图书名称：《大数据高并发Redi一本通》【作者】张文亮编著【页数】360【出版社】北京：机械工业出版社,2021.10【ISBN号】978-7-111-69219-5【价格】99.00【分类】数据库-基本知识【参考文献】张文亮编著.大数据高并发Redi一本通.北京：机械工业出版社,2021.10.图书封面：《大数据高并发Redi一本通》内容提要：本书涵盖Redi数据类型的使用场景、各种类型的API的使用和底层数据结构源码解析、在DevO环境中使用Redi的综合实践、Redi主从架构、RediSetielRedi、Redi集群环境搭建及其实现的高可用与高可扩原理等内容，提供深入浅出的实战案例，旨在帮助读者深入了解Redi数据结构领域和日常运维Redi所碰到的常见问题解决方案，。本书适合Redi新手、所有对Redi感兴趣的开发与运维人员阅读和参考，同时还可作为高等院校相关专业的参考教程。...

2023-12-12 一本通知书几号下来 一本通和存折有什么区别

夏米将为大家解答以下问题，大数据。让我们来介绍一下大数据。下面让我们一起来看一看！1.大数据，IT行业术语，是指在一定时间内无法使用传统软件工具捕获、管理和处理的数据集合。它是一种巨大、高增长率和多样化的信息资产，需要新的处理模式来具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。2.在VictorMayerScheeerg和KeethCooke撰写的《大数据时代》中，大数据是指使用所有数据进行分析和处理，而不使用随机分析（抽样调查）等快捷方式。3.大数据的5V特性（由IBM提出）包括Volume、Velocity、Diverity、Value和Verity。本文最后希望对您有所帮助。...

2023-05-31 大数据 大数据时代定义 大数据大数据时代

激动人心的视觉屏幕聚集了成千上万的房子5月25日，中国视听大数据应用协同发布暨《江湖世家》上线仪式在长沙举行。国家广播电视总局网络视听节目管理司一级巡视员董楚楚，国家广播电视局规划院党组成员吕松山，湖南省广播电视局党组成员、副局长蒋强贤，有限公司（湖南广播电视台）党委委员、副总经理蔡怀军副总裁出席了活动。战地科技创始人陈宇、战地科技COO张毅也应邀出席了仪式。全国广播电视台、新媒体联合参加大会，共同展望视听发展新格局。广播、电视、新媒体共同参与，共同构想视听发展新格局有限公司（湖南广播电视台）党委委员、副总经理、副总裁蔡怀军，他在欢迎辞中提到，湖南广电将与全国广播电视总台携手，为定制大屏幕宝库的内容提供强大的内容制作智库。他认为，《江湖世家》将成为家庭在客厅团聚的优质内容，成为展示国家大银幕价值的优质创作。有限公司（湖南广播电视台）党委委员副总经理、副总裁蔡怀军致欢迎辞国家广播电视总局广播电视规划研究院与大屏幕宝碗的合作已在现场发布，共同推动全国IPTV点播数据的标准化接入和应用，进一步挖掘和释放大屏幕的价值，共同寻求IPTV行业新的增长点，为建设更健康、有序、繁荣的视听通信产业注入数字智能。国家广播电视总局广播电影电视信息网络中心应用推广司副司长曹志的讲话芒果TV副总裁杨怀东介绍了大屏宝藏“众包计划”，旨在通过共同投资、共创、共享的模式，为大屏首播打造具有行业影响力的自制内容，探索IPTV新的业务增长点。作为行业第三方，达人科技将与中国视听大数据携手，为IPTV大屏宝库项目制定数据标准，共同构建健康的互动生态。芒果TV副总裁杨怀东介绍大屏聚宝盆地“众包计划”战地科技COO张毅代表出席并发布了《江湖世家》上线仪式报告，介绍了大屏宝罐和江湖世家的营销价值和数据支撑能力。保仁科技首席运营官张毅情景喜剧《江湖世家》国产内容在IPTV上的新起点通过突破性的数据，我们深入了解了卫星电视和视频网站的发展过程。从《超级女声》、《中餐厅》、《向往的生活》，到《神探》、《乘风2023》，无数优质内容被无数次验证，每个平台营销价值的提升都是由自制内容驱动的。家庭情景喜剧《江湖世家》作为大银幕宝库中“众包计划”的第一个项目，也是IPTV自制内容的新起点。大银幕宝库，江湖一家亲，营销潜力巨大大屏宝库IPTV跨多个省份联动，相当于一款日活近2亿的a，聚合成一个巨大的流量入口。江湖世家“在情景剧中有跨代传播的力量，IPTV屏幕也有这样的跨代受众基础。陪伴是爱情最长的告白，陪伴是最有效的治愈。场景有足够的时间陪伴观众，让IP成长，让品牌占领公司消费者的心智是构建商业闭环的纽带和基础。IPTV具有数字化能力，为内容生产、流量核算和广告营销提供数据决策基础，实现生态系统的健康增长。利用数十亿数据支持和挖掘大屏幕宝库的营销价值作为国内长视频跨屏内容营销的大数据服务提供商，拥有自主研发的AI算法和数据能力，自2012年成立以来，不断丰富监测范围，提升专业能力。在过去的11年里，它为内容营销行业的各方提供了全链条的多维数据服务，包括广告监控、行业分析、竞争对手分析、项目报告、趋势洞察和传播效果监控。为创让提供行业植入案例和侧面支持我们可以根据客户的行业植入数据，进行多维分析，发现问题，并根据我们的方法提供优化建议。为水土流失提供IPTV软广播效果监测服务依托总局的中国视听大数据，我们能够建立全面的效果监测系统，与代理公司和客户的广告采购、评估、结算系统无缝集成，为IPTV打开市场空间。冰冉提供的内容和品牌传播效果监控服务StrikeEarth可以为大屏宝碗的内容和合作品牌提供多维度的数据服务，包括节目传播效果和广告传播效果。我们期待通过持续的数据监测和分析，进一步挖掘大屏宝库的营销价值，包括独家传播价值、跨屏传播价值、用户档案和内容偏好分析。战地科技将继续扩大长视频跨屏监控范围，增强数智化服务能力，科学衡量营销价值，客观评价营销效果，助力品牌内容营销。...

