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    从数据沉淀、数据挖掘和数据呈现这三个概念了解大数据

    对于国内数据分析市场,我们感觉如下: 1. 市场巨大。 许多企业(无论是互联网的新锐还是传统的企业)都在讨论这个,也有实际的需求并愿意为此付钱,但是比较零碎尚不系统化。目前对数据需求最强烈的行业依此是:金融机构(从基金到银行到保险公司到P2P公司),以广告投放及电商为代表的互联网企业等。 2. 尚没出现平台级公司的模式(这或许往往是大市场或者大机会出现之前的混沌期)。 3. To B服务的氛围在国内尚没完全形成。 对于一些有能力的技术公司,如果数据需求强烈的话,考虑到自身能力的健全以及数据安全性,往往不会外包或者采用外部模块,而倾向于自建这块业务。 4. 未来BAT及京东、58和滴滴打车等企业,凭借其自身产生的海量数据,必然是数据领域的大玩家。 但是整个行业很大而且需求旺盛,即使没有留给创业公司出现平台级巨型企业的机会,也将留出各种各样的细分市场机会让大家可以获得自己的领地。 对于数据业务,按照我们的理解,简单将其分为三块:数据沉淀、挖掘和可视化,每一块分别对应不同的模式及产品或服务。(数据挖掘业务又被细分为分析、理解及存储。)下面会进行简单介绍,其实从我们的业务也可以看到一些整个行业的大致状况。

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    写给在校的GISER

    和很多gis专业的童鞋聊:关于为什么会选择这个专业?很多童鞋的回答都是调剂过来的,并且表示没听说都没有过这个专业,只有少数的表示听说过,知道并了解的更是寥寥无几了。说起高考志愿这个事情,我自己有段趣事,分享出来,逗大家一乐:我是第一志愿报考的这个专业,为什么呢?是因为我了解这个专业,还是因为热爱这个专业……都不是,是命!记得当年,没有老师的指导,也没有亲朋好友的建议,报志愿全靠自己猜,所以听说计算机就业好,就果断选择了计算机专业。可是到录取通知书到手的时候,上面却写的是地理信息系统,what happened ?于是,看了下专业代码,计算机专业代码是17,地理信息系统专业代码是71,原来是在涂志愿卡的时候涂反了。如此这般,我就入了此坑,并一入不复返。

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    安全报告 | 2018上半年互联网恶意爬虫分析:从全景视角看爬虫与反爬虫

    导语: 互联网最激烈的对抗战场,除了安全专家与黑客之间,大概就是爬虫与反爬虫领域了。据统计,爬虫流量早已超过了人类真实访问请求流量。互联网充斥着形形色色的爬虫,云上、传统行业都有不同规模的用户被爬虫爱好者盯上,这些爬虫从哪里来?爬取了谁的数据?数据将被用于何处? 近日,腾讯云发布2018上半年安全专题系列研究报告,该系列报告围绕云上用户最常遭遇的安全威胁展开,用数据统计揭露攻击现状,通过溯源还原攻击者手法,让企业用户与其他用户在应对攻击时有迹可循,并为其提供可靠的安全指南。本篇报告中,云鼎实验室通过部署的

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    什么是低代码

    这个维度下,低代码平台可以分为专用型和通用型两种。 所谓通用,指的是开发平台不事先假设自身只能应用在特定的场景、业务、行业,而是具有广泛的适用范围。 具有这样特征的开发平台往往需要有一个通用的底座。这个底座是纯技术性的,它不依赖于特定的业务功能,而只与业界广泛使用的标准协议、技术标准产生耦合。不过,这个时候,我们只有深入平台架构实现的细节,才能判断平台到底是低代码还是无代码,这就导致平台的使用者难以甄别。 但是,通用是有代价的,越通用就往往意味着在特定业务场景下的效率越低,越通用就意味着默认配置里的个性化信息越少,为形成某个具体场景所需的配置量就越大,从这个具体场景的角度看,效率相应也就越低。 所以通用型的低代码平台往往伴生着这个特征:有相对完善的有插件(或类似)机制。这一点相对来说比较好识别,相对高通用性的技术底座来说,插件是廉价的,因此通用性低代码平台往往会有数量众多的插件。这些插件可以定制出各式各样具体的业务场景,通过插件的定制化和扩展性来解决效率问题。

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    为什么学习web前端开发?

    互联网发展初期,大多数系统都是C/S架构,C代表客户端,S代表服务器,常见的软件,比如QQ(WEB版的不算),都是采用这种架构模式。这种架构模式通过将任务合理分配到Client端和Server端,降低了系统的通讯开销,可以充分利用两端硬件环境的优势。B/S架构(浏览器/服务器)是随着Internet技术的兴起而出现的,它是C/S架构的改进。在这种架构下,用户界面完全通过浏览器实现,一部分事务逻辑在前端实现,但是主要事务逻辑在服务器端实现,形成所谓3-tier(三层架构)架构。B/S架构利用不断成熟和普及的浏览器技术,实现原来需要复杂专用软件才能实现的强大功能,并节约了开发成本,是一种全新的软件系统构造技术。

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