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宽表最新娱乐体验_宽高(2024年11月深度解析)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：话题更新日期：2024-11-26

劳力士绿水鬼：真香定律与三代魅力劳力士绿水鬼腕表经过更新换代后，确实有不少亮点。虽然炒作成分不少，但这款表的魅力确实存在。三代绿水鬼的比例更加和谐，宽表链和纤细表耳的组合让手表看起来更加优雅。新机芯的动力储备也很出色，令人印象深刻。绿水鬼的知名度虽然高，但喜欢就好，不用多说。相比二代绿水鬼，三代绿水鬼的风格更加百搭，性价比也更高。绿色圈在不同光线下呈现出不同的色彩，相比上一代的国米圈，在黑暗场景下，蓝色部分几乎变成了一抹黑色。不过，这些细节都不重要，重要的是它是一款好表，否则也不会有如此高的溢价。至于劳力士的行情问题，个人觉得只要喜欢，价格能接受就行。劳力士毕竟是硬通货，不用想太多。

大数据开发面试挑战：50分钟拷问全记录这是迄今为止我经历过的最漫长的一次面试，整整50分钟！两个面试官轮番上阵，问题一个接一个，简直让人应接不暇。复盘了一下，发现面试官问了将近30个问题，真是让人既紧张又兴奋。面试官的提问如何与甲方合作？项目团队组成？甲方内部数据团队情况？数仓架构、技术栈、分层规范介绍。风控领域数据有哪些上游部门使用？贷前风控和贷中风控的具体流程是什么？ A、B卡的指标有哪些？催收流程是怎样的？还款计划表和还款流水表是放在交易域还是催收域？数仓宽表在哪一层？ DWD和DWS的维度退化有什么区别？如何结合放款流水表和还款流水表设计一张DWS层的表，能展示每个人的当前放款金额和还款金额？表命名规范、字段名规范，举两个例子。 DWS层按照不同周期（如月度）的授信金额统计表该怎么命名？模型规范率提升53%是怎么算出来的？模型治理具体做了哪些工作？数据质量治理有哪些措施？日常开发中遇到的数据优化问题有哪些？如何优化数据倾斜？ Union all过多会有什么影响？（忘记说重复值了）小文件产生的场景和治理方法。为什么不直接优化脚本，控制上一张表生成的小文件？数据产品有哪些？比如调度平台、元数据平台等，它们有哪些功能？指标如何管理？ Hive和Spark任务运行慢，如何定位和优化？如何找到导致数据倾斜的数据？跨集市调用率怎么统计？ SQL问题：筛选每个手机号最新的套餐金额，并按照金额划分低中高三个等级，统计每个等级的用户数。连续登录超过七天的用户怎么求？ HiveSQL语句执行顺序。 Linux命令用得多吗？查看端口占用、运行进程、磁盘使用率、统计CSV文件有多少字段（awk）。查看后台运行的YARN应用，查看某个ID的日志。总结与反思这次面试让我深刻体会到，大数据开发不仅仅是技术问题，还需要良好的沟通能力和项目管理能力。以下是我需要改进的地方：加强技术基础：对数仓架构、技术栈、分层规范等基础概念要更加熟悉。提升表达能力：回答问题时要更加清晰、有条理。增加实战经验：多参与实际项目，积累更多经验。继续学习：不断学习新技术和新知识，保持竞争力。加油𐟒꯼Œ未来的大数据开发者们！

