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    谷歌日历的正确用法--在谷歌日历中添加农历、天气、中国节假日

    在PC端设置农历、天气、中国节假日 (1)添加农历: 在电脑通过浏览器打开google calender页面 https://calendar.google.com 并登录google帐号 设置--...添加日历--通过网址添加, 输入农历日历网址http://www.google.com/calendar/ical/ug2j3l2nqq7uch3m9n0pm5t2lo@group.calendar.google.com.../public/basic.ics 并确认 或者在日历主页点击“添加朋友的日历”后面的+号, 通过网址添加,输入农历日历网址http://www.google.com/calendar/ical/ug2j3l2nqq7uch3m9n0pm5t2lo....ics结尾的链接,复制这个链接  用上面的方式,通过网址添加,粘贴地址,确认 (3)添加中国节假日  设置-添加日历-浏览感兴趣的日历,找到并添加中国节假日 (4)日历配色  在日历主页,把鼠标放在各个已添加的日历上...原有的农历日历源失效,现在已经自带农历日历,在设置-一般设置-可选日历可以找到 2.

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    「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

    它允许动态地重新转换数据,而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中,我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...Amazon Redshift、谷歌BigQuery、SnowflPBake和基于hadoop的解决方案以最优方式支持最多可达多个PB的数据集。...BigQuery依赖于谷歌最新一代分布式文件系统Colossus。Colossus允许BigQuery用户无缝地扩展到几十PB的存储空间,而无需支付附加昂贵计算资源的代价。...Snowflake提供按需定价,类似于BigQuery和Redshift Spectrum。与BigQuery不同的是,计算使用量是按秒计费的,而不是按扫描字节计费的,至少需要60秒。

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    详细对比后,我建议这样选择云数据仓库

    其中,从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中,是理解数据的关键。 此外,通过存储在仓库中的有价值的数据,你可以超越传统的分析工具,通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...谷歌 BigQuery BigQuery 是谷歌提供的无服务器多云数据仓库。该服务能对 TB 级到 PB 级的数据进行快速分析。...图片来源:BigQuery 文档 BigQuery 可以很好地连接其他谷歌云产品。...例如,数据已经在谷歌云中的企业可以通过在谷歌云上使用 BigQuery 或者 Snowflake 来实现额外的性能提升。由于数据传输路径共享相同的基础设施,因此可以更好地进行优化。...Redshift 要求用户手动添加更多的节点,以增加存储和计算能力资源。但是,Snowflake 提供了自动扩展特性,可以动态地添加或删除节点。

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    主流云数仓性能对比分析

    技术上也是列压缩存储,缓存执行模型,向量技术处理数据,SQL标准遵循ANSI-2011 SQL,全托管云服务,用户可选择部署在AWS、Azure和GCP上,当然它也支持本地部署。...Amazon Redshift:是市场上第一个原生云数仓服务,MPP、列存、按列压缩、无索引、动态扩展,SQL语法兼容PostgreSQL,支持存储与计算分离,按小时计费,也可以通过暂停来停止计费。...Google BigQuery:源于Google的Dremel技术,无索引、Serverless技术、动态调整计算与存储资源,存储按非压缩数据量来计费,计算按照查询使用的slot来计费。...最佳性能SQL的数量:同样,还是Redshift在最多场景性能表现最好,Synapse是第二,但差距已经不大了。而Snowflake和BigQuery在22个场景中没有执行时长最短的。...Snowflake和BigQuery在市场上的宣传一直都是强调其易用性和易管理性(无需DBA),这方面在本次测试中没有涉及。

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    在GORM中为上百万的数据的表添加索引,如何保证线上的服务尽量少的被影响

    在GORM中为上百万的数据的表添加索引,如何保证线上的服务尽量少的被影响1. 索引的必要性评估在进行索引的必要性评估时,使用GORM中对字段进行索引的必要性分析和索引的创建。...在确定了最佳时间窗口后,计划在这个时段为Products表的CategoryID字段添加索引。...监控性能影响在创建索引的过程中,持续监控数据库性能和响应时间。一旦发现性能下降,应立即停止操作并考虑回滚。...优化索引创建语句使用特定的SQL语句优化索引创建过程。例如,在MySQL中,可以添加ALGORITHM=INPLACE和LOCK=NONE选项以减少表的锁定。...例如,在MySQL数据库中,通过添加ALGORITHM=INPLACE和LOCK=NONE选项,可以在创建索引时减少对表的锁定,从而减少对在线服务的影响。7.

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    拿起Python,防御特朗普的Twitter!

