这家公司的真名就叫做“三藏”，和我的名字“悟空”很契合，唐三藏给悟空面试，合情合理，还带有一丝趣味，所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂，技术负责人面的我，欲知面试结果，文末揭晓。
MongoDB是一个基于文档模型的NoSQL数据库，它的数据建模与传统的关系型数据库有很大的不同。在MongoDB中，数据是以文档的形式存储的，文档是一种类似于JSON的数据格式，非常灵活和扩展。
过滤条件在WHERE子句后面，以一定的方式来拼接SQL，全文索引的使用有特定的语法：
R，Python，C ++，Java，Matlab，SQL，SAS，shell / awk / sed…
大家好，我是猫头虎。今天我要为大家介绍 Navicat 17 的新特性和亮点。Navicat 是一款专业的数据库管理工具，支持多种数据库类型，包括 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、MariaDB、Redis、MongoDB 和 SQLite。Navicat 17 包含的版本如下：Navicat Premium 17、Navicat 17 for MySQL、Navicat 17 for Oracle、Navicat 17 for SQL Server、Navicat 17 for PostgreSQL、Navicat 17 for MariaDB、Navicat 17 for Redis、Navicat 17 for MongoDB、Navicat 17 for SQLite、Navicat Data Modeler 4。它提供了直观的用户界面和丰富的功能，帮助用户轻松管理和操作数据库，提高工作效率。
这些年在做AgileEAS.NET SOA 中间件平台的推广、技术咨询服务过程之中，特别是针对我们最熟悉的医疗行业应用之中，针对大数据分析，大并发性能的需求，我们也在慢慢的引用NoSQL技术来满足数据分析与性能等多方面的需要，也进一步完善我们的SOA基石架构风格：
MongoDB到现在已经走过了12个年头了。就在今天刚刚发布了5.0版本。来看一下新版本发布了哪些新功能和特性~官方选择从4.4直接跳到5.0可能也是为了表达出该版本变化比较大（调整了发布节奏）的含义。
翻译自 Data Warehouses and Customer Data Platforms: Better Together 。
大模型思维链技术是一种基于人工智能的方法，旨在模拟人类思维的连贯性和逻辑性。它通过构建一个模型，来模拟人类在面对一个问题时思考的过程，并生成一系列相关的思维环节，形成一个连贯的思维链。这个思维链可以包含问题的分析、解决方案的推导、相关联的经验和知识等，帮助人们更好地理解和解决复杂的问题。
一、关于NoSQL的项目需求 这些年在做AgileEAS.NET SOA 中间件平台的推广、技术咨询服务过程之中，特别是针对我们最熟悉的医疗行业应用之中，针对大数据分析，大并发性能的需求，我
乍看起来，在Twitter上寻找关于大数据的智慧似乎是种充满讽刺意味的建议。事实上，大多数普通消费者与企业用户都将Twitter作为一套数据生成的平台，由此提供的信息将作为分析的素材而绝非能够指导分析
本文使用Python建立对数据的理解。我们会分析变量的分布，捋清特征之间的关系。最后，你会学习给样本分层，并将数据集拆分成测试集与训练集。
一层一层铺开，一对多，这是「层次模型数据库」（Hierarchical Database）。
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的全文搜索和分析引擎。Elasticsearch 使得对来自多个来源的数据执行数据聚合操作以及对存储的数据执行模糊搜索等非结构化查询变得更加容易。它以类似文档的格式存储数据，类似于 MongoDB 的做法。数据以 JSON 格式序列化。这为其添加了非关系性质，因此，它也可以用作 NoSQL/非关系数据库。典型的 Elasticsearch 文档如下所示：
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： How to Start Competing on Kaggle 作者 | Chirag Chadha 翻译 | IinIh 编辑 | 邓普斯•杰弗、王立鱼
去年末的时候，我招收了新的“实训生”。本文是其中一位 @齐大圣 同学在实训两个月时完成的项目案例。（码上行动群里同学应该都看过这个名字，现在也是助教之一。）项目最初的想法是，从互联网上的公开信息中采集2018年在国内上映电影的票房、评分、类型、演员等信息，然后做一些数据分析和可视化展示。这样一个项目，除了需要对 python 基本语法和数据结构的掌握之外，还涉及到网页分析、爬虫、文本解析、数据库存储、数据处理、数据分析、数据可视化，并且需要对一个完整项目有整体的模块设计，对于编程学习者来说是从入门到进阶的一个很好案例。经常跟我说学了基础不知道做什么项目的同学们，别光顾着看热闹，回头自己也动手做一做。代码已上传，获取见文末。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在指定要最小化的目标函数时，Hyperopt提供了几个灵活性/复杂性逐渐增加的级别。作为设计者需要考虑的问题是：
