Stream API数据流操作：什么是Stream API？如何在JDK 8中实现链式数据处理？ 引言 JDK 8引入了Stream API，极大地简化了对集合数据的处理。...通过Stream API，你可以实现链式数据操作，包括过滤、映射、聚合等功能，使代码更加简洁优雅。在本篇文章中，猫头虎将详细解析： 什么是Stream API？...猫头虎解析：Stream API提供了一种函数式编程的方式，让你可以高效、流畅地操作集合数据。通过一系列的链式调用，实现过滤、转换、聚合等功能。 核心概念：什么是Stream API？ 1....Stream API的定义 Stream API是JDK 8引入的用于处理集合数据的工具。它提供了一种声明式编程风格，通过数据流的形式进行操作，而不是传统的循环遍历。...Q：什么是中间操作与终端操作？如何区分？ A： 中间操作：返回新的Stream，可以继续链式调用（如filter、map）。
原文链接：走好数据中台最后一公里，数据服务API是数据中台的标配 视频回顾：点击这里 课件获取：点击这里 一、数据服务API建设背景 在数字化转型的时代背景下，新需求的大量增长、新技术的不断迭代，“互联网化...、数字化”进程的不断深入，越来越多的业务被迁移到互联网上，产生大量的业务交互和对外服务需求，对API接口的需求与日俱增，如何快速提升企业数据开放共享能力，是企业面临数字化转型的关键命题。...二、数据服务平台建设方法论 在分享数据服务平台建设方法论之前，我们先了解一下常见的数据中台应用架构： 数据服务层作为数据中台整体应用架构中处于中间地位，将数据计算层的结果通过数据API的形式对外共享给数据应用层...因此，若想构建一个完整的数据服务平台，需要具备以下6个要素： 便捷开发，具备低代码化的开发能力 易于管理，API管理操作可视化查询API 易于使用，具备规范化的文档描述信息 安全稳定，服务调用追踪监控...● 第三步：API调用 API调用包括数据预览、API申请、审批、下载接口文档、正式调用这几个方面。
随着企业数字化转型的加速，数据中台的概念逐渐流行。然而，对于很多人来说，数据中台仍然是一个模糊的概念。本文将从多个维度来定义什么是数据中台，并深入探讨其背后的原理和价值。...一、定义数据中台数据中台是一种集成了数据管理、数据治理、数据服务等多个方面的平台。它旨在为企业提供稳定、高效、安全的数据支持和服务，从而帮助企业更好地进行数字化转型。...从技术角度来看，数据中台是一个基于云计算的技术架构，采用分布式、微服务、容器化等技术手段，实现数据的采集、存储、计算、管理、服务等多个环节。...五、轻量级数据中台解决方案在构建企业的数据中台时不用追求大而全的平台，而是从最基础的数据采集和汇聚开始，通过使用ETL/ELT/CDC/API这种轻量化的技术快速构建数据共享平台。...国内ETLCloud提供了一款轻量化的数据集成平台其结合了API服务技术，可为企业快速构建轻量级的数据中台解决方案。
数据预处理一直机器学习项目中最耗时间的工作，我们常常会遇到一些非数值数据，比如城市建筑物的商用类别、餐馆的菜系类别、手机中app的用途类别等等，这些数据并没有数值含义，无大小之分，仅仅是分类不同。...那么在机器学习中，需要对这些数据做处理，这次的内容就是数据预处理中的类别数据的转换。 01 什么是类别数据 什么是类别数据呢？类别数据是有分类特征的数据，相对应的是数值数据。...标称特征只代表类别，数据无序，如电影数据集中的类型、地区特征，爱情和动作是无法做比较的。 有序特征的数据是用于分类且有序的，如电影数据集中的评星，显然5高于4，3高于2，可以比较。...这不是我们要的目的，最优的操作是，能判别出非此即彼，某电影要么是欧美片要么不是欧美片，要么是内陆片要么不是内陆片。。。。对每种地区进行判断，只有两种结果，是和不是。 解决该问题的方法是独热编码技术。...还可以用pandas（神器）中的get_dummies方法实现独热编码技术，该方法只对字符串列进行转换，数值列保持不变。
