2022年4月19日,中国福利彩票发行管理中心综合技术服务公开招标公告,预算 13412.99 万元。 本项目包括“系统运维及安全服务”、“系统建设服务”、“基础环境服务”和“系统运营服务”四个部分,共计24项服务。 中标结果 2022年5月16日发布成交公告,中福彩科技发展(北京)有限公司、中福彩技术研究中心、公安部第一研究所、中国电信股份有限公司北京分公司联合体中标。 中标(成交)金额:13263 万元
随着互联网的发展,民众的生活日益数字化,这也为不法分子提供了可趁之机。多年来,网络诈骗愈演愈烈,虚假购物、虚假兼职和虚假中奖等诈骗手段屡屡被媒体曝光。近段时间,不少网民向公安机关报案,声称自己在网站购买彩票时遭遇骗局,非法彩票网站的诈骗行为逐渐浮出水面。非法彩票平台究竟是如何一步步诱骗受害者上当的呢?
上周被一则新闻震惊到了,《2454万元大奖无人认领!福彩史上第二大弃奖在广东中山产生 》,在2019年5月2日开奖的双色球中,广东中山一位彩民博中2454万元,兑奖时间截至2019年7月1日。
聚众赌博是指用户在使用QQ产品时,存在以下行为,包括但不限于:发送、组织、传播、教唆他人、聚众赌博、出售赌博器具、传授赌博(千术)技巧、方式、方法等内容;
春节期间拜年访亲友、各种聚会,只要有人振臂一呼,准能凑上好几桌麻将。打麻将本是亲友之间的娱乐,但如果上升到带有赌博性质的活动,这年就没法好好过了。小助手不得不提醒大伙,今年公安部发布严打赌博信息,大伙儿可得留意了!
加上大家可能也更想看我扯一些和游戏相关的有的没的,所以还是聊一聊微信小游戏的一些看法吧。
福利彩票走进百姓生活,每期的500w大奖吸引了千万彩民的眼球和关注,备受争议的双色球延期开奖也成了争议的焦点,成为继12306之后,又一个站在风口浪尖的悲催儿。黑幕说,红会说,各种说甚嚣尘上。IT人只做技术事,至于类似美美卡里究竟几个零,一套内衣值几多银子的问题,还是交给干爹们去撕扯吧。当然福彩中心是不是红会,还是交给时间来证明吧。
刚刚,财政部、中央文明办、国家发展改革委、工业和信息化部、公安部、民政部等12部门联合签发2018年第105号令,综合治理擅自利用互联网售彩行为。105号令明确将坚决禁止擅自利用互联网销售彩票行为,未经财政部批准,福利彩票和体育彩票机构及其代销者不得以任何形式擅自利用互联网销售彩票相关业务,任何企业和个人不得开展任何形式的互联网销售彩票相关业务。财政部目前没有批准任何企业和个人从事互联网彩票销售业务,可以认为105号令是2015年互联网禁彩以来又一个针对互联网彩票的禁令。
有多少人大学里被挂在一棵名叫”高数”的树上,又有多少人心里默默污了拉格朗日无数次……
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今天,我本来是想写关于福利彩票的随机数相关内容的,素材数据我都备好了,有福彩“15选5”、福利“6+1”、“七乐彩”、“3D”、“福利双色球”等等,但是考虑到放进来就太长了文章,所以先阉割一部分,等后面深入研究好以后再写结论吧。
本人是个资深彩民,每周都会在彩票上花上50-100块钱买彩票,虽说一直没中。 上网时,经常听到别人讨论说,彩票是8点钟禁售,9点15分开奖,很多人都会想,这一个半时内,福彩中心会不会算一个最小人买的彩票呢。 刚好,最近在学买流式计算,尝试着用这个来算一下最小得奖。 当然,写这个东东没有说彩票造假,也没有特别的意思,只是想将学到的东西用起来的尝试。
导读:去年,我曾写过一篇文章用Python爬取了14年所有的福彩3D信息,彩民们,只能帮你们到这了,得到很多人的反响,很多粉丝留言,快点出一版分析教程,找找其中的规律。说不定哪天头等奖就是你,从此迎娶白富美,走上人生巅峰!
去年,我曾写过一篇文章我用Python爬取了14年所有的福彩3D信息,彩民们,只能帮你们到这了,得到很多人的反响,很多粉丝留言,快点出一版分析教程,找找其中的规律。说不定哪天头等奖就是你,从此迎娶白富美,走上人生巅峰!
