在前面的两篇文章中已经分享过一些公开数据集，今天我将继续分享kaggle上可下载的医学影像公开数据集给大家。...的），有20例测试数据（无标注mask的，但是有三角面片结构文件，可以转换成标注mask结果）。...3、超声8大组织分割 访问链接是： https://www.kaggle.com/ignaciorlando/ussimandsegm 八大组织标签：紫色=肝，黄色=肾，蓝色=胰腺，红色=血管，浅蓝色...数据及标注结果如下图所示。该数据是可以直接在上述链接上下载的，下载之后，在后续的文章中会分享具体超声8大组织多分割实现过程。...之前的两篇文章的公开数据下载可访问这两篇医学影像公开数据集，医学影像公开数据集（续）。
很多行友说，想做项目学习和练手没有数据怎么办。又想给行哥投稿赚钱，没有数据拿头分析啊。...先别急，这里行哥给大家推荐一些数据来源，足够你去好好分析数据，这些数据用来学习和找工作都不是问题 1.公司学校 2.爬虫 3.白嫖 1.公司学校 对于公司和学校内部的数据，一般都是比较机密，但是你想主动去帮助他们处理...即帮助了老师们的工作，又学到了技术，一举两得的事情我是最喜欢的 2.爬虫 任何数据，只要你在网上能用肉眼看到，理论上都是可以爬取下来的，小到使用爬取个百度图片，大到把一个网站数据库连锅端了完全了没有问题...但是理论归理论，理想很丰满，实际上只能动手复制粘贴 3.白嫖 爬虫不如白嫖，网上的数据源特别多，但是也特别分散或者还收费（例如某觉中国），所以行哥这里给大家精选十大数据网站，让你白嫖到装满电脑为止 3.1...Kaggle数据集：https://www.kesci.com/home/dataset 这是一个集竞赛、数据和学习为一体的网站，之前烂大街的泰坦尼克号数据分析就是这个网站提供的数据源头。
现在很多有关大数据的讨论都是围绕着数据收集进行的，但是除非内外部用户能够方便地消费这些数据，否则它们将一文不值。...Michel Guillet 来自提供数据可视化的 Juice Analytics 公司，他认为有些公司在跟大数据打交道时往往会陷入这三大迷思： 迷思1：内部的数据用户需要的是灵活性而非指南 去杂货店的时候你有没有遇到东西太多不知道该选什么的情况大数据也一样...这些人不确定究竟要这些数据要干什么，因此他们认为也许把全部数据要过来更好。...迷思3：客户的数据我不能收钱 你卖的不是数据，而是合并进分析中的剖析、指标、算法和展示，这些提升了数据的价值。不要把数据产品定位为“容易访问裸数据”，而是可以解决问题的解决方案。...你能不能轻易地把客户的数据与其他客户群的进行比较?有没有第三方来源来进行基准比较尽管客户的确拥有自己的数据，但你可以通过特定行业指标、客户基准以及建议等提供增值服务。
第一范式 第一范式（1NF）要求数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值。 若某一列有多个值，可以将该列单独拆分成一个实体，新实体和原实体间是一对多的关系。...在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。 第二范式 满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。...第三范式 满足第三范式必须先满足第二范式。 第三范式要求：实体中的属性不能是其他实体中的非主属性。因为这样会出现冗余。即：属性不依赖于其他非主属性。
数据库设计的黄金法则：三大范式在构建任何系统时，数据库设计都是一个至关重要的环节。一个良好的数据库设计不仅能提高数据的一致性和完整性，还能优化性能和简化数据管理。...在这篇文章中，我们将深入探讨数据库设计的三大范式，并提供Java代码示例来加深理解。准备好了吗？让我们一起探索如何让你的数据库设计更加健壮和高效！...public void addOrder(Order order) { // 插入订单数据到数据库 } // 省略其他方法}第三范式（3NF）：无传递依赖第三范式要求表中的字段不仅完全依赖于主键...public void addProduct(Product product) { // 插入产品数据到数据库 } // 省略其他方法}实战演练：整合三大范式现在，我们将整合以上三个范式...Orders表 } public void addProduct(Product product) { // 添加产品到Products表 }}在这篇文章中，我们不仅学习了数据库设计的三大范式
