逻辑删除：逻辑删除的本质是修改操作，所谓的逻辑删除其实并不是真正的删除，而是在表中将对应的是否删除标识做修改操作；比如 0 是未删除，1 是删除；在逻辑上数据是被删除的，但数据本身依然存在库中。
大家好，大数据文摘愿意在力所能及的范围内，解答读者问题。本期提问是大三的学生，南瓜灯。也欢迎大家在文末“写评论”处写出你的看法、答复、新问题。如果你的问题有足够的普遍性、代表性，也许下期就能入选。 本期问题 提问人：南瓜灯 问题描述：你好，我是学市场营销专业的学生，现在大三，由于读了大数据时代这本书，对大数据及数据分析非常有兴趣，而且现在大数据分析得到国家支持，同时各行业大数据浪潮也将到来，而且通过数据分析，可以把原本两个完全没有关联的商品通过销售数据的分析，得到两者之间的关联，感觉非常的奇妙，以后也想立志
本科计算机专业主要学习计算机科学的基础知识和技能，包括计算机编程、算法、数据结构、操作系统、数据库系统、网络等方面的知识。此外，学生还会学习到计算机在各个领域的应用，如人工智能、机器学习、大数据分析、计算机图形学等。
根据麦肯锡2011年发布的一份研究报告，到2018年世界范围内将会出现高达140,000 至190,000的“大数据”岗位空缺：各行各业已经积累起来大量的数据分析需求，但市场上具备使用、分析和让数据说话能力的人才供不应求。
2021年11月25日20：00，博雅数智讲堂第5期在腾讯会议和B站成功举办，本次报告题目为”大数据智能模型驱动的B2B企业营销自动化增长实践“。本期活动吸引全国350余名高校教师参加。
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。几年前, 数据分析还是一个比较鲜见的职业，而今天，无论各行各业，它无处不在的闪烁着耀人的光芒。
广泛被应用的数据分析：谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单……
源 / Codecademy 译 / 36氪 从网页编程到时髦的人工智能，机器学习，这个享有"瑞士军刀(万能工具)"盛誉的Python语言, 你学会了吗编者注： 根据维基百科的解释，"Python是一种广泛使用的高级编程语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于 1991 年。Python 的设计哲学强调了代码的可读性和简洁的语法。" 随着大数据，人工智能的兴起，越来越多的人也开始研究起这门语言。 以下这篇文章编译自Alexus Strong在在线学习编程网站Codecademy上发表的文章Why I’
NoSQL 一种称为NoSQL的新形式的数据库（Not Only SQL）已经出现，像Hadoop一样，可以处理大量的多结构化数据。但是，如果说Hadoop擅长支持大规模、批量式的历史分析，在大多数情况下（虽然也有一些例外），NoSQL 数据库的目的是为最终用户和自动化的大数据应用程序提供大量存储在多结构化数据中的离散数据。这种能力是关系型数据库欠缺的，它根本无法在大数据规模维持基本的性能水平。 在某些情况下，NoSQL和Hadoop协同工作。例如，HBase是流行的NoSQL数据库，它仿照谷歌的Big
如上图，当监控识别车牌号，保存进数据库时，会执行drop database语句，删除此记录
根据维基百科的解释，"Python是一种广泛使用的高级编程语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于 1991 年。Python 的设计哲学强调了代码的可读性和简洁的语法。"随着大数据，人工智能的兴起，越来越多的人也开始研究起这门语言。
最近有学员再后台吐槽大厂对于知识图谱项目方面的考察深度提升了很多，面试问题一环接一环，把自己问的头皮发麻： 说说自己在项目中具体负责的模块中用到的技术细节，遇到了什么问题？ 为什么这么做？效果如何？你如何调整模型，你思考的逻辑是什么？ 你使用的模型的损失函数、如何优化、怎么训练模型的、用的什么数据集？ 优化算法的选择做过哪些？为啥这么做？ ...... 大家都知道NLP近几年非常火，而且发展也特别快。那些耳熟能详的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术也被大量应用于项目实践中。 尤其是知识图