什么是金山文档轻维表？金山文档作为老牌文档应用，推出了新的功能轻维表，是一款新式在线协作表格，具有传统表格强大的内核发动机，是专为多人协作场景设计的增强版表格软件，可以支持快速搭建轻量应用。...由于金山文档轻维表是一款以表格为基础，同时引入了数据库理念的「全新协作效率应用」，可以广泛使用在例如项目管理、信息管理、团队任务分配的多种不同场景。金山文档轻维表如何根据日期自动提醒发送表格中的内容？...在团队中，项目PM经常需要及时提醒某一个事项的开始时间和结束时间，如何在项目开始时自动提醒相关人员及时处理呢？...利用腾讯云HiFlow场景连接器，连接金山文档轻维表和企业微信、飞书、钉钉等企业应用，在项目开始时，自动发送提醒。发送效果如下：如何实现金山文档轻维表根据日期自动提醒发送表格中的内容？...行政人事：员工生日自动提醒、发送生日祝福员工入职纪念日自动发送邮件祝福运营员工值班自动提醒上下班及解答线上活动上下线自动提醒此外，除了基于日期的提醒，还可以进行数据写入、数据同步、数据读取等多种玩法，期待你的探索交流
我们要想知道API网关在微服务架构当中有什么样的能力，我们就先要去了解什么是微服务架构，其实，关于微服务架构，我相信有一些朋友是对他有过一定的了解的，因为它在我们的日常生活中，其实也是起着比较重要的作用的...下面就一起来看看什么是微服务架构，api网关在微服务架构中具备的能力 吧。...一.什么是微服务架构 微服务架构通过轻量化设备和API进行联通，在运用程序的时候进行独立的限制，我们在使用微服务架构的时候，可以使用该架构当中的任何一个特定服务，但是不会影响整个架构的变化。...二.api网关在微服务架构中具备的能力 那么，微服务架构的功能有那么多，而作为这个架构的核心因素API网关，在里面起着什么样的作用呢？...其实API网关也分为单节点和多节点，但是他们都有着共同的功能，就是承载所有的微服务，与其他连接线路之间的转换工作。所有的数据通过API网关分发到各个连接点，在连接的同时还能够兼顾安全。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据库到底存储的什么呢? 是具体的文件,音频,文档,表格,字段吗? 其实都不是....数据库中存储的是地址, 比如用户想看视频，用户通过浏览器访问视频网站的网址，视频网站服务器解析用户浏览器的请求(url)，然后服务器访问视频网站的数据库服务器，从数据库服务器中得到该视频存放的地址（路径...），然后返回给用户浏览器，用户浏览器再利用此地址访问该视频，即完成了一次查看视频的网络服务。
正则化技术在机器学习和数据挖掘中扮演着重要角色，主要用于控制模型的复杂度，防止过拟合，并提高模型的泛化能力。...以下是正则化技术的详细解释： 正则化的基本概念： 正则化是一种在模型训练过程中引入额外信息（通常是模型复杂度的某种度量）以控制模型复杂度的技术。...提高模型泛化能力：正则化使得模型在训练数据和测试数据上的性能更加接近，从而提高模型的泛化能力。 正则化的类型： L1正则化（也称为Lasso）：在损失函数中添加模型参数的绝对值之和作为正则化项。...在模型选择时，奥卡姆剃刀原理认为在所有可能选择的模型中，能够很好地解释已知数据并且尽可能简单的模型才是最好的模型。正则化通过限制模型复杂度来实现这一点。...通过以上步骤，我们可以逐步理解正则化技术在机器学习和数据挖掘中的应用和原理。
