刘宇宙，现在一家创业型公司做技术总负责，做爬虫和数据处理相关工作，曾从事过卡系统研发、金融云计算服务系统研发，物联网方向大数据研发，著书一本，《Python3.5从零开始学》 如何做Python 的数据可视化...Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。主要用于数据可视化。 一、安装 pyecharts 兼容 Python2 和 Python3。...5, 20, 36, 10, 75, 90])bar.show_config()bar.render() Tip：可以按右边的下载按钮将图片下载到本地 add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项...add() 添加数据及配置项。 render() 生成 .html 文件。 三、图表类型 因篇幅原因，这里只给出了每种图表类型的示例（代码 + 生成图表），目的是为了引起读者的兴趣。...“”” custom(series)”’追加自定义图表类型 ”’ series -> dict 追加图表类型的 series 数据 先用 get_series() 获取数据，再使用 custom
疫情三年后的人们，除了被折磨三年以外还学会了使用各种的学习软件来上网课，或者每日打卡来数着日子，今天来给大家介绍一下各个软件后使用后的体验感如何。...网盘提供多元化数据存储服务，用户可自由管理网盘存储文件。群组功能百度网盘推出多人群组功能，既能够单纯点对点、更可以一对多、多对多的直接对话。...安全性不足，登陆网盘需要账号与密码，如果不法分子拿到你的账号密码会造成网盘的数据丢失或数据被窃取等风险。...该软件提供实时共享屏幕、支持在线文档协作。 为了满足用户日益增长的云上办公需求，腾讯会议也不断对重点功能和服务升级。...结语； 好了，今天就分享到这吧，这次给大家做完测试后，大家还希望看看哪个软件的测试，可以私信我，我来给大家详细讲解。
单细胞数据分析现在已经有上千个软件工具可供使用了，这为用户带来便利的同时也造成了选择困难。就像时间一样，一个表，没问题，但如果有两个表，时间还不一样，该信谁的呢？...正好我们前面一篇文章介绍了这样一个开源数据库：https://www.scrna-tools.org/，里面收集了几乎所有的单细胞数据分析工具，我们在这个网站上通过工具的引用数排序，截取前 10 行结果...CellRanger 通过整合硬件和软件，为研究人员提供了一体化解决方案，大大简化了单细胞转录组研究的复杂性，促进了对细胞异质性和功能的深入理解。...可以看到，STAR 和 Seurat 两款软件的引用量遥遥领先，分别达到了恐怖的 3万+和 2.8万+。...STAR 的引用量最高，可能是因为它不仅用于处理单细胞测序数据，它还是用于 Bulk RNA-seq 数据比对的流行工具。
最后利用dd命令将这些信息备份出来，从而恢复数据文件 2.安装（介绍编译安装） 安装前需安装e2fsprogs和e2fsprogs-libs两个依赖包 下载extundelete(.tar.bz2)结尾的文件...make make install 3.用法 命令格式：extundelete [optons] [action] device-file [option]参数： –version,-[vV],显示软件版本号...–help,显示软件帮助信息 –superblock,显示超级块信息 –journal,显示日志信息 –after dtime,时间参数，表示在某段时间之后被删除的文件或目录 –before...4.注意 数据被误删之后，首先要做的是卸载被删除数据所在的磁盘或磁盘分区。如果根分区遭到删除，需要将系统进入单用户，并且将根分区以只读模式挂载。...如果磁盘以读写械挂载，这些已删除文件的数据块就可能被操作系统重新分配出去，在这些数据块被新的数据覆盖后，这些数据就真丢失了。所以以只读模式挂载可以尽量降低数据块中数据被覆盖的风险。
,能应用于系统建模、仿真以及实现业务流程可视化.Flexsim中的对象参数可以表示基本上所有的存在的实物对象,如机器装备、操作人员、传送带、叉车、仓库、集装箱等,同时数据信息可以用Flexsim丰富的模型库表示出来...,它可以通过多元非线性参数设置,建立精确度较高的三维实体; ④ SIMAnimation仿真运行结束后可根据统计数据生成仿真报告,仿真报告以表格、直方图、饼状图等形式表示,显示了各个物流设备的利用率、...空闲率、阻塞率等数据.用户可根据仿真报告提供的数据对物流系统的优缺点进行判断,做出科学决策....,其中Flexsim和RaLC有很好的面向对象性,Supply chain guru是专门的供应链仿真软件,Classwarehouse是专门的仓库仿真软件.物流系统仿真软件 (十) SimLab Simlab...，是一种比较新颖的教学手段，Simlab的主要功能有： ① 真实再现物流企业运作环境； ② 逼真的物流相关设备操作体验； ③ 交互功能：人机互动与人人互动； ④ 极其精确朴实的数据仿真，信息系统与虚拟现实系统无缝对接
有时候我们会将一些重要的资料误删除了，那么怎么恢复数据呢？有那么一款恢复数据的软件搞定，下面将这款软件分享给大家。...我们的电脑中多多少少都会存在一些重要的数据，如果将这些重要数据删除了怎么进行数据恢复呢，其实现在数据恢复的方法有很多种，今天我就推荐一款数据恢复软件给大家。 ...电脑数据恢复软件下载推荐 数据恢复精灵是一款简单易用的数据恢复软件。...数据恢复图-1 软件特色 1. 支持恢复丢失的分区在恢复过程中，您立即就能看到它找到的分区中的文件。这样您就可以通过这些文件来判断它找到的分区是不是您需 要恢复的分区。...恢复数据图-2 4.软件支持边扫描边显示文件，并且支持多种格式文件的预览，恢复结果直观可见 5.支持从整个硬盘中恢复文件。适用于破坏严重、无法直接恢复分区的情况。
如今，随着网络的快速发展，很多的人对代理IP都已经有了很深入的了解，那么有很多的朋友在使用代理IP的时候也会遇到各种各样的问题，下面就带大家来详细了解下代理...
