本文来研究客户的交易年龄。与自然年龄不同，交易年龄指的是客户在发生交易时的年龄，这在多年分析中的差异就会非常显著。...问题背景 在生意中，往往需要计算交易客户的平均年龄，但随着时间的推移，客户每年的年龄都在长大，因此，在计算中使用用户在交易时的年龄更加贴切，而不是客户的静态年龄。...静态平均年龄计算 如果客户的年龄已经由最新的年龄所标记了，这个年龄由 TODAY 和 BIRTHDAY 的 YEAR 共同决定。...那么，其平均年龄的计算可以是： Customer.AverageAge.Dim = CALCULATE( AVERAGEX( SUMMARIZE( Customer , Customer...动态平均年龄计算 如果考虑多年数据，那么在购买的时候用最新的用户年龄就不够合理，就需要考虑动态年龄，使用订单数据计算如下： Customer.AverageAge.Fact = CALCULATE(
我37岁找到的自己的第一份编程工作。从在Home Depot挣25000美金一年到获得60000美金年薪的工作！现在我差不多40岁了，挣得比当时多得多！...我今年52岁，一年前获得了计算机科学的学位，在自己的第一份软件工程师岗位上工作差不多三个月了。 10余年的酒保和服务生经历后，我回到学校学习了图形设计，成功成为了一个网站前端设计/开发。...这个月我就33了，虽然高中就学过编程，但重新捡起来的时候已经31了。去年的时候我开始做网站开发工作。重新选择职业永远不会太晚。 我之前是个自由职业钢琴家。...30岁回到了学校，因为没有数学背景，我真的是从零开始，最后我拿到了计算机科学的博士学位，38岁的时候找到了我的第一份工作（雅虎），而现在我是微软的首席科学家。...去年的时候，42岁的我开始了自己第一份软件开发工作。 我，我，我！30岁拿到计算机科学的学士学位，40岁晋升为Etsy的主管工程师！ 我41岁完成的编程集中培训并找到了自己的第一份开发工作。
周鸿祎：放弃银行工作机会，加入电脑公司 1995 年，周鸿祎在西安交大研究生毕业，对毕业后的第一份工作，他有两个选择：一是去银行工作，拿 3000 元高月薪；二是加入电脑公司，拿 800 元的月薪。...当时的周鸿祎毫不犹豫的选择了后者，因为加入电脑公司更接近他未来的梦想——做软件。那家电脑公司叫方正集团，周鸿祎的第一份工作便是在方正做程序员，而且他在那里一待就是三年！ ?...在日企的两年，刘强东任劳任怨、踏实苦干，相继做过电脑担当、库管担当和客户担当，学到了很多企业管理的知识。 ?...马化腾：最初月薪 1100 块，他做了 5 年 1993 年，马化腾从计算机专业毕业，毕业后他差点去路边摆摊修电脑了，幸好当时路边摊竞争比较激烈，他只好老老实实去找工作。...当时的海博翻译社，马云瘦的我心疼··· 马云对年轻人说：第一份工作请干足 5 年，这个世界不缺机会。第一份工作的坚持，比后面工作的坚持更为重要。不管什么工作，向身边的每一个人好好地学。
毕业后第一份工作是在创业公司酷讯负责垂直搜索频道技术业务。人生的第一份工作，自然受益匪浅。我后来在百度工作，在一个技术驱动型非常强的公司学习实践云计算技术。 在国内工作的时候，对技术有着狂热的追求。...带着这样的硅谷情节，在当时工作上没有合适外派机会的情况下，我选择了出国读书。...在杜克读书时候，刚好我的导师就是在大数据方面做一些实践，我也很欣喜可以把研究和最新的工业实践Hadoop平台结合，当时做出了很好的结果发表在VLDB，SOCC国际数据库和云计算大会上。...在硕士期间，有机会去了Amazon实习，参与Amazon Web Services EC2的基础架构建立。亚马逊云计算是全球领先地位。这与我当时的大数据研究项目有很大的相关性。...2 企业文化不合，对公司的使命和价值观有一些偏差，这个比技术功底更致命，主要是找志同道合的。 如何表现自己体现沟通能力？
