序言： 作为年后的首篇实操干货文章，番茄风控一如既往向业内小伙伴输出相关的干货文章。有实操能落地，有数据可撸码，继续将会是番茄风控提供给各位小伙伴的业内标配内容。
有时候因为要跑很多rtl的仿真，而现有的资源比较有限，每次都需要等一批rtl仿真结束后，才可以执行下一批，尤其是碰到最末的时候，一批rtl仿真结束，要是在打开电脑去run下一批，确实挺不方便的
关键字：（任务调度、批处理、Spring cloud dataflow、上交所技术）
今天看到一个比较有意思的架构图（图片来源于文章：https://shopify.engineering/merlin-shopify-machine-learning-platform）
在数仓ETL、实时计算的场景下，我们基于Flink SQL批流一体的框架进行了一定规模的作业迁移。在研发作业管理系统中，我们引入Apache Zeppelin组件作为Flink SQL作业提交客户端，Flink 批流作业可视化预览的核心组件。在一年多时间的产线实践中，我们对作业提交的方式策略进行了几次演进，目前在跑作业规模Flink Batch 任务日均运行超5000次，流作业500+，均稳定运行。
作者 | 陈易生 前言 在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。 特征是机器学习模型的输入。如何高效地将特征从数据源加工出来，让它能够被在线服务高效地访问，决定了我们能否在生产环境可靠地使用机器学习。为此，我们搭建了特征系统，系统性地解决这一问题。目前，伴鱼的机器学习特征系统运行了接近 100 个特征，支持了多个业务线的模型对在线获取特征的
本文是昨天那位算法转开发&测开，顺利拿到4个offer的师弟所做分享的第二部分，主要是师弟提前批 + 正式批，两次面试字节的全部面经，一共包括 6 轮技术面和 2 轮HR面。
单细胞数据目前除了10x的测序数据，还有相当一部分是drop-seq的测序数据。笔者在GEO上下载了一批drop-seq的数据，在网上查找了一下没有找到详细的分析流程，想到有些大神封装好的分析流程可能放在github上，果然在上面找到了好几个流程。笔者试了其中几个，有一个名为dropseqRunner的流程可以跑通，但是有些bug。笔者便在此将这个跑通的github流程的使用方法以及出现的4个bug解决方法进行说明，方便大家后续的使用。
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一般项目Dokcer 的安装比较简单，直接 brew install Docker 就可以了，不会安装的自己谷哥或者度娘去去去去。
本人是非计算Python专业（天坑之一），大四开始学Python，一路过来摸爬滚打，现在在某行业头部企业做大数据分析，经常用到Python处理数据。
公司的文档一般有统一的规范格式，文档的开头，一般要包含公司信息、项目名称、业务名称、版本号等。
最近，有不少用户反映登录我们的APP后，进入首页展示用户数据时要很久很久才能展示出来。刚开始还没在意，以为是用户自己的网络慢导致的，后来有好几个用户都反映了此问题，这不得不引起我们的重视了。
自己脚本小子一个，辣鸡中的战斗机。但幸运的是，我依然在坚持挖洞，每段时间仍能吸收很多新鲜的知识。现在使用工具多了，斗胆有点自己的经验和想法，其实主要是想跟大家多学习一下。本文谈不上交流，谈不上参考，更谈不上指导。
http://static.cyblogs.com/Jietu20211113-162059.jpg
最近每天早上醒来的第一件事就是看邮件，做开源这么久，好像突然变忙起来了，之前从来没有过的分身乏术的感觉也涌现了出来。
在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。
近年来，深度强化学习(Deep RL)取得了飞速的进展，有很多影响深远的工作：从发表在Nature 2015的DQN，到后来打败李世石、柯洁等世界冠军的AlphaGo系列，再到复杂游戏：代表星际的AlphaStar和Dota 2的OpenAI Five。
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动最佳创新案例：MongoDB在圆通速递的应用，作者徐靖。
Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。
前几天有一位知识星球中的同学讲了他目前的状况，希望咨询一些未来发展的问题，感觉应该和许多想要去好一点大公司的求职者有一些共性建议：这位同学目前是专升本，专科大三下半年在小公司实习过，从专科大三实习到去年9月入学现在的本科学校，期间一直在兼职接单，做过很多项目，自己也有一直在学习，但是学习的很散（基础的东西很薄弱、知识体系很散东一点、西一点），目前希望能够去一个好点的大公司。对大项目架构、设计模式什么的一窍不通。app 大多数JAVA层的都能解决，so层算法还原不行，只能frida-rpc，web 可以解决少部分加密，风控解决不了只会普通的用iP去怼。
双11当天临近下班时间点,研发反馈出现应用定时JOB跑批任务卡死，导致数据没有及时计算出来，影响一次报表数据展示,这个功能跑了几个月基本上没有异常，双11业务增长几倍，数据量稍微有点大。主要包括如下内容:
执行的定时任务是基于其他定时任务计算得到的结果基础上做操作的，那么如何来确定其他存在数据依赖的定时任务已经执行完成呢？
本文主要介绍银行业务的发展趋势、应用架构演进以及在此背景下应用运维面临的挑战和解决方案。文章目录如下，是笔者过去5年作为乙方在多个银行设计和落地应用运维自动化的经验分享，共11000字，阅读时长大约10分钟。
Keras官方文档中给出的解释是：“简单说，epochs指的就是训练过程接中数据将被“轮”多少次”
对于开发或者运维来说，使用 Python 去完成一些跑批任务，或者做一些监控事件是非常正常的情况。那么如何有效地监控任务的进度？除了在任务中加上 Log 外，还能不能有另一种方式来了解任务进展到哪一步了呢？
小B拿到需求之后，开始编写Shell脚本，一顿操作猛如虎，总算在其中一台机器上安装好了php环境，这个时候小A又过来说，不好意思啊，小B，我刚才少说了一点，我们需要的这批机器Opcache的大小设置需要定为xxx, 另外就是需要mongo的插件，小B一听就来说了，你是猴子派来逗我的么，没办法，活还是要干的，然后就汇过去咔咔一顿敲，等到下班的时候机器交付了，小B愉快的下班了
