TR-135，启用TR-069的STB的数据模型，定义了用于通过TR-069和TR-106中定义的CWMP远程管理机顶盒（STB）设备上的数字电视（IPTV或广播）功能的数据模型。它包括用于描述STB设备的数据模型以及关于参数值更改通知的规则。还描述了一般用例。TR-135还包括在远程管理这种性质的设备时通常会看到的标准数据模型配置文件。
数理统计是数学的一个分支，分为描述统计和推断统计。它以概率论为基础，研究大量随机现象的统计规律性。描述统计的任务是搜集资料，进行整理、分组，编制次数分配表，绘制次数分配曲线，计算各种特征指标，以描述资料分布的集中趋势、离中趋势和次数分布的偏斜度等。推断统计是在描述统计的基础上，根据样本资料归纳出的规律性，对总体进行推断和预测。
Python猫注：Python 语言诞生 30 年了，如今的发展势头可谓如火如荼，这很大程度上得益于其易学易用的优秀设计，而不可否认的是，Python 从其它语言中偷师了不少。本文作者是一名资深的核心开发者，他广博的视野和精准的认识，让我对 Python 的设计了解得更为全面，同时，他“利用自豪感而非恐惧感”的说法，传达出来的是“专注于自我的进步，不嫉妒他人的成功”的原则，对我也很有帮助。原文写于 2015 年，躺在我的收藏夹里很久很久了，如今顺利翻译掉，这是一件能提升自豪感的有意义的事。最后祝大家开卷有益，读有所获。
在1998年被广泛引用的论文中，Thomas Dietterich在训练多份分类器模型副本昂贵而且不切实际的情况下推荐了McNemar检验。
BN的理解，其实一句话就是：对于每个隐层神经元，把逐渐向非线性函数映射后向取值区间极限饱和区靠拢的输入分布强制拉回到均值为0方差为1的比较标准的正态分布，使得非线性变换函数的输入值落入对输入比较敏感的区域，以此避免梯度消失问题。因为梯度一直都能保持比较大的状态，所以很明显对神经网络的参数调整效率比较高，就是变动大，就是说向损失函数最优值迈动的步子大，也就是说收敛地快。BN说到底就是这么个机制，方法很简单，道理很深刻。
知乎有人提问，R 和 Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析，哪个更好？
Prometheus是一个最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包 。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用Prometheus，该项目拥有一个非常活跃的开发人员和用户社区。它现在是一个独立的开源项目。Prometheus于2016年加入谷歌主导的顶级开源社区云原生计算基金会（CNCF），成为第二个顶级托管项目。第一是大名鼎鼎的k8s。prometheus是属于下一代监控。可用来监控操作系统、应用、容器等。
Facebook在 2011年的 ICDE 会议之上发布了RCFile。之后RCFile在Hive之中作为很好的列存储模型被广泛使用，虽然RCFile能够很好的提升Hive的工作性能，但是在Facebook论文之中也提出了一些RCFile值得改进的地方。所以在2013年，HortonWorks就在RCFile的基础之上开发出了ORCFile，并且ORCFlie很顺利地在2015年成为Apache的顶级项目。接下来我们来看一看ORCFile相对于原本的RCFile解决了什么样的问题：
作为数据科学的初学者，一些好的文章能够快速带我们入门这一充满了未知和挑战的领域。近日，google 决策智库的主管 Cassie Kozyrkov 整理了十篇给学生们推荐的最好的文章。下面这些文章几乎都来自于相同的博客。让我们来看看是哪些文章吧~
作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈
前言 后台产品常常使用图表为用户直观呈现用户访问、机器性能等数据，辅助用户对数据进行分析，判断业务运行状况。在图表中必然少不了通过颜色来更加直观、有效地传递信息。但图表实际应用中，却存在颜色任意或者无意义地使用，造成噪音干扰。 那么，在图表中添加颜色时，如何正确地运用颜色来传递信息，帮助用户更好理解数据？本文将从以下几点进行陈述： 颜色传递特定信息 信息可视化原理 图表颜色应用 图表颜色使用建议 总结 颜色传递特定信息 在了解图表颜色该如何正确使用之前，先思考一个问题：在看图表中的颜色时，我们究竟能从中获取
作者刘永平经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，
很多人都看过关于大数据方面的文章/书籍，但都是零散不成系统的，对自己并没有起到特别大的作用，所以本文希望能解决大家的疑惑，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。
