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  • 因此,在这些马拉松哈欠节之一的一天里,我整理了一段快速JavaScript,随着时间的推移,它显示了会议当前成本的估算值。 人们震惊地看到美元Swift攀升至数千美元。 大型IT商店就是它们的样子,什么都没有真正改变...
  • 人生中可以有多少个五年???

    千次阅读 2006-04-15 23:13:00
    纵然忙于学校、睡眠与工作之间,这几乎占据了我一天二十四小时的全部时间,但只要多余的一分钟,我总是会把所有的精力放在我的音乐创作上。 我知道写歌词不是我的专长,所以在这段日子里,我处处

    五年后你在干嘛~李恕权的故事
    让我与你分享一段小故事,或许在这个阶段,可以很实际地帮助你我走出目前的困境。
    一九七六年的冬天,当时我十九岁,在休斯敦太空总署的大空梭实验室里工作,同时也在总署旁边的休斯敦大学主修计算机。纵然忙于学校、睡眠与工作之间,这几乎占据了我一天二十四小时的全部时间,但只要有多余的一分钟,我总是会把所有的精力放在我的音乐创作上。
    我知道写歌词不是我的专长,所以在这段日子里,我处处寻找一位善写歌词的搭档,与我一起合作创作。我认识了一位朋友,她的名字叫凡内芮(Valerie Johnson)。自从二十多年前离开德州后,就再也没听过她的消息,但是她却在我事业的起步时,给了我最大的鼓励。年仅十九岁的凡内芮在德州的诗词比赛中,不知得过多少奖牌。她的写作总是让我爱不释手,当时我们的确合写了许多很好的作品,一直到今天,我仍然认为这些作品充满了特色与创意。
    一个星期六的周末,凡内芮又热情地邀请我至她家的牧场烤肉。她的家族是德州有名的石油大亨,拥有庞大的牧场。她的家庭踓然极为富有,但她的穿著、所开的车,与她谦卑诚恳待人的态度,更让我加倍地打从心底佩服她。
    凡内芮知道我对音乐的执着。然而,面对那遥远的音乐界及整个美国陌生的唱片市场,我们一点管道都没有。此时,我们两个人坐在德州的乡下,我们哪知道下一步该加何走。突然间,她冒出了一句话:Visualize What you are doing in 5 years?﹙想象你五年后在做什么?﹚
    我愣了一下。她转过身来,手指着我说:「嘿!告诉我,你心目中『最希望』五年后的你在做什么,你那个时候的生活是一个什么样子。
    我还来不及回答,她又抢着说:「别急,你先仔细想想,完全想好,确定后再说出来。」我沉思了几分钟,开始告诉她:
    第一 :五年后我希望能有一张很受欢迎的唱片在市场上发行,可以得到许多人的肯定。
    第二:我要住在一个有很多很多音乐的地方,能天天与一些世界一流的乐师一起工作。
    凡内芮说;「你确定了吗?」我慢慢稳稳地回答,而且拉了一个很长的Yessssss!凡内芮接着说:「好,既然你确定了,我们就把这个目标倒算回来。
    「如果第五年,你要有一张唱片在市场上发行,那么你的第四年一定是要跟一家唱片公司签上合约。」
    「那么你的第三年一定是要有一个完整的作品,可以拿给很多很多的唱片公司听对不对?」
    「那么你的第二年,一定要有很棒的作品开始录音了。」
    「那么你的第一年,就一定要把你所有要准备录音的作品全部编曲,排练就位准备好。」
    「那么你的第六个月,就是要把那些没有完成的作品修饰好,然后让你自己可以逐一筛选。」
    「那么你的第一个月就是要把目前这几首曲子完工。」
    「那么你的第一个礼拜就是要先列出一整个清单,排出哪些曲子需要修改,哪些需要完工。」
    「好了,我们现在不就已经知道你下个星期一要做什么了吗?」凡内芮笑笑地说。「喔,对了。你还说你五年后,要生活在一个有很多音乐的地方,然后与许多一流乐师一起 忙、创作,对吗?她急忙地补充说。
    「如果,你的第五年已经在与这些人一起工作,那么你的第四年照道理应该有你自己的一个工作室或录音室。那么你的第三年,可能是先跟这个圈子里的人在一起工作。那么你的第二年,应该不是住在德州,而是已经住在纽约或是洛杉矶。次年(一九七七年),我辞掉了令许多人羡慕的太空总署的工作,离开了休斯敦,搬到洛杉矶。说也奇怪:不敢说是恰好五年,但大约可说是第六年。一九八三年,我的唱片在亚洲开始畅销起来,我一天二十四小时几乎全都忙着与一些顶尖的音乐高手,日出日落地一起工作。
    每当我在最困惑的时候,我会静下来问我自己:恕权,五年后你『最希望』看到你自己在做什么?如果,你自己都不知道这个答案的话,你又知何要求别人或上帝为你做选择或开路呢?
    别忘了!在生命中,上帝已经把所有「选择」的权力交在我们的手上了。如果,你对你的生命经常在问「为什么会这样?」「为什么会那样?」……的时候,你不妨试着问一下自己,你曾否很「清清楚楚」地知道你自己要的是什么?

