而本篇文章希望从敏捷工具讲起，对不同组织文化的敏捷项目管理工具选型做一下对比分析。...关键词：项目管理工具：禅道，JIRA，TAPD，ONES 首先我们需要明确一点，工具是为了提高协作能力，不能为了工具而工具。...接下来说说JIARA.JIRA是一款国外的优秀的敏捷相关管理软件，有默认的开放权限体系，易于传播的ID体系及URL,还能定制化工作流，有独立的看板视图，有一页纸项目计划，分层级的权限体系，还具备自定义SQL数据展示...，ONES Pipeline：持续集成与持续发布管理工具，ONES Wiki：文档知识管理工具。...互联网时代，我们有太多选择，每一款工具都有它的优缺点，以及适用场合，根据自己企业环境以及团队文化选择合适的工具，进行合理裁剪搭配，可以构建出适合自己企业发展的工具箱，通过多轮沉淀优化，形成一套约定俗称的项目管理机制和工具集
那么，究竟该用什么工具做什么原型给谁看？今天熊先生就来跟大家简单讨论一下，在目标明确的情况下，我们到底该怎么办。...一、给自己看 重点：草图 工具：白板、纸笔、Balsamiq、Xmind 既然是给自己看的，那就没什么多说的了，随心所欲的记录下一切可能的想法，保证自己能看得懂，也就足够了。...同样的，对于懂得软件设计开发的客户来说，时间宝贵，用最快速的方法表达出最接近客户想法的设计不仅是对客户的尊重，也是对你的工作专业性的肯定。...这个时候请使用上述两款工具。为什么这种不仅可以保证精致度，还可以保证高保真的工具我到这个时候才拿出来？原因很简单，两款工具中，前者步骤相对复杂，后者基本依靠代码。...还有很多比较优秀的工具这里没有提到，希望大家还是能够根据自己的实际情况，合理选择工具，早日成为产品设计的大牛。
BI工具是什么？ BI工具即商业智能分析工具，是指使用一套方法和技术来准备、呈现和帮助分析数据的工具。将企业中已有的数据转换为知识，从而帮助企业做出明智的商业决策。...BI工具一般由数据仓库，在线分析处理，数据挖掘，数据备份与恢复等部分组成，涉及软件、硬件、咨询服务和应用等方面。 所以，将BI工具视为一个解决方案应该更合适。...，获得企业数据的一个全局视图，在此基础上，使用适当的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对数据进行分析和处理（此时，信息变成用于辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策提供支持。...1.png BI工具有什么用？ BI工具能够实现复杂报表的展示与查询。其支持各类交叉、分组、分页、多表头，多格线等中国式复报表，支持参数查询，实现动态数据展示，提升报表统计效率。...BI工具可以进行数据处理。集数据建模及ETL设计的功能于一体，可预先对数据源进行整合及处理，帮助政府和企业构建数据仓库，提高数据质量，实现数据融合。 BI工具可以实现自助式分析。
网站挂马检测工具,网站被挂马在线检测工具 作者：dthost | 时间：2015-09-06 | 9,672 次阅读 做网站时间比较长的老站长都应该知道，网站最担心的事情就是网站被挂马，网站被挂马后...2：是百度旗下提供的百度网站安全检测助手 百度自从升级站长工具后，提供了一系列的站长福利，百度站长检测平台，可以检测出你的网站，哪里被挂马了，怎么清楚，都会给出详细的介绍，这个比较好。
但如果听数据砖家讲，那就是真的大，不但大，还金贵！ 因为从海量的数据中挖掘信息，就跟淘金差不多。 ? 因此人们给数据从业者起了上面那些亲切的名字。虽然这个行业薪水可观，但工作确实玩命！...同时也体现了大数据行业一直以来都存在的痛点。 数据的采集抓取； 数据的存储管理； 数据的分析处理； 如何做好以上几个环节的工作，是目前大数据分析行业一直存在的难题。...这其实不是数据的问题，而是处理数据的设备问题！ 很多数据分析公司都疏忽了服务器的重要性，一些老牌数据公司甚至还在使用二手服务器做为数据载体。 这也是为什么很多重要数据总是容易泄露或丢失的原因。 ?...对于那些使用劣质服务器工作的数据分析尸们来说，每一次数据采集、抓取都是一场人与机器的博弈。 更像是一场拉锯战！...技术创新所驱动的新硬件时代已经来到，它将为数据的未来探索保驾护航！更重要的是卓越的硬件会让数据从业者不再烦恼，真正让有价值的数据在未来跑起来，助力我们的未来智能生活！
为了更便利的开发项目，这里给大家推荐几个Python的效率工具。 ?...1、Pandas-用于数据分析 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。...Faker是一个Python包，为您生成假数据。...无论是需要引导数据库、创建好看的 XML 文档、填写您的持久性来强调测试它，还是从生产服务中获取的同名数据，Faker 都适合您 ?...，所以就给大家分享几个认为好用的工具，也希望这8个Python的效率工具能够帮助到你。
为了更便利的开发项目，这里给大家推荐几个Python的效率工具。...1、Pandas-用于数据分析 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。...Faker是一个Python包，为您生成假数据。...无论是需要引导数据库、创建好看的 XML 文档、填写您的持久性来强调测试它，还是从生产服务中获取的同名数据，Faker 都适合您 有了它，你可以非常快速地生成假的names、addresses、descriptions...，所以就给大家分享几个认为好用的工具，也希望这7个Python的效率工具能够帮助到你。
