2023赛季

学术团队的数据统计其实没你想得那么复杂，关键在于有没有趁手的工具。ATeamStats就是这么挺实用的 R 语言应用，配合Google 表格，可以自动读取和你一整个赛季的表现。导入数据只需要贴个表格链接，剩下清洗、格式转化这些琐事它都搞定了。 功能比较全，像是平均分、胜率这类常规指标，它能自动算；稍微深入点的趋势、相关性也不在话下。你要是想看看谁在拖后腿、哪场比赛起伏大，点几下就出来图表，柱状图、折线图、散点图都有，挺直观的。 生成的报告也贴心，关键指标都标出来了，还附带建议，省得你对着一堆数字抓头发。因为是用 R 写的，所以灵活性还不错，自己会点 R 的话还能加点功能进去。 而且它吃的是Go

河南省第十四届ICPC大学生程序设计竞赛将于2023年5月21日举行。

Hive：解锁大数据潜力的利器 Hive，构建于Hadoop之上的数据仓库系统，为海量数据集的管理和分析提供了强大的解决方案。本指南将带您深入Hive的世界，助您掌握其核心概念、精通实用技巧，最终驾驭大数据的力量。 核心概念解析 数据模型：Hive数据模型类似于传统关系型数据库，但针对大数据场景进行了优化。 查询语言：HiveQL，一种类似SQL的查询语言，便于用户快速上手。 执行引擎：Hive利用Hadoop的MapReduce或Spark等执行引擎处理数据。 实战演练 数据导入：将不同格式的数据导入Hive表，为分析做好准备。 数据查询：使用HiveQL进行数据探索，获取有价值的洞察

2023农历数据表点击下载

2015年3月23日，阿里云计算宣布推出新一季天池大数据竞赛。这项竞赛吸引全球年轻数据科学家，以开发更精准的数据分析模型，预测消费者购物偏好、余额宝资金流动和时尚穿衣趋势。

MySQL 的面试题总结，整理得挺全面的，重点放在高并发、主从复制、MVCC 这些平时面试高频考点上。内容不啰嗦，用词也比较接地气，像你坐下来听个老司机给你讲数据库的那些事儿。你要是刚开始刷题，建议一口气过一遍，边看边做笔记，顺手查查不懂的点，效果会更好。 触发器、索引优化这些老生常谈的点，它讲得还挺清楚，尤其是用具体场景来怎么写、怎么用，代入感强。比如索引失效的问题，讲完原因还顺带贴了个 SQL 示例，让人一下就懂。 我觉得主从复制这块内容尤其实用，配合几个延伸阅读的链接，比如配置主从复制这篇，理论和实战都覆盖到了。再比如 Windows 环境下怎么配主从，也有专门的教程可以看，挺贴心的。

Flink On K8s 实战课程 2023，挺适合有一定基础的开发者，想进一步了解如何在 Kubernetes 上部署 Flink 应用的朋友们。这套课程从基础到实战，涵盖了如何在 K8s 环境中搭建和管理 Flink，操作起来挺流畅的。是对于流和容器化有点了解的同学，能够迅速上手。你可以学习到如何优化 Flink 的资源管理，提升性能，还能借此机会了解 Flink 与 Kubernetes 结合的那些小技巧，真心是提高效率的好选择。嗯，毕竟容器化的部署和管理是未来的趋势，早学早受益。如果你已经有一定的 Flink 使用经验，可以结合这门课程尝试做些项目演练，绝对能收获不少。

黑白配色的界面挺干净，功能区分得也清楚，DPS 的 2023 版用起来比以前顺手多了。常见的数据功能像方差、回归检验都整合进一个工具栏里，点几下就能跑结果，适合那种不太想写代码但又想做的你。 文件导入支持.xls和.csv，兼容性还不错。遇到格式不标准的表格，它也能自动识别标题行，嗯，这点比不少老牌工具人性化。农业试验、理工类实验数据的时候挺高效的，尤其是多重比较那块，省了不少事。 图表输出也蛮丰富的，常规的条形图、折线图啥的都能搞，而且还能导出为图片。虽然不如Matlab和Python灵活，但对日常需求来说够用了。你要做个论文图，直接拿去也行。 对了，如果你平时用SPSS或者Minitab，

掌握 Redis 核心功能，包括渐进式 rehash、消息队列、自动过期删除、事务、数据持久化、分布式锁、附近的人、慢查询分析、Sentinel 和集群。同时深入理解缓存雪崩、Redis 集群、Gossip 消息、哈希槽等技术难题。

MySQL索引的数据结构及优缺点与所选存储引擎密切相关。常见的索引包括Hash索引和B+树索引，而InnoDB默认使用B+树索引。Hash索引适用于单条记录查询，查询速度最快；其他场景建议选择B+树索引以优化性能。