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智能分析工具PK：Tableau VS Google Data Studio

Tableau连接到各种各样的数据源，包括文件、数据库和Google的产品（如Google Analytics、Google BigQuery、Google Cloud SQL和Google Sheets...显然，Data Studio的本地连接器的列表是非常有限的，所以你会考虑将你的数据优先放到Google Sheets、 Google BigQuery、或者 Cloud SQL中。...数据集必须在Data Studio外另行建立，然后引入可视化。 4.数据融合 数据混合是一种当数据集在使用过程中不能被连接时(由于数据的粒度不同)结合数据源的方法。...6.拖放功能 Tableau提供了拖放分析功能，例如参考线、索线、框，以及建模和摘要功能。 Google Data Studio则没有为应用程序没有再现有的图表中提供任何拖放分析功能。...然而，在开发过程中，它并没有提供协作性工作和协作编辑的方式。 Data Studio借鉴了Google Drive的共享功能，这意味着你可以使用Google Drive分享一个报告或一个数据源。

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分析 Google Cloud Spanner 的架构

本文来源于 https://thedataguy.in/internals-of-google-cloud-spanner/。这篇是目前看过解析 Spanner 的内部机制最好的文章。...MySQL的痛苦 在2005、2006年期间，谷歌内部大规模使用了 MySQL 数据库。...其中Google Adwords （谷歌广告部门）使用了 90 多个 MySQL Shards（分片）集群方案存储数据，是谷歌内部使用 MySQL 数据库的最大的部门之一。...Spanner 会经常进行数据同步，并且全球所有数据中心内的所有节点上都会保持相同的时间。节点使用的硬件内置了原子钟以保证时间的可靠性。在放置服务器的机架中，会有4个时间服务器。...如果客户端要从亚洲发送写请求，则亚洲 Continent 的 API 服务器会将请求放入 Google 的内部网络中，然后再将请求发送到美国 Continent 的API服务器。

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    Google的数据交换协议：GData (Google Data APIs Protocol)

    GData (Google Data APIs Protocol)是一种简单的标准协议，用于网络数据的读写。...GData让用户可以使用聚合(syndication)的机制来发送请求并接收结果，它使你可以发送数据给Google，更新那些Google已经拥有的数据。 这些技术化的说明听起来似乎有点让人头晕。...；Maurice Codik认为GData标准使Google的数据更加开放，各种应用之间可以更方便地利用这一标准来使用数据；甚至有人认为这使得基于Google各种应用的企业门户雏形开始显现。...Y N N Updates Y Y N Optimistic Concurrency Y N N Authentication Y N N 而只说则认为Google通过这个标准，可以控制数据的提交环节...，从而更好地控制所提交的数据的质量。

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    使用Python进行云计算：AWS、Azure、和Google Cloud的比较

    通过监控和分析云平台上的资源使用情况，您可以识别不必要的资源并及时采取措施以降低成本。资源利用率分析：使用Python编写脚本来监控和分析云平台上的资源利用率，例如CPU、内存、存储等。...通过收集和分析这些数据，您可以识别出资源使用率较低的实例或服务，并决定是否需要停止或调整它们。成本预测和优化：利用Python SDK中提供的成本管理功能，您可以编写脚本来预测和优化您的云服务成本。...这样可以保护数据免受未经授权的访问，并确保数据在传输和存储过程中的机密性和完整性。合规性监控和审计：使用Python编写脚本来监控云平台的安全性和合规性，并生成审计报告以满足法规和标准的要求。...示例：数据加密和密钥管理以下是一个简单的示例，演示如何使用Python SDK在AWS上对S3存储桶中的对象进行加密，并安全地管理加密密钥。...例如，您可以使用AWS的Inspector服务、Azure的Security Center或Google Cloud的Security Command Center来进行漏洞扫描，并将结果导出并分析。

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    使用 Google Analytics 分析 WordPress 博客的活跃用户

