专栏作者：zch，经管专业研一在读，Python数据分析及可视化爱好者。公众号后台回复入群，拉你进技术群与大佬们近距离交流。有的时候，我们需要对不同国家或地区的某项指标进行比较，可简单通过直方图加以比较。但直方图在视觉上并不能很好突出地区间的差异，因此考虑地理可视化，通过地图上位置（地理位置）和颜色（颜色深浅代表数值差异）两个元素加以体现。在本文案例中，基于

朱小五：一只不务正业的数据狗大家好，我是小五🐶Pandas是基于NumPy的一种工具，也是我们解决数据分析问题的左膀右臂。说起处理数据，就离不开导入导出，而我们使用Pandas时候最常用的就是readexcel、readcsv了。不过我们有时候只想用一些“小数据”来验证一些问题/新知识点，那么为此还要创建一个一个excel、csv文件，就有点大费周章了。今天

APP终端用户总在抱怨应用迟钝，老板也为此苦恼。而这种压力，恰恰成为运维部门彻底修复应用的动力。可从哪儿着手呢?让我们先来分析一下最常见的五种导致应用缓慢的原因，然后再对症下药，找到并修复它们吧!1客户端缓慢  问题：当今基于web的应用倾向于将用户交互工作(通常伴随大量数据)推送到客户端工作站。从那里，JavaScript代码会处理成百上千行的数据，而

 mit分布式论文集https://github.com/feixiao/DistributedSystemswiki上描述的几种都明白了就出师了(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FPaxos_%28comput

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当下，企业的实时计算需求越来越高频，很多企业和组织选择建设实时数据仓库，以敏捷支撑实时报表分析、智能算法推荐、系统风险预警等多元业务场景需求。相比离线数仓，实时数仓有哪些特性？如何进行实时数仓的技术选型？个推TechDay“治数训练营”系列直播课第二期来了！8月24日（下周三）晚上19:3020:30，个推资深数据研发工程师为您解读实时数仓架构演进，分享实时

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