对于初学者，可以认为这个说法是错误的。忽略就可以了。 在机器学习中，一般会把要处理的数据转换为向量（Vector），也就是把高维数据映射到低维空间，这个转换过程叫做 Embedding。...维度本质：就是描述数据所需的最少独立特征数量。特征越多，维度越高。 唐成，公众号：的数字化之路机器学习中，为什么数据需要向量化？...Part3: 什么是稀疏向量？ 利用词汇匹配优化信息检索，依赖词袋模型将查询和文档表示为高维向量，各元素对应词语及重要性，适用于关键词检索。...例如检索语句为“红色的漂亮苹果”，如果文档中写的是“色泽艳丽的红苹果非常好看”，可能由于没有精准匹配到“红色”“漂亮”这两个具体关键词而错过。 Part4: 什么是稠密向量？...例如检索语句是“最新电子产品评测”，如果文档中写的是“这里有各类最新上架的电子产品的详细介绍与相关的用户评测”，可能因语义理解偏差而未能准确关联。
将数据科学方法引入工业界 为了把类似上图的非常复杂的数学算法引入到生产系统中，我们需要做什么？数据科学和软件工程之间的界面应该是什么样？什么样的组织架构和队伍结构才最适合使用这些数据科学的方法。...数据科学项目从本质上讲是探索性的，甚至在某种程度上是开放式的命题。虽然项目目标很清楚，但什么数据可用，或可用的数据是否适合分析，这些在项目一开始都不是很清楚。...对我而言，能正确做好这个“外部迭代”是对生产系统的最大的挑战，同时也是最重要的一步。 数据科学家和程序员：合作的模式 到目前为止，我们主要关注的是生产环境里的系统是什么样。...上述的两大不同意味着，在现实中，直接让程序员和数据科学家共同工作可能会出问题。标准的软件工程流程对数据科学家的探索性工作模式并不合适，因为他们的目标是不同的。...为此，如何才能构建一个合作模式来保证两边都能高产出的工作？可能第一直觉就是让他们相互分离地工作。例如，完全分开代码库，并让数据科学家独立工作，产出需求文档，再由程序员团队实现。
Quantom的最新版本（可以从CRAN安装）现在包含了从2000年以来从AlphaVantage获得免费财务数据的一种方法，通常对于大多数后测来说已经足够了，因为该日期早于大多数ETF的开始。...以下是如何做到这一点。 首先，你需要去alphaVantage，注册，并https://www.alphavantage.co/support/#api-key获得一个API密钥。...除了证明这个例程之外，我想要做的另外一件事情是衡量一个我几个月前开始交易的系统对于波动性信号服务的兴趣。...简单地说，我看到其他网站订阅服务的风险/回报比我目前交易的策略更差，在XIV，ZIV和VXX之间切换。目前，第10条中的股权曲线如下所示： ?...50元以上的费用，要么是单一的战术资产轮换策略（风险/回报率较低），要么是一个可能具有巨大历史记录的波动性策略。
数据可视化数据可视化是理解和分析金融数据的重要工具。我们可以使用Matplotlib或者Seaborn来创建各种类型的图表，例如股价走势图、收益分布图等。...它基于多个因子（如估值、动量、市场情绪等）的组合来进行投资组合优化和选股。我们可以使用Python中的AlphaVantage或者Quandl等库获取和处理多个因子数据，并进行模型构建和优化。...# 示例代码：使用AlphaVantage获取多因子数据from alpha_vantage.timeseries import TimeSeriesapi_key = 'your_api_key_here...' # 替换为你的API密钥ts = TimeSeries(key=api_key, output_format='pandas')# 获取股票数据ticker = 'AAPL'data, meta_data...Python中的Zipline和QuantConnect等平台提供了实时交易和策略部署的支持，同时也可以通过Interactive Brokers API等接口实现实时交易。
