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資料分析，先有資料，而後有分析，認識資料是分析資料的前提。在現實世界中，資料一般都是有缺失的、異構的、有量綱的。認識資料，不僅要瞭解資料的屬性（維）、類型和量綱，還要瞭解資料的分布特性。洞察資料的特徵，檢驗資料的品質，有助於後續的分析工作，否則，沒有可信的資料，資料分析的結果將是空中樓閣。一，檢驗資料品質你不能想當然地認為資料是有效，有些資料是從多個不同的資料來源中擷取的，這些異構資料，在各自的系統中都是正確無誤的，只不過很有“個性”，例如，有的系統中使用0和1，代表性別

本文所有打賞將全數捐贈於 NCC（NCC 的資金目前由 傾竹大人 負責管理），請註明捐贈於 NCC。捐贈情況將由傾竹大人在此處公示。提及 .NET 微服務，我們腦海中浮現的一系列印象中，總有 Surging 的蹤跡。毫無疑問，儘管我們尚未將之納入生產環境的技術選型範圍，但這個項目我們已經觀察了很久，私底下也拿來學習和嘗試。對我來說，讓我最感動的瞬間是作者那句「給我 2 年時間，我給你一個完整的微服務架構」，如果給他 2 年時間，如果我們繼續觀察 2 年，2 年後的 Surging

不管幹什麼，設定一個目標，針對一個目標有一個核心戰略，並堅決的執行核心戰略是取得勝利的不二法寶。    舉個栗子：三國三分天下。魏蜀吳都有自己的階段性核心戰略。魏國曹操的戰略是挾天子以令諸侯。東吳孫權的戰略是依靠天險，有水做天然屏障，孫吳水師一家獨大。蜀國的戰略是東聯孫權，北拒曹操。魏國和吳國的執行都沒有什麼大問題。咱們就看蜀國。東聯孫權，北拒曹操的戰略是諸葛亮在茅廬的時候就制定好的。你以為三顧茅廬是因為孔明比較拽？錯了。因為孔明為人謹慎，還沒做好規劃不敢

這裡說的策略模式是一種設計模式，經常用於有多種分支情況的程式設計中。例如我們去掉水果皮，一般來說對於不同的水果，會有不同的撥皮方式。此時用程式語言來表示是這樣的：if(type == apple){ //deal with apple } else if (type == banana){ //deal with banana} else if (type == ......){ //......}如上面代碼所寫，我們用條件陳述式塊去判斷不同類型的水果，之後採取不同的剝皮方法。

系列索引Unicode 與 Emoji字典樹 TrieTree 與效能測試生產實踐生產實踐我們最終要解決 Emoji 在瀏覽器和列印物上的顯示一致。進行了多番對比，，在顯示效果和精度上，macOS 和 Unicode 標準的風格相近，最終決定使用 Unicode 提供的圖片作為跨平台顯示。瀏覽器和渲染程式在渲染文本前，將內容交由後端進行 Emoji 檢索。提交請求樣本如下：{ "sections":[ "顛簸了三小時飛機️兩小時公交地鐵四小時大巴一小時

前言俗話說 「不要重複造輪子」，關於是否有必要不再本次討論範圍。建立這個項目的主要目的還是提升自己，看看和知名類開源項目的差距以及學習優秀的開源方式。好了，現在著重來談談 cicada 這個項目的核心功能。我把他定義為一個快速、輕量級 WEB 架構；沒有過多的依賴，核心 jar 包僅 30KB。也僅需要一行代碼即可啟動一個 HTTP

前言　　上篇：spring-boot-2.0.3不一樣系列之shiro -

在一開始學習 Spring 的時候，我們就接觸 IoC 了，作為 Spring 第一個最核心的概念，我們在解讀它源碼之前一定需要對其有深入的認識，本篇為【死磕 Spring】系列部落格的第一篇博文，主要介紹 IoC 基本概念和各個組件。IOC 理論IoC 全稱為 Inversion of Control，翻譯為 “控制反轉”，它還有一個別名為 DI（Dependency

Dockerfile 中提供了兩個非常相似的命令 COPY 和 ADD，本文嘗試解釋這兩個命令的準系統，以及其異同點，然後總結其各自適合的應用情境。Build 內容相關的概念在使用 docker build 命令通過 Dockerfile 建立鏡像時，會產生一個 build 上下文(context)。所謂的 build 上下文就是 docker build 命令的 PATH 或 URL 指定的路徑中的檔案的集合。在鏡像 build 過程中可以引用上下文中的任何檔案，比如我們要介紹的 COPY

webpack作為前端最火的構建工具，是前端自動化工具鏈最重要的部分，使用門檻較高。本系列是筆者自己的學習記錄，比較基礎，希望通過問題 + 解決方式的模式，以前端構建中遇到的具體需求為出發點，學習webpack工具中相應的處理辦法。（本篇中的參數配置及使用方式均基於webpack4.0版本）一.

前言　　上篇：spring-boot-2.0.3不一樣系列之shiro -

標籤：邏輯   跳過   asc   join   開始   ble   from   使用   avg   執行順序：　　sql的解析順序是從左往右，從上往下的。（類比編譯）　　官方給出的select查詢sql結構說明如下：SE

標籤：ebs   validator   系統   流程設計   升級   activemq   技術選型   效能   query   架構簡介--主要定位於互連網企業架構，已內建公司資訊化系統的基礎功能和高效的代碼產生工具，包

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標籤：label   font   字串   fse   serialize   路徑   方法   現在   函數返回   TFRecords是TensorFlow中的設計的一種內建的檔案格式，它是一種二進位檔案，優點有如下幾種