Entrance

前言 pyecharts 官方文档排版更新，同时也新增了一些例子，小编找了一份数据来练练手，数据来自阿里天池： https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/information 这是阿里天池的一个新人赛，题目是预测分析，但不是我们此次目的，我们需要下载我们需要的数据： happiness_index.xls 为字段说明，取值说明。 happiness_train_arre.csv 为我们的数据。 数据清洗 我们先导入库，查看数据： 查看缺失值，数据信息： 数据清洗，我们没有全部清洗，只选取了几个和常理不太一样的字段，具体清洗字段如下，这是我 jupyter notebook 的目录： 清洗这几个字段的代码： 清洗好后，我们查看一下我们的数据： 可视化 我们现在就可以开始可视化了，由于此次就是练手，我们首先选择了这么几种图表： 饼图 热力地图 折线图 圆环图 柱状图 散点图 箱型图 雷达图 pyecharts 提供了 10 多种主题，我们没有使用默认的主题。 饼图 主题是在第 3 行代码导入库，第 6 行设置主题，下面的图表一样。 热力地图 折线图 折线图，我们加上了标记，最小值，最大值的标记。 圆环图 柱状图 柱状图加上了最小，最大值的水平线。 散点图 箱形图 雷达图 源码获取 关注微信公众号 “

前言 Q: 为什么学习并发？ A: 到目前为止，你学到的都是有关顺序编程的知识，即程序中的所有事物在任意时刻都只能执行一个步骤。 A: 编程问题中相当大的一部分都可以通过使用顺序编程来解决，然而，对于某些问题，如果能够并行地执行程序的多个部分，则会变得非常方便而且很有必要。 A: 并发编程可以使程序执行速度得到极大的提高，或者为设计某些类型的程序提供更易用的模型，或者两者皆有。 A: 另一个问题你必须意识到，当并发执行的任务彼此开始相互干涉时，实际的并发问题就会接踵而来。实际上你可能无法编写出能够针对你的并发程序生成故障条件的测试代码。所产生的故障经常是偶尔发生，并且经常是以客户抱怨的形式出现，这就是为什么要学习并发的强烈理由：如果视而不见，你就会遭其反噬。 A: 有很多Java程序，要么只是偶尔工作，要么在大多数时间里工作，并且会由于未发现的并发缺陷而时不时地神秘崩溃，有时这种崩溃是温和的，但有时却意味着重要数据的丢失，并且如果没有意识到并发问题，你可能最终会认为问题出在其他什么地方，而不在你的软件中。基本上，了解并发可以使你意识到明显正确的程序可能会展示出不正确的行为。 并发的多面性 Q: 如何理解并发的多面性？ A: 并发编程令人困惑的一个最主要原因是：使用并发时需要解决的问题有多个，而实现并发的方式也有多重，并且在这两者之间没有明显的映射关系

[TOC] 所以Tarjan到底怎么读 强连通分量 基本概念 强连通 如果两个顶点可以相互通达，则称两个顶点强连通 强连通图 如果有向图G的每两个顶点都强连通，称G是一个强连通图。 Tarjan Tarjan算法是基于对图深度优先搜索的算法，每个强连通分量为搜索树中的一棵子树。搜索时，把当前搜索树中未处理的节点加入一个堆栈，回溯时可以判断栈顶到栈中的节点是否为一个强连通分量。 定义 dfn[u]: 为节点u搜索的次序编号(时间戳) low[u]: 为u或u的子树能够追溯到的最早的栈中节点的次序号。 判定 low[u]:=min(low[u],dfn[v])——(u,v)为后向边，v不是u的子树； low[u]:=min(low[u],low[v])——(u,v)为树枝边，v为u的子树； 当DFN(u)=Low(u)时，以u为根的搜索子树上所有节点是一个强连通分量。 模板题：信息传递 题目描述 有n个同学（编号为1到n）正在玩一个信息传递的游戏。在游戏里每人都有一个固定的信息传递对象，其中，编号为i的同学的信息传递对象是编号为Ti同学。 游戏开始时，每人都只知道自己的生日。之后每一轮中，所有人会同时将自己当前所知的生日信息告诉各自的信息传递对象（注意：可能有人可以从若干人那里获取信息，但是每人只会把信息告诉一个人，即自己的信息传递对象）。当有人从别人口中得知自己的生日时，游戏结束

