大数据

一、前言 CSS clear both清除产生浮动 ，使用了css float浮动会产生css浮动，这个时候就需要清理清除浮动，就用clear样式属性即可实现。 二、clear语法与结构 1. clear语法 clear : none | left|right| both 2. clear参数值说明 属性 描述 none 允许两边都可以有浮动对象 bot 不允许有浮动对象 left 不允许左边有浮动对象 right 不允许右边有浮动对象 3. clear解释 该属性的值指出了不允许有浮动对象的边情况，对象左边不允许有浮动、右边不允许有浮动、不允许有浮动对象。 4. css结构 div { clear: left } div { clear: right } div { clear: both } 三、div clear常用的情况 最常用是使用clear:both清除浮动。 比如一个大对象内有2个小对象使用了css float样式为了避免产生浮动，大对象背景或边框不能正确显示，这个时候就需要 clear:both 清除浮动。 四、案例 1. 案例说明 设置一个css宽度（css width）为500px; 盒子(div )，css边框（css border）为红色，css背景（css background）为黑色、css padding为10px盒子，里面包裹着2个小盒子，一个css

点击上方“ Github喵 ”，选择“星标”公众号 重磅干货，第一时间送达 大家好，我是你们努力的喵哥！ 作为程序员要在2年攒60.8万还是比其他行业更有机会的，但前提是需要你在大厂，因为只有大厂才有这个条件开出高薪。 前几天，一个在华为的读者找到我，说他们部门有HC，让我帮忙推荐一些候选人。 我看了岗位要求后，愣了一下，竟然还要求是海外硕士，不对国内高校开放。是啊，现在有一些大公司的一些部门都对学历有一定的要求，并且要求是有海外学历证书的。 所以今天喵哥想跟大家分享一个通过在线方式读名校硕士项目的信息，在欧美国家线上攻读学位其实还蛮成熟的，认可度也比较高，在国内应该还算新鲜的。我在Coursera上稍微搜下，很多名校都有提供线上进修项目，时长是12到36个月，费用也不太低。 正好前段时间，彼岸教育的负责人有联系到我，跟我讲了他们正在做的事情，了解到他们有提供比较好的平台去支撑在线攻读海外硕士，我感觉都挺正向的，所以今天用公众号推文分享下这个信息。 伊利诺伊理工大学(Illinois Institute of Technology，简称IIT)，QS2020美国大学排行榜第 71 名，在线计算机硕士项目全美排名第9，是一所百年理工科强校。IIT 和麻省理工大学、加州理工大学、卡内基梅隆大学等 20 所美国顶级工科大学一起组成了美国独立理工大学协会（AITU），现在的成员共有 22

姚前：算法经济与算法监管 巴比特2021-01-15 19:00:02 文/中国证监会科技监管局局长姚前 算法是指一系列解决问题的清晰计算机指令。在当今信息时代，算法已渗透到社会各个领域。克里斯托弗·斯坦纳在其名著《算法帝国》里对算法推崇备至，认为构建算法模仿，超越并最终取代人类，是21世纪最重要的能力，未来属于算法和其创造者。 算法经济 商品经济的根本是买与卖、供与需的匹配。由于信息不对称，市场主体需要搜寻合适的对手方进行交易，这将耗费大量成本。某种意义上，搜寻技术决定了交易空间。在没有互联网之前，人们依靠广播、电视等媒体广告搜寻交易对手。到了互联网时代，人与人之间的物理隔绝与时空限制得到大幅解放，出现了电子商务这一全新的经济模式。“网络购物，只有想不到，没有买不到”。网购已深入人们生活的方方面面，供与需的匹配得到极大改善。 应该说在互联网经济的初期，以连接产生网络效应为主，数据价值尚未显现，算法还只是辅助，电商活动高度依赖平台公司的组织与管理。近年来，随着云计算、大数据、人工智能、区块链等创新技术的发展与应用，数据作为生产要素的价值日益体现，算法在经济活动中的重要性日趋凸显。 一是算法拓展了互联网经济的深度与广度。比如，基于平台上的交易数据、用户自身提供的数据以及其他另类数据，开展大数据分析，对用户进行“千人千面”画像，深入分析每个消费者个体的行为模式和特点，形成独特的客户洞察

