Python数据可视化 利用pyecharts做数据大屏dashboard 首先做一个折线图 import os from pyecharts import options as opts from...ThemeType.PURPLE_PASSION, chart_id=1)) # 添加横坐标 .add_xaxis(attr) # 添加数据...，半径展现数据的大小 # area：所有扇区圆心角相同，仅通过半径展现数据大小 rosetype="radius", # 图表圆形半径 radius...# 旋转横纵坐标 .reversal_axis() .set_global_opts( # 横坐标放不下数据...dest='dashboard.html') Page_total() os.system('dashboard.html') 这就是运行好后的数据大屏
这个相关关系是机器从一大堆数据中筛选出来 的，也是人类可能永远都发现不了的。...美国国家记者俱乐部 的常客从来没有想过要再利用网上的媒体资源，阿蒙克、纽约和印度班加罗尔的分析专家们也没有想过要用这种方法来使用数据。...一旦得以有效利用，大数据就可以变革公司的赢利模式和传统交流方式。我们举一个典型 的例子，通过得到竞争对手所没有的行业信息，欧洲一家汽车制造商重新定位了与它的一个零件供应商的关系。...而这些设备监控到的汽车零部件的工作状况，能够在整合之后用来提高汽车的质量，因此，能够掌握这些数据的公司拥有非常大的竞争优势。...在商业环境更加和谐的情况下，也许会发生上面说到的情况，但是既然 汽车制造商已经在这个项目上花费了一大笔钱，它就会利用这个数据挽回一点点损失。
引论 对于数据工程师而言，元数据知识可能是最需要掌握的，却常常又被忽略的一部分。毕竟在平时做需求时，大家都是用 SQL 完成任务，而和领导汇报时，又常常凸显出数据产生的效益，元数据基本上就被忽视了。...如果团队里没有人想去整理元数据的话，随着公司的发展，数据源和数据量的不断增多，就会逐渐发现我怎么找不到数据了？这个数据口径到底是怎么回事，哪一个才是对的？等等问题。...Apache Atlas 致力于为组织提供开放的元数据管理和治理功能，帮助数据科学家、数据分析师和数据治理团队建立关于数据资产的目录（类似于数据字典啦），并对这些资产进行分类和治理。...注释：这里的民主是指非专业的数据人员也可以使用数据。...Marquez 遵循集中式数据存储模型，该模型具有REST API接口（用于提取数据）和Metadata UI（用于数据集发现），可以连接多个数据集并探索其依赖关系图。
它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，交换第一个数和最小值的内容， 存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。...它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
最近，腾讯发布了自主研发的大型语言模型：混元大模型。该大模型具备多轮对话能力、内容创作能力、逻辑推理能力、搜索增强和知识图谱等特点。...今天我就来用一个很常见的Python开发需求：对一组数据进行采集、整理、可视化分析，来演示下混元大模型在编程辅助开发上所能提供的帮助。...尤其对于数据分析这种开发需求来说，会用到很多第三方模块中的函数，在过去需要频繁查阅文档和搜索网络来了解具体的用法和参数设置，现在借助于大模型，可以很方便地得到示例代码，稍加调整就可以应用在代码中，大大节省了时间...当然在此过程也会发现，由于程序设计会牵涉到业务需求的细节和具体的数据格式，大模型并不是每次都能直接给出完美的代码。这种情况下，需要使用者针对问题进一步提问，或对给出的代码进行验证和调整。...但总的来说，作为一个「开发助手」的角色，混元大模型已经可以给到开发者实实在在的效率提升。并且，大模型还在不断地进化迭代，期待后续有更令人惊艳的表现。
