你知道么，每当科技分析师煞有介事地探讨‘大数据’，10个里有9个说的都是‘社交网络’中流出的用户行为数据。...社交网络发展至今，中国专家很喜欢用‘图谱’形容不同SNS掌握的不同类别的庞大数据网络；听上去颇为高大上不说，还跟‘大数据’与生俱来的‘难以驾驭性’有点相得益彰的效果。...从电影制片厂，到唱片公司，再到有线电视台，娱乐产业中的重头参与者们都在目不转睛地盯着这个指南针。每个月，超过10亿个独立用户会造访Youtube，使它成为名符其实的世界第二大社交媒体。...LinkedIn的职业图谱：LinkedIn掌握的价值数据在于每个人的工作经历和职业人脉；注意，这里说的‘每个人’指的是：全世界的白领劳动力。...每天的5亿条推文为新闻和要闻提供了一个最接近于‘实时’的窗口。据Pew的研究数据，Twitter美国用户中有52%把该平台当做主要的新闻获取渠道。 摘自：搜狐
进行数据评估 进行数据评估，可以帮助你了解企业中的高价值数据资产——你的客户信息和其他敏感数据，哪些文件被大量使用，以及谁在使用它们，与哪个部门有关。...它将帮助CIO们发现工作计划中的任何缺陷，并确保他们在数据发生泄露或发生灾难时做好了准备。 5. 确保正确地加密敏感数据 有效的数据防灾所需的是要将加密数据执行备份。...对动态或静态的加密数据进行全面的备份，可以防止未授权用户访问和有效减少数据的曝光。对于注重安全的组织，必须遵循规章制度来维护敏感数据的安全。...不要忽视笔记本电脑 大多数灾难恢复计划的重点是保护数据中心，虽然数据中心的安全至关重要，根据Gartner，几乎三分之二的企业数据都放在数据中心外。...每周进行随机的恢复。进行灾难恢复测试并审核你的数据池。保证总是可以恢复你的数据。
//定义function时的右边的括号()里面的参数叫做形参....//函数没有通过return明确返回值, 默认返回undefined /*4.return的作用和break相似, 所以return后面不能编写任何语句(永远执行不到) // break...console.log(a, b); return a + b; } // let res = getSum(10, 20); //定义实参的目的是把值传给形参...b); return a + b; } let res = getSum(10, 20) //记住，核心是return返回的值返回到原来调用的函数的地方哈
为挖掘行业内技术融合的最佳实践，GMTC 全球大前端技术大会（北京站）策划了「IoT 动态应用开发」「大前端技术融合与跨界」两个专题，我们希望在元宇宙（比如渲染能力）、智能汽车（语音、IM、地图、音乐、...部分精彩议题现已确认： 本次大会中，还有低代码、大前端 DevOps、前端框架新体验、大前端监控、移动端性能与效率优化等专题。...同时，我们也关注大前端破圈的有效姿势，首次聚焦 B 端研发效能、TypeScript、云研发实践等，并邀请 winter 等大咖前来参与“师兄帮帮忙”晚场交流活动，与你讨论“前端如何有效增值”的话题。...这是一本针对零基础前端开发者讲解Webpack与Babel使用方法的图书。随着前端工程的不断发展，Webpack与Babel已成为前端开发的两大核心工具。...本书介绍低代码开发平台设计与开发的详细过程，以元数据模型为核心，介绍服务、数据库、主数据、界面展现、功能配置，以及元数据自身的管理，完整呈现元数据驱动的低代码开发平台的端到端的实现机制。
alphalens是quantopian下的三大quant利器这里，剩下两个是大名鼎鼎的zipline和pyfolio。...alphalens第一个难点就是把要测试的因子相关的数据整理成alphalens需要的那样。我们从alphalens的一个数据标准化函数说起。...prices : pd.DataFrame 通常是一个列数很多的dataframe的数据结构，如下图所示，列名是股票代码，index是日期。 ?...所以，我们需要准备好上面这些输入的数据。 最后，我们来看一下这个函数的返回值。...如果，我们整好数据，然后使用了这个函数获得返回值，那么，技术性难题已经解决了80%了。