劳力士二代和三代绿水鬼怎么区分？嘿，表友们！今天咱们来聊聊劳力士的绿水鬼，特别是二代和三代之间的区别。相信很多表友都对这个话题感兴趣，毕竟绿水鬼可是劳力士的经典之作。外观上的差异 𐟑€ 表盘颜色：二代绿水鬼（116610LV）的表盘是鲜艳的绿色，搭配绿色陶瓷外圈，整体看起来非常醒目。而三代绿水鬼（126610LV）则采用了绿色陶瓷外圈搭配黑色表盘，配色上更接近一代铝制外圈的绿水鬼。表径尺寸：二代绿水鬼的表径是40毫米，而三代绿水鬼则增大到了41毫米。表耳也略微缩小，佩戴起来更加舒适。盘面细节：三代绿水鬼在6点钟方向增加了一个小皇冠标志，这标志着机芯的升级换代。表壳表耳：二代绿水鬼在2010年推出了“宽表耳”设计，而三代绿水鬼则回归了劳力士的传统，表耳变得更窄、更细。细节上的差异 𐟔 夜明珠：三代绿水鬼的夜明珠颜色更加润泽，呈现一种泛绿色的奶绿色。不过，夜明珠外圈的金属边框弧面处理还不够到位，圆润度稍差。机芯上的升级 𐟚€ 机芯类型：二代绿水鬼沿用了上一代的自动上链3135机芯，而三代绿水鬼则换上了3235机芯。3235机芯是3135机芯的升级版，动力储存从48小时提升到了70小时。避震器：三代绿水鬼的kif避震器升级到了劳力士自己的paraflex避震器，抗震性能也得到了提升。市场行情 𐟒𐊊由于二代绿水鬼已经停产，目前在市场上的存量较少，价格一度被炒得很高。很多表友认为二代绿水鬼的绿色陶瓷外圈搭配绿色表盘的配色组合非常独特，具有较高的收藏价值。三代绿水鬼目前在市场上相对容易买到，绿色陶瓷外圈搭配黑色表盘的设计更加百搭，也逐渐被更多表友所接受。总的来说，二代绿水鬼在市场上的价格比三代更高，更受表友们的青睐。不过，无论是二代还是三代，绿水鬼都是劳力士的经典之作，值得每一位表友细细品味。

用Power BI轻松搞定简单图表 Power BI和微软的其他办公软件一样，都是图形化操作界面，基本上可以通过拖拽的方式来实现可视化看板的搭建。虽然不能完全避免代码（比如DAX或Query），但只要前期数据处理得当，宽表设计合理，还是能省去不少麻烦的。今天我们来介绍一些不需要任何DAX或Query代码就能搞定的简单图表。希望能给你一些灵感～ 𐟓Š 柱状图这是最基础的一种图表类型。只需要将数据拖到“值”区域，再选择“柱状图”即可。 𐟒ᠦ示：为了更好地展示数据，可以尝试调整柱状图的宽度和间隔。 𐟓ˆ 折线图折线图可以很好地展示数据的变化趋势。将数据拖到“值”区域，选择“折线图”即可。 𐟒ᠦ示：可以通过添加数据点来进一步细分展示。 𐟔 切片器切片器可以让你在一个图表中展示多个维度。只需将切片器拖到图表区域，然后选择要展示的维度。 𐟒ᠦ示：切片器非常适合用于数据探索和过滤。希望这些小技巧能帮助你更好地使用Power BI，享受数据可视化的乐趣！

