工作效率

挑战： 频繁扫描事务数据库 海量候选项 候选项支持度计数工作量巨大 Apriori 算法改进思路： 减少事务数据库扫描次数 缩减候选项数量 简化候选项支持度计数 改进方法： 包括散列、划分、抽样等。

在特定应用场景下，DHP算法展现出比Apriori算法更高的效率。

DHP算法在特定应用场景下，相较于Apriori算法，展现出更高的效率。

Oracle 的分页查询方法里，OFFSET FETCH用起来还挺顺手的，代码简洁，逻辑清晰，响应也快。尤其适合你在做类似电商、社交类大数据量查询时用。嗯，老版本的ROWNUM方式也能搞，但写起来稍微麻烦点，性能上也没新方法稳。如果你数据库版本够新，真心建议用OFFSET FETCH，省事多了。 分页查询的效率提升，索引的作用挺大，别偷懒全字段SELECT *，挑必要的字段查就好。表大得离谱？分区表可以考虑下，扫描数据少，查询自然快了。哦，对了，分页大小也要合理，太大或太小都影响性能，这点不少人踩坑。 Oracle 9i 里的操作系统统计信息功能也蛮有意思，能让优化器更懂系统的运行状态，选出更

Yarn 工作流程图解 这张流程图详细展示了 Yarn 处理应用程序请求的步骤： 客户端提交应用程序： 用户向 Yarn 资源管理器提交应用程序，请求分配资源。 资源管理器接收请求： 资源管理器接收应用程序请求，并为其分配一个 Application Master。 启动 Application Master： 资源管理器在一个节点上启动 Application Master 容器。 Application Master 请求资源： Application Master 向资源管理器申请运行任务所需的资源（容器）。 资源管理器分配资源： 资源管理器根据资源情况和调度策略，为 Applicat

ZooKeeper 的工作原理小总结，讲得挺系统的，适合你想快速搞清楚它在分布式协调里到底干了啥。像Leader 选举、ZAB 协议、事务同步这些核心机制，全都用大白话讲了一遍。比如那个ZXID，其实就是个带版本号的事务 ID，顺序性就靠它保证了。 选主流程也分了两种模式：Basic Paxos和Fast Paxos，思路清晰，图文结合会更好（虽然这个文档没有图）。你要是做分布式存储、注册中心或者配置中心，对这些原理弄明白，真的能少走多弯路。 再说同步流程，写求怎么广播、怎么确认提交，Leader 和 Follower 怎么配合，讲得也挺细的。比起翻源码或者啃论文，看看这个文档先过一遍概念，效

Oracle DBA 的工作手记，挺适合想了解 DBA 职业路径的朋友看看。内容不光有经验分享，还讲了不少实用工具，比如AWR、ADDM这些自动化利器。读完你会发现，原来 DBA 的活儿不只是写 SQL 调性能，更多时候是在和自动化工具打交道，做决策，规划架构。文中还提到了像ASM这样的存储技术，属于比较前沿但实用的方向。，看完你会对现代 DBA 的职责和技能要求有更实际的认识，挺有启发的。

解放生产力：自动表单管理 告别繁琐的表单构建过程，自动表单管理功能让您专注于核心业务逻辑。 敏捷开发利器：快速搭建项目逻辑 框架提供一系列工具和方法，助您高效构建项目逻辑，快速响应市场变化。 真正意义的快速开发 体验开发效率的飞跃，将更多时间投入创新和优化，实现真正的敏捷开发。

金融行业的 CRM 系统常年跟海量数据打交道，算法跑得不够快，系统一卡壳，业务效率也跟着掉。这篇文章就挺实用的，讲了怎么用一套比较聪明的方式优化 CRM 的数据挖掘算法，像是用了FCQ 算法做数据转换，加入领域知识泛化这种挺高级的思路，还有Hash 剪枝和候选项集压缩这种在第二轮迭代阶段出场的优化手段，整体让系统运转更顺畅。CRM 系统的层级是重点，能搞出有用的客户行为模式，像是你要找高价值客户群、识别交叉销售机会，全靠这一块算法够不够硬。以前那种算法，数据一大就掉链子，尤其是在划分项集数据区段、细节数据挖掘这些细节上。现在用了 Hash 和压缩策略后，运行时间直接少了不少，数据库也更轻盈，后

函数名：xls_delete_sheets 用法： xls_delete_sheets(xlsfile)：删除所有空工作表 xls_delete_sheets(xlsfile, sheets)：删除指定工作表 输入： xlsfile：Excel 文件名 sheets：工作表名称数组或工作表索引数组（正整数） 输出： 修改后的 Excel 文件 xlsfile