数据互联互通是当下数字化时代发展的一个必然趋势，那么如何顺应时代潮流，更好地保障数据安全流通、尽可能减少数据泄露风险呢？在此背景下，隐私计算顺势而生。...绿盟数据保险箱技术及优势 绿盟数据保险箱使用虚拟机级别TEE技术，具有三大核心优势： 计算效率高 跟联邦学习、安全多方计算等方案相比，绿盟数据保险箱软硬一体架构，性能高、更便捷，适用范围更广泛。...在一些大规模数据安全计算和处理场景，绿盟数据保险箱还支持集群化部署，提供更彪悍、更灵活的性能和容量。...国产化支持 绿盟保险箱产品采用基于海光CPU国产化硬件，一方面满足信创的政策要求，另外一方面作为数据共享业务的关键信息基础设施，规避断服断供卡脖子、通过底层硬件设施窃取信息的风险。...而绿盟数据保险箱是基于国产安全处理器的虚拟机级TEE，用户原有程序可直接容器化导入，程序迁移和使用成本几乎为零。
目的地3：到达C300控制器的内存里 目的地4：到达一个文件里（Checkpoint文件，是组态数据的保险箱，下一篇介绍） 目的地1、2、3里的数据之间随时沟通，以确保系统内动态数据的一致性。...目的地4与其他目的地里的数据无沟通，需手动更新。 PKS的数据保险箱 作为过程控制的核心，为了保证系统内的数据不会丢失，PKS就设计配备了一个保险箱体系，这个保险箱就是Checkpoint文件。...用户可随时将下装后的所有数据和参数的设置存贮到保险箱中，只要你别把保险箱弄丢了（别把Checkpoint文件删除了，硬盘别损坏），你的数据就万无一失，肯定不会丢。...隆重介绍一下Checkpoint文件，它是基于控制器的数据库文件，以控制器为单位（一个控制器对应于一个独立的Checkpoint文件，里面保存了所有与此控制器有关的、下装后的控制策略组态信息，其中包括C300...一旦某个控制器里的数据部分丢失或者全部丢失（比如说控制器停电了，没有配备内存备份电池，或者时间太长，电池耗尽，控制器里的数据就会全部丢失），养兵千日用兵一时，此时Checkpoint文件就可以发挥作用了
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 在数据集的12,330个会话中，有84.5％（10,422）是不以购物结束的负面类样本，其余（1908）是以购物结束的正面类样本。...数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 1. C....数据引用 Sakar C O, Polat S O, Katircioglu M, et al.
通过分析这些石油“重镇”的储油情况，他们可以在政府石油报告出炉前，得到准确的市场供给行情，而华尔街的投行、基金公司都心甘情愿的掏大把银子购买这些情报。...Genscape通过熟练的监测师和数据分析技术为分析师提供他们所需的非公开报告，其涉及的领域包括石油供应量、发电量、零售量以及粮食产量。...而且EIA的官员在公布每周报告前还会咨询Genscape的报告，当他们发现二者有较大的差异时，会重新检查一遍石油公司提交的数据，偶尔还会找到一些错误。...随着无线技术的发展以及工程师的帮助，该公司设计了一套监控电力频数的系统，并将这些纷乱复杂的数据转换成了有价值的信息。...摘自：华尔街日报 大数据文摘ID:BigDataDigest 专注大数据，每日有分享 覆盖千万读者的WeMedia联盟成员之一