点击上方 “中间件兴趣圈” ， 选择 “设为星标” 做积极的人，越努力越幸运！ 1、集群限流使用场景 首先一个服务有三个服务提供者，但这三台集群的硬件配置不一样，如图所示： 在这里插入图片描述 为了充分利用硬件的资源，诸如 Dubbo 都提供了基于权重的负载均衡机制，例如可以将8C16G的机器设置的权重是4C8G的两倍，这样充分利用硬件资源，假如现在需要引入 Sentinel 的限流机制，例如为一个 Dubbo 服务设置限流规则，这样由于三台集群分担的流量不均匀，会导致无法重复利用高配机器的资源。 假设经过压测，机器配置为C48G最高能承受的TPS为 1500，而机器配置为8C16G能承受的TPS为2800，那如果采取单机限流，其阔值只能设置为1500，因为如果超过1500，会将4C8G的机器压垮。 解决这种办法的方式就是针对整个集群进行限流，即为整个集群设置一个阔值，例如设置限流TPS为6000。 2、集群限流与单机限流的异同思考 限流的一个基本作用就是按照限流规则生成访问许可(Token)，然后根据当前实时的调用信息进行判断是否可以获得许可而决定是否放行。 集群与单机限流在实时调用信息收集方面应该差别不大，都可以基于滑动窗口进行统计信息的收集。 集群与单机限流的最主要区别在与许可的生成，单机模式的许可直接在本地生成，但集群限流必须有一个统一的 Token 发放机制

做积极的人，越努力越幸运！ 1、集群限流使用场景 首先一个服务有三个服务提供者，但这三台集群的硬件配置不一样，如图所示： 在这里插入图片描述 为了充分利用硬件的资源，诸如 Dubbo 都提供了基于权重的负载均衡机制，例如可以将8C16G的机器设置的权重是4C8G的两倍，这样充分利用硬件资源，假如现在需要引入 Sentinel 的限流机制，例如为一个 Dubbo 服务设置限流规则，这样由于三台集群分担的流量不均匀，会导致无法重复利用高配机器的资源。 假设经过压测，机器配置为C48G最高能承受的TPS为 1500，而机器配置为8C16G能承受的TPS为2800，那如果采取单机限流，其阔值只能设置为1500，因为如果超过1500，会将4C8G的机器压垮。 解决这种办法的方式就是针对整个集群进行限流，即为整个集群设置一个阔值，例如设置限流TPS为6000。 2、集群限流与单机限流的异同思考 限流的一个基本作用就是按照限流规则生成访问许可(Token)，然后根据当前实时的调用信息进行判断是否可以获得许可而决定是否放行。 集群与单机限流在实时调用信息收集方面应该差别不大，都可以基于滑动窗口进行统计信息的收集。 集群与单机限流的最主要区别在与许可的生成，单机模式的许可直接在本地生成，但集群限流必须有一个统一的 Token 发放机制，以此来协调当前集群内多机调用，从而基于当前“调用总数”进行限流。

写这个项目是为了继续打打android的基础，另外还了解到了一些新方法和小技巧所以想来用用练练手，比如调用百度api来访问个人百度网盘中的头像名称项目文件等等，继续深入还可以在App中修改个人百度网盘中的文件。 话不多说直接开始项目所需要用到的图片资源 点这里 https://github.com/JackySei/baiduimg.git 结构是 首先是登录界面 只是主观简单的模仿了一下，可能有点丑。 activity_main < ? xml version = "1.0" encoding = "utf-8" ? > < androidx . constraintlayout . widget . ConstraintLayout xmlns : android = "http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns : app = "http://schemas.android.com/apk/res-auto" xmlns : tools = "http://schemas.android.com/tools" android : layout_width = "match_parent" android : layout_height = "match_parent" tools : context = "

智慧物流挑战赛 赛题介绍 饿了么拥有几十万外卖员，几百万商家，每天外卖订单几千万，服务几亿用户。具体统计每天饿了么外卖员（蓝骑士）行驶的距离累计可以绕地球400圈以上，这就是阿里巴巴本地生活今天的服务规模。 面对新型肺炎疫情，饿了么和广大商家一起，全力组织防护用品供给，平抑价格，增加骑士运力，持续实施最高等级的卫生安全举措，对骑手、餐箱、配送车辆、站点等消毒措施已全面升级，并进行专项督查。 在这些骑士背后，有一套智能调度系统，采用大数据平衡算法，实现自动化派单。 阿里巴巴本地生活聚焦新冠疫情期间的骑士行为，邀请开发者为提高平台的物流运营效率贡献一份力量。 赛题奖励 Top5选手将获得天池奖牌、证书，以及精美礼品。 一等奖：1名，机械键盘 二等奖：2名，Kindle阅读器 三等奖：2名，天猫精灵 阿里校招绿色通道 ：初复赛TOP20团队有机会直投简历，简历直投邮箱。 外卖员绿色通道： 优秀的参赛选手可体验当地骑士工作。 赛题任务 在饿了么的配送场景下，骑士在外卖配送中的决策行为主要分为 到店取单 ， 到用户处送单两种行为 。骑士在某一时刻会接收到分配给他的配送订单，同时骑士身上也背负着之前分配给他还未完成的订单。骑士会根据当前身上背负所有订单状态和自己所处的位置来决策下一步的任务。 本项比赛的任务就是需要根据骑士历史的决策信息，结合当前骑士所处的状态来预测骑士的下一步决策行为。

