1:通用解决方案:分页拉取 首先，我们要基于一个事实，就是没有哪个数据库可以无限制的提供我们select任意数据量的数据。...比如常用的 mysql, oracle, 一般你select 10w左右的数据量时已经非常厉害了。而我们的解决方法也比较简单，那就是分页获取，比如我一页取1w条，直到取完为止。...运算量已经减小了，但是这网络通信量，我们又能如何？实际上，问题不在于网络通信问题，而在于我们使用这种方式，使我们从并行计算转到了串行计算的过程了。因为只有单点的数据接收，所以只能将数据汇集处理。...幸好，hive中或者相关数据库产品都提供了另一种更方便的建临时表的方法: create table xxx as select ... from ......总结下：首先使用临时表并行地将结果写入；其次通过hdfs将文件快速下载到本地即可；最后需要定时清理临时表；这样，你就可以高效，无限制的为用户拉取大批量数据了。
今天，我们将研究如何从热门电影网站Rotten Tomatoes爬取数据。你需要在这里注册一个API key。当你拿到key时，记下你的使用限制（如每分钟限制的爬取次数）。...现在我们准备创建一个新功能，从Rotten Tomatoes中提取关于这些电影中的每一个附加信息。...第三个改进是添加一些代码来检查我们是否已经下载了今天的全部电影，因为实际上没有理由每天下载一次全部的数据！ 添加配置文件 我更喜欢并推荐ConfigObj来处理配置文件。...但是，如果它们不匹配，我们将last_downloaded设置为今天的日期，然后我们下载电影数据。现在我们准备了解如何将数据保存到数据库。...如果不存在，那么它将创建1个数据库以及3个表。否则，saveData函数将创建一个数据库连接和一个Cursor（游标）对象。接下来，它将把影片字典数据插入数据库。
从数据到决策：政府如何用大数据把事儿办得更明白？说实话，咱们老百姓对“政府治理”这事儿，说熟也熟，说远也远——一边抱怨办事难，一边又觉得“管那么多人确实不容易”。可你发现没？...这两年一些城市办事效率大幅提升，政策也越来越“懂人心”，其实背后大多离不开一个关键词：大数据治理。今天咱就唠唠——政府是怎么用大数据，把“拍脑袋”决策变成“有数儿”的治理。一、啥是大数据治理？...这不就是**“从数据到决策”**的现实版本么？二、一个现实例子：智慧城市中的交通治理先来个接地气的例子——交通治理。...大数据方式：现在不一样了，交管部门会调取：城市通勤轨迹（来自运营商）实时车流数据（来自摄像头、地磁感应）公交刷卡记录、地铁IC卡地图导航热力图（来自百度/高德）停车场进出数据然后干嘛？...数据是冷的，但治理要热的。六、我对政府数据治理的几点建议（敢说）作为搞大数据的一员，我还真有几点想掏心窝子建议给政府部门：打通信息孤岛：别再一个局一个数据库，搞得数据“互相看不见”。
技术背景我们在对接开发Android平台音视频模块的时候，遇到过这样的问题，厂商希望拉取到海康、大华等摄像机的RTSP流，然后解码后的YUV或RGB数据回给他们，他们做视频分析或处理后，再投递给轻量级RTSP...服务模块或RTMP推送模块，实现处理后的数据，二次转发，本文以拉取RTSP流，解析后再注入轻量级RTSP服务为例，介绍下大概的技术实现。...技术实现废话不多说，无图无真相，下图是测试的时候，Android终端拉取RTSP流，然后把YUV数据回调上来，又通过推送接口，注入到轻量级RTSP服务，然后Windows平台拉取轻量级RTSP的URL，...整体下来，毫秒级延迟：图片先说拉取RTSP流，需要注意的是，如果不要播放的话，可以SetSurface()的时候，第二个参数设置null，如果不需要audio的话，直接SetMute设置1即可，因为需要回调...拉流到数据处理后，重新塞给轻量级RTSP服务，然后播放端再从轻量级RTSP服务端拉流，如果针对YUV或RGB算法处理延迟不大的话，整体延迟可轻松达到毫秒级，满足大多数场景的技术诉求。
