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- 数据分析工程
解释:
数据分析工程是一个新兴的领域，它结合了数据工程和数据分析的最佳实践，以构建和维护可扩展、可靠和可信的数据分析基础设施。
该领域的主要目标包括:
构建可扩展的数据管道，以收集、处理和转换数据。
创建可靠的数据存储和分析平台。
开发可视化和仪表板，以展示分析结果。
建立数据治理和安全框架。
数据分析工程师通常需要具备以下技能:
数据工程
数据分析
编程
云计算
数据治理
该领域的发展趋势包括:
实时数据分析
机器学习和人工智能
数据湖和数据仓库
云数据平台
相关书籍:
《Analytics Engineering with SQL and dbt》
《Building Data Products》
《Data-Driven Decision Making》
总结:
数据分析工程是一个快速发展的领域，对于希望在数据驱动型组织中取得成功的企业和个人来说至关重要。展开12 - 改革开放之后，经济的飞速发展让中国出现了翻天覆地的变化，这样的变化渗透到了中国的方方面面。思维方式和生活方式，世界观和价值观也同样翻天覆地地变化了。于是，过去的伦理道德逐渐缺失，利益和金钱的处世哲学替代了过去革命的处世哲学。过去有过一句著名的口号：“宁要社会主义的草，不要资本产义的苗。”今天的中国，已经让我们很难分清什么是属于社会主义的，什么是属于资本主义，我觉得草和苗在今天的中国已经是同一种植物了。
被压制已久的个人主义，在一个唯利是图的社会里突然兴起，必然会冲击家庭价值观。其实，强调个人价值和遵守家庭价值之间本来不是矛盾，问题是我们的发展太快了，短短三十多年，我们从一个极端走向了另外一个极端，从一个人性压抑的时代来到了一个人性放荡的时代，从一个政治第一的时代来到了一个物质至上的时代。过去，社会束缚的长期存在，让人们只能在家庭里感受到些许自由；今天，社会的束缚消失之后，曾经让人倍加珍惜的家庭自由突然间无足轻重了。如今婚外恋越来越普遍，已经不是什么见不得人的事。
——余华《我们生活在巨大的差距里》展开68 - #每天一个知识点#
在面试 Java 线程池的时候大家大概率都会被问到这个问题，你一般初始化多少线程数？
在网上有如下这样一个公式：
● CPU 密集型，则线程池大小设置为 CPU 核数 + 1
● I/O 密集型，则线程池大小设置为 2 * CPU 核数 + 1
各位小伙伴想过没有，这里为什么要 + 1 呢？这样做主要是基于如下两个方面的考虑：
1. 最大化CPU利用率：在理想情况下，每个 CPU在任何时间点都应该被充分利用。如果线程池中的线程数等于核心数，那么在所有线程都在执行任务时，每个 CPU都将得到充分的使用。然而，在实际情况中，即使是计算密集型的应用，线程也可能因为各种原因（如等待系统调用、I/O操作或锁等）暂时处于非运行状态。
2. 避免CPU空闲：当某些线程由于上述原因被暂停时，额外的那一个线程（+1）可以确保CPU有额外的任务可执行，从而保证CPU的高效运用。这样可以在某些线程等待的时候，还有其他线程在运行，避免CPU资源的浪费。展开评论5 - 一份算法清单，详细演示了 Java 中内置的算法实现。如果你想要知道平时使用 Java 时，Java 的内置算法如何帮你处理任务，那么这个项目值得一读。此外，这份清单中还用到了配图来帮助你理解。
开源项目地址：
github.com 展开评论3 - 2020.01.13 地点：杭州 天气：晴
“刻板印象权威”，不是我们听不懂，而是你讲得太模糊 自信点——没有学不好的学生，只有教不好的老师！我们要快乐的活着 哈哈（给自己找个开心一点的理由 欧耶）评论2
![[灵光一现]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_25.51e6984.png)
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