项目中采用的关系型数据库是mysql，那么关系型数据库有哪些优劣势，我们可以参考下面的分析： 关系型数据库的优点： 1.基于ACID，支持事务，适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询，处理复杂业务逻辑，比如：报表 3.使用方便，通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
当观看直播成为人们生活里的常态，应用市场的直播软件也是不断“上新”，网络环境越来越快，新的直播软件和更具创新的直播产品相继涌现，那么在这样的大环境下，新时代的直播软件和源码应该具备哪些功能呐：
随着人们生活水平和消费水平的提高、互联网的发展，加上新能源汽车产业的崛起，互联网汽车金融行业步入了快速增长阶段，未来将有更多的互联网平台入局。基于某咨询机构分析数据显示，预计在2021年，中国互联网汽车金融市场规模将达到7600亿元。此外，八成计划购车网民有使用互联网汽车金融产品的意愿。仅有54.3%的用户对互联网汽车金融产品表示信任，存在隐性收费、审核及放款效率低是潜在用户最顾虑的因素。在汽车金融互联网化发展的必然趋势下，企业品牌建设是未来竞争发展的关键。
本产品由镜舟科技投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新服务产品榜单及奖项”评选。
ASW 应用与服务编排工作流是腾讯云服务的编排工具，用户可以将多个云服务编排到业务场景相关的应用程序中，可以通过 ASW 工作流编排分布式任务，管理执行任务的顺序、错误处理、重试逻辑和状态，从而显著减轻团队的研发负担。 通过 ASW Map 并发能力编排调用云函数，完成批量数据的处理，并将结果写回存储，提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的数据处理系统模型。尤其适合证券交易数据统计，电商系统商品订单数据分析，微博热点分析等大数据分析场景。本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数，快速搭建一个高可用的数据
SessionAnalytics是一个基于互联网用户Session会话的用户路径分析和挖掘系统，综合利用OLAP、数据挖掘、数据可视化等前沿技术，在互联网业务的用户流量和路径分析中，为产品、运营、商业化等企业数据用户提供强大和友好的数据洞察功能。在数据治理、数据分析、数据挖掘等场景，大幅提升数据科学家和工程师的工作效率。 项目特点一：覆盖挖掘/治理/洞察的全链路 智能数据挖掘 支持Kmeans、DTW、中心性分析等多种机器学习算法，为用户提供一站式建模及可视化体验，适用于多种业务场景，助力用户挖掘数
Python作为一门学习上手快、开发效率高、代码优雅的编程语言，一直以来都是最热门的几种语言之一，甚至在进入2019年之后热度超过了十几年的霸主Java，成为最受欢迎的语言。Python一直有胶水语言之称，应用场景相当广泛，不止有爬虫、数据分析，更可以加入到WEB、大数据、AI的应用池之中，而且开发效率相当恐怖。
有句话叫做：投资啥都不如投资自己的回报率高。 从参加工作到现在，短短的几年内，我投资在自己身上的钱已超过三十多万，光买书籍的钱就已超过总投资的三分之一，买了不少于上千本书，有实体书，也有电子书。这些书不仅提升了我的技术能力，更提升了我的视野和认知。
大家应该都对 QCon 全球软件开发大会很熟悉了吧？今年是 QCon 进入中国的第 13 个年头，在过去 13 年里，阿里巴巴首席技术官程立（鲁肃），美团首席科学家夏华夏，OceanBase CTO 杨传辉，腾讯玄武实验室总监于旸（TK），英特尔高级首席工程师、大数据分析和人工智能创新院院长戴金权等众多国内外知名技术大咖在这里将自己的宝贵经验奉献给了我们。 已经过去了 12 年，今年的 QCon，还能让你有新鲜感吗？这是你想知道的问题，也是我们一直关心的问题。除了交流技术、认识同行，我们希望，对你来说，
机床云建设方案包括两部分：边缘机床数据采集和机床云端建设。边缘机床数据采集采用iNeuLink边缘智能网关；机床云建设采用iNeuKernel设备容器和iNeuDA数据分析平台完成基本的业务建设，特定业务采用定制化开发的方式。整体框架，如下图：
数据分析师有理由爱Sqlserver之一-好用的插件工具推荐 数据分析师有理由爱Sqlserver之二-像使用Excel一般地使用SqlServer
