导读：在数据科学活动的不同阶段，有很多可用的支持工具和技术。本文介绍各种活动阶段使用的工具和技术，如数据获取、数据清洗、数据管理、建模、模拟和数据可视化。
作者：拉金德拉·阿卡拉卡（Rajendra Akerkar）、普里蒂·斯里尼瓦斯·萨加（Priti Srinivas Sajja）
使用具有专用软件的物理设备（如终端、传感器和扫描仪等）也可用于管理物理设备和系统之间的接口。随后，这些数据可以通过典型的编程语言（如Java、Visual Basic、C++、MatLab和Lisp）来进行部分管理。也可使用开源和专用的数据采集软件，如MIDAS（最大集成数据采集系统）。
不允许对数据做任何修改，不允许新建表、新建列、修改数据格式、按列排序等操作，也不允许设置自动日期智能：
译者：吕东昊 审校：陈明艳 本文长度为3743字，预估阅读时间10分钟。 摘要：本文从数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。 P
SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性，有别去其他。从这个意义上说，数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。在本文中，我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。
为什么需要知道掩盖技术？因为这是一种匿名化数据的方法，这样就可以使用包含敏感或个人信息的数据进行测试或开发。 即使你负责的数据库具有完全的访问控制和安全性，你也可能需要多种数据脱敏技术来支持应用程序。 例如，你可能需要动态脱敏数据以确保应用程序不会暴露不必要的敏感信息。或者，如果您需要对实际生产数据运行测试或开发，而实际生产数据包含个人或敏感信息，则可能需要脱敏真实数据。 如果你需要将生产数据推到一个安全性较低的环境，你也需要进行数据脱敏技术，为了分发报告或者分析相应的数据，并且必须保留报告所需要的基础数据
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用，大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而，因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE，还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此，数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
差异表达（DE）分析是单细胞转录组（scRNA-seq）和空间分辨转录组学（SRT）数据分析的必要步骤。近日《Briefings in Functional Genomics 》发表了一篇综述文章，全面回顾了用于scRNA-seq和SRT研究的DE分析工具最新进展，并强调了进一步发展方向的潜在机会。
为了保护隐私，匿名用户和项目细节总是一个好主意。因为我们在ModCloth数据集中有像身体尺寸这样的敏感属性，所以我们可以随机生成用户id和项目id。如果我们搜取非公开的信息，这就变得更加重要了。
大多数开发人员更喜欢一次性编写好业务逻辑代码，以后再重用这些代码。与构建不同的应用以面向多个平台相比，这种方法更加容易。如果您创建与 .NET Core 兼容的.NET 标准库，那么现在比以往任何时候都更接近于这一现实。 但是，现有的 .NET Framework 库怎么办呢？要使这些跨平台兼容并将它们转换成 .NET 标准库，需要做多少工作呢？ 使用工具 .NET Portability Analyzer进行分析。利用几个简单的技术并进行一些项目文件修改，这有助于简化这一流程。 .NET Portabil
原文:http://www.qddn.net/blogs/xumingxsh/archive/2006/01/19/4513.aspx 学习VSTS有一段时间,打算把学到的东西整理出来.看看VSTS是
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周论文主要包括ICCV 2021获奖论文等研究。 目录： Revitalizing CNN Attentions via Transformers in Self-Supervised Visual Representation Learning Pixel-Perfect Structure-from-Motion with Featuremetric Refinement Deep Neural Netwo
Visual Studio2019 Preview中提供了图形界面的ML.Net，所以，只要我们安装Visual Studio2019 Preview就能简单的使用ML.Net了，因为我的电脑已经安装了Visual Studio2019，所以我不需要重头安装Visual Studio2019 Preview，只要更新即可。
【导读】在CVPR2017上举办的VQA（Visual Question Answering）比赛中，基于双向注意力机制视觉问答（Bottom-Up and Top-Down Attention for Visual Question Answering）取得了冠军。其主要贡献在于提出了Bottom-Up and Top-Down Attention的机制， 不仅用一个个的单词，来指代检测到的物体，这种方法在含空间信息的同时还可以对应多个单词，比如一个形容词和名词，提供丰富的语义表现力。最近香港科技大学的H