作为专注数据分析结论/项目在业务落地以实现增长的分析师，建议在开始学习新技能前，先明确应用场景。有的放矢才能不枉费努力。
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前面对数据挖掘相关资源等等进行了总结。但是，很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘，因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余，也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。以下是从网上找的一些相关资料介绍,和即将走上数据挖掘岗位或是想想这方面发展的朋友共享： BI职业发展方向：数据分析师---商业分析师-
品牌案例、竞品、信息来源、项目分析、官方渠道、品类、品牌、节日节庆、明星、国家、奖项、代理商、项目名称、项目描述、品牌介绍、竞争情况、运营数据、财务信息、交易信息、法律问题、网络平台、行业人士、品牌拥有者、报纸杂志、研究报告
根据数据大屏中的图表组件内容需要，并结合当前主流的大数据存储数据库，向以下目标设备中模拟产生以下数据。
导读：很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份
很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘，因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余，也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。 以下是从网上找的一些相关资料介绍，和即将走上数据挖掘岗位或是想往这方面发展的朋友共享： 数据挖掘从业人员工作分析 1.数据挖掘从业人员的愿景： 数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，(注意：本
本文将给大家介绍机器学习和数据科学领域 10 个全球知名的免费公开课！这些课程遵循的学习路线从机器学习入门到深入学习，再到自然语言处理等。
后端功能中有个图片上传（需要开启GD，gd2库，给图片做缩略图存贮），服务器不给开启，下了工单后，小哥哥说此产品以下架，没有管理通道!
1 月 13 日，NVIDIA 联合智东西公开课策划的「InfiniBand 池化方案与存算分离数据库在线研讨会」正式召开。GreatSQL作为国内知名的开源数据库社区受邀参与本次在线研讨会，公司开源生态负责人叶金荣受发表主题演讲，与 NVIDIA 网络高级市场开发经理陈龙、沃趣科技一体机产品线产品总监吴炎、中科德贝 CTO 方小牛、GRAID 客户支持暨市场营销经理陈亮志等嘉宾同台分享，阐述 GreatSQL与NVIDIA InfiniBand NVMe SSD联合进行性能测试的实践成果和优化经验。
多表查询和子查询是数据库中强大的工具，用于在复杂数据结构中提取有价值的信息。其目的在于实现数据关联、筛选和汇总，使得用户能够更灵活地从多个表中检索所需的信息。这种查询方式的重要性体现在解决实际业务需求上，通过有效地组合和处理数据，提高了数据库的查询灵活性和性能，为决策提供了有力支持。
2020年这场由新冠病毒引发的肺炎疫情，打乱了品牌原本规划好的营销计划，为了维持基本的生存，品牌不得不加速思考新的战略思路，数字化也许就是其中一个方向。
教育后台管理系统是提供给相关业务人员使用的一个后台管理系统，业务人员可以在这个后台管理系统中，对课程信息、讲师信息、 学员信息等数据进行维护。
微服务架构的技术体系、社区目前已经越来越成熟。在最初系统架构的搭建，或者当现有架构已到达瓶颈需要进行架构演进时，很多架构师、运维工程师会考虑是否需要搭建微服务架构体系。
对于希望充分利用数据的企业而言，掌握数据挖掘和处理相关技能的人才需求仍然很高，DevOps 工程师、Python 程序员、数据工程师和机器学习工程师已经成为企业的核心技术人才。本文，我们列出了 IT 专业人员在人才竞争中必须具备的十大关键技能，这也是 2019 年技术人员需要掌握的关键技能。虽然新技术和工具在人工智能和分析领域不断涌现，但开发人员必须对这些工具有广泛的了解。
