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基于来源数据跳过(TechReport)

数据库系统分析查询,预先确定回答查询所需数据,并使用索引和其他物理设计技术加速对这些数据访问。然而,对于重要查询类,例如HAVING和top-k查询,不可能预先确定哪些数据是相关。 为了克服这一限制,我们开发了基于来源数据跳过(PBDS),这是一种新方法,它可以生成来源草图,以简洁地编码与查询相关数据。一旦捕获了出处草图,就可以使用它来加速后续查询。 我们方法显著提高了基于磁盘和主内存数据库系统性能。 基于来源数据跳过(TechReport).pdf

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常见世界地图数据来源

师姐这周没有鸽,鼓掌,呱唧呱唧呱唧 咳咳,进入正题,之前我写过“矢量数据来源”和常见栅格数据来源推文(点击图片可直接跳转) 分享是国内常见数据获取,包括“行政边界”、“DEM”、“土地利用 ”......最近清理电脑内存有点多,看着总是不爽,毕竟我是“龙” (上下文仅有三毛钱关系) 这次呢,分享一些常见世界地图数据来源 - 01 - DIVA-GIS http://swww.diva-gis.org 大兄弟,咱专注世界行政边界各个等级数据收集整理和分析,这虽然是是个永无止境工程,但是咱愿意并专一” 同样可以按照你需要国家局部下载,也提供全球集合数据,目前提供最新版本数据是3.6版本,之前还有 你可以根据比例尺不同选择数据,点红色框框内带有文字色块就可以跳转 不光是比例尺度上特色,数据类型也比较有特色,他以主题形式分为三种类型:Cultural Vector Data(文化矢量数据 上述网站也不要tizi,就是浏览器下载时候有点慢,我发现我读者下载数据比我有套路,毕竟我只会傻瓜式下载 字数好像还有点不够,再来一个,上面介绍三个主要是世界极大范围常规数据,下面这个主要是区域性不咋地常规数据

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    不同数据来源生存分析比较

    对比2015.11.1TCGA数据,最新TCGA数据,GOBO数据三种数据来源CCR1,CCL23两种基因在乳腺癌病人中生存分析。 于是想重复一下,这篇文献数据来源是GOBO,一个乳腺癌专属数据库,所以我一开始选择了调用TCGA数据,但是很可惜这个结果癌症种类特异性是比较强,试了几种癌症都没有这么显著结果,要么就是相反结果 不过在曾老师指引之下我顺便探索了一下不同数据来源生存分析结果会有什么不同。 两个数据来源都是和老版本TCGA数据结果有些许差别,但大致趋势是一致。 GOBO 最后再用文献数据来源试试。 总结 三种数据来源结果大体趋势一致,但是显著性和一些细节上有差别。

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    1.1.5 、网站分析数据来源与划分

    在这里,将网站分析数据分成两个大类,一个是内部数据,另一个是第三方数据,如图1-3所示 ? 图1-3 网站分析数据来源结构 1.内部数据:包含数据库和服务器日志 (1)数据库上数据包括并不局限于用户资料,网站内容,订单数据和用户行为,主要是以post或get形式抛出数据,让后台程序接收后在数据库记录 ,通常是记录一些涉及站点内容或重要程度较高数据,比如交易金额这些,一定要保存在自己数据库里面。 (2)第三方评估数据:如Alexa,SimilarWeb等,能够用户评估自己网站现状,或分析竞争对手数据,通常这类数据都是抽样,经过算法处理后得到,只能做为参考,如果您站点排名越后面,误差会越大 一般来说,如果是流量数据,以网站分析工具为主,如果订单数据,以自己BI为主,当然GA数据和自己BI数据通过User ID打通了,还可以做其他一些分析工作。

