随着科技的迅速发展，智能决策支持系统在农业领域的应用成为提高农业生产效益和可持续发展的重要手段。
在js跨域双向数据传递时可以用iframe加上location.hash来实现，在研究这个的时候深入学习了一下hash的特性。 hash就是uri中#及后面的部分，例如：www.google.com.hk#123的#123。当只有hash部分发生变化时，浏览器的历史记录会产生记录，但不会向服务器发出请求，这时按后退键地址栏的uri会变化但页面内容不变。 而hash变化但不发出请求就是js跨域双向数据传递的基础啦。 下面就讲述一下hash结合ajax的使用，ajax每次取数据时页面更新后浏览器并
一开始就有一个问题摆在面前，疫情数据哪里获取。虽然国内很多网站都提供了疫情的跟踪报道，但是并没有找到提供完整历史数据的网站，所以想直接从网站爬数据的思路就暂时断掉。不过没关系，我们去GitHub上搜搜
去ORACLE 喊了多少年了，已经是50岁的大姑娘出嫁，不新鲜了，但是去ORACLE 这个话题的操作性仅仅是围绕那个数据库去更换ORACLE，很少听到，到底怎么从企业实际的业务角度来去除ORALE 数据库。恰巧最近新入驻的企业要彻彻底底的，去除ORACLE，这里就把正在做的事情来说说。
答：有些同事在测试几轮之后，功能稳定了开始介入性能测试，这时才发现性能根本支撑不了预期值。这个时候开发再回头进行系统调优，如果事先选的架构能支撑就好，如果不能达不到预期值，后面讨论或者请教高手发现原先的架构缺陷，再调整架构代价就非常大。基本导致前期的功能测试成果作废。其实各个阶段都有事情做。需求阶段可以整理，评审出性能需求，评审需求可行性时就考虑好数据量和用户量。设计阶段–对预估的需求做设计，举个例子。背景：我们现在使用的是mysql数据库（公司去oracle化），我们要从一个5000W的一个数据表的6个不同查询维度查询数据，比如说城市、行业、地址类型、爱好、性别、时间范围。这样对于mysql的查询常见的优化设计可能是分表、建立索引，但，对于这个场景就不好处理了。数据耦合强，没有办法分表。索引，组合索引太多。后面的处理办法是用mongodb、nosql的方法解决。对于编码和测试阶段可以这样去分不同阶段做不同事情。
不要惊讶，写这篇文章前，我特意去网上看了下分库分表的文章，很神奇的是，都在讲怎么进行分库分表，却不说分完以后，怎么部署上线的。这样在面试的时候就比较尴尬了。
《人物》杂志发表了《外卖骑手，困在系统里》一文，文中从外卖骑手的视角出发，探究了目前外卖生态中外卖骑手送餐只能越来越快、越来越不顾自身安全的困局，引起大家对于外卖平台以及其所设计出来的算法的批判，并且在引言中发起一个思考：
随着应用状态越来越复杂，我们迫切需要状态与数据流管理的解决方案。熟悉 React 开发的同学一定听说过 Redux，而在这篇文章中，我们将通过 useReducer + useContext 的组合实现一个简易版的 Redux。首先，我们将带你重新认识“老朋友”useState，并借此引出这篇文章的主角：Reducer 函数与 useReducer 钩子，并通过实战一步步带你理清数据流和状态管理的基本思想。
Argos是我们的内部异常检测工具，负责分析进来的度量指标，并基于历史数据，将它们与预测模型进行比对，从而确定当前数据是不是在预期范围内。
前言 外卖业务的快速发展对系统稳定性提出了更高的要求，每一次订单量大盘的异常波动，都需要做出及时的应对，以保证系统的整体稳定性。如何做出较为准确的波动预警，显得尤为重要。 从时间上看，外卖订单量时间序列有两个明显的特征（如下图所示）： 周期性。每天订单量的变化趋势都大致相同，午高峰和晚高峰订单量集中。 实时性。当天的订单量可能会受天气等因素影响，呈现整体的上涨或下降。 订单量波动预警，初期外卖订单中心使用的是当前时刻和前一时刻订单量比较，超过一定阈值就报警的方式，误报率和漏报率都比较大。后期将业务数据上传到
数据仓库的重要特点之一是反映历史变化，所以如何处理维度的变化是维度设计的重要工作之一。缓慢变化维的提出是因为在现实世界中，维度的属性并不是静态的，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化，与数据增长较为快速的事实表相比，维度变化相对缓慢。阴齿这个就叫做缓慢变化维。