站在已经三十多的年龄关口，想想自己也太过尘埃，或许我需要一个适合我去主导的舞台，玩出自己想要的精彩。”...利用所有的课余时间旁听计算机系课程，一头扎进计算机的圈子，通过“蹭课”和“自学”开始了解域名，他慢慢开始上手做简单的企业门户网站…… 大学时与计算机结缘，于是认定计算机就是未来。...技术人的第一份工作应该是什么样的？ 周志章认为，技术人选择第一份工作的时候一定要选择规模大、人数多的企业，并不一定学得全，但要什么都看得到。...因此，周志章的第一份工作就选择了Webex（为B端创建随需软件解决方案，主打在线会议应用程序），负责公司产品在线会议产品的研发和集成。...他做到了，但并不止步于此，由于当时关注到了“系统架构”，于是他给自己明确了第二个“五年计划”：成为系统架构师。 现在，身为铭师堂CTO的周志章则在为自己的第三个目标奋斗：主导一个团队。
、互联网厂商都会选择BSI的IT服务和信息安全的认证服务。...BSI成立于1901年，当时称为英国工程标准委员会。...一般来说，企业为了保护其信息不被泄漏会安装数据防泄漏的系统，这就好比家里有一个摄像头，员工的信息时刻都被监控着，对于员工来说心理是无法接受的。...所以它不是一个人或者一个国家开发出来的。往往是由一个组织牵头，找到在行业内非常知名的一些企业，一些行业的专家，还有独立的研究机构，共同来讨论。BSI充当的就是这个中介的平台。”...针对企业的认证审核，据万鑫博士介绍，作为独立的第三方机构，BSI始终保持着严格、公开、透明的原则，其内部审核的合规流程非常严，不会在某些项目上特别偏向于某一个客户，或者特别偏向于某一个被认证的企业。
我认为，对于许多优秀学生来说，获得博士学位感觉就像一个“安全”的选择：选择这条路目标很明确，可以做一些“出名”的事情。...尽管我在高中学习了2年的C++，在大学攻读计算机专业，并在攻读数学博士期间做过一些编程项目，但我更多专注于计算机科学的理论部分，并且缺乏许多实用的计算机技能。...相比之下，fast.ai联合创始人Jeremy Howard在18岁开始做第一份全职工作，当时他是麦肯锡的一名顾问，而当我第一次进入就业市场时，Jeremy已经有了10年的全职工作经验，并成立了两家目前仍在运营的创业公司...如果我不读博士，我可以学到更多其他的技术和技能。 要清楚，生活不是一场竞赛。你可以在任何年龄改走技术路线，并学习新技能。科技产业内的年龄歧视时有发生，不断流传着年轻创始人的成功神话。...提到研究生院，可能让人想到贫困线水平的工资、前途未卜的就业形势，监管者的前后矛盾的要求，无关紧要的研究项目，以及来自终身教职员工和本科生出身的人（一般前者是管理层，后者是客户）的不尊重的对待。
题图： from Zoommy 我的第一份工作是在工厂度过的。 按当时的规矩，新人要先跟着师傅学徒三年，跑跑腿，打打杂，最终师傅如果觉得你合格，你才有资格拿起那把锤子为四化建设做贡献。...自从2001年投身计算机编程以来，在小公司搬砖几年后顺利加入有一定规模的软件公司，搞架构，撸数据，为了能快速成长，我还找了一家培训机构做培训师，通过十几年的努力，最终进入某公司做起了技术总监，这一路走来...但随着年龄的增长，我从最开始的莽撞，到之后的淡定，经历过快速增长，也见证过业务衰退，我开始承认一个现实，每个人、每个团队的能力都是有局限的，有一些事情做不到就是做不到，尤其作为技术老大，应该懂得放弃一些不合理的欲望...当时，正逢A产品V3.0在北方业务线进行试点，在客户现场遇到很多技术问题，或许是领导想实施他的身手，就把他派去现场承担技术解决专家的角色。...结果不出一个月，那些棘手的问题在他的手里全部解决，这位小伙伴也受到客户的广泛好评。 这一战，打出了他的品牌效应，也帮他获得了信任。
