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用户旅程地图案例分析

增长指标（增长的定性指标 指明增长方向）2级洞察 对 每部份增长指标进行分解2级机会 （根据洞察 进行机会寻找）后台支持 （IT 技术 业务支持） 用户体验地图### 北极星指标 客户维修查车单量用户来米其林门店修车# ==门店维修 数据可视化 脱离以前的不规范混乱的体系== ### 用户来修车 ，

产品经理
产品
二维码
数据可视化
其他
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Kafka Kerberos多端口访问

使用了kerberos认证之后，整个kafka系统安全了，而且性能也保持着不错的状态，但是在实际中工作中kerberos未必都能够正常使用，也就是说一些组件无法正常运用Kerberos认证。但是在实际的开发之中，作为消息生产者的数据来源可能非常的多，所以在这样的状态下，kerberos认证必须保留，但是后台如果有一些固定的程序，比如：一些指定的服务器要进行数据的消费处理。这些服务器的地址或者连接的

kafka多端口
Kafka Kerberos
kafka
数据
服务器
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Kafka Kerberos客户端访问

如果要想在java客户端进行Kerberos认证，则一定需要有一个与之匹配的Kerberos配置文件存在。现在在D盘上建立一个客户端的访问程序文件：kafka_client_jaas.conf vim d:/kafka_client_jaas.conf KafkaClient { org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLogi

Kafka Kerberos客户端
Kafka Kerberos配置
kafka
apache
java
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DPDK — CLI 指令行模块

目录 文章目录目录DPDK CLI初始化命令行命令行解析命令行的参数命令行的功能参考文档 DPDK CLI当我们开发一个 DPDK App 时，可以利用 DPDK 提供的 CLI 工具为程序添加命令行实...

命令行
#include
初始化
sed
ipad
转载 点赞0 阅读142 收藏0 评论2 2020-06-13
SpringBoot下Activemq自定义MessageConverter

SpringBoot下Activemq自定义MessageConverter

在一些场景下我们希望在消息发送到MQ之前或者接受消息前对消息做一些自定义处理,这个时候就需要自定义MessageConverter了 首先要说明的是,在ActiveMQ中自带的有几个MessageConverter,基本能够帮我们完成普通对象的转换,比如我们发送消息时可以直接发送一个User对象,接

spring
自定义
发送消息
ide
商业
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算法与数据结构---过河卒-搜索（递归）写法常见易错点

算法与数据结构---过河卒-搜索（递归）写法常见易错点

算法与数据结构 过河卒-搜索（递归）写法常见易错点 一、总结 一句话总结： f[i][j]=f[i-1][j]+f[i][j-1]这样的递推表达式，取数之前一定要保证数是存在的 1、表示马的控制点如何表示？ int hx[9]={0,-2,-1,1,2,2,1,-1,-2}; int hy[9]={

算法与数据结构
递归
初始化
数组
递推
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算法与数据结构---7.3、进阶跳台阶

算法与数据结构---7.3、进阶跳台阶

算法与数据结构 7.3、进阶跳台阶 一、总结 一句话总结： A、对于这些递推规律一眼看不出的问题，我们可以枚举前几项来找规律， B、本题（进阶跳台阶）中，我们枚举前几项之后，轻松发现数字规律f(n)=2^(n-1)，递推表达式f(n)=f(n-1)+f(n-2)+...+f(1)+1 #includ

算法与数据结构
递推
i++
#include
跳台阶
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算法与数据结构---7.4、变态跳台阶

算法与数据结构---7.4、变态跳台阶

算法与数据结构 7.4、变态跳台阶 一、总结 一句话总结： 1、变态跳台阶的问题有了之前跳台阶和进阶跳台阶的问题做铺垫，递推表达式非常好想：f(n)=f(n-1)+f(n-2)+...+f(n-k)， 2、根据f(n)=f(n-1)+f(n-2)+...+f(n-k)，所以我们需要知道前k项，从而确

算法与数据结构
递推
i++
#include
跳台阶
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算法与数据结构---7.2、跳台阶-高精度加法

算法与数据结构---7.2、跳台阶-高精度加法

算法与数据结构 7.2、跳台阶-高精度加法 一、总结 一句话总结： a、这个跳台阶的问题里面没有取模，n大概40多的时候结果就超过int了，而本题n等于5000，所以要用高精度， b、而因为递推关系式f(n)=f(n-1)+f(n-2)里面是加法，所以用高精度加法 1 #include <iostr

