大数据

从各大招聘网站中可以看到，今年招聘信息少了很多，但 数据分析相关岗位有一定增加， 而 数据分析能力几乎 已 成为每个岗位的必备技能 。是 什么原因让企业如此重视“数据人才”？ 伴随滴滴出行、智慧营销等的落地商用，部分企业尝到了数据带来的巨额红利，各大企业开始关注曾经“无用”的数据。 如今，企业每天会产生海量的数据，BAT日均数据更是达到了PB级别。 因此，企业需要大量专业人才来分析挖掘数据的价值，以提升企业利润。 所以市场上才会出现如此巨大的数据人才需求。可以说，数据分析将是每个从业者个人能力最重要的补充，也是BAT这类大公司急招人才的必备技能。 但是一提数据分析，很多人就觉得无从下手，知识点零散总是抓不住重点，学习起来相当吃力，常常毫无头绪，搞不清关键数据。 别急，这有一份由 开课吧 提供赞助，并由 廖雪峰 历时3个月 精心打磨的 《数据分析全套讲解》 学习视频 。本资料是最新升级版本，包含了 基础 和 进阶 两大部分内容， 可帮你 全面迅速提升数据分析技能，还能指导你用数据化思维工作，让分析有章可循。 这套 全新 的数据分析资料 原价值1980元 ，现在小编为大家争取到了 168个免费名额 （ 超额之后需要付费观看哦 ） 。 （ ps：篇幅原因只列出关键知识点，详细资料扫码领取 ） 一、基础篇-数据分析必备技能 本部分由浅入深系统化讲解，内容详尽

近年来我国物流园区发展很快，热度不减，特别是随着电商与快递的发展，推动了城市物流的快速发展，也对物流园区的建设和运营，提出了更多的需求和更高的要求。但是，无论已经建成投入使用还是正在规划建设的物流园区，在规划、建设和运营等各个方面，都还存在许多需要注意的问题。通过借助“云计算、大数据、IOT、AI、工业互联网”等先进技术和综合应用，进行物流业务的信息化升级及智慧化建设。 【君思智慧园区】智慧物流园区解决方案 基础物流管理： 通过智慧仓储、智慧运输、物流工业互联网平台实现物流业务的智慧化管理。 1）智慧仓储：通过5G+AR拣货可智能引导员工/机器人进行拣货作业，提高拣货效率，使分拣业务运作更为高效和稳定。 2）为客户提供定制化运营管理系统，实现智能配载、线路优化等。5G+无人派送提供无人物流配送车及无人物流配送车运城监控应用平台，多式联运营管理系统提供中转仓管理等。 3）物流工业互联网监控平台：实现物流生产可视化、故障自动诊断、远程运维。 专业物流管理： 专业物流管理主要包括电商物流、冷链物流、跨境物流、港口物流方面的应用。 电商物流：提供电子数据交换平台、完成业务流程数据交换，实现电商物流协同管理； 冷链物流：提供冷链追溯一体化平台，实现冷链追溯管理、实现温度监控管理、仓储分区管理等； 跨境物流：提供出口分拣管理，以出口操作为中心，根据客户业务特点实现数据预分拣

【导读】 最近有需要用到AWS S3云存储上传附件，这里对利用.NET或.NET Core在调用SDK APi需要注意的一点小问题做个记录，或许能对后续有用到的童鞋提供一点帮助 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 是一种对象存储服务，提供行业领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。 这意味着各种规模和行业的客户都可以使用 S3 来存储并保护各种用例（如数据湖、网站、移动应用程序、备份和还原、存档、企业应用程序、IoT 设备和大数据分析）的数据，容量不限。Amazon S3 提供了易于使用的管理功能，因此您可以组织数据并配置精细调整过的使用权限控制，从而满足特定的业务、组织和合规性要求。Amazon S3 可达到 99.999999999%（11 个 9）的持久性，并为全球各地的公司存储数百万个应用程序的数据。 AWS S3云存储 官方已提供针对.NET/.NET Core针对S3的APi https://docs.aws.amazon.com/sdkfornet/v3/apidocs/ 以及SDK demo https://github.com/awslabs/aws-sdk-net-samples 首先我们下载针对.NET Core的SDK包（AWSSDK.Core）以及通过S3存储对象包（AWSSDK.S3），如下图所示