数据仓库分层设计：一图带你轻松理解嘿，大家好！今天我想跟你们聊聊数据仓库的分层设计。其实，数据仓库的分层设计就像我们平时盖房子一样，需要层层递进，才能最终建成一个稳固、高效的数据仓库。下面我就用一张图来给大家讲解一下这个过程。一、数据缓冲层（STG）𐟏—️ 首先，我们需要一个数据缓冲层，也就是STG（Stage）。这个层次主要负责收集和存储从业务系统中流过来的增量数据。简单来说，它就像是数据仓库的入口，负责把数据从源系统导入到数据仓库中。这个层次的结构基本上和源系统保持一致，主要是为了方便数据的ETL（Extract, Transform, Load）处理。二、数据引入层（ODS）𐟓抦Ž夸‹来是数据引入层，也叫ODS（Operational Data Store）。这个层次主要负责将原始数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中。它的结构基本上和源系统保持一致，是数据仓库的数据准备区。这一层的主要职责是将基础数据同步和存储。三、数据公共层（CDM）𐟌 然后是数据公共层，也就是CDM（Common Dimensions Model）。这个层次负责存放明细事实数据、维表数据以及公共指标汇总数据。明细事实数据和维表数据一般根据ODS层的数据加工生成，而公共指标汇总数据则根据维表数据和明细事实数据加工生成。CDM层又可以细分为DIM层、DWD层和DWS层。四、维度层（DIM）𐟓Š 维度层主要负责以维度作为建模驱动，基于每个维度的业务含义，通过添加维度属性、关联维度等定义计算逻辑，完成属性定义的过程并建立一致的数据分析维表。为了避免在维度模型中冗余关联维度的属性，基于雪花模型构建维度表。五、明细数据层（DWD）𐟓‹ 明细数据层以业务过程作为建模驱动，基于每个具体的业务过程特点，构建最细粒度的明细事实表。可以将某些重要属性字段做适当冗余，也就是宽表化处理。六、汇总数据层（DWS）𐟓Š 汇总数据层以分析的主题对象作为建模驱动，基于上层的应用和产品的指标需求，构建公共粒度的汇总指标表。以宽表化手段物理化模型，构建命名规范、口径一致的统计指标，为上层提供公共指标，建立汇总宽表、明细事实表。七、应用数据层（ADS）𐟓Š 最后是应用数据层，也就是ADS（Application Data Service）。这个层次负责存放数据产品个性化的统计指标数据，根据CDM层与ODS层的加工生成。总结好了，以上就是我对数据仓库分层设计的一些理解。希望这张图能帮到你们更好地理解数据仓库的分层设计。如果你有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

大数据开发面试全记录：紧张与挑战并存这是我迄今为止经历过的最漫长的一次面试，整整五十分钟！两位面试官轮流提问，感觉就像是在接受一场拷问。回想起来，大约有30个问题之多，真是让人应接不暇。总体来说，我的表现还算不错，虽然有些问题没能答上来。我意识到，自己在紧张时容易遗漏细节，所以接下来还需要更加熟练地掌握知识。加油吧！𐟒ꊥ悤𝕤𘎧”𒦖𙩅合？𐟤” 在项目中，我们通常会有一个项目团队，包括数据团队和其他相关部门。我们需要与甲方紧密合作，了解他们的需求和数据团队的情况。我们并不是直接的数据中台，而是提供数据支持和服务。数仓架构与技术栈𐟓Š 介绍数仓的架构、技术栈和分层规范。这些都是大数据开发的基础知识，面试官对这方面的了解非常深入。风控域数据𐟓ˆ 风控域数据涉及多个上游部门，比如信贷部门、催收部门等。我们需要了解这些部门的需求和使用场景。贷前与贷中风控𐟓‹ 详细介绍了贷前风控和贷中风控的业务过程，包括审批流程、风险评估等。这些都是银行和金融机构的核心业务。 A、B卡指标𐟓Š 解释了A、B卡的指标体系，这些指标对于风险评估和用户管理非常重要。催收业务𐟓ž 介绍了催收业务的流程和注意事项，包括与用户的沟通、还款计划的制定等。还款计划表与还款流水表𐟓„ 讨论了还款计划表和还款流水表的设计和管理，这些表格对于数据仓库的建设非常重要。数仓宽表与维度退化𐟓ˆ 解释了数仓宽表的设计和维度退化的区别，这些都是大数据开发中的关键概念。数据质量与模型治理𐟔 讨论了数据质量治理和模型治理的重要性，包括如何提升模型规范率和优化数据质量。日常开发与数据优化𐟛 ️ 分享了日常开发中遇到的数据优化问题，以及如何通过数据倾斜优化来提升性能。 Union all过多与小文件治理𐟓 讨论了Union all过多对性能的影响，以及如何治理小文件产生的问题。这些都是大数据开发中的常见挑战。 Hive与Spark任务优化𐟚€ 介绍了如何定位和优化Hive和Spark任务，包括数据倾斜的定位和优化方法。这些都是提升系统性能的关键步骤。跨集市调用率统计𐟓Š 解释了如何统计跨集市调用率，这对于评估系统性能和优化非常重要。 SQL问题解答𐟤– 回答了一些SQL相关的问题，包括筛选最新套餐金额、统计用户数等。这些问题主要考察了对SQL语言的掌握程度。 Hivesql语句执行顺序𐟓‘ 解释了Hivesql语句的执行顺序，这对于理解系统运行机制非常重要。 Linux命令与系统监控𐟖寸讨论了Linux命令的使用，包括查看端口占用、运行进程、磁盘使用率等。这些都是系统管理和监控的常用方法。查看后台运行的应用与日志𐟓 介绍了如何查看后台运行的YARN应用和日志，这对于系统调试和故障排查非常重要。总结与展望𐟓 这次面试虽然紧张，但也让我收获了很多知识。接下来，我会更加努力地学习和实践，争取在大数据开发领域取得更好的成绩。

