作者｜Bhavya Geethika| 翻译｜卢谊 转自｜数据客（微信ID: idacker） 导读：美国IT和数据中心权威期刊《CRN》杂志又推出了年中榜单，在大数据领域评出了十大最酷的创业公司，这些公司业务包括商业智能、商业和视觉分析、Hadoop技术和基于云的系统。 大数据仍是增长最快的领域之一的IT行业研究员Wikibon预测大数据技术市场今年将增长近22%,至333.1亿美元。 去年，创业公司在大数据领域似乎集中在帮助企业更容易和有效分析数据和获取价值。包括在Hadoop方面提供技术分析数据和
最近不少GA4用户在使用Looker Studio的时候可能会遇到各种报错提示，如
电商——少数能在商业实践中，直接能够依靠数据理解显著提升业绩的领域。电商对于数据的运用和理解都需不凡造诣，而能为百余家电商提供不同来源数据可视化BI分析工具的公司更加不凡，这就是我们今天要介绍的Looker。 Looker由Netscape（即美国著名的网景浏览器开发商）早期员工及LiveOps（美国著名云联络中心软件供应商）前CTO Lloyd Tabb创立于2012年，总部位于加州圣克鲁兹。关注经济学和工程的交界领域，协助客户利用数据取得成功。传统上BI一般通过SQL语音进行查询，要求用户具备工程及编程
图 (a): (从左到右) (1) 原始图片 (2) 使用高斯低通滤波器 (3) 使用高斯高通滤波器. 本文中的原始图像来自OpenCV Github示例。
数据是每项技术业务的支柱，作为一个健康医疗技术平台，Halodoc 更是如此，用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互：
近期Datahub进行了一次大的版本更新，从0.9版本以后Datahub也正式发布了列级别数据血缘的功能。
预计到2025年，全球数据量将增长至180ZB，企业必须处理两个主要问题——在哪里存储数据以及如何使用数据。数据仓库自20世纪80年代以来就已经存在，并且其功能不断扩展，可以帮助应对这两个挑战。然而，根据独立市场研究公司VansonBourne的研究，无论技术成熟度如何，而且数据仓库通常由专家开发，失败项目的比例仍然高居不下。
嵌入式分析 在传统业务应用程序（如HR系统，CRM或ERP）的范围内提供商业智能。这些分析在用户的正常工作流程中提供上下文敏感的决策支持。
前面在Looker Studio的API限额在调整介绍过GA API的限额情况，这个限额会影响Looker Studio。
一个人可以合理地从多少个仪表板中获得洞察并采取行动？虽然我不知道答案（实际上这将是一项很好的调查），但我希望我们都可以达成一致的看法，即存在一定的限制。当我们在分析问题本身之前就为每个问题创建一个仪表板，而不进行分析时，仪表板膨胀就会发生。
从Windows2000开始，Windows系统就支持使用NTP同步的方式获取时间，Windows系统默认的时间源来自time.windows.com。
如今，数据可视化软件风靡起来，很多企业认为数据可视化软件是启用先进分析技术的入口。但对一些应用而言，情况并不是这样的。
数据仓库被认为是对结构化数据执行分析的标准，但它不能处理非结构化数据。包括诸如文本、图像、音频、视频和其他格式的信息。此外机器学习和人工智能在业务的各个方面变得越来越普遍，它们需要访问数据仓库之外的大量信息。
文章：Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences
大数据中的大作为 对于大数据来说，业界这几周算是比较忙碌的。因为很多初创公司和一些老牌的公司都推出了数据分析和数据管理产品，以及更新了现有产品，提供更丰富的功能与性能。 虽然这些技术都还只是蓝图规划，但是一些常见的主题还是对其贯穿始终：为用户提供简单的获得数据的访问方式，更好的管理大规模数据以及预先分析的功能，例如Spark、HAWQ 和 Geode等新兴的大数据技术来实现更多的功能。 下面一起来看看吸引眼球的十五项大数据公告。虽然罗列了很多，但还不是全部内容，只是最近在加利福尼亚州圣何塞市Strata +
下面一起来看看吸引眼球的十五项大数据公告。虽然罗列了很多，但还不是全部内容，只是最近在加利福尼亚州圣何塞市Strata + Hadoop World大会上亮相的部分技术。
人是视觉动物，要用数据把一个故事讲活，图表是必不可少的。如果你经常看到做数据分析同事，在SQL客户端里执行完查询，把结果复制/粘贴到 Excel 里再做成图表，那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台。数据可视化是 Business Intelligence（BI）中的核心功能，有许多成熟的商用解决方案，如老牌的 Tableau，Qilk，新生代的 Looker，国内的 FineBI 等等。不过对于许多小公司来说，这些服务的 License 费用是一笔不小的开销，且有一种“杀鸡用牛刀”的感觉。
