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【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 关系型数据库 和 非关系型数据库 关系型数据库 最典型的数据结构是表 关系型数据库是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织 都需要使用 SQL 语言操作 …… 非关系型数据库 严格上不是一种数据库，没有 表 的概念，是一种数据结构化存储方法的集合 数据结构由键值 (key => value) 对组成，类似于 JSON 对象 在非关系型数据库中， 集合 相当于 表 、 文档对象 相当于 表记录 …… MongoDB 介绍 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。 MongoDB 安装 安装文件下载地址：[ https://www.mongodb.com/download-center/community ] Windows 平台安装 MongoDB： https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.html 在安装过程中需要特别 注意 ，需要将 Install MongoDB Compass 前默认的勾选取消 可以使用 mongod --version 命令查看 MongoDB 版本，若版本号输出正常则安装完毕 MongoDB 使用 启动数据库 mongodb 默认情况下

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 作者：数据分析不是个事儿 https://www.jianshu.com/p/05a8db84e454 数据中台被誉为大数据的下一站，由阿里兴起，核心思想是数据共享，2015年阿里提出“大中台，小前台”的策略。2018 年因为“腾讯数据中台论”，中台再度成为了人们谈论的焦点。 2019年，似乎人人都在提数据中台，但却不是所有人都清楚数据中台到底意味着什么。数据中台是只有大厂才需要考虑的高大上的概念吗？普通企业该不该做数据中台？数据中台的出现会给现有数据从业者们带来颠覆式的挑战吗？ 数据中台不是大数据平台！ 首先它不是一个平台，也不是一个系统，如果有厂商说他们有个数据中台卖给你，对不起，它是个骗子。 要回答数据中台是什么，首先要探讨一下中台到底是什么。虽然没有明确的定义，但是作为理工直男，我们可以先把中台看作是一种中间层。既然是一种中间层，那么中台确实是一种十足技术用语，我们可以完全从技术角度来探讨了。 我们可以应用 Gartner 的 Pace Layer 来理解为什么要有中间层，这样可以更好地理解中台的定位和价值。Pace Layer 里提到，可以按照事物变化的速度来分层，这样可以逐层分析并设计合理的边界与服务。 在数据开发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大

每个互联网公司都有一群这样的人 每年11.11之前，互联网公司都会上演这样的场景 “佛系”老板在群里一声令下 运营、产品、开发、运维内心纷纷吐槽 首先是来自运营姚大喵的内心OS 当然，产品经理李狗旦也很崩溃 处在“需求链”末端的开发孙大圣，连吐槽都已没得脾气 至于瑟瑟发抖的运维王大锤，又开始了“玄”学之旅 为了平稳渡过11.11狂欢购物节 保障促销活动通知的成功下发 以及APP始终如一的使用体验 可怜巴巴的运营、产品、开发、运维 纷纷向度娘、票圈、社区求助 2019个推开发者节？！是什么？ 快，一起给老板汇报下 2019个推开发者节 赶紧在浏览器里打开活动页面 ：https://www.getui.com/2019devfest VIP推送服务 专享推送通道 智能标签推送 LBS场景推送 专项服务团队 免费用1年 用户画像 画像极速产出 丰富多维标签 相似用户扩量 定制联合建模 免费用1年 应用统计 卸载用户分析 零代码可视化埋点 用户行为预测 多维度行业对比 免费用1年 一键认证 一键免密登录 提升用户转化 风险设备识别 保障业务安全 <免费试用> 并且充10万条再送5万条 消息推送稳如虎，运维今年不吃土！ 个推消息推送服务拥有百亿级消息下发保障和毫秒级的精准触达能力，并且多次成功经受住双十一高并发、大流量场景的检验，靠谱~ 用户画像准又全，广告投放不费钱！ 个推用户画像维度全

【美团技术沙龙】由美团技术团队和美团科协主办，每期沙龙邀请美团及其他互联网公司的技术专家分享来自一线的实践经验，覆盖各主要技术领域。 活动时间：2019年12月21日 13:30-17:30 活动地址：北京市朝阳区望京东路4号科创大厦A座1层 · 美团点评综合指挥中心 报名链接： 点我报名 出品人：方建平 | 美团高级技术总监 2014年加入美团，目前负责美团到家交易系统平台建设与团队管理工作。在美团期间，从无到有，设计并主导构建了到家业务交易系统技术架构体系，支撑了美团外卖、闪购、跑腿等业务背后每天几千万订单规模的交易请求。在加入美团之前，任职于百度，主要参与负责百度开放平台、移动云平台等后端服务技术架构与团队管理工作。 活动简介 在交易系统平台中，我们围绕零售的本质，以连接商家与用户的交易链路为核心，在用户侧围绕用户选择商品、购物交易的场景，满足用户的消费需求；在商家侧围绕商家的商品管理、营销等需求场景，辅助以平台结算服务、数据服务、商家管理等服务，帮助提升商家的管理效率。时至今日，平台有效地支撑了外卖餐饮、闪购零售、以及配送跑腿等不同的业务形态。交易系统平台希望通过零售业务核心业务系统的复用，减少重复资源投入，快速连接业务与产品，帮助高效的推进业务的发展与创新。 本次技术沙龙，主要从商品、营销、订单、Set化等几个方面给大家呈现平台化建设实践，希望与业界技术同学一起交流学习。

