论文｜ 量化研究方法 政治学抽样调查面临概念抽象、复杂，难以测量，理论假设中的关系结构复杂，不得不较多依赖面访式概率抽样调查的难点。受这些难点所限，一些调查中发生了概念不清、社会期许偏差、评价参照系偏差、覆盖偏差、无回答偏差，以及抽样成本高昂和无应答率居高不下等问题。针对这些难点和问题，学者们利用列举实验法、随机化回答技术、虚拟情境锚定法来解决社会期许偏差和评价参照系偏差问题;利用地址抽样来解决覆盖偏差问题，以空间单元格和夜间灯光亮度来降低高昂的抽样成本;以并行数据的应用来降低访员效应，处理无应答，构建应答
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，70%的数据挖掘人员使用R软件进行分析工作，其中有24%将其用作主要工具。这些结果类似于2013 年KDnuggets调查的结果，该调查指出有61%的响应者表示使用R处理分析、数据挖掘和数据科学工作。相比前一年，这一比例上升了16%。 R 是什么？ R 是在用户数量和分析功能方面增长最快的分析工具。它也被称为“
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，7
此外，对于许多不属于“数据项目”的项目，数据管理方法是其成功的关键因素。由于这些共性和问题的复杂性，有必要使用企业方法进行数据管理。
本文出自《SRE：Google运维解密》，由Google资深SRE 孙宇聪 担任译者，首次深度剖析Google SRE。 Google Music——2012 年 3 月 :一次意外删除事故的检测过程 此事故特殊点在于，海量数据存储所带来的后勤方面的挑战：去哪里存放5000盘磁带，以及如何能够迅速地(甚至是可行的)从离线媒介中读出数据—— 而这一切还要发生在一个合理的时间范围内。 1. 发现问题：灾难来临 一个 Google Music 用户汇报某些之前播放正常的歌曲现在无法播放了。Google Mus
这篇文章是根据2015年5月29日邱泽奇教授在北京大学社会学系的一个讲座整理而成。为了缩短篇幅，在整理中删除了重复的、缺乏信息的内容。
前言：近年来，互联网的快速发展积累了海量大数据，而在这些大数据的处理上，不同技术栈所具备的性能也有所不同，如何快速有效地处理这些庞大的数据仓，成为很多运营者为之苦恼的问题！随着Greenplum的异军突起，以往大数据仓库所面临的很多问题都得到了有效解决，Greenplum也成为新一代海量数据处理典型代表。本文结合个推数据研发工程师李树桓在大数据领域的实践，对处理庞大的数据量时，如何选择有效的技术栈做了深入研究，探索出Greenplum是当前处理大数据仓较为高效稳定的利器。
预料之内的是，Python 并没有完全「吞噬」R 语言的空间，但这项基于 954 个参与者的投票显示，Python 生态系统在今年已经超越了 R 语言，成为了数据分析、数据科学和机器学习的第一大语言。
摘要：Admaster数据挖掘总监 随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。
选自KDnuggets等 机器之心整理 参与：李泽南、李亚洲、路旭阳 根据 KDnuggets 2017 年最新调查，Python 生态系统已经超过了 R，成为了数据分析、数据科学与机器学习的第一大语言。本文对 KDnuggets 的此项调查结果做了介绍，并补充了一篇文章讲解为何 Python 能成为数据科学领域最受欢迎的语言。 Python vs R：2017 年调查结果 近日，KDnuggets 发起了一项调查，问题是： 你在 2016 年到现在是否使用过 R 语言、Python（以及它们的封装包），或