在很多项目中都有使用到SQLite数据库作为数据存储的工具，其中包括一些桌面图形界面程序和线上的Web应用程序。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop生态系统的重要组成部分之一，它是一个高度可靠、高度可扩展的分布式文件系统，专门为海量数据存储而设计。
Doris由百度大数据部研发，之前叫百度Palo，于2017年开源，2018年贡献到 Apache 社区后，更名为Doris。
当下，海量数据结合前沿技术架构正在为保险业带来根本性的变革。本文以某知名保险机构为例，结合偶数行业实践经验，介绍保险企业如何利用湖仓一体技术推动数据战略转型升级。背景介绍在对该客户需求进行深度挖掘并横向比较行业现状后，我们发现：(1) 包括该客户在内的多数保险企业的数据分析场景较为单一，直接产生业务价值的数据挖掘不够丰富；(2) 该客户现有数据分析场景的效率、性能、用户体验都亟待提升。下文我们详细展开分析。业务场景分析客户现有的数据分析应用集中在经营分析、监管报送和风险管控等几个传统场景，其实不止该客户，目前大多数保险企业的大数据业务应用价值挖掘都还不够丰富。1.风险管控仅以目前多数保险企业都非常关注的风控环节为例，该客户仍以风险部门固定报表分析为主，而通过风险数据建模，应用在投保前风险排查、承保中风险管控及理赔时风险识别和反欺诈等全业务链条还非常有限。在投保环节，可以利用数据搭建风险评估模型，筛查高风险客户，对大概率产生负价值的客户采用拒保或者提高保费的方式以减少损失。以互联网场景下的意外险和健康险为例，由于投保手续较为简单，很多产品免体检，只需要填写投保人基本信息即可，这些业务中，很容易出现投保人隐瞒病情、造假家庭收入的情况，逆向选择甚至欺诈的可能性非常大。因此在投保场景下可以利用数据进行多维分析，及时发现高风险投保客户，避免欺诈行为的发生。在承保运营环节，相比较传统风控，大数据风控让保险机构对保险用户的动态跟踪反馈，定期对承保中用户信息进行维护，更新用户风险指数。此外，在加强用户信息安全管理和隐私方面，保险公司借助大数据和人工智能（如设备指纹、IP 画像、机器行为识别等工具）加以防范，在回访环节，根据用户情况及其手机在网状态选择拨打方式及话术，更有利于提高回访效率，提升客户体验。在理赔环节，大数据风控先通过构建模型的方式筛查出疑似欺诈的高风险案件，然后再人工重点审核和调查，减少现场查勘误差，提高查勘效率。除了风险管控，通过数据赋能业务还可以落地在其他几个重点保险场景中，包括产品创新、风险定价、精准获客。接下来我们展开说明下数据赋能这些场景的形式和实现逻辑。
一套完整的直播带货系统开发，需要具备这些基本的功能模块：登录注册、视频程序模块，商品展示功能、订单管理、商铺与商城、直播功能、互动点赞功能、直播频道分享功能、支付管理等。当然根据运营商的不同要求，这些功能细节在细节上会比较充实。
大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来，大数据价值发现可以划分为三大类：数据服务、数据分析和数据探索。数据服务是面向大规模用户，提供高性能的数据查询、检索、预测等服务，通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;数据分析是分析人员利用经验，通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算，从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合，通过不断揭示数据的规律和数据间的关联，引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律，其
作者 CDA 数据分析师 大数据抽取转换及加载过程（ETL）是大数据的一个重要处理环节，Extract 即是从业务数据库中抽取数据，Transform 即是根据业务逻辑规则对数据进行加工的过程，
如今，信息技术发展进入了一个新的时代，海量数据呈现几何增长趋势。面向数据分析市场的新产品、新技术、新服务、新业态正在不断涌现，大数据技术也将渗透到每个复杂计算的应用领域。同时，用户对数据分析的实时性和平台响应的时效性要求也越来越高，越来越多的企业通过搭建数据分析平台，进一步推动企业管理走向数字化和智能化。
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写，中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
