搜索我的型号 https://www.sony.com/electronics/support/compact-cameras-dsc-rx-series/dsc-rx100m2 ? ?...https://www.sony.com/electronics/support/compact-cameras-dsc-rx-series/dsc-rx100m2/downloads/W0010232
ubuntu 编译源码包(dsc diff.gz orig.tar.gz) 以tree实用程序为例，介绍Ubuntu中如何管理源码包，包括查询，获取，编译源码包，直至安装。...2.获取源文件 源码包中通常包含3个文件，分别以dsc，orig.tar.gz和diff.gz为后缀名。...使用apt-get source命令来获取源码包，它会将源码包下载到用户当前目录，并在命令执行过程中，调用dpkg-source命令，根据dsc文件中的信息，将源码包解压到同名目录中，应用程序的源代码就在这里面...当然你也可以自己用dpkg-source命令去解压缩源码包： dpkg-source -x tree-1.5.1.2.dsc 3.获取依赖文件 在编译源码包前，需要安装具有依赖关系的相关软件包。...tree –L 2 References: [1] ubuntu 编译源码包 dsc diff.gz orig.tar.gz [2] 请问.dsc怎么用?
or directory with the same name or view the log for more infomation, code:[-7014]fail to init db.问题分析...= DSC #初始化数据库名称SYSDBA_PWD = SYSDBA_PWD SYSTEM_PATH = +DMDATA/data #初始化数据库存放的路径...= +DMREDO/DSC1_LOG01.log #日志文件路径LOG_PATH = +DMREDO/DSC1_LOG02.log #日志文件路径--删除初始化生成的参数文件和数据文件...最后求助无缘，想着扒拉下官方文档吧，逐行看一行也没敢跳过，最终发现/dmdb8/dmdbms/dsc_config/DSC0/dminit.ini 数据文件的总大小超过了磁盘最大空间，因此初始化失败。...曾经有好几个大佬说过没事多看看官方文档，官方文档上面写的特别清楚，自我拙见的认为官方文档内容多分析解决文件时效低一直偷懒忽略。这次算上给自己长教训了。
一、DDP协议简介 DDP协议是数据终端单元（DTU）与数据服务中心（DSC）之间的通讯协议，用于数据的传输和DTU管理。本文主要针对DDP协议基于tcp/ip的数据传输方式进行的分析研究。...地址，端口号等没有进行有效的效验，所以我们可以通过构造注册包的方式来进行探测DSC设备，注册包构造如下： 起始标志：7b（1B） 数据包类型：01（1B）（终端请求注册） 数据包长度：0016（2B）...判断方法为响应包的起始两位为7b81，结束为7b，只要符合该数据格式，我们就可以认定我们探测的目标为DSC了。...其中第一个包为真实DTU向DSC的注册包，第二个为DSC响应的注册成功包，图中展示的第三个包就是我们构造想DTU发送的数据包，DTU的响应包如下： ?...然后我们发送上述构造的数据包后，状态如图所示： ? 可以看到DTU端已经下线，但是DSC依然显示DTU在线。
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
20985527_20191221141012_216296_84182970_DSC_3923.jpg 腾讯专家工程师杨晓峰，分享的主题《Kona JDK在腾讯大数据领域实践与发展》主要是对腾讯基于OpenJDK...TubeMQ的特点，在百亿、千亿、万亿、上十万亿量级下遇到的问题，以及对外开源的项目考虑这几个方面与大家进行了探讨，为海量数据需求的业务提供了借鉴思路。...数据量缺乏是医疗AI落地的痛点，MedicalNet致力于提供基于3D医疗影像大数据的预训练模型，帮助小数据业务加快训练速度与提升性能。...本次分享陈老师分析了MedicalNet的实现流程，并结合多种医疗场景介绍了MedicalNet在迁移学习中的应用。...所以当接下来如果有一些研究机构或者是创业公司想到做一个AI引擎，但是数据量不够的话，它就可以做一个MedicaNet，哪怕以前不能实现的医疗引擎现在也可以实现了。
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
