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数据质量问题“技术”问题还是“业务”问题

三、数据质量问题责任主体 人们在解决问题之前,往往会先分析出问题的责任主体,很多人可能在纠结,数据质量问题究竟“业务”的问题还是“技术”的问题?...我们发现1和2都是业务的问题,3虽然表面看是技术的问题,但本质上还是业务的问题。因此大部分数据质量问题主要还是来自于业务。...现在走过弯路之后,很多企业认识到了这一点,开始从业务着手解决数据质量问题了。 四、解决数据质量问题, 应该用“堵”还是用“疏” 弄清楚了数据质量问题来源、责任主体后,接下来就应该考虑如何解决。...中策“多穿漕渠于冀州地,使民得以溉田,分杀水怒”,简单说就是分流,上策的具体措施。...是以提高主数据的质量为目标、以整改BI数据问题为目标,还是以满足风险管理、监管报送要求为目标。 在业务问题定义清楚之后,需要以业务问题为出发点,做顶层设计。

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转型,还是不转,问题

分两方面看,一个服务商们,一个客群们。耕耘在这些行业里的数字化服务商们,能生存下来的都坚持了很久的时间,随便一翻发展历程,七八年甚至更久都很稀松平常。...之于客群,对于数字化到底能不能带来效果,对于他们讲也是未知数,虽然大方向清晰,知道数字化未来的方向,但眼前的转型困难切实存在的,浅尝辄止的情况也是屡见不鲜。...毕竟,数字化能降本增效,但不能帮我直接拓展业务,这是一次冒险的旅程,很有可能原有的组织格局被打破,行为习惯要重新调整,遇到阻力常有的事,最终演化还是两方向,一波坚持往前走,另一波人可能会回头走老路。...对于高大尚的数字化转型方案,诸如微服务、云原生、云计算、SaaS等等玄之又玄的名词,统统失效,他们消化不了那么多天书一样的词,你再怎么讲系统如何先进、如何健壮都是无的放矢,怎么帮助他解决日常业务经营中的问题才是最重要的...,把系统做的更好用,样式做的更美观,数据保护的更安全就好,这样来看其实要求还是挺低的。

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应用查询数据库时间长, 数据库问题? 还是网络问题? 还是应用问题?

问题描述应用反应业务慢, 怀疑是数据库问题, 应用DEBUG日志看到事务执行时间为 800+ms业务SQL为简单SQL语句, 相关表均有主键, 数据量也不大.分析过程作为DBA, 首先要排除数据库问题...binlog记录的时间戳秒级别的(取整) 而且看不到select语句...注意: gtid_event的时间事务提交时间....如果这个值很小, 但客户端看到的很大, 就大概率网络问题, 或者应用问题4. 应用服务器ping数据库服务器使用ping命令查看延迟. 如果延迟也很小的话, 那就是应用的问题了....(比如IO等待)总结:应用访问慢的问题, 得一点点排查. 基本上就是那么几个信息, CPU, 内存, IO, 网络. 通常OLTP不存在CPU问题, IO/网络问题 多一些.

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AI:还是狗,这是个问题

如果你不喜欢小猫和小狗,你可能不知道他们具体哪一种品种,但是一般来说,你都能区分出这是猫还是狗,猫和狗的特征还是不一样的,那我们如何用机器学习的方法训练一个网络区分猫狗呢?...我们选用的 Kaggle 的一个数据集,用神经网络的方法进行模型的训练。...我们的做法做法猫和狗分别选择 1000 个训练图片,500 个验证集和 500 个测试集,我们可以手工完成这个工作,需要做的就是: // 如下非可执行代码,含义非常清楚的表达,最后会附上可执行代码 mkdir...卷积神经网络网络的深度往往与特征图的尺寸负相关,越深的网络每个特征图的尺寸往往越小的,我看到的数据往往:深度 32-> 128,特征图尺寸 150x150 -> 7x7。...出现过拟合的原因学习样本太少了,我们采用 **数据增强 **来解决这个问题。我们的做法就是在现有的训练数据中生成更多的训练数据,就是增加一些随机变换,这种随机变化生成的图片依然要保证有效的。

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鸡蛋问题来了,先有Class还是先有Object?