在互联网从PC向移动化转型的过程中，平台逐渐成为不同产业的中心，天猫成了中小企业商家的集市，抖音&快手成了无数MCN机构的温床，苹果、华为等硬件厂商笼络了大量生态产业链，百家号、企鹅号更是纷纷推出各种巨额补贴扶持内容创作者…… 在一个瞬息万变的信息时代，平台正在衍变为产业的“航空母舰”。 然而，受限于资金、流量、政策等因素的影响，并不是每个“航空母舰”都能为参与者赋能各种扶持和资源，从今天的视角来看，无论是天猫上的商家还是抖音上的MCN机构、亦或是手机厂商的生态链企业还是各种媒体内容平台，其中能赚取到真金白银补贴和扶持者的参与者只是少数。 在家装领域市场也是如此。 双面博弈，家装市场的需求与痛点 在家装领域蓬勃发展的初期阶段，一些平台或为噱头、或为媒体宣传效果之需求，纷纷祭出针对家装公司和消费者的各种装修补贴。然而，最终的事实也证明，这些光有口号的家装平台推出的所谓扶持和补贴政策，不过是家装平台自我导演的一场表演，实际上并未有多少家装企业和消费者享受到实惠。 与这些家装平台进行着“挂羊头卖狗肉”活动不一样的背后，却是一大片真实的家装需求现状。 根据艾媒咨询发布的数据报告显示，2020 Q1中国互联网装修类行业虽然受限于疫情影响，但仍实现了3.8万家企业新增数量、同比上涨接近20%的增长规模。另据链家发布的数据显示，疫情带来的宅家影响

小伙伴们大家好，这怎么又是周末了。时间过得真的是贼快了，本肥羊也快被岁月的杀猪刀宰割得不成羊样了... 今天不更新技术文，今天聊一下后面一段时间几个比较重要的内容上的 想法 和 安排 吧，小伙伴们也可以帮忙把把关。毕竟有些问题总有小伙伴们频繁的提起，我也坐不住，我也不太好意思了。 一直以来，总源源不断有小伙伴们咨询一些关于各个典型方向的 学习路线和规划安排 的相关问题。 诚然，一年多来，不管是通过文章还是视频，和非常多的小伙伴们交流，我发现一个最普遍的问题是，其实大家在技术学习的过程中，痛点往往不在于说具体某一项技术该怎么学，这个绝对不是最痛点。痛点往往在于很多小伙伴对于其想学的某个技术栈，或者技术方向，并没有一个宏观上的感性认知。从反馈来看，很多小伙伴疑惑当下一些主流岗位（或方向）的技术学习路线和具体规划。 作为一个纯靠自学的野党，我太理解小伙伴们需要方向和路线的心情，这简直就和我当年一毛一样的感受。 身处其中而不知所向 ，我真心觉得这是学习道路上最大的恶意。 大家知道，我自己以前是做通信业务相关的开发，C/C++开发相关方向接触得多一些，两年前又头铁转到了互联网Java后端，所以对于这两个我稍微了解一点的方向，大致倒还能叨一叨，所以之前就花过不少时间已经梳理了一下这两个方向的详细学习路线和规划： Java后端开发学习路线和规划 C/C++开发学习路线和规划（偏后台方向）

美国经济史学家克拉克，研究了多年的阶层固化。后来出了一本书，叫《The Son Also Rises》。 什么意思？ 子孙照常崛起。 顾名思义，讲在一个家族中，代际影响比我们想的更严重。 这种传承，当然不只是物质，最重要的是精神的馈赠，对人产生更持续、更深远的影响，从而从内部塑造一个人。 在哈佛留学的中国留学生，曾说过一个现象，哈佛学生时常有演讲，诸如介绍“我是谁？”“我的核心信仰是什么？” 这时他就发现，大家的自我定义，很大程度上是基于家族的历史、家人的故事而产生。 爷爷做过什么、父亲做过什么、外婆有怎样的经历、母亲在成长中遭遇了什么、如何应对——这些故事塑造了“我”。 为什么家人的影响会如此深远？ 因为人们记住的并不只是情节，而是在决策、行动和情感中包含的精神、价值和信念。 所以，一般人以为，穷不过三代，富不过三代。 但克拉克告诉我们，不，祖辈影响，能持续10代左右。 这听起来实在是令人丧气。 你想啊，我拼死拼活，比不起人家投胎投得好，这多令人灰心。 但还真别抱怨，克拉克的意思就是这样。 他认为，基因的重要性，比你我想象的大得多。 他调查了多国的家族史，如英、美、中、日等，发现社会的流动性并不高。 真正的名门望族，哪怕社会变革之后，其子孙再度逆袭，成为人上人的概率，也要远大于其他家族。 比如，比尔盖茨的儿女，因为有视野、资源、观念等关键因素存在，哪怕不能如他一样辉煌

