大数据、人工智能是当前也是未来几年IT部门的重点建设方向，新的技术可以为业务突破盈利瓶颈，带来新的增长点，同时我们也发现数据中台也频频在最近的企业财报予以体现，相关的技术岗位需求也是供不应求，与之形成对比的是，我们发现在招聘网站上很少有专职的数据测试岗位。 我们相信技术始终是为业务创造价值的，大数据也要输出他的产品（数据），产品必须要有质量的管控才可信，测试人员可以借助这个契机进行赛道的转换，在数据测试中形成自己的一套方法论参与到这个新技术引领的浪潮中。
对于增强数据资产准确度和价值而言，将数据质量规则与活动（探查、清洗和监测）和MDM流程相集成显得十分关键。在启动任何MDM项目之前，您都需要了解源数据的内容、质量和结构。在数据源进行的数据探查使数据管理员和数据仓库管理员能够在数据进入MDM系统之前，快速发现和分析跨所有数据源的所有数据异常。此流程可极大加快从MDM实施中获取价值。 由于数据清洗增强了数据的准确度，带来了数据完整性，并从源头增进了数据的可信度，因此数据清洗改善了MDM系统中的数据一致性。一旦源数据进入MDM系统，它将接受数据
报告各位首长，我参与的第二个项目顺利上线啦~ 棒棒，又一次感觉自己做的东西是有价值的，这个项目是一个平台类产品，专注于提高线下零售的实施效率，希望后面的迭代会越来越好。但是这个今天跟主题没什么毛关系，今天要跟大家聊聊最近的一点小思考，关于Machine Learning 的最小化可行产品的设计，以及平台化设计，应该是怎么样的。 我在公众号后台看到好多读者大大都留言了 “MVP” 来获取之前做的PPT了，但也很多大大希望我能好好讲讲这个PPT的内容，以及背后设计的思想是怎样的，今天终于有空跟大家细细捯饬捯饬。
工件上如果存在污染物，在工件上点的银胶就生成圆球状，大大降低与芯片的粘结性，采用等离子清洗可以增加工件表面的亲水性，可以提高点胶的成功率，同时还能够节省银胶使用量，降低了生产成本。
前段时间和一个正在做数字化转型的传统企业交流时，他们提到目前最大的痛点是数据指标不统一的问题，问我们在这么多年大数据实践过程中有没有可以借鉴的好的方法。刚工作是作为数据产品经理给业务部门做数据报表，那个时候数据产品做好指标口径的统一基本上就能解决问题了，数据中台做久了发现，其实想在公司层面做到数据指标口径的完全统一，非常困难，且不大现实。
随着现代信息技术在农业领域的广泛应用，数字农业的技术优势已经得到了充分证实，数据已成为农业各领域的核心竞争力。在业务不断拓展过程中，益客集团立足企业降本增效和转型升级，结合养殖全产业链场景，在数字化应用道路上不断创新实践。
随着云计算、大数据的快速发展，政府越来越意识到网络、数据安全的重要性。相应的法律法规不断完善，这其中包括《网络安全法》、《网络安全等级保护》、《重要数据出境安全评估指南》、《个人信息安全规范、大数据安全标准白皮书》、《大数据服务安全能力要求》等等。作为数据安全的重要组成部分，数据存储安全是安全的基础之一。本文，将描述数据存储加密的主流方案并进行对比，同时针对痛点难点问题进行说明。
本文为安全智能分析技术白皮书《智能基座，开启安全分析新时代》精华解读系列第二篇，通过应用场景下的案例（Web攻击检测模型）说明SecXOps如何提高安全分析模型开发、运营的效率，以实现安全智能分析自动化、智能化的进阶。
摘要：金线引线键合-也叫绑定，在COB（chip on board）封装技术是指将裸芯片直接贴在PCB 板上，然后用金线进行电子连接的技术。
当我们在工作或生活中遇到难题时，是否经常会不知所措？乍看之下，好像知道问题出在哪里，但在解决之后发现只是治标不治本。如何才能定位问题的根本原因，做到标本兼治呢？不妨试试今天的5-Why分析法。
政府案例分享：用大数据预防农产品价格过山车式波动
支持主流平台Linux, Windows以及国产操作系统，不同平台间具备可移植性（包含不同平台间移植以及从相同平台开发环境到生产环境间的移植）；提供独立的运行框架，不依赖特定的数据库产品。同时支持各种硬件平台，如x86，龙芯等等。