我们认为，要想“平台时代”成为一个对更多人而言都更好的时代，互联网平台必须认真思考和处理好十大关系：互联网平台与技术、创新、道德、经济、社会、政府、个人、管道、用户、其他平台。 ...而归根结底，所有这些关系的背后只有两件事：数据和规则。数据的采集、算法、使用，包含着规则；规则的制定来源于对数据的理解能力、使用能力，以及平台的价值观。...所以，我们将互联网平台与技术的关系放在十大关系之首，是想强调：在所谓平台思维、平台模式之前，互联网平台型公司所面临的第一个问题其实是：平台技术。...我们认为，虽然目前还远不够显性，但下一步，一大批超级互联网平台型公司会成为经济发展的核心引擎。 ...我们目前看到这十大关系当中有些已经非常显性和紧迫，有些则更加隐性与长期，还有些则被有意无意地忽略了；而所有这些关系背后最核心的两个因素：数据与规则，则背负着平台时代所有的希望与隐忧，必然需要多方合作与多元智慧才能求得最佳方案
先解释下交换机和交换机类型 交换机是用来发送消息的AMQP实体。交换机拿到一个消息之后将它路由给一个或零个队列。它使用哪种路由算法是由交换机类型和被称作绑定（bindings）的规则所决定的。...因此，当携带着名为"search-indexing-online"的路由键的消息被发送到默认交换机的时候，此消息会被默认交换机路由至名为"search-indexing-online"的队列中。...4.如果接受到消息的Exchange没有与任何Queue绑定，则消息会被抛弃。...注： 交换器 说到底 是一个名称与队列绑定的列表。 当消息发布到交换器时，实际上是由你所连接的信道，将消息路由键同交换器上绑定的列表进行比较，最后路由消息。...5.同样，如果Exchange没有发现能够与RoutingKey匹配的Queue，则会抛弃此消息 三大模式demo
会上发布的《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》预测， 2015年我国大数据产业发展将主要有以下十大特点。...大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。...二、数据科学带动多学科融合，但是数据科学作为新兴的学科，其学科基础问题体系尚不明朗，数据科学自身的发展尚未成体系。在大数据时代，随着社会的数字化程度逐步加深，越来越多的学科在数据层面趋于一致。...三、跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。大数据技术发展的目标是应用落地，因此大数据研究不能仅仅局限于计算技术本身。...由于现有的大数据平台易用性差，而垂直应用行业的数据分析又涉及到领域专家知识和领域建模，目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟，缺少相互的交叉融合。
铭记历史教训，现在最关键的问题已经变成了找到真正有用的数据。数据的量的确增加了，但值得注意的是：大部分的增长都来源于非结构化数据。 让我先根据Webopedia的定义来解释什么是非结构化数据。...非结构化数据是指没有任何相同结构的数据。例如，图片、视频、电子邮件、文件和文本都被认为是一个数据集内的非结构化数据。...尽管每个单独的文档可能都包含基于其创建程序的特定结构或格式，非结构化数据也可以被认为是“结构松散的数据”，因为数据源其实是具有结构的，但数据集内的所有数据包含的结构可能不尽相同。...与此相反，数据库则是一种常见的“结构化”数据。 所以回顾历史，我们现在讨论的除了数据超载还加上了一个新的变数——代表了大部分新增数据量的非结构化数据。非结构化数据代表着新的量的产生。...引擎利用本体论就可以返回一个特定的结果：“亚伯拉罕-林肯”。 本体论最简洁的表述方式： 什么是数据？ 这意味着什么？ 它哪里来？ 为什么我们需要它——一旦我们知道这些，我们就能找到真正需要的数据了。
这说明了队列是可以用来存取消息的 总结: 消息队列指的就是将数据放置到一个队列中, 从队列一端进入, 然后从另一端流出的过程。 二、消息队列的应用场景 ?...而加入消息队列后，系统可以从消息队列中取数据，相当于消息队列做了一次缓冲。 ?...- 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使能够将消息从一个 端点传递到另一个端点，kafka 适合离线和在线消息消费。...kafka 消息保留在磁盘上，并在集群内复制以防止数据丢失。kafka构建在 zookeeper 同步服务之上。它与 apache 和 spark 非常好的集成，应用于实时流式数据分析。...来源： https://blog.csdn.net/xiaoweite1/article/details/119272472 “IT大咖说”欢迎广大技术人员投稿，投稿邮箱：aliang@itdks.com
