series[i]-lines 主要用于迁徙图，实现航线、路线的可视化，在这借 ECharts 官方迁徙示例学习一下其使用
前期我们公众号推送了《fNIRS数据处理工具包Homer2下载与安装的详细教程》，对Homer2的下载与安装进行了详细介绍。不过需要注意的是在使用工具包Homer2进行数据处理前，需要将原始数据转换成Homer2所要求的数据格式。这是因为fNIRS厂家众多，各个厂家的设备具有特定数据存储格式，而因此Homer2能够读取的数据格式是特定的。本文我们将以NIRx原始数据为例，和大家分享下Homer2数据格式的转换方法，希望能帮助大家更好地学习该工具包的使用方法。
JSON全称JavaScript Object Notation，是一种轻量级的数据交换格局，JSON 通常用于服务端向网页传递数据 。JSON选用完全独立于语言的文本格局，易于人阅览和编写，同时也易于机器解析和生成，这些特性使得在网络传输的数据中JSON成为主流格式。
使用爬虫爬取了网易云音乐中80w首歌400w+次收藏的歌单，存储格式为json格式，数据大小为3.59G，格式说明如下：
有人曾说：「人生至少有两次冲动，一次为了奋不顾生的爱情，还有一次就是为了说走就走的旅行」。
服务接口提供的数据格式没办法直接使用，可通过实现reader.transform函数进行预处理 样例 Ext.create('Ext.data.Store', { model: 'User', proxy: { type: 'ajax', url : 'users.json', reader: { type: 'json', transform: { fn: fun
“前一篇文章介绍了NVH数采系统记录的原始文件常见的几种数据格式。本篇将介绍怎样找到具体的数据位置并还原它，从而实现编程直接读取原始文件的目的。”
所谓数据脱敏，是指对个人的学号、姓名、身份证号、银行账号、电话号码、家庭住址、工商注册号、纳税人识别号等敏感信息进行隐藏、随机化或删除，防止在数据交换或公开场合演示时泄露隐私信息，是数据处理时经常谈到的一个概念，也是大数据伦理学中需要考虑的一个重要内容。不同的业务类型、数据和使用场景中，敏感数据的定义是变化的，某个信息在一个场景下是敏感的需要脱敏处理而在另一个场景中必须保留原始数据是正常的。
LoRa 设备的数据格式非常碎片化，借助于 JavaScript 编解码函数，可将设备的原始数据转换为可读性更强的 JSON 格式。
关于JSON CSRF的一些思考 From ChaMd5安全团队核心成员 Maple CSRF作为常见漏洞，一直受到关注和研究，JSON是一种应用广泛的轻量级数据交换格式，当CSRF去POST一段JSON，情况可能会变得有些不一样；此次就一种特殊情况下的CSRF进行分析，权当抛砖引玉。 某次遇到一个没有验证token与referer的CSRF。 其原始数据包为： POST /webnet/edit HTTP/1.1 Host: www.xxx.com User-Agent: Mozilla/5.0 (Wi
在平时都工作中，我们会使用很多由客户或者第三方提供的数据，但是数据格式并不符合我们的要求，这个时候我们就需要手动去调整到我们需要的格式，如果数据量比较大，会花费很多时间，如果我们使用Python，自动化处理数据，会节省很多时间，而且可以一劳永逸，后续的数据处理都可以用Python处理，本篇我们介绍一下Python自动化之处理txt文档.
HTTP协议覆盖绕过是更换Content-Type类型来绕过WAF的检测，⽬前很多WAF对Content-type类型是⾸要的检测点。利用【multipart/form-data】协议的⽅法，更改Content-type的类型为【multipart/form-data】和构造【multipart/form-data】请求内容，当WAF没有规则匹配该协议传输的数据时可被绕过。
在本文中，我们将探索 Azure 数据湖分析并使用 U-SQL 查询数据。 Azure 数据湖分析 (ADLA) 简介 Microsoft Azure 平台支持 Hadoop、HDInsight、数据湖等大数据。通常，传统数据仓库存储来自各种数据源的数据，将数据转换为单一格式并进行分析以做出决策。开发人员使用可能需要更长时间进行数据检索的复杂查询。组织正在增加他们在云基础架构中的足迹。它利用了云基础设施仓库解决方案，例如 Amazon RedShift、Azure Synapse Analytics（A
本文整理自《JSON必知必会》一书，主要是章节的简介，把前三个章的内容简单叙述了，算是需要JSON的基础知识。以后有机会看情况再写一些Java的jsonobject的实践文章。
首先先下载我们需要的安装文件，wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.2.4.tar.gz
但是 encoding/json 对于 map[string]interface 中的数字类型（整型、浮点型等）都序列化成float64类型。
