误区一：重装系统对电脑损耗极大电脑重装系统的损耗和玩游戏等操作相比，更多的损耗在于对硬盘的重新擦写。但是，对于整个磁盘寿命来讲，并不必太过担心。误区二：文件碎片应及时清理搭配机械硬盘的电脑需要定时进行碎片整理，不然会越用越卡。但是，和机械硬盘不同，固态硬盘内数据的物理地址是在不停变化的，进行碎片整理会导致无谓的擦写，从而损耗闪存的寿命。因此，对于固态+机械硬盘搭配使用的机台，建议系统、缓存和数据文
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2020-09-12 21:13:20
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Spring Data JPA (2) 一对多关系 前言:只要有kotlin-jpa,就可以在JPA中使用data class,非常舒服 一对多关系是开发中最常见的多表关系 在JPA中,以下注解和属性对你有帮助 @ManyToOne targetEntity @OneToMany targetEnt ...
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2020-09-11 16:18:44
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本文源码：GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、场景案例简介 1、场景描述 分布式事务在业务系统中是十分常见的，最经典的场景就是电商架构中的交易业务，如图： 客户端通过请求订单服务，执行下单操作，实际上从订单服务上又触发了多个服务链请求，基本步骤如下： 客户端请求在订单服务上创建订单； ...
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2020-09-11 16:17:41
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一文带你掌握常见的Pandas性能优化方法，让你的pandas飞起来！“阅读本文大概需要4.5分钟”Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。对于程序猿/媛而言，时间就是生命，这篇文章给大家总结了一些pandas常见的性能
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2020-09-11 16:06:08
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用户行为日志分析是实时数据处理很常见的一个应用场景，比如常见的PV、UV统计。本文将基于Flink从0到1构建一个用户行为日志分析系统，包括架构设计与代码实现。本文分享将完整呈现日志分析系统的数据处理链路，通过本文，你可以了解到：基于discuz搭建一个论坛平台Flume日志收集系统使用方式Apache日志格式分析Flume与Kafka集成日志分析处理流程架构设计与完整的代码实现项目简介本文分享会
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2020-09-11 16:03:01
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太强了！基于深度学习的文本自动解密算法。来自专辑AI实验室点击上方“JackCui”，选择“加为星标”第一时间关注技术干货！1加密加密技术无处不在。最常见的就是我们每天都在使用的密码。登陆微信、淘宝，我们所使用的密码，就是加密存储在数据库中的。加密技术可以保障我们密码的安全性。如果这些密码在数据库中是以明文形式存储的，那安全隐患就太大了。一旦数据库泄漏，就不光是一个账号被盗的问题了。很可能是多个网
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2020-09-11 16:01:56
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建议收藏！Matplotlib常见组件设置整理点击上方“Python读财”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达继上一篇文章Matplotlib中的plt和ax都是啥？为大家介绍了plt和ax绘图的区别后，这篇文章结合我自己的一些使用经历，为大家整理了Matplotlib中比较常用的一些组件设置。个人认为用Matplotlib画出一张图来不难，难的是对于一些细节东西的设置，可能在一个小小的细节
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2020-09-11 15:54:20
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Matplotlib中的plt和ax都是啥？点击上方“Python读财”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达Pandas教程写的差不多了，来写一写与数据可视化相关的Matplotlib系列教程吧。读过Pandas系列文章的读者应该都知道，我写文章更多的会融入我对这个东西的理解，Matplotlib系列也是如此。这个系列会涉及Matplotlib的一些简单的概念、绘图原理、常见图形的绘制以及一
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2020-09-11 15:54:00
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Pandas数据处理——玩转时间序列数据原创易执Python读财3月16日点击上方“Python读财”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达进行金融数据分析或量化研究时，总避免不了时间序列数据的处理，时间序列是指在一定时间内按时间顺序测量的某个变量的取值序列。常见的时间序列数据有一天内随着时间变化的温度序列，又或者交易时间内不断波动的股票价格序列。Pandas也因其强大的时序处理能力而被广泛应
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2020-09-11 15:52:49
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Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（下）原创易执Python读财1月20日点击上方“Python读数”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达继上一篇文章Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上）后，这篇文章整理了剩下的一些Pandas常见方法，整体难度会比上一篇文章中的大一点，但还是比较容易理解的。话不多说，直接进入正题。用于演示的数据如下：In[11]:dataOut[11]:
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2020-09-11 15:52:21
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