如何用数据库管理研究数据？在进行档案或实证研究时，管理大量原始数据可能会遇到很多挑战。以下是一些实用的建议，帮助你更有效地管理研究数据：熟悉数据表结构 𐟓Š 首先，你需要熟悉每个原数据表的结构，找到唯一的标识符（Unique Identifier，UI）。例如，在国泰安数据中，资产负债表可以通过股票代码（stkcd）、统计截止日期（Accper）和报表类型（Typrep）来识别唯一一行数据。在WRDS数据库中，funda表可以通过gvkey和fyear来识别一行数据。你可以使用Stata的unique命令来找到这些标识符。合并数据表 𐟓‘ 在合并不同数据表时，必须明确关联表的变量。例如，在国泰安数据中，资产负债表、利润表和现金流量表是分开的，合并时应当删除母公司报表，然后使用stkcd与Accper进行合并。如果为年度数据，则使用年份合并即可。建议只使用1:1或m:1的合并方式，尽量避免使用m:m或1:m的方式，甚至都要尽量避免使用m:1（行业信息除外）。确定主表 𐟓Š 主表是在整个数据清洗过程中，观测值数量不变的表。一般情况下，我建议将年度-企业的资产负债表作为主表。例如，研究企业创新对股价波动的影响时，可能会合并资产负债表、利润表、上市企业专利数据、企业市场价值和股价价格表。首先明确研究维度是企业-年度数据，然后将其他表与资产负债表（主表）进行1:1合并。删除被合并文档中无法与主表合并的数据，即删除_merge ==2的数据。生成常用变量 𐟓ˆ 最后，生成需要的常用变量。作为一个基础表（大宽表），将可能用到的所有变量都生成好，放进去。每次做一个研究项目时，将这个基础表作为基础文档，只要数据库不更新，这个基础表就可以用于全部的学术项目。数据库更新怎么办？ 𐟔„ 如果数据库数据更新了，表和表之间关联的变量不确定是哪个怎么办？这将在下一期详细讲解。通过这些步骤，你可以更有效地管理研究数据，避免重复下载原始数据和生成控制变量，确保数据的准确性和完整性。

