第二步包括展望未来的数据掌握能力和解决方案足迹，以支持它们。此外，重要的是定义实施计划和了解实施的成本。这是定义所需投资的必要条件。 第三步是我们真正理解MDM技术对业务的好处。...MDM成熟度可以通过五个维度进行评估: 配置文件数据来源 数据源、策略、需求和安全控制的清单 定义数据策略 关于数据将如何被用户使用的策略，以及存在用于管理数据质量的治理结构 定义整合策略 用于在应用程序之间共享主数据的机制...，可以是批处理模式，也可以是实时模式 维护数据 数据管理和工具的到位，以确保数据的清洁 发布的数据 数据被发布并提供给订阅应用程序，执行用于创建、读取、更新和删除(CRUD)活动的数据策略。...这些好处都直接归功于MDM，例如减少数据管理成本、降低集成成本;通过增加交叉销售/追加销售、提高客户保留率等现有举措的增量价值，间接实现了这一目标。...利用这些数据可以计算出净现值(NPV)、内部收益率(IRR)和回收期。在当今的商业环境中，有许多项目都在争夺相同的资金来源，回报率最高、最引人注目的业务案例是那些更有可能获得资金的项目。
3，来年的架构 从2010年初设立架构组，到后来的架构组名存实亡，中心的架构工作充满了问题和认识上的误区。在新的一年，我们的架构可以做些什么呢？下面我提一点初步设想。...MB产品线主要运行在Java/PHP平台，有必要对这两大产品线的软硬件资源进行整合。...Ø 服务层次：子系统直接的关系划分清楚了，有必要根据业务的需求，以业务关注点来划分业务服务，作为各子系统的公共服务，可以采用SOA方式来治理； Ø 组件层次：个业务组件的合理划分，比如基金基础数据，客户...JS框架（例如jQuery），MVC框架（实现了MVC架构的框架，例如ASP.NET MVC2），数据处理框架（例如Entity Framework,PDF.NET）； 了解其它框架，包括异常处理框架，...从“架构”的定义来说，它就是高度抽象的概念，是“形而上学”的东西，所以在某些情况下很难适用。 偶然看到有人说，如果团队规模少于300人，或者用户量、数据量达不到海量级别，没有设立架构师的必要。
在讨论架构、业务、技术的问题前，请耐心的阅读完本文有关架构、企业架构、软件架构、架构师的概念性定义，很多时候我们阅读文章都是“秒杀”风格的，只看自己感兴趣的部分，不看长篇大论，只有明确了这些概念定义，才能明白我们现在讨论的主旨...物理架构和运行架构的关系：运行架构特别关注目标程序的动态执行情况，而物理架构重视目标程序的静态位置问题：物理架构还要考虑软件系统和包括硬件在内的整个IT系统之间是如何相互影响的 5，数据架构： 数据架构关注持久化数据的存储方案...数据架构和物理架构的关系：对于很多集成系统，数据需要在不同系统之间传递、复制和暂存，这往往要涉及到不同的物理机器；也就是说，如果需要，可以把数据放在物理架构之中考虑，以便体现集成系统的数据分布与传递特征...u 数据架构师：负责数据库相关的架构，数据相关的技术研究、规划、评估等。...，短信平台应用服务 4，数据层： 第三方数据库-》转换程序-》基础数据； 数据通讯服务--WCF/NOTES； 业务数据库； PDF.NET数据开发框架--SQLMAP/ORM； NBF架构强调的是“分层
大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。...非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。 5.数据质量和数据管理。...大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。...大数据的技术数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。...数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。
他们在处理必须使用混合架构的现实时，被关于看似独立的新趋势（如数据网格和数据编织）的文献轰炸。这些趋势中的每一个都声称是其数据架构的完整模型，以解决“一次无处不在”的问题。...定义的混合数据架构 “现代数据”的想法是，那些不是在云中诞生或无法完全迁移到云的公司都是在吹捧混合架构的公司。但即使所有计算和存储资源的最终目的地是云，也将有一个不平凡的过渡期。...混合架构应允许研发团队订阅销售数据，并在源数据更改时自动复制数据。 混合架构是用于摄取、存储、处理、管理和可视化不同形式因素的数据的技术选择——在本地以及多个云中，可能会根据需要复制数据。...因此，混合架构可以被认为是跨多种形式因素的数据编织的实现。 混合架构可以允许数据生产者在数据中心的本地数据仓库中生成数据和表，并允许云中的数据消费者订阅这些表。...消费者订阅数据生产者生产的数据产品。 混合架构的不同定义是什么？ 混合数据架构有很多定义。混合有严格的定义，能够在不同位置之间自动无缝迁移数据工作负载，例如从本地部署到任何云，或从一个云到另一个云。
