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新投资将用于加速 Skin Inc 的云计算、电子商务及全渠道全球扩张步伐 新加坡和纽约--(美国商业资讯)--高级定制护肤技术产品和设备先行者Skin Inc Supplement Bar今天宣布获得新一轮投资，投资方为新加坡的Mistletoe。 Mistletoe由技术专家Taizo Son所拥有。Mistletoe的使命是利用技术重塑一个可持续发展的、以人为本的未来，通过提供有益的投资机会来打造一个能产生深远影响的集体社区。Skin Inc由Sabrina Tan创立，致力于将技术、数据和皮肤护理等方面融合，通过“量身定制”的方法来彰显用户的独特个性。 在Skin Inc Supplement Bar的此轮融资之后，Mistletoe在该公司的总投资额截止目前达到了1000万新元（约合700万美元）。Skin Inc将充分利用所获资金，继续通过以下方式重塑健康美容行业： Skin Inc云数据和AI基础设施：Skin Inc将建立数据基础设施，以提高其定制产品的上市速度。Skin ID Check是一个基于科学的专有应用，可满足每个人的独特皮肤护理需求 产品创新：Skin ID Check及其他内部数据源提供了与消费者需求相关的宝贵实时数据，使公司能够推出屡获殊荣的定制技术，如Optimizer Voyage Tri-Light ++(™)等 全球扩张

1、QPS QPS Queries Per Second 是每秒查询率 ,是 一台服务器 每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器 在规定时间内 所处理流量多少的衡量标准, 即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。 2、TPS TPS Transactions Per Second 也就是事务数/秒。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数， 3、QPS和TPS区别 个人理解如下： 1、Tps即每秒处理事务数，包括了 用户请求服务器 服务器自己的内部处理 服务器返回给用户 这三个过程，每秒能够完成N个这三个过程，Tps也就是N； 2、Qps基本类似于Tps，但是不同的是，对于一个页面的一次访问，形成一个Tps；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，服务器对这些请求，就可计入“Qps”之中。 例子： 例如：访问一个页面会请求服务器3次，一次放，产生一个“T”，产生3个“Q” 例如：一个大胃王一秒能吃10个包子，一个女孩子0.1秒能吃1个包子，那么他们是不是一样的呢？答案是否定的，因为这个女孩子不可能在一秒钟吃下10个包子，她可能要吃很久。这个时候这个大胃王就相当于TPS，而这个女孩子则是QPS。虽然很相似，但其实是不同的。 4、并发数 并发数（并发度）

上一条隔空传送给大家SAS全球论坛2020直播视频，各位伙伴是不是也感受到了这场数据分析界大会的热烈气氛， 观摩视频就仿佛与数据大佬齐聚一堂，近距离聆听他们的真知灼见 ，抑或是精妙的思路方法。 不过，由于微信公众号每篇文章只能播放三条视频的限制，上一篇的视频未必能覆盖到你所关注的所有领域或技术点，为此，小赛这里再为您呈现三支重要视频。 1. 用于在线欺诈侦测的7种最流行的机器学习算法及其在SAS中的应用 嘉宾 Patrick Maher 职位 SAS首席解决方案架构师 亮点 如何根据历史数据训练数据集分类新数据 案例演示 19min+ 点击下载该论文 2. 从SAS 9.4向SAS Viya迁移 嘉宾 Mark Schneider 职位 SAS产品经理 亮点 互操作性 内容推广 替换 19min+ 点击下载该论文 3. 如何将Python应用到SAS可视数据挖掘和机器学习里 嘉宾 Jagruti Kanjia 职位 SAS高级分析顾问 亮点 如何在VDMML中集成开源技术 如何用python环境用于数据准备或模型构建 20min+ 点击下载该论文 小赛最后的碎碎念， 近期SAS全球论坛2020视频的观看tips。 哪里可以看到这些视频 · 在本公号中我们会陆续推送系列内容，本期推送的头条、二条文章发布共6个技术视频 · 7月初会陆续放送技术视频 微信公众号观看视频流程

前言 Presto是一款Facebook开源的MPP架构的OLAP查询引擎，可针对不同数据源执行大容量数据集的一款分布式SQL执行引擎。因为工作中接触到Presto，研究它对理解SQL Parser、常见算子的实现（如SQL中table scan,join,aggregation）、资源管理与调度、查询优化（如向量化执行、动态代码生成）、大数据下各个组件为何适用不同场景等等都有帮助。我希望通过这个系列可以了解一条SQL在大数据场景下该如何高效执行。233酱准备不定时持续更新这个系列，本文主要从Presto的使用举例，Presto的应用场景、Presto的基本概念三个部分来初步介绍Presto。 Presto的使用举例 比如说，你想对存储在不同数据源中的数据，如HDFS、Mysql、HBase等通过一个SQL做查询分析，那么只需要把每一个数据源当成是Presto的Connector，对应实现Presto SPI暴露出的Connector API就可以了。 hbase 和 es 的Join查询举例 Presto官方版 和 Presto社区版 已经支持了很多Connector，社区版略胜一筹。至于两者有何区别，吃瓜群众可以前往文末参考资料[4]。简而言之，都主要由Facebook那帮大佬核心维护。社区版更新更为频繁，但高版本需要JDK11才能支持；官方版JDK8就行

