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文章/答案/技术大牛
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深度：数据科学，来自业界的诱惑

课程参与者们组成团队来开发数据驱动的Web应用程序，并与来自技术公司的数据科学家会面。这些课程还是免费的：成本由科技公司负担，包括支付雇员工资。...经过一周半的课程学习，学生们分成小组与来自当地公司的导师一起针对公司提供的数据构建实用性工具。...这些大学的数据科学中心同时还获得了来自加利福尼亚帕洛阿尔托的戈登贝蒂摩尔基金会（Gordon and Betty Moore Foundation）【译者注：该基金会由“摩尔定律”提出者戈登·摩尔创立】...和来自纽约的斯隆基金会（Alfred P....来自UCB新设立的数据科学伯克利研究院的助理研究员卡西克·拉姆（Karthik Ram）是第一个受资助者。

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Solr 如何自动导入来自 MySQL 的数据

导入数据时的注意事项 在笔记 2 中，可能在执行导入时会报错，那是因为还需要将 mysql-connector-java-xxx.jar 放入 solr-xxx/server/lib 文件夹下； 自动增量更新.../listener-class> 在 solr-xxx/server/solr/ 下新建文件夹 conf，注意不是 solr-xxx/server/solr/weibo/ 中的...conf； 从 solr-data-importscheduler.jar 中提取出 dataimport.properties 放入上一步创建的 conf 文件夹中，并根据自己的需要进行修改；比如我的配置如下...自动增量更新时间间隔，单位为 min，默认为 30 min interval=5 # 重做索引时间间隔，单位 min，默认 7200，即 5 天 reBuildIndexInterval = 7200 # 重做索引的参数...command=full-import&clean=true&commit=true # 重做索引时间间隔的开始时间 reBuildIndexBeginTime=1:30:00 总结 到此，我们就可以实现数据库自动增量导入了

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    来自法国|航空遇见大数据

    然而与此同时，航空业是一个浸泡在数据中的行业，始终在数据收集上做得很好，很可惜，曾经的航空业所拥有的大量数据是无组织的，因此这些数据并没有被很好地利用。...同样在1988年，波音B737系列的发动机运转时可采集到的数据量为20万亿字节，27年后的今天，可采集到的数据量为100万亿字节，这还只是来自波音公司的保守估计。...诸如此类的纷杂数据在航空行业发展的上百年历史中已经积累成为了一个极其庞大的数据库。然而这一所谓的数据库实际上零散杂乱，只有微小的一部分被整理开发利用，因此并不能被严格称为数据库。...该中心负责收集并分析来自事先安装在飞行样机上的传感器在试飞过程中产生的数据。这些数据覆盖飞机性能的方方面面，从发动机的温度到机翼或起落架的载荷极限。...飞机回到地面后工程师将机上数据储存器中的内容下载到空客的内部服务器中以便分析、建立数据分析模型并存档。为了提高并发访问的数据，空客公司决定重新使用Google公司的MapReduce技术。

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    快来使用 React-Hook-Form 搭建强大的React表单

    基于实用和简单这两个标准，应用程序最理想的React表单库是 React-hook-form 。...让我们看看如何在你自己的项目中使用 React-hook-form 来为你的React应用程序构建丰富的、有特色的表单。 安装 让我们来讨论一个典型的用例:一个用户注册到我们的应用程序。...handlessubmit函数将负责收集输入到每个输入中的所有数据，我们将在onSubmit中接收到一个名为data的对象。...为了验证这一点，我们可以将输入传递给来自名为 isEmail的库 验证器的函数。 如果输入的是电子邮件，则返回true。...就像我们在 onSubmit 中获得的数据函数一样，errors 包含对应于每个输入名称的属性，如果它有错误的话。

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    如何简单计算来自 Restful 的多层 json 数据

    接收 Restful 的 json 数据后经常还要计算，用 Java 处理会比较麻烦。...设置脚本参数：编写脚本：A3 进行条件过滤，这里直接用点（.）操作符引用下一层级的数据，多层就直接点下去就可以，表达很清晰。...安全控制为了数据的安全性，有些 REST 服务器会对访问数据者的身份进行认证，只有通过认证的访问才能读取到数据。...当要访问有权限控制的页面数据时，需要将 Cookie 中保存的内容放在申请头中，服务器就能判断出访问者的身份，从而决定是否允许访问此页数据。...下面是运行结果：总结一下，用 esProc 处理 Restful 接口的 json 数据，既能简化多层结构的解析和计算，又能轻松嵌入 Java 程序，可作为应用内计算引擎使用.