前言 在构建text-to-sql模型时，高质量的数据和有效的数据流程是必不可少的。...目前市面上已经有许多优秀的开源大模型，如ChatLLaMa、Alpaca、Vicuna、以及Databricks-Dolly，Stable Diffution母公司发布的StableLM等 此外，还有一些训练框架可供选择...，比如LMFlow和微软最近开源的DeepSpeed等 但即使开源的大模型和训练框架都越来越多，它们也都离不开高质量数据和生产高质量数据的流程，这也是一切模型构建的前提；这篇文章就来讲一下在私有项目中我是如何持续积累高质量数据集...而为了大量的生产包括但不限于text-to-sql场景的高质量数据集，我们首先需要一套完整的数据集生产框架，囊括数据生成，生成后的数据分析，数据验证，以及生成结构化的Prompt等功能 这里我基于cobra...提供的创建类git / go tools命令行工具的能力，实现了提供一整套数据集生成能力的命令行工具Prompt-Collector，以下是Prompt-Collector的架构图： Prompt
前言在构建text-to-sql模型时，高质量的数据和有效的数据流程是必不可少的。...目前市面上已经有许多优秀的开源大模型，如ChatLLaMa、Alpaca、Vicuna、以及Databricks-Dolly，Stable Diffution母公司发布的StableLM等此外，还有一些训练框架可供选择...，比如LMFlow和微软最近开源的DeepSpeed等但即使开源的大模型和训练框架都越来越多，它们也都离不开高质量数据和生产高质量数据的流程，这也是一切模型构建的前提；这篇文章就来讲一下在私有项目中我是如何持续积累高质量数据集...而为了大量的生产包括但不限于text-to-sql场景的高质量数据集，我们首先需要一套完整的数据集生产框架，囊括数据生成，生成后的数据分析，数据验证，以及生成结构化的Prompt等功能这里我基于cobra...提供的创建类git / go tools命令行工具的能力，实现了提供一整套数据集生成能力的命令行工具Prompt-Collector，以下是Prompt-Collector的架构图：Prompt Engineering
作者 | 来自镁客星球的韩璐 最近，格力电器在格力商城悄然上线5G手机，品牌名由先前的格力变更为大松，截至目前，一周左右的时间，大松5G手机仅出售了768台（截至14日下午3点11分）。...到了2020年末，包括大松手机在内，格力共推出5款智能手机，其他4款品牌名称均为“格力”。 作为格力旗下主营生活电器的专营品牌，大松的产品包含电风扇、净水机、空气净化器、加湿器、和电饭煲等等。...这一次，格力将手机归为了大松旗下产品，这意味着：在格力集团层面，手机业务已经从一级品牌“降级”为二级子品牌。...售价2699起的大松5G手机配置如何？...从此次更名为“大松”可以看出，这一次，手机线在格力集团内部不再是一个独立的业务线，而是与生活电器类产品进行了“绑定”，其中的战略核心在于“IoT”。
前言： 架构师的主要活动是做出正确的技术决策。选择合适的API是一项重要的技术决策。那么今天就看看API的选择问题。 应用程序编程接口（API）是一种计算接口，它定义了多个软件中介之间的交互。...远程对象的发现，创建和销毁都会带来问题 整个CORAB的架构比较复杂，看看它的架构图就知道了 总之，今天你要开发一个引用，除非要个已有系统交互，你应该不会选择CORBA。...是Roy Thomas Fielding博士于2000年在他的博士论文中提出来的一种万维网软件架构风格。 目的是便于不同软件/程序在网络（例如互联网）中互相传递信息。...符合或兼容于这种架构风格（简称为 REST 或 RESTful）的网络服务，允许客户端发出以统一资源标识符访问和操作网络资源的请求，而与预先定义好的无状态操作集一致化。...尽管GraphQL的安装成本可能会高于传统的REST架构，但更具可维护性的代码，强大的开发工具以及简化的客户端查询，这些都是不错的收益。
