网上有个故事很有趣，说3个人去投宿,一晚30元.三个人每人掏了10元凑够30元交给了老板. 後来老板说今天优惠只要25元就够了,拿出5元命令服务生退还给他们, 服务生偷偷藏起了2元, 然后,把剩下的3元钱分给了那三个人,每人分到1元.这样,一开始每人掏了10元,现在又退回1元,也就是10-1=9,每人只花了9元钱, 3个人每人9元,3 X 9 = 27 元 + 服务生藏起的2元=29元，还有一元钱
罗永浩一条发文，把西贝送上热搜，事情大家也都知道了，就是罗永浩发文称，「好久没吃西贝了，下飞机后跟同事吃了一顿，发现几乎全都是预制菜，还那么贵，实在是太恶心了！」作为社交媒体上的话题之王，就这么一条简单的吐槽，可谓一石激起千层浪，吃瓜群众们的讨论，从各个维度展开，有人说，罗永浩这是在表达自己能坐飞机了。当然更多人关心的是关于西贝的贵、关于预制菜争议，随之，西贝被推向风口浪尖。西贝很快作出回应，店内
气象数据是在各项研究中都经常使用的数据，气象指标包括气温、风速、降水、湿度等指标，其中又以气温指标最为常用！说到气温数据，最详细的气温数据是具体到气象监测站点的气温数据！之前我们分享过1929-2022年全球气象站点的逐月平均气温数据（可查看之前的文章获取）。本次我们为大家继续带来具体到气象监测站点的数据——1929-2022年全球气象站点的逐月最高气温数据（当月每日最高气温的月平均值）！原始数据
一、数据岗位的简历怎么写？ 数据岗的简历主要分为以下几个模块1、基本信息挑重点信息写，用正式的照片，花点钱去拍个最美证件照不亏，千万别整个自拍就往简历上放；学历方面，一定要实打实地写，可以把最高学历放第一位，但别刻意隐藏弱势学历。我见过有些专升本、或者硕士学历的候选人可能觉得自己第一学历没有优势，就没写，这样一不诚实，二给人不自信的印象。这种情况就算面试过了，HR在发offer环节或者入职审核环
“太贵了，买不起！”这是社交媒体上常见对波司登的评价。这个曾经的亲民国货品牌，如今价格越来越高，让消费者又爱又怨。尽管骂声不断，但波司登的销量依然一路走高。根据2024/25财年报告显示，波司登营收259.02亿元，同比增长11.58%。连续第八年创下历史新高。在全球消费疲软、服装行业整体承压的背景下，这份成绩单堪称亮眼。尤其在国内市场，波司登以超过40%的市占率稳居羽绒服第一品牌，是名副其实的“
本系列文章将围绕东南亚头部科技集团 GoTerra 的真实迁移历程展开，逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第 9 篇，聚焦于 dbt‑maxcompute 在本次迁移中的落地实践与技术贡献。围绕 dbt 在 GoTerra 项目中的实践，讲述 dbt-maxcompute 能为我们做哪些事，并通过示例来讲述 dbt 使用方式。
AI模型总是在快速更新，最近Google AI Gemini就推出了新功能URL Context，这个功能能够实现用户上传网页/PDF的URL，无须下载/预处理即可实现文档深度解读，这个功能十分强大，与以往的网页读取方式不同，但是很多人在尝试体验新功能的过程中，发现自己无法使用或是没有返回结果，这是为什么呢？
从保洁员到全国第一家政公司：“见路不走” 的底层逻辑，让小白也能逆袭 很多人觉得家政保洁行业 “门槛低、天花板也低”，一个没资源、没经验的小白，从扫地擦窗的保洁员做起，想做到全国第一的家政公司，可能吗
教师节经济为千亿级市场，2025 年产业链将达 2000 亿元，成第三大礼品节点。鲜花、教育科技（硬件破千亿）、健康关怀为主，消费多元、区域有别。企业需精准定位创新，兼顾商业与社会价值。
图1：本文构成 本次分析数据来自Kaggle的某零售商店的销售数据。1.提出问题零售业可以从店铺经营、商品经营和顾客消费行为的角度去进行数据分析，本数据集主要涉及的字段大都与顾客相关，所以从顾客的消费行为去数据分析。计算消费次数和单次消费额对主要指标进行描述性统计分析（平均值、中位数、标准差等）。对顾客相关字段（性别、年龄、职业、居住城市、居住期间、婚姻状况），