左耳朵耗子，就是陈皓，技术圈的大佬，也是小灰的偶像。是个有着 20 年以上的研发与管理经验的资深技术专家。曾经在阿里、亚马逊等公司任职，精通架构，在程序员个人成长等方面，见解独特，曾经深深的影响了小灰。 小灰一直觉得，我们这一代是幸运的，幸运的是可以通过网络，很容易接触到各种业内大牛的思想与观点，甚至可以在一些平台近距离跟他们交流。大神的观点和一些见解，是任何书上以及职场上都很难遇到的，很多时候，他们的一句话，真的会不经意间的影响一个人的一生。 就说小灰和大黄都深受其影响的这位耗子叔吧，十多年来，一直坚持在互联网上分享自己的技术见解 ，有数十万开发者追随呢。视频中的耗子叔是一位四十多岁的中年老男人，体型微胖，观点鲜明，个性十足。 作为一个愿意分享的技术人，耗子叔在极客时间撰写了全年大专栏 《左耳听风》 ，其内容覆盖了大部分技术领域，分布式、编程范式、容器技术、AI、区块链、程序员练级、高效管理等等，可以说是程序员必备宝典，他 20 年技术经验和学习总结，都在这里了。最近这门课程的订阅量已经突破 50000 了哦（敲黑板）。 这是极客时间最早的技术专栏之一，小灰也在几年前就读过了。但真正有价值的内容，是经得起时间检验的。几年过去，当小灰再拿起这个专栏重读的时候，发现虽然各种技术概念沉浮，但耗子叔的课程内容，无论是关于技术的解读，还是程序员职场的建议，都半点不过时哦。

作者 ：荣仔！最靓的仔！ 专栏地址 ： http://suo.im/5Rh1z1 注意：本文涉及到的知识点太多，建议初学者耐心看完！ 本文目录 1 Python简介 1.1 Python的特点 Python是Guido Van Rossum在1989年开发的一种脚本解释语言，是ABC语言的一种继承。由于作者是Monty Python喜剧团的一名爱好者，故将其命名为Python（蟒蛇） Python 作为当下一种热门语言，具有以下 特点 ： 语法清晰，代码友好，易读。 应用广泛，具有大量的第三方库（尤其是机器学习、人工智能相关库）支持。 Python可移植性强，易于操作各种存储数据的文本文件和数据库。 Python是一种面向对象语言，支持开源思想。 根据Tiobe编程语言最新排行榜（部分），其中Python排名第三，并且随着大数据、数据分析、深度学习、人工智能的迅速发展，Python收到的关注程度越来越高。 1.2 安装及第三方库导入过程 利用Python编程之前，首先需要安装Python软件：包括搭建Python环境、学会安装Python第三方库等。 搭建好Python环境之后是这个样子的（同时可以打印输出进行进一步的测试）。 当编写大段代码或自定义函数时，在command命令行中编写是不太现实的，因此可以进一步选择合适的编译器进行编译，我在这里用的是JetBrains

我们知道我们所做的SEO都是在搜索引擎所建立的大环境中进行的，如果搜索引擎有变化，就会影响到我们的优化效果，因此我们审时度势的做SEO就显得比较重要。 那么，如何审时度势的做好SEO？ 根据以往百度SEO公司的经验，我们将通过如下内容阐述： 一.关注百度风向标 对于SEO审时度势来说，我们应该随时关注百度风向标，做搜索引擎需最喜欢的网站类型。 1.百度资源平台 获得百度风向标最为有效而准确的是百度资源平台的消息，在首页我们经常可以看到一些新活动的海报，也有算法更迭或搜索引擎调整的信息，我们可以通过其做好我们的网站策略。 有时有的seoer会问，哪里有最准确的SEO教程呢？其实并不需要花钱，百度资源平台就有众多最具权威和说服力的文档供我们学习。 2.百度新闻 对关注百度新闻或新媒体的百度新闻你都会看到一些有关于SEO的信息，但也有的是一些其他比如视频营销、小程序等等，但有时也会对SEO有影响，比如视频的植入会提高网站排名几率。 二.追踪搜索引擎动向 当然我们是做SEO的，我们更应该关注SEO行业的一些细节性问题，比如： 1.大数据 网站排名大数据是我们应该经常关注的，因为有时的排名波动并非是我们自己网站的问题，有时也是同行业的调整，我们要第一时间了解到，才可以不至于盲目而不知所措。 我们可以通过关键词分析工具来作分析，因为其大部分都有数据分析工具，尤其是5118我认为分析的比较全面

