之前发了一条动态数据可视化的视频，有很多朋友来咨询怎么制作的，其实制作过程难度不大，上手很快，特地为大家整理了一篇制作教程，五分钟让你的数据动起来！
开发基于大型模型的应用时，选择合适的应用框架不仅能显著提高开发效率，还能增强应用的质量属性。这类似于在Windows上开发传统软件服务时从MFC过渡到.NET Framework，或在Linux服务器端使用Java语言时采用Spring及Spring Boot框架，以及在Web前端开发中选择VUE、React或Angular等多样的框架。面对基于大模型的应用开发，我们应如何挑选合适的应用框架呢？对于两种常见的大模型应用框架——Langchain和LlamaIndex，它们各自拥有独特的特性和适用场景，我们又该如何做出明智的选择呢？
2012年大数据是个流行词，没想到4年过后，在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据，我会怎样怎样……。”好吧，如果还停留在如果上，就不该随便上论坛演讲，讲不好说不准工作都没了。现在大数据挖掘的技术都很成熟，更完善更系统的解决方案早已有人做得非常好。如果连数据都还没有，那就什么都不用提了。毕竟，人工智能+大数据的生态模式已经开启。 7月初，据外媒福布斯报道百度将人工智能+大数据为中国政府采集数据提供支持。7月13日，李彦宏在百度的开放云战略发布会上首度公开百度开放云“人工智能、大数据和云计算”三位一体的
2012年大数据是个流行词，没想到4年过后，在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据，我会怎样怎样……。”好吧，如果还停留在如果上，就不该随便上论坛演讲，讲不好说不准工作都没了。现在大数据挖掘的技
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？ 首先，从数据的形态来开，数据可以来自数字
插件是一系列第三方工具（API）的集合，插件可以帮助大模型实现动态数据获取以及模型本身无法完成的事情，大家都知道大模型是一种预训练模型，这就决定了他的知识是有时空局限的，当用户询问超过训练数据集的问题时，大模型就会不知道进而导致幻觉的出现，也就是大家经常会遇到的胡说八道的情况，基于此一种解决大模型幻觉及知识不足的方案诞生了，他就是RAG（知识增强），RAG更侧重于通过检索来增强模型对外部信息或者数据的获取能力，而Function Calling更侧重于使模型能够执行外部操作（比如API的调用）或访问外部服务。
<数据猿导读> 目前“人工智能”无疑是最流行的词之一，“大数据”是自2012年以来的流行词之一，现在大大小小的企业服务、论坛上都充斥着有关大数据、人工智能的内容，那么人工智能+大数据的生态模式究竟是怎
大数据可视化的新动态 Intetix Foundation（英明泰思基金会）由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家，以及分布在全球的志愿者，我们创造性地践行着我们的使命：为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中，其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源，来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法，为了支持交互式
动态数据驱动仿真是一种“模型和数据相结合”的仿真范式，它将真实系统的观测（数据）持续注入仿真（模型），让数据动态地校正仿真（状态、参数），以此来提高基于仿真的估计和预测能力。由于动态数据驱动仿真融合了模型预测和实时观测两方面的信息，因此它能更准确地估计系统状态并预测状态的未来演化。本文梳理了动态数据驱动仿真的思想起源和基本概念，延伸介绍了“模型和数据相结合”的思想孕育的一系列仿真范式，并辨析了它们之间的联系和区别；详细介绍了基于粒子滤波的数据同化方法和identical-twin仿真实验方法；从应用场景、模型和数据、数据同化算法、与新技术的融合等四个维度综述了动态数据驱动仿真的研究现状；最后，从仿真模型、观测数据、数据同化、运行效率、应用领域等五个方面对动态数据驱动仿真未来研究方向进行了展望。
