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前言 “云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式 API。这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段，云原生技术使工程师能够轻松地对系统作出频繁和可预测的重大变更。”来自CNCF。 K8S对网络，存储，计算进行了编排，已经成为了云原生的操作系统，给用户展现了一个新的界面，极大的简化了用户的运维，提升了资源的弹性，真正的做到了按需使用，降低了用户的成本。云原生快速被企业和开发者接受。Forrester 预测到2022年， 全球组织／公司在生成环境运行容器化应用，从今天不足30%的比例将大幅度提升到超过75%，企业应用容器化的趋势势不可挡。 容器在生产环境的应用的比例快速上涨，从2016年首次调查的23%，到2018年上涨到73%，实际到2020年已经上涨到84% 云原生应用正在引领各个应用领域实现云原生化，同时也在深刻改变着应用服务的方方面面。存储作为应用运行的基石，也在服务云原生化过程中提出了更多的需求。云原生存储为了满足云原生特性的要求，可用性、稳定性、扩展性、性能等核心能力都有大幅的优化。 作为国内最大的云产商，阿里云提供了丰富的云原生服务。和网络，计算的编排不同的是，存储需要考虑如何无缝的接入到K8S中进行编排和调度

以下将介绍 application/json ， multipart/form-data , application/x-www-form-urlencoded 三种 Content-Type 传参情况下，Spring MVC 控制器中参数绑定的方式。 1. 前置内容 1.1 关于三种 Content-Type 这里主要介绍三种 Content-Type： multipart/form-data 请求中既可以携带文件，又可以携带参数。其中参数以键值对的方式传递，参数之间、参数与文件之间以 content-disposition 分隔； application/x-www-form-urlencoded 只能上传参数，不能携带文件，参数通过 ?xxx=xxx&xxx=xxx 的方式被组织在一起； application/json 只能上传参数，不能携带文件，参数不被特殊组织，保持原 JSON 字符串的形式。 1.2 扩展：浏览器调试工具中请求参数的形式 在前端发送请求时，我们可以通过浏览器看到请求的参数。在浏览器调试工具中，参数栏会有多种标题： Query String Parameters 当使用 GET 方式提交请求时，采用这一标题 Request Payload 当使用 application/json 方式提交时，采用这一标题 Form Data 当使用 multipart

　　 　　 大 数据文摘出品 　　 作者：笪洁琼 　　6月26日， 微软宣布永久关闭所有线下实体零售店，宣布之后会将零售业经营重点放在其在线商店Microsoft.com上。 　　不过对此消息，有网友表示： 　　 　　相信有不少国内小伙伴都还没见过微软线下零售店，但事实上在此之前，微软经营线下零售店已有10年了。在其鼎盛的时期， 该公司在全球拥有116家分店，其中106家在美国。 　　微软表示，这一决定不会导致裁员， 本次关店将耗资4.5亿美元 ，该笔费用将采用资产冲销和减值，计入第二季度财报。它将继续在纽约、伦敦、悉尼以及华盛顿雷德蒙德校区运营微软体验中心。 　　然而， 这些地方不会销售产品。仅作为展示和体验用途。 　　 　　 微软的零售团队会继续为微软公司的客户提供服务 ，并远程提供销售、培训和支持。 　　 　　微软公司副总裁大卫·波特在领英中发表了这一战略变革的声明，并表示:“ 由于我们的产品组合已经很大程度上发展为数字产品 ，我们的在线销售也有所增长。事实证明，我们才华横溢的团队已经成功地为实体店以外的客户提供服务。” 　　疫情后实体店一直出于关闭状态 　　自今年3月16日以来， 由于冠状病毒大流行，所有的微软商店已经关闭 。 　　微软在声明中指出，自疫情爆发以来，其负责零售的员工一直在与远程客户进行合作。 　　尽管百思买(Best Buy)和苹果(Apple