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    来自群友的分享

    我是来自某大学本科，刚打完一个关于机器人的比赛，简单来说我在里面是负责识别一排矩形物体，返回最近的一个长方体并返回其相对于深度相机的三维坐标和角度。...因为这排长方体相对于我深度相机的高度是不变的，所以先直接用passthough滤波。只滤剩中间一块地方，这一步已经能使得点云数据减少了很多，而且不会有太多其余的干扰。...pre_data，返回更靠中心、更受信赖的一组数据进行返回。...所以其实此处的权衡要自己掌握，而到最后其实我感觉还是需要去更好的平滑一下点云数据再进行数据处理会更好，但在准备比赛期间已经没有时间去尝试了。我这里最后的速度大概能到40ms以内一帧。...这个方法的数据会更精确，时间上和以上的方法差不多，甚至可能更快更准。

    1.5K10

    来自来自 LT 的无延迟ΔΣ ADC-LTC2440

    特点： 每次输出数据与刚完成的转换严格对应，没有延迟；支持高速多路复用，因为切换通道后无需等待稳定。...传统 ΔΣ ADC 的问题 ΔΣ ADC 的输出不是直接量化的结果，而是经过 数字滤波器 (通常是 Sinc 滤波器) 处理后的结果；滤波器有一定阶数（比如 Sinc³），意味着它需要积累多个采样周期才能输出稳定数据...例如：假设一个 ΔΣ ADC 工作在 10 Hz，滤波器长度为 256 点，切换通道后可能需要 1~2 秒才能输出稳定的新通道数据。...LTC2440 的特殊架构 LTC2440 采用了一种 单次转换 (single-shot) ΔΣ 架构： 每次转换时，调制器运行完整的 OSR 周期，并且数字滤波器 只对这一帧数据做计算；没有历史数据的...架构实现 LTC2440 的内部结构（数据手册给的方框图）包括： 调制器 (ADC)：产生比特流。 数字 FIR (Decimating Filter)：一次性计算完整输出。

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    来自Byron同学的解答

    使用了第三方的网页分析模块BeautifulSoup，可以从这里下载最新版：http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/ =============== #...class_='title'): movie_title = i.a.get_text() # movie_title = movie_title.strip() #去除movie_title两边的空格...3. 12行用BeautifulSoup模块整理抓下来的html内容 4. 13行是重点，把我们需要的那一部分div截取下来（id="screening"的那部分），需要分析html源码。...接下来在上文的div中，寻找所有 class="title" 的 li 元素，注意，由于 class 是python中的保留关键字，所以需要 class_='title'。 6....有些网页抓取出来的内容前后有很多空格，可以用.strip() 去除。 点击“阅读原文”可以进入Byron的个人博客查看详细内容。

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    查收一份来自南极的Iceberg数据治理指南

    如腾讯云的新一代Lakehouse产品数据湖计算 DLC，其底层存储同样基于Iceberg深度优化。 作为传统Hive数仓的替代， Iceberg 逐渐被广泛应用于数据湖管理和数据仓库构建中。...相比传统Hive，Iceberg 具备完整的ACID语义、支持行级数据更新及时间旅行，支持Schema演进并且凭借更灵活的文件组织方式，能够支持高效的数据过滤从而达到更优性能。...Iceberg 数据治理另一核心问题是随着时间推移将产生大量的冗余数据。...同时在不远的将来，我们计划将DLC数据优化升级为服务腾讯云数据湖全系列产品的通用组件。...届时腾讯云弹性MapReduce（EMR）用户同样可以使用到与DLC一致的Iceberg 数据治理能力，从而可根据自身业务和架构需要，使用EMR或DLC产品构建自己的云原生数据湖，而其背后数据湖复杂的治理运维将可通过统一数据优化解决