对于MongoDB而言，Studio 3T正是这样一件工具.这是一种MongoDB的图形化界面，用简便的上下文菜单替代了最常用的MongoDB命令，通过拖拽查询生成器、简易多格式导入和导出、以及适当的编辑（只要做一些命名工作）这些有力的特性，节省了程序员大量的时间。
Visual Studio是目前最流行的Windows平台应用程序的集成开发环境。最新版本为 Visual Studio 2014 版本，基于.NET Framework 4.5.2 。它包括了整个软件生命周期中所需要的大部分工具，如UML工具、代码管控工具、集成开发环境(IDE)等等。所写的目标代码适用于微软支持的所有平台，包括Microsoft Windows、Windows Mobile、Windows CE、.NET Framework、.NET Compact Framework和Microsoft Silverlight 及Windows Phone。
数据管理和数据集成是任何组织数字化转型战略的关键组成部分。在当今的全渠道业务环境中，组织必须实时访问和分析来自各种来源的大规模数据。然而，传统的数据管理方法对于这些要求来说常常太慢。数据编织架构可以帮助克服这些问题。
随着 .NET 平台的出现，报表相关的开发控件随着而来，已经有若干成熟的产品可供开发人员使用，本文旨在通过从不同维度对比目前最流行的4款 .NET报表控件：水晶报表、FastReport、ActiveReports 和 Stimulsoft，给所有报表开发人员在做产品选型时一份全方位的参考。
工业物联网（IIoT）解决方案正迅速成为获得竞争优势的关键，使企业能够进入新的商业模式和市场。当然，物联网是一个扩展的范畴，涵盖了从传感器和旧式设备到网络、基础设施和数据存储等一系列组件。挑战在于构建一个系统，使所有这些不同的组件以支持组织业务目标的方式协同工作。
来源：DeepHub IMBA本文约4000字，建议阅读10+分钟本文与你讨论一种新的半监督，多任务医学成像方法。 在本文中，我将讨论一种新的半监督，多任务医学成像方法，称为Multimix，Ayana Haque（ME），Abdullah-Al-Zubaer Imran，Adam Wang、Demetri Terzopoulos。该论文被ISBI 2021收录，并于4月的会议上发表。 MultiMix通过采用基于置信的增强策略和新型桥模块来执行联合半监督分类和分割，该模块还为多任务提供了可解释性。在完全监
在本文中，我将讨论一种新的半监督，多任务医学成像方法，称为Multimix，Ayana Haque（ME），Abdullah-Al-Zubaer Imran，Adam Wang、Demetri Terzopoulos。该论文在被ISBI 2021收录，并于4月的会议上发表。
墨墨导读：数据库建模是在软件设计当中必不可少的环节，数据库建得怎么样，关系到以后整个系统的扩展、性能方面的优化以及后期的维护 。正确而连贯的数据流可以对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。所以，建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。我们总结了12款数据库的建模工具，希望可以对数据库从业者提供一些帮助！
如果有时间，我会在周报中加入一些专题和项目案例的分享，本周就是讨论.NET NanoFramework项目案例的专题，在讨论 NanoFramework 的典型案例之前，让我们先回顾一下 .NET 在嵌入式领域的历史。
题目：Simple and Deep Graph Convolutional Networks
很久没更新博客了，加上刚过年，现在准备重新开战，继续自己的学习之路。本文已同步到Web API2系列文章中http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3446289.html。
作者：The M Tank 编辑：胡祥杰 刘小芹 【新智元导读】The M Tank发布了一份对计算机视觉领域最近一年进展的报告《A Year in Computer Vision》，详述了四大部分的内容，包括：分类/定位，目标检测，目标追踪；分割，超分辨率，自动上色，风格迁移，动作识别；3D世界理解；卷积网络架构，数据集，新兴应用等。不管对于初学者还是紧追前沿的研究者，这些都是不可多得的有用资料。 报告下载地址：http://www.themtank.org/a-year-in-computer-vi
我已经谈到了构建属于你自己的数据仓库需要采取的前两个步骤（请参阅：如何在4周内构建数据仓库，第1部分）。选择架构和DBMS是需要完成的第一件事情。到目前为止，我们已经有了需要复制的数据的概念以及我们想要存储数据的数据库。缺失的部分就是复制的过程。我们如何存储复制的数据？我们如何转换数据？这些是我在这篇文章中所要回答的问题。
作者 | Netflix 技术博客 译者 | 刘雅梦 策划 | 蔡芳芳 借助最新的数据网格平台（Data Mesh Platform），Netflix Studio 中的数据移动进入到了一个新阶段。这种配置驱动的平台在创建新管道时显著地缩短了前置时间，同时提供了新的支持特性，比如端到端的模式演进（schema evolution）、自助式 UI 和安全数据访问等。 1背景 未来几年，Netflix 上的大部分内容都将来自其自己的工作室（Netflix Studio）。Netflix 电影或电视据从开始宣传
通知：这篇文章有9篇论文速递信息，涉及人脸、目标检测、显著性目标检测和图像分割等方向 往期回顾 TensorFlow.js人脸识别—玩转吃豆豆小游戏 [计算机视觉论文速递] 2018-03-31 YOLOv3：你一定不能错过 Face [1]《Learning to Anonymize Faces for Privacy Preserving Action Detection》 Abstract：人们越来越担心计算机视觉设备通过录制不需要的视频会侵犯用户的隐私。一方面，我们希望相机系统/机器人能够通
