一次性ERP实施的利与弊 通常，使系统一次全部投入使用比分阶段实施要冒险。由于ERP软件是为集成企业的多个方面而设计的，因此一切都取决于其他方面。如果一个方面中断，则可能引发连锁反应。...但是，规模较小的企业可能没有足够的支持来优先考虑一次复杂启动所有复杂系统的情况。 此外，考虑一般劳动力。启动ERP和使事情顺利进行时，是否需要暂停日常活动？您的公司可能无法在这样的操作中遇到麻烦。...ERP启动的最佳实践 如果您希望ERP实施顺利进行，无论是分阶段进行还是一次完成，请牢记以下建议。 模拟-在使用新系统之前，与将要参与的主要员工一起创建一个模拟启动。查看交易，工作流程和报告。...您将可以预测潜在的麻烦，并在真正发布之前对其进行分类，从而使员工对即将发生的事情有所了解。简而言之，您将避免许多第一天的不安和烦恼。 支持自己–使您的IT员工和供应商支持团队比以往更紧密。...使用一次性执行的公司数量与选择逐步采用新系统的公司数量相当。实施实际上取决于您的业务规模和类型以及位置和目标等因素。一些公司结合使用一次性部署和分阶段部署，一次实现主要模块，之后又添加不必要的模块。
随着云计算成为企业开展业务的一种基础技术，云安全已变得至关重要。然而，充分了解云安全的最佳策略是一个真正的挑战。 ? 企业需要解决以下问题： •为什么专注于特定于云计算的网络安全是一个错误?...最好假设用户负责将数据传输到云中的所有方面，例如在云平台上处理、存储、传输数据，以确保这些事情的安全。不同的云计算提供商对于用户可以设置不同级别的控制和可见性。...它们在一段时间内仍将是混合的，这意味着它们具有一定数量的数据在内部部署数据中心处理，它们在云平台中的数量越来越大，并且数据经常在这些环境之间流动。...在过去的日子里，需要购买物理硬件，必须削减采购订单，将其装运，有人接收，并在上面贴上条形码，然后将其数据输入到资产管理数据库中，然后将其放入数据中心的机架中，所有这些步骤使人们可以从订购开始到整个过程的结束进行跟踪...然后，现在人们意识到，不确定这些功能是否存在，或者为什么需要启用它们，所以必须有一种识别它的方法。 现在更多的是，确实需要生产它们并逐步实现这些功能。
获取两个list 的交集 #方法一: a=[2,3,4,5] b=[2,5,8] tmp = [val for val in a if val in b] print(tmp) #[2, 5]...获取两个list 的并集 print list(set(a).union(set(b))) 获取两个 list 的差集 print list(set(b).difference(set(a))) # b
获取两个list 的交集 #方法一: a=[2,3,4,5] b=[2,5,8] tmp = [val for val in a if val in b] print(tmp) #[2, 5] 获取两个...list 的并集 print list(set(a).union(set(b))) 获取两个 list 的差集 print list(set(b).difference(set(a))) # b中有而a
本文来自 stack overflow 上的一个帖子 base与data.table适用 SQL版 流行的dplyr 最后看看各种操作的性能吧 data.table 就是牛批！
高通量的原始数据通常情况下会上传到NCBI的SRA（Sequence Read Archive）数据库。当我们需要用到这些数据的时候，就需要合适的方法来下载。...即2019开始，SRA数据库的数据存储方式做出了改变，使用ascp来下载数据可能会带来其他的一些问题。 wget 等命令也是非常方便的下载工具。...用它们来下载小数据是十分合适的，但是对于动辄以GB 甚至TB来计数的高通量数据，wget的优势就并不明显了。如果程序中断，或者网络原因下载中断，你又得重新下载。...所以，最稳定最安心的方法是使用SRA Toolkit中的 prefect来下载。 ?...使用 prefect 下载数据： 方法一： 直接指定Run编号进行下载，如：SRR1482462 prefetch SRR1482462 方法二： 批量下载一个Project的所有Run/Sample
第二篇，会介绍下如何获取数据集和构建测试集的方法。前者，对于机器学习来说，数据集的好坏对模型性能有很大的影响。而后者，主要是避免两个偏差--数据透视偏差和采样偏差。 ---- 2....上述两个方法对于数据集不变的情况是有效的，但更新数据集后，都会失效。...第三个解决方法就是根据每个实例的 `ID`来判断其是否应该放入测试集，比如，对于图片数据集，就可以根据图片的名字（保证更新训练集不会更新图片名字）来确定其属于训练集还是测试集。...，我们采用的都是随机采样方法，对于大数据集，这方法通常可行。...所以上述调查公司的例子，就是先将人群按照性别划分两个子分组，然后分别再按照如年龄、职业等标准继续划分子分组。
之前用过sklearn提供的划分数据集的函数，觉得超级方便。...而且其子类必须重载两个重要的函数：len(提供数据集的大小）、getitem(支持整数索引)。...组合了一个数据集和采样器，并提供关于数据的迭代器。...torch.utils.data.random_split(dataset, lengths): 按照给定的长度将数据集划分成没有重叠的新数据集组合。...示例 下面Pytorch提供的划分数据集的方法以示例的方式给出： SubsetRandomSampler ...