携程当初为什么要引入 Dubbo 呢？实际上从 2013 年底起，携程内主要使用的就是基于 HTTP 协议的 SOA 微服务框架。这个框架是携程内部自行研发的，整体架构在这近6年中没有进行大的重构。受到当初设计的限制，框架本身的扩展性不是很好，使得用户要想自己扩展一些功能就会比较困难。另外，由于 HTTP 协议一个连接同时只能处理一个请求。在高并发的情况下，服务端的连接数和线程池等资源都会比较紧张，影响到请求处理的性能。而 Dubbo 作为一个高性能的 RPC 框架，不仅是一款业界知名的开源产品，它整体优秀的架构设计和数据传输方式也可以解决上面提到的这些问题。正好在 2017 年下半年，阿里宣布重启维护 Dubbo 。基于这些原因，我们团队决定把 Dubbo 引入携程。
开发人员可以对Spread表单中的行和列进行自动排序操作，如根据指定的列，以升序方式自动排序表单中的数据。同时，也可以显示排序指示器。这些操作不会影响数据模型 仅仅涉及数据如何显示。 允许用户自动地对
实际上从 2013 年底起，携程内主要使用的就是基于 HTTP 协议的 SOA 微服务框架。这个框架是携程内部自行研发的，整体架构在这近6年中没有进行大的重构。受到当初设计的限制，框架本身的扩展性不是很好，使得用户要想自己扩展一些功能就会比较困难。
大家好！我是来自Google网络媒体团队的李博晗。今天，我将讨论有关AV1的编码器优化技术。
携程当初为什么要引入 Dubbo 呢？实际上从 2013 年底起，携程内主要使用的就是基于 HTTP 协议的 SOA 微服务框架。这个框架是携程内部自行研发的，整体架构在这近6年中没有进行大的重构。
是什么将“统计”从“机器学习”中分离出来的？ 这是一个被讨论过无数次的问题。关于这个问题的文章有很多，人们对其好坏莫衷一是。但是我发现，在“统计”和“机器学习”的争论上，人们往往会“只见森林，不见树木
是什么将“统计”从“机器学习”中分离出来的？个被讨论过无数次的问题。关于这个问题的文章有很多，人们对其好坏莫衷一是。但是我发现，在“统计”和“机器学习”的争论上，人们往往会“只见森林，不见树木”。 A
在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。
[之前翻译的文章，今天看看觉得不错，分享给朋友们!] 随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是中国统计网为大家翻译的数据科学家面试常见的77个问题。 下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？ 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强
一、实验介绍 1.1 内容简介 不知道你是否朋友圈被刷屏过nba的某场比赛进度或者结果？或者你就是一个nba狂热粉，比赛中的每个进球，抢断或是逆转压哨球都能让你热血沸腾。除去观赏精彩的比赛过程，我们也
不管做什么事情，我们都需要做好充足的准备。盖房子需要打地基，根基不稳地动山摇。我们学习也一样，所以我们想学好一个东西必须根基要打牢。好了废话不多说了，我们来打下prometheus的根基。 ##数据模型 prometheus存储是时序数据（time-series），即按照相同时许（相同的名字和标签），以时间维度存储连续的数据的集合。
随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？ 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？ 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？ 5、
其他的像是“magnificently,” “gleamed,” “intimidated,” “tentatively,” 和“reigned,”这些辅助奠定段落基调的词也是很好的选择。它们表示情绪，这对数据科学家来说可能是非常有价值的信息。 所以，理想情况下，我们会倾向突出对有意义单词的表示。
SAP 分析云是一款先进的商务分析云解决方案，集商业智能 (BI)、增强分析、预测分析和企业规划功能于一体，消除单点解决方案和数据孤岛挑战，能提供你需要的全面云分析功能。
本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。但我们不可夸大线性模型（快速且准确地）拟合大型数据集的重要性。如本文所示，在线
GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb
数据仓库 ( Data Warehousing ) 和 联机分析处理 ( OLAP ) 技术 简介 :
选自Medium 作者：Tirthajyoti Sarkar 机器之心编译 参与：晏奇、刘晓坤 本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预
作者：Sidath Asiri 翻译：Nicola 校对：卢苗苗 原文标题：MeetArticial Neural Networks 本文通过使用浅显易懂的语言和介绍youtube上的实验方式带读者
