大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...copy of the array converted to the specified type.a = a.astype(‘Float64’)b = b.astype(‘Int32’) Python中与数据...5261类型4102相关函数及属性1653有如下三个：type/dtype/astype type() 返回参数的数据类型 dtype 返回数组中元素的数据类型 astype() 对数据类型进行转换 python...中type dtype astype 的用法 1，type 获取数据类型 2，dtype 数组元素的类型 3，astype 修改数据类型 扩展资料 python里的astype的运用代码： #astype...的应用 e=np.linspace(1,5,20) print(e) #>>> [1. 1.21052632 1.42105263 1.63157895 1.84210526 2.05263158 2.26315789
Contact数据源可以来自各个渠道，例如ERP系统，电商，社交媒体账号等等。...每个渠道都可以成为Marketing Cloud系统里最终完整contact实例的一块拼图，这个完整的contact实例也称为Golden record。...而数据源渠道自身也被称为Main facets，用于提供常规意义上的contact信息，以及额外信息，例如地址信息，电子邮箱地址，信用卡号，手机号等等。...Because of their identifyingnature, we consider these attributes as Additional Facets. [1240] 上图中的蓝色圆环代表
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为了描述一个算法的效率，就用到了这个大O，包括： O(n) 线性时间操作 O(1) 常数时间操作 O(log n) 对数时间操作 例如在 Redis 的文档中，对每个命令都会给出复杂度描述 ? ?...明白大O的作用有助于我们提高程序的效率，下面看看他们的具体含义 O(n) 线性时间操作 假设有一个盒子，其中有多个印着数字的卡片（例如 1, 2, 3, 4, … 16） 现在我们被要求找出数字6的卡片...（1, 2, 3, 4, … 16），在盒子外面写上盒子中有16个数字 当有人问我们盒子里有多少个数字的时候，我们看一眼盒子上的标记就可以马上告诉他有16个 这就是常数操作，记为 O(1) O(log...这就是指数型操作，记为 O(log n) 小结 可以看到，O(1) 最牛，不管数据量有多大，都是一下就完成，O(n) 最惨，数据量大时就有的忙了，O(log n) 虽然与数据量成正比，但所需时间是指数型下降的...，很不错 知道了大O的含义，我们也就可以更好的选择算法，例如 redis 中的 keys命令，他的复杂度是 O(n)，我们就要慎用了
如图： 答案是和这个analytics.js有关，google家的东西。...analytics.js 库通过 Client-ID 字段来完成此任务，Client-ID 是随机生成的独一无二的字符串，生成后的 ID 存储在浏览器的 Cookie 中，这样即可在用户和其访问过的相同网站之间建立关联...默认情况下，analytics.js 使用一个名为 _ga 的第一方 Cookie 来存储该 Client-ID，但该 Cookie 的名称、网域和有效期均可自定义。...analytics.js 创建的其他 Cookie 包括 _gid、AMP_TOKEN 和 gac。这些 Cookie 存储用户的其他随机生成 ID 和广告系列信息。...如果您的网站拥有自己的身份验证系统，则除了客户端 ID 之外您还可以使用 User ID 功能，从而更准确地在用户用于访问您网站的所有设备上跨设备识别用户。
数组的值一个个连续存在内存里，所以不像之前，一个变量里只存一个值（比如 j = 5），我们可以把多个值存在数组变量里，为了拿出数组中某个值，我们要指定一个下标（index）大多数编程语言里，数组下标都从...可以这样初始化，内存里是这样排列的，为了拿一个值，需要两个下标，比如 j2，告诉计算机在找数组 2 里，位置是 1 的元素，得到数字 12。...现在多个不同类型数据，可以放在一起，甚至可以做一个数组，里面放很多结构体，这些数据在内存里，会自动打包在一起。如果写 j[0]，能拿到 j[0] 里的结构体。...第一个节点是 Hank，服务完 Hank 之后，读取 Hank 的指针，把"邮局队列"指向下一个人，这样就把 Hank "出队"（dequeue）了，如果我们想把某人"入队"（enqueue）意思是加到队列里...不同数据结构适用于不同场景，选择正确数据结构会让工作更简单，所以花时间考虑用什么数据结构是值得的。
那么开启新的专题：串。 早先的计算机在被发明时，主要作用是做一些科学和工程的计算工作，也就是现在我们理解的计算器，只不过它比小小计算器功能更强大、速度更快一些。...后来发现，在计算机上作非数值处理的工作越来越多，使得我们不得不需要引入对字符的处理。于是就有了字符串的概念。...显然这里网站作了一个字符串査找匹配的工 今天我们就是来研究“串”这样的数据结构。先来看定义。 串（string）是由零个或多个宇符组成的有限序列，又名叫字符串。...零个字符的串称为空串（null string），它的长度为零，可以直接用两双引号一表示，也可以用希腊Φ字母来表示。所谓的序列，说明串的相邻字符之间具有前驱和后继的关系。...空格串，是只包含空格的串。注意它与空串的区别，空格串是有内容有长度的，而且可以不止一个空格。 子串与主串，串中任意个数的连续字符组成的子序列称为该串的子串，相应地，包含子串的串称为主串。
