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关键词

:SOA面向架构解读

请求者依赖于规约来调用,因此,定义必须长时间稳定,一旦公布,不能随意更改;的定义应尽可能明确,减少请求者的不适当使用;不要让请求者看到内部的私有。(2)自包含和模块化。 量不应该太多,依靠消息交互而不是远程过程调用,通常消息量比较,但是之间的交互频度较低。(4)松耦合。 请求者可见的是的接口,其位置、实现技术、当前状态和私有等,对请求者而言是不可见的。(5)互操作性、兼容和策略声明。为了确保规约的全面和明确,策略成为一个越来越重要的方面。 图片2.png应用位于UI与后台之间,后台我们可以认为它是一异构的系统或者是库之类的。 2.2.组合组合是对应用的一个组合,根实际项目的规模小,不一定非要进行物理的隔离,在代码层面的化也是可以的,在将来的某一天有必要的情况下再进行物理的拆,毕竟物理的拆有着严重的成本和代价

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免疫组库

如果是一个免疫组库项目,走igblastn或者MiXCR流程只需要800元人民币即可,但是如果要提供结果解读或者个性化的统计可视化,需要具体谈。都会提供全套代码。 我们会代替你跑如下所示的流程:前面我带领家通过IMGT库认知免疫组库,而且也一起从IMGT库下载免疫组库相关fasta序列,免疫组库重要的研究对象就是成BCR的IGH,IGK,IGL这3类, 使用的是MiXCR这个工具。 免费视频课程《RNA-seq》免费视频课程《WES》免费视频课程《ChIP-seq》免费视频课程《ATAC-seq》免费视频课程《TCGA实战》免费视频课程《甲基化芯片 (有可能是批量下载失败, 因为写这个教程的时候我人在中国陆地区)走igblastn流程进行比对完全参考:使用igblast进行免疫组库,需要自己配置好igblast软件,以及下载好库文件并且构建好索引

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    投稿 | 还是那个吗?

    多了怎么办:智能计算有些人在努力获取,有些人在为多而未能充利用而焦虑。量级达到一定程度,再利用优化需要人工智能算法。随着企业量的积累,挖掘提高效率变成了必需。 目前滴滴内部基于海量+机器学习算法的推荐匹配系统,针对海量司机的交班时间、地点、接单拒单情况等海量进行司机画像,以此为基础,针对实时的订单配订单时实时按需配,满足需求。 的现在及未来:智能+生态模式未来人工智能+生态模式将更多的应用于在商业场景下。HCR慧辰TMT研究部认为,未来将有以下四种模式:一是形成资源和计算资源提供平台。 二是出现技术平台,包含提供Paas的开源平台及计算能力、解决方案及技术支持。 三是出现资讯平台。产业相对仍是新兴产业,发展日新月异。一方面企业需要寻找资源或技术平台,另外一方面第三方机构需要推广宣传自身及行业发展、技术发展现状。

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    Logistics_Day03:业器和

    ----Logistics_Day03:业器和器01 主要讲解Docker 基本使用:Docker是什么、Docker 基本命令(镜像image命令和容器container命令)。 1)、Docker 容器引擎,典型CS架构,客户端Client和端Server2)、Docker核心组件 Repository注册中心中央仓库:hub.docker.com镜像image,类似模板Template

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    Logistics_Day04:业器和

    ----Logistics_Day04:业器和器01 主要讲解2个方面内容:物流项目业库部署)和OGG 实时采集Oracle库表的。 1、物流项目业 实际物流快递公司来说,有很多业系统,使用不同类型库存储,在此仅仅以2个业系统为例 - 物流系统Logistics 使用Oracle库 - CRM系统客户关系管理系统 使用MySQL库 统一采用Docker容器部署业库,为了方便学习业:业实时采集 【针对上述2个业系统,进行实时增量采集,别使用不同采集框架:】 - 物流系统Logistics ,Oracle库使用OGG采集 - CRM系统,MySQL库使用Canal采集 【将OGG和Canal采用Docker容器部署框架,简化运维,环境构建】 【node1.itcast.cn虚拟机上 ,有3个容器Container】 - mysql 容器:运行MySQL库 - canal-server 容器:运行Canal Server,采集MySQ