    Google Analytics 的 _setVar() 函数使用非常简单，它只有一个参数，用于定义当前用户。...在 WordPress 中，我们可以吧用户 ID 或者用户名传给它即可，就能分析出那些用户是博客的活跃用户。代码如下，其中粗体部分就是统计用户的代码。...的 _setVar 函数，这样 Google Analytics 通过 _setVar 函数就收集到 WordPress 用户访问博客的数据，这样就统计出博客的活跃用户，这样的结果对于一些需要用户登陆留言...，投票，回答问题的网站都相当重要，比如捞一网这样的活动网站，这些数据都是相当重要的。...最终在 Google Analytics 中报表的效果如下： Google Analytics 访问者/用户定义报告 PS：上面是统计用户名，如果你要使用用户 ID 来统计，那么你可以上面代码中的

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    如何在不使用Bulkloader的情况下将数据上传到GAE

    在 Google App Engine (GAE) 中，如果你希望将数据上传到 Datastore 或 Cloud Datastore，而不使用 Bulkloader，你可以通过使用 Google Cloud...YOUR_DATA_FILE 是要加载的数据文件。(2) 使用 Python APIfrom google.cloud import datastore_v1​# 创建 Bulkloader 客户端。...operation.result(300)(3) 使用 Java APIimport com.google.cloud.datastore.bulkloader.v1.BulkLoaderServiceClient...;import com.google.cloud.datastore.bulkloader.v1.DataImport;import com.google.cloud.datastore.bulkloader.v1...数据文件必须包含一个名为 __key__ 的列，该列的值是实体的键。数据文件必须包含一个名为 __property__ 的列，该列的值是实体的属性。数据文件中的实体必须具有相同的键空间。

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    滥用Google Cloud官方域名的高级网络钓鱼攻击分析与防御

    本文系统分析了一起利用Google Cloud“Application Integration”服务及其“Send Email”功能发起的大规模钓鱼攻击事件。...研究结果表明，仅依赖发件人域名信誉已无法有效识别此类高级钓鱼活动，需在邮件安全体系中引入动态内容分析与行为上下文感知能力。（1）引言电子邮件作为企业通信的核心渠道，长期是网络攻击的主要入口。...然而，当攻击者通过Google Cloud的自动化服务（如Application Integration中的“Send Email”操作）发送伪造通知时，邮件不仅通过全部标准验证，且内容高度拟真，极易诱导用户点击...值得注意的是，整个攻击链中，邮件本身由Google Cloud服务器发出，SPF记录验证通过（因IP属于Google授权范围）；DKIM签名由Google服务器添加，验证有效；DMARC策略因对齐成功亦判定为合规...首先，攻击者未伪造发件服务器，而是直接使用Google Cloud的合法邮件发送接口，因此SPF检查通过。

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    使用Google的Quickdraw创建MNIST样式数据集！

    数字如下所示： 它经久不衰的主要原因是缺乏替代品。在这篇文章中，我想介绍另一种方法，就是Google的QuickDraw数据集。...2017年QuickDraw数据集应用于Google的绘图游戏Quick，Draw。该数据集由5000万幅图形组成。...Google使每个图纸变为可用的28x28灰度位图文件，这些可以作为MNIST 28x28灰度位图图像的替代品。并且Google已经将数据集公开。...所有数据都位于Google的云端控制台中，但是对于这些图像，您需要使用numpy_bitmaps的这个链接。 您应该到达一个允许您下载任何类别图像的页面。...在Keras 教程中，使用Python中的自动编码器进行一些工作。下图显示了顶部的原始图像，并使用自动编码器在底部显示重建的图像。 接下来我使用了一个R语言的变分自编码器的数据集。

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    Google对数据中心成本模型的分析——上

    图1展示了部分典型数据中心的每瓦建设成本，根据经验，通常大型数据中心的每瓦造价在9-13美金，而小型数据中心的每瓦造价会更高。当然图1中提到的数值也不适合直接比较，因为项目范围并不一样。...实际上很多报告并没有搞清楚IT关键负载的所指范围，比如一个数据中心有20M的柴发，但采用了2N的柴发冗余配置，实际只带了6M的关键IT负载，额外的4M给了冷机等其它配套使用。...此外，运营成本还会因为数据中心所处物理位置不同而不同，因为气候条件、税收高低、薪酬水平等也会影响运营成本，还有数据中心的设计标准以及已经使用的年限等也会影响运营成本。...为了更简单地分析，我们将运行成本拆分成两大块，一块是安保和维护等每瓦每个月的日常开销，另一块是每瓦每个月的电费。在美国，对于几个兆瓦规模的数据中心的每瓦每个月典型运营成本为2-8美分（不包含电费）。...版权均属“深圳市腾讯计算机系统有限公司”所有，未经官方授权，不得使用。

