数据沿袭，这个词汇，相当生僻，很多小伙伴都问这个什么意思，以及如何去使用他。那本文就来帮大家理解这个事物。 数据沿袭 数据沿袭（data lineage），表示数据的一种本质联系。...神奇的效果出现了： 也就是说，如果某行的计算并非获取原始元素，而进行了计算；而其他元素直接获取原始元素，在这种情况下，是否可以部分保持数据沿袭？ 请在留言区写下你的看法和你的理解吧。...在四次转换后所得到的 vItems，即使你理解了上述的数据沿袭的概念，但此时你可以意识到以下两个重要的知识吗？...结论 数据沿袭，表面是一个晦涩的概念，但其实它是数据模型在计算中的自然演化，保持对数据模型的联系。 注意：这里用了 “联系” 二字，而没有用 “关系” 二字。请你理解我们想强调的以及避免的混淆。...另外，在理解了数据沿袭的知识后，我们通过上述的【重要启发】构建很多复杂的计算而逻辑清晰，这篇文章就是为了后续的内容做的引子。有了数据沿袭，我们就可以设计出一些通用的模式，在随后的文章中会和大家分享。
数据响应式是一种编程概念，在许多现代编程语言和框架中都有广泛应用，尤其是在前端开发领域。其本质确实如你所说，当数据发生变化时，自动运行一些相应的函数。...实现原理 观察者模式 数据响应式通常基于观察者模式实现。数据被视为被观察的对象，而那些在数据变化时需要执行的函数则是观察者。当数据发生变化时，通知所有注册的观察者执行相应的操作。...例如，在 Vue.js 中，通过使用 ES6 的 Proxy 对象或 Object.defineProperty 方法来拦截对数据的访问和修改，当数据被修改时，触发依赖收集过程，通知相关的组件重新渲染。...依赖收集与触发 在数据响应式系统中，当一个函数依赖于某个特定的数据时，系统会记录这种依赖关系。当数据发生变化时，系统能够准确地找到依赖于该数据的函数，并触发它们执行。...以 Vue.js 为例，当一个组件的模板中使用了某个数据，在组件渲染过程中，会建立对该数据的依赖。当数据变化时，Vue.js 能够快速确定哪些组件需要重新渲染，并执行相应的渲染函数。
导言：在信息时代，我们面临着海量的数据。然而，这些数据本身并没有意义。为了从数据中获得洞察力和价值，我们需要将其转化为可理解和有意义的形式。这就是数据可视化的重要性所在。...本文将详细介绍数据可视化的概念、原则、工具以及它如何帮助我们理解和解释数据。一、数据可视化的概念数据可视化是指使用图表、图形和其他视觉元素将数据转化为易于理解和有意义的形式。...清晰的可视化能够传达数据的核心信息，并使读者更容易理解和解释数据。2. 可视化元素的合理选择： 选择适当的可视化元素和图表类型对于有效传达数据至关重要。...故事性和叙述性： 数据可视化可以通过讲述一个故事来增强其影响力。通过结构化的叙事和有序的信息呈现，可以更好地引导读者理解数据的背后故事。三、数据可视化的工具1....故事叙述和沟通： 数据可视化可以帮助我们通过视觉化的方式告诉一个故事，将数据传达给其他人并引起共鸣。有效的可视化能够增强沟通效果和理解度。结论数据可视化是将抽象的数据转化为形象的视觉表示的过程。
比喻说明 微博 一个人的微博粉丝数不一定等于他的实际影响力，还需要看粉丝的质量如何。 如果是僵尸粉没什么用，但如果是很多大V或者明星关注，影响力很高。...因为可以直接访问你，所以引入阻尼因子的概念； 海洋除了有河流流经，还有雨水，但是下雨是随机的； 提出阻尼系数，还是为了解决某些网站明明存在大量出链（入链），但是影响力却非常大的情形。...FP-growth算法，通过构建 FP 树的数据结构，将数据存储在 FP 树中，只需要在构建 FP 树时扫描数据库两次，后续处理就不需要再访问数据库了。...硬间隔：数据是线性分布的情况，直接给出分类。 软间隔：允许一定量的样本分类错误。 核函数：非线性分布的数据映射为线性分布的数据。...到这里，10大算法都已经说完了，其实一般来说，常用算法都已经被封装到库中了，只要导入相应的模型即可。 -END-
业内解决方案 将“如何让大模型调用外部工具？”...问题进行拆解，可分为三个环节 ：1）大模型如何进行意图识别，分解指令、2）大模型如何将拆解出的指令，找到对应的工具、3）大模型如何学会使用对应的工具 目前领域内：LangChain、Toolformer...2）任务理解 ChatGPT 通过大模型对下发的 Prompt 进行语义理解。这个过程模仿了人类在接收任务时的思考过程，在 AutoGPT 中称为 "Thinking"。...1）如何更好的利用大模型结合业务落地，提高产品和用户/客户价值？...2）大模型若发展成为平台或操作系统，当前业务产品如何更好融入大模型平台，要如何提前准备，如何构建自己的优势？ 5.