2023-05-30 蔡怀军老婆 蔡怀军生日

图书名称：《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》【作者】（美）史蒂文·L.布伦顿（STEVENL.BRUNTON），（美）J.内森·库茨（J.NATHANKUTZ）著；王占山，施展，刘莺莺译【丛书名】国外工业控制与智能制造丛书【页数】400【出版社】北京：机械工业出版社,2021.08【ISBN号】978-7-111-68861-7【价格】149.00【分类】数据处理-研究【参考文献】（美）史蒂文·L.布伦顿（STEVENL.BRUNTON），（美）J.内森·库茨（J.NATHANKUTZ）著；王占山，施展，刘莺莺译.数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解.北京：机械工业出版社,2021.08.图书封面：图书目录：《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》内容提要：高斯奖获得者、美国三院院士StaleyOher教授等多位专家推荐，介绍机器学习和数据挖掘在理工科的应用……《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》内容试读第一部分「降维和变换第1章奇异值分解奇异值分解(SVD)是计算时代最为重要的矩阵分解方式之一，它为本书中几乎所有的数据方法奠定了基础。SVD提供了一种数值稳定的矩阵分解结果，可用于多种应用目的并保证矩阵分解的存在性。我们将用SVD来获得矩阵的低秩近似，并对非方阵求取伪逆来找到方程组Ax=的解。SVD的另一个重要用途是作为主成分分析(PCA)的底层算法，可将高维数据分解为最具统计意义的描述因子，即降维，用少数变量就能够反映原来众多变量的主要信息。SVD/PCA已广泛应用于理科和工科领域解决各种问题。在某种意义上，SVD拓展了快速傅里叶变换(FFT)的概念，FFT将是下一章的话题。许多工程教材会先介绍FFT,因为它是许多经典解析结果和数值结果的基础。然而，FFT是在理想设置情况下工作的，而SVD是一种更为通用的数据驱动技术。因为本书关注的是数据，所以我们从SVD开始，SVD可被认为是针对特定数据而提供的定制的基，而FFT提供的则是通用的基。在许多领域，复杂系统生成的大量数据是以大型矩阵形式排列的，或更通常的是以数组形式排列的。例如，可以将来自实验或仿真的一系列时间序列数据排列成一个矩阵，矩阵中的每一列包含所有给定时间上的测量值。如果在每一时刻上的数据是多维的，就像在三维空间中对天气进行高分辨率仿真一样，可以将这些数据重塑或扁平化为高维列向量，从而形成一个大型矩阵的多个列。类似地，可以将灰度图像中的像素值存储在矩阵中，也可以将这些图像重塑成一个矩阵中大的列向量来表示影像的画面。值得注意的是，这些系统生成的数据通常是低秩的，这意味着存在一些主导模式可用于解释高维数据。SVD是一种从数据中提取这些模式的数值鲁棒和有效的方法。1.1概述在这里，我们将介绍SVD,并通过一些启发示例来展示如何使用SVD,以此建立对SVD的直观认识。SVD为本书中介绍的许多其他技术提供基础，包括第5章中的分类方法、第7章中的动态模态分解(DMD)和第11章中的本征正交分解(POD)。下面几节将讨论详细的数学性质。3高维是在处理复杂系统中的数据时经常遇到的挑战。这些系统可能涉及大型测量数据集，包括音频、图像或视频数据。数据也可以从物理系统生成，例如来自大脑的神经记录、2第一部分降雏和变换来自仿真或实验的流体速度测量值等。在许多自然发生的系统中，可以观察到数据表现出主导模式，其特征可以由低维吸引子或流形来刻画252,25。例如，图像中包含有大量的测量值（像素），它们是高维向量空间的元素。大多数图像是高可压缩的，这意味着相关信息可以在低维的子空间中表示。本书将对图像的可压缩性进行深入讨论。复杂的流体系统，如地球的大气层或车辆后方的湍流尾流，也提供了高维状态空间下存在低维结构的例子。尽管高保真流体的仿真通常需要至少数百万或数十亿个自由度，但在流体中往往存在主导的相干结构，如车辆后方周期性的旋涡脱落或天气中的飓风。SVD提供了一种系统的方法，可以根据主导模式确定高维数据的低维近似值。这种技术是数据驱动的，因为模式完全是从数据中发现的，无须添加任何专家知识或直觉。SVD在数值上是稳定的，并根据由数据内主要相关性定义的新坐标系提供数据的层次表示。此外，与特征分解不同，SVD可以保证对于任何矩阵都是存在的。除了降低高维数据的维数外，SVD还有许多强大的应用。它可用于计算非方阵的伪逆为欠定或超定矩阵方程组Ax=提供解，还可以用于数据集去噪。SVD对于刻画向量空间之间的线性映射的输入和输出几何关系同样重要。这些应用都将在本章中进行探讨，从而为矩阵和高维数据提供一个直观的认识。SVD的定义通常，我们感兴趣于分析大型数据集X∈Cxm:XX2(1.1)列x∈C”可能是来自仿真或实验的测量值。例如，这些列可以表示已经被重塑为具有与图像中的像素一样多的元素的列向量的图像。列向量还可以表示随时间变化的物理系统的状态，例如一组离散点处的流体速度、一组神经测量值或是具有一平方千米分辨率的天气模拟状态。索引k是一个标签，表示第k个不同组的测量。对于本书中的许多例子，X由时间序列4☐数据组成，并且x,=x(k△)。通常，状态维度非常大，可达到数百万或数十亿个自由度的数量级。列通常被称作快照，m表示X中的快照数量。对于许多系统”gtm,结果可表示为一个高瘦的矩阵，相反，当《m时，则是一个矮胖的矩阵。对于每一个复值矩阵X∈Cm,SVD存在唯一矩阵分解：X=UΣV*(1.2)其中，U∈Cmx"和V∈Cmxm是带有标准正交列的酉矩阵9，∑∈Cxm是一个对角元素为非负实数、非对角元素都为零矩阵。这里*表示的是复共轭转置。我们将在本章中发现，U和V是酉的这个条件被广泛地使用。当≥m时，矩阵∑在对角线上最多有m个非零元素，并可以被写成∑因此，0曰如果UU*=U*U=I,则称方阵U是酉的。对于实值矩阵来说，这与常规转置X*=X相同。第1章奇异值分解3可以使用经济SVD来精确表示X:X=UEV*=02v(1.3)满秩SVD和经济SVD如图1.1所示。心-的列张成的向量空间与心张成的向量空间是正交互补的。U的列被称为X的左奇异向量，V的列被称为X的右奇异向量。2∈Cmxm的对角线元素被称为奇异值，它们是由大到小排序的。X的秩等于非零奇异值的个数。满秩SVDV0U经济SVD图1.1满秩SVD和经济SVD中的矩阵示意图SVD的计算SVD是计算科学和工程学的基石，并且SVD的数值实现既重要又具有数学启发性。也就是说，大多数标准数值实现都是成熟的，并且在许多现代计算机语言中存在一个简单的接口，允许我们抽取出SVD计算背后的细节。在大多数情况下，我们只是将SVD作为大型计算工作的一部分，并理所当然地认为存在这种有效且稳定的数值算法。在接下来的章节中，我们将演示如何借助各种计算语言来使用SVD,还将讨论最常见的计算策略和局限性。关于SVD的计算有许多重要的结果212.106,21,22,23。在文献[214]中可以找到有关计算问题的更详尽的讨论。随机数值算法越来越多地用来计算超大矩阵的SVD,这将在1.8节讨论在Matla中，SVD的计算很简单：gtgtXrad(5,3)Createa5x3radomdatamatrixgtgt[U,S,V]vd(x)iigularValueDecomoitio5对于非方阵X,经济SVD效率更高：gtgt[Uhat,Shat,V]vd(X,'eco')$ecoomyizedSVD在Pytho中：第一部分降雏和变换gtgtimortumyagtgtX.radom.rad(5,3)createradomdatamatrixgtgtU,S,V.lialg.vd(X,full_matrice=True)$fullSVDgtgtUhat,Shat,Vhat.lialg.vd(X,fullmatrice=Fale)号ecoomySVD在R中：Xlt-relicate(3,rorm(5))gtlt-vd(X)gtUlt-8$ult-diag(d)Vlt-SV在Mathematica中：I:X=RadomReal[(0,1),{5,3)]I:[U,S,V=igularValueDecomoitio[X]SVD也可以在其他语言中使用，比如Fortra和C++。事实上，大多数SVD的实现6都是基于Fortra中的LAPACK(线性代数工具包)H)。SVD操作在LAPACK中被指定为DGESVD,它被封装在C++库Armadillo和Eige中。历史回顾SVD有着悠久而丰富的历史，从早期建立基础理论的工作发展到现代的关于计算稳定性和效率的工作。Stewart5oa对SVD发展进行了很好的历史回顾，提供了相关背景和许多重要的细节。这篇文章主要介绍了Beltrami和Jorda(1873)、Sylveter(1889)、入Schmidt(1907)和Wyl(1912)的早期理论工作。该文章还讨论了更为近期的工作，包括Golu及其合作者的开创性计算工作22,21。此外，现代著作中也有许多关于SVD的优秀章节524,17,316本书用途和读者要求SVD是降维中许多相关技术的基础。这些方法包括统计学中的主成分分析(PCA)48,6,2列Karhue-Loeve变换(KLT)2o.34o、气候中的经验正交函数(EOF)B4、流体力学中的本征正交分解(POD)25)、典型相关分析(CCA)3。尽管这些方法是在不同领域独立建立起来的，但其中有许多方法只是在如何进行数据收集和预处理等方面有所不同。Gerrad在文献[204]中对SVD、KLT和PCA之间的关系进行了很好的讨论。SVD还广泛应用于系统辨识和控制理论中获得降阶模型，以此实现如下意义上的平衡：根据测量获得的状态观测能力和执行作用获得的状态控制能力实现状态的分层有序3对于这一章，我们假设读者熟悉线性代数，并有一定的计算和数值方面的相关经验。作为回顾，有许多关于数值线性代数的优秀书籍，那里有关于SVD的讨论524.7,3111.2矩阵近似SVD最有用的定义特性可能是它为矩阵X提供了一个最优的低秩近似。事实上，SVD提供了一个分层的低秩近似，因为保留最前面的？个奇异值和向量，并丢弃其余的项，就可以获得秩为r的矩阵近似。第1章奇异值分解5Schmidt(Gram-Schmidt正交化方法提出者之一)将SVD推广到函数空间，并建立了一个近似定理，将截断SVD作为基础矩阵X的最优低秩近似7o。Schmidt的近似定理被Eckart和Youg重新发现o,有时也被称为Eckart-Youg定理。定理1(Eckart--Youg!7o)最小二乘意义下X的最优秩r近似，由秩rSVD截断文给出：argmiX-XIF=UZV*(1.4)7☐文，.t.rak(X)=r其中，0和V分别表示U和V中前”个先导列，2包含∑中的先导r×r维子块。e表示Froeiu范数。在这里，我们建立了一种表示形式，即截断SVD基（以及得到的近似矩阵文）用文=心V*来表示。由于∑是对角矩阵，秩rSVD近似则是由r个不同的秩1矩阵的和给出：文=∑0u以=o1u山1v+2u2吃+…+r山(1.5)k=1这就是所谓的并向量求和。对于给定的秩r,在，意义下，对于X没有比截断SVD近似文更好的近似。因此，高维数据可由矩阵0和立的列给出的几个主导模式很好地描述。这是SVD的一个重要特性，我们将多次讨论它。有很多包含高维测量值的数据集示例，由此产生一个大的数据矩阵X。然而，在数据中往往存在主导的低维模式，截断SVD的基提供了从高维测量空间到低维模式空间的坐标变换。这样做的好处是减少了大型数据集的规模和维数，为可视化和分析提供了一个易于处理的基。本书考虑的许多系统是动态的（见第7章)，SVD的基提供了用于刻画可观测吸引子的层次模式，在此基础上可以投影一个低维动态系统来获得简化的降阶模型（见第12章）。截断截断SVD如图1.2所示，其中立、立和7表示截断的矩阵。如果X不是满秩的，那么中的一些奇异值可能是零，截断SVD可能仍然是精确的。但是，对于截断值”小于非零奇异值的数目（即X的秩），截断SVD只能如下近似X:X≈02V(1.6)截断秩r有许多选择，将在17节中讨论。如果我们选择截断值来保持所有非零的奇异值，那么X≈立V*就是精确的。示例：图像压缩我们用一个简单的示例来说明矩阵近似的思想：图像压缩。贯穿全书的一个主题是大数据集通常包含易于用低秩表示的基础模式。自然图像提供了一个简单又直观的例子，其具有内在可压缩性。一幅灰度图像可以被认为是一个实值矩阵X∈Rxm,其中和m分别表示垂直和水平方向上的像素个数©。取决于表示（像素空间、傅里叶频域、SVD变换坐标）的基，图像可能有非常紧凑的近似。8日尽管将图像大小指定为垂直的而不是水平的情况并不少见（即X”∈R"),但我们坚持用水平表示替代垂直表示，这是为了与常用矩阵表示法保持一致。6第一部分降维和变换满秩SVD7*XU0截断SVD0图1.2截断SVD示意图。下标“rem”表示立、立和V在截断后的剩余项考虑图1.3中雪狗Mordecai的图像，这幅图像有2000×1500像素。可以对该图像进行SVD,绘制对角线奇异值，如图1.4所示。图1.3给出了在不同截断值r下得到的近似矩阵X。当”=100时，重构图像非常精确，奇异值几乎占图像方差的80%。SVD截断导致对原始图像的压缩，因为只有U和V的前100列以及∑的前100个对角元素被存储在心、立和立中。原始图像r=5,保留0.57%r=20,保留2.33%r=100,保留11.67%图l.3SVD在不同的秩r截断后得到的雪狗Mordecail的图像压缩情况（原始图像分辨率为2000×1500)···试读结束···...

