大数据

交换机的包转发率（吞吐量）指的是交换机转发数据包的能力，单位是pps（包每秒)，也就是交换机每秒可以转发多少个数据包。 交换机接口速率：100Mbit/s的以太网接口，学过计算机的同学都知道，每8个bit组成一个字节，所以接一个百兆接口转换成节=12.5Mbyte/s，也就是说每秒这个以太网接口能转发12.5M个字节=12500000byte。 由于以太网的冲突检测机制，所以以太网传输数据帧时对数据帧的大小有个限制，数据帧最小为64byte，加上8byte的前导字节以及12byte的帧间间隙，合计就是84byte，也就是说在以太网上传输的数据帧最小为84byte。 以百兆以太口为例，一个百兆以太口每秒最多转发12500000byte的数据，假设在最糟糕的情况下所传输的所有数据帧都是最小的84byte（当然如 果传输的数据帧越大对交换机转发越有利，所以我们这里假设一个极端，在最糟糕的情况下），那么这个百兆以太口每秒转发的数据帧为 12500000/84=148809pps(帧/秒)=148.8kpps=0.1488Mpps。 所以我们可以得出百兆以太网的包转发率为0.1488Mpps，那么千兆以太网的包转发率为1.488Mpps，对于10G以太网对应的包转发率为14.88Mpps。 举个例子，假设有一台24口10/100Base-TX以太网交换机，那么这么这各交换机的包转发率为 24

转载本文需注明出处：微信公众号EAWorld，违者必究。 当今，数字化转型正在各行业快速发展，以数据、流量、知识为主的的数字经济时代到来，数据在其中的重要性不言而喻。 在企业内部，数据团队正逐渐变成一个专业、独立的部门，未来数据部门的肩上要扛起包括保证数据质量、管理数据架构、提供平台与工具等在内的各种数据相关的职责，来支持各方对数据的使用、形成企业的数据资产。做为支撑数字化转型的基础设施，数据治理已经成为数据团队履行数据职责的重要手段。 我们正在尝试通过一些智能化的技术来实现数据治理，建立企业统一的数据工作环境。本文主要介绍了通过智能化的手段来实现大数据治理的一些技巧，以及其中的核心技术。 目录： 一、治理数据，从发现数据问题开始 二、三个智能化大数据治理的案例 三、大数据治理的十大智能化能力 四、 总结 一、治理数据，从发现数据问题开始 科学探究的过程一般是从发现问题开始的，数据治理也是如此。先发现问题，再寻找解决方法，最后提供相应的技术支撑，这是做数据治理的一般思路。 1.企业中常见的四类数据问题 在颠覆企业业务的数据经济时代，数据无疑成为企业拥抱变化的基础，数据跟实体一样变成了生产资料的一部分。但是我们仔细观察之后，会发现企业存在着各种各样的数据问题： 第一类问题就是数据资产不清晰 。现在很多企业都不了解自己的数据，企业中到底有多少数据？数据都是什么样的

由中国信通院、深圳市宝安区联合主办的第四届工业大数据创新竞赛已经火热开启了三个多月。自开赛以来，各界人士通过不同的宣传渠道获取相关信息，并最终决定踏入赛场，挥起智慧与才华的旗帜为竞赛增注能量。截至算法赛道报名入口关闭，已有千余支队伍报名参赛，场面可谓非常火热。目前，算法赛道出题方正审核选手提交的代码，以确定参与线下答辩的队伍。特色应用赛道的初赛也即将于11月16日截止。 01 小编带你 前情回顾 7月26日，算法赛道正式启动报名。在此之前，竞赛官网已经向社会公开了大赛的各项信息，中国信通院及深圳市宝安区作为主办方助力其宣传工作。 在前三届工业大数据创新竞赛成功举办的积极影响下，本届大赛也备受瞩目。因此，从夏天到秋天，大赛官方收获了全国范围内众多优秀的工业大数据创新解决方案。其中，第一道赛题为：水电站入库流量预测，第二道赛题为：注塑成型工艺的虚拟量测和调机优化。两道赛题立足工业典型场景，围绕工业生产的痛点，参赛团队将设计出一套切实可行、经得起检验的创新解决方案，才能在后续的比赛中脱颖而出。 02 算法赛道 初赛赛况 目前，针对算法赛道初赛的线上报名和代码提交均已收尾。在激烈的竞争中，一些选手思路独特，经过出题方专家审核筛选后，晋级团队将正式转战线下，于近期赴深圳参加决赛答辩，冲锋最高点。在决赛答辩开始前，先由小编介绍一下截止目前由官方统计的各项数据。 赛题1 报名队伍869余支

