根据国外最新消息，Amazon和微软在云存储领域的价格战再度爆发。在Amazon宣布大幅降低云存储价格之后，微软随即也宣布大幅调低云存储的价格。两家云计算服务提供巨头的价格之战使得云计算领域的竞争在2014年伊始就显得火药味十足。 去年4月份，微软为了加强云计算服务领域的竞争力和抢夺更多市场份额，推出了“匹配Amazon AWS”的价格战略，微软云计算服务提供的计算、存储和带宽等服务项目的价格会紧跟Amazon相应服务项目的价格。所以当Amazon在本周四宣布将其S3(Simple Storage Serv
陈少伟，携程度假研发部资深开发工程师，主要负责度假起价引擎的研发工作，喜欢钻研技术，对新技术有浓厚的兴趣。
大数据时代，数据存储成为最重要的话题。谈到数据存储，不得不用到的就是服务器。考虑到使用服务器，那么购买肯定没有租赁合适。服务器租用可以享受到同等服务待遇，也能享受到低廉价格，何乐而不为呢？但是毕竟服务器托管价格高低不等，如果我们想要保证好自己租赁到高性价比的服务器，那么肯定还是需要多方面比较。那么到底影响服务器租用价格高低之分的因素都有哪些？如何才能保证其性价比呢？
在国内的云服务器商家中，腾讯云是排名前列的云服务器提供商。而且腾讯是国内互联网龙头企业，信得过，它们的产品是值得信任的。现在教下新手怎样选择和购买腾讯云服务器。包含普通购买流程，通过价格计算器购买，以及在腾讯云最新活动页面购买三种流程。
A，B 两数据的结构是一样的，但有两列的列名不同，我们修改 A 的列名后，并把 A 数据中【人均价格】列中的【元】去掉，再纵向合并两个数据集，并去重，接着他们的地理信息数据以【店铺ID】为键进行连接：
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据，之前也只是做了比较简单的数据分析，那么就在假日的最后，作一番比较深入的分析吧。我们的目标是：分析双十一销量的影响要素，以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
概述：在评测各个云厂商的云数据库的时候，我们经常被各种复杂的数据迷惑，不知道该怎么看数据库的性能，怎么评比价格，怎么选出性价比超高的产品，对于大部分没法试用（原因你知道的，费用太高）的产品，就只能听厂商宣传了，今天我们来一起探讨如何评选出一款性价比超高的云数据库。 PS: 目前主流的云数据库一般分两大类，一类是互联网公司常用的开源数据库MySQL,一类是Windows下标配的SQL Server，这两大类产品都拥有自己的客户群。本次评测也围绕这两类展开。 PPS: 本次参与评测的厂商有：AWS（国际），AW
比特币是什么? 比特币是一种开放的数字货币的p2p形式。这到底意味着什么呢?有了比特币，我们第一次拥有了“人民货币”，没有政府或中央人物控制诸如利率或通货膨胀之类的东西。比特币交易无法逆转，因此用户无
此时一个对信息进行获取、存储、搜索、使用的系统就诞生了，我称其为个人结构化数据中心。
7月30日消息，据国外媒体报道，数个月前，有媒体发表了一篇关于“云计算领域最低价竞赛对该产业的坏处可能多余好处”的文章。任何一个咖啡专家都会告诉你，便宜的东西不一定好。这的确是真的，我们应该记住这点。亚马逊首席财务官汤姆-斯库达承认AWS下调价格确实影响了公司第二季度盈利成绩。 情况是这样的：硬件（尤其是物理存储媒介）的价格越来越低，与此同时，需求又刺激诸如亚马逊、谷歌等供应商大规模扩张它们的数据中心，驱动云计算服务的价格直线下滑。 科技巨擘们已经深陷无休止的“价格战”中，一个接一个地下调价格，表明它们宁愿
以前，我作为一个个人开发者，倒腾过一些入门级别的云服务器，玩玩技术，不太在意云服务器的性能。
（接上文《Google对数据中心成本模型的分析——上》） 三、案例分析 虽然变量繁多，但通过观察不同行业的小部分数据中心案例，仍有助于我们理解这些成本因素的影响大小。首先我们看一个典型的新建于美国的，IT负载规模为几兆瓦的数据中心（大约是uptime institute Tier 3等级）。它装满了大量的机架式高端服务器产品（以某公司配置为2个CPU、48G RAM、四个硬盘的PowerEdge R520为例），其峰值功率大约为340W，某年的价格大约为7700美元，其它的一些变量参数如下： “ 1.某年美
虽然医疗保险和房租账单可能会促使企业压缩预算，但由于价格十分低廉，企业将会采用更多的云计算服务。然而到了月底，云计算账单比用户预期多得多，并且可能会对云计算服务的费用迅速增长而感到惊讶。因此，企业需要了解采用云计算服务的成本隐含的7个秘密。