在前面的文章中已经分析过 deployment、statefulset 两个重要对象了，本文会继续分析 kubernetes 中另一个重要的对象 daemonset，在 kubernetes 中 daemonset...ds/nginx-ds nginx-ds=nginx:1.16 // 查看更新状态 $ kubectl rollout status ds/nginx-ds 回滚 在 statefulset 源码分析一节已经提到过...kubectl delete ds/nginx-ds --cascade=false // 级联删除 $ kubectl delete ds/nginx-ds DaemonSetController 源码分析...hash, true) } syncDaemonSet 中主要有 manage、rollingUpdate和updateDaemonSetStatus 三个方法，分别对应创建、更新与状态同步，下面主要来分析这三个方法...删除 oldPodsToDelete 数组中的 pods，syncNodes 方法在 manage 阶段已经分析过，此处不再详述； rollingUpdate 的结果是找出需要删除的 pods 并进行删除
/modules/alidsc/ca_dsc_core.c:435 [alidsc]ca_dsc_vm_fault =_ "dsc_vm_fault: buffer#%d release %d bytes...for session#%d12" drivers/alidrivers/modules/alidsc/ca_dsc_core.c:112 [alidsc]ca_dsc_open =_ "dsc_se...%zd bytes12" drivers/alidrivers/modules/alidsc/ca_dsc_core.c:871 [alidsc]ca_dsc_probe =_ "Get DSC handler...dev_dbg()对于分析某些内核子系统或者驱动流程也十分有意义，例如，使能net/ipv4/ping.c的调试开关，则可以观测ping的运行原理。...代码分析 从代码角度，也很容易看出dev_dbg()的设计： include/linux/device.h include/linux/dynamic_debug.h lib/dynamic_debug.c
从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...因为要求高，所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。...此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者，是真正意义上的数据产品经理。...部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。
一个或多个节点能够被配置为一个Domain Service Cluster.并提供以下功能： 1、集中的网格基础架构管理存储库（为Oracle Cluster Domain中的每个集群提供MGMTDB） 2、跟踪文件分析器...这些中心化的服务可以被cluster Domain 中的数据库成员集群利用。 Domain Service Cluster中的存储访问 DSC中的ASM能够提供中心化的存储管理服务。...成员集群的分类： 在DSC中，成员集群可以分为以下几类： 第一种是：使用本地存储的数据库成员集群 ? 在这类集群中，他们的存储不与DSC中的其他成员集群共享。...集群仍然可以使用DSC提供的GIMR和TFA服务。 第三种是使用DSC提供的分片式存储服务的数据库成员集群 ?...在第三类成员集群中，数据库成员集群也可以直接与DSC中的分片式存储相连。如下所示： ? 在这种情况下，成员集群在访问元数据可以通过DSC上的ASM实例访问，二队数据的读写则直接访问共享的存储。
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。...四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。...3、转化率分析，也就是漏斗模型分析。前文提到了，漏斗模型需要对比的数据，所以在此处的分析，我们需要列两个漏斗模型。 ?...我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断。...做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源：酥酥说----
在图像超分公开数据集上的结果表明：所提方案凭借更少的参数量与计算量超越了其他SOTA超分方案，可参考下图。...在图像超分领域，DSC会产生严重的副作用。为克服DSC带来的该缺陷，我们找到一种均衡设计方案(见Fig3c)： 对比上述两式可以发现：相比DSC，SRDSC的输出与输入具有更高相似性。...也就是说，DSC会影响图像重建性能，然而轻量型网络的设计避不开DSC。 Self-Residual DSC可以克服DSC的缺陷，同时不会引入额外的计算量与参数量。...上表对PUD的有效性进行了实验分析，可以看到：Max-pool与双线性上采样的组合取得了最佳性能。...在x3与x4任务+所有数据集上，HPUN-L均取得了新的SOTA性能；在x2任务上，HPUN-L在Set14、B100以及Manga109数据集上取得了最佳性能。
