数据集成

目录： 下载资源 ：https://www.yinxiangit.com/600.html 采用当前流行的前后端分离式开发技术，涉及RESTFul API基础知识和Vue项目结构分析，解决了技术开发单一的痛点，拥有超前的技术融合技能，让你在开发的领域比别人技高一筹！课程重点讲解RESTFul API知识，主要面向后端开发者，为了补充后端同学对前端Vue认知不足，本课程特意简单的讲解了Vue前端项目的结构以及如何调试每个API接口数据。课程由慕课网发布，收集整理于网络，如有侵权，请联系删除！！ 课程目录：第1章 课程介绍 介绍课程目标、通过课程能学习到的内容、和系统开发前需要具备的知识 1-1 课程导学 第2章 开发环境搭建 介绍系统开发所需的开发环境的搭建， 包括前后端开发所需要的IDE、 mysql、navicat、nodejs、cnpm的配置等， 还介绍了如何配置python虚拟环境 2-1 pycharm的安装和简单使用 2-2 mysql和navicat的安装和使用_1 2-3 windows和linux下安装python2和python3_1 2-4 虚拟环境的安装和配置 2-5 vue开发环境搭建 2-6 资源获取方式和提问方式 第3章 model设计和资源导入 本章节分为项目初始化、model设计和数据导入三部分。 章节详细的讲解了如何初始化项目

问：你在测试中发现了一个bug，但是开发经理认为这不是一个bug，你应该怎样解决。 首先，将问题提交到缺陷管理库里面进行备案。 然后，要获取判断的依据和标准： 根据需求说明书、产品说明、设计文档等，确认实际结果是否与计划有不一致的地方，提供缺陷是否确认的直接依据； 如果没有文档依据，可以根据类似软件的一般特性来说明是否存在不一致的地方，来确认是否是缺陷；根据用户的一般使用习惯，来确认是否是缺陷；与设计人员、开发人员和客户代表等相关人员探讨，确认是否是缺陷；合理的论述，向测试经理说明自己的判断的理由，注意客观、严谨，不参杂个人情绪。 等待测试经理做出最终决定，如果仍然存在争议，可以通过公司政策所提供的渠道，向上级反映，并有上级做出决定。 问：给你一个网站，你如何测试？首先，查找需求说明、网站设计m等相关文档，分析测试需求。 制定测试计划，确定测试范围和测试策略，一般包括以下几个部分：功能性测试；界面测试；性能测试；数据库测试；安全性测试；兼容性测试设计测试用例：功能性测试可以包括，但不限于以下几个方面： 链接测试。链接是否正确跳转，是否存在空页面和无效页面，是否有不正确的出错信息返回等。 提交功能的测试。 多媒体元素是否可以正确加载和显示。 多语言支持是否能够正确显示选择的语言等。 界面测试可以包括但不限于一下几个方面：页面是否风格统一，美观页面布局是否合理

1.1 Spring概括 1.1.1 Spring是什么 Spring是一个开源的轻量级Java SE（Java 标准版本）/Java EE（Java 企业版本）开发应用框架，其目的是用于简化企业级应用程序开发。应用程序是由一组相互协作的对象组成。而在传统应用程序开发中，一个完整的应用是由一组相互协作的对象组成。所以开发一个应用除了要开发业务逻辑之外，最多的是关注如何使这些对象协作来完成所需功能，而且要低耦合、高内聚。业务逻辑开发是不可避免的，那如果有个框架出来帮我们来创建对象及管理这些对象之间的依赖关系。可能有人说了，比如“抽象工厂、工厂方法设计模式”不也可以帮我们创建对象，“生成器模式”帮我们处理对象间的依赖关系，不也能完成这些功能吗？可是这些又需要我们创建另一些工厂类、生成器类，我们又要而外管理这些类，增加了我们的负担，如果能有种通过配置方式来创建对象，管理对象之间依赖关系，我们不需要通过工厂和生成器来创建及管理对象之间的依赖关系，这样我们是不是减少了许多工作，加速了开发，能节省出很多时间来干其他事。Spring框架刚出来时主要就是来完成这个功能。 Spring框架除了帮我们管理对象及其依赖关系，还提供像通用日志记录、性能统计、安全控制、异常处理等面向切面的能力，还能帮我管理最头疼的数据库事务，本身提供了一套简单的JDBC访问实现，提供与第三方数据访问框架集成