    如果你使用Mac或Linux,请转到终端,在保存文件的文件夹中,输入python3.6 first.py,然后按Enter键。在Windows上,您需要在命令提示符下键入py first.py。...y的打印表明,在第0列和第1列中没有包含索引的行。 这是因为: 在我们原来的句子“data”中没有属于class 0的单词。 索引为1的单词出现在句首,因此它不会出现在目标y中。 ? ?...将目标变量转换为一个独热编码向量。 ? 训练模型 通过增加密集嵌入向量的维数,增加LSTM中隐藏单元的数量,使模型比之前的例子更加复杂。 训练精度不断提高,但验证精度没有明显提高。...headTokenIndex指示指向此标记的弧在依赖关系解析树中的位置,每个标记作为一个索引。...我们没有在tweet出现时进行分析,而是决定将每条tweet插入到一个BigQuery表中,然后找出如何分析它。

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    谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器,加强跨平台数据集成能力

    所有的计算操作(如聚合和连接)仍然由 Hive 的执行引擎处理,连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互,而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中,还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库,支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性,这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询,在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表,以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...图片来源:谷歌数据分析博客 根据谷歌云的说法,Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景中为企业提供帮助:确保迁移过程中操作的连续性,将 BigQuery 用于需要数据仓库子集的需求,或者保有一个完整的开源软件技术栈...BigQuery 表读取到 Spark 的数据帧中,并将数据帧写回 BigQuery。

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    运用谷歌 BigQuery 与 TensorFlow 做公共大数据预测

    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。...如果你的业务不涉及出租车,或者依赖天气之外的其他因素,那你就需要把你自己的历史数据加载到 BigQuery 中。...你可以在 Google Cloud Datalab 中运行 BigQuery 查询,而查询结果将以一种 Python 可用的形式返回给你。(github上包含完整的 Datalab 手册与详细评注。...类似地,你可以运行 BigQuery,按一年中每一天的序号来预测这一天的出租车搭乘总数。 ? 通过合并天气和车次数据库,我们就得到了供机器学习使用的完整数据集: ?...我们可以在一个测试数据集上运行测试基准模型和机器学习模型,以评估机器学习模型是否比测试基准的表现更好。 为了创造出测试数据集,我们将集齐所有的训练数据,把它按 80:20 分为两部分。

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    一顿操作猛如虎,涨跌全看特朗普!

    如果你使用Mac或Linux,请转到终端,在保存文件的文件夹中,输入python3.6 first.py,然后按Enter键。在Windows上,您需要在命令提示符下键入py first.py。...y的打印表明,在第0列和第1列中没有包含索引的行。这是因为: 在我们原来的句子“data”中没有属于class 0的单词。 索引为1的单词出现在句首,因此它不会出现在目标y中。...将目标变量转换为一个独热编码向量。 训练模型 通过增加密集嵌入向量的维数,增加LSTM中隐藏单元的数量,使模型比之前的例子更加复杂。 训练精度不断提高,但验证精度没有明显提高。...headTokenIndex指示指向此标记的弧在依赖关系解析树中的位置,每个标记作为一个索引。...我们没有在tweet出现时进行分析,而是决定将每条tweet插入到一个BigQuery表中,然后找出如何分析它。

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    教程 | 没错,纯SQL查询语句可以实现神经网络

    2×2 的权重矩阵(元素: w2_00, w2_01, w2_10, w2_11) B2: 2×1 的偏置向量(元素:b2_0, b2_1) 训练数据存储在 BigQuery 表格当中,列 x1 和...模型参数将会被作为上述查询结果的附加列添加。 接下来,我们将计算隐藏层的激活值。我们将使用含有元素 d0 和 d1 的向量 D 表示隐藏层。...在损失函数中包括这一函数将会惩罚那些权重向量中较大的值。 在查询当中,我们同样会计算训练样本的数量(num_examples)。这对于后续我们计算平均值来说很有用。...BigQuery 中执行查询时多项系统资源告急。...除了祈求谷歌开放资源上限,我们还有如下优化手段来解决这个问题。 创建中间表和多个 SQL 语句有助于增加迭代数。例如,前 10 次迭代的结果可以存储在一个中间表中。

    2.2K50

    深入浅出——大数据那些事

    数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户,他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时,谷歌分析的数据开始进行抽样,这会使得数据的真正价值被隐藏。...因为谷歌分析高级版集成了BigQuery功能来帮助企业推动大数据分析。(学习更多的关于数据分析及BigQuery的集成,请查看视频) 如果你是一个谷歌分析标准版的用户,也不用担心。...我们已经开发了一个工具,它可以导出未采样的谷歌分析数据,并且把数据推送到BigQuery,或者其他的可以做大数据分析的数据仓库或者数据工具中。...(然而这个功能依旧需要升级才能变的更好) 谷歌BigQuery连接器可以快速的分析在谷歌免费的网络服务中的大量数据。...你可以在谷歌分析中以此来创建新的高级细分规则并且针对你的市场或者网站活动做出更高的价值分析。 发现不明情况内的价值 ? 你的很多不同的数据隐藏不明的情况,这些是希望被发现并告知的。