格律诗 “杀富济贫” 的真相：《天道》藏了 20 年的商业破局逻辑 当丁元英在王庙村的土坯房里画出格律诗音箱的草图时，没人相信这个 “没资金、没厂房、没技术” 的 “三无小厂”，掀翻 Hi-Fi行业
从《寻路》看商业破局：“实事求是” 不是口号，是 3 个可落地的生存法则 重刷《寻路》时，最触动我的不是宏大的历史叙事，而是剧中人物面对困境时反复强调的 “不看别人怎么说，要看实际怎么做”。
一碗禅面的商业启示：《天幕红尘》教你如何走出内卷困局当老九站在自家面馆门前，看着 "面王府" 的金字招牌日渐蒙尘，他不会想到，后来让这家老店起死回生的，不是祖传的 "千金一勺卤" 秘方，而是叶子农那句看似简单的 "见路不走"。在餐饮行业内卷严重的今天，重读《天幕红尘》中老九禅面的转型故事，就像打开了一套反经验主义的商业生存算法。解构 "路" 的本质：为什么模仿者永远只能跟风所谓 "见路不走"，并非
在银行业务敏捷性要求不断提高、资源需弹性部署、业务需求亟待快速响应，以及构建开放生态与实现自主可控的背景下，云原生与平台化架构正日益成为银行系统转型的重要方向。近日，中电金信携手海光信息，推出了融合海光处理器（CPU）的源启·基础运行支撑平台解决方案，旨在为金融业构建面向未来的云原生基础设施提供有力支持。该方案全面满足银行业对高性能的严苛需求，能够支持集群化应用的复杂构建，致力于打造一个先进、开放
这几年的打工市场，可以说越来越卷了，不仅双休都被卷成单休，关于付费上班、贷款上班的事，也是过一段时间，就有一个话题冲上热搜。当然了，在这些离谱的事件之外，还有让打工人更窝气的“工资回收计划”手段那更是五花八门。比如今天，浓眉大眼的星巴克就冲上了热搜，话题是：“星巴克员工曝卖不出月饼垫钱自购”……据经视直播等媒体报道，有网友在社交媒体上发帖吐槽，称自己是星巴克的大学生兼职员工，中秋节来临之际，星巴克
地图是数据可视化的一部分，做群体遗传学、动物学、植物学、微生物学等的朋友经常用到世界地图，比如绘制不同小麦品种的世界分布。一般情况下，我们根据经纬度将数据标注在地图上，然而有些时候，我们会需要更高级的标注，例如数据点带有分类和数值属性时，需要将数据点拆分成饼图，让数据内部的比例也呈现出来。饼图+世界地图给我们不一样的体验。发挥想象力，收集你的数据，将带分类的数据点呈现在世界地图上吧！1.打开绘图页
气象数据是在各项研究中都经常使用的数据，气象指标包括气温、风速、降水、湿度等指标，其中又以气温指标最为常用！说到气温数据，最详细的气温数据是具体到气象监测站点的气温数据！之前我们分享过1929-2022年全球气象站点的逐年平均气温数据和逐年最高气温（菊科查看之前的文章获悉详情）。本次我们为大家继续带来具体到气象监测站点的数据——1929-2022年全球气象站点的逐年最低气温数据（当年每天最低气温的
登录就可以下载数据从4月到7月，学习了非常多也收获了非常多题目就不多说了。一句话表达就是依据过去一个月的行为预測14年12月19号的购买情况。看题目貌似推荐算法。自然就有队伍想到用协同过滤什么的。当然效果不好。首先是特征的问题，然后是这是基于行为的相似，不太类似用户和商品类似的ItemCF。UserCF，还有非常多其它的原因。比方我买过一部手机，难道还要推荐我再买其它类似的手机吗，当然这个比喻不太
Lazada 基于阿里云实时计算 Flink 和 Hologres，打造了一个端到端的实时商品选品平台。这个平台不仅支撑了日常运营，更在大促期间实现了分钟级决策响应。本文将深入分享 Lazada 如何通过现代流式处理与实时分析技术，重构电商数据架构，实现从“事后分析”到“事中调控”的跃迁。
近日，美的集团2025年上半年财报新鲜出炉，营业总收入高达2523亿元，同比增长15.7%；净利润267亿元，同比大幅增长26%，营收与净利双双创下同期历史新高。这份耀眼的成绩单如同一颗重磅炸弹，瞬间在行业激起千层浪，美的股价应声上涨，市值一度突破新高。然而，在这看似繁花似锦的财报背后，美的集团在激烈行业竞争中的真实处境究竟如何？是稳坐钓鱼台的行业霸主，还是暗藏危机的“纸面巨人”？深入剖析其多元化