随着现代神经机器翻译 (NMT，neural machine translation) 系统的广泛部署，它们的安全漏洞需要仔细审查。最近发现 NMT 系统容易受到有针对性的攻击，导致它们产生特定的、未经请求的甚至有害的翻译。这些攻击通常在白盒设置中被利用，在这种情况下，已知目标系统会发现导致目标翻译的对抗性输入。然而，当目标系统是黑盒并且攻击者不知道时（例如，安全的商业系统），这种方法不太可行。在本文中展示了基于毒化一小部分并行训练数据的对黑盒 NMT 系统针对性攻击是可行的。表明这种攻击实际上可以通过有针对性地破坏为形成系统训练数据而爬取的网络文档来实现，然后分析了在两种常见 NMT 训练场景中靶向投毒的有效性：from-scratch训练和预训练和微调范式。结果令人震惊：即使在使用海量并行数据（数千万）训练的最先进系统上，在令人惊讶的低投毒预算（例如，0.006%）下，攻击仍然成功（超过 50% 的成功率）。最后，讨论了应对此类攻击的潜在防御措施。
长城修缮不比其它可放在室内完成的文物修缮，其修缮过程从勘察到施工都存在着极大的挑战。传统的勘察手段十分原始，大部分工作需要工作人员亲历亲为，如进行田野调查、整合地理信息成果、整理图像数据等。修缮施工需遵循着「修旧如旧」的文物修缮原则，而传统勘察手段极难满足修缮施工所需要的数据。
最近国内某大型互联网公司依靠其数据优势成功上市，可见数据的重要性，而数据和存储密不可分，您真的知道自己需要更高性能存储吗？ 在当今数据爆发式增长的时代，数据已经成为很多行业最重要的资源，没有之一。 数据左右着很多新兴企业的命脉，收集数据、分析数据和应用数据的循环已经变为企业发展的根本，依靠数据创造更大的价值，并持续的加强和优化数据管理流程，让数据型驱动的行业不断进化。 常规的存储只能满足数据保存的基本需求，或者顺带一些基本的数据混合管理，而要真正挖掘数据的价值，采用高性能的存储必不可少，以支撑高性能
本文以我个人的理解简单分析下并行数据库的技术要点以及对未来并行数据库的发展做下展望，理解有偏差的地方，欢迎各位指正。 并行数据库的定义 在维基百科上，并行数据库被定义为通过并行使用多个CPU和磁盘来将诸如装载数据、建立索引、执行查询等操作并行化以提升性能的数据库系统。其中最重要的关键词是并行，分布式。 并行数据库的技术要点 并行数据库主要由执行引擎、存储引擎和管理功能模块组成，它们的不同技术风格形成了各个有特色的并行数据库产品。随着Hadoop的兴起，目前MPP数据库主要分成两类
并行数据库系统是新一代高性能数据库系统，致力于开发数据库操作的时间并行性和空间并行性，是当今研究热点之一。并行数据库技术起源于20世纪70年代的数据库机研究，希望通过硬件实现关系操作的某些功能。研究主要集中在关系代数操作的并行化和实现关系操作的专用硬件设计上。80年代后，逐步转向通用并行机的研究。90年代以后，存储技术、网络技术、微机技术的迅猛发展，以及通用并行计算机硬件的发展，为并行数据库技术的研究奠定了基础。
数据加载速度是评判数据库性能的重要指标，能否提高数据加载速度，对文件数据进行并行解析，直接影响数据库运维管理效率。基于此，AntDB分布式数据库提供了两种数据加载方式：
【新智元导读】欧洲最大的设计自动化会议 DATE 昨天在瑞士洛桑召开。杜克大学陈怡然教授组关于移动平台深度学习计算的研究荣获嵌入式软件类最佳论文。陈怡然等人提出了本地分布式移动计算系统 MoDNN，让 DNN 能在移动端做并行计算。实验表明，MoDNN 加速 DNN 计算表现良好，展现了 DNN 应用中移动平台的巨大潜力。 DATE——Design, Automation and Test in Europe，是欧洲最大的设计自动化会议。DATE 汇集的人群从研究者、开放商到终端用户，几乎覆盖了整个生态。具
该文介绍了卡方分布分析与应用，包括卡方检验、独立性检验和拟合优度检验等。首先介绍了卡方分布的基本形式和性质，然后详细阐述了卡方检验的统计原理和计算方法。接着讨论了独立性检验和拟合优度检验的应用，包括四格表、RxC列联表和2、拟合性检验等。最后，介绍了一个使用Python实现的卡方检验代码示例。
一般情况下，大家对Python原生的并发/并行工作方式：进程、线程和协程的关系与区别都能讲清楚。甚至具体的对象名称、内置方法都可以如数家珍，这显然是极好的，但我们其实都忽略了一个问题，就是具体应用场景，三者的使用目的是一样的，话句话说，使用结果是一样的，都可以提高程序运行的效率，但到底那种场景用那种方式更好一点？