在全球，已经有29个国家和地区通过颁布政策或立法的方式做出了“碳中和”承诺。我们的双碳目标也在持续推进，但与美欧国家相比，中国尚处于经济上升期，且实现碳达峰与碳中和的间隔年限较短，实现“碳中和”愿景可谓是“时间紧、任务重”。从碳排放结构来看，中国电力与热力部门和工业部门的碳排放占比远超全球整体水平。作为“世界工厂”，我国生产了全球一半以上的钢铁与水泥，工业生产技术具有明显的高碳消费特征。根据红杉中国测算，中国第二产业的能源终端消费占比高达67%。减小排放绝对量和调整用能结构是中国实现碳中和所面临的一项重大挑战。
贴片机是一种高强度、长时间、超负荷的运转设备，需要定期进行细心的呵护保养，贴片机保养的好，运转稳定，保证日常生产产能，贴片机如衣食父母；贴片机保养不到位或经常不保养，性能再好的机子也会不堪重负出现各类毛病，影响生产产能和产品质量，因此贴片机保养是贴片厂非常重要的一环工作内容事项。（延伸阅读：何为SMT？smt是做什么的，smt贴片是什么意思？）
此系列主要为我的学弟学妹们所创作，在某些方面可能偏基础。如果读者感觉较为简单，还望见谅！如果文中出现错误，欢迎指正~
虽然实时计算在最近几年才火起来，但是在早期也有不少公司有实时计算的需求，但数据量不成规模，所以在实时方面形成不了完整的体系，基本所有的开发都是具体问题具体分析，来一个需求做一个，基本不考虑它们之间的关系，开发形式如下：
IDC(Internet Data Center)即互联网数据中心，为企业用户或客户提供服务，如网站应用服务、App应用后台服务等等，IDC中存储着各类敏感信息和数据资产，所以IDC安全是企业信息安全的重中之重，需重点投入进行建设和运营。
作者 | 罗燕珊 采访嘉宾｜梅容, 明源云天际·PaaS 平台数据云事业部产品负责人 数据运行时如何保证快稳准？规范在前、开发在后、实时运维、有的治理。 “数据”是新的生产要素已成为共识，而要挖掘数据价值，就绕不过数据管理。在数据管理层面，近几年业界有一个相关概念受到广泛关注——DataOps。 DataOps 的概念自首次被提出至今已有 8 年，并在 2018 年被 Gartner 纳入数据管理技术成熟度曲线。从实施上看，当下 DataOps 仍处在发展初期，鲜少企业或团队能据此真正沉淀一套方法论或
近日，帆软举办了第四届FineBI数据分析大赛，让来自各个领域的业务人员，用帆软的BI产品来进行自助式数据分析，产生了大量的优秀分析案例。
进行数据管理时，无效数据可能会对生产力和决策质量造成严重的影响。如何发现和处理无效数据变得愈发重要。
我正在创建一系列[有价值的项目](https://towardsdatascience.com/howto -build-an- effective-dat-scienceportfoli-56d19b885aa8)，我想到了将我从别人那里学到的或在工作中开发的实践记录下来。在本博客中，我整理了在处理端到端ML项目时经常提到的任务清单。
本次课程的内容是由百度AI开发平台部高级研发工程师林克，带来EasyData助力智能云秤一站式数据管理的课程，同时会为我们演示智能云秤水果采集、训练及识别的操作，我们欢迎林克老师。
Nutter说，经过一次投资50万美元的介质升级后，KeyBank留下了8500盘包含客户财务信息的旧磁带。这家银行考虑过重写这些磁带，但Nutter说这样做每盘磁带需要长达1小时的时间。因此，他求助于一家磁带转销商接手这些磁带。
IPC J-STD-001焊接的电气及电子组件要求》的H版于2020年9月发布，它详述了制造电子组件时对材料和工艺的要求。过去一年，我最常被问到的问题之一是IPC J-STD-001H版有哪些大的变化。
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起，但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本
在数据资产管理与数据治理领域，数据之间的血缘关系是一个绕不开的话题，数据血缘的完备程度也是评价一个企业数据中台成熟度的重要度量之一。到底什么是数据血缘，它对于数据工作者和数据使用者有哪些举足轻重的作用呢？
