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Rubyist. PGer. Data Nerd. Python 初心者. SQL Fan. Mongo Hater. Founder of https://drawerd.com & https://hackershare.dev

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Hooopo 赞了文章 · 10月15日

Hackershare: Social Bookmarking Reinvented

hackershare 是一个书签分享平台,你可以通过chrome extension一键分享你正在浏览的网页。与pocket之类书签管理工具不同的是,hackershare鼓励分享你的书签,而不是私藏,独乐乐不如众乐乐。

大众标签是书签工具必备的一个特性,可以便于管理你的书签。成为一个强大的信息组织工具,是hackershare的目标,未来在标签上会做很多优化,比如同义词环、优选术语、上位术语等。

hackershare是一个发现平台,系统通过用户的点击、浏览、收藏、评论等行为对内容进行热度排序,算出每日、每周、每月和总热度排序。目前hackershare的内容主要面向编程开发、产品运营、UI设计、创业思考等。

hackershare是一个RSS订阅平台;系统会定期抓取技术相关的热门RSS源,你只需要订阅就可以收到RSS更新的通知,效果和RSS阅读器一样。同时,你还可以按其他维度来订阅你感兴趣的内容,比如关注用户、关注标签,这样用户和标签相关的内容就会推送给你,一键掌握技术咨询。

未来会支持用户自己提交RSS源,你可以用来推广你的博客和产品。

hackershare是一个开源项目,应用的范围很广,比如:如果拿来放商品链接,就可以成为什么值得买之类的导流站;

如果拿来放新闻咨询就可以成为一个新闻站;

如果团队内部共享资料,就可以成为一个内部知识库。

和普通论坛或CMS比,hackershare更轻量级,SEO友好,具有更好的信息架构,以及自动化特性,做一些导流站的话,你甚至可以省去写爬虫的时间。

查看原文

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Hooopo 发布了文章 · 9月24日

Hackershare = Pocket + Hackernews + RSS

hackershare 是一个书签分享平台,你可以通过chrome extension一键分享你正在浏览的网页。与pocket之类书签管理工具不同的是,hackershare鼓励分享你的书签,而不是私藏,独乐乐不如众乐乐。

大众标签是书签工具必备的一个特性,可以便于管理你的书签。成为一个强大的信息组织工具,是hackershare的目标,未来在标签上会做很多优化,比如同义词环、优选术语、上位术语等。

hackershare是一个发现平台,系统通过用户的点击、浏览、收藏、评论等行为对内容进行热度排序,算出每日、每周、每月和总热度排序。目前hackershare的内容主要面向编程开发、产品运营、UI设计、创业思考等。

hackershare是一个RSS订阅平台;系统会定期抓取技术相关的热门RSS源,你只需要订阅就可以收到RSS更新的通知,效果和RSS阅读器一样。同时,你还可以按其他维度来订阅你感兴趣的内容,比如关注用户、关注标签,这样用户和标签相关的内容就会推送给你,一键掌握技术咨询。

未来会支持用户自己提交RSS源,你可以用来推广你的博客和产品。

hackershare是一个开源项目,应用的范围很广,比如:如果拿来放商品链接,就可以成为什么值得买之类的导流站;

如果拿来放新闻咨询就可以成为一个新闻站;

如果团队内部共享资料,就可以成为一个内部知识库。

和普通论坛或CMS比,hackershare更轻量级,SEO友好,具有更好的信息架构,以及自动化特性,做一些导流站的话,你甚至可以省去写爬虫的时间。

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Hooopo 分享了头条 · 9月24日

Hackershare is a powerful social bookmarking service and a knowledge-sharing community, with advanced search and tag management feature

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Hooopo 关注了专栏 · 6月15日

SegmentFault 之声

在这里,我们将为你推送 SegmentFault 思否公司官方合作信息,和合作伙伴最新动态。SegmentFault 思否是中国领先的开发者社区和技术媒体,中国最大的 Hackathon 组织者。我们致力于成为科技企业和开发者沟通的桥梁,帮助科技企业和开发者对话。

关注 10475

Hooopo 关注了用户 · 6月15日

徐九 @weepie

SegmentFault 思否社区老编辑

饮水机の守护神,艾泽拉斯的勇士,朝阳区埃米纳姆,我爸我妈的儿子,深夜撰稿者,统领一猫一狗的国王,Glory to the Sin'dorei!

关注 159

Hooopo 关注了标签 · 6月15日

独立开发者

独立是一个相对的、主观的概念。独立开发者是一群独立、自由、追求效率的开发者群体。

关注 29

Hooopo 发布了文章 · 4月29日

DrawERD makes it easy to visualize your database structure.

Why ERD

数据库模型是你的应用的核心,描述数据表、数据类型、实体关系和约束,是项目开发阶段最重要的沟通手段。清晰的ERD可以便于团队理解需求,掌握应用的全貌。

应用场景

初创项目

对于初创项目或者新的需求,能够正确的建立满足业务需求的数据模型是项目可以顺利迭代的关键因素。有了DrawERD这样的工具,可以让需求快速转换成可视化的ERD,在团队成员间达成共识,不再需要反复去核对「类目和产品到底是一对多还是多对多关系?」这种经常被忽略但又特别关键的信息。

遗留项目

对于遗留项目,一般业务已经非常稳定,但新人刚加入团队,面对几百张表的业务系统往往摸不到头脑。有了DrawERD,新人可以快速的了解项目数据关系,对应用有系统性的认识。
如果你的数据库已经有几百张表,打算从单体应用向微服务迁移,那么DrawERD的分组功能是一个最佳工具,通过对模块的分组模拟,你可以清晰的判断哪个实体放到哪个服务更合理。

Why not alternative?

