高速传输：PADAUK应广PMC232芯片支持高速数据传输，能够在短时间内处理大量数据，提高了设备的性能和响应速度。2. ...高度集成：PMC232芯片集成了多种功能模块，包括数据传输、处理、存储等功能，使得设备的设计更加简洁和高效。4. ...易于开发：PMC232芯片的开发环境友好，易于上手，降低了开发的难度和成本。4. 优秀的性能：该芯片在性能上与其他同类产品相比具有明显优势，尤其是在数据传输和处理方面。...四、PADAUK应广PMC232芯片的应用场景1. 智能手机：在智能手机中，PMC232芯片主要用于数据传输和处理，以及语音和图像处理等方面。...智能手表：在智能手表中，PMC232芯片主要用于数据传输和处理，以及显示和传感等方面。其低功耗和高集成特性使得智能手表具有更长的续航时间和更高的性能。5.
众所周知，PMC（生产计划与物料控制）是一种用于协调企业内部供应链并确保订单准时交付的管理方法。那么，如何通过PMC确保订单准时交付？...以下是小编总结的一些通过PMC管理确保订单准时交付的建议：图片1....做好PMC管理部门重要岗位的人选工作：PMC管理部门一个MC，一个PC，这两个人选除了要有PMC控制的理论水平以外，最好还要了解企业内部的物料和生产，当然要有很强的工作责任心。2....跟踪库存：跟踪库存是PMC管理非常重要的一环。必须随时了解物料库存状况，并根据生产计划及时补充所需物料。4. 与供应商紧密合作：与供应商紧密合作也是PMC管理的重要环节。...风险管理：对可能出现的风险进行全面细致的分析，并采取相应的措施加以避免或降低影响。6.
加入PMC的流程类似，不过有更严格的要求。 2 你是如何成为Kudu committer and PMC member的，小米在开源项目高产 committer/PMC，是有什么培养体系吗？...后面随着提的patch数量的增多，质量和分量也跟着提升，也能够在开源社区参与一些问题分析和讨论，帮助一些Kudu新用户解决问题。...结合计算引擎后，能对外提供类SQL的查询，能够提供快速插入/更新和高效的扫描，非常适合作为需要实时查询的数据仓库。 此外，Kudu支持实时更新和删除行，以支持延迟到达的数据的写入和更新。...目前的业务量、数据量、查询量也都稳步增长，是小米最重要的存储系统之一。...其中比较大的业务有大数据部的增长分析项目，信息部的数据市集项目等，他们有数千张表，每天有百亿行数据的写入，Kudu给他们提供了稳定可靠的存储和分析服务。
通常用Flink或者Spark或者Hudi内置工具DeltaStreamer读取数据源，写入原始表。这些表可以被不同的查询引擎读取，做常规的数据湖分析，或者做批处理。...Hudi促进形成了一套生态系统，包含众多管理数据的功能，可以有效地分离高度优化的数据层和其上面搭建的查询层。 Hudi - 先行者 成立于2016年，Hudi项目是在数据湖上建立事务层系统的原创者。...什么样的数据我们称为元数据？Schema，文件相关，统计数据，重做日志。至于索引，因为索引不等同于统计数据，量也可能很大，Hudi有另一套机制来管理，所以这里不把索引包含在元数据范围内介绍。...内部的元数据Hudi表也利用了元数据服务器缓存查询结果，相当于给表建立了多级缓存。 我们正在加大对元数据服务器扩展性的投入。比如开发关于统计，重做日志和锁定的API。...Slack上有1200+用户，GitHub有200+的贡献者，吸收了来自10+企业和组织的commiter和PMC。同时PMC和其他活跃者也对社区做着积极的维护。
、《智能运维场景中的时序数据库选型与挑战》、《时序数据库 IoTDB 在360的落地实践》这4个主题。...本篇是来自清华大学的助理研究员、 Apache IoTDB PMC 乔嘉林，关于《 Apache IoTDB：基于开放数据文件格式的时序数据库》这一主题进行的分享 在此次分享中，乔嘉林不仅对时序数据文件格式...TsFile 的设计理念及特点进行了总结，并介绍了如何基于开放的数据文件格式构建一套物联网原生时序数据库架构，在此架构中，数据文件不仅可以由数据库引擎产生，也可以从外部生成、传输、加载，从而更灵活地支持跨越端边云的物联网应用...02 时序文件结构 本节从大数据通用文件格式出发，介绍了其在管理时序数据时的困难和挑战，并引出了新型时序数据文件格式 TsFile ，及其在管理复杂度、存储空间、查询性能三个方面的优势。...03 基于开放文件的数据库架构 本节介绍如何基于时序数据文件 TsFile，构建开放架构的时序数据库 Apache IoTDB 以及架构的优势。
我们邀请到 Apache IoTDB PMC Chair 黄向东参加此次大会，并正式发布 Apache IoTDB 1.0 版本，题为《为工业物联网而生——Apache IoTDB 1.0 全新版本》。...用户对于乱序等异常场景的数据管理需求也从简单的丢弃转向精细化的管理。即便如此，用户对于系统的性能，以及数据管理以外的功能，如分析等，都提出了更高的需求。...其次，在过去一年多来通过不断抽象和提炼时序数据的处理计算场景，并结合数据库领域中的经典计算能力，我们总结并实现了时序数据实时写入时计算、时序数据处理入库后离线计算、查询时序数据时即席计算三种时序数据计算模式...而数据节点则负责了从元数据到数据的全面管理，各个数据节点会形成不同的副本组，他们通过可调的强一致性协议、或者专门针对物联网场景创新的物联网一致性协议进行数据的备份，以支持集群的高可用。...在 1.0 版本中，我们将数据和元数据都放在了数据节点。