---- Hadoop架构 1.x的版本架构模型介绍 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，管理元数据(文件的大小，文件的位置，文件的权限)，主要用于管理集群当中的各种数据...，并分配任务给从节点 TaskTracker：负责执行主节点JobTracker分配的任务 2.x的版本架构模型介绍 第一种：NameNode与ResourceManager单节点架构模型...：NameNode高可用与ResourceManager单节点架构模型 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据，其中NameNode可以有两个，形成高可用状态...：负责执行主节点ResourceManager分配的任务 第四种：NameNode与ResourceManager高可用架构模型 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据....x的基本架构和Hadoop2.x 类似，但是Hadoop3.x加入很多新特性：如支持多NameNode，同时对HDFS和MapReduce也进行了优化。
一方面，对于利用大数据技术收集到的数据需要通过一些智能分析过程才能发现其中的价值； 另一方面，通过对已有数据的智能分析，我们可以推导出更多的数据特征，甚至进一步指导数据生产的方向。...敏捷大数据智能化的主要目标就是，结合敏捷大数据实施理念，研发灵活的、轻量化的智能模型，并在敏捷大数据平台上对数据流进行实时智能化处理，最终实现一站式的大数据智能分析实践。...在一个敏捷的数据环境中，敏捷大数据就平台可以很好地支持上述工作，一种实现架构如下图所示： [2.png] 在该图中，dbus和wormhole可以方便对接多种不同数据源，实时获取数据，将数据pipeline...三、敏捷AI 如前文所述，在实时AI数据处理过程中，基于敏捷大数据的各项业务组件，结合第三方的开源构件，通过简单配置即可快速编排、敏捷地实现算法运行的底层支持架构。...这使得整个系统中看起来唯一的麻烦之处在于我们还要事先开发好各种智能模型，这对于一些业务组织来说还是有一定的技术门槛；此外对于某些业务来说，快速推进和成本控制才是首要考虑的因素，那么针对性地定制化开发智能算法模型，并调整调用接口使之可以接入实时数据架构之中
周四白宫通过博客选对宣布将成立专门团队研究大数据，誓要弄懂大数据能带来什么好处，也要明白大数据背后的陷阱，以及大数据对政府的政策制定的影响。...(大数据主要针对个人隐私) 大数据这东西你说一套他说一套，不管怎么说，总之大数据非常复杂。...此外，大数据所涉及到的数据、隐私、甚至是大数据的“大”，根据不同的应用环境都有不同的具体含义。大数据的研究已经进行了5年。 以下是白宫团队需要解读的关于大数据的5个方面。...大框架下的操作同样可以应用于单个的人，这才是毋庸置疑更麻烦的。不论是对犯罪嫌疑人的GPS活动轨迹追踪还是各种面部识别APP，不论是社交网络还是健身设备，搜集和分析所需的个人信息的方法比起从前多多了。...如果白宫要利用大数据，就有必要知道大数据的本质和大数据会带来的影响。更重要的是白宫需要明白，大数据就是大数据，没有人能够完全掌握，也没有人能够应付。大数据是天下万物。
草根团队甚至个人手头不可能掌握算得上大数据的资料，但我们可以用大数据的思维去解决问题及分析问题。 第一，自己虽然谈不上拥有大数据，但可以利用其思维来管理及分析日常数据。...第二，利用外部真正的大数据来指导自己的决策。 就如前面所说的那样我们自己的数据显然算不上是大数据，但在互联网领域有的公司的数据确实算得上大数据，比如百度。...想通过这些数据来分析出自己客户的行为习惯，而那些大的互联网 公司利用自己的大数据及大数据技术做了很多工作，而且为其带来了很高的附加值。...因此，我们有了大数据的思维或者说意识之后，相信也自然会让我们自己更加重 视数据的作用，会更加规范的管理数据及进行数据的分析。...当下的互联网确实比较浮躁，很大一部分来都是随波逐流，没有任何实践就开始抛出一个结论，然后又有一大群人开始追随这个结论。
云架构，NoSQL 和微服务架构 随着开发人员开始创建可扩展的Web应用，历史上在数据架构上占主导地位的关系型数据库所面临的压力日益凸显。...与此同时，和数据库技术的变革一样，在本世纪初的SOA（面向服务的架构），正逐渐演变为微服务架构的体系架构，许多企业也开始逐渐抛弃重量级的SOA体系架构如企业服务总线（ESB），并倾向使用“去中心化”的架构方法...微服务架构的魅力在于其开发、管理和扩展服务都是相对独立的。这给了我们很多在实施方面的灵活性，包括基础架构技术，如数据库。 举个例子，我们假设正在为微服务架构做开发工作，并期待着大规模的可扩展性的需求。...无论这个项目是一个新的应用还是对现有应用的重构，我们都有机会针对数据库做出新的选择。 混合持久化（Polyglot persistence） 微服务架构风格的一大关键优势是持久性的封装。...下图中，展示了一系列的微服务，以及我们如何为每个服务选择不同的数据模式。我不想在本文中，为每种类型的数据库去选择合适的用例。