随着智能手机的普及和移动终端的快速发展，企业与客户的接触点进一步增加，并呈现碎片化趋势，客户开始期待在任何时间、任何地点实现线上和线下无缝融合的产品和服务体验。无论从线上到线下，还是从线下到线上，客户的旅程可以从任何数字渠道或传统渠道中的任一环节进入到场景中，并获得相关的产品和服务，而获取实时数据将更有利于做出实时的响应，细粒度的数据也为数据的分析提供了更加细节的基础数据，我们可以基于此做更多的分析工作，比如注册失败、充值失败、支付失败、绑卡失败这类失败事件，如果能做到实时监测并及时关怀，不仅能够提升客户旅程，还能带来转化的提升。 近日，诸葛io对实时概览板块进行了升级，提升了数据的实时反馈时间，增加更多实时数据指标，优化了数据呈现效果；满足在营销、运营工作人员实时了解当前数据情况，通过实时数据可对营销策略、产品运行状况作出基本判断。此外，自定义指标我们解除了数量限制，可根据您实际业务所关注的数据指标进行自由创建/删减。 诸葛io的概览模块提供了一个可定制的简明的Dashboard，我们预置了七大关键指标，并提供了自定义指标权限，可以通过筛选需要实时关注的数据指标，满足对数据时效性的需求。 比如市场营销团队在进行推广活动时，可以打开「实时概览」监测数据流量，观察用户来自哪个渠道、哪个地区，是否符合推广前的用户人群定位；用户进入产品当中完成目标转化量是否符合预期

vue实现点击箭头的旋转动画（收起展开）效果 https://blog.csdn.net/Rampage_w/article/details/106496646?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_v2~rank_v25-3-106496646.nonecase 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4004801/blog/4486514

摘要： ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中。目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。 1 ETL算法概览 > 算法应用场景概览 以上共计累积了8种ETL算法，其中主要分成4大类，增量累加、拉链算法是更符合数据仓库历史数据追踪的算法，但现实中基于业务及性能考虑，往往存在全删全插、增量累全算法的数据表应用。 2 全删全插模型 即Delete/Insert实现逻辑； > 应用场景 主要应用在维表、参数表、主档表加载上，即适合源表是全量数据表，该数据表业务逻辑只需保存当前最新全量数据，不需跟踪过往历史信息。 > 算法实现逻辑 1.清空目标表； 2.源表全量插入； > ETL代码原型 -- 1. 清理目标表 TRUNCATE TABLE <目标表>; -- 2. 全量插入 INSERT INTO <目标表> (字段***) SELECT 字段*** FROM <源表> ***JOIN <关联数据> WHERE ***; 3 增量累全模型 即Upsert实现逻辑； > 应用场景 主要应用在参数表、主档表加载上，即源表可以是增量或全量数据表，目标表始终最新最全记录。 > 算法实现逻辑 1

idea数据库连接字符串需要添加一些参数； ?useUnicode = true & characterEncoding = UTF - 8 & serverTimezone = Asia / Shanghai 【完整的连接】 spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydb?useUnicode=true &characterEncoding =UTF-8 &serverTimezone =Asia/Shanghai 【参考】 https://blog.csdn.net/qq_43371004/article/details/98385445?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4337683/blog/4307466

