除了大学生的身份备受关注之外，被骗进传销组织的受害人的最终死亡才让这些事件变成了社会热点。 公众视野之外，还有多少传销案件被宣判定罪呢？...可以看到的是，传销活动在中国分布极广，没有哪个省份能逃过传销的魔爪。与此同时，省份间的传销活动分布差异也非常大，传销案件发生较多的省份多位于沿海及南部地区，城市以大中型城市居多。...这并不意味着江苏、广西和浙江就成了中国的传销之都，只能说这些省份对传销的打击力度较大，还有很多地方对传销活动仍然睁一只眼闭一只眼。 那么都是什么人在从事传销活动呢？...当然，学历不代表防骗能力，大学教授也会被卖保健品的忽悠走毕生积蓄。人们时常嘲笑传销人员“一夜暴富”梦想的荒谬，叹息误入传销陷阱者的悲惨经历，但人人都是传销组织潜在的受害者。...转载大数据公众号文章，请向原文作者申请授权，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
属性：教科书上解释为：“实体所具有的某一特性”，由此可见，属性一开始是个逻辑概念，比如说，“性别”是“人”的一个属性。在关系数据库中，属性又是个物理概念，属性可以看作是“表的一列”。...二、函数依赖 1、函数依赖 设X,Y是关系R的两个属性集合，当任何时刻R中的任意两个元组中的X属性值相同时，则它们的Y属性值也相同，则称X函数决定Y，或Y函数依赖于X记作X→Y。...4、完全函数依赖 设X,Y是关系R的两个属性集合，X’是X的真子集，存在X→Y，但对每一个X’都有X’!→Y，则称Y完全函数依赖于X。...5、部分函数依赖 设X,Y是关系R的两个属性集合，存在X→Y，若X’是X的真子集，存在X’→Y，则称Y部分函数依赖于X。...三、5大范式及其特点 1NF:原子性 字段不可再分,否则就不是关系数据库(所以在正常的关系数据库中是不可能创建出不符合1NF的表的); 2NF:唯一性 一个表只说明一个事物，1NF消除非主属性对码的部分函数依赖之后就是
就是一指一个地方，这个地方就有产生一点信息，要用变量来放。 指针具有类型信息（例如 int*、char*、float* 等），表示指向的内存地址存储的数据类型。...就看这个东西在哪里，就修饰什么。...就是给了这块内存一个机器，直接在上面操作了，不需要复制一个新的地方在操作。 当函数参数是指向基本数据类型的指针时，函数可以修改传递给它的变量的值。...内存地址是指计算机内存中某个特定位置的地址，它是一个数字，表示存储数据的位置。 变量在内存中的存储方式取决于它的数据类型。...对于基本数据类型，内存地址是该变量在内存中的存储位置；而对于数组、结构体等数据结构，指针指向的是该数据结构的起始位置，元素或成员通常是连续存储的。 我觉得你一定学懂了！
不同省份的高考难度，一直是一个争议严重的问题。 每个地方的人，都会觉得自己是比较难的那一个。因为其实不管在哪里，高考都是件不容易的事情。...其他清北录取率较高的地区包括辽宁，浙江，吉林，青海等。 传说中西藏都是“轻轻松松上清北”，但数据显示并不是，西藏的清北录取率是低于浙江，吉林这些地区的，甚至低于江苏这个传统的“高考熔炉”。...清北录取率倒数前三是云南，贵州，广东；广东依然是排在非常后面的位置。 还有一个数据是清北录取人数，但是光看人数意义不是非常大，毕竟每个省的考生数量差距非常大。...部分省市点评 对于“各省市高考”，可能会有一些刻板印象，比如：西藏上清北很容易，广东高考好像不是很难，这些印象有些时候是不对的。 我们用以上数据获得的结论做总结。...地区高考难度排名：24 辽宁省：优惠模式 从辽宁开始，就进入“优惠模式”了，即这个地区的高考，比别的地方是有显著优势的。
