之前我写了文章简单的讲了一下最近非常热闹的由Databricks发起的和Snowflake的撕逼文章们:
本文源自于知乎的提问与回答,相信大家也有自己去思考或者实践“造”几个轮子。毕竟不管是学习人家造好的轮子还是自己造轮子,都是对自身开发设计能力的一种提升。本文的回答者从公司的实际项目出发,大致列举了我们可以研究的“轮子”,并给出设计建议。
https://ossinsight.io 发布了一份有趣的关于开源数据库的分析报告。从4,572,765,143个GitHub事件中统计分析了开源数据库的许多深刻见解,例如数据库流行度、数据库贡献者、编码活力、社区反馈等。
MrDoc 是州的先生基于 Python 的 Django 框架开发并开源的在线文档系统。
摘自:微头条,阿尔法工场欧阳长征推荐 导读:如果银行是一家海鲜酒楼,把IBM换掉相当于大搞一次装修,把Oracle换掉相当于把厨子和菜谱全部换掉,把EMC换掉相当于把放食材工具的储物间换个地方。难度在
推荐阅读: 《外包,狗都不去。。》 《这次,我得夸夸西安。。。》 大家好,我是微笑。 最近,俄罗斯受到了以美国为首的西方国家的疯狂制裁,在科技领域,以谷歌、苹果、微软、英特尔、Facebook、亚马逊、戴尔、Oracle 为首的 20 多家科技巨头相继对俄罗斯出手。 作为IT从业人员,我们肯定会想到,如果制裁落到中国头上会怎么样? 笼统地分析可能意义不大,今天转载屠飞飞的一篇文章,具体分析银行对美国科技的依赖。 来源: https://www.zhihu.com/question/23932487/ans
本篇文章来源:知乎 作者:屠飞飞 最近,俄罗斯受到了以美国为首的西方国家的疯狂制裁,在科技领域,以谷歌、苹果、微软、英特尔、Facebook、亚马逊、戴尔、Oracle为首的20多家科技巨头相继对俄罗斯出手。作为IT从业人员,我们肯定会想到,如果制裁落到中国头上会怎么样? 作为IT从业人员,我们肯定会想到,如果制裁落到中国头上会怎么样?笼统地分析可能意义不大,今天转载这篇文章,具体分析银行对美国科技的依赖。 一、科普下什么是IOE 这是三家IT巨头的名字,I=IBM,O=Oracle,E=EMC。 他们都
进入大数据时代,调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据?如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息?如何分享、存储数据,并实现随取随用?钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单,分为八大类,方便实用,各有所长,供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎: 包括:搜索方法、技术:全文本搜索,信息检索,桌面搜索,企业搜索和分面搜索 开源搜索工具: Open Semantic Search:专门用于搜索自己文件的搜索引擎,同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
Elasticsearch将其软件堆栈的核心由Apache 2改为一种限制性更强的许可证,再次提出了开源数据库有没有未来这个问题。但是,也许我们不应该太纠结于许可问题。
你的公司比你还想用好你产生的数据,尤其是当你在全球有着超过18万名同事的时候。这个数字大致是华为在全球的员工数量。
先秦时期,儒家、法家、道家、墨家等诸子百家,百花齐放百家争鸣,创造了灿烂的文化艺术,奠定了以后中国文化发展的基础,决定了其发展方向。在数据库领域内,以 Oracle、MySQL、SqlServer 为首的关系型数据库占据中国市场,在 db-engines 排行榜永据前三地位。
分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/758/1.html
数据库发展至今,已经有许多人为的分类和产品,开发者使用最多的关系型数据库,包括MySQL、PG和SQL Server;为适应新的业务逻辑和场景而生的缓存数据库Redis、Memcached;顺应数据爆炸时代的分析型数据库ClickHouse;以及一些其他的图数据库和时序数据库等。 而在开发者眼中,这些分类并不是这么重要,大多数开发者使用数据库的日常是这样的:申请资源——设计表结构——写SQL语句——找DBA审核语句——复现诡异问题——申请扩缩容。而在一遍遍的日常中,总有些痛点让人糟心。接下来就给大家盘点开
