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AKShare--板块

作者寄语新增-板块,本次的板块及其成份主要来自同花顺。 更新接口stock_board_concept_name_ths # 板块名称stock_board_concept_cons_ths # 板块成份板块同花顺接口: stock_board_concept_cons_ths 目标地址: http:q.10jqka.com.cngndetailcode301558描述: 获取同花顺-板块-板块-成份限量: 单次返回当前时刻所有成份输入参名称类型必选描述symbol_codestrYsymbol_code =阿里巴巴; 可以通过调用 stock_board_concept_name_ths 查看同花顺的所有名称输出参名称类型默认显示描述序号int64Y-代码int64Y-名称objectY-现价 as akstock_board_ths_df = ak.stock_board_concept_cons_ths(symbol_code=人脸识别)print(stock_board_ths_df)示例

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最早提出“”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,是当前很热的个词。这几年来,云计算、继而,成了整个社会的热点,究竟是什么东西?有哪些相关技术? 我们来步步弄清这些问题。 在讲什么是之前,我们首先需要厘清的基本是可以获取和存储的信息,直观而言,表达某种客观事实的值是最容易被人们识别的(因为那是“”)。 (泽)=1024E1Y (尧)=1024Z 1B(布)=1024Y 1N(诺)=1024B 1D(刀)=1024N(big data),是指无法在定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的集合 分析的前提是有存储的目的是支撑分析。究竟怎么去存储庞量,是开展分析的企业在当下面临的个问题。 传统的存储模式存储容量是有小限制或者空间局限限制的,怎么去设计出个可以支撑的存储方案是开展分析的首要前提。

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    AKShare--板块指

    作者寄语本接口主要用于同花顺板块的指的日频率更新接口stock_board_concept_index_ths # 同花顺-指日频板块同花顺-指接口: stock_board_concept_index_ths 目标地址: http:q.10jqka.com.cngndetailcode301558描述: 获取同花顺-板块-板块-指日频率限量: 单次返回所有日频指输入参名称类型必选描述symbolstrYsymbol =阿里巴巴; 可以通过调用 stock_board_concept_name_ths 查看同花顺的所有名称输出参名称类型默认显示描述日期datetime64Y-开盘价objectY-最高价objectY akstock_board_concept_index_ths_df = ak.stock_board_concept_index_ths(symbol=丙烯酸)print(stock_board_concept_index_ths_df) 示例

    32950

    系列(

    是我们今天生活的部分。 高品质(即非结构化)是的另个重要方面。它指的是没有预定义模型或格式的信息。 Business Use Cases不仅仅是个炒作,而是能为业务带来巨的价值。接下来,我们将讨论不同领域和行业的些使用案例。 对所有客户的接触点(例如浏历史记录,社交媒体,电子邮件和呼叫中心)的分析使得公司能够更全面和更深入地了解客户行为 - 哪些广告吸引他们,为什么他们购买,他们如何购物,他们起购买什么,他们将下步购买什么 通过收集和分析量的机器传感器,工业公司正在进步创造财务价值。此外,些公司正在利用机器资产的洞察力来提高运营效率,并以更的信心推动市场优势。

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    2021年基础():

    ----最早提出“”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,是当前很热的个词。这几年来,云计算、继而,成了整个社会的热点,究竟是什么东西?有哪些相关技术? 我们来步步弄清这些问题。在讲什么是之前,我们首先需要厘清的基本是可以获取和存储的信息,直观而言,表达某种客观事实的值是最容易被人们识别的(因为那是“”)。 艾)=1024P     1Z(泽)=1024E1Y (尧)=1024Z   1B(布)=1024Y     1N(诺)=1024B    1D(刀)=1024N(big data),是指无法在定时间范围内用常规软件工具进行捕捉 分析的前提是有存储的目的是支撑分析。究竟怎么去存储庞量,是开展分析的企业在当下面临的个问题。 传统的存储模式存储容量是有小限制或者空间局限限制的,怎么去设计出个可以支撑的存储方案是开展分析的首要前提。

