本文介绍了大数据分析平台在电网公司中的应用场景、分析模型和主要功能，通过具体案例展示了如何通过大数据分析技术提升电网公司的业务效率和智能化水平。
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 作者：TalkingData高级咨询总监 - 于洋力作《游戏数据分析的艺术》第一章第一节的前三点的重点阐述。 来源：TalkingData 1.3.4提炼演绎 事实上，每一次数据分析都要经过长期的准备和努力，曾有文章指出在整个数据分析环节中有80%以上的时间是在整理数据，所以如何有效形成方法和经验就变得更加重要。 可以预见的是，当数据分析由系统来实现时，我们需要对关键业务具备数据的归纳和业务分析的模型组织，比如在游戏数据分析中，我们会针对鲸鱼做分析，对留存做专门的分析。这
数据质量监测是大数据处理中最重要的一个环节，是数据服务、数据分析、数据挖掘等活动的必备支持条件。
小编邀请您，先思考： 1 对于具体的业务问题，如何做好数据准备？ 很多做数据分析的同学，对数据的获取有一个误区，觉得在互联网上获取数据，必须通过爬虫进行爬取。殊不知，有些必须知道的数据，即使不会爬虫的技能，也可以轻松获取。 根据这些数据类型的不同，我把它们划分为实时数据、趋势数据以及关联数据，这里，我们先来了解一下，互联网上，有哪些基于地理位置信息的实时数据。 一、实时数据 实时数据，顾名思义，是事物当前状态的数据。更好的，经过整合的实时数据，可以为我们尽早地处理问题，提供最佳的契机。 那么，互联网上，有
刚刚学习了一堆算法模型无处施展？ 不知道自己的水平和业内真实场景差别多大？ 找不到高质量数据集？ 想创业，又不知道哪个大数据AI方向最适合你？ 这场DIF创业赛完美解决这些痛点！ 我们提供： 1.签保密协议才拿得到的行业数据&真实场景： 工业数据，包括生产数据和节能数据，其中生产数据一定要与数据和场景提供方签订保密协议才能拿到，换言之，参加比赛就能接触到一个客户；再看医疗数据，肺癌影像诊断样例数据250例、体检样例数据万余条，医疗数据的价值全宇宙都知道，此处小编省略一万字。 2.无比豪气的巨额奖金： 总奖金
引言 Microsoft .NET是一项比较成熟的技术开发框架，很多的商业应用都是基于.NET开发的，在这些商业应用中，作为数据展示和录入的表格控件，是不可或缺的。大多数的表格控件在数据展示上都是比较规整的，即单行单列的展示数据。然而，实际的商业应用中需要一些多元化的数据展现方式，MultiRow就是这样一款能够自由展现数据的基于.NET平台的表格控件。 MultiRow框架示意图 MultiRow的主框架如下图所示。首先，通过集成设计器设计适合于业务需求的模板，并把模板应用于MulitRow控件，之后把M
数据猿导读 大数据交易链接了数据供应方和使用者，通过自身平台将大数据提供给需要这些接口的开发者手中，提供交易过程中必需的技术和服务支持，以节省双方的沟通、交易、开发和调用成本。 作者 | 左磊 本文长
百万大奖，聚焦工业、医疗、泛娱乐，大数据应用创业赛邀你来战！
摘要 看了网上很多的教程都是通过OCR识别的，这种方法的有优点在于通用性强。不同的答题活动都可以参加，但是缺点也明显，速度有限，并且如果通过调用第三方OCR，有次数限制。但是使用本教程提到的数据接口。我们能很容易的获取数据，速度快，但是接口是变化的，需要及时更新。 一、前言 看了网上很多的教程都是通过OCR识别的，这种方法的优点在于通用性强。不同的答题活动都可以参加，但是缺点也明显，速度有限，并且如果通过调用第三方OCR，有次数限制。但是使用本教程提到的数据接口。我们能很容易的获取数据，速度快，但是接口是变
大数据在结构化数据存储方面的应用需求越来越明确，但是大数据环境下辅助开发工具的不完善，给数据库管理人员和开发人员带来的不变难以言表，基于此创建了开源项目VisualHBase，同时创建了VisualHBase的开发群：263505724，希望能够借助社区的力量，解决大数据企业实施的瓶颈。
