是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...体现在业务层面,消费者如今参加秒杀活动,无论是否是双节的大促高峰期,瞬时就可以得到抢购结果的反馈,不需要等待。在数据库层面实现抢购公平,意味着秒杀活动已经是真正意义上的“拼手速”的事情。...在 2021 年双 11 双 12 中,有一种无所不在的技术力保证了整体系统的稳定,如 PolarDB 具备的极致弹性、海量存储和高并发 HTAP 访问的产品特性。...双 11 双 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后,数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。
.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。
前言 也许你也注意到了,在临近双11之际,手机上电商类APP的应用图标已经悄无声息换成了双11专属图标,比如某宝和某东: image.png 可能你会说,这有什么奇怪的,应用市场开启自动更新不就可以了么...真的是这样吗? 为此,我特意查看了我手机上的某宝APP的当前版本,并对比了历史版本上的图标,发现并不对应。 默认是88会员节专属图标,而现在显示的是双11图标。...有了以上知识储备后,下面就该剖析一下这个需求的具体场景了。...场景剖析 以电商类APP双11活动为例,在双11活动开始前的某个时间点(比如10天前)就要开始对活动的预热,此时就要实现图标的自动更换,而在活动结束之后,也必须要能更换回正常图标,并且要求过程尽量对用户无感知..."android.intent.category.LAUNCHER" /> 随后,我们图标替换的工作视作一项任务,定义一个数据类
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
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。
(10000,) 可视化展示0-9十个数字: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.figure(figsize=(12,8...Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot'] plt.figure(figsize=(12,8...10个类的60000个32*32彩色图像组成,每个类有6000个图像。...有50000个训练图像和10000个测试图像。...50000, 32, 32, 3) (50000, 1) (10000, 32, 32, 3) (10000, 1) CIFAR-10的可视化展示如下: plt.figure(figsize=(12,8
“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: ?
目的地1:到达Monitoring(监视窗口),FIC1501下载后,双箭头标示消失,同时出现在Monitoring窗口中。...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。...Checkpoint文件保存在固定的目录下,每个控制器有一个独立的目录,在这个目录下,手动保存的文件在Manual目录下,自动保存的文件有自己的单独目录(C300_1AutoCp),LATEST是最新的一个文件
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。
根据使用的密钥数量,密码系统分为单密钥加密和双密钥加密。相应地,现代密码系统分为对称密钥密码系统和非对称密钥密码系统。 对称密钥密码系统,也称为私钥密码系统,是一种广泛使用的普通密码系统。...有号码的人可以打开保险箱取出文件,而没有保险箱号码的人必须探索保险箱的打开方法。当用户应用该系统时,数据的发送者和接收者必须预先通过安全通道交换密钥,以确保他们可以在发送或接收数据时使用密钥。...典型的对称加密算法有DES、AES、RC4、RC2和IDEA。非对称密钥密码系统。1976年,W.迪菲和M.赫尔曼在国际计算机会议上发表了《密码学的新方向》,首次提出了公钥密码体制。...公钥密码体制的基本思想是:每个用户有两个公钥,一个叫公钥,一个叫私钥,公钥由用户自己保管。公钥和私钥不同,也就是说解密方先生成一对公钥和私钥,私钥不会泄露,而公钥可以任意释放。...然而,应该注意的是,尽管它们在相同的原理下工作,但它们有不同的用途。在PKI中,第一种加密机制用于加密数据,第二种加密机制用于数字签名。
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)。...在其临时禁止令受到广泛批评后,4月12日,Garante释放信号:“如果 OpenAI 采取有效措施,我们准备在 4 月 30 日重新开放 ChatGPT”[5]。...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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云