Python地图可视化库有大家熟知的pyecharts、plotly、folium，还有稍低调的bokeh、basemap、geopandas，也是地图可视化不可忽视的利器。...a-complete-guide-to-an-interactive-geographical-map-using-python-f4c5197e23e0 Bokeh支持google地图、geojson数据的地理可视化展示...Bokeh官网提供了详细的地图可视化方案，感兴趣的把示例代码拉出来跑一跑。...basemap基于matplotlib开发，所以它具有创建数据可视化的所有功能，必须配合matplotlib使用。...最后说说geopandas geopandas，顾名思义是基于pandas的地图可视化工具，所以它对地理数据的处理非常方便。 推荐大家将geopandas作为地理信息数据处理的主要工具。
他们总关心一些专业词汇，图表怎么做，excel工具怎么用，结论怎么写…作者强调文中所说的都是游戏的数据分析，因此别以为大数据什么的也都这么简单。...数据分析不是万能的 数据分析能够发现代码的问题根源，但是很难解释用户的行为。 数据分析思路（脑图来自《游戏数据分析三部曲》） 如上图中，当我们通过数据发现游戏里的大R流失了。...数据能做的就已经到尽头了，数据无法告诉我们流失的具体原因。...数据采样完全不科学 根本没有细分数据，只有一堆说明不了问题的宏观数据 没有任何对比数据 数据完全不能支撑“分析”得出的结论 简单总结：结论全是主观臆断，跟堆砌的数据和图表完全无关。...数据分析是一个很严谨的事情，每个结论都应该从数据中得出，数据不能说明的问题只能是猜测。所以当我们写下每一个结论的时候，一定要搞清楚这个是“我觉得是这样”，还是“我从数据中发现是这样”！
这是一位大佬PPT的演讲内容，经作者同意，去掉了一些版权内容。学习一下大模型时代下的应用会被如何定义吧！
随着新冠疫情带来的持续性影响，全球产业更加高度依赖网络，基于SaaS的网络攻击已经能够积极顺应这一变化趋势，快速商业化、武器化，成为了一种较为成熟的软件商业模式。 人人皆是黑客的时代似乎将在未来出现。...如同热武器降低了破坏的门槛，各种恶意SaaS化平台的出现降低了作恶的门槛，毕竟，从普通人手中射出的子弹同样无比致命，网络空间也是如此。...Conti一大特点是善于利用Rust 或 Golang等跨平台编程语言编写勒索软件，使之能够方便地将勒索软件移植到其他平台。...Conti主要通过钓鱼邮件、利用其他恶意软件、漏洞利用和远程桌面协议（RDP）暴力破解进行传播，组合利用多种工具实现内网横向移动，并利用匿名化Tor建立赎金支付与数据泄露平台，采用“威胁曝光企业数据+加密数据勒索...依附它们而运作的各大钓鱼及勒索软件组织迅速壮大，能够将不断出现的新型恶意软件变种迅速武器化，近年来已对全球诸多企业、个人带来了难以估量的损失。
1、定义 何谓数据异构，上周交易部门商品的同事过来做分享，又看到这个词，他的PPT里面是 数据库异构。其实我们以前做的事情，也是可以成为数据异构。...比如我们将DB里面的数据持久化到REDIS里面去，就是一种数据异构的方式。如果要下个定义的话：把数据按需（数据结构、存取方式、存取形式）异地构建存储。...2、常见应用场景 分库分表中有一个最为常见的场景，为了提升数据库的查询能力，我们都会对数据库做分库分表操作。...当然同时也可以提高查询性能，应对大访问量，比如redis这种抗量银弹。...4、数据异构的常用方法 4.1、完整克隆 这个很简单就是将数据库A，全部拷贝一份到数据库B，这样的使用场景是离线统计跑任务脚本的时候可以。缺点也很突出，不适用于持续增长的数据。
随着互联网时代的快速发展，各个领域对于终端设备的稳定性、可操作性也提出了更高的要求，于是乎，一个看似神秘的岗位就这么诞生了，这就是----运维工程师。...同时，我接触到Linux新手大部分都有一个习惯：学习Linux习惯于在图形化界面上操作，估计就是受Windows影响的缘故。 ? 02 多动手，勤于实践 大家肯定会问，学好Linux有没有好的办法。...而且许多时候这些人似乎寻求的所谓的高手拥有灵丹妙药，对于他们的问题可以给出详细的解决方法甚至完善的步骤。 其实这是最要不得的对待问题的态度。...虽然，高手给我们提供的解决问题的建议或许对我们有很大的参考价值，但是仅仅只能作为参考，我们不能不加思考的照搬他们的方法。 ? 04 经常整理和总结经验 知识是要通过不断的整理和总结才能升华和系列化的。...因此，一个系统对用户来说是不是稳定跟运维有很大的关系。特别是，当系统不出现问题的时候，许多运维都不重视容灾备份和数据安全，这样一旦系统出现了故障，系统的恢复就需要花很长的时间。
