根据AMT的研究，在那些上线不成功或者上线后掉线的案例中，有高达70％的项目都有一个共同的直接原因，那就是在数据上出了问题。...数据的重要性 经验表明，作为管理改造工程的ERP项目，花在系统实现和技术准备上的时间并不多，80%以上的时间是花在了贯穿全程的三大任务上，即全程的宣传培训、全程的数据准备和全程的管理变革。...这三个全程缺一不可，其中尤以数据准备工作量最大。 说到数据在ERP项目中的重要性，恐怕没有人会否认。大家最常挂在嘴边的一句话是“三分技术、七分管理、十二分数据”，以此来表达对数据的高度重视。...再加上由于历史的原因，企业中的很多数据要么不全，要么账实不符，企业往往要在上ERP的同时清产核资工作，这无形中加重了ERP数据准备的难度。...－上线后，需要对部分业务流程和操作规程调整，以适应系统内的数据流转。 －应用管理员及时处理系统中的异常数据。
Python是一种高级编程语言，被广泛应用于软件开发、数据分析、人工智能和网络编程等领域。它的简洁语法、丰富的第三方库和强大的生态系统使得Python成为开发工程师的首选语言之一。...在下面的文章中，我将从多个方面详细阐述Python在开发中的重要性。 一、简单易学 Python语法简洁、优雅，易于理解和学习。它采用简单的语法结构和关键字，不需要繁琐的语法和复杂的记忆规则。...在数据科学和人工智能领域，Python成为最受欢迎的语言之一，因为它提供了强大的数据处理和机器学习库，如TensorFlow和Scikit-learn。...综上所述，Python作为一种简单易学、拥有丰富的第三方库、在多个领域广泛应用的编程语言，对于开发工程师而言具有重要性。...无论是初学者还是资深开发者，都可以从Python的优势中受益，并使用它构建高效、可扩展的应用程序
它们可以帮助你们实时监控员工的电脑活动，以确保工作效率、数据安全和遵守法规。但是，要从大量的数据中提取有用的信息并做出决策可不是小事。这就是“神奇数据挖掘算法”该出场的时候啦！...那么，不再卖关子，现在就告诉你们数据挖掘算法在企业电脑监控软件中的一些“神奇”作用：异常检测：这些算法能轻松识别员工电脑活动中的异常行为，比如不经授权的文件访问、怪异的登录模式或者奇怪的数据传输，帮助你发现潜在的安全威胁...预测性分析：有了历史数据，这些算法还可以预测未来可能出现的问题或趋势，比如员工可能面临的风险，或者系统可能出故障的地方，这样你就能提前采取措施。...分类和标记：企业电脑监控软件可以用数据挖掘算法来分类和标记不同类型的电脑活动，比如工作相关和非工作相关，以便你进行更精细的监控和报告。...员工生产力分析：这些算法还能帮助你了解员工的工作习惯，从而提供洞察力，帮助你提高生产力和效率。隐私保护：别担心，数据挖掘算法也能用于保护员工的隐私，让你既能了解情况，又不侵犯隐私。
Selenium 中的并行测试 Selenium中的并行测试是一种软件测试方法，其中许多应用程序和功能在不同的环境中同时进行测试，从而节省大量时间和精力，确保产品质量。...这一切同时发生在一个自动定义的 XML 文件中，使用 Java 的多线程概念。...在 Selenium 中使用 TestNG 实现并行测试的另一种方法是在数据提供者注解的方法中将并行属性设置为 true 以传递复杂的参数。 为什么我们需要在 Selenium 中进行并行测试？...优化 CI/CD 流程 在持续集成和持续交付不断发展的组合实践中，测试人员需要频繁地运行功能测试。另一方面，并行测试允许 QA 团队节省一些时间来获取和分析测试数据的错误报告。...使用云测试平台：云测试平台可以提供分布式测试环境和自动化测试的服务。这些平台通常包括多个节点和浏览器，并且可以按需使用。使用云测试平台可以节省成本和时间，但需要考虑数据隐私和安全等问题。