算法与数据结构
i++
#include
高精度加法
高精度
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算法与数据结构---7.1、跳台阶

算法与数据结构---7.1、跳台阶

算法与数据结构 7.1、跳台阶 一、总结 一句话总结： 跳台阶的问题，枚举前几项之后，就找到规律f(n)=f(n-1)+f(n-2)，也就是斐波那契数列 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespa

算法与数据结构
i++
#include
递推
高精度
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自定义线程池测试

自定义线程池测试

线程池 import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import jav

java
线程池
i++
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算法与数据结构---6.7、递推和递归的关系

算法与数据结构---6.7、递推和递归的关系

算法与数据结构 6.7、递推和递归的关系 一、总结 一句话总结： 递归元素之间的关系式就是递推表达式，或者说递推可以用递归来实现，当然递推也可以不用递归来实现，比如用普通循环来实现 1、递推和递归主要作用分别是什么？ 递推主要指是找规律来找到递推表达式，从而求解问题，是一种解决问题的方式 递归主要指

算法与数据结构
递推
递归
动态规划
#include
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算法与数据结构---6.6、斐波那契数列-记忆化递归

算法与数据结构---6.6、斐波那契数列-记忆化递归

算法与数据结构 6.6、斐波那契数列-记忆化递归 一、总结 一句话总结： 记忆化递归，就是把已经计算的中间状态保存下来，下次需要的时候就直接拿这个结果，就避免了递归中的重复计算中间状态 #include <iostream> #include <cstring> using namespace st

算法与数据结构
递推
递归
动态规划
#include
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算法与数据结构---6.5、斐波那契数列-递归解法

算法与数据结构---6.5、斐波那契数列-递归解法

算法与数据结构 6.5、斐波那契数列-递归解法 一、总结 一句话总结： 递推法的递推表达式就是递归的各个元素之间的关系，所以递推表达式明确之后，递归的代码也就特别好写了 #include <iostream> using namespace std; const int mod=1000000007

算法与数据结构
递推
递归
动态规划
斐波那契数列
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算法与数据结构---6.4、斐波那契数列-三个变量

算法与数据结构---6.4、斐波那契数列-三个变量

算法与数据结构 6.4、斐波那契数列-三个变量 一、总结 一句话总结： A、斐波那契数列的三个变量解法，我们将f[3]用3个变量a、b、c来代替，这个时候就不能通过取模（%3）来自动变换位置了 B、这个时候我们可以保留f(n)和f(n-1)来做下一轮的f(n-1)和f(n-2) #include <

算法与数据结构
递推
动态规划
斐波那契数列
ios
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算法与数据结构---6.3、递推和动态规划的关系

算法与数据结构---6.3、递推和动态规划的关系

算法与数据结构 6.3、递推和动态规划的关系 一、总结 一句话总结： 动态规划可以看做是一种特殊的递推，动态规划可以看做保存中间状态（中间结果）的递推 /* 上述代码也就是这个题目动态规划的写法 动态规划里面有状态，状态转移方程 递推里面初始值，递推表达式 其实动态规划里面的状态转移方程，就是递推表

算法与数据结构
递推
动态规划
状态转移
斐波那契数列
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算法与数据结构---6.2、斐波那契数列-滚动数组优化

算法与数据结构---6.2、斐波那契数列-滚动数组优化

算法与数据结构 6.2、斐波那契数列-滚动数组优化 一、总结 一句话总结： a、因为递推表达式f[i]=f[i-1]+f[i-2]中只用到了f[i]、f[i-1]和f[i-2]三个元素，所以可以用含有三个元素的数组来优化 b、滚动数组的代码修改也很简单，直接在递推表达式有i的位置%3即可，f[i%3

算法与数据结构
递推
滚动数组
斐波那契数列
微信
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算法与数据结构---6.1、斐波那契数列-递推解法

算法与数据结构---6.1、斐波那契数列-递推解法

算法与数据结构 6.1、斐波那契数列-递推解法 一、总结 一句话总结： 波那契数列递推的关系式F(n)=F(n-1)+F(n-2)已经有了，所以明确一下循环的边界条件，递推的代码就很好敲了 #include <iostream> using namespace std; const int mod=