实时数据仓库，简称实时数仓，是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统，强调数据的易用性、可分析性和可管理性。它主要面向实时数据流，能够实时地接收、处理和存储数据，并提供实时的数据分析结果。
春节回家，看到朋友晒的年终奖，我羡慕不已。 他入职腾讯一年半，拿了 3 个月工资作为年终奖。据他所说，这还不算什么，网易《哈利波特·魔法觉醒》项目组，所有员工奖励 888888 元…… 虽然说并不是每个大厂员工都可拿到百万年终奖，但平均下来也有 3-6 个月的奖金（真香）。 相信很大一部分人想要趁着金三银四跳槽去大厂，那么数据分析、产品、运营人想进大厂，应该做哪些准备呢？ 为此，我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求，发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位，都对数据分析能力非常重视。 由此可见，数据
源码系列 手写spring mvc框架 基于Spring JDBC手写ORM框架 实现自己的MyBatis Spring AOP实战之源码分析 Spring IOC高级特性应用分析 ORM框架底层实现原理剖析 手写Spring MVC框架实现 手把手分析Mybatis源码实现 高手进阶之手写Mybatis框架 高可用/分布式/高性能 实践一个高并发转盘抽奖 构建无切入性业务系统监控平台 Netty+websocket实现及时同通信 写一个数据库动态扩容方案以及MyCat实践 SOA架构及微服务架构的原理
金三银四跳槽季，什么岗位最吃香？ 看看字节、腾讯等大厂给自家数据分析师开出的薪资，你就知道这个岗位有多火热了。 数据分析师的薪酬这么高，真的是因为做数据分析很难吗？ 当然不是！ 相较于写代码，数据分析所师需的技能门槛要低得多，甚至你只需要精通几个分析工具，就能拿到大厂offer。 比如别人做个可视化图表憋半天，而你用Tableau几分钟搞定；别人分析网站数据，分析半天结果未必准确，而你用Python迅速地出具一份专业报告；别人几个小时没查询完的数据，你用SQL几秒钟执行完毕。 这就是你的职场竞争力。 分
概述 一个产品的编码完成，并不能代表产品能够给用户体验，其中还必须包含测试、压测分析等，而往往我们的产品上线前却忽略掉压测分析。既然压测分析很重要那么我们应该如何进行呢？ 本文章主要通过实践经验来学习了解压测过程，并且提出一些在PHP端可以进行优化的功能点，从而帮助后续开发过程中应用最优方式去编码。 工具 有道是磨刀不误砍柴工，要有好的工具才能做事更有效率，要学会工具的应用才能更进一步的优化系统项目。 关于PHP的工具性能检测工具的话，可以应用xhprof工具或者CI的原生时间打印工具。Xhprof工具的
StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP 架构、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。
您是否想过 Go 与 Python 之间的主要区别是什么？随着对软件开发人员的需求不断增加，选择哪种编码语言可能会很困难。
QPS：（Query Per Second：每秒查询率），在互联网领域，指每秒响应请求数（http请求）。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天是双12，错过双11的小伙伴们可不要连双12也错过了哦~~ 如果你不知道买哪些书，可以看看大家都在买哪些。博文菌整理了本月中大家购买最多的10本书，希望可以给到你一些参考！ 双12福利 京东满100减50，部分图书满减叠券300减200 当当科技好书五折封顶 还等什么？速抢吧！ ---- 01 ▊《高性能MySQL（第4版）》 [美] 杰里米·廷利 著 宁海元，周振兴，张新铭 译 领域经典十年后全版更新 全面拥抱8.0 重磅剖析现代云数
