数据如何应用？值得思考、探索和实践！ ---- 一切可记录的东西，就是数据。数据从哪里来？找到了源头，才好进行数据获取、整合、分析和应用。 数据从哪里来？...其次，从数据的结构来开，数据可以来自结构化数据、半结构化数据、非结构数据。...第三，从数据的状态来看，数据可以来自静态数据和动态数据。静态数据，可以看作是一些稳定和不变的数据，比方说一个人的性别、省份证号。...第六，从数据的所属来看，数据可以来自内部数据和外部数据。内部数据就是企业内部通过经营所积累的数据，外部数据就是内部数据之外的数据，可以是公开爬取的数据，可以采购的数据，可以是合作的数据等。...扩大数据的覆盖度，拉伸数据的维度，从而实现更加全面和多维地分析与挖掘，为数据应用“更加有效性、精准性、实时性”添砖加瓦。 ? 总结 数据从哪里来，不同的角度，有不同的出处。
除参考国外的数据分析工作外，CDA数据分析学院结合多年数据分析培训和教育经验，总结了个人在获得第一份工作以后，如何能在岗位上不断提升，真正实现自己在数据分析行业的职业规划提升。...基于此，CDA数据分析研究院提供了科学的数据分析行业进阶规划如下： 统计概率基础：数据分析行业分析，数据挖掘经典流程，数据的描述性分析，数据的推断性分析，方差分析，回归分析，多元统计等系列理论课程，唯有掌握原理...上手难度：SAS>R>PYTHON>SPSS>EXCEL工具的选择不在于多，而在于跟具体问题相结合，在学习的过程中可以选择1-2门的工具进行熟练使用。参考各大数据分析工具的区别。...数据分析建模：利用工具进行数据分析模型、数据挖掘算法建模运用，常用的数据分析方法有（回归分析法、主成分分析法、典型相关分析、因子分析法、判别分析法、聚类分析法、结构方程、Logistic模型等），常用的数据挖掘算法有...（时间序列、Panel Data、关联法则、神经网络、决策树、遗传算法）以及可视化技术。
上期已经安装了图数据库，本期就该讨论到底这个图数据库里面的一些基本的概念和如何操作。...用这样的概念可以将这些人，进行一个一致性的分类。...1 节点，可以理解为传统数据的行的概念 2 关系：就是表和表之间 join 的概念 （这也是比传统数据库高明的地方，其实还是空间换了时间），关系本身也是带有方向和属性的，这也是传统数据库本身做不到的地方...3 属性：理解为一个MONGODB 里面的document,一个节点会有多种属性 4 标签：理解为mongodb里面的collection 或者 传统数据库中的表，但一个节点可以属于多个表，这个又超越了传统数据库的理解的理念...实际上在安装完neo4j 本身他就拥有自己的exmaple 的指导 在输入 :play movie graph 后，你可以看到上图从如何创建，一个实例的图，找寻数据，查询数据等等这些操作 点击箭头，可以将要执行的
那问题来了，我该在哪里运行或使用它？ 日常我有 4 个地方运行 JavaScript: 1.浏览器的控制台 浏览器的控制台对任何人来说是运行 JavaScript 最简单的方法。
视频标注 生成 VOC 格式的数据集（for semantic / instance segmentation） 生成 COCO 格式的数据集（for instance segmentation） 3....Labelme 使用教程 Labelme 能够进行多种形式的图像数据标注。Labelme 以 JSON 文件存储标注信息。下面介绍一些 labelme 软件的基本操作。...stop storing image data to JSON file --nosortlabels：stop sorting labels --output：指定输出文件夹 关于命令行参数的更多信息，可以使用...矩形 圆形 多段线 线段 点 使用 labelme 进行其它形式的标注的教程详见：labelme_primitives 5.7 命令行工具 1. labelme_draw_json： 使用该命令可以快速查看...2. labelme_json_to_dataset： 使用该命令可以将JSON文件转为一组图像和标签文本文件。
01 去哪里找 对于常见问题，有很多地方可以开始你的搜索。 就像谷歌学术（Google Scholar）用于研究论文那样，Google Dataset Search用于数据集。...在允许的情况下，从信誉良好的组织采购数据是确保准确性、覆盖范围以及适用的价值类型和格式的绝佳方法。...一个预构建的数据集是一个很好的起点，但是它绝不应该被免除审查：即使在短期内需要做大量的工作，也要修改或替换不合适的数据集。 ? 03 构建数据集 要从头创建数据集，你必须从某个地方获取原始数据。...这是过去社交媒体分析的主要方式（尤其是由第三方进行），但许多平台都限制了人们获取数据或使用从其服务中获取的数据的能力。...抓取是用软件来执行的，该软件可以加载、观察和下载大量的内容，这些内容通常是不加区别地从Web目标上下载的，然后就可以对其进行调整以供使用。数据抓取要有目的性。
