为了大家更好的应对决赛，大赛主办方特此整理一份Q&A（后续会根据赛程中大家所关注的重点问题持续更新），期望对大家有所帮助。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
在很多歌迷眼里，尤其是喜欢乡村音乐的人，“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson，同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表，于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用，可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
很久没用jmeter了，这次趁着项目稳定后，用jmeter写了一些创建测试数据的脚本，因为手动创建数据太麻烦了
对比完了，对于一些类似时间戳的值，其实就是噪音，这些不一样很正常，我们需要剔除，不然差异没有价值。
一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升，从简单的Keywords到复杂的KNN向量，再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样。写入速度涉及到很多方面：运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段，所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是，我们在所有这些领域都进行了改进，这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。例如，在我们的基准测试里面，8.8比8.6写入速度提升了13%，这个基准测试模拟了真实的日志写入场景，其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。请参见下图，您可以看到在这段时间内，实施了这些优化措施后写入速率从 ~22.5k docs/s 提升到了 ~25.5k docs/s。
（设定了一个在返回对象时候的附加属性 ‘full_name’参见 tips5 模型属性: 时间戳, 附加属性（appends） 等）
在这3个步骤中，我们可以知道，如果有运用到ORM思想抽象映射的，那就只可能是Query查询器模块，但是我们可以细查TP文档中关于数据集的描述。
为啥要写这一篇？因为最近 很多同学 询问关于 音频视频怎么处理？firebase 又是什么？能不能给我一个简单的 demo，帮我快速理解和搭建项目
Prometheus项目中的storage和tsdb两个目录都和数据存储相关，但它们的职责和用途有所不同。
人工智能的一个基本问题是它无法像人类一样高效地学习。许多深度学习分类器显示了超人的表现，但需要数百万个训练样本。知识不共享，并且每个任务都独立于其他任务进行训练。在本文中，我们将该研究问题，然后检查一些建议的解决方案。
当前，新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，大数据的集聚、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进，驱动人工智能发展进入新阶段，人工智能正加快在工业领域的渗透融合，带动工业企业进步，推动产业升级，而预测性维护是工业大数据和人工智能的一个重要应用场景。它针对设备、设施的故障和失效，由事后维护到定期检修（人工巡检）再到主动预防最终到事先预测和综合规划管理的演进中，不断提升、发展着。那么究竟什么是预测性维护，它与事后维护、预防性维护有什么区别？让我们一文看懂预测性维护。
Tick数据是市场微观结构分析中最有用的数据。可是，Tick数据也是最容易受数据损坏影响，因此在用于任何形式的分析之前必须要进行清洗和调整。
Hive表中存储的Timestamp类型的字段显示日期与Impala中查询出来的日期不一致。
在本系列的前几篇文章中，我们描述了如何基于动态更新的配置（一组欺诈检测规则）实现灵活的流分区，以及如何利用 Flink 的广播机制在运行时在相关算子之间分配处理配置.
如果要将AI嵌入到企业计算系统中，企业必须重新调整其机器学习（ML）开发流程以使得数据工程师、数据科学家和ML工程师可以在管道中自动化开发，集成，测试和部署。本博客介绍了与机器学习平台进行持续集成（CI），持续交付（CD）和持续培训（CT）的平台和方法，并详细介绍了如何通过特征存储（Feature Store）执行CI / CD机器学习操作（MLOps）。以及特征存储如何将整体的端到端ML管道重构为特征工程和模型训练管道。
Halodoc 数据工程已经从传统的数据平台 1.0 发展到使用 LakeHouse 架构的现代数据平台 2.0 的改造。在我们之前的博客中，我们提到了我们如何在 Halodoc 实施 Lakehouse 架构来服务于大规模的分析工作负载。我们提到了平台 2.0 构建过程中的设计注意事项、最佳实践和学习。本博客中我们将详细介绍 Apache Hudi 以及它如何帮助我们构建事务数据湖。我们还将重点介绍在构建Lakehouse时面临的一些挑战，以及我们如何使用 Apache Hudi 克服这些挑战。
我们将使用DataBaseRider提供的 @ExpectedDataSet注解来实现上述需求。
作者：吴云涛，腾讯 CSIG 高级工程师 在这个数据爆炸的时代，企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备，从而缩短整个数据分析的周期，让数据更有时效性，增加数据的价值，就变得尤为重要。将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程（即 ETL 过程），则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能，使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python，一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和
本文是阅读论文Efficient Optimistic Concurrency Control Using Loosely Synchronized Clocks的读书笔记.