除了倾国倾城倾尽钱包的“马云笑”，今年最令我们关注的，还有京东搞事情的VR+全景大数据。 京东VR+全景大数据 今年京东的数据战报，采用AR全景战报模式。...一改往年通篇技术官方文字稿，却找不到自己想要的信息的局面。 ? 其采用全景效果+富有科技感的主KV数据呈现方式，把受欢迎、分享次数最多、热搜词、最热店铺排行等都加入了数据战报中。...用户只需通过京东App上的AR扫一扫，扫描京东logo即可查看11.11大数据。用越来越简单直接的方法让用户了解电商行业大数据，感受智能化的生活方式。...为合作伙伴创造多元价值，并构建京东全品类3D数据库，让消费者能拥有更加真实、自然的商品浏览体验。 ? 为了此次计划，京东于今年4月初发起了一场AI 3D建模PK大赛，向手工建模发起挑战。...近几年VR+电商发展迅速，不管是今年销声匿迹淘宝BUY+，还是京东的VR+全景大数据的模式，都是其发展道路上的一个阶段。
因此，如果用一句话来形容即将到来的这样一个双十一的话，笔者更多地认为，一边在改变，一边在失去，无疑是再合适不过的了。...这一点，我们可以从一些电商平台不再公布双十一相关的数据，看出一些端倪。 无论是私域运营的加速，还是平台与上游产业链的深度融合，我们都可以非常明显地看出，留量开始取代流量成为双十一的新战场。...无论是大数据技术、云计算技术，还是人工智能技术、VR技术，甚至是区块链技术，我们都可以从双十一身上看出它们的身影。...找到双十一以及电商的新变化，或许才能真正了解和把握以往的发展新红利。 双十一，正在成就一个全新的电商 当双十一开始与以往的发展告别，我们完全可以有理由相信的是，一个全新的自己将会出现。...在这样一种全新的模式之下，产业端和消费端的对接，不是靠电商平台的撮合和中介来实现的，而是靠电商平台的数字、数据赋能来实现的。
而盒马选择在这个时间开张新门店，除了想赶上十一假期的消费热潮，自然也在为一个月之后的双十一做预热。...打响生鲜双十一第一枪 现在的双十一已经不是电商平台的专属活动了，其他平台也想蹭一蹭这个狂欢消费节的热度。而距离今年的双十一已经剩下不到一个月的时间，各大平台开始摩拳擦掌，准备闪亮登场一展拳脚。...根据艾瑞咨询的数据，在2019年整个中国超市生鲜O2O的市场规模已经到800—900亿元。今年会超过1400亿元的规模，到了2023年将会达到5000亿元的市场体量。...虽然生鲜到家这项业务并不是什么新业务，但是各大平台在今年双十一的表现如何也将会对日后的市场格局产生一定的影响。...于是盒马如今这样的大动作，自然是想赶在对手之前抢占先机，帮助自己在双十一大战之中增加更多的筹码。 但是盒马现在的经营模式能帮助其抢跑双十一吗？
之后可将估计因子应用于购买预测，求得的P∈[0，1]即为客户股票购买持仓概率。样本标记为指定客户在指定日期是否持有指定股票。以唯一客户号标记客户，以唯一股票代码标记股票，以日期标记市场数据。...3 市场数据 Wind等数据提供商提供的市场数据包括：利率，汇率，财政，价格指数，国内外贸易，景气指数以及新闻等。 4 客户购买记录 客户过去一年每日持仓记录。...将不同时间周期的数据统一归结为按日期的特征必须处理有大量数据。从而可以保证，样本是指定客户在其当时的特征下，根据当时的市场特征以及股票特征做出的购买持仓决定。...每当看到AUC莫名的增长，总是让人喜悦的，虽然有时会发现是由于数据处理错误导致的：（ 实践中，我们完全可以用模型预测过去一段时期的购买持仓，并和实际交易数据对比。...从而可以在客户特征，金融产品特征以及市场特征三个方面关联作为样本数据，并以当日购买持仓为标记使用逻辑回归做预测。另外本文还探讨了TB级百万特征金融数据处理的一些方法与经验。