价格销量混合模型（Price-Volume-Mix），是分析企业营收差异变化原因的高级分析模型，其标准实现以及扩展变化可能形成多种实际形态。
因为我自己的电脑配置并不高，所以很多时候我都会去借助云电脑解决问题（比如玩大型网络游戏、训练AI模型、使用pspr等），云电脑高配置的硬件和环境支持为我的工作和学习提供了很大的便利。作为一个云电脑的资深薅羊毛用户，每次购买和使用云电脑我都会货比三家，找到性能和性价比最适合自己的品牌，所以国内外大多数云电脑平台我都接触和了解过。很多朋友会觉得云电脑是个很高级和神秘的东西，不知道怎么去使用，又或者因为云电脑品牌太多，不知道该选择哪一家，接下来Dream将结合自己的亲身使用经历和心得体会，教会大家如何使用和选择云电脑。
在 时间序列数据和MongoDB中：第一部分 - 简介 我们回顾了您需要了解的关键问题，以了解数据库的查询访问模式。在 时间序列数据和MongoDB：第二部分 - 模式设计最佳实践中， 我们探讨了时间序列数据的各种模式设计选项以及它们如何影响MongoDB资源。在这篇博文中，我们将介绍如何查询，分析和呈现MongoDB中存储的时间序列数据。了解客户端如何连接以查询数据库将有助于指导您设计数据模型和最佳数据库配置。查询MongoDB有多种方法。您可以使用本机工具（如 MongoDB Shell 命令行）和 MongoDB Compass（基于GUI的查询工具）。通过一系列以编程方式访问MongoDB数据 MongoDB驱动程序。几乎所有主要的编程语言都有驱动程序，包括C＃，Java，NodeJS，Go，R，Python，Ruby等等。
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 论坛君 本文为光大证券首席经济学家，中国首席经济学家论坛徐高理事对中国宏观经济数据分析的深度报告。数据作为经济分析的基础，即使有严格的经济理论和预测判断，也需要详实合理的数据做支撑。宏观经济涉及多层面庞杂的数据，系统全面的掌握宏观数据体系，以及阅读、处理、分析、判断经济数据对宏观研究至关重要。 前言 数据是经济分析的基础。严格的经济理论和预测判断均需要以详实合理的数据做支撑。认识理解经济数据是进行经济研究所需的基本素质。宏观
1 MM系统概述 ……………………………………………………………………………………… 3
我们预计，在即将于3月19-20日召开的公开市场操作委员会会议上，美联储将继续维持利率不变，但会宣布放缓缩表，并于4月开始执行，按当前速度减半缩表。由于经济增长强于预期、通胀下降的动能减弱，美联储很可能到6 月中旬才开启降息周期，预计全年降息75个基点。考虑到多种因素，我们认为联储大概率将于今年年底前停止缩表。
下午第一题肯定是数据流的题目，那么，数据流肯定要找到对应的实体、关系模式等内容，审题的时候一定要细致，下午时间也是相当够的，所以每句话记住，至少读3遍，肯定能找到关系和实体，缺少的步骤多读几次也能找个差不多。
说起湖南这个地方，大家想到的肯定是各种吃的，最常听到的就是臭豆腐，外焦里嫩，闻起来臭吃起来香，一口下去让人回味无穷。
9月6日，美团云宣布GPU云主机计费永久性下调50%，并将全面开放人工智能计算资源，与各行各业共享成熟且丰富的AI计算能力。此次调价的产品不仅包括此前的M60云主机，还包括最新上线的高端AI服务器P40云主机。调价后，美团云GPU相关产品将达到行业最低价的3-8折，击穿行业价格底线。 高品质低价格 让智能计算普惠化 从AlphaGo战胜李世石到我国近日发布的《新一代人工智能发展规划》，人工智能已经步入高速发展阶段，受到前所未有的关注。无论是互联网公司还是传统型企业，纷纷积极拥抱人工智能，试图用AI为业务注入
2014年加入京东，负责京东财务退款及价格保护研发建设，擅长京东逆向流程场景、金额拆分计算、高并发下网站优化。
今天分享的内容是 玩转 AIGC「2024」 系列文档中的 仅需 2100 元，打造一台 AI 服务器，玩转本地大模型和 Stable Diffusion。
为更好地理解能耗优化带来的潜在影响，我们一起回顾数据中心的TCO模型。在更高层面，数据中心总拥有成本分为投资成本（CAPEX）以及运营成本（OPEX）两大块。投资成本指的是需要提前支出，经过一段时间后折旧消耗掉的，比如数据中心的建设成本以及服务器的采购成本等；而运营成本则指设备投入实际运行后每个月的开销，比如电费、维修改造费、现场人员工资等等，数据中心TCO大约可以通过下面这个等式表达： 数据中心TCO = 数据中心折旧 + 数据中心运营成本 + 服务器折旧 + 服务器运营成本 本文简化了TCO模型只关注