作者简介 小丰，携程研发总监，专注于分布式数据库研究，大数据领域实时计算和大数据应用的系统架构设计。 背景 随着携程酒店数据的膨胀以及个性化需求的增多，每个数据接口个性化的排期开发，因为没有标准化，从需求讨论，数据准备、接口封装、上线调试到接口api说明，期间需要花费大量的时间。一个接口的实现到生产上线至少需要2天甚至更多时间，这个时间成本不得不依赖排期开发； 随着历史接口的迭代，已对外提供的700多数据接口中，其中500多个还在使用，并且每年的增量在100多，开发和维护成本高，特别是在追溯上游离线数据逻
目前市场上常见的企业级大数据平台型的产品主流的有两个，一个是Cloudera公司推出的CDH，一个是Hortonworks公司推出的一套HDP，其中HDP是以开源的Ambari作为一个管理监控工具，CDH对应的是Cloudera Manager，国内也有像星环这种公司专门做大数据平台。我们公司最初是使用CDH的环境，近日领导找到我让我基于Ambari做一个公司自己的数据平台产品。最初接到这个任务我是拒绝的，因为已经有了很完善很成熟的数据平台产品，小公司做这个东西在我看来是浪费人力物力且起步太晚。后来想想如果公司如果有自己数据平台的产品后续在客户面前也能证明自己的技术实力且我个人也能从源码级别更深入的学习了解大数据生态圈的各个组件。
DVIIN1_CLK为输入视频源的随路时钟，用于检测分辨率的时钟，行分辨率的检测从视频源的数据有效信号DVIIN1_DE的上升沿开始计数，直到DVIIN1_DE的下降沿对HsNum锁存输出。列分辨率的检测的是一个DVIIN1_HS有效期间检测DVIIN1_DE的上升沿或者下降沿个数（实现方式如下），然后在DVIIN1_HS的下降沿将VsNum锁存输出。
接口是一个抽象概念，一般有好几种层面的接口。可翻译为界面也可翻译为接口，翻译为接口的由来应该是从电器的插口而来（未做考证）。通俗说法：接口就是用来连接而开放的入口。大致有这些类型的接口：硬件接口、用户界面（UI）、软件接口、面向对象接口。
2017中国（苏州）大数据应用创新创业国际大赛，首创“实际场景”+“行业数据”创业赛模式，寻找医疗、工业、泛娱乐及技术领域牛人，推动技术与产业深度融合，掀起创新创业热潮。参赛优胜团队将获得丰厚奖励，比赛总奖金额高达120万，基金池投资奖励5000万，全球独家云技术企业腾讯云提供的腾讯云云+创业扶持金100万，并有办公场地免租、各种创业资源采购奖励等超值创业扶持优惠大礼。大赛与重量级合作机构联手，由企业提出真实产业场景需求及相关数据，推动技术深度融入实际场景，帮助参赛者更好地洞悉风口，紧密对接产业。参赛者针对场景提供解决方案，也可自选方向参赛。大赛现正面向全球火热招募中，快来报名吧！登录官方网站即刻报名 www.datadreams.org
在其他平台上，可能不容易找到一个全历史的沪指趋势图，有了tushare的数据接口，轻松获取到全历史数据并制作成Excel图表。
我们在做GB28181设备对接模块和RTMP直播推送模块的时候，遇到这样的技术需求，设备（如执法记录仪）侧除了采集传统的摄像头外，还需要对接比如大疆等第三方数据源，确保按照GB28181规范和RTMP协议规范，接入到国标平台侧和RTMP服务，除了正常的接入需求外，还需要对第三方数据源回调过来的编码后视频、音频数据实时预览和播放。
作为一个后端开发，我做的大部分项目一般都是基于 Swagger 来管理 API 文档，基于 Postman 来做接口调试，基于 JMeter 来做接口性能测试，基于 RAP 等工具 Mock API 数据。
1.3数据接口设计 2 预备知识储备 2.1页面加载过程 2.5 本地存储 浏览器执行此脚本即可查看 cookie 自定义 自定义生效 修改 cookie 生效 删除 cookie 有效期设置为以前的
徐蓓，腾讯云容器专家工程师，10年研发经验，7年云计算领域经验。负责腾讯云 TKE 大数据云原生、离在线混部、Serverless 架构与研发。 1 方案介绍 大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业，为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长，对数据处理能力提出了更大的挑战，同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语，这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析，实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告，从而在第一时间作出市场判断与决策。 典型的场景如电商大促和金
