在OkHttp中，我认为可以分为3个部分： 请求类封装客户端发送的请求，包括请求的url，请求方法（主要是GET和POST方法），请求头标题以及请求体requestBody; 响应类封装了服务器响应的数据...设置cacheControl，这个是设置到请求头中。用来替换其它名称是“Cache-Control”的头。...如果采用ResponseBody的string()方法会一次性把数据读取到内存中，如果数据超过1MB可能会报内存溢出，所以对于超过1MB的数据，建议采用流的方式去读取，如ResponseBody的byteStream...具体到每个拦截器都是怎么处理Request和Response的，最好自己去看一下，我们就不展开讨论了。...参考: OkHttp官方Wiki文档 从OKHttp框架看代码设计 拆轮子系列：拆 OkHttp
當我們使用Innodb執行多個海量數據統計查詢時，會因為碎片化的磁盤高頻讀寫極導致IO效率快速下降，當數量達到一定規模時會影響本身的業務。而MyISam本身的大區塊模型會極大的降低數據讀寫頻率。...從業務系統的代碼層面考慮，因為大量的數據可能會耗費大量的內存，因此其內存模型在兩者之間應該有所的區別。...隨著網化的過程逐漸加深，管理難度和系統間的數據同步問題也呈指數級提升。 數據總線 在業務系統和數據倉庫之前，通常還會建立一個數據總線。所有的系統對外連接只考慮到總線。...不排除數據集市的基礎數據不以事實表為基礎的情況，例如以商戶作為行數據，然後將對應的訂單金額數據匯總到每一行。但是如果某個數據倉庫主題大量的出現這種情況，需要考慮另外新建數據倉庫主題。...數據倉庫案例展示superset 地址：http://192.168.0.212:8088 賬號：admin 密碼：admin 數據分析到AI訓練 進過大量的數據演練，可以逐漸的發現數據背後的統計規律。
作者：张臣雄，在世界500强企业之一的大型高科技公司任首席科学家，来源：钛媒体 导读： 大部分专家都相信可以从巨量的数据中找到宝石和金子。...从3V到4V 等着要发掘的“金子”，指的是用于记录、存储和分析大量的数据，以及以合适的形式显示该结果的“大数据”新技术。...由于都想成为“掘金者”，从大数据挖掘价值，目前具有深入的分析、数学、统计、规划技能的数据分析师正炙手可热，已没有足够多的人才可满足需求。...例如一家跨国公司可以设立一个全球维修中心，全球各个分部的工厂都设有大量传感器并与网络相连，只需要在这个中心分析大量的远程智能数据，就可以进行远程诊断和处理，而不需要技术人员到现场。...节省下来的资金，则可以在用户和智能数据提供者两者分成。这是双赢的局面，也是如何从数据山中掘金的一个很好例子。
需要澄清的是，数据工程是一个体系，涵盖了从企业数据战略、需求设计、技术设计到开发、质量管控和流程等方面。它源于软件工程的实践，但是在数据工程中被提炼出来并映射到数据层面的工作。...图：数据在企业内流转过程 在数据工程中，数据从原料加工到成品需要考虑很多因素，如指标计算口径、数据异常预警等。同时，数据需要在不同阶段进行设计和实现，以体现企业经营的状况。...业务和数据的边界越来越模糊，因此需要技术支撑和保障，实现业务、数据和技术的有机融合，这是实现数据到价值过程的核心要素。...我们观察到有些企业在建立数据中台或数据平台时，非常关注接入的数据量和计算指标的多少，将其作为衡量项目成功与否的重要指标。...在梳理出需解决问题和需完成任务后，我们通过优先级考量方式对功能进行排序，平衡紧急程度和价值，从数据、技术和业务三个维度进行考量。
随着企业数字化转型的不断开展，企业对数据越来越重视、对数据的诉求越来越丰富。...尽管数字化转型对于市场来说并不是一个新鲜事物，从技术视角来看，人工智能与大数据相关技术仍处于创新阶段，各行业正在寻找和探索价值场景与新兴技术融合的平衡点，希望在新兴技术的加持下能够在激烈的竞争中占据有利位置...本白皮书旨在讨论如何从工程化的角度加速数据到价值的转化过程、为企业带来更多的价值，帮助企业在数字化转型过程中应对来自业务、外部市场、内部数据能力提升等一系列问题。...从另一个角度来看，数据工程落地是一个持续优化迭代的过程，因此沉淀、复用、持续运营、能力建设都是数据工程落地过程中不可或缺的一部分。...图: 数据工程能力复用与保障 图: 数据持续运营 总 结 数据工程实现与落地过程中涉及到方方面面的工作，从确认需求到后期运营；从质量管控到安全保障；从设计到实施等多个维度。