一、课程脑图 二、拆解练习 活动拆解：海报：信任背书：大班长已免费领取稀缺：嘉宾演讲合集，原创内容价值，回报：可获取策略，心得资料，可与大咖交流的机会不足：没有时间紧迫性活动流程： 活动应该是已过期，没看到具体裂变引导信息。 流程（推测）为： 关注公号 -》公号欢迎词中， 提示分享“海报”方可获取资料 -》用户转发分享海报 -》 当代言海报有人扫码，公号推送 资料下载链接 活动亮点： 使用内容作为福利，精准导粉。 可复用部分： 使用专业内容导粉，兑付路径短易操作， 并且导粉精准公司拆解：百度可获取如下信息：阿拉丁公司专注于为微信小程序提供专业的第三方统计平台，以安全、独立、公正的态度作为原则和公司最高信条，服务于微信小程序的开发、运营、市场、创始人等生态从业者。主营业务除了基础统计工具，还覆...阅读全文
除了其本地时间序列数据库之外，还可以将Prometheus配置为读取和写入远程存储。这旨在支持监视数据的长期存储。 远程读 配置后，Prometheus存储查询（例如，通过HTTP API）将发送到本地和远程存储，然后合并结果。 请注意，为了在面对远程存储问题时保持可靠性，警报和记录规则评估仅使用本地TSDB。 配置 您可以在Prometheus配置文件的remote_read部分中配置远程存储读取路径。 最简单的是，您只需为远程存储指定读取的端点URL，再加上身份验证方法。您可以使用HTTP基本认证或承载令牌认证。 您可能需要使用read_recent标志：设置为true时，将从远程存储和本地存储中回答所有查询。如果为false（默认值），则可以从本地存储完全回答的所有查询都不会发送到...阅读全文
1. 重复的随机数 废话不多说，首先我们来看使用seed的一个很神奇的现象。 func main() { for i := 0; i < 5; i++ { rand.Seed(time.Now().Unix()) fmt.Println(rand.Intn(100)) } } // 结果如下 // 90 // 90 // 90 // 90 // 90 复制代码可能不熟悉seed用法的看到这里会很疑惑，我不是都用了seed吗？为何我随机出来的数字都是一样的？不应该每次都不一样吗？ 可能会有人说是你数据的样本空间太小了，OK，我们加大样本空间到10w再试试。 func main() { for i := 0; i < 5; i++ { rand.Seed(time.Now().Unix()) f...阅读全文
背景 双十一购物狂欢节马上又要到来了，最近各种关于双十一的爆品购物列表在网上层出不穷。如果是网购老司机，一定清楚通常一件商品会有很多维度的标签来展示，比如一个鞋子，它的商品描述可能会是这样的“韩都少女英伦风系带马丁靴女磨砂真皮厚底休闲短靴”。如果是一个包，那么它的商品描述可能是“天天特价包包2016新款秋冬斜挎包韩版手提包流苏贝壳包女包单肩包”。 每个产品的描述都包含非常多的维度，可能是时间、产地、款式等等，如何按照特定的维度将数以万计的产品进行归类，往往是电商平台最头痛的问题。这里面最大的挑战是如何获取每种商品的维度由哪些标签组成，如果可以通过算法自动学习出例如 地点相关的标签有“日本”、“福建”、“韩国”等词语，那么可以快速的构建标签归类体系，本文将借助PAI平台的文本分析功能，实现...阅读全文
CPU Profiling Golang 提供了 pprof 包（runtime/pprof）用于输出运行时的 profiling 数据，这些数据可以被 pprof 工具（或者 go tool pprof，其为 pprof 的变种）使用。通常我们这样来使用 pprof 包： // 定义 flag cpuprofile var cpuprofile = flag.String("cpuprofile", "", "write cpu profile to file") func main() { flag.Parse() // 如果命令行设置了 cpuprofile if *cpuprofile != "" { // 根据命令行指定文件名创建 profile 文件 f, err := os.C...阅读全文
承接上次汉字转拼音的思路于是打算用贝叶斯来解决，结果发现python都有，但是golang没有贝叶斯算法于是给安排上。1、添加引用import( "github.com/cao-guang/bayes" ) 2、示例func main() { //准备训练样本数据，这里就准备了3组，训练样本数据越多，效果你懂的 aa := []string{"狗b", "我艹", "愚蠢", "装你大爷", "五毛们"} bb := []string{"法L功", "sb", "杀b", "你吗b", "你妈的", "五毛们", "愚蠢"} cc := []string{"爱国", "奉献", "勤劳", "努力", "奋斗", "汗水"} classVec := []int{1, 1, 0} // 1 代...阅读全文
收集统计信息的意义一个 SQL 数据库里，优化器实现的好坏对性能的影响是决定性的。一个未经优化的执行计划和经过充分优化后的执行计划，执行时间的差别往往是成千上万倍。而对一个 SQL 优化器来说，统计信息是必不可少的条件，只有依赖统计信息提供的数据，优化器才可以正确估算不同的执行计划的执行代价，以选择最优的执行计划。就像一个大厨无论多么优秀，没有上等食材也是无法做出美味的饭菜。 统计信息包含的内容 统计信息有两类，包括 Table 统计信息和 Column 统计信息。Table 统计信息包含 Row Count 和 Row Size。Column 统计信息包含 Null Count，Max Value，Min Value，Distinct Count 以及 Histogram。其中 Histo...阅读全文
重复的随机数 废话不多说，首先我们来看使用seed的一个很神奇的现象。 func main() { for i := 0; i < 5; i++ { rand.Seed(time.Now().Unix()) fmt.Println(rand.Intn(100)) } } // 结果如下 // 90 // 90 // 90 // 90 // 90 可能不熟悉seed用法的看到这里会很疑惑，我不是都用了seed吗？为何我随机出来的数字都是一样的？不应该每次都不一样吗？ 可能会有人说是你数据的样本空间太小了，OK，我们加大样本空间到10w再试试。 func main() { for i := 0; i < 5; i++ { rand.Seed(time.Now().Unix()) fmt.Prin...阅读全文
一直对 go tool pprof xxx.prof字段不是很了解，群里人发了官方文档，翻一下做个记录 (pprof) top10 Total: 2525 samples 298 11.8% 11.8% 345 13.7% runtime.mapaccess1_fast64 268 10.6% 22.4% 2124 84.1% main.FindLoops 251 9.9% 32.4% 451 17.9% scanblock 178 7.0% 39.4% 351 13.9% hash_insert 131 5.2% 44.6% 158 6.3% sweepspan 119 4.7% 49.3% 350 13.9% main.DFS 96 3.8% 53.1% 98 3.9% flushptr...阅读全文
