，数字时代虽然给人们带来了各种便利，但由于人们通过网络渠道存储了大量个人数据，一旦用户身故，这些数据的所有权和继承权就会带来很多麻烦，如何处理这些资产不仅有可能困扰用户，同时也是企业需要考虑的问题，但这其中同样有可能蕴含新的商业机会 古藤泰格的办公桌上摆着一个厚厚的文件夹，里面有一大摞文件，密密麻麻地列出了各个网站上的ID、PIN码和密码。 “我儿子拍了一些，还为我的90岁生日聚会制作了一份幻灯片，但多数仍在我办公室的盒子里放着，这让我很内疚。”古藤泰格指出。 在当今时代，几乎所有人都在逐渐增加上网时间，从而创造了一份寿命超过其本人的数据遗产，这也不可避免地给身后事带来了新的挑战。 社交媒体网站在其中占据了很大比例：市场研究公司Ipsos Open Thinking Exchange的数据显示，18至64岁的美国社交网络用户表示，他们每天使用社交网络的时间为3.2小时。
其数据分析结果如下：35% 是人生哲理，25% 是商业广告，30% 是冷笑话、贷款、复制手机卡监听小三等垃圾信息。 奥巴马绝望地问：那剩下的 10% 一定是重要内容了? 【段子3】社会化郁闷 1、一个女的拿了老公的 IPAD 到闺蜜家上网，结果发现 Wi-Fi 自动连上了…… 2、某人骂微博推荐系统：什么烂推荐系统，把我前女友推荐给我老婆，说你们有共同好友! “没有” “那还谈什么!” “我是阿里老员工” “讨厌啦，怎么不早说!” 点评：阿里今年华丽丽上市后，最好玩的段子，没有之一。 【段子7】互联网思维 化缘的改叫众筹了，算命的改叫分析师了，八卦小报改叫自媒体了，统计改叫大数据分析了，忽悠改叫互联网思维了，做耳机的改为可穿戴设备了，IDC 的都自称云计算了，办公室出租改叫孵化器了 ，圈地盖楼改叫科技园区了，借钱给朋友改叫天使投资了，放高利贷都改叫资本运作了～ 点评：“互联网思维”这个词，就跟“小姐”一样，被大家用烂了。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
今天给大家讲解在图表中长数据标签的特殊处理方法！ ▽ 如果你的图表要求必须添加数据标签的话 最大的困惑就是对于哪些特别长的数据标签 加上之后图表是这样的 ? 整个图表被拉宽了 一种变通的方法 添加辅助列数据做辅助标签 ? 只将首尾两个值显示完整信息 中间信息可以简写（本例中只显示月份） 然后右键单击图表——选择数据 ? 编辑水平轴标签 ? 将水平轴标签数据区域更换为辅助标签数据区域 ? 这样最后坐标轴数据标签不会因为太长而导致压缩倾斜 ? 如果是在条形图中怎么办呢 ? 左侧纵轴数据标签占据太多空间 条形图中数据标签过长虽然不会被压缩倾斜 但是过长的数据标签竟然占了将近三分之一的图表面积 严重影响阅读视线 我们可以采用一种变通的方法 添加辅助列数据 ? 如果位置不合适可以通过 Align Objects +XY Chart Labels中的Move Labels插件进行标签移动 此时再格式化图表其他元素 删除（或弱化）网格线 删除纵轴数据标签值 添加数值标签
了解一个城市的就业行情，只需要在招聘网站上稍做调研即可。 打开求职软件，选金融行业，并搜索关键字“数据分析”，可以看到许多岗位。一般这些岗位的JD（职位描述）长这样： 不要被这么多的要求吓到。 没有相关项目经验怎么办？ 可以去网上找数据，自己做项目，或跟着相关的课程来做。Kaggle、网贷之家、阿里天池上有大量的金融类数据可以免费使用。 有人会说某些项目太多人做了，到了“做烂”的程度。 但其实，不少项目远没到“做烂了”这种程度，至少有90%都没有实际做过任何一个案例。所以只要你做了，就超过了绝大多数的人。 2.如何写简历？ 我们可以站在HR的角度来考虑这个问题。 这个“熟练”到底是什么程度？通过简历根本看不出来。大家都写熟练，那HR该通知谁来面试呢？ 怎么证明自己的技能水平？最好的办法就是把自己的技能“可视化”。 答案见：行列互换问题，怎么办？送你一个万能模版 面试题：风控模型迭代的时候需要注意什么？
