生物信息分析离不开数据资源和数据库，生物信息学数据库分类概览 (第一版)系统梳理了常用功能数据库。 下面再分析2个NAR发表的新数据库，以飨读者。...做的更多的还是分子数据的展示，如转录组相关数据的展示。 首先展示下首页，专业设计师私人定制，可以传统，可以现代；可以功能为主，也可以轮播酷炫。...四个饼图联动展示数据库收录的样品和属性信息，高端大气显内涵。 ? 那搜索一下，都展示哪些信息？ 基因，别名，公共数据库链接，功能注释，表达分布，PPI网络，共表达网络，想放啥放啥！ ?...基因组浏览器是多组学的展示利器，更多见： IGV基因组浏览器可视化高通量测序数据 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍 - 1 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍 - 2 高通量数据分析必备-...更多在线功能，样品聚类、筛选、差异基因（样品特异性基因）、功能富集 （一个小的云平台出来了） ? 更多交互式图，染色体图谱、饼图、箱线图、交互式表 ? 数据库收录样本信息更多互动展示 ?
从国内的移动应用开发平台来看，其中不乏阿里、腾讯这样的头部大厂借助自己在产研中的优势，将内部的开发平台逐渐孵化为直接面向市场的标准化产品，另外也有很多小厂也专门针对移动研发中的一系列问题推出了移动开发平台...一、移动开发平台的价值这些移动开发平台主要为移动应用开发、测试、运营及运维提供云到端的一站式方案，目的在于可以降低 App 开发的技术门槛、人力和研发成本、提升开发效率。...二、目前有哪些移动开发平台目前比较知名且稳定可用的移动开发平台有：Emas、TMF、FinClip、APICloud、mPaas、Emop。...2、TMFTMF 是腾讯移动开发平台，整合了腾讯在移动产品 中开发、测试、发布和运营的技术能力，为企业客户提供一站式、 覆盖全生命周期的移动端技术平台。...2、TMF1）统一的开发平台平台通过提供统一的开发框架、统一的运维模式、统一的安全能力以及统一的运营体系，助力移动服务开发体系化和高效化，实现全流程闭环管理。
这个任务看上去并不难，多盟等早期布局的创业型玩家如今也已成为大型广告对接平台，但实则不然。 那么问题来了，广告平台哪家强？ 开发者选择广告平台最注重什么？...App和用户都不只是看数量，还要看质量以及匹配度，例如垂直广告平台可能没有太多合作App，但每一个都十分精准价值也会很大。 易观数据显示，多盟、安沃、Admob、百度联盟等平台具有竞争优势。...3、服务比拼 平台即服务，除了提供对接平台、基础设施之外，平台还有一部分重要任务是服务开发者和广告主。 易观数据显示，安沃、百度、多盟位居中国移动应用广告平台开发者口碑指数的前三位。...口碑指数是开发者主观上对移动应用广告平台的评判，由开发者从收入稳定性、支付效率、客户服务和数据透明度四个维度对平台打分所得，百度联盟、安沃、多盟在服务实力上表现较好，获得开发者们的信赖。...除了拥有广告主和开发者的资源整合能力之外，还为开发者提供网络推广资源、应用分发资源、LBS和百度云技术接口、大数据分析挖掘服务等，今年还推出联盟贷和创业基地等新政策，相比多盟、安沃还是有明显的生态优势。
很多人在无聊的时候，就会选择去听小说语音播报等等，这些语音播报大多都是技术合成的，因为真人的语音播报费用非常高，而语音合成成本并不算高，下面就将为大家介绍真人语音合成平台。...真人语音合成平台哪家好 随着网络技术的不断发展，网络上出现了很多的真人语音合成平台。但有些真人语音合成平台并不正规，合成的语音并没有质量保证。云服务器就是一个好的真人语音合成平台，产品优势非常的多。...更重要的是，云服务器语音合成平台还能够进行个性化的定制。 真人语音合成应用场景有哪些 真人语音合成的应用场景非常广泛，主要可以用来进行机器人发声。...语音合成应用越来越多，真人语音合成平台哪家好？正规的语音合成平台会比较好，因为在收费上比较合理，而且制作出来的语音合成和真人没有什么区别，如果大家想要进行真人语音合成，云服务器就是一个非常不错的选择。
1 特征平台 2.DeepInsight