1.什么是集成学习 什么是集成学习，以前我们都是使用一个算法来进行预测，难免会有"独断专行"的感觉。集成学习是将多个算法集成在一块，然后多个算法对同一个问题进行预测，然后少数服从多数，这便是集成学习。 我们生活中有很多集成学习的例子，比如买东西的时候看推荐，如果10个人推荐你买A产品，但是只有1个人推荐你买B产品，我们会更将倾向于买B产品。 我们看看sklearn是如何为我们提供集成学习的接口的。 from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import VotingClassifier # ensemble，与集成学习有关的模块 X, y = make_moons(n_samples=500, noise=0.3, random_state=666) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=666) from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.tree

1 概述 　　企业服务总线（Enterprise Service Bus，缩写 ESB），是SOA面向服务架构的骨干，在完成服务的接入、服务间的通信和交互基础上，提供安全性、可靠性、 高性能的服务能力保障。采用 SOA 架构，基于ESB总线进行企业异构应用集成，可以有效降低应用系统、各个组件及相关技术的耦合度，消除应用系统点对点集成瓶颈，降低集成开发难度，提高复用，增进系统开发和运行效率，便于业务系统灵活重构、敏捷适应业务及流程变化。 　　本文对企业服务总线ESB集成项目中，基于AEAI ESB实现异构系统集成的相关规范、标准进行阐述、明确，为项目开展以及后续完善扩展提供技术参考和依据。 2 功能特点 　　AEAI ESB作为数通畅联公司的企业应用集成产品，主要用来实现异构系统（如：不同的数据库、消息中间件、ERP或CRM等）之间的资源整合，实现互连互通、数据共享、业务流程协调统一等功能，构建灵活可扩展的分布式企业应用。 　　相比传统的企业应用集成软件平台，AEAI ESB是一个全新的符合SOA架构的应用服务整合平台，是基于大量集成实践经验不断完善、用于构建可管理、可扩展及经济高效的EAI技术解决方案。 图1.基于AEAI ESB总线的企业应用集成模式 　　AEAI ESB提供了从企业应用集成的设计、开发、部署，到运行、管理、监控各个生命周期阶段的工具。它提供的图形化

Spark Streaming + Kafka集成指南 Kafka项目在版本0.8和0.10之间引入了一个新的消费者API，因此有两个独立的相应Spark Streaming包可用。请选择正确的包， 请注意，0.8集成与后来的0.9和0.10代理兼容，但0.10集成与早期的代理不兼容。 注意：从Spark 2.3.0开始，不推荐使用Kafka 0.8支持。 Spark Streaming从Kafka接收数据，转换为spark streaming中的数据结构Dstream。数据接收方式有两种 ：1 使用Receiver接收的旧方法：2使用Direct拉取的新方法（在Spark 1.3中引入）。 https://spark.apache.org/docs/1.6.3/streaming-kafka-integration.html https://spark.apache.org/docs/2.3.1/streaming-kafka-0-10-integration.html Receiver方式 Received是使用Kafka高级Consumer API实现的。与所有接收器一样，从Kafka通过Receiver接收的数据存储在Spark Executor的内存中，然后由Spark Streaming启动的job来处理数据。然而默认配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据

在讲源码之前，先让我们回顾一下一下Spring的基本概念，当然，在看源码之前你需要使用过spring或者spirngmvc。 Spring是什么 Spring是一个开源的轻量级Java SE（Java 标准版本）/Java EE（Java 企业版本）开发应用框架，其目的是用于简化企业级应用程序开发。应用程序是由一组相互协作的对象组成。而在传统应用程序开发中，一个完整的应用是由一组相互协作的对象组成。所以开发一个应用除了要开发业务逻辑之外，最多的是关注如何使这些对象协作来完成所需功能，而且要低耦合、高内聚。业务逻辑开发是不可避免的，那如果有个框架出来帮我们来创建对象及管理这些对象之间的依赖关系。可能有人说了，比如“抽象工厂、工厂方法 设计模式 ”不也可以帮我们创建对象，“生成器模式”帮我们处理对象间的依赖关系，不也能完成这些功能吗？可是这些又需要我们创建另一些工厂类、生成器类，我们又要而外管理这些类，增加了我们的负担，如果能有种通过配置方式来创建对象，管理对象之间依赖关系，我们不需要通过工厂和生成器来创建及管理对象之间的依赖关系，这样我们是不是减少了许多工作，加速了开发，能节省出很多时间来干其他事。Spring框架刚出来时主要就是来完成这个功能。 Spring框架除了帮我们管理对象及其依赖关系，还提供像通用日志记录、性能统计、安全控制、异常处理等面向切面的能力