使用 TapData，化繁为简，摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰，轻量代替 OGG、DSG 等同步工具，「CDC + 流处理 + 数据集成」组合拳，加速仓内数据流转，帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处，将“实时数仓”方法论落进现实。 TapData 持续迭代产品能力，优化用户体验的同时，也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑，力求为行业用户提供更加简洁、更具针对性的解题思路。本期内容便是我们在汽车制造行业做出的实践以及展望。
在优化生产流程的过程中，数据是最为重要的基础。制造企业通常会在生产线上安装各种传感器，这些传感器可以实时收集设备状态、生产速度、工艺参数等数据。例如，温度传感器可以监测生产过程中不同阶段的温度变化，振动传感器可以记录设备运行时的振动情况，而压力传感器则可以测量生产线上的压力变化。这些数据的收集为后续的分析和优化提供了丰富的素材。
一直以来，以传统 BI 报表、数据大屏、标签画像等为代表的分析型业务（OLAP），都是企业数据资源的重点应用场景。但 AP 型业务并不是企业的全部，同时还存在对数据实时性要求更高的新一代的运营型分析（Operational Analytics）以及越来越多的交互型业务场景（OLTP 或 Operational Applications），更是企业的核心命脉。
随着社交电商的快速发展和短视频平台的崛起，直播电商模式逐渐被更多商家和消费者认可，零售行业发展模式也逐渐发生改变。如何通过数字化手段对零售行业进行重塑，实现线上线下多渠道多平台流量业绩增长；如何将多渠道平台、供应商的数据高效汇总并与内部系统（如数据中台、ERP等）打通，成为零售行业企业必须思考的问题。
原文地址：https://www.cnblogs.com/ztfjs/p/bigdata.html
本期开始大猫将直奔主题，从“语法灵活性（Syntax）”、“性能与并行计算（Performance & Parallel Computation）”、“商业/社区支持（Support）”三个方面比较不同统计软件。本期主题是“语法灵活性（Syntax）”，首先总结我们平时做的研究具有I/O Intensive以及Interactive的特点，然后告诉大家什么样的语法才最适合具有这些特点的研究工作。
在数字化转型的浪潮中，数据已经成为企业的重要资产，而商业智能（BI）项目则是帮助企业利用数据进行分析、洞察和决策的关键工具。尽管BI项目的目标是实现数据驱动的决策，但实际上，项目中大部分时间和资源都被用于数据的提取、转换和加载（ETL）过程，只有约20%的时间用于BI可视化。
去年5月曝光的三星电子旗下半导体设备公司——SEMES公司前员工等7人因涉嫌将SEMES开发的半导体清洗设备技术出售给中国企业而被起诉的案件又有了新进展。
日前由西安弈聪信息技术有限公司(简称:弈聪软件)自主开发的的“BDS大数据公共服务平台”通过中国版权保护中心审核并取得国家软件著作权登记证书。
在中国制造2025战略决策的指引下，制造业都在智能制造领域探索自身的发展路径，希望能够跟上数据发展的浪潮，以数据驱动业务快速提升企业竞争力。那么面对企业海量数据，如何找到数据管理的切入点呢？分析近些年我所接触到的制造业数据项目中，制造业在数据管理方面起步较晚，企业自身已经意识到数据管理的重要性，并根据自身发展情况不同而选择适合自己的建设目标，大多数企业纷纷选择主数据管理来入手。 制造业主数据有着鲜明的特点，首先主数据分布在设计、工艺、生产过程中的多个业务部门中、在众多异构系统中使用、主数据本身具备多学科的特
在PowerQuery的数据处理中，有相当多的一些功能使用起来非常方便，对应于企业级的SSIS，反而缺少了这些的灵活性，真正要完全使用SSIS来实现，非常繁琐。如PowerQuery里的逆透视功能，行列转置功能，标题行提升功能等。
