大数据

随着数据时代的到来，各行各业的经营发展开始注重数据分析思维。通过数据，我们可以了解产品的好坏、用户的喜爱程度，从而用数据去解决产品存在的问题。 数据分析更多的是基于业务背景来解读数据，把隐藏在数据背后的问题总结出来，发现其中最有价值的东西，再加以优化。 在提炼数据的整个过程中，人是主观的，而数据是客观的。同样的数据但不同人解读出来的结果肯定是不一样，但结论的本身并没有错。那么我们做电商数据分析师常用的方法有哪些呢？ 当开始数据分析产品时，首先分别分析每个变量，以描述拥有的数据并评估其质量，接下来分析每个变量之间的关系。这里我把电商数据分析分为四大版块：即对比分析、转化分析、留存分析、产品比价。 01.对比分析 横向对比 ：简单的说就是和谁对比？假如说我们上个月店铺的成交额增长了30%，那么我们是不是应该开心呢？ 当然不是，这里我们还要参考竞争对手的成交额，如果你的竞争对手增长了50%呢？这个时候我们就需要一个参考指标。数据时代，我们可以很轻易的拿到竞争对手的相关数据。 纵向对比： 我们可以把近15天的成交额以线条的形式显示出来，这样就可以很清楚的看到近期的成交额是否达到预期，有没有下降趋势，当然我们也可以以季度、月或周为单位。 （图片来源于网络） 我们也要考虑到日常生活中的特殊场景，比如双11、双12、元旦等活动促销，那么成交额是否会暴涨。所以在做纵向对比的时候

hi，大家好~我是shadow，一枚设计师/全栈工程师/算法研究员，目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计，当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。 文末了解《人工智能Mix》 AI不仅可以帮我们创作文章，做设计，还可以完成短视频创作。本文主要从大数据分析、视频理解、视频创作三个方面介绍AI应用在视频的前沿进展。 - 大数据分析电影 这是来自于Moviescope数据集所介绍的方法，作者探索了多模态电影的特征表示，使用CNN（VGG16）从单个电影的图片帧中提取特征表示（Video Representation - fastVideo），使用词嵌入从文本中提取特征表示（ Text Representation - fastText），使用基于谱的特征进行音频表示，然后使用池操作聚合这些特征。对于元数据，使用随机林分类器。 实验结果： - 视频理解 主要是场景检测、自动切割、景深等任务。 - pyscenedetect 开源库 可以用来做视频摘要，自动剪辑之类的。 项目地址： https://pyscenedetect.readthedocs.io/en/latest/examples/usage-example/pyscenedetect.readthedocs.io - AutoFlip 开源库 谷歌开源的 AutoFlip 可以实现自动剪辑，包括视频尺寸裁切

点击上方“ 小罗技术笔记 ”，关注公众号 第一时间送达实用干货 本文来自我个人实际开发的总结，可能有不合理的地方，欢迎大家批评指教！ 在本文开始前先回答上一篇文章（ 你知道一棵B+树可以存放多少行数据吗？ ）遇到的一个提问。 答案： 并不一定，取决于数据量 。 一个高度为 3 的 B+ 树大概可以存放 1170 × 1170 × 16 = 21902400 行数据，已经是千万级别的数据量了。（都到这个数据量了该考虑分库分表啦！若有更好答案可以留言回复） 报表导出干开发的基本上都做过，大部分基本上遵循查询数据 → 写入数据到excel返回到前端这个步骤。没错我刚开始工作的时候也是这样干的！ 以下这段代码大家肯定很熟悉，常见的报表导出就是这样的。 //给文件命名。随机命名 String fileName = "Excel-" + String . valueOf ( System . currentTimeMillis ()). substring ( 4 , 13 ) + ".xls" ; //告诉浏览器数据格式，将头和数据传到前台 String headStr = "attachment; filename=\"" + fileName + "\"" ; response . setContentType ( "APPLICATION/OCTET-STREAM" );