大数据通俗解释 “大数据”在字面上被理解为大量的数据，指的是越来越多的数据，而数据是信息，技术和数据资料的集合，加在一起就是越来越多的信息，技术和数据资料。 如何理解大数据时代？...从互联网技术体系的角度来看，大数据正在成为整个互联网技术发展的重要动力。一方面，大数据将通过数据价值来充分推动物联网和云计算的发展，另一方面，大数据为人工智能的发展奠定了坚实的基础。...同时，基于大数据，它们还可以完美的协助企业运作，例如企业员工价值评估等管理是大数据的重要应用方向之一。 大数据目前处于被应用的初始阶段。当前的大数据产业链需要进一步完善和发展。...大数据本身打开的价值空间需要进一步探索。它可以从三个方面加深。数据和行业应用的结合可以从场景大数据分析开始；二是大数据与物联网的深度融合。第三是大数据与人工智能技术的深度融合。...行业专家将在大数据可以扮演的角色中起决定性作用，因为大数据本身不是目的，大数据的应用才是最终目的，而大数据最终可以扮演的角色通常由用户去决定。
为应用程序选择数据库可能是一个真正的挑战。不同的数据库设计服务于不同的目的，在这种情况下，由于他们的僵化模式和对数据类型的约束，关系数据库不能完全满足开发人员的需求。...因此，NoSQL数据库逐渐取代了关系数据库：它们的功能可以满足现代(通常是非结构化)数据的挑战。...MongoDB实时分析 如果你的数据不断增长并且偶尔会改变其结构，那么自然会产生一个问题：如何处理这些数据？这里有NoSQL数据库和MongoDB的功能。...image.png 要开始了解数据，你可以从MongoDB数据库请求数据并将其直接加载到数据透视表中。我已经使用本教程将数据导入Node.js应用程序。...我希望你能尝试这两种工具来实现最复杂的MongoDB数据分析目标。可以自由地尝试使用Compass和FlexmontePivotTable，看看它们的功能是如何相互补充的。
-----------------来自小马哥的故事 ---- 第一部分：Java 数据结构 要理解Java数据结构，必须能清楚何为数据结构？...在Java里面可以去广义的去理解为实现了Collection接口的类都叫集合。 树 树形结构，作者觉得它是一种特殊的链形数据结构。最少有一个根节点组成，可以有多个子节点。...哈希表具有较快（常量级）的查询速度，及相对较快的增删速度，所以很适合在海量数据的环境中使用。一般实现哈希表的方法采用“拉链法”，我们可以理解为“链表的数组”。...第二部分：Java基本算法 ---- 理解了Java数据结构，还必须要掌握一些常见的基本算法。...理解算法之前必须要先理解的几个算法的概念： 空间复杂度：一句来理解就是，此算法在规模为n的情况下额外消耗的储存空间。
其实我今天本来想讲的事情，并不只是“前端”，而是这次团队组织架构调整后的“大无线”，为什么要从“大前端”到“大无线”，也是基于最大化价值输出的考虑，这是后话。...，在整个“大无线”的范围内解决相关的问题。...当我们统一规划一下公司内所有的前端和无线端之后，发现数量竟然和所有服务端（包含架构和数据等）的数量基本相当，这很不正常，当公司开始快速扩张之后，这种比例是非常吓人的，而核心问题就是我们公司无线端所有的开发工作量基本都是...Native承担的，这主要受制于公司业务类型限制，公司基本所有业务都是偏商家服务类型，重交互重操作重数据，在客户端上开发，对H5来说的确难以满足需求，不管是性能还是体验还是开发成熟度上来说。...这时候，ReactNative站出来了，一个真正性能折中但是可以完美解决这两个核心问题的技术方向，而且我们还是有技术积累的，至于我们如何在RN和Weex之间做选型，其实不想多说，Weex的场景并不适合我们的业务类型
我们将介绍微软发表的一篇研究论文，“Table-GPT: Table- tuning GPT for Diverse Table Tasks”，研究人员介绍了Table-GPT，一种针对该问题的GPT模型，可以更好地理解输入中的表并产生准确的响应...我们将解释这篇论文，以了解如何创建Table-GPT，以及与其他大型语言模型相比它的性能如何。 目前的LLM能理解表吗? 让我们从目前的大型语言模型是否能够理表的问题开始。...以上任务可以看到，针对于表格的理解，目前的LLM还存在缺失 表调优 所以研究人员需要找到如何创建一个在这些表格任务上做得更好的模型，于是就发明了一种他们称之为表调优（Table-tuning）的新方法。...创建数据集:合成增强 用于表调优的数据集是如何创建的呢？研究人员将他们创建数据集的方法称为“合成-增强”。我们首先注意到，现有标记数据的多样性有限。...所以目标是创建一个多样化的足够大的标记数据集，但不需要昂贵的人工标记。从大量真实的表开始，没有说明或标签，其中290万张表来自维基百科，18.8万多张是数据库表。