在项目的开发当中，之前数据库连接信息都是写死在配置文件当中。但是突然接到一个需求： 获取外部数据源信息，然后将某些数据通过Echarts绘制成折线图展示出来（ps：数据源需要用户手动设定） 有点懵，因为之前都是写死在配置文件当中的，然后在网上也找了一些资料，发现都不是自己想要的。 最后想到，既然是简单的获取数据进行展示，直接使用JDBC连接数据库获取就可以了啊。没有必要搞什么骚操作。
数据分析就是像是做饭一样，正所谓“巧妇难为无米之炊”。数据分析的前提就是数据的获取，只有把食材准备好，经过我们的加工，可以呈现出一道色香味俱全的美味菜肴。所以数据获取是整个数据分析的中流砥柱，数据质量的高低直接导致最终的结果是否准确。
博主使用Vue开发的个人博客，博文使用markdown语法编写，然后交给前端渲染。为了更方便的进行说明和讲解，需要前端支持LaTex的数学公式，并且渲染好看的样式。
本文详细介绍了如何使用京东JD商品详情API实现实时数据获取。文章首先概述了京东JD商品详情API的特性和优势，然后介绍了实时数据获取的原理、技术要求和步骤。最后，结合具体代码，详细阐述了如何实现实时数据获取，包括API调用、数据处理和存储等关键技术。
在讲ESR（Edge Side Rendering，边缘渲染）如何提速渲染之前，我们有必要先了解一下前端渲染的发展历史以及前端各项性能指标优化是如何被提上议程的，之后我们再反观ESR的出现就会发现也是水到渠成。
从政府引导到行业自我发展，大数据都是一个充满光和机遇的领域。作为传统行业，零售行业自然也将面临这一次挑战，而作为支撑大数据与零售重要特性的CRM系统也迎来了一个关键转型。那么，传统行业的零售行业CRM
什么是JDBC JDBC(Java DataBase Connectivity,java数据库连接)是一种用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序（来源于百度百科）
提出基于自适应的多分辨率Range Image的动态点移除算法，并使用紧耦合的激光雷达惯导里程计，首先去除移动物体，然后将激光雷达扫描与子图相匹配，构建基于优先移除的面向高动态场景的LIO。
今天为大家介绍的是来自Ileana. M. Cristea团队的一篇论文。蛋白-蛋白相互作用（PPIs）推动细胞过程和对环境的反应，反映了细胞状态。在这里，作者开发了Tapioca，一个用于研究动态环境中全局PPIs的集成机器学习框架。
数据目录、数据清单、数据字典是良好数据治理活动的组成部分。它们被经常混用，但它们并不相同。
实时数仓的主要思想就是：在数据仓库中将保存的数据分为两类，一种为静态数据，一种为动态数据，静态数据满足用户的查询分析要求；而动态数据是为了适应实时性，数据源发声的更新可以立刻传回到数仓中的动态数据中，在经过相应的转换，满足实时的要求。
携程机票订单系统是由多个业务子系统组成，包括出票、改签、航变等等，获取订单行程信息复杂度较高。
源头数据是企业大数据应用的基础，也是所有数据分析和挖掘工作的基础。没有原始数据，所有的大数据都找不到依据。很多企业之所以不知道“大数据在哪里呢”，就是因为没有构建原始数据集，没有数据的积累。没有数据，如何进入大数据时代？这个问题就像“没有播种，哪里来的收获”这么简单。
数据是系统的核心，在面向服务的架构之外，也可以考虑一下面向数据的架构方式。面向数据的服务架构需要支持多数据源异构，支持动态数据和静态数据，既支持公有云部署又支持私有云部署，提供多种数据应用和数据产品，如下图所示：
人们经常问到的一个问题是：“什么是可编程代理，我们为什么需要它？”本文试图从不同的角度来回答这个问题。我们将从代理的简单定义开始，然后讨论代理在不同阶段是如何演化的，它们满足了哪些需求，以及它们在每个阶段提供了哪些好处。最后，我们将讨论可编程性的几个方面，并概述我们为什么需要可编程代理。