通常项目会采用动静分离架构,利用Nginx作为静态资源服务器,存放所有静态资源:
很多人包括一些企业家，和市场营销人员都认为学习编程对一个人走向成功十分有帮助。在过去的一年里，我一直在学习编程。它有助我成为一个更好的创业者，我甚至可以提供一些帮助，当我的团队需要解决一些bug的时候。 现在，如果你想学编程的话，这12个网站可以帮助你，它们都提供了免费的课程供你学习，因此你无需担心费用的问题。 1.Codecademy 其中，Codecademy是最受欢迎的免费编程学习网站之一。事实上，已经有超过2400万人通过这家公司的教育模式学会了编程。Codecademy开设的课程有HTML&CS
引言：本文分享了7种数字营销策略的清单，营销人员可以通过这些策略来帮助他们的团队和业务发展，同时我们还制定了关于数字策略和营销活动的速成课程。 翻译 | 陈明艳 编辑 | Rachel 毫无疑问，在现代化的市场环境中，营销策略的很大一部分都是数字化的。消费者和企业几乎都是在线的——你希望能够接触到他们，并观察他们的用户行为，分析他们在哪里花费的时间最多。 但当你在发展一项业务时，其不断发展的市场规模很快就变得势不可挡，而且任务繁重，在这种情况下，你该如何创建、优化和保持敏捷的数字营销策略呢？ 我们编制了7种
据说，技术内容领域、传播领域的专家和决策者们会在中国技术传播大会「tcworld China 2022」大会上分享心得。作为一名技术文档工程师，本着了解相关行业的发展趋势和提升自我为 NebulaGraph 社区创造更大价值的心态，参加了此次大会。
世界如此喧嚣，知识何其稀少。这是一个信息爆炸的时代，被资讯洪流裹挟的我们，都养成了非常不好的思维习惯：把信息当作知识，把收藏当作学习，把阅读当作思考，把储存当作掌握。为了给读者提供跟多有价值的信息，文
本文来自Aylee姓Liu的简书博客，点击「阅读原文」查看原始文章！ 很多人包括一些企业家，和市场营销人员都认为学习编程对一个人走向成功十分有帮助。在过去的一年里，我一直在学习编程。它有助我成为一个更好的创业者，我甚至可以提供一些帮助，当我的团队需要解决一些bug的时候。 现在，如果你想学编程的话，这12个网站可以帮助你，它们都提供了免费的课程供你学习，因此你无需担心费用的问题。 1. Codecademy 其中，Codecademy是最受欢迎的免费编程学习网站之一。事实上，已经有超过2400万人通过这家
整理 | 晓旭 近日，大众集团发生了一起影响 330 万 + 客户的数据泄露事件，大部分受影响的客户都是奥迪汽车的当前或潜在买家。 据了解，这次泄露的数据库是大众集团 2014 年至 2019 年期间的销售和营销数据，这些数据在 2019 年 8 月到 2021 年 5 月之间的某个时间点被“在线公开”。3 月 10 日，大众和奥迪收到了通知，这些数据被“未经授权的第三方”访问了。 据悉，此次泄露的原因是供应商的某套在线系统存在安全配置错误，泄漏的数据主要包括姓名、邮寄地址、电子邮件、电话号码以及有关有关“
将项目部署到 Tomcat：项目名为 lagou_edu_home，端口号: 8080，使用 war 方式部署
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
T客汇 卿云 SaaS在最近几年风生水起 SaaS大潮还在继续。Gartner预计，2017年SaaS市场将比上年增长20％，2018年增长19％。初创公司不断涌现，传统企业正在转型重塑。以下是全
CDA数据分析师解析《2015中国大数据交易白皮书》 5月26日，2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会开幕，由贵阳大数据交易所推出的《2015年中国大数据产业白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》在中国大数据交易高峰论坛上隆重亮相。贵阳大数据交易所的成立标志着数据已经成为重要资产，702公约对数据交易的行为秩序规范标致着中国大数据走向正统，受国家支持，与国际接轨。 白皮书总共分为九个部分： 1. 全球大数据产业发展现状及交易发展趋势 本章从全球的角度阐述了大数据的发展，欧盟大数据战