周末比较无聊,在浏览论坛的时候,偶然看到一个程序猿提问的问题,他时这样提问的:突然想到一个很菜的问题, 倒底先有Object还是先有Class?...想来想去, 感觉有点陷入了"鸡生蛋还是蛋生鸡"的怪圈了。 现在我们就来一起分析和研究一下,这样有意思的问题,我感觉还是应该多多分享的,因为像这样的问题,弄明白了,你会感觉到有很大的成就感的。...在我们分析之前,你认为先有Class还是先有Object呢?...我在知乎上看到了同样的问题,他这么说的: 在Java的对象模型中: 所有的类都是Class类的实例,Object类,那么Object也是Class类的一个实例。...RednaxelaFX这样说的: 这个问题中,第1个假设错的:java.lang.Object一个Java类,但并不是java.lang.Class的一个实例。

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混合还是不混合?正确的云问题吗?

但是更重要的,雷德蒙德频道合作伙伴杰弗里·施瓦茨说,近一半的公司表示他们还没有实施混合云策略,实际上已经有一个云。...虽然混合云旨在提供跨内部部署和云计算资源的集成计算环境,但调研机构IDC最近的一份报告表明,采用该技术的最有效方法根据各种用例分割数据和处理。...据Cirba公司首席技术官Andrew Hillier介绍,采用混合云成功的关键适当的治理。...不幸的,治理通常是开发/测试过程中的最后一个考虑环节,当混合部署的真实成本和复杂性出现在现实世界的生产环境中时,许多组织对此感到震惊。...对于IT高管来说,“我需要一个混合云”,答案“可能”,但只是因为这应该是最后一个问题之一,而不是第一个问题

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员工遇到问题 - 给答案还是给引导?

帮助员工解决问题管理者的职责。但是直接给答案呢,还是引导员工自己去解决,这是个问题。 给答案可以快速解决问题,如果给方法,解决问题的时间就不确定了,可能直接解决的好几倍。...而现实情况我们没有那么多时间。但,直接给答案会存在两个问题。 1、找你能快速解决问题,那么团队成员遇到问题就会找你,你的时间就被占用了。...一、如果行业的基础知识、配置问题、框架的使用方式这类问题,都可以直接告知答案,这类大多数由于粗心或者操作方式不对导致的。对于业务逻辑或者编码逻辑导致的问题,我们只能给出引导,而不能直接给答案。...但确实需要你一直陪着,大概率你要跟着一起加班的。 三、整理一个问题清单库。这样做有两个好处 1、员工解决问题,不一定真的理解如何解决的。让他写解决方案也是梳理所得的一个过程。...最后,我想说的,从长期看,员工成长带来的价值远大于当前版本能准时上线。有了这个思维,其实就好判断了。

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如何解决DNS污染问题

解决DNS污染问题的常见方法包括:1. **使用加密的DNS协议**: - **DNS over HTTPS (DoH)**:通过HTTPS协议加密DNS查询,防止中间人攻击和篡改。...可以使用提供DoH服务的公共DNS服务器,例如Google DNS(8.8.8.8)和Cloudflare DNS(1.1.1.1)。...**使用可信的DNS服务器**: - 使用知名且稳定的DNS服务器,例如Google DNS、Cloudflare DNS、OpenDNS等,它们通常具有更强的防御能力,能够抵御DNS污染。5....**使用本地DNS解析服务**: - 部署本地的DNS解析服务器,如Unbound或BIND,自行管理和维护DNS解析,减少对外部DNS服务的依赖。6....**DNSCrypt**: - DNSCrypt一个用于加密DNS流量的协议,能够有效防止DNS污染。通过安装DNSCrypt客户端,可以确保DNS查询的安全性和完整性。7.

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DNSDNS问题故障排查的一些笔记

所有其它的路都是不完整的,人的逃避方式,对大众理想的懦弱回归,随波逐流,对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》 ---- 2排故DNS问题 名称解析遇到问题时,考虑从以下几点来解决: 客户端上...解析顺序 DNS系统最常用的名称解析方法, 但DNS不是系统解析主机名和IP地址的唯一方法。...网络连接问题 为了使DNS名称解析正常工作,客户端必须能够与解析名称服务器正常通行,当然解析名称服务器与其他权威名称服务器正常通信。...ANSWER: 4 表示DNS服务器返回了4个答案。 Zone数据问题 有时,名称解析问题由于权威名称服务器上区域中错误配置引起的。...负响应(缓存的影响) 得到不同的答案: DNS轮询,DNS负载均衡 DNS轮询一种负载均衡的技术,可以将客户端的请求分配到多个服务器中,从而提高系统的可用性和性能。

