本文介绍团队营造氛围的方法与实践、在业绩方面的探索与输出，在两方面分别总结了一些经验分享给大家。
饼图，或称饼状图，是一个划分为几个扇形的圆形统计图表。在饼图中，每个扇形的弧长（以及圆心角和面积）大小，表示该种类占总体的比例，且这些扇形合在一起刚好是一个完全的圆形。 饼图最显著的功能在于表现“占比”。习惯上，人们通过比较饼图扇形的大小来获得对数据的认知。 使用饼图时，须确认各个扇形的数据加起来等
strimzi是个CNCF项目，功能是用于在kubernetes环境下部署和配置kafka，并提供了丰富的扩展功能，《strimzi实战》是欣宸新的系列原创，旨在与大家一起通过实战学习和掌握strimzi，并且深入源码
快速部署strimzi，然后体验基本功能：发送和接收消息
《MongoDB实战》笔记 第一章 为现代Web而生的数据库 特性 mongodb适合做水平扩展的数据库。 mongodb把文档组织成集合，无schema。 索引 mongodb的二级索引是B树实现。 每个集合最多可以创建64个索引， 副本集 mongodb通过副本集（replication set
本文分享自华为云社区《【安全攻防】深入浅出实战系列专题-XXE攻击》，作者： MDKing。 1 基本概念 XML基础：XML 指可扩展标记语言（Extensible Markup Language)，是一种与HTML类似的纯文本的标记语言，设计宗旨是为了传输数据，而非显示数据。是W3C的推荐标准。
最近公司又来一批小伙伴，对git的使用非常陌生，我就安排给大家讲了下git的基本使用，今天也总结下发到博客园上和大家分享 一、git安装 由于公司都是用windows，本屌丝也是用windows，所有这里就只讲windows的安装 windows的安装非常简单 1、下载git：https://git
百分比堆叠式柱状图是一种特殊的柱状图，它的每根柱子是等长的，总额为100%。柱子内部被分割为多个部分，高度由该部分占总体的百分比决定。 百分比堆叠式柱状图不显示数据的“绝对数值”，而是显示“相对比例”。但同时，它也仍然具有柱状图的固有功能，即“比较”——我们可以通过比较多个柱子的构成，分析数值之间的
堆叠柱状图，是一种用来分解整体、比较各部分的图。与柱状图类似，堆叠柱状图常被用于比较不同类别的数值。而且，它的每一类数值内部，又被划分为多个子类别，这些子类别一般用不同的颜色来指代。 柱状图帮助我们观察“总量”，堆叠柱状图则可以同时反映“总量”与“结构”。也就是说，堆叠柱状图不仅可以反映总量是多少？
直方图，又称质量分布图，用于表示数据的分布情况，是一种常见的统计图表。 一般用横轴表示数据区间，纵轴表示分布情况，柱子越高，则落在该区间的数量越大。构建直方图时，首先首先就是对数据划分区间，通俗的说即是划定有几根柱子（比如，1980年~2020年的数据，每5年划分一个区间的话，共8个区间）。接着，对
柱状图，是一种使用矩形条，对不同类别进行数值比较的统计图表。在柱状图上，分类变量的每个实体都被表示为一个矩形（通俗讲即为“柱子”），而数值则决定了柱子的高度。 1. 主要元素 柱状图是一种用长方形柱子表示数据的图表。它包含三个主要元素： 横轴（x轴）：表示数据的类别或时间。 纵轴（y轴）：表示数据的
平行坐标系是一种统计图表，它包含多个垂直平行的坐标轴，每个轴表示一个字段，并用刻度标明范围。通过在每个轴上找到数据点的落点，并将它们连接起来形成折线，可以很容易地展示多维数据。随着数据增多，折线会堆叠，分析者可以从中发现数据的特性和规律，比如发现数据之间的聚类关系。 尽管平行坐标系与折线图表面上看起
堆叠面积图和面积图都是用于展示数据随时间变化趋势的统计图表，但它们的特点有所不同。面积图的特点在于它能够直观地展示数量之间的关系，而且不需要标注数据点，可以轻松地观察数据的变化趋势。而堆叠面积图则更适合展示多个数据系列之间的变化趋势，它们一层层的堆叠起来，每个数据系列的起始点是上一个数据系列的结束点
面积图，或称区域图，是一种随有序变量的变化，反映数值变化的统计图表。 面积图也可用于多个系列数据的比较。这时，面积图的外观看上去类似层叠的山脉，在错落有致的外形下表达数据的总量和趋势。面积图不仅可以清晰地反映出数据的趋势变化，也能够强调不同类别的数据间的差距对比。 面积图的特点在于，折线与自变量坐标
折线图是一种用于可视化数据变化趋势的图表，它可以用于表示任何数值随着时间或类别的变化。 折线图由折线段和折线交点组成，折线段表示数值随时间或类别的变化趋势，折线交点表示数据的转折点。 折线图的方向表示数据的变化方向，即正变化还是负变化，折线的斜率表示数据的变化程度。 1. 主要元素 折线图主要由以下
通过strimzi部署的kafka集群，如何部署prometheus+grafana去监控呢？官方文档信息量太大，即便照着做也可能失败，这里有一份详细的保姆级操作指南，助您成功部署监控服务
自动信息抽取发展了几十年，虽然模型很多，但是泛化能力很难用满意来形容，直到LLM的诞生。虽然最终信息抽取质量部分还是需要专家审核，但是已经极大的提高了信息抽取的效率。因为传统方法需要大量时间来完成数据清洗、标注和训练，然后来实体抽取、实体属性抽取、实体关系抽取、事件抽取、实体链接和指代消解等等。现在
在上一篇文章中，我跟你介绍了 MySQL 的全局锁和表级锁，今天我们就来讲讲 MySQL 的行锁。 MySQL 的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所有的引擎都支持行锁，比如 MyISAM 引擎就不支持行锁。不支持行锁意味着并发控制只能使用表锁，对于这种引擎的表，同一张表上任何时刻只能有一
小伙伴们对采购系统肯定不陌生，小到出差路费、部门物资采购；大到生产计划、原料成本预估都会涉及到该系统。 管理人员可以通过采购系统减少管理成本，说是管理利器毫不过分，对于采购的效率提升也有极大帮助。 但是对于大多数制造业企业而言，具有企业级整体视角的管理人才仍然难得，系统化的思考方式、解决复杂业务管理
转载请注明出处： 1.查询索引得 mapping 与 setting get 直接查询 索引名称时，会返回 该 索引得 mapping 和 settings 得配置，上述返回得结构如下： { "terra-syslog_2023-07-12" : { "aliases" : { }, "mappin