因此，拥有一个大型的、特定领域的数据集可以成为竞争优势的重要来源，尤其是如果初创公司能够启动数据网络效应(在这种情况下，更多的用户→更多的数据→更智能的算法→更好的产品→继续带来更多的用户)。...不幸的是，初创公司往往在一开始只有有限的或没有标签的数据，这一情况会阻碍创始人在构建数据驱动的产品方面取得重大进展。...因此，在雇佣数据科学团队或建立昂贵的核心基础设施之前，从一开始就值得探索一套数据收集策略。 创业公司可以通过多种方式克服刚开始进行数据采集时遇到的棘手的问题。...，可用来拼贴照片的应用程序） 策略＃6：数据陷阱 另一种收集有效数据排放的方法是构建Matt Turck所谓的“数据陷阱”（Leo Polovets已经给了这个策略一个不太可爱的名字：“特洛伊木马收集数据法...Radar（使用ESA卫星图像来监测建设项目） 战略＃9：与大企业协作 对于初创企业，数据提供者可能是提供相关数据处理权的大客户。
然而讨论的共同中心是，在当下最前沿的机器学习方面，数据是一个相当关键的组成部分。 获取高质量的初始数据对于那些运用机器学习作为他们业务核心技术的创业公司来说是十分重要的。...因此，拥有一个大型的、特定领域的数据集可以成为竞争优势的重要来源，尤其是如果初创公司能够启动数据网络效应(在这种情况下，更多的用户→更多的数据→更智能的算法→更好的产品→继续带来更多的用户)。...不幸的是，初创公司往往在一开始只有有限的或没有标签的数据，这一情况会阻碍创始人在构建数据驱动的产品方面取得重大进展。...因此，在雇佣数据科学团队或建立昂贵的核心基础设施之前，从一开始就值得探索一套数据收集策略。 创业公司可以通过多种方式克服刚开始进行数据采集时遇到的棘手的问题。...（使用ESA卫星图像来监测建设项目） 战略＃9：与大企业协作 对于初创企业，数据提供者可能是提供相关数据处理权的大客户。
项目分为三种类型： 可视化项目 - 探索性数据分析（EDA）项目 - 预测建模 可视化项目 最容易上手的就是数据可视化， 以下3个数据集可以用于创建一些有意思的的可视化效果并加到你的简历中。...很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。 探索性数据分析项目 探索性数据分析（EDA），也称为数据挖掘，意思是数据分析过程中使用了多种技术来更好理解数据。 1....可以分析的一些角度如下 哪些区域生意最好，为什么？- 哪些区域的流量比其他区域大，为什么？- 价格，评论数量和预订天数之间是否存在一些关系？...探索影响预期寿命的因素 世卫组织建立了一段时间内所有国家健康状况的数据集，其中包括预期寿命，成人死亡率等方面的统计数据。使用此数据集，探索各种变量之间的关系，预测对预期寿命的最大影响因素是什么？...能源消耗的时间序列预测 该数据集由美国区域传输组织PJM网站上的功耗数据组成，使用此数据集，查看是否可以构建时间序列模型来预测能耗。
曹大最近开 Go 课程了，小X 正在和曹大学 Go。 这个系列会讲一些从课程中学到的让人醍醐灌顶的东西，拨云见日，带你重新认识 Go。.../a.go:7 执行命令 c 运行到断点处，再执行 bt 命令得到 main 函数的调用栈： (dlv) bt 0 0x000000000106d12f in main.main at ....另一方面，goexit 函数的地址是在创建 goroutine 的过程中，塞到栈上的。让 CPU “误以为”：func() 是由 goexit 函数调用的。...进度主要就是 SP、BP、PC，分别表示栈顶地址、栈底地址、指令位置，等 goroutine 再次得到 CPU 的执行权时，会把 SP、BP、PC 加载到寄存器中，从而从断点处恢复运行。...好了，这就是今天全部的内容了~ 我是小X，我们下期再见~ ---- 欢迎关注曹大的 TechPaper 以及码农桃花源~
