八大安全问题 作为国内最早从事智能硬件安全攻防研究的团队，基于长期的智能硬件安全攻防实践，360攻防实验室对智能硬件设备的安全隐患进行了系统的分析和梳理，总结了智能硬件设备存在的八大安全隐患。...以下是智能硬件设备八大安全隐患分析： ? 图：智能硬件主要安全问题比例 1、数据存储不安全 毫无疑问，移动设备用户面临的最大风险是设备丢失或被盗。任何捡到或偷盗设备的人都能得到存储在设备上的信息。...如果对于密钥存放的方式不当，可以轻而易举地将数据还原成明文进行逆向分析，从而进行进一步的攻击。...图：敏感数据泄露 结尾 通过以上的分析可以看出，安全隐患几乎存在于智能硬件数据信息流向的每个环节，而在实际攻击测试中，通常可以根据信息数据的流向，把数据交互的信息点列为攻击面，以此可以划分为固件、APK...在每个信息点上都会有数据的存储、交互、控制的流程。 首先，通过分析发现，固件中包含的设备与云端交互数据、设备与本地手机交互数据。手机安装的APK 中包含手机与云端交互数据、手机与本地设备交互数据。
大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。...SQLStream:SQLStream为流媒体分析、可视化和机器数据持续集成提供了一个分布式流处理平台。...提供数据存储服务获取、分析和访问任何数据格式、数据管理服务以处理、监控和运行Hadoop及数据平台服务安全、存档和规模一致的可用性。...Presto:Presto框架转眼间从Facebook框架是一个Presto是Facebook开发的开源分布式SQL查询引擎，支持对任意级大小的数据源进行快速地交互分析。...Lambda架构框架主要包括： Twitter’sSummingbird：Twitter的开源Summingbird大数据分析工具，通过整合批处理与流处理来减少它们之间的转换开销。
theme: condensed-night-purple highlight: atom-one-dark 硬件渲染中采用AttachInfo的mThreadRenderer.draw方法传入view...，attachinfo和ViewRootImpl开始硬件渲染。...ThreadRender的初始化 resume的时候会调用ViewRootImpl的setView方法创建windowSession和WMS通信，之后会调用enbleHardwareAccleration方法判断是否开启硬件渲染...RecordingCanvas RecordingCanvas 用来记录 View树 中的硬件加速绘制动作drawOp。对应native层的 SkiaRecordingCanvas。...CanvasContext.draw() 就可以实现OpenGL/Vulkan绘制，最终通过Skia/Vulkan 引擎(SkiaOpenGLPipeline/SkiaVulkanPipeline)把数据渲染到缓冲区
今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求？...顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。...，可以在一大堆需求塞车的时候，按领导等级高低排序给数。...管得了期望时间，才好体现数据分析的业绩。...八、小结 满足了5w的，就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求，不但能减少重复工作，更可以为数据分析师发现项目机会，提高BI使用率，体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做，下篇再分享。
大家伙，我是飞哥，前几天介绍了一下三屏幕的快乐（三个屏幕的快乐是真快乐），后台有人问相关的配置和价格，今天分享一下我办公常用的硬件和软件。 1....硬件 「电脑：」 个人笔记本：联想小新14，主要是连接远程，出差，办公，价格5000左右 公司台式机：同事根据需求配置的（想做数据分析？电脑配置及软件推荐！）...600左右 第三屏幕：随便在京东上买的，主要是平时出差需要便携一点的小屏幕，一个接口线包括数据传输和充电，很方便。...总结 上面就是我吃饭的家伙，包括硬件和软件。 工具是越用越趁手。之前我用putty，有人向我推荐了xshell，真香。如果大家有不错的工具，包括硬件和软件，欢迎留言推荐。...---- 大家好，我是邓飞，一个持续分享的农业数据分析师
