12月1日，在2022腾讯全球数字生态大会存储专场，腾讯云数据万象发布产品更新，与腾讯云对象存储COS共同打造智能存储生态，提供各类开箱即用的智能数据处理能力，帮助各行业用户挖掘数据价值，提高云上存储效能...作为一站式存+管+数据处理生产力平台，腾讯云数据万象聚焦云上内容生产场景，实现存用联动，为用户提供API、SDK、控制台、卡片式工具箱多种调用方式，提升用户体验。...除了灵活的架构，为辅助用户突破创作力枯竭瓶颈，提升人效，快速生产优质内容，腾讯云数据万象还整合了腾讯领先的 AI 富媒体技术和应用，将前沿的算法落地为开箱即用的数据处理工具百宝箱，用户可在数据万象中使用图片智能...以某互联网社区用户为例，该社区每天有超过数百TB图片访问量，在接入腾讯云数据万象后，使用其提供的图片压缩能力，结合腾讯云CDN加速访问，用户终端下载时延减少20%，流量成本减少15%，并且图片质量不受影响...，用户业务侧0改造量，腾讯云数据万象自动根据用户终端推送webp、avif等图片格式，帮助用户大幅减少了研发投入。
.icu 6元/首年 活动时间：即日起至5月31日 科普小贴士： 说到.icu，你的第一反应是什么？相信大多数人马上联想到的是“重症监护室”。在三字符域名后缀中，.icu是最独特的其中一种。.
今天换个话题：聊聊数据分析，大家阅读过我之前的文章，肯定能发现，我是比较喜欢拿数据说事的。透过真实的数据能看清很多事情的本质，猜测臆断往往是不靠谱的。 今天先聊下：数据分析岗的职业前景。...数据分析岗位在当下的就业市场中非常受欢迎，并且具有很好的前景。以下是一些原因： 1. 数据驱动决策：随着大数据技术的发展和应用，越来越多的企业和组织开始重视数据驱动的决策过程。...决策支持角色：数据分析师不仅负责提供数据报告，还为决策者提供洞察力和建议，成为企业战略决策的重要支持。 5....晋升机会：数据分析师可以通过积累经验和能力提升，进一步发展为高级数据分析师、数据科学家、数据工程师或相关管理职位。 8. 跨领域能力：数据分析技能可以应用于多种职业路径，增加了职业选择的灵活性。...然而，尽管数据分析岗位有很好的发展前景，但竞争也相对激烈。想要在这个领域获得成功，需要持续地学习最新的分析工具和技术，以及不断提升数据处理、统计分析和商业洞察力。
简介 Redis 本身有比较丰富的数据类型，例如 String、Hash、Set、List JSON 是我们常用的数据类型，当我们需要在 Redis 中保存 json 数据时是怎么存放的呢？...一般是用 String 或者 Hash，但还是不太方便，无法灵活的操作 json 数据 在 Redis 4.0 中，有一个重大改进：modules 模块系统，可以让我们开发新的功能，集成到 redis...是json文档的root，后面的一串是具体的 json 数据值 第二条命令是获取 key 为 object 的json数据 2.2 json 内部操作 获取某字段的值 127.0.0.1:6379> JSON.GET...小结 rejson 让我们可以在 redis 中存储和操作 json 数据，非常方便 而且通过体验 rejson 模块，还可以感受到 redis 模块系统的强大，以后将会出现各种基于redis的强大功能
数据万象提供了对 HLS 视频内容进行加密的功能。加密后的视频，无法分发给无访问权限的用户观看。...目前了解到，数据万象CI是基于COS存储桶方式操作，支持API方式，也支持流程处理配置，非常方便稳定，操作便捷！ 实现原理：； 关键点：本加密方案中，数据万象接入了腾讯云 KMS 服务。...数据万象收到加密请求后，向 KMS 请求加密密钥。 数据万象通过转码功能对视频进行 HLS 加密。 加密后，对象存储通过 CDN 分发加密后的 HLS 视频文件。...加密操作步骤 登录 数据万象控制台。 在左侧导航栏中，单击存储桶管理，进入存储桶列表。 找到您需要存储视频的存储桶，并单击右侧操作栏的管理，进入相应存储桶管理页面。...视频内容 推荐阅读： 秒杀活动已改版为双12活动上线，新增企业首购激励和12月推荐模块： 另有新老用户双12活动:
相信现在有很多人都已经发现了，云数据库越来越受欢迎，可以说云数据库已经成为中国数据库市场迎来的一个新宠，可以说银计算技术给中国的数据库市场带来了突破性的创新。...如今在国内，云数据库的受欢迎度非常高，目前拥有了上百万的用户，可见中国数据库的新时代来临了。那么云数据库对比传统数据库有哪些优势？在价格方面有优势吗？...云数据库对比传统数据库的优势 云数据库对比传统数据库的优势比较多，首先是云数据库拥有专业的运维服务，这一点要比传统数据库更有优势一些，可以给用户提供专业的运维服务，提供更为专业的数据库优化建议，让客户的...云数据库对比传统数据库有价格优势 云数据库对比传统数据库，在价格方面是很有优势的，云数据库一年的费用在2000左右，但是传统数据库的费用每年在3万左右，价格差距是很大的。...做了云数据库与传统数据库的对比，对比结果很明显，还是云数据库优势更多一些，所以现在云数据库成为国内数据库市场的新宠。
VFP双表事务处理，双表是指本地表和远程表同时加上事务，这样本地表和远程表，要么同时成功，要么同时失败。...事务是为了保证所处理数据的完整性，如n个相关表被同时修改,在保存数据时，要么全部保存，要么都不保存，这只有用事务来实现。 举例： 入库单增加了一个物料，库存表的相应也应该增加。...如果入库单保存成功，库存表没有保存成功，便会出现数据不一致。而加上事务之后，如果库存表没有保存成功，入库单的数据也会回滚，便不保存。...VFP双表事务 Begin Transaction &&临时表事务 Try SQLSetprop(nDatasource,'transactions',2) &&手动事务处理
“除了向量数据库外，我是否还需要一个普通的 SQL 数据库？” 这是我们经常被问到的一个问题。...用向量数据库 Milvus 或全托管的 Milvus 服务——Zilliz Cloud，就无需额外再维护一个 SQL 数据库存储标量了。...其中，Milvus（https://zilliz.com/what-is-milvus）允许用户在进行向量搜索时依据标量数据进行条件过滤，数据属性可以是除向量以外的任何字段。...向量数据库。...github.com/milvus-io/bootcamp/blob/master/bootcamp/RAG/zilliz_pipeline_rag_advanced.ipynb） 用 Pipelines 搭建一个有标签过滤功能的
知乎上有个热门问题，做数据分析有前景吗？ 先说我的看法：前景、钱景都会有，但得使对劲。 一 「数据」本身没有价值，价值在于「分析，基于数据和业务的分析是有前景的。」...所以很多数据岗实质上干的是SQL、Excel、Python数据处理，日常写代码跑取数需求。或者更技术一点，做数据平台的开发。...二 就我个人这么多年的数据工作经验来说，具备「业务深度、数据敏感度和闭环逻辑」，是数据分析从业者能力的最大体现。...三 数据驱动是大势所趋，具备数据挖掘能力的人会更吃香。注意我这里说的不是数据分析岗，而是具备数据挖掘能力的人。...数字化普及的今天，越来越多的职位都会和数据打交道，所以每个人都可以去挖掘数据背后的价值，每个人都是数据分析师。
又比如有一个“验证码微服务”，存储手机验证码、或者一些类似各种促销活动发的活动码、口令等，这种简单的数据结构，而且读多写少，不需长期持久化的场景，可以只使用一个 K-V（键值对）数据库服务。...如果既需要有数据持久化的需求，也希望有好的缓存性能，并且会有一些全局排序、数据集合并等需求，可以考虑使用 Redis。...图形数据库 在现实世界中，一个图形的构成主要有“点”和“边”，在图形数据库中也是一样，只不过点和边有了抽象的概念，“点”代表着一个实体、节点，“边”代表着关系。...列族数据库中目前比较广泛应用的有 Hbase，Hbase 是基于 Google BigTable 设计思想的开源版。...如下图简单画了一个有内存 KV 存储的 SSTable 数据结构： ?