数学类问题 1. 精度处理（高精度、实数处理、各种浮点类型处理方法） 2. 组合数学问题（斐波那契数列、第二类数、卡特兰数、Polya原理、排列组合计数、加法原理与乘法原理） 3. 进制问题（特定二进制串的统计、二分查找、利用二进制进行路径、状态描述、二进制转换） 4. 递推与递归关系（递推关系式、通项公式、数列、博弈问题） 5. 数位、数字、特定数值的查找、统计（数值处理、质因子分解、幂次分解、数值表达式、添加运算符、分式与实数运算） 6. 数学杂题（回文数字、矩阵处理、约瑟夫与反约瑟夫问题） 7. 数学剪枝（无解判定、解线性方程组、限定搜索范围） 常用策略 1. 相关公式、定理、原理的应用 2. 寻找规律、归纳整理递归与递推关系式 3. 按照数学方法构造、二进制转化等技巧性处理 4. 注意事项： A. 规律准确（小数据手工推算、搜索程序验证） B. 数据类型是否合理、数据范围是否超界（大数据处理） 字符、字串类问题 1. 读入、分离和统计问题（文件结束符、行结束符、空格符、回车符、字符组合分离、统计） 2. 插入、删除、修改、替换等相关编辑问题（字符距离、优美编辑、初始状态与目标状态的变换、迭代等处理性问题） 3. KMP算法及其改正 4. 回文串、高精度运算及其以字符（串）作为处理对象的相关问题 常用策略 1. 一般性字符处理 2. 动态规划方法 3. 字符树（查找、树的前序

python应该是近几年比较火的语言之一，很多人刚学python不知道该如何学习，尤其是没有编程基础想要从事程序员工作的小白，想必应该都会有此疑惑，包括我刚学python的时候也是通过从网上查找相关资料以及从学校课程学习才确定python学习的方向，为了帮助想从事python工作的小白，所以我把python学习的大致路线图以及每个阶段需要学习的具体内容都整理出来，希望能帮助零基础的小白少走一些弯路。 python大致的阶段学习路线图： 1.python基础： 2.python高级编程： 3.python全栈前端、后端： 4.Linux编程学习： 5.python大数据、人工智能学习： 　　该学习路线应该是相对系统的学习路线，希望对零基础编程的朋友有所帮助，如果把这些内容全部学完应该就能成为一个合格的python开发工程师，学习的道路枯燥且无聊，想要将这些内容你需要有共同进步的伙伴，希望大家能够成为自己想要成为的那种大佬。 对于初学者想更轻松的学好Python web开发， Python 爬虫技术，Python数据分析，人工智能等技术,这里也给大家准备了一套系统学习教程资源， 加Python技术学习教程qq裙：245345507 ， 免费领取。 或是加 老师微信号:XTUOL1988 【备注学习Python】 学习过程中有疑问，也有专业的老司机免费答疑解惑! PS：

转载本文需注明出处：EAii企业架构创新研究院（微信号：eaworld），违者必究。 目录 一、 大数据治理与业务创新的关系 二、大数据治理的关键步骤 三、大数据治理的主要成果 一、大数据治理与业务创新的关系 数字化时代，我们的数据来源比以前更广了。第一，之前传统企业政府的IT系统主要是面向内部使用，产生了一些信息，现在已经面向外部使用了；第二，更多行为信息、社交信息都会变成企业的数据；第三，我们有很多非结构化的数据，比如媒体、视频数据等；第四，还有物联网传感器方面的数据等。 这些数据大部分是非结构化的，如媒体数据、视频数据，包括物联网传感器等信息，这些信息远比以前更加难以管理，怎么样把这些信息管理好，充分发挥这些信息中的价值，就是企业所需要面对的问题。 现在不少企业为了更加明确数据部门的目标，已经把数据管理部的名字改为数据服务部了，由数据管理转变为数据服务，以前是数据部门是自己准备数据给自己用，自己做一些分析报表等，现在更多是要把这些提供给别人用，为业务创新服务。 目前很多企业也意识到了数据管理的重要性，CDO也逐渐成为数字化企业的标准岗位，成为企业组织结构中的一部分，CDO已经不仅仅是一个职位了，而代表着数据部门职能的改变。企业如何把数据管理好，用服务的方式提供出来，成为了大数据治理的核心。 我们认为，大数据治理应该是 自动化、自助化、智能化 的