翻译自英文文章：《Enriching Threat Intelligence Platforms Capabilities》。文章讲述一个丰富化的威胁情报平台的实现思路，以扩展当前 TIP 中的导入、质量评估过程和信息共享功能。原文链接在文后可见。
欧洲知名分析机构Cloudflight发布的最新一份市场调查，明确了当下 12 个重大科技发展趋势。在新冠疫情全方位侵袭人类社会经济和环境的背景下，我们可以在这些趋势中感受到对于云端和数字化的迫切需求。
最近的大数据行业风声鹤唳，多家大数据服务头部企业、贷超、催收公司被查，引发行业地震，未被牵连的企业纷纷自查，其他头部公司黑稿和纠纷频出。从业者如惊弓之鸟，人人自危；普通用户纷纷叫好，同时引发对隐私保护的担忧和强监管诉求。
如果你没有听说过Elastic Stack，那你一定听说过ELK，实际上ELK是三款软件的简称，分别是Elasticsearch、 Logstash、Kibana组成，在发展的过程中，又有新成员Beats的加入，所以就形成了Elastic Stack。所以说，ELK是旧的称呼，Elastic Stack是新的名字。
上次，我们做了一个B站/知乎大V排名监控工具（用python爬虫追踪知乎/B站大V排行）。
大数据策略会失败吗？是时候该讨论一下这个问题了。企业才刚刚掌握如何集成ERP（企业资源规划）及其他业务应用来消除业务流程中妨碍效率的孤岛。面向服务架构、软件即服务、云计算及其他现代化解决方案在协助企业实现大型应用集成过程中都发挥了一定的作用。但是如今，在大量数据的环境中组织正面临新的一系列挑战。更清楚地说，它不是一条数据流。它是由许多独立的数据流组成的，使数据互相分离或者就像以前的企业应用那样将孤立起来。 这不是因循守旧 这些数据中有许多都不像那些企业用处理的数据那样。在大规模结构化数据环境
我们在上一个章节讲到了相关性数据分析的一些概念和设计的流程，今天我们来讲下相关性分析在人力资源数据领域的里的应用，相关性的分析可以帮助我们去判断各个维度的数据和综合的数据之前，哪些因素会影响到我们综合的数据评估，比如我们在做培训的课后评估的时候都会对讲师或者培训组织进行评分，这个时候就可以用到相关性分析。
在人工智能时代，向量数据库已成为数据管理和AI模型不可或缺的一部分。向量数据库是一种专门设计用来存储和查询向量嵌入数据的数据库。这些向量嵌入是AI模型用于识别模式、关联和潜在结构的关键数据表示。随着AI和机器学习应用的普及，这些模型生成的嵌入包含大量属性或特征，使得它们的表示难以管理。这就是为什么数据从业者需要一种专门为处理这种数据而开发的数据库，这就是向量数据库的用武之地。
在数据分析的问题中, 经常会遇见的一种问题就是相关的问题, 比如抖音短视频的产品经理经常要来问留存（是否留下来）和观看时长, 收藏的次数, 转发的次数, 关注的抖音博主数等等是否有相关性, 相关性有多大。
在数据分析中，有一种分析就是相关性的分析，所谓的相关性的分析就是 “不同现象之间相互相影响的关系叫相关性分析”，比如商场折扣和销量的 的分析，我们可以通过相关性分析，来判断折扣和销量之间的相关性有多强，多少折扣是销量最大的折扣，再比如孩子的身高和体重是否有相关性，标准的孩子身高和提升多多少。
我们在做人力资源各项工作的目的都是为了可以支持业务的绩效，提升业务的绩效，不管是在招聘，培训，绩效等工作，但是在人力资源的工作中，我们很难直接的去和业务的绩效相关联，都是间接的支持业务的相关绩效，所以在人力资源的工作中我们一直在探索如何找出和有业务最相关的一些因素。 我们从人才发展和能力维度来分析如何通过数据分析的方法来找出业务业绩最相关的那个能力。 要做这个分析首先需要了解的一个概念就是“数据相关性”，所谓的数据相关性是两个变量之间的数据关系，这个数据关系分为两种正相关：Y数据随着X数据的增大而增大，系数K 是个正值负相关：Y 数据随着X的增大而减小，系数K是个负值
导读：相关性分析是指对多个具备相关关系的变量进行分析，从而衡量变量间的相关程度或密切程度。相关性可以应用到所有数据的分析过程中，任何事物之间都是存在一定的联系。相关性用R（相关系数）表示，R的取值范围是[-1, 1]。
Navicat Premium 是一套可创建多个连接的数据库开发工具，让你从单一应用程序中同时连接 MySQL、Redis、MariaDB、MongoDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 SQLite 。它与 GaussDB 、OceanBase 数据库及 Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon Redshift、Amazon ElastiCache、Microsoft Azure、Oracle Cloud、MongoDB Atlas、Redis Enterprise Cloud、阿里云、腾讯云和华为云等云数据库兼容。你可以快速轻松地创建、管理和维护数据库。
在我们做绩效分析的时候，我们并不是单单的对员工的年度 的绩效做分析，我们更要去做绩效的相关分析，我们需要找到和绩效相关的能力的维度，也就是说那些绩优的人员和那些能力相关，这样我们就可以针对这些和绩效相关的能力维度去做提升，更好的针对个人的能力去做绩效的分析
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
关于MONGODB 可以在那些应用场景中工作,可以去看看MONGODB , 唐建法,唐老师的视频. 基本上MONGODB 可以应用的场景已经非常多了.