Twitter流处理工具Summingbird:与Storm和Scalding相似，开发者可以使用非常接近原生的Scala或者Java在Summingbird上执行MapReduce作业。...它可以收集和处理来自不同数据源的数据，允许开发者编写可处理实时信息的应用程序，来源网站click-streams、营销和财务信息、制造工具和社交媒体，和操作日志和计量数据。...在hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。...但是，MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率，大量的SQL-on-Hadoop工具开始产生。...Lambda架构框架主要包括： Twitter’sSummingbird：Twitter的开源Summingbird大数据分析工具，通过整合批处理与流处理来减少它们之间的转换开销。
今天说一说大数据采集工具，除了Flume，还有什么工具？,希望能够帮助大家进步!!! 随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。...： 数据采集-->数据存储-->数据处理-->数据展现(可视化，报表和监控) 其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。...Logstash用JRuby开发，所有运行时依赖JVM。 Logstash的部署架构如下图，当然这只是一种部署的选项。...在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。...如果你用ElasticSearch，Logstash也许是首选，因为ELK栈提供了很好的集成。Chukwa和Scribe由于项目的不活跃，不推荐使用。
大数据概述 大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 数据与数据分析 数据分析离不开数据。...数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...预测分析（结合数据预测未来） 简单来说就是告诉你将来会发生什么。...数据分析 数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。
前言 为什么电脑越用越卡顿？ 为什么电脑老是自动更新？ 为什么电脑玩游戏这么卡？ 为什么刚下载的软件一直被杀毒软件删除？
所谓“埋点”，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语，指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。...代码埋点： 采集说明：嵌入SDK，定义事件并添加事件代码 场景：以业务价值为出发点的行为分析 优势：按需采集；业务信息更完善；对数据的分析更聚焦 劣势：与其他两种相比，开发人员多 全埋点： 采集说明：嵌入...SDK 场景：无需采集时间；适用于活动页、着陆页关键页面设计体验衡量 优势：简单、快捷；与代码埋点相比，开发人员工作量较少 劣势：数据准确性不高；上传数据多、消耗流量高；数据纬度单一 可视化埋点： 采集说明...在计算访问人数时，埋点上报的数据是尽可能接近真实访客的人数。 停留时长 停留时长用来衡量用户在应用的某一个页面或是一次访问（会话）所停留的时间。...停留时长的数据并不都是一定采集得到的，比如页面进入时间（11：13），离开出现异常或是退出时间没有记录，这时候计算就是0 。所以指标计算时需要了解埋点的状况，剔除这样的无效数据。
在这篇文章中，我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具，以使用生产数据提高您的大数据编程技能。...，让我们来看看三个大数据Python工具。...由于可以对数据执行的许多操作的复杂性，本文将重点介绍如何加载数据并获取一小部分数据样本。 对于列出的每个工具，我将提供链接以了解更多信息。...让我们看看用该head()函数导入的数据样本 。...幸运的是，SciKit-Learn附带了一些样本数据集！让我们加载一些示例数据，看看我们能做些什么。
先说结论，大模型的训练用 4090 是不行的，但推理（inference/serving）用 4090 不仅可行，在性价比上还能跟 H100 打个平手。...大模型训练为什么不能用 4090 GPU 训练性能和成本对比 LambdaLabs 有个很好的 GPU 单机训练性能和成本对比，在此摘录如下。...回到大模型训练所需的总算力，其实很简单，6 * 模型的参数量 * 训练数据的 token 数就是所有训练数据过一遍所需的算力。...大模型推理为什么 4090 很香 推理和训练有什么区别？...如果真用大模型推理做 proof of work，必须防止用户随意编造一个结果交上去。
