一、前言 前几天在Python白银交流群【FN】问了一个Python自动化办公的问题，提问截图如下： 前面的已经分割好了，就差最后的存储。...如果需要指定你要的创建的文件夹里，稍微修改下存储路径即可。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【FN】提问，感谢【皮皮】给出的思路和代码解析，感谢【dcpeng】、【猫药师Kelly】等人参与学习交流。
限制数据滥用并且努力解决偏见数据和问题数据，正成为解决科技对社会基石产生影响的重要条件。 简而言之，我认为大家应该重新考虑，安全、公平到底意味着什么。...本文从三个方向告诉我们，在数据驱动的世界中，我们的数据有可能被如何情况操纵。 操纵数据的原罪者-谷歌 1998年，两个斯坦福毕业生决心着手解决主流搜索引擎存在的问题。...媒体Dan Savage呼吁他的读者们做点什么以记住这丑陋的时刻。其中一位粉丝创建了一个以Santorum的名字和“肛交”一词联合命名的网站。...忽略了这些数据从一开始就不具有代表性这一个重要的点，绝大多数用着这些API工程师都相信他们可以清洁抓到的数据、并去除所有的问题内容。我向你保证，没门儿。...我的同事Matt Goerzen认为除此之外，我们还需要有策略地邀请白帽子中的牛人介入到我们的系统之中，帮助我们查漏补缺。 技术行业已经不再是一群极客的狂欢，不再仅仅是想要做点不一样的事情那么简单。
事件一：支付宝密码泄露 1. 2017年1月10日凌晨，有网友在知乎爆料称，支付宝存在一个新的致命漏洞，陌生人有1/5的机会登录你的支付宝，而熟人则可以100%登录你的支付宝。 2....上称由于存在配置漏洞，可不通过任何认证直接访问某些MongoDB数据库。...2. 2017年1月11日，已经有20名以上的黑客利用这一漏洞参与到对MongoDB用户一边倒的碾压中来，遭到入侵、勒索的数据库超过了33，000个，并且这一数字还在不断上升中。...上述案例中《MongoDB的超33000个数据库遭遇入侵勒索》就属于此类情况； 二是用户信息在数据存储、传递过程中被第三方恶意截取和非法使用。...上述案例中《支付宝密码泄露》和《脉脉抓取微博用户信息》就属于此类情况。 数据日益成为企业的一项核心竞争力，是可以获利的商业资源。那么从企业的角度看，如何保护数据资产呢？
数据挖掘算法可以解决生活中很多问题，例如垃圾邮件的标记识别、欺诈交易用户的识别、品牌档次的判断定位、文章是否真的出自某位作家之手以及癌症细胞的判定等等，灵活的理解并应用数据挖掘算法可以高效的解决这些看似繁复的问题...如下为数据挖掘中常用的算法类型，并通过生活中的案例去说明数据挖掘算法并不高深、随处可见。...实际的数据分析工作中，数据挖掘算法基本为 分类算法、预测算法、聚类算法以及关联算法这四种类型，其中分类算法与预测算法属于有监督学习，聚类类算法那与关联算法属于无监督学习，下面分别解释下这四种类型的数据挖掘算法到底在挖掘些什么...生活中涉及数据挖掘算法的示例 K近邻算法：物以类聚人以群分 这句话通常来自家长的劝诫，但它透露着不折不扣的近邻思想。...逻辑回归为一种线性分类器，其特征就在于自变量x和因变量y之间存在类似y=ax+b的一阶的、线性的关系。
数据分析是一场探索未知的旅程。 数据分析目的 宏观上看，数据分析是从杂乱无章的数据中挖掘背后的价值。 数据分析的任务必须是明确的，带着问题出发。它可以是一张简单的报表，也可以是专题或者综合分析。...准备数据：与目的相关的数据涉及到哪些？在哪里可以采集到？内部数据：比如企业内部的数据仓库，外部数据：比如爬虫、相关的开放网站数据等。 理解数据：数据背后代表着什么？数据之间有什么关联？数据质量如何？...将数据作为分析/建模方法的输入，通过模型的加工，输出分析结果。分析过程中，如果是复杂的机器学习模型，可能会涉及到多次试验才能训练出优质的模型。...所以这个过程是反复而层层递进的，在过程推进中构建的数据蓝图也会逐渐清晰，这是一个让人兴奋的过程。...数据分析方法 数据分析的方法一定要与业务相结合，只有适合业务的方法才是合适的方法。比如，漏斗分析法对分析业务流程极其友好，可以快速呈现存在问题的某个流程节点。而机器学习算法对预测类分析效果惊人。