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    仓库—

    1,先谈下仓库准确的是什么? 仓库 ,由仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)于1990年提出,主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的量资料,透过仓库理论所特有的资料储存架构,作有系统的分析整理 对于小于100T的结构化处理时,往往会发现MPP架构的仓库反而性能更高。但是仓库有非常明显的扩展瓶颈,目前已知的,最生产仓库节点是几百个节点。 而平台几千台个集群比比皆是。3)和新的分析方法和算法的结合上。传统仓库,还停留在统计,钻取这些传统的BI分析方法。技术衍生出非常多的交互式,BI工具等。 本文先介绍仓库的基本,下篇介绍仓库的应用场景。

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    理论

    今天我们谈谈理论,首先我们要了解,如今人们都在谈论,感觉不不熟悉都有点时代的落伍。 现在阿里巴巴,腾讯等公司都在向着发展,时代是个时代的象征,也是个改变人们的生活的个常态。不只是分析个时代,更是方便人们选择的种个分析。 例如今天我们说看到的产品,会通过分析你的需求,为您推送更好的产品,让你有更多的选择。体现了个智能化,便捷性,高效性。 浅谈的运行与解析运行分析的字面理解意思是指小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集,管理和处理能力的集;是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有集规模产生的相对 (3)分类:对于接收的,并不都是有价值的,有些是我们不关心的内容,还有是完全错误的干扰项,所以要对过滤从而提取出更为有效

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    基本

    想必家都不陌生,毕竟是近年来最热门的话题之。 在计算机以及互联网如此普及的今天,我们所有人每天都会在互联网上产生量的,例如在淘宝浏商品时会产生,使用社交app进行即时通讯时也会产生,每天市的上涨下跌及交易量也是......如此可见 但是,只是的特征之有4个特征简称4V特征: ? ,所以要让实时展现是个问题4.网络架构、中心、运维的挑战:由于直呈幅增长的状态,而又要实时地呈现,这对网络传输上是个挑战。 而且,肯定得多台服务器进行存储,这就给中心以及运维带来定的挑战带来的其他挑战:1.隐私:这个不用说,海量里肯定会包含些用户的隐私,我们得保障这些不外泄2.源复杂多样

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    来源:掘金 DB、ODS、DW、DM区分:这几天看了些专业的解释,还是对ODS、DW和DM认识不够深刻,所以就查了相关的资料,分享给起学习。 DM:目前网上有两种说法,集市(Data Mart);挖掘(Data Mining),百度百科给出的是挖掘的,我这里将这两种说法都做了解释:DM(Data Mart):集市, 仓库本身是个非常库,存储着由组织作业库中整合而来的,特别是指事务处理系统OLTP(On-Line Transactional Processing)所得来的。 将这些整合过的置放于库中,而公司的决策者则利用这些作决策;但是,这个转换及整合的过程,是建立仓库最的挑战。因为将作业中的转换成有用的的策略性信息是整个仓库的重点。 因此两者关系或许可解读为Data Mining是从巨仓库中找出有用信息的种过程与技术。 ODS到DW怎么集成的呢??将来自不同系统的有用的信息整合在起。

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    -仓库的

    什么是仓1.1. 基本英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。仓库的目的是构建面向分析的集成化环 境,为企业提供决策支持(Decision Support)。 面向主题传统库中,最的特点是面向应用进行的组织,各个业务系统可能是相互分离的。而仓库 则是面向主题的。 主题是个抽象的,是较高层次上企业信息系统中的综合、归类并进行分析 利用的抽象。在逻辑意义上,它是对应企业中某宏观分析领域所涉及的分析对象。 因此在进入仓库之前,必然要经过 统与综合,这步是仓库建设中最关键、最复杂的步,所要完成的工作有:要统中所有矛盾之处,如字段的同名异义、异名同义、单位不统、字长不致,等等。 仓库的用户对的操作多是查询或比较复杂的挖掘, 进入仓库以 后,般情况下被较长时间保留。仓库中般有量的查询操作,但修改 和删除操作很少。

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    2021年Hive():​​​​​​​Hive基本

    ​​​​​​​Hive基本、Hive介绍1、什么是HiveHive是个构建在Hadoop上的仓库框架。 Hive是基于Hadoop的仓库工具,可以将结构化的文件映射为库表,并提供类SQL查询功能。 MapReduce,减少开发人员的学习成本功能扩展很方便​​​​​​​​​​​​​​3、Hive的特点Hive最的特点是通过类SQL来分析,而避免了写MapReduce程序来分析,这样使得分析更容易 存储方面:它能够存储很集,可以直接访问存储在Apache HDFS或其他存储系统(如Apache HBase)中的文件。 :Client CLI(hive shell 命令行),JDBCODBC(java访问hive),WEBUI(浏器访问hive)元:Metastore:本质上只是用来存储hive中有哪些库,哪些表

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    ?只是个吗?

