我们可以看到见面邀约成功率各销售之间差异非常大，在没有见面之前，电话邀约大概率只跟话术有关，这样大的差异，只要修正了销售话术，成功率低的销售应该很容易追平至平均水平。...腾讯科技 - 波洞星球数据产品经理 请简单做个自我介绍 你是如何认识数据产品经理这个职位的？ 你是如何建立分析体系的？ 结合自己的工作案例，讲讲你是如何设计指标字典？...埋点的数据是如何上报处理分析的，阐述下大概的流程。 数据报告都应该注意哪些方面，你是如何根据案例设计数据报告的？ 今日头条 - 数据平台数据产品经理 简单介绍下自己的经历 某某项目你遇到哪些问题？...你是如何看待今日头条的？以及数据平台的数据产品经理这个岗位。 你未来有什么计划？ 阿里巴巴 - 饿了么数据产品经理 为什么做数据产品经理？ 重点讲一下你认为不错的项目 你是怎么进行数据治理的？...你是如何建立分析体系的？ 结合自己的工作案例，讲讲你是如何设计指标字典？ 数据产品经理需要具备哪些能力？ 你工作中遇到的挑战有哪些？是怎么解决的？ 未来职业规划是怎样的？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据库设置主从库，主库用来写数据，多个从库来查询数据。...消除读写的冲突，提高性能 主从的一致性问题需要考虑 主从一致，用的是binlog来同步，就是会慢 4.主从同步 就是两个思路 A、半同步复制 ， 等从库复制成功才返回写成功 B、设一个key记录着一次写的数据...,然后设置一个同步时间，如果在这个时间内，有一个读请求,看看对应的key有没有相关数据,有的话,说明数据近期发生过写事件，这样key的数据就继续读主库，否则就读从库 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
向量数据库之于大模型，是实现降本增效重要的基础设施。数据显示，企业在使用向量数据库后，可实现 80% 非结构化数据能力的覆盖。...大模型的角斗场上，一个行业共识是，谁能够更好地利用数据，把数据沉淀到工程化中里，更快让数据接入到大模型和整个 AI 体系之中，谁就有可能走在最前列。而选择一个对的服务伙伴，至关重要。...这个过程中，企业要解决的主要难点是，如何将私有化业务数据跟大模型结合。 销售易是很早就在智能 CRM 业务中引入了大模型，例如提供相似客户推荐、做问答机器人等服务。...一是采用 Fine-tuning 的方式迭代演进，让大模型学到更多的知识；二是通过 Vector search 的方法，把最新的私域知识存在向量数据库中，需要时在向量数据库中做基于语义的向量检索，这两种方法都可以为大模型提供更加精准的答案...腾讯云数据库副总经理罗云就曾指出，数据、向量数据库、大模型三者怎么能更好地服务全行业是首要问题，“只有向量数据库变得更 AI 化，数据、向量数据库、大模型三者才能形成一个飞轮效应，彼此之间相互拉动，相互促进
智能推荐智能推荐可以让用户从海量数据中快速找到自己需要的内容，是推荐系统重要的应用。...知识搜索知识搜索是知识图谱数据开发的最后一步，它可以为用户提供一个简洁易用的搜索入口，用户通过输入关键词就可以查询到需要的数据。...综上所述，知识图谱数据开发是通过对数据进行采集、清洗、抽取、构建等一系列操作，最终构建出一个完整的数据图谱。...数据清洗数据清洗是指对数据进行加工，使其满足数据质量要求，将不合格的数据剔除出，并保留合格的数据。数据清洗的过程包括数据清洗、缺失值处理、格式转换等。...无论是大规模还是小规模数据，该数据库都能快速导入并进行低时延的实时计算。通过打破数据孤岛，悦数图数据库为企业提供有效统一的数据资产管理，确保数据资源的充分利用和价值较大化。行业科普
1 实现 StringTypeHandler 是 MyBatis 框架中的一个类型处理器（TypeHandler），用于处理 Java 类型与数据库中的字符串类型之间的转换。...例如，将 Java 中的字符串类型转换为数据库中的 VARCHAR 类型，或者将数据库中的 VARCHAR 类型转换为 Java 中的字符串类型。这种类型转换由类型处理器来完成。...StringTypeHandler 是 MyBatis 提供的默认类型处理器之一，用于处理 Java 字符串类型与数据库中的字符串类型之间的转换。...由于数据库中的 name 列是 VARCHAR 类型，MyBatis 会使用 StringTypeHandler 将其转换为 Java 字符串类型。...需要注意的是，MyBatis 提供了多个类型处理器，用于处理不同的类型转换。如果需要处理其他类型的转换，可以使用不同的类型处理器，或者自定义类型处理器来满足需求。