作者 | 费弗里 来源 | Python大数据分析 简介 前不久「贝壳研究院」基于其丰富的房地产相关数据资源，发布了「2020 新一线城市居住报告」： 图1 而在这个报告中有几张数据可视化作品还是比较可圈可点的，作为（在模仿中精进数据可视化）系列文章的开篇之作，我将基于我观察原始数据可视化作品进而构思出的方式，以纯Python的方式模仿复刻图2所示作品： 图2 复刻过程 2.1 观察原作品 其实原作品咋一看上去有点复杂，但经过观察，将原始图片主要元素拆分成几个部分来构思复现方式，还是不算复杂的，我总结为以下几部分： 「1 坐标系部分」 稍微懂点数据可视化的人应该都可以看出原作品的坐标不是常规的笛卡尔坐标系，而是极坐标系，这里复现原作品极坐标系的难点在于，其并不是完整的极坐标系，即左边略小于半圆的区域是隐藏了参考线的。 因此与其在matplotlib中极坐标系的基础上想方法隐藏部分参考线，不如逆向思维，从构造参考线的角度出发，自己组织构造参考线，会更加的自由和灵活。 「2 颜色填充」 这里的「颜色填充」指的是以居住自由指数折线为中线，在购房自由指数折线与租房自由指数折线之间的颜色填充区域，但困难的是这里当购房自由指数高于租房自由指数时对应的颜色为浅蓝绿色，而反过来则变为灰色，与购房自由指数、租房自由指数的颜色相呼应。 图3 2.2 开始动手！ 综合考虑前面这些难点

如今，从互联网、用户画像、大数据营销来看，用户的行为被绑上“数据标签”并不新奇。“工业4.0”、“智慧医疗”等名词的提出也见证了人类日常生产、生活要素的“数据化”。 “数据化”是一种管理方式，也是一种思维模式，甚至有企业创新将其运用到农牧业，——猪的养殖，成为科技界独树一帜的风景。 关于傲农 傲农生物科技是一家非常资深的公司，致力于真正的传统行业----农牧行业，拥有二十九个生产基地，五十一家控股公司，是养猪行业中的佼佼者，并且现在已经集饲料、动保、育种、贸易，互联网+，金融所有产业于一身。 猪与互联网？ 如今的食品安全问题让中国消费者十分头疼，由于食物引发的疾病问题更是屡屡发生，特别是肉制品，一旦发生瘟疫，其影响力不可谓不大。傲农利用“猪OK平台”全程跟踪猪的生长，包括猪的出生，猪的哺乳，猪的DNA，猪血清，猪饲料，猪的生长环境，猪的体温，猪的各项身体机能等各项情况，只为保证猪肉的质量。 数据报表的应用 这些信息，都要通过数据去记录，利用Finereport基于广泛真实的数据源，通过大数据挖掘建立不同区域、不同环境的最佳养殖标准，将养猪的经验以数字化、标准化的形式保存记录并展现。 当拿到一块肉的时候，我们需要让大家知道这块肉是安全的，所以“猪OK平台”提供了可靠的数据信息，记录了猪生长过程中所有必须要有的数据，这些数据都公开透明，可供消费者查询。 移动端