1、基因行业背景 1.1. 中国基因市场分析 基因组学是未来精准医疗的“基石”。70%的基因企业选择使用云计算来处理基因组相关业务。过去一年内，阿里云为基因医学影像数据提供了安全可靠的存储，500%数据增长，增长迅猛。强大无限制的计算能力，阿里云支撑了百万以上的基因样本数据分析工作。 2. 基因行业的存储痛点和需求分析 2.1. 基因组学数据管理相对复杂 一家大型基因测序功能公司每日会产生 10TB 到 100TB 的下机数据，大数据生信分析平台需要达到 PB 级别的数据处理能力，这背后需要生物科技和计算机科技的双向支撑。测序应用从科研逐步走向临床应用，计算模式从离线向在线演进，交付效率越来越重要。多变的数据处理流程，以及大量的生物信息软件版本的管理，大量排队的数据处理任务，由于生物信息软件的运行特性CPU平均利用率仍然不足，难以无人职守的处理失败任务，成本居高不下等等问题存在于以下的现有的系统中，催生了生物信息行业对云计算和云原生技术的拥抱姿态，在成本，弹性，效率，规模也提出了更高要求。 从基因业务角度理解，基因行业的数据处理的主要需求是提升效率，降低成本。基因场景的数据传输要求高速、稳定。如下图所示，是基因业务的数据处理流程图。 典型的基因行业数据传输与交付场景如下：• 测序服务商海量数据上云，数据上云有多重途径，通过OSS工具、存储网关、闪电立方等。一般1PB数据离线迁移

知识不分边界...... 人，为什么要读书？举个例子: 当看到天边飞鸟，你会说：“落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色。”而不是：“卧靠，好多鸟。”; 当你失恋时你低吟浅唱道：“人生若只如初见，何事秋风悲画扇。”而不是千万遍地悲喊：“蓝瘦，香菇！” 今天回家早，陪俩小爷在楼下遛弯，忽然听见一阵马达轰鸣声，嗖~~闪一辆跑车，大大问；“爸爸，这是什么车啊？” 我：“红色的车…”小小说：“爸爸肯定不认识，我也知道是红色的车。”气氛有些冷场… 别人看车关注牌子，我看车关注宽敞不，睡着舒服不？可不管怎样不能在孩子面前丢份啊，我决定学习学习车标！ 车标网 在网上找了半天车标的数据，最后看到了这个网站：车标网： http://www.chebiaow.com/logo。 网站将车系按照字母从A-Z进行了排序，然后点击每个车标进入详细信息，那Audi做例子： 有用的数据是哪些？品牌名称，车标，成立时间，主要车型，官网… 那么今天的爬虫练习呼之欲出，获取车标网下所有的汽车品牌及车标，并入库保存… 数据库操作指南 针对简单的数据，我习惯用python自带的sqlite3进行数据库的存储，简单方便….那么如何管理我们的数据库呢？推荐使用DBUtils!在往期的文章 决战高考，帮你秒变成语之王中，有对DBUtils的详细介绍，这里就不再赘述了… 但本次有一个知识点，我们需要将车标图片，存储在数据库中

【摘要】 作为公有云的数据底座，大量的应用场景产生的数据都会存储到OBS对象存储服务中，如直播、电商、大数据可视化、机器学习、物联网等。作为公有云的海量存储基础服务， OBS提供了灵活的权限配置功能，解决如共享少部分数据或者数据全部托出等实际应用场景的数据管理诉求。 OBS目前有四种权限管理的方式供大家来选择，可以满足您对权限管理的需求。如果您需要设置更复杂的权限策略，控制子用户使用，通过阅读以下内容，四种方式配合使用效果更佳。 以下依次讲解四种方式的使用方式和特点： 统一身份认证服务(IAM)—— 设置用户组对桶的访问权限 ，适用于管理多部门人员对OBS资源的访问权限。 企业项目管理—— 用户只能列举到”自己”的桶。 适用多企业项目，需要配合IAM权限。 高级桶策略—— 实时生效，简单粗暴。 适用单个桶灵活设置权限，可以指定任何人用。 ACL—— 指定账户共享，范围小于高级桶策略，但是共享资源更精确。 适用于对单个文件有共享读写需求的场景。 统一身份认证服务 介绍: IAM是一个总开关（相当于一个大超市，提供平台和规则的），各个服务（包括OBS）如果需要提供细粒度服务，就需要和IAM合作（按照IAM细粒度平台的规则），把自己的细粒度控制加入到IAM功能中（相当于超市中入住的品牌）。如果想详细的了解下IAM可参考 https://support.huaweicloud.com