前言 数据的世界正在发生急剧变化，任何人都应该访问自己需要的数据，并具备获取任何数据的洞察力，而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件，还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性： Data connection：Tableau Desktop可直接连接S
我们都痴迷于生活中可以衡量的数字和统计数据。我们关心我们的健康，所以我们监测我们的体重、血压和卡路里摄入量。我们也观察我们自己和我们的工作环境来评估我们的效率和团队活力。这种关注数字的思维方式也适用于我们如何评估开源社区。
Tableau是当今数据科学和商业智能专业人员使用的最流行的数据可视化工具之一。它使您能够以交互式和多彩的方式创建具有洞察力和影响力的可视化效果。
默认情况下，AppOptics注册表会定期将指标推送到 api.appoptics.com/v1/measurements。要将指标导出到SaaS AppOptics，必须提供您
前两天在公众号发布了一篇「NBA球队数据可视化」的视频案例，对于本赛季东西部30只球队的得失分，胜负场次，胜率排名等进行了可视化展示，并支持实时交互。可点击下方视频查看。本文来分享一下视频中可视化的实现过程。
原文标题：A Step-by-Step Guide to learn Advanced Tableau – for Data Science and Business Intelligence Professionals 作者：Pavleen Kaur 翻译：李清扬 校对：卢苗苗 本文共4000字，建议阅读8分钟。 本文借助高级图表创建计算深入研究数据以提取对数据的分析，并了解R如何与Tableau相互集成和使用。 简介 “查看数据。 显示图表。 讲故事。 吸引观众。” Tableau是当今数据科学和商业智
为简化和加速故障排查，Pinterest 流处理平台团队基于 Flink 构建并推出了称为 Dr. Squirrel 的诊断工具，揭示并聚合任务状态，洞悉根本致因，提供解决问题的可操作过程。自发布以来，该工具显著提升了开发人员和平台团队的工作效率。
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导读：可视化地图在描述地理位置相关度量时效果直观、优势明显，Tableau制作地图非常方便，而且支持多种可视化地图形式。本文介绍几种经典的可视化地图形式。
随着机器学习（ML）成为每个行业的重要组成部分，对机器学习工程师（MLE）的需求急剧增长。MLE将机器学习技能与软件工程专业知识相结合，为给定应用程序找到高性能模型，并应对实现过程中遇到的挑战 – 从构建训练的基础架构到准备部署模型。新的在线资源如雨后春笋般冒出，培训工程师构建ML模型，并解决遇到的各种软件挑战。然而，新ML团队最常见的难题之一是保持工程师习惯于传统软件工程的进展水平。
通过DynaTrace的OneAgent等功能组建能全面了解服务所运行的环境。其中包括：Metric、Log、Trace，具有完整的分布式跟踪能力，可以在抓取到代码层面的运行时信息，自动构建出运行时的上下文信息，将实体关系和用户体验以及用户的行为数据较好的关联起来。在实现服务的可观测性这个场景中，DynaTrace提供了一系列的工具和能力：
由于 EIGRP 总是从主地址上寻找数据包，思科建议您在带有主地址的特殊子网上配置所有路由器，这些主地址属于同一子集。 路由器不会在备用网络上形成 EIGRP 邻居。
本文适用范围：✔️ .NET Core 3.1 及更高版本 ✔️ .NET Framework 4.6.1 及更高版本
本文演示了一些分布式上下文传播的实际例子。我的书《掌握分布式跟踪》第10章给出了更详细的例子。
随着Kubernetes生态的不断壮大，一度被誉为新一代数据中心操作系统（DCOS），从资源角度来讲，K8S其核心工作也是管理整个集群的计算资源，并按需合理分配给系统里的程序（以Pod为基础的各种WorkLoad）。本质也是解决资源与业务负载之间供需平衡的问题。因此，了解Kubernetes自动扩展功能的相关原理，可以帮助我们在资源管理层面获得更多的价值，有利于提升运维效能。