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    微信指数是怎么调取数据来源

    微信正式上线“微信指数”,但微信指数数据从哪里来?目前官方是这么个说法:1、捕捉热词,看懂趋势;2、监测舆情动向,形成研究结果;3、洞察用户兴趣,助力精准营销。 之前张晓龙说过好几次,少就多,所以,微信指数能否作为一个搜索引擎逻辑概念,从哪里调取数据来源?微信公众号文章?还是微信嵌入进来各种第三方网站内容来源?或者是其他? 微信派给出了一个提示:基于微信数据分析,微信指数能够帮助大家看到关键词在微信内热度情况,热度情况有且只限于微信搜索、公众号文章以及朋友圈公开转发文章形成综合分析。    (总阅读数受评价周期长短影响,平均、最大值受周期影响小),不利于不同周期WCI计算和比较,现升级为12.0版本。 我们再来看看微信官方说法 微信指数应用场景 1、捕捉热词,看懂趋势 微信指数整合了微信上搜索和浏览行为数据,基于对海量数据分析,可以形成当日、7日、30日以及90日“关键词”动态指数变化情况,

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    写给刚入门你:UI设计师9灵感来源

    大家都知道,做一名优秀设计师,光靠自己努力学习和实践,还是不够。想要成为一名优秀设计师就要多看、多练、多想。 出去走走,呼吸一下新鲜空气,感受自然色彩与形状,看看花丛色彩搭配,体会一下树木与岩石 材质感。 音乐 02 ? 听音乐也同样有助于设计。不同风格音乐可以激发你不同情感。 设计韵律感、设计节奏感在脑海中逐渐以视觉形象呈现,这就是音乐功效。而且还能起到放松作用,我们都知道,紧张情况下,人是不能百分百发挥。 03 艺术 ? 设计与艺术之间千丝万缕关系不必多说。 而且值得一提是,可以多学习学习包装设计字体排布,看看他们是怎么在有限空间内进行字体设计。 同样是呈递内容,吸引用户注意,当我们毫无灵感时,可以看看身边商品包装。 摄影 04 ? 很多旧书、旧画看起来特别带感,发黄纸张自然而然营造了一种氛围。适度做旧,打造更温馨氛围。 09 建筑 ? 想一想,那些雄伟高楼大厦是怎样建成

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    对“不同数据来源生存分析比较”补充说明

    前面我学徒一个推文:不同数据来源生存分析比较 , 代码细节和原理展现做非常棒,但是因为学徒TCGA数据库知识不熟悉,所以被捉到了一个bug,先更正一下: 有留言说:“TCGA里病人01-09是肿瘤 如果想更详细地了解,请参考:https://gdc.cancer.gov/resources-tcga-users/tcga-code-tables 下面以从 UCSC Xena 上下载数据为例重新做一次生存分析 (其他来源数据也是一样做法) 回到我数据 和上次一样,先读取数据并预处理 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) # 下面的两个数据文件均是手动下载 ,select_exp.txt是取了想要两种基因数据,因为原数据包含所有基因表达信息,读进R里非常慢 exp=read.table("select_exp.txt",sep = '\t',header for_surv$CCR1=as.numeric(for_surv$CCR1) for_surv$CCL23=as.numeric(for_surv$CCL23) head(for_surv) 生存分析中用到数据长下面这个样子

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    动态流量来源追踪

    动态流量主要是在投放程序化广告、Ad-Network、AFF时候,不能提前预知流量来源于哪个域名,如投放程序化广告时候,根本就不知道下一次广告来自于哪个域名,如可能来源于A.com、B.com、C.com utm_medium=cpc&utm_campaign=summer-sale&tt=change 现在我需要获取来源于哪个网站,获取来源网站域名,并添加到utm_source上面去。 这个就是获取流量来源域名了。 然后再获取其他UTM参数,这里需要获取Medium和Campaign。 创建第二个变量,命名为Medium,做如下设置: ? 方式二 原理:通过Referral获取来源于哪个域名,通过网址获取其他广告参数,覆盖Source、Medium和Campaign字段,这里做法是直接覆盖UTM每个字段。 这样就实现了动态流量跟踪,做程序化广告时候就可以知道流量来源于哪个域名,可以从域名角度分析动态流量质量情况。