之后可将估计因子应用于购买预测，求得的P∈[0，1]即为客户股票购买持仓概率。样本标记为指定客户在指定日期是否持有指定股票。以唯一客户号标记客户，以唯一股票代码标记股票，以日期标记市场数据。...3 市场数据 Wind等数据提供商提供的市场数据包括：利率，汇率，财政，价格指数，国内外贸易，景气指数以及新闻等。 4 客户购买记录 客户过去一年每日持仓记录。...将不同时间周期的数据统一归结为按日期的特征必须处理有大量数据。从而可以保证，样本是指定客户在其当时的特征下，根据当时的市场特征以及股票特征做出的购买持仓决定。...一些商业的产品会使用其他参数来评估。每当看到AUC莫名的增长，总是让人喜悦的，虽然有时会发现是由于数据处理错误导致的：（ 实践中，我们完全可以用模型预测过去一段时期的购买持仓，并和实际交易数据对比。...从而可以在客户特征，金融产品特征以及市场特征三个方面关联作为样本数据，并以当日购买持仓为标记使用逻辑回归做预测。另外本文还探讨了TB级百万特征金融数据处理的一些方法与经验。
他还记得有一次，他因为要去洗手间而暂时没有盯新闻，所以错过了一条市场变动消息，导致一个交易员冲自己大喊大叫。...“量化对冲基金会不遗余力地购买数据。”Aroomoogan说。 高盛等顶尖投行都在举行各种活动，为其客户引荐各种数据厂商，帮助其获取最新数据。投行也希望自己的量化基金能够掌控全局。...另类数据平台Quandl CEO Tammer Kamel表示，企业不知不觉地积累了大量可以创造利润的数据，吸引了华尔街的极大兴趣。 传统银行和买入后持有不动的投资者也在使用另类数据。...其中有一些只是营销噱头，他们增加“人工智能”或“大数据”的名头，希望能够吸引更多客户。但这些分析工具的确可以节约传统基金经理的时间，帮助其过滤大量的新闻和数据。...据悉，彭博社和汤森路透等新闻和数据公司现在都在服务中包含了另类数据，还有75%的对冲基金使用社交媒体和社交新闻流来支持投资决策。由此看来，另类数据很快就会变得不再另类。
我们在购买腾讯云服务器的时候（腾讯云服务器CVM购买详细过程 选择我们需要的腾讯云服务器）有看到可以增加数据盘，而且每台服务器可以增加10块数据盘。...因为有些网友的项目是需要较大数据的，笔者见过最大的用户有需要1000GB数据盘。 但是，对于我们个人用户而言是否需要数据盘呢？默认的系统盘是否够用？以后以后的扩展是否方便等问题是一些用户需要考虑的。...第一、默认系统硬盘是否够用 目前，腾讯云默认的系统盘有50GB，对于一般的项目来说是足够使用的，我们一般的网站能有1GB容量就很大了，除非我们有很多的图片等静态文件存储。...第二、数据盘和系统盘如何管理 我看到很多网友不懂数据盘和系统盘之间的关系，有时候也购买数据硬盘，但是也不懂如何进行使用，挂载。毕竟这些也是需要一些技术的。...腾讯云服务器数据盘和系统盘不可以合并起来使用的，如果我们准备以后单独存储数据，建议开始购买服务器的时候就购买数据硬盘然后挂载单独目录使用存储，这样即便系统故障，数据盘也是完整的。
要知道，公司的数据量多到难以想象，没有人能分析消化这么多的数据，也没有人能基于所有数据建立起模型。 事实上，eBay真正应用到的，只是其收集的数据中的一小部分。...从这个角度看，任何一个基本的业务问题，对公司来说都是一个相当巨大的问题。 就eBay如何利用大数据来增加在线交易，林奕彰举了一个典型的例子。...这种运算模型，有相当一部分人为的因素。比如，机器可以搜集用户的上万个数据，但eBay的工程师可以定义其中的100个数据为有效数据，而模型则建立在这些有效数据之上。...在此基础上，eBay收集的相当一部分数据，在目前看来是无用的数据。毕竟，数据采集得越多，变量越多，而由此带来的“数据噪音”也越多，模型越失真。...但另一厢，假如将所有信息都储存起来，那么eBay每个月都会新增数以亿计的数据信息。在如此浩瀚的数据海洋中，分析工作根本无从下手。因此对eBay来说，这是一个必须平衡的难题。