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    【三点更正】来自OpenStack社区的数据和看法

    只是在分析和总结所引用的数据和相对应的观点上，提出一些和社区进行核实过后的真实数据，来向圈内的伙伴们展示真正的OpenStack社区现状，和它可能走向的未来。...另外，关于“真正干活，写代码的人，数量”，作者“估计”出的“不超过20人”以及“不到巅峰时刻的百分之十”也是严重得偏离了数据。...＞＞ 关于“都不挣钱”和“企业用户收益差”的更正 我对于OpenStack圈内的小伙伴们还没有很熟悉的了解，所以很难得到实际的数据。不过有两个数据可以和大家分享的，这两个数据的来源来自IDC。...而这篇文章，是来自OpenStack社区中国区的李昊阳针对沙克的文章所写的。先不管内容，我们终于听到了来自社区的声音，这无论怎样都是一个积极的信号。我坚持认为，社区应该和用户直接对话。...从昊阳提供的数据，贡献53个commit以上的人数下降了34%，这其实已经是一个很大的数字了。如果这状态持续几个版本，那最后就没剩多少全职贡献者了。我认为社区应该有足够的重视。 2.

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    来自 Jenkins 官方的消息

    大家拥抱 Jenkins，不仅仅因为它是新的方向，更因为这背后有着一个非常开放、活跃的开源社区。...为了使更多的 Jenkins 中文用户，能够及时、准确地获得来自官方的最新动态，经过社区贡献者的讨论，大家一致认为，开通 Jenkins 微信订阅号是非常必要也非常有意义的一件事情。...随着 Jenkins 订阅号的开通，我们将有更加直接的平台来与各位分享社区目前在做的一些事情。在这之前，我们早已着手进行 Jenkins 中文本地化的相关工作。...目前社区贡献者主要在做的事情包括：创办并维护 Jenkins 以及 Jenkins X 的中文官网、Jenkins Core 以及插件的本地化等。...我们尊重任何形式、任何规模的贡献，并热忱地欢迎新贡献者的加⼊，也欢迎您联系我们来分享您的心得、体会，或者共同举办一次 JAM 活动。

    1.2K50

    来自全球大厂的100+数据科学面试Q&A！

    交叉验证本质上是一种用于评估模型在新的独立数据集上的性能的技术。交叉验证的最简单示例是将数据分为两组：训练数据和测试数据，其中使用训练数据构建模型，使用测试数据测试模型。 问7：如何定义/选择指标？...问17：提供一个简单的示例，说明实验设计如何帮助回答有关行为的问题。实验数据与观测数据对比如何？ 观测数据来自观测研究，即当你观测某些变量并试图确定是否存在相关性时。...实验数据来自实验研究，即当你控制某些变量并将其保持恒定以确定是否存在因果关系时。 实验设计的一个示例如下：将一组分成两部分。对照组正常生活。测试组被告知持续30天每晚喝一杯葡萄酒。...80/20规则：也称为帕累托原理；指出80％的影响来自20％的原因。例如80％的销售额来自20％的客户。 问9：定义质量保证、六个sigma。...公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险等众多圈内18W+关注者。每日发布行业前沿研究成果和最新量化资讯。

    1.3K00

    ABB UNS2882A 控制来自特定 IP 地址的数据访问

    ABB UNS2882A 控制来自特定 IP 地址的数据访问图片数据集成和物联网或工业 4.0 多年来一直在推动市场发展，最终即将取得突破和成功，因为现在可以集成并成功使用范围广泛的技术和大量的传感器、...数据格式和可能的使用场景。...当前产生的数据量也是如此。在“物联网”或工业 4.0 中，运营技术 (OT) 和信息技术 (IT) 之间的无缝数据交换对于竞争力和成功至关重要。然而，这并不是唯一的决定性因素。...制造业和加工业的生产过程都需要不断提高效率和性能——这只能在未来通过创新、可靠的数据集成来实现。将生产和业务数据深度集成到 IT 世界中，为新的收入来源和业务模式提供了各种机会。...因此，用于 OT/IT 集成的智能解决方案不仅必须使用户能够充分利用 IT 创新，而且还必须提供最大的安全性以防止数据丢失和不受限制的互操作性，并保持较低的总拥有成本。