本文来自Oldpan博客:https://oldpan.me/archives/use-pytorch-normalization 前言 数据规范-Normalization是深度学习中我们很容易忽视，...我们训练的所有数据在输入到模型中的时候都要进行一些规范化。...例如在pytorch中，有些模型是通过规范化后的数据进行训练的，所以我们在使用这些预训练好的模型的时候，要注意在将自己的数据投入模型中之前要首先对数据进行规范化。...另外，不同图像像素点范围的mean和std是不一样的，一般我们输入的都是[0-1]或者[0-255]的图像数据，在pytorch的模型中，输入的是[0-1]，而在caffe的模型中，我们输入的是[0-255...显然，格式化就是使数据中心对齐，如cs231n中的示例图，左边是原始数据，中间是减去mean的数据分布，右边是除以std方差的数据分布，当然cs231n中说除以std其实可以不去执行，因为只要数据都遵循一定范围的时候
学习Python的转换数据类型前期主要学习目标有两个，一是数据类型转换的必要性，二是数据类型转换常用方法。 一、转换数据类型的作用（必要性） 先用一个问题来讲解一下为什么要学习转换数据类型？...问题：input()接收用户输入的数据都是字符串类型，如果用户输入8，想得到整型该怎么样操作？...回答：转换数据的数据类型即可，也就是把字符串转换成整型 二、转换数据类型的函数 在Python学习中我们可以借助Python中转换数据类型的函数来转换，但是这类函数有很多，所以挑选重要的知识点来讲解，但凡是比较重要的我都会加粗标记出来...complex(real[,imag]) 创建一个复数，real为实部，imag为虚部 str(x) 将对象x转换为字符串 repr(x) 将对象x转换成表达式字符串 eval(str) 用来计算在字符串中的有效...整数值 hex(x) 将一个整数转换为一个十六进制字符串 oct(x) 将一个整数x转换为一个八进制的字符串 快速体验数据类型转换 """ 大致步骤： 1. input输入一个数字 2.
之前经常和临床试验数据打交道，无论是来自手动录入的数据还是取自数据库的数据，在完成数据获取这一步后，感觉有80%甚至90%的时间和精力会用在做数据清洗（data cleaning）这一环节，即“增”“删...根据Ron Cody在他的《Cody's Data Cleaning Techniques Using SAS》中的定义是： 确保原始数据的准确输入 检查字符型变量仅包含有效值 检查数值型变量在预定范围内...比如图1就是一个典型的长数据格式，因为“visit”这个变量被压缩到了一个变量之中，所以每一个ID不仅只有一行观测，而是有9行之多。图3就是对图1中的变量“RMDQ”进行转置之后的结果。...因为“RMDQ”中存在缺失值（missing data），后面会通过多重填补（multiple imputation）方法进行缺失值的处理，需将数据变换为宽数据格式时才可以。 ?...数据清洗是数据分析的前提，也会花费较多的时间和精力。希望这篇小文章能让有兴趣在数据分析领域进一步学习了解的朋友们重视数据清洗的过程，夯实基础。
在数据处理和分析的过程中，数据去重是数据处理和分析的关键步骤之一。重复的数据会导致分析结果的偏差，影响决策的准确性。...常用的数据去重技巧：使用集合（Set）：将数据转换为集合，集合会自动去除重复项。这是一种简单而高效的方法，适用于处理较小的数据集。...使用Pandas库：Pandas库提供了丰富的数据处理功能，包括去重操作。可以使用drop_duplicates()方法去除DataFrame中的重复行。...使用NumPy库：NumPy库提供了高效的数组操作，可以使用unique()函数去除数组中的重复元素。...通过数据去重，可以确保分析所使用的数据集是干净、准确的。2提高分析效率：去除重复数据可以减少数据集的大小，从而提高数据处理和分析的效率。