孟凡杰，腾讯云容器技术专家，FinOps产品研发负责人。 余宇飞，腾讯云专家工程师，专注云原生可观测性、成本优化等领域，Crane 核心开发者，现负责 Crane 资源预测、推荐落地、运营平台建设等相关工作。 背景 在《Effective HPA：预测未来的弹性伸缩产品》 一文中，我们提到原生HPA并不完美。基于阈值被动响应机制的滞后性与众多应用冷启动慢等原因导致很大一部分应用无法安心配置弹性。 基于DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）算法的预测机制，Crane确保在
人是视觉动物，要用数据把一个故事讲活，图表是必不可少的。如果你经常看到做数据分析同事，在SQL客户端里执行完查询，把结果复制/粘贴到Excel里再做成图表，那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台。数据可视化是Business Intelligence(简称BI)中的核心功能，有许多成熟的商用解决方案，如老牌的Tableau, Qilk，新生代的Looker，国内的FineBI等等。不过对于许多小公司来说，这些服务的License费用是一笔不小的开销，且有一种“杀鸡用牛刀”的感觉。那在开源软件如此发达的今天，在数据可视化方面，有什么靠谱的方案可以选择呢？今天给大家介绍三个比较知名的项目，分别是Superset, Redash和Metabase。前两个我都在产生环境中实际使用过，在本文中会重点介绍。Metabase我只是试玩了一下，但我觉得这是一个非常有想法的项目，所以也会和大家聊聊我对它的看法。
在哈希表中，记录的存储位置 = f (关键字)，通过查找关键字的存储位置即可，不用进行比较。散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个明确的对应关系f 函数，使得每个关键字 key 对应一个存储位置 f(key) 且这个位置是唯一的。这里我们将这种对应关系 f 称为散列函数，又称为哈希(Hash)函数。采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表(Hash table)。
在上期《软硬件融合技术内幕 基础篇 (13) —— 温度墙是什么？》里面，我们了解到了，CPU及计算机中其他部件的频率，是由数字锁相环决定的，并且计算机系统可以基于温度来控制各产品的工作频率。在最坏的情况下，系统会强行切断所有部件的供电，直到系统温度恢复后，供电才能恢复正常。
DevOps的概念由开发和运维所组成，是包括了软件开发管理和团队管理的集合体。这个单词2009年被首次提出来，并自此成为IT领域的流行语。
上一章聊到时序数据是什么样，物联网行业中的时序数据的特点：存量数据大、新增数据多（采集频率高、设备量多）。详情请见：
近日，Gartner 研究公司发布了最新的分析和商业智能软件平台魔力象限报告。该报告根据每个玩家在市场上的实力将其分为四类——领导者、挑战者、有远见者和利基玩家。上榜企业共21家，其中，Qlik、Tableau、ThoughtSpot和微软都是分析和商业智能平台的顶级提供商。
由于关注的重心从我们收集数据的方式转向实时处理数据，大数据时代即将终结。大数据现在是支持多云、机器学习和实时分析这几个新时代的业务资产。
作者：Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson
要说贝叶斯和频率学派，那简直太有意思了。为什么这么说呢？因为两个学派的理解对于我来说真的是一场持久战。我是在学习机器学习的时候接触到的这两个学派，此前并不知道，当时就被深深吸引了，于是找了各种资料学习下来，说实话感觉有点懂了，但又感觉没理解透。
【新智元导读】吴恩达曾经预测当语音识别的准确率从95%上升到99%时，语音识别将会成为人类与计算机交互的新方式。归功于深度学习，这4%的准确率的提升使得语音识别从难以实际应用的技术变成有无限的应用潜力
Looker首席产品官Nick Caldwell，是一位机器学习从业者，有着管理ML团队十多年的经验，而他最近有点被刺激到。
总体来说，如果切入点是备份，其实直接接入celery不是一个很理想的方案，因为备份任务的执行时间一般都偏长，而且任务的执行结果很重要，如果没备份或者备份任务重复执行，对于线上业务的影响还是很大的，所以对于celery的切入点建议有两个：
第一章 Oracle Database In-Memory 相关概念(IM-1.1)
开始我的数据分析冒险之旅，我发现了解数据描述的主要统计方法是非常必要的。当我深入研究时，我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值，中位数和众数。
