双十二期间,数据保险箱确实有一些促销活动。例如,欧奈斯保险柜推出了双十二促销活动,包括限时折扣、购买指定保险柜立减优惠以及下单即送保险柜专属配件等。不过,具体的活动细节和优惠信息可能会根据不同的销售平台和商家有所不同,建议您关注相关商家的官方公告或联系其客服获取最新的活动信息。
.icu 6元/首年 活动时间:即日起至5月31日 科普小贴士: 说到.icu,你的第一反应是什么?相信大多数人马上联想到的是“重症监护室”。在三字符域名后缀中,.icu是最独特的其中一种。.
今天换个话题:聊聊数据分析,大家阅读过我之前的文章,肯定能发现,我是比较喜欢拿数据说事的。透过真实的数据能看清很多事情的本质,猜测臆断往往是不靠谱的。 今天先聊下:数据分析岗的职业前景。...数据分析岗位在当下的就业市场中非常受欢迎,并且具有很好的前景。以下是一些原因: 1. 数据驱动决策:随着大数据技术的发展和应用,越来越多的企业和组织开始重视数据驱动的决策过程。...决策支持角色:数据分析师不仅负责提供数据报告,还为决策者提供洞察力和建议,成为企业战略决策的重要支持。 5....晋升机会:数据分析师可以通过积累经验和能力提升,进一步发展为高级数据分析师、数据科学家、数据工程师或相关管理职位。 8. 跨领域能力:数据分析技能可以应用于多种职业路径,增加了职业选择的灵活性。...然而,尽管数据分析岗位有很好的发展前景,但竞争也相对激烈。想要在这个领域获得成功,需要持续地学习最新的分析工具和技术,以及不断提升数据处理、统计分析和商业洞察力。
就像高中储物柜的密码锁一样,保险箱有三个内部转子,每个转子必须转到一定刻度 ,才能打开它。...首先他发现,和许多保险箱一样,他的SentrySafe对于密码有一定的容错度。例如,如果密码组合包含12,那么11和13也能打开保险箱。...因为保险箱有一根操作杆,当三个转子转到密码相对应的刻度时,它会滑入三个转子的槽中,破解保险箱的小偷可以对保险箱的手柄施加轻微的压力,然后转动其刻度盘,并监听或感觉操作杆滑入那些插槽的时刻。...为了阻止这种破解方法,Seidle的SentrySafe保险箱的第三个转子缩进了十二个槽口。这样做的优点是:如果有人在拉动手柄的同时转动刻度盘,就会锁住操作杆。...Seidle拆开了他和妻子拥有多年的保险箱,并测量了这十二个槽口。令他惊讶的是,他发现包含正确密码的槽口比其他十一个要窄约百分之一英寸。
简介 Redis 本身有比较丰富的数据类型,例如 String、Hash、Set、List JSON 是我们常用的数据类型,当我们需要在 Redis 中保存 json 数据时是怎么存放的呢?...一般是用 String 或者 Hash,但还是不太方便,无法灵活的操作 json 数据 在 Redis 4.0 中,有一个重大改进:modules 模块系统,可以让我们开发新的功能,集成到 redis...是json文档的root,后面的一串是具体的 json 数据值 第二条命令是获取 key 为 object 的json数据 2.2 json 内部操作 获取某字段的值 127.0.0.1:6379> JSON.GET...小结 rejson 让我们可以在 redis 中存储和操作 json 数据,非常方便 而且通过体验 rejson 模块,还可以感受到 redis 模块系统的强大,以后将会出现各种基于redis的强大功能
相信现在有很多人都已经发现了,云数据库越来越受欢迎,可以说云数据库已经成为中国数据库市场迎来的一个新宠,可以说银计算技术给中国的数据库市场带来了突破性的创新。...如今在国内,云数据库的受欢迎度非常高,目前拥有了上百万的用户,可见中国数据库的新时代来临了。那么云数据库对比传统数据库有哪些优势?在价格方面有优势吗?...云数据库对比传统数据库的优势 云数据库对比传统数据库的优势比较多,首先是云数据库拥有专业的运维服务,这一点要比传统数据库更有优势一些,可以给用户提供专业的运维服务,提供更为专业的数据库优化建议,让客户的...云数据库对比传统数据库有价格优势 云数据库对比传统数据库,在价格方面是很有优势的,云数据库一年的费用在2000左右,但是传统数据库的费用每年在3万左右,价格差距是很大的。...做了云数据库与传统数据库的对比,对比结果很明显,还是云数据库优势更多一些,所以现在云数据库成为国内数据库市场的新宠。