本文主要介绍说明XQ6657Z35-EVM评估板Cameralink回环例程的功能、使用步骤以及各个例程的运行效果。
SPSS是一种常用的统计分析软件，主要用于数据管理、数据分析和数据挖掘。它可以帮助用户进行数据清洗、数据整理、数据分析和数据预测等工作。具体来说，SPSS可以进行数据描述统计分析、推论统计分析、因子分析、聚类分析、判别分析、回归分析等多种数据分析和建模操作。它在统计学、社会科学、商业研究等领域广泛应用，可以帮助用户更好地理解和利用数据，从而做出更加科学有效的决策和预测。
简介：处在一个网络隔离，又常需要进行调查分析的环境。常规性需要通过excel进行数据采集，校验，汇总，分析等工作。鉴于此，设计一个基于excel的统计系统。需求通过自身工作的场景进行获取，因此不一定契合用户喜好，所以干脆做出笔记，以便揣摩。
TMDS编码之后的数据是10bit位宽的数据，需要将其转换为串行数据，serialize处理为数据流。
Aline Lerner 过去以编程谋生，现在从事招聘工程师的工作。去年，她通过参考全年的有效招聘数据编写了一篇文章，总结如下： 如果可以的话，尽可能让招聘信息更个性化。谈论你从事什么工作，候选人已经做的事情与招聘内容有什么样的关系，你为他们在做一些事情的原因。攀亲带顾，人造的个性化不算在内。 即使是创始人的亲自招聘也并没有从本质上增加价值，除非他们是个性化的和有针对性的。 写好招聘信息是很难的，并且当工程师和创始人作为招聘人员，他们不一定比专职招聘人员做的更好。在另一方面优秀的招聘人员是更有价值的。专
最近大家都在谈论两个新的 L1（Aptos 与 Sui），不聊聊好像跟不上时代，要了解他们就需要了解什么是 Move，弄清楚共识机制，并了解他们的价值主张。
许多有经验的数据库开发或者DBA都曾经头痛于并行查询计划，尤其在较老版本的数据库中（如sqlserver2000、oracle 7、mysql等）。但是随着硬件的提升，尤其是多核处理器的提升，并行处理成为了一个提高大数据处理的高效方案尤其针对OLAP的数据处理起到了很好的作用。 充分高效地利用并行查询需要对调度、查询优化和引擎工作等有一个比较好的了解，但是针对一般场景的应用我们只需要如何常规使用即可，这里也就不深入描述了，感兴趣可以一起讨论。 那么这里我就简单介绍下SQLServer
Google drive是一款在线文字处理平台，能够在web浏览器中对文档进行编辑和查看。Google drive与Gmail，Google相册一同共享15GB免费存储空间。对于一般个人用户而言，15GB虽不算阔绰，但基本使用已经完全没问题了。下面给大家介绍如何使用Google drive来创建一份在线调查问卷。
通过12c的自动重新优化（Automatic Reoptimization 以后简称AR）功能， Oracle进一步的扩展和增强了11gR2版本的基数反馈（CFB）功能，来重新优化重复执行的SQL。
过去这一年，无论是初创公司还是成熟大厂，预告、发布和部署人工智能（AI）和机器学习（ML）加速器的步伐很缓慢。但这并非不合理，对于许多发布加速器报告的公司来说，他们花三到四年的时间研究、分析、设计、验证和对加速器设计的权衡，并构建对加速器进行编程的技术堆栈。对于那些已发布升级版本加速器的公司来说，虽然他们报告的开发周期更短，但至少还是要两三年。这些加速器的重点仍然是加速深层神经网络（DNN）模型，应用场景从极低功耗嵌入式语音识别和图像分类到数据中心大模型训练，典型的市场和应用领域的竞争仍在继续，这是工业公司和技术公司从现代传统计算向机器学习解决方案转变的重要部分。
GLOBGM v1.0 数据集是全球地下水建模的一个重要里程碑，提供了 30 弧秒 PCR-GLOBWB-MODFLOW 模型的并行实施。该数据集由 Jarno Verkaik 等人开发，以赤道约 1 公里的空间分辨率全面展示了全球地下水动态。该数据集利用两个模型层和 MODFLOW 6 框架，利用现有的 30′′ PCR-GLOBWB 数据进行模拟，使研究人员能够探索全球范围的地下水流动态。计算实现采用消息传递接口并行化，便于在分布式内存并行集群上进行高效处理。