Python 是一种通用编程语言，可用于各种任务，包括 Web 开发、数据分析和机器学习。它的最大优点之一是它还可用于创建桌面应用程序。...在本文中，我们将深入探讨使用 Python 开发桌面应用程序的最佳实践。 使用 Python 开发桌面应用程序时，第一步是选择合适的框架。...Tkinter Tkinter是用于创建GUI应用程序的标准Python库。它易于使用，并预装了 Python，使其成为初学者的绝佳选择。但是，Tkinter 的小部件集有限，自定义可能具有挑战性。...它还拥有庞大的社区和丰富的资源，使其成为更有经验的开发人员的绝佳选择。 PyGTK PyGTK 是一组用于 GTK+ 库的 Python 绑定。...它基于 wxWidgets 库，这是一个跨平台的 GUI 工具包。wxPython提供了广泛的小部件和灵活的布局系统。它还拥有庞大的社区和丰富的资源，使其成为更有经验的开发人员的绝佳选择。
ETL，一种传统的数据处理模式，强调在数据被加载到目标系统之前进行转换。这种方法适用于那些需要高度精确数据清洗和转换的场景，但可能会延迟数据的可用性。...ELT：数据集成的最佳实践是什么”这一议题展开分享，尝试通过具体鲜活的企业数据中台案例，帮助与会观众直观感受这两种架构的区别与各自的优劣势，从而得以在需求来临时，快速做出更加合理的选择。...ETL 与 ELT: T 好像很关键 在具体实施层面，有两个非常常用的词：ETL 和 ELT。...对于数据集成产品来说，最佳实践是提供稳定高效的抽取和导入功能，并在此基础上利用目标数据库的特性进行聚合和分析转换。...三、TapData 数据集成产品：做自己专业的事情, 与数据库做好朋友 作为近年来数据集成赛道的“新秀”，集功能性、易用性、安全性、可集成性于一体，TapData 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的新一代的企业数据基础软件
介绍在爬虫技术中，数据存储是一个不可缺少的环节。然而，选择合适的存储方式对数据分析和结果应用都致关重要。CSV和数据库是常用的两种存储方式，但它们各有优缺。...这篇文章将分析两者在爬虫数据存储方面的选择值。微博热搜是当前网络热点话题的重要风向标，其内容涵盖了娱乐、时事、社会等多方面的信息。...爬取微博热搜的数据，不仅可以帮助研究网络热点的传播规律，还能为数据分析和商业决策提供重要参考。技术分析CSV优势：简单易用：CSV文件格式直观，读写操作无需处理处理。...数据库优势：效率高：选择适合的数据库可高效存储和查询大量数据。并发支持：通过统一访问控制保证并发操作的数据对值。高级查询：SQL语言充分高效处理复杂操作。不足：配置处理复杂：需要配置和进行文档学习。...代码实现以爬取https://weibo.com的热搜信息为例，通过使用多线程和爬虫代理IP技术，将数据存储到数据库中。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 介绍 数据库连接不是免费的，这就是首先使用连接池解决方案的原因。但是，单独的连接池并不能解决与管理数据库连接相关的所有问题。...每个关系数据库都提供了一种检查底层连接状态的方法，因此可以轻松打开一个新的 SQL 终端并检查是否有任何悬空连接。...但是，这种简约的方法是错误的，因为它意味着我们将应用程序的损坏版本部署到生产环境中。 在测试期间应检测连接泄漏，从而防止在生产环境中发生连接泄漏。...这种方法使我们能够在我们的实际代码库以及我们的测试例程中检测连接泄漏。如果单元测试正在泄漏连接，那么当达到最大数据库连接阈值时，持续集成过程将中断。...虽然您可以找到定期运行并终止所有空闲数据库连接的脚本，但这只是一种创可贴的方法。 处理连接泄漏的最佳方法是修复底层代码库，以便始终正确关闭连接。
在单细胞转录组学研究中，将两个不同数据集的降维聚类分群结果进行对应是一个常见的问题，尤其是在跨样本、跨物种或跨实验条件的研究中。以下是几种常用的方法来实现这种对应关系： 1....数据整合（Data Integration） 数据整合是最直接的方法之一，通过将两个数据集合并到一个统一的分析框架中，消除技术变异和批次效应，从而进行统一的降维和聚类。...基于标记基因的对应（Marker Gene Matching） 如果不想进行数据整合，可以分别对两个数据集进行降维和聚类，然后通过标记基因来寻找对应的细胞群。...操作步骤： 分别降维和聚类：对两个数据集分别进行降维和聚类。 计算相似性：计算两个数据集中聚类之间的相似性（如Jaccard指数）。 匹配聚类：根据相似性得分找到最匹配的聚类。...总结 选择哪种方法取决于具体的研究需求和数据特点： 数据整合：适合需要统一分析两个数据集的情况，能够消除批次效应。 标记基因匹配：适合已知标记基因且不想进行数据整合的情况。