大致思路就是，挂一个公告，半夜停机升级，然后半夜把服务停了，跑数据迁移程序，进行数据迁移。
机器学习和深度学习在时间序列数据的预测上具有很高的准确率，在金融机构中获得了广泛的应用。有大量的研究来进一步提升金融数据相关模型的准确率，本文要介绍的AlphaAI项目就是其中之一，AlphaAI使用栈式神经网络的架构（stacked neural network architecture ）来预测多只股票的价格。
8规则详述： · 流量从上往下流过分流模型 · 域1和域2拆分流量，此时域1和域2是互斥的 · 流量流过域2中的B1层、B2层、B3层时，B1层、B2层、B3层的流量都是与域2的流量相等。此时B1层、B2层、B3层的流量是正交的 · 流量流过域2中的B1层时，又把B1层分为了B1-1，B1-2，B1-3，此时B1-1，B1-2，B1-3之间又是互斥的 应用场景 · 如果要同时进行UI优化、广告算法优化、搜索结果优化等几个关联较低的测试实验，可以在B1、B2、B3层上进行，确保有足够的流量 · 如果要针对某个按钮优化文字、颜色、形状等几个关联很高的测试实验，可以在B1-1、B1-2、B1-3层上进行，确保实验互不干扰 · 如果有个重要的实验，但不清楚当前其他实验是否对其有干扰，可以直接在域1上进行，确保实验结果准确可靠
在给本系列博文拟定标题时，我原先写下的是《股票交易信息获取及分析系统》。之后感觉这个名字过于高大上，又不自觉的在草稿中写下《码农技术炒股之路》。这个名称让我会心一笑，因为它即突出了我的身份，又点名了本系列博文要介绍的东西——技术炒股。最后“之路”一词可以让我好好介绍下这个项目的前因后果，希望大家也感受下这个项目的温度，因为它的产生并非我一人杜撰出来的愿景。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环 境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
想看看你最近一年都在干嘛？看看你平时上网是在摸鱼还是认真工作？想写年度汇报总结，但是苦于没有数据？现在，它来了。
通过观察神经网络和深度学习模型在训练期间的表现，你可以得知很多有用的信息。 Keras是Python中强大的库，为创建深度学习模型提供了一个简单的接口，并包装了更为技术性的TensorFlow和The
Logstash与Elasticsearch的安装就不多说了，我之前有两篇文章写的比较详细了ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记 和 Filebeat+Logstash+ElasticSearch+Kibana搭建Apache访问日志解析平台。
小米：XiaoMi https://github.com/XiaoMi 1.分布式的发布和监控系统 Minos Minos 是小米公司开发的一个分布式的发布和监控系统。最初是小米开发的用来在 Hadoop 和 ZooKeeper 集群上发布和管理的工具。Minos 可轻松扩展来支持其他的系统，目前已经支持包括 HDFS、YARN 和 Impala 。 https://github.com/XiaoMi/minos 2.互联网企业级监控系统 OpenFalcon Open-Falcon 是小米运维部开源的
Making AJAX behave better in the browser 翻译：我要去桂林
本文介绍了如何利用HT的表格控件实现海量数据的加载和展示，重点讲解了在HT中如何实现动态数据加载和实时刷新，并给出了具体的示例代码。此外，还介绍了如何利用HT的图表控件实现数据的可视化展示，包括饼图、柱状图等。
背景 最近在一个 SCADA 项目中遇到了在 Web 页面中展示设备报表的需求。一个完整的报表，一般包含了筛选操作区、表格、Chart、展板等多种元素，而其中的数据表格是最常用的控件。在以往的工业项目中，所有的表格看起来千篇一律，就是通过数字和简单的背景颜色变化来展示相关信息。但是现在通过各种移动 App 和 Web 应用的熏陶，人们的审美和要求都在不断提高，尤其是在 Web 项目中，还采用老式的数字表格确实也有点落伍了。 如何选择一个合适的 HTML 前端表格控件？此处可以省略一万字。哈哈。jQuery