“ 人生苦短，不如养狗” 这段时间在重新复习一些Java基础知识，看到HashMap在1.8的改进中增加了红黑树，不经产生了一个疑问：为什么是红黑树？...同样是二叉树，为什么红黑树能这么优秀？ 01—什么是红黑树 红黑树，是一种平衡二叉搜索树。既具有了二叉平衡树的特性，又兼具了二叉搜索树的特性。...在TreeMap中使用红黑树作为实现逻辑，个人理解应该就是避免了使用纯粹的二叉搜索树出现的问题。当然这也是平衡二叉搜索树出现的原因。 Java中还有许多地方都使用了红黑树这样一个数据结构。...03—为何你一枝独秀 必须得承认红黑树很优秀，但是同样是提升检索效率，为什么不考虑使用AVL树等其他的平衡二叉搜索树呢？ 关键就在于红黑树对于结点着色方式的限制上面。...当然，从jdk的变更中我们也可以看到，每一个数据结构都有其适用的范围和特点，我们要根据不同场景使用恰当的数据结构来提升数据处理的性能。
弗洛伊德算法（Floyd算法）是一种用于寻找加权图中最短路径的算法。在文档管理软件中，可以使用弗洛伊德算法来帮助优化路线规划或者监控摄像头的布局。...然后，使用弗洛伊德算法来计算每个小区域之间的最短路径，并将这些路径用于确定最佳的摄像头布局方案。弗洛伊德算法在文档管理软件中的一个例子是通过使用该算法来帮助优化监控摄像头的布局和路径规划。...该算法可以计算出从一个小区域到另一个小区域的最短路径，并将这些路径用于确定最佳的摄像头摆放位置，从而提高监控系统的效率和可靠性。弗洛伊德算法的优势之一是可以解决多源点、多汇点的最短路径问题。...其次，弗洛伊德算法对于大型图的计算效率较低，可能会占用较多的计算资源和时间。...因此，在实际应用中，需要根据具体的场景和需求，综合考虑算法的优缺点，选择适合的算法或者采取合适的优化措施来提高计算效率和准确性。
前言 Microsoft Excel的XLSX格式以及基于文本的CSV（逗号分隔值）格式，是数据交换中常见的文件格式。应用程序通过实现对这些格式的读写支持，可以显著提升性能。...具体操作步骤如下： 创建项目（使用intelliJ IDEA创建一个新的Maven项目） 查询数据（使用AlphaVantage Web服务获取CSV格式的月度BTC-USD数据） 加载CSV（使用GrapeCity...- 在对话框中单击“是” ： 然后在解决方案资源管理器 ( CTRL+ALT+L ) 中，右键单击 “依赖项” 并选择 “管理 NuGet 包”： 2）查询数据 创建一个CSV类，用于从AlphaVantage...小编在该类中创建一个getCsvData方法用于获取具体的数据（在代码中替换成你的API密钥即可）： // Get the CSV data from the AlphaVantage web service...然后，它创建一个 名为 BTC_Monthly的表 ，其中包含 CSV 数据并自动调整 表中的列。
什么是Dask Dask是一个开源项目，它允许开发者与scikit-learn、pandas和NumPy合作开发他们的软件。它是一个非常通用的工具，可以处理各种工作负载。...可扩展性 Dask如此受欢迎的原因是它使Python中的分析具有可扩展性。 这个工具的神奇之处在于它只需要最少的代码更改。该工具在具有1000多个核的弹性集群上运行!...这就是为什么运行在10tb上的公司可以选择这个工具作为首选的原因。 Dask还允许您为数据数组构建管道，稍后可以将其传输到相关的计算资源。...在本例中，您已经将数据放入了Dask版本中，您可以利用Dask提供的分发特性来运行与使用pandas类似的功能。...为何如此流行 作为一个由PyData生成的现代框架，Dask由于其并行处理能力而备受关注。 在处理大量数据——尤其是比RAM大的数据块——以便获得有用的见解时，这是非常棒的。