VFP双表事务处理,双表是指本地表和远程表同时加上事务,这样本地表和远程表,要么同时成功,要么同时失败。...事务是为了保证所处理数据的完整性,如n个相关表被同时修改,在保存数据时,要么全部保存,要么都不保存,这只有用事务来实现。 举例: 入库单增加了一个物料,库存表的相应也应该增加。...如果入库单保存成功,库存表没有保存成功,便会出现数据不一致。而加上事务之后,如果库存表没有保存成功,入库单的数据也会回滚,便不保存。...VFP双表事务 Begin Transaction &&临时表事务 Try SQLSetprop(nDatasource,'transactions',2) &&手动事务处理
“除了向量数据库外,我是否还需要一个普通的 SQL 数据库?” 这是我们经常被问到的一个问题。...用向量数据库 Milvus 或全托管的 Milvus 服务——Zilliz Cloud,就无需额外再维护一个 SQL 数据库存储标量了。...其中,Milvus(https://zilliz.com/what-is-milvus)允许用户在进行向量搜索时依据标量数据进行条件过滤,数据属性可以是除向量以外的任何字段。...向量数据库。...github.com/milvus-io/bootcamp/blob/master/bootcamp/RAG/zilliz_pipeline_rag_advanced.ipynb) 用 Pipelines 搭建一个有标签过滤功能的
知乎上有个热门问题,做数据分析有前景吗? 先说我的看法:前景、钱景都会有,但得使对劲。 一 「数据」本身没有价值,价值在于「分析,基于数据和业务的分析是有前景的。」...所以很多数据岗实质上干的是SQL、Excel、Python数据处理,日常写代码跑取数需求。或者更技术一点,做数据平台的开发。...二 就我个人这么多年的数据工作经验来说,具备「业务深度、数据敏感度和闭环逻辑」,是数据分析从业者能力的最大体现。...三 数据驱动是大势所趋,具备数据挖掘能力的人会更吃香。注意我这里说的不是数据分析岗,而是具备数据挖掘能力的人。...数字化普及的今天,越来越多的职位都会和数据打交道,所以每个人都可以去挖掘数据背后的价值,每个人都是数据分析师。
又比如有一个“验证码微服务”,存储手机验证码、或者一些类似各种促销活动发的活动码、口令等,这种简单的数据结构,而且读多写少,不需长期持久化的场景,可以只使用一个 K-V(键值对)数据库服务。...如果既需要有数据持久化的需求,也希望有好的缓存性能,并且会有一些全局排序、数据集合并等需求,可以考虑使用 Redis。...图形数据库 在现实世界中,一个图形的构成主要有“点”和“边”,在图形数据库中也是一样,只不过点和边有了抽象的概念,“点”代表着一个实体、节点,“边”代表着关系。...列族数据库中目前比较广泛应用的有 Hbase,Hbase 是基于 Google BigTable 设计思想的开源版。...如下图简单画了一个有内存 KV 存储的 SSTable 数据结构: ?
目的地1:到达Monitoring(监视窗口),FIC1501下载后,双箭头标示消失,同时出现在Monitoring窗口中。...目的地3:到达C300控制器的内存里 目的地4:到达一个文件里(Checkpoint文件,是组态数据的保险箱,下一篇介绍) 目的地1、2、3里的数据之间随时沟通,以确保系统内动态数据的一致性。...目的地4与其他目的地里的数据无沟通,需手动更新。 PKS的数据保险箱 作为过程控制的核心,为了保证系统内的数据不会丢失,PKS就设计配备了一个保险箱体系,这个保险箱就是Checkpoint文件。...用户可随时将下装后的所有数据和参数的设置存贮到保险箱中,只要你别把保险箱弄丢了(别把Checkpoint文件删除了,硬盘别损坏),你的数据就万无一失,肯定不会丢。...Checkpoint文件保存在固定的目录下,每个控制器有一个独立的目录,在这个目录下,手动保存的文件在Manual目录下,自动保存的文件有自己的单独目录(C300_1AutoCp),LATEST是最新的一个文件
