接下来我们就应用技术手段,基于Python,建立一个工具,可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
GitHub和类似平台已使软件的公开协作开发变得司空见惯。然而当此公共代码必须管理身份验证秘密(如API密钥或加密秘密)时会出现问题。这些秘密必须保护为私密,但是诸如将这些秘密添加到代码中的常见开发操作经常使意外泄露频繁发生。本文首次对GitHub上的秘密泄露进行了大规模和纵向的分析。使用两种互补的方法检查收集到的数十亿个文件:近六个月的实时公共GitHub提交的扫描和一个涵盖13%开放源码存储库的公共快照。
标星★公众号 爱你们♥ 作者:Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译:公众号进行了全面整理 如你所见,我们手动复制了Trump的一条Twitter,将其分配给一个变量,并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表,我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中,我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后,在第9行中,我们循环遍历tweet_words:也就是说,我们逐个遍历tweet
GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件,从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive,称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例:
原文地址:https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
在讨论细节之前,我想对整个过程做一个概述。这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型,以及将模型连接在一起以生成输出的过程。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
如果您有机会阅读我们之前在 Google Analytics 4 (GA4) 上发布的指南,您可能知道它不像 Universal Analytics 那样是一款即插即用的分析工具。
哈喽,大家好,我是asong。今天想与大家分享Go语言中结构体标签是怎么使用的,以及怎样定制自己的结构体标签解析。
原文地址:https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
最近,谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector,简化 Apache Hive 和 Google BigQuery 之间的集成和迁移。这个开源连接器是一个 Hive 存储处理程序,它使 Hive 能够与 BigQuery 的存储层进行交互。
去年12月,中国大部分地区早已入冬,而在2000多公里外的新加坡,还停留在温暖的26度,气候宜人。
区块链技术作为比特币的核心模块,由中本聪在 2009 年首次实现,它是一种分布式的公共账本交易系统。比特币是一种分散的数字货币,它通过分布式的方式储存交易,以弥补金融行业的缺陷。 经过近十年的发展,比
本文和封面来源:https://motherduck.com/,爱可生开源社区翻译。
在 0.11.0 中,我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing,以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能。在reader方面,用户需要将其设置为 hoodie.metadata.enable = true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此,使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果无需使用此功能,可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable = false 像以前一样使用 Hudi。
本文由 Cloudberry Database 社区编译自 MotherDuck 官网博文《PERF IS NOT ENOUGH》,原作者为 Jordan Tigani( MontherDuck 联合创始人兼 CEO),译文较原文稍有调整。
试验 Azure DevOps 随着 Azure DevOps 生态系统的不断发展,我们的团队正在更多的使用它,并取得了成功。这些服务包含一组托管服务,包括托管 Git 代码仓库、构建和部署流水线、自动化测试工具、待办工作管理工具和构件仓库。我们已经看到我们的团队在使用该平台时获得了良好的体验,这意味着 Azure DevOps正在走向成熟。我们特别喜欢它的灵活性;它甚至允许用户使用来自不同供应商的服务。例如,你可以在使用 Azure DevOps的流水线服务的同时也使用一个外部 Git 数据仓库。我们的团
冷链物流的复杂性、成本和风险使其成为物联网的理想使用案例。以下是我们如何构建一个完整的物联网解决方案,以应对这些挑战。
维基百科pageview数据是Wikimedia技术团队所维护的访问量数据集。该数据集自2015年五月启用,其具体的pageview定义为对某个网页内容的请求,会对爬虫和人类的访问量进行区分,粒度为小时级别,如下图:
在过去的几年里,数据工程领域的重要性突飞猛进,为加速创新和进步打开了大门——从今天开始,越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库,它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石,无法应对大数据的4V[1]的指数增长。由于面向 BI 的栈的潜力有限,我们随后见证了“第二次浪潮”:由于 Hadoop 生态系统(允许公司横向扩展其数据平台)和 Apache Spark(为大规模高效的内存数据处理打开了大门)。
随着互联网的迅速发展,万维网成为大量信息的载体,越来越多的网民可以通过互联网获取所需的信息,同时如何有效地提取并利用这些信息也成为了一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine)作为辅助人们检索信息的工具,它成为了用户访问万维网的入口和工具,常见的搜索引擎比如Google、Yahoo、百度、搜狗等。但是,这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性,比如搜索引擎返回的结果包含大量用户不关心的网页;再如它们是基于关键字检索,缺乏语义理解,导致反馈的信息不准确;通用的搜索引擎无法处理非结构性数据,图片、音频、视频等复杂类型的数据。
在本节中,我们将介绍 Google Cloud Platform(GCP)上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件,并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
用json来配置你的编辑器,可以说是你从菜鸟迈向高阶玩家的必经之路.不管你是不是对于JSON很熟悉或者很懂,文章前面的部分会对JSON做一些简单的介绍.