2020年正如期逝去，离农历传统新年仅剩一个月时间，不知你有没有摆脱升职未果，加薪无望的困境。如果有，那么恭喜你，来年必然百克连捷一路突飞猛进。如果没有，也没关系，幸运不可能从不眷顾，而机会一直都在等待有准备的人。 现如今python与数据分析大火，薪资待遇远超其他互联网从业者。学习python，入行数据分析倒不失是解决问题，摆脱困境的最快最优方法。 从18年下半年开始，我们迎合时代趋势，大面积发放python+数据分析资料，以图帮助大家掌握大数据，改变固有现状。日积月累也算小有成效。但以往的资料皆处于磨合阶段，很难让人幡然顿悟为之一震。 为此，赶在牛年到来之际，我们特地整合了两年，耗时七百多个日夜收集整理的资料图集，并揉碎重塑打磨成一份真正的秘籍宝鉴。正所谓压轴的每是重戏，故而赶在年底与大家见面，绝对称得上年度MVP。 资料内容如下： （内容较多，仅截取部分） 从python基础到进阶，再到数据分析理论知识到可视化操作，包括书籍在内，以及网传最热数据分析速查表，真正的面面俱到，每一帧都足谓经典，无愧经典。 每一份资料的发放都是饱含深情，或希望，或期许，旨在帮助更多的人，认识大数据，了解大数据。可以保证的是本资料无偿赠与，绝无套路。 领取方式： 最新数据分析资料 长按识别下方二维码 添加微信免费领取 ↓ （添加后请耐心等待发放福利） （请勿反复添加，将按添加顺序通过） 领取须知：

身为大数据工程师，你还在苦学 Spark、Hadoop、Storm，却还没搞过Flink？醒醒吧！刚过去的2020双11，阿里在Flink实时计算技术的驱动下全程保持了“如丝般顺滑”，基于Flink的阿里巴巴实时计算平台简直强·无敌。 最恐怖的是，今年阿里的实时计算峰值达到了破纪录的 每秒40亿条 记录，数据量也达到了惊人的 7TB每秒 ，相当于一秒钟需要读完500万本《新华字典》！ Flink的强悍之处，阿里已屡试不爽！ 01 阿里为何坚定不移地选择Flink？ 大数据起源于批处理，在批处理上，Spark有很深的积 累。为了应对全球大量业务的实时需求，Spark也推出了流计算解决方案——SparkStreaming。但Spark毕竟不是一款纯流式计算引擎，所以在时效性等问题上，始终无法提供极致的流批一体体验。 而后起新秀 Flink 的基本数据模型则是数据流，以及事件(Event)的序列。数据流作为数据的基本模型，可以是 无边界的无限“流” ，即一般意义上的流处理；也可以是 有边界的有限“流” ，也就同时兼顾了批处理。 关于以上，阿里搜索事业部资深搜索专家 蒋晓伟曾谈到 ： Spark和Flink都具有流和批处理能力，但是他们的做法是相反的。Spark Streaming是把流转化成一个个小的批来处理，这种方案的一个问题是我们需要的延迟越低，额外开销占的比例就会越大

正文 一、SQL分析 性能下降、SQL慢、执行时间长、等待时间长 查询语句写得差 索引失效 关联查询太多join(设计缺陷) 单值索引 ：在user表中给name属性创建索引，create index idx_name on user(name); 复合索引 ：在user表中给name、email属性创建索引，create index idx_name_email on user(name,email); 服务器调优 及各个参数设置(缓冲、线程数等) 二，join查询 1，SQL执行顺序 a）手写SQL b）机读 c）总结 2，JOIN查询 a）建表语句 b）满足条件的join语句 #左连接 SELECT * FROM tbl_dept t1 LEFT JOIN tbl_emp t2 on t1.id = t2.deptId; #右连接 SELECT * FROM tbl_dept t1 RIGHT JOIN tbl_emp t2 on t1.id = t2.deptId; #内连接(交集) SELECT * FROM tbl_dept t1 INNER JOIN tbl_emp t2 on t1.id = t2.deptId; #左连接(只取A独有的) SELECT * FROM tbl_dept t1 LEFT JOIN tbl_emp t2 on t1.id = t2

作者 | aoho 来源 | Serverless 公众号 Serverless 是什么？ Serverless 架构是不是就不要服务器了？回答这个问题，我们需要了解下 Serverless 是什么。 Serverless 架构近几年频繁出现在一些技术架构大会的演讲标题中，很多人对于 Serverless，只是从字面意义上理解——无服务器架构，但是它真正的含义是开发者再也不用过多考虑服务器的问题，当然，这并不代表完全去除服务器，而是我们依靠第三方资源服务器后端，从 2014 年开始，经过这么多年的发展，各大云服务商基本都提供了 Serverless 服务。比如使用 Amazon Web Services(AWS) Lambda 计算服务来执行代码。 国内 Serverless 服务的发展相对 AWS 要晚一点，目前也都有对 Serverless 的支持。比较著名的云服务商有阿里云、腾讯云。它们提供的服务也大同小异：函数计算、对象存储、API 网关等，非常容易上手。 架构是如何演进到 Serverless ？ 看看过去几十年间，云计算领域的发展演进历程。总的来说，云计算的发展分为三个阶段：虚拟化的出现、虚拟化在云计算中的应用以及容器化的出现。云计算的高速发展，则集中在近十几年。 总结来说有如下的里程碑事件： 通过虚拟化技术将大型物理机虚拟成单个的 VM 资源。