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    Google对数据中心成本模型的分析——下

    （接上文《Google对数据中心成本模型的分析——上》） 三、案例分析 虽然变量繁多，但通过观察不同行业的小部分数据中心案例，仍有助于我们理解这些成本因素的影响大小。...四、实际数据中心成本分析 实际上，现实世界里的数据中心成本会都比前面模型中的成本更高，因为前面模型中的数据中心负荷都跑到了100%设计功率，服务器的CPU利用率也非常高，但实际情况是现实生活中这些条件很难同时发生...考虑到前面提到的数据中心未来扩容预留，这个数字并不夸张。因此，提高数据中心的使用效率，比如通过峰值限功率封顶等技术，可以大大节省数据中心的实际运行成本。...空置率高或者负载率不高的数据中心，其数据中心相关OPEX 运行成本也会增加很多，因此提高数据中心的使用效率，如通过扩容挖潜或峰值限功率封顶等技术，可以大大节省数据中心的实际运行成本。...版权均属“深圳市腾讯计算机系统有限公司”所有，未经官方授权，不得使用。

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    Google 浏览器 Chrome 的使用率和分析

    Google 浏览器 Chrome 的发布卷起了博客界对其讨论的狂潮，哈哈 很多 blogger 都贴出自己博客这两天 Google 浏览器 Chrome 的使用率。...根据 Google Anlytics 的9月4号的数据统计，共有 77.09% 通过 IE 访问我爱水煮鱼，然后 FireFox 占到了13.63%，Chrome 已经达到了第三，有 6.58%。...由于工作关系，我经常要使用 IBM Lotus Notes，我感觉它的起始标签页和 IBM Lotus Notes 的工作台很想，见下图： IBM Lotus Notes 工作平台 IBM Lotus...但是Google Chrome 会不会逐渐进化为 Google 服务的工作台呢？...以后用户在使用 Google Chrome 的时候，输入自己的 Google 账号和密码，Google Chrome 就会显示你的所有 Google 应用。 ----

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    「人类高质量数据」从标注指南开始！Google 发布数据分析工具Know Your Data

    Google 对于这个问题发布了一个数据分析平台Know Your Data，能做三件事，让数据变得公平、公平、还是公平！...测验数据集（examing datasets）可以展现出不同社会群体在数据中的不同表现方式，这也是确保机器学习模型和数据集的发展与人工智能原则（AI principles）保持一致的关键。...它可以告知用户如何有效使用机器学习数据集，并缓解数据集中包含潜在不公平结果的可能。...Google 的方案名叫了解你的数据（Know Your Data, KYD），这个平台能够有助于机器学习研究、创造相关产品和协同团队理解数据集。...受到那些嵌入在其他形式的视觉媒体中的男性凝视（male gaze）的媒体学者的启发，Google 还研究了 COCO captions 中，标注人员如何用男性或女性来描述图片中的人。

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    【GEE】8、Google 地球引擎中的时间序列分析【时间序列】

    该产品成为 Google 地球的基础地图。创建无云拼接后，使用 GEE 基础设施制作的下一个产品是主要景观变化的延时视频。这些视频非常引人入胜，对我们星球表面发生的剧烈变化进行了令人恐惧的描述。...对于随着时间的推移绘制藻类种群，我们将依赖 GEE 中可用的这些预处理产品之一，Ocean Color SMI：标准映射图像 MODIS Aqua Data GEE 中可用的 MODIS Ocean Color...我们将研究两种不同的方法来观察藻类生产力随时间的变化趋势。 6 MODIS 系列的趋势分析 遥感数据的趋势分析是一个很大的研究领域。...我们将使用两种不同的方法准备这些数据，以突出平均值和每日测量值随时间的变化。两种方法都突出了不同的趋势，并提供了有关溢油对藻类种群影响的独特信息。 6.1中值法。...这使得分类和理解您正在使用的图像变得容易。也就是说，字典对于显示和运行图像分析没有用处。因此，我们将从字典中创建一个图像集合。将以下代码添加到现有脚本中。