耗时很长的程序忘加nohup就运行了怎么办？，有一位朋友留言提到了Excel的一个坑，这个之前也专门有文章(Excel改变了你的基因名，30% 相关Nature文章受影响，NCBI也受波及)讲述。...这让我想起来很早之前碰到的一个关于基因名的诡异问题，数千个基因读进来的数据框只有几百行，head和tail查看都没问题，问题出现在中间部分基因存在的引号上面了。...以下面这个简单数据为例子看下是怎么回事？...text <- "Gene;Samp1;Samp2 Pou5f1;23;34 Acg't;22;21 Deg;33;34 Oct'4;25;27 Sox2;12;13" 读入数据，查看下 data <-...这样做的好处是某一列的内容中可包含列分隔符而不影响数据读取，坏处如上。 因为通常遇到的数据是不会在列内容中包含引号的，所以quote=""成了我读取数据的标配，尽量不再被这个问题困扰。
它由多个层构成，每一层的数据都有不同的用处。这样看，数据仓库好像很麻烦，我不过是要一个分析数据，还要从头构建一个仓库，再从仓库中获取数据。 问题来了，直接从原始数据得到分析数据不行吗？...大盘日数据表：包括每个商户的日新增/累计订单数据、每个用户的日新增/累计订单数据、商户名称等。 没有构建数据仓库时 此时，这些数据都是独立存在的。因此，每一个数据都要从原始流水中计算、清洗得到。...如果是一个稳定、持续迭代的项目，需要的分析数据只会越来越多，而这样的重复计算任务也会一直增多。当以后我们要修改某项指标，这个指标可能会存在多个表中，此时对于表和数据的维护会越发艰难。...虽然会存在很多中间过程的数据表，构建过程会耗费时间，但是对于稳定、持续迭代的项目，后续的分析数据都可以基于已有的数据得到，开发效率大幅提升，并且数据来源清晰，易于管理。...来源：业务操作流水、API调用数据、数据库操作日志等。 ODS 层存放的是未经过处理、最原始的数据。在我们的电商系统中，每一张数据库表的插入、更新操作都被转换在一张操作流水表中。
离线计算 离线数据通常是指已经持久化到磁盘的数据，例如存储于文件、数据库。我把离线计算理解成有边界计算，因为文件、数据库中的数据是已知的、通常不会改变。...一般公司大数据开发岗位比较少，大数据处理引擎和大数据平台产品开发除外。在我们十几个人大数据团队中，大部分都是大数据分析岗位，大数据开发就我自己形单影只。...因为需要监控一些应用，我写下了人生中的第一个Shell脚本。后来因为会Java，也以运维的身份参与了一些开发工作，同时也自学Spark、Kafka等大数据开发技术。...在后来几个月的加班中，趁机深入了解了平台架构，也理清了数据在整个大数据平台的流转过程，从此豁然开朗。 那时候真的辛苦，但也是真的快乐充实，那段时光让我离大数据开发的岗位越来越近。...那时候的我有着用不完的精力、对知识充满着渴望，对工作充满着热情。长时间的相处下来，内心的懵懂与紧张也随之淡去，在某天的不经意间融入到了大数据这个集体中。
前言常言说，打蛇打七寸，学习数据结构，关键要理解数据结构特点以及每种结构的增、删、查方法一、队列1.普通队列特点先进先出方法方法描述push队列末尾追加元素shift删除队列最后一个元素实现// 普通队列...return this.list.toString(); } isEmpty(){ return this.list.length == 0 }}对于前端，队列可以说是最简单的数据结构了...，因为JavaScript的数组Array是天生支持队列，因为数组自带push、shift、pop、unshift方法2.优先队列特点优先级一样时先进先出，否则优先级最高的先出方法方法描述push队列末尾追加元素...pop删除队列级最高的一个元素，否则删除首位实现// 优先队列class PriQueue { constructor(element, priority){ this.element...1] } length(){ return this.depth; } clear(){ this.list = []; }}三、链表链式存储的非连续数据结构
内容概括 1.什么是数据挖掘算法工程师？ 2.我的数据挖掘工程师之路？ 3.如何成为一名数据挖掘算法工程师？...数据挖掘的四大应用方向 关于数据挖掘工程师可以重点了解两个方面：数据工程应用和机器学习算法。 ? 数据挖掘工程师的职业定位： ? 数据挖掘工程师的价值： ? 我的数据挖掘工程师之路 ?...如何成为数据挖掘工程师 需要明确数据挖掘所需技能，岗位工作内容，关于公司的选择与面试技巧。 ? 数据挖掘所需的技能： 1....工具应用：将你的数据挖掘知识应用于实际业务的工具（python、sql、spark、sklearn、tensorflow）； 3....可能与你想象不同，数据挖掘师并不经常写代码，更多是处理数据流、查看实验效果。 ? 在实际应用中，数据挖掘算法师主要需要以下四种技能： ? 数据挖掘的工作内容参考： ?