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    概念解布式计算与器集群

    进入学习当中,相关的专业词汇很多,尤其是涉及到技术概念,对于概念词汇的理解,对于后续的技术学习和掌握,也是有好处的。今天我们来着重讲解当中的两个重要概念,布式计算以及器集群。 13.jpg技术当中,布式是非常核心的概念,从存储到计算到处理的整个流程当中,布式不可或缺。关于布式计算对于如何实现处理,有集中式和布式两种思路。 尽管单台器的运算能力有限,但是将成百上千的器组成器集群后,整个系统就具备了强的运算能力,可以支持的运算负荷。 1.jpgHadoop集群,就是对布式计算和器集群的一次成功的实践,而学习,Hadoop一直都是必学的一块重点。 关于技术基本概念,布式计算与器集群,以上就为家做了一个简单的介绍了。快速发展,技术也在不断迭代更新,但是布式计算和器集群,仍然是必须掌握的重点技术概念。

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    项目之_15_电信客平台_03&04_

    ----3.3、  我们的已经完整的采集到了 HBase 集群中,这次我们需要对采集到的进行,统计出我们想要的结果。 注意,在的过程中,我们不一定会采取一个业指标对应一个 mapreduce-job 的方式,如果情景允许,我们会采取一个 mapreduce 多个业指标的方式来进行任模块流程图:?业指标:  a) 用户每天主叫通话个统计,通话时间统计。  b) 用户每月通话记录统计,通话时间统计。  c) 用户之间亲密关系统计。 (通话次与通话时间体现用户亲密关系)3.3.1、Mysql 表结构设计  我们将的结果保存到 Mysql 中,以方便 Web 端进行查询展示。思路讨论:? 3.3.4、编写代码:1) 创建类:CountDurationMapper(的Mapper类,继承自 TableMapper)package com.china.analysis.mapper

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    Kaggle | 女士电子商

    @Author:By Runsen原文:https:maoli.blog.csdn.netarticledetails104461970电商,是一个信息收集很多的行业。 对电商进行意味着有更的可能向市场进军。 集摘要:女士电子商链接:https:www.kaggle.comnicapotatowomens-ecommerce-clothing-reviews一、简介该集包括23486行和 Count高级部门名称Division Name部门名称Department Name类名称Class Name二、读取1、处理环境pandas:pandas是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决而创建的 词云被广泛用于来自社交网络网站的

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    「PowerBI」多维结构重回关系库的一绝招

    ,让模型里的重新回流到关系型库,供其他、应用程序所消费。 众所周知,微软这样的重量级企业,是制作标准的娇娇者,花量精力去开发各种接口,让的获取更轻松、门槛更低,特别是自身微软系的产品,更是无缝连接,所以Analysis Service,同样属于微软系 ,同样是Sqlserver的组成部,所以,就有了下文的可能,直接通过T-SQL,即可完成读取源(可扩展为PowerBIDesktop、Azure Analysis Service 关键要素构建SSAS的链接器,通过以下命令完成,微软一贯的优秀之作,直接界面配置完成,人人都能掌握。 新建链接器选择Oledb provider for Analysis Services提供程序,源根器地址自行设置,目录为库,链接器名自行随意取名。

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    征信报告

    ZestFinance的研发团队主要由学家和计算机科学家组成,前期的业主要通过ZestCash平台提供放贷,后来专注于提供信用评估,旨在利用技术重塑审贷过程,为难以获得传统金融(Underbanked 为什么要进行评估传统的信用评估无法覆盖全体人群,特别是弱势群体? 表1根FICO评人群为四个区间,并对应不同的金融机构。 信用记录不完整或者不够完善的个人消费者,依传统信用评估体系(FICO评),往往很难被传统金融机构所覆盖,即使在金融体系发达的美国也无法获得常规的金融,或者需要付出很的代价才能获得常规的金融 类似地,非常规是客观世界的传感器,反映了借款人真实的状态,是客户真实的社会网络的映射。只有充考察借款人借款行为背后的线索及线索间的关联性,才能提供深度、有效的,降低贷款违约率。