“数据分析”是一个含义颇为宽泛的概念，并且，在这个数据化的时代，这个概念几乎是无处不在的。为了保证内容的有效性，在这里仅提供我了解的一些方面。 我接触的数据分析，主要是围绕互联网产品展开的。从数据采集前的规划，到采集过程（交互逻辑设计等），到回收数据的整理（机器层面和人工层面），与业务相联系的数据汇总，到后期的报告呈现（项目成果呈现），都有“数据分析”涉及。 对单一产品来讲，数据分析（非挖掘）的集中体现，往往在运营层面。一方面是日常数据的跟踪，另一方面是重大活动、市场策略、新版本上市时的数据监测。
该篇文章主要分享我在编程学习中，收集的一些编程视频学习网站。希望大家对大家有所帮助。以下排名不分先后，综合对比，个人比较推荐的是慕课网、腾讯课堂和B站。文章转自公众号:爱与互联网打交道,转载请注明出处。
为进一步推动校企协同机制和人才培养模式发展，促进优势互补，资源共享。7月19日，腾讯企点联合上海财经大学iMBA，欢迎上财学员们做客腾讯，进一步感受与了解企业文化、行业动态、企业用人需求，体验各行各业的企业运营、市场策略、核心人员管理等运作，促进MBA学习的实践应用。 当天还举办了《数字营销的解决之道》主题演讲，共同探讨变化的市场环境下，科技创新的潜在机遇。前沿的产品分析，实用的经验分享，令参会者都受益匪浅。 科技+创新=未来 腾讯企点产品运营与市场化总监商杰先生作为特别嘉宾为本次活动致辞。“腾讯
1.印第安纳大学数据科学在线认证 印第安纳大学在2014年1月开始提供在线数据科学专业，该项目提供多种多样的课程，能让学生各取所需。项目要求你修满12个学分，包括云计算、数据管理和数据分析课程。 具体
1.印第安纳大学数据科学在线认证 印第安纳大学在2014年1月开始提供在线数据科学专业，该项目提供多种多样的课程，能让学生各取所需。项目要求你修满12个学分，包括云计算、数据管理和数据分析课程。 具体信息： 本项目会教授这个兴新领域里你所需要知道的概念和技能：数据收集，数据管理和建设，数据分析和数据可视化。有以下一些3学分的课程可供选择： 大数据运用与分析 数据密集型科学的云计算 信息可视化 大数据在药物开发、健康和转化医学方面的运用 数据管理：规模性、多样性、实时性、准确性 基于网页和文本的大数
数据科学是一个跨学科的领域，涉及使用统计和计算方法，以及机器学习和人工智能，从数据中提取洞察力和知识。它结合了数学、统计学、计算机科学和领域特定知识的要素，用于分析、可视化和解释复杂的数据集。
近几年，基金市场火热，相关话题频上微博热搜，相信基金选购话题也经常出现在大家的聊天话题里。基金相对股票来说低风险，且交易频次易控制，已成为新手理财或稳健理财的头号选择，我们作为购买者，会比较基金的短期、长期收益率、单位净值、基金经理的经验等来选择投资。同时，基金公司也会建设客户画像，为每个购买者推荐基金，在此之间，数据作为桥梁打通购买者的需求与售卖者的营销策略，互惠互利。
问题：如何系统地学习数据挖掘？ 虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看 svm 的数学证明,EM 算法..,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不
问题：如何系统地学习数据挖掘？ 虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是
数据科学教育特点：不仅依赖于传统的信息管理于信息系统专业，更依赖于计算机、数学、统计等学科。大数据专业十一门涉及广泛的交叉性的学科。
2022是关键的一年：协作式Web App颠覆了企业各个职能的运作方式；人工智能发展到关键的节点；市场环境的变化正在重塑企业等等。以下，是我认为对未来几年有意义的预测。
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
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