这几天广州正在集中上演国际足球大赛,恒大淘宝和拜仁慕尼黑对战之后,皇家马德里和国际米兰的比赛即将开打。皇家马德里俱乐部本次中国之行还有一个任务:其海外旗舰店正式入驻天猫国际,双方为此在广州举行了一个合作仪式,皇马俱乐部包括C罗在内的28名队员到场助阵,阿里巴巴零售事业群总裁张建锋出席。这只是阿里巴巴在体育界的小动作之一,巨头们正在加速行动,创业者纷纷涌入,互联网体育爆发在即。 天猫与俱乐部联姻是水到渠成 拥有几十万体育用户的App洋葱圈创始人王楠杰认为,这类合作是水到渠成。一方面皇马这类大俱乐部一直都很想找
2016年中秋前夕,一家国内知名的互联网企业开除了几名员工(对外声明里面,用的是颇为和缓的“劝退”字样)。公众的印象里,缘由是他们上班时间编写脚本抢月饼,抢了100多个。
木马(Trojan),也称木马病毒,是指通过特定的程序(木马程序)来控制另一台计算机。木马通常有两个可执行程序:一个是控制端,另一个是被控制端。木马这个名字来源于古希腊传说(荷马史诗中木马计的故事,Trojan一词的特洛伊木马本意是特洛伊的,即代指特洛伊木马,也就是木马计的故事)。“木马”程序是目前比较流行的病毒文件,与一般的病毒不同,它不会自我繁殖,也并不“刻意”地去感染其他文件,它通过将自身伪装吸引用户下载执行,向施种木马者提供打开被种主机的门户,使施种者可以任意毁坏、窃取被种者的文件,甚至远程操控被种主机。木马病毒的产生严重危害着现代网络的安全运行。
1、29岁电工自学编程行骗,骗了上万人约1.6亿元 (央视财经《经济与法》)2017年8月的一天,在湖南一个特别偏僻的小村庄,一个20多岁的小伙子在屋子里正在紧盯电脑,不时地敲击着键盘,忙得不可开交。这时候,突然冲进来五十名警察,一下子把他按倒了,这可吓坏了周围的村民,这个小伙子犯了什么事?有这么多的警察来抓他?而且最让人意想不到的是,就在这么偏僻简陋的房子里,警方居然搜出了355万的现金。这个被警察抓住的小伙子究竟是什么人物?这355万元现金又是从哪来的呢?事情还得从三个月前说起。2017年五月份,浙江
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该数据集包含自1954年以来每月美国经济状况的数据。联邦基金利率是存款机构隔夜彼此交易联邦基金(联邦储备银行的余额)的利率。借款机构支付给贷款机构的利率由两家银行确定;所有这些类型的谈判的加权平均利率称为有效联邦资金利率。有效联邦基金利率由市场决定,但受美联储通过公开市场操作影响以达到联邦基金利率目标的影响。联邦公开市场委员会(FOMC)每年开会八次,以确定联邦基金的目标利率;目标利率在2008年12月过渡到上限和下限。实际国内生产总值是根据按2009年美元汇率环比计算的季节性调整后的季度国内生产总值季度变动率计算的。失业率代表失业人数占劳动力的季节性调整百分比。通货膨胀率反映了不包括食品和能源的产品的消费者价格指数的月度变化。
班加罗尔的房地产市场,为数据分析师提供了一个有趣的机会,分析和预测房地产价格的走向。对房地产价格的预测正变得越来越重要和有利。房地产价格是一个国家整体市场状况和经济健康的良好指标。该数据集包含了价格、面积等信息。
与传统的数据架构要求整合、面向主题、固定分层等特点不同,数据湖为企业全员独立参与数据运营和应用创新提供了极大的灵活性,并可优先确保数据的低时延、高质量和高可用,给运营商数据架构优化提供了很好的参考思路。
数据目录、数据清单、数据字典是良好数据治理活动的组成部分。它们被经常混用,但它们并不相同。
我们云原生实验室在这段时间一直从事联邦学习的项目研发,联邦学习解决的是机器学习中企业数据联合使用的问题,因此我们也很关注各类数据管理框架和技术。近期读了一本关于数据管理的书:《华为数据之道》,对企业管理和使用数据做了系统的总结,其中有不少的原理值得借鉴。在征得出版社许可后,摘录部分章节分享给大家,感兴趣的读者可以点击图片购买图书作参考。 最近的畅销书《华为数据之道》对华为的数字化转型方法和经验进行了系统性地披露。企业的数字化转型,数据治理是关键,数据的分类管理又是数据治理的核心,本文将通过《华为数据之道》
后来,为了更有效率的记事和工作,数据库出现了。数据库核心是满足快速的增删改查,应对联机事务。
我们谈论数据中台之前,我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念,它们都与数据有关系,但他们和数据中台有什么样的区别,下面我们将分别介绍数据平台数据仓库数据湖和数据中台。
数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
去年12月20日,某知名汽车品牌发生了数据泄露事件,而且泄露的数据包含用户个人隐私数据,也包含了公司的运营销售信息等商业机密数据。泄露的个人隐私信息将用户暴露于短信、电话骚扰甚至电信诈骗的危害之下,同时也造成了用户对企业的信任危机,企业也将会面临监管的调查。
数据管理是指组织对其整个数据生命周期进行的规划、执行和控制,以期最大化数据的价值。它涵盖了从数据采集、存储、处理到最终使用等全部过程。
随着企业信息化、数字化的发展,对于数据管理者提出了更高的要求。自服务数据共享与服务架构是为了更好的解决数据管理者对数据管理中的数据的交换、资源的管理、数据的共享以及带动业务创新而提出的数据管理框架。自服务数据共享与服务架构的目标是实现对企业级的数据和资源进行管理,推动业务创新带动企业业务拓展。在自服务数据共享与服务架构中提出以元数据为核心,自动采集数据信息进行数据分类管理,并建立了自助式数据交换和数据共享通道,制定了数据交换中所常用的数据交换标准,提供了对数据的全生命周期的监控和预警功能。 目录: 一、数
对于你喜欢的事想去做的事,你必须付出百分之一千的努力你知道这一路可能会有很多困难,会有坚持不下去想要放弃的时候也有时候,你不一定会得到你想要的结果,但你—定要相信。