2011 年，曾在金融IT领域占据半壁江山，并一度在纽交所上市的东南融通因故退市解散，当时在东南融通从事BI产品研发的吴华夫带领原有的技术骨干独立出来，成立了思迈特软件（Smartbi）。 从成立以来， Smartbi经历国资控股、MBO独立发展，增长速度一直保持稳定，并继续深耕金融领域，服务于众多大型全国性银行，致力于为客户提供包括数据处理、分析和可视化等商业智能（BI）服务。 目前， Smartbi的标准化产品有三种，包括 企业报表平台 、自助分析平台、数据挖掘平台。 企业报表平台 Insight是一个借助Excel的插件设计企业WEB报表的工具软件。针对企业中普遍存在的报表制作的需求，允许用户在Excel中进数据准备、样式设计、数据计算、数据可视化、互动逻辑、共享发布等操作，融合了Excel和传统报表软件的双重优势，提高了报表制作的效率和能力。 自助分析平台 Eagle为企业中的业务人员提供自助式的数据分析工具，将IT人员从繁琐的对业务人员分析需求的技术响应中解放了出来，通过数据查询、OLAP分析、可视化探索等核心能力，缩短了业务人员提出需求到得出分析结果之间的时间周期。 数据挖掘平台 Mining针对企业中的数据科学家、业务分析师、行业咨询师等职能人员的预测性分析需求，将机器学习算法与BI相结合，提供了流式建模、拖拽式操作的可视化建模界面。 立足于 BI产品 的核心能力

商业智能(BI)和分析平台长期以来一直是商业的重要组成部分，但由于自助BI工具的兴起，在数据科学家和数据库管理员的支持下，分析的责任已经从IT转移到了商业分析师身上。 因此，BI已经从生成月度报告的记录系统，转变为基于各种内部和外部来源的数据，交互式地发现和共享趋势、预测以及对业务问题的回答。采用自助BI的企业可以在几天内决定行动方案，而不是需要长达几个月的时间。 1、部署使用 Tableau 为C／S架构，需要在用户终端安装desktop进行分析的设计，在服务器端安装server，将模块数据与分析发布在server上，使用reader查看客户端生成的分析，可以在web断和移动端查看在server上发布的分析。体量较大，布署稍复杂，使用时需要客户端配合。 Smartbi 采用B/S架构，容易部署、升级简便。让大数据应用和分析走进员工和管理者工作中，激发各层人员对数据的认知、挖掘和运用；通过推动全员自助分析、数据共享，提升企业数据资产价值，促进业务发展、风险控制和内部管理，进而推动数字化转型。也可以集成到自己开发的项目中使用。 2、平台界面 Tableau是服务器与客户端分离的，平台管理与设计分开进行，产品的逻辑清晰，易于理解、便于用户的操作，但不利于IT部门管控和配合。 Smartbi是把整个平台和设计都放在一个界面上，利用权限管理，来控制每个使用者显示的界面。有利于企业级的管控。

科技型企业的技术发展经历了三个阶段，分别是独立工具阶段、集成式阶段、中台式阶段。这类企业在集成式阶段不断地陷入IT怪圈，急需运用新的技术能力令其从集成式阶段发展到中台式阶段。 01 项目背景 大多科技型公司的技术发展都经历了几个阶段。最早的时候，科技公司需要独立的工具来做数据分析，这些企业零散地使用数据分析技术，之后还购买了数据治理工具。 在数据应用越来越深入的情况下，这些企业会发现大数据平台正契合其需要。所以这类企业会集成多款数据工具，包括数据同步工具，而这些工具大多产自于不同的厂商。科技型公司需要将这几款产自不同厂商的数据分析工具集成在一起，完成数据接入、计算、治理、分析等工作内容。为了维护这些数据工具，该类科技公司配备了IT团队，确保数据处理到数据分析应用的正常使用。 0 2 痛点分析 该类科技公司的IT部门的维护工作具有以下几个特征： IT人员投入大，手工维护，周期长 IT团队对于这些集成工具的维护大多通过手动的形式完成，为了满足业务部门的需求，IT部门手动为其开发应用，周期一般需要三周，这样的工作是不成体系的。 1. 产出价值低 IT团队完成这些维护工作后，大部分产出的都是报表，这些报表是不能直接给企业产生直接受益的。IT团队还产生了一些静态的数据应用，比如说用户画像、精准营销等。 2. 数据质量差 大量的IT工程师投入数据治理和数据分析的工作中