两则轶事 前几天跟一位自媒体搞的不错的朋友聊天,这位朋友近期不太活跃了,用他的话讲:没啥好玩的了,粉丝已经有几万,粉丝发他的消息都懒得看。...客户数据 一位广州的小伙子做淘宝C店,他的网店流水不错,每月几十万,但利润几乎为零。炭岩问他,你对自己的顾客有梳理吗?他说没有,还非常谦恭的接着问:梳理客户这个重要吗?...以客户为中心的收集数据,就不要一开始就着眼在整理与你家发生交易的客户交易列表,有可能某笔交易是“真正的客户”临时借用伙伴的ID下的单,这种“偶然性交易”数据如果收集了,也只会起到干扰作用。...参考上面炭岩绘制的图示,需要先站在客户自己的角度,审视有哪些数据是可能跟您的生意有关系。具体待收集的 客户数据,一般情况下分三个方面。 基本面。经常说的姓名、公司、联系人等等。...收集客户数据的渠道,有两个方面。 内部方面。客户与你家发生的“接触点”,可能是商品询盘、销售拜访、交易沟通,这些都是较容易的数据收集渠道。 外部方面,有两种。
我的本意是想写写,到底有多少类做数据相关工作的,以及数据从业者的职业发展路径可能有哪些。 经常有猎头打电话说,有某数据挖掘工程师职位,您是否考虑?...其实时候想想,别说猎头,即使是很多数据从业者,也未必说的清楚到底有多少种数据相关的工种。为什么呢?因为,数据相关工作往往是交叉学科,需要很多专业技能,而不同专业背景的人切入和成长的轨迹又不近相同。...关于这一块,前一段大数据文摘有一篇「机器学习:入门方法与学习路径」推荐大家看一下。...并能基于问题的要害点,分析潜在原因,并基于此展开运营工作,这里的运营工作细化可能包括活动策划、渠道选择、时机把握、目标细分和定位、文案等等,而这里面的大部分环节,有可以基于以往的数据模型计算出相对优化的方案...,有可能会走上这条路,身边也不乏这样的朋友。
Redis 数据库内存数据满了,会宕机吗?...那在内存用完的时候,还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗?...当缓存被占满,这个时候继续往缓存里面添加数据,就需要淘汰一部分老的数据,释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。...LRU算法的对比 我们可以通过一个实验对比各LRU算法的准确率,先往Redis里面添加一定数量的数据n,使Redis可用内存用完,再往Redis里面添加n/2的新数据,这个时候就需要淘汰掉一部分的数据,...你可以看到图中有三种不同颜色的点: 浅灰色是被淘汰的数据 灰色是没有被淘汰掉的老数据 绿色是新加入的数据 我们能看到Redis3.0采样数是10生成的图最接近于严格的LRU。
可视化形式呈现信息的需求也随之增加,因此近年来涌现出了许多数据可视化工具。对于不熟悉数据可视化领域的人来说,最好的方法是尝试一些现成的解决方案来快速制作标准化的图表。...D3 是如此的受欢迎,以至于有许多其它的库在 D3 的基础上被创造出来,为人们提供更多“开箱即用”的解决方案,如 NVD3。...此外,Processing 有一个庞大的用户社区,这意味着你可以随时得到帮助。 ? 3. RAPHAEL Raphael 是一个着重于与不同浏览器兼容的库。...事实上,就像 D3 一样,有许多其它的库在 Raphael 的基础上被创造出来,其中最受欢迎的是 morris.js。 ? 4....DYGRAPHS Dygraphs 是一个用 Javascript 进行数据可视化的开源库。它有一个特定使用场景,即那些会随着时间变化的数据,特别是金融数据。
因为JavaScript是一门弱引用类型的语言,所以在开发过程中我们常常会遇到 “我定义的这个变量是什么数据类型?”这种类似的问题,所以今天我们来看看在JS中一般用什么方式来判断数据类型的。...1、typeof 这个方法还是比较常用的,一般用它来判断基本数据类型,比如 String,Number,Boolean,Symbol,Object,Null,Undefined: ?...typeof 引用对象 可能大家还会比较奇怪,为什么 Null 的数据类型竟然是object,去查阅了一番,才知道这竟然是 “打小” 就是这样设计的,在JS中声明的变量在底层的表现形式都是二进制,而二进制前三位都为...对这块有兴趣的可以深入研究一下。 2、instanceof 这个方法,相信写Java的童鞋并不陌生,这个方法主要是用来判断一些引用数据类型,比如 Function,Array,Date: ?...3、prototype 完整写法是 Object.prototype.toString.call(xxx), 就目前来看,这个方法是最好的一个方法来检测所有的数据类型,无论是基本数据类型还是引用数据类型