    四、企业无法判定客户的行为虽然提供了过往的行为与复盘,但仅凭经验无法超前做用户行为预判,很难把控客户的动态和市场的变化。 ,该如何为企业增长赋能? 处于发展阶段的人工智能、、云计算等新技术应用,必须系统的帮助企业实现用户的打通与管理,简历全方位立体化的用户管理体系;对用户的全生命周期进行追踪,去提升自己用户的用户价值,而非味的扩新;达到智能决策的作用 (1)以第为主,全面检测自身用户,其中包含PC端、移动端、电商平台、社交媒体、IOT、线下店等切触点收集。 (2)以用户实时为主,客户浏与点击的产品是哪个,在哪个页面上停留的多久,与非实时和第三方如何融合与联通。

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    的定义与

    考虑到这点,般来说,是:集用于处理集的计算策略和技术的类别在此上下文中,“集”表示集太而无法使用传统工具或在单个计算机上合理地处理或存储。 可以将添加到系统的种方法是专用摄取工具。Apache Sqoop 等技术可以从关系库中获取现有,并将其添加到系统中。 在摄取过程中,通常会进行定程度的分析,分类和标记。此过程有时称为 ETL,表示提取,转换和加载。虽然该术语通常是指遗留仓库过程,但是些相同的适用于进入系统的词汇表虽然我们在整个指南中尝试定义,但有时在个地方提供专业术语是有帮助的:集的总称,由于其量,速度和种类,传统计算机或工具无法合理处理这些集。 计算机集群需要个集群管理层来处理各个节点之间的通信并协调工作分配。湖:湖是个相对原始状态的型收集存储库的术语。

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    -Hive的基本

    Hive 的基本2.1. Hive 简介什么是 HiveHive是基于Hadoop的仓库工具,可以将结构化的文件映射为库表,并提供类 SQL查询功能。 其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算,底层由HDFS来提供的存储,说白了hive可以 理解为个将SQL转换为MapReduce的任务的工具,甚至更进步可以说hive就是个MapReduce 的 客户端为什么使用 Hive直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高项目周期要求太短MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太为什么要使用Hive 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力 Hive 的特点可扩展: Hive可以自由的扩展集群的规模,般情况下不需要重启服务。延展性: Hive支持用户自定义函,用户可以根自己的需求来实现自己的函。 其中,CLI(command line interface)为shell命令 行;JDBCODBC是Hive的JAVA实现,与传统库JDBC类似;WebGUI是通过浏器访问 Hive。

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    :史上最全解析

    ,智慧医疗,智慧环保的理需要,这些都所谓的智慧将是的采集来源和服务范围。   如果将云计算与进行些比较,最明显的区分在两个方面:  第,在上两者有所不同,云计算改变了IT,而则改变了业务。然而必须有云作为基础架构,才能得以顺畅运营。   个人的这个  个人的很少有人提及,简单来说,就是与个人相关联的各种有价值信息被有效采集后,可由本人授权提供第三方进行处理和使用,并获得第三方提供的服务。   如果将云计算与进行些比较,最明显的区分在两个方面:  第,在上两者有所不同,云计算改变了IT,而则改变了业务。然而必须有云作为基础架构,才能得以顺畅运营。   个人的这个  个人的很少有人提及,简单来说,就是与个人相关联的各种有价值信息被有效采集后,可由本人授权提供第三方进行处理和使用,并获得第三方提供的服务。