数据将统治一切 在过去几年里，云1.0是关于云计算的，云2.0则是关于数据的。这包括数据移动（data movement）以及支持它的工具和服务，例如分析系统和机器学习系统。...今天，所有的公司都是数据公司，不管它们自己是否知晓。2018年，只要团队懂得如何使用数据，数据就会成为他们最大的资产。...当时，亚马逊，谷歌和微软等公司被迫构建自己的专有工具，因为没有其他软件可以满足他们的需求。其中许多框架从一开始就是开源的，而其他开源技术，例如Kubernetes，正在成为开发者工作流程的一部分。...这种转变正在改变公司投资的方向，使开源软件成为传统软件的最大竞争对手。 基础架构将有它的Ruby on Rails 新的工具将帮助开发人员更快地将他们的想法应用到生产中，并节省时间。...今年不断发生的恶意软件攻击，将来只会越来越频繁。因此，我们将开始看到更多财务和开发方面的资源会分配给安全。我们还将看到更多智能系统出现，最终达到一系列自动保护的层面。
因为大数据高效的处理测试速度，它要求测软件工程师具备高水平的测试技术才能应对大数据测试。 我们来看下大数据处理的三个特性： 大批量 实时性 可交互 另外，数据质量也同样是大数据测试的一个重要维度。...整体而言，大数据测试大体可以分为三大步骤： 步骤一，数据预处理验证 在进行大数据测试时，首先要预hadoop前验证数据的准确性等等。...小结 随着大数据工程和数据分析逐步的进入新的阶段，大数据测试将成为必然，也必定成为未来的一个热门的职业方向 大数据处理必须是批量的，实时的、可交互的 大数据应用测试的三大阶段： 数据验证 Map Reduce...验证 数据处理结果验证 架构测试也是非常重要的一个测试类型，糟糕的架构可能直接导致您的大数据项目的失败 性能测试三大节点： 数据提取、存储效率 数据处理效率 子组件工作效率 大数据测试不同于传统的测试...，不仅仅是类型、策略的不同，工具等具体技术都会有区别 大数据因其复杂性，其测试所面临的挑战也会不同于传统的测试 大数据性能测试将会是软件测试工程师进一步艰难攻克的目标之一 注：本文参考的资料包括但不限于
导读：2018 年底，TesterHome 测试开发社区发起了面向中国互联网软件测试行业的年度调研活动，特别感谢每一位参与者的大力支持。 经过数据整理和分析，现将调研结果报告开放给各位软件测试同行。...值得注意的是已经有将近 1/4 的人处于 30-35 岁的年龄段，前阵子热烈讨论的 34 岁年龄焦虑的话题可算是吸引力大量的眼球，也引发了“行业中年危机”大讨论，而大于 35 岁的测试人员达到了 4.8%...03 城市分布：软件测试岗位在一二线城市的分布情况？ ? ? 不出所料，一线城市占据了绝对的主导地位，测试行业作为 IT 行业的一部分，间接体现行业公司的发展现状。...14 优秀的测试人员应该具备的技术/能力：真·测试大咖牛在哪里？ ? 优秀的测试人员具备的能力，这个数据可以帮助大家知道，想要得到行业认可，应该从哪些方面入手学习，才更容易在同行中具备优势。...同时也留下了一些疑惑，比如工作中需求不明确占了 77.8%的问题；大于 35 岁的测试人员有 4.8%；一大批应届生直接进入测试行业，而很多院校还没有专门的测试专业和课程；测试行业的薪资水平似乎不那么高等等
预测#1:软件开发全面转向云端发展 当云计算成为一种必须的时候，在软件世界的开发中，进军云端已经成为不得不做的趋势, 人力资本管理解决方案公司Ceridian的CIO Warren Perlman说。...无论你相不相信，2016年将企业级软件集中向云端迁移的一年。...预测#3:软件故障将不是CIO的专利将是所有人的问题 在过去不久,我们看到的主要软件故障可以对领导团队产生深远的影响——想想奥巴马医改网站的失败。在2016年,软件将不再仅仅是CIO和CTO的责任。...“这些角色中的任何一个人如果不知道他们的软件发生了什么问题,那么有可能将面临丢掉工作的风险。在2016年会有更多首席执行官的被解雇的事件都会与软件故障相关联。...“依赖于数百,甚至数千的不同安全应用程序和软件产品将促使企业意识到使用一劳永逸式的基于软件的安全工具过于冒险。企业将转向推进安全个人应用程序和硬件的解决方案,”Gilliland说。