组合电路在 HLS 中的重要性 该项目通过一个示例演示了 HLS 中组合电路对设计的影响。 在 HLS 中描述组合任务非常重要，因为它直接影响整个系统的性能。...图2 图2显示了由组合电路和一组保存电路状态的存储单元组成的时序电路的结构。存储器单元可以是触发器、BRAM或DDR存储器的形式。 组合部分接收两组数据：主输入和状态。...系统中的其他模块使用主输出，而下一个状态数据修改存储单元并定义新的电路状态。 动机 所有组合电路都需要一个时间间隔，以便在其输入发生任何变化后产生稳定的输出。这个时间被称为传播延迟。...组合电路中从输入到输出的不同路径可能具有各种延迟。最长路径也称为关键路径，被定义为设计传播延迟。 在时序电路中，时钟周期对设计性能有直接影响。图 2 中组合部分的传播延迟决定了最小时钟周期。...因此，了解如何在 HLS 中设计高效的组合电路是在硬件上开发高性能算法的第一步。 组合电路的影响 在这里，将通过一个例子来解释正确的 C/C++ 描述组合设计如何能够加快实现速度。
主动性，大意是“个体按照自己规定或设置的目标行动，而不依赖外力推动的行为品质”。 可以看出就是自己主动的去做些什么，而不是被动的等待。...但我有一个不太好的习惯，就是我每到一个新团队中的时候，我一般会观望一阵，上面安排什么我就做什么，不会主动的去推动什么。 这在一般情况甚至于绝大多数的情况下，都是相对正确的选择。没有错。...但问题是，给我安排的工作任务，是不合理的。因为负责的是产品经理，它相对不太懂技术，而这个团队中又没有前端人员。后端技术负责人又被产品经理隔离。...而这个limitless.js它的文档只有寥寥几个参数的说明，却没有网上每种效果的配置实例。 就好比，各种调料都给你备好了，并告诉你这些东西能做个宫爆鸡丁，但具体怎么炒？没有，你得自己试。...我就跟他们反复的沟通，后来这个需求砍掉了。 如果我不是一开始就主动去跟他们沟通的话，这个“需求完不成”的锅，就要扣在我的头上啦！
本文为《程序员》无人驾驶技术系列文章的第一篇，深入解析光学雷达（LiDAR）在无人车研发中的应用，包括光学雷达的工作原理，在地图绘制、定位以及障碍物检测等环节的应用，以及面临的挑战。...文章首先介绍光学雷达的工作原理，包括如何通过激光扫描出点云；然后详细解释光学雷达在无人驾驶技术中的应用，包括地图绘制、定位以及障碍物检测；最后讨论光学雷达技术目前面临的挑战，包括外部环境干扰、数据量大、...LiDAR 在无人驾驶技术中的应用领域 接下来介绍光学雷达如何应用在无人驾驶技术中，特别是面向高精地图的绘制、基于点云的定位以及障碍物检测。...后期经过人工标注，过滤一些点云图中的错误信息，例如由路上行驶的汽车和行人反射所形成的点，然后再对多次收集到的点云进行对齐拼接形成最终的高清地图。 基于点云的定位 首先介绍定位的重要性。...这样的成本要加在本来就没有很高利润的汽车价格中，无疑会大大阻碍无人车的商业化。 展望未来 尽管无人驾驶技术渐趋成熟，但LiDAR始终是一个绕不过去的坎。
对于从事互联网工作的小伙伴来说，HTTPIP并不是一个陌生的存在，如果你恰好是做技术敲代码的专业人才，尤其是要负责网络爬虫的相关工作，那么每天跟你打交道比较多的就是HTTPIP了。...很简单的一个道理，比如说我们自己现在有一个网站，网站内容都是我们自己辛辛苦苦写出来的，但是就是会有很多恶意竞争的对象，专门用恶意程序爬虫抓取我们自己的数据，所以为了能够保护自己的网站，宁可错杀一千也不放过一个...，服务器的承载力总归是有限的，如果有程序一直超负荷抓取服务器信息，服务器很容易就崩溃了。...这个时候如果还想继续访问这个网站，HTTPIP就很重要，如果当前的ip地址受限制，可以换一个新的ip地址，保证爬虫的顺利进行。青果可以提供高质量的ip资源，保证爬虫程序的顺利进行。...不过在这里也要提醒大家，正常的采集学习可以，但是不要恶意采集别人信息，做违法的行为。