Python应该怎样学习呢？ 阶段一： 适合自己的学习方式 对于零基础的初学者来说，最迷茫的是不知道怎样开始学习？那这里小编建议可以采用视频+书籍的方式进行学习。看视频学习可以让你迅速掌握编程的基础语法，边看视频边敲代码，可以快速入门，熟练语法。看书学习并不是要整本书都看，可以把书放到手边，当遇到不懂的地方可以当作工具书来用。 在学习的过程中，一定要学会做笔记，保存好写过的代码，方便日后复习，每天给自己定个小任务，比如说，今天必须完成哪一些章节，保证一定的代码量。坚持和实践才是硬道理。 ps: 学习视频教程没有可以加我的 Python技术学习qq裙： 322795889 免费领取 阶段二： 坚持 初学者自学编程都会遇到这种现象：学了一两个月，发现自己会的并不是很多。 刚开始学习编程时感觉学习一段时间了并没有太大的进步，这种现象是很正常的！关键是你要坚持住，等你学了三个月甚至半年的时间，熬过这个艰难的入门期就会发现编程是一件快乐的事情。 在这里小编总结了四件事帮你快速渡过入门期 多利用业余时间阅读一些关于技术的文章，并总体掌握正在发生什么。通常，当你陷入困境时，意味着你对需要澄清的事情做出了不正确的假设。 学会利用搜索引擎。这一点很显然是值得一提。在网上查找并询问有过这个问题的人是一个非常重要的技能。Stackoverflow可以说是互联网上最好的网站。不要害怕在那里问自己的问题

很多情况大数据集群需要获取业务数据，用于分析。通常有两种方式： 业务直接或间接写入的方式 业务的关系型数据库同步到大数据集群的方式 第一种可以是在业务中编写代码，将觉得需要发送的数据发送到消息队列，最终落地到大数据集群。 第二种则是通过数据同步的方式，将关系型数据同步到大数据集群，可以是存储在 hdfs 上，使用 hive 进行分析，或者是直接存储到 hbase 中。 其中数据同步又可以大致分为两种：增量同步、CRUD 同步。 增量同步是只将关系型数据库中新增的数据进行同步，对于修改、删除操作不进行同步，这种同步方式适用于那些一旦生成就不会变动的数据。 CRUD 同步则是数据的增、删、改都需要进行同步，保证两个库中的数据一致性。 本文不讲 binlog + Canal + 消息队列 + JAR 实现数据实时同步的方案，也不讲使用 Sqoop 进行离线同步。而是讲解如何使用 Streamsets 零代码完成整个实时同步流程。关于 Streamsets 具体是什么，以及能做哪些其他的事情，大家可以前往 Streamsets 官网进行了解。从笔者了解的信息，在数据同步方面 Streamsets 十分好用。 很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习扣扣君

一 lora 　　　　主要频段：470MHz，亚洲其他地区主要是902-928MHz，欧洲主要是868MHz，美洲主要是915mHz lora优点： 　　通讯 距离远 （适合半径500m~2km,通信距离大于7000千米，解决了 低功耗 和远距离不能兼得的难题）,低功耗优化的长电池寿命（ Aloha方法 有数据时才连接，电池工作几年）、低成本（非授权频谱，远距离通讯中成本最低的，无网络的户外）、 集中式 低频次、数量小 （非视频） 、长距离 数据传输（和传感器集成），组网方便，稳定性也更高（相比2.4G和蓝牙、WiFi等技术）.抗干扰性（协议里面有LBT的功能，基于aloha的方式，有自动的频点跳转和速率自适应功能） LoRa模块的缺点 　　1、频谱干扰。LoRa的发展势头很好，LoRa设备和网络部署的增多， 相互之间会出现一定的频谱干扰 。 　　2、需要新建网络。LoRa在布设过程中，需要新建信号塔、工业基站甚至是便携式家庭网关（解决高并发问题, 需要 强大的接受信息能力 以满足 巨量节点 的要求，网关往往会采用 多路同时收发的传输器 来满足星型网络结构的要求 ）。 3 基站建设中 4速率低，LoRAWAN目前国内标准支持292bps-5.4kbps 如果认证lorawan大概需要3000多美金。 应用场景&适合领域：智慧城市领域的应用包括能源管理、智慧建筑、智慧生产

　　不多说，直接上干货！ 　 　问题详情 [hadoop@master streamsets-datacollector- 3.3 . 0 ]$ ./bin/ streamsets dc Java 1.8 detected; adding $SDC_JAVA8_OPTS of " -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -Djdk.nio.maxCachedBufferSize=262144 " to $SDC_JAVA_OPTS WARN: Security is enabled and was unable to verify policy file ' file:///data/streamsets/sdc-stand-alone-dirs/configuration/sdc-security.policy ' Exception in thread " main " java.lang.IllegalArgumentException: Error: Security is enabled but sdc policy file is misconfigured at com.streamsets.pipeline.BootstrapMain.main(BootstrapMain.java: 109 ) Caused by:

　　大家在玩抖音的过程中是不是会遇到下面的问题呢，是否玩了很长时间的抖音，并且花了很多原创的心血，作品却依然没有上热门是否感觉明明已经非常努力了，而热门与你还是擦肩而过是否发现看到别人的视频在某平台上见过，却在这里上了热门。 　　其实，对于80%的抖音用户来说，这些问题都在困惑着大家，实际上做成功的仅仅只有20%的人，也就那是那些经常上人们的作品，如果你是这样想的，那你就大错特错了，为什么呢因为只要你掌握了抖音上热门的技巧和算法再借助一些工具来辅助依然是可以上抖音热门的，掌握好方法，其实你也可以成为抖音热门的下一个网红。 　　抖音上热门（推荐）并非一件难事，首先你需要知道抖音平台的游戏规则，符合规则的作品才能有存活的时间， 抖音培训 其次你要熟悉掌握抖音作品上热门的方法是什么，抖音里的用户喜欢什么样的作品，以及发布抖音视频时候的如何配合相应的工具做辅助，世界上任何事情都是有循可依都是有方法的，只要掌握了抖音上热门的方法，加以运用，上热门很轻松。 抖音联盟内部教程 　　其实抖音上热门技术实战秘籍有详细的步骤，不懂得人感觉很神秘，当我把方法告诉你的时候，你会发现，这么简单，这就是说如何玩转抖音上热门的这个黑科技秘籍是人人都可以学会，操作简单，方法使用的抖音上热门秘籍，行业内唯一最简单的，不信，你试试就知道。 　　抖音如何上热门，抖音如何上热门精选，抖音怎么上推荐

CNGBdb系列课程 开讲啦 这是 CNGBdb携手各领域一线科研工作者开讲组学系列课程『 第四期 』，上期课程回顾可点击 👉 胚胎发育与癌变 第四期 04 题目：打开微生物世界的秘钥 『 宏基因组技术 』 直播 时间： 2019/7/25 19:30-21:00 报名方式： 公众号内回复『 微课 』完成报名 1 分享导语： 宏基因组，一个自带“ 跨界体质 ”的神奇技术，应用领域从环境生态一路杀入医学诊断，成为病原微生物诊断新风口；其数据挖掘可以从生物多样性分析到未知蛋白结构预测... 本期课程将从实验到分析，向您全面介绍宏基因组技术。 2 讲师简介： 宋泽伟 博士 深圳华大生命科学研究院/宏基因组研究中心，研究员；明尼苏达大学，博士/博士后 专注于宏基因组及其应用的相关研究，真菌功能分析工具FUNGuild作者，在国际知名期刊发表十余篇研究论文。 3 直播“微剧透”： 什么是生态学？ 为什么要研究微生物生态？ 测序+微生物生态 = 宏基因组 如何开展宏基因组项目：实验、计算、分析 4 报名流程： 关注『 国家基因库大数据平台 』公众号 公众号后台回复『 微课 』添加听课君微信 加入CNGBdb听课群，即报名成功 长按识别二维码立即听课 上课须知： 直播形式：语音+文字+图片 课程时长：直播（90分钟） ； 计划60分钟专家讲解 +30分钟学员提问

DolphinDB Database 是由浙江智臾科技有限公司自主研发，于2018年发布的高性能磁盘与内存混合型和列式分布式数据库产品。DolphinDB集成了功能强大的编程语言和高容量高速度的流数据分析系统，为海量数据（特别是时间序列数据）的快速存储、检索、计算及分析提供一站式解决方案。 DolphinDB具有运行快、部署快、开发快、学习快这四大优势，使其适用于大数据分析管理的诸多应用场景，主要可以归纳为以下四类：数据仓库、研发工具、实时数据处理及批处理作业。 数据仓库 海量数据的存储和分析是DolphinDB最擅长的场景，系统点对点架构设计、高效的C++语言全自研实现、列式存储、内存计算、实现分布式文件系统、语言的JIT优化、支持多种精细化分区方式、以及各种算法的精心调优，使DolphinDB在大数据的存储和分析领域性能优势明显，单表百亿条数据简单查询毫秒级响应，复杂查询秒级响应，高出同类产品1-2个数量级。 适用于海量数据的存储管理。DolphinDB能支持单表百万级分区，集群亿级分区，能轻松管理PB级历史数据和实时数据。随着互联网时代的到来，无论金融、电子商务还是物联网各领域的数据量都呈几何级增加，使用DolphinDB可以轻松实现海量股票和期货的点线交易数据（tick data）、商品历史交易数据和物流数据等的管理。 可实现实时数据秒级入库