但是我们只有两个人，还差一个，为了凑齐人数，我们在群里发了邀请。但由于好几个人有意向，没办法只好简单聊一下技术问题，做个挑选。...二 大多数文章上来就讲线性回归是什么，如何进行回归，然后再把公式一摆，高大上得不行。 但这个时候萌新心里最大的一个问题可能是，为什么线性回归叫做回归，这里的回归是什么意思？...老梁又在网上搜集了其他资料，终于在知乎里找到了答案。...这个很好理解，理论上来说，我们所有的测量以及结果都是有误差的。关于误差大刘还写过一篇科幻小说，说是某天在某个地方发现了一个外星文明遗留的三角形。...第二个原因是解可能就不存在，因为实际的应用当中，我们用各种模型解释现实问题的时候，模型和数据之间的关联其实是人类设想出来的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 连接SQL数据库时，不指定端口号时是不是就默认端口号是1433?...关于数据库端口号和服务器端口号的问题 一般不会出现问题，数据库使用的是TCp/ip协议的端口号，tomcat使用的是http的端口号，如果两个8080有冲突，可以手工设置其中一个的端口号。...oracle数据库端口号 答：SQL Server是1433 ， oracle是1521 DNS的默认端口是什么? DNS的默认端口为53。 DNS端口分为TCP和UDP。...DNS简介: DNS(Domain Name System，域名系统)，万维网上作为域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库，能够使用户更方便的访问互联网，而不用去记住能够被机器直接读取的IP数串。...通过域名，最终得到该域名对应的IP地址的过程叫做域名解析(或主机名解析)。
2000年开始到大学当教授，创办了美国自然科学基金会智能维护系统中心（IMS），主要从事工业数据大分析、故障预测与健康管理、预测型制造、和Cyber-Physical System 的研究。...李杰：工业大数据与互联网大数据最大的区别在于具有很强的目的性，因此其分析的逻辑也要服务与这个分析目的。IMS 很早就提出了工业数据分析的5S方法论： 1....专访记者：对于工业4.0的智能制造转型而言，工业大数据的核心价值目标是什么？它是如何颠覆原有商业体系的？ 李杰：工业大数据本身并不是目的，而是一个技术手段。...固特异轮胎跟IMS合作推出了FuelMax产品就利用分析轮胎压力提醒用户如何保养轮胎更加省油，每年可以给一辆集装箱客车节省3000美元的油耗。所以工业大数据的价值在于从以往看不见的空间里挖掘价值。...然而这只是从潜力的角度去分析的，意思是中国应该成为工业4.0的核心，但是这些数据还并没有被很好地分析利用，并没有成为真正的竞争力。
一、CRM是什么意思？...3、CRM是信息行业用语，指有助于企业有组织性地管理客户关系的方法、软件以至互联网设施。譬如说，企业建造一个客户数据库充分描述关系。...那么，企业如何才能选择一款最合适的CRM呢？企业在选择CRM前，也要问自己如下三大问题：第一，是不是一定要上CRM？...：而把它们放到CRM软件场景中，具体功能是这样的：1、客户资源：CRM系统为公司积累客户数据，并为企业保留自己大型的客户数据库（线索池、公海池等等），实现客户资源的360°视图，深入挖掘客户价值。...2、线索分配：明确的客户信息和销售数据可以帮助销售来进行线索的分配。
导读：随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，工业物联网等技术在工业企业中得到广泛应用，本文将分析工业大数据发展中的三大挑战和今后的五大商业趋势。 ...三大挑战 工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高，工业大数据有三大挑战...德国工业4.0体系中明确指出了三大集成，工业4.0研究院利用产业经济学和双边市场经济学的理论把三大集成进一步深化为其发展路径。...从字面上理解，工业大数据很容易被认为是大数据在工业领域的应用，也容易把工业领域的一些信息系统使用的传统数据库上升到工业大数据的数据不够大的场景，当然，还有一些商业企业更会把收集的一些毫无价值的实时数据存储起来称为工业大数据...大数据未来中国五大商业趋势 高风管理咨询有限公司发布的《2016年中国商业趋势调查报告》提出了未来中国商业社会发展的五大趋势：包括数字化变革、行业整合、走出去、用户体验互动和共享平台经济。
数据盘的定义和作用 数据盘是Linux系统中的附加存储设备，它用于存储用户数据、应用程序和其他文件。...数据盘的作用包括： 存储用户数据：用户可以将自己的数据文件、文档、图片等保存在数据盘中，这样可以避免在系统升级或重装时丢失重要数据。...系统盘和数据盘的区别 系统盘和数据盘在用途和功能上有以下几点区别： 安装位置：系统盘是Linux系统安装的目标设备，而数据盘是系统的附加存储设备。...重要性：系统盘是系统的核心组成部分，是系统正常运行所必需的；而数据盘存储的是用户数据和应用程序，不影响系统的基本功能。...系统盘是系统的核心组成部分，而数据盘用于扩展存储空间和备份用户数据。