本文作者把数据科学和机器学习技术应用到金融领域中，向你展示如何通过数据分析的方式驰骋股市，搭建自己的金融模型！ 让我们先了解一些基本定义。 定义和假设 什么是交易算法？...from pandas_datareader import data import quandl quandl.ApiConfig.api_key = "##############" 现在让我们来拉取些...Apple股票数据： df = quandl.get("WIKI/" + 'AAPL', start_date="2014-01-01") 注意观察这些列，注意其中一个名为“分割比例”的列。...让我们拉取这个日期后的股票价格信息： aapl_split = quandl.get("WIKI/" + 'AAPL', start_date="2014-06-10") aapl_split.head...谷歌趋势（Google Trends） 我们可以比较Twitter和其他社交网络人气数据如何影响股价。现在让我们看看Google Trends是否与AAPL相关。
近日，Verizon《2025数据泄漏调查报告》（DBIR）的发布再次为我们敲响警钟：这份分析了超过12,000起已确认数据泄漏事件的报告揭示，第三方风险在一年内激增一倍，从15%飙升至30%；勒索软件依然猖獗...更值得关注的是，约60%的泄漏依然涉及人为因素，其中凭证滥用（42%）是主要推手，而错误（15%）和社会工程（24%）也扮演了重要角色。...在这样一个复杂多变、威胁等级不断升级的安全环境中，企业正面临一个核心命题：如何从源头提升数据安全，确保数据治理的有效性与合规性？...这些“信息孤岛”不仅降低了企业运营效率，更埋下了严重的数据安全隐患。...正如 IAM 用户中心所展示的，当数据治理从“根”上变得安全，企业才能在数字化浪潮中行稳致远，真正实现数据的价值。
卡尔曼滤波器是一种状态空间模型，可以更快地调整冲击到时间序列。让我们看一下例子。 2015年1月，当瑞士国家银行决定取消瑞士法郎时，货币市场遭受了历史上最大的冲击之一。...让我们看看卡尔曼滤波器如何调整这种冲击。 卡尔曼滤波器：USD / CHF 首先，让我们下载2015年1月的USD / CHF数据。...data.frame(SMA(exp(currency),n=10)) 现在让我们将上面的内容与我们的原始序列结合起来，看看我们得到了什么： 这是生成的数据框： 在某些情况下，高频数据 - 或过滤从噪声信号中提取信息并预测未来状态...另一方面，平滑更依赖于过去的数据，因为在某些情况下，平均最近的预测可能比使用最近的预测更准确。 这在直觉上是有道理的，因为货币在一个月之前的交易价格为0.9658。...如在USD / CHF的例子中，我们从Quandl下载我们的GBP / USD数据并运行卡尔曼滤波器： 这是我们的数据图。
而用来支持他们观点的这些分析中强有力的数据和统计学基础却乏善可陈。 这篇文章的目的是简单介绍“如何用Python来分析数字加密货币”。...我们将用简单的Python代码来检索、分析和可视化不同的数字货币数据。在这个过程中，我们将揭示一个有趣的趋势：这些不稳定的市场是如何运作的，它们又是如何发展的。...步骤2.1 - 编写Quandl帮助函数 为了方便数据获取，我们要编写一个函数来下载和同步来自Quandl（https://www.quandl.com/ 号称金融数据界的维基百科）的数据。...相对于使用一些更成熟的Python数据可视化库，例如Matplotlib ，用Plotly是一个不那么传统的选择，但我认为Plotly是一个不错的选择，因为它可以调用D3.js的充分交互式图表。...可以考虑从以下思路入手: 为整个分析添加更多加密货币的数据 调整相关性分析的时间范围和颗粒度，以得到优化的或粗粒度的趋势视图。 从交易量或区块链数据挖掘集中寻找趋势。
卡尔曼滤波器是一种状态空间模型，可以更快地调整冲击到时间序列。让我们看一下如何使用一个例子。 2015年1月，当瑞士国家银行决定从瑞士法郎取消瑞士法郎时，货币市场遭受了历史上最大的冲击之一。...让我们看看卡尔曼滤波器如何调整这种冲击。 4卡尔曼滤波器：USD / CHF 首先，让我们下载2015年1月的USD / CHF数据。...data.frame(SMA(exp(currency),n=10)) 现在让我们将上面的内容与我们的原始系列结合起来，看看我们提出了什么： 这是生成的数据框： 在某些情况下，高频数据 - 或过滤从噪声信号中提取信息并预测未来状态...另一方面，平滑更依赖于过去的数据，因为在某些情况下，平均最近的测量可能比使用最近的测量更准确。 这在直觉上是有道理的，因为货币在一个月之前的交易价格为0.9658。...如在USD / CHF的例子中，我们从Quandl下载我们的GBP / USD数据并运行卡尔曼滤波器： 这是我们的数据图。