墨墨导读:本文是近期ScaleGrid发布的2019 PG趋势报告,从不同的角度解读了PostgreSQL如何在众多优秀的RDBMS中脱颖而出,原文:https://scalegrid.io/blog/2019-postgresql-trends-report-private-vs-public-cloud-migrations-database-combinations-top-reasons-used/(可复制在浏览器打开或点击“阅读原文”)。
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提到云数据库第一个想当然的问题不是云数据库本身,而是云数据库来了,DBA 都没饭吃了。期初我也是这个想法,因为见过不少云数据库的DBA的不专业和对数据库底层以及高可用,接近白痴的知识水平,对于他们,只有两个字,呵呵。
我们一直有个列表,上面有几十个 Nextcloud 提供商,然而我听到的最常见的问题,即使是我的技术方面的朋友,也是:
本来呢,还在奇怪,TCGA数据库里面的乳腺癌患者的放化疗信息应该是没有那么全吧。等我看完摘要才明白,原来是研究者自己招募的病人队列,来自于Iceland between 1976 and 2007. 而且Chemotherapy信息很丰富,包括 cyclophosphamide, methotrexate, and fluorouracil 。
据外媒报道,上周包括微软、Adobe、AMD、任天堂、华为海思、联想在内、横跨不同领域的50多家全球知名企业的源代码遭到泄露,且源代码遭泄露企业的名单还在不断增加中。
f. Kaplan-Meier survival curves of overall survival in 180 bladder cancer patients based on METTL3 expression analyzed by IHC staining. The log-rank test was used to compare differences between two groups (P = 0.0128)
PS:这次说了互联网架构调用链系统的概述,这个工具存在的意义,以及有哪些类似的成熟工具,下次咱们一起说说他们的底层实现。
关于数据分片的话题,近期非常火热。一方面是由于用户在海量数据、高并发访问的诉求日益增长;另一方面分布式数据库发展迅速、技术路线各异,难以选择。近期的一篇关于数据分片的文章吸引到我,文中对数据分片从技术角度做了分析归类,提出一种很好的归纳方法。本文尝试延展这一观点,对数据分片进行归类阐述。
技术人员,最讨论和最惧怕的,莫过于接手别人的项目、维护历史的遗留项目。尤其是那种没有任何文档、没有工作交接、没有人员协作的项目。个中痛苦和酸爽,真的是“如人饮水,冷暖自知”。
最近一段时间,有拿了Databricks或者Snowflake的offer,或者两者皆有的人,加我微信,然后问我问题的人数已经很多很多了。 我被重复的问同样的问题两位数次,也答的不厌其烦。所以我就写篇文章在这里。以后有拿了这两家公司的offer,然后想加我微信问问题的,先看这里。 第一个问题:Databricks/Snowflake的估值是不是偏高/偏低? 这个问题我没办法回答。估值是一个很个人的问题。有人觉得高,有人觉得低。 客观说几句,Snowflake是上市公司,有好几个季度的财报,所以判断起来,信息
不过,哪怕是对人类来说,kegg注释的也仅仅是蛋白编码基因,但是如果你了解人类gtf文件,就应该是知道,里面有6万左右的基因,如果我们的差异分析,定位到了 lncRNA,假基因,miRNA的基因,其实就不能直接进行功能数据库注释。
但是不少粉丝表示不明白这些东西是做什么的,现在就给一个示例,文章是发表于2017的纯粹生物信息学数据挖掘的:Identification of miRNA‐mRNA crosstalk in laryngeal squamous cell carcinoma,其实你把癌症替换成为TCGA的另外33种癌症,都是类似的分析策略,类似的写作思路。
在企业场景下,K8s 几乎一骑绝尘,可以完成大规模集群统一管理,完成几乎所有 Web 资源的自动调度。
当你提到数据库,就不得不提Oracle。整个数据库行业,谈论技术无出Oracle其右者,Oracle浸淫数据库领域多年,早已将这个行业吃透。几乎所有的数据库,不管是商用数据库还是开源数据库,都是照着Oracle模式在走,包括交易模型中的数据处理等层面更是如此。