导言 在机器学习任务中，特征选择是提高模型性能和减少过拟合的重要步骤之一。LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，提供了内置的特征重要性评估功能，帮助用户选择最重要的特征进行模型训练。...本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行特征选择与重要性评估，并提供相应的代码示例。 加载数据 首先，我们需要加载数据集并准备数据用于模型训练。...以下是一个简单的示例： # 定义数据集 train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train) # 定义参数 params = { 'objective...我们加载了数据集并准备了数据，然后训练了一个基础模型并得到了特征的重要性评估结果。最后，我们根据特征重要性选择了最重要的特征用于模型训练。...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用LightGBM进行特征选择与重要性评估。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定的特征选择和模型训练需求。
1、什么是数据模型？ 数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，用图形化的形式去描述业务规则的过程，从而表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。...物理模型在整个数据建模时间占比：20%—30%左右。 例如：客户姓名的数据类型是varchar2，长度是20，存储在Oracle数据库中，并且建立索引用于提高该字段的查询效率。 3、数据建模的意义？...当业务数据库并非采用非规范化设计时，这时要将数据同步到作为二级索引库的ES中，就很难使用上述增量同步方案，必须进行定制化开发，基于特定业务进行应用开发来处理join关联和实体拼接。...其通过两种type的文档来表示父子实体，父子文档的索引是独立的。父-子文档ID映射存储在 Doc Values 中。...6、小结 本篇文章基于rockybean《Elasticsearch从入门到实践》数据建模篇结合社区精彩问答进行了梳理和扩展，“站在巨人的肩上”，更能体会建模的重要性。
其产品形式是：采集地图相关数据后进行整理与整合，并以地图开源平台的形式展现出来，而企业则借助API、SDK等方式把Mapbox的数据和功能整合到自己的产品中。...近年来，孙正义在无人驾驶领域不断疯狂“押宝”，此次Mapbox筹备上市的背后也是因为他的大力推动。 为何他如此看好这家名不见经传的地图企业？这就要从高精度地图在无人驾驶领域中的重要性说起了。...高精度地图是自动驾驶的“底层基础设施” 不同于芯片、算法、激光雷达等高难度板块，高精地图更多时候显得没什么“存在感”。但对于无人驾驶的真正实现来说，高精地图的重要性并不次于其它部分。...纵观整个智能汽车产业链中的生产与使用者，没有哪家企业与高精度地图没有任何关联。 那么，究竟什么是高精地图？ 通俗的讲，高精度地图就是精度更高、数据维度更丰富的电子地图。...合法、高效与低成本，将成为竞争中的决胜关键 回到本文开头提到的Mapbox，相对于利用专业的地图信息采集汽车来获得高精度地图，Mapbox则更依靠用户数据来绘制高精度地图。
因此，针对不同合作伙伴(例如数据分析师、数据工程师、数据运营公司)的大数据管理和处理应该是快速、自动化和可扩展的。 ?...公司需要强大的财务治理来进行数据处理，以便能够持续监控，防范惊人的支出，并直接证明所获得的抵御支出优势。 与内部部署相比，财务治理从根本上来说是云计算中的独特挑战，其中包括预先同意长期承诺的成本。...影响云计算中数据处理平台可靠财务治理的许多挑战，都相当于交付任何基于云计算的框架所面临的挑战。但是，基于云计算的数据平台面临专门针对信息处理的显式挑战。...相当混乱的比较是从您的ISP寻求一个经过特别优化的数据包，但却消耗了大量的带宽使用量，而没有实时检查和过滤器。这会在您的云账单中引起意外的惊讶。...这将有助于支持不同的团队在共享云环境中运行大数据，也可以支持独立的团队进行整合，以在不影响性能的情况下节省更多成本。