这一步我称之为查询。 2. 浏览器收到服务器返回的数据之后，将数据渲染并呈现给用户。这一步我称之为渲染。 3....这样数据的同步量就会非常大，而且这种数据量，会随着同时在线的玩家指数性增加。 于是人们研究了各种减少数据同步量的算法，比如AOI、帧同步等。 这里我先私自把游戏分为开房间和大地图两种模式。...即然大部分数据量都是状态同步引起的，那么我所有状态全让客户端自己运算不就完了嘛，这就是帧同步的本质。...---- 下面来看看大地图模式（这里的大地图模式，是指所有玩家在一张地图上，并且战斗过程中不切换场景）。...之后，玩家B收到的从服务器请求来的数据，A的血量为75。显然这也没有错。 所以在没有伪随机存在的情况下，完全可以使用帧同步算法的理论，进一步优化状态同步。
【05期】我的数据心经：从数据到智能 更新时间20170204 个人体会：单一的数据是完全没有意义的，只有在特定的背景下，才变成信息；对信息进行挖掘，发现其中的规律，成为了知识...来源：依据涂子沛的书《数据之巅》相关模型进行总结和改进 标签：数据分析、大数据、数据层次 摘录时间：2016年12月1日 【04期】我的数据心经：人工智能、机器学习和深度学习的关系...2、在万物皆数据的年代，要以“假设数据都能获取”为前提去思考问题。 3、数据助力企业的“四部曲”：描述现状、深入诊断、预测趋势、指挥行动。 4、“快+准”的数据，让我们可以从已知规律中寻找价值。...5、“广+乱”的数据，给予我们从发现中获取颠覆过去规律的能力。 6、大数据不是独奏，而是连接无处不在的数据。 7、数据技术就是加速和积累（数据、分析、服务）的能力。...个人体会：数据分析是个累活，数据分析师在企业中的价值远未被开发和使用，累但未体现价值，是大部分数据分析师的感受。
而我们说数据中台，其实阿里提出的中台只有两个：业务中台与数据中台。...业务中台的目的是让业务能够快速落地，数据中台的目的是完成数据的采集、建设、管理、使用这四个环节，让数据从生产到使用过程变得丝般顺滑，不仅不让数据资产成为累赘，还会最大限度发挥出数据潜藏的价值。...笔者所在的就是数据中台的大前端团队，既为阿里经济体提供数据服务，又着力为上云企业打造属于自己的数据中台，处在前端技术、商业模式、产品设计的最前沿，且听我慢慢道来。...当然，挑战性也非常大，首先是数据壁垒的挑战，要说服其他团队将数据交给你管理绝非易事。其次是价值挑战，如何证明数据中台存在的价值，并做到肉眼可见的业务增值。...稳：双十一大屏，零点起得来，24 点收得住，每个彩蛋的出现，每个数字的跳动，如丝般顺滑，这不是播放 VCR，每一帧画面都是真实的数据展现。
不过，计划不如变化快，最近这段时间“数据中台”这个词非常热，有人问了我两个问题：“数据中台”与这个系列的核心“数据智能的技术体系”有什么区别？你们是怎么理解“数据中台”这个概念的呢？...每个数据项应该有一个清晰的跟踪，以便于知道数据从哪个系统中来以及什么时候产生等，也就是元数据管理、数据血缘以及必要的数据安全。 数据中台 数据中台这个概念是阿里巴巴提出来的。...总结而言，数据中台是练出来的，即数据的复用率决定了数据中台的成功与否。一个数据中台的成功意味着不少数据都在进行着重复使用。...此外，我们需要注意数据安全策略的执行，包括底层数据安全的实现以及业务层数据的合规使用。 如果一个公司的数据中台没有和业务中台紧密配合，那么这种纯粹的数据中台只是蹭热点，不会有很大的效果。...所以我们认为，更有价值的中台是业务偏向的数据中台，而不是通用型的数据中台。这个观点，和前阿里数据委员会主席车品觉是一致的。