在前后端分离开发时，后端工作人员完成系统接口开发后，需要与前端人员对接，测试调试接口，验证接口的正确性可用性。而这要求前端开发进度和后端进度保持基本一致，任何一方的进度跟不上，都无法及时完成功能模块的测试。 做为后端开发人员，要求独立开发完成某个接口后，开发人员自己需要先测试通过后再提交给测试人员进行测试，否则会出现到测试人员哪里业务流程根本就走不通，或者BUG会过多的情况等。 市场上有很多优秀的，完善的接口测试工具，比如SoapUI，Postman等，能够高效的帮助后端开发人员独立进行接口测试。这里使用Postman接口测试工具，此处以请求方式为POST的userLogin登录接口为例。
变更数据捕获 (CDC) 已成为一种流行的模式，用于从数据库捕获已提交的变更并将这些变更传播给下游消费者，例如保持多个数据存储同步并避免常见的陷阱，例如双重写入。 能够轻松地将这些变更日志摄取和解释到 Table API/SQL 中一直是 Flink 社区的一个非常需要的功能，现在 Flink 1.11 可以实现。
序列化和反序列化在很多项目中都有应用，Kubernetes也不例外。Kubernetes中定义了大量的API对象，为此还单独设计了一个包(https://github.com/kubernetes/api)，方便多个模块引用。API对象在不同的模块之间传输(尤其是跨进程)可能会用到序列化与反序列化，不同的场景对于序列化个格式又不同，比如grpc协议用protobuf，用户交互用yaml(因为yaml可读性强)，etcd存储用json。Kubernetes反序列化API对象不同于我们常用的json.Unmarshal()函数(需要传入对象指针)，Kubernetes需要解析对象的类型(Group/Version/Kind)，根据API对象的类型构造API对象，然后再反序列化。因此，Kubernetes定义了Serializer接口，专门用于API对象的序列化和反序列化。本文引用源码为kubernetes的release-1.21分支。
上一篇文章我们介绍了处理简单的txt文档，格式化数据为我们所用，但是有时客户给的数据不会这么简单，而是比较复杂的内容，这篇文章，我们来介绍下更复杂的txt文档，从里面提取我们需要的信息并格式化数据。
Json在编程中是一种轻量级的文件格式，在本地开发或者web开发中使用较多。参考维基百科介绍如下：
前几篇文章我们介绍了处理txt文档，格式化数据为我们所用，但是有时客户给的数据不一定是txt格式，这篇文章，我们来介绍下如何处理excel文档，从里面提取我们需要的信息并格式化数据。
自 2010 年首次提出“数据湖”一词以来，采用数据湖架构的组织数量呈指数级增长。它们支持多种分析功能，从数据的基本 SQL 查询到实时分析，再到机器学习。
使用mindnlp库实现GPT2模型进行文本摘要，采用BertTokenizer进行分词, 使用线性预热和衰减的学习率策略进行模型训练. 通过多种数据预处理和模型优化技术, 训练并部署模型进行文本摘要推理.
第1章和第2章介绍了数据驱动组织的概念，并在大数据计划的背景下定义了数据操作的概念。现在，是时候退一步，探索一些其他基本但重要的概念了。在这一点上，我们最重要的任务之一是清楚地描述数据仓库和数据湖之间的区别。
研究人员意识到，目前主流的语言处理研究和认知神经科学研究多集中在英语等西方语言上，但全球有数亿人使用其他语言，特别是中文。中文具有独特的语法结构、丰富的字符系统和复杂的语义网络，这使得它在认知处理上可能有着不同于英语的特点。因此，深入研究中文语言的神经机制不仅有助于全面理解人类语言处理的普遍规律，还能为跨文化、跨语言的认知科学研究提供重要的理论依据和数据支持。
高性能Java解析器实现过程详解 如果你没有指定数据或语言标准的或开源的Java解析器， 可能经常要用Java实现你自己的数据或语言解析器。或者，可能有很多解析器可选，但是要么太慢，要么太耗内存，或者没有你需要的特定功能。或者开源解析器存在缺陷，或者开源解析器项目被取消诸如此类原因。上述原因都没有你将需要实现你自己的解析器的事实重要。 当你必需实现自己的解析器时，你会希望它有良好表现，灵活，功能丰富，易于使用，最后但更重要是易于实现，毕竟你的名字会出现在代码中。本文中，我将介绍一种用Java实现高性能解析器
在某些情况下，你可能需要在Java中实现你自己的数据或语言解析器，也许是这种数据格式或语言缺乏标准的Java或开源解析器可以使用。或者虽然有现成的解析器实现，但它们要么太慢，要么太占内存，要么就是没有符合你所需要的特性。又或者是某个开源的解析器存在缺陷，要么是某个开源解析器的项目中止了，原因不一而足。不过无论原因是什么，总之事实就是你必须要自己去实现这个解析器。
在实证工作中，经常要对原始数据进行清洗，合并等工作后，才能开始使用统计软件进行分析工作。批次处理数据文件能提高效率和结果的可复制性。
最近这两天，微博、微信、抖音、知乎等网络平台都上线了IP属地功能，用户的个人主页，或者在发表视频、博文、评论、投票时，会显示用户当前的IP属地，国内用户显示省份/地区，国外用户显示国家/地区。
简 单地说，JSON 可以将 JavaScript 对象中表示的一组数据转换为字符串，然后就可以在函数之间轻松地传递这个字符串，或者在异步应用程序中将字符串从 Web 客户机传递给服务器端程序。这个字符串看起来有点儿古怪（稍后会看到几个示例），但是 JavaScript 很容易解释它，而且 JSON 可以表示比名称/值对更复杂的结构。例如，可以表示数组和复杂的对象，而不仅仅是键和值的简单列表。
