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图表?

在传递信息时,有比没更有说服力,而一旦有了,那就牵涉到呈现。PowerPoint为我们提供了诸多图表,它们在一定程度上已经可以满足我们平时需求。 当然,若能够有更加简洁清晰(并且又不会增加太多负担),我们又乐而不为。 (一)单一表示有些时候(演讲类居多),我们只用提供一个最重要,此时,我们可以:1.直接把该;2.通过简单图形颜色对比反映。 (五)复关系有时候信息太多太杂,单一简单图表并不能够(全面)地传递相关内容。此时,可以考虑利用excel提供关系图表。1.复饼图。 还有一些时候,或者因为懒,或者因为压缩PPT页需要,纯表格成了没有。此时,可以通过“加粗”和颜色变化体现层次感,并标注相对重要信息。?

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NoSQL

但是,今天特别重要是,NoSQL库特别处理量分布式,这使它们成为和分析项目理想NoSQL库:关键因素市场上有二十多个源和商业NoSQL库,您产品或云服务?IDC研究副总裁Carl Olofson表示,一个重要因素是了解您想要提供。 NoSQL架构和功能各不相同,因此您需要所需任务类型:通常,键值存储最应用程序中多个进程或微服务持久共享果您计划对邻近度计算,欺诈检测或关联结构评估进行深层关系分析,则图形库可能是更好果您需要非常快速地以收集以进行分析,请查看广泛列存储。 该库是本地存储,处理和访问文档以及其他类型最佳,它在人员中很受欢迎,因为它易于使用,可以扩展以满足要求苛刻应用程序,并提供全面工具和作伙伴生态系统。

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    HTAP库?

    当然无论哪种方案,复杂还是简单,都有其场景,最终理性,还是要依具体需求,但有一个基本原则:道至简,能用集中式解决就无需考虑分布式。 值得一提是,RoCE + PMEM虽然快,但对于写入操作并不算是一个好,因为PMEM具有是8字节原子写,而库块通常小是8K,果写过程中突然断电,确保不会导致分裂块(坏块)呢? 所以整体来说Exadata是可以更好运行HTAP混负载。总结 上面我们谈了一些HTAP相关内容,现在回到最初问题:HTAP库? ,果是核心类业务,首Oracle库,不但可以直接支持HTAP场景、支持更多类型而且更稳定可靠;果是非核心类业务,轻量级可以考虑MySQL这类库(通常要配其他源产品),压力- 总来说,当我们面对琳琅满目库产品时,首先自身要有一个清晰底层逻辑,清楚对应业务要求到底是什么,而不能盲目跟风,否则最后了并不自家业务场景架构或产品,将会给未来工作带来本不必要负担

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    PaaS

    关于正确PaaS最佳建议来自Gartner报告“应用程序平台服务七个关键标准”。以下是该报告重点内容。 高控制还是高效率aPaaS高控制aPaaS可以处理应用程序和操作配置细节,使用第三代语言,控制服务器位置等应用程序资源。 高效率aPaaS通过低代码或无代码方法最限度地降低了编码销。当公司有专业人员,且需要不基于标准模型和方法复杂服务时,高控制aPaase是最好。 而当企业正在寻求最快上市时间和最低上升时间,并希望使用非人员技能时,高效率aPaaS是最好。高效率aPaaS通常也最移动。 确保你详细列出你架构需求,并最契这些要求aPaas。看一下aPaaS功能是否支持你看重为移动和网络应用程序构建特定用户界面?你是否需要使用特定库,关系型或NoSQL?

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    Kubernetes行版

    但是想要安装Kubernetes用户却不会下载和编译源代码,其原因下:•省时省力:网上有很多免费Kubernetes源代码,而从头始构建都将需要量时间和精力。 从某种意义上来说,它不是一种相对灵活Kubernetes行版,因为它在可用于构建完整容器化堆栈工具和平台方面并没有提供太多。另一方面,OpenShift几乎附带了所有需要东西。 用户将获得接近全包Kubernetes。OpenShift由Red Hat公司,可以在内部部署中心和云平台中运行。 除了要求使用Ubuntu,CanonicalKubernetes行版相对“纯粹”,因为可以将其与所需其他组件集成(用户可以自行安装)。它可以在内部部署中心和云平台中运行。 对于使用情况,以上Kubernetes行版是使用Kubernetes进行安装和运行最实用方法。

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    分析师公司?