2023-05-15 王占山诗词集 盂县王占山

图书名称：《基层党建工作常用数据详解》【作者】陈永法编【页数】454【出版社】杭州：浙江人民出版社,2022.04【ISBN号】978-7-213-10519-7【价格】68.00【分类】中国共产党-基层组织-党的建设-研究【参考文献】陈永法编.基层党建工作常用数据详解.杭州：浙江人民出版社,2022.04.图书封面：图书目录：《基层党建工作常用数据详解》内容提要：本书分为七章，分别为基层党组织成立及任期常用数据详解、确定基层党组织班子成员常用数据详解、选举代表和基层党组织领导成员常用数据详解、发展党员工作常用数据详解、党员教育培训和党费收缴常用数据详解、党员组织关系和党籍管理常用数据详解、基层党建工作常用计算公式与运用。本书既可以供基层党组织在开展基层党建工作中参考使用，也可以供各级党务干部特别是基层党组织班子成员、党员学习培训时参考使用。《基层党建工作常用数据详解》内容试读第一章基层党组织成立及任期常用数据详解本章严格按照《中国共产党章程》《中国共产党支部工作条例（试行)》《中国共产党国有企业基层组织工作条例（试行）》《中国共产党农村基层组织工作条例》《中国共产党党和国家机关基层组织工作条例》《中国共产党普通高等学校基层组织工作条例》《中国共产党基层组织选举工作条例》等党内法规、党内规范性文件的有关规定，以及中共中央组织部编著的《中国共产党组织工作辞典（修订本）》《党组织选举工作手册（第三次修订本)》等有关解释、工作问答，重点对党的基层组织的成立、任期等常用的数据进行说明，并通过举例进行精准细致且有针对性的解答，具体分为四节：成立基层党委常用数据详解、成立党总支部常用数据详解、成立（撤销)党支部常用数据详解、成立（撤销）党小组常用数据详解，以供广大基层党务工作者尤其是基层党组织班子成员在学习、培训、开展基层党建工作时参考和使用。第一节成立基层党委常用数据详解本节根据党章、《关于党的基层组织任期的意见》等党内法规、党内规范性文件的有关规定和中共中央组织部的相关解答，对设立党的基层委员会应有党员人数、设立临时党的基层委员会的党员人数、党的基层委员会的任期、党的基层纪律检查委员会的任期、临时党的基层委员会的任期等进行详细介绍，并通过举例对这些常用数据与正确运用这些数据进行精准详细的说明。一、设立党的基层委员会应有党员人数党的基层委员会即通常所说的基层党委。党章第三十条规定：“党的基层组织，根据工作需要和党员人数，经上级党组织批准，分别设立党的基层委员会、总支部委员会、支部委员会。”自2019年12月30日起施行的《中国共产党国有企业基层组织工作基层党建工作常用数据详解条例（试行）》第四条规定：“国有企业党员人数100人以上的，设立党的基层委员会（以下简称党委）。党员人数不足100人、确因工作需要的，经上级党组织批准，也可以设立党委。”002第章《中国共产党农村基层组织工作条例》第四条规定：“乡镇应当设立层党组党的基层委员会。”第五条作出了“党员人数100人以上的村，根据工成立作需要，经县级地方党委批准，可以成立党的基层委员会”的规定。及任《中国共产党党和国家机关基层组织工作条例》第五条规定：“机关常用党员100人以上的，设立党的基层委员会。党员不足100人的，因工作据详需要，经上级党组织批准，也可以设立党的基层委员会。”《关于加强民办学校党的建设工作的意见（试行）》规定：“凡有3名以上正式党员的民办学校，都要按照党章规定建立党组织，并按期进行换届。”《关于加强社会组织党的建设工作的意见（试行）》规定：“凡有三名以上正式党员的社会组织，都要按照党章规定，经上级党组织批准，分别设立党委、总支、支部，并按期进行换届。规模较大、会员单位较多而党员人数不足规定要求的，经县级以上党委批准可以建立党委。”中共中央组织部编的《中国共产党组织工作辞典（修订本)》明确说明：“一般情况下，党员超过一百人的基层单位，经上级党委批准，可设立党的基层委员会。部分对国计民生影响重大的科研院所、工矿企业、外交外贸机构和边防要塞机关，虽然党员不足一百人，但领导力量配备较强的，经上一级党委批准，也可以建立党的基层委员会。”。例1如果某个单位名称为×××的国有企业，现有中共正式党员87人、中共预备党员13人，根据《中国共产党国有企业基层组织工作条例（试行)》第四条关于“国有企业党员人数100人以上（应含100人一编者注)的，设立党的基层委员会”的规定，该单位可以向具有审批权限的上级党组织（指具有审批权限的上级党委或者党组或者党的003机关工作委员会等，下同)呈报《关于成立×××党委的请示》或者《关于设立中共×××委员会的请示》。具有审批权限的上级党组织应召开委员会全体会议，集体研究形成批准成立该国有企业党委的决议，向该国有企业党委发出《关于同意成立×××党委的批复》或者《关于同意设立中共×××委员会的批复》，同时抄送上级党委组织部门备案。如果上级党组织采取或者批准采取成立党委的请示和选举党委第一届委员会班子成员候选人预备人选一并请示的，则该国有企业向上级党组织呈报的是《关于成立×××党委及选举候选人预备人选的请示》或者《关于设立中共×××委员会及选举候选人预备人选的请示》，上级党组织向该国有企业党委发出的是《关于同意成立×××党委及选举候选人预备人选的批复》或者《关于同意设立中共×××委员会及选举候选人预备人选的批复》。如果这个国有企业是受多重领导的，还应把批复件抄送各相关部门党组织。注意：党内法规、党内规范性文件和上级党组织对成立基层党委还有其他规定和要求的，有关党组织要严格贯彻落实。有关成立基层党委的请示、批复的文本样例可参阅编者编著的《基层党组织选举工作一本通》《“三会一课”制度一本通》的相关内容。二、设立临时党的基层委员会的党员人数基层党建临时党组织是指为了执行或者完成某项任务临时组建的机构（单位)，党员不转移正式组织关系，由具有审批权限的上级党组织（指具有审批权限的上级党委或者党组或者党的机关工作委员会等，下同)决用数据详解定成立的临时组建的临时党支部、临时党总支部、临时党委。临时党的004第章基基层委员会是指为了执行某项任务而临时组建的临时基层党委。党组中共中央组织部编的《中国共产党组织工作辞典（修订本）》的阐成立述是：“凡有正式党员三人以上，经县（团）或相当于县（团）以上党及任期委决定，可以成立临时党组织。临时党组织的负责人，由决定其成立的常用党组织指定。临时党组织的职责与党支部（总支、党委）职责不同的据详解是，不能决定发展新党员、办理预备党员转正手续和决定对党员的处分等，只能将有关情况提供给原单位的党组织。”党内法规、党内规范性文件没有对成立临时党委的党员人数作统一具体的规定。实践中，可参照成立基层党委的党员人数进行把握，即为了执行某项任务临时组建的单位（机构）的党员人数在100人及以上的，可以设立临时党的基层委员会。党员人数不足100人、确因工作需要、领导力量配备较强的，具有审批权限的上级党组织也可决定设立临时党的基层委员会。e例1如果某个副省级城市的卫健委组建了一支有中共正式党员59人、中共预备党员2人、其他干部职工12人的驰援抗疫医疗队，该省卫健委机关党委可以召开委员会全体会议，集体研究决定成立驰援抗疫医疗队临时党委、临时党委下辖的若干个临时党支部，决定设立由5名同志组成的中共驰援抗疫医疗队临时委员会，决定由机关党委副书记×××同志、驰援抗疫医疗队队长×××同志分别担任驰援抗疫医疗队临时党委书记、副书记，同时指定驰援抗疫医疗队临时党委的组织委员、宣传委员、纪检委员等临时党委的领导成员和若干个临时党支部的书记、组织委员、宣传委员、纪检委员等临时党支部的领导成员。会后，该省卫健委机关党委应当起草并向驰援抗疫医疗队、参加驰援抗疫医疗队人员005的所在单位党组织印发《关于成立驰援抗疫医疗队临时党委的通知》，并将该通知抄送上级党组织备案。注意：党内法规、党内规范性文件和上级党组织对成立临时基层党委还有其他规定和要求的，有关党组织要严格贯彻落实。三、党的基层委员会的任期这里的任期是指党的基层组织经批准设立的委员会和不设支部委员会的党支部书记、副书记行使职权的期限。党的基层委员会的任期是指经批准设立的党的基层委员会行使职权的期限。根据党章、《关于党的基层组织任期的意见》等文件的有关规定，以及中共中央组织部编的《中国共产党组织工作辞典（修订本）》《党组织选举工作手册（第三次修订本）》的解释等，对党的基层委员会的任期可以从以下方面加以把握：1.乡镇党的基层委员会每届任期为5年。2.中央管理领导班子的国有重要骨干企业党的基层委员会和党委书记、校长列入中央管理的高等学校党的基层委员会任期为5年。3.于2018年6月30日之前换届（批准设立）的村党的基层委员会的任期为3年。4.于2018年6月30日及2018年6月30日之后换届（批准设立）的基层党建村党的基层委员会的任期为5年。5.于2018年6月30日之前换届（批准设立）的社区党的基层委员作常用数据详解会的任期为3年。6.于2018年6月30日及2018年6月30日之后换届（批准设立）的006···试读结束···...

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2023-11-12

1.11月11日，据阿里巴巴实时数据显示，2019年天猫双11开幕式后1小时26分7秒交易额突破1207亿元，超越2016年双11交易额。相比之下，去年天猫双11达到1207亿元用时8小时8分52秒，今年交易额突破1207亿元，比去年快了近7个小时。2。同时，在1小时03分59秒内，交易额突破1000亿元，比2018年缩短了43分27秒。而2019年天猫双11交易高峰再创新高，达到54.4万笔每秒交易量，是2009年第一个双11的1360倍。3。数据显示，2019年，在天猫双圈，耐克1分45秒销售额破亿，苹果官方天猫旗舰店10分钟成交额较去年双11增长7倍。耐克CEO范江阿里巴巴淘宝和天猫表示，今年是双11特殊的一年。近两年淘宝用户规模增长迅速，预计今年DAU淘宝用户规模将突破5亿。4.此外，他还指出，我们希望给消费者带来最大的利益。今年，通过与蚂蚁金服的深度合作，我们首次推出了24小时免息分期，分期消费的新消费趋势也带来了不错的增长。今天的文章到此结束，希望对您有所帮助。...

