随着技术的发展和人类的进步，人们的生活节奏越来越快，每一天都淹没在“数据”的海洋中。我们在享受先进技术、快捷网络以及城市便捷性的同时，越来越追求精神层面的享受。但同样的，在我们中常常会有一些人，他们难以适应日新月异的快节奏生活，于是越来越多的面对这个忙碌的世界感到迷茫，不知道一天都做了什么，不知道一天这么多事情该如何处理。随着时代的发展，我们每一天都有越来越多的事情等待完成，人们的步伐越来越快，渐渐的忘记了我们去过那里，忘记了我们去做过什么，忽略了我们的生活结构是怎样。“复盘”是帮助一个人进步很好的方式，但快节奏的生活让越来越多的人忘记了自己的轨迹，更难以去优化自己的生活轨迹；换句话说，我们将自己有限的精力放在了更重要的地方，可记录并优化生活结构这样非常有助于我们提高生活效率的方式却常常无法完成。 于是，我们想到了开发“智能生活管家”系统，以用户APP的方式和用户交互并提供相关功能，我们希望将自己所学专业知识，运用到实际生活中，甚至能够帮助人们更好的生活！
对 PostgreSQL 的性能问题进行监控至关重要。PostgreSQL 是一个强大的开源关系数据库系统，以其健壮性、可扩展性和对可扩展性和标准符合性的强调而脱颖而出。在本 PostgreSQL 监控指南中，我们将介绍应监控的关键 PostgreSQL 指标、PostgreSQL 监控的最佳实践以及一些可以设置 PostgreSQL 监控的工具。
https://docs.gitlab.com/omnibus/update/gitlab_13_changes.html
对于可视化的过程，拿到一份数据，我们首先要做的是进行数据清洗。我在这篇博文：数据清洗的目的，方法 介绍了数据清洗的一个通用步骤。
要导出MySQL日志，您可以配置MySQL以记录查询、慢查询和与复制相关的信息。您可以使用Filebeat或Fluentd等工具来收集并发送这些日志进行分析。
数据库监控是系统地跟踪显示数据库执行情况的各种指标的持续过程。 通过观察性能数据，您可以获得有价值的见解并识别可能的瓶颈，并找到提高数据库性能的其他方法。 此类系统通常会实施警报，以便在出现问题时通知管理员。 收集的统计信息不仅可用于改进数据库的配置和工作流程，还可用于改进客户端应用程序的配置和工作流程。
组织在构建自己专属的技术栈时，会使用到各种不同的相似技术。但也存在一些趋势，如果你正在组建一个新的团队、组织或公司的时候，一开始你可能需要效仿某个现成的技术栈，再依据需求来构建自己的技术栈，还需要对一些过时的技术进行升级。
作为一位万人敬仰的数据科学家，不但需要培育一棵参天技能树，私人武器库里没有一票玩得转的大火力工具也是没法在江湖中呼风唤雨的。 近日北卡来罗纳大学CTO，一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集： 1 处理较大、较复杂的类excel数据 Pandas -处理tabular（类似Excel）数据的通用工具套件 SQLite – Tabular数据库格式，能够处理大规模数据集，同时也能在桌面环境运行。 PostgreSQL – 企业级数据库系统 2 处理空间、地理数据 Po
“ 数据可视化是非常重要的一个技术,数据人员除了关注于数据本身与数据业务之外同样应该注重于关注数据的可视化场景与分析场景。Grafana能够连接多种数据源、ElasticSearch、MySQL、PoastgreSQL、InfluxDB、OpenTSDB、CloudWath、Zabbix等。基于插件的方式实现数据的可视化图表，饼图、折线图、柱状图等。”
PostgreSQL 是一种特性非常齐全的自由软件的对象-关系型数据库管理系统（ORDBMS），它具有许多强大的功能，PostgreSQL 支持大部分的 SQL 标准并且提供了很多其他现代特性，如复杂查询、外键、触发器、视图、事务完整性、多版本并发控制等。同样，PostgreSQL 也可以用许多方法扩展，例如通过增加新的数据类型、函数、操作符、聚集函数、索引方法、过程语言等。另外，因为许可证灵活，任何人都可以以任何目的免费使用、修改和分发 PostgreSQL。
近日北卡来罗纳大学CTO，一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集：