简介 一年一度的双十一剁手节又来了，电商玩法淘箩也越来越复杂，你还在重拾丢掉多年的数学算到手价么？尤其是电商小伙伴们，还在为了算竞对到手价头疼么？！...不用怕，paddlepaddle开源模型库教你一键识别到手价 前面写过一篇飞桨的ocr识别 《PaddleHub一键OCR中文识别（超轻量8.1M模型，火爆）——本地实现》 前两天把这个算法扩展了下，...应用于淘宝商品的到手价识别 识别效果展示 部分图片及结果如下图所示，测试了120张图片，一张识别错误，一张未识别出来，主图不存在预估到手价的也准确识别并提示无目标价，总体识别准确率尚可，凑合能用。...完整代码如下： import os import cv2 import re import paddlehub as hub # 完善版本2.0，速度慢，全部文本验证距离，因为有一部分目标参考位置会在下方...带￥符号的|以【起】结尾的 可以确认为目标值，不过最好加一个距离验证 坐标顺序为：左上 右上、右下、左下，图片左上角为起始原点[0,0] 坐标值为[横坐标,纵坐标] ""
大家好，我是小瑄 在电商项目中经常需要对用户购买行为进行分析，比如需要求用户连续购买天数，用户这次购买与上次购买间隔天数。...这里是基于hive on spark来对数据进行分析的，所以使用sql进行讲解 使用sql求用户连续购买天数以及与上次购买间隔天数，按照下面步骤进行处理 对数据进行聚合/去重 对用户进行分组排序 日期与序号进行减法运算...获取开始连续的日期以及连续天数 使用Hive中lead函数 根据业务需求不一样，可能名称也不一样，主要是理解思想。...对数据进行聚合/去重 第一步是对数据按天进行初步聚合(因为一个用户可能在某天有多次购买行为) 因为只是作为演示,所以只用单个用户进行 select member_id,order_date from...lead(需要调整的字段名,下几行,空余部分用什么补充) lag() over() 将上一行提到当前行来另起字段 lag(需要调整的字段名,上几行,空余部分用什么补充) 饱经沙场的都知道,产品提需求后面一般都会跟着无数的顺便
这个双十一，我们为您带来了程序员专属装备清单， 一起来打造一个属于程序员的世界。 1....屏幕支架 实用指数：★★★★★ 装X 指数：★★★★★ 程序员们为了实现一个方法，修改一个Bug, 经常一坐就是四五个小时，时间久了会有腰膝酸软，下肢无力的感觉，是不是肾透支了？...建议使用站坐交替的工作方式，现在欧美的互联网公司非常流行那种电动升降屏幕支架，坐一个小时站15分钟，这样就可以在很大程度上缓解久坐对腰椎脊椎产生的压力，也可以在一定程度上预防职业病。 2....买到心仪键盘的程序员如此描述： 下按时的感觉像踩到及膝深的雪地，破过一层脆脆地薄冰后就刷一声自动沉到底，但是手指一挪开，按键又很快的弹上来，打字快了的时候，感觉手指只要触碰一下按键表面就跳走，这种快感，...固态硬盘（SSD） 实用指数：★★★★★ 装X 指数：★★★☆☆ 快，不一定不好。飞一般的速度是怎样的一种体验？给电脑换上SSD你就知道了。 原来，打开Eclipse要半个小时。
三、数据准备 从超市结账记录数据库中，提取了某天会员购买记录数据，以此数据作为分析，试图对顾客的购买习惯进行分析，从而得到商品之间的潜在联系。 ? 数据说明 ?...数据预览 从上图中可以看到，超市对顾客购买商品的记录信息是按照每个顾客购买的商品条目来记录数据的。为了进行关联分析，需要对这种数据结构进行调整。...把数据变为每行代表一个顾客的购买行为，在每一行中记录该顾客在各商品的购买情况，用T表示顾客购买了该商品，F表示顾客没有购买该商品，结果如下图所示： ?...上图是根据数据中各商品的关联程度所绘制的网络图，可以看到，各商品显示为一个点，各点用线段来连接。线段的粗细程度由商品被同时购买的频数所决定，频数越高。连线越粗，反之越细。...对于数据中的会员客户，进一步想知道，应该如何向他们推荐其他商品。此时，需要进一步建模分析，找出商品的推荐规则，这里运用的是Apriori模型，结果如下图： ? 从上图中看到，共运算出三条规则。