    人往往想的很多,做的很少,为了不造成遗憾,及早把握成功的机会
     http://msi-team.com/cht/raletter.php?ownerdomain=romy


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  • ,fu老师给我发了QQ,让我根据借还数据统计出30内每小时借车人数最高有多少、最低有多少。而就这么一个短短的QQ消息,这么一个看似很简单(实际上也很简单)的任务,我花了一个小时才搞定。看了下老师布置...

    任务背景【可跳过不看】

    某天,fu老师给我发了个QQ,让我根据借还数据统计出30天内每小时借车人数最高有多少、最低有多少。而就这么一个短短的QQ消息,这么一个看似很简单(实际上也很简单)的任务,我花了一个多小时才搞定。看了下老师布置任务的时间,再看了下我回复的时间,属实尴尬。因此特此将实现过程写下记录、以供自己和其他人人参考(主要供自己)

     

    任务描述:

    你拥有一个借车信息的数据表,数据表中有一个字段是借车时间,借车时间字段格式如下所示,例如:

    这张数据表存储了N天的借车信息,有上万条这样的借车记录,现在要求你统计30天内,借车数最大/最小的是哪一天的哪个小时,共借了多少量。其实也就是要对所有记录按小时分组,统计哪个分组的记录数最多 、最少。

     

    核心思路

    1.导出数据到TXT文件,只要导出需要分组的“时间"字段

    2.利用pandas读取txt文件

    3.利用datetime模块,将日期字段记录转换为datetime对象

    4.将日期字段升序排序

    5.for循环计数,找出最大最小值

     

    实现步骤

    step1:将数据从数据库中导出为txt文件。

    这一步比较简单,由于只需要对时间进行分组,所以导出时只要导出“借车时间”字段即可【其他字段也用不上】。

    本文使用的数据库是MSSQL,这里强烈安利使用Navicat这个软件,太好用了,选中数据表右键点击导出向导,然后一步步跟着向导走就可以了。(用SQL Server Management经常会出各种奇奇怪怪的BUG)。

    注意在导出时“文本识别符号要设置为”无“,日期排序要设置为"YMD"

     

    保存完毕后我的TXT文件数据长这样

     

    step2:利用pandas读取txt文件

    pandas.read_csv() !!!

    import pandas as pd
    pd.read_csv('txt文件的路径',sep=',',header=None)

    Pandas相关知识点在这里就不展开了

    安利一个pandas教程网站:https://www.yiibai.com/pandas/python_pandas_series.html

     

    step3:利用datetime模块,将字符串转换为datetime对象

    Python datetime模块详解https://www.cnblogs.com/awakenedy/articles/9182036.html

    越来越觉得python的一些库功能真的很强大,之前我和同学手写代码好不容易写了一个把日期转换成秒的函数还经常报错通用性差。现在才知道python有这么方便的模块早就把功能都实现了,相见恨晚!datetime模块的具体用法可以参考上面的网站,这里我只把我做的将日期转换为秒的过程写出来。

    import datetime
    import pandas as pd
    
    def string_toDatetime(st):
        return datetime.datetime.strptime(st, "%Y/%m/%d %H:%M:%S")
    
    df = pd.read_csv('文件名.txt',sep=',',header=None)
    df[0]=df[0].apply(string_toDatetime).copy()
    