越来越多的企业通过挖掘客户数据提升客户关系，了解客户需求。 今天的CRM数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据，而是能够识别客户购买行为，了解客户情绪。...在某些情况下，数据能够揭示顾客的需求，以及接下来的购买计划。这正是CRM数据分析的卓越之处，通过把为外部数据，如社交媒体数据，购买历史，产品趋势和最新发布等，与内部数据结合起来以提升洞察力。...与外部数据集成。互联网包含大量的数据。客户信息就在互联网上。...随着大数据技术和分析技术的成熟，现在的系统可以根据现有数据预测顾客未来的需求。通过预测模型，销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充分满足客户需求的产品。...大数据和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的数据挖掘和数据分析技术会融合进来，为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端，开放其他线上服务和数据，CRM会获得更多信息，提供更有意义的成果。
，无论是 java 层面，hotspot层面，linux层面 的根本依赖都是 xcmpchg 等硬件指令。...所有同步手段的根本是硬件，软件是辅助手段，软件和硬件的交界面是用于并发控制的硬件指令（如 cmpchg, 带lock前缀的指令，lwsync, sfence 等） 整个依赖链条： 1....并且CAS要么全部完成，要么不执行，不能只执行一半，因为他是一条锁了总线或缓存行的硬件指令。...线程A和B都是通过CAS型的硬件指令去设置这个资源，即操作是原子性的。假如一开始A，CAS 抢夺成功，资源var 变成 0。...整个JAVA应用层面到硬件原理层面的同步体系至此介绍完毕。
一 BI分析师 Q1:BI分析师具体做哪些工作呢？ ——BI分析师主要负责BI业务相关的数据整理、分析、报表展示、解释分析结果：包括数据建模、数据处理、BI系统设计等。...Q2：BI分析师需要具备的技能（要学的知识） ——SQL，存储过程，JAVA/C#，oracle数据库优化、监控及测试，统计工具（SPSS,Clementine），数据模型设计，多维数据仓库原理，数据挖掘知识...，数据分析常识，业务知识，英语 二 数据挖掘师 Q1: 数据挖掘师具体做哪些工作呢 ——开展数据挖掘相关项目，建模实施，将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性操作方案...：数据挖掘、推理与预测》、《金融数据挖掘》,《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘实践 》，工具说明书，如SPSS、SAS等厂商的《SAS数据挖掘与分析》、《数据挖掘Clementine应用实务 》、《EXCEL...Q3:数据挖掘应用及就业领域 ——电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈),电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面
在这篇文章中，我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具，以使用生产数据提高您的大数据编程技能。...正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库。 让我们启动IPython并对我们的示例数据进行一些操作。...单独使用Python非常适合修改数据并做好准备。现在有了Pandas，您也可以在Python中进行数据分析。...数据科学家通常将Python Pandas与IPython一起使用，以交互方式分析大量数据集，并从该数据中获取有意义的商业智能。查看上面的网站了解更多信息。...这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。 PySpark为我们提供了许多用于在Python中分析大数据的功能。它带有自己的shell，您可以从命令行运行它。
今天继续更新九大数据分析方法系列。在工作中，我们经常会问： 下雨和业绩下降有多大关系？ 销售上涨和新品上市有多大关系？ 营销投入与业绩产出有多大关系？...二、什么是“相关分析” 相关分析，特指：找到两个数据指标之间的相关关系。 比如一个APP里，用户反复浏览一款商品，所以他会买吗？...直接相关不需要数据计算，通过指标梳理就能看清楚关系。 直接相关的情况下，两个指标出现同时上涨/下跌的趋势，是很好理解的。...五、相关分析的不足之处 世界上没有完美的分析方法，相关分析有两大不足之处。 不足一：相关不等于因果。 两个指标相关关系，本质上只是一条数据公式计算出来的结果，至于两个指标为啥相关？...不足二：相关分析不能解决非量化指标问题。 很多时候，我们想找的关系不能用数据量化。比如我们想知道：旗舰店是不是比社区店更能吸引消费者。