此刻，双十一才不仅仅只是一种约定俗成的存在，而是变成了一个有所蜕变，有所进化的新物种。...当双十一来临之际，我们更加应该看到的是不一样的东西，通过这些不一样的东西去窥探双十一乃至整个电商行业正在发生的深刻变化。...玩法层出不穷，用户对好的产品和体验的追求始终未变 每一年的双十一，各大电商平台都会有一些新的玩法出现，虽然人们对于这些新玩法的看法不尽相同，但是，有一点可以确认的是，用户依然期望通过双十一这样一个消费时点...，购买到真正心仪的产品。...我们看到的直播带货仅仅只是一个方面。 除了直播带货之外，我们看到的大数据、云计算、区块链和人工智能等新技术则开始深度参与到了我们看不到的双十一的底层流程和环节当中。
据相关机构资料显示，今年双十一家电品类依然独占鳌头，成为全网销售额最高的行业，不过家电行业的双十一的真的像数据显示的这么火热吗？...双十一貌似也给出了不错的答案，如据苏宁易购数据显示，双十一当日全品类电器销售增长超4倍，其中，激光电视销量同比增长680%，净水器销售同比增长超160%，智能小家电增长213%；天猫方面，双十当天头一个小时...像现阶段各品牌销售数据都已陆续公布，有着亮眼表现的大牌们如美的、海尔，其双十一期间的销售数据“随处可见”，与COLMO销售同比增长2994%、卡萨帝增速788%相比，同样老牌的奥克斯空调增长不过26%，...还有如长虹这些品牌，具体销售数据干脆都找不到。...”，让品牌死死地抓住了由“黑天鹅”带来的“红利”，原来“卖概念”还有得赚，今年双十一也算是迎来了一波收获，如京东统计数据显示，自清洁、新风类健康空调销量同比增长195%，海尔、美的独占鳌头；天猫数据显示
当我们在选择云数据库的时候，需要考虑的方面有很多，因为云数据库有着不同的类别，大家在选择的时候一定要根据实际需求，这样才能够让工作变得更加高效，以下就是关于如何正确的选择云数据库的相关内容。...其次，还需要关注云数据库的计费模式，目前它的计费模式有包月和计量，包月的计费模式比较适合长期使用。除此之外，还有架构的选择，云数据库分为了基础款和高可用款，高可用款的性能会更好一些。...云数据库在哪里购买 网络上的数据库非常的多，因为现在的网络技术已经越来越成熟了，但云数据库并不是免费使用的，它相当于是一种无形的资产，需要购买后才能够正常的使用。...一般来说，大家如果想要购买云数据库，可以在腾讯云进行购买，里面有些不同类型的云数据库，大家可以根据自己的需求来进行选择。除此之外，在腾讯云官网之中，还有专门的客服人员帮助大家解疑答惑。...以上就是关于如何正确的选择云数据库的详细内容，如果大家要使用云数据库，就可以按照自己的需求来选择，而且现在可以直接在相应的官网中购买云数据库，所以使用云数据库是比较简单的，如果想要了解更多的内容，可以直接进入官网
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。...转化率 电商网站产生购买行为的用户与访问用户之比。...转化率 = 有购买行为的用户数 / 总访问用户数 用户从进入网站到最后购买成功，可能需要经过复杂的访问路径，每个环节都有可能会离开：进入首页想了想没什么要买的，然后离开；搜索结果看了看不想买，然后离开；...除了发现提升网站运营效率的关键点与方法，分析找出异常问题的根源也是数据分析工作之一。...比如天猫每年双十一 实时展示业务运营状况，让我们对自己的工作成绩一目了然。如果数据突然出现波动，相关人员也可以快速响应，排查是技术问题还是运营市场问题，实现快速分析、快速解决。
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