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向AI转型的程序员都关注了这个号 👇👇👇 大数据挖掘DT机器学习 公众号： datayx 决策树又称为判定树，是运用于分类的一种树结构，其中的每个内部节点代表对某一属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶节点代表某个类或类的分布。 决策树的决策过程需要从决策树的根节点开始，待测数据与决策树中的特征节点进行比较，并按照比较结果选择选择下一比较分支，直到叶子节点作为最终的决策结果。 决策树的学习过程 特征选择：从训练数据的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准（特征选择的标准不同产生了不同的特征决策树算法）。 决策树生成：根据所选特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则停止决策树停止声场。 剪枝：决策树容易过拟合，需要剪枝来缩小树的结构和规模（包括预剪枝和后剪枝）。 实现决策树的算法包括ID3、C4.5算法等。 ID3算法 ID3算法是由Ross Quinlan提出的决策树的一种算法实现，以信息论为基础，以信息熵和信息增益为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。 ID3算法是建立在奥卡姆剃刀的基础上：越是小型的决策树越优于大的决策树（be simple简单理论）。 奥卡姆剃刀（Occam's Razor, Ockham's Razor），又称“奥坎的剃刀”，是由14世纪逻辑学家、圣方济各会修士奥卡姆的威廉（William of Occam，约1285年至1349年

2020年12月21日~12月23日，由 IT168 旗下 ITPUB 企业社区平台主办的第十一届中国数据库技术大会（DTCC2020），将在北京隆重召开。 大会以“架构革新 高效可控”为主题，设置 2 大主会场，20+ 技术专场，邀请超百位行业专家，重点围绕数据架构、AI与大数据、传统企业数据库实践和国产开源数据库等内容展开分享和探讨，为广大数据领域从业人士提供一场年度盛会和交流平台。 为了帮助更多企业落地数据项目实施方案，今年继续开设多门深度培训课程，内容涵盖数据中台、去 IOE 实践、区块链技术、内核开发实践等。 带来超过 100 场 主题演讲和超 5 场培训课程的头脑风暴 。 本 次，爱可生华南区负责人洪斌受邀参与并和大家分享主题《不太“智能”的数据库运管平台》。 本次大会，他分享了爱可生 在做数据库运管平台产品背后的一些 思考。 作为顶级的数据领域技术盛会，DTCC2020 汇聚了各行业精英、技术领袖、行业专家和数据英雄为大家带来精彩的分享。 社区近期动态 点一下“阅读原文”了解更多资讯 本文分享自微信公众号 - 爱可生开源社区（ActiontechOSS）。 如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“ OSC源创计划 ”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u

近年来SIEM、态势感知平台、安全运营中心等概念炒的火热，有的人认为这都是安全管理产品，这些产品就是一回事，有人认为还是有所区分。那么到底什么是SIEM、什么是态势感知平台、什么是安全运营中心，他们之间有什么联系和区别呢？ 一、SIEM SIEM英文是security information and event managemen安全信息和事件管理 SIEM是一个由多个监视和分析组件组成的安全系统，旨在帮助组织检测和减轻威胁 一款典型的SIEM产品是将许多其他安全规则和工具结合在一个综合的框架下形成的一个合集。 典型的包括以下模块 日志管理(LMS)——用于传统日志收集和存储的工具。 安全信息管理(SIM)——集中于从多个数据源收集和管理与安全相关的数据的工具或系统。例如，这些数据源可以是防火墙、DNS服务器、路由器和防病毒应用程序。 安全事件管理(SEM)——基于主动监视和分析的系统，包括数据可视化、事件相关性和警报 大多数的SIEM包括以下元素 1、安全数据采集 主要是基于安全日志数据，日志表示在数字环境中运行的进程的原始输出，是提供实时发生的事情的准确图像的最佳来源，因此是SIEM系统的主要数据源。无论是防火墙日志、服务器日志、数据库日志，还是在实际网络环境中生成的任何其他类型的日志，SIEM系统都能够收集这些数据并将其存储在一个中心位置以进行扩展的保留