2023-05-03

为了建立一个有针对性的极小的生物大数据应用的互联、合作和协调机制，以提高合规性国数据安全保护要求下的开放数据共享水平的，更适合国生物安全系统的建设提供了支持，4月23日中国美国科学院极小的生物研究所中国中国科学院计算机网络信息中心中国由生物技术学会和绿色联盟技术联合举办的“生物技术数据安全管理与跨学科互联实践研讨会”在北京成功举办。李华，科技部基础司司长，科技部国科学技术基本条件平的站台中心王瑞丹经理石磊主任，中国中国科学院网络空间办公室和通信局周德进经理/经理杨旭副主任，国食品安全风险评估中心李宁经理中国疾病预防控制中心传染病研究所研究员崔志刚等主管领导出席了与行业专家的会议，就生物安全新形势下我国在生物领域数据安全管理和互联互通应用的发展要求进行了讨论和交流。第一国极小的生物科学数据的互联互通平的站台正式发布会上，中国首次国极小的生物科学数据隐私平的站台正式发布。中国美国科学院极小的生物和生物研究所中国中国科学院计算机网络信息中心与绿联科技集团合作，目标重要的高致病性自然界致病菌和新型冠状病毒流感等病毒为了满足在安全保护条件下分析和共享数据的需求，使用了一种基于国产可信硬件的隐私计算方案，以确保在加密存储器中分析加密的基因序列。分析完成后，相关机密数据将立即被彻底销毁。在这个过程中，通过尖端的密码学、隐私计算块链使用数据安全技术，确保包括计算和分析服务提供商在内的所有各方对数据可用性不可见。平的站台互联互通的相关数据国密码标准数字签名技术保护；平的站台使用块链该技术已经完成了整个过程的监控，关键过程已经通过哈希和签名等加密技术得到了各方的认证，提供了一个在整个网络中独一无二的科学数据链块链确保数据权限的证书。这个平的站台它是目前中国第一个利用的科学数据领域块链利用隐私计算技术，实现了具有数据风险保护要求的“可用和不可见”科学数据的应用实践，为解决数据安全、数据认证、数据流通利用等长期问题提供了解决方案重要的的示范意义。中国美国科学院极小的生物研究所国极小的生物科学数据中心和中国美国科学院极小的生物科学数据中心经理马俊才介绍了这次会议的背景。他表示，生物安全大数据互联合作机制的核心在于可用性和不可见性、隐私计算以及块链并对目前的技术进行了详细介绍国极小的生物科学数据中心和中国美国科学院极小的生物科学数据中心在这方面取得的成就。中国美国科学院极小的生物研究所国极小的生物科学数据中心经理马俊才中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长研究所所长魏凯表示，从最初的“大数据战略”开始平的站台施工周期国大数据战略的数据治理时期，现在是“数据生产要素时期”，国数据策略的构建正在逐步完善和明确。魏凯强调“数据”的重要性二十构建数据基础系统的“四梁八柱”，包括属于这些制度是：建立保护权利和遵守使用规定的数据产权制度；建立一个合规、高效的数据元素流通系统，将现场内外结合起来交易系统建立效率和促进公共关系平的的数据元素利润配电系统和建立安全、可控、灵活的配电系统自然界包容性数据要素治理体系的核心也是充分实现数据要素的价值，促进所有人的参与，同时确保数据安全、合规和合法人民共享数字经济发展红利。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长研究所所长魏凯中国中国科学院计算机网络信息中心副院长经理周元春表示ì2022年中国中国科学院计算机网络信息中心独立完成科学数据的研发块链引擎，可以基于多个子链的分布式协作联盟链技术架构，形成科学数据存储、认证和可追溯的基础设施平的站台科学数据链接服务平的站台我们可以为科学数据中心提供可靠的证书存储服务，并颁发相关证书。周元春表示平的站台目前，它已被应用于科学研究等领域，并将更好地支持未来科学研究的发展。中国中国科学院计算机网络信息中心副院长经理周元春绿盟科技集团首席创新官刘文茂表示，隐私计算技术在多重因素的共同推动下正在快速发展。隐私计算技术主要包括联邦制xi安全多方计算和可信执行环境中每种不同技术手段对应的应用场景也可能有所不同。绿色联盟技术近的近年来，在隐私计算应用领域进行了大量探索，目前在医疗、科研、教育等行业都有成功的案例。刘文茂博士还在会上对隐私计算的未来发展进行了展望，表示未来隐私计算技术将越来越完善，未来隐私计算市场的规模也将不断扩大。绿盟科技集团首席创新官刘文茂中国美国科学院极小的生物研究所国极小的生物科学数据中心副主任经理吴林环首先介绍了国内外生物安全的发展趋势国策略吴琳环表示，全球生物安全形势严峻，中国的生物安全也面临巨大威胁。重大传染病的预防和控制是生物安全管理的重中之重。然而，由于生物安全数据管理的要求，相关数据目前分散在各个部门，难以实现互联互通。这次国极小的生物科学数据中心和中国中国科学院计算机网络信息中心与绿色联盟技术联合开发国极小的生物科学数据隐私计算平的站台这个平的站台使用块链隐私计算技术确保了数据的安全可靠流动，有助于更好地支持科学数据国预防和控制重大传染病国生物安全大数据系统建设重要的链接中国美国科学院极小的生物研究所国极小的生物科学数据中心副主任经理吴林欢在信息时代，数据是除土地、劳动力、资本和技术之外的第三生产要素，也是国基础自然界战略资源被称为“新黄金”和“新石油”。数字中国施工总平面布置图明确表示，数字化建设中国这是数字时代的进步中国现代风格重要的发动机是国对新的竞争优势的有力支持。据国务院消息，2023年3月机构改革计划，中国集团建国家庭数据局。国成立数据局将更有利于调动各方资源，全面推进数字化发展中国建设、数字经济发展。数字中国建设需要网络安全行业在横向和纵向上的全面支持，以应对不断变化和复杂的网络攻击和数据安全威胁，构建可靠可控的网络和数据安全综合防控体系。绿联科技将继续秉承“巨人背后的专家”的原则使命和中国美国科学院极小的生物研究所中国中国科学院计算机网络信息中心协同创新，实现优势互补、强强联合国为生物安全和疾病预防控制提供支持，巩固数字化基础中国为框架建立数字安全屏障。...

2023-04-26 中国科学院大学计算机网安学院 中科院计算机网络研究所

资源名称：【马士兵教育】大数据全栈工程师资源简介：大数据全栈工程师【马士兵教育】。文件列表【腾讯课堂-398321】【马士兵教育】大数据全栈工程师├──README.md├──关注网盘资源发布频道(1).url├──关注网盘资源发布频道.url├──大纲.txt├──第001节hadoo-大数据启蒙-初识HDFS.m4├──第002节hadoo-HDFS理论基础读写流程.m4├──第003节hadoo-HDFS集群搭建-伪分布式模式1.m4├──第003节hadoo-HDFS集群搭建-伪分布式模式2.m4├──第004节hadoo-HDFS集群搭建-HA模式概念1.m4├──第004节hadoo-HDFS集群搭建-HA模式概念2.m4├──第005节hadoo-HDFS集群搭建-HA模式验证.m4├──第006节hadoo-HDFS权限、企业级搭建、idea+mave开发HDFS1.m4├──第006节hadoo-HDFS权限、企业级搭建、idea+mave开发HDFS2.m4├──第007节hadoo-MaReduce原理精讲、轻松入门.m4├──第008节hadoo-Makeduce度原理，Var原埋1.m4├──第008节hadoo-Makeduce度原理，Var原埋2.m4├──第009节hadoo-MaReduce-Yar集群搭建、idea开发MR的wC程序1.m4├──第009节hadoo-MaReduce-Yar集群搭建、idea开发MR的wC程序2.m4├──第010节hadoo-MaReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码1.m4├──第010节hadoo-MaReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码2.m4├──第011节hadoo-MaReduce源码-MaTak-iut源码精讲.m4├──第012节adoo-MaReduce源码-MaTak-outut和ReduceTak精讲1.m4├──第012节adoo-MaReduce源码-MaTak-outut和ReduceTak精讲2.m4├──第013节hadoo-MaReduce开发-分组取ToN-AP精炼1.m4├──第013节hadoo-MaReduce开发-分组取ToN-AP精炼2.m4├──第014节hadoo-MaReduce开发推荐系统大数据思维模式.m4├──第015节Hive的架构介绍及远程数据库模式安装1.m4├──第015节Hive的架构介绍及远程数据库模式安装2.m4├──第016节Hive的远程元数据服务模式安装及HiveSOL1.m4├──第016节Hive的远程元数据服务模式安装及HiveSOL2.m4├──第017节Hiveerde，HiveServer2，Hive函数1.m4├──第017节Hiveerde，HiveServer2，Hive函数2.m4├──第018节Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶1.m4├──第018节Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶2.m4├──第019节Hive视图、索引、权限管理1.m4├──第019节Hive视图、索引、权限管理2.m4├──第020节Hivet化、文件类型、HiveServer2高可用1.m4├──第020节Hivet化、文件类型、HiveServer2高可用2.m4├──第021节HBae架构介绍、数据模型1.m4├──第021节HBae架构介绍、数据模型2.m4├──第022节HBae伪分布式及完全分布式安装、HBae基本命令1.m4├──第022节HBae伪分布式及完全分布式安装、HBae基本命令2.m4├──第023节HBaeJavaAPI、ProtocolBuffer简单介绍1.m4├──第023节HBaeJavaAPI、ProtocolBuffer简单介绍2.m4├──第024节HBae与MaReduce整合、Hae表设计1.m4├──第024节HBae与MaReduce整合、Hae表设计2.m4├──第025节Hae优化及LSM树1.m4├──第025节Hae优化及LSM树2.m4├──第026节Hadoo项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图1.m4├──第026节Hadoo项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图2.m4├──第027节Hadoo项目-java端和j端数据产生代码讲解及flume简单介绍1.m4├──第027节Hadoo项目-java端和j端数据产生代码讲解及flume简单介绍2.m4├──第028节Hadoo项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作1.m4├──第028节Hadoo项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作2.m4├──第029节Hadoo项目-数据清洗代码分析、hive与hae整合、指标分析思路1.m4├──第029节Hadoo项目-数据清洗代码分析、hive与hae整合、指标分析思路2.m4├──第030节Hadoo项目-手敲用户新增指标模块代码1.m4├──第030节Hadoo项目-手敲用户新增指标模块代码2.m4├──第031节Hadoo项目-MR输出数据到myql的输出格式化类、qo0的简单介绍1.m4├──第031节Hadoo项目-MR输出数据到myql的输出格式化类、qo0的简单介绍2.m4├──第032节Hadoo项目-HiveSQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写1.m4├──第032节Hadoo项目-HiveSQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写2.m4├──第033节redi介绍及NIO原理介绍1.m4├──第033节redi介绍及NIO原理介绍2.m4├──第034节redi的trig类型amam；itma1.m4├──第034节redi的trig类型amam；itma2.m4├──第035节redi的lit，et，hah，ortedet、kilit2.m4├──第035节redi的lit，et，hah，ortedet、kilit1.m4├──第036节redi消息订阅、ielie、事务、module、布隆过滤器、缓存LRU1.m4├──第036节redi消息订阅、ielie、事务、module、布隆过滤器、缓存LRU2.m4├──第037节redi的持久化RDB、fork、coyowrite、AOF、RDBamam；AOF混合使用1.m4├──第037节redi的持久化RDB、fork、coyowrite、AOF、RDBamam；AOF混合使用2.m4├──第038节redi的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluter分片集群01.m4├──第039节redi的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluter分片集群02.m4├──第040节redi开发：rig.data.redi、连接、序列化、high-lowai.m4├──第041节zookeeer介绍、安装、hellcli使用，基本概念验证.m4├──第042节zookeeer原理知识，axo、za、角色功能、API开发基础.m4├──第043节zookeeer案例：分布式配置注册发现、分布式锁、ractive模式编程.m4├──第044节cala语言、函数式编程、数据集处理、iterator设计模式实现.m4├──第045节cala语言、流程控制、高级函数.m4├──第046节cala语言、集合容器、iterator设计模式源码分析.m4├──第047节cala语言、match，caecla、imlicitt、arkwordcout.m4├──第048节ark-core、复习hadoo生态、梳理术语、hadooRDD源码分析.m4├──第049节ark-core、wordcout案例源码分析、图解.m4├──第050节ark-core、集合操作API、vuv分析、RDD源码分析.m4├──第051节ark-core、聚合计算API、comieByKey、分区调优.m4├──第052节ark-core、二次排序、分组取TON、算子综合应用.m4├──第053节ark-core、集群框架图解、角色功能介绍、官网学习、搭建.m4├──第054节ark-core、hitory服务、tadaloeHA、资源调度参数.m4├──第055节ark-core、基于yar的集群搭建、配置、资源调度参数、优化jar.m4├──第056节ark-core-源码、RcEv、tadaloeMater启动分析.m4├──第057节ark-core-源码、Worker启动、arkumit提交、Driver启动.m4├──第058节ark-core-源码、Alicatio注册、Executor资源申请.m4├──第059节ark-core-源码、arkCotext、DAGScheduler、tage划分.m4├──第060节ark-core-源码、Takcheduler、Executor运行Tak、SarkEv.m4├──第061节ark-core-源码、MemoryMaager、BlockMaager.m4├──第062节ark-core-源码、Deedecy、SortShuffleMaager.m4├──第063节ark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区uffer.m4├──第064节ark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区uffer.m4├──第065节ark-core-源码、UafeShufleWriter、Tugte、Uafe、堆外.m4...