算法与数据结构
递推
斐波那契数列
微信
人工智能
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算法与数据结构---5、递推

算法与数据结构 5、递推 一、总结 一句话总结： 递推算法就是对于一个问题，我们找到它数学对应的递推表达式，也就是相邻几项的关系。 递推算法就是对于一个问题，我们找到它数学对应的递推表达式， 也就是相邻几项的关系。 递推算法避开了求通项公式的麻烦，把一个复杂的问题的求解， 分解成了连续的若干步简单运

算法与数据结构
递推
找规律
递推算法
动态规划
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MySQL常用命令

MySQL常用命令

1、插入数据INSERT INTO table_name ( field1, field2,...fieldN ) VALUES ( value1, value2,...valueN );mysql> INSERT INTO runoob_tbl -> (runoob_title, runo

mysql
数据
字段
sql
结果集
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算法与数据结构---4.9、最大子段和-dp空间优化

算法与数据结构---4.9、最大子段和-dp空间优化

算法与数据结构 4.9、最大子段和-dp空间优化 一、总结 一句话总结： 在最大字段和的动态规划的解法的代码中，我们发现用来做动态规划的数组f在代码中只用到了f[i]和f[i-1]，所以我们可以用只有两个元素的滚动数组来优化f数组 /* 我们来看一眼代码： 代码中用到a数组位置除了a[1]这个固定的

子序列
数组
#include
递归
最大子段和
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算法与数据结构---4.7、最大子段和-动态规划

算法与数据结构---4.7、最大子段和-动态规划

算法与数据结构 4.7、最大子段和-动态规划 一、总结 一句话总结： a、最大子段和有对应的动态规划的解法，找到题目的规律， b、根据规律设置状态f[i]表示以第i个元素结尾的子序列的最大值， c、那么状态转移方程为f[i]=max(f[i-1]+a[i],a[i]) (2<=i<=n) #incl

子序列
动态规划
#include
递归
最大子段和
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远程连接云服务器上的mysql失败问题解决

云服务器上安装了mysql, 远程连接出现失败的情况. 1/检查安全组中是否配置了3306端口 2/开放端口后远程连接还是失败,参考下面这个 报错:1130-host ... is not allowed to connect to this MySql server 开放mysql远程连接 不使用

mysql
linux
远程连接
解决方案
架构师
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算法与数据结构---4.4、最大子段和-分治优化原理

算法与数据结构---4.4、最大子段和-分治优化原理

算法与数据结构 4.4、最大子段和-分治优化原理 一、总结 一句话总结： 在本题中，分治能够优化枚举的原理就是分治策略创造了信息（比如本题第二种情况子序列一定包含mid），让我们可以拿这个信息将枚举从O(n^2)的算法优化到了O(n) 1 //下面代码是没用好分治创造的信息的分治法代码，只能过两个点

子序列
分治
#include
递归
i++
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算法与数据结构---4.1、最大子段和-枚举解法

算法与数据结构---4.1、最大子段和-枚举解法

算法与数据结构 4.1、最大子段和-枚举解法 一、总结 一句话总结： 枚举解法就是按照题目要求，枚举出子段，对子段进行求和，求出里面和最大的即可，思路简单，但是效率不高 枚举变量：每一段的起点、终点 枚举范围：起点：1-n，终点：起点-n 枚举判断条件： 求和得到每一段的和，在这些和里面选出最大的

算法与数据结构
i++
最大子段和
微信
人工智能
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如何运行 O’Reilly 书 Python for Finance 的源代码

如何运行 O’Reilly 书 Python for Finance 的源代码

GitHub 中有一个 https://github.com/yhilpisch/py4fi 项目。 你可以将这个项目 fork 到本地后运行。 项目使用了 jupyter notebook 如果你的系统中没有安装 jupyter notebook 的话，你首先需要安装这个。 Anaconda 的安

服务器
github
python
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算法与数据结构---3、砝码称重

算法与数据结构---3、砝码称重

算法与数据结构 3、砝码称重 一、总结 一句话总结： 砝码称重有基本的枚举解法，也有对应的01背包和多重背包的解法，对背包我们可以进行空间优化，对这题也可以进行bitset优化 /* C++的 bitset 在 bitset 头文件中，它是一种类似数组的结构， 它的每一个元素只能是０或１，每个元素仅

算法与数据结构
i++
动态规划
数组
01背包
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