原创2015-03-20罗超 大数据终于不再是纸上谈兵，而是进入到实际应用阶段，标志性事件是两会上，李克强总理明确表态，政府应该尽量的公开非涉密的数据，以便利用这些数据更好的服务社会，也为政府决策和监管服务...国家药监局的三大药品数据库，总计20余万个权威药品信息全面入驻百度。...同样，百度是技术驱动的互联网巨头，率先提供了大数据开放引擎，建立了大数据实验室。在这两家公司大数据已经是公司战略。它们有技术，肯投入资源利用大数据。...因此眼下这样的可以整合不同政府部门相关数据的开放平台建设，已迫在眉睫。不过在建好之前，只能是大企业优先，与大企业的合作只会为后续的进一步开放提供宝贵的实践经验。...最后，大企业并非无偿使用数据还要贡献价值。还有一个重要的原因是，BAT等大企业本身便拥有海量大数据。这些数据来自中国网民的网购理财、来自用户社交搜索等等。
至于为何最终选择采用 Iceberg，而不是其他两个开源项目，技术方面的考量主要有以下几点： Iceberg 的架构和实现并未绑定于某一特定引擎，它实现了通用的数据组织格式，利用此格式可以方便地与不同引擎...如果社区相对封闭或已经足够成熟，那么腾讯再加入后能发挥的价值就没有那么大了，在选择技术时这也是团队的一个重要考量点。 技术的中立性和开放性。...在 Iceberg 的设计架构中，manifest 文件存储了分区相关信息、data files 的相关统计信息（max/min）等，去查询一些大的分区的数据，就可以直接定位到所要的数据，而不是像 Hive...利用 Iceberg 0.11 的排序特性，将天作为分区。...总结 IceBerg目前在高速迭代中，越来越多大公司加入到了 Iceberg 的贡献中，包括 Netflix、Apple、Adobe、Expedia 等国外大厂，也包括腾讯、阿里、网易等国内公司。
这四个认知的陷阱是： 一、应用没有建设，没有数据，就不考虑数据架构和利用 二、没有大数据，就不考虑数据利用 三、数据利用就是数据挖掘分析，交易型应用不需要数据利用 四、数据利用最重要的是算法，...“我现在业务都还没做起来，连数据都没有，还不到考虑数据利用的时候” 这一句话代表了很大一部分企业对于数据利用的认知，那就是，数据利用是从先有数据开始的，而数据是在应用建设之后存到数据库里的，所以先建设应用...，然后等数据库里有了数据后，在考虑如何利用数据。...但是其实这就是很多企业存在的首要的对于数据利用的误区：”先建设应用，再考虑数据利用“。...陷阱二、没有大数据，所以就不考虑数据利用 “我们现在的数据很少，只能叫小数据，所以还谈不上数据利用”，这也是一个典型的数据利用的误解。
自去年以来，微服务受到了前所未有的关注，众多的互联网巨头开始实施微服务架构并取得了不错的反响，话不多说，今天我们就为大家盘点一下谷歌、亚马逊等十大科技公司的微服务实践案例。 1....好雨云帮微服务的开发过程全部在云平台上进行，本地没有设置开发和测试环境，我们为每一个微服务建立两个应用，一套是开发测试应用，另一套是生产应用，开发测试应用关联开发代码分支，依赖测试数据服务，生产应用关联代码主干...，依赖生产数据服务，开发人员日常开发调试在开发测试应用进行，代码提交开发分支，点击部署，马上就能看见应用的效果，测试通过的应用，将代码合并到主干，点击生产应用的部署，完成上线过程，如果代码有重大bug，
自去年以来，微服务受到了前所未有的关注，众多的互联网巨头开始实施微服务架构并取得了不错的反响，话不多说，今天我们就为大家盘点一下谷歌、亚马逊等十大科技公司的微服务实践案例。 1....当一个新的问题出现，工程师通常选择利用已有的产品或服务来解决。因此，一个服务只有在不断的提供价值、不断被使用的情况下，才能避免被淘汰的命运。...Netflix开发团队提出了几条设计和实现微服务架构的最佳实践 每个微服务的数据单独存储 不同微服务不要使用同一个后台数据存储。让开发团队选择适合每个微服务的数据库。...数据的拆分会使得数据管理异常复杂，是因为单独的存储系统不容易同步，易于出现不一致的情况，外键也会发生意外的改变。你需要一个后台运行的主数据管理的工具来发现和修复不一致的情况。...利用这些功能服务接口作为代理，解耦原合同系统与其调用者之间的依赖； 3). 通过不断构建功能服务接口，逐渐将原有系统分解成多个独立的服务。 4).
