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数据可视化利器,你在使用

下面与大家分享九数据可视化库,希望你可以找到最适合的一款。 可视化利器.jpg 1....D3 是如此的受欢迎,以至于许多其它的库在 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 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,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

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数据分析岗位前景

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。...技术发展:随着人工智能、机器学习和云计算等技术的发展,数据分析变得更加高效和智能,对数据分析专业人才的需求也相应增加。 4....良好的薪资水平:由于数据分析岗位的专业性和对企业带来的价值,通常这些岗位的薪资待遇都比较好。 7....然而,尽管数据分析岗位很好的发展前景,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。...此外,拥有所在行业的专业知识和背景也会成为数据分析师的竞争优势。 好啦!今天就分享到这里。

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数据屏,仅仅是数据展示

数据屏,仅仅是数据展示? 大数据时代,各行各业对数据价值的重视程度与日俱增。...目前,数据屏作为数据可视化的重要载体,已成为经营管理、指挥调度、战略决策、应急监控等场景下必不可少的一部分。,通过数据屏,能够将数据价值以更加直观的方式展示出来。 什么是"数据屏"?...,这个流程可以被统称为数据可视化,这里的屏,就是我们通常所说的"数据屏"。...(Wyn展示汇报屏2) 数据屏仅仅是数据展示?...(Wyn制作的车间实时监控屏) 数据屏中也需要交互分析 例如,在制作用于向参观领导汇报的数据屏时,屏中不仅要展示某些固定的数据,还需要支持下钻查看、多屏切换、聚焦放大等能力。

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2018高薪趋势的6IT技术岗位,

2018年高薪趋势的6IT技术岗位如下: 1....大数据工程师,人工智能 与大数据工程师最相关的技能是:Java,Spark,Hadoop等,以及近两年总是占据荧屏的AI人工智能其实就是基于大数据的技术。...这也比2017年的薪资118,750美元到182,250美元较大增长。 ? 3. 信息安全工程师 安全工程师应具备以下技能:防火墙,Linux,网络安全,信息安全和网络安全。...这项工作的市场需求较去年上升了15%,帮助公司保护数字财产的专业人士的需求正在稳步增长,尤其是近年来数据安全事件频频发生,企业级数据安全开始受到了广泛重视。 ? 4....由于是新兴行业,所以很多创业公司涌现,市场的人才缺口一直很大,感兴趣的程序员可以考虑该方向。

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计算机专业还有前景

随着互联网整合社会资源的能力越来越强,大量的行业领域都需要把业务向互联网迁移,这个过程必然会释放出大量计算机专业人才的需求,中国科技人才市场发展需求也同样如此。...根据教育部数据显示:2020年本科毕业生人数874万人。《2020年中国大学生就业报告》显示:计算机类本科生在2020届毕业生数量中稳居前十。...由于当前计算机专业高端人才比较匮乏,要想在本科毕业后获得更强的岗位竞争力,应该重视运用技术解决问题的能力提升,以及重视新技术的学习。...你可以通过下面这个“阅卷视频”感受一下: 众多企业提供奖学金赞助 不管是企业还是事业单位更倾向于证书的人士,能力认证已成为求职、晋升的基础证书之一,目前C认证已获多家企业认可。...清晰的成长路径,实现职业成长 通过软件工程师能力认证,丰富理论知识面,学习商业化的实践交付能力,我们相信终身学习能力,对一个人的职业发展很大作用,相信你可以从新手成长为资深的Java/Python/前端

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语言模型未来会是数据工程

分享符尧博士关于语言模型的数据工程方面的一些见解。...take-home message: 高质量数据才是语言模型取胜的关键,其中数据构造的格式、不同类型数据的占比,数据喂给模型的顺序对模型学习的速度都有所影响。...随着大家逐渐认识到高质量数据的关键作用,研究机构和开源社区对于语言模型的研究重心逐步转向了 数据工程 。那么,什么是高质量数据?又该如何优化呢?...比如 对于预训练数据的优化,我们该如何构造合适的数据格式,不同类型的数据占比以及数据喂给模型学习的顺序,从而最大化学习速度 对于监督微调/指令微调,我们是不是可以找到尽可能少的query-response...相同数据采用不同的数据格式对于学习的速度也是有影响的 不同类型数据喂给模型学习的顺序不同对于学习的速度也是有影响的 训练数据中不同来源数据的配比对于学习的速度也是有影响的 不过这些在数据工程上发现的