该研究使用的是 CapitalBio 平台 (CapitalBio 公司) 芯片,非常清晰的研究思路;
近日,天阳信用卡新一代核心产品CreditX完成了与腾讯云分布式数据库TDSQL的适配性测试,并基于双深度融合,推出“金融零售核心CreditX+分布式数据库TDSQL”的新一代分布式信用卡核心产品联合解决方案。 这标志着信用卡核心系统应用将迎来安全可控的分布式、数字化转型升级加速期。 技术上,CreditX采用“分布式+微服务+云部署”技术架构。在关系型数据库部分,使用标准SQL语法与标准数据建模方法,经过本次与腾讯云分布式数据库TDSQL全面适配性测试,证实在数据库功能性、连通性,应用适配性等各方面完
而且使用TCGA数据库来看感兴趣基因的生存情况非常简单,一个网页工具即可,都无需R语言了。即使是这样,仍然是有文章并不使用TCGA数据库来看感兴趣基因的生存情况,比如 Cancer Res. 2016 April 1; 文章:
2010年,秉持着为中国消费者推荐优质商品和服务的初心,值得买科技创始人、董事长隋国栋搭建了自己的个人博客,在博客快速发展的过程中,隋国栋深刻地感受到仅凭一己之力很难满足消费者的差异化需求,因此隋国栋选择扩张团队,“什么值得买”也由一个博客发展成一个平台,并培养了一批专业的消费编辑团队。
所以我这里安排一个学徒作业,大家需要去下载TCGA数据库的BRCA这个癌症的芯片和RNA-seq的表达矩阵,分别进行差异分析,拿到统计学显著的上下调基因列表。
作为一名软件开发工程师,很多事情都希望能够直接用手机来解决,使用手机使得我们解决事情变得方便,我个人手机上装了很多软件,结合不同的使用场景,我来说一下我个人手机上必备的软件:
TDSQL获奖啦! 众所周知,TDSQL是一款非常优秀的数据库产品 因此,TDSQL获奖应该也是不值得惊讶的事情了。但这次,TDSQL拿了两个(→这话我是不是之前说过了 ) 2021年4月7日至8日,2021 GDCC 全球分布式云大会在北京举行。 在所有企业乘“云”而上的生态背景下,诞生了众多行业的领航者和开拓者,产生了引领分布式云技术的优秀产品。借这一趋势,全球分布式云联盟经过数月的策划、在报名的众多企业中进行仔细的遴选和评审,最终设立了“分布式云奖项”,并通过“全球分布式云大会·颁奖典礼”进
数据库行业并非新兴行业,在它 40 多年的发展过程中经历了多个时代的演进,也发展出了各种细分类型下的数据库产品,最近几年时间国产数据库也加入了激烈的市场竞争之中。纵观数据库产品江湖,武林大会同台竞技,谁是最强王者?
转文: 首先解释面上意思,service是业务层,dao是数据访问层。 呵呵,这个问题我曾经也有过,记得以前刚学编程的时候,都是在service里直接调用dao,service里面就new一个dao类对象,调用,其他有意义的事没做,也不明白有这个有什么用,参加工作久了以后就会知道,业务才是工作中的重中之重。 我们都知道,**标准主流现在的编程方式都是采用MVC综合设计模式,MVC本身不属于设计模式的一种,它描述的是一种结构,最终目的达到解耦,解耦说的意思是你更改某一层代码,不会影响我其他层代码,如果你会像spring这样的框架,你会了解面向接口编程,**表示层调用控制层,控制层调用业务层,业务层调用数据访问层。 初期也许都是new对象去调用下一层,比如你在业务层new一个DAO类的对象,调用DAO类方法访问数据库,这样写是不对的,因为在业务层中是不应该含有具体对象,最多只能有引用,如果有具体对象存在,就耦合了。 当那个对象不存在,我还要修改业务的代码,这不符合逻辑。好比主板上内存坏了,我换内存,没必要连主板一起换。我不用知道内存是哪家生产,不用知道多大容量,只要是内存都可以插上这个接口使用。这就是MVC的意义。 接下来说你感觉service的意义,其实因为你现在做东西分层次不是那么严格,在一个你们做东西业务本身也少,举个最简单的例子,你做一个分页的功能,数据1000条,你20条在一个页,你可以把这个功能写成工具类封装起来,然后在业务层里调用这个封装的方法,这才是业务里真正干得事,只要没访问数据库的,都要在业务里写。 再有不明白的追问,这是经验问题,呵呵,其实以后你就会懂。只是刚开始写的代码都是有个请求,我就去数据库取,业务几乎没有。
记得之前整理过一次excalidraw工具的使用,因为该工具只适合绘图的场景,由于日常开发中会整理一些思维导图,所以就开始使用了processon在线工具。最近查看了excalidraw的官网更新状态,发现更新了很多功能,这里在重新总结一次。