Uber 拥有世界上最大的 Kafka 集群，每天处理数万亿条消息和几个 PB 的数据。如图 1 所示，Kafka 现在成了 Uber 技术栈的基石，我们基于这个基石构建了一个复杂的生态系统，为大量不同的工作流提供支持。其中包含了一个用于传递来自乘客和司机 App 事件数据的发布/订阅消息总线、为流式分析平台（如 Apache Samza、Apache Flink）提供支持、将数据库变更日志流到下游订阅者，并将各种数据接收到 Uber 的 Hadoop 数据湖中。
小林用一家在线旅游公司平台搜索比较了机票和酒店价格，然后进行预订，在他的自由行旅游结束后，他写了游记并将旅行照片上传到朋友圈……上述一系列如今在游客中司空见惯的行为，积少成多后就形成了旅游大数据。
摘自：coolinfographics.com 编译：康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 子曰：工欲善其事，必先利其器。——《论语•卫灵公》 专业信息图设计者，大多依赖于一个核心的矢量图形软件来创作信息图设计。其主要优势在于，所有图标、图表、图片、演示以及数据可视化都是分立的物体，可以很轻松地将它们移动、改变大小、重叠以及旋转；无论在哪里创建了单独的设计元素，最终的信息图设计，通常是在矢量图形软件中将各个元素组合在一起。 使用在线工具创建信息图从来都不会比上述方式更容易
随着人们的生活质量的逐步提高，外出旅游成为人们生活中不可或缺的一项活动。开发一个旅游管理系统可以为大家提供便捷的途径。系统管理员可以发布和管理旅行路线。旅客可以查询路线，预定路线。
虽然HPAC相比每平米房价不算个啥，但时代的一颗灰落到个人身上都是一座山，因此不少小伙伴还是限于经济望而却步。但横向来看，毕竟一台好的游戏主机也要好几万；纵向来看，如果看远一点，购买HPAC和发文章的数量肯定是正相关的，或许可以和老板商量，从实验室或小组的经费里拨点赞助，或者下班后可以加班去开滴滴送快递呀，或者街头唱歌的时候脚下放顶帽子，反正办法肯定是有的啦。如果你继续往下看，那么我就假设你已经有办法解决了经济问题，接下来我们将讨论在1.5-2.5w的范围内配置一台HPAC如何选择性价比最高，以及需要考虑哪些问题。
Gartner那帮信奉大名鼎鼎的Magic Quadrant（魔术象限）的先生们手握宝贝计算器，又一次走出昏暗的书房宣布亚马逊是云计算的真主，不过他们补充说，亚马逊现在面临激烈的竞争。 市场研究机构G
Gartner那帮信奉大名鼎鼎的Magic Quadrant(魔术象限)的先生们手握宝贝计算器，又一次走出昏暗的书房宣布亚马逊是云计算的真主，不过他们补充说，亚马逊现在面临激烈的竞争。 市场研究机构Gartner本周发布有关云基础架构即服务的Magic Quadrant报告，称亚马逊在新的Magic Quadrant里处优势地位。 这份报告里的Magic Quadrant显示，电子零售商亚马逊的AWS部继续保持在市场上的控制地位，和去年的魔力象限结果相同。但是微软的Azure云和谷歌的计算引擎(Comput
北京时间6月26日凌晨消息，今日谷歌在旧金山举行I/O大会，会上技术平台高级副总裁Urs Hlzle介绍了谷歌云计算的发展情况。目前谷歌云平台支持SQL、NoSQL、BigQuery和谷歌计算引擎。根据摩尔定律与云的关系：计算引擎价格下降30-53%；云存储价格下降68%；BigQuery价格下降85%；折扣自动调整。 据介绍谷歌希望用云端平台来统一不同的平台，随后现场演示如何debug一个正在多个服务器上运行的应用，谷歌的云端调试平台和轻松的进行了语法错误查找。谷歌还为开发者提供了性能追踪器，以方便开发人
“今晚吃什么？”——这是经常困惑人们的问题之一。而Meal Kit 烹饪食材配送服务 则完美解决了人们的这一问题，为人们提供了一条非常便捷的方式，使得人们能够不用特意制定用餐计划和外出购物，就能够直接在家完成烹饪。Meal Kit 烹饪食材配送服务目前已经是一个15亿美元的市场，而且呈不断增长的趋势。四分之一的美国人都表示曾经使用过 Meal Kit 烹饪食材配送服务。
上一期的内容给大家简单介绍了航空公司实施收益管理的理念：航空公司可以通过对细分市场提供差异化价格的产品与服务，利用价格歧视策略来获取更高的收益。