为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。...在实际开发中最为常见的设计范式有三个： 1．第一范式(确保每列保持原子性) 第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足了第一范式。...第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。...3．第三范式(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关) 第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。...如下面这两个表所示的设计就是一个满足第三范式的数据库表。 ? 这样在查询订单信息的时候，就可以使用客户编号来引用客户信息表中的记录，也不必在订单信息表中多次输入客户信息的内容，减小了数据冗余。
当你应聘后端岗位的时候，数据库的知识必不可少，今天给大家分享一下数据库三大范式的通俗理解 第一范式：无重复的列 第二范式：属性完全依赖于主键 第三范式：属性不依赖于其他非主属性 总结： 第一范式（1NF...） 原子性：保证数据不可再分 第二范式（2NF） 前提：满足第一范式 每张表只描述一件事情，就是主键对应着所有信息 第三范式（3NF） 前提：满足第一和第二范式 第三范式需要保证表中的数据和主键直接相关...，而不是间接相关 注意： 阿里巴巴要求 关联查询的表不得超过3张，数据库的性能更加重要，适当考虑规范性就好 其实目前关系数据库有六种范式： 第一范式（1NF），第二范式（2NF），第三范式（3NF），巴斯...-科德范式（BCNF），第四范式（4NF），第五范式（5NF，又称完美范式） 目前我们用的最多的就是第一范式（1NF），第二范式（2NF），第三范式（3NF） 第一范式：要求数据库的每一列都是不可分割的原子项...如下图表就是一个满足第三范式的数据库表 订单编号 订单项目 负责人 业务员 订单数量 客户编号 001 冰箱 小明 张三 2台 1 002 洗衣机 小红 李四 8台 2 003 油烟机 小青 王五 7台
大数据篇：三大指标 上一篇文章中文章讲了如何用服务等级协议（SLA）来评估我们的系统，并讲解了几个常用的SLA指标 今天我们来讲分布式系统中另外几个基本概念 可扩展性（Scalability） 先从我们为什么需要分布式系统说起...在大数据时代，数据增长速度越来越快，数据规模越来越大，对数据存储系统的扩展性要求也会越来越高。...传统的关系型数据库因为表与表之间地数据关联，经常会进行Join操作，所有数据放在单机系统中，很难支持水平扩展。...在强一致性系统中，只要某个数据的值有更新，这个数据的副本都要进行同步，以保证这个更新被传播到所有备份的数据库中，直到这个过程结束，才允许服务器来读取这个数据（这里有点像锁一样）。...举个例子，张三给李四转500块钱，张三扣款了，但是李四并不一定会收到500块钱。这里便会产生一个不一致性的时间窗口：张三扣款，而李四没有收到钱的时候。
应用大数据进行精准营销，要注意规避如下三大陷阱： 1，有数不一定有据； 2，大而不全； 3，内生变量模糊了因果关系。...一要养成大数据思维，二要避开三大陷阱。 大数据思维 大数据思维有如下四个维度。 定量思维：一切皆可测。POS机、网上购物、社交媒体以及各种各样的卡，都是大数据的来源。...第三，大数据管理要与KPI结合起来，协调各个部门的利益，否则大家对数据采集不积极甚至不合作。例如，运营部门如果看重节省运营成本，可能就对数据采集的意愿不强烈。 实验思维：一切应可试。...三大陷阱 应用大数据进行精准营销，要注意规避如下三大陷阱。 有数不一定有据。应用大数据需要什么样的统计或逻辑背景？首先，描述。要能辨识出我们描述的人跟心里想的目标人群是不是一群人。其次，预测。...第三，优化。理解因果关系，否则无法优化。简言之，预测需要相关性，而优化则需要因果性，而描述关键在样本的代表性。 大而不全。有些大数据应用收集的数据非常多，但对其倾向性却不清楚。
