17、谷景0510色环电感封装尺寸及电流升级应用案例分享

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。

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人人都能学的数据分析（16周完整版+源码+PDF课件），作为数据分析师， 清晰了解数据分析的步骤是非常重要的，有助于清楚把控整个数据分析的流程
那么在日常工作中，这些上下游对接的部门同事自然是分析师的面向对象，除了这些工作的合作伙伴，还有大部分精力要拿来面对自己的领导和业务方的领导，他们可能会给你提一些有挑战性的工作，即使他们属于放手型的，那你也需要主动找机会与他们沟通，毕竟向上管理是每一个职场人必备的技能。
作为想要学习数据分析的人员，了解整个数据分析的流程， 这样在面对一个数据分析问题的时候，知道如何去开展
那么数据分析流程包含哪些环节呢？
我将一次完整的数据分析流程主要分为六个环节，包括明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、总结与建议。

1、PEST分析法
PEST，也就是政治（Politics）、经济（Economy）、社会（Society）、技术（Technology），能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势，主要用户行业分析。

2、5W2H分析法
5W2H，即为什么（Why）、什么事（What）、谁（Who）、什么时候（When）、什么地方（Where）、如何做（How）、什么价格（How much），主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

3、SWOT分析法
SWOT分析法也叫态势分析法，S （strengths）是优势、W （weaknesses）是劣势，O （opportunities）是机会、T （threats）是威胁或风险。

分析师需要面对的人
分析师的岗位类似于文章中的过渡句，上面承接开发、埋点、数据仓库的同事，下面对接运营、产品，商业等业务人员，如果你想最快的了解整个公司的运营模式和现状，分析师的职位是不二之选。

那么在日常工作中，这些上下游对接的部门同事自然是分析师的面向对象，除了这些工作的合作伙伴，还有大部分精力要拿来面对自己的领导和业务方的领导，他们可能会给你提一些有挑战性的工作，即使他们属于放手型的，那你也需要主动找机会与他们沟通，毕竟向上管理是每一个职场人必备的技能。

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给大家分享一套课程——Vue+Django REST framework 打造生鲜电商项目，附源码下载。

Django 项目源自一个在线新闻 Web 站点，于 2005 年以开源的形式被释放出来。Django 框架的核心组件有：
用于创建模型的对象关系映射；
为最终用户设计较好的管理界面；
URL 设计；
设计者友好的模板语言；
缓存系统。

Django的主要目的是简便、快速的开发数据库驱动的网站。它强调代码复用，多个组件可以很方便的以“插件”形式服务于整个框架，Django有许多功能强大的第三方插件，甚至可以很方便的开发出自己的工具包。这使得Django具有很强的可扩展性。它还强调快速开发和DRY(Do Not Repeat Yourself)原则。

微商等社交电商社交电商将成为未来零售的重要通道，社交电商所带来的巨大流量也将转变为电商的销量，人们在获取信息的同时还可以更好的享受购物带来的乐趣，社交电商将成为未来电商发展的新方向。

网站开发 ，网页设计 ，网络营，微商，开淘宝或者京东网店，还有就是做代购，这些都是电子商务方面的创业项目。随着国内互联网使用人数的增加，利用互联网进行网络购物并以银行卡付款的消费方式已渐趋流行，市场份额也在迅速增长，各种类型的电商网站也将层出不穷。注：找项目，找渠道，找异业合作建议上BD邦平台看看，有很多甲方项目能给予启发，还有行业社群

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BL0937B是一颗宽量程单相多功能电能计量芯片，适用于单相插座表、 单相插排、 智能家电控制电路等应用，具有较高的性价比。BL0939免校准、用电安全监测、双路、可多路级联.   十相交/直流电能计量芯片BL0910

SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，所谓数据中台，即实现数据的分层与水平解耦，沉淀公共的数据能力，笔者认为可分为三层，数据模型、数据服务与数据开发，通过数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀，通过数据服务实现对于数据的封装和开放，快速、灵活满足上层应用的要求，通过数据开发工具满足个性化数据和应用的需要。

过去三十年，企业数据管理都以传统的IT架构为基础。每当技术部门为业务部门解决问题时，需要从业务需求的探查、技术壁垒的打通等从上到下各个方面来建设新系统。每个系统的建成都自成一体，各自满足业务部门的需求。这种情况不仅耗费各部门大量的精力也使得各个系统难以打通管理，无法形成更强大的数据能力。

SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，数据中台是能力共享平台。如今，很多产品应用研发初始都在强调功能性，各个功能存在或多或少的重复性。然而企业对这些产品功能的定义并不相同。当客户产生某些需求时，由于定义的不同，产品功能和功能间的数据很难打通，也无法实现能力共享。
在数据中台基础上的应用开发并不强调功能性，更注重能力的共享。这种能力就像水电煤一样可以直接向外输出使用，从而满足业务部门和用户的不同需求。

数据中台如何建设？
SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，数据中台的建设包括三个阶段，分别是基础架构、技术体系和应用系统。
基础架构主要由数据标准、数据质量、元数据等组成。在建设过程中，需要根据企业的实际情况进行合理布局。技术体系是数据中台的技术支撑，主要包括业务应用系统、 ETL工具等。通过建立技术体系，可以提升企业在大数据处理上的效率和质量，同时也可以降低企业在大数据平台搭建过程中的成本。应用系统主要包含数据资产管理系统、数据运营管理系统、智能分析系统等。通过建立应用系统，可以有效地提高数据分析的效率。通过建立应用系统，企业可以对各种数据进行统计和分析，进而对业务起到指导作用。
以上三个阶段是基础架构阶段，是建设数据中台的重要组成部分。通过基础架构阶段，企业可以更好地了解自身的业务情况以及现有的数据情况，在此基础上进行技术体系建设和应用系统建设。