这就是异构数据融合面临的现实挑战——如何将这些不同来源、格式各异的数据流融合为一体，释放出它们真正的力量？...云计算、大数据技术的发展极大地降低了数据存储和处理的成本，同时提高了处理速度和效率。 从商业角度看，竞争的加剧要求企业更快地做出基于数据的决策，以及提供更加个性化、高质量的产品和服务。...合规性审核和评估：定期进行合规性审核和风险评估，确保数据处理活动持续符合最新的法律法规要求。...通过实施这些策略和技术解决方案，企业不仅能够有效应对合规性挑战，还能提升客户和公众对其数据处理活动的信任和满意度，从而在数据资产化和要素化的道路上更加稳健地前进。...最终，这些分析结果被用于指导营销策略的调整、优化供应链管理和提升客户服务质量，有效提升了数据资产的价值。
计算主要通过 TiKV 调用 Lua 实现，通过 Lua 动态扩展实现数据计算的功能。 项目简介 既然你关注了 TiDB， 想必你一定是个关注 Infrastructure 的硬汉（妹）子。...监控作为 Infra 不可或缺的一环，其核心便是 TSDB（time series database） 。...抱着尝试的心态，给 Prometheus adapter 提了个 PR。 然后，居然被合进去了！！！ 一下午写的代码居然被合进去了！！！ 成果 彻底打通了 TiKV 和 Prometheus。...去年参加 DevCon 给的布袋用了一年，还没坏，今年准备再领一个。 见到了很多年龄比我们小，但技术又还不错的小伙伴，比如兰海他们组，udf 那个组。也见到了一些年龄稍长的参赛者。...他们的存在，让我们在充满杂事的日常工作中又有了继续奋斗的动力。 似乎，当时选择这个行业没有错，而不仅仅是一份工作。 Just for fun。 感谢 感谢唐刘老师和申砾老师的指导。
但是在实际工作中很少出现这种情况，你需要使用不同的格式和命名方式来汇总不同来源的数据。 你需要做的是，熟练掌握你大部分时间将要做的事，即数据预处理。...当产品负责人或主管对模型输出产生质疑时，你需要进行解释，而传统的模型更容易解释。 ? 有很多出色的统计学习模型，你需要了解其优缺点，并根据具体任务应用相关模型。...来源：过去5年中机器学习的谷歌指数趋势 机器学习永远不应该是产品。机器学习是强大的工具，用于生产满足客户需求的产品。...机器学习可以用于让客户收到精准的商品推荐；准确识别图像中的对象；帮助企业向用户展示有价值的广告。 作为数据科学家，你必须以满足客户需求为目标制定计划，在此基础上你才能充分利用机器学习。...结语 年轻的数据科学家能为公司提供巨大价值。他们通常是自学成才，因为很少有大学设有数据科学学位。同时他们具有强烈的好奇心，并且对自己选择的领域充满热情，并渴望了解更多的知识。
和朋友家男 开发了一套 规则引擎框架，目前快开发完了，后期会开源 运营公众号 副业开始有一点点收获 2021 生活上一些经历 离开了天津，换了一座城市，继续打工 我在天津待了5年了，在天津念的学，第一份工作也是在天津...，我是先喝了一杯冰水，然后又倒了一杯沸水，水杯当时直接裂开了，沸水直接流到我的大腿上，当时，我的腿就跟熟了一样，特别疼，还好当时处理及时，打了120 ， 用冷水浇了一个小时，后来 120 拉上我去了医院包扎...[e0729c1c54e466cca5352ee53d590556.jpeg] 2021 有哪些遗憾 回顾 2021 年，今年一年没有什么大的收获吧，归咎其原因，方向还是没有确定，就像一座船在大海航行...那会你年龄也上来了，很小年轻们比，你怎么和他们比。...写在最后 时间是我们非常宝贵的财富，我们每一年都会选择将时间投资在不同的东西上以期望获得相应的回报，无论是投入学习获得更多的知识和经验，还是投入娱乐获得得到放松和良好的心态，这都是我们自己做出的选择和规划