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可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I wrote this simple program to calculate one's BMI. But I am unable to execute it complete. Below is my program, PROGRAM h = input("Please Enter your height in meters:") q = raw_input("Do you want to enter your weight in kg or lbs?") if q=="kg": w1 = input("Please Enter your weight in kgs:") bmi1 = w1/(h*h) print "Your BMI is", bmi1 if bmi1 18.5 & bmi1 25 & bmi1 = 30: print "Your are obese" if q=="lbs": w2 = input("Please Enter your weightin lbs:") bmi2 = w2/((h*h)*(39.37*39.37)*703) print "Your BMI is:", bmi2 if bmi218.5 & bmi225 & bmi2=30:

基于地理位置的应用越来越多，该功能可以查找距离当前位置最近的地点，例如美团、共享单车等。MongoDB为LBS应用提供了解决方案：基于2dSphere索引，我们可以基于该特性创建LBS应用。下面通过一个案例说明如何用mongoDB做位置搜索。 如下图所示。假设我们有以下的坐标点 A B C D E F G, 分别代表一些采集到地理位置的商店。那么，我们怎么才能获取到距离自己最近的商店呢？我们有一个集合是商店shop，分别保存了商店的名称和地理位置。 （1）创建商店的集合 db.createCollection("shop") （2）为字段位置location建立索引，类型：2dsphere db.shop.createIndex({"location":"2dsphere"}) （3）插入商店的测试数据 在前面我们为位置创建了2dsphere索引，这里需要插入的是GeoJson数据。GeoJson的格式是 { type: ‘GeoJSON type’ , coordinates: ‘coordinates’ } 其中type指的是类型，可以是Point(本例中用的)。除此之外，还有LineString，Polygon等类型，coordinates是一个坐标数组。 可以到官网 https://docs.mongodb.com/manual/reference/geojson/

摘要： 附近连锁店地图与全国连锁店地图，最大的区别就是： 1、附近连锁店地图需要 先定位 ，然后 搜索附近 的店铺。 2、全国连锁店地图 ，是先选择城市，然后 检索某城市内的全部门店 信息。 本文就详细讲解了如何制作附近实体店的地图，并调起高德地图进行导航，调起打电话功能。 本文还详细讲解了如何设置支付宝服务、微信公众号、微博官方账号的地图功能。 ------------------------------------------------------------------------ 一、支付宝设置 登录支付宝服务窗： https://fuwu.alipay.com/platform/queryMenu.htm 自定义菜单 -> 主菜单 -> 有子级菜单 填写子菜单名称，设置为跳转网页，并且放入网址。比如菜鸟物流： http://zhaoziang.com/amap/cainiao.html 最后点击发布。 二、微信设置 登录微信公众平台： https://mp.weixin.qq.com 功能->高级功能->编辑模式->自定义菜单-> 菜单管理->添加->设置动作 设置为跳转网页，并且放入网址。比如菜鸟物流： http://zhaoziang.com/amap/cainiao.html 最后点保存。 三、微博设置 登录微博： http://weibo.com/ 管理中心-

经过一段时间公测，得到广大客户的热烈支持，阿里云时空数据库已经于2019年9月10日正式商业化售卖！ 产品介绍 时空数据库能够存储、管理包括时间序列以及空间地理位置相关的数据。我们的社会生产、经济活动和社会交往同时空数据密切相关，比如传感器网络、移动互联网、射频识别、全球定位系统等设备时刻输出时间和空间数据，数据量增长非常迅速，这对存储和管理时空数据带来了挑战，传统数据库很难应对时空数据。时空数据是一种高维数据，普通的关系型数据库更适合于存储数值和字符类型数据，也缺少相关的算子。阿里云时空数据库具有时空数据模型、时空索引和时空算子，完全兼容SQL及SQL/MM标准，支持时空数据同业务数据一体化存储、无缝衔接，易于集成使用。 产品首页：https://www.aliyun.com/product/hitsdb_spatialpre 产品使用手册详见：https://help.aliyun.com/document_detail/116088.html?spm=a2c4g.11174283.6.727.1b22130eu4OBeh 适用场景 交通监控与分析、物流配送、可穿戴设备监测、新能源车辆监测、LBS、地图服务等。 产品特性 时间序列数据与空间数据有效统一，满足大规模时空数据存储和查询，方便从多个维度分析和利用数据； 基于PostgreSQL扩展，改进PostgreSQL索引

简介 随着近几年各类移动终端的迅速普及，基于地理位置的服务（LBS）和相关应用也越来越多，而支撑这些应用的最基础技术之一，就是基于地理位置信息的处理。我所在的项目也正从事相关系统的开发，我们使用的是Symfony2+Doctrine2 ODM+MongoDB的组合。 我们将这些技术要点整理成文，希望能够通过本文的介绍和案例，详细解释如何使用MongoDB进行地理位置信息的查询和处理。在文章的开头，我们也会先介绍一下业界通常用来处理地理位置信息的一些方案并进行比较，让读者逐步了解使用MongoDB查询及处理地理位置信息的优势。 本文使用了Symfony2和Doctrine2作为Web应用的开发框架，对于想了解Symfony2的数据库操作的读者来说阅读本文也可以了解和掌握相关的技术和使用方法。 1. LBS类应用特点 不管是什么LBS应用，一个共同的特点就是：他们的数据都或多或少包含了地理位置信息。而如何对这些信息进行查询、处理、分析，也就成为了支撑LBS应用的最基础也是最关键的技术问题。 而由于地理位置信息的特殊性，在开发中经常会有比较难以处理的问题出现，比如：由于用户所在位置的不固定性，用户可能会在很小范围内移动，而此时经纬度值也会随之变化；甚至在同一个位置，通过GPS设备获取到的位置信息也可能不一样。所以如果通过经纬度去获取周边信息时，就很难像传统数据库那样做查询并进行缓存。