未来，人类将面临着三大问题： 生物本身就是算法，生命是不断处理数据的过程； 意识与智能的分离； 拥有大数据积累的外部环境将比我们自己更了解自己； 这是《未来简史》中提出的三个革命性观点。 一本书短短百页，让我们看到了世界颠覆性的变化，从计算机，到互联网，再到大数据、人工智能，所有的变化都在以一种肉眼可观却又无法捕捉的状态悄然发生着，而推动变化发生的背后，则是数据价值的提升。 同时随着互联网 / 移动互联网的爆发，数据量从 TB 到 PB 到 EB 级，数据类型更是涵盖结构化数据、非结构化数据、半结构化数据，并且用户对地域性、及时性的要求愈发苛刻，使得传统的数据仓库方案需要更新 最终 AWS 数据湖将大数据和云计算结合在一起，形成了一个存储和多个引擎 / 服务的经典数据湖搭配。 在中国区域内，欣和作为一家大型食品生产企业，在多品牌、全方位的业务发展规划下，对大规模数据分析和处理提出了更高要求。
那么，随着第三平台的发展，BIG DATA,、CLOUD、MOBILE、社交使各种数据激增，有的是结构化的，有的是非结构化的： ? 在当下，EDV的主要使用场景有： 客户的360度视图 一家公司可能想要了解客户对产品发布的反应，以便将其与以前的发布进行比较；或想方设法最大限度地减少客户流失。 EDV解决方案可以快速提取、转换和处理来自社交网络（例如Facebook和Twitter）的数据，然后数据仓库和CRM应用程序集成，以创建客户的360度视图。 EDV平台上的物联网分析功能使制造商能够预测机器故障、最大限度地减少或消除生产放缓，并支持主动重新订购机器部件。 实时数据共享和协作数据平台。 场景5：大数据 将大数据抽象为关系式视图 与现有企业来源整合 为大数据添加实时查询功能 除了JDBC和ODBC之外，还提供对基于标准的接口（如REST和OData）的全面支持。
本篇主要告诉大家，如果手里有转录组测序的raw data，该怎么做上游分析，下游当然是可以交给我们的R软件去做啦。 1.数据准备 1.1测序数据（reads） 已有fastq文件，ILLUMINA公司的，具体可以查看你手头的测序报告，或一开始的实验设计。 ； 第五个参数keepBothReads：只对 PE 测序的 palindrome clip 模式有效，这个参数很重要，在上图中 D 模式下， R1 和 R2 在去除了接头序列之后剩余的部分是完全反向互补的 Sample6 /merge/N3.gtf 复制代码 提取各样品count data prepDE.py -i sample_lst.txt 复制代码 py文件后续会分享，测序数据大家可以去公共数据库或者尝试自己的数据 代码中需要用到的输入数据：py文件。
第二，到底怎么靠数据赚钱？ 数据不是个新鲜的东西，电力公司有你所有电力消费的信息甚至你的家庭住址，移动运营商有你所有话费消费的信息，医院有你的健康信息，但怎么发掘这些数据更大 的价值？ 大数据的真正价值当然不是用来预测世界杯，目前所有的大数据应用中，真正称得上商用化产业化的还是在网络贷款方面。 还记得银行对小微企业是怎么放贷的呢？情况是：根本不放贷。 因为评估风险的成本过高：银行派个人实地考察下，查查水表电话，支出的人力物力成本就上千了；另一方面，阿里小贷一笔放贷的成本却不超过1块钱，那么，这种成本的节省，甚至导致模式的变化，怎么衡量“赚了多少钱”？ 第三，大公司能做所有的事？ 一个不得不承认的事实是：只有大公司有做数据基础设施的财力物力和人力。但大公司并不能办成所有的事。 对于可作为未来核心竞争力的资产，数据并不会像绚烂的烟花绽放，更像空气、水、电，以一种无声的方式浸入和改变世 界。 而我们要做的，无非是不要让恐惧排挤了精彩。
曾经的华尔街宠儿沦落到姥姥不亲舅舅不爱的尴尬境地，背后经历了什么?2017年的互联网金融又将如何发展？ 1.江河日下的市场环境 大面上讲，次贷危机后美国的各类放贷机构包括银行和非银金融，日子都不太好过。一方面是因为次贷的烂摊子，好多官司还在打，好多赔偿还在还。 另一方面，还是因为次贷的烂摊子，美国欧盟日本推了一轮又一轮量化宽松，利率小于等于零，银行放贷利差极薄，赚不到什么钱。跟四年前相比，花旗银行2015年放贷毛额下降不到5%，利息毛收入却下降接近20%。 这么一看，如果说把票证放在资产负债表里就是为了把资产负债撑大，那目的绝对是达到了。 LC自己当然不认这个说法。 虽然这些面向小企业的贷款只向部分合格投资者放开，年报里也没有透露中小企业贷的详细数字，但这部分业务收入高、市场大，能为LC提供急需的业务增长，重心漂移不足为奇。