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数据挖掘150道试题,测测你的专业能力过关

来源:36数据 网址:http://www.36dsj.com/archives/24060 单选题 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?...A、无向无环 B、向无环 C、环 D、无向环 41.频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是:(C) A、频繁项集频繁闭项集=最大频繁项集 B、频繁项集=频繁闭项集最大频繁项集 C、频繁项集频繁闭项集最大频繁项集...(ABCE) A矩阵 B平行坐标系 C星形坐标D散布图 EChernoff脸 8.对于数据挖掘中的原始数据,存在的问题:(ABCDE) A不一致 B重复 C不完整 D含噪声 E维度高 9.下列属于不同的有序数据...:(ABCE) A时序数据 B序列数据 C时间序列数据 D事务数据 E空间数据 10.下面属于数据集的一般特性的:(BCD) A连续性 B维度 C稀疏性 D分辨率 E相异性 11.下面属于维归约常用的线性代数技术的...D.数据仓库的数据是反映历史变化的 E.数据仓库是面向事务的 13.以下各项均是针对数据仓库的不同说法,你认为正确的(BCDE)。

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数据挖掘150道试题 测测你的专业能力过关

用户一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式,属于数据挖掘哪一类任务?(A) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D....A、无向无环 B、向无环 C、环 D、无向环 41....对于数据挖掘中的原始数据,存在的问题: (ABCDE) A 不一致 B重复 C不完整 D 含噪声 E 维度高 9.下列属于不同的有序数据:(ABCE) A 时序数据 B 序列数据 C时间序列数据...D事务数据 E空间数据 10.下面属于数据集的一般特性的:( B C D) A 连续性 B 维度 C 稀疏性 D 分辨率 E 相异性 11....以下各项均是针对数据仓库的不同说法,你认为正确的(BCDE )。

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你知道 Redis JSON 数据类型

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,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

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「种树专业户」“树”业专攻

周树人先生曾经说过:学好树,数据结构与算法你就掌握了一半! 食堂老板(童欧巴):就算我们作为互联网浪潮中的叶子结点,也需要有蚍蜉撼树的精神,就算蚍蜉撼树是自不量力。...但是当数据量很大的情况下,索引也随之变大。内存是有限的,我们不得不将索引存储在磁盘中。那么,如何提升从磁盘中读取的效率就成了工程上的关键之一。...大部分关系型数据库的索引,比如 MySQL、Oracle,都是用 B+ 树来实现的。B+ 树比起红黑树更适合构建存储在磁盘中的索引。...B+ 树是一个多叉树,在相同个数的数据构建索引时,其高度要低于红黑树。当借助索引查询数据的时,读取 B+ 树索引,需要更少的磁盘 IO 次数。...一般情况,根节点被存储在内存中,其他节点存储在磁盘中 参考 《数据结构与算法之美》 王争

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数据库对比传统数据哪些优势?价格优势

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哪些优势?在价格方面有优势?...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,提供更为专业数据库优化建议,让客户的...云数据库对比传统数据价格优势 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。

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2017年数据领域薪资多高?

