时间戳是一份能够表示一份数据在一个特定时间点已经存在的完整的可验证的数据。 5、转换时间戳的函数
JS获取当前时间戳，可以通过Date.now()方法来实现，返回自1970年1月1日00:00:00 UTC以来经过的毫秒数也就是当前时间戳。
Notion 是一款国人开发，依托于AWS的云笔记软件，以功能强大、兼容Markdown而著称。自从接触了Notion，笔者就预感这款软件有着无限可能。
最近经学长介绍学习python，为研究生做研究做准备，python对于科学计算有着很高的效率，对于科研人员当然是有着很强的诱惑，虽然我还没真正用它，但从整个学习的过程来看，的确是高效，学起来也很轻松。 初学只是简单地看了一下python的一些基本语法，一天看一点，一周结束，准备对一周的所学进行一点记录和总结。先来看一些大师对学python的感觉： python的官方介绍是：python是一种简单易学，功能强大的编程语言，它有着高效率的高层数据结构，简单而有效地实现面向对象的编程。读一下像ESR这样的超级电脑
各位使用Power BI的小伙伴有很多是从事项目管理相关工作的，咱们的Power BI除了可以基于数据对现状展示以外，还可以对不同项目以及各个阶段工作量进行宏观展示。今天我们就来扒一扒如何利用Power BI做出项目Roadmap以及对项目一目了然的甘特图。
1、Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。下载图形化界面的zip包格式的，直接解压缩使用即可。安装部署模式这里不说了，自己可以根据自己的需求安装为单机模式或者集群模式。 Kettle的社区官网：https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855 Kettle的下载地址：https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/ kettle国内镜像下载：http://mirror.bit.edu.cn/pentaho/Data%20Integration/ 2、由于这里只是演示了如何配置通过时间戳和批次号增量的导入数据，所以具体的操作不再叙述，具体的使用自己可以根据需求来使用。
Hadoop离线数据分析平台实战——360地域信息分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 地域信息分析规则 在地域信息分析模块中， 我们只统计活跃用户、总会话数以及跳出会话个数这三个指标的信息， 那么我看将代码写出之前的模式，一个分析指标写一个m
好消息是，目前两名来自美国俄克拉荷马州医学研究基金会（OMRF）的生物信息学家开发出了一种检测方法，可发现科学家蓄意操纵论文引用的行为。
首先，在使用本文的内容之前，请必须理解我们之前发布的日期表模型，但在实际企业环境中，我们肯定面对更复杂的场景，尤其是大型规范企业，有自己的标准，例如：财年，运营月，运营周。
新的LAMBDA函数有助于创作可重复使用的LAMBDA函数，同时其本身也是独立的函数。
一款增长工具里往往会有上百个，或数百个指标，如果要依赖分析师每天去看，去判断数据是否有问题，效率很低，所以需要有这样的一个功能——可以自动对核心指标做异常监控，出现波动的时候，及时做预警，通知到对应的人。
这里的变量并不是Google Tag Manager里面的变量，而是指在探索里面设置报告的地方，在这个地方可以设置：
SNA社会关系网络分析中，关键的就是通过一些指标的衡量来评价网络结构稳定性、集中趋势等。主要有中心度以及中心势两大类指标。 以下的代码都是igraph包中的。 ———————————————————————————————————————————————— 中心度指标的对比 指标名称 概念 比较 实际应用点度中心度 在某个点上，有多少条线 强调某点单独的价值 ★作为基本点的描述接近中心度 该点与网络中其他点距离之和的倒数，越大说明越在中心，越能够很快到达其他点 强调点在网络的价值，越大，越在中心 ★★
SNA社会关系网络分析中，关键的就是通过一些指标的衡量来评价网络结构稳定性、集中趋势等。主要有中心度以及中心势两大类指标。
date_create_from_format() 函数返回根据指定格式进行格式化的新的 DateTime 对象。
datetime是date与time的结合体，包括date与time的所有信息。 函数原型是： datetime. datetime (year, month, day[ , hour[ , minute[ , second[ , microsecond[ , tzinfo] ] ] ] ] ) 各参数的含义与date、time的构造函数中的一样，要注意参数值的范围。 获取datetime对象 In [16]: import datetime In [17]: now = datetime.date