如果前后端职责划分很清楚的话，后端更多开发工作在于业务接口设计、业务逻辑处理以及数据的持久化存储，并提供详细的接口设计文档给前端开发人员使用。
MySQL HeatWave 是 MySQL 数据库的一项新技术，它是由 Oracle 公司开发的，专为云环境下的高性能分析应用而设计。该技术能够显著提升 MySQL 数据库在大规模数据分析场景下的性能和吞吐量，为企业提供更高效、更快速的数据处理能力。本文将介绍 MySQL HeatWave 的原理、特点和应用场景，以及它在数据库领域带来的重要意义。
本篇的目的是简明的完成一份接口测试用例设计的撰写，维护的文档，需要大家共同努力，不断完善，存在的不足以及日后在实际使用中暴露出来的问题，希望大家及时出，以便更新文档。
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 编辑、翻译：闫蒲、Xenia、周希雯、张钰、王昱森、陈姸君 导语：关于社会大数据的研究近年来不断扩大、繁荣，发展为集社会学、计算机学、物理学、心理学等多个学科于一身的交叉学科。与此同时，新的数据获得渠道、数据处理方法和工具也不断被研究者们引入社会研究领域。然而，正是因为该领域的快速兴起，社会大数据的研究方法
一顿操作猛如虎,事后,却做的东西,却不满足产品的需要,就是自己很努力,最后发现是在做无用功,最后还不讨好
数据服务是数据中台能力的出口，是支撑数据应用的重要支撑。数据资产只要形成数据服务被企业使用，才能体现价值，传统做法是根据某个应用产品的需求，独立构建非常多的数据接口与应用产品对接，这会造成大量接口的重复建设，且修改、运维、监控的成本都很大。我们可以构建可管理、可复用、可监控的统一标准下的数据服务体系，通过数据服务体系快速对接业务系统或应用系统，提升效率。
服务端API的设计与开发，为客户端提供产品业务所需要的各种功能和数据接口。随着APP产品的迭代更新，APP Server提供的接口往往也会进行多个版本的迭代更新。如何优雅的维护接口的稳定性，设计扩展性满足将来一定的业务需求变更，一直是从事服务端接口开发工程师需要不断思考的问题。
这是一个采用前后端分离开发的项目，前端采用 Vue 开发、后端采用 SpringBoot + Mybatis 开发。
【案例】中国银联、光大银行基于区块链的可信电子凭证系统
面对复杂的大数据安全环境，需要从四个层面综合考虑以建立全方位的大数据安全体系：边界安全、访问控制和授权、数据保护、审计和监控。如下图所示：
猿如意是一款面向开发者的辅助开发工具箱，包含了效率工具、开发工具下载，教程文档，代码片段搜索，全网搜索等功能模块。帮助开发者提升开发效率，帮你从“问题”找到“答案”。
公司的文档一般有统一的规范格式，文档的开头，一般要包含公司信息、项目名称、业务名称、版本号等。
最近在很多场合都听到大家在讨论中台这个概念，自从数据分析大数据崛起后，各个行业多开始构建自己的数据分析中台，人力资源行业也不例外，现在也有很多的机构和服务商都开始逐步的构建人力资源的数据中台。很多企业也开始规划自己企业的内部人力资源中台。但是现在很多HR只听说中台这个概念，很难说清楚到底什么是人力资源的数据中台，企业内部的人力资源数据中台又是长什么样子的，今天我们就花点时间和大家聊一聊数据中台。
减少不必要的请求，避免同级别同业务的数据多次请求后端。（控制相对原子，避免接口高度耦合，返回不必要的数据）
在大数据当中，作为核心基础的分布式，在架构层面可以说是作为主导的思想，而提到分布式，还有一个与之紧密关联的重要概念，就是微服务。之前我们也对微服务做个简单的入门介绍，今天的大数据入门分享，我们主要来讲讲，微服务架构重要概念。
当我们设计接口，我们或多或少都会有上面列举的一些考虑，我们只有想的更多才能让让我们的接口更加完善，我个人觉得100%完美的接口是不存在，只有适合才是最重要。
iNeuOS物联网云操作系统（i：代表信息和工业，Neu：代表神经元和细胞，OS：代表操作系统），这是我们起名字时候的想法。5月底发表的《iNeuOS云操作系统，.NET Core全系打造》时有网友质疑：只是仿了Windows 10操作界面、这也能叫操作系统。只能说大家对事物的理解有偏差，也没有做过去的解释。
