SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，RocketMq是一个队列模型的消息中间件，具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点；
Producer、Consumer、队列都可以分布式；
Producer向一些队列轮流发送消息，队列集合称为Topic，Consumer如果做广播消费，则一个consumer实例消费这个Topic对应的所有队列，如果做集群消费，则多个Consumer实例平均消费这个topic对应的队列集合；
能够保证严格的消息顺序；
提供丰富的消息拉取模式；
高效的订阅者水平扩展能力；
实时的消息订阅机制；
亿级消息堆积能力；
较少的依赖。

Spring Boot 是所有基于 Spring 开发项目的起点。Spring Boot 集成了绝大部分目前流行的开发框架，就像 Maven 集成了所有的 JAR 包一样，Spring Boot 集成了几乎所有的框架，使得开发者能快速搭建 Spring 项目。
Spring Boot 的核心设计思想是“约定优于配置”。基于这一设计原则，Spring Boot 极大地简化了项目和框架的配置。比如在使用 Spring 开发 Web 项目时，我们需要配置 web.xml、Spring 和 MyBatis 等，还需要将它们集成在一起。而使用 Spring Boot 一切将变得极其简单，它采用了大量的默认配置来简化这些文件的配置过程，只需引入对应的 Starters（启动器）。

数据中台是在政企数字化转型过程中，对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能。数据中台，是新型信息化应用框架体系中的核心。

[完结22章]Python多领域场景实战课 快速成为多面手，Python在各个编程语言中比较适合新手学习，Python解释器易于扩展，可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

python的主要用途有：1、web开发；2、网络爬虫；3、数据科学；4、自动化运维；5、数据库编程；6、网络编程；7、图形处理、数学处理、文本处理；8、多媒体应用。Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有易读性、扩展性和多用途性。特别是在数据分析领域，Python提供了如Pandas、NumPy等多种库，这些工具不仅方便了数据清洗和预处理，还能进行高级数据分析和可视化。

那开发网站需要用到哪些知识呢？
1、python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
2、html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
3、数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
  上面这些知识会的话，开发一个简单的小站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说redis、MQ等等。

Python语言优点介绍
(1)语法简洁而清晰，代码的可读性高。Python 的语法要求强制缩进，用这种强制缩进来体现语句间的逻辑关系，显著提高了程序的可读性。
(2)开发效率高。由于它简单明确，所以它也是开发效率比较高的一种编程语言。
(3)跨平台特性。Python 可以真正做到跨平台，比如我们开发的程序可以运行在Windows、Linux、MacOS系统下。这是它的可移植性优势。
(4)大量丰富的库或扩展。Python 常常被昵称为胶水语言，它能够很轻松地把用其他语言编写的各种模块(尤其是 C/C++)轻松地联结在一起。
(5)代码量少，一定程度上提高了软件质量。由于使用 Python 语言编写的代码量相比别的语言来说小很多，所以说，它出错的概率也要小很多，这在一定程度上也提高了编写的软件的质量。

12、谷景电子为杭州客户亚运会期间电感供应保驾护航.

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识别快速充电设备类型，并通过 QC2.0 协议与设备握手，使之获得设备允许的安全最高充电电压，在保
护充电设备的前提下节省充电时间。

13、你知道电感感量突变是什么原因造成的吗

Python多领域场景实战课 快速成为多面手2023，完结22章，理论+实战相结合，融合5大领域（如办公自动化、数据分析、爬虫、人工智能、Web开发）

Python多领域场景实战课 快速成为多面手，Python是一种动态的、高级的、免费的开源解释型编程语言，它支持面向对象以及面向过程的程序设计，应用非常广泛。那么Python能做什么？下面来看下Python的主要用途介绍。

1、Web开发
Python可以利用简单的代码来构建一个漂亮而实用的网站，它有庞大的库和模块，如HTTP、XML、JSON、IMAP、POP、FTP等。这些有助于数据库存储、内容管理以及与互联网协议的接口。
Python还集成了一些框架，比如Django、Flask、Pyramid和Bottle等。此外，它还附带了像Beautiful Soup、Twisted Python、Feedparser等包。所以使用Python来进行Web开发，会非常便捷。例如，您可以在美国服务器上安装Python，并用它来搭建网站。

2、人工智能和机器学习
很多AI和ML模型都是用Python搭建的，数据分析师也使用它来分析复杂的数据。这主要因为Python具有诸多可用的工具和库，比如：
用于数据处理和分析的Pandas工具集
用于数学计算的NumPy和SciPy库
可视化库Seaborn和Matplotlib
机器学习算法库，如Scikit learn、Tensor Flow和Keras等

3、游戏开发
Python编程语言的一个有趣的应用是构建游戏，如抓蛋游戏、贪吃蛇游戏等。Python附带了Pygame和Pykyra这样的包来构建游戏，它促进了具有各自库的3D游戏的开发，也用于许多游戏引擎中的脚本编写。

4、桌面GUI开发
Python的简单性和跨平台性使它成为GUI应用程序的良好选择。虽然Tkinter是GUI开发的标准库，但还有其他支持库

5、Python爬虫
爬虫(spider，又网络爬虫)，是指向网站/网络发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序。
从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（图片、视频） 爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用。

6、Python数据分析
在使用Python进行数据分析之前，我们需要遵循以下步骤：
获取数据：数据可以来自各种来源，例如CSV文件、数据库、Web API或其他数据集。
清洗数据：清洗数据是将数据转换为可用于分析的格式的过程。这可能包括删除重复项、填充缺失值、转换数据类型等。
探索性数据分析（EDA）：EDA是探索数据以获取有关数据集的见解的过程。这包括绘制直方图、箱线图、散点图等。
数据建模：在进行数据建模之前，我们需要进一步清洗数据，并将其转换为机器学习算法可以理解的格式。然后，我们可以应用机器学习算法进行预测、分类等操作。
评估模型：我们需要使用各种指标（例如准确率、召回率等）评估模型的性能。

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