    它们分别是:去供职于那些利用分析来做市场战略定位公司; 去为一个拥有着伟想法公司工作; 去给一家即将进入空白市场公司。现在确实是属于分析师天下了。 果你有能力,有经验,充满好奇心以及永不倦怠热情,作为分析师你可谓前景广阔,有一批公司乖乖站在你家门前挂着牌子等着你。 几乎所有公司在成长过程中,量都会不断扩,但是果你了一家已经拥有足够级别公司,那么它潜力,可展性将会提升到另外一个层次。 去寻找那些信息密集度,而不是光从量上着眼判断。3.去给一家即将进入空白市场公司当评估市场机会时候,去一个还没有将成型解决方案公司。 几乎所有公司都已经有了一些成型应用,当然分析师是必要岗位,但是更值得去一些拥有明确研方向,强有力研究团队,但是仍然还处在研究解决一系列问题过程中公司。

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    “云”?

    企业面临,也就是说当前有不止一个以上云模型和云提供商供用户,要想做出,你应该在作出任决定之前熟悉多个关键因素。 找到一种方式来评估哪种方式会带给你最佳商业价值,我们可以从深入理解云对现有业务流程影响来始。公有云对很多企业来说,公有云是企业云计算最典型。 公有云对于小企业以及极企业都是,例微软Office 365服务,成本优势是比较明显。 业务需求是第一位通常业务驱动会导致企业对IT等支撑平台升级,对于云平台来说,一般有以下三种业务需求驱动:企业更加偏好运营支出,减少资本投入支出 - 前所述,过渡到以运营支模型为主方式 IT人员和能力配 - 企业需要运行安全和可靠IT能力对业务提供支持。当前IT环境所需技术能力已经变得此多样和复杂,任个人都很难做到这一切。

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    一份科学工作

    本文我们介绍了科学相关五种新兴职业,希望能帮助你自己科学工作。 科学是未来职业安全最佳机器人有朝一日将取代人类工作,这已经不再是科幻小说里场景了,任人在始职业生涯时都需要考虑到这一因素。 以下五个科学相关职业,表明该领域不仅对企业重要性日益增加,更重要是,科学是21世纪最激动人心工作领域。科学工作:有很多职业道路可供模型师任务是处理系统,从而管理和处理公司库。编程知识是至关重要。虽然预处理可能不包含在工作描述中,但果你预处理技能不足时,要注意。 管理职位那些喜欢与团队以及客户沟通人群。由于没有不直接接触科学技术方面,对于那些想成为“严肃”科学家人来说,这并不是理想

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    【AutoML】增强操作

    论文中我们就不多说了,家想验证一下增强,可以去我们GitHub项目中找到一个二分类图像任务,它小只有1000张图。 果不会使用Caffe可以阅读公众号教程。?传统增强方法以各类通过参控制预设几变换和颜色变换为主,可以阅读往期综述文章下。? 2.1 AutoAugmentAutoAugment是Google提出自动最优增强方案研究,也是最早使用AutoML技术来搜索增强策略研究。 总来说,就是学习已有增强策略,比对于门牌字识别等任务,研究表明剪切和平移等几变换能够获得最佳效果,? Fast autoaugment. arXiv preprint arXiv:1905.00397, 2019.总结做机器学习任务中做好增强是每一个从业人员必须认真面对问题,今已经展到了使用

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    MySQL索引

    预计阅读时间:15分钟小强前几篇文章介绍了mysql索引原理以及sql优化一些小技巧。mysql底层算法哪种索引,有时候会和我们想象不一样,家可以继续往下看。 果用name索引查找需要遍历name字段联索引树,然后根遍历出来主键值去主键索引树里再去查出最终,成本比全表扫描还高。 可以用覆盖索引优化,这样只需要遍历name字段索引树就可以拿到所有结果。 对于上面这两种 name>a 和 name>zzz执行结果, mysql最终是否走索引或者一张表涉及多个索引, mysql最终索引,可以通过trace工具来一查究竟,启trace工具会影响 ,所以MySQL最终索引扫描。

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    频率计?