市场上比较有名的开源流程引擎有osworkflow、jbpm、activiti、flowable、camunda。其中：Jbpm4、Activiti、Flowable、camunda四个框架同宗同源，祖先都是Jbpm4，开发者只要用过其中一个框架，基本上就会用其它三个。
2 构建第一条ELK数据管道 本章将使用ELK技术栈来构建第一条基本的数据管道。这样可以帮助我们理解如何将ELK技术栈的组件简单地组合到一起来构建一个完整的端到端的分析过程 ---- 输入的数据集 在
这几年一直是MONGODB使用者，从3.2 到4.0 ，在使用中也一直充分的感受到MONGODB 这几年的飞速的发展以及功能的扩展，偶然在极客时间里面看到有MONGODB 的 终极玩家 唐建法 老师的关于MONGODB的课，其中有一段内容以前是不大敢想的, 就是ORACLE TO MONGODB。
在前面的文章中，我们学习了如何使用 Tkinter 构建股票数据抓取以及展示K线图功能，虽然大致的功能已经具备，但是在当今这个人手一个 Web 服务的年代，GUI 程序还是没有 Web 服务来的香啊。
今天我们来分享一个 Flask 小应用，如何动手实现一个简易的在线股票 K 线图表。我们需要用到的知识包括 PyEcharts 的使用，tushare 库获取股票数据的方法以及 Flask 的基本用法。
随着大语言模型（Large Language Models）的爆火，例如 ChatGPT，GPT-4，PaLM，LLaMA 等，如何让大语言模型更好的应对有很长的上下文信息（超出其最大处理长度）的场景并利用相关历史信息做复杂的推理，成为一个热点研究话题。现有的主流做法是给大语言模型增加记忆（memory）模块，在需要的时候从记忆模块中提取相关的历史信息帮助大语言模型。
Zabbix监控运行一段时间以后，会留下大量的历史监控数据，Zabbix数据库一直在增大；可能会造成系统性能下降，查看历史数据室查询速度缓慢。
小结果集，源表较少，查询条件直接针对源表 对于典型的OLTP应用，多为返回小结果集的查询。如果过滤条件直接针对源表，我们必须保证这些过滤条件高效，对于重要的字段，考虑加上索引。如果涉及连接多表的情况，需要优化连接顺序，尽快过滤不符合条件的记录。如果统计数据足够精确地反映了表的内容，优化器有可能对连接顺序做出适当选择 在使用索引字段的时候要注意，函数或者隐式转换会导致索引失效。在确定重要字段有索引的情况下，还必须如果是非唯一性索引或者基于唯一性索引的范围扫描，还需要考虑聚集索引与分区，物理数据的顺序是否与
本文为腾讯互动娱乐高级研究员苏博览在 4 月 14 日 CODING 技术小馆·南京站的演讲内容整理。 CODING 现已推出一站式云端工作站 Cloud Studio，点击阅读原文立即试用！ 我们讲的是特征提取的一般方式，要做的第一件事就是怎样来获取特征，这就需要根据我们要做的东西来选择特征。比如 STEAM 上有上万的游戏，不同的游戏怎么精准推送呢？我们要根据特征提取会影响消费者购买或者玩这个游戏的因素，包括游戏的类别、主题、风格或者价格等等，这是要根据领域知识来提取的，一般需要专家参与，除此之外还会利
图中线的两端是圆点或者菱形，旁边都有标注持仓证券商和相对应的持多仓数或持空仓数，且左右线颜色不同。画图思路大体就是：先画水平线图，再用 scatter 散点图画线左右两端的点，然后标注两端名称，以及标题和注解。
https://aroussi.com/post/python-yahoo-finance
不同类型的网络爬虫，其实现原理也是不同的，但这些实现原理中，会存在很多共性。在此，我们将以两种典型的网络爬虫为例（即通用网络爬虫和聚焦网络爬虫），分别为大家讲解网络爬虫的实现原理。
本篇使用的数据集是由Max-Planck-Institute for Biogeochemistry记录的天气数据。每10分钟观测一次气压、气温、风速等天气数据。数据集有共420551条记录，历时八年（2009~2016）。训练集取前30万条记录，余下的记录做为验证集。
ReplacingMergeTree和SummingMergeTree是ClickHouse中两种常用的MergeTree引擎。