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    :史上最全解析

    那几乎是重复着千篇律枯燥无味的:每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少,枪支、物资多少……有天,参谋照例汇报当日的战况,林彪突然打断他:“刚才的在胡家窝棚那个战斗的缴获,你们听到了吗 ,智慧医疗,智慧环保的理需要,这些都所谓的智慧将是的采集来源和服务范围。   如果将云计算与进行些比较,最明显的区分在两个方面:  第,在上两者有所不同,云计算改变了IT,而则改变了业务。然而必须有云作为基础架构,才能得以顺畅运营。   TellApart:TellApart和电商公司进行合作,他们会根用户的浏行为等进行分析,通过锁定潜在买家方式提高电商企业的收入。   个人的这个  个人的很少有人提及,简单来说,就是与个人相关联的各种有价值信息被有效采集后,可由本人授权提供第三方进行处理和使用,并获得第三方提供的服务。

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    0x01缓存基本

    它的主要实现思想是:在程序和源之间引入个中间层即Cache,访问cache的时间成本肯定远低于源。按照Cache所在可以简单分为进程外缓存和本地缓存。 预热方式:miss后,实时查询,然后更新缓存; 缺点1:多个tomcat实例同时查询并跟新缓存,在段时间内缓存近似于失效;缺点2:在高并发场景下,无法限制对库访问速度;通过task或接口预先加载服务 ,然后开启缓存服务; 优势1:在初始化服务时,限制加载的速度;优势2:批量查询库,减少与库之间的网络交互;缓存穿透的问题问题:缓存穿透是指查询个根本不存在的,缓存层和存储层都不会命中, 原因:代码问题, 爬虫,攻击,量空命中场景:查询某个文章,给了个错误的文章id。直查询不到。 参考链接ehcache、memcache、redis三缓存比较MemCached vs Redis 对象缓存的比较总结:如何使用redis缓存加索引处理库百万级并发学习笔记:cache 和spring

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    刘耀铭同学元系列作品的第篇,家支持! DBMS字典  库管理系统(DBMS)中的元般在所有的仓库都会包含,因为仓库般都是基于库搭建的,而库本身的管理系统就会自动维护字典供用户查询。 以文档或建库表的形式记录; BI分析模型  这里的BI分析模型主要有两类,类是仓库常见的多维模型,另类是根具体业务构建的商业分析模型。 下几类信息:分析模型的设计和结构;模型的分析应用和商业价值;模型中指标的定义、计算方法;模型的展现和效果;3、 元使用的目的:识别资源,评价资源,追踪资源在使用中的变化,实现简单高效地管理量网络化 ,实现资源化的有效发现,查找,体化组织对使用资源的有效管理。

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    政务模型

    前面三篇分别深入阐述:政务点本质:《 浅谈政务的本质》 政务的全景图:《政务的全景图》政务的上下文范围:《政务的上下文范围》反响非常好,本篇接上篇讲讲政务模型 希望家会喜欢! 后续还有系列文章;敬请期待。 本文是漫谈政务系列文章序(《政务的本质》)之外的第三篇,以的视角对政务进行模型分析。 政务的本质是政务,从建模的视角来看,它同样存在广义上的模型(Who)、逻辑模型(What)和物理模型(How)。 以软件工程来做对应说明,模型对应于软件系统之需求、逻辑模型对应于软件系统之设计、物理模型对应于软件系统之实现。要梳理清楚政务的脉络,需要先刻画好其模型。 由此可见,政务模型方面要对政务提供和使用全过程、全周期的业务实体关系进行刻画,另方面要对政府职能行使过程中所产生和利用的五进行基于业务主题的建模。

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    基本及技术

    我们来步步弄清这些问题。?、基本在讲什么是之前,我们首先需要厘清几个基本。1.关于的定义,没有个权威版本。 不过值是所有中最容易被处理的种,许多和相关的,例如下面的可视化和分析,最早是立足于的。 3.分析这狭义上,指统计分析,即通过统计学手段,从中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型库中以table形式存储的,按照某些指定的列进行分组,然后计算不同组的均值、方差、分布等。 4.挖掘这个的定义也是众说纷纭,落到实际,主要是在传统统计学的基础上,结合机器学习的算法,对进行更深层次的分析,并从中获取些传统统计学方法无法提供的Insights(比如预测)。 五、的影响的兴起正在对我们的社会产生多方面的影响:1.定量分析因“”而使得人们开始关注“”,可谓最首要的影响。

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