数据可视化大屏可以帮助人们更加直观地了解数据，让数据更容易被人们所接受，比如双十一实时展示的成交额。 今天给大家推荐一个基于 Vue、datav、Echart 框架的大数据可视化（大屏展示）模板。...，chart 文件负责监听和数据渲染。...比如drawPie()是渲染函数，echartData是需要动态渲染的数据，当外界通过props传入新数据，可以使用watch()方法去监听，数据变化就调用 this.drawPie() 并触发内部的....请求数据 在 main.js 文件全局配置，在 views/xx.vue 文件里进行前后端数据请求。...guide/ # echarts 文档 https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html 总结 big-screen-vue-datav 是一个不错的大屏可视化项目
一个基于 vue、datav、Echart 框架的大数据可视化（大屏展示）模板，最近更新了详细的介绍说明，实现大数据可视化。通过 vue 组件实现数据动态刷新渲染，内部图表可自由替换。...(o ﾟ v ﾟ)ノ 一个基于 vue、datav、Echart 框架的 ” 数据大屏项目 “，通过 vue 组件实现数据动态刷新渲染，内部图表可实现自由替换。
他的研究方向包括数据分析（统计学、机器学习）、数据管理（并行读写、数据格式、数据模型）、科学可视化以及高性能计算。...由劳伦斯伯克利国家实验室的天体物理学家、统计学家和计算机科学家组成的团队为了寻求这一他们认为科学界最大的图模型问题的解决方案，正在开发一个全新的、完全可生成的宇宙模型，称为“塞莱斯”（Celeste）。...通过分析大量数据集来识别极端天气模式与视频数据中的语音检测相类似，我们不仅需要处理一百万个网格点，每个点又有一大堆变量。...例如，高重复度的小麦基因组比人类的大五倍，从结合复杂度和规模来看，这样的拼接、映射是特别具有挑战的。...我们对于这一挑战的最主要的解决方案是分子系统毒理学（在多物种环境下暴露生物体）：我们以一小群易驯服的生物为模型进行测试，然后使用定量的生物进化工具（包括针对多物种分析的新形式的张量回归、应用量子计算的路径发现
目 录 01 背景和目标 02 解决方案概述 03 实施方法论 04 实施效果 05 未来展望 01 背景和目标 1.1整体背景 21世纪初以来，随着大数据、...价值二、全用户视角的数据资产管理 普元数据资产管理解决方案从客户数据资产管理实际出发，提供管理、业务、运营、技术多种用户视角的数据资产管理。...价值三、全生命周期的数据资产运营 普元数据资产管理解决方案从建立长效管理机制出发，围绕数据资产产生、识别、规范、优化等全生命周期的活动进行动态化数据资产运营，通过数据资产管理能力评估形成数据资产运营闭环...、面向政务客户的弱关联的数据资产管理模式、面向大型单一客户的严格资源关联关系的数据资产管理模式，有丰富的经验针对各行业客户的各种数据资产管理需求，提供适宜的数据资产管理解决方案。...，为企业量身定制最符合企业实际的、可落地的、循序渐进的数据资产管理解决方案。
2 大Key 如果一个Key的Value特别大，那么可能会对Redis产生巨大的性能影响，因为Redis是单线程模型，对大Key进行查询或删除等操作，可能会引起Redis阻塞甚至是高可用切换。...应该如何查询Redis中的大Key，以及如何在设计上实现大Key的拆分呢？...该对象每次只需要存取部分数据 类似上一种方案，拆分成几个K.V 也可将这个大对象存储在一个hash，每个field代表一个具体属性 hget、hmget获取部分value hset，hmset来更新部分属性
西麦科技的SDN整体解决方案以SDN控制器为核心，以Openflow交换机和NFV网络功能虚拟化为支撑，提供丰富的SDN APP，为用户提供智能、动态、开放、自定义、快速创新的新一代网络。...这里是西麦科技SDN的十大落地解决方案。...10、SDN Fabric 数据中心第一代解决方案为vPC+VRRP+L3 OSPF+BGP。...第三代数据中心解决方案SDN Fabric以SDN控制器为核心，以SDN交换机为支撑，提供丰富的SDN APP，以高可靠服务为保障的全方位解决方案。...并且由于SDN控制器的集中管理，使用TOR集群替代传统大而笨重的核心交换机也已成为可能。
最近这些年，随着三大框架React、Vue、Angular版本逐渐稳定，前端技术栈的迭代似乎缓慢下来。...在过去的两年里，也是碾压三大框架的存在，还能与最新的 Solid 并驾齐驱（都是90%）。图片开发者兴趣度在开发者兴趣度方面，在过去的四年里，Svelte 一直蝉联了第一。...在基于虚拟 DOM 的框架里，虚拟dom到真实dom的转换过程，被封装在运行时里，所以每个组件虚拟 dom 创建过程仅仅是数据结构的表述，更为紧凑，代码产物也就比较少。...of Front-End Frameworks with Benchmarks》中用主流的前端框架来编写 RealWorld 应用，使用 Chrome 的Lighthouse Audit测试性能，得出数据是...PS：sveltedom 是把数据和真实dom之间的映射关系，在编译的时候就通过AST等算出来，保存在p函数中。p函数就是一堆“if(...){...}”判断，直接保证dom的更新。