第一阶段-语言基础（15天） python基础语法 python字符串解析 python时间和日历 python文件操作，数据处理 python界面编程 python面向对象高级语法 命名空间和作用域应用案例分析 项目：图形界面实现数据查询、python实战2048、语音对话开发、语音控制开发 第二阶段-语言高级（15天） python处理txt，csv，pdf，jsons python平台迁移linux python常用第三方库 python发送邮件 python发送短信 python高级语法 python正则表达式 python网络编程 python系统编程 python pyGame python Office办公自动化 python 数据库开发 jpython简介 项目：高并发数据查询、简单邮箱爬虫、多线程网络爬虫、python飞机大战 第三阶段-全栈前段（20） HTMP-HTML5 CSS-CSS3 JavaScript JQuerry JQuerry EasyUI jQuery Mobile Bootstrap PhotoShop 第四阶段-全栈后端（35天） linux网站配置 Python Github 项目代码管理和项目开发流程敏捷、代码重构、测试驱动开发、自动化 Python网站框架Django开发 Python网站框架Flash开发 Pythonn web server框架Tornado开发 RESTful接口开发 Python全栈后端项目：学校管理系统、移动Twitter、聊天室 第五阶段-linux自动化（14天） linux指令实战 linux shell指令实战 linux运维自动化实战 系统基础信息模块 业务服务监控 定制业务质量报表 python与系统安全 运维常见工具 python运维阶段项目 linux系统安全审计 第六阶段-KaliLinux（3天） Klilinux简介 Kliliux信息收集 Kalilinux漏洞分析 Kalilinux数据库评估 Kalilinuxweb评估 Kalilinux密码破解 Kali linux无线安全 Kali linux嗅探欺骗 Kali linux权限维持 Kali Linux社会工程学 项目:Python FTP 网络,ZIP等等密码破解 ， Python密码字典生成 第七阶段-数据分析(14天) numpy数据处理 pandas数据分析 matplotib数据可视化 scipy数据统计分析 python金融数据分析 项目：美国各州人口数据分析、美国大候选人政治献金解密、天气数据分析与可视化 第八阶段-人工智能（7天） 机器学习基础知识简介 KNN算法 线性回归 逻辑斯蒂回归算法 决策树算法 朴素贝叶斯算法 支持向量机 聚类k-means算法 项目：预测年收入、自动脸补全、使用聚类手写数字识别 第九阶段-大数据（7天） Hadoop HDFS Hadoop Mapreduce python Spark编程 spark推荐系统引擎 spark Mlib 项目：IMDB电影大数据分析、漫威英雄关系分析、巴尔的磨房产数据分析 第十阶段-项目实战（25天） 分布式爬虫+elasticsearch打造搜索引擎 微信公众号平台 在线教育平台 1688电商网站 清华大学ERP系统 链家房产网 B/S自动化运维平台 大数据分析 人工智能深度学习tensorflow项目
最早接触Doris是在2020年初，当时是为了解决在海量数据上实时高并发查询的问题，当时调研了很多框架，在使用这Doris之前我的架构和其他公司的架构基本差不多，Hadoop，Hive，Spark，Presto， 但是这些都满足不了我的需求，在调研Clickhouse的时候，发现了Doris，看网上介绍从性能、并发性及易用性上都非常好。在深度做了测试之后给我的是更大的惊喜，我之后就将我的架构全部转向以Doris为核心去构建。同时也深度参与到社区，提了一些RP去改进Doris。
好消息！国际权威行业研究与咨询机构Forrester发布全球Translytical数据平台厂商选型报告《The Translytical Data Platforms Landscape, Q3 2022》，腾讯云数据库成功入选。 Forrester是全球最具影响力的独立第三方研究咨询公司之一，提供与市场相关的研究洞察、市场趋势和最佳实践，帮助客户了解市场动态、扩展视野、制定战略。本次发布的报告基于Translytical 数据平台市场，通过考察厂商的规模、产品类型、地理位置和用例重点，为企业决策者、技术
感谢您在百忙之中抽出时间来阅读此信。虽然未曾谋面，但我们关注您已经有很长一段时间了。
京东作为电商平台，近几年用户、业务持续增长，访问量持续上升，随着这些业务的发展，API网关应运而生。
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