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...winfrom调用的浏览器默认内核是ie的，这在当下是很受限制的，前几年的webkit还是挺不错的，可惜停止维护和更新了，当下使用webkit不免也有些不兼容； 幸好还有个项目CEF，后劲十足，且坚挺无比...，看着就很不清爽，凌乱； 改进的思路是，额外的文件放到云端，exe启动先校验文件，然后从远端下载，这样避免打包生成的文件太大； 2.引用cef的库之后，编译的项目，要么是32位，要么是64位，想要做到自动兼容...webBrowser控件完全可以做，只要调用的html没有太高级的特效和语法就行。...再有就是api返回数据，winfrom 里面合理的组装和呈现数据即可。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
【05期】我的数据心经：从数据到智能 更新时间20170204 个人体会：单一的数据是完全没有意义的，只有在特定的背景下，才变成信息；对信息进行挖掘，发现其中的规律，成为了知识...毫无疑问，随着数据挖掘技术的进步，机器的“智慧”越来越高级，预测越来越准确。当机器给人类的决策建议，人类大部分都接受了，其实，机器从某个侧面上控制了人类。...1、一切从定义问题开始，问题问好了，答案就在那里。...2、在万物皆数据的年代，要以“假设数据都能获取”为前提去思考问题。 3、数据助力企业的“四部曲”：描述现状、深入诊断、预测趋势、指挥行动。 4、“快+准”的数据，让我们可以从已知规律中寻找价值。...5、“广+乱”的数据，给予我们从发现中获取颠覆过去规律的能力。 6、大数据不是独奏，而是连接无处不在的数据。 7、数据技术就是加速和积累（数据、分析、服务）的能力。
2018年年底到2019年年初，一场组织变革的飓风席卷了国内各大互联网公司。阿里、腾讯、百度、京东、美团等先后拿出了几年来最大规模的组织调整计划。...大家估计听过华为在几年前就提出的“平台炮火支撑精兵作战”的平台化战略，“让听得到炮声的人能呼唤到炮火”说的就是大平台赋能一线团队，快速将后台能力投送到需要支援的地方，使华为可以迅速响应瞬息万变的市场机会...我们会发现，目前市场上比较成熟的运维软件产品主要是后台系统，而前台运维系统有明显的多样性和个性化特征，同样的场景、不同的IT组织就可能有完全不同的实现要求（以应急指挥为例，从应急响应、应急分析到应急处置...因此在建设运维中台的时候，从格局上就一定要跳出单条业务线站在中心整体视角来审视数据需求和供给现状，识别优先级，寻找那些最需要被共享的数据。...比如： 从服务请求流程获得新增的IT资源（后称CI），对该资源数据进行整合、加工，然后将数据送给自动化平台进行监控部署 从自动发现平台中获取文件系统CI，给这些CI丰富应用责任人信息，然后将数据送给监控平台进行告警丰富
数据工程构成了数据科学过程的很大一部分。在 CRISP-DM 中，这个过程阶段称为“数据准备”。它包括数据摄取、数据转换和数据质量保证等任务。...在本文[1]章中，我们使用 ChatGPT 和 Python 解决了典型的数据工程任务。通过这样做，我们探索了数据工程与提示工程新学科之间的联系。...创建数据框 让我们从一个简单的问题开始，并从样本数据集创建一个 Pandas 数据框。表 1 包含例如世界银行提供的国家指标。...另一个典型的数据工程任务是用附加信息丰富数据集。...： 分析数据 一旦数据转换完成，实际的分析就可以开始了。
双向数据绑定是，ui行为改变model层的数据，model层的数据变了也能反映到ui上面。比如点击按钮，数字data+1，如果我们自己在控制台再给data+1，那么v层也能马上看见这个变化。...具体的v-model实现在前面文章已经讲过 点击跳转文章 到这里，你大概比较深入理解双向数据绑定是什么了。...而我们前面的vue，当我们在控制台改了数据，就可以马上反映到v层。angular并没有这个操作，也没有意义。...这样子可以每次调用都得到数据上最新的值，如果把这个值写死，不就是不会变化了吗？这是监控函数的一般形式：从作用域获取值再返回。...比如我们假设有一个这样的生命周期：1.从data里面读取数据2.ui行为（如果没有ui行为就停在这里等他有了为止）3.触发data更新4.再回到步骤1 改了一个数，v层不能反回头来找他来更新v层视图（从步骤