背景 2016年Q3季度初，在美团外卖上单2.0项目上线后，商家和商品数量急速增长，预估商品库的容量和写峰值QPS会很快遇到巨大压力。随之而来也会影响线上服务的查询性能、DB（数据库，以下统一称DB）主从延迟、表变更困难等一系列问题。 要解决上面所说的问题，通常有两种方案。第一种方案是直接对现有的商品库进行垂直拆分，可以缓解目前写峰值QPS过大、DB主从延迟的问题。第二种方案是对现有的商品库大表进行分库分表，从根本上解决现有问题。方案一实施起来周期较短，但只能解决一时之痛，由此可见，分库分表是必然的。 在确
JavaScript 是一种多功能且强大的编程语言，是现代网页开发不可或缺的一部分。作为开发者，我们总是在寻找聪明的技巧和方法来提高生产力并创建高效的代码。在这篇文章中，我们将分享十个超赞的 JavaScript 技巧，帮助你将开发技能提升到一个新的水平。这些技巧涵盖了 JavaScript 编程的各个方面，从性能调优到调试等等。
前两天在使用powerbi从trello获取数据发布到云端进行刷新时，出现一个从没遇到过的错误，这个错误导致的结果是数据源那一项直接没了，连给你纠正错误的机会都不给：
原文标题：《预言机 - 区块链的触角》 撰文：李世敬，趣链科技基础平台部产品负责人
在电商行业，数据是驱动业务增长的关键。Lazada作为东南亚地区知名的电商平台，其商品详情API对于电商行业具有深远的影响。本文将探讨Lazada商品详情API在电商行业中的重要性，并介绍如何实现实时数据获取。
作者：冰河 星球：http://m6z.cn/6aeFbs 博客：https://binghe.gitcode.host 文章汇总：https://binghe.gitcode.host/md/all/all.html 源码获取地址：https://t.zsxq.com/0dhvFs5oR 备注：本文节选自 冰河技术 知识星球《Seckill秒杀系统》专栏，文末有福利！ 沉淀，成长，突破，帮助他人，成就自我。 本章难度：★★★☆☆ 本章重点：全面阐述建设秒杀系统挑战的应对之道，知己知彼，方案了然于胸，自然
POI（Pointof Interest，兴趣点）就是电子地图上的各种设施点位等。可以用来做很多事情，比如项目前期分析中的周边公服设施分布（最低端用法）。很多电子地图下载器都提供POI数据下载，但是一般都要收费，我就想问，凭什么！！！电子地图的这些数据都是开放的，凭什么你要收我钱！！！
本文作者：陈宏武，2013年华中科技大学毕业，之前从事搜搜网页搜索的下载调度，数据质量优化工作。目前在内部搜索平台部外站数据组从事网络爬虫、下载调度、页面抽取及数据整合相关工作。 “你百度一下会死啊”？答：“会”。 最近的WZX事件闹得沸沸扬扬，不由得引起我们思考，如果WZX能获取更多更全的相关数据，如synovial sarcoma(滑膜肉瘤) 的DC CIK免疫疗法临床现状、武警二院属于莆田系等，也许当前的医疗手段依然无法挽回他的生命，但是他的求医体验应该不会是现在这样。 大数据是什么？个人认为
与其他语言都一样，条件语句必不可少，vue中也是。本文将为介绍如何在Vue3中使用v-if和v-show指令实现条件渲染，v-if和v-show可以实现，在vue中改变条件，立即响应，可以用来控制元素的显示和隐藏，相比传统js简介很多。想要更多使用方式，可以到官网去查询。
分布式架构是一种将系统拆分为多个独立的组件或服务，并在不同的计算节点上部署这些组件或服务的架构方式。它可以提供高性能和可用性的好处。下面我将详细介绍分布式架构在高性能和可用性方面的优势。
并非所有数据都是平等的。在当今复杂的数字世界中，试图以同等的力量保护每一个数据资产既不可行也不明智。由于手头有数 TB 甚至 PB 的数据，数据安全团队需要变得更加复杂 - 他们需要数据分类。
看着文章的标题，不知道大家能否想到具体是什么问题，如果你有点懵，那就对了！ （你不懵的话我这篇文章就没存在的意义了，嘿嘿）
影响一个ERP项目的因素有很多，数据无疑是其中很重要的一项,正所谓“正确的诊断源于准确的信息，准确的信息基于可靠的采集”，当我们抓住数据这个根基，大处着眼，小处着手的时候，我们距离ERP成功的日子就不会太远。
