,典型如: 产品分析:不同渠道或者版本的活跃数据趋势或者汇总 设备分析:不同设备类型,浏览器,省份,城市等的分布 趋势分析:不同周期(自然日、自然周、自然月)的活跃数据趋势 1.1. 基本概念 事件:某一个业务流程抽象或者交互,例如下单,读书,打开App 维度:事件的描述信息或者观察角度,例如商家,商品,类目,书名等等 维度值:维度具体值,例如:优衣库,羽绒服,服装,