随着数据在企业发展中发挥着愈发重要的作用，如何更高效、简洁地利用数据成为用户非常关心的问题。数据虚拟化技术，正是面向此类问题的一种解决方法。本文通过近期阅读的数据虚拟化一书，提纲挈领谈谈对数据虚拟化的认识。
ML Ops 的发展弥补了机器学习与传统软件工程之间的差距，而数据质量是 ML Ops 工作流的关键，可以加速数据团队，并维护对数据的信任。
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起，但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。
由于人工智能取代人类活动的争论越来越激烈，数据科学家开始体验人工智能辅助自动化的好处和风险。 人们开始对人工智能被用来自动化一切事物的前景感到不安。现在人工智能已经证明了它有能力替代一些蓝领工作（通过机器人等）和白领职业（通过自然语言生成等），围绕这种技术的文化敏感度正在上升。 这也许可以解释为什么当谈到人工智能的影响时，开始看到人们使用“自动化”这样近似同义词的描述。当讨论自动化侵入到人工智能驱动应用程序的开发中时，一些观察者更喜欢使用诸如“操作化”，“生产化”，“扩充”和“加速”等术语。人们还看到围绕“
原文：Building High Performance Big Data Analytics Systems 译者：袁璞，圣特尔•E店宝大数据架构师，关注高性能或可用架构、大数据技术、机器学习。 审核：朱正贵 责编：仲浩 大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不
译者：袁璞，圣特尔•E店宝大数据架构师，关注高性能或可用架构、大数据技术、机器学习。
大数据是最近IT界最常用的术语之一。然而对大数据的定义也不尽相同，所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征，通常称为数据的5 Vs。分别是大规模，多样性，高效性、准确性和价值性。
自从AI（人工智能）被用于自动化处理任何事情，人们便开始感到不安。现在人工智能已经证明了它能够通过机器人等技术代替蓝领工作，通过自然语言生成取代白领工作，围绕这种技术的文化敏感度正在上升。
继推出ChatGPT后，龙年伊始，OpenAI公司又推出了最新人工智能文生视频大模型Sora，其火爆效果被誉为即将重塑视频内容创作的未来。而无论是ChatGPT还是Sora，众多身处职场的「男工女工」都在一边期待一边害怕，工作方式被彻底颠覆。
数据是企业最具价值的资产之一，而数据质量则直接影响数据的产出和数据价值的高低。因此，数据质量的管理对于企业决策、战略水平和业绩提升至关重要。今天我们就来聊一聊企业如何评估和提升数据质量。
随着信息技术、自动化技术和人工智能等技术的快速发展和应用，智能制造已成为全球制造业发展的主流趋势。智能制造是将智能化、自动化、数字化和网络化等技术手段运用到制造过程中，使生产过程具有高度智能化、自动化和数字化的特点，进而提高生产效率，降低生产成本，优化产品质量，推动环保和可持续发展，使企业的核心竞争力和市场地位得到进一步提升。
金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人脸识别领域，中国队再次传来捷报。 全球最大规模人脸数据集发布。 首次包含数百万ID和数亿图片。 这就是由芯翌科技与清华大学自动化系智能视觉实验室合作，所推出的 WebFace 260M，相关研究已被CVPR 2021接收。 并且，基于其所清洗的数据集 WebFace42M，在最具挑战IJBC测试集上，也已经达到了SOTA水平。 而它所带来的“全球之最”还不止于此。 以这项数据集为基础，芯翌科技在最新一期的NIST-FRVT榜单上，戴口罩人脸识
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