数据预处理目的 保证数据的质量，包括确保数据的准确性、完整性和一致性 主要任务 数据清理 填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或者删除离群的点，先解决这些脏数据，否者会影响挖掘结果的可信度 噪声数据：所测量数据的随机误差或者方差 数据集成 比如，将多个数据源上的数据合并，同一个概念的数据字段可能名字不同，导致不一致和冗余，这里需要处理 数据规约 将巨大的数据规模变小，又不损害数据的挖掘结果，比如在数学建模里通过SPSS来降维，包括维规约（主成分分析法）和数值规约（数据聚集或者是回归） 回归：用一个函数拟合数据
选自arXiv 作者：Ranjay Krishna 等 机器之心编译 参与：张倩、路雪 图像不仅仅是一组目标集合，同时每个图像还代表一个相互关联的关系网。在本文中，李飞飞等人提出了利用「参考关系」明确区分同类实体的任务。实验结果表明，该模型不仅在 CLEVR、VRD 和 Visual Genome 三个数据集上均优于现有方法，并且是可解释的，甚至能发现完全没见过的类别。 日常用语中的参考式表达可以帮助我们识别和定位周围的实体。例如，我们可以用「踢球的人」和「守门的人」将两个人区分开（图 1）。在这两个例子中
总报告设计，例如RDLC、水晶报表等。，需要安装Visual Studio。由VS提供报表设计界面设计报告，由VS设计报告.NET非常方便开发者，。但对于非开发，安装4G一个VS。并且需要License，成本是高了一点。本文提供了第二种方法，不使用VS。
Visual Studio 2022 正式版于发布。新版本带有 go-live 许可证，可供生产使用。在 Visual Studio 2019 的基础上，新版集成开发坏境提供了非常多的改进，包括对 64 位、.NET 6 和 C++ 20 的支持，为核心调试器提供更好的性能，并在实时共享会话中支持文本聊天。
光流是计算机视觉的一个基本任务，它描述了视频中的运动信息，相关技术广泛应用于视频理解和处理、物体跟踪、三维重建、自动驾驶等场景。近日，来自香港中文大学和腾讯AI实验室团队的一篇论文入选了CVPR2019。
从不同的角度看待中文句子，可能使中文分词任务（CWS）的标准完全不同。例如「总冠军」既可以看成独立的词，也能理解为「总」和「冠军」两个词。以前这种情况非常难解决，我们只能定一些字典或规则来加强这些词的划分。
早在2001年，我用C#为学校的一门300系列的操作系统课程编写了一个微型虚拟操作系统，后来在2002年将其移植到了VB.NET。这些都是在.NET Core出现之前的代码，基于Windows早期的.NET 1.1或2.0。
本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁二次转载
今天给大家介绍中国人民大学魏哲巍教授课题组发表在ICML2020上的一项工作。针对目前大多数图卷积网络（GCN）模型因过度平滑而具有的浅层体系结构限制其模型性能的问题，作者提出了vGCN模型的扩展-GCNII。它具有两种简单而有效的技术：初始残差和恒等映射，相关证据证明，这两种技术可以有效地缓解了过度平滑的问题。实验表明，在各种半监督和有监督任务上，深层GCNII模型的性能均优于最新方法。
微软亚洲研究院联手北京大学、中国科学技术大学、西安交通大学和浙江大学四所国内顶级院校，共建新一代人工智能开放科研教育平台，成立仪式于5月22日在MSRA举行。
多模态学习旨在理解和分析来自多种模态的信息，近年来在监督机制方面取得了实质性进展。
编者按：代码智能（code intelligence）目的是让计算机具备理解和生成代码的能力，并利用编程语言知识和上下文进行推理，支持代码检索、补全、翻译、纠错、问答等场景。以深度学习为代表的人工智能算法，近年来在理解自然语言上取得了飞跃式的突破，代码智能也因此获得了越来越多的关注。该领域一旦有突破，将大幅度推动 AI 在软件开发场景的落地。
ETL 工具已经使用了近五年，使组织能够持续分析、开发和处理数据，数家数据库管理、分析和商业智能领域的资深企业供应商继续保持领先地位，同时，行业解决方案在 2022 年不断演进，以满足云和边缘数据处理需求。
原文网址：https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
几乎所有在研究期间发表的医学影像AI算法性能的评估实验，都是为验证技术概念的可行性而设计，没有对AI算法在实际临床环境下的性能进行严格验证。
多年来，许多 Visual Studio 开发者在其. NET Framework 项目需要访问 Web 服务时，都享受到了添加服务引用工具所带来的工作效率。 WCF Web 服务引用工具是 Visual Studio 连接服务的扩展，提供了类似于 .NET Core 和 ASP.NET Core 项目的“添加服务引用”功能的体验 。 此工具可从网络位置的当前解决方案的 web 服务中或从 WSDL 文件中检索元数据，并生成包含可用于访问 web 服务的 Windows Communication Foundation (WCF) 客户端代理代码的可兼容 .NET Core 的源文件。
近日，Stack Overflow 发布了 “2022 开发者调查报告”，此次报告重点对比了多个编程语言与开发工具，让大家能更为直观的了解近几年较火的技术趋势。
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