http://hi.baidu.com/hieda/blog/item/c1dc23ee505a25f8b2fb95e3.html Calibre物理验证系列 〓 Calibre DRC 　　作为工作在展平模式下的设计规则检查（DRC）工具，Calibre DRC先展平输入数据库，然后对展平的几何结果进行操作。 〓 Calibre DRC-H 　　作为Calibre DRC的选项，Calibre DRC-H确保层次化的DRC成为可能，层次化设计规则检查维持数据库的层次化结构，并且充分利用设计数据的层次化关系减少数据处理时间、内存使用和DRC检查结果数量。对于确定类型的芯片而言，DRC-H要比在展平模式下的Calibre快几个数量级。层次化处理对于0.35μm或以下工艺，规模达到或者超过百万晶体管的芯片设计优势更加明显。Calibre DRC-H通常可以和设计规则检查(DRC)以及光学工艺校正(OPC)配合使用。 〓 Calibre LVS 　　作为Mentor Graphics公司工作在展平模式下的版图与原理图对照（LVS）工具，Calibre LVS先展平输入数据库，然后对展平的几何结果进行操作。 〓 Calibre LVS-H 　　作为Calibre LVS的选项，Calibre LVS-H确保层次化的LVS成为可能，层次化版图与原理图对照维持数据库的层次化结构

一、数据仓库的架构 数据仓库（Data Warehouse DW）是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型数据库，它的数据基于OLTP源系统。数据仓库中的数据是细节的、集成的、面向主题的，以OLAP系统的分析需求为目的。 数据仓库的架构模型包括了星型架构（图二：pic2.bmp）与雪花型架构（图三：pic3.bmp）两种模式。如图所示，星型架构的中间为事实表，四周为维度表，类似星星；而相比较而言，雪花型架构的中间为事实表，两边的维度表可以再有其关联子表，从而表达了清晰的维度层次关系。 从OLAP系统的分析需求和ETL的处理效率两方面来考虑：星型结构聚合快，分析效率高；而雪花型结构明确，便于与OLTP系统交互。因此，在实际项目中，我们将综合运用星型架构与雪花型架构来设计数据仓库。 那么，下面我们就来看一看，构建企业级数据仓库的流程。 二、构建企业级数据仓库五步法 （一）、确定主题 即确定数据分析或前端展现的主题。例如：我们希望分析某年某月某一地区的啤酒销售情况，这就是一个主题。主题要体现出某一方面的各分析角度（维度）和统计数值型数据（量度）之间的关系，确定主题时要综合考虑。 我们可以形象的将一个主题想象为一颗星星：统计数值型数据（量度）存在于星星中间的事实表；分析角度（维度）是星星的各个角；我们将通过维度的组合，来考察量度。那么，

本文约 11000 字， 建议阅读 20 分钟。 本文为你整理周志华教授的角度深度神经网络之所以获得成功的本质因素，找到神经网络之外的其它的深度模型。 8 月 10 日至 16 日，IJCAI 2019 在中国澳门隆重召开。14 日下午， 南京大学周志华 教授进行特邀大会演讲，演讲主题是 《Deep Learning: Why deep and is it only doable for neural networks?》 。在演讲中，周志华教授从自己的角度解读了深度神经网络之所以获得成功的本质因素，以及如何在兼顾这些因素的同时，找到神经网络之外的其它的深度模型。 我们把演讲全文整理如下。 一、深度学习就等于深度神经网络吗？ 深度学习今天已经有各种各样的应用，到处都是它，不管图像也好，视频也好，声音自然语言处理等等。那么我们问一个问题，什么是深度学习？ 我想大多数人的答案，就是深度学习差不多就等于深度神经网络。有一个非常著名的学会叫 SIAM，是国际工业与应用数学学会，他们有一个旗舰的报纸叫 SIAM news。在去年的 6 月份，这个报纸的头版上就有这么一篇文章，直接就说了这么一句话， 说深度学习是机器学习中使用深度神经网络的的子领域。 所以如果我们要谈深度学习的话，是绕不开深度神经网络的。 首先我们必须从神经网络说起。神经网络其实并不是一个新生事物