docker.io仓库对google的容器做了镜像，可以通过下列命令下拉取相关镜像： docker pull mirrorgooglecontainers/kube-apiserver-amd64:v1.11.3
这些轻量级、按需环境可以改变您的团队开发和测试应用程序的方式——让您更快地迭代、更安全地部署和获得更好的软件质量。 为什么短暂环境很重要 短暂环境提供了巨大的好处。...开发人员可以部署具有完整路由控制的隔离服务，并避免冲突，从而更容易发现共享预发布环境经常遗漏的问题。 基于租户的短暂环境的工作原理 那么，它是如何工作的呢？想象一下，每个拉取请求都会按需启动一个环境。...使用租户，环境共享相同的Kubernetes集群，同时使用请求级租户进行流量控制来隔离资源、路由和数据。 例如： 开发人员打开一个拉取请求。 构建镜像后，只有更改的服务才会部署到沙箱中的集群中。...像 Signadot 这样的工具超越了自动化，提供了诸如基于本地工作站的环境、对数据库和消息队列的无缝支持以及跨越单个路由上下文中的多个拉取请求的环境等功能。...通过支持本地和基于拉取请求的工作流，自动化测试变得简单明了，使推出更简单，并使团队能够高效地扩展短暂的环境。 所以，还在等什么？立即开始探索基于租户的短暂环境如何改变您的开发工作流程。
如果你想装 64 位，查看pip安装教程可能有帮助，其中介绍了如何处理常规安装以及更棘手的 64 位软件包。如果你使用 32 位，那么现在不用担心这个教程。 所以你已经安装了 Python。...接下来，我们导入datetime，我们稍后将使用它来告诉 Pandas 一些日期，我们想要拉取它们之间的数据。...所以，也许你是从 CSV 输入数据，但你真的希望在你的网站上，将这些数据展示为 HTML。...显然，Pandas 有时可以更快地处理海量数据。 现在我们已经得到了数据的pickle，我们已经准备好在下一篇教程中继续深入研究。...其中最大的偏差是从 200% 的增长到 800% 的增长，显然我们有很大的偏差，但是在过去的 30 年里，均值从 400% 增长到 500%。 我们如何接近市场呢？
有关如何安装conda的说明，请参阅Conda 安装文档。 一旦设置了conda，你就可以从conda-forge频道安装 Zipline。 请参阅此处了解最新的安装详细信息。...目前你可以使用默认的 quandl 来处理 Quandl WIKI 价格数据。有关如何获取其他新数据的更多详细信息，请查看 数据摄取 部分。...您现在可以使用默认的 quandl 来处理Quandl WIKI 价格数据。有关如何获取其他新数据的更多详细信息，请查看摄取数据部分。...您现在可以使用默认的 quandl 来处理Quandl WIKI 价格数据。有关如何获取其他新数据的更多详细信息，请查看数据摄取部分。...例如，quantopian:quandl包使用这个直接将包解压到输出目录。 从.csv 文件摄取数据 Zipline 提供了一个名为csvdir的包，允许用户从.csv文件中摄取数据。
更准确的说，应该是Docker中最重要的核心概念。 从前面的学习中我们可以看到，容器依赖于镜像。...Docker想要创建和运行容器需要本地存在对应的镜像，当本地没有发现对应的镜像时，Docker就会从远程仓库中拉取对应的镜像。...大家在使用Docker进行拉取镜像时一定遇到过下面的情况： 在上面的图片中我们可以看到，由于没有指定对应的tag，这里默认拉取的就是最新版本的镜像，同时可以看到拉取的镜像并不是一个，而是一连串的。...所以在进行镜像文件拉取的时候，也是按照分层结构，一层一层进行拉取。 此时，闲鱼脑海中蹦出了一个新的问题：镜像中为什么要使用分层结构呢？ 1....当遇到分层结构中相同内容的镜像层时，镜像会直接引用该层，无需再从仓库中拉取，这样就节约了镜像拉取和存储的成本。 3. 便于容器的创建 在文章的开头我们介绍了，容器是通过镜像进行创建的。
元数据和标签看似普通，却能很大提升RAG能力。 这篇文章聊一聊它们如何辅助RAG系统真正理解用户意图，精准找到需要的信息。 元数据（Metadata）简单理解为"描述数据的数据"。...资源发现 管理型元数据 管理资源所需的信息或与资源创建相关的信息 告诉你"如何管理它"的说明书 包含以下三种子类型 - 技术型 解码和呈现数字文件所需的技术信息 告诉电脑"如何打开和显示"的指令 文件类型...目录的层级关系比离散的标签能提供更丰富的语义信息，也比让AI从零开始提取标签更加可靠。 以上，元数据可以通过以下四种方式显著提升RAG效果： 1....利用标记语言型元数据优化文档分段 通过特殊标记提升文档分段效果，让RAG能够更准确地定位文本分段。 例如，系统可以让用户在在线预览中对分段效果不佳的内容进行标记，然后系统重新分段。...写在最后 在这个信息爆炸的时代，我们面临的不再是获取信息的难题，而是如何从海量信息中找到准确的，够用的内容。 对于知识，不仅仅是用知识库去管理，更是要用我们的认知去经营。