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。...综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。...只有合理选择和运用数据模型，才能充分发挥数据分析的价值，为企业的发展提供有力支持。...从定义上看,方差分析是分析数据间均值的差异,称其为“方差分析”是因为关于均值差异的结果是通过分析方差得到的。 先来看一个方差分析的应用场景。
然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。...亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘...如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。...亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。...纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。
Python数据分析模块 前言 在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。...Pandas则是一个开源的、提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的Python库。它提供了数据清洗、数据转换、数据处理等一系列功能，使数据分析变得更加简单高效。...在医疗研究中，Python数据分析模块可以帮助我们分析病人的医疗数据、基因数据等，从而推动医学的进步。...无论是数据科学家、工程师还是其他领域的专业人士，都可以通过学习和掌握Python数据分析模块来提高工作效率、提升数据分析能力。随着大数据时代的到来，Python数据分析模块的应用前景将更加广阔。...二、Pandas模块 Pandas是Python环境下非常重要的数据分析库。当使用Python进行数据分析时,通常都指的是使用Pandas库作为分析工具对数据进行处理和分析。
，即对比、细分、溯源，也被数据分析的三板斧，支撑数据分析的核心应用，具体来说： [数据分析三板斧] 对比：成对地比较。...在分析数据时，增加分析的维度，改变看待问题的视角，能够在更细分的级别上分析数据，洞察到更多的知识，增加数据分析的深度。...三、数据『溯源』 溯源，就是到细节数据中去，查看原始数据，反思用户的行为。在做数据分析时，一定要明白你分析得数据是二手的，还是一手的。...[数据分析思维-数据『溯源』] 一手数据是最原始的数据，包含的内容最丰富，但数据可能不规范。...二手数据是经过处理的，甚至是分析之后的数据，这些数据可能是片面的、阉割的、面向特定主题的，由此得出的分析结果也可能有失公允。
前言 大数据伦理风险分析在当前数字化快速发展的背景下显得尤为重要。随着大数据技术的广泛应用，企业、政府以及个人都在不断地产生、收集和分析海量数据。...然而，这些数据的利用也带来了诸多伦理风险，如隐私泄露、数据滥用、算法偏见等。因此，对大数据伦理风险进行深入分析，并采取相应的防范措施，对于保障数据安全、维护社会公平正义具有重要意义。...首先，大数据的收集和处理过程中存在着隐私泄露的风险。在未经用户同意的情况下，部分企业和机构可能会收集用户的个人信息，如浏览记录、购物习惯等，进而进行精准营销或数据分析。...一些机构可能会利用手中的大数据资源，对用户进行过度分析或不当利用，如歧视性定价、不公平竞争等。这种滥用数据的行为不仅违反了市场公平竞争的原则，也损害了消费者的权益。...在对大数据多源数据进行综合分析,可以挖掘出更多的个人信息,加剧了个人信息泄露的风险。"匿名化”的可信度? 大数据技技术安全漏洞,导致数据泄露、伪造和失真等问题。
对于异常数据的分析，相信每位数据分析师都不陌生，对于业务部门来说同样很希望了解数据分析的思路。...去年同期也写过类似的一篇异常数据分析文章，过了一年后有了更进一步的思路和想法，因此再次分享一下，对于数据分析师常见的“异常数据分析”。 分析思路包括以下5个步骤： 1....一般来说，业务数据下降这类问题会是业务方主动提出的。当然作为数据分析师也可能凭借数据敏感，发现异常数据。 这个步骤主要思考4个小问题： 什么叫异常数据？ 异常数据真的是问题吗？对比标准是什么：KPI？...小结：异常数据分析属于“事后诸葛亮”式的后验分析，做得好也是可以发现业务中存在问题的，但同时提需要提醒数据一定要形成闭环，即从业务中来，更需要回到业务中去，落实到业务执行，分析才不会白费...附1：异常数据分析流程（去年） 附2：此图为一些分析视角，仅供参考
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