数据库的七种武器，是我在工作维护和接触到的七种常用数据库，包括4种常用的关系型数据库，3种常用nosql数据库。...本文按照顺序依次对这“七种武器”，进行介绍和总结，希望能够帮助大家理清每种“武器”的特点和用法，在合适的场景，使用合适的武器，构建好自己的数据存储体系。...第一种武器：MySQL数据库 1、定位：开源、多平台、关系型数据库 目前使用最广泛、流行度最高的的开源数据库。...，比如cachecloud； 备份：直接备份成物理问价的RDB持久化，基于AOF日志的实时AOF持久化 高可用：官方的 redis sentinel哨兵高可用集群 扩展：官方基于分配槽的 redis cluster...1、定位：开源、Linux平台、列存储nosql数据库 可用于海量数据存储、与Hadoop生态圈结合、定位于“大”的列存储nosql数据库 2、特点： 功能：命令执行速度非常看，读写性能可达10万/秒
数据库的七种武器，是我在工作维护和接触到的七种常用数据库，包括4种常用的关系型数据库，3种常用nosql数据库。...本文按照顺序依次对这“七种武器”，进行介绍和总结，希望能够帮助大家理清每种“武器”的特点和用法，在合适的场景，使用合适的武器，构建好自己的数据存储体系。 第一种武器：MySQL数据库 ?...-创建实例-库表用户初始化”，可以很快完成数据库部署 使用：使用标准的SQL语句进行数据库管理，简单SQL语句的并发和性能较好，对视图、存储过程、函数、触发器等支持的不是太好 监控：在命令行界面有一些常用的命令显示状态和性能...，比如cachecloud； 备份：直接备份成物理问价的RDB持久化，基于AOF日志的实时AOF持久化 高可用：官方的 redis sentinel哨兵高可用集群 扩展：官方基于分配槽的 redis cluster...1、定位：开源、Linux平台、列存储nosql数据库 可用于海量数据存储、与Hadoop生态圈结合、定位于“大”的列存储nosql数据库 2、特点： 功能：命令执行速度非常看，读写性能可达10万/秒
由于我们在做出关键决策时对数据的依赖日益增加，这导致恶意行为者更有动机使用勒索软件来限制对大型数据池的访问。而人口数据的武器化将使专断的政府和空壳组织有更大的能力操纵地缘政治，扩大其在境外的影响力。...过去几年对人工智能和机器学习（ML）所做的改进将提高网络安全，但同时也将帮助攻击者。 这些趋势背景下，为2020年的三个网络安全预测奠定了基础： 1、企业将通过并购活动收集数据并将其武器化。...剑桥分析丑闻的揭露虽然引起了人们对数据收集的普遍担忧，但数据价值的不断增长仍然让企业和政府难以忽视这一资源。...企业收集用户偏好数据，用户位置或医疗信息等在最开始的时候可能是无害的，但是如果当前领先的应用背后的公司被政府所有的实体收购，这些数据现在就会被对手利用。...尽管AI和ML解决方案的价值不断增长，但依赖企业客户数据来改进B2B产品的公司很难找到愿意选择数据共享协议的客户。
来源：IT经理网（www.ctocio.com） 导读 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。...关于柱状图优先， 其实揭示了数据可视化中一个最大的秘密， 那就是， 那些最酷的可视化往往用处反而最小。最求新奇以及美观的可视化往往带来一个问题，那就是数据的可理解问题。...秘密三 真实数据不可替代 对一个数据集进行清洗和格式化已经很繁琐了，如果你需要设计一个基于多个数据集的可视化呢？...比如你需要把公司不同部门的数据进行可视化， 而这些部门各自有各自的数据库， 而且你也没有时间手工把每个数据集进行清洗。这时候， 人们的第一想法可能是抓一些Demo的数据来进行可视化。...秘密六 数据可视化不是分析 数据可视化可以产生一些分析结果， 不过需要指出的是，可视化是一个辅助分析的工具， 而不是数据分析的替代， 它也不是统计的替代： 你的图形可能揭示了一些数据差异或者数据的相关性