若未指定该选项，将从系统接口列表中搜寻编号最小的已配置好的接口(不包括loopback接口，要抓取loopback接口使用tcpdump -i lo)， ：一旦找到第一个符合条件的接口...但是抓取len越长，包的处理时间越长，并且会减少tcpdump可缓存的数据包的数量， ：从而会导致数据包的丢失，所以在能抓取我们想要的包的前提下，抓取长度越小越好。...-F：从文件中读取抓包的表达式。若使用该选项，则命令行中给定的其他表达式都将失效。 -w：将抓包数据输出到文件中而不是标准输出。...-r：从给定的数据包文件中读取数据。使用"-"表示从标准输入中读取。...) tcpdump 'gateway snup and (port ftp or ftp-data)' # 常见的服务端口可以在/etc/service中查看 # 抓取ping包 tcpdump -c
问题 一位开发的同事在Oracle中创建表空间A，然后创建用户user_a并指定表空间为A时，提示表空间不存在。...看了他创建表空间的语句之后，发现sql语句类似如下： CREATE TABLESPACE "a" DATAFILE '/u01/app/oracle/oradata/100G/orcl/users01....dbf' SIZE 5242880 AUTOEXTEND ON NEXT 1310720 MAXSIZE 32767M; 原因分析 由于这个创建表空间的语句是应用程序自动生成的，同时表空间名称是加了双引号的...，在双引号下名称的大小写是敏感的；也就是说 create tablespace a XXX 与create tablespace "a" XXX在数据库中其实是不同的两个对象。...Oracle默认创建的对象是大写的，以下两个语句等价的： CREATE TABLESPACE "A" DATAFILE '/u01/app/oracle/oradata/100G/orcl/users01
编译|焦剑 校对|NANA 过去几年我们见证了营销行业将全渠道营销、营销归因和个性化营销作为全新的工具，从网络广告中尽最大可能挖掘更多商机。...然而,它也已发了一种目前在消费者中间很常见的抱怨——“互联网上充斥着我已购买过的同类商品广告”。 How do we fix this? 如何解决问题?...营销漏斗(Marketing Funnel) 营销漏斗模型指的是营销过程中，将非用户（也叫潜在客户）逐步变为用户（也叫客户）的转化量化模型。营销漏斗的关键要素包括：营销的环节，相邻环节的转化率。...焦剑 小牙医一名，因课题原因接触大数据，现正在努力学习相关知识中。...NANA 非典型北京姑娘，射手座，本科北二外翻译学院，研究生谢菲尔德大学国际新闻，现从事于媒体的大数据相关行业。爱一切未知事物，好奇心过剩说的就是我，希望可以和大家一起做出更好的文章。
一、概念 数据字典有两种形式 1. 把主体的属性代码化放入独立的表中，不是和主体放在一起，主体中只保留属性的代码。这里属性的数量是不变的，而属性取值的数量可以是变化的。 2....国籍包括：中国，美国，日本 证件包括：身份证，驾驶证 学历包括：博士，硕士，本科，大专 三、第一种形式的数据字典 最终目标是职员表，每个职员的每个属性都有固定的内容，例如：一个职员的国籍只能是：中国、美国...所以，把每个属性都设计成一张表，在职员表中只要引用每个属性表中的ID即可。 1. 一张国籍表 国籍ID 国籍名称 001 中国 002 美国 003 日本 2....二、第二种形式的数据字典 观察上面的属性，有一个共性：只有2个字段，第一个字段是标识，第二个字段是内容。 所以，可以把这些属性放在一张表中： 1....假如：一个职员可能有很多属性，另一个职员只有很少属性，就存在空间的浪费。
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...它不仅包含了要传输的数据，还包括了如目的地和源地址等控制信息。这些信息对于确保数据包能够正确地到达目的地是至关重要的。帧的创建和处理是网络通信中一个重要的环节。...在使用Python进行网络编程时，虽然不直接操作帧，但可以通过创建和使用socket来发送和接收数据。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。
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