数据库通常有着完善的事务支持，但是局限于单机的存储和性能，于是就出现了各种分布式解决方案。最近读了《Designing Data-Intensive Applications》这本书，所以做一个总结，供大家做个参考，有什么不对的请大家指正，一起讨论。
发布于2022年4月10日 最近，在处理多媒体应用程序或视频处理库时，您可能会遇到一个警告信息，提示“流0的数据包中未设置时间戳，这已不推荐使用，并将在未来停止工作”。在本篇博客文章中，我们将讨论这个警告的含义，为什么它被弃用，并介绍解决方法。
https://www.toutiao.com/i6670031809427800587/
将BIGINT类型的日期或者VARCHAR类型的日期转换成TIMESTAMP类型。
概念讲解 数据库 存储数据，用户可以对于数据文件进行增、删、改、查操作。以一定的方式存储并与应用程序彼此独立的数据集合。 数据模型 数据结构 存储在数据库中的对象类型的集合，作用是描述数据库组成对象以及对象之间的关系 数据操作 对数据对象进行的操作。 数据完整性约束条件 数据与数据模型遵守完整性规则，它能保证数据的正确性和一致性。 数据库存储结构 Head files Hash buckets B+ trees 关系 描述实体与实体之间的联系的单一的数据结构。关系可以看做是一个笛卡尔积的有限子集
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
机器学习：构建自动根据数据开展学习的模型的技术。可以分为“传统机器学习” 和 “深度机器学习”。 传统机器学习
在这个数据爆炸的时代，企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备，从而缩短整个数据分析的周期，让数据更有时效性，增加数据的价值，就变得尤为重要。 将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程（即 ETL 过程），则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能，使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python，一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和数据分析团队所重视，如果读者已经非常熟悉 SQL，采用 ELT 模式完成数据分析会是一个好的选择，比如说逐渐被数据分析师重视的 DBT 工具，便利用了 SQL 来做数据转换。DBT 会负责将 SQL 命令转化为表或者视图，广受企业欢迎。此外使用 ELT 模式进行开发技术栈也相对简单，可以使数据分析师像软件开发人员那样方便获取到加工后的数据。
如图所示，在事件发生之后，生成的数据被收集起来，首先进入分布式消息队列，然后被 Flink 系统中的 Source 算子读取消费，进而向下游的转换算子（窗口算子）传递，最终由窗口算子进行计算处理。
我们可以将设备上行数据存储到关系型数据库中，我们需要两张带有时间戳的表（最新数据表 和 历史数据表），历史数据表存储所有设备上报的数据，最新数据表需要存储设备最新一条上报数据，这条最新数据相当于设备的当前状态。然后展示的时候只展示最新一条数据的状态，报表查询可以按照设备id和时间从历史数据表查询汇总。 这样是可以的，但是我们的最新数据表需要被频繁的更新，数据量少的时候没问题。但数据量大，并发高的时候就会出现问题。 1、存储成本：数据不会被压缩，导致占用存储资源。 2、维护成本：单表数据量太大时，需要人工分库分表。 3、写入性能：单机写入吞吐量难以满足大量上行数据的写入需求，数据库存在性能瓶颈。 4、查询性能：数据量太大导致查询性能受到影响。
在神经科学研究中收集的数据集越来越复杂，通常结合了来自多个数据采集模式的高维时间序列数据。在适当的编程环境中处理和操作这些各种数据流对于确保可靠的分析并促进共享可重复性分析管道至关重要。在这里，我们介绍了Pynapple，这是一个轻量级的Python包，旨在处理系统神经科学中广泛范围的时间解析数据。该包的核心特点是一小部分多功能对象，支持任何数据流和任务参数的操作。该包括一组读取常见数据格式的方法，并允许用户轻松编写自己的方法。
Prophet异常检测使用了Prophet时间序列预测。基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型，结合了趋势、季节性和节假日效应（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
Postman 是一套 API 接口测试工具，它的强大在于灵活趁手的接口测试功能，极大的提高了 API 测试效率。本教程将由浅入深，带领大家一起学习如何使用 Postman 进行接口测试。