编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 在本文中，我会展示如何在经纬度坐标对上使用tSNE来创建地图数据的一维表示。这种表示有助于开发新的地图搜索算法。这对于诸如“这个经纬度坐标是新泽西或者纽约的吗？”...在这篇文章中，我们将首先看看如何在真值表逻辑数据集上使用tSNE维度映射，然后我们将使用相同的概念将经纬度坐标映射到一维空间。...许多聚类算法的核心是以这样的方式识别高维数据集中的相似性，从而可以降低维度。...：波士顿，迈阿密和旧金山经纬度组成的映射数据集。...我们可以对来自基本数据结构的这些数据使用所有1维排序和搜索算法。此外，将经纬度维数降低到1维会减少进行距离计算所需计算量的一半。我们可以只取新的1维表示的差，而不取经度和维度值之间的差。
可能我还是需要一些概念上的输入，比如双向数据绑定、表达式、指令等等。 正文：今天主要介绍AngularJS双向数据绑定 1.理论介绍 什么是双向数据绑定？...反之，引入了HelloAngular_MVC.js，则实现在前端界面中映射到了数据模型数据。 ...上面介绍的不能算是双向数据绑定，下面引出真正的双向绑定，那么双向数据绑定有何应用场景，什么样的情况需要数据模型与视图能够相互映射相互影响呢，可能是你没有察觉，现在很多的网站都能看到这种思想带来的极大便捷...所以，通过js中greeting.text的赋值会使得前台Html中input和p同时显示“Hello” 这一步完成的是AngularJS的scope中的数据模型绑定了的前台View中，那么前台的数据变化是否会影响到数据模型...在输入框中的任何输入都会及时的反应在下面的段落中，这也说明了在Html中改变数据也会及时的映射到后台数据模型，真正的实现了双向数据绑定。
“清理，打包和结构化以便于消费”，而数据湖更像是一个自然状态的水体。数据从流（源系统）流向湖。用户可以进入湖泊进行检查，采样或潜水。 现代数据架构中的数据湖这也是一个相当不精确的定义。...这通常是为了简化数据模型，并节省昂贵的磁盘存储上的空间，用于提高数据仓库的性能。 相比之下，数据湖保留所有数据。不仅仅是今天正在使用的数据，还有可能使用的数据，甚至可能永远不会被使用的数据。...因为数据湖泊包含了所有的数据和数据类型，因为它使用户能够在数据被转换，清理和结构化之前访问数据，使得用户能够比传统的数据仓库方法更快地获得结果。 但是，这种对数据的早期访问是有代价的。...在数据湖中，这些操作报告消费者将利用数据库中的数据的更加结构化的视图，类似于以前在数据仓库中的数据。...另一方面，Hadoop生态系统非常适用于数据湖方法，因为它可以非常容易地适应和扩展非常大的卷，并且可以处理任何数据类型或结构。
Spark 应用架构-了解 Driver 和Executors 从图中可以看到Spark Application运行到集群上时，由两部分组成：Driver Program和Executors。...Executor是在一个Worker Node上为某应用启动的一个进程，该进程负责运行任务，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。...2）、Driver会将用户程序划分为不同的执行阶段Stage，每个执行阶段Stage由一组完全相同Task组成，这些Task分别作用于待处理数据的不同分区。...Task分为两种：一种是Shuffle Map Task，它实现数据的重新洗牌，洗牌的结果保存到Executor 所在节点的文件系统中；另外一种是Result Task，它负责生成结果数据； 5）、Driver...部分并行处理），就会有多少个 Task，每个 Task 只会处理单一分支上的数据。
令人惊讶的是，我们发现其中只有少数是为复杂的图表和数据可视化而设计的。我们发现一些不能使用现有配色的原因。 问题1：辨识度低 我们看过的许多配色方案都不适用于数据可视化。...我们的方式 在Graphiq，我们以数据为生命，并且投入了大量时间寻找能够用于数据可视化的配色方案，不是一组，而是许多组。...我们在这个过程中受益良多，并且打算分享这些能够创造出灵活配色的准则： 第1条：色调与明度的跨度都要大 要确保配色非常容易辨识与区分，它们的明度差异一定要够大。明度差异需要全局考虑。...但是，有一组明度跨度大的配色还不够。配色越多样，用户越容易将数据与图像联系起来。如果能善加利用色调的变化，就能使非色盲用户更加轻松。 ? 对于明度与色调，跨度越大，就能承载越多的数据。...虽然它们并非专为数据可视化而设计，不过我们觉得或许对你有帮助。
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