一、大模型有什么用 目前为止，大模型主要是以NLP为主，因为NLP抛弃了RNN序列依赖的问题，采用了Attention is All you need的Transformer结构，使得NLP能够演变出更多大模型...二、什么是大模型 TensorFlow在推荐系统中的分布式训练优化实践随着美团业务的发展，推荐系统模型的规模和复杂度也在快速增长，具体表现如下： 训练数据：训练样本从到百亿增长到千亿，增长了近10倍。...如果每台计算机之间通信都非常快，那么用数据并行就可以；如果你的通信比较慢，就要考虑模型并行。因此，这些模型如何跟数据、机器实际情况匹配？...稠密模型，单卡无论如何也放不下了，就只能采取模型并行 及附属的一些优化方案 知乎高赞回答——为什么说大模型训练很难？...转自知乎《大模型有什么用，从技术上看》 转载请联系本公众号获得授权
今天我们用Streamlit模块来制作一个数据面板，将数据更加直观地呈现给别人观看，整个页面大致如下图所示 制作工具栏 在页面的左侧是一个工具栏，工具栏中有多个按钮，分别是“About”、“Demo...Contact"这几个，用来切换到不同的页面 这里主要是通过streamlit_option_menu模块来实现的，我们来调用其中的option_menu函数，我们需要明确里面的几个参数 menu_title：工具栏的标题...，工具栏部分的代码如下 with st.sidebar: choose = option_menu("Main Menu", ["About", "Demo","App", "Contact"]...st.plotly_chart(fig, use_container_width=True) 当我们对于该应用的功能有什么不满、有什么建议想要联系开发者的话，点击“Contact”按钮，页面如下图所示...至此整个网站就都完成了，大家可以依次来作为模板制作自己的数据大屏，将数据更加直观地展示出来。
那我来看看从应用层面来说，看看哪里会用到数据分布吧～ 目前的业界对于数据的应用，主要分成两大类： 一类是由数据分析构成的针对已有数据提取信息并整合信息给出推荐； 一类则是由建模构成的预测未来会发生什么的推荐...； 针对数据分析构成的应用场景 以统计实验为一项重要的实验研究，广为人知的就是AB testing了，当然还有一些场景需要用判别分析（Discriminant Analysis）来推演；...针对于由建模构成的应用场景 提前预知数据分布，将运用在以下几个情况，此处通过建模顺序来梳理： 1....EDA (Exploration Data Analytics), 通过简单进行数据探索，看一看他们的分布情况是是否符合预期的商业角度....基础的统计建模，是基于对数据分布的假设. 例如最基本的线性回归模型， 误差项（ε）应呈正态分布；
一个月前，吃瓜群众的讨论是这样的： “疫情什么时候彻底结束？“ ”公司什么时候全面复工？“ ”什么时候能出门逛街看电影理发健身下馆子？...（重要的事情说三遍） 那疫情到底什么时候彻底结束啊？？！别急，上FineBI，让数据分析来告诉你答案！...FineBI是一款商业智能产品，定位于自助大数据分析的BI工具，能够帮助企业的业务人员和数据分析师，开展以问题导向的探索式分析； 首先，请允许笔者唠叨一下当前全国的疫情形势： 第1步，使用FineBI将...那么，我们用FineBI简单推算一下，假设六月湖北省又出现了1个超级传播者，而这个传播者刚好在”扎堆“，考虑到疫苗还没有研制出来，也没办法确定新型冠状病毒肺炎治愈（或自愈）后，是否能够产生足够的保护性抗体以避免下一次的感染...一个好的数据分析工具可以帮助企业解答这些问题，附：全量数据看板 关注我，并转发该文章，私信回复“BI”，即可获得FineBI企业级数据分析，个人版永久免费噢~
无论是操作型数据库，还是数据仓库都需要数据模型组织数据构成，指导数据表设计。...数据建模是认识数据的过程，数据模型是数据建模的输出模型有很多种，例如企业数据模型，物理模型，逻辑模型，业务模型，数据使用模型等等。...本文列出的工具都是精挑细选的数据建模工具。 PowerDesigner PowerDesigner是目前数据建模业界的领头羊。...Datablau(数语科技) DDM 国内商业版数据建模工具。由前Erwin全球研发团队打造。性价比高，所需建模功能齐全；支持完整的二次开发API，对接内部系统；且同样具备浮动许可证的服务。...不支持 ---- Datablau Data Modeler简介 DDM（Datablau Data Modeler）是国内首创的专业建模工具，是数据治理体系的重要组成部分。
对于第二个用例，使用了第三个验证器，拓扑验证器（用 Python 编写），因为我们发现 GPT-4 有时会遗漏向相邻节点告知路由。...对于本文的第一个用例，本文使用 Campion 作为验证器。...不幸的是，我们在纠正拓扑和语法错误后发现，当我们以反例数据包的形式提供反馈（就像“全局”网络验证器 Minesweeper 会提供的方式），GPT-4 感到困惑，不断在不正确的策略之间摆动。...将其分类为不同的类别使我们能够使用不同的工具来解决每个类别。表 3 列出了纠正提示的示例。...未来的工作需要在更复杂的用例中进行进一步的测试，GPT-4 能否逐步添加新策略而不干扰现有的验证策略？
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