仅从沟通效率的角度，效率非常低下；从沟通效果的角度，没能从根本上解决问题。 所以，仅就沟通的问题，我做了如下的思考与总结。 1、沟通的分类 ?...2、沟通的重要性 以下仅探讨非正式的内部沟通。 从项目管理的角度来讲：沟通很重要，很重要！因为性格以及认知的原因，不同的人对同一次谈话理解是不一样的。多次的沟通使能达到共识，不要偏倚于目标。...【百科】沟通漏斗是指工作中团队沟通效率下降的一种现象：如果一个人心里想的是100%的东西，当你在众人面前、在开会的场合用语言表达心里100%的东西时，这些东西已经漏掉20%，你说出来的只剩下80%。...因此，为避免沟通的有效信息的流失，当面沟通最能有效的获取想要的信息。当面沟通才是解决矛盾冲突的关键。 5、小结 以上仅是我的一些思考，团队管理的目的是增强团队的凝聚力，提高团队的战斗力。...一味的猜忌、所谓的小道消息、打小报告乃是妇人的技俩，上不了台面。不能解决问题，相反，会是本来简单的问题变得拖沓、长时间得不到有效的解决。
最近某套MySQL数据库服务器异常关机，导致MySQL不能正常拉起来，启动过程中，error日志中记录了如下的信息，可以看到，数据库因为异常关闭，此时会进行实例恢复的操作， [Note] InnoDB:...、启动命令等角度尝试解决均未果，但是数据文件目录还在本地磁盘中，既然旧库很难拉起来，能不能通过重建一套新的数据库，带动这些旧的数据文件？...尽管如此，由于旧的ibdata1还是存在一些不兼容，mysql数据库中的一些表此时就可能无法访问了，还可能出现其他的问题， [ERROR] InnoDB: Tablespace for table `...数据备份有很多的形式，最简单直接的，就是写个脚本，加到定时任务中， 0 0 * * * /opt/app/mysql/dump/test_backup.sh >> /opt/app/mysql/dump...备份的数据文件最好通过gzip压缩存储，压缩比能到1/5，节省存储空间。 2. 备份逻辑中需要增加历史数据删除策略，存储有限时间段的数据备份文件。 3. 日志写的细致些，执行异常时，才可以快速定位。
尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员来说，它仍然很难理解。Kimberly-Clark的全球总监Robert Abate，在“数据可视化的智慧”中讨论人们对大数据的无知。...我们不得不解决如何进行数据沟通和怎样与它们创建直接联系。” 大数据，尤其是跟信息图表和可视元素用在一起时，能够更快地得到问题的答案。这是一个理想，因为公司从来源中获取信息越快，获得答案就越快。...当涉及到大数据时，“一张图片胜过千言万语”还不足以说明图片的重要性。人们很容易地以可视的或物理的角度观察数据，它比看表格容易的多。...为什么突然依赖大数据? 大量的手机、平板电脑、翻转电脑、云计算及传感器和物联网的出现，产生了人们不可想像的数据量。根据演讲资料的揭示，这两年产生的数据量，超过了此前的历史上的数据量。...充分利用数据 了解数据具有的特点是成功使用大数据的关键。人们都知道“了解你的客户”，会使公司营销有更高的成功率。 他给出了一个案例，他的团队帮助他们的客户整理数据。
思科离职员工删掉了 456 台虚拟机，造成 16000 个 WebEx Teams 账户被异常关闭了长达两周的时间，为此思科向用户退款超过了100万美元，同时花费了140万美元来修复程序，总损失达到了约...就在今年，微盟被自己的员工恶意删库，导致在线服务出现了故障，300万注册商家遭受牵连，生意近乎停摆。之后微盟奋战了七天七夜才恢复了被删库的数据，但依旧给微盟带来了巨大的损失。...笔者认为：“删库跑路”、“删文离职”等恶性事件频频发生，折射出的是企业内部审查以及IT管理制度的不完善，说到底，其实就是不重视IT建设及运维，如果日常做好数据备份、权限控制及审核机制，这样的事件纵然频发...，也不会对企业产生多大的影响，更不会使企业蒙受巨大的经济损失。
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