2023-04-15 马士兵架构 马士兵 jvm

资源简介：资源大小：2.84GB全新深度算法实战课程，非常棒的一套数据结构与算法视频教程，课程带领同学们深入大数据级别的算法，解读非常深入的高级问题。这也是首次关于大数据级的算法，换一个视角完善数据结构能力，增加自己大数据领域的学习能力课程大纲01_自定义队列1.m402_自定义队列2.m403_链表介绍.m404_单向链表.m405_双向链表.m406_双向循环链表_1.m407_双向循环链表_2.m408_约瑟夫问题.m409_冒泡排序.m410_插入排序.m411_聚合结果的获取.m411_快排原理.m412_快排实现_1.m413_快排实现_2.m414_快排实现_3.m415_归并排序的实现.m416_归并排序的实现_2.m401_前面碰到的问题.m402_时间复杂度的计算.m403_hah表.m404_树的基本概念.m405_二叉树的一些概念.m406_二叉树的分类.m407_构造一个普通的二叉树和遍历二叉树.m408_一个小ug的解决.m409_排序二叉树_1.m410_排序二叉树_2.m411_排序二叉树中查找元素.m412_关联父节点.m413_删除节点.m414_AVL树的平衡原理.m415_avl树的右右模式(左旋).m416_复习.m416_平衡了root需要调整root.m417_左左情况_右旋.m418_右左情况.m4数据结构...

2023-03-25 数据结构循环链表的特点 数据结构循环链表实验报告

课程介绍课程来自于开课吧《数据分析高薪培养计划精英班》第30期课程随着数据分析的兴起，越来越多的人想要进入到这个行业，尤其是对于一些小白来说。但是想要掌握数据分析，又不是一件容易的事情，数据分析所涵盖的内容非常的多，很多人难以找到全面体系的知识框架！文件目录试看第1节开班典礼和Pytho简介及环境安装课后资料.zi第六章第1节：开班典礼和Pytho简介及环境安装(直播).m401、第一章环境安装wi系统安装aacoda.dfMac安装aacoda.df第一章第2节：aacodaforWidow.m4第一章第1节：aacodaformac.m4Aacoda3-2019.03-MacOSX-x86_64.ziAacoda3-2019.07-Widow-x86_64.zi02、第二章Excel基础excel的常规操作-作业课上习题.xlxExcel的常规操作.dfExcel常规知识.dfExcel常规操作作业-答案.zi第二章第5节：Excel公式与函数.m4第二章第7节：电商视频.m4第二章第4节：Excel常规操作.m4第二章第8节：短租完整.m4第二章第9节：Excel2016、2019对比.m4第二章第6节：Excel数据透视表操作.m4第二章第1节：Excel知识回顾.m4第二章第2节：Excel案例分析.m4第3节Excel数据集及材料准备.zi第五节：Excel函数由浅入深课件.zi第五节：Excel函数由浅入深作业以及答案.zi第六节：数据透视表数据.zi第六节：Excel数据透视表操作课件.df第七节：电商视频课件.zi第八节：短租课件与数据源.zi第九节：Excel2016和2019区别.df第九节：Excel区别操作演示.xlx03、第三章Pytho第一节：Pytho基础入门-课件.df第一节：Pytho先导课知识点.g第二节：Pytho进阶-课件.df第三章第3节：Pytho案例.m4第三章第1节：Pytho基础入门.m4第三章第2节：Pytho进阶.m4第三节：Pytho案例-课件.df04、第四章课表（按周更新）9.29-10.10.g9.29-12.5.g10.11-10.17.g10.18-10.24.g10.25-10.31.g11.1-11.19.g05、第五章培优班周学习计划表暂无内容.txt06、第六章Pytho基础第1节开班典礼和Pytho简介及环境安装课后资料.zi第六章第1节：开班典礼和Pytho简介及环境安装(直播).m4第2节Pytho基础课后文件.zi01_Pytho基础知识一.dfytho基础二（互动练习）.docx第六章第2节：Pytho基础(直播).m4第3节Pytho容器Pytho数据容器（互动练习参考答案）.docx01_Pytho基础知识二.df02Pytho数据容器课后文件.zi第六章第3节：Pytho容器(直播).m4第4节Pytho函数课堂代码.ziPytho函数和异常处理.df第六章第4节：本节引导.m4第六章第4节：2函数的简介.m4第六章第4节：4函数的参数.m4第六章第4节：3函数的定义与调用.m4第5节Pytho函数课后文件.zi01_Pytho基础知识三.df第六章第5节：Pytho函数(直播).m4第6节Pytho面向对象课堂资料.ziPytho面向对象和模块.df第六章第7节：Pytho面向对象与模块(直播).m4第六章第6节：1本节引导.m4第六章第6节：类和对象.m4第六章第6节：2面向对象编程.m4第7节Pytho面向对象与模块面向对象与模块课后文件.zi01_Pytho基础知识四.df第六章第7节：Pytho面向对象与模块(直播).m4第8节Pytho爬虫基础01_Pytho爬虫基本原理.df05Pytho爬虫基本认知课后文件.zi第六章第8节：Pytho爬虫基础(直播).m4第9节Pytho爬虫常用库第六章第9节：本节引导.m407、第七章Pytho科学计算库第1节Numy数据处理课后文件.ziNumPy.df第七章第1节：Numy数据处理(直播).m4第2节科学计算库课后文件.zi第七章第2节：科学计算库(002333).m4第3节ada数据处理上第七章第3节：本节引导.m4第4节ada数据处理上课后文件.ziPada.df第七章第4节：ada数据处理上（直播）(002333).m4第5节ada数据处理下第七章第5节：本节引导.m4第6节ada数据处理下课后文件.ziPada.df第七章第6节：ada数据处理下（直播）.m4第7节1031周末答疑第七章第7节：周末答疑.m410科学计算库总结.zi第8节项目实战-电影数据分析课前文件.ziPytho案例电影数据分析.df电影数据分析课后文件.zi第七章第8节：项目实战-电影数据分析（直播）.m4第9节项目实战-电商销售数据分析第七章第9节：本节引导.m4第10节项目实战-电商销售数据分析上电商数据分析课后文件.zi电商销售数据分析课前文件.zi案例电商数据分析.df第七章第10节：项目实战-电商销售数据分析上（直播）.m4第11节项目实战-电商销售数据分析下第七章第11节：项目实操-清洗数据.m4第12节项目实战-电商销售数据分析下电商销售数据分析课前文件.zi案例电商数据分析.df电商数据分析课后文件.zi第七章第12节：项目实战-电商销售数据分析下（直播）.m408、第八章MySQL进阶08、第八章MySQL进阶第1节MySQL云实验平台云平台MySQL8手册.df第2节MySQL金融案例--基础操作课后文件.zi数据文件.zi1_MySQL金融案例--基础操作.df第八章第2节：MySQL金融案例--基础操作（直播）.m4第3节MySQL金融案例--复杂查询第八章第3节：本节引导.m4第4节MySQL金融案例--复杂查询数据文件.zi课后文件.zi2_MySQL金融案例--复杂查询.df第八章第4节：MySQL金融案例--复杂查询（直播）.m4第5节MySQL金融案例--其他操作第八章第5节：myql金融案例章节引导.m4第6节MySQL金融案例--其他操作数据文件.zi课后文件.zi3_MySQL金融案例--其他操作.df第八章第6节：MySQL金融案例--其他操作（直播）.m409、第九章Hive进阶09、第九章Hive进阶第1节Hive云实验平台实验资料.zi第2节Hive基础与常用函数课后文件.zi1.Hive基础与常用函数.df第九章第2节：Hive基础与常用函数（直播）.m4第3节HiveSQL核心技能-表连接第九章第3节：章节引导.m4第4节HiveSQL核心技能-表连接课后文件.zi2.HiveSQL指标实战(表连接篇)(1).df第九章第4节：HiveSQL核心技能-表连接（直播）.m4第5节HiveSQL核心技能-窗口函数第九章第5节：章节引导.m4第6节HiveSQL核心技能-窗口函数3.HiveSQL指标实战(窗口函数篇).dfhive-day4窗口函数课堂笔记.zi第九章第6节：HiveSQL核心技能-窗口函数（直播）.m4第7节HiveSQL常用优化技巧直播第九章第7节：HiveSQL常用优化技巧直播.m4第8节大数据分析综合案例点播第九章第8节：章节引导.m4第9节大数据分析综合案例直播快手分析报告.df大数据分析v2.0(1).xmid.zi5.大数据分析综合案例(1).df第九章第9节：大数据分析综合案例（直播）.m4第10节excel常用图形可视化点播第九章第10节：章节引导.m410、第十章taleau高级可视化10、第十章taleau高级可视化第1节excel常用图形可视化(上)可视化概述.dfexcel基础图形.dfexcel基础图形数据源_课上.xlx第一十章第1节：excel常用图形可视化(上)（直播）.m4第2节excel常用图形可视化(下)数据源-课上.xlxexcel动态图数据源_课上.xlxexcel进阶.df第一十章第2节：excel常用图形可视化(下).m4第3节Taleau可视化基础会员留存分析.ziem.xlxdet.zi示例-超市.xlxhive驱动.zi1.ziday03_Taleau基础入门.df第一十章第3节：Taleau可视化基础（直播）.m4第4节Taleau常用可视化讲解资料包【瑞客论坛www.ruike1.com】.ziday04_常用可视化图形讲解【瑞客论坛www.ruike1.com】.df第一十章第4节：Taleau常用可视化讲解（直播）【瑞客论坛www.ruike1.com】.m4第5节Taleau高级可视化讲解资料包.zi表情包.ziday_05_高级可视化讲解.df第一十章第5节：Taleau高级可视化讲解（直播）.m4第6节Taleaure（点播）第一十章第6节：Taleaure（点播）.m4第7节Taleaure（直播）day06_PREP.dfday06_Taleau_Pre.zi第一十章第7节：Taleaure（直播）.m4第8节经营分析日报（直播）学习资料.zi电商数据日报.xlxday07_经营分析报告-日报-Taleau.df第一十章第8节：经营分析日报（直播）.m411、第十一章行业案例分析11、第十一章行业案例分析第1节战略指标拆解day1_战略指标拆解.dfleo1战略指标.zi第一十一章第1节：战略指标拆解.m4第2节目标拆解第一十一章第2节：目标拆解.m4第3节数据指标监控案例分析02_策略指标拆解.df02：策略指标(1).zi第一十一章第3节：数据指标监控案例分析.m4第4节活动推广的业务逻辑第一十一章第4节：大数据时代背景.m4第5节流量分析报告流量分析.zi数据文件.zileo3流量分析和产品功能分析.df第一十一章第5节：流量分析报告.m4第6节数据分析报告解读aer_data(1)【瑞客论坛www.ruike1.com】.ziorder_data【瑞客论坛www.ruike1.com】.zi04：数据分析报告【瑞客论坛www.ruike1.com】.zi04_数据分析报告.df第一十一章第6节：数据分析报告解读【瑞客论坛www.ruike1.com】.m4第7节经营与复盘分析第一十一章第7节：经营与复盘分析.m4第8节经营、复盘分析报告05：经营与复盘分析.zi05_经营分析与复盘分析.df第一十一章第8节：经营、复盘分析报告.m4第9节用户分析的目的第一十一章第9节：用户分析的目的.m4第10节用户画像06_用户分析.df06_用户画像.zi第一十一章第10节：用户画像.m4第11节用户行为分析用户行为分析.zi第一十一章第11节：用户行为分析.m4第12节运营活动评估案例分析运营活动评估案例分析【瑞客论坛www.ruike1.com】.zi第一十一章第12节：运营活动评估案例分析【瑞客论坛www.ruike1.com】.m412、第十二章就业指导12、第十二章就业指导数据分析师面试宝典.df就业指导一.df第一十二章第2节：笔试面试注意事项.m4第一十二章第1节：数据分析师技能及简历.m413、第十三章方法论算法进阶13、第十三章方法论算法进阶第1节描述性统计分析数据的分布特征（集中趋势）.df第一十二章第1节：数据分析师技能及简历.m4第一十三章第1节：描述性统计分析.m4第2节推断统计分析——参数估计数据的分布特征（离散程度与分布）.df第一十二章第2节：笔试面试注意事项.m4第一十三章第2节：推断统计分析——参数估计.m4第3节推断统计分析——假设检验参数估计.df第一十三章第3节：推断统计分析——假设检验.m4第4节常用假设检验（一）单总体区间估计.df第一十三章第4节：常用假设检验（一）.m4第5节常用假设检验（二）第一十三章第5节：常用假设检验（二）【瑞客论坛www.ruike1.com】.m4第6节线性回归双总体区间估计.df第一十三章第6节：线性回归.m4第7节AQI分析与预测假设检验.df第一十三章第7节：AQI分析与预测.m4第8节AQI分析与预测（二）单总体假设检验【瑞客论坛www.ruike1.com】.df第一十三章第8节：AQI分析与预测（二）【瑞客论坛www.ruike1.com】.m4第9节时间序列双总体假设检验.df第一十三章第9节：时间序列.m4第10节时间序列（二）类别检验与方差分析.df第一十三章第10节：时间序列（二）.m4第11节新闻案例（一）相关分析与回归分析.df第一十三章第11节：新闻案例（一）.m4第12节新闻案例（二）相关分析与回归分析.df第一十三章第12节：新闻案例（二）.m4第13节结课典礼学习资料大礼包.zi数据分析报告解读与面试技巧.df第一十三章第13节：结课典礼.m4数据分析30期结课典礼.df...