Excel应该是被用得最多的数据统计和数据分析软件了,它具备了很多强大的功能,像数据记录整理、数据加工计算、数据透视表、数据可视化等。...对于数据量较小的分析需求,Excel确实够用,但是对于几百万甚至更大的数据量来说,Excel就显得捉襟见肘了。 现在很多企业的数据量大到用Excel打开会出现长时间卡顿的情况,更别说进行数据分析了。...设想一下,当你精心准备了一周的销售数据报告,而老板突然问起某个数据异常的原因时,你难道又要会后重新做一份针对这个异常数据分析的报告吗?要多长时间,老板等得及吗?...BI软件支持的数据源多,对企业系统的适应性强,支持大数量,单次取几十万的数据量是绝对没什么问题的,开发量少,开发灵活简单,集成性强,由于类似Excel的操作,使用简单,填报功能,弥补Excel只能单向取数不能往数据库导入数据的不足...Excel从本质上来说,只是做数据统计、数据分析、数据可视化的一种基础工具,而BI软件就是从数据接入、数据准备、数据分析、数据可视化到数据分发应用的一个产品平台,不仅包含Excel能做的部分,真正的目的是通过最终得出的数据结果发现问题
根据使用的密钥数量,密码系统分为单密钥加密和双密钥加密。相应地,现代密码系统分为对称密钥密码系统和非对称密钥密码系统。 对称密钥密码系统,也称为私钥密码系统,是一种广泛使用的普通密码系统。...有号码的人可以打开保险箱取出文件,而没有保险箱号码的人必须探索保险箱的打开方法。当用户应用该系统时,数据的发送者和接收者必须预先通过安全通道交换密钥,以确保他们可以在发送或接收数据时使用密钥。...典型的对称加密算法有DES、AES、RC4、RC2和IDEA。非对称密钥密码系统。1976年,W.迪菲和M.赫尔曼在国际计算机会议上发表了《密码学的新方向》,首次提出了公钥密码体制。...公钥密码体制的基本思想是:每个用户有两个公钥,一个叫公钥,一个叫私钥,公钥由用户自己保管。公钥和私钥不同,也就是说解密方先生成一对公钥和私钥,私钥不会泄露,而公钥可以任意释放。...然而,应该注意的是,尽管它们在相同的原理下工作,但它们有不同的用途。在PKI中,第一种加密机制用于加密数据,第二种加密机制用于数字签名。
你知道这五年我怎么过的吗?.... music起!这五年,我每天看思影科技公众号,不知道学了多少知识,多开心,赶紧点击左上角“思影科技”四个蓝色字关注吧。...而在数据可能更混乱的社会科学领域,这一问题可能显得更为严重(丝毫没有觉得社会科学领域有问题哈,这可不是我说的,引自前一个文献)。 ?...其次是熟悉自己的原始数据。你必须明确自己目前得到的眼动数据是什么样的?有什么样的特点?...有句俗话叫一个萝卜一个坑。...在眼动数据中,对于时间的记录是有不同的方式的,因此这样的问题出现的频率并不低。
Redis 数据库内存数据满了,会宕机吗?...当缓存被占满,这个时候继续往缓存里面添加数据,就需要淘汰一部分老的数据,释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。...LRU算法的对比 我们可以通过一个实验对比各LRU算法的准确率,先往Redis里面添加一定数量的数据n,使Redis可用内存用完,再往Redis里面添加n/2的新数据,这个时候就需要淘汰掉一部分的数据,...如果按照严格的LRU算法,应该淘汰掉的是最先加入的n/2的数据。...你可以看到图中有三种不同颜色的点: 浅灰色是被淘汰的数据 灰色是没有被淘汰掉的老数据 绿色是新加入的数据 我们能看到Redis3.0采样数是10生成的图最接近于严格的LRU。
2.与移动互联网APP的典型场景相比,生成式AI服务商的个人信息处理活动有其自身特征,数据合规重点也有所不同。...基于此分析框架,我们在上一篇文章里详细论证了大模型研发者,在模型研发阶段有可能并不认定为隐私数据合规上的法律主体(data controller)。...相反,根据欧盟GDPR,DPA虽然有天价处罚权,但其职权被严格限制在矫正性权力范围内,包括建议,警告以及暂时性的或者具有明确期限的禁令[4]。...但一方面,我们更加关注其在个人信息处理活动中的独特性: 第一、收集的个人信息种类相对较少。...这也是由生成式AI更关注反馈内容,而非用户行为的逻辑所决定,这与建立在用户行为特征基础上,以个性化推荐见长的移动APP有显著差异。
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