元数据管理作为数据管理的基石，确保了数据的可发现性、可理解性和可信度，为数据资产化和数据要素化提供了必要的支持和框架。通过精确的元数据管理，企业能够有效地组织、分类和利用其庞大的数据资产。...接下来，我们就数据资产入表、数据要素化的大背景下，对元数据管理提出的新要求，进行深入的探讨。...元数据管理，在数据资产化和数据要素化中的作用 在探索数据资产化和数据要素化的旅程中，元数据管理扮演着不可或缺的角色。元数据，简而言之，是“关于数据的数据”。...描述性元数据有助于查找和理解数据资产的特性；结构性元数据揭示了数据的组织和设计；管理性元数据则关注于数据的维护和管理历史，比如数据的版本控制和更新历史。...此外，自动化系统本身的设计和维护也是一大挑战，需要持续的技术支持和更新以应对不断变化的数据环境。 细粒度元数据管理 随着数据要素化的深入，对细粒度元数据的需求日益增加。
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我去IBM的时候，第一次看到软件装在了一大堆上百台机器上，而机房里面的密密麻麻的机器，颇有点后现代感。对当时读PhD的我产生了极大的震撼。 在相当长的时间里，Hadoop生态既不好用也不容易入门。...早年的云计算还没有IaaS，PaaS，SaaS这些概念，支撑云计算的三大件是计算，存储和网络，提供的服务主要是虚拟机和持久化大规模低成本的对象存储。...当时唯一的选择是亚马逊。 这算是云计算和大数据的第一次集合。说实话，大家都没想到云计算和大数据的集合，既给了大数据广阔的发展空间，也为云计算找到了一个非常重要的使用场景。...毫无疑问，大数据技术本身对硬件资源消耗的要求，对软件运维的要求等各方面，都表明，只有拥抱云原生，大数据才能够避免高门槛，难度大等一系列问题，真正成为所有客户的选择。 下面我们聊聊数智融合的问题。...一般的公司要数据没数据，要技术没技术。而腾讯不一样。 一方面，腾讯有大量的数据在手。有数据的公司，在互联网时代，都是有金矿的公司。
因此，拥有一个大型的、特定领域的数据集可以成为竞争优势的重要来源，尤其是如果初创公司能够启动数据网络效应(在这种情况下，更多的用户→更多的数据→更智能的算法→更好的产品→继续带来更多的用户)。 ?...不幸的是，初创公司往往在一开始只有有限的或没有标签的数据，这一情况会阻碍创始人在构建数据驱动的产品方面取得重大进展。...因此，在雇佣数据科学团队或建立昂贵的核心基础设施之前，从一开始就值得探索一套数据收集策略。 创业公司可以通过多种方式克服刚开始进行数据采集时遇到的棘手的问题。...策略＃7：公开可用的数据集 一个许多创业公司都屡试不爽的策略是在公开来源中挖掘数据。像“普通抓取”这样的网络存档包含多年网络爬虫收集的免费原始数据。...（使用ESA卫星图像来监测建设项目） 战略＃9：与大企业协作 对于初创企业，数据提供者可能是提供相关数据处理权的大客户。
这是一个不可遏制的发展趋势，也是人类进步的标志。 随着当下全球数据的增长已经到了一个高峰，数据的存储单位不断扩大，由此大数据的概念被重视，如何处理海量的繁杂数据就是这个时代转型的关键所在。...大数据引领生活 从硅谷到北京，大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。...-无法从各个角度对整体的销售数据进行切片分析,拥有数据却非掌握数据 ▼无法根据市场走势制定营销策略 -只能根据粗浅的数据进行感性的市场判断与决策,风险很大 -无法以数字化的方法对市场表现进行精确衡量,...第二，中国人口和经济规模决定中国的数据资产规模冠于全球，客观上为大数据技术的发展提供了演练场。 大数据的运作是在一个超出我们正常理解的范围之上的。...学会聆听数据发出的声音，第一需要与时俱进，跟上时代进步的步伐。第二改变我们看待知识价值的方式。第三扩展大数据的广度。 随着数据价值转移到数据拥有者手上，传统的商业模式同时也被颠覆了。
""" import codecs import collections from operator import itemgetter # 训练集数据文件 RAW_DATA = "....), key=itemgetter(1), reverse=True) sorted_words = [x[0] for x in sorted_word_to_cnt] # 稍后我们需要在文本换行处加入句子结束符...在PTB数据中，因为输入数据已经将低频词汇替换成了 # ""，因此不需要这一步骤。...每个单词的编号就是它在词汇文件中的行号。 #!...每个单词的编号就是它在词汇文件中的行号。 """ import codecs import sys # 原始的训练集数据文件 RAW_DATA = ".
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