寄存器 寄存器是处理器加工数据或运行程序的重要载体，用于存放程序执行中用到的数据和指令。因此函数调用栈的实现与处理器寄存器组密切相关。...EBX、ESI 和 EDI：被调函数保存寄存器，即被调函数在覆盖这些寄存器的值时，必须先将寄存器原值压入栈中保存起来，并在函数返回前从栈中恢复其原值，因为主调函数可能也在使用这些寄存器。...栈帧是堆栈的逻辑片段，当调用函数时逻辑栈帧被压入堆栈, 当函数返回时逻辑栈帧被从堆栈中弹出。栈帧存放着函数参数，局部变量及恢复前一栈帧所需要的数据等。...EBP 指向当前栈帧底部 (高地址)，在当前栈帧内位置固定；ESP 指向当前栈帧顶部 (低地址)，当程序执行时 ESP 会随着数据的入栈和出栈而移动。...因此函数中对大部分数据的访问都基于 EBP 进行。 0x03 参考链接 CTF-wiki-栈介绍 C语言函数调用栈（一）
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。...所有的系統對外連接只考慮到總線。總線需要嚴格的定義數據規範、數據格式、數據字典內容等等。...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。
一、 HEVC中的帧内预测单元 与H.264/AVC相比，HEVC采用更加灵活的四叉树划分结构，其编码单元的尺寸可以从8x8到64x64，预测单元的尺寸可以从4x4到64x64。...如图4所示，MRLP技术将当前预测单元允许使用的参考像素的行数从1增加到N （N > 1）。...编码端可以从N个参考像素行中任意的选择一行对当前预测单元中的像素进行编码，并将选定的参考像素行的索引传递到解码端，解码端则根据接收到的参考像素行索引对当前预测单元进行预测。...该提案中的算法将MRLP技术的编码端时间从原先的180%降低了到104%，与提案JVET-C043及JVET-C071的MRLP技术相比，JVET-L0283提案中的算法主要有以下几项改进： （1）对于非临近的参考行...四、 总结 本文总结了从HEVC到VVC标准的过程中多参考行预测技术和子块预测技术的演进。与HEVC相比，新一代VVC标准采纳了改进后的多参考行预测技术以及子块预测技术。
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。...接着，通过服务蓝图工作坊梳理业务流程、系统支撑和数据产生交互过程。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。
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。...，给这位坐过这个马桶的人发出营养指标提醒和生理指标提醒，如果必要的话则写处方，提醒他服用药物或到医院进一步检查。...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。
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。...在此我们推荐三步走战略：数据愿景对齐、数据工程落地实施、数据持续运营。...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。
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
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
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。...在数据科学方面，数据准备可能是一项耗时且乏味的任务。那么，为什么不尝试使用 LLM 使其自动化呢？在以下部分中，我们将使用 ChatGPT 和 Python 解决不同的数据工程问题。...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。
因此，在HEVC编码标准中，预测单元的大小可以从4x4到64x64。同时，对于较大的预测单元，8个帧内预测方向已不能很好地预测视频图像中的方向性纹理。...二、 VVC中的方向预测技术 VVC的技术框架沿用HEVC，帧内预测单元的大小仍然是从4x4到64x64，但是VVC采纳了更加精细的帧内预测方向来更好的预测视频和图像中的结构信息，其中包括65个传统的帧内预测方向以及...高 = 2 or 1/2 6 宽/ 高 = 4 or 1/4 10 宽/ 高 = 8 or 1/8 12 宽/ 高 = 16 or 1/16 14 在WAIP模式被采纳之后，对于不同的编码单元，其帧内预测方向的范围都是从该预测单元左下角的对角线到右上角的对角线...对于帧内预测过程，VVC沿用了HEVC中预测像素向参考像素的映射过程，但是VVC采用了两组不同的插值滤波器来更好的拟合不同块大小和不同的预测方向下数据的统计特性。...为了能够使用较少的比特数来对预测模式进行编码，需要提高MPM 列表中编码模式的选中概率，因此，VVC将MPM 列表的大小从3扩展到6 [7]。
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...，探讨了大数据的认知基础及其分类模型，给出了科学、工程和社交领域的大数据表示模式； 概述了大数据产品发展脉络，讨论大数据产品研发机遇和挑战； 分析了大数据安全的内涵、关键技术及保障机制，指出了大数据产业面临的安全挑战与风险...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。
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
花了两天时间研究了下，最终确定写一个关于爬虫教程，名字叫做数据采集从入门到放弃，会寄托在Github Pages上，使用mkdocs创作和管理。...开发环境 Python3系列 建议macOS或Linux系统 PyCharm开发 说说标题 先解释下标题，为什么是入门到放弃。 首先这并不是一句调侃的话，而是我现在的内心感受。...我做爬虫快两年了，是从运营转过来的。我觉得我对爬虫有这三个阶段： 喜欢。...这个阶段持续到开始做实际项目，就慢慢地转变为下个阶段。这里我想说下，肯定有别人和我一样对爬虫保持有很高的热情，喜欢去爬取一些网站的数据，有一个关键点就是数据的问题。...很多时候数据不完整，或者数据不持久，没有持续的数据分析，你爬取的数据就是没有价值的，这是我做了几个长期项目的感受。 无感。