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    深入浅出为你解析关于大数据的所有事情

    数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户,他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时,谷歌分析的数据开始进行抽样,这会使得数据的真正价值被隐藏。...因为谷歌分析高级版集成了BigQuery功能来帮助企业推动大数据分析。(学习更多的关于数据分析及BigQuery的集成,请查看视频) 如果你是一个谷歌分析标准版的用户,也不用担心。...我们已经开发了一个工具,它可以导出未采样的谷歌分析数据,并且把数据推送到BigQuery,或者其他的可以做大数据分析的数据仓库或者数据工具中。...(然而这个功能依旧需要升级才能变的更好) 谷歌BigQuery连接器可以快速的分析在谷歌免费的网络服务中的大量数据。...你可以在谷歌分析中以此来创建新的高级细分规则并且针对你的市场或者网站活动做出更高的价值分析。 发现不明情况内的价值 ? 你的很多不同的数据隐藏不明的情况,这些是希望被发现并告知的。

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    如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络?

    2×2 的权重矩阵(元素: w2_00, w2_01, w2_10, w2_11) B2: 2×1 的偏置向量(元素:b2_0, b2_1) 训练数据存储在 BigQuery 表格当中,列 x1 和...模型参数将会被作为上述查询结果的附加列添加。 接下来,我们将计算隐藏层的激活值。我们将使用含有元素 d0 和 d1 的向量 D 表示隐藏层。...在损失函数中包括这一函数将会惩罚那些权重向量中较大的值。 在查询当中,我们同样会计算训练样本的数量(num_examples)。这对于后续我们计算平均值来说很有用。...BigQuery 中执行查询时多项系统资源告急。...除了祈求谷歌开放资源上限,我们还有如下优化手段来解决这个问题。 创建中间表和多个 SQL 语句有助于增加迭代数。例如,前 10 次迭代的结果可以存储在一个中间表中。

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    深入浅出为你解析关于大数据的所有事情

    数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户,他们大多使用谷歌分析。...因为谷歌分析高级版集成了BigQuery功能来帮助企业推动大数据分析。(学习更多的关于数据分析及BigQuery的集成,请查看视频) 如果你是一个谷歌分析标准版的用户,也不用担心。...我们已经开发了一个工具,它可以导出未采样的谷歌分析数据,并且把数据推送到BigQuery,或者其他的可以做大数据分析的数据仓库或者数据工具中。...(然而这个功能依旧需要升级才能变的更好) 谷歌BigQuery连接器可以快速的分析在谷歌免费的网络服务中的大量数据。...你可以在谷歌分析中以此来创建新的高级细分规则并且针对你的市场或者网站活动做出更高的价值分析。

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    41岁遗传学博士研究一年,给谷歌祭出秘密杀器!

    谷歌云服务高级开发人员倡导者Allen Day 这个发现,让他兴奋不已。早在一年前,Allen就已经发现区块链很可能是的下一个风口。而在巨头的布局中,谷歌落后的不止一点。...2018年8月,Allen在谷歌新加坡亚太总部,亲自演示了用BigQuery预测比特币现金硬分叉的事件。...然而,在BigQuery中,Tomasz小哥搜索了一个名为「析构」(selfdestruct,该函数旨在限制智能合约的使用寿命)的智能合约函数时。只用了23秒,就搜索完了120万个智能合约。...其实,BigQuery谷歌的大数据分析平台。在区块链搜索方面,它最大的特点就是可以快速检索数据,并且对数据进行操作。...比如,在下面的例子中,只要通过一段代码,就能查询到特定时间内以太坊上每笔交易的gas值。 ? 结果如下: ? 现在,世界各地的开发者,已经在BigQuery上建立了500多个项目。

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    Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布!

    我们在元数据表中引入了多模式索引,以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。元数据表中添加了两个新索引 1....使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持,数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI),而不是其自己的定制索引实现(与 0.10.0 中添加的空间曲线相比)...在HUDI-3866中跟踪了对 MOR 表的全面支持的工作 有关更多信息,请参阅性能指南[2]。 异步索引器 在 0.11.0 中,我们添加了一个新的异步服务,用于索引我们丰富的表服务集。...它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引(例如,文件、布隆过滤器和列统计信息),而不会阻塞摄取。索引器在时间线上添加一个名为“indexing”的新action。...Google BigQuery集成 在 0.11.0 中,Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。

    3.7K40

    选择一个数据仓库平台的标准

    在大多数情况下,AWS Redshift排在前列,但在某些类别中,Google BigQuery或Snowflake占了上风。...Panoply进行了性能基准测试,比较了Redshift和BigQuery。我们发现,与之前没有考虑到优化的结果相反,在合理优化的情况下,Redshift在11次使用案例中的9次胜出BigQuery。...可靠性 云基础架构技术领域的领先者亚马逊,谷歌和微软通常都是可靠的,尤其是与内部部署选项相比,链中更多因素依赖于您。...随意更改数据类型和实施新表格和索引的能力有时可能是一个漫长的过程,事先考虑到这一点可以防止未来的痛苦。 在将数据注入到分析架构中时,评估要实现的方法类型非常重要。...谷歌亚马逊和微软都有惊人的生态系统。

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