数据万象的商品抠图功能支持识别出图像中的商品主体，背景信息予以去除，生成透明背景的商品图片素材。商品抠图可结合数据万象批量海报生成使用，大幅缩减创作时间，快速产出各类型商品海报。...适用场景：电商平台 双11大促等活动时，电商平台往往需要在短时间内制作大量的活动海报进行引流。如果使用人工制作，不仅费时费力，还缺乏个性化定制。...数据万象的商品抠图功能的可一站式生成透明背景的商品图片，构建商品图片素材库，用于智能合成“千人千面“的活动海报。...而在这些智能停车场系统的底层，很有可能使用了数据万象的车辆车牌识别服务。数据万象的车辆车牌识别支持检测图片中的车辆，并识别出车辆的品牌、颜色、位置、车牌位置等信息。...同时，因为有了精准细致的视频分类，用户省去大量时间过滤无效信息。 适用场景2：热点推荐 适用于视频平台、电商平台中识别热点明星、商品、情景出现时间，标记后进行推荐。
两则轶事 前几天跟一位自媒体搞的不错的朋友聊天，这位朋友近期不太活跃了，用他的话讲：没啥好玩的了，粉丝已经有几万，粉丝发他的消息都懒得看。...客户数据 一位广州的小伙子做淘宝C店，他的网店流水不错，每月几十万，但利润几乎为零。炭岩问他，你对自己的顾客有梳理吗？他说没有，还非常谦恭的接着问：梳理客户这个重要吗？...以客户为中心的收集数据，就不要一开始就着眼在整理与你家发生交易的客户交易列表，有可能某笔交易是“真正的客户”临时借用伙伴的ID下的单，这种“偶然性交易”数据如果收集了，也只会起到干扰作用。...参考上面炭岩绘制的图示，需要先站在客户自己的角度，审视有哪些数据是可能跟您的生意有关系。具体待收集的 客户数据，一般情况下分三个方面。 基本面。经常说的姓名、公司、联系人等等。...收集客户数据的渠道，有两个方面。 内部方面。客户与你家发生的“接触点”，可能是商品询盘、销售拜访、交易沟通，这些都是较容易的数据收集渠道。 外部方面，有两种。
我的本意是想写写，到底有多少类做数据相关工作的，以及数据从业者的职业发展路径可能有哪些。 经常有猎头打电话说，有某数据挖掘工程师职位，您是否考虑？...其实时候想想，别说猎头，即使是很多数据从业者，也未必说的清楚到底有多少种数据相关的工种。为什么呢？因为，数据相关工作往往是交叉学科，需要很多专业技能，而不同专业背景的人切入和成长的轨迹又不近相同。...关于这一块，前一段大数据文摘有一篇「机器学习：入门方法与学习路径」推荐大家看一下。...并能基于问题的要害点，分析潜在原因，并基于此展开运营工作，这里的运营工作细化可能包括活动策划、渠道选择、时机把握、目标细分和定位、文案等等，而这里面的大部分环节，有可以基于以往的数据模型计算出相对优化的方案...，有可能会走上这条路，身边也不乏这样的朋友。
Redis 数据库内存数据满了，会宕机吗？...那在内存用完的时候，还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗？...当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。...LRU算法的对比 我们可以通过一个实验对比各LRU算法的准确率，先往Redis里面添加一定数量的数据n，使Redis可用内存用完，再往Redis里面添加n/2的新数据，这个时候就需要淘汰掉一部分的数据，...你可以看到图中有三种不同颜色的点： 浅灰色是被淘汰的数据 灰色是没有被淘汰掉的老数据 绿色是新加入的数据 我们能看到Redis3.0采样数是10生成的图最接近于严格的LRU。
可视化形式呈现信息的需求也随之增加，因此近年来涌现出了许多数据可视化工具。对于不熟悉数据可视化领域的人来说，最好的方法是尝试一些现成的解决方案来快速制作标准化的图表。...D3 是如此的受欢迎，以至于有许多其它的库在 D3 的基础上被创造出来，为人们提供更多“开箱即用”的解决方案，如 NVD3。...此外，Processing 有一个庞大的用户社区，这意味着你可以随时得到帮助。 ? 3. RAPHAEL Raphael 是一个着重于与不同浏览器兼容的库。...事实上，就像 D3 一样，有许多其它的库在 Raphael 的基础上被创造出来，其中最受欢迎的是 morris.js。 ? 4....DYGRAPHS Dygraphs 是一个用 Javascript 进行数据可视化的开源库。它有一个特定使用场景，即那些会随着时间变化的数据，特别是金融数据。