写在前边 最近几天高考刚刚结束，陆陆续续很多人都迫不及待的在志愿书填写上计算机相关专业的志愿。不得不说，IT就业的平均工资要比其他专业都要高出好几倍。可以这么说，一线房价为啥现在越来越高，可以说是随着 IT 平均工资水平的提高而提高。所以，IT 界吸引了一大批人去学习编程。随着每年学编程的人数一直不断的增长，有很多杂乱无章的培训机构和收费课程的趁机大赚了一笔。 正文 我可算是充分接触过这些培训机构的人了，我是个二流大学大二的学生，期末考试临近都要进行专业课的课程设计，这次我们学校找来的培训机构的来给我上的JAVA课程设计。这些人套路深着呢，给你讲一个系统的编程基本你自己不用写代码，他写完之后要求学生练习一遍，直接把源代码一发自己去做吧。 培训讲这个系统之前，培训机构这些人都没让学生独自考虑怎么去做这个系统，做这个系统需要那些功能和逻辑。他们直接带你们写代码，而且源代码一发，下边的学生不爽才怪，有源代码了谁还去思考里边的逻辑，很多学生原班人马的把代码抄袭过来。我可以和小伙伴们这么说，对自身的编程能力提高一点用都没有。纯粹的洗脑、糊弄人。这一星期我一节课都没听，自己做外包项目度过的。一个初学者很容易被很多类似的误区带偏的。今天要说的都是初学者刚刚开始学习IT的两大误区。『请注意前方高能来袭』 第一大误区：选择编程语言很重要吗？ 对于初学者来说这个问题很迷茫

乳鸦啼散玉屏空， 一枕新凉一扇风。 睡起秋声无觅处， 满阶梧桐月明中。 今天3时13分 秋天的第一个节气 “立秋”正式亮相 又一个美好的季节，来了！ 每年8月初 当太阳达到黄经135度时 为立秋节气开始 意味着炎热的夏天即将过去 凉爽的秋天就要到来 今年立秋时节 仍处在中伏和末伏时段 暑热一时难消 但天气渐凉已是大势所趋 送夏迎秋 你准备好了吗？ 立秋之后，由于午热夜凉 形成了一定的昼夜温差 清晨时分的植物枝叶上 常常会挂满晶莹的露珠 随着天气转凉 感阴而鸣的寒蝉也开始鸣叫 仿佛在传达着 夏天即将过去的消息 立秋到，贴秋膘 冬去春来身体好 天凉以后，人们应该多吃些肉食 补充因伏天食欲差、流汗多 而带来的亏虚，提高免疫力 立秋之后要“啃秋” 在有些地方也称为“咬秋” 这一天，买个西瓜带回家 全家一起围聚而食 谈天说地，消暑解渴 立秋过后，要注重养生 也许白天还是烈日炎炎 到了夜里却会有凉风袭来 注意别着凉 秋天干燥，人体容易缺水 要注意养阴清热、润燥止渴 多吃一些银耳、藕片等 有助于清心安神 立秋之后，暑热渐消 人们的心情也更加闲适 律变新秋至，萧条自此初。 花酣莲报谢，叶在柳呈疏。 澹日非云映，清风似雨余。 卷帘凉暗度，迎扇暑先除。 唐代诗人司空曙很是逍遥 卷起珠帘，凉风暗度 挥扇小憩，暑气全除 秋风秋雨，愁思愁绪 这一时节，也最易引人感怀 万事销身外，生涯在镜中。 惟将两鬓雪