不知道如今焦虑的ponyma是否还记得那个曾经野心勃勃的“马站”站长。 1993年，爱好天文学、但因深圳大学当时没有天文学系，转而选择了计算机系的马化腾大学毕业。...自从“被迫”选择计算机系后，马化腾展示出了他惊人的计算机天赋。 据当年的同学回忆，马化腾是一个编写病毒程序的高手，经常把机房计算机的硬盘锁死，连管理员都打不开。...雷军1991年7月毕业于武汉大学计算机系。然而高考时报考计算机系，并不是因为当初就对计算机有兴趣，而是因为当时的好朋友也报考了武大的计算机系。...为了和好友有共同话题而同样选择了计算机系，这一想法可以说改变了雷军的一生。 在上世纪90年代，从金山的程序员一路晋升为金山副总裁的求伯君是当时所有程序员的偶像。梦想当一名程序员的雷军也不例外。...其中一句，张一鸣说：很多人人生中一半的问题都是这个原因造成的——没有延迟满足感。从他大学毕业面临第一份工作时的选择就体现了这一点。
组织在数字化的进程中，产生了大量的非结构化数据，包含：办公文档资料、外来的文件、电子邮件、网页、图片、音视频、研发或设计类的图纸等等，这些非结构化数据都是组织重要的资产，其存储量级会占到组织数据量级的80%...1、本地文档同步——过程自动全面积累 通过桌面客户端工具设置同步周期、选定路径、选定文件格式等规则，让本地文件与系统文件自动双向同步。...浏览器、客户端、APP，多端同步使用。 5、公共文档库-统一存储组织不同来源的文档资料 统一采集、整合、存储来自各渠道的文档资源，包括业务系统、外部、本地和历史数据等。...2、标签管理 标签是一种灵活的文件分类方式，用户可对文件进行自行添加标签，也可在标签库中进行选择添加。采知连支持多种标签添加方式： 公共标签：系统定义标签库，及标签的分级分类。...总结 统一文档存储：全面覆盖不同来源、不同类型的文档，包含：办公类、业务类、外部文档等，统一文档存储结构，便于查找利用； 合规管控支持：结合组织要求建立文档管理体系标准，合规管理文档全生命周期； 高效协作分享
实验室里试验了几十年的那些技术想法最终得到了研发和应用，成为了现实。 这些算法正在成为巩固业务关系和确保准确真实工作流程的基础。这些方法使公司可以更轻松地向客户提供个性化服务，同时保护他们的隐私。...这意味着，以年龄为例，从数据集中的年龄随机增加或减少几年，那么平均年龄将保持不变，因此难以找到年龄变动的具体个人，从而保护了用户隐私。 当然，差分隐私的使用依场景而定。...使用如SNARK和其他类似证明的数据库可以保护用户的隐私，同时确保他们合规。例如，一个非常简单的例子可能是数字驾驶执照，它可以证明一个人的年龄能够喝酒，但是不会透露他们的出生日期。...六、同态加密 处理使用传统加密算法锁定的数据的唯一方法是对其进行解密，这个过程可以将其暴露给任何有权访问计算机进行工作的人。同态加密算法使对加密信息进行计算而无需对其进行解密成为可能。...例如，一个名为RTI的研究智囊团创建了2010年美国人口普查数据的一个副本，包含随机住址的随机人群。这些人完全是虚构的，但他们的家庭住址和个人信息被选择为具有与真实值相同的基本统计资料。
一时间，各路科技公司遍地开花，股票市场上的科技股们各个涨势凶猛。 对于很多在学校读计算机科学的学生们来说，那是他们投身这场科技革命的原点——因为当时在硅谷，到处都是工作机会。 ?...学生时代培养的数据直觉，潜移默化中影响着单艺的职业选择和判断。 “我在硅谷的第一份工作，是负责客户关系管理（CRM）领域的数据挖掘。”数据分析师职位，可以算是单艺在数据界的“出道”。...随着技术和计算能力的不断发展，数据的应用开始迅速超越传统行业，向数据量更大、计算更复杂、应用价值更超前的互联网领域迈进。传统的描述性统计（方法）和Excel（工具）已经越来越力不从心。...于是，单艺接下来从程序员又变成了算法工程师，完成了从商业数据挖掘，到真正“大数据”业务的转型。 “当时离大数据最近的行业：一个是搜索，后来是广告。” 单艺接下来选择了搜索领域，加入了搜索业巨头雅虎。...那到底赚的有多多呢？ 单艺说，根据猎聘的统计数据，大数据的核心职能如算法工程师、大数据工程师和数据分析师缺口很大。 不同的职能方向、年龄等因素，都会成为影响薪酬的因素。