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什么P问题、NP问题和NPC问题

下面的内容都是在讲什么P问题,什么NP问题,什么NPC问题,你如果不是很感兴趣就可以不看了。接下来你可以看到,把NP问题当成 NPC问题一个多大的错误。     ...还是先用几句话简单说明一下时间复杂度。时间复杂度并不是表示一个程序解决问题需要花多少时间,而是当问题规模扩大后,程序需要的时间长度增长得有多快。...也就是说,对于高速处理数据的计算机来说,处理某一个特定数据的效率不能衡量一个程序的好坏,而应该看当这个数据的规模变大到数百倍后,程序运行时间是否还是一样,或者也跟着慢了数百倍,或者变慢了数万倍。...既然问题A能用问题B来解决,倘若B的时间复杂度比A的时间复杂度还低了,那A的算法就可以改进为B的算法,两者的时间复杂度还是相同。...同时满足下面两个条件的问题就是NPC问题。首先,它得一个NP问题;然后,所有的NP问题都可以约化到它。证明一个问题 NPC问题也很简单。

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还是不跳?这是个问题 ...

如题,跳还是不跳,永远个艰难的选择,即使当时的情节再决绝,也终有种种不舍。那么,既然跳槽永远个不可回避的问题,就让我们平心静气地冷静探讨一下吧。...去年年初的时候,我这边也离职了两位小伙伴,说实话对我还是有一定的影响。可能带人的时候感觉投入了不少精力,然而总有一天会因为各种原因离开。这是个悖论,很多因素也不是我能掌控的,习惯就好。...二,冷静分析现状 这里我提到了外部瓶颈,顾名思义,你一定要确认这个瓶颈,或者叫天花板,到底真正的外部因素,还是你自己无意识的设限。人最常犯的错误就是从外部找原因,而不是自省其身,从自身找问题。...还是跟别人一样默默无闻随大流,只知道提意见和抱怨呢?如果真的要说这是个问题,那一定是在你积极努力之后,每天在群里发起讨论无人响应,组织分享也没人去听没人理,那才是真的问题。...所以,先确定是不是问题,是不是自己的问题,是不是外部问题问题的话自己能做些什么,不要被表象迷惑。

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还是分辨率的问题

分享一种态度 在前段时间的单细胞课程中,有很多代码讲解和单细胞实战分析。...写这篇推文想说明分辨率对命名的影响,也可以结合上周生信技能树的一篇推文看看【我的巨噬细胞少了一个亚群吗,我错了吗】,都是同样的问题。...示例数据用的ifnb,一个人类的PBMC(peripheral blood mononuclear cell)样本数据,数据自身也是有注释细胞分群信息的,在seurat_annotations中。...但是右上角的部分我们都注释成了mono 单核细胞,而在这个数据原本的注释中(下图红框),有一部分DC。...其实这个原因:在0.1分辨率的时候(看第一张命名前的UMAP图),因为分辨率不够,cluster 1 包含了mono和DC。

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解决DNS问题|WunderGraph云使用NATS JetStream

DNS 问题 图 1:之前 如果你需要独立解决这个问题,那么在全球部署 WunderNodes 听起来一个具有挑战性的问题。...幸运的,我们依靠合适的基础设施合作伙伴,通过几个 HTTP 调用就可以实现这一点。从高层次的角度来看,WunderNode 一个隔离网络中的虚拟机,它被小心地暴露在互联网上。...使用这种方法,我们经常会遇到 DNS 传播问题,因为每个新的 Ipv4 地址都必须在全球范围内进行分配和分发。此外,IPv4 地址的短缺让我们重新思考我们的架构。...键/值存储一致的、高度可用的和水平可伸缩的。此外,JetStream 允许我们观察变化,因此 Heimdall 实例可以得到有关变化的通知,并更新其路由表。...关于作者 Dustin Deus WunderGraph 的联合创始人兼技术主管。他对 web、分布式系统和基础设施充满热情。他也是一个开源爱好者,喜欢与社区分享他的知识。

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