2018-05-11 首发专栏：飞哥安全观 近年来数据泄漏的事件层出不穷，网上可以搜到大量的数据泄漏新闻。...从业者也都明白，数据泄漏只是一个结果，而原因有很多种，可能是一个越权漏洞，也可能是一个弱口令，有N种可能都会导致泄漏。传统的数据安全保障体系为什么没能有效遏制数据泄漏？是方法论出错了，还是执行不到位？...二、 HSM/KMS 由于用户对上云的数据安全考虑，因此加密是云厂商的重点工作之一，这意味着你的数据在我的云上是加密的，而我无法窃取你的数据，因为只有你才拥有密钥。...数据保护：Amazon的做法不同于传统上我们认知的数据保护，它是通过对敏感数据的日志分析得出结论，但并不直接阻断干涉。...除了这些针对结构化数据场景的转换，也支持自定义的非结构化数据。 假名化：其实就是tokenization，把敏感数据替代掉，但保留着真实数据和替代数据的关系。
在Azure上训练大型机器学习模型通常涉及以下关键步骤，尤其是针对深度学习模型和其他大数据量训练任务。...- 如果数据集很大，可能需要使用Azure Data Lake Storage或Azure Blob Storage。 ### 步骤 2: 数据准备 3....**上传数据**： - 将大模型所需的训练数据上传到Azure Blob Storage或其他支持的存储服务中。 4....**数据预处理**： - 可能需要使用Azure Databricks、Data Factory或直接在Python Notebook中进行数据清洗、格式转换和特征工程。...对于更大规模的大模型训练，还可以考虑使用分布式训练技术，例如Horovod或TensorFlow的分布策略，以及Azure Machine Learning的自动缩放功能，在计算集群上高效地分配和管理资源
策划&撰写：韩璐 美国时间27日，台积电股价大涨12.65%，报83.25美元，总市值上升至4317亿美元，一举跻身全球市值前十大公司。 联系到此前市场上的传闻，台积电此次市值大涨与英特尔有关。
生成式 AI 模型的分类 在详细分析每个模型之前，首先将当前的生成式 AI 进行分类，类别代表输入数据和输出数据类型之间的映射。如图 1 所示。...背后的主要原因是为能够估计这些模型的参数，必须拥有巨大的计算能力以及在数据科学和数据工程方面技术精湛、经验丰富的团队。...在数据集方面，找到一些模型的数据，如文本到科学或文本到音频非常困难，使得训练模型非常耗时。特别需要提到的是，数据集和参数必须非常庞大，这使得训练变得更加困难。...模型最大的问题之一是从数据集中的问题中尝试获得解决方案，而模型在解决这些问题时遇到了更多麻烦。同样，在计算方面，运行它们需要大量的时间和算力。
这些大公司拥有完整的搜集数据渠道，因此他们在数据量上具有很大的优势。...，开始用大公司的算法和AI。...这些公司都会开始采用众包（Crowdsource, 众包，个人或组织可以利用大量的网络用户来获取需要的服务和想法）的方法来获取数据。...Google通过众包获得大量图片数据，并利用这些数据开发他们的图片算法。Google还开发了一个众包app用来提升他们推出的其他服务，比如翻译，转录，手写识别和地图。...AI不能在没有数据集的情况下孤立工作。由于较大的公司拥有大量的数据集，所以对于较小的企业来说，这些数据将具有非常大的竞争力。 2. 没有数据的算法没有任何用处。没有算法，数据几乎没有用。
文章首发在：奇安信攻防社区https://forum.butian.net/share/4242目前做安全大模型或者说做大模型安全，基本都会有必要的两步，分别是对齐以及红队。...开放源码的语言模型尤其令人担忧，因为其代码和训练数据是公开的，任何人都可以访问、修改甚至恶意利用对齐与红队目前做安全大模型或者说做大模型安全，基本都会有必要的两步，分别是对齐以及红队。...开放源码的语言模型尤其令人担忧，因为其代码和训练数据是公开的，任何人都可以访问、修改甚至恶意利用。...所以大家就在研究是否可以采取一种非常简单的方法来越狱大模型的对齐，我们想要做的就是专注于在发布前经过安全调整的开源模型，看看是否对它们进行红队测试。...我们把这种方法称之为生成-利用攻击，这是一种不需要任何复杂方法就能破坏大型语言模型对齐的方案。