作者 | Uber 工程博客 翻译 | 王者 策划 | 蔡芳芳 Uber 的 Kafka 生态系统 Uber 拥有世界上最大的 Kafka 集群，每天处理数万亿条消息和几个 PB 的数据。如图 1 所示，Kafka 现在成了 Uber 技术栈的基石，我们基于这个基石构建了一个复杂的生态系统，为大量不同的工作流提供支持。其中包含了一个用于传递来自乘客和司机 App 事件数据的发布 / 订阅消息总线、为流式分析平台（如 Apache Samza、Apache Flink）提供支持、将数据库变更日志流到下游订阅
前言 科技博客作者 Xoel López Barata 正尝试着用简单的蒙特卡罗模拟方法，来预测比特币的每日收益，并试图预测至今年年底，比特币的价格最可能达到多少。他同时发表了一个源代码，链接：htt
在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业决策和发展的关键。而互联网作为信息的主要来源，网页中蕴含着大量的数据等待被挖掘。Python爬虫技术和数据可视化工具的结合，为我们提供了一个强大的工具箱，可以帮助我们从网络中抓取数据，并将其可视化，以便更好地理解和利用这些数据。本文将以爬取汽车之家网站上的新能源汽车数据为例，介绍如何利用Python爬虫技术和数据可视化工具实现数据的获取和分析。
仅仅因为一个市场规模巨大，并不意味着它就有利可图。投资者可能对短期内的营收增长感到兴奋，但到了某个时候，如果不产生利润，他们就会变得不耐烦。亚马逊（Amazon）最新一季的财报就是一个很好的例子。 那些财务数据揭示的是，云计算服务——即向其他公司租赁数据存储和计算能力的业务——看起来就是一片随时要爆发的雨云，并会给投资者的资产组合带来亏损。 在研究这种令人不快的未来之前，让我们来看看亚马逊的财务数据。7月25日，在亚马逊发布的财报不及市场预期之后——净亏损额达到1.26亿美元，是分析师此前预测的两倍还多——
概述 B2B网站和B2C的电商网站有很多共同点：他们都需要建立一个清晰的信息架构、包含引人注目的内容、提供他们关心的产品或服务的细节、并拥有简单易懂的交互。本质上，几乎所有在B2C网站上适用的用户体验
译者 | 阿尔法计算生（个人微信：ixci001） 摘要 卷积神经网络使计算机视觉领域发生了革命性的变化。本文探讨了CNNs的一个典型应用：利用卷积网络来预测股票价格的变动，即利用卷积网络来预测过去价
翻译 | AI 科技大本营 参与 | 刘畅 编辑 | Donna ［AI 科技大本营导读］科技博客作者 Xoel López Barata 正尝试着用简单的蒙特卡罗模拟方法，来预测比特币的每日收益，并试图预测至今年年底，比特币的价格最可能达到多少。他同时发表了一个源代码，链接：https://github.com/xoelop/Misc 在讨论如何这种统计学方式前，本文原博声色俱厉地发了一份免责声明：本预测纯属好玩，并不代表比特币投资建议。如想投资，请做全方位调查，切勿盲目，造成不必要的损失。另外，比特
作者 | 林鑫 链接 | http://imweb.io/topic/59128ea36936ba9165f5bed8 前言 以往的购物车，基本都是通过大量的 DOM 操作来实现。微信小程序其实跟 vue.js 的用法非常像，接下来就看看小程序可以怎样实现购物车功能。 需求 先来弄清楚购物车的需求。 单选、全选和取消，而且会随着选中的商品计算出总价 单个商品购买数量的增加和减少 删除商品。当购物车为空时，页面会变为空购物车的布局 根据设计图，我们可以先实现静态页面。接下来，再看看一个购物车需要什么样的数
当我们想了解不同年级的学习态度是否有区别，进而提供有针对性的教学方案，又或者分析不同职业对某产品的购买意愿是否有差异，进而根据分析结果精准投放广告。以上这些分析两个及两个数据之间的差异情况都可以使用同一种分析方法——方差分析。
生活中熟悉的天气预报信息为我们提供了及时的天气信息，给人们带来了很多的便利；从天气数据分析出来到人们看到这之间进行了大量的处理，一个网站显示的天气信息，需要访问服务器进行接口调用才能获取数据；再比如销
记忆中的青春，总在追逐一些美的事情。今天晚上泡在健身房里、明天又买了把吉他学起了民谣。那一年被《千与千寻》、《你的名字》吹过的夏天，脑海里不断回放着新海诚、宫崎骏故事世界的每一帧画面。
大家都对个人电脑的 CPU 有不少的了解，但对服务器 CPU 没有亲眼见过。所以总会有人会产生疑问，把我自己的 PC 办公电脑上的 CPU 拔下来插到服务器上行不行。
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