算法工程师与程序员的5大区别算法工程师的工作内容主要分为两大类：应用型和研究型。应用型算法工程师𐟓Š 应用型算法工程师通常使用成熟的算法来解决实际工程问题。例如，金融风控算法工程师使用决策树和GBDT等解释性强的机器学习算法对用户进行风险分级。在工业界，深度学习方法也被用于大型设备的状态监控和故障诊断。研究型算法工程师𐟔 研究型算法工程师则更多地关注论文阅读，尝试对现有算法进行创新优化，并将其应用于工业界解决实际问题。这类岗位在公司需求较少，同时也有发表论文的要求。程序员𐟑袀𐟒𛊧若𚏥‘˜一般指开发岗位，可以进一步细分为前端开发、后端开发、大数据开发和测试开发工程师。前端开发𐟌 前端开发主要负责开发和维护用户界面（UI），前台数据绑定和前台逻辑处理，关注用户体验和页面交互。后端开发𐟛 ️ 后端开发处理应用程序的后端部分，包括数据存储（数据库管理）、业务逻辑开发和用户认证等关键功能。大数据开发𐟓ˆ 大数据开发可以进一步分为大数据系统开发和数据仓库开发。前者负责开发和维护处理大规模数据集的系统和应用程序，后者则从业务数据库中提取、存储和转换数据，搭建数据仓库和数据集市，提供给管理层和产品运营团队，便于其决策分析。测试开发工程师𐟔犦𕋨𜀥‘工程师主要负责编写和维护自动化测试脚本，保障软件的质量和稳定性。实例对比𐟛’ 以某宝购物为例：前端开发：当我们打开某宝，浏览、点击各种页面，页面间的交互跳转都是前端开发完成和设计的。后端开发：当我们选择商品下单，进行结算时，前端会发送消息给后端，后端开发需要处理商品库存查询、金额的扣减等业务逻辑。大数据开发：用户浏览、购买生成的海量数据，会被数据仓库工程师从业务数据库提取出来，经过数据仓库的分层提取、存储和转换，生成数据日报月报和分析宽表等，用于给产品运营团队和管理层分析决策使用。而这些提取、存储、转换的任务需要定期（比如按天、周、月）进行调度，同时也需要将数据落库落表，这些工具是由大数据系统开发来维护的。算法工程师𐟧 算法工程师则利用数据仓库工程师处理后的数据，进行数据清洗、特征工程和数据挖掘，实现对用户精准推荐。例如“猜你喜欢”，就是由算法工程师通过和你相似的用户群体的喜好来实现的商品推荐。总结𐟓 无论是算法工程师还是程序员，都在各自的领域发挥着重要作用。算法工程师更侧重于数据处理和挖掘，而程序员则更多地关注软件的开发和维护。

供应链控制塔：企业的智能决策中心今天，我要和大家分享一份关于“供应链控制塔-IBP解决方案”的报告。这个方案为企业提供了一个虚拟的决策中心，通过集成业务计划，实现供应链的实时、端到端可视性。简单来说，就是让你对供应链的每一个环节都了如指掌。这个方案有几个核心功能，非常亮眼：供应链数据管理 𐟓Š 首先，这个方案能整合多数据源，实现业务系统数据的标准化提炼和补充。也就是说，无论你的数据来自哪里，都能统一管理，方便分析。端到端供应链可视化 𐟖寸其次，你可以自定义指标和主题，实现不同部门人员对供应链业务的查看。这样一来，无论是销售、生产、采购还是交货计划，都能一目了然。供应链预测、预警与优化 𐟔†者，通过设置指标阈值及监控，实现预警通知和供应链预测。简单来说，就是系统会自动告诉你哪些环节可能出现问题，提前做好准备。供应链计划与协作 𐟤 另外，这个方案还能整合销售、生产、采购及交货计划，实现拉动式采购，减轻牛鞭效应。这样一来，供应链的运作会更加顺畅。供应链自主 𐟤– 最后，利用自主学习和自动化工具，使供应链在有限权限下进行自主执行操作。简单来说，就是系统可以自动处理一些简单的任务，减轻人工负担。其他功能 𐟌Ÿ 此外，该方案还提供了基于模型指标体系的快速驾舱创建、流程引擎的业务流程编排及挖掘，以及标准和拓展字段的供应链宽表自定义。通过这些功能，企业能够有效地管理供应链风险，优化库存水平，提升供应链效率，并实现供应链流程的自动化和智能化。总的来说，这个方案真的是非常全面和智能。如果你对供应链管理感兴趣，强烈建议你看看这份报告！

郭威在三方面可帮到许敏，他的立场错了，李圣讲老鼠投机暗讽田家

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