这篇文章主要讨论的是生成式文本摘要的方法，如何利用对比学习和大模型实现最新的生成式文本摘要训练范式。...to Summarize with Large Language Models as References（2023），在BRIO基础上进一步引入大模型生成高质量训练数据。...因此On Learning to Summarize with Large Language Models as References（2023）提出使用GPT这种大模型生成训练数据，指导摘要模型学习。...这篇文章提出了3种利用大模型生成训练样本的方式。 第一种是直接使用大模型生成的摘要，替代人工生成的摘要，相当于直接用下游模型拟合大模型的摘要生成能力，训练方式仍然是MLE。...5、总结 大模型在摘要生成上的能力得到越来越广泛的认可，因此利用大模型作为摘要模型拟合目标的生成器，取代人工标注结果，将成为未来的发展趋势。
携程商旅亚太区CMO 邱斐 【数据猿导读】 阿里在企业商旅服务方面的不断加码，给中国商旅市场格局带来了怎样的影响？在大数据时代，商旅管理企业如何利用数据驱动业务来提高自身的竞争力？...在大数据时代，商旅管理企业如何利用数据驱动业务来提高自身的竞争力？带着这些问题，数据猿记者约访了携程商旅亚太区CMO邱斐。...但中小企业差旅市场也是一个大蛋糕，“中小企业客户和成熟的大企业客户有所不同，大企业客户追求的是效率、合规透明，中小企业的诉求是低价。”邱斐表示。...经过十年发展，携程商旅已经积累了大量的用户数据，如何利用数据对业务进行更好的驱动？...携程商旅内部有两个小组，一个是数据组，另一个是分析组，数据组负责采集海量的数据，分析组主要负责对采集的数据进行系统分析，然后再去中心化，利用分析结果指导运营和设计。”
目的：使用数据泵，将一台电脑上的数据库导出，导入到另一台电脑上的数据库。 A电脑上的操作。...expdp数据导出 1、运行cmd； 2、登录数据库，输入命令： sqlplus system/密码； 3、创建目录路径： create directory backup_path as ‘E:\app...impdp 数据导入 将导出的数据库文件复制到目标数据库路径下。...（IMPDP/EXPDP）导入导出总结 Oracle数据泵导入导出是日常工作中常用的基本技术之一，它相对传统的逻辑导入导出要高效，这种特性更适合数据库对象数量巨大的情形，因为我日常运维的数据库对象少则几千...，多则几万甚至几十万，所以传统exp/imp就会非常耗时，而数据泵方式就因此脱引而出，下面就详细总结一下数据泵的使用方法，希望能给初学者带来帮助。
概述 中联重科是国内领先的工程机槭、农业机械等高新技术装备研发制造商，是全球产品链最齐备的工程机械企业，为全球6大洲100多个国家的客户创造价值。...在近年来日益严峻的市场环憤下，中联重科在利用大数据平台实现智能化转型升级之路上不断探索。...具体到业务层面，中联重科大数据平台的数据来源于三个方面： 物联网数据:主要包括中联重科12余万台设备实时回传的工況、位置信息。存量数据约40TB，每天新增数据1T，压缩后每天新增数据200G。...外部应用平台数据:包含相关应用平台（官方网站、微信公众号/企业号、中联商城等)积累的数据、从第三方购买和交换的数据及相关企业公开数据。除结构化数据外，平台还以曰志方式保存了大量的用户行为数据。...为保证数据安全，平台还引入了企业级数据治理组件，实现统一的元数据管理、数据质量控制、数据朔源、数据操作权限管控、数据脱敏及数据使用审计功能，并贯穿数据存储和应用的全过程。
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