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    开发岗和岗对比

    对于企业而言,相关人才的引进,有开发,也有,今天我们就来讲讲开发岗和岗两者的区别。 在处理当中,通常涉及到开发和两个的岗位方向,虽然具体负责的工作内容不同,但是都是为了处理而开发开发,主要工作重点是应用实现,注重器端开发、库开发、呈现与可视化人机交互等衔接载体和加工各个单元以及用户的功能落地与实现。 2.jpg,主要工作重点在建模与,更多注重的是指标的建立,的统计,之间的联系,的深度挖掘和机器学习,并利用探索性的方式得到更多的价值线索。 1.jpg关于开发岗和岗,以上为家做了一个简单的对比了。

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    2021年基础(四):​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​基本步骤

    ----基本步骤典型的包含以下几个步骤:明确目的和思路明确目的以及确定思路,是确保过程有效进行的先决条件,它可以为的收集、处理及提供清晰的指引方向 只有明确了目的,框架才能跟着确定下来,最后还要确保框架的体系化,使更具有说力。体系化也就是逻辑化,简单来说就是先什么,后什么,使得各个点之间具有逻辑联系。 避免不知从哪方面入手以及的内容和指标被质疑是否合理、完整。所以体系化就是为了让你的框架具有说力。 一般来源主要有以下几种方式:库:每个公司都有自己的业库,存放从公司成立以来产生的相关业。这个业库就是一个庞资源,需要有效地利用起来。 所以,师不仅需要掌握方法,而且还要了解和熟悉业,这样才能根发现的业问题,提出具有可行性的建议或解决方案。

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    :最难的不是,而是

    科学家和企业领导人都关注着这些新技术的巨潜力,然而,当我们将焦点放在工具身上时,我们也可能忽略了本身的重要性。毕竟如果没有正确的,视觉化和预测也没有任何用处。? 不同的层级岗位和职位角色都需要做出正确的决策,而良好的决策必须是基于用户所提出的。因此,不仅仅是科学团队,从产品部门到客户部门,再到销售等各个部门都应该获得这些资源和信息。 如果所有的这些被收集到一个中心位置,进行,那么对客户的长期行为并进行消费预判则成为了可能。同样地,根这样的方法,其他部门,如销售、产品和客户部门也能获得前所未有的量。? 现在或许看起来很微小,可是对深入的挖掘和将会给企业带来巨的财富。 2016年美国总统选的预测,很好地证明了质量的重要性。在当时的预测中,是基于州级和国家级的电话投票进行的。

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    方法 及 相关工具

    要知道,已不再是,最重要的现实就是对进行,只有通过才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。 基于此,方法理论有哪些呢?? 的五个基本方面PredictiveAnalyticCapabilities (预测性能力)挖掘可以让员更好的理解,而预测性可以让员根可视化挖掘的结果做出一些预测性的判断 比如,电商会使用传统的关系型库MySQL 和 Oracle 等来存储每一笔事,除此之外, Redis 和 MongoDB 这样的NoSQL 库也常用于的采集。 也有一些用户会在导入时使用来自 Twitter 的 Storm 来对进行流式计算,来满足部的实时计算需求。

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    】CRM的六关键

    在当今经济环境中,良好的客户和客户体验至关重要。越来越多的企业通过挖掘客户提升客户关系,了解客户需求。 今天的CRM能力已经不止局限于客户邮件、电话等,而是能够识别客户购买行为,了解客户情绪。 接下来小编为家介绍六个对CRM至关重要的特性: 1. 有意义的洞察力和报表。 在某些情况下,能够揭示顾客的需求,以及接下来的购买计划。这正是CRM的卓越之处,通过把为外部,如社交媒体,购买历史,产品趋势和最新发布等,与内部结合起来以提升洞察力。 随着技术和技术的成熟,现在的系统可以根现有预测顾客未来的需求。通过预测模型,销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充满足客户需求的产品。 和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的挖掘和技术会融合进来,为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端,开放其他线上,CRM会获得更多信息,提供更有意义的成果。