问卷调查是一种针对目标对象群体的意见调查方式。是一种写好一连串的小问题，搜集被调查者的意见、反应、感受，和对事物的认知等等。当研究者想经过社会调查来探究一个现象的时候，就能用问卷调查法来搜集数据。《贵阳大数据培训中心》 当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后，我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理，在此，我们以SPSS为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程：定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存。下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍。《贵州大数据培训中心》 第一，定义
作为一种革命性的信息技术，大数据技术正在赋予数据生命和更多的商业价值。借助大数据进行舆情分析，将大数据应用到交通系统建设，用大数据预测赛事结果，以大数据辅助医疗……可以说，大数据正在我们的生活中发挥大用途。对于个人而言，大数据带来了便利；对于企业而言，如何应用好大数据更是关系到未来的竞争甚至存亡。 大数据时代到来，企业面临的竞争环境发生了巨大变化。企业拥有的知识、情报和其他数据资产的数量及其应用效率已成为企业能否取得市场竞争优势的重要因素之一。为此，国内电信运营商的集团公司和很多省分公
近年来，传统关系数据库内核的突破性工作变得越来越少，随着各种社交网络、系统推荐等业务需求的不断发展，数据间的依赖和复杂度的逐渐增加。面对这些“连接”，关系数据库的不适应性逐步凸显，图数据库作为NoSQL中关注度最高，发展趋势最明显的数据库，在大数据时代开始被广泛关注。
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、分布式执行框架以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。 在本系列分享的最后一期，我们整理了关于TDSQL-A大家最关心的十个问题，腾讯云技术大咖们将对这些问题一一解答。 TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库引擎，采用全并行无共享架构，具有自研列式存储引擎，支持行列混合存储，适应于海量OLAP关联分析查询场景。它能够支持2000台物理服务器
最近在学习用户画像相关知识，对于大数据刚入门看到文章和书籍上一堆框架一脸懵逼。本文主要介绍下大数据使用的一些框架，对他们有个基本的了解，便于以后项目使用选型。
大数据（Big Data）是指在传统数据处理方法难以处理的情况下，需要新的处理模式来具有更强的决策力、洞察发现力和过程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特征通常被概括为“4V”，即：
注意：如果您正在查找调查报告，此博客文章也可作为arXiv上的一篇文章。
序言：优化器是Oracle数据库最引人入胜的部件之一，因为它对每一个SQL语句的处理都必不可少。优化器为每个SQL语句确定最有效的执行计划，这是基于给定的查询的结构，可用的关于底层对象的统计信息，以及所有与优化器和执行相关的特性。 本文来自Oracle 白皮书翻译（译者：苏旭辉 newkid），介绍了在Oracle数据库12c第二版中与优化器和统计信息相关的所有新特性并且提供了简单的，可再现的例子，使得你能够更容易地熟悉它们，尤其是当你从早先的版本进行迁移的时候。它还概括了已有的功能是如何被增强以改善性能