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    CRM数据库表COM_TA_R3_ID数据来源

    这个表存放内容是CRM产品同名settype COM_TA_R3_ID对应业务数据。 ? 表里数据来源上分两类: 1. 直接创建自CRM系统相关数据 2. 从ERP下载相关数据,如设备(equipment) ? 第一类例子如下图: 字段R3SER_NO存储序列号内容。 ? 这个序列号在WebClient UIERP Identification处维护: ? 第二类例子:ERP系统里设备ID存储在字段R3IDENT里: ? 对应ERP里维护设备如下: ?

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    2.87 亿单、单一来源:华为云

    2022年8月22日,长沙市大数据中心发布《长沙市政务云二期服务采购项目(云服务部分)》单一来源公示,预算 287265244.85 元。 单一来源理由 1、长沙市政务云二期服务采购项目(云服务部分)主要内容是对“长沙市政务云二期底座项目(新建部分)”续采。 “长沙市政务云二期底座项目(新建部分)”于2019年6月通过单一来源采购方式确定华为软件技术有限公司为供应商,合同有效期3年。 截至目前,全市52个单位279个业务系统已经迁移上长沙政务云二期。 2、该项目属于购买服务型公共服务项目,平台承载了全市政务部门核心业务系统,涉及政府信息保密及信息安全等重要内容,用户群体,涉及范围广,要求保证业务稳定和系统持续运转,确保数据安全。 拟采购货物或者服务说明: 项目基本情况简要:该项目为公共服务项目,实行按需购买,据实结算,预算为287265244.85元;本期项目属于城市“数据大脑”中基础性设施及服务升级建设,为城市“数据大脑

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    在线识别图片来源原理 选择好在线识别图片来源程序

    如今已是数字化时代,彩色图片越来越多图片进入到日常生活中。有很多时候,大家可能会并不清楚一张图片来源,这就需要用到一些在线识别图片来源程序。那么在线识别图片来源程序是如何工作? 在众多识别程序中,如何去选择好识别程序呢?项目就来为大家简单介绍一下。 image.png 一、在线识别图片来源原理 首先,在线识别图片程序或程序主要是依托大数据来进行处理。 通过算法模拟出该图片每种颜色所在位置及其占比。最后就是在数据库中查询图片及其链接网站地址。这样就实现了在线识别图片、图片查询来源工作。 二、选择在线识别图片来源程序指南 一款好图片识别程序关键就是要看数据库是否庞大。只有巨大数据库才会有大量识别材料,只有庞大识别材料才会让用户查找图片来源过程更加可靠、准确。 以上就是为大家带来关于在线识别图片来源原理,以及一些好识别图片来源程序选择方法。优质图片识别程序并不少,只要精挑细选一下就可以找到好程序。

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    二十六、Hystrix指标数据收集器:HystrixMetrics(HystrixDashboard数据来源

    Hystrix以command命令模式方式来控制业务逻辑以及熔断逻辑调用时机,所以说数据统计对它来说不算难事,但如何高效、精准在内存中统计数据,还需要一定技巧。 需要提前说明是:像什么hystrix.stream、HystrixDashboard面板查看等这些,本文均还不会体现。本文只阐述数据采集,至于数据如何使用(存储or展示)放在后几篇文章。 ---- 正文 Hystrix收集数据是必不可少一步,每个降级点(需要采取降级保护点)数据是独立,所以我们可以给每个降级点配置单独策略。 这些策略一般是建立在我们对这些降级点了解之上,初期甚至可以先观察一下采集数据来指定降级策略。 采集哪些数据数据如何存储?数据如何上报? 这都是Hystrix需要考虑问题,Hystrix采用是滑动窗口+分桶形式来采集数据(原理还蛮复杂,本文不不做讨论),这样既解决了数据在统计周期间切换而带来跳变问题(通过时间窗口),也控制了切换了力度