数据显示：良好的自动化有助于团队更好、更清晰地沟通，研究表明，更好的信息流是更好企业文化的关键。 拥有更好的工具还可以帮助开发人员感到有能力完成他们的工作并感到满足。...使用数据：考虑您的团队实践； 它们是否支持简单的索引和交叉引用，以便更容易找到信息？ 考虑员工现在以及未来的办公地点 在今年的调查中，我们看到了工作发生地点的变化以及这对协作的意义——现在和未来。...合并pull requests 数据显示：今年，拉取请求在工作中的合并速度最快，几乎是开源的 2 倍。 我们还看到工作中的拉取请求的合并速度比去年慢 25%。...新的贡献者会影响合并的事件 数据显示：随着新团队成员加入或了解代码库，它会影响合并拉取请求的时间。 使用数据：查看您自己团队的拉取请求合并时间。 新贡献者会影响拉取请求合并时间吗？...想想您的团队如何使用拉取请求来培训新的贡献者，或者您如何在团队中共享拉取请求，以及这如何影响整体拉取请求时间以及团队文化。
学习已成刚需，不过对于初学者而言，要正正经经上手机器学习，如何入门就有点让人头大了。...所以入门第一步，从选择一个数据集开始： 找到一个大小合宜，并且相对容易分析的数据集。 UCL ML Repository 和 Kaggle 盛产此物。 对数据集进行试验。...项目：股票价格预测 数据集：Quandl 对于股民来说，如果能预测股票价格，那岂不是亦可赛艇？ 但不管你是不是股民，都可以试试用机器学习来实现股票价格预测。...选择一个简单的机器学习示例，到Quandl.com上下载股票市场数据集，就可以动手预测未来6个月的股票价格变化了。友情提醒： AI只负责产生结果，不对结果负责 。...相关链接： Quandl数据集： https://www.quandl.com/ 新手向TOP 5项目介绍完毕。看到这里，是不是已经摩拳擦掌，感觉自己可以分分钟入门AI啦？
本文使用Facebook 开发的预测工具Prophet和金融数据集探索如何对时序数据进行建模与分析。...几乎每个数据科学家都会在日常工作中遇到时间序列，学习如何对时间序列进行建模是一项重要的数据科学技能。用于分析和预测周期性数据时，一种强大而简单的方法是加法模型（additive model）。...同时，我们也将介绍如何使用 Pandas 进行数据操作，以及使用 Quandl 库访问金融数据。...首先，引入所需的库并获取数据。Quandl 中的数据几乎是无限的，但我想集中比较同行业中的两家公司，即特斯拉和通用汽车。...从全局来看，日常波动太小，甚至不能被看到，如果我们像数据科学家那样思考，会意识到，与投资全体市场并持有长期相比，短线投资股票是没有意义的。
Quandl 是一个经济和金融数据存储库，其中一些信息是免费的，但许多数据集需要购买。...data.world data.world 将自己描述为“数据人的社交网络”，但可以更准确地描述为“GitHub for data”，它是一个可以搜索、复制、分析和下载数据集的地方。...，它使从多个美国政府机构下载数据成为可能。...我们可以构建一个系统来自动为代码质量评分，或者了解代码在大型项目中是如何随着时间演变的。...我们可以从美国政治、新闻和媒体、互联网和技术、科学和社会、宗教和公共生活等方面的数据集中进行选择。
正如我们之前提到的，历史数据中的每个条目都是一个蜡烛。这两个步骤有选择地从数据中提取绿色和红色蜡烛。...在 步骤 3 和 步骤 4 中，你从数据中选择性地提取了一个绿色和一个红色蜡烛。...在 步骤 3 和 4 中，你选择性地从数据中提取一个绿色蜡烛和一个红色蜡烛（请注意，传递给historical_data.iloc的索引是从本章第一个配方中获取的）。...在步骤 3和步骤 4中，您从数据中选择性地提取绿色和红色蜡烛。...使用 Quandl 获取历史数据 到目前为止，在本章的所有配方中，你都使用了经纪连接来获取历史数据。
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