01 增强分析牵引下，BI分析能力迈向更高阶的阶段 随着数据运营更进一步深入到企业的业务发展过程中，企业的竞争力已经在相当大的程度上取决于数据价值，越来越多的企业开始寻求增强数据分析能力：如何发掘出更多的维度，并自动进行数据挖掘，以寻求问题的最优解。 但伴随数据价值提升与数据量的增长，数据的规模和复杂度已经逐渐超过人类可以处理的程度，同时需要降低数据分析门槛。只需高专业技能的数据科学家来建立模型并对模型的准确率进行测算，一线业务员工即可在分析系统的协助下访问有效数据，展开分析验证提供业务洞察，充分释
作者：Rob Thomas 和 Jean-François Puget 机器学习由Arthur Samuel在1959年首次定义，即“学习领域，使计算机能够在没有被明确编程的情况下学习”。换言之就是，这就是分析的自动化，从而能够让分析得以大规模应用。 在过去几十年来，分析一直是高度手工操作的行为，分析师基本上都是手动来梳理数千行的表单，现在正由技术变得自动化起来，基本上通过一些简单的按钮就能够实现操作。那么，如果机器学习是在1959年就已经被首次定义，那为什么直到现在才是抓住机会的时候？ 答案很简单：经济因
看着文章的标题，不知道大家能否想到具体是什么问题，如果你有点懵，那就对了！（你不懵的话我这篇文章就没存在的意义了，嘿嘿）
在前面的文章中，详细阐述了建设秒杀系统的目标与存在的挑战，并且简单罗列了如何应对这些挑战的方式。本章，就详细阐述对秒杀系统存在挑战的应对之道，最终构建出兼具高并发、高性能和高可用的秒杀系统。心中不仅了解建设秒杀系统存在的挑战，更清楚的知道这些挑战的应对之道，正所谓：知己知彼，百战不殆，方案了然于胸，自然有应对之法。
“动静分离”就是瞄着这个大方向去的。所谓“动静分离”，其实就是把用户请求的数据（如HTML页面）划分为“动态数据”和“静态数据”。简单来说，“动态数据”和“静态数据”的主要区别就是看页面中输出的数据是否和URL、浏览者、时间、地域相关，以及是否含有Cookie等私密数据。 比如说： 1、很多媒体类的网站，某一篇文章的内容不管是你访问还是我访问，它都是一样的。所以它就是一个典型的静态数据，但是它是个动态页面 2、我们如果现在访问淘宝的首页，每个人看到的页面可能都是不一样的，淘宝首页中包含了很多根据访问者特征推荐的信息，而这些个性化的数据就可以理解为动态数据了 也就是所谓“动态”还是“静态”，并不是说数据本身是否动静，而是数据中是否含有和访问者相关的个性化数据
近日励讯集团旗下律商联讯风险信息召开“数据赋能智慧决策”新闻发布会，宣布其设立在中国的子公司由“精励联讯”回归母公司品牌“律商联讯风险信息”，简称“律商风险”。律商风险全球保险业务首席执行官比尔·麦迪逊（Bill Madison）先生表示：“七年前，我们成立了精励联讯，引进国际视野和经验，帮助中国的保险公司利用数据和分析做出更佳的风险决策。今天，我们非常高兴地欢迎中国保险市场正式进入律商风险的生态圈。”
大数据与传统数据相比的主要特点可以概括为：数据量“大”、数据类型“复杂”、数据价值“无限”。
本文主要介绍了在技术社区中如何从用户真实使用场景出发，通过科学计算、合理配比、不断更新、高效处理、多态保留、灵活运用这些方法，来提高用户对技术的认知和体验。
随着城市人口、机动车数量与日俱增，现有城市交通设施已无法满足日益增长的交通需求，再加之城市交叉路口通行效率低、事故预警系统缺乏等因素，城市道路安全事故频发。据相关数据统计，每年因交叉路口交通事故死亡的人数约占总交通事故死亡人数的20%，加快城市智能运输系统建设，加强智能交叉路口管理迫在眉睫。
Bokeh 是一个用于创建交互式和动态数据可视化的强大工具，它可以帮助你在 Python 中展示数据的变化趋势、模式和关联性。本文将介绍如何使用 Bokeh 库在 Python 中创建动态数据可视化，并提供代码示例以供参考。
读了极客时间许令波的如何设计秒杀系统后，总结出秒杀系统设计的一些需要注意的点，如何从更多的角度去考量一个架构的设计，保证性能和高可用。
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