这些全都与IBM“智慧的地球（Smarter Planet）”这一概念不谋而合。 ? “显宏镜”技术由IBM研究院（IBM Research）物理分析团队的一组科学家负责开发。...鉴于这一流式数据量代表了（每月数十艾字节），没有任何单独的系统能够存储这些数据，更不用说对其进行分析了。 但是，针对特定问题管理此类全球数据的子集当然是可行的。...传统地理信息系统（GIS）的数据分散在不同来源中，需要用户来处理不同的格式，完成数据管理工作，而IBM物理分析集成数据存储库和服务则与之不同，它提供管护“数据即服务”功能。...当时，美国嘉露酒庄（Gallo Winery）希望优化其葡萄园灌溉水的利用情况，因为这对于它在加利福尼亚州种植的12000英亩酿酒葡萄而言是一笔巨大的开销。...IBM研究院物理分析团队想要完善这些精准农业技术，在全球范围内推广部署，还希望将其扩展至灌溉应用以外的领域。通过应用适当的机器学习技术，作物品种选择、种植季节以及施肥方案都能得到优化。
对于当时很多在学校读计算机科学的学生们来说，那是他们投身这场科技革命的原点——因为当时在硅谷，到处都是工作机会。 ? （图片说明：旧金山的硅谷路标。...学生时代培养的数据直觉，潜移默化中影响着单艺的职业选择和判断。 “我在硅谷的第一份工作，是负责CRM（客户关系管理）领域的数据挖掘。”...▍从分析师到CDO，他把数据科学上的“坑”全都踩了一遍 虽然第一份工作做的是数据分析师，但是单艺骨子里还是一个程序员。 他一直喜欢自己写程序，在工作之余还保持着高昂的写代码热情。...随着技术和计算能力的不断发展，数据的应用开始迅速超越传统行业，向数据量更大、计算更复杂、应用价值更超前的互联网领域迈进。一时间传统的描述性统计和Excel已经越来越力不从心。...那到底赚的有多多呢？单艺说，根据猎聘的统计数据，数据科学的几个行业缺口很大，不同的职能方向、年龄等因素，都会成为影响薪酬的因素。“整体来讲，比同龄的的其他职位，薪酬水平要高出20%～50%。”
北京德惠众合信息技术有限公司服务的几家客户，则希望能够在做好全面“防守”的同时，依然保持正常的工作节奏。...德惠众合的名字也许有人感到陌生，但提起创立于2013年的敏行移动平台，to B的江湖上几乎无人不晓。 与微信这样的toC移动平台相比，以政企为目标客户的to B移动平台要低调得多。...借助自主开发的安全隧道产品，敏行为其移动端提供统一的安全接入，同时保障数据传输的安全。...这不是一家横空出世的企业，而是经历过市场风雨的洗礼，扎根于用户需求的土壤，自然生长出来的安全细分市场龙头。 “阔别家乡二十多年后，我交了第一份答卷。”...作为创业路上行走近20年的“老兵”，何宇博士对于今后五年乃至更远的未来，并不想做主观的构想——“技术潮流和用户需求都在不断变化，顺势而为可能是最好的选择”。 淡定的表述，掩饰不住奔放的内心。
但是2003年初，美国刚刚经历了互联网泡沫破裂的余震，整个互联网行业式微。机缘巧合之下，李丹枫的第一份工作选择了美国个人消费信用评估公司FICO。...虽然现在因为互联网金融的兴起FICO已经被人熟知，但在当时它的名气远远不如风口中的互联网公司，相比于他其他同学，李丹枫的选择显得很另类。...在FICO做的模型需要满足多家银行的需求，在服务多个客户的过程中，李丹枫意识到数据质量和模型稳定性很重要，这决定了模型能否在实际应用时成功落地。...比如在信用评级过程中，用户的性别、年龄、种族、居住地等数据都被法律禁止使用，因为公众担心自己会因为这些因素而受到歧视，银行可能会根据这些数据评估用户的信用级别，进而针对不同群体制定不一样的利率。...“用之为用之，不用为不用，是为用也”，他认为数据的应用需根据其特点找到合适的场景，“就像你无法用棉花造出飞机一样，每一种数据都有适用和不适用的场景。
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