数据库的三大范式 一、介绍 没有规矩，不成方圆。这句话在数据库的规范中同样适用，所以就有了这几项规定，数据库的三大范式。...我相信很多人都听过三大范式，面试题中也经常会问到，什么是数据库三大范式，这太常见了。 以前我只是机械式的回复面试官，但以后不会，不仅要学会说概念说规范，还能从实际出发，要不要严格遵守三大范式。...对于数据库主键而言，其他的字段需要完全依赖于主键，而不能依赖主键中的部分。...，一定要严格遵循三范式的原则设计库表结构吗？...这个肯定不是，如果完全按照三范式进行设计，那么数据查询就一定需要大量的表关联，这样就会造成查询性能上的问题。 所以，冗余一部分常用的查询字段，避免表关联，这对我们的项目最有帮助。
人脑连接组计划，该数据库目前被试数约1200人，包括结构MRI、静息态MRI、任务态fMRI、MEG等数据模态，其他数据还包括人口统计学数据、神经心理学数据、基因数据。...网址： http://www.alzheimer.org.cn/ OpenfMRI数据库包括结构MRI、静息态fMRI、任务态fMRI、扩散MRI、MEG模态，其他数据还包括人口统计学数据、神经心理学数据...研究领域标准数据库（RDoC db）和NIH小儿MRI数据存储库等。...从内容上来说，该数据库数据内容丰富，包含临床、影像学，基因组等方面的数据。...BrainMap不仅提供用于荟萃分析和数据挖掘的数据，还发布用于定量整合神经影像数据的软件和工具。
如果大家有了解过数据库设计的话，那么以下的内容就很容易理解了。数据库设计主要是要根据用户的需求去设计和建立的一个过程。感兴趣的小伙伴们，接下来我们一起看看数据库设计吧。...可以减少重命名和规范名的出现，还能够去减少数据冗杂。 第三是双向原则，主要能够保证到及时更新，非事物单位上还能提供保障。...image.png 数据库设计三大范式 什么是数据库设计三大范式，简单来说是数据库设计的一种存储性能，与开发人的操作数据有关，是需要满足一些规范来优化数据的存储方式。...第三范式：举个例子，假如R是满足第一个范式条件的情况下，而C是R的任意属性集，这个C并不依赖R，并称为第三范式。...以上内容就是今天所要了解的数据库设计原则以及三大设计，如果大家对本文有哪些不理解的地方，都可以提出来，小编一一一为大家解答。
论文的标题也包含了“How far……” ，一语双关，既体现了FaR框架对大模型的帮助，又暗含了大模型离具有人类“心智”的距离。 那么，有了FaR的大模型，究竟拥有什么样的“心智”呢？...人类会选择告诉Tom巧克力被挪走了，但（未经调教的）大模型就不一定会这样做了。 为了更宏观地测试大模型在调整前后的表现，研究团队选择了ToMi数据集并改编成了T4D-Tom数据集。...其中的ToMi是一个由大量“萨利-安妮”类情景组成的测试数据集，用于测试大模型的“心智推理”能力。...首先是在“萨利-安妮”情景的基础上改变故事的结构，研究团队一共尝试了三种方式： D1：增加房间的数量 D2：人物的数量增多 D3：容器的数量增加到四个 结果FaR依旧成功帮助大模型提高了任务的准确率，在第三种模式下...研究团队专门构建了包含困扰信息的“Faux Pas”数据集，结果GPT-4的表现从31%提高到了76%。 作者简介 FaR论文的第一作者是南加州大学NLP实验室的华人博士生Pei Zhou。
点击下方公众号，回复资料，收获惊喜 收集数据也算是我的一大爱好，所以今天给大家分享一些可能会用到的时空地理数据，具体用到的时候还是要仔细地去看技术文档的。...由哥白尼土地局的全球部门制作，取材自PROBA-V卫星观测和辅助数据集，可以下载到电脑本地 ? ? ###### [2] 荷兰0.5米分辨率非插值DEM数据体验。...[5]全球高分辨率地表水分布数据(1984-2020)。...[7]全球土壤湿度数据。...[10]全球水文数据集。地址：http://hydro.iis.u-tokyo.ac.jp/~yamadai/MERIT_Hydro/index.html ? [12]飓风数据集。
第三范式 3NF 设R为任一给定关系，若R为2NF， 且其每一个非主属性都不传递函数依赖于候选关键字，则R为第三范式。 ?...通过课程编号CNO推出授课名称CTITLE，而通过授课名称CTITLE又可以分别推出授课老师INAME和授课地点IPLACE，这样就造成了传递依赖，所以要拆分成两张表，通过授课老师INAME关联起来，即实现第三范式...第三范式的特殊形式 BCNF 设R为任一给定关系，X、Y为其属性集，F为其函数依赖集，若R为3NF，且其F中所有函数依赖X→Y(Y 不属于X)中的X必包含候选关键字，则R为BCNF。 ?
