美国的工资、俄罗斯的妻子、英国的房子、中国的饮食

  平日里我们都称美好的地方为天堂,那么在现实生活中什么是天堂呢?最近流传一句“天堂是:美国的工资,俄罗斯的妻子,英国的房子,中国的饮食。”

  首先我哦们说一下关于美国的工资

  

  美国人平均月薪为43460美元,平均时薪20.9美元。月薪1200-2000美元者,属低收进人群,相当于8000-15000元人民币。这还属于低收入人群,想想小编真的是扎心了!

  其次我们说一下俄罗斯的妻子!

  有句古话一方水土,养一方人,俄罗斯出美女!她们的共性是:高挑,挺拔,苗条,臀短,腿长。

  

  接下来我们说一下英国的房子

  

  英国的房子冬暖夏凉,

  最后就是中国的伙食

  

  我们都知道中国的伙食种类是最多的!在成千上万年的发展中,逐渐形成和完善了鲁、川、扬、粤、湘、闽、徽、浙等八大菜系。诸种菜品,酸、甜、苦、辣、咸、鲜,香、松、软、肥、浓——

  糖醋鲤鱼,葱烧海参,油爆海螺,九转大肠,清氽赤鳞鱼,爆双脆,宫保鸡丁,麻婆豆腐,灯影牛,锅巴肉片,盐水鸭,清炖蟹粉狮子头,霸王别姬,羊方藏鱼……

  如果把中国各地所有的菜名都报一遍,估计舌头能磨短半截,累个半死不活。

  世界上最美好的莫过于这些了!

  你们想过这样的生活吗?

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
要获取美国英国各自的YouTube视频点击数据,包括至少1000个视频的数据集,可以通过以下几种方式实现: 1. **Kaggle数据集**:Kaggle平台提供了一些与YouTube相关的公开数据集,其中包含了来自多个国家的热门视频数据。例如,一个特定的数据集提供了美国英国、加拿大和德国的YouTube每日热门视频记录[^1]。这些数据以CSV和JSON格式存储,每个国家的数据文件独立存在。可以下载并筛选出美国英国的相关数据,并提取所需的点击量信息。 2. **扩展数据集来源**:除了原始Kaggle数据集外,还有更新的数据集添加了来自俄罗斯(RU)、墨西哥(MX)、韩国(KR)、日本(JP)和印度(IN)地区的信息[^2]。尽管这些新增区域不直接包含美国英国,但可以参考同一时间段内的其他扩展数据源或社区贡献的数据集,可能找到额外的美国英国视频点击数据。 3. **预处理步骤**:在使用上述数据集时,通常需要执行一些预处理步骤来提取所需的信息。例如,通过解析JSON文件来检索特定视频的类别信息,或者从CSV文件中筛选出"观看次数"字段用于分析点击数据。此外,还需要确保数据集中包含至少1000个视频样本,否则可能需要合并多个数据文件或寻找更大的数据集。 4. **自定义爬虫开发**:如果现有的公开数据集无法满足需求,可以考虑构建自己的网络爬虫来收集YouTube上的视频点击数据。利用YouTube Data API可以合法地获取公开的视频统计数据,如观看次数、喜欢数等。需要注意的是,这种方式要求遵守YouTube的API使用条款,并且可能需要一定的编程技能来实现数据的抓取和清洗。 5. **第三方服务和商业解决方案**:市场上也存在一些第三方服务提供商,它们专门从事社交媒体数据分析,可能会提供更全面的YouTube数据集。这些服务往往附带费用,但能提供更为详尽和最新的数据支持。 综上所述,获取美国英国YouTube视频点击数据的主要途径是利用现有的Kaggle数据集,同时也可以探索扩展的数据集、开发自定义爬虫以及采用第三方商业解决方案。对于每种方法,都需要考虑数据质量、合法性以及是否符合研究目的等因素。 ```python import pandas as pd # 假设我们有两个CSV文件分别对应美国(US)和英国(GB) us_video_data = pd.read_csv('youtube_trending_videos_US.csv') gb_video_data = pd.read_csv('youtube_trending_videos_GB.csv') # 确保两个数据集都至少有1000条记录 assert len(us_video_data) >= 1000, "美国数据不足1000个视频" assert len(gb_video_data) >= 1000, "英国数据不足1000个视频" # 提取关键字段,比如视频标题和观看次数 us_clicks = us_video_data[['title', 'views']] gb_clicks = gb_video_data[['title', 'views']] # 显示前几行作为示例 print("美国热门视频点击数据:") print(us_clicks.head()) print("\n英国热门视频点击数据:") print(gb_clicks.head()) ```
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