SLIP协议是怎么封装IP信息的？...CRC(帧检查序列)是一个循环冗余检验码 相对SLIP的优点： 单串行线路支持多种协议 每一帧都有循环冗余检验 循环冗余检验：把原始的数据当做一个二进制，接收方和发送方选定一个除数，假定除数有4位，在原始数据二进制后添加...设置：身份验证、压缩等等 环回接口是如何处理IP数据报的？...企业微信截图_15626396481421.png 与环回驱动交互影响的主要是流程1-7 网络层输出IP数据 输出函数发现目的地是环回地址则交给环回驱动程序处理 环回程序又将IP数据报为IP输入函数进入网络层...什么是MTU？ 最大传输单元。链路层[以太网（1500字节）和802.3（1492字节）]对数据帧的长度存在限制。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份不错的工作。...大数据开发工程师主要负责的工作有以下内容： 1. 负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等工作; 2....主要从事网络日志的大数据分析工作，包括:网络日志的数据提取、数据融合及分析;专注于实时计算、流式计算、数据可视化等技术的研发; 3. 负责网络安全业务主题建模等工作。...老男孩教育大数据课程是实战系列课程，内容涉猎知识广泛，主要包括：Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka
NoSQL泛指非关系型数据库，redis是其中的一种，Redis是发展最快的。 什么是NoSQL？...NoSQL是一个广义的术语，指的是非关系型数据库，不同于传统的关系型数据库（如MySQL、Oracle等）。它没有固定的存储格式。...NoSQL数据库的选择通常取决于具体的应用需求，包括数据模型、性能要求、可伸缩性需求以及对一致性和事务的要求。 什么是Redis?...以下是Redis的一些主要特点： 速度快：Redis的速度非常快，因为它使用内存进行数据存储，并且它的数据结构和命令都是为速度优化。 键值对存储：Redis中的数据以键值对的形式存储。...实时数据处理： Redis支持多种数据结构和原子性操作，适用于实时数据处理、计算和分析。 这些是Redis在Java后端开发中经常用来处理的一些常见任务和应用场景。
Python做什么？”...但是随着时间，我发现有Python主要有以下三大主要应用： · Web开发 · 数据科学 包括机器学习、数据分析和数据可视化 · 脚本 让我们来依次介绍。...作为数据分析师，对此你会提出一些可能的解释。明显的解释是，该产品在男性用户中更受欢迎。另一种是样本量太小，而这种差异是偶然的。还可能呢是由于某种原因，男性往往在周日才购买该产品。...为了理解哪种解释是正确的，你可以绘制另一个图。 ? 折线图1 - 用Python生成 不止看周日的数据，还要看到一周的数据。从这张图表中可以看出，在不同的日子里这种差异比较一致。...如何用Python学习数据分析/可视化 你首先应该了解数据分析和可视化的基础知识。在学习了数据分析和可视化的基础知识之后，学习统计学基础知识也将会很有帮助。 三、脚本 什么是脚本？
）提交事务 如果用户A和用户B的两个事务同时发生，A锁住了资源1，B锁住了资源2，互相等待，陷入死锁 如果采用同步锁synchronized，可能会出现破坏逻辑一致性的问题 这个问题的根本原因：数据是被动的被处理...在读多写少，较少涉及事务机制的场景下，这个问题不明显，否则就面临此问题 Actor模型 Actor模型就是用来解决事务并发问题的 Actor模型 = 数据 + 行为 + 消息 上面的问题是因为数据是被动的...，那么Actor模型就让数据有了自己的行为意识，不让别人处理自己的数据，别人只能通过消息的发送，激发行为处理数据，保证Actor内部数据只能被自己修改 传递消息是Actor模型的基础，这个过程类似收发邮件...模型的口号是：一切皆Actor，这和面向对象的‘一切皆对象’很相似，但面向对象是顺序性的，而Actor模型固有并发的特质 Actor是一个个独立的实体，他们之间毫无关联，只有发送消息这一种通信方式，消息让...Actor之间解耦，消息传递形式简化了并行程序的开发 消息的类型、内容是任意的，有点像webservice，只传递消息，不必了解是如何实现的 Erlang，Go，Scala等语言都是支持Actor模型的