设计良好结构的数据库，可以有效减小数据冗余，减少增删改中出现的问题。深入理解数据库设计的三范式，对于设计“健壮的数据库“十分有必要。...数据库三范式是设计数据库 时参考的准则，接下来我们一一进行介绍： 一、数据库第一范式： 数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性...（保持数据的原子性） 数据原子性很好理解，就是表中的字段不可再分。符合数据库第一范式的表，每个字段表意明确，看个例子： ? 这是一张简单的员工信息表，其中有工号、姓名、电话三个字段。...如何解决呢，我们可以用关系分解的方法消除部分依赖，将上表改成如下三张表： ? ? 三、数据库第三范式： 在满足第二范式的基础上，在实体中不存在非主键属性传递函数依赖于主键属性。...这就是数据可设计的三范式了，在设计数据表的过程中注意三范式的应用，多多实践，有助于对三范式有更深入的理解。
这个相关关系是机器从一大堆数据中筛选出来 的，也是人类可能永远都发现不了的。...大数据思维公司和个人 第三种类型是有着大数据思维的公司和个人。他们的优势在于，他们能先人一步发现机 遇，尽管本身并不拥有数据也不具备专业技能。...因为有着大数据思维，克罗斯和他的FlightCaster是第一个行动起来的，但也没比别人快多 少。所所谓谓大数据思维，是指一种意识，认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。...2009年8月，FlightCaster 公开发布了。同一个月，FlyOnTime.us 的计算机 专家们也开始搜刮公开的数据建立他们的网站。最终，FlightCaster 的优势慢慢地减弱了。...而这些设备监控到的汽车零部件的工作状况，能够在整合之后用来提高汽车的质量，因此，能够掌握这些数据的公司拥有非常大的竞争优势。
本期推文将介绍三大综合类公共数据库NCBI、EMBL和IMG。...⑴GeneBank与RefSeq GenBank（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/）是NIH遗传序列数据库，集成了所有公开可获得的已注释DNA序列，其收录的核酸序列数据根据不同的研究属性...三大数据库的数据而成，目前包含UniProtKB（有Swiss-Prot和TrEMBL两个库）UniRef、UniParc等几个部分。...三大核酸数据库（EMBL-Bank/GenBank/DDBJ）中注释的编码序列都被自动翻译并加入该数据库中，同时收录来自PDB数据库以及Ensembl、Refeq和CCDS基因预测的序列。...UniParc（UniProt Archive），是一个综合性的非冗余数据库，包含了所有主要的、公开的数据库的蛋白质序列。
什么是设计范式 ---- 设计表的依据，按照范式设计出来的表，不会出现数据的冗余 数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构清晰的；反之则是乱七八糟，不仅会给开发人员制造麻烦...，而且还可能存储了大量不需要的冗余数据 不仅仅只有三大范式，还有第四范式、第五范式、第六范式等，通常来讲，满足三大范式就基本足够 项目的数据库设计并不一定要完全满足于三大范式，有些时候我们会适量的冗余让...三大范式 ---- 第一范式（1 NF）：要求属性（列）具有原子性，即每列都是不可再分解的数据 虽然第一范式要求各列保存原子性，不能再分解，但是这种要求是和我们的需求相关联的，不拆分也行；如果要考虑可扩展性...如下表所示，没有根据城市筛选用户的需求，可以这样存储城市数据 id name address 1 张三 河南省开封市兰考县 2 李四 广东省深圳市福田区 对 address 进行拆分，使其具有原子性（...id name address 1 张三 河南省开封市兰考县 2 张三 河南省开封市兰考县 第三范式（3 NF）：建立在第二范式基础上，对字段冗余性的约束，它要求字段没有冗余 假设员工的薪资水平由岗位决定
GoPUP 支持Python 3.7+，旨在使获取数据尽可能方便，主要用于学术研究目的。 GoPUP 项目所采集的数据皆来自公开的数据源，不涉及任何个人隐私数据和非公开数据。...同时本项目提供的数据接口及相关数据仅用于学术研究，任何个人、机构及团体使用本项目的数据接口及相关数据请注意商业风险。...算数地域分析 算数城市分析 算数年龄分析 算数性别分析 算数用户阅读兴趣分类 谷歌指数数据 谷歌指数数据 谷歌事实查证 搜狗指数数据 搜狗指数趋势数据 宏观数据 中国宏观数据 中国宏观杠杆率数据...信贷数据 外商直接投资数据(FDI) 利率数据 Shibor数据 Shibor报价数据 Shibor均值数据 LPR数据 新经济公司 千里马公司 独角兽公司 倒闭公司 商业特许经营公司 KOL数据...百度迁徙数据 迁入与迁出地详情 迁徙规模 诗词数据 唐代诗人 唐诗数据 火车数据 车站信息 车次时刻表 影视数据 实时电影票房数据 单日电影票房数据 单日影院票房数据 实时电视剧播映指数 实时综艺播映指数
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