WGCNA是目前非常火热的一项研究内容，其全称为weighted correlation network analysis, 直译就是加权基因相关性网络分析。通过这项分析，可以鉴定共表达的基因集合，这样的集合称之为modules, 而且可以将modules与表型数据进行关联分析，挖掘潜在的mark 基因。
导读：相关性分析在量化分析、行业分析、机器学习等领域都有着普遍的应用，本文将围绕相关性分析的定义、相关性系数等重点知识展开介绍，更多数据分析干货可点击数据分析方法论（干货）。
生信论文36是单基因分析的生信论文，单纯生信数据库的数据分析，没有湿实验验证，但是可以发表在接近5分的期刊上，很多分析做得很棒，值得借鉴。我们对文章数据进行复现。
相关性分析用于度量两个或多个变量之间的相似程度，并通过其关系探索其业务价值。这里要注意一下，相关性≠因果性，业务往往通过「相关性」探索问题，并通过「因果性」验证问题，『因果分析方法』可以戳蓝字部分。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程五(内容来源：Spring中国教育管理中心）
（5）还会出现一个卡方检验的检验表，此处的渐进显著性未0，表示卡方检验结果是拒绝原假设（原假设：行与列不相关），也就是说行与列是有一定相关性的。
所谓联，这里指的就是事物之间的相互影响、相互制约、相互印证的关系。而事物这种相互影响、相互关联的关系，在统计学上就叫做相关关系，简称相关性。
本文列出了文献中出现的一些最常见的统计错误。这些错误的根源在于无效的实验设计、不恰当的分析或有缺陷的推理。作者对如何识别和解决这些错误为研究者和审稿人提供了建议。每条错误之后还有Further reading提供之前关于此错误的讨论。
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。 相关系数 r的值介于–1 与+1之间，在二维线形条件下，当 r为1 时，表示两组变量为完全的正相关；r为-1时则表示完全负相关；r越靠近0轴，两组变量间相关性越弱。一般来说，|r|在0.7以上已属高度相关。 各品种间相关性数据分析图 从和讯金融实验室最近给出的一张25个主连品种间相关性数据分析图（图1）上，我们发现了
GEPIA是北京大学张泽民教授实验室的唐泽方等人通过 R 、Perl等语言对数据进行处理、可视化而设计的癌症大数据分析网站 。分析内容包括肿瘤/正常差异表达谱分析、表达分布、病理分期、生存分析，相似基因，基因表达相关性和降维分析等。界面友好，操作简答，通过点击GEPIA 就可以进行综合全面的分析。
基于MSCI ACWI IMI指数的成分股，以下是基于各分析师情绪因子构建的Long-Short的组合的收益表现。所有七个因子都显示出正收益和优秀的风险调整收益。大多数因子在95%置信水平上显著（平均t-stat >1.96）。衡量多重共线性程度的方差膨胀因子（VIF）也很低（大于5表示多重共线性高），表明与其他因子的相关性不大。
比如，最基础的也是最常见的一个癌症领域需求是说明为什么要在某疾病研究某个基因，其实就可以完完全全是使用TCGA数据库的公开信息，如下所示：
单纯的共表达基因集合的结果并不能与我们的实验设计相关联，对于识别到的几十个共表达基因集合，一一进行富集分析去挖掘其功能，看上去如此的盲目，没有目的性，所以我们需要对共表达基因集进一步挖掘，常规的做法就是分析其中与性状相关的共表达基因，然后针对这些基因通过富集分析来研究其功能。
很少有人会对改变自身行为习惯感到舒适，特别是对于指引改变的人没有足够了解和信任的时候，这种感觉尤为强烈。由此便会出现观望、消极、非暴力不合作、甚至是抵触反对的态度。说到底“因人废言”、“对人不对事”还是常有发生的。是否愿意作出改变，有非常大的因素缘自提出改变建议的人。同样的建议经由不同的人提出，可能会产生完全不同的结果。对于信赖的伙伴，我们通常都会报以更开放和更积极的态度，并愿意尝试；反之，我们首先产生的想法可能就是质疑和反对。
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