各行各业,大数据技术应用也越来越广泛,对于大数据人才的需求也越来越大。 如果你学的是大数据,那么恭喜你,你的发展良机来了。你将有可能成为大数据工程师,走向人生巅峰。 ?...目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类 1、数据分析师:在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询,商务智能,出分析报告。...· 需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解,以及一定的数据敏感性培养。...· 经典图书推荐:《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用...目标可以先吃透数据挖掘10算法各自的使用情况和优缺点。

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防DDoS难度,你了解过其原因是什么

尤其对于有些中小型公司而言,该项目可能是公司的主要经济来源,公司的经济支柱一旦崩塌,那么面临的则是公司的生死存亡。 由于DDoS攻击成本低,而防DDoS难度较大,所以成了黑客经常使用的攻击手段。...主要有以下三个方面的原因: 1、竞争——对手恶意攻击 利润的行业竞争肯定,网站日均ip和流量很大,就一定会招人眼红,很可能对手网站就会雇佣黑客进行攻击。...2、利润——黑客敲诈勒索 黑客发起攻击都是为了钱,而大家都知道游戏、金融这些行业利润是非常的,这就非常容易成为黑客盯上的目标。...3、信息——盗取信息贩卖 DDoS攻击就是黑客窃取这些隐私信息的一块敲门砖,像电子商务领域行业,这些领域的网站通常会存有大量的用户隐私信息,这些信息都有非常的商业价值的,也就成为了黑客们眼中的一块肥肉

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REST Style

这两种情况都不太好,只有一个人喊一句:有船?另一个人回应:船来啦!这样才圆满。 报文 如果你接触过HTTP,那么对“报文”肯定有所耳闻。HTTP的报文两种——请求报文和响应报文。...· 主体(部分请求方法没有主体) 空行之后是报文主体,请求主体包含了客户端发送给服务端的数据;响应主体则是服务端要返回给客户端的内容。起始行和首部都是文本格式,且其结构都是相对固定的。...而主体则不一样,主体中可以包含任何格式的数据(如文本、图片、音频、视频、其他文件)。 报文结构如图5-1所示。 首部和主体之间一个空行。 状态码 状态码与原因短语用来描述请求的处理结果。...HTTP状态码共有五类,如表5-1所示。 目前,1xx的状态码并不常见,原因是对于这类状态码,人们还存在很多争议,对其应用非常少。常见状态码包括200、304、403、404、500等。...这个版本主要在性能方面进行了优化,将所有数据都改为二进制格式进行传输(之前基106本上都是字符串),并且对首部内容进行了压缩传输。

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Java值类型

Java 值类型,原始类型 int,boolean 等是值类型,其实是长久以来的一种误解,它混淆了实现和语义的区别。...现在你把 Java 里面所有的原始类型都“想象”成引用类型,也就是说,所有的 int, boolean 等原始类型的变量都不包含实际的数据,而是引用(或者叫指针),指向堆上分配的数据。...你完全可以把 Java 所有的原始类型都想成引用类型,之后你能对它们做的事情,你的编程思路和方式,都不会因此任何的改变。 从这个角度来看,Java 在语义上是没有值类型的。...实际上,所有的数据都是引用类型就是 Scheme 和 Java 最初的设计原理。原始类型用值来传递数据只是一种性能优化(叫做 inlining),它对于程序员应该是透明(看不见)的。...思考题 有人指出,Java 的引用类型可以是 null,而原始类型不行,所以引用类型和值类型还是区别的。但是其实这并不能否认本文指出的观点,你可以想想这是为什么

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模型分化趋势:更垂直、更专业

对于模型的发展方向,boss们目前达成了一些基本的产业共识:与实体经济相结合是模型未来的发展路径,云厂商正在尝试将模型落地到垂直领域,打造出金融、医疗、电力等领域的专业大模型。...目前,通用模型一般都是基于广泛的公开文献与网络信息来训练的,网上的信息可能有错误、谣言、偏见,许多专业知识与行业数据积累不足,导致模型的行业针对性与精准度不够,数据“噪音”过大。...但是,在很多产业场景中,用户对企业提供的专业服务要求高,容错性低。企业一旦提供了错误信息,可能引起巨大的法律责任或公关危机。...接下来谈谈数据数据模型的原材料,针对具体场景,相关数据的覆盖与质量都至关重要,标注数据的管理也是模型迭代中的重要工作。...算力是模型持续运转的基础,高性能、高弹性和高稳定的算力需要借助专业的云服务。

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