如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...主要是应用程序开发人员，但也不要忘记可能需要硬件或其他不同功能的数据科学家和机器学习工程师。她还观察到，在平台设计中需要考虑领导和治理社区——包括监管和金融。...她说，平台工程之旅的一部分是让高管们了解它的价值。 然后，“根据特定的社区需求调整平台本身是好的，但还不够，” Watt 说，因为你不能单独解决技术问题，而且只解决一次。...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
区块链技术拥有强大的数据处理功能，庞大的数据库决定了它能比人工更高效快捷地处理数据。区块链技术不仅在当今时代热门的金融行业被广泛使用。它在教育与社会其他事业方面的运用同样十分广泛。...对于文件与档案这种文字性的数据区块链技术也能毫不费力地快速处理，减轻了行业面临的巨大压力。区块链不仅能快速处理数据，它还能保存数据，并且保密性较高不易更改，也避免了数据的丢失与被人篡改，安全性极高。...在中国，社会事业种类特别多，需要处理的数据量也十分巨大。在档案管理，个人社会信用、公证、身份认证、遗产继承以及代理投票方面的作用十分突出。...正因为区块链技术的功能如此强大，它在兼具以前数据处理技术拥有的功能之外，更难的的事它还拥有其它技术所没有的功能。选择区块链，让教育更专注于培养人才，让社会事业各项管理有序协调。
在信息时代，数据已和资本、土地、技术，知识和管理同样重要的生产要素存在，同时，数据消费者对准确性和时效性数据迫切需求与日俱增，如何提升数据质量方法很多，以后另做分享，此篇讲解数据质量监控的重要性，因为大数据技术暴露出的问题有可能超出开发同学的认知...因此，每周周会增加一个议题统计数据质量问题情况：数据质量监控计划、触发数据问题统计、数据问题修复迭代计划和数据问题复盘等，从监控计划、数据问题发现、数据质量问题修复跟进形成一个提升数据质量闭环。...所以尽量主动完善监控数据质量覆盖范围和数据服务场景，让数据准确健壮武装到牙齿，无论是上游数据生产者业务系统还是数据加工者及时发现，让数据问题消逝于无形，提升用户数据使用友好体验。...用户可根需要编写自定SQL来实现 必配置监控规则： 数据质量监控统计指标 为了便于数据质量问题量化和跟踪直到修复，可从数据中台和各老平台数据质量元数据信息或电话告警元数据中...可见数据质量好坏是数据最要的属性之一，数据质量监控能不以人的意志为转移地识别超出认知的是否有数据质量问题，数据质量监控好，数据开发背锅少。
跨平台开发框架到底哪家强？ 目前市场上有多个专业做跨平台开发的框架，那么对开发者来说究竟哪一个框架更符合自己的需求呢？笔者特地总结对比了一下不同框架的特性。...1.1 React Native RN 是Facebook于2015年4月开源的跨平台移动应用开发框架，到现在已经发展了6年多了，目前最新版本是0.66，2021年12月10日还有更新发布小版本，整体来看框架还是非常有生命力的...本地配置好对应的 iOS 模拟器，在 vscode 左边点击调试按钮选择对应的模拟器，就可以直接进行开发调试了。...下载量上比，RN 遥遥领先，Ionic 和 NativeScript 都不够看， RN绝对第一，Ionic 比 NativeScript 好一点，从 issues 上来看，NativeScript 好一点...从性能上看AVM 的开发体验和编译速度，性能表现都非常好，虽然是国产的框架但是不比国外的要差，其次是Flutter，RN，最后是 Ionic 和 NativeScript。
当然，这种情况在跨平台开发那头也存在，毕竟两种平台间的工具存在很大差异。...结合实际情况，跨平台可能才是大多数开发者最务实的选项。毕竟跨平台框架的效果基本够用，有时候甚至不比原生移动平台差。...比如说智能手表吧，他们希望在这款设备上进行通信、数据下载、显示历史趋势。没错，这肯定是需要应用来实现的，用户不可能总跑去浏览网页。下面问题就来了：我们需要的是原生应用吗？...React Native 位列第二，双平台份额均稍逊 5%。Flutter 则紧随其后，而且继续表现出强烈的亲 Android 倾向。...总 结 第一，考虑移动开发到底有没有必要。记得用数据来回答问题，别靠想象。 第二，确保企业有能力做移动开发，然后厘清组织结构和团队职责。