为鼓励大数据领域的技术创新与应用创新，国务院于2015年印发《促进大数据发展行动纲要》，鼓励加快经济社会各领域的大数据开发与利用，催生出更多的新产业、新业态、新模式，推动国家、行业、企业在数据的应用需求和发展水平方面进入新的阶段...在内部技术条件成熟、外部政策因素推动激励下，中国涌现出一批从传统业务扩展并转型到大数据业务的企业，通过对企业内部生产数据、客户、用户数据的分析，帮助企业实现智能决策，提高运行效率和风险管理能力。...以此为契机，《科技导报》策划出版“大数据战略：从数据大国到数据强国”专题，围绕以清华大学大数据研究中心为代表的大数据创新研究平台，总结在大数据基础理论、核心技术与系统、关键领域应用层面取得的研究成果和最新趋势...本专题包括对大数据技术研究与发展不同主题： 从理论基础的角度，提出了一个大数据系统的代数模型和自顶向下的分析方法，是对大数据系统复杂性和行为的高度抽象和全新认知视角； 提出了一组大数据系统数学性质的定义...全文详见《大数据战略：从数据大国到数据强国》，论文发表在《科技导报》2020年第3期。 作者简介 王建民，清华大学软件学院，大数据系统软件国家工程实验室，工业大数据系统与应用北京市重点实验室。
所以后来又成立了一个横向的部门——供应链管理。于是从垂直行业里调出的部分同学加入这个横向部门。而供应链管理，离不开大量的数据分析工作，供应链整体效能如何？...插句后话，以后在晋升面试或者转岗面试时，当面试官问我怎么就突然从交互设计师转成数据产品经理时，最早我也是讲的随波逐流的故事……然后被挑战比较严重，后来换个说法：Why not?...数据不是凭空产生的，当需求方提出想要什么样的数据分析的时候，首先要检视的是，TA需求中涉及到的维度是否确定被采集到？度量的计算成本是否高？...某日，负责搜索结果页（LIST）的设计师来找商品详情页（Detail），他好容易做了LIST页面的改版，而且结果也确实喜人，从List页面到Detailye页面的转化率确实提升了（比如原来100万的人来到...但是不幸的是，总体从L到订单的转化率却没有提升，反而下降了。 请问，如果你是Detail的分析师，如何和List的分析师一起想办法分析什么原因？ 2.
由于本科专业是生物信息(可以理解为生物统计学或者与基因数据相关的数据挖掘学科)，所以那时已经开始接触数据挖掘，对统计也算有一定的基础。...首先，要构建完整的数据挖掘理论知识体系;其次，要能够 深入到具体的行业或市场进行具体项目的实战。至于学习数据挖掘的前景，推荐看看一篇博客，扒一扒这个数据挖掘行业，黄油和面包。...从题目和赞助方(世纪佳缘网)来看，这是一个典型的Web数据挖掘如何做用户推荐的案例。...对这个指标并不陌生，因为去年还选修了Web数据挖掘那门课， 那位老师还是从加拿大过来的，当时听得还挺认真，这里推荐一下他这门课的主页，还有 他指定的两本教材:《搜索引擎:信息检索实践》，《数据挖掘:概念与技术...金融行业的话，可以多关注一下人大经 济论坛等;我当初投过一家叫discover的上海公司，好像是从大摩分出来的，专做信用卡这一块的，面试的时候如果懂sas还是有加分的，当然外企可能更注重是你这个人本身的一些基本素质
on a.code = b.code and a.c_value1 = b.c_value1 and b.c_data_type = 'RELA' 同事针对上面SQL提出问题： 本来数据库是一个...c_port_code 一个 c_value1 一个 c_value2存的， 现在想按照把 同一个 c_port_code 和 c_value1 的 c_value2合并为新的c_value2， 但是不想把...c_value3和d_date放到分组里面，又需要这两个字段的值，导致重复数据了，该怎么去重呀 分析后回复如下： 在a 的结果集，用了group by ,其实相当于将表“降维”了。...后续： 很多系统都会设计一个数据源的模块，往往止于”取到结果集“，其实拿到结果集只是第一步，更重要的是要反应出来结果集的行间的一个关系来。比较重要就是主键列，维度这些概念。...ORACLE本身也有维度的概念，我还没有把维度的概念理解透了，它直接关系着数据的汇总效率，数据视图的”上钻、下钻“，在echart里有上钻下钻功能，我不太清楚它是怎么维护数据关系的，有时间了要研究一下。