    

    于是乎打印df,可以看到结果如下

     

    Step4:将日期字段升序排序

    这样做的目的是为了Step5用for循环操作时不会出现意外,一行代码就可以搞定

    df=df.sort_values(by=0).copy()

    Step5:利用for循环实现按小时分组计数

    因为datetime.hour可以获取日期里是第几个小时,所以一切都变得简单了

    代码与注释如下

    mmax=-1 #保存最大值
    mmin=9999#保存最小值
    pre=0 #上一个小时
    temp=0 #临时变量,用来记录当前小时的记录数
    
    for index,row in df.iterrows():
        if pre!=row[0].hour: #如果当前的小时,不等于上一个小时,判断最大值最小值是否需要更新
            pre=row[0].hour
            if temp>mmax:
                mmax=temp
                maxdate=row[0]
            elif temp<mmin:
                mmin=temp
                mindate=row[0]
            temp=0
        temp+=1

     

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    放假后的第一天啊~同时也是计划过半,有点激动,但更多的是不安···

    先说工作吧,公司接了新项目,也分配给我了一些工作,但是工作量非常的少,估计总监是出于锻炼大家的关系,每个人多少有一点点,说真的,我感觉全部给我,也花不了半天就能搞定,但结果来说,仅仅只计划1个小时的东西,花了1天多。这里记下,也算是个教训。整体功能的编码,大约只花了40分钟,因为这是第一次有实际意义的项目,也有其它部门的同事配合,如设计,安卓,苹果等,让我十分重视,很怕出什么问题,估计也是这个心理,导致我的单元测试,花了2个小时都没有调通。而原因其实很简单,第一个是因为序列化了2次,导致我API没接收到数据,第二个是我的URL地址原本写成我本机的URL,但是急躁的情况下,撤销了一些改动,把URL修改也撤销了,结果一直连的远程服务器,导致我无论怎么改,都得不到预期的数据。这2个问题其实只需要简单检查就能发现的,所以急躁啊,应该是程序员的第一大敌~

    所以这一天基本上感觉浪费了~

    然后是计划过半,应该写一篇日志好好纪念和反思的,因为平时也没什么时间,就留到国庆再写吧~

    2016.09.18 星期天

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    流处理引入

    为了理解流处理,我们先来看看批处理。批处理是把我们感兴趣的数据一起搜集下来加以处理,产生结果。比如说双十一当天有多少个用户购买了商品,每个用户分别买了多少件,分别是哪些品类的商品。过去需要第二天或者几个小时后才能出统计结果,我们才能知道双十一当天或者截止到某个小时有多少人买了东西等,这些是批处理的结果。批处理的结果生成相距用户实际行为的发生间隔了很长一段时间,往往是一天或者几小时。在现在的互联网竞争下,有时候这些数据统计延迟是无法接受的,我们需要更快地知道当前最新的数据状态,这就需要流处理(也可以说是实时计算,实时处理)。

    回过头来想,流处理是数据处理的正常模式。因为本身数据是随时随地在生成的,那么数据生成后就得到结果是一个比较自然的状态。比如网页点击pv、uv,金融交易,传感器数据等都是常见的流数据。数据是流式,那么我们的处理方式也应该是流式的。

    无界流和有界流

    流数据按照是否有界,可分为无界流和有界流。
    在这里插入图片描述
    如上图所示,同时有起始和结尾的数据流就是有界流(bounded stream);只有起始,没有结尾的就是无界流(unbounded stream)。从这个角度我们再来看批处理和流处理:

    批处理处理的是有界流,数据有起始和结尾。我们会把一个时间段内的数据灌入到数据处理系统中,进行排序,统计等操作,产生一个最终的输出结果。

    流处理处理的是无界流。因为数据是无界的,我们也不知道数据什么时候会结束,所以是不可能有最终结果的。我们要看数据,只能看到一个中间态,或者说截止到计算那一刻的最新结果。只要数据一来,我们就要去处理数据,得出结果。

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