Sybase在2004年左右就推出了列存储的Sybase IQ数据库系统,主要用于在线分析、数据挖掘等查询密集型应用。列存储，缩写为DSM，相对于NSM(N-ary storage model)，其主要区别在于：
2023年虽然才开始不久，但毫无疑问ChatGPT是今年最重大的科技话题之一。Chat GPT是生成式人工智能的开山之作，出道即巅峰，是继PC互联网、移动互联网之后又一次革命性创新，其创新性在于突破之前决策式AI基于规则的算法模型框架，跳出之前“数据搬运工”的传统模式，即在海量数据中寻找符合规则策略的数据，经过比对计算，基于当前的环境、条件和状态，准确的找到符合条件的数据，一步一步的走向算法和程序的终点，得出一个确定的决策。 生成式AI为决策式AI赋予了灵魂和思想，决策式AI需要在海量数据中挑选并使用符合规则的数据，自身并不创造新的数据，生成式AI的革命性创新的根本在于将逻辑和伦理以算法的形式植入，并产生新的数据，相当于为算法植入了思想和灵魂，尽管其智能水平与高水平人类仍有较大差距，但生成式AI在可无限扩展的算力和数据加持下，其成长性和发展前景将无比光明。 从2022年底至今，Chat GPT已经从3.0快速迭代到3.5，从3.5迭代到4.0，配合市场营销的宣传，ChatGPT已经成功打造了几个标签： l 高富帅：超级算力+海量数据+机器学习+资本追捧 l 自学成才：自我学习，自我提升，快速进阶 l 会推理：读懂复杂问题，具备逻辑能力
扰码可以对原始的用户数据进行扰乱，得到随机化的用户数据。发送电路在发送数据前先对数据进行随机扰乱，接收电路使用相同的扰乱算法重新恢复出原始的数据。
本文讨论医保通零距离实时赔付系统项目的架构设计。该系统主要实现了中国人寿保险公司通过与医院合作，让中国人寿客户在出险住院并完成治疗后，即可获得实时的健康险理赔服务，从而在提升保险公司服务的同时减轻病人经济负担、减少客户理赔困难。在医保通实时赔付系统设计架构中，整个系统中分为B/S结构的管理中心端与C/S结构的医疗机构前端两部份。在管理中心端采用J2EE架构，使用了与传统EJB为核心的重量级架构有所不同的轻重级架构方式，其中主要使用Spring框架作为系统的基础平台，充分体现了 Sping的高开发效率、易测试维护性及应用服务的可移植性等优点。同时，在架构设计中，充分考虑了系统的可扩展性、稳定性、安全性、可维护性、灵活性等因素。 在本项目的开发过程中，我担任了系统架构设计与项目管理的工作。该项目从目前推广与应用情况看，达到了项目的预期目标，得到了各级公司的一致好评。
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】2022年，可以说是生成式AI的元年。近日，俞士纶团队发表了一篇关于AIGC全面调查，介绍了从GAN到ChatGPT的发展史。 刚刚过去的2022年，无疑是生成式AI爆发的奇点。 自2021年起，生成式AI连续2年入选Gartner的「人工智能技术成熟度曲线」，被认为是未来重要的AI技术趋势。 近日，俞士纶团队发表了一篇关于AIGC全面调查，介绍了从GAN到ChatGPT的发展史。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.0
数据左右着很多新兴企业的命脉，收集数据、分析数据和应用数据的循环已经变为企业发展的根本，依靠数据创造更大的价值，并持续的加强和优化数据管理流程，让数据型驱动的行业不断进化。
env.readTextFile(本地/HDFS文件/文件夹);//压缩文件也可以
UART即通用异步收发传输接口（Universal Asynchronous Receiver/Transmitter），简称串口，是一种常用的通信接口，其协议原理就不赘述了，不了解的可以自己查阅资料。（不赘述不代表不重要，相反，对于每一个FPGA设计，充分理解原理是基础和前提，而FPGA和Verilog只是工具。）用FPGA来实现UART，关键就是要将UART收发数据时的时序用Verilog描述出来。
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