PART ONE 编者按 两个月前，在一场特别的「早餐会」上，腾源会对话了 Kyligence 技术合伙人 & Kylin PMC 马洪宾。这也是他“重回”开源社区之后所接受的首个外部访谈。...还在上海交大读研究生的马洪宾，选择了计算机学科里比较小众的“图数据库”细分领域进行钻研。2014年，“图数据库”还处于早期研究和探索性质的一条赛道。...从 Kylin 项目在 GitHub 上的数据显示，2015年前后，马洪宾在 Kylin 中的 Commits 非常密集且集中。...那时国内的大数据分析产品很少，商业化创业公司更是寥寥无几，当很多大企业看到 Kylin 出现后，都涌到社区来一起搞，Kylin社区也建设得风生水起，产品的商业化动力很足。...11月参加腾讯数字生态大会时，他也回望自己这几年的发展历程，感慨说，“成为 PMC 不是最难的，做持续的 Committer 才是最难的”。
PMC 田原 包揽各大厂 SSSP 的清华学霸，专注于做 Apache IoTDB 来自清华大学软件学院，参与 Apache IoTDB 开源贡献已近3年，贡献了259个 PR ，Github 上累积贡献度排名第四...5.查询优化相关的工作，比如值过滤算子的下推等 2022年4月21日，经 Apache IoTDB 社区投票， 田原成为 Apache IoTDB PMC member，今天，我们为大家带来对他的访谈...起因是在参加清华大学软件学院的夏令营过程中，会有每个老师去介绍研究方向，当时听了IoTDB 社区 PMC 的介绍，让我开始了解到这个项目。...还有社区里的另一位PMC——大伟哥，大伟哥那会儿是线上远程结对。...从0到1自研时序存储方案、物联网数据模型、低流量数据传输方案，使得纳秒级采样数据写入无压力、TB级数据查询毫秒级、数据存储无损压缩数十倍。核心技术源自清华、自主可控。
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”。
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
我们邀请到天谋科技高级开发工程师，Apache IoTDB PMC 张金瑞参加此次大会，并做主题演讲——《为物联网场景优化的时序数据库共识协议》。以下为内容全文。...毫无疑问，在 Apache IoTDB 的分布式版本当中，我们加入了对数据多副本存储的支持。多副本可以给分布式存储系统带来更高的可用性，在数据查询的时候，也能提高数据并行的计算能力。...在数据的写入过程当中，IoTDB 会为待写入的数据创建对应的共识组。共识组创建完毕之后，数据会根据相应的分区策略，被写入到相应的共识组当中。...数据在发送的时候，可以充分利用网络带宽，不会由于网络原因，导致数据延迟发送。...，来进行自身的数据写入，从而减少乱序数据的产生。
Padauk应广单片机一级代理 PMC153系列芯片Padauk应广单片机一级代理 PMC153系列芯片是一种基于ARM Cortex-M0内核的32位微控制器，具有高性能、低功耗、高集成度等特点，被广泛应用于各种嵌入式控制系统中...一、PMC153系列芯片的特点1.高性能：PMC153系列芯片采用ARM Cortex-M0内核，时钟频率可达48MHz，具有高速运算能力和响应速度。...二、PMC153系列芯片的应用领域1.智能家居：PMC153系列芯片可以用于智能家居控制系统的设计和实现，包括智能照明、智能安防、智能家电等。...3.物联网：PMC153系列芯片可以用于物联网设备的设计和实现，包括智能传感器、智能网关、智能终端等。...1.1 高性能RISC CPU 架构工作模式：单一处理单元的工作模式1Kx16 bits OTP 程序存储器64 Bytes 数据存储器提供80 条指令绝大部分指令都是单周期（1T）指令可程序设定的堆栈深度所有的数据存储器都可当数据指针
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。
腾源会 WeOpen Talk 栏目本期对话嘉宾——Apache APISIX PMC 成员、Shopify 中国区首位工程师李凌。他将带我们回顾这 6 年的成长经历与那些重要的所思。...1 从开源小白到 Apache APISIX PMC 成员 李凌与开源的结缘，得回到 2015 年 10 月，从开源一个 lua-aes 的加解密库开始。...APISIX PMC 成员、OpenResty 软件基金会联合创始人）。...伴随价值贡献的不断加大，李凌成为了 APISIX 社区中第一位非初始的 Committer，接着又成为第一个被投票选举出的 PMC 成员。...在访谈过程中，李凌感谢的温铭、王院生两人，在他的谈话中出现得极为频繁，他认为，导师的帮扶，是他一步步成长为 PMC 成员的最关键要素。
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----
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。
【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析，启示了国内存在非常好的投资机会，本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。...本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。...ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。...其中，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成。...（3）ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。
相信很多朋友们都接触过数据分析，如何写一份数据分析报告？！
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
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。
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