目录一、业务背景二、场景分析三、流程设计1、业务流程2、导入流程3、导出流程四、结构设计五、实践总结六、参考源码只想写单表和文件的搬运，数据不过百最好；一、业务背景最近遇到这样一个场景：在业务正式开始前1-2天，需要导入一批来自合作渠道的数据，在业务周期结束后，再将同一批数据导出，交付给渠道方；简单理解，就是数据的「导入」和「导出」；但是场景复杂度的高低与否，与实现流程和逻辑的复杂度并无什么必然联系，数据在「导入」和「导出」之间，通常还会横着复杂的「业务逻辑」；数据如果只是在文件和单表直接来回捣腾，解决的方案简直花里胡哨，然而在应用中数据导入导出，更多还是要集成业务需求，自然也就绕不开业务的处
目录一、业务背景二、场景分析三、流程设计1、业务流程2、导入流程3、导出流程四、结构设计五、实践总结六、参考源码只想写单表和文件的搬运，数据不过百最好；一、业务背景最近遇到这样一个场景：在业务正式开始前1-2天，需要导入一批来自合作渠道的数据，在业务周期结束后，再将同一批数据导出，交付给渠道方；简单理解，就是数据的「导入」和「导出」；但是场景复杂度的高低与否，与实现流程和逻辑的复杂度并无什么必然联系，数据在「导入」和「导出」之间，通常还会横着复杂的「业务逻辑」；数据如果只是在文件和单表直接来回捣腾，解决的方案简直花里胡哨，然而在应用中数据导入导出，更多还是要集成业务需求，自然也就绕不开业务的处
目录一、业务背景二、场景分析三、流程设计1、业务流程2、导入流程3、导出流程四、结构设计五、实践总结六、参考源码只想写单表和文件的搬运，数据不过百最好；一、业务背景最近遇到这样一个场景：在业务正式开始前1-2天，需要导入一批来自合作渠道的数据，在业务周期结束后，再将同一批数据导出，交付给渠道方；简单理解，就是数据的「导入」和「导出」；但是场景复杂度的高低与否，与实现流程和逻辑的复杂度并无什么必然联系，数据在「导入」和「导出」之间，通常还会横着复杂的「业务逻辑」；数据如果只是在文件和单表直接来回捣腾，解决的方案简直花里胡哨，然而在应用中数据导入导出，更多还是要集成业务需求，自然也就绕不开业务的处
一、业务背景最近遇到这样一个场景：在业务正式开始前1-2天，需要导入一批来自合作渠道的数据，在业务周期结束后，再将同一批数据导出，交付给渠道方；简单理解，就是数据的「导入」和「导出」；但是场景复杂度的高低与否，与实现流程和逻辑的复杂度并无什么必然联系，数据在「导入」和「导出」之间，通常还会横着复杂的「业务逻辑」；数据如果只是在文件和单表直接来回捣腾，解决的方案简直花里胡哨，然而在应用中数据导入导出，更多还是要集成业务需求，自然也就绕不开业务的处理逻辑；二、场景分析1、文件特征文件：「Excel」类型，并且表头是固定格式，字段内容虽然有要求，但是难免存在细微的误差问题；内容：条数「1000」以内
一、业务背景最近遇到这样一个场景：在业务正式开始前1-2天，需要导入一批来自合作渠道的数据，在业务周期结束后，再将同一批数据导出，交付给渠道方；简单理解，就是数据的「导入」和「导出」；但是场景复杂度的高低与否，与实现流程和逻辑的复杂度并无什么必然联系，数据在「导入」和「导出」之间，通常还会横着复杂的「业务逻辑」；数据如果只是在文件和单表直接来回捣腾，解决的方案简直花里胡哨，然而在应用中数据导入导出，更多还是要集成业务需求，自然也就绕不开业务的处理逻辑；二、场景分析1、文件特征文件：「Excel」类型，并且表头是固定格式，字段内容虽然有要求，但是难免存在细微的误差问题；内容：条数「1000」以内
软件项目复杂性1.技术架构与框架Reuseisaboutpeopleandeducation,notjustarchitect. --------《97ThingsEverySoftwareArchitectShouldKnow》认为设计优良的框架，细致考虑并精巧实现的架构自然会被人们重复利用。事实上，即便是最精美，最优雅的框架，可复用性最高的系统，也必须满足下面的条件才可能被复用。（1）大家知道它们存在。（2）大家知道如何使用它们。（3）大家认识到利用已有资源好过自己动手。如果大家找不到可复用的资源，或者不知道如何使用这些资源，人的天性就会发挥作用。他们会自己动手实现。反思我们设计框架与组件
软件项目复杂性1.技术架构与框架Reuseisaboutpeopleandeducation,notjustarchitect. --------《97ThingsEverySoftwareArchitectShouldKnow》认为设计优良的框架，细致考虑并精巧实现的架构自然会被人们重复利用。事实上，即便是最精美，最优雅的框架，可复用性最高的系统，也必须满足下面的条件才可能被复用。（1）大家知道它们存在。（2）大家知道如何使用它们。（3）大家认识到利用已有资源好过自己动手。如果大家找不到可复用的资源，或者不知道如何使用这些资源，人的天性就会发挥作用。他们会自己动手实现。反思我们设计框架与组件
一算法复杂度算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。算法的复杂性体运行该算法时的计算机所需资源的多少，计算机资源最重要的是时间和空间（即寄存器）资源，因此复杂度分为时间和空间复杂度。 二时间复杂度2.1关于时间复杂度一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，算法中语句执行次数越多，它花费时间就越多。一个算法中的语句执行次数称为语句时间频度。记为T(n)。 假设算法的问题规模为n，算法中操作单元的数量用函数f(n)来表示，当n趋近于无穷大时，T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，即随着数据规模n的
一算法复杂度算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。算法的复杂性体运行该算法时的计算机所需资源的多少，计算机资源最重要的是时间和空间（即寄存器）资源，因此复杂度分为时间和空间复杂度。 二时间复杂度2.1关于时间复杂度一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，算法中语句执行次数越多，它花费时间就越多。一个算法中的语句执行次数称为语句时间频度。记为T(n)。 假设算法的问题规模为n，算法中操作单元的数量用函数f(n)来表示，当n趋近于无穷大时，T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，即随着数据规模n的
2021年以来，自动驾驶赛道进入爆发期，该行业成为大厂以及初创企业的必争之地。其中众多公司都采用了计算机视觉作为自动驾驶的技术底座，通过图像分割技术，汽车才能够有效理解道路场景，分清楚哪里是路，哪里是人。除了自动驾驶领域，图像分割技术也常出现在其他重要的场景中，比如：医疗图像分割：帮助医生进行诊断测试卫星图像分析：适合深入研究大量图像数据影像娱乐类App：人像抠图、避免视频弹幕遮住人脸因此，图像分割技术的应用十分重要且广泛。HMSCore机器学习服务图像分割服务采用了具有创新意义的语义分割框架。这种框架将图像中的每个像素点都标签化，即使是发丝细节都可以清晰完整的保留。另外，图像分割服务还提升了