Excel应该是被用得最多的数据统计和数据分析软件了，它具备了很多强大的功能，像数据记录整理、数据加工计算、数据透视表、数据可视化等。...对于数据量较小的分析需求，Excel确实够用，但是对于几百万甚至更大的数据量来说，Excel就显得捉襟见肘了。 现在很多企业的数据量大到用Excel打开会出现长时间卡顿的情况，更别说进行数据分析了。...设想一下，当你精心准备了一周的销售数据报告，而老板突然问起某个数据异常的原因时，你难道又要会后重新做一份针对这个异常数据分析的报告吗？要多长时间，老板等得及吗？...BI软件支持的数据源多，对企业系统的适应性强，支持大数量，单次取几十万的数据量是绝对没什么问题的，开发量少，开发灵活简单，集成性强，由于类似Excel的操作，使用简单，填报功能，弥补Excel只能单向取数不能往数据库导入数据的不足...Excel从本质上来说，只是做数据统计、数据分析、数据可视化的一种基础工具，而BI软件就是从数据接入、数据准备、数据分析、数据可视化到数据分发应用的一个产品平台，不仅包含Excel能做的部分，真正的目的是通过最终得出的数据结果发现问题
因为JavaScript是一门弱引用类型的语言，所以在开发过程中我们常常会遇到 “我定义的这个变量是什么数据类型？”这种类似的问题，所以今天我们来看看在JS中一般用什么方式来判断数据类型的。...1、typeof 这个方法还是比较常用的，一般用它来判断基本数据类型，比如 String，Number，Boolean，Symbol，Object，Null，Undefined： ?...typeof 引用对象 可能大家还会比较奇怪，为什么 Null 的数据类型竟然是object，去查阅了一番，才知道这竟然是 “打小” 就是这样设计的，在JS中声明的变量在底层的表现形式都是二进制，而二进制前三位都为...对这块有兴趣的可以深入研究一下。 2、instanceof 这个方法，相信写Java的童鞋并不陌生，这个方法主要是用来判断一些引用数据类型，比如 Function，Array，Date： ?...3、prototype 完整写法是 Object.prototype.toString.call(xxx)， 就目前来看，这个方法是最好的一个方法来检测所有的数据类型，无论是基本数据类型还是引用数据类型
Redis 数据库内存数据满了，会宕机吗？...当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。...LRU算法的对比 我们可以通过一个实验对比各LRU算法的准确率，先往Redis里面添加一定数量的数据n，使Redis可用内存用完，再往Redis里面添加n/2的新数据，这个时候就需要淘汰掉一部分的数据，...如果按照严格的LRU算法，应该淘汰掉的是最先加入的n/2的数据。...你可以看到图中有三种不同颜色的点： 浅灰色是被淘汰的数据 灰色是没有被淘汰掉的老数据 绿色是新加入的数据 我们能看到Redis3.0采样数是10生成的图最接近于严格的LRU。
2.与移动互联网APP的典型场景相比，生成式AI服务商的个人信息处理活动有其自身特征，数据合规重点也有所不同。...基于此分析框架，我们在上一篇文章里详细论证了大模型研发者，在模型研发阶段有可能并不认定为隐私数据合规上的法律主体（data controller）。...相反，根据欧盟GDPR，DPA虽然有天价处罚权，但其职权被严格限制在矫正性权力范围内，包括建议，警告以及暂时性的或者具有明确期限的禁令[4]。...但一方面，我们更加关注其在个人信息处理活动中的独特性： 第一、收集的个人信息种类相对较少。...这也是由生成式AI更关注反馈内容，而非用户行为的逻辑所决定，这与建立在用户行为特征基础上，以个性化推荐见长的移动APP有显著差异。
你知道这五年我怎么过的吗？.... music起！这五年，我每天看思影科技公众号，不知道学了多少知识，多开心，赶紧点击左上角“思影科技”四个蓝色字关注吧。...而在数据可能更混乱的社会科学领域，这一问题可能显得更为严重（丝毫没有觉得社会科学领域有问题哈，这可不是我说的，引自前一个文献）。 ?...其次是熟悉自己的原始数据。你必须明确自己目前得到的眼动数据是什么样的？有什么样的特点？...有句俗话叫一个萝卜一个坑。...在眼动数据中，对于时间的记录是有不同的方式的，因此这样的问题出现的频率并不低。
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