投资有风险，选择需谨慎。 股票交易数据分析可直观股市走向，对于如何把握股票行情，快速解读股票交易数据有不可替代的作用！ 目录 1 数据预处理 1.1 股票历史数据csv文件读取 1.2 关键数据——在csv文件中选择性提取“列” 1.3 数据类型转换 1.4 数据按列提取并累加性存入列表 2 pyecharts实现数据可视化 2.1 导入库 2.2 初始化画布 2.3 根据需要传入关键性数据并画图 2.4 将生成的文件形成HTML代码并下载 2.5 完整代码展示 3 结果展示 ---- 1 数据预处理
一个小应用程序来监视kafka消费者的进度和它们的延迟的队列。 KafkaOffsetMonitor是用来实时监控Kafka集群中的consumer以及在队列中的位置（偏移量）。 你可以查看当前的消费者组，每个topic队列的所有partition的消费情况。可以很快地知道每个partition中的消息是否 很快被消费以及相应的队列消息增长速度等信息。这些可以debug kafka的producer和consumer，你完全知道你的系统将 会发生什么。 这个web管理平台保留的partition offset和consumer滞后的历史数据（具体数据保存多少天我们可以在启动的时候配 置），所以你可以很轻易了解这几天consumer消费情况。 KafkaOffsetMonitor这款软件是用Scala代码编写的，消息等历史数据是保存在名为offsetapp.db数据库文件中，该数据 库是SQLLite文件，非常的轻量级。虽然我们可以在启动KafkaOffsetMonitor程序的时候指定数据更新的频率和数据保存 的时间，但是不建议更新很频繁，或者保存大量的数据，因为在KafkaOffsetMonitor图形展示的时候会出现图像展示过 慢，或者是直接导致内存溢出了。 所有的关于消息的偏移量、kafka集群的数量等信息都是从Zookeeper中获取到的，日志大小是通过计算得到的。 消费者组列表
0x01：添加依赖，因项目已使用Mybatis-Plus，需在这里排除其mybatis依赖
大家好，之前我们已经将疫情可视化的各种操作基本都讲了一遍，从爬取数据到数据分析、建模、可视化甚至有关如何开发疫情实时追踪网站我们都讲了一遍，因此很久没有更新过疫情相关的文章。但最近几乎每天都有小伙伴在后台问我如何获取最新的疫情数据，尤其是历史数据很难找到。在三月份我曾经在疫情数据哪里找，看这篇就够了这篇文章中详细介绍了5种获取疫情数据的方法，不过部分API已经失效，了解到很多读者是为了科研、论文需要使用相关数据，所以今天我们再来聊聊现在如何取得疫情相关数据。
之前介绍过用LSTM预测天气的例子，该例子中数据集的处理和曲线绘制函数稍微有点复杂。这篇我们使用标准正弦函数做数据集，让代码更简单，来加深我们对LSTM的理解。
数据滤波是指对临近的多次测量结果进行平滑过滤的数据处理方法（递推滤波）。通过设置滤波方法寄存器 FIT_TYPE.[3:0]来指定滤波方法， 滤波样本数量寄存器 FIT_COUNT.[7:0]用来指定参与计算的历史数据个数。
在足球世界中，背后隐藏着丰富的数据宝藏，记录着球队的兴衰、球员的崛起与衰落，以及比赛瞬息万变的情境。随着数据科学的崛起，越来越多的数据被收集并变得容易访问，为足球爱好者和专业分析师提供了深入了解这个美妙运动的机会。
最近要把很多数据抓下来先存起来，现有历史数据再说。其中，东方财富网有许多数据，其中有一个是机构调研的数据。
才用了几天的WordPress，但已经开始琢磨插件的使用，因为发现很多自己想要的WordPress都没有自带的功能，于是不断体验，不断尝试，把每一个尝试的感触都写在这里，不定期更新本帖。
编者按：本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客，AI 研习社编译。 时间序列预测，究竟需要多少历史数据？ 显然，这个问题并没有一个固定的答案，而是会根据特定的问题而改变。 在本教程中，我们将基于 Python 语言，对模型输入大小不同的历史数据，对时间序列预测问题展开讨论，探究历史数据对 ARIMA 预测模型的性能影响。（注：ARIMA 全程是 Autoregressive Integrated Moving Average Model，即自回归积分滑动平均模型） 具体来说，在本
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