中间表是数据库中专门存放中间计算结果的数据表，往往是为了前端查询统计更快或更方便而在数据库中建立的汇总表，由于是由原始数据加工而成的中间结果，因此被称为中间表。
设备的集合，通常指一组具有相同功能的设备。物联网平台为每个产品颁发全局唯一的ProductKey。
爬取链家网、贝壳网的各类房价数据（小区数据，挂牌二手房, 出租房，新房）。 支持北京上海广州深圳等国内21个主要城市；支持Python2和Python3; 基于页面的数据爬取，稳定可靠; 丰富的代码注
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
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本次的DEMO是通过读取YUV文件，并利用FFMPEG编码成H264格式并输出到文件上面，保存的格式是·xxxx.h264的文件。
安装xlsx插件 npm install --save xlsx file-saver 开始实现步骤 引入xlsx import FileSaver from 'file-saver' import XLSX from 'xlsx' 封装导出表格组件 <template> <transition name="fadeIn" > <el-table :id="exportExcelInfo.excelId" :d04
数据湖是目前比较热的一个概念，许多企业都在构建或者计划构建自己的数据湖。但是在计划构建数据湖之前，搞清楚什么是数据湖，明确一个数据湖项目的基本组成，进而设计数据湖的基本架构，对于数据湖的构建至关重要。关于什么是数据湖？有不同的定义。
素有数据挖掘领域“世界杯”之称的KDD Cup正在火热进行中，百度作为此次大赛的主办方，除了提供10,000美金特别奖，还为使用PaddlePaddle的参赛选手精心提供了KDD Cup Regular ML Track基线支持，此基线能够在Linux和单机CPU/GPU上运行，通过使用基线，参赛队伍可以更方便地进行特征工程和网络的优化，高效完成训练，并获得更好的结果。
1. “名称/值”对的集合（A collection of name/value pairs）。不同的语言中，它被理解为对象（object），记录（record），结构（struct），字典（dictionary），哈希表（hash table），有键列表（keyed list），或者关联数组 （associative array）。
共6列数据，制表符分隔，每一行代表一个甲基化位点，前5列很好理解，描述甲基化位点的染色体位置和类别，默认情况下bbseq用于分析CpG类型的甲基化位点。当然其他类型的数据，比如CHG, CHH也支持，但是需要调整参数。Cov代表覆盖到这个位点的reads数，M代表其中发生了甲基化的reads数目。
在生物医学、化学、生态学等领域，科学图形的制作和数据的统计分析是不可或缺的环节。Prism软件是一款专业的科学图形制作和数据统计分析工具，拥有多项功能，包括数据的导入、编辑、处理、图形绘制等，被广泛应用于研究、试验、统计分析等领域。本文将介绍Prism软件的正确使用方法和注意事项，并提供实际案例进行举例说明，帮助读者更好地掌握该软件的使用技巧。
今天又是一个阳光明媚的日子，我正在努力的coding，突然间项目主管来到跟前和我说，我们准备做一个直播项目。
序列化 (Serialization)将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程，与之相对应的过程称之为反序列化（Unserialization）。序列化和反序列化主要用于解决在跨平台和跨语言的情况下, 模块之间的交互和调用，但其本质是为了解决数据传输问题。
Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
使用工作表中连续区域的所有数据，只需单击该数据区域的任一单元格，通过插入图表命令插入图表即可
min 为数据最小值，max 为数据最大值，x 为原始数据值，X 为归一化后的值。
将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了对位置数据的预测准确性
当你开始接触丰富多彩的开放数据集时，CSV、JSON和XML等格式名词就会奔涌而来。如何用Python高效地读取它们，为后续的整理和分析做准备呢？本文为你一步步展示过程，你自己也可以动手实践。 📷 需求 人工智能的算法再精妙，离开数据也是“巧妇难为无米之炊”。 📷 数据是宝贵的，开放数据尤其珍贵。无论是公众号、微博还是朋友圈里，许多人一听见“开放数据”、“数据资源”、“数据链接”这些关键词就兴奋不已。 好不容易拿到了梦寐以求的数据链接，你会发现下载下来的这些数据，可能有各种稀奇古怪的格式。 最常见的，是以下
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