抵御恶意软件和Rootkit不断掀起的攻击浪潮！...《黑客大曝光：恶意软件和Rootkit安全》用现实世界的案例研究和实例揭示了当前的黑客们是如何使用很容易得到的工具渗透和劫持系统的，逐步深入的对策提供了经过证明的预防技术。...本书介绍了检测和消除恶意嵌入代码、拦截弹出式窗口和网站、预防击键记录以及终止Rootkit的方法，详细地介绍了最新的入侵检测、防火墙、蜜罐、防病毒、防Rootkit以及防间谍软件技术。...《黑客大曝光：恶意软件和Rootkit安全》包括以下内容： · 理解恶意软件感染、生存以及在整个企业中传染的方法。 · 了解黑客使用存档文件、加密程序以及打包程序混淆代码的方法。...· 使用最新的防病毒、弹出窗口拦截程序和防火墙软件保护主机。 · 使用HIPS和NIPS识别和终止恶意进程。
一个类对另一个类的依赖应该建立在最小的接口上，应该要最小化接口，使得所有实现接口的类完全实现接口中的函数
’Awesome Robotics Libraries - A curated list of robotics libraries and software'...
如果你想要了解软件行业在 2021 年会有哪些变化，请阅读本文，本文涵盖了云、边缘计算、容器、量子、区块链、人工智能、深度学习、批处理、流式处理、数据库、编程、软件架构、Web、App、低代码、无代码等重要方向...目前，谷歌是第三大公有云提供商，在 2020 年第三季度的市场份额为 7%。 在 2021 年，亚马逊和微软将分别保持第一和第二的位置。...9数据存储：一个尺寸不能填满所有 现代数据库的前景充满选择和广泛的变化。我们有经典的 SQL 数据库，主要是四大数据库：MySQL、 Oracle、 MS-SQL、 PostgreSQL。...这一趋势将在 2021 年继续，Spark 将被用作数据密集型计算的首选平台。Spark 是一个基于 JVM 的系统，需要非常大的资源，你将得到一份巨大的云账单。...22结论 这里，我使用了当前的趋势、数据和事实对 2021 年最重要的软件开发趋势进行了 21 个预测。整个软件开发行业要大得多，我无法涵盖所有重要的领域。
B2B软件公司创业时，常有的几大错误有： 1、产品与市场的契合点不够高 Alteryx 总裁兼 COO 乔治·马修称，「如今的企业软件市场，定义好用户体验，绝对比维持现状要强数倍。」...Yammer 公司创始人之一大卫·赛克斯在他今年上半年担任 Zenefits CEO 时强调，「只有公正合理地分配资源和精力，公司才能表现得更好。...「80% 的内部部署软件供应商都有让其他公司售卖他们产品的渠道，而只有 20% 的 SaaS 供应商会这么做。」赛克斯补充道。 这种渠道和转销劣势表明：SaaS 公司还面临着来自传统软件提供商的挑战。...3、时间管理太差——数据不同步，做事一团糟 产品处于市场需求曲线之下，增长曲线缓慢，完全被对手或伙伴秒杀。 假如你作出调整，但并没有给客户充分的理由，那么你随时会面对交易中断的危险。...在全球 2000 家企业中，有很多不同类型的决策者或影响者，包括产品用户、IT 大咖、管理层或行政部门还有合规小组，他们中任何一类人都会拖慢你的销售进程。
持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。...他提出“一台电脑论”，即科学家们研究所需的数据，最好用一台电脑就能装下，否则数据处理会过于繁琐，无助于解决问题。他结合自身经验说，随着数据量的增大，研究的准确性一开始会随之上升，但很快就会趋平。...这有三个原因：一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；二是完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏...一位听众挑战正方，说，你们认为大数据过于庞杂纷繁，反而解决不了问题，那是不是说，当处理数据的计算工具变得足够好时，大数据就会变得有用？...正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
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