今天继续跟小伙伴们分享九大数据分析方法系列——结构分析法。结构分析法是一种很简单的方法，也是数据分析是否入门的重要标志。一般没入门的人，对分析方法的掌握就到此为止了。...知道结构，能更容易解读出整体数据变化背后的原因。...甚至有人直接宣布：数据分析就是拆解……好吧，这是很错误的。 四、结构分析法的不足 结构分析法是一种：知其然，不知其所以然的方法。只适用于发现问题，不能解答问题。...单靠结构分析法就解答不了了。 从本质上看，结构分析法只是用一个或几个分类维度，对一个指标做拆解和分类对比。因此是种很初级的方法。比如矩阵分析法，就能利用两个指标做分析，又比结构分析法更进了一步。...数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
今天继续跟大家分享：分层分析法。这个方法也非常简单实用，即可以弥补矩阵分析法的缺陷，又是用户分群，商品ABC分析的基础，很实用哦。 一、为什么要做分层 分层分析，是为了应对平均值失效的场景。...，分层对象就是：用户，分层指标就是：消费金额 想区分商品销售额，分层对象就是：商品，分层指标就是：销售金额 想区分门店营业额，分层对象就是：门店，分层指标就是：营业收入 这些要提前想好 第二步：查看数据...此时对应的做法是：如果A1是稳定成长的，则看这么培养其他人；如果A纯粹运气好，则采用大浪淘沙的战术，多搞新人进来，期望冒出头一个新A1 可见：分层分析是其他分析的前哨站，做好了分层，能引发更多思考和进一步分析...有很多讲数据分析的文章会提到分层分析，比如应用于商品的，叫ABC分类，应用于用户的，叫用户分层，应用于业务的，叫二八法则。本质都是一回事。...数据分析的方法有很多，一口吃不成个胖子，小熊妹会从一个指标到两个指标、三个指标、N个指标，逐步为大家展示，敬请期待哦。 作者：小熊妹。数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
今天继续跟大家分享的是九大数据分析方法系列。今天介绍的是漏斗分析法，漏斗分析法是一种基础的，处理多个指标分析问题的方法，有很多应用场景。 一、为什么叫“漏斗” 漏斗是对一个连续的操作步骤的形象称呼。...在做漏斗分析前，要认真梳理自己分析的流程，看清楚到底有几步组成。 条件二：数据上，每个步骤得有数据记录。 这一点很重要，决定了到底漏斗分析能不能做。...很多人误以为漏斗分析法是互联网专用方法，其实是因为传统企业的流程很少有数据记录而已。...漏斗分析法不解决这种中间加入的问题，需要另一个方法：用户行为地图来解决。 有了以上三个保证，就能正确的统计出漏斗数据了。...数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
大咖说.jpg 1.1 为什么说可视化本身就是分析方法 数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来，从而能够更好地理解数据背后的含义。...数据的图形化本身就是分析，通过图形化展示给我们一种概念，一种比较结果，一种特征，告诉我们发生了什么，从而对数据分析的结论更加清晰明了。...因为大数据的复杂性，大数据的可视化创意层出不穷，需要从事数据分析的相关人员多借鉴他人的经验，不断积累自己的经验，从而能够更加直观地表示大数据背后的含义，进一步发挥大数据的价值。...因为大数据的复杂性，大数据的可视化创意层出不穷，需要从事数据分析的相关人员多借鉴他人的经验，不断积累自己的经验，从而能够更加直观地表示大数据背后的含义，进一步发挥大数据的价值。...4．联结Connecting 联结也是一个强大的数据分析方法，通过数据间的关联，可以把用户的数据关联组合在一起，衍生出新的想法。
看看两款大牛公司的硬件神器，方便有用！他们重新定义了应用入口，数据入口！ 亚马逊 amazondash 我们或许会遇到牙膏挤完、手纸擦完才大呼“忘了买”的窘况。...联想到他家的平板和电视盒子都非常便宜就知道，亚马逊的硬件从来都是为了让你能从他们店里购买更多的商品。 不同的是，亚马逊这次终于找到劝败实体商品的窍门了。
由 上层应用 到 底层驱动 的 调用流程 当我们打开相机应用时，会打开摄像头，通过摄像头来采集数据，并将数据呈现在 Android 软件界面上。.../proc 是一个伪文件系统，从这里的文件读取的数据是由内核返回的数据，并且写入到这里面的数据将会被内核读取和处理。 使用 /proc 目录中的文件监视驱动程序的状态。...总结一下上面的大摞文字： ? 首先，内核加载我们的驱动程序，会生成对应的模块和主设备号。 其次，插入设备文件时，会根据文件类型分配一个对应的主设备号，标识用哪种驱动打开。...硬件抽象层有两个重要的数据结构：硬件模块结构体 hw_module_t 和 硬件接口结构体 hw_device_t。...这样就实现了从应用程序到底层硬件的整个流程的调用。 复习一下整个流程： ? 有了老罗的分析，对于相机的上层软件到底层硬件的调用流程就不难分析了。 更复杂具体的流程可以参考如下流程： ?