上图是DrawERD的核心特性,相比市面上流行的建模工具,做了很多tradeoff,下面来说一下每个决策的理由:

  • SaaS vs desktop tool:相比单机工具,能够团队协同是DrawERD的一个目标,你可以生成url嵌入到你的项目管理工具,ERD的变更也会自动同步。
  • Auto layout vs Drawing on canvas manually:很多工具基于画布上的拖拽来编辑ERD,这种方式看起来很酷,但是实际使用起来,如果你的应用达到几十张表之后,就是灾难。DrawERD采用自动布局的方式,会根据你的实体和关系自动渲染出清新美观的SVG图,同时你可以选择mode和layout的组合进行渲染。
  • Database agnostic vs Database binding:一些工具需要依赖数据库连接去反向出数据结构,DrawERD选择使用静态解析的方式,你只需要从你现有数据库导出DDL文件上传,对于新建项目,只需要界面上创建实体和关系,不依赖任何外键和数据库的元信息。

Roadmaps

  • Export from ERD to DDL
  • Auto generate GraphQL API:根据模型定义自动生成GraphQL API endpoint,类似firebase
  • ERD public hub:提供常用应用类型或模块(如:CRM、电商、财务等)的ERD模板

Demo && Screenshots

simple


full


group

欢迎试用/反馈/吐槽/建议


update: 添加了download和share svg功能


添加了mysql的导入


添加了根据列名规则自动生成relation功能

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Hooopo 发布了文章 · 2019-09-17

Data Warehouse Concepts and Overview

数据仓库

按照 W. H. Inmon,一位数据仓库系统构造方面的大神的说法,“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合,支持管理决策制定”。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持。

除供企业内部使用外,像Google Analytics和淘宝数据魔方等提供继承数据和多维分析的应用也属于数据仓库类型。

事实和度量

事实(Fact)是可以被量化的最详细的业务信息。例如:一次网站的点击;购物网站上一个客户的一次购买行为;Github上一个程序员的一次提交。我们可以量化下面的数据:

  • 网站点击:点击次数、停留时间。
  • 网上购物:销售额、利润、购买产品数量。
  • 提交代码:commit数量、修改代码行数、删除代码行数。

这些可以量化的属性,如点击数、利润、提交数量,我们称之为度量(measures),是我们关注的业务过程的衡量指标。

在数据仓库中,我们更关心的是汇总后的度量,例如:网站3月的点击量是多少;05年销售额是多少;本周commit数量是多少。

维度

维度(Dimension)是指分析的各个角度。例如我们希望按照时间,或者按照地区,或者按照产品进行分析,那么这里的时间、地区、产品就是相应的维度。基于不同的维度,我们可以看到各量度的汇总情况,也可以基于所有的维度进行交叉分析。

dimensions

维度为事实提供上下文:

  • 订单什么时候创建的?
  • 哪里的客户创建的订单?

维度是分析的过滤条件:

  • 2014年有多少订单?
  • 3月份温哥华的销售额是多少?

维度层次

我们可能已经非常熟悉Web网站的面包屑导航和层级菜单了。当你在某个类目浏览的时候,接下来更可能要去浏览当前类目的子类目或回退到你来的位置。与此类似,我们在分析的时候按年聚合之后可能更想要分析按月聚合的数据;分析了国家的数据之后想要分析各个省的数据。也就是说,维度是有层次(Hierarchies)关系的。

                                           
 +--------+     +--------+    +----------+ 
 | Canada +---> | Quebec +--> | Montreal | 
 +--------+     +--------+    +----------+ 
                                           

下钻(Drill-down)

在维的不同层次间的变化,从上层降到下一层,或者说是将汇总数据拆分到更细节的数据,比如通过对2010年第二季度的总销售数据进行钻取来查看2010年第二季度4、5、6每个月的消费数据,如下图;当然也可以钻取Quebec省来查看Montreal、Lachine等城市的销售数据。

^                                     
|                                     
|        +----------------+           
|        |     190        |           
|        |                |           
|        |                |           
+--------+----------------+---------->
                Q2                    
                                      
                 +                    
                 |                    
                 |                    
                 |                    
                 v                    
                                      
^               +---+                 
|               | 80|                 
|               |   |    +---+        
|      +---+    |   |    | 70|        
|      | 40|    |   |    |   |        
|      |   |    |   |    |   |        
+------+---+----+---+----+---+------->
        M4       M5        M6         

上卷(Roll-up)

下钻的逆操作,即从细粒度数据向高层的聚合,如将Montreal、Lachine等的销售数据进行汇总来查看Quebec地区的销售数据。

切片(Slice)

选择维中特定的值进行分析,比如只选择电子产品的销售数据,或者2010年第二季度的数据。

切块(Dice)

选择维度中特定区间的数据或者某批特定值进行分析,比如选择2010年第一季度到2010年第二季度的销售数据,或者是电子产品和日用品的销售数据。

slice and dice

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Hooopo 关注了问题 · 2018-11-14

关于撮合交易系统的完整架构设计。

不知道思问有哪位大神开发过撮合交易系统,可以给点设计思路吗?最好详细点的,我需要的是虚拟货币交易平台的撮合交易,例如比特币,当然更好的需求是支持多边交易,例如BTC直接兑换LTC.

希望懂这方面的大神指导下详细思路,包括业务逻辑处理,数据库并发加锁的。谢谢。

关注 6 回答 4

Hooopo 回答了问题 · 2018-11-06

shell跑ruby on rails 出错了,请问大佬问题在哪里?谢谢,shellscript新手

elasticsearch -d吧,不然卡在了

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