企业上云，有着私有云、公有云、混合云等多种选择。如果说过去企业上云会被选择何种方案所困扰，那么最近几年，越来越多的调研数据显示，混合云已经成为政企用户当下最希望采用的上云方式。 混合云，目前IT基础设施最为热门的领域之一，几乎汇聚了所有代表性的厂商。从AWS、UCloud为代表公有云服务商，到VMware、Red Hat等基础软件商，再到浪潮、戴尔等传统硬件厂商，甚至一些初创企业、集成商都大量涉足混合云，其热度可见一斑。 Gartner 更预言，2020年之后，90%的企业与组织将利用混合云管理基础设施。混合云真香的背后，一方面是因为政企用户数字化转型加速，上云成为大势所趋，带来了实打实的混合云需求；另一方面，新应用、新场景不断涌现，混合云成为政企用户在新场景中运用云原生、大数据、人工智能等技术的重要“载体”，逐渐成为大部分用户在基础架构领域的首选。 如今，混合云市场恰似上演一拥而上的“乱象”，产品与解决方案多如牛毛，不同的技术路线也是泾渭分明。但随着越来越多的用户将应用迁移到混合云环境，对于混合云的核心诉求愈发清晰，即在混合云环境中愈发重视安全，需要在硬件资源中更加匹配自身业务，以及需要开放的平台来实现云上云下的打通。而“安全、定制、开放” 正是以UCloud为代表的中立云服务商，在构建新型混合云方案中最为核心的关键。 混合云不能只是一种“折衷” 混合云为何会在最近几年广受欢迎？

上大学前，我 一直觉得学数学是个挺轻松的事儿，只要能理解定理的推导逻辑，就一通百通了，考试前根本不用突击复习。 但上了大学我就被“教育”了，一是难度骤然提升，很多东西难以理解；二是那会儿过于放纵，没好好上课看书，东西自然学不透。想来，还要感谢那些名捕老师，为了熬到学分，总算没特别荒废。然而工作后，我就彻底将数学抛之脑后了，毕竟日常编程用不到太高深的数学知识。 比如，算法涉及大量数学基础和相关背景知识，图形处理相关的算法，大量的线性代数矩阵变换等等，Google 还曾用一道数学题作为投递简历的门槛，之前朋友圈就被这个招聘广告牌刷过屏。 其实，不止是 Google，随便翻翻招聘启事，你就会发现，很多大公司在招应届研发时，都会优先考虑数学专业的毕业生。 无论是数据结构与算法，还是程序设计，底层原理和思路都源自数学，在大数据和智能化的时代，学好数学更是门槛本身。 所以说，数学基础的好坏，会直接决定一个程序员的发展潜力。如果你真挺喜欢写程序，还想写点更难更好玩的程序，总有一天你要过数学这道坎儿。这一点，做算法和人工智能的朋友应该深有体会。 市面上的数学资料我看了不少，不是太难就是太抽象，能深入浅出的确实不多， 《程序员的数学基础课》 就是其中一个。跟着学下来，让我把算法和数学模型都串联起来，还理清了之前的一些盲点，有时间一定二三刷。 这门课非常适合 想扎实数学基础的程序员和准程序员

大黄说的，网上流传的对程序员的分级方式，小灰相信大家应该都看到过： 一流程序员靠数学；二流程序员靠算法； 三流程序员靠逻辑；四流程序员靠SDK； 五流程序员靠 Google 和百度；低端的看高端的就是黑魔法。 说是段子，更是程序员的真实写照。当然小灰知道，大部分普通程序员在开发过程中，用中学数学基础是足以应付的，好像不需要学习高端的数学。 但问题是，以目前的职场环境来说，只要你想再往上走一步、做任何一点带 有创新性的技术 ，最容易遇到的，往往就是数学问题。 比如， 算法 涉及大量数学基础和相关背景知识，图形处理相关的算法，大量的线性代数矩阵变换等等，Google 还曾用一道数学题作为投递简历的门槛，之前朋友圈就被这个招聘广告牌刷过屏。 其实，不止是 Google，小灰随便翻了翻招聘启事，发现，很多大公司在招应届研发时，都会优先考虑数学专业的毕业生。 无论是数据结构与算法，还是程序设计， 底层原理和思路都源自数学 ，在大数据和智能化的时代，学好数学更是门槛本身。 所以说，数学基础的好坏， 会直接决定一个程序员的发展潜力 。如果你像小灰一样，真的喜欢写程序，还想写点更难更好玩的程序，数学这道坎儿，早晚要过。这一点，做算法和人工智能的朋友应该深有体会。 市面上的数学资料，小灰看过不少，不是太难就是太抽象，能深入浅出的不多， 《程序员的数学基础课》 就是其中一个。最早小灰是被它的一个