图5 数据分析体系的框架 我们可以根据实际业务的发展不断去扩充这个框架。例如，将新的数据加入 数据采集层和采用新的统一的全局数据处理方法，以及基于前两者开发新的数据应用。...双中台架构的定义 企业除了对业务信息化有需求，还存在对数据的信息化需求。因此，中台战略不能只面对业务，还需要对数据提供一个全局解决方案。...除了业务中台，还有一个很重要的中台战略落地产物，便是数据中台，数据中台负责整个企业的数据资产管理。 现在中台战略已经演化出了双中台架构，如图6所示。...图6 双中台架构 在双中台架构下，由业务中台快速支撑前台业务应用完成落地，在将各业务线的不同应用装入数据仓库进行标准化后，形成企业级的数据应用（如统一化报表、前台数据应用）。...要想落地双中台架构，最好的路径是先建设业务中台，在实现业务标准化后， 再进行数据中台建设。
感受：标准大数据开发岗，无算法涉及 2.美团： 数据挖掘算法。3轮技术1轮HR。 美团把数据挖掘和算法放在一起了，应该也有单独的大数据岗。...感受：标准的数据挖掘，不涉及数据仓储，会有机器学习的问题，总体感觉只有美团这个岗位比较符合我的技术栈………诶心塞塞 3.头条： 大数据开发。...回答说没问题，进公司之后会按照个人技术进行划分… 然而offer并没有体现啊哭唧唧… 进了一个纯纯的大数据开发组，不过也可以理解，宇宙条从来不缺算法何况我这种半路出家的哈哈哈 4.京东： 大数据开发。...感受：京东数据挖掘是算在算法了，但是也多方打听了一下，很多做数据分析，大数据开发的都被归到数据挖掘了，进组之后做纯大数据开发的可能性更高。 5.网易： 大数据开发。...感受：纯大数据开发，不涉及算法。
运行时数据区 栈管运行，堆管存储。JVM调优主要是优化Java堆和方法区。 3....通过明确清晰基本类型确保平台无关性: 像C/C++等传统编程语言对于int类型数据在同平台上会有不同的字节长度。JVM却通过明确的定义基本类型的字节长度来维持代码的平台兼容性，从而做到平台无关。...为了在使用小端(little endian)的Intel x86平台和在使用了大端(big endian)的RISC系列平台之间保持平台无关，必须要定义一个固定的字节序。...平时我们写的类变量、引用类型变量、实例方法等等都是在函数的栈内存分配好。 图片3.png 4，程序计数器，是指方法区中的方法字节码由引擎读取下一条指令，它是一个非常小的内存空间。...图片4.png 6，堆（heap）它是Java虚拟机用来存储对象实例的，比我们在开发过程使用的new对象，只要通过new创建的对象的内存的对象都在堆分配，注意一点的是堆中的对象内存需要等待垃圾器（GC）
所以，我们就需要把这些数据采集到开发平台的各种存储计算组件中来进行加工处理，这个过程也就是所谓的ETL过程。...然后，在开发平台中处理完毕的数据，有时候也并不能或者不适合在大数据开发平台的相关服务中直接使用，需要反馈回线上的业务系统中，这个过程我们称为数据的回写或导出。...为跨域实时同步、实时增量分发、异地双活、分布式数据库等场景提供产品级的解决方案。...这些服务可以由数据交换服务平台独立提供，但最理想的，还是和开发平台的其它作业任务融合到同一个平台上进行管理，即使底层支撑对应服务的后台可能是独立的，在用户交互后台上，也要尽可能集成到一起。...数据合并去重等 通过binlog增量方式来获取DB变更数据，优势是时效性好，有时也是某些场景下唯一的解决方案。
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基于最近考虑着手iOS 安卓 双平台的开发，整理了一下现存的一些跨平台开发思路。 为了让自己更直观的感受不同跨平台思路的差异，我简单的做了几个图示。...以 DCloud H5 Plus为例，该框架的思想还停留在网页开发的思路，其传递参数或是共享数据的方式依然是通过页面跳转传参或者使用localstorage，这在APP开发中就显得捉襟见肘。...思考 好的跨平台方案是什么? 好在哪里? 实际上在游戏领域，我们有着非常成熟、广泛被接收，并且没有不可调和的坑的跨平台方案。...---- Web补充模式 归根结底，我们希望通过跨平台的方式减少甚至是抹去多平台开发所带来的额外成本，理想是好的，但现实却很残酷，安卓和苹果就像曾经的windows和mac总是在不同的路上越走越远，就像三国那句名言...甚至是再开发一个语言，让本来就有3个语言的跨平台开发变成了4个甚至更多。 是的，我更加认可的跨平台开发方式，就是使用web技术来作为通用简单、但是却耗费工作量的部分来减少工作成本。