阿里妹导读：大数据与现有的科技手段结合，对大多数产业而言都能产生巨大的经济及社会价值。这也是当下许多企业，在大数据上深耕的原因。大数据分析场景需要解决哪些技术挑战？目前，有哪些主流大数据架构模式及其发展？今天，我们都会一一解读，并介绍如何结合云上存储、计算组件，实现更优的通用大数据架构模式，以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。
6月，腾讯云数据库TDSQL PG版 Oracle兼容能力以及TDSQL-A两大引擎全新升级，Oracle兼容性和海量数据查询分析能力再上新台阶，并将在公有云全面开放。 TDSQL是腾讯云企业级分布式数据库，旗下涵盖金融级分布式、云原生、分析型等多引擎融合的完整数据库产品体系，提供业界领先的金融级高可用、计算存储分离、数据仓库、企业级安全等能力。 升级后的TDSQL PG版 Oracle兼容能力将进一步降低用户迁移改造成本，全面支持存储过程、Package管理等高级特性，同时支持分布式和集中式两种架构，用户
一时间，似乎所有与数据库有关的厂商都在提“湖仓一体”，仅从百度新闻搜索查询到权重较高的媒体文章就至少有150多篇。随着企业数字化转型进入深水区，越来越多的企业视“湖仓一体”为数字变革的重要契机，如今湖仓一体受到前所未有的关注。
随着信息技术发展，教育领域中的学习方式、教学模式、教学内容均已发生重大变革，以云计算、人工智能、物联网、大数据等技术的结合，“智慧教育”的需求也变的紧迫，需要围绕“智慧教育”而产生的产品和解决方案也在迅猛发展。
思路 借助python当中threading模块与Queue模块组合可以方便的实现基于生产者-消费者模型的多线程模型。Jimmy大神的tushare一直是广大python数据分析以及业余量化爱好者喜爱
对于程序员来说，选择合适的语言作为爬虫开发工具很重要。在这篇文章中，我们将探讨使用Node.js和Python进行爬虫开发的优势和劣势，帮助你做出明智的选择，并提供一些实际操作价值的建议。
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。
Nginx的访问日志记录每条请求的来龙去脉，通过日志可以分析出很多有用的监控信息，如下面的这些信息。
OceanBase是由蚂蚁集团完全自主研发的国产原生分布式数据库。它的设计初衷是为了满足日益增长的数据处理需求，特别是在金融、电商等对数据库性能、稳定性和扩展性有极高要求的行业中。OceanBase采用了分布式架构和一体化设计，兼具分布式架构的扩展性与集中式架构的性能优势，通过一套引擎同时支持OLTP（在线事务处理）和OLAP（在线分析处理）的混合负载。
作者 | 赵伟 策划 | 凌敏 业务背景 思必驰是一家对话式人工智能平台公司，拥有全链路的智能语音语言技术，致力于成为全链路智能语音及语言交互的平台型企业，自主研发了新一代人机交互平台 DUI 和人工智能芯片 TH1520，为车联网、IoT 及政务、金融等众多行业场景合作伙伴提供自然语言交互解决方案。 思必驰于 2019 年首次引入 Apache Doris ，基于 Apache Doris 构建了实时与离线一体的数仓架构。相对于过去架构，Apache Doris 凭借其灵活的查询模型、极低的运维
当IT（Information Technology）向DT（Data Technology）演进时，所有商业实践都会被重塑。金融企业数字化转型需要夯实基础设施，让企业的IT、DT等系统得以升级和改变，进而融入企业的业务创新、运营管理与金融服务等环节，让企业经营可以变得更加敏捷、轻松。
当前，大数据、人工智能、云计算等技术应用正在推动保险科技发展，加速保险行业数字化进程。在这一背景下，招商信诺不断探索如何将多元数据融合扩充，以赋能代理人掌握更加详实的用户线索，并将智能分析贯穿业务全链路，实现对用户、产品、场景策略的全面洞察与闭环迭代。本文将详细介绍招商信诺在大数据基础建设方面的探索之旅，从最初为线报表、Ad-hoc 分析提供服务的 OLAP 引擎，逐步发展至基于 Apache Doris构建的统一实时数据仓库，通过一套架构实现各业务领域的多元数据实时分析与融合统一管理，最终实现保险一线业务降本增收的目标。
APT（Advanced Persistent Threat）是指高级的、持续性的渗透攻击，通常针对具体公司或特殊机构。是黑客以窃取核心资料为目的，针对企业发 动的网络攻击和侵袭行为。其目标是访问企业网络、获取数据，并长期地秘密监视目标计算机系统。
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