Hey！探险家们，猫头虎博主再次与你相聚！最近，有不少伙伴在搜索“PostgreSQL 扩展推荐”、“PostgreSQL插件增效” 等词条，想要找到一些能够增强自己数据库能力的利器。好吧，这篇《增强你的PostgreSQL：最佳扩展和插件推荐》应该能满足你的好奇心！
服务编程 Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化系统； Apache Curator：Apache ZooKeeper的Java库； Apache Karaf：在任何OSGi框架之上运行的OSGi运行时间； Apache Thrift：构建二进制协议的框架； Apache Zookeeper：流程管理集中式服务； Google Chubby：一种松耦合分布式系统锁服务； Linkedin Norbert：集
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的非常棒的学习资源，希望能给大家一些帮助。 服务编程Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化
我们都尝试去观察生活，但是有时却缺少了总结生活；有时我们太着眼细节，忽略了大局。数据和可视化似乎是两个好兄弟，就像仰望星空与脚踏实地的两种状态。
Metabase 是一个开源的数据可视化工具，其引入的question概念使得非技术人员能够轻松地创建和共享自定义数据仪表板。Metabase 同时还支持用户通过简单的拖放界面连接到任何数据源，并使用直观的图表和图表来可视化数据。Metabase 还提供了丰富的分析功能，例如聚合、过滤和分组，使数据能够更加高效便捷的展示出来，便于用户更好的了解数据。
下载安装 因为kong的界面系统konga 0.14不支持v12版，只能安装v11版
数据库建模和设计是软件开发过程中必不可少的步骤，一个良好的建模工具可以帮助我们简单快速地完成数据库设计，提高工作的效率。因此，今天给大家推荐几款免费的 MySQL 数据库建模工具，首先给出它们的功能比较：
这种直接SQL提取方式很直接，但是不是最好的方式也不利于数据的进一步统计分析、可视化和预测分析， 所以我们这里讲解下：
商业版下载地址:https://network.pivotal.io/products/pivotal-gpdb
开源数据库系统可以分为关系型数据库（如 MySQL, PostgreSQL）和 NoSQL 数据库。下面列举了一些常见的开源数据库和相应的监控配置。
SQLite是一个轻量级的嵌入式关系型数据库，目前最新的版本是 SQLite3。今天推荐5个实用的SQLite数据库可视化工具(GUI)，帮助大家更好的管理SQLite数据库。
本文分享的案例来自于工程机械行业。通过对有关键数据回传的核心部件开发健康状态巡检算法，对当前的设备状态接入大盘进行可视化的展示，并且数据接入报警系统进行可用性的监控，提供预测性维护可以为客户提供更准确的维修建议。本案例通过算法提取的数据提供给了运维人员做早期的预警决策，可以在大盘上展示可用性，由于算法部分下沉到了数据库，利用了数据库分布式的计算能力，数据计算延迟低，架构简单，降低了运维成本的同时提升了客户满意度。
前言 2020开年之际,科比不幸离世、疫情当道、经济受到了严重的损失。人们都不幸的感慨: 2020年真是太不真实的一年，可以重新来过就好了！国家和政府出台了拯救经济和加速建设的利好消息。3月份最热的词
Mac电脑必备专业的数据库管理软件Valentina Studio Pro Mac激活版分享给大家，Valentina Studio Pro 支持连接所有主要数据库，可以帮助用户轻松创建、管理、查询和浏览Valentina DB、MySQL、MariaDB、PostgreSQL和SQLite数据库
最近研究了下postgresql数据库及其空间地理信息拓展插件——postgis。
想必大家已经听说了，1 月 21 日，开源的可视化工具 Apache Superset 宣布毕业并成为 Apache 软件基金会（ASF）的顶级项目（Top-Level Project）。
介绍RDKit相关知识点和运用以及RDKit作为处理化学、生物、药学和材料学科中分子数据作为可输入机器学习和深度学习模型的重要工具应用。内容涵盖了基于RDKit的Python3的分子的读写、化合物的分子指纹和分子描述符计算、化合物的2D/2D比对、化合物相似性搜索、化合物骨架分析和亚结构搜索、RMSD计算与构象生成优化、分子相似图与聚类分析、化学反应处理、可视化与化学空间探索及RDkit相关的机器学习、深度学习应用过程详解