导读 作为一名数据分析师，自己对Pandas有过系统的学习和应用实践，对其大部分功能甚至骚操作也称得上有所研究，前期也写过太多的Pandas应用技巧相关的文章。...那么在赞美之余，有没有一些觉得不好的设计呢？今天本文就来吐槽3个自己觉得Pandas设计有欠妥当的地方，纯为个人见解！ ?...例如： 以Pandas核心数据结构DataFrame为例，其一大特色是支持行列索引，然而在索引相关操作时，包括的API有reset_index、set_index、reindex、reindex_like...相比之下，同样是以DataFrame为核心数据抽象的Spark.sql组件，其API则尤为简洁易懂。...然而，不幸的是这种简介的调用方法只对个别图表有用，大部分是不支持的。例如scatter。但问题是两种调用方式有什么本质区别吗？为何第二种要少支持一些图表类型呢？
那种感觉是无比强烈，不同以往的思念。 周五早上起床发现自己落枕，头非常疼痛。当时自己也没有在意，以为是自己还没有睡醒。于是，按照平时习惯正常上班。...醒来时分已经是晌午了，自己肚子咕咕直叫，就这样陷入了无尽的憧憬中。当时在想，如果自己现在在家的话，父母亲一定会自己准备好一碗热气腾腾的粥。 但是，刺眼的阳光把我拉回了现实。...老人和小孩脸上都笑容满面，自己内心不知不觉感觉到那种家的温暖。 今天，头脑总算清醒了。回想这两天，我最后做出个决定。无论工作多忙，一定会经常给家里打电话，每隔一个月就回家一次。...后续会每天抽点时间来持续更新的。 最后，祝大家晚安！ - END -
作者&编辑 | 言有三 1 数据增强的重要性 大家都知道数据增强很重要，是深度学习必备良药，写论文刷比赛提指标的大杀器。...以下是不使用数据增强，固定裁剪，自由裁剪，裁剪+对比度扰动，裁剪+对比度扰动+颜色扰动的结果，由于使用的模型和数据集非常小，使用CPU都可以快速完成验证。 ?...2.1 AutoAugment[1] AutoAugment是Google提出的自动选择最优数据增强方案的研究，也是最早的使用AutoML技术来搜索数据增强策略的研究。...它的基本思路是使用增强学习从数据本身寻找最佳图像变换策略，对于不同的任务学习不同的增强方法，流程如下： (1) 准备16个常用的数据增强操作。...总结 如何做机器学习任务中做好数据增强是每一个从业人员必须认真面对的问题，如今已经发展到了使用AutoML技术来代替人工设计策略，请大家持续关注。
2014年，吴海山回到国内，加入了百度研究院大数据实验室，组建了自己的研究团队。他把目光聚焦在了可能是世界上最复杂系统之一的地方——中国。...“通过手机定位数据，我们可以分析某一区域有多少人、多少人工作、多少人消费等等；然后通过卫星图像数据，我们用深度学习可以识别哪里是工厂、哪里是住宅楼、哪里是写字楼。...就是那些大量盖楼却无人入住的地方，宛如唱了一出空城计。 吴海山当时觉得，他擅长的时空大数据恰可以在这儿一展身手。...找出“空城”在哪儿只是这个复杂系统的第一步，吴海山更感兴趣的是研究中国宏观经济。为什么这些地方会有出现空城？空城会怎样影响地区经济的发展？ 他们用时空大数据，进一步分析了多个“空城区”。...他觉得，这其实与投资是一个道理。你分析越多的数据，毫无疑问，你对这个复杂系统的了解就会越深刻，对它内部运行的规律就会越清晰，就会更有种感觉知道当前最佳的投资机会在什么地方。
你好，我是 zhenguo 最近有些粉丝问我关于数据可视化展示的问题，主要集中在如何选用最合适的图形表达数据的问题。所以今天先写一篇关于数值型变量可视化的总结。...主要从三个维度讨论： 待画图变量的个数 数据是否具有序性 数据点的个数 1 单变量 数据结构如下所示： ? 对于这类图，考虑使用频率分布直方图或密度图展示： 频率分布直方图 ? 密度图 ?...2 双变量 2.1 有序的双变量 有序的定义如下，变量Var1是严格有序的，取值为 1,2,3,4 ? 对于这类数据结构，考虑使用带有散点或不带有散点的折线图表达，如下为带有散点的折线图： ?...常用的比如， 3.1 气泡图： 气泡图是一种散点图，其中添加了第三个维度：通过点的大小表示附加数值变量的值。 ? 3.2 堆积面积图 堆积面积图是基本面积图的扩展，它在同一图形上显示多个组的值的变化。...3.4 热力图 热力图是数据的图形表示，其中矩阵中包含的单个值表示为颜色。这有点像从上面看数据表。 ? 3.5 树状图 树状图是一种网络结构。它由一个根节点构成，根节点产生多个由边或分支连接的节点。