    想要得到最好测量结果,还是要自己测试需求频率计。 根以下几点可以有效确定所需要频率计:1.确定常用测量范围根频率计测量范围一般可以分为射频频率计和微波频率计,目前一般都可以归为一种频率计,只需要根各自需要微波件即可。 果对分辨率没有严格要求,也不太关心速度话,那么直接计器就是一个比较经济;对于快速和高分辨率测量,器则要好些。5.时基频率计测量精度与时基稳定性密切相关。 时基建立了测量输入信号参考标准。更好时基能得到更好测量结果,环境温度对石英晶振频率影响很,一般时基可以温补晶振TCXO,恒温晶振OCXO和铷原子钟。 该计器性能可靠,功能齐全,测量精度高,测量范围宽,灵敏度高.动态范围,性价比高,使用方便。特别于航空航天、导弹、武器等领域时间测量和晶振,电子元器件等科研、计量领域时间、频率测量。

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    前沿观察 | 库代理

    果其他媒体、网站或其他任形式法律实体和个人使用,必须经过著作权人法书面授权并自负全部法律责任。不得擅自使用腾讯云库团队名义进行转载,或盗用腾讯云库团队名义布信息。本文为节。 这就引出了一个问题——应用程序知道要访问哪个库节点?应用程序检测库拓扑已更改?我们保护应用程序免受底层库架构复杂性影响? 不知道从什么时候始,中间人技术概念变得很流行,而库环境始集成代理。这篇白皮书将会讨论什么是代理,它们用途以及使用现代代理构建高度可用且高度可控库环境。本文为白皮书节。 它可以提供有关流量统计信息,例每秒执行查询,执行时间等,还有关于执行时间统计95%执行时间,执行时间值、最小值、平均值,所有这些统计都基于收集指标给出来。 这种模型代理服务器并不关心它路由内容,它只需要将流量送到后端并且保持负载均衡就可以了。通常情况下你可以轮询,从一个前端服务到后端服务器建立最少连接。

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    前沿观察 | 库代理

    果其他媒体、网站或其他任形式法律实体和个人使用,必须经过著作权人法书面授权并自负全部法律责任。不得擅自使用腾讯云库团队名义进行转载,或盗用腾讯云库团队名义布信息。本文为节。 这就引出了一个问题——应用程序知道要访问哪个库节点?应用程序检测库拓扑已更改?我们保护应用程序免受底层库架构复杂性影响? 不知道从什么时候始,中间人技术概念变得很流行,而库环境始集成代理。这篇白皮书将会讨论什么是代理,它们用途以及使用现代代理构建高度可用且高度可控库环境。本文为白皮书节。 它可以提供有关流量统计信息,例每秒执行查询,执行时间等,还有关于执行时间统计95%执行时间,执行时间值、最小值、平均值,所有这些统计都基于收集指标给出来。 image.png 这种模型代理服务器并不关心它路由内容,它只需要将流量送到后端并且保持负载均衡就可以了。通常情况下你可以轮询,从一个前端服务到后端服务器建立最少连接。

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    MySql中varchar和char,类型?

    那关于类型就成为令人头疼事,很多初学者为了保证业务兼容性强,存储字符串类型一律都是varchar类型。这是不妥,需要根varchar和char特性来进行。 varchar和char类型区别varchar类型用于存储可变长字符串,是比较常见常用字符串类型,在存储字符串是变长时,varchar更加节约空间。 在存储时,MySQL会删除所有文末空格,所以,即便你存储是:abc ,注意这个字符串末尾是有空格,也会在存储时把这个空格删掉,这点需要注意。 场景varchar场景:字符串列长度比平均长度要很多;字符串列更新很少时,因为没有或很少有内存碎片问题;使用了UTF-8这样复杂字符集,每个字符都使用不同字节进行存储;char 场景:列长度为定值时用,比:MD5密文varchar和char优缺点varchar优点:变长字符串类型,兼容性更好varchar缺点:使用varchar可能会产生内存碎片varchar

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    损失函,请看......

    我们该使用哪种损失函?由于MSE对误差(e)进行平方操作(y - y_predicted = e),果e> 1,误差值会增加很多。 MAE损失用于训练被离群点损坏时候(即,在训练而非测试中,我们错误地获得了不切实际正值或负值)。 果离群点是会影响业务、而且是应该被检测到异常值,那么我们应该使用MSE。另一方面,果我们认为离群点仅仅代表损坏,那么我们应该MAE作为损失。 真值= 0delta非常重要,因为它决定了你认为什么是离群点。于delta残差用L1最小化(对较离群点较不敏感),而小于delta残差则可以“很地”用L2最小化。 Quantile Loss思想是根我们是打算给正误差还是负误差更多值来分位值。损失函quantile (γ)值对高估和低估预测值给予不同惩罚值。

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    损失函,请看......