有的企业在安装MySQL时用的是默认选项，由此造成其数据不安全，且服务器也面临被入侵的风险，并有可能在短时间内就出现性能问题。本文将提供保障MySQL安全的最佳方法。 ...下面将提供保障MySQL安全的最佳方法： 1、避免从互联网访问MySQL数据库，确保特定主机才拥有访问特权 直接通过本地网络之外的计算机改变生产环境中的数据库是异常危险的。...另一个可行的方案是，强迫MySQL仅监听本机，方法是在my.cnf的[mysqld]部分增加下面一行： bind-address=127.0.0.1 如果企业的用户从自己的机器连接到服务器或安装到另一台机器上的...为了更有效地改进root用户的安全性，另一种好方法是为其改名。为此，你必须更新表用户中的mySQL数据库。...解决此问题的最佳方法是在MySQL配置中禁用它，在CentOS中找到/etc/my.cnf或在Ubuntu中找到/etc/mysql/my.cnf，在[mysqld]部分增加下面一行：set-variable
在《PQ-综合实战：根据关键词匹配查找对应内容》里，为了拼出两个表数据的全部组合，使用的方法是先分别给每个表添加一列，然后再用合并查询的方法来完成，而且合并完成后还得再把添加的列给删掉，步骤繁多...——实际上，如果使用利用跨查询的引用方式，该问题将极其简单。...比如针对以下两个表生成全部组合： 方法如下：直接在其中一个表（如“项目”）里添加自定义列，引用另一个表（如本例中的“部门”），如下图所示： 接下来只要把自定义列的表展开即可
去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 以及各式各样的个性化汇总教程...我们可以开始尝试分析一些文献的公共数据集啦，不过在处理那些数据的过程中，我们还需要传授给大家几个小技巧。...合并两个不同panel的cytof数据集 有一些情况下，你的同一个实验项目的多个FCS文件，它们的抗体顺序并不一致。...prepData(fs, panel, md, features = panel$fcs_colname) rowData(sce1)[,1] rowData(sce2)[,1] 可以看到，两个数据集的...SingleCellExperiment对象就包含了两个不同panel顺序的cytof数据集啦。
Python 是一种流行的通用编程语言，广泛用于各种目的，包括 Web 开发、数据分析、人工智能等。...在本文中，我们将讨论在Windows 10计算机上安装Python的最佳方法，包括每种方法的分步指南。...方法3：使用Anaconda发行版安装Python Anaconda是用于科学计算和数据科学的Python和R发行版。...它包括许多流行的库和工具，如Jupyter，NumPy和Matplotlib，使数据科学和机器学习的入门变得容易。...每种方法都有自己的优缺点，最适合您的方法将取决于您的特定需求和偏好。 按照本文中概述的步骤，您可以轻松有效地在 Windows 10 计算机上安装 Python。
就可以帮助开发者训练出一个很好的自定义对象检测器(前提是有很多标注数据)。...但是在windows下安装tensorflow对象检测框架并进行训练初学者需要跨越两个大坑 ? VOC数据生成 制作VOC2012数据集并生成tfrecord。...生成VOC格式的数据集，需要运行如下脚本文件 create_pascal_tf_record.py 才会生成tfrecord，但是基于自定义数据集，一运行脚本时候就会得到下面的错误： ?...examples_path = os.path.join(data_dir, year, 'ImageSets', 'Main', '自定义类别名称' + FLAGS.set + '.txt') 然后开始执行创建VOC数据集脚本即可正常生成...但是一般情况会遇到如下一个很典型的错误 ?
这篇文章主要介绍了C#使用linq查询大数据集的方法,涉及C#调用linq进行数据查询的技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下 using System; using System.Collections.Generic...+) { result[i] = generator.Next(); } return result; } } } 希望本文所述对大家的C
他从来就没有打算用数据湖来描述从所有企业应用程序获取数据的巨大的Hadoop存储库。 ? 数据湖是什么东东? 狄克逊说：“有人问数据湖是什么时，我告诉他们，它就是你以前在磁带上拥有的东西。...尽管狄克森的初衷并非如此，但这个术语具有更广泛的含义，而且有着更大的希望。人们开始将大数据湖视作通过把所有数据放入到一个超快、易于访问的存储库，解决集成难题的一种方法。...专家们表示，数据湖有四个关键的最佳实践： ·了解数据湖的使用场合 ·别忘了现有的数据管理最佳实践，比如确立强大的数据管理 ·知道数据湖的业务理由，因为这将决定合适的架构 ·要注意元数据 1 了解数据湖的使用场合...2 运用现有的数据管理最佳实践 拉索姆补充道，可以跨越这些比较简单的使用场合，但那需要的不仅仅是将数据倒入到数据湖。...如果数据将被转移到企业分析工具，那么你要考虑如何支持数据最佳实践。 诺里斯说：“重点绝不仅仅是数据，而是始终关于你要做什么工作。使用场合是什么，你可以运用什么应用程序来处理该数据以便从中受益。”
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