腾讯在GMIC上终于出招了，此前百度、360、小米和阿里互联网硬件四大派已形成。...，可实现车辆诊断、油耗分析、车友社交等功能。...尽管互联网硬件已经形成四大阵营，但从布局的广度来看，无人能出百度其右。百度的自有硬件产品可对应到360，与传统硬件大厂合作或投资的思路对应到阿里巴巴，基于百度云ROM的生态做法则对应小米。...BaiduInside还是可以对应到百度的智能硬件大云，百度要基于此造就一个繁荣的智能硬件开放生态。 移动互联网日新月异，每一天都有新技术、新产品、新模式出现。...智能硬件已形成百度、阿里、360和小米四大门派，腾讯刚刚又加入智能硬件探索之路，将进一步推动智能硬件产业的成熟。 SuperSofter是微信第一自媒体联盟WeMedia成员。
通过仔细的规划硬件，容量，存储和网络配置，你就能将有限的预算做出高效的运用。 要找出云成本效益最高的方法并不容易。...在进行云基础架构的规划时，机构需要将硬件，容量，存储和网络需求纳入考量。 一个大型企业也许会将云的部署安装分为三年的阶段来实施。...对于用作大数据分析的，高端的处理器和海量内存是最好的配置；Web服务器和一般通用计算可以使用由低廉的无盘低核x64 或ARM64引擎打包成的1/2U的服务器。...即使在主阵列上牺牲掉一些空间，在大多数环境下仍然能容下所有的活跃数据并且可以达到1000倍以上的传输速率。 使用重复数据删除技术可以将存储能力大大的提升到6倍之多。...硬件技术的加速发展使得决策过程更为复杂。只购买你真正需要的，加上季度性的评估你的云项目能使这个过程变得简单，并帮助你的私有云保持最佳的性能。
（1）散点图法： 通过散点图，能直观看出来是否有相关关系 两个指标相关，则数据呈规律性分布，不会散布在图上 （2）相关系数法： excel->数据->数据分析->相关分析，输入区域，把要计算的两列指标选中...2.验证性分析。比如验证广告投入与销售收入、积分与用户消费、用户活跃度与用户付费、用户互动与用户留存等议题，则先看数据是否相关，再看逻辑上成立不成立。...3.2标签分析法 标签分析法：通过打标签的方式，将很难用数据指标描述的问题具体化，之后基于标签进行分析，解答问题的方法。 有时候，我们想了解的事务不能用指标来表达时，可用标签分析法。...4 如何使用九大方法 做数据分析时，要做到能说出来： 1.我负责的业务，收入指标是…，成本是…； 2.我负责的业务，收入规律是…，哪些动作能影响收入； 3.收入的内部结构是…，最近半年这个结果稳定...…，尚不能证明的是…’ 掌握了九大分析方法以后，看数据的积累量： 1.积累了固定的分析维度：业务分析模型； 2.针对预测、分类问题，积累足够特征：算法模型； 3.针对抽样检验问题：统计学检验；
接下来，我们将探讨数据分析方式的演进逻辑，分析Kyligence如何将指标平台、数据分析与大模型融合，实现基于自然语言的指标数据分析，为数据分析的未来描绘一幅可能的蓝图。...基于大模型，构建基于自然语言的数据分析方式 依据Kyligence的实践经验，要做好这个事情，关键的有三个方面：基于大语言模型来准确理解用户数据分析需求；联通指标平台来进行数据计算和分析，给出分析结果；...首先，基于大语言模型来准确理解用户数据分析需求。大语言模型如ChatGPT，通过训练大量的文本数据，它们可以理解和生成自然语言，使得人机交互更加自然、便捷。...例如，需要优化大模型与指标平台、数据分析平台的对接方式。大模型理解并生成的是自然语言，而指标平台通常接受的是具体的数据查询和操作指令。...将大模型与指标平台和数据分析平台融合，实现以自然语言进行数据分析，是数据科技领域的一次重大创新，它将深刻改变数据分析的面貌，推动各行业的数字化转型，带来广泛而深远的影响。
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