在企业安全建设中，资产管理是很多安全工作的基础。而数据资产管理可以帮助我们更准确的发现安全风险，执行更有效的控制措施，在数据安全体系化建设中也有着举足轻重的作用。
数据猿导读 6月1日，菜鸟网络与顺丰的一场口水战可谓是引发了物流行业剧震，而这场争论的背后无非是双方对于用户数据的掌控权。但在大数据时代，企业争夺用户数据的时候究竟将消费者至于何地呢？ 作者：叶子 本
一、数据库设计步骤 1、用户需求分析，使用一定的辅助工具对应用对象的功能、性能、限制等进行科学分析 2、概念结构设计，是对信息的分析和定义，如视图模型化、视图分析和汇总，理想工具是E-R图 3、逻辑结构设计，将抽象的概念模型转化为与选用的DBMS产品所支持的数据模型相符合的逻辑模型，是物理结构设计的基础，包括模式初始设计、子模式设计、应用程序设计、模式评价以及模式求精 4、物理结构设计，是逻辑模型在计算机中的具体实现 5、数据库实施阶段 6、数据库运行和维护阶段
角色：产品所有者（决定做什么，能对需求拍板的人）、团队负责人（解决各种问题，专注如何更好的工作，屏蔽外部对开发团队的影响）、开发团队（项目执行人员，具体指开发人员和测试人员）。 准备工作：商业案例和资金、合同、憧憬、初始产品需求、初始发布计划、入股、组建团队。 敏捷团队通常人数为8-10人。 工作量估算：将开发任务量化，包括原型、Logo设计、UI设计、前端开发等，尽量把每个工作分解到最小任务量，最小任务量标准为工作时间不能超过两天，然后估算总体项目时间。把每个任务都贴在白板上面，白板上分三部分：to do（待完成）、in progress（进行中）和done（已完成）。
数据猿导读 在第二届中国信息通信大数据大会上，原力大数据CEO江颖曾表示，国内除了BAT推出的大数据产品以及部分500强企业内部的大数据应用外，市场上几乎找不到真正能够带来规模性经济效益的大数据产品，
2022年10月27日，国际学术期刊《Nucleic Acids Research》刊登了华中农业大学动物遗传育种团队构建的跨物种多组学知识库IAnimal。
2022年8月5日，资阳数智科技有限公司发布《资阳市园区智慧化和大数据运营中心项目（安全运营中心、数据资源中心、物联感知平台）》招标公告，预算 4299.41 万元。 第一包安全运营中心建设内容： 1、基于资阳市政务云建设云安全资源池，结合政务云提供的安全能力，满足云上租户业务系统网络安全等级保护三级的建设要求，为智慧城市资阳市智慧城市和大数据管理运营中心项目构建符合国家等级保护安全能力支撑。 2、基于政务云构建云密码资源池，为资阳市智慧城市和大数据管理运营中心项目提供云密码支撑。 3、构建城市网络空间安全
FPGA 在通信领域的应用可以说是无所不能，得益于 FPGA 内部结构的特点，它可以很容易地实现分布式的算法结构，这一点对于实现无线通信中的高速数字信号处理十分有利。
随着科技的高速发展，数据在人类生活和决策中所占的比重越来越大，大数据的兴起只是说明了一种现象，面对如此广度和深度的大数据技术栈和工具集，如何学习和掌握好大数据分析这种技能，犹如盲人摸象，冷暖自知。不过技术的学习和应用也是相通的，条条大路通罗马，关键是要找准切入点，理论与实践结合，有全局观，工程化思维，对复杂系统设计开发与关键技术体系的主要矛盾要有所把握。熟悉大数据基础理论与算法、应用切入、以点带面、举一反三、横向扩展，从而构建完整的大数据知识结构和核心技术能力，这样的学习效果就会好很多。
跟大家聊完了什么是 FPGA 之后，我想大家应该对自己手中那个“黑方块”有了一定的主观印象，至少明白了它和普通芯片的区别了，那么接下来，另一个问题就出现了，FPGA 我能用它做什么，我学会它之后在未来我可以从事哪些领域的工作？
FPGA 大家应该都听过，那么我们能用它做什么，我们学会它之后在未来我可以从事哪些领域的工作？
有读者大概问了这样的问题：FPGA能做什么？比单片机厉害吗？ 这么说吧，FPGA在某方面也能实现单片机做的事，在某些领域，FPGA远比单片机强的多。
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