众所周知用React Native是可以开发跨平台的Android和iOS App。...我们可以用React Native开发Android应用也可以开发iOS应用，那么如何让我们开发的React Native应用适配Android和iOS双平台呢？...组件选择 React Native发展到现在已经有相当丰富的组件来供开发者使用，那么从适配Android和iOS平台的角度如何甄选这些组件呢？...iOS平台，Navigator则两个平台都支持。...从大多说采用React Native开发应用的开发者的反馈来看，React Native的性能是远大于WebView但略低于原生应用，毕竟React Native和原生语言之间还需要一个Bridge。
01 两大就业方向 1、大数据开发工程师 分两种： 第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序； 第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。...2、大数据分析师 分两类： 一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等； 另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力...02 二者的不同 大数据开发： 开发类的岗位对工程能力有一定要求，意味着需要有一定的编程能力、语言能力、解决问题的能力，大数据开发会涉及到大量的开源的东西。...03 二者就业前景 大数据开发工程师的收入可达到了同类的顶级。在一二线城市，大数据开发的薪资基本上是10K+；拥有3-5年技术经验的人才可达到40K+。...最重要的，是修炼好自己的技术！
大数据平台每天会产生大量的日志，处理这些日志需要特定的日志系统。...数据接入模块：由于采集数据的速度和数据处理的速度不一定同步，因此添加一个消息中间件来作为缓冲，建议选用Kafka来实现。 流式计算模块：对采集到的数据进行实时分析，建议选用Storm来实现。...数据输出模块：对分析后的结果持久化,可以使用HDFS、MySQL等。 日志采集选型 大数据平台每天会产生大量的日志，处理这些日志需要特定的日志系统。...支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。...Flume的设计目标 可靠性 Flume的核心是把数据从数据源收集过来，再送到目的地。为了保证输送一定成功，在送到目的地之前，会先缓存数据，待数据真正到达目的地后，删除自己缓存的数据。
小巫最近在了解如何开发一个SDK，就上百度、知乎、简书去搜了一遍，发现这方面的文章比较少，这里挑选一些我认为还不错的回答让大家了解SDK开发需要满足什么条件，怎样才算是一个优秀的SDK。...本地版本主要帮助开发者临时无法联网时查看，在线版本提供更丰富的文档内容资源。 3、接口简单 怎么才算简单？只要开发者传递几个参数就可以完成对接的接口是最简单的。...开发者无需关心协议、加解密、校验 等。 4、有开发者社区 让开发者之间相互沟通，相互解决问题； 积累问题、答案，梳理知识点。...强大的管理平台，实时监控 SDK 运行 如果做到以上几点，基本可以认为是一个不错的 SDK 产品 ---- 下面摘自简书：http://www.jianshu.com/p/dfef5460ebc4 总的说来...，一个好的SDK需要具备以下三个特性： 一、轻便且易扩展的SDK API 接入API一定要简单！
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