大数据

中首清算根据相关数据显示，目前，灵活就业的总体招聘人数同比增长76.4%，而传统就业的招聘人数同比下降13.8%。从这些数据可以看到，移动互联网的快速发展以及大数据的应用，在催生着各型产业形态的到来，同时也促使着灵活就业的多元化。 随着一批批互联网平台快速崛起，推动了就业模式从传统的“公司+雇员”转变为“平台+个人”的模式。一大批新型的灵活用工岗位应运而生。中首清算列举几个例子，微商电商、网络直播、职业创作者等岗位。而随着互联网的深入发展，也带动了“互联网+”、大数据、平台经济等新模式迈上新的台阶。像短视频创作者、带货达人、民宿经营者等等。 如今，不少企业已经从传统的雇佣模式转变为灵活用工的方式，在灵活用工模式下，企业与个人之间不再是雇佣的关系，而是平等的业务承揽合作关系。当然个人不再受制于企业，可以根据自己的时间和需求进行工作。而企业可以根据自身的业务需求用人，并且减少了巨额的社保公积金等费用，真正实现了降本增效。 在中首清算看来，随着互联网以及大数据深入发展，用工成本低、政策补贴好，使灵活用工形式的认可度大幅提升。未来灵活用工的形式也呈现多元化发展趋势，优势也会越来越明显。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4715864/blog/4684002

摘要： 本文由中原银行大数据平台研发工程师白学余分享，主要介绍实时金融数据湖在中原 银行的应用。主要内容包括： 背景概况 实时金融数据湖体系架构 场景实践 Tips： 点击文末「 阅读原文 」即可下载作者分享 PPT 并回顾原版分享视频～ 一、背景概况 首先简单介绍一下中原银行，它位于河南省郑州市，是河南省唯一的省级法人银行，是河南省最大的城市商业银行。2017 年 7 月 19 日在香港成功上市。中原银行在成立之初就将科技利行和科技兴行作为我行的战略，我行立志要成为一个科技银行和数据银行。我们一直在从事技术，也崇尚技术，希望用技术的手段来解决现在的问题。 本文将从 实时金融数据湖的建设背景 、体系架构、场景实践三个方面分享。 1.数据湖诞生的业务背景 ■ 决策方式变迁 下面来看一下背景概况，我们认为现在的银行的决策方式正面临巨大的变迁。 首先，传统的银行数据分析主要集中在银行的收入、成本、利润的分配和应对监管部门的监管。这些数据分析非常复杂，但也存在一定的规律，它属于财务数据分析。随着互联网金融的不断发展，银行的业务不断受到挤压，如果仍然将数据分析集中在收入、成本、分配及监管方面，已经不能满足业务的需求。如今，更好的了解客户，收集大量的数据，做更多有针对性的营销和决策分析是当务之急。因此，现在银行的业务分析决策由传统的财务分析逐步转向面向 KYC 的分析。 其次

摘要： 本文由中原银行大数据平台研发工程师白学余分享，主要介绍实时金融数据湖在中原 银行的应用。主要内容包括： 背景概况 实时金融数据湖体系架构 场景实践 Tips： 点击文末「 阅读原文 」即可下载作者分享 PPT 并回顾原版分享视频～ 一、背景概况 首先简单介绍一下中原银行，它位于河南省郑州市，是河南省唯一的省级法人银行，是河南省最大的城市商业银行。2017 年 7 月 19 日在香港成功上市。中原银行在成立之初就将科技利行和科技兴行作为我行的战略，我行立志要成为一个科技银行和数据银行。我们一直在从事技术，也崇尚技术，希望用技术的手段来解决现在的问题。 本文将从 实时金融数据湖的建设背景 、体系架构、场景实践三个方面分享。 1.数据湖诞生的业务背景 ■ 决策方式变迁 下面来看一下背景概况，我们认为现在的银行的决策方式正面临巨大的变迁。 首先，传统的银行数据分析主要集中在银行的收入、成本、利润的分配和应对监管部门的监管。这些数据分析非常复杂，但也存在一定的规律，它属于财务数据分析。随着互联网金融的不断发展，银行的业务不断受到挤压，如果仍然将数据分析集中在收入、成本、分配及监管方面，已经不能满足业务的需求。如今，更好的了解客户，收集大量的数据，做更多有针对性的营销和决策分析是当务之急。因此，现在银行的业务分析决策由传统的财务分析逐步转向面向 KYC 的分析。 其次

大数据在人工智能机器人的实践应用 图灵机器人是一款和微软小冰差不多同时出现的产品，只不过前者是以内测的形式提供给开发者。图灵机器人创始人俞志晨上一个创业项目是虫洞语音助手，一款偏向于生活问答方向的聊天机器人，图灵机器人即是俞志晨的团队在虫洞的基础上所推出的一个开放平台。俞志晨更多地想把图灵机器人做成一套在人工智能... 详细解读 和小伙伴们一起来吐槽 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/856019/blog/348054