如果你认为这个语句跑起来没问题，那你值得看下去，会避免以后踩到【SQL变量作用域】的坑。
又是一周即将过去，今天来简单聊聊周报。周报，顾名思义，是以一周为单位写一篇关于这周内的工作情况和对下周的工作计划。
继续老潘的含泪经验，紧接着AI算法工程师的一些含泪经验（一），除了训练模型阶段的注意点，这次更多的是一些部署方面的经验，希望能够对大家有帮助。依然是抛砖引玉，持不同意见的小伙伴欢迎留言！
我们说产品经理对外输出有三个内容，需求文档、原型图、流程图，其中需求文档承载了整个设计目标、过程及最终结果，所以是笔者认为产品经理最重要的输出点。
特别申明：本文根据生产变更编写，所有ip、用户名、文件路径和文件名等敏感信息已做替换删除或打码处理。
对于开发或者运维来说，使用python去完成一些跑批任务，或者做一些监控事件是非常正常的情况。那么如何有效的监控任务的进度，除了在任务中加上log外，还能不能有另一种方式来了解任务进展到哪一步了呢？ 这就是今天我们来了解的内容，进度条 标准输出 首先说一下在操作系统中，都有哪些控制符： \r： 将光标移动到当前行的首位而不换行； \n：将光标移动到下一行，并不移动到首位； \r\n：将光标移动到下一行首位。 那让我们来看下如何通过python来将标准输出中添加进度条吧 import sys import
特步集团有限公司是中国领先的体育用品企业之一，主要从事运动鞋、服装及配饰的设计、开发、制造和销售。为了提高特步零售 BI 主题数据分析的准确性和时效性，降低对 SAP HANA 平台的依赖，2020 年 11 月特步集团首次引入了 Apache Doris 进行数据仓库搭建试点。在经历实时日报（移动端）和《特步全网零售战绩》大屏两个小项目的成功后，于 2021 年 3 月开始逐步启动特步儿童 BI、特步电商 BI、双十一大屏、特步新品牌 BI 等多个项目，经过一年的努力，初步完成了基于 Apache Doris 的零售数据仓库搭建和上线运行。
【编者按】面对成千上万条数据记录，你是否在焦虑没有找到一种快捷而又精准的方式进行处理呢？本文从编程语言着手，悉数大数据领域的哪些事儿。 以下为原文： 随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。 替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识： R 若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统
随着大数据热潮持续延烧，几乎每个产业都有如洪水般倾泻的信息，面对上万笔的顾客浏览纪录、购买行为数据，如果要用 Excel 来进行数据处理真是太不切实际了，Excel 相较于其他统计软件的功能已相去甚远;但如果只会操作统计软件而不会用逻辑分析数据背后的涵义与事实现况相应证的话，那也不过只能做数据处理，替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。
在信贷领域中建立风控模型是为了找出可能会逾期的客户，根据逾期的可能性和资金的松紧程度选择是否放贷。
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。 替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识： R 若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统计
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如
爱可生 DBA 团队成员，熟悉 Oracle、MySQL、MongoDB、Redis，最近在盘 TiDB，擅长架构设计、故障诊断、数据迁移、灾备构建等等。负责处理客户 MySQL 及我司自研 DMP 数据库管理平台日常运维中的问题。热衷技术分享、编写技术文档。
在日常开发中会经常遇到一些需要异步定时执行的业务诉求，典型的使用场景如：超时未支付订单关单、每隔 2h 更新好友排行榜、3.22 日 17 点《xx》剧上线等。目前业务侧多基于以下思路来快速搭建一个调度系统，mysql 或者 redis 队列存储待执行任务，通过 crontab 定时触发应用完成“捞取、计算、执行等操作”。不难看出存在几类亟待解决问题：
记得第一次参与大数据平台从无到有的搭建，最开始任务调度就是用的Crontab，分时日月周，各种任务脚本配置在一台主机上。crontab 使用非常方便，配置也很简单。刚开始任务很少，用着还可以，每天起床巡检一下日志。随着任务越来越多，出现了任务不能在原来计划的时间完成，出现了上级任务跑完前，后面依赖的任务已经起来了，这时候没有数据，任务就会报错，或者两个任务并行跑了，出现了错误的结果。排查任务错误原因越来麻烦，各种任务的依赖关系越来越负责，最后排查任务问题就行从一团乱麻中，一根一根梳理出每天麻绳。crontab虽然简单，稳定，但是随着任务的增加和依赖关系越来越复杂，已经完全不能满足我们的需求了，这时候就需要建设自己的调度系统了。
使用分布式集群来处理大数据是当前的主流，将一个大任务拆分成多个子任务分布到多个节点进行处理通常能获得显著的性能提升。因此，只要发现处理能力不足就可以通过增加节点的方式进行扩容，这也是很多拥趸者最朴素的想法。以至于当我们接触一项新的大数据处理技术往往首先问的就是支不支持分布式以及能支持多大规模的集群，可见“分布式思维”已经根深蒂固。
我自己建的大数据学习交流群:199427210，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
本文介绍了如何利用深度学习实现图像分类和物体检测。首先介绍了深度学习的基本原理，然后详细讲解了如何构建一个图像分类的深度学习模型，包括选择合适的模型、训练模型、使用测试数据集进行模型性能评估等。同时，还介绍了一种基于深度学习的目标检测模型，以及如何使用深度学习模型进行目标检测。
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