区块链技术和加密货币在吸引越来越多的技术、金融专家和经济学家们眼球的同时,也给与了他们无限的想象空间。从根本上来说,加密货币只是底层区块链技术的应用之一,而伴随着区块链技术的不断突破与发展,“区块链+”这一概念正在不断地深入人心。
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Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑,具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是,此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面,0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能,例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本,提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
URI, 既是统一资源标识符号,每个 Web 服务器都有一个 URI 标识符,它在世界范围内唯一标识并定位信息资源。
在 0.11.0 中,默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing,以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。在reader方面,用户需要将其设置为 true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此,使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果此功能与您无关,您可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable=false 像以前一样使用 Hudi。
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口,使神经网络可以被大众使用。然而,我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的,直到最近,这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask,PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型,但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就,分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能,而是编写查询语句时的细节。例如,在Re
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢? 虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就,分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能,而是编写查询语句时的细节。例如,在
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品,有着相当高的用户口碑。它们都属于无服务器交互式查询类型的服务,能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询,免去了数据搬运的麻烦。对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言,此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析,帮助业务进行数据洞察。
可以将一个 <cfcomponent> 当做一个 class, 然后将 <cffunction> 当成一个方法
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
【导读】本文利用TensorFlow构建了一个用于产品推荐的WALS协同过滤模型。作者从抓取数据开始对模型进行了详细的解读,并且分析了几种推荐中可能隐藏的情况及解决方案。 作者 | Lak Laksh
跨标签页通信是指在浏览器中的不同标签页之间进行数据传递和通信的过程。在传统的Web开发中,每个标签页都是相互独立的,无法直接共享数据。然而,有时候我们需要在不同的标签页之间进行数据共享或者实现一些协同操作,这就需要使用跨标签页通信来实现。
在 Web 开发中,有许多情况需要解析 URL,这篇主要学习如何使用 URL 对象实现这一点。
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 文 | 孙镜涛 来源 | InfoQ 数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近,谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用,用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable 中的数据。此外,查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据,增加了联邦查询并发性限制,从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。 BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库,通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库,主要用
使用 Kafka,如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录?我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易,成本越来越低,而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能(BI)和数据仓库有共同的特点:高成本、高难度、高风险。以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的,因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此,实际上你可以在当天就获得真实的意图,至少是
Calcite针对SQL parse提供了很多的配置项,可以针对不同的SQL方言进行解析。相关的配置项都存储在SqlParser.Config这个结构中,常见的用法如下所示:
大数据是什么?为什么要使用大数据?大数据有哪些流行的工具?本文将为您解答。 现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易,成本越来越低,而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能(BI)和数据仓库有共同的特点:高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的,因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得
大数据是什么?为什么要使用大数据?大数据有哪些流行的工具?本文将为您解答。 现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易,成本越来越低,而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能(BI)和数据仓库有共同的特点:高成本、高难度、高风险。 以前的商业
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们,对于他们成长中的公司来说,最好的数据仓库是什么时,我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常,他们需要几乎实时的数据,价格低廉,不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下,我们建议他们使用现代的数据仓库,如Redshift, BigQuery,或Snowflake。
【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据,TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源,可以建立针对特定商业应用的模型,预测用户需求。 Lak Lakshmanan 是谷歌云服务团队的大数据与机器学习专业服务成员,他在谷歌云平台写了下文,以帮助用户使用谷歌云预测商业需求。 所有商业业务都会设法预测客户需求。如果你开饭馆,你需要预测明天要做多少桌饭、顾客会点哪些菜,这样你才能知道需要购买那些食材、厨房需要多少人手。如果你卖衬衫,你要提前预测,你应该从
v博客前言 先交代下背景,写这个系列的原因是总结自己遇到的面试题以及可能遇到的题目,更重要的是,今年定的目标是掌握网络这一块的知识点,先是搞懂HTTP协议,然后是TCP/IP协议,再就是WCF如何运
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台,内置 60+ 数据连接器,拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力、稳定易用的数据实时服务能力,以及低代码可视化操作等。典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖,以及通用 ETL 处理等。 随着 Tapdata Connector 的不断增长,我们最新推出《Tapdata Connector 实用指南》系列内容,以文字解析辅以视频演示,还原技术实现细节,模拟实际技术及应用场景需求,提供可以“收藏跟练”的实用专栏。本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例,演示数据入仓场景下,如何将数据实时同步到 BigQuery。
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