因此，我们的材料将着重于基于液滴的方法（inDrops，Drop-seq，10X Genomics），详细介绍这3'方案的数据分析。...3'末端读取（包括所有基于液滴的方法） 了解每个reads中都包含哪些信息，以及我们如何在整个分析过程中使用它，对于scRNA-seq数据的分析是很有帮助的。...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...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。 ?...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
1.网卡发现 MAC 地址符合，就将包收进来；发现 IP 地址符合，根据 IP 头中协议项，知道上一层是 TCP 协议； 2.DMA把TCP数据包copy到内核缓冲区； 3.触发CPU中断，中断程序摘除...TCP头通过socket五要素(源IP/PORT、目的IP/PORT、协议)找到对应的socket文件，并把原始二进制数据报copy到socket接收缓冲区； 4.中断程序唤醒被阻塞的内核线程；...5.内核线程切换到用户线程把数据从socket接口缓冲区copy到应用内存； 二、中断处理流程 中断处理.png I/O发出的信号的异常代码，拿到异常代码之后，CPU就会触发异常处理的流程。...socket时，会从工作队列中移除，移动到该socket的等待队列中；当socket接收到数据后，操作系统将该socket等待队列上的进程重新放回到工作队列，该进程变成运行状态，继续执行代码。...sock2有数据到来时，中断处理程序先把sock2 放入就绪队列中，然后唤醒等待队列中的线程A，这时线程A 被重新加入工作队列中，等到CPU时间片轮询到线程A时，遍历就绪队列中的socket进行处理。
缺少用实际数据验证模型有效性的环节，经常听到的抱怨是：模型看上去很美，但是一到应用环节就发现预测不准确； 2. 建模手段单一，不能多角度地考虑问题，从而更好地拟合数据； 3....这时，想要消除上述隐患，突破工具瓶颈的理想办法就是从“回归分析”的层次上升到“数据挖掘”的层次。...数据挖掘是一个更大的数据分析概念，主要指从大量的企业数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的整个过程。从统计技术层面上讲，数据挖掘至少具有三大特征： 1....下面用一个真实案例来说明从回归分析到数据挖掘的实际应用，出于数据安全性的考虑，核心数据（包括变量名称）已做了相应的编码处理。...总之，“从回归分析到数据挖掘”是企业在精细化管理发展到一定阶段后必定会遇到的一个问题。当然，相对于传统的回归分析，数据挖掘会显得相对复杂一些。
2019年11月发布的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度，推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》中，首次提出将数据纳入到生产要素，并参与分配。...只要满足这两个条件，数据财政就会形成。 除这两个基本条件外，经济形态发展到数字经济阶段，以及内在经济结构调整、中美贸易和科技竞争长期化的预期等因素，加快了数据财政的形成。...二、数据要素市场和数据财政 一个简化的数据定价模型指出，从微观层面考察，数据要素价值形成是由输入数据、处理数据的软件（算法）和硬件（算力）共同作用的结果。...公共数据实现财政收入的示意图如下： 考虑到安全、效率和便利性，政府会将其公共管理和服务机构的数据统一归集到政府数据中心。政府数据中心将作为公共数据对外发布和授权使用的单一入口。...从诞生到形成，它并没有一个完整的设计。甚至“土地财政”这一名词，也是后来才想出来的。
思绪一下子回到多年以前，当时在51信用卡论坛，有人却真的用此法研制成了刷信用卡直接秒到借记卡中，配合银行的满减，再撸一把积分，妥妥得赚了不少。...更NB的要数：一行代码打开网页用阿里的支付宝付款，钱却秒到了腾讯的财付通里，再免费提现到借记卡中，啧啧…… 俱往矣，今天来说一说数据道德的问题。...数据的价值越来越凸显的今天，如何从数据中得到准确有价值的信息同样越来越重要。 俗话说一图胜千言，数据可视化在数据分析中占有举足轻重的地位，而数据可视化也是“骗人”的重灾区。 ?...从他憔悴的面容和凸出的啤酒肚上我们可以大致猜测他的感情生活遭遇了不幸，可能每日通过酗酒来渡过，究竟是什么原因呢，妻子出轨？儿子DNA检验不是他的？...从统计学家的观点来看，出现辛普森悖论的原因是因为这些数据中潜藏着一个魔鬼——潜在变量，比如在上面这个例子里，潜在变量就是病情严重程度不同的病人的占比。
说了这么多，这么做马上就碰到了一个潜在的问题，数据库是sqlite,而我们实际使用肯定是MySQL，从使用和数据安全性上来说，我们更倾向于用MySQL,但是sqlite和MySQL本身不是完全兼容的，怎么同步这些数据...怎么把sqlite的数据同步到MySQL就是摆在我面前的一个问题。 我做了快速的尝试，用了如下的方式，仅供参考。...把sqlite的数据文件拷贝到linux里面，因为我正式的服务都是在linux下，同样的应用我使用了MySQL,这个数据文件有个好处就是从windows拷贝到linux，还是能够正常解析的，登录使用命令...查看sqlite的数据库情况如下，语法和命令略有差异。...把SQL部署到MySQL，就行程了一个闭环，我们就可以按照自己的想法来补充完善了。 所以总体来说，迁移还是比较简单的，只要逻辑和结构足够简单，迁移还是比较清晰的。操作大概5分钟就搞定了。
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