但是 Google 这么大的公司使用的却是一种被称为 Protobuf 的数据交换格式，它是有什么优势吗？这篇文章介绍 Protobuf 的相关知识。...、高效的数据交换格式，它被用于结构化数据的序列化、反序列化和传输。...使用 Protobuf，可以先定义数据的结构和各字段的类型、字段等信息，然后使用Protobuf提供的编译器生成对应的代码，用于序列化和反序列化数据。...Person 类中的字段被 optional 修饰，被 optional 修饰说明字段可以不赋值。 • 修饰符 optional 表示可选字段，可以不赋值。...反序列化：将二进制数据反序列化成内存中的数据对象，可以用于数据处理和业务逻辑。 下面演示使用 Protobuf 进行字符数组和文件的序列化及反序列化过程。
回顾今年的勒索软件形势和重大事件，我们发现，勒索即服务（RaaS）愈加成熟，旧的恶意软件变体回归，新的变体不断发展，漏洞愈发武器化，勒索生态逐渐工业化。...CSW全球渗透测试总监梅丽莎·伍滕（Melissa Wooten）表示，APT组织对漏洞的利用没有放缓迹象，新旧漏洞的武器化正在快速发生。...四、如何预防漏洞武器化 勒索攻击正在成为全球企业的“毒瘤”，它改变了网络威胁格局，网络环境和网络产品中的漏洞成为勒索组织手中的一把利器。...减缓漏洞武器化趋势是减少勒索攻击的途径之一，不论是企业还是组织都应该重视漏洞检测、修补和管理。...，达到动态和可持续的管理，这样才能最大限度预防漏洞武器化趋势。
据BleepingComputer 4月23日消息，网络安全公司 ESET的研究人员发现，在二手市场上售卖的一些企业级路由器中还存在未被擦除干净的敏感数据，能够被黑客用来破坏企业环境或获取客户信息。...核心路由器是大型网络的主干，能够连接所有其他网络设备，它们支持多种数据通信接口，能以最高速度转发 IP 数据包。...研究人员发现，其中一半以上仍然可以访问完整的配置数据，这些配置数据能够透露其所有者之前是如何设置网络，以及其他系统之间连接的大量详细信息。...此外，一些路由器还保留了客户信息、允许第三方连接到网络的数据，甚至是作为可信方连接到其他网络的凭证，他们还在这些暴露了配置数据的路由器中发现了连接多台路由器的认证密钥和哈希值。...研究人员表示，这些路由器透露的内部数据一般只有网络管理员及企业管理层等高权限人群可见， 比如VPN 凭据或其他容易破解的身份验证令牌，黑客完全可能利用这些数据制定高隐蔽性的攻击策略，比如冒充网络或内部主机进行攻击
所有这些都解释了数据中所包含的信息。 特征工程是建模过程中很重要的一个步骤，但也很难实现自动化。它需要专业知识和很多数据的探索性分析。 ◆ ◆ ◆ 常见做法 1....◆ ◆ ◆ 两个变量组合而成的特征转换 以下为一些常见的由两个变量组合而成的特征转换： 11.加法转换 12. 相对于基数的差值 13. 乘法转换：交互效果 14. 除法转换：缩放/归一化 15....归一化/数据标准化变换 在机器学习算法中提出的隐含假设（对朴素贝叶斯而言，在某种程度上是显性假设）之一是：该特征服从正态分布。不过，有时我们可能会发现该特征不遵循正态分布，而是对数正态分布。...白化数据 (Whitening the Data) 21. 窗体压缩化 (Windowing) •如果所有的点都分布在时间轴上，那么在同一个窗口里的先前的点往往包含丰富的信息。 22....*找到透过数据中，拥有最大方差的轴。 *在下一个正交轴上重复该步骤，直到你用完了数据或维度。每个轴都代表着一个新特征。
项目介绍 该项目利用 Flask框架结合echarts将MySQL数据库中的相关数据进行可视化大屏展示，其中MySQL数据采用虚拟实时更新数据 效果如下： 解析： 前端 JavaScript通过 AJAX...调用 Flask 应用的路由获取数据库数据；Flask应用向数据库操作模块请求并处理数据，这些数据来自于 MySQL数据库。...用户访问Flask 应用的主页，前端 JavaScript 在页面加载后自动请求数据，这些数据由 Flask应用动态生成并从数据库中取出，然后显示在网页上。...="IE=edge"> 可视化大屏.../static/echarts.min.js"> Python数据可视化大屏 <div id
