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你的项目或许已经使用 Redis 很长时间了，但在使用过程中，你可能还会或多或少地遇到以下问题：
CSDN技术头条
2021-03-22
5.7K
0
一次说清，Java 中的各种锁和 CAS 经典面试题
编程算法
数据分析
java
如果说快速理解多线程有什么捷径的话，那本文介绍的各种锁无疑是其中之一，它不但为我们开发多线程程序提供理论支持，还是面试中经常被问到的核心面试题之一。因此下面就让我们一起深入地学习一下这些锁吧。
CSDN技术头条
2020-03-25
1K
0
Matplotlib 可视化最有价值的 14 个图表（附完整 Python 源代码）
编程算法
数据分析
matlab
numpy
这些图表根据可视化目标的7个不同情景进行分组。 例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。 或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。
CSDN技术头条
2019-11-19
1.1K
0
AI 领域的技术新宠，相见恨晚！
机器学习
数据分析
神经网络
深度学习
人工智能
说到数据可视化，大家可谓耳熟能详，设计师、数据分析师、数据科学家等，都用各种方式各种途径做着数据可视化的工作。
CSDN技术头条
2019-11-19
499
0
分析机器学习中的核心算法
数据分析
在数据分析的过程中，我们会通过观察一系列的特征属性来对我们感兴趣的对象进行分析研究，一方面特征属性越多，越有利于我们细致刻画事物，但另一方面也会增加后续数据处理的运算量，带来较大的处理负担，我们应该如何平衡好这个问题？利用矩阵的特征值分解进行主成分分析就是一个很好的解决途径。
CSDN技术头条
2019-06-03
431
0
1小时入门 Python 爬虫
python
爬虫
数据分析
大数据
http
随着网络技术的发展，数据变得越来越值钱，如何有效提取这些有效且公开的数据并利用这些信息变成了一个巨大的挑战。从而爬虫工程师、数据分析师、大数据工程师的岗位也越来越受欢迎。爬虫是 Python 应用的领域之一。
CSDN技术头条
2018-11-05
1.2K
0
征战 BAT 算法面试
编程算法
机器学习
数据挖掘
数据分析
数据结构
对于机器学习的初学者来说，面试方面的经验总结也非常重要。能够加深对算法和机器学习基本理论的理解。所以，本文网罗了多年来 BAT 的面试真题，能搞懂这些面试题加上多次反复研习知识，在 BAT 面试初中级算法时就轻松多了（前提是企业比较看重面试者算法能力）。
CSDN技术头条
2018-10-25
581
0
风头正劲，这个技术只需几个月，平均薪资竟可达25k！
go
hadoop
数据分析
大数据
编程算法
最近，谷歌爸爸又收购了一家公司。长期以来，谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务，但在这方面一直被亚马逊和微软吊打，这次的收购正是为了弥补自身的短板。
CSDN技术头条
2018-10-08
358
0
ELK 系统在中小企业从0到1的落地实践
开源
es 2
分布式
数据分析
ELK 是一般被称作日志分析系统，是三款开源软件的简称。通常在业务服务上线后我们会部署一套 ELK 系统，方便我们通过图形化界面直接查找日志，快速找到问题源并帮助解决问题。
CSDN技术头条
2018-07-30
1.2K
0
技术人不会学习，35岁必然要焦虑
人工智能
容器镜像服务
区块链
数据分析
最近大家都在讨论某打车软件的外卖业务上线24小时就紧急下线的问题, 官方给出的解释是”短期订单暴涨超出预期”，业内人士分析，是之前该公司在打车业务上积累的智能调度技术不足以支撑新的业务形态。
CSDN技术头条
2018-07-30
401
0
薪酬报告：过去1年大数据领域薪资有多高？
大数据
数据挖掘
数据分析
互联网在经历前几年的繁荣之后，现在开始进入寒冬，资本家不再像以前那样大胆地投资，纷纷攥紧自己的口袋。但是从整个互联网行业来看，大数据却一枝独秀，逐渐崛起。
CSDN技术头条
2018-07-30
383
0
1小时入门 Python 爬虫
python
爬虫
数据分析
大数据
前言 随着网络技术的发展，数据越来越变的值钱，诸多公司都在探究如何获取更多更有用的数据。万维网是大量信息的载体，如何有效提取这些有效且公开的数据并利用这些信息变成了一个巨大的挑战。 从而爬虫工程师、数据分析师、大数据工程师的岗位也越来越受欢迎。爬虫则是 Python 的一个应用领域，Python 还有诸多应用领域，如 Web 全栈开发、图形界面开发、大数据、人工智能、系统网络运维、云计算系统管理…… Python 基础知识学习途径 学习好 Python 基础对于学习 Python 爬虫具有事半功倍的效果。就
CSDN技术头条
2018-04-18
1.1K
0
工作中，你真的会表达数据吗？
数据分析
数据可视化