本文编辑：腾讯文旅见习编辑 张聪聪 审核：腾讯文旅 孙晖 张璐 来源：腾讯地图 往期精彩回顾 （点击图片 即可阅读）
io是哪里的域名?...大家可以在很多网络平台上注册自己的域名，经营一些自己的东西，进行一些信息交流。 哪些平台可以注册域名 io是哪里的域名?...很多网友并不是很清楚，在国内可以注册域名的平台还是有几个不错的，具体是哪可以去网络上关键词搜索一下。...如果你注册域名的目的只是信息交流在哪里注册都没有太大的差别，如果你会英文的话可以去国外的平台注册，获取的信息量也会比较大。 网上如何购买域名 io是哪里的域名？...如果你还是不清楚io是哪里的域名，你可以多去一些平台上去看看，多了解一下。
于是继续顺着代码巴拉巴拉 发现了以下推文 《GEO数据库的每个GPL平台对应的详细信息获取txt文本文件》 GEO数据库的每个GPL平台对应的详细信息获取txt文本文件 (qq.com) 再次看到曾老师分享...嗯，是没有的。查包的帮助文档，发现支持的物种人、小鼠、大鼠。 AnnoProbe做了什么？...顺带着扒了一扒idmap的原代码 大致理解下来应该是曾老师整了个云端存文档，每次使用这个函数的时候就从云端把目标数据调用出来。 就是调用之前分析过的数据。 嗯？？之前分析过？？ 分析过？？ 过？...所以背后其实还有适用范围更广的策略对吧，嘻嘻嘻~ 小结 推文的内容扒到这里就先告一顿落~。 说来惭愧，在我之前肤浅的理解：注释文件是公司上传的，没有上传作为使用者是无法开展数据挖掘的。...致谢 感谢曾老师和各位在生信路上的前辈提供的代码支持，因为你们的帮助生信的学习难度惨遭滑铁卢。 也感谢各位R包的作者，短短几行就能完成许多原本按照我的水平不可能完成的生信分析。
铭记历史教训，现在最关键的问题已经变成了找到真正有用的数据。数据的量的确增加了，但值得注意的是：大部分的增长都来源于非结构化数据。 让我先根据Webopedia的定义来解释什么是非结构化数据。...非结构化数据是指没有任何相同结构的数据。例如，图片、视频、电子邮件、文件和文本都被认为是一个数据集内的非结构化数据。...尽管每个单独的文档可能都包含基于其创建程序的特定结构或格式，非结构化数据也可以被认为是“结构松散的数据”，因为数据源其实是具有结构的，但数据集内的所有数据包含的结构可能不尽相同。...我的观点是，真正的挑战是提供价格可取的，关于更复杂的过滤和实时分析非结构化数据的解决方案。虽然所有类型的数据总量预计在未来五年中将增长800%，其中80%将是非结构化数据。...引擎利用本体论就可以返回一个特定的结果：“亚伯拉罕-林肯”。 本体论最简洁的表述方式： 什么是数据？ 这意味着什么？ 它哪里来？ 为什么我们需要它——一旦我们知道这些，我们就能找到真正需要的数据了。
如何修改修改的文本的链接。 如下图表示的，如何修改这个地方的链接到自己的 SCM 中。...你需要修改的文件为： aio\tools\transforms\templates\lib\githubLinks.html 你可以通过访问下面的链接来需要你进行修改或者调整的链接： https://src.ossez.com
新手，如果您想开展加密货币交易业务，但又不知道如何开始，从哪里开始？别担心 - 你并不是独自创建你自己的加密货币交易业务网络。...事实上，现在新的加密货币交易业务服务的兴起，比以往任何时候都更有安全性和可靠性，很多人仍然在等待最值得信赖的服务，并且认为，目前最信赖的服务还没有出现过。...选择最可靠的服务商： 专业的数字货币交易所服务供应商为您提供集技术开发、安全服务、用户体验于一体的解决方案。...这几乎是最基本的事情，意味着找到完美的交易者需求和业务需求，然后实现它。...加密货币交易业务脚本是可以完全定制的，它的设计符合商业API解决方案的要求，如(付款网关API、钱包API、行业API)。