定义模型 在模型中定义属性，会生成表中的字段 django根据属性的类型确定以下信息： 当前选择的数据库支持字段的类型 渲染管理表单时使用的默认html控件 在管理站点最低限度的验证 django会为表增加自动增长的主键列，每个模型只能有一个主键列，如果使用选项设置某属性为主键列后，则django不会再生成默认的主键列 属性命名限制 不能是python的保留关键字 由于django的查询方式，不允许使用连续的下划线 定义属性 定义属性时，需要字段类型 字段类型被定义在django.db.mo
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/CameraReady/3013.pdf
BigML将提升树模型（Boosted Trees）带入我们日益增长的监督式学习技术套件中。Boosting是一个变体，旨在减少偏见，可能会导致比Bagging或随机决策森林更好的表现。
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析。
今天继续和大家分享下我作为大数据测试工程师对ETL测试的一些认识。ETL测试认知续篇。
数据准备 为了更好地了解多维时间序列，让我们来看看如何看图像，其实也不只有两个尺寸（高度和宽度），还有表示颜色的“深度”： 在时间序列的情况下，我们的图像只是一维的（在图上看到的），channels的角色扮演者不同值——开，高，收、低和成交量。 你也可以从其他观点考虑——在任何时间戳我们的时间序列不代表一个单一的价，而是一个矢量（每天的开，高，收、低和成交量），但图片的metaphor是更加有用的去理解为什么我们今天将卷积神经网络应用于这个问题。 我们不需要预测一些确切的值，所以预期的价和未来的变化
最近我们被客户要求撰写关于时变向量自回归（TV-VAR）模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
大家好！针对选手提及的问题技术团进行了倾情解答，内容整理如下。当前的解疑答惑已非常全面，如有疑问请仔细查阅以下Q&A，且文档内容也会实时更新给到大家。
在过去的一年中，各种不同的状态管理技术被提出，但截至目前，Flutter的团队和相关社区还没有得出单一的 首选解决方案。
生物学日益数字化，科学家每天都在产生海量数据，将分子转化为序列和文本文件。作为生物学家，您可能需要帮助分析所有这些数据，并且一而再再而三的考虑与计算机科学家合作。这个人可能接受过一些计算生物学方面的培训，但他们的主要关注点一直是计算机科学(computer science,CS)，这里有一个挑战：如何与他们交谈？他们也许能够写出高效的代码，但他们往往不知道一些生物学的基础知识。当他们看你的分子时，他们中的一些人可能会在意识到生物之前只看到文本文件。另外，如果解释事情花了这么多时间，值得吗？您是否应该转而自行分析您的数据？或者，也许你已经注意到，今天所有那些闪闪发光的大papers代表着生物学和CS的巧妙融合。您已经找到了合作者，并希望了解如何与他们接洽。这10条简单的规则旨在提供帮助。
编者按:本报告是由《威胁镜头》，Stratfor的独特保护情报产品制作的。以企业安全领导者的头脑设计，威胁镜头使行业专业人士能够预测、识别、衡量和减轻世界各地的人们和资产面临的威胁。
现在数据仓库层面的工作越来越多，开发人员也越来越多，如何保障数据准确性是一项非常重要的工作，，数据仓库的很多应用数据直接呈现给用户或者支撑企业分析决策的，容不得数据出现错误。随着开展的业务越来越多，数据模型越来也多,我们管控的越晚就越容易出问题。尽管有数据仓库建设规范，同样在数据模型命名，数据逻辑开发，每个人都可能不一样，而这些也容易导致数据模型准确性的问题。我们迫切需要制定一套数据的准确性验证流程，让大家都按规范流程来做，保障数据的准确性。
虽然经常有很好的“理由”来解释为什么我们不能写简单的断言，但是当你尝试了很多方式，可能会重新承认标准是一个非常好的主意。简单的断言有时候并不能满足所有的测试需求。
最近，参加了AutoSeries —时间序列数据的AutoML竞赛，在其中设法获得40个竞争对手（决赛中的15个）的第一名。这篇文章是解决方案的概述。
我们希望借助本文，让读者了解到如何在 Kubernetes 中使用可信镜像，其中依赖两个著名的 CNCF 开源项目：Notary 和 OPA。主要思路是使用 OPA 策略来定义自己的内容限制策略。
在PHP的开发工作中，对API接口开发不会陌生，后端人员写好接口后，前台就可以通过链接获取接口提供的数据，而返回的数据一般分为两种情况，xml和json, 在这个过程中，服务器并不知道，请求的来源是什么，有可能是别人非法调用我们的接口，获取数据，因此就要使用安全验证来屏蔽某些调用。
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