    98930

    使用 Logstash 中的集成过滤插件处理来自 Elastic 集成的数据

    Elastic Integration 过滤插件是为 Logstash 设计的，它允许你在数据进入 Elastic 之前，通过执行 Logstash 中的处理管道来处理来自 Elastic 集成的数据。...这种方法的优势在于可以将数据处理操作从 Elastic 部署中分离出来，转移到 Logstash 上进行处理，从而为你提供了更灵活的数据处理选择。...同时，Logstash 作为数据进入 Elastic 前的最后一站，可以汇总所有来自不同代理或 Beats 实例的输出，避免为每个实例单独开放端口和设置防火墙规则。...接下来，我们使用集成过滤插件，然后是一个输出到 Elastic Cloud 的 output，根据你是向托管云部署还是无服务器项目进行数据摄取，配置会有所不同。...完成来自选定代理策略的集成事件将通过 Logstash 发送，并在 Logstash 内运行相关的摄取管道以处理数据，然后再发送到 Elasticsearch。

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    Nauto-来自真实驾驶员的无人驾驶数据

    你会注意到Nauto的第一件事，就是他们专注于提高驾驶的安全性，并且提出了一些关于造成驾驶分心的统计数据说明问题的严重性： ?...第二个问题要解决的问题是，在实现真正的自动驾驶之前，我们需要积累大量的数据。...积累这些数据的一种方法是让测试汽车在街上漫无目的的行驶，有些出于某种原因甚至将人装扮成汽车座椅；另一种方法是给销售到市场的汽车增加数据收集的“功能”，这就是特斯拉累积数十亿英里的模拟驾驶数据的方法。...我们还可以看到一个跟踪位置的GPS模块，它有一个将所有数据发送到云端的无线连接，以便所有连接的汽车都可以互相学习。当然，还有跟踪驾驶员脸上各个点的“驾驶员摄像头”来监测分心的情况： ?...这些道路行驶数据与车内脸部识别数据结合之后，Nauto可以生成如下图所示的报告： ? Dan像一个疯子在驾驶 “ 你有没有注意到，比你慢的人都是白痴，比你快的人是疯子？

    1.1K60

    怎样用 esProc 计算来自 Restful 的多层 json 数据

    接收 Restful 的 json 数据后经常还要计算，用 Java 处理会比较麻烦。...用 esProc 会简单很多，不仅能对接 Restful 接口，擅长处理多层数据，还能嵌入 Java 应用使用，可以作为应用内计算引擎使用。可先往乾学院下载 esProc 标准版，它是免费的！...安全控制为了数据的安全性，有些 REST 服务器会对访问数据者的身份进行认证，只有通过认证的访问才能读取到数据。...当要访问有权限控制的页面数据时，需要将 Cookie 中保存的内容放在申请头中，服务器就能判断出访问者的身份，从而决定是否允许访问此页数据。...下面是运行结果：总结一下，用 esProc 处理 Restful 接口的 json 数据，既能简化多层结构的解析和计算，又能轻松嵌入 Java 程序，可作为应用内计算引擎使用。

    30500

    来自大数据的反思：需要你读懂的10个小故事

    然而，AI真的强大到不可一世的地步吗？众所周知，AI的基础是大数据和计算能力，目前AI的能力更多的是来自于计算能力，在和大数据相关一些领域如自然语言处理、模式识别、知识发现等领域AI还有很长的路要走。...通过阅读知道，舍恩伯格教授在其著作《大数据时代》的第一个核心观点就是：大数据即全数据（即n=All，这里n为数据的大小），其旨在收集和分析与某事物相关的“全部”数据，而非仅分析“部分”数据。...如今数据的规模更大了，采集的成本也更低了，“大数据”中依然存在大量的“小数据”问题，大数据采集同样会犯小数据采集一样的统计偏差【3】。...对针对数据分析的价值，英特尔中国研究院院长吴甘沙先生给出了一个排序：全数据>好采样数据>不均匀的大量数据。...这样下去，算法无论怎么修补，都无法改变其愈发不准确的命运。 对GFT预测更猛烈的攻击，来自著名期刊《科学》【13】。

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