在入门案例动态销售报告中已经带领大家入门制作PowerBI可视化报告。本文主题销售业绩分析将继续针对入门案例进行进一步优化，让大家更改的了解和掌握使用PowerBI的功能。优化内容主要有两个： 1、数据分析层面：在可视化报告中单独的一个销售业绩指标是没有意义的，只有通过对比指标才能知道销售业绩指标的好坏。对比方法主要通过同指标不同时间的对比，通过PowerBI智能时间函数，可以更加方便的计算累计销售额（YTD）,同比（与去年同期对比），环比（与上月对比）等指标。 2、图表层面：使用KPI图表可以更加直观的显示业绩完成状况。通过对同比，环比格式设置可以进行分阶段显示数据。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2008.08173v1.pdf
1. 不要暴露过度(Do not expose more than you want)
一、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
本文案例有多重背景，其一便是上海VIP培训活动中，小伙伴当场拿出实际业务来希望实现作图，从开始到超预期的完美实现，共计20分钟。小伙伴可亲自见证在完全精通 PowerBI DAX 下，可以直接驱动作图实现原来无法完成的效果。
缓存是一种很强大的技术，广泛应用于计算机系统的各个方面，包括高速缓存硬件、操作系统、Web 浏览器，特别是后端开发。对于像 Meta 这样的公司来说，缓存非常重要，因为它可以帮助他们减少延迟，扩展繁重的工作负载，并节省资金。由于他们的场景中大量使用了缓存，所以他们遇到了另一个问题：缓存失效。
分析需求：评估客户价值，调整销售策略。 解决方案：将Top n客户发销售部门。 1.商业理解 确定客户价值：购买总金额，频次，平均每次购买金额，最近购买金额，它们的线性组合。 数据挖掘方法：描述汇总，分类，预测，概念描述，细分，相关分析。 数据来源：客户信息表，订单信息表，订单明细。 2.基本分析流程 计算单品总金额：读入订单明细表，计算单品总金额。 计算订单总金额：读入订单表，合并单品总金额数据，计算订单总金额。 汇总至客户总金额：读入客户表，合并订单总金额。 列出Top n客户：先按金额排序，然后选取
MySQL Router是InnoDB Cluster / ReplicaSet的核心组件，可将客户端流量自动路由到数据库组中的正确实例。MySQL Router可以自动适应拓扑更改，但在某些情况下，我们可以使用特定属性标记一个实例，这个属性将更改路由器的默认行为。
自动配置可以对Spring MVC处理的请求进行检测。当 management.metrics.web.server.auto-time-requests 为 true 时，将对所有请求进
来源：DeepHub IMBA本文约2400字，建议阅读9分钟主动学习是解决标注数据问题的一个方向，并且是一个非常好的方向。 主动学习是指对需要标记的数据进行优先排序的过程，这样可以确定哪些数据对训练监督模型产生最大的影响。 主动学习是一种学习算法可以交互式查询用户(teacher 或 oracle)，用真实标签标注新数据点的策略。主动学习的过程也被称为优化实验设计。 主动学习的动机在于认识到并非所有标有标签的样本都同等重要。 主动学习通过为专家的标记工作进行优先级排序可以大大减少训练模型所需的标记数据量。
主动学习是指对需要标记的数据进行优先排序的过程，这样可以确定哪些数据对训练监督模型产生最大的影响。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/ 分析工具用于收集和分析数据，识别瓶颈，并确定性能指标。Unity引擎本身就提供了许多这样的工具。其他工具包括原生兼容的工具，如Xcode和Android Studio，以及特定于gpu的工具，如RenderDoc。
目标错位是许多公司未能实现ERP系统的全部价值的常见原因之一。在任何公司开始ERP选择过程之前，目标调整应该是起点，并且在其设定绩效和度量目标（指标）和目标之前。目标应与政策保持一致，并应通过公司明确定义，阐明和传达目标。这是一种自上而下而不是自下而上的方法。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第5天，前面我们介绍了如何用Tableau对数据建模？，今天介绍如何用Tableau可视化数据。你将学会：
作者：崔家华 东北大学|模式识别与智能系统研究生 量子位 已获授权编辑发布 在模式识别领域中，K-近邻算法（KNN算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。 在这篇文章中，作者先详细介绍了K-近邻算法的基础知识，接着在Python 3中演示了约会网站配对实战和sklearn手写数字识别。形象生动，简明易懂。 在文章正式开始前，可能你需要这些信息—— Github代码获取： https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/ Python版本： Python3