    没有一个损失函可以用于所有类型。损失函取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法,运行梯度下降时间效率,是否易于找到函,以及预测结果置信度。 我们该使用哪种损失函?由于MSE对误差(e)进行平方操作(y - y_predicted = e),果e> 1,误差值会增加很多。 MAE损失用于训练被离群点损坏时候(即,在训练而非测试中,我们错误地获得了不切实际正值或负值)。 果离群点是会影响业务、而且是应该被检测到异常值,那么我们应该使用MSE。另一方面,果我们认为离群点仅仅代表损坏,那么我们应该MAE作为损失。 真值= 0delta非常重要,因为它决定了你认为什么是离群点。于delta残差用L1最小化(对较离群点较不敏感),而小于delta残差则可以“很地”用L2最小化。

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    时代,业务分布式框架

    IT 咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频作方,经主办方和讲者审阅授权布。 业务技术方案,相信一定是家都比较关心问题,这次分享就简单谈一谈我对现在比较主流分布式框架理解,希望能和家一起学习进步。获取嘉宾演讲视频及PPT,扫一扫下方二维码即可。 ? 常见存储方式有行存和列存两种。行存形式上图,一条一条记录连续存放,这种方式比较于线上,比一次性读取检索到全部信息。 列存储于一些分析业务,这种情况下不需要全部信息,只需特定字段下相关。 ?与前两种方式不同,ES存储是倒排索引,用于全文检索业务。 通过这种方式将流式计算和容灾较好起来。?流式计算会有一个窗口概念,比上图中就有3个5秒窗口,方框中编号代表事件时间。

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    为Kafka集群TopicPartitions

    broker端,向每一个分区写入是完全可以并行,此时,可以通过加硬件资源利用率来提升系统吞吐量,例进行压缩,在consumer端,kafka只允许单个partition被一个consumer 越多分区需要打更多本地文件句柄在kafkabroker中,每个分区都会对照着文件系统一个目录,在kafka日志文件目录中,每个日志段都会分配两个文件,一个索引文件和一个文件,每个 broker会为每个日志段文件打一个index文件和一个文件句柄,因此,随着partition增多,需要底层操作系统配置更高文件句柄量限制。 leader,其他副本为follower,在kafka集群内部,所有副本皆采用自动化方式进行管理,并且确保所有副本量皆保持同步状态,不论是producer端还是consumer端往 partition请求,皆通过leader副本所在broker来处理,当broker生故障时,对于leader副本在该broker所有partition将暂时不可用,kafka将会自动在其他副本中一个

    1.5K10

    云计算顾问

    他们不了解云计算,对于应该将工作负载正确迁移到云计算有着错误想法。其他顾问一样,云计算顾问也必须非常企业业务。以下是为企业最佳云计算顾问指南。? 他们不了解云计算,对于应该将工作负载正确迁移到云计算有着错误想法。根IDC公司一项研究,超过40%受访公司表示,在采用云计算不久之后,又将其工作负载转移到了内部部署中心。 但这些企业却现,他们做了一个错误假设,以为其具备内部部署中心技能可以转化为云计算技能。 那么,企业为其业务顾问?特别是考虑到这些公司很多都是几年前成立初创公司。以下给出一些建议。 但首先,在任情况下,企业都希望拥有一个强云计算团队,这个团队知识和技能涵盖了一切,例网络基础设施、应用程序、应用程序、安全、管理、财务等。因为企业需要具有更加全面知识技能顾问。

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    物联网平台

    我们现有量公司为我们提供云端或本地,横向或纵向IoT平台,该平台用于嵌入式软件或工业应用程序,实时采集和分析,能够管理所有类型设备和协议,可与任网络连接,智能家居应用平台,智能城市平台 步骤1:验证物联网平台需求 ——确认是否存在业务需求,并估算投资回报率(ROI)或附加价值。步骤2:确定核心业务需求——业务人员将决定流程是否成功。 IoTDM符oneM2M标准,该标准为通过公共服务层连接不同设备提供了架构框架,其中给定应用程序可以与用户,设备及传感器动态网络相关联。 边缘计算 ——更快响应时间,不受网络延迟和流量限制,有地将到云端。安全和信任  ——提出一些关于终端安全,设备安全,云安全和应用程序安全问题。 同时询问有关用户安全,隐私政策和跟踪记录。设备通信  ——它支持云和本地物联网设备连接和通信。

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