"微调" 的底层其实还是大模型，专业数据通过 "微调" 的方式 "喂" 给大模型再做一次训练，这种训练是一次性的，也无法解决实时感知的问题，智能更新底层的数据库。...第二种解决方案是通过 类似于 "提示词工程" 这样的方式来解决，也就是 "Prompt Engineering" ，通过上下文提示词的设计，引导大模型输出精确的答案。...这种解决方案呢，比较适合数据样本比较少的场景。比如说我们想要从某一本书上得到一些有用的信息，但是呢又不想整本书通读一遍，这个时候就可以通过AI的机器人的方式直接从书里找到答案。...针对第一种的 微调 的解决方案，ChatGPT 其实也提供了一系列的可以直接微调的方式， 目前已经将门槛降的很低了，可以直接将想要微调的数据直接上传上去就可以了。...总结概括的话，大模型的这些问题，有两套的解决方案，每个方案呢都有自己的优劣点和适应场景。具体使用那种方案，还是得看我们整个项目的情况。
场景 在一个非常热点的数据，数据更新不是很频繁，但是查询非常频繁，要保证基本保证100%的缓存命中率，该怎么处理？...2 大Key 如果一个Key的Value特别大，那么可能会对Redis产生巨大的性能影响，因为Redis是单线程模型，对大Key进行查询或删除等操作，可能会引起Redis阻塞甚至是高可用切换。...应该如何查询Redis中的大Key，以及如何在设计上实现大Key的拆分呢？...该对象每次只需要存取部分数据 类似上一种方案，拆分成几个K.V 也可将这个大对象存储在一个hash，每个field代表一个具体属性 hget、hmget获取部分value hset，hmset来更新部分属性
缓存和页面静态化 缓存：将从数据库中获取的结果暂时保存起来，在下次使用时无需重新到数据库中获取。 页面静态化：将程序最后生成的页面保存起来。 数据库优化 表结构优化。 SQL语句优化。...分区：将一张表的数据按照一定规则分到不同区来保存。 分表：将一张表分成多张表。 索引优化。 使用存储过程代替直接操作。 分离活跃数据。 批量读取，延迟修改。 读写分离。
2.2 解决方案 缓存穿透业内的解决方案已经比较成熟，主要常用的有以下几种： bloom filter：类似于哈希表的一种算法，用所有可能的查询条件生成一个bitmap，在进行数据库查询之前会使用这个bitmap...可能无法承受如此大的压力导致系统崩溃。...2.4 解决方案 线程互斥：只让一个线程构建缓存，其他线程等待构建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据才可以，每个时刻只有一个线程在执行请求，减轻了db的压力，但缺点也很明显，降低了系统的qps。...2.6 解决方案 二级缓存：对于热点数据进行二级缓存，并对于不同级别的缓存设定不同的失效时间，则请求不会直接击穿缓存层到达数据库。...这里参考了阿里双11万亿流量的缓存击穿解决方案，解决此问题的关键在于热点访问。
到21世纪，DT时代让数据容量成为最棘手的问题，对此谷歌和亚马逊分别提出了自己的NoSQL解决方案，比如谷歌于2006年提出了Bigtable。...一般NoSQL解决方案都是将二者组合起来。 Sharding主要解决数据的划分问题，主要有基于区间划分（如Hbase的Rowkey划分）和基于哈希的划分。...虚拟节点相当于在数据分片和托管服务器之间建立了一层虚拟映射的关系。 目前，大家主要根据数据模型和访问方式进行NoSQL分类。 ? 个推常用的几种NoSQL解决方案 个推Redis系统规模如下图。...grafana监控系统聚合了多个IDC数据，我们运维每天只需看一下大屏就够了。 Slatstack，用于实现自动化发布，实现标准化并提高工作效率。...Redis3主从重置的概率比Redis2大大减少，Redis4支持节点重启以后也能增量同步，这是Redis本身进行了很多改进。 ? 我们现在主要使用的是2.8.20,属于比较容易能产生主从重置。
最近这些年，随着三大框架React、Vue、Angular版本逐渐稳定，前端技术栈的迭代似乎缓慢下来。...在过去的两年里，也是碾压三大框架的存在，还能与最新的 Solid 并驾齐驱（都是90%）。 开发者兴趣度 在开发者兴趣度方面，在过去的四年里，Svelte 一直蝉联了第一。...在基于虚拟 DOM 的框架里，虚拟dom到真实dom的转换过程，被封装在运行时里，所以每个组件虚拟 dom 创建过程仅仅是数据结构的表述，更为紧凑，代码产物也就比较少。...of Front-End Frameworks with Benchmarks》中用主流的前端框架来编写 RealWorld 应用，使用 Chrome 的Lighthouse Audit测试性能，得出数据是...PS：sveltedom 是把数据和真实dom之间的映射关系，在编译的时候就通过AST等算出来，保存在p函数中。p函数就是一堆“if(...){...}”判断，直接保证dom的更新。