随着企业数据规模的增长,数据的价值变得越来越重要。然而,传统的数据库在承载大量数据时面临挑战,需要高效有序的维护。因此,建立高效的数据仓库成为了企业决策和管理的基石,但现代技术的背景下,数据管理和保护仍然存在着重要挑战。
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程,可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用:
导读:2017 年华为提出了企业的新愿景:"把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界"。同时,华为公司董事、CIO陶景文提出了"实现全联接的智能华为,成为行业标杆"的数字化转型目标。
大家好,我是独孤风,一位曾经的港口煤炭工人,目前在某国企任大数据负责人,公众号大数据流动主理人。
数据湖这一概念,最早是在2011年由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods首次提出。其比喻是:如果我们把数据比作大自然的水,那么各个江川河流的水未经加工,源源不断地汇聚到数据湖中。业界便对数据湖一直有着广泛而不同的理解和定义。“数据湖是一个集中化存储海量的、多个来源,多种类型数据,并可以对数据进行快速加工,分析的平台,本质上是一套先进的企业数据架构。”
《关于数据治理的读书笔记 - 数据治理、数据管理和数据管控的理解》我们了解了有关数据治理、数据管理和数据管控,这几个名词之间的区别和联系,回到数据治理的话题上,数据治理究竟是什么?
政务是个大市场,阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士,研发总监,他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面三篇分别深入阐述: 政务大数据点本质:《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图:《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围:《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型:《政务大数据的概念模型》 反响非常好,本篇接上一篇讲讲政务大数据的逻辑模型。希望大家会喜欢! 后续还有一系列文章;敬请期待。 在《政务大数据的概
随着企业数据越来越大,企业意识到数据是一种无形的资产,通过对企业各业务线产生的海量数据进行合理管理和有效应用,能盘活并充分释放数据的巨大价值。如果不能对海量数据进行有效管理和应用,企业堆积如山的数据给企业带来的是高昂的成本,数据就用不起来,也用不好。
随着大数据时代的到来,流动的数据已经成为连接全世界的载体,也成为促进经济社会发展、便利人们产生生活的源动力。伴随着数据的流动,尤其是为了解决流动过程中产生的一系列问题,”数据治理“流行起来。而要了解数据治理及数据质量,还得从数据、数据治理、数据质量这些基本概念说起。
随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用,传统的数据仓库模式,在快速发展的企业面前已然显的力不从心。数据湖,是可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统,已经成为企业应用大数据的重要工具。数据湖可以更好地支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析以及多元化结构化数据分析,可以加速从数据到价值的过程,打造相应业务能力。而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件,同时数据治理是一个持续性过程,也是数据湖逐步实现数据价值的过程。未来在多方技术趋于融合,落地场景将不断创新,数据湖、数据治理或将成为新的技术热点。
人工智能已经从天花乱坠的宣传逐渐变成了现实。算法在机器学习和深度学习方面的进步,计算能力和存储能力的显著提高,以及数字化所产生的大量数据,使人工智能很可能改变所有行业的游戏规则。人工智能有潜力从根本上改进业务流程,例如,在制造业中进行实时质量预测,并并产生新的业务模型。传统产业正面临着一个根本性的变化: 从实物产品的生产到工业4.0中通过人工智能流程优化和服务交付。
随着大数据技术的不断更新和迭代,数据管理工具得到了飞速的发展,相关概念如雨后春笋一般应运而生,如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等,这些概念特别容易混淆,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析,便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
好的数据治理体系可以盘活整条数据链路,最大化保障企业数据的采集、存储、计算和使用过程的可控和可追溯。
大家好,我是一哥,元数据管理是企业数据治理的基础,是数据仓库建设的关键。作为一名数据人,首要任务就是理解元数据管理。
数据湖是一个集中的存储库,允许您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据,而不必首先构造数据,并运行不同类型的分析—从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习,以指导更好的决策。
数据的价值取决于数据治理的效果。而数据治理工作有一个至关重要的基础——具有明确的数据治理角色,并确保所有干系人理解这些角色之间的差异。
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