当查询结果的字段来源于多张表时，可以将多张表连接成一个大的数据集，再选择合适的字段返回
DateTime.FixedLocalNow() 这个函数虽然解释是能够固定数值，但是目前还没找到前提条件，如果有高手能够解释下固定时间的前提操作，忘告知。
在数学的概念中，指定的某些对象的全体称为一个集合。在MySQL中的集合是指查询结果中的全体记录。
DateDiff(interval, date1, date2[, firstdayofweek[, firstweekofyear]])
【项目1-Raptor程序设计】用Raptor编写程序，完成下面的任务 （1）输入圆的半径，计算并求出圆的周长。 参考解答
-- 数据的准备 -- 创建一个数据库 create database python_test charset=utf8; -- 使用一个数据库 use pyt
如果不考虑其它(驱动板细分、同步轮齿数及同步带类型)的因素，则对应的常见计算表格如下：
PI = 3.14159265 # 参数1. 圆周率
前面的文章中我已经使用了一个入门案例动态销售报告来带领大家入门PowerBI的入门学习，基于动态销售报告，我可以在来进行细化处理销售目标表中的数据。本文的主题就是销售目标的分析。我们都知道销售目标是销售的起点，销售人员每天的跟进都可以来反映销售目标完成情况。因此，将销售目标的颗粒度细化到每一天很有必要。 销售目标的细化主要的难点在于许多的企业在销售业务中有季节性。比如说在相同的月份中，去年的2月和今年的2月可能天数不同，无法全部复制。还有就是月份中的周末时间，有些月份存在4个周末，有些月份存在5个周末。这些时间因素都会对销售趋势造成一定的影响。 回到数据源结构，我们回顾一下动态销售报告中的销售明细数据。这个表中有销售日期和销售额，我们可以使用DAX函数来将销售目标处理到该表的汇总数据表中。接下就一起来处理数据吧。在PowerQuery中手动输入销售目标表
随着大数据的发展，计算机芯片算力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能实现超级算力的核心就是AI芯片。AI芯片也被称为人工智能加速器，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。 2020年我国人工智能芯片市场规模约为184亿元。未来5G商用的普及将继续催生人工智能芯片的应用需求，中国人工智能芯片行业将快速发展，预计2023年市场规模将突破千亿元。 那么，如何借助AI芯片来实现特定的任务，将是所有AI芯片产业人员必备的技能。 为此，贪心学院重磅推出《高性能神经网络与AI芯片应用研修课程》
最近有很多以小说的方式讲解数据分析的书，比如在看的这本《菜鸟侦探挑战数据分析》。里面的程序以R语言实现，案例都很简单，正巧最近在学习python，就尝试把里面的案例用python实现一下。 案件回顾 商业街抽奖 宣传说“平均每100人就能有1人抽中一等奖” 中奖率由店家调整——1% 每天的客人超过100人——一周总共有超过700人参与抽奖 1周内开出一等奖次数——5次（问题：1周之内每天都有超过100人抽奖，但是没有产生7个一等奖，只产生了5个，是不是有猫腻？） 模拟实验与分析 对于出现的问题，首先通过p
在 Linux 系统上，date 命令非常简单。你键入 date，日期和时间将以一种有用的方式显示。它包括星期几、日期、时间和时区：
指定一个时间周期，将数据写入一个数据节点中，例如：第1-10天的数据，写入到第一个数据节点中，第2-20天的数据写入到第二个节点中，第3-30天的数据节点写入到第三个数据节点中。
本项目基于APICloud的AVM多端框架编写，因此需要想办法去构造特定数据、然后再改变数据，本项目核心业务就是课程数据的处理，难点就是课表的添加。
众所周知，深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 随着不同场景的需求变得更加多样，越来越多的IoT设备和场景需要与数据采集点以最接近的低时延来进行决策和操作；另外IoT物联设备生成的数据量通常很大，由于运营成本、时间和隐私方面的考虑，移动和存储所有生成的数据不太可行。 AI技术的一个趋势是在设备端上部署高性能的神经网络模型，并在真实场景中实时运行。如移动端/嵌入式设备，这些设备的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本