    1.3K51

    【GEE】4、 Google 地球引擎中的数据导入和导出

    运行完此内容后，我们建议您加载自己的 shapefile。这可以是您的数据，或者如果您想要快速简便的数据，请尝试使用Natural Earth Data中的 shapefile 。...3.3定义天气变量 在本课中，我们使用 Google Earth Engine 作为将遥感数据（即我们的栅格）与我们的点位置相关联的方法。...虽然我们可以在 GEE 中更多地使用这些数据，但很容易将它们导入 R 或 Excel。有几个选项可以定义导出数据的最终位置。一般来说，将数据保存到 Google Drive 帐户是一个安全的选择。...4结论 虽然 Google 地球引擎可用于行星尺度分析，但它也是一种有效的资源，可用于使用您自己的数据快速访问和分析大量信息。本模块中介绍的方法是为您自己的数据集增加价值的好方法。...在此示例中，我们使用了天气数据，但这绝不是唯一的选择！您可以将您的数据连接到 Google 地球引擎中的许多其他数据集。由您决定什么是重要的以及为什么重要。

    2.5K21

    Google Cloud 在预览版中引入了用于云存储的分层命名空间

    这项新功能现已推出预览版，允许用户在分层文件系统结构中组织存储桶，从而提高性能、一致性和可管理性。 分层命名空间使用户能够在存储桶内创建目录和嵌套子目录，从而更有效地组织数据。...这种逻辑结构映射了传统的文件系统，使用户更容易管理和访问数据。分层组织简化了数据管理并提高了性能，特别是对于需要大量目录和文件操作的负载效果更佳。...右图：具有分层命名空间的存储桶，组织成树状结构（来源：Google Cloud 博客文章） HNS 的引入对于需要高性能和可管理性的场景特别有益，如大数据分析、内容管理系统和大规模应用程序部署。...ROI Training 的 Google 云学习总监 Patrick Haggerty 在 LinkedIn 帖子中列出了 Google Cloud Storage 中 HNS 功能的优缺点： 优点：...例如，在 Azure Data Lake Storage Gen2 中，HNS 将帐户内的对象 / 文件组织成目录和嵌套子目录的层次结构。

    1.3K10

    如何进行事务处理

    在使用 Google Cloud Datastore 时，可以使用 datastore.transaction() 函数来进行事务处理。...以下是一些可能的解决方案：可以在数据库存储系统中创建两个实体组，并将账户实体存储在不同的实体组中。然后，可以使用跨实体组事务来更新两个账户的余额。...可以使用非关系型数据库（如 Google Cloud Datastore）来存储账户信息。非关系型数据库是一种不使用表和行的数据库，因此不存在实体组的概念。可以使用非关系型数据库来执行跨实体组事务。...以下是一个使用 Google Cloud Datastore 进行事务处理的代码示例：def transfer_funds(from_account_key, to_account_key, amount...([from_account, to_account])此代码示例使用 Google Cloud Datastore 进行事务处理来将资金从一个账户转账到另一个账户。

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    使用 Google 分析或者百度统计结合多说分析 WordPress 博客的活跃访客

    我们知道 Google 分析或者百度统计可以帮我们分析出网站的用户从来那里来，访问了哪些页面，并且可以大概知道这些用户的性别，教育程度等，但是具体这些用户是谁，用户名是什么， Google 分析或者百度统计可能无能为力了...但是如果结合多说插件，并且访客也已经登陆多说，其实我们是可以获取当前访客的用户名和访问次数。 下面是详细的步骤： 1. 使用异步的方式在博客安装 Google 分析或者百度统计的代码。 2....在当前主题的 functions.php 中加入如下的代码，将将用户添加到 Google 分析或者自定义变量中去。 <?...="" ) { // 将用户添加到 Google 分析自定义变量 _gaq.push(['_setCustomVar', 1, 'UserName', 'duoshuo_'+DUOSHUO.visitor.data.name...最后效果： Google 分析： 百度统计： ----

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