阿里巴巴高德地图AMAP-TECH算法大赛于7月8日开启初赛，赛题为 「基于车载视频图像的动态路况分析」 ，活动邀请了业界权威专家担任评委，优秀选手不仅可以瓜分丰厚的奖金，领取荣誉证书，还有机会进入高德地图【终面通道】！赶紧邀请小伙伴一起来参赛吧。 报名请戳： https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531809/introduction 下面给大家介绍下大赛详情。 一、背景 高德地图每天会为用户提供海量的定位和路线导航规划服务，其所提供的路况状态信息（即道路交通是拥挤、缓行还是畅通）的准确性会影响到用户在出行过程中的决策和体验。传统的路况状态主要依靠驾车用户的轨迹信息生成。在用户少、驾驶行为异常的道路上，这种方法难以保证路况状态的准确性。 车载视频图像包含了更多的信息量，给了我们另外一个解决问题的视角。通过视频或图片，可以观察到路面的真实状态，包括机动车数量、道路宽度和空旷度等等。基于车载视频图像可以获取更准确的路况状态，为用户出行提供更高质量的服务。 本赛题要求参赛者通过计算机视觉等人工智能算法，基于视频图像中识别到的路面信息来判断道路通行状态，提高道路路况状态判断的准确性，从而提升高德地图用户的出行体验。 二、赛题描述及数据说明 术语说明 路况 ：根据道路的平均车速、道路等级，对道路上车辆通行状态的描述，分为 畅通 、

成人高考专升本问题 简介 1. 什么是成人高考？ 2. 为什么要专升本？ 报名 1. 报考对象 2. 报考条件 3. 报考专业 4. 报名方式 5. 报名时间及入口 6. 报考流程 7. 报考费用 8. 报考科目 9. 报考常见问题 准考证 1. 打印时间及入口 2. 打印方式 考试 1. 考试时间 2. 题型题量 成绩 1. 成绩查询时间及入口 2. 成绩查询方式 3. 录取分数 4. 成绩复核 录取 1. 录取查询时间 2. 照顾政策 3. 授课方式:业余（夜大）,函授的区别？ 4. 专业学费（复旦为例） 5. 毕业条件 6. 毕业待遇 7. 毕业证书样张（复旦为例） 简介 1. 什么是成人高考？ 成人高等学校招生全国统一考试（Adult university entrance exam）简称成人高考，是我国成人高等学校选拔合格的毕业生以进入更高层次学历教育的入学考试，属于国民教育系列教育，已经列入国家招生计划。 考试分高中起点升成教专科（简称高起专）、高中起点升成教本科（简称高起本）和普通专科起点升成教本科（简称成教专升本）三个层次，选拔要求因层次、地域、学科、专业的不同而有所区别。 全国成人高等学校招生统一考试成人高等教育属国民教育系列，列入国家招生计划，国家承认学历，参加全国招生统一考试，各省、自治区统一组织录取。 简单的来说，如果你想专升本，那就和当初上大学一样

一、背景 “远看山有色，近听水‘ 有 ’ 声 ”，景区语音导览是智慧景区重点业务之一，以用地图可以边走边听景区各景点的语音介绍为主要诉求，实现高德智慧景区地图不仅可以看，还可以听，从而使用户交互体验得到跨越式提高。 我们想要让“技术有温度”，让讲解更加有感情和内涵，最好可以通过讲解构造一个“UGC景区讲解生态圈”，并且还能帮助讲解创作者有一定的收益，以达到“生态圈的正向循环”，让线上导游“天下没有难做的生意”。 试想一下，当游客走进故宫，这时，高德地图的语音包可以播放：“故宫有180万件宝贝，青铜馆、陶瓷馆……”这段话的讲解人，是著名收藏家、古董鉴赏家马未都，是不是更加吸引你关注？另外，当你漫步到延禧宫，语音包则会立刻讲一讲延禧宫与大热的电视剧《延禧攻略》有什么关系，并且有背景音插入，是多么生动形象。 所以，我们开发选型并没有采用传统的TTS技术（由文本内容生成机器语音），而是采用了更加通用音频格式(比如mp3)，作为讲解的音频输入源，方便讲解者进行二次创作。本文将简单回顾高德智慧景区随身听播放器的框架设计与实现。 二、架构设计前思考 “夫未战而庙算胜者，得算多也；未战而庙算不胜者，得算少也”，拉开战斗序幕之前我们应该尽量去“庙算”，提前预防和判断并保证技术风险可控，俗称“防火”。“防火”更能看出本事，而“救火”只是能力。开发应尽量做到“不打无准备之仗”。 首先，