5月24日，腾讯云数据安全专家研究员彭思翔博士在2018腾讯“云+未来”峰会安全分论坛上指出，合规要求、隐私威胁、量子计算将是当下数据安全面临的三大挑战，亟需全新的思维和格局来应对这场变革。...△ 腾讯云数据安全专家研究员彭思翔博士 新时代大数据安全直面三大挑战： 合规要求、隐私威胁、量子计算 为应对日益复杂且重要的信息安全问题，全球均已完善了相关法律。...作为企业级用户常用的数据脱敏，数盾可实现一键智能脱敏，满足生产数据用于测试、开发、培训和大数据分析场景中的数据脱敏需求。...值得关注的是，数据保护最重要基础的手段是数据加密，目前腾讯云数盾融合了多种加密解决方案，能够应对量子计算破解带来的安全挑战。...当前，腾讯不仅成立了包含七大专业实验室的腾讯安全联合实验室，还联手多家企业成立云安全服务联盟，形成联合作战的能力，提供给用户更加安全数据解决方案，持续构建更安全的云端生态。
同时，对于一些数据增长较快，可以考虑使用大的慢盘进行数据归档（归档可以参考方案三） 实例容量 MySQL是基于线程的服务模型，因此在一些并发较高的场景下，单实例并不能充分利用服务器的CPU资源，吞吐量反而会卡在...如何解决单表数据量太大，查询变慢的问题 知道了根本原因之后，我们就需要考虑如何优化数据库来解决问题了 这里提供了三种解决方案，包括数据表分区，分库分表，冷热数据归档 了解完这些方案之后大家可以选取适合自己业务的方案...，将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成 ，将数据大表拆分成若干数据表组成，使得单一数据库、单一数据表的数据量变小，从而达到提升数据库性能的目的。...1、实现方式上 mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完整的一张表，都对应三个文件，一个.MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构 分区不一样，一张大表进行分区后，他还是一张表...2、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式，访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。
直播预告 7月16日（周四）19:30 腾讯云大学将邀请 腾讯安全云鼎实验室专家 姬生利 带来“产品安全公开课”第三课 云原生数据安全中台解决方案和实践分享 戳“阅读原文”或扫描“海报二维码”即可预约直播哦
大模型开发平台是一款面向高校大模型教学、科研的一站式大模型开发工具。...大模型开发平台功能简介 1、资源看板 提供资源监控页面，汇总系统的资源配置情况，包括CPU、GPU、内存、节点状态和任务实时数据。...2、数据存储 提供上传本地数据资源，支持非结构化数据和通用的表结构化数据，同时提供了数据的下载、重命名、移动和删除功能。...大模型开发功能如下： (1)提供资源监控页面，用于综合显示系统的资源配置概况，包括CPU、GPU、内存、节点状态以及即时任务数据，轻松了解系统资源的状况和大模型任务的实时执行情况。...(2)支持多种数据上传，如本地数据资源、非结构化数据或通用的表结构化数据，提供一系列数据管理功能，包括下载、重命名、移动和删除，同时可将数据文件共享至公共存储空间，其余用户可以复制和使用相同的数据。
卫星图像目标检测的主要几个难点以及YOLT的解决方案 我们来描述一下这几个难点和解决方案： 一，卫星图目标的「尺寸，方向多样」。...卫星图是从空中拍摄的，因此角度不固定，像船、汽车的方向都可能和常规目标检测算法中的差别较大，因此检测难度大。针对这一点的解决方案是对数据做「尺度变换，旋转等数据增强操作」。...二，「小目标的检测难度大」。针对这一点解决方案有下面三点。 1、修改网络结构，使得YOLOV2的stride变成，而不是原始的，这样有利于检测出大小在。...解决方案有将原始图像切块，然后分别输入模型进行检测以及将不同尺度的检测模型进行融合。 YOLT的网络结构如下面的Table1所示： ?...下面的Figure5展示了训练数据的整体情况，一共有个类别，包括飞机，船，建筑物，汽车，机场等。对训练数据的处理和测试数据是类似的，也是从原图裁剪多个chip喂给网络。 ?
大表性能优化：从问题到解决方案 一、为什么大表会慢？ 在进行优化之前，我们需要先了解大表性能问题的根本原因。当数据量增大时，数据库的性能为什么会下降？...1.1 磁盘IO瓶颈 大表的数据存储在磁盘上，数据库查询通常需要读取数据块。当数据量很大时，单次查询可能需要从多个磁盘块中读取大量数据，磁盘的读写速度会直接限制查询性能。...1.3 分页性能下降 分页查询是大表中很常见的场景，但深度分页（比如第 100 页之后）会导致性能问题。即使你只需要 10 条数据，但数据库仍然需要先扫描出前面所有的记录。...解决方案 垂直拆分订单表：将订单详情字段拆分到另一个表中。 创建复合索引：为 user_id 和 order_time 创建索引。 使用Redis缓存：将最近30天的订单缓存到Redis中。...通过以上优化措施，可以显著提升大表的查询性能，改善用户体验。
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