PostgreSQL: The World's Most Advanced Open Source Relational Database
工欲善其事必先利其器，想要玩溜数据库，不妨去试试本文安利的 5 款开源的数据库管理工具。除了流行的 SQL 类数据库——MySQL、PostgreSQL 之外，文档型数据库 MongoDB、内存数据库 Redis 的管理工具也在列表之中。
当下，数据从业者大多需要掌握Python语言，更准确的说要学会使用Python提供的一些主流第三方库。考虑眼下正值金三银四的找工作最佳时机，现将个人曾经历过的一道面试真题做以分享，具有一定的代表性。
Grafana能够支持各种类型的数据源，提供对应数据源的查询编辑器，通过数据源查询并对得到的数据进行转换和可视化。
其实这个开源项目在可视化领域还是挺火的，我当前所处的公司，似乎也看到过它的身影。除此之外，我也有搜到过相关的公司专门做redash二次开发的。
前几天，一位公众号粉丝问我，Python在GIS领域越来越火，到底有哪些开源库值得学习？
自 DataGrip 2023.3 发布以来，已整合 Lets-Plot 库，实现数据可视化。该可视化功能可用于所有三种类型的网格：
DataGear是一款开源免费的数据可视化分析平台，自由制作任何您想要的数据看板，支持接入SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON等多种数据源。 系统基于Spring Boot、Jquery、ECharts等技术开发。
前置条件：安装graphviz： brew install graphviz即可（需要提前安装homebrew）
Davinci既可作为公有云/私有云独立使用，也可作为可视化插件集成到三方系统。用户只需在可视化UI上简单配置即可服务多种数据可视化应用，并支持高级交互/行业分析/模式探索/社交智能等可视化功能。
Navicat Premium for Mac是一款功能强大的数据库管理工具，适用于Mac操作系统。它支持连接各种类型的数据库，包括MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLite和SQL Server等。
Dune Analytics 是进行区块链研究的强大工具。它可用于查询，提取和可视化以太坊区块链上的大量数据。这篇文章介绍了一些基本示例，这些示例说明了如何搜索和编写基本查询以及如何使用图表将其可视化。探索的机会是无限的。
数据是金融量化分析的重要基础，包括股票历史交易数据、上市公司基本面数据、宏观和行业数据等。随着信息流量的日益膨胀，学会获取、查询和加工数据信息变得越来越重要。对于鼓捣量化交易的人来说，怎么能说不会玩数据库呢？目前常用的开源（免费）数据库有MySQL、Postgresql 、Mongodb 和 SQLite （Python自带），在2018-2019年DB-Engines 排行榜上位居前十（见下图），可见其使用量和受欢迎程度较高。这几个数据库各有自己的特点和适用环境，关于该学习哪一个或如何学习网上有很多相关资料。本文主要为大家简单介绍如何使用 Python 操作 Postgresql 数据库（其他数据库类似），利用 psycopg2 和 sqlalchemy 实现 postgresql 与 pandas 的 dataframe 进行交互，一步步搭建自己的量化分析数据库。
各位老师大家上午好，我们组的题目是智能网联汽车大数据基础平台的构建。我们的指导企业是西部智联。我们的汇报将从这五个方面进行展开，第一个方面是项目背景与需求分析。
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后台采用.Net Core 6开发的，前端采用Vue前后端分离的架构。目前实现简约的权限管理系统、基础字典项管理、随笔专栏，评论点赞，消息通知，标签等仿掘金模块。
7月份，大约有251个R新包收录于CRAN。除7月份新包数量远超6月份之外，R新包的质量和多样性上也有明显的进步。比如tropicalSparse，抽象数学研究与分析；eChem，分析化学方向的研究应用。
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