一 人脸识别技术，爆出巨大丑闻。 刚刚，清华大学的一条重大发现，利用人脸识别技术的漏洞，“ 15分钟解锁19个陌生智能国产手机 ”的事件，惊呆了我们科技圈的小伙伴 。 这起事件，如果用嘴简单的语言来形容就是：“ hello，你新买的手机不错呀，借我看看 ？” 然后， 对方拿着你的手机，啪的一下，进行人脸识别开锁。你的手机就自动打开了。 所有功能、信息；任人宰割！！！ 是不是超级不可思议？？？ 看完下面的详细过程，你会更大吃一惊。 以下画面来源于：清华大学RealAI 团队的“ 勇敢爆料 ”，你们赶紧看看： 整个过程其实非常简单，清华大学的RealAI 团队共选取了 20 款手机，其中1款是国外的，另外19款都是我们国产的智能手机，居来自排名前五的国产手机品牌，每一品牌下选取了 3-4 款不同价位的手机型号，覆盖低端机到旗舰机 。 第一步： 清华大学的测试人员，把19部国产手机，人脸识别全部绑定为旁边的“ 1号同学 ” 第二步： 让旁边的同学、同事，拿起他的手机，进行人脸识别。 直接识别，打不开！（被系统发现了） 但是，接下来最精彩的部分来了。 第三步： 将1号同学的照片，特别是眼睛部位。打印出来。贴在我们平时戴的眼镜上面。 然后，奇迹发生了。。。 19款国产智能手机，全部成功解锁。 从被破解的程度上看，攻击这些手机的难度几乎没有任何区别，不管是低端机，还是售价4000以上的高端手机

来源：数字技术学习中心 本文约600字，建议阅读5分钟“清华数为”工业时序数据库IoTDB与基于DWF的大数据应用开发在线师资培训成功举办。 2021年1月21日至25日，大数据系统软件国家工程实验室、工业大数据系统软件与应用北京重点实验室、清华大学大数据研究中心举办了“清华数为”工业时序数据库IoTDB与基于DWF的大数据应用开发在线师资培训。来自清华大学、新疆大学、北京航空航天大学、天津大学、华北电力大学、中国人民警察大学、陆军装甲兵学院、安徽信息工程学院、太原理工大学、重庆科技学院、广西百色学院、常州轻工职业技术学院、三门峡职业技术学院13所高校的师生、以及来自商飞公司、矿冶科技集团、北京儿童医院、武汉天喻、济南祺瑞升、清华苏研院、河南云智慧智能科技有限公司等10余家企业和科研院所的科研人员和开发工程师，近200人参加了本次培训。 教学过程包括讲座和上机实践两个主要环节。大数据系统软件国家工程实验室副主任刘英博主讲大数据应用开发平台DWF和基于DWF的脚本开发方法，陈琳工程师介绍了DWF工具的定制功能及应用，候昊男工程师介绍了工业时序数据库IoTDB。大数据系统软件国家工程实验室为学员提供了150套DWF和IoTDB在线操作环境，实验室安排专人提供上机实操辅导和答疑。 为期5天的培训圆满落幕，学员们纷纷表示本次培训收获颇丰。在后续专业课程建设、科研项目中将引入所学习的工具

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添加微信号" CNFeffery "加入技术交流群 ❝ 本文完整代码及数据已上传至我的 Github 仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 在 星球研究所 最近的 《10万座大坝的诞生！》 一文中，作者们利用丰富的数据可视化手段对我国及世界大型水坝工程的发展分布情况进行了分析展示，而我尤其喜爱其中的一幅作品： 图1 这是一幅信息量丰富且难度较大的数据可视化作品，因为它混合了地理信息可视化与象形柱状图，使得绘制它需要多方面的数据可视化知识。 复刻有挑战性的数据可视化作品正是我这个系列文章的主旨，在今天的文章中，我就将基于 Python ，教大家如何还原出这幅作品中的主要视觉元素。 2 复刻过程 首先，按照我们这个系列文章的传统，先来对原作品中的视觉元素进行剖析，进而构思出“逐一攻破”的方法： 2.1 拆解主要视觉元素 「半球部分」 这幅作品首先映入眼帘的自然是其上方对称布局的两个半球图像，要绘制它们其实比较简单，我们可以利用地球 「正射投影」 （ Orthographic projection ），分别选定不同的中央经纬度，便可得到左右不同视角下的半球。 图2 「象形柱状图部分」 原作品中下方部分的象形柱状图也是非常的形象生动切合主题，通过观察可以发现每个大坝logo代表数值200，而末尾不足200的部分就按照 余数/200

ETL ETL is an abbreviation of Extract, Transform and Load. In this process, an ETL tool extracts the data from different RDBMS source systems then transforms the data like applying calculations, concatenations, etc. and then load the data into the Data Warehouse system. In ETL data is flows from the source to the target. In ETL process transformation engine takes care of any data changes. ELT ELT is a different method of looking at the tool approach to data movement. Instead of transforming the data before it's written, ELT lets the target system to do the transformation. The data first copied