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    之 “用户行为

    亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对的战略性认识和使用,在家还都不太明白什么是电子商时,亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段,空前地获取了极其丰富的用户行为信息,并且进行深度与挖掘 在电商领域中,用户行为信息量之令人难以想象,专注于电商行业用户行为的公司的不完全统计,一个用户在选择一个产品之前,平均要浏览 5 个网站、36 个页面,在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达十次 亚马逊通过对这些行为信息的和理解,制定对客户的贴心及个性化推荐。 纵观国内外成功的电商企业,对用户行为信息的和使用,无不在这个兵家必争之地做量投入。他们对战略性的高度认识和使用,非常值得国内的电商学习和借鉴。 因此无论从什么角度来说,电子商和团购都还有量的优化空间,我相信以为核心的个性化营销则是帮助电商在这场红海战中赢得战役的利剑。

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    (二)——业

    接着上次享的内容,我们接着介绍中业这一块知识,众所周知,作为一名核心的员来说,其实的思维、业这一块是特别的重要。 因此,接下来给家介绍业的相关内容。一、特定场景下常用指标  做过的都知道,只有我们了解业需求,才能够有效的建立相应的业模型。在建立模型的时候,指标是一个很重要的衡量方式。 五、业框架的构建  前面给家介绍了指标体系的建立、以及可能存在的问题,接下来给家介绍业框架的构建思路,其实,整个构建的思路主要包括我们之前提到的核心思维与指标的建立、其中思维技巧与指标之间的关系以及我们今天提到的业与指标 本文主要是为家介绍了中的业,主要包括在在特定场景下的常用指标,这些场景主要包括市场营销指标、产品运营指标、用户行为指标、电子商指标以及流量指标。 另外就是生成指标的方式、使用指标体系的方式以及在这些方式中存在问题,最后为家介绍了业框架的构建。

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    传统 vs

    的概念非常接近,挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的。最的挑战就是如何通过量的挖掘出所有的隐藏信息。 企业朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察,是区别于传统仓库的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。? 用例:基于用例,企业可以理解的价值和在的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。客户满意度和保证:也许这是基于产品的企业所担心的最的一个领域。 未来方向的:研究小组在各种业中的趋势,而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来的不断将有助于企业期待未来,并将这些期待带入他们的生产线。 总结:为企业和ZF非结构化的提供了新的途径,这些非结构化到目前为止在典型的企业仓库的情景中被清洗的惯例所拒绝。

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    面试-业

    类型二.方法论2.1 对比绝对值(本身具备价值的字) eg:销售金融 阅读比例值(在具体环境中看比例才具备对比价值) eg:活跃占比 注册转化率环比: 与当前时间范围相邻的上一个时间范围对比 2.2 多维度拆解的本质就是用不同的视角去拆,观察同一个指标2.3 涨跌异动如何跌:采取动作,减缓趋势涨:弄清原因,并放常见假设:活动影响:查对应活动页面及对应动作的波动,关注活动是否有地域属性版本发布 :版本号渠道投放:策略调整:故障PV变化一.首先查看是否有产品bug比如页面加载速度慢,可能会导致用户重复刷新二.多维度拆1.流量来源:豆瓣,百度,知乎等 查看异常流量来源的渠道2. 城市来源 查看异常流量来源布3.按浏览器类型来:爬虫一般不会改浏览器名称4.按浏览器版本进行拆解:爬虫有时候不会传浏览器版本号产品日活DAU下降第一步:确认真实性确定是否是报表统计或者源头的问题第二步 电商核心指标3.2 用户1.内功心法:拆与整合拆:通过多维度的拆,还原真实的用户结构,认识平台用户,拆要结合业场景,拆方法多种多样整合:结合用户需求与产品定位,在全量用户中找出特定场景的目标用户

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    平台的

    处理是产业的核心路径,然后再加上最后一公里的可视化,整个链条就算彻底走通了。处理的类如下图所示,我们可以从业、技术与编程模型三个不同的视角对处理进行归类:? 业角度的类与具体的业场景有关,但最终会制约技术的选型,尤其是存储的选型。 场景驱动处理不同的业场景(业场景可能出现混合)需要的处理技术不尽相同,因而在一个系统下可能需要多种技术(编程模型)的混合。 通过网络爬虫抓取过来的会写入到Kafka,而消费端则通过Spark Streaming对进行去重去噪,之后交给SAS的ECC器进行文本的语义。 场景2:Airbnb的平台Airbnb的平台也根场景提供了多种处理方式,整个平台的架构如下图所示:?

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