是的，有人对深度学习的局限性提供了一个证据：那就是当你数据比较少的时候，深度学习的作用相比较于其他传统的方法并没有什么优势，相反效果还不如传统的方法。...提出这个说法的作者利用两种方法进行了测试，测试的数据集是MNIST，测试计算机是否能正确识别0和1，采用的方法分别是： 5层的深度神经网络，活函数是双曲正切函数； 另一种方法使用的是李加索变量选择方法，...上面的文件中，train数据集是161 x 168，第一行是x轴的坐标我们不用理会只需要y轴的数据，每40个数据组是一类也就是 2-41、42-81、82-121、122-161，一共四类。...而test数据集是81×168，第一行同样是x坐标我们不管，每20个数据组是一类(和train数据组顺序上类别是一样的)。也就是说我们一共有四类信号要进行分类。 label分别为：0、1、2、3....数据读取 我们采用的深度学习库是Pytorch，利用的python上的scipy库，scipy是一个线性函数处理库，当然我们只是使用它对mat文件的读取功能。
后续文章 从浏览器发送请求给SpringBoot后端时，是如何准确找到哪个接口的？（下篇） 前言： 在写文章的时候，我都会习惯性的记录下，是什么因素促使我去写的这篇文章。...写这篇文章的原因是在于昨天一个学 Go 语言的后端小伙伴，问了我一个问题。 问题大致如下： 为什么浏览器向后端发起请求时，就知道要找的是哪一个接口？采用了什么样的匹配规则呢？...SpringBoot 后端是如何存储 API 接口信息的？又是拿什么数据结构存储的呢？...一、注解派生概念 在java体系中,类是可以被继承,接口可以被实现。但是注解没有这些概念,而是有一个派生的概念。举例,注解A。被标记了在注解B头上，那么我们可以说注解B就是注解A的派生。...2.6、小结 你们 SpringBoot 后端框架是如何存储API接口的信息的？是拿什么数据结构存储的呢？ 第一个答案:大致就是和MappingRegistry 这个注册表类相关.
这时候，ODS（操作型数据存储）就被越来越多地提起，甚至有人说它就是“数据中台”。你肯定好奇了，为啥会这么说？ODS在企业数据架构里，到底扮演着什么样的“连接”角色？...我们今天就来了解以下到底什么是ODS，以及它和数据中台的异同。一、ODS基础概念解读：先搞懂它是什么1.ODS的定义简单来说，ODS就是一个专门存放企业日常运营所需最新数据的地方。...你想想看，这不就是在用数据支撑日常业务决策吗？这点和数据中台的目标是一致的。3.都管“数据卫生”（数据治理功能）数据中台很重要的工作是数据治理（管质量、管安全）。...A：虽然ODS有些功能像数据中台，但本质上还是不同的东西。数据中台是个更大、更综合的平台，它不仅要集成数据，还要做深度的治理、分析、服务化，目标是全方位支撑企业整体业务。...（如API/画像产品）典型场景▶ 实时库存监控▶ 当日销售看板▶ 用户跨渠道分析▶ 预测性风控模型选哪个？
什么是元数据？元数据（Metadata）是指描述数据的数据，即关于数据的信息。元数据提供了有关数据的结构、内容、质量、位置、所有权、用途等信息。...在不同的上下文中，元数据的定义和用途可能会有所不同，但其核心目的是帮助管理和理解数据。...配置信息（Configuration Information）：集群的配置参数，如心跳检测间隔、消息过期时间等。元数据是如何保存的？元数据的保存方式取决于具体的应用场景和技术架构。...常见的保存方式包括：数据库：将元数据存储在关系型数据库或 NoSQL 数据库中。文件系统：将元数据以文件的形式存储在文件系统中。内存：将元数据存储在内存中，适用于需要高性能访问的场景。...分布式存储系统：将元数据存储在分布式存储系统中，如 Hadoop 的 HDFS、Cassandra 等。元数据在 cluster 中是如何分布的？
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