而且这些照片同时奔涌到云上面，可能是苹果云，可能是阿里云。现在的天文学家已经意识到这些照片加总起来，比任何一台天文望远镜都要强大。...给月亮拍照是为了娱乐，为了分享，最后照片汇总到一起的时候却带来了研究的价值，没有任何一台天文望远镜如此强大。为什么你要戴可穿戴式设备?你是要收集监控你的个人健康的情况。...当这些数据加总到一起的时候会发现那天晚上有多少人醒着。这就是数据的外部性。...所以每10年的人口普查国会都要辩论，辩论到什么要普查，什么不普查，最早的只有几十个问题，到1860年、1870年的时候，美国人口普查已经上升到1万个问题了，一次普查要用7到9年的时间，全部人口普查的数据才能处理完...我们不仅要把这种技术推广到平台上的电商，还要推广到平台上的消费者，用数据去量化一个人的信用。为更多的群体，为更多的人去提供服务。我相信我们今天讲互联网经济，信用是整个互联网经济的一个基础。
题记 —— 执剑天涯，从你的点滴积累开始，所及之处，必精益求精，即是折腾每一天。...重要消息 网易云【玩转大前端】配套课程 EDU配套 教程 Flutter开发的点滴积累系列文章 *** 在使用ListView懒加载模式时，当ListView的Item中有图片信息时，在快速滚动过程中会大量的浪费流量与内存...在这里提出优化方案，当开始滚动时不加载图片，滚动结束后再加载图片，这个优化方案实现的效果如下图所示，在快速滑动列表数据时，图片未加载，运行内存无明显波动。...case OverscrollNotification: print("滚动到边界"); break; } return true; } ListView...buildListView() { return ListView.separated( itemCount: 10000, //子条目个数 ///构建每个条目
从Excel到Hadoop：数据规模的进化之路在数字时代，数据就像空气，充斥在我们生活的每个角落。今天我们谈"大数据"，但回头看看，数据的演变经历了从"小数据"到"大数据"的量变到质变的过程。...从Excel到Hadoop，这条路走得并不容易。小数据时代：单机能搞定的岁月在数据量较小的时候，Excel、CSV 文件，甚至 MySQL 这种单机数据库，都是得力助手。...因此，在大数据分析领域，Spark 逐渐成为主流。大数据的未来：实时计算与AI如今，数据量仍在爆炸式增长，实时计算成为刚需。...，从传统的数据存储和计算，走向智能数据分析与决策。...例如，基于大数据的 AI 推荐系统，能够精准预测用户兴趣，提高商业转化率。总结从 Excel 到 MySQL，从 Hadoop 到 Spark，再到 Flink 和 AI，大数据技术一直在进化。
2.转型到大数据圈子，甚至是大数据挖掘，困难点在哪里？ 3.我们能做什么呢？ 第一点，大数据圈子都会涉及哪些细分的岗位？...这话没毛病，但是还可以说深一点 对于这个领域，从数据源到数据化运营，这其中涉及的细分岗位特别的多。 简单来说。 万物根本，数据从哪里来？...得到满意的数据后，不可避免需要展示给领导去看 作为一个最基础的数据产品，BI报表，这其中又涉及到不少的工作岗位，但或许与数据不太相关。 这些就有，Java Web工程师、UED和前端工程师。...所以，从0到1转型的第一步，是先清楚整个大数据领域都会有哪些具体的岗位？自己又感兴趣和真正适合哪个岗位？ 至关重要！ 第二点，转型到大数据圈子，甚至是大数据挖掘，困难点在哪里？...所以，单独谈上面这四点，不说别的软实力，就足够引起每一个转型到大数据挖掘朋友的注意了。
with open(filename) as f: f_csv = csv.reader(f) headers = next(f_csv) #数据格式
图片来源:Sarah Boswell, Director of the Single Cell Sequencing Core at HMS 单细胞RNA-seq工作流程 scRNA-seq方法将确定如何从测序...您可能已对6个样本进行了测序，但所有样本的读数可能全部存在于同一BCL或FASTQ文件中。 对于许多scRNA-seq方法，从原始测序数据到生成计数矩阵都将经历相似的步骤。 ?...数据表达的命令行工具。...此过程中的步骤包括： 格式化reads并过滤嘈杂的细胞条形码 分离样本 Mapping/pseudo-mapping到转录组 去重UMIs并量化reads 如果使用10X Genomics库制备方法，则上述所有步骤都将使用...在读取比对之前，需要从序列数据中过滤出这些多余的条形码。
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