Очень дорогие получаются операции модификации дерева. Если как вы говорите деревья у вас небольшие, то имхо эффективнее использовать materialized paths
Мне понравилась статья, потому, что автор достиг просветления, постигнув дзен разработки в крупной компании/организации. Со временем я верен он обязательно достигнет уровня мастера (начальника отдела). И это не ирония
При «небольшой глубине», в вашей формулировке, каждая статистическая функция будет будет выдавать столь недостоверное значение, что действительно любую из них можно приравнять (как говорится 50/50) :)
Хранить или не хранить — это вообще не вопрос складской логистики :)
ABC анализ при всей свой примитивности интересен тем, что изобретается из раза в раз складскими аналитиками и разработчиками in-house wms, а консалтерами преподносится как восьмое чудо света. При этом никто в крупном бизнесе (я имею в виду от 5 тыс единиц наименования) продукции не использует ABC в чистом виде — все придумывают свой велосипед. Самый распространенный способ исказить идею ABC — это придумывание своих пропорций. Скажем 55/35/10 какой-нибудь аналитик вполне может называть «тонкой настройкой по нужды сегмента», что крайне неверно, поскольку предполагается что выбранная метрика имеет нормальное распределение. Если это не так, то метрика выбрана неверно. Вместо этого появляются такие классификации, не имеющие ничего общего с математикой, а основанные на «интуиции» отдельного индивида.
Не совсем понял: на каких таких узких выборках ABC почти равен XYZ? XYZ показывает разброс значений метрики. В связке с ABC может расцениваться как то, на сколько стабильно вычисленное значение ABC.
Зачем контроллеры когда есть прекрасный FastEndpoints :)
Интересно, если бы вы следующей статьей показали, как перейти от Startup к VerticalSlice
на линуксе имею опыт печати на зебру только ZPL через SMB
Тоже начинали с ZPL, потом перешли на печать через драйвер печати. Отказ ZPL помог легко перейти на дешевые и качественные китайские принтеры
Хранить или не хранить — это вообще не вопрос складской логистики :)
Не совсем понял: на каких таких узких выборках ABC почти равен XYZ? XYZ показывает разброс значений метрики. В связке с ABC может расцениваться как то, на сколько стабильно вычисленное значение ABC.