2021年11月中国软件工程师陈兆军发现了一个在Java服务中常用日志组件Log4j2的一个高危漏洞,并提交给官方。
文章数据分析流程图如下: 任务 如果你有R代码基础,那么你可能需要阅读我在生信技能树的甲基化教程列表: 01-甲基化的一些基础知识.pdf 02-甲基化芯片的一般分析流程.pdf 03-甲基化芯片
比如,一个课题是为了说明 BACE2 基因在癌症研究领域很重要,就可以使用两个数据库(TCGA and GTEx),做出差异和生存的图表来辅助自己的研究。
从大家 iPhone 手机中 Siri 到淘宝京东咨询客服的时候出现的智能客服,从小朋友喜欢玩的儿童机器人,到智能家居中的各种语音控制,背后都是聊天机器人。
记者发现,前程无忧51Job.com(Nasdaq:JOBS)用户信息在暗网上被公开销售,黑客甚至展示了部分样本数据,包括邮箱、密码、真实姓名、身份证号码、电话等。 前程无忧方面向记者证实,部分用户账户密码被撞库,但否认该公司数据被拖库。 撞库是黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息,生成对应的字典表,尝试批量登陆其他网站,得到一系列可以登录账号信息的行为。拖库原本是指从数据库中导出数据,在黑客圈,拖库也被用来指网站遭到入侵后,黑客窃取其数据库。 目前,有关人员通过泄露的前程无忧用户信息对网站进行登录测试,部分成功。 据贩卖用户信息的人声称,其手中共有195万条数据可被销售,打包价为12个比特币。(目前1个比特币价格超过4万元人民币,12个比特币总价约50万元人民币。) 黑客圈人士对记者分析,暂时无法确认是因为数据库泄露造成,还是撞库导致的,“怀疑有人从其他地方挑选了一些数据,伪装成51job被拖库,拿其数据售卖。” 6月15日,前程无忧方面回复记者称,该公司从当天早间就已经对暗网上放出的数据做进一步验证,对这些用户登录情况做了进一步的分析汇总,从公布出82条数据中发现,“有65条在我们的碰撞库中,其余17条数据无法正常登录。” 前程无忧方面表示,经过安全团队校验,释放出来的样本数据,绝大部分来自于一些邮箱泄露的账户密码,且都是在2013年之前注册,所以很可能是这些邮箱的用户名和秘密被非法获得,“恶意用户通过这些已泄露的邮箱账户及密码,对我们站点进行登录匹配。然后蓄意倒卖,并非51job被拖库。2013年不少互联网邮箱的密码还是明码,且数年前确实发生过一些邮箱的信息泄露。” 前程无忧不愿意公开具体涉及的是哪家邮箱服务商。 资料显示,2015年,网易163/126电子邮箱过亿数据泄漏,网易方面称,“这是由于部分用户在其他网站使用了和网易邮箱相同的账号密码,其他网站的账号信息泄露,被不法分子利用,侥幸尝试登陆网易邮箱造成。” 前程无忧方面表示,“这次很可能是对这批泄露信息再利用。换言之,如果这些用户名和密码和其他网站一致,也很可能会侵入这些用户在其他平台上的信息安全。” 前程无忧同时介绍了该公司对用户信息安全的管理方式。据称,前程无忧的用户密码是加密串,非本人无法从前程无忧获取登录密码、进入他人账户,即使数据库的管理人员也无法获取。 此外,前程无忧已经在几年前建立起密码碰撞库,用户必须重设密码(暗码)才能进入在51job的账户。前程无忧表示,此次涉及的用户是多年未登陆51job,没有重设密码的。
“大数据”、“组学”、“数据挖掘”是近几年来我们经常听到的词汇,科研工作中也经常用到二代测序,不管送哪家测序公司进行测序或数据分析,结题报告中都会看到一个标准的分析套路:功能富集分析。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 华为招揽“天才少年”这事儿,这几年可谓是名声在外。 但其实,论起尖端人才,更有一群竞赛大佬,早已在扎根其中,搞起了基础研发。 听上去有点离谱的是,拿下过国际物理奥赛金牌的斯坦福应用物理学博士,竟在菊厂搞起了网络。 也不乏光学博士,敲起代码成了数据库团队的一员…… 这是怎么肥事?莫非“清北”、“常春藤”在华为的实验室里已经不够看,要“卷”还得另辟蹊径? 还是华为对外说得好听“重视基础研究”,实际上是把高材生们搞进去“拧螺丝”了? 我们跟华为的技术专家们面对
DUNS编号是由Dun & Bradstreet公司于1962年推出的。Dun & Bradstreet公司的总部位于美国新泽西州,是目前世界上最大的企业商业信息提供商。
假如云计算提供商把精力集中在最底层,而其他(纯软件)提供商专注于上面的一层,又会如何呢?
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