Python数据归一化如何理解 说明 1、通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1])之间。 2、能够加快梯度下降求最优解的速度，并有可能提高精度。...实例 def minmax_demo(): """ 归一化 :return: """ # 1.获取数据 data = pd.read_csv('dating.txt...另外，值和最小值很容易受到异常点的影响，所以这种方法鲁棒性健壮性)较差，只适用于传统精确的小数据场景。 以上就是Python数据归一化的理解，希望对大家有所帮助。
这篇文章，我想结合自己最近学习的关于devops的知识，来谈谈我的理解。 什么是DevOps？...仅从字面意思很难读懂devops到底是什么，不妨选取其中的关键词来理解。...目标：建立一种文化与环境； 人员：研发及其他IT专业人员； 如何做：在自动化软件交付流程及基础设施变更过程中协作和沟通； 期望结果：使软件的构建、测试、发布可以快速、频繁、稳定的运行； 结合上面的解析和我个人的软件工程实践经验...后来出现了敏捷研发的理念，它提倡是把大的目标拆解为一个个小目标，小步快跑，快速迭代快速验证。
如何理解变量？ —— 新手编程1001问之C#编程基础 几乎所有的编程语言中都会有变量的概念。 看起来，它并不是一件需要特别的知识铺垫才能正确理解的东西。...那么，我们来看看，编程语言中，是如何定义变量的。 程序语言中，变量的概念是指：程序运行中，用于临时存储数据的对象。 这个概念中有三个要点需要把握： 第一，程序运行中，这是变量存在的场景。...与此相对的是数据库，数据库是持久化保存数据的地方。所以，我们会经常看到“数据持久化”这个概念，它就是指将变量中的临时数据保存到数据库的过程。 第三，存储数据，这是变量的使命。...我们需要理解的是，不要将此处的数据简单理解为数字，数据绝对不能等同于数字。数据可以是任何对象及对象的集合，它是广义的，几乎可以涵盖对一切信息的描述。...2、边声明边赋值 int x = 0； 请注意，不是所有的C#变量都是这样的简单类型的对象，它可以是一个自定义的类，存储几乎任意复杂的数据。这也是我们面向对象编程需要建立的一个重要认知。
引言 DevOps是一种重要的软件开发模式； 我所在的团队正在进行DevOps转型； DevOps极大地提升了开发效率； 本文介绍了我对DevOps的理解； 什么是DevOps DevOps是一种软件开发人员...对生产和测试环境的修改只能由程序，而不是人完成； 环境管理 环境必须遵循：快速部署和响应（使用docker或者其他虚拟化技术能够更容易做到这一点），可恢复，可支持，可审计； 环境配置项目： 操作系统和配置； 中间件和软件栈及配置：数据库...团队之间的协调分工； 自动化的环境部署； 测试环境应当和生产环境尽量一致； 环境的配置文件也应当进行版本控制； 监控 监控的内容： 硬件，物理设备，路由器，代理； 操作系统； 中间件； 应用程序； 日志； 如何监控
可能会存在问题： 数据冗余:有重复值； 更新异常：有重复的冗余信息，修改时需要同时修改多条记录，否则会出现数据不一致的情况 。...四、反范式化 一般说来，数据库只需满足第三范式（3NF）就行了。 没有冗余的数据库设计可以做到。但是，没有冗余的数据库未必是最好的数据库，有时为了提高运行效率，就必须降低范式标准，适当保留冗余数据。...在Rose 2002中，规定列有两种类型：数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”，而“单价”和“数量”这样的列被称为“数据列”。...五、范式化设计和反范式化设计的优缺点 5.1 范式化 优点： 缺点： 5.2 反范式化 优点： 缺点： 参考资料如下： 1、通俗地理解数据库三个范式 2、数据库模型设计，第一范式、第二范式、第三范式简单例子理解...3、数据库三大范式最简单的解释