众所周知，免费版的Google Analytics是有一定限额的，每个月是1000万的Hits，超过后数据会抽样，准确度就会降低，如果的量很大的时候，你可能会看到这个提示： GA的限额是怎么计算的？ 如果你的网站流量比较小，完全可以忽略的，那么hits是什么呢？ hits可以是pv，事件，社交等类型，也就是打开一个页面机会使用一个hits，如果上面还做了事件跟踪，那么所有事件计数都是hits。 根据我的经验来说，在使用到四五千万的时候，数据的准确度还是比较高的，但是靠近亿或超过亿的时候就会出现上图的提示了，这个提示是提示你不要在往这个视图发送数据了。 数量太大，会导致数据不准确，长期下去的话，谷歌是不再处理这个媒体资源的数据，所以，我们需要方法去应对，一般来说有下面几种方法： 停止不必要的事件跟踪，因为事件跟踪也是hits，是纳入限额的计算的，如果你的事件跟踪太多了 ，可以考虑停止一下； 将二级域名剥离成单独的媒体资源跟踪，对于流量比较大的网站来说，通常都会是不同的二级域名的，可以考虑将二级域名剥离开来 换一个新的媒体资源存储数据，Google Analytics是免费的
前言 今天没事在群里看大佬聊天突然一个小白问服务器出现xxx问题怎么办，然后群里就炸开了全部刷 rm -rf /* 在好奇心的驱使下他还真的这样做了。。。 为什么不能使用 rm -rf /* linux 中 rm 表示删除 rm -rf 表示强制删除， /表示根目录，如果使用 rm -rf /*就会将系统中所有数据删除，造成灾难性后果 rm -rf /* 使用了怎么办？ 如果在云盘，联系服务商将系统（损坏了的系统）镜像（等同于拆下了硬盘）， 然后通常云服务器都可以再将损坏了的系统进行挂载。 *注意:一旦你执行了上述“rm -rf /” 或者“rm -rf /”命令,会删除 Linux 根目录下的所有文件,直接导致服务器瘫痪**
那么在判断的时候，就需要先把请求的参数提取出来进行判断，如果是 JSON 参数，此时就会有问题，参数提前取出来了，将来在接口中再去获取 JSON 参数，就会发现没有了。 我们来看看这个问题怎么解决，这也是最近松哥在做的 TienChin 项目的一个小知识点，和大家分享下。 新建一个 Spring Boot 项目，引入 Web 依赖，我们一起来看下面的问题。 1. 报错信息如下： 然而很多时候，我们希望 IO 流能够被多次读取，那么怎么办呢？ 2. 在这两个读取 IO 流的方法中，都从 byte 数组中返回 IO 流数据出来，这样就实现了反复读取了。 以后，我们的 JSON 数据就可以通过 IO 流反复读取了。 在这个的基础上，下篇文章松哥和大家分享幂等性的处理。
最近，我们公司的在线业务系统遇到了一个更为棘手的问题。该公司的网站在线商城系统遭到黑客的入侵，数据库中的用户数据被黑客盗取。 由于大部分的客户信息的泄露，公司接到了客户投诉说是电话经常被骚扰，以及受到广告短信。由于缺乏专业的安全技术没有安全方面的经验，PHP系统仅限于功能的实现。 在掌握了基本的网站安全知识后，通过对网站的访问日志和PHP语句的运行日志进行的人工安全分析，本次网站遭到攻击主要根源是网站功能代码里隐藏的SQL代码注入漏洞，来进行盗取网站MYSQL数据库中的客户数据。 什么是SQL代码注入攻击？ 众所周知，SQL注入漏洞是所有网站漏洞类型中危害最大的漏洞之一。 PHP网站中的SQL注入漏洞防护办法：SQL注入是目前网站中级别最高的漏洞攻击，也是最容易进行防护的。
而且小贷催款的方式无非那么几种，先是短信、电话，然后再是威胁、发假律师函之类的，能怎样呢？就算地址发给你，你能奈我何？不允许暴利催收，不信你敢打我！ 基数大，服务费高，在这个逻辑上，躺着也能来钱。 其次，通过续贷客户比例控制风险。现金贷本身面向的客户为中低收入人群，但是用户黏性高的出奇，这种小额现金贷产品大部分用于提前消费。 而目前个人征信体系不完善主要原因在于成本过高，建立个人信用档案是一方面，关键是谁去记录，怎么记录，要记录到什么程度，这些在传统的征信方法中会花费巨额的成本，得不偿失。 但是目前互联网几乎将所有人都连接起来了，微信、QQ、支付宝、淘宝、京东、滴滴、高德地图、大众点评、携程、去哪儿以及各种外卖等软件，几乎涵盖了全国大部分人口。 另一方面可以通过大数据的力量相对准确地评估个人信用。 如果腾讯或阿里的征信牌照能够申请下来，同时能够纳入全国的信用征用体系，相信不仅仅是现金贷，其它很多类似问题都可以得到有效解决。
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