【导读】 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。...关于柱状图优先， 其实揭示了数据可视化中一个最大的秘密， 那就是， 那些最酷的可视化往往用处反而最小。最求新奇以及美观的可视化往往带来一个问题，那就是数据的可理解问题。...秘密三真实数据不可替代 对一个数据集进行清洗和格式化已经很繁琐了，如果你需要设计一个基于多个数据集的可视化呢？...比如你需要把公司不同部门的数据进行可视化， 而这些部门各自有各自的数据库， 而且你也没有时间手工把每个数据集进行清洗。这时候， 人们的第一想法可能是抓一些Demo的数据来进行可视化。...秘密六—数据可视化不是分析 数据可视化可以产生一些分析结果， 不过需要指出的是，可视化是一个辅助分析的工具， 而不是数据分析的替代， 它也不是统计的替代： 你的图形可能揭示了一些数据差异或者数据的相关性
# 代码示例：基本的Git命令 git init # 初始化Git仓库 git add ....交互式开发 Jupyter Notebook Jupyter Notebook是一个交互式的Python环境，用于数据分析和探索性编程。它以笔记本形式组织代码和文档。...自动化测试 pytest pytest是一款流行的Python测试框架，它使编写和运行测试变得简单。你可以使用它来确保你的代码在不断迭代中保持稳定性。...# 代码示例：使用Sphinx生成文档 sphinx-quickstart # 初始化Sphinx项目 sphinx-apidoc -o docs/source mymodule # 生成API文档...无论你是初学者还是有经验的开发者，这些工具都是提高生产力的秘密武器，让你在Python编程的旅程中取得成功！
这幅图是用Python的可视化库Altair绘制的，Altair可以使用强大而简洁的可视化语法快速开发各种统计可视化图表。...用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。 事实上，Altair能做的还有很多，大家可以去官网example gallery观赏 ?...的DataFrame格式传入； 以Data对象传入； 以指向csv或json文本的url传入； Mark:定义好数据之后，需要选择显示的图形比如条形图、折线图、面积图、散点图、直方图、地图等各种交互式图表...标记点的形状 size: 标记点的大小 通道域信息：text：文本标记 label：标签 数据类型： quantitative：缩写Q 连续型数据 ordinal：缩写O 离散型 nominal：缩写N...Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API，在选择功能上，我们能做出一些更酷炫的高级功能，例如本文开头处展示的GIF，对选中的数据点进行统计，生成实时的直方图。
随后，企业使用大数据处理工具（如Apache Spark）对数据湖中的数据进行预处理，包括清洗、转换和聚合操作。经过处理的数据随后被转移到数据仓库中。...在数据仓库内，数据被进一步细分和组织，形成易于查询和分析的结构化格式，便于进行高效的业务智能分析和报告生成。...大模型、平台集成，是数据资产管理的重要趋势 放眼未来，随着技术的不断进步，数据资产化的未来趋势和展望将持续演变，带来新的机遇和挑战。...特别是大模型技术、云计算和边缘计算等领域的发展，预示着数据处理和分析方式的根本变革。 在数据资产化过程中，大模型技术能够处理和分析庞大的、多样化的数据集，提取有价值的信息，以支持更精准的决策制定。...例如，大模型可以自动从非结构化数据中提取关键信息，如从客户服务记录中提取常见问题和解决方案，然后将这些信息结构化地存入数据库，供后续分析和应用。
很多人认为只有在国企之类的环境才会被体制化，但事实上任何组织都可以让你被体制化。...我的父亲是公务员母亲是一所学校的副校长，这让我年少之际就对被体制化的状态有所了解，大学毕业后放弃了进国企的机会选择了打工，潜意识里面就是因为害怕被体制化。...看到老鹅们的现状，我终于明白：体制化与否，关键看一个人的思维，环境不是最主要的因素，关键是思维是否被体制化。...当时也很迷惘，公司的薪资和期权收入不菲，又是上市公司中层管理者说出去也很光鲜，无数次想过就混一混难道不香吗？ 但我更清楚彼时的状态就是在逐步被模块化被体制化，能力和成长已经开始远离我。...其实只要当你有感觉不到成长、感觉不到成就感、感觉不到工作的意义之际就要警惕是否已经被体制化。 被体制化最大的悲哀在于突变的到来，彼时你已经无力反抗，因为你早已只能在体制中生存。
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