本文我们就集中讨论这样一个话题：如果你现在想阅读Redis源码，那么从哪里入手？算是对之前系列文章的一个补充。...（注：后台发送Redis可以获得全部Redis系列文章） Redis是用C语言实现的，首先，你当然应该从main函数开始读起。...本文的目标就定为：引领读者从main函数开始，一步步追踪下去，最终到达任一Redis命令的执行入口。这样接下来就可以与Redis内部数据结构详解的一系列文章衔接上了。...上述流程图有几个需要注意的点： 从socket中读入数据，是按照流的方式。也就是说，站在应用层的角度，从底层网络层读入的数据，是由一个个字节组成的字节流。...因此，本文根据作者自己阅读代码的过程，以及在这个过程中对于碰到的重点疑难问题的调研，系统地记录下来，并提供了一些参考文献，希望对于那些想阅读Redis源代码，又不知道从哪里入手的技术同学，会多少有些帮助
前期写文章推荐过在Power BI中使用SVG着色地图，该种类型的地图可以方便的显示数据标签： 还可以切片切换区域： 但是，该方案有个重大功能缺失：不能下钻。...永洪BI可以，它和Power BI一样-桌面版完全免费，有兴趣的读者可以按照以下步骤尝试使用永洪BI进行地图可视化。...导入后的结果如下： 切换到元数据视图，可以看到系统自动将数据分为维度和度量，这与其他BI产品的含义类似。...以上完成后，点击新建报告，开始可视化操作。 2.地理数据格式设置 ---- 在“制作报告”界面，选择地图组件，拖动到画布上： 在制作报告界面，需要将大区、省、市均转换为地图列。...大区因为并非标准的地理名称，而是按照实际需求自行划分，此处展示层级要选择自定义： 自定义设置中的分组可以按照需求添加或者修改，此处将全国省份分为南北区： 3.可视化设置 ---- 将地标设置为”
1、布局排版 大屏首先是要服务于业务，让业务指标和数据合理的展现。由于往往展现的是一个企业全局的业务，一般分为主要指标和次要指标两个层次，主要指标反映核心业务，次要指标用于进一步阐述分析。
可以看出，从2021年到2028年，出货量呈逐年上升趋势，尤其是在2027年和2028年，出货量出现显著增长。...PCIe本身提供了高速的数据通道，可以直接与主板的CPU进行通信，从而避免了传统接口的延迟。 NVMe与PCIe的关系： NVMe协议和PCIe之间的关系密切。...集中式发现控制器 使得发现信息可以从单一的发现服务中整合并提取。 集中式发现控制器（CDC）一种发现控制器，报告由直接发现控制器和主机注册的发现信息。...同一Zone内的成员可以相互通信。 直接发现控制器可能通过推送或拉取注册方式将Fabric Zoning配置信息提供给CDC。...Note 关于数据实时迁移的场景需求和问题意识，Samsung 在其 SSD产品技术报道中曾有过介绍，详见：Samsung：支持在线迁移的SSD 资源弹性管理 定义一个标准框架： 用于动态构建、配置和提供从
问题意识低的人，其自身目标与现状水平处于一致的状态，认为现状与目标相一致，所以保持现状就可以了。所谓“问题”，就是目标标准值和现状之间的差距。认识到这种差距就能意识到问题的存在。...若是经常偶然的，那么可以在计划排期时为类似偶然事件留出响应时间。 针对原因3的解决方法：可调整和优化现有组织结构或行为准则。...综上所述，问题从哪里来呢？ 01 寻找问题 寻找那些与标准值不符的行为，这些问题的发现和解决相对容易，将这些行为恢复到标准状态即可，挑战性不大。 02 制造问题 不满足现状，对现有行为设定高标准。
你可以将哈希值写在某个地方，然后第二天回来尝试相同的过程。如果你两次没有得到相同的哈希值字符串，则文件中的某些内容已发生更改。 到目前为止，我们可以确定某个文件是否被篡改。...它可以帮助你安全地与银行互动，也可以帮助 GitHub 安全地交付你的存储库内容。...in-toto 是一个 CNCF 毕业项目，其存在目的之一是提供一系列有关供应链和构建过程的相关信息的标准化元数据架构。 构建这样的东西需要什么？...这样做意味着有一种方法可以： 颁发证书（本质上是绑定到某个经过身份验证的身份的公钥）。 确保这些证书不会被滥用。 在众所周知的上下文中启用工件的安全签名。 以最终用户可以信任的方式验证这些签名。...有了 Sigstore，就可以创建防篡改的纸质跟踪，将工件与 CI 联系起来。
，几乎把数据需求压缩到最低。...、智能合约层都是可以选的，不是必须要有，每一层中具体机制也可以灵活变化。...如果用我们常用的软件架构视角来看，也可以这么转换下： 共识其实可以分成业务和数据库两部分，前者是业务逻辑的共识也就是智能合约，后者是记账权共识也就是数据写入权。...可以比较出区块链系统与一般软件系统其实主要差别就在于底层数据库的实现和业务逻辑层关于代币的设计上。...这也是为什么目前就设计来讲，除了涉及虚拟数字货币的应用难以用传统分布式系统替代，而其他类型的区块链设计尤其是联盟链环境下的设计几乎都可以被替代的原因，替代主要也就是对数据层的替代。
