!(https://gss1.bdstatic.com/vo3dSag_xI4khGkpoWK1HF6hhy/baike/w%3D268%3Bg%3D0/sign0c730b84bd19ebc4c078719fba1da8c1/37d12f2eb9389b503a80d4b38b35e5dde6116ed7.jpg)

前言🍊作为深度代码洁癖，我们都希望能写出简单高效的代码，让我们的代码看起来更加优雅，让我们抛弃繁杂的代码，一起开启简单的旅程~~$on(‘hook:’)可以帮助你简化代码mounted () {  window.addEventListener('resize', this.resizeHandler);

Flink序列化机制<!morehttps://t.zsxq.com/JaQfeMf(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Ft.zsxq.com%2FJaQfeMf)博客1、Flink从0到1学习——ApacheFlink介绍(

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/d5faf24ffe0cd18c36b230fb42019591efa.gif)一、概述    之前我们写了几篇文章详细讲解了SparkShuffle的Writer原理、技术演进历程及Spark2.x中三种Writer机制的具体实现，这里我们对Shuffle

作者介绍：吕磊，摩拜单车高级DBA。一、业务场景摩拜单车2017年开始将TiDB尝试应用到实际业务当中，根据业务的不断发展，TiDB版本快速迭代，我们将TiDB在摩拜单车的使用场景逐渐分为了三个等级：P0级核心业务：线上核心业务，必须单业务单集群，不允许多个业务共享集群性能，跨AZ部署，具有

前提：统计学习（统计分析）和机器学习之间的区别金融公司采用机器学习技术及招募相关人才要求第一个问题：　 机器学习和统计学都是数据科学的一部分。机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据（被用作训练集），来调整模型或算法的参数。这包含了许多的技术，比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都适合机器学习。例如有一种统计和数

!(https://gss1.bdstatic.com/vo3dSag_xI4khGkpoWK1HF6hhy/baike/w%3D268%3Bg%3D0/sign0c730b84bd19ebc4c078719fba1da8c1/37d12f2eb9389b503a80d4b38b35e5dde6116ed7.jpg)

学习Python时，采用高效的实践方法能够显著提升学习效率和编程能力。以下是一些高效的学习和实践方法：1.系统性学习基础语法与常用库：首先学习Python的基本语法，包括变量、数据类型、运算符、条件语句、循环语句等。同时，掌握一些常用的库，如NumPy、P