2023-03-25 python函数的定义和调用 python函数大全

课程介绍课程来自于马士兵-Pytho大数据全栈工程师（视频+课件）马士兵教育创立于2016年，致力于JAVA、架构师、Pytho、人工智能、AIOT、网络安全、算法与数据结构等IT技术培训，提倡“复杂问题简单说”！文件目录001.hadoo-大数据启蒙-初识HDFS.m4大数据一课课件.zi002.hadoo-HDFS理论基础读写流程.m4003.hadoo-HDFS集群搭建-伪分布式模式1.m4003.hadoo-HDFS集群搭建-伪分布式模式2.m4004.hadoo-HDFS集群搭建-HA模式概念2.m4004.hadoo-HDFS集群搭建-HA模式概念1.m4005.hadoo-HDFS集群搭建-HA模式验证.m4006.hadoo-HDFS权限、企业级搭建、idea+mave开发HDFS1.m4006.hadoo-HDFS权限、企业级搭建、idea+mave开发HDFS2.m4007.hadoo-MaReduce原理精讲、轻松入门.m4008.hadoo-Makeduce度原理，Var原埋1.m4008.hadoo-Makeduce度原理，Var原埋2.m4009.hadoo-MaReduce-Yar集群搭建、idea开发MR的wC程序2.m4009.hadoo-MaReduce-Yar集群搭建、idea开发MR的wC程序1.m4010.hadoo-MaReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码1.m4010.hadoo-MaReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码2.m4011.hadoo-MaReduce源码-MaTak-iut源码精讲.m4012.adoo-MaReduce源码-MaTak-outut和ReduceTak精讲2.m4012.adoo-MaReduce源码-MaTak-outut和ReduceTak精讲1.m4013.hadoo-MaReduce开发-分组取ToN-AP精炼1.m4013.hadoo-MaReduce开发-分组取ToN-AP精炼2.m4014.hadoo-MaReduce开发推荐系统大数据思维模式.m4015Hive的架构介绍及远程数据库模式安装1.m4015Hive的架构介绍及远程数据库模式安装2.m4016Hive的远程元数据服务模式安装及HiveSOL1.m4016Hive的远程元数据服务模式安装及HiveSOL2.m4017.Hiveerde，HiveServer2，Hive函数1.m4017.Hiveerde，HiveServer2，Hive函数2.m4018.Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶1.m4018.Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶2.m4019.Hive视图、索引、权限管理2.m4019.Hive视图、索引、权限管理1.m4020.Hivet化、文件类型、HiveServer2高可用1.m4020.Hivet化、文件类型、HiveServer2高可用2.m4021.HBae架构介绍、数据模型2.m4021.HBae架构介绍、数据模型1.m4022.HBae伪分布式及完全分布式安装、HBae基本命令1.m4022.HBae伪分布式及完全分布式安装、HBae基本命令2.m4023.HBaeJavaAPI、ProtocolBuffer简单介绍2.m4023.HBaeJavaAPI、ProtocolBuffer简单介绍1.m4024.HBae与MaReduce整合、Hae表设计1.m4024.HBae与MaReduce整合、Hae表设计2.m4025.Hae优化及LSM树1.m4025.Hae优化及LSM树2.m4026.Hadoo项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图1.m4026.Hadoo项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图2.m4027.Hadoo项目-java端和j端数据产生代码讲解及flume简单介绍1.m4027.Hadoo项目-java端和j端数据产生代码讲解及flume简单介绍2.m4028.Hadoo项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作1.m4028.Hadoo项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作2.m4029.Hadoo项目-数据清洗代码分析、hive与hae整合、指标分析思路1.m4029.Hadoo项目-数据清洗代码分析、hive与hae整合、指标分析思路2.m4030.Hadoo项目-手敲用户新增指标模块代码1.m4030.Hadoo项目-手敲用户新增指标模块代码2.m4031.Hadoo项目-MR输出数据到myql的输出格式化类、qo0的简单介绍2.m4031.Hadoo项目-MR输出数据到myql的输出格式化类、qo0的简单介绍1.m4032.Hadoo项目-HiveSQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写1.m4032.Hadoo项目-HiveSQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写2.m4033.redi介绍及NIO原理介绍1.m4033.redi介绍及NIO原理介绍2.m4034.redi的trig类型amam；itma2.m4034.redi的trig类型amam；itma1.m4035.redi的lit，et，hah，ortedet、kilit1.m4035.redi的lit，et，hah，ortedet、kilit2.m4036.redi消息订阅、ielie、事务、module、布隆过滤器、缓存LRU2.m4036.redi消息订阅、ielie、事务、module、布隆过滤器、缓存LRU1.m4037.redi的持久化RDB、fork、coyowrite、AOF、RDBamam；AOF混合使用1.m4037.redi的持久化RDB、fork、coyowrite、AOF、RDBamam；AOF混合使用2.m4038.redi的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluter分片集群01.m4039.redi的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluter分片集群02.m4040.redi开发：rig.data.redi、连接、序列化、high-lowai.m4041.zookeeer介绍、安装、hellcli使用，基本概念验证.m4042.zookeeer原理知识，axo、za、角色功能、API开发基础.m4043.zookeeer案例：分布式配置注册发现、分布式锁、ractive模式编程.m4044.cala语言、函数式编程、数据集处理、iterator设计模式实现.m4045.cala语言、流程控制、高级函数.m4046.cala语言、集合容器、iterator设计模式源码分析.m4047.cala语言、match，caecla、imlicitt、arkwordcout.m4048.ark-core、复习hadoo生态、梳理术语、hadooRDD源码分析.m4049.ark-core、wordcout案例源码分析、图解.m4050.ark-core、集合操作API、vuv分析、RDD源码分析.m4051.ark-core、聚合计算API、comieByKey、分区调优.m4052.ark-core、二次排序、分组取TON、算子综合应用.m4053.ark-core、集群框架图解、角色功能介绍、官网学习、搭建.m4054.ark-core、hitory服务、tadaloeHA、资源调度参数.m4055.ark-core、基于yar的集群搭建、配置、资源调度参数、优化jar.m4056.ark-core-源码、RcEv、tadaloeMater启动分析.m4057.ark-core-源码、Worker启动、arkumit提交、Driver启动.m4058.ark-core-源码、Alicatio注册、Executor资源申请.m4059.ark-core-源码、arkCotext、DAGScheduler、tage划分.m4060.ark-core-源码、Takcheduler、Executor运行Tak、SarkEv.m4061.ark-core-源码、MemoryMaager、BlockMaager.m4062.ark-core-源码、Deedecy、SortShuffleMaager.m4063.ark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区uffer.m4064.ark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区uffer.m4065.ark-core-源码、UafeShufleWriter、Tugte、Uafe、堆外.m4066.ark-core-源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler完整调度.m4067.ark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器.m4068.ark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器.m4069.ark-ql、大数据中的SQL组成原理.m4070.ark-ql、datafram到dataet开发.m4071.ark-ql、整合hive的metatore搭建企业级数合1.m4072.ark-ql、整合hive的metatore搭建企业级数仓2.m4073.ark-ql、复杂ql、函数、自定义函数、开窗over函数、OLAP.m4074.ark-ql-源码、ql解析、dataet到rdd的执行计划.m4075.ark-ql-源码、atlr4的ql解析、AST语法树的逻辑到物理转换.m4076.ark-ql-源码、逻辑计划、优化器、物理计划、转换RDD.m4077.ark-treamig、流式计算之微批计算原理及tadaloe.m4078.ark-treamig、ai、ha、检查点、窗口等机制.m4079.ark-treamig、整合MQ-kafka开发.m4080.ark-treamig、源码分析、流式微批任务的调度原理.m4081.ark-treamig.m4082.