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 BI软件是商业智能(Business Intelligence)软件的英文缩写。...而这些数据可能来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统。 BI是20世纪90年代美国分析师所创造出来的新名词，不过，它并不是一个凭空冒出的东西。...BI是在ERP等信息化管理工具的基础上提出的，是基于信息技术构建的智能化管理工具，它实时地对ERP、CRM、SCM等管理工具生成的企业数据进行各种分析，并给出报告，帮助管理者认识企业和市场的现状，做出正确的决策...支持对所有形式的业务信息进行访问，而不仅仅是支持对存储在数据库、数据仓库中数据的访问。...总而言之，BI系统为企业提供的不仅仅是系统的产品、工具和功能，更重要的是向企业交付的是一整套解决问题的方案，即真正意义上的管理思想。
在python中，“np”一般是指“numpy”库，是第三方库“numpy”的别名。方法：利用命令“import numpy as np”将numpy库取别名为“np”。...演示： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) print(arr) 结果是： [1 2 3] 知识点扩展： Python中NumPy基础使用 ndarray...（以下简称数组）是numpy的数组对象，需要注意的是，它是同构的，也就是说其中的所有元素必须是相同的类型。...行4列的数组，其中dtype为float64 一下函数可以用来创建数组 array 将输入数据转换为ndarray，类型可制定也可默认 asarray 将输入转换为ndarray arange 类似内置...后者可以复制其他数组的形状 zeros、zeros_like 类似上面，全0 empty、empty_like 创建新数组、只分配空间 eye、identity 创建对角线为1的对角矩阵 到此这篇关于python中np是做什么的的文章就介绍到这了
在海量数据的背景下 1、快速查询 2、数据存储（超大量数据的存储，单个大文件（超过了一个硬盘最大的容量）） 3、快速计算（与传统方案对比 传统用了一个月，大数据用1小时） 4、实时计算...(立刻马上) 5、数据挖掘（挖掘实际存在但是没有发现的有价值的数据）
后来麦肯锡全球研究所给出的定义是： 一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。...简单理解为： "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。...大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态的形容词。...大数据，大在于海量，单机无法快速处理，需要通过垂直扩展，即大内存高效能，水平扩展，即大磁盘大集群等来进行处理。 大数据可以做什么？ （1）结构化的数据：即有固定格式和有限长度的数据。...金融：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。 零售餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 现在有关数据分析的文章满天飞，很多小伙伴好奇：到底数据分析是做什么的？今天小熊妹给大家捋一捋，就拿几个大家常问的问题举例吧。 问1：数据分析是干什么的？...数据分析师是一个岗位，大公司才有专门的数据分析师岗位，小公司经常是一个开发哥哥全包了。 问5：那数据分析是咋做的？ 答5：数据分析大体上分3步： 第一步：获取数据。...如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们一般挂着“数据开发工程师”或者“大数据工程师”的头衔，解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给所谓“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步，...有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。...在这个场景下具体算法一大堆，还需要大数据开发的支持（不然数据量大，实现不了）。所以其实并非大家想象的，这两岗位都是做数据的，转呀转就转过去了。 问10：那做数据分析师有前途吗？