假设一周中的7天分别用0-6表示周日、周一、周二、周三、周四、周五、周六。 给定一个当前值n，n的范围属于[0,6]，表示当天是周几。 给定一个目标值k，k的范围属于[0,6]，表示要到达周几，如果当前天超过了k，则k应是下一周的周几。 设计一个函数dayInterval，计算从当天到下一个目标天，之间间隔了多少天。
将记录按条件分组以后，然后再进行一系列操作，例如，求最大值、最小值、平均值，求和等操作。聚合操作还能够对记录进行复杂的操作，主要用于数理统计和数据挖掘。
比特币白皮书在工作量证明章节中解释了工作量证明（PoW）的方式： 我们在区块中补增一个随机数(Nonce)，这个随机数要使得该给定区块的随机散列值出现了所需的那么多个0。我们通过反复尝试来找到这个随机数，直到找到为止，这样我们就构建了一个工作量证明机制。只要该CPU耗费的工作量能够满足该工作量证明机制，那么除非重新完成相当的工作量，该区块的信息就不可更改。由于之后的区块是链接在该区块之后的，所以想要更改该区块中的信息，就还需要重新完成之后所有区块的全部工作量。 那这个随机数难度值是怎么产生的呢？ 原理是简单
如今，很多企业正在转向采用多云。这是为什么?云计算采用者通常引用的关键驱动因素是速度、敏捷性、平台灵活性，以及降低的成本，或者说至少是可预测的成本。 如今，很多企业正在转向采用多云。这是为什么?云计算
解决方案：定义一个类Weekday来表示周1到周日，在类中分别使用7个常量来表示周1到周日，代码如下：
众所周知深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 然而随着时代发展，人们更加关注深度神经网络的实际应用性能，人工智能技术的一个趋势是在边缘端平台上部署高性能的神经网络模型，并能在真实场景中实时(>30帧)运行。 如移动端/嵌入式设备，这些平台的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本无法在这些平台进行部署和达到实时运行。 由于存储空间和算力资源限制，神经网络模型在移动设备和嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。
降采样（或在信号处理中，抽取）是降低数据采样率或分辨率的处理过程。例如，假设温度传感器每秒钟都向OpenTSDB系统发送数据。如果用户在一小时内查询数据，他们将获得3,600个数据点，这些数据点可以相当容易地绘制出来。但是现在，如果用户要求整整一周的数据，他们将获得604,800个数据点，并且突然间图形可能变得非常混乱。使用降采样器，单个时间序列在一个时间范围内的多个数据点在一个对齐的时间戳中与数学函数一起聚合成单个值。这样我们可以将数量从604,800减少到168。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 邵胖胖，江凡，笪洁琼，Aileen 也许你已经下载了TensorFlow，而且准备开始着手研究深度学习。但是你会疑惑：TensorFlow里面的Tensor，也就是“张量”，到底是个什么鬼？也许你查阅了维基百科，而且现在变得更加困惑。也许你在NASA教程中看到它，仍然不知道它在说些什么？问题在于大多数讲述张量的指南，都假设你已经掌握他们描述数学的所有术语。 别担心！ 我像小孩子一样讨厌数学，所以如果我能明白，你也可以!我们只需要用简单的措辞来解释这一切。所以，张量(
月份和星期的名称是不区分大小写的。FRI 和 fri 是一样的。 域之间有空格分隔
这几年，随着几大互联网公司的强大，纷纷投入云计算产业的建设，开源项目作为维护潜在客户群体（开发者）的重要手段，是各大云计算厂商都在努力做的事。 这几年也诞生了很多真正优秀和看似优秀的开源项目。真正优秀的不必多说，就是那些被真实广泛应用的开源项目，而今天我想说的是那些看似优秀的开源项目。 为什么有些项目是看似优秀？ 大家都知道，在全球最大的开源项目托管平台GitHub上有个被大家经常提及的数据：Star。很多时候，大家会用这个数据来描述开源项目的流行程度甚至优秀程度。 相信工作一些年的开发者，一定有这样的感受
功能留存分析矩阵是什么意思？通过这个矩阵，帮你分析出产品中的哪个功能对留存的价值最高。
做网站的都知道SEO是什么东西，呃呃不谈这个，博客建立到今天已经11天，同时也写了13篇博文(除去初始化文章)，网站已经被百度收录了11个页面，被Google也收录了几个页面，其他搜索引擎并没有心情去搞，除了谷歌和百度对新站长真的友好以外，其他的提交一下，我就只想看看运气了。
“数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。”——数据仓库之父W.H.Inmon
2. 聚合函数(多行函数、分组函数、组函数)：操作多行数据，并返回一个结果。比如 SUM
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