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    CRM数据库表COM_TA_R3_ID数据来源

    这个表存放内容是CRM产品同名settype COM_TA_R3_ID对应业务数据。 [1240] 表里数据来源上分两类: 1. 直接创建自CRM系统相关数据 2. 从ERP下载相关数据,如设备(equipment) [1240] 第一类例子如下图: 字段R3SER_NO存储序列号内容。 [1240] 这个序列号在WebClient UIERP Identification处维护: [1240] 第二类例子:ERP系统里设备ID存储在字段R3IDENT里: [1240] UI上对应显示在字段 Technical Asset NO上: [1240] 对应ERP里维护设备如下: [1240] 要获取更多Jerry原创技术文章,请关注公众号"汪子熙"或者扫描下面二维码: [1240] [1240

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    云攻击增长65%,中国成第二来源

    根据网络安全及及合规公司Proofpoint研究报告,全球针对云应用程序网络攻击暴增。 中国是第二来源国,26%网络攻击来自中国IP地址。 云应用程序攻击使用智能驱动蛮力技术(破解密码)和复杂钓鱼方法,诱使受害者点击并暴露他们身份验证凭证,从而侵入包括Microsoft Office 365和谷歌G Suite在内云应用程序。 在接受调查Microsoft Office 365用户中,超过25%用户遇到过未经本人授权强行登陆,而超过60%用户则成为主动攻击目标。总体而言,2019年第一季度成功率为44%。 ✦《云服务商个人数据保护指南(2018年)》完整版! ✦《中国公有云发展调查报告白皮书(2018年)》发布:公有云市场剧透!

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    人体中第二细菌来源你肯定想不到!

    我们见到最多是人体细菌/体细胞比10:1。这个数据从哪儿来?是否准确?准确数值应该是多少? 人体细菌主要来源结直肠,研究人员根据核磁共振数据计算人体结直肠体积,根据新鲜大便涂片计算结直肠细菌密度;以及最新文献关于牙菌斑,皮肤菌群等计算身体细菌总数,得到其总数大约3.8x 1013 (图2)。 (2) 在这些计算过程中,得到非常多和和直觉不一致数据。包括:牙菌斑是仅次于结直肠第二人体细菌来源;红细胞占人细胞总数84%;占细胞总重高达75%肌肉和脂肪细胞数目只占0.2%。 另外,还有一些重要根据最新文献修正数据。包括,根据多脑区切片数据,推测人体神经胶质细胞和神经元数据基本相等,大约各850亿。 最后,作者也提到,目前该研究需要完善地方是。 这项工作,不仅提供了关于人体重要数据,帮助我们更好认识人体。它对更好理解人体各部分和菌群关系,以及身体各器官突变和肿瘤频率有积极意义(2)。

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    理解数据结构和算法背景数据本质算法来源应用总结参考

    背景 程序=数据结构+算法 那是现有数据结构再有算法,还是现有算法再有数据结构呢? 在我看来应该是先有数据结构,只有当有了数据,我们才会考虑算法,针对不同数据结构会有不同算法。 数据本质 数据本质是什么呢? 数学上有人用集合论来推演整个近代数学,因此集合论是基础,有了最简单数据,随着人们对数据需求越来越多,就衍生出了各种结构和算法 算法来源 第一个需求:如何有序保存数据 一个简单想法就是将数据排成一排 那有什么方法能够将贪心不确定性变为确定性贪心呢?我们可以利用集合有序这个条件,先找中间元素,比对了还是小了,不断缩减搜索范围,那这个和二分查找有什么区别呢? 现在还是原来问题,怎么快速判断某一个数据是否存在,这个如果改变底层数据结构,那相应算法就会变化,我们将数据组合成二叉搜索树,树左边都比根小,右边都比根,这种结构下搜索就非常直观了,这就是二叉查找树

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