第一个是概念漂移。由于现实世界的变化，生产环境中的模型的准确性会随着时间的推移而降低，这是由于训练模型的数据与需要预测的数据之间的差距变得越来越大。第二个问题是地域。...第三是数据质量。由于机器学习模型对输入数据的含义很敏感，传统数据质量工具经常忽略的数据分布变化会对模型的准确性造成严重影响。...与此相关的是需要监控偏差、地区效应和相关风险。例如，指标得分需要根据人口统计数据（男性和女性是否获得类似的准确度？）或语言区域（德语和西班牙语用户是否获得类似的准确度？）进行细分。...实际的情况是，企业需要对于语言库、建模工具和使用的环境更灵活的应用能力。幸运的是，初创公司和大企业已经开始构建用于在企业中实现机器学习的综合工具。...Harish拥有斯坦福大学的计算机科学硕士学位，专业方向是系统和数据库，他还拥有海德拉巴得国际信息技术学院的计算机科学学士学位。 David Talby是Pacific AI的首席技术官。
数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都可统称为“大数据工程师”。 大数据工程师是做什么的？...分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务： 找出过去事件的特征： 大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。...大数据工程师有哪些方向？ 大数据工程师有不少细分方向，通常情况下大数据工程师分为四个具体的工作领域：大数据底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维。...大数据分析工程师： 大数据领域非常重要的岗位，因为大数据的核心之一是数据价值化，而数据价值化的核心则在于数据的分析和应用。...大数据运维工程师： 主要工作内容是搭建大数据平台、部署大数据功能组件、配置网络环境和硬件环境、维护大数据平台等。 ? 大数据工程师需要哪些能力？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。... 3.4.0 mybatis-plus集成分页插件问题 由于我使用的是最新的...:mapper/*.xml #实体扫描，多个package用逗号或者分号分隔 typeAliasesPackage: com.lenovo.hawk.mapper # 全局mapper映射数据库配置...global-config: db-config: #主键生成策略 id-type: UUID #数据库大写下划线转换 capital-mode...logic-delete-value: 1 logic-not-delete-value: 0 refresh: true configuration: #配置返回数据库
在Spark的世界观中，一切都是由批次组成的，离线数据是一个大批次，而实时数据是由一个一个无限的小批次组成的。...而在Flink的世界观中，一切都是由流组成的，离线数据是有界限的流，实时数据是一个没有界限的流，这就是所谓的有界流和无界流。 无界流：有定义流的开始，但没有定义流的结束。它们会无休止地产生数据。...无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理。我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会完成。...复杂事件处理 例如工业领域的复杂事件处理，这些业务类型的数据量非常大，且对数据的时效性要求较高。...流式计算技术将数据分析场景实时化，帮助企业做到实时化分析Web应用或者App应用的各种指标。 实时报表分析 实时报表分析说近年来很多公司采用的报表统计方案之一，其中最主要的应用便是实时大屏展示。
什么是linux云计算？云计算基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，涉及通过互联网来提供动态容易扩展而且虚拟化的资源。...云位于防火墙后面，组织向用户提供了访问接口，可以同时保留存储在云中数据的私密性。 公共云公共云模型：服务通过互联网提供给公众。 公共云包括亚马逊网络服务，谷歌电脑引擎和微软的Azure。...混合云混合云模型：服务在私有的、内部部署和公共云服务之间是混合的。 这种方法可帮助企业享受云的成本效益，不需要完全依赖第三方提供商。 那么学习Linux云计算可以从事什么岗位?...Linux运维工程师：需要牢固掌握Linux基础及常见开源软件服务集群；掌握Shell，数据库，监控；熟练掌握阿里云为首的公有云搭建集群实战。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