来源 | 《用数据讲故事》 我们要的不是数据，而是数据告诉我们的事实 在幻灯片中，数据的作用一直很受重视。在工作场合，饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图充斥在幻灯片中。问题是这些密密麻麻的图表到底想告诉我们什么观点？传递什么事实？希望我们对哪些趋势予以关注或形成警惕？ 使用太多的幻灯片，与其说是展示数据，不如说是展示自己的工作量。 PPT+Excel 这套组合，让人人都能快速做出“好看”的图表。但是正确利用基础数据展示出事物之间的联系、趋势和异常，这并不是有了软件的帮助，人就可以自动获得的能力。 这个世界
CSDN技术头条
2018-03-26
907
0
收藏丨值得关注的12大开源大数据分析应用软件
开源
大数据
数据分析
对于许多大企业来说，开源大数据分析已经成为日常业务中一个必不可少的组成部分。据New Vantage Partners公司对《财富》1000强公司的高层主管开展的调查显示，如今62.5%的企业在生产环
CSDN技术头条
2018-02-12
1.7K
0
创业公司如何构建数据指标体系？
数据分析
对于从 BAT 等互联网公司出来的人，经历了数据分析的历练后，会有做事之前看数据的习惯。而对于毕业之后就创业，或者是产品经理和运营专员的新手来说，一般对于构建企业的指标体系比较困惑，不知如何下手。甚至有些新手，手里刚有微信公众号后台或者百度统计后台的几个指标，就觉得算是有了数据指标体系了，但又会发现与许多实际的工作脱节。在这里给大家介绍两套构建指标体系的方法，第一关键指标法和海盗指标法。 第一关键指标法 现在我问你一个问题，对你所负责的产品来说，最关键的一个指标是什么？我尝试问过一些人，特别是同一个公司的几
CSDN技术头条
2018-02-12
1K
0
Spare5结合人类的经验进行数据分析
数据分析
对数据的洞察力是当下很多业务面临的挑战，加上数据通常是无组织的，分析起来更加棘手。人工智能在这条路上已经有所成就，但是一家年轻的创业公司希望通过将人类带回原始的方法，以获得更好的效果。 Spare5周三发布了一个新的平台，将人类的理解和人工智能结合起来，帮助公司分析无组织的数据，包括图片，视频，社交媒体的内容，文本信息等。结果显示，效果非常好。 这项级数目前被用于Expedia和Getty Images来完善和整理数据的信息。 “这些业务需要人类特殊的洞察力来解决复杂的数据问题，”Spare5的创始人和CE
CSDN技术头条
2018-02-12
436
0
Netflix数据管道的演进
大数据
开源
数据分析
原文链接：Evolution of the Netflix Data Pipeline 作者：Real-Time Data Infrastructure Team 译者：刘旭坤 （ 责编/仲浩） 去年12月我们的Keystone数据管道正式投入使用，本文我们就来讲讲这些年Netflix数据管道的变化历程。 数据是Netflix的中心，很多的商业决策和产品设计都是依据数据分析而做出的决定。在Netflix，数据管道的目的是对数据进行收集归纳和处理，几乎我们所有的应用都会用到数据管道。下面我们先来看看有关Net
CSDN技术头条
2018-02-11
1.1K
0
大数据架构的未来
大数据
数据分析
系统架构
mongodb
hadoop
作者：Matt Kalan 原文：The Future of Big Data Architecture 译者：孙薇 本文讲述了大数据的相关问题，以及“大数据架构”得名的由来。 大数据的问题 或许所有读者都明白这一点：数据正在飞速增长。若是能够有效利用的话，我们能从这些数据中找到非常有价值的见解；传统技术有很多都是在40年前设计的，比如RDBMSs，不足以创造“大数据”炒作所宣称的商业价值。在大数据技术的使用上，常见的案例是“客户单一视图”；将关于客户所知道的一切内容放在一起，以便最大化服务提供与自身收入，
CSDN技术头条
2018-02-11
783
0
我们如何使用Go打造了Uber QPS最高的服务
go
大数据
数据分析
2015年初，我们建立了一个微服务来负责这项任务：地理围栏查找（geofence lookups），结果完成很出色。如今已过一年，这项技术在Uber数以百计的生产应用中脱颖而出，成为了每秒查询量最高（QPS）的服务。本文讲述了我们建立这个服务的原因，还有近来Go语言对构建和扩展该服务速度的贡献。 背景 在Uber，地理围栏指的是地面上由人为定义的地理区域（或几何术语中的多边形），广泛用于地理位置的配置中。向用户展示在指定位置上有哪些产品可用，根据特定需求（比如机场）定义区域，在同时有多人请求搭车的周边区
CSDN技术头条
2018-02-11
1.2K
0
如何打造高性能大数据分析平台
大数据
数据分析
存储
数据可视化
原文：Building High Performance Big Data Analytics Systems 译者：袁璞，圣特尔•E店宝大数据架构师，关注高性能或可用架构、大数据技术、机器学习。 审核：朱正贵 责编：仲浩 大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不
CSDN技术头条
2018-02-11
1.8K
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【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪，探寻中国数据库50年的发展历程
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