本文将讨论 iowait 的含义、相关的统计数据、原理以及 iowait的瓶颈问题 什么是 iowait Linux 中的解释 Show the percentage of time that the...是在这几个状态之间切换，所以这几个值总和是 100% 需要说明一点，上图中的 %sys, %user, %idle, %iowait 的百分比值都是针对所有的 CPU 来说的，统计的是全局的信息，并不是指单个进程的数据...根据 iowait的定义可知， iowait是属于 idle的一个子类，为了便于理解，可以把 iowait 当成一种等待 IO 造成的 idle状态 原理 在内核中，user, sys, idle,...有可能是正在等待一些事件，比如：磁盘IO、键盘输入或者等待网络的数据等 iowait 高表示 IO 存在瓶颈 由于 Linux 文档对 iowait 的说明不多，这点很容易产生误解，iowait 第一个条件是...个并发 IO 的话，%iowait 依然为 50% 所以，%iowait 的高低与 IO 的多少没有必然的关系，而是与 IO 的并发度相关，仅根据 %iowait 的上升是不能确定 IO 负载增加的结论 如何确定磁盘
一、分布式问题背景 随着科技进步互联网的发展，各行各业产生的数据越来越多，由此催生了大量的数据处理需求。...最终提交执行时，Spark 一共会产生 10 个 Task，每个 Task 读取一个 block 块文件 这个结论是如何得出来的？ 此时需要引入一个概念：RDD 的分区。...而 RDD 的分区数量是如何计算得到的？ 答案是：每个 RDD 中都有一个 getPartitions 方法来计算分区。 让我们回到代码中。...一旦数据发送端生成数据超出了数据计算端的计算能力，系统就会发生不可预期的问题。...这个问题也被称之为：数据倾斜。 关于数据倾斜的解决，最终思路都大同小异：使用一定的方法，避免热点数据进入同一个 Task 中。
背景介绍 这两周我在使用python进行大量的栅格数据的运算，在运算过程中遇到了数据量超级大但算力不足的问题。通过这两周的探索，也慢慢找到了一些加快栅格数据计算的方法，和读者分享。...对于非常大的数组或在多进程环境下共享数据时，这种方法非常有用。 因为mmap_array只是中间数据，应该记得运行一次，清理一次，防止占用内存。...但还需要注意个问题，如果你运行的是超级大的栅格数据，固态硬盘的容量应该是不够保存的，因此每次运行完栅格数据后，都应该及时转移数据到机械硬盘。...pro自带的arcpy进行数据计算，但arcpy数据生成结果是没有被压缩过，每一期的数据都会生成200G大小的栅格数据。...使用多线程，但如何才不能爆内存了？可以通过调整分块的大小，分块越小，内存占用越小，能带动的的线程数量越多。 但是分块的大小不是越小越好，会有一个阈值。
01 2019年中国大数据发展如何 2018年中国大数据产业规模推测达到5405亿元，较2017年4700亿元同比增长15%； 2019年有望达到6216亿元，并且未来几年中国大数据产业将保持在10-15%...报告引用中国信息通信研究院“2015-2019年中国大数据产业市场规模趋势”数据。...02 大数据顶层设计 2018年，全国各地加强贯彻落实《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划(2016-2020)》及相关政策，十多个地方已经设置了省级大数据管理机构，30多个省市制定实施了大数据相关政策文件...03 大数据技术创新 国内骨干企业已经具备了自主开发建设和运维超大规模大数据平台的能力，一批大数据以及智慧城市方面的独角兽企业快速崛起，大数据领域的专利申请数量逐年增加。...05 大数据区域布局 中国已经建设了8个国家大数据综合试验区和5个国家大数据新型工业化示范基地，开展大数据方面的实践探索，区域布局持续优化。
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