近期Datahub 发布了最新的版本0.8.5，作为LinkedIn开源的通用的元数据搜索和发现工具。Datahub近一年来有了巨大的发展，也成为了很多公司进行元数据管理的调研方向并进行使用的选择。
大家好，我是鱼皮，最近为了帮助自己完成写超长 SQL 语句（几千行）的工作，我花几个小时开发了一个小工具 —— 结构化 SQL 生成器，可以使用扁平的 JSON 结构来轻松生成层层嵌套的、复杂的 SQL，从而大幅提高写 SQL 的效率！
如果最近关心微博或者朋友圈的话, 你会发现, 谷歌的TPU的宣传铺天盖地。 谷歌关于TPU的论文里，性能数据是这样写得： 于是很多媒体便大张旗鼓地说： (1)TPU比GPU性能高15到30倍; (
摘要：本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成，由美团点评数据系统研发工程师黄伟伦老师分享。主要内容如下：
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用，用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable 中的数据。此外，查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据，增加了联邦查询并发性限制，从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。 BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库，通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库，主要用
基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性，但由于它是离线的，延时很大。在一些对延时要求比较高的场景，需要另外搭建基于 Flink 的实时数仓，将链路延时降低到秒级。但是一套离线数仓加一套实时数仓的架构会带来超过两倍的资源消耗，甚至导致重复开发。
据The Information报道，近期谷歌云服务部门在会议的时候制定了一个雄心勃勃的目标，即在2023年之前击败其竞争对手微软Azure和亚马逊云服务AWS。
循环神经网络（RNN）在处理序列数据方面能有很好的性能，但在训练时需要大量内存，限制了可训练的RNN模型的灵活性。
jpeg编码学习笔记 各种图片格式目的是在网络传输和存储的时候使用更少的字节，即起到压缩的作用。在图片格式解码后，无论图片的格式，图片数据都是像素数组。 本文将尝试通过JPEG这种图片编码格式的学习，了解图片编码的秘密。 ---- JPEG简介 一张100X100大小的普通图片，如果未经压缩，大概在100*100*4*8bits=0.3MB左右,这也是图片在内存中占用的内存大小。 通常JPEG文件相对于原始图像,能够得到1/8的压缩比，如此高的压缩率是如何做到的呢？ JPEG能够获得如此高的压缩比是
本文与前期推送“你真的理解数码技术吗？”“字节的秘密”是同一系列。 3.1压缩魔法 在数码世界中，容量和速度总是紧缺资源，我们总是希望能用尽量少的字节，装下更多的内容；我们的硬盘总是不够用；我们的网络总是不够快。这一切，都需要使用一些数字魔法来帮助我们——压缩算法。 3.1.1通用压缩算法原理 如何用尽量少的空间来存放尽量多的信息，这个问题一直是所有软件工程师都希望解决的。因此，首先有一些通用的压缩方法被提出来，虽然这些算法被应用的非常广泛，但是其原理确实非常简单的。我们常用的压缩软件，比如ZIP/
所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，它指的就是数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，无法一次性装入内存。
输入的电压信号经耦合电路后送至前端放大器，前端放大器将信号放大，以提高示波器的灵敏度和动态范围。放大器输出的信号由取样/保持电路进行取样，并由 A/D 转换器数字化，经过 A/D 转换后，信号变成了数字形式存入存储器中，微处理器对存储器中的数字化信号波形进行相应的处理，并显示在显示屏上。这就是数字存储示波器的工作过程。
目前自然语言处理领域发展的红利都来自于大型的、基于Transformer的语言模型，但这些语言模型的训练成本、推理成本都高到劝退平民炼金术师。
不管有多少经验，都会被问到一些优化建议，从代码层面到数据库层面，下面介绍一些改善性能的小技巧
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