出国选择酒店的首要考量元素不是餐厅而是泳池？单身男性最爱去的国家竟然是印度？以为寻找的诗和远方，但其实还是掣肘于家庭和收入？ 我们正在重新定义旅行，经历的旅行也在定义我们。...无论是出境游的秘密，还是出境人群的画像，在这份报告里你都能找到答案。...腾讯社交广告携手蚂蜂窝，结合强大的社交和行业数据，推出大数据报告《出境旅游正当时——2016-2017旅游行业出境游市场研究报告》，力图生动地描绘出当下在全民旅游时代的出境游众生相。...值得一提的是，越南凭借“东方马尔代夫”——芽庄一炮走红，跃居出境目的地涨幅榜单首位，其他力争后来居上的有印度、缅甸、新加坡等国家。...数据说明： 报告数据来自腾讯社交大数据和蚂蜂窝自由行平台。蚂蜂窝大数据是指基于过亿用户的真实游记、攻略问答点评以及覆盖全球自由行服务平台，经由复杂语义分析和数据挖掘技术提取的结构化旅游大数据。
出国选择酒店的首要考量元素不是餐厅而是泳池？单身男性最爱去的国家竟然是印度？以为寻找的诗和远方，但其实还是掣肘于家庭和收入？ 我们正在重新定义旅行，经历的旅行也在定义我们。...无论是出境游的秘密，还是出境人群的画像，在这份报告里你都能找到答案。...2 85后潇洒不羁最爱浪 00后强势崛起涨幅大 85后（25-30岁）是出国游的最大军团，占腾讯社交用户出境游人群27%。 而随着“游学潮”的兴起，00后增速强劲，涨幅达到了25%之多。...值得一提的是，越南凭借“东方马尔代夫”——芽庄一炮走红，跃居出境目的地涨幅榜单首位，其他力争后来居上的有印度、缅甸、新加坡等国家。...数据说明： 报告数据来自腾讯社交大数据和蚂蜂窝自由行平台。蚂蜂窝大数据是指基于过亿用户的真实游记、攻略问答点评以及覆盖全球自由行服务平台，经由复杂语义分析和数据挖掘技术提取的结构化旅游大数据。
此次迁移使用的是来自腾讯云的金融级分布式数据库TDSQL，这也是银行传统核心数据库首次实现国产化。...迁移完成后，其核心系统在性能方面有了巨大提升：高频账户累交易耗时在300毫秒内；20秒内可以完成1万笔批量代发代扣业务…… 企业微信截图_15913575497150.png 银行的数据库迁移历程是国内典型的传统企业上云实践...金融行业在国内的数字化转型之路上走在相对靠前的位置，然而值得深思的是，以银行业为代表的传统金融行业，在2019年才有了首次在核心业务场景中迁移到国产数据库的数字化转型实践。...从传统银行到电子银行、网络银行、移动银行以后，银行业的下一个方向是数字银行。但在这个金融行业转型升级的时代背景下，仍旧有诸多问题亟待解决。...不管是传统企业的上云还是国家的"新基建"政策，背后折射的本质都告诉我们，未来是一个互联的世界，留给变革的时间并不多，等待准备充分者的机会却很多。
jiwei 2019-6-19 10:05 潘老师，假设图中的业务用例是对的。下面的业务序列图中的，红色的画法是否可以，如果不可以，应该怎么画比较合理 ? ?...商户、厂商的实例不是员工。 执行者在外面，意思就是我们不再关心它（例如商户）里面的细节，它派头猪来和业务工人或业务实体打交道都可以。 分析工作流的分析序列图也一样。...执行者（一个外系统）和边界类（目标系统内部的一个类）交互，其实也是不对等的，对等的是执行者的一个手指和边界类交互。...直接上执行者，意思同样是我们不再关心执行者内部的细节，它是用脚趾头来和边界类交互也可以。 jiwei: 那这个执行者写直连商户吗 UMLChina潘加宇: 业务序列图就是直联商户即可。...系统用例图，此时的研究对象已经是是系统级别，如果业务执行者会映射到系统执行者，名称可以写直联商户员工（看实际情况，也未必是员工，也许商户那边派出的零件是电脑系统）。
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