本文旨在总结数据可视化基本套路，理解了本文的内容，就算不能在数据可视化比赛中拿奖，应付日常工作应该也够了。熟悉了套路怎么看，再结合专业知识，就可以解释可视化结果了。...映射(mapping)：映射即使把数据和图形给连接起来。映射什么数据变量，它是连续的还是离散的？ 标度(scale)：这个是从数据中剥离，但是控制数据如何映射到图形上的属性。...统计变换(stat)：对数据进行常规的统计操作，不过也可以先把数据处理好，可视化的时候就不再做变换。 分面(facet)：如果图形维度较高，并不是一张图能说明的，那么就分面处理。...原型分享 比如用R中的shiny快速搭建一个可视化原型，然后在公司内部搭建一个内网服务器部署上去，内部同事都可以交互使用，很方便地了解产品原型及数据规律。...从技术的角度来说，要有大数据整理、数据分析和数据挖掘的智能因子在里面；从背景的角度来说，可视化作品就如同文艺作品一样要源于实际，高于实际，假大空、纯粹只为了炫技的可视化并没有什么意义。
我的.keystore文件是从App Uploader在线生成的，这些怎么填写呢？我现在生成app总是失败。...data/data存放应用程序的数据。
两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...其中有一个点当时认为还不错，是做攻击者画像的反方向，攻击者画像是从黑样本角度从十几个维度把攻击者数字化掉，那按照逻辑顺序中的空间维度推导逻辑，就可以做反面从白名单角度数字化正常用户，把一个人的设备、（域...像反入侵、流量安全这些点既具体，又可以是长期工作，是可以考虑作为终点的。关键路径即技术手段，我想要长期经营的是安全、数据和算法，这点很明确。从个体的模型思维到组织的连接思维。...对应的防守方可以在关键维度的关键节点和关系搞事情，人员侧的安全意识培训、黑客画像，权限侧反入侵，行为侧的反窃取资金行为、反滥用数据的数据安全敏感行为审计，终点侧的反洗钱、反欺诈、反窃取数据。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
最高学府清华大学2016～2021六年级优秀毕业生统计，从省份维度，来解读优秀人才从哪里来。...直观的数据描述，可以看出优秀占比最高的是山东省、浙江省、湖南省及河南省；录取人数和优秀毕业生人数这两个指标上，北京市与河南省分别位居第一第二。...2016～2021的大学应届生，初步估计年龄在17岁左右，大致出生于2000～2005年，从统计局整理了2000～2005年6年间平均人口。...为了消除数据量纲的影响，对人口数据做最小化（省人口数/31省中的最小值，5年累计人口绝对值没有意义，我们看相对值），可以看出6年年平均河南省人口数是西藏人口数的35.49倍，同时河南省也是人口第一大省。...可以看出人口数据和消费水平是对清华录取率是有影响的。我们可以构建气泡图进一步看看二者怎么影响优秀率。
放假的最后一天，的回答最近有一个小朋友问了一个关于 processlist 的问题，基于MYSQL 8 show processlist 到底从哪里来的信息，MYSQL 8 中提供processlist...MYSQL 的 SHOW PROCESSLIST 是每个MYSQL DBA 通过这个命令来获得MYSQL数据库当时访问的信息。...在MYSQL 8.022 之前获取这些信息是需要根据线程管理模块通过全局互斥的方式来获得数据。...在MYSQL 8.022 版本后，MYSQL 可以通过另一个方式来获得这些信息，performance_schema 中获得这个信息，结果与show processlist 与 select* from...最后一个问题，在8.022 版本及以上的情况下，我们执行 show processlist到底是从 information_schema中获得的数据，还是从performance_schema 中获得的信息
Python 干净易读的语法也很受程序员们欢迎，还可以利用很多模块来创建数据图形，例如图 1 中的这种。 图 1 利用 Python 生成的图表 从美学方面来看，这个图表还不够好。...一些功能强健的工具包和函数库可以帮助我们快速创建可交互或静态的可视化图形。它们还提供了大量的选项，以便你针对数据需要进行定制。...支持 R 的工具包也有很多，你只需把数据载入到 R 里面，写一两行代码就可以创建出数据图形。比如说，你可以利用 Portfolio 工具包快速创建出板块层级图（treemap），如图 9 所示。...如果是用于数据分析，那么 R 的原始输出就可以了，但如果是用于演示或印刷，则最好还是从视觉和美感上稍加调整。 《鲜活的数据：数据可视化指南》是一本系统介绍数据可视化的图书。...作者根据数据可视化的一般顺序，先后介绍了如何获取数据，将数据格式化，然后用可视化工具（如 R）生成图表，最后在图形编辑软件（如 Illustrator）中修改完善，使图表达到最佳的可视化效果。
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