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后台回复‘ 0816 ’，加入Python交流群~ 往日回顾： 47页PPT：如何利用Python进行自动化办公？ 正文 这篇《关于如何挣钱的35条建议》，是波波从《How to Get Rich : Every Episode》[附录1]这篇长文(超过3.6万英文单词)翻译整理而来。波波非常认同原文作者Naval关于挣钱和财富的理念，有种强烈的得道恨晚的感觉～要是早十年就懂这些道理就好了，所以专门花时间翻译整理，并且放在自己的公众号里头。期望以后可以经常回顾，加深理解，并最终深入自己的mindset。 《How to Get Rich: Every Episode》最初源于2018年5月左右，Naval(AngleList[附录2]创始人)在Twitter上一口气连发的几十条推文《如何不靠运气致富》[附录3]。《如何不靠运气致富》系列推文引发了大量的关注，并且产生了病毒式传播的效应，一直传播到美国以外的海外。很多人反应这些推文对挣钱很有启发性，但是内容太过精简，不能完全理解其中涵义。为此，Naval和Nivi(也是AngleList联合创始人)通过播客对话的形式，对那些推文进行逐条解释，其中还增加了不少之前没有发表的新内容。 1. 追寻财富，而不是金钱和地位(Seek Wealth, Not Money or Status) Wealth is assets that earn

Prometheus is an open-source systems monitoring and alerting toolkit originally built at SoundCloud. 1、Features Prometheus's main features are: a multi-dimensional data model with time series data identified by metric name and key/value pairs PromQL, a flexible query language to leverage this dimensionality no reliance on distributed storage; single server nodes are autonomous time series collection happens via a pull model over HTTP pushing time series is supported via an intermediary gateway targets are discovered via service discovery or static configuration multiple modes of graphing and

外部因素：优化场景之外的所有内容 优化内部设置和3D场景的复杂性只是方程式的一部分。 有时，您的场景已经进行了充分的优化，或者您根本无法对场景进行任何更改，因为您只负责 渲染 ，也可以不冒险对场景进行深入的更改而没有进行任何更改被批准。 您可以做很多事情来加快渲染速度，这些事情可以在3D场景之外进行控制，尽管有时以下选项确实需要在场景中进行一些小准备，然后才能发挥其全部潜力： 渲染通道和合成 让我们从渲染通道开始。我们都在某种程度上使用了它们，我们在本文的AOV部分中很快介绍了它们，因为它们确实有时会降低性能。 但是，通常，使用renderpass可以节省更多时间（如果使用正确）。 渲染通道不仅仅用于输出一些额外的图像信息，例如深度或对象或拼图遮罩。 正确使用时，可以将它们与comp组合使用。 Render Engine的Beauty Pass是默认输出的标准最终RGBA图像，它是内部由多个Renderpass组成的图像，例如Diffuse Pass，GI Pass，Light Pass，Shadow Pass，AO Pass，反射，折射…… 可以将这些通行证相加或相乘，以重制最终的通行证。 您可能已经猜到了：将其与一些Puzzle或Crypto-Mattes结合使用可以选择您的单个对象，并且您拥有一个非常强大的工具来更改comp的场景，而无需在其中重新渲染另一帧。您拍摄的3D软件

【摘要】 用实例、分步骤，详细讲解多维分析（OLAP）的实现。点击了解 多维分析后台实践 3：维度排序压缩 实践目标 本期目标，是在完成数据类型转化基础上，实现维度排序压缩，进一步提升计算速度。 实践的步骤： 1、 准备基础宽表：修改上期的代码，完成维度排序压缩存成新组表。 2、 访问基础宽表：上期代码不必修改，直接应用于新组表。 3、 新增数据追加：每日新增业务数据追加，每月重新排序重整。要尽可能不影响访问基础宽表的性能，同时减小每日新增数据所需要的时间。 本期样例宽表不变，依然为 customer 表。从 Oracle 数据库中取出宽表数据的 SQL 语句是 select * from customer。执行结果如下图： 假设当天日期是 2021-01-12，则取出当日新增数据的 SQL 是： select * from customer where begin_date=to_date('2021-01-12','yyyy-mm-dd') 多维分析计算的目标也不变，用下面 Oracle 的 SQL 语句表示： select department_id,job_id,to_char(begin_date,'yyyymm') begin_month ,sum(balance) sum,count(customer_id) count from customer where

实践目标 本期目标，是在完成数据类型转化基础上，实现维度排序压缩，进一步提升计算速度。 实践的步骤： 1、 准备基础宽表：修改上期的代码，完成维度排序压缩存成新组表。 2、 访问基础宽表：上期代码不必修改，直接应用于新组表。 3、 新增数据追加：每日新增业务数据追加，每月重新排序重整。要尽可能不影响访问基础宽表的性能，同时减小每日新增数据所需要的时间。 本期样例宽表不变，依然为 customer 表。从 Oracle 数据库中取出宽表数据的 SQL 语句是 select * from customer 。执行结果如下图： 假设当天日期是 2021-01-12，则取出当日新增数据的 SQL 是： select * from customer where begin_date=to_date('2021-01-12','yyyy-mm-dd') 多维分析计算的目标也不变，用下面 Oracle 的 SQL 语句表示： select department_id,job_id,to_char(begin_date,'yyyymm') begin_month ,sum(balance) sum,count(customer_id) count from customer where department_id in (10,20,50,60,70,80) and job_id in ('AD