机器学习介绍、原理及应用场景.m4083.线性回归算法的原理及参数优化方案.m4084.基于SarkMLli训练回归算法模型.m4085.逻辑回归算法的原理及算法公式推导.m4086.KNN识别手写数字与KMea聚类算法原理.m4087.KNN手写数字识别及KMea算法原理.m4088.手写KMea聚类算法及实现精准微博营销案例.m4089.分析KMea精准营销案例代码及KMea在推荐系统的应用.m4090.逻辑回归算法原理及公式推导.m4091.逻辑回归算法原理及公式推导.m4092.逻辑回归算法及实现百度路况预测功能.m4093.百度地图实时路况及路况预测.m4094.决策树算法的原理.m4095.随机森林算法与算法总结.m4096.推荐系统的来龙去脉与推荐架构.m4097.推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集.m4098.推荐系统代码实现及测试.m4099.实现推荐系统在线推荐微服务.m4100.基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移.m4101.提取节目的关键词，构建节目画像.m4102.基于TextRak算法+TF-IDF算法提取关键词.m4103.构建节目画像与用户画像.m4104.构建用户画像及性能调优.m4105.基于节目画像计算节目的相似度.m4106.Sark调优总结及word2vec算法原理.m4107.基于物品画像计算相似度.m4108.实现基于模型的召回策略.m4109.构建特征中心及模型召回实现.m4111.训练排序模型及搭建推荐系统微服务.m4112.推荐系统项目一大总结.m4113.Flik初始及搭建集群环境.m4114.Flik基于Yar多种启动方式.m4115.Flik运行架构及并行度设置.m4116.Flik各种算子精讲1.m4117.Flik各种算子精讲2.m4118.Flik各种算子精讲32.m4118.Flik各种算子精讲31.m4119.基本函数类及富函数的使用.m4120.Elaticearch核心概念.m4121.ES环境安装、健康值检查以及CRUD.m4122.ES环境安装、健康值检查以及CRUD.m4123.FlikCheckoit及SavePoit精讲.m4124.FlikWidow窗口剖析1.m4125.上机实战演练：ES查询语法.m4126.FlikWidow剖析2.m4127.Maig和聚合查询.m4128.Flik时间语义+Watermark.m4129.FlikWidow剖析3.m4130.ES查询之底层原理揭秘.m4第131节ES查询之Scritig查询.m4第132节FlikTaleAPI编程.m4第133节ES查询之分词器详解.m4第134节FlikSQL编程.m4第135节Flik复杂事件处理CEP.m4第136节ES查询之前缀搜索、通配符搜索、正则搜索、模糊查询串讲.m4第137节CEP编程和Flik优化.m4第138节交通实时监控项目1.m4第139节ESJavaAPI.m4第140节交通实时监控项目2.m4第141节ES.m4142.本节无内容第143节交通实时监控项目3.m4第144节交通实时监控项目4.m4第145节ELKStack-ES集群.m4第146节ELKStack-ES集群.m4第147节交通实时监控项目5.m4第148节ELK-BeatamLogtah介绍.m4第149节ELK-Lotah架构实战.m4第150节交通实时监控项目6.m4第151节ELK-收集Ngix日志，ylog，kiaa讲解.m4第152节交通实时监控项目7.m4第153节ELK-使用Packeteat监控e集群.m4第154节ES进阶-relevacecore原理及排序算法优化.m4第155节ES进阶-Neted、Joi及Termvector详解.m4第156节ES进阶-Highlight及Sugget搜索推荐详解.m4第157节ES进阶-深入探秘基于地理位置搜索.m4第158节ES进阶-案例分析：基于地理位置搜索的疫情地图.m4第159节ES进阶-深入聚合分析-多metric以及hitogram剖析.m4第160节ES进阶-深入聚合搜索-完结.m4第161节ES进阶-运维篇之集群管理.m4第162节ES进阶-运维篇之集群管理2以及hdf安装.m4第163节ES进阶-基于ahothdfretore数据备份还原.m4第164节ES进阶-索引管理-1.m4第165节ES进阶-索引管理-2.m4第166节ES进阶-集群安全.m4第167节项目实战-搜索引擎框架原理.m4第168节项目实战-搜索推荐项目案例.m4第169节数据仓库之数据库范式与ER实体关系模型建模.m4第170节数据仓库之维度建模与数据仓库分析模型.m4第171节数据仓库之数据仓库分层设计与命名规范.m4第172节音乐数仓平台之项目架构及数仓分层、主题设计.m4第173节数仓之歌曲影响力指数分析.m4第174节数仓之歌手影响力指数分析.m4第175节数仓之Sqoo全量增量数据导入.m4第176节数仓之Azkaa任务流调度使用及原理.m4第177节数仓之SueretBI可视化工具使用及原理.m4第178节数仓之机器详情ODS.EDS.DM分层设计.m4第179节数仓之机器详情自动化调度及数据可视化.m4第180节数仓之用户画像表模型设计.m4第181节数仓之用户画像自动化调度及数据可视化.m4第182节数仓之高德ai获取机器上报位置.m4第183节数仓之商户、地区营收统计分析.m4第184节数仓之营收分析自动化调度及数据可视化.m4第185节数仓之实时用户、机器日志采集接口实现.m4第186节数仓之Flume实时日志采集实现.m4第187节数仓之实时用户地区日活分析.m4第188节ClouderaMaagerCDH平台01.m4第189节ClouderaMaagerCDH平台02.m4第190节ClouderaMaagerCDH平台03.m4第191节AacheKyli分析性数据仓库01.m4第192节AacheKyli分析性数据仓库02.m4第193节AacheKyli分析性数据仓库03.m4第194节ClickHoue使用场景、特性与分布式搭建.m4第195节ClickHoue数据类型详解.m4第196节ClickHoue数据库引擎分类及操作.m4第197节ClickHoue表引擎分类及MergeTree引擎详解.m4第198节ClickHoue视图与SQL语法操作.m4第199节Kudu分布式存储引擎架构原理及搭建.m4第200节KuduAPI操作及与其他框架整合.m4第202节Sark操作KuduamFlik操作Kudu.m4第203节NiFi数据处理分发系统-特性、架构原理与集群搭建.m4第204节NiFi数据处理分发系统-Proceor介绍及页面操作.m4第205节NiFi数据处理分发系统-实时同步日志、MySQL数据到Hive.m4第206节NiFi数据处理分发系统-实时监控日志数据写入Kafka及消费Kafka.m4第207节NiFi案例分析.m4第208节NiFi案例分析2.m4第209节数据治理-数据质量管理.m4第210节数据治理-元数据管理.m4第211节数据治理-数据安全管理.m4第212节ETL工具Kettle-安装及基本操作.m4第213节ETL工具Kettle-转换核心.作业对象.m4第214节ETL工具Kettle-案例分析.m4第215节ETL工具Kettle-案例分析02.m4第216节ETL工具Kettle-案例分析03.m4第218节数据同步工具CaalamMaxwell.m4第219节Phoeix-搭建及基本操作.m4第220节Phoeix-二级索引及JDBC连接.m4第221节实时数仓项目-实时数仓架构演变及建设思路.m4第222节实时数仓项目-各大公司实时数仓实践分享及项目介绍.m4第223节实时数仓项目-实时数仓项目业务数据及日志数据处理.m4第224节实时数仓项目-实时数仓业务库数据Flik编程处理.m4第225节实时数仓项目-实时数仓维度数据Flik编程处理.m4第226节实时数仓项目-实时数仓实时统计歌曲和歌手热度.m4第227节实时数仓项目-Flik代码DM层处理及可视化展示.m4第228节实时数仓项目-guava包冲突解决及用户上报位置实时统计.m4第229节实时数仓项目-用户实时登录信息可视化及营收信息业务分析.m4第230节时数仓项目-营收业务Flik代码实现及可视化展示.m4第231节实时数仓项目-实时数仓项目总结.m4第232节Hudi表类型与查询类型.m4第233节Hudi与Sark、Hive、Flik集成.m4第234节AacheDruid实时分析型数据库.m4第235节项目轮播-数据仓库之数据库范式与ER实体关系模型建模.m4第236节项目轮播-数据仓库之维度建模与数据仓库分析模型.m4第237节项目轮播-数据仓库之数据仓库分层设计与命名规范.m4第238节项目轮播-音乐数仓平台之项目架构及数仓分层、主题设计.m4第239节项目轮播-数仓平台业务之歌曲影响力指数分析.m4第240节项目轮播-数仓业务之歌手影响力指数分析.m4第241节项目轮播-Azkaa任务流调度使用及原理.m4第242节项目轮播-SueretBI可视化工具使用及原理.m4第243节项目轮播-数仓平台业务之机器详情ODS.EDS.DM分层设计.m4第244节项目轮播-数仓平台业务之机器详情自动化调度及数据可视化.m4第245节项目轮播-数仓平台业务之用户画像表模型设计.m4第246节项目轮播-数仓平台业务之用户画像自动化调度及数据可视化.m4第247节项目轮播-数仓平台业务之高德ai获取机器上报位置.m4第248节项目轮播-数仓平台业务之商户、地区营收统计分析.m4第249节项目轮播-数仓平台业务之营收分析自动化调度及数据可视化.m4第250节项目轮播-数仓平台业务之实时用户、机器日志采集接口实现.m4...