数字化与数字生态建设，是当前所有企业成长发展的必经之路。随着“加强新型基础设施建设”第一次被写入政府工作报告，5G、人工智能、工业互联网、智慧城市等新型基建彻底激发了数字的价值。 不过与数字世界蓬勃发展伴生而来的，是以指数形态爆炸增长的数据体量。在新基建中扮演重要角色的 5G、物联网、区块链等技术也蕴藏着丰富的诸如人、设备、车辆等流动变化且相互关联的数据，使得数据的来源、种类、结构、关联
本文将从三个维度深入分析淘宝闪购(饿了么)基于 Apache Flink 和 Paimon的 Lakehouse 生产实践：回顾实时数仓的演进历程（前世），深入解析湖仓应用的落地实践（今生），并展望未来的技术发展方向（未来）。
10 实战：手把手教你构建国产电视剧评分数据集在前面几讲，我们已经学习完了爬虫技术的三个基础环节：下载数据、提取数据以及保存数据。今天我们将通过一个综合的实战案例来将之前的内容都串联起来，帮你加深印象，更好地掌握 Python 爬虫技术。任务描述近期，电视剧《司藤》热播，阿普闪购决定策划一场围绕国产口碑电视剧的周边特卖活动。为了最大化提升活动的成功率，需要对目前已经有的电视剧名称、演员和评分进行分
如今走在街头，共享充电设备已成为不可或缺的一员。从商场专柜到街角便利店，从连锁餐厅到网红咖啡馆，随处可见的充电柜机，让“电量焦虑”成了过去式。但随着用户需求升级，大家对柜机的选择早已跳出“有就行”的初级阶段——能否贴合不同场景的实际需求，比如商圈的高客流、酒吧的暗光环境、便利店的空间限制，成了商家和代理商挑设备时的核心考量。怪兽充电推出的四代8孔柜机Pro版，凭借对场景需求的精准拿捏
继上篇踩坑java robot先描述下我的故事背景吧哈哈,公司唯品会运营需要登录wph供应商平台,去到后台的魔方罗盘获取我们公司旗下品牌每日的销售报表,但是唯品会这屌毛只提供昨日销售数据和当日实时销售数据,并不提供历史销售数据查询,登录进去看了下其实是有获取数据API的但是尼玛这api没有文档,没有任何说明,猜测还有可能付费,加上唯品会这帮屌毛的响应速度,各方面的原因,最终我老大哥决定把这个任务交
闪购项目期间，亿级营销投入叠加多端流量，实时决策与调控对数据提出了分钟级的要求。为应对挑战，饿了么数据团队依托一年多的湖仓探索与沉淀，选择 StarRocks + Paimon 搭建实时湖仓架构，并通过物化视图优化、RoaringBitmap 去重和大查询治理，突破了传统离线架构的瓶颈，为闪购提供了坚实的数据支撑。
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。 实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么，到底什么是实时流式计算呢？ 谷歌大神Tyler Akidau在《the-world-beyond-batch-streaming-101》一文中提到过实时流式计算的三个特征： 1、无
本典型设计范例要完成的猴公仔玩具如图1所示(仅供参考)。该猴公仔玩具造型活泼，形象卡通，整体看似简单却和谐可爱。在该实例中，首先插入共享的"抄数线"数据作为导入特征，接着根据导入特征一步一步地构建猴公仔模型。构建猴公仔模型，需要构建相关的曲线和曲面，并且为了获得高质量的猴公仔模型外形曲面，可以对相关曲面进行拆面和补面处理。图1 猴公仔玩具参考模型经过对实例公仔玩具的结构分析和基于设计现状(提供模型
老师傅的经验传承，工厂设备的风险预测，各种APP的个性化推荐，三个看似不相关的事情，其背后有一个共同的指向——知识数据。在讲究价值，追求效率的今天，知识数据的使用能力决定着企业在竞争中的排位。将散落在个人手中，企业角角落落的知识数据统一管理，通过一定的逻辑发现其中的价值与规律并为我所用，这是爱数这样的企业所专注和擅长的。前几日，爱数举办了一场AnyShare揭秘会，在这场线上直播中，爱数呈现了知识
序曾经，咨询公司一份报告就能收取企业几十万、甚至于上百万。而今，矫枉过正，数据分析报告却常常被企业认为没有任何实际价值。我经常和企业交流，他们告诉我，需要的是能够为他带来直接价值的东西，比如广告投放能够直接带来收入，所以他们舍得投入；但是因为报告不能够对企业产生任何实际的价值，所以他们不需要数据分析报告。 的确，以往的咨询报告更多是大而全，比如说曾经看到很多大型企业采购某某个定向专题的报