数据盘的定义和作用数据盘是Linux系统中的附加存储设备，它用于存储用户数据、应用程序和其他文件。...数据盘的作用包括：存储用户数据：用户可以将自己的数据文件、文档、图片等保存在数据盘中，这样可以避免在系统升级或重装时丢失重要数据。...系统盘和数据盘的区别系统盘和数据盘在用途和功能上有以下几点区别：安装位置：系统盘是Linux系统安装的目标设备，而数据盘是系统的附加存储设备。...重要性：系统盘是系统的核心组成部分，是系统正常运行所必需的；而数据盘存储的是用户数据和应用程序，不影响系统的基本功能。...备份和恢复：备份系统盘可以恢复整个系统，包括操作系统和配置文件；而备份数据盘可以恢复用户的数据和应用程序，不影响系统的基本功能。
制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。...而怎么找到你所在行业的“互联网+”企业需要思考的问题。 那么总理提出的“互联网+”又是什么意思？...马云说，“未来的竞争不再将按照电力等能源拥有对区域竞争进行划分，今后拼的是人才和创新价值的能力，拼的是你的数据能够给社会创造多少价值，用数据挣钱才是未来真正核心所在，靠控制成本做生意，我估计以后这样的生意做不好...“工业4.0”项目主要分为三大主题，一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等...那么，在工业4.0时代，未来制造业的商业模式是什么?就是以解决顾客问题为主。所以说，未来制造企业将不仅仅进行硬件的销售，而是通过提供售后服务和其他后续服务，来获取更多的附加价值，这就是软性制造。
这两天看书，发现了和数据仓库相关的还有一个叫ODS的概念，它是企业级的全局数据库，用于提供集成的，企业级一致的数据，包含如何从各个子系统中向ODS抽取数据以及面向主题的角度存储数据。...它和数据仓库的主要区别： 数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的、用于进行战略型决策的数据集合。...为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分) 因此操作数据存储(ODS) 是用于支持企业日常的全局应用的数据集合，ODS的数据具有面向主题、集成的、可变的和数据是当前的或是接近当前的4个基本特征。...因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极 大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题...2) 转移一部分业务系统细节查询的功能 在 数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。
导读： 美国NSF智能维护系统中心（IMS）主任李杰教授，发表题为《人工智能与CPS在未来工业智能中的发展方向及应用》的主题演讲。亿欧网对演讲内容做以下整理。 各位早。...我简单介绍一下大方向：IMS这几十年来走过的路径怎么出来的，我们学到的教训，有什么关节点，有什么缘分遇到了大家，未来IMS路径跟工业人工智能的转型在哪里。...我想跟大家说一下IMS发展历史，还有工业大数据怎么在半途中突然变成一个核心的领域，它的前半生和后半生的领域。为什么叫工业智能，未来的15年走的是工业人工智能路线。...因此，我们前半生怎么做的呢？是先大问题开始，这个问题我们不可能做出来，所以一开始我们是问题导向，把问题的可靠性和它的预测性做出来。后来做的不行了，为什么？因为顾客要的是大价值，大价值的转型就不一样了。...从可见世界解决问题到避免问题，再从不可见世界的衰退过程找到相关性，最后影响整个发生。从制造与工业系统利用传感器及现有与过去，数据找出隐性的操作问题及未知的变异，及时地做预防管理，避免故障并创造价值。
图片 一、Safety Data Sheet安全数据表是什么意思 SDS（Safety Data Sheet，安全数据表），是危险化学品生产或销售企业安全数据表按法规要求向客户提供的一份关于化学品组分信息...二、SDS安全数据表中怎么快速鉴别九大类危险品分类？...4类危险品需要相应的实验数据。...如果没有数据则不能进行直观的判断。 第5 类：氧化性物质和有机过氧化物 本项货物系指处于高氧化态，具有强氧化性，易分解并放出氧和热量的物质。...通常情况下，pH≤2的酸或Ph≥11.5的碱可划分为腐蚀物质，对金属腐蚀的物质需要有具体的实验数据才能确定其是否为腐蚀物质。 第9类：杂项危险物质和物品，包括危害环境物质 1.
导读：每个企业都有自己的规划和自己企业在运营环节的管理最佳实践，大数据对促进供应链中的生产环节产生了前所未有的巨大影响，那么大数据在企业运营中到底有哪些应用值得我们关注？...本文结合自己企业的发展和管理，以及大量客户和机构的研究与实践，提出了大数据在企业运营管理过程中可落地的八大应用场景： ? ...借助大数据，我们对采集来的企业内部(内源数据)，例如销售网点的数据，消费者直接反馈等，与外部数据(外源数据)，例如社交媒体的评论，描述产品用途的传感器数据等，通过微观细分，情感分析，消费者行为分析以及基于位置的营销等手段...大数据的先进架构，例如大数据湖，可以让跨部门，跨公司，跨地域，甚至跨行业的相关组织，在共同遵循的数据治理框架下，产品设计者与制造工程师可以共享数据，模拟实验以测试不同的产品设计，部件与相应供应商的选择，...利用大数据的实时数据分析，将数字勾勒出来的消费者偏好转化成为有形的产品特点，利用数据设计产品，实现研发与运营共享数据，共同参与产品设计的改进和调整。
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