热力图，这个词可能有点生僻，它表示的是统计数据在一定区域内的分布集中情况，这是一种非常清晰的展示方式，可以让使用者直观地看出事物热度分布。
有一个很简单的划分方式，就是以构建（build）为分界线，分成前向治理和后向治理：
如果有人问起，“L，对于编程，你最后悔的一件事情是什么？”我只能回答：“数据结构”。
“讲故事”的主意是极好的：将一个想法或事件变成一个故事。它将想法带进生活，并为其增添了乐趣。这发生在我们的日常生活中。无论我们陈述一个有趣的事件还是新发现，故事总是吸引听众和读者兴趣的首选。
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题，因为数据仓库上层对接很多业务系统，业务系统的脏数据，业务系统变更，都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
简介 NoSQL在过去几年迅速增长，很多大型企业将其应用于重要任务，例如 Tesco（全球三大零售企业之一）使用 NoSQL 支持他的目录、价格、库存等多个主要领域 Sky（网络电话服务商）使用 NoSQL 管理他的 2000 万用户配置信息 Sabre（机票全球分销商）使用 NoSQL 支撑其世界上最大的旅游数据服务 现在 NoSQL 的发展呈现出4个明显特点： 超越了实验阶段，进入了主流，被应用于核心应用 被各行业的主流公司所采用，使用场景非常广泛 早期采用者已经受益，高性能、易扩展、开发快、资源利用率
选自yuri.is 作者：Yuri Vishnevsky 机器之心编译 编辑：蛋酱、小舟 从诞生之日起，Julia 已经走过了十多个年头。 作为一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言，Julia 在许多情况下拥有能与编译型语言相媲美的性能，且足够灵活。 曾有开发者盛言赞美 Julia，从速度、通用性、多重派发等多个维度出发，认为 Julia 甚至比 Python 更胜一筹。 当然，也有人发现了 Julia 尚存在一些不足之处，开发者 Yuri Vishnevsky 就写了一篇博客控诉 Julia，并
英文 | https://intspirit.medium.com/only-10-of-developers-can-solve-these-javascript-challenges-f4804c7c54eb
众所周知，朝鲜是一个具有神秘色彩的国家。除了在电视或者网络上看到一些政治方面的新闻外，我们很难从网络上了解到朝鲜人民的日常生活状态。但是，科技是万能的。本文将利用面部识别算法和应用于卷积神经网络的转移
彼时正处公司切换中台系统的技术栈，以半个sprint周期为单位进行着业务模块的迁移。每一个业务模块验证上线后就会下架 老爷车 中相对应的部分并通知员工基于新的中台系统进行办公。彼时又恰逢数据库扩容和分库分表，接口流转偶有故障为日常开发增添了麻烦。在这个背景下，我当时负责 反馈建议 模块的迁移，也就是非常多的 type，status 以 Tag，Progress 和统计数据可视化PieChart的展现。
今天我们来和大家聊一聊一个新话题，一个对于企业业务发展十分关键的东西 —— 指标。
在上一篇文章中我们把todos这个实例的数据模型进行了简单的分析， 有关于数据模型的操作也都知道了。接着我们来看剩下的两个view的模型，以及它们对页面的操作。
作为可交付成果，数据产品可以像报告一样简单，也可以像新的机器学习模型一样复杂。数据产品还将包含消费所需的任何元数据，例如 API 合同和文档。
Predicting myocardial infarction through retinal scans and minimal personal information
APICloud数据云3.0是一个全新的服务端开发运维平台，提供从后端开发、接口联调到上线运营维护等一整套方案。开发者无需考虑数据库和服务器等基础设施，无需关心服务器测试环境的搭建，数据的备份及服务扩容等与业务无关的工作，只需关心逻辑本身。通过云引擎，云数据库，云函数，内置模型、等功能模块方便用户快速实现常用的后端功能。
现在“大数据”非常的火。我们看到有各种相关的技术文章和软件推出，但是，当我们面对真正日常的业务时，却往往觉得无法利用上“大数据”。初步想来，好像原因有两个：第一个原因是，我们的数据往往看起来不够“大”，导致我们似乎分析不出什么来。第二个原因是，大数据往往其作用在于“预测”，比如给用户推荐商品，就是通过预测用户的消费倾向；给用户推送广告，局势通过预测用户的浏览习惯。然而很多时候我们要的并不是预测，而是弄明白用户本身的情况。 对于业务中产生的数据，一般我们期望有几种用途：一是通过统计，用来做成分析报告，帮助人
参考数据管理是对定义的数据值域进行控制，包括对标准化术语、代码值和其他唯一标识符以及每个取值的业务定义的控制，和对数据域值列表内部和跨不同列表之间的业务关系的控制；并且对准确、及时和相关参考数据值的一致，共享使用进行控制，以进行数据分类和目录整编。
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