云栖社区为此推出“三七”女生节特别分享，16位才华横溢的阿里女生们同一时间分享了自己写的代码诗和她们推荐的书单。
你知道瑞清女程序员代码的释义吗？快来解密吧！评论回复哦！
bool isSuccess(uint32_t attitude, uint32_t ability)
{
return attitude * 2 + ability > threshold;
}
3月9日在博文中公布谜底哦～
资料推荐：2018年 阿里巴巴大数据—玩家社区 干货文章大盘点！
2018年已过，我们迎来了新的一年，在机遇与挑战同在的环境下，我们更应勤于学习。为了方便大家学习，小编为大家盘点了2018年阿里巴巴大数据—玩家社区云栖号最火的干货文章分享给大家，让我们在新的一年里共同学习和成长！
阿里巴巴大数据 —玩家社区
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阿里大数据博文，问答，社群，实践，有朋自远方来，不亦说乎……
2018年10篇最受欢迎博文：
第一篇：
《MaxCompute/DataWorks权限问题排查建议》
MaxCompute与DataWorks为两个产品，在权限体系上既有交集又要一定的差别。在权限问题之前需了解两个产品独特的权限体系。
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第二篇：
《Hadoop数据迁移MaxCompute最佳实践》
本文向您详细介绍如何通过使用DataWorks数据同步功能，将Hadoop数据迁移到阿里云MaxCompute大数据计算服务上。
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第三篇：
《在PyODPS DataFrame自定义函数中使用pandas、scipy和scikit-learn》
背景 PyODPS DataFrame 提供了类似 pandas 的接口，来操作 ODPS 数据，同时也支持在本地使用 pandas，和使用数据库来执行。
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第四篇：
《专访20年技术老兵云郎：16年峰回路，每一步都是更好的沉淀》
从技术研发到产品经理，3次峰回路转，这条路，他走了16年 一个懂技术的产品，更有底气和研发“叫板” 一个具备产品思维的技术，更明白未来的方向。
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第五篇：
《MaxCompute Tunnel上传典型问题场景》
分别描述使用MaxCompute Tunnel命令行工具上传数据的数据类、网络类、计费类问题，长期更新，欢迎大家拍砖~~
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第六篇：
《SQL优化器原理 - 查询优化器综述》
本文主要是对数据库查询优化器的一个综述，包括查询优化器分类、查询优化器执行过程和CBO框架Calcite。
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第七篇：
《MaxCompute帮你五步实现用户画像的数据加工》
企业最终的数据往往都隐藏在日志背后，如果从日志背后挖掘出有价值的信息，勾画出平台或网站的用户画像对精准化运营有着重要的帮助。阿里云技术专家祎休带来阿里在处理日志、构建数仓上的最佳实践分享。主要从数仓开发开始谈起，重点讲解了数据加工用户画像的五大步骤，最后进行了演示解析。
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第八篇：
《MaxCompute助力OSS支持EB级计算力》
MaxCompute是什么 你的OSS数据是否作堆积在一旁沉睡已久存储成本变为企业负担你是否想唤醒沉睡的数据驱动你的业务前行MaxCompute可以帮助你高效且低成本的解决这些问题通过对海量数据进行分析和计算来实现勾勒用户画像、提升营销转化、挖掘产品优化方向、预测业务发展等丰富的业务场景。
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第九篇：
《80后阿里P10，“关老板”如何带着MaxCompute一路升级？》
我是个幸运的人。虽然幸运不能被复制，但是眼光和努力可以。
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第十篇：
《Hadoop迁移MaxCompute神器之DataX-On-Hadoop使用指南》
DataX-On-Hadoop即使用hadoop的任务调度器，将DataX task(Reader->Channel->Writer)调度到hadoop执行集群上执行。这样用户的hadoop数据可以通过MR任务批量上传到ODPS、RDS等，不需要用户提前安装和部署DataX软件包，也不需要另外为DataX准备执行集群。