这是一篇非常有意思的论文，它将时间序列分块并作为语言模型中的一个token来进行学习，并且得到了很好的效果。
本文解释了计算距离的各种方法，并展示了它们在我们日常生活中的实例。限于篇幅，便于阅读，将本文分为上下两篇，希望对你有所帮助。
LiheYoung/Depth-Anythinghttps://github.com/LiheYoung/Depth-Anything
有分析意义的数据一般是表结构，即分为行与列，列定义了数据含义，行则构成了数据明细。
既然是入门肯定会有很多深入的知识我不是很懂，不过没关系，以后如果有机会接触的话，在慢慢在工作中学呗。
Kafka 2.0.0引入了线程协议的变化。通过遵循下面建议的滚动升级计划，您可以保证在升级期间不会出现停机。但是，请在升级之前查看2.0.0中的重大更改。
OpenShift metric子系统支持捕获和长期存储OpenShift集群的性能度量，收集节点以及节点中运行的所有容器的指标。
本文来自于公众号读者投稿。作者Suke，数据爱好者，主攻方向：数据分析，数据产品化。
作者 | OpenAI 译者 | Sambodhi 策划 | 褚杏娟 在本文中，OpenAI 的工程师团队分享了他们在 Kubernetes 集群扩展过程中遇到的各种挑战和解决方案，以及他们取得的性能和效果。 我们已经将 Kubernetes 集群扩展到 7500 个节点，为大型模型（如 GPT-3、 CLIP 和 DALL·E）创建了可扩展的基础设施，同时也为快速小规模迭代研究（如 神经语言模型的缩放定律）创建了可扩展的基础设施。 将单个 Kubernetes 集群扩展到这种规模很少见，但好
内容一览：2019 年已经接近尾声，在这一年里，计算机视觉（CV）领域又诞生了大量出色的论文，提出了许多新颖的架构和方法，进一步提高了视觉系统的感知和生成能力。我们精选了 2019 年十大 CV 研究论文，帮你了解该领域的最新趋势，继之前推出的上系列和中系列之后，这是该系列的最后一个部分。Enjoy~
9.网站属性 键 默认值 描述 spring.hateoas.use-hal-as-default-json-media-type true 是否应将application / hal + json响应发送到接受application / json的请求。 spring.http.converters.preferred-json-mapper 用于HTTP消息转换的首选JSON映射器。默认情况下，根据环境自动检测。 spring.http.encoding.charset UTF-8 HTTP请求和响
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX，但是除了最简单的基础聚合运算以外，其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且，你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验，典型的情况会是：你精心制作的一个 Power BI 报告初稿，会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
PyGWalker可以简化Jupyter笔记本的数据分析和数据可视化工作流程，方法是将panda数据帧转换为Tableau风格的用户界面进行可视化探索。
数据标签的值选择时刻列（这个功能需要2023年12月及以后的Power BI版本）：
图表以图的形式来显示数值数据系列，使人更容易理解大量数据以及不同数据系列之间的关系。
为了衡量分割系统的作用及贡献，其性能需要经过严格评估。并且，评估须使用标准、公认的方法以保证公平性。
本文适用范围：✔️ .NET Core 6 及更高版本 ✔️ .NET Framework 4.6.1 及更高版本
现在我们已经有了整合的高质量的细胞，我们想知道我们的细胞群体中存在的不同细胞类型。
开放测量软件开发工具包(OMSDK)使第三方广告测量服务能够收集有关广告印象和性能的信号。 这些信号由开放测量接口定义(OMID)API发送。
质量度量是指我们采集了一些产品研发过程及上线后质量相关的数据，经过聚合计算，通过图表、质量分等方式呈现出来这件事。在业界也有一些关于这方面的分享，比如“质量运营”，“数字化软件过程”，“质量罗盘”等，今天我们就来分享一下做质量度量的过程与思考。
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