2023-03-25 redis的数据库 redis数据库管理

课程介绍课程来自于奈学《P8百万大数据架构师》第一期课程本课程是奈学教育全网独创的P8级高端业务架构设计课程，主打业务架构本质思考以及真实案例落地实践。课程分为7大篇章，1218个技术分支，带你彻底掌握百万业务架构师的设计能力。课程适合系统架构师、业务架构师、项目经理、项目总监、大数据架构师、硬件系统架构师、运维架构师、测试架构师、解决方案架构师等。《百万大数据架构师》是奈学教育全网独家首创的P8级高端大数据架构设计与真实案例驱动的实践课程，由前58集团技术委员会主席孙玄联合快狗CTOam到家集团技术VP沈剑打造。本课程通过交付超一线大厂的PB级企业大数据架构真实案例设计与实践，深入讲解大数据中台架构的PaaS层和DaaS层设计，以及大数据业务架构的DA层的架构设计，使得同学们具备百万大数据架构师的9大思维模型，形成完整的百万大数据架构的认知格局，真正帮助同学们掌握"只可意会，不可言传"架构设计哲学本质层面的道，形成完整立体的大数据架构设计方法论体系，不断突破自身技术壁垒，达到架构设计的哲学高度，从而在面对企业任何业务场景都能够以不变应万变文件目录01ark调优01预习分布式计算应用执行机制.m402数据倾斜发生的现象.m403数据倾斜发生的原理.m404数据倾斜的危害.m405数据倾斜是如何造成的.m406避免数据源倾斜HDFS.m407避免数据倾斜-Kafka.m408定位处理逻辑-Stage和Tak.m409查看导致倾斜的key的数据分布情况.m410经典面试题.m411数据倾斜的解决方案09多种方案组合使用.m411数据倾斜的解决方案03调整huffle操作的并行度.m411数据倾斜的解决方案04采样倾斜key并分拆joi操作.m411数据倾斜的解决方案06两阶段闭合.m411数据倾斜的解决方案02调整huffle的并行度.m411数据倾斜的解决方案10自定义Partitioer.m411数据倾斜的解决方案08任务横切.m411数据倾斜的解决方案07使用随机前缀和扩容RDD进行joi.m411数据倾斜的解决方案05将reducejoi转为majoi.m411数据倾斜的解决方案01使用HiveETL预处理数据.m412开发调优1-3.m412开发调优06使用高性能的算子.m412开发调优09优化数据结构+融化贯通.m412开发调优04尽量避免使用Shuffle类算子.m412开发调优08使用Kryo优化序列化性能.m412开发调优07广播大变量.m412开发调优05使用Ma-Side预聚合的Shuffle操作.m402AachePular万亿级云原生的分布式消息平台01.新一代万亿级消息系统Pular的架构设计.m402.新一代万亿级消息系统Pular的核心设计.m403.新一代万亿级消息系统Pular的应用实践.m403数据湖赠课专用-千亿流量大数据中台构建方法论（1）.m4赠课专用-千亿流量大数据中台构建方法论（2）.m404直播课01-大数据架构总体设计与架构哲学本质（上）.m402-大数据架构总体设计与架构哲学本质（中）.m403-大数据架构总体设计与架构哲学本质（下）.m404-大数据基础平台架构设计与实践（上）.m405-大数据基础平台架构设计与实践（下）.m406-大数据基础平台性能改造（上）补充视频-02.m406-大数据基础平台性能改造（上）补充视频-04.m406-大数据基础平台性能改造（上）补充视频-03.m406-大数据基础平台性能改造.m406-大数据基础平台性能改造（上）补充视频-02(1).m407-PB级基础平台管理与监控.m408-万亿级云原生Docker容器云平台案例设计与实践.m409—PB级大数据任务调度平台架构设计与实践.m410-PB级大数据任务调度平台架构设计与实践（下）.m411-百万架构师技术人生.m412-离线全域技术仓库.m413-大数据中台数据治理.m414-数据湖架构设计与实践.m415-百万架构师技术人生（2）.m416-数据查询平台架构设计与实践.m417-搜索am推荐基于大数据中台架构设计与实践.m418-百万架构师技术人生(3).m419-百万架构师技术人生（4）.m420-新技术探索之千亿级消息引擎Pular.m421-大数据DA层前台全局架构设计与实践（1）.m422-DA层之自助BI与实时统计分析系统架构设计与实践（2）.m423-DA层之大数据用户画像设计与实践（3）.m424-大数据用户画像设计与实践(下).m425-百万大数据架构师技术成长与技术人生篇.m427大数据上云方案架构设计（上）.m428大数据上云方案架构设计（下）.m429自研任务调度平台部署流程演示.m430数据查询平台-iQuery编译安装.m431大数据中台运营.m432-大型指标平台架构设计与实践(1).m4大数据架构师...

2023-03-25 架构设计图 架构设计模板

如果你想要实时翻译视频，你可以使用一些视频翻译软件，比如GoogleTralate、Videotralate、VideotralatePro等。这些软件可以帮助你实时翻译视频，并且可以支持多种语言。1、作为一个爱看视频的人，看视频是休闲中消磨时间的唯一方式~这个时候，一款最符合你需求的视频播放器a，会让你享受到极致的观看体验。随着版权观念的深入，很多视频需要在有版权的视频播放器上观看，这让很多朋友很苦恼。下面就为大家介绍几款最流行、最受欢迎的视频播放器a~吧2、最受欢迎的视频播放器是：3、优酷视频：以打造年轻人喜爱的娱乐第一站为愿景，拥有阿里影业所有影视频道和明星资源。4、爱奇艺：不仅视频资源非常丰富，其他自制娱乐频道也是最丰富的，深受很多观众的喜爱。5、腾讯视频：腾讯旗下的腾讯动漫、腾讯体育、腾讯阅读资源全部覆盖，垄断了众多热门影视剧的独家播放权。6、巨力视频(原PPTV):巨力视频作为最受欢迎的体育视频平台，拥有最全面的体育赛事视频直播资源。7、毕丽毕丽(哔哩哔哩):喜欢二次元的朋友必备。他们有海量的动漫资源，最新的序列号资源都是漏网之鱼。8、芒果TV:可以收看湖南卫视旗下的各类综艺节目、电影等视频资源。9、优酷视频-阿里巴巴的视频平台10、丰富的资源：11、视频更新速度：12、视频流畅性：13、优酷视频由何仪网络技术(北京)有限公司开发，是阿里巴巴旗下的影视视频平台。优酷视频的主要特点是海外视频资源最丰富，最受欢迎的韩剧、美剧、英剧最丰富。这是喜欢看韩剧和美剧的朋友的最佳选择。14、优势：优酷视频近期打造的一些原创综艺节目，如《火星情报局》，深受用户喜爱。优酷还和移动公司合作建立了流量卡，可以免费看视频。而且可以直接去淘宝电影在优酷上买电影票。15、缺点：最新新闻资讯视频更新速度略慢。16、爱奇艺-百度的视频平台17、丰富的资源：18、视频更新速度：19、视频流畅性：20、爱奇艺由北京爱奇艺科技有限公司开发，是百度旗下的视频平台。爱奇艺拥有国内最丰富的正版版权视频资源，爱奇艺邀请了赵、两位当红明星担任爱奇艺“首席推荐人”，吸引了众多年轻明星粉丝。21、优点：爱奇艺资源上的各类资源非常齐全，爱奇艺还做了很多娱乐新闻频道，比如《娱乐早班》、《笑点来了》，受到很多用户的喜爱。22、缺点：刚进入视频播放界面会有些卡顿。23、腾讯视频-腾讯的视频平台。24、丰富的资源：25、视频更新速度：26、视频流畅性：27、腾讯视频是腾讯旗下的独立视频网站。腾讯视频专注于独播视频资源，腾讯视频有很多视频版权，也就是说有很多只有腾讯视频才有的网剧等好看的视频资源。而且王者荣耀英雄皮肤有很多种供你选择，还可以提取最新的皮肤。28、优点：腾讯视频对你来说非常丰富，支持DLNA，AirPlay看电视，在线看演唱会视频。而且腾讯视频支持腾讯的微信和QQ直接登录，不需要单独注册账号。29、缺点：腾讯视频弹幕功能定位不明显，新手用户往往找不到弹幕功能的打开方式。30、聚力视频(原PPTV)——苏宁旗下的视频平台31、丰富的资源：32、视频更新速度：33、视频流畅性：34、巨力视频由上海巨力传媒科技有限公司开发，是苏宁旗下的影视平台。巨力视频(原PPTV)全面直播各类体育赛事的最新动态，提供赛事第一手直播视频，以及整场比赛的回放和新闻报道。英超、西甲、意甲、德甲、法甲、中超、6大联赛等体育赛事均已收入囊中，是体育迷最爱的视频直播平台。35、优点：有了巨力视频(原PPTV)，你可以随时随地打开手机观看你喜欢的体育赛事的直播，最新的体育报道带你回到整个体育赛事。你也可以在巨力视频的主页上直接去Suig.c购物。36、缺点：其他影视资源相比其他大平台略显不足。37、毕丽毕丽(哔哩哔哩)——中国最大的二次元资源视频平台。38、丰富的资源：39、视频更新速度：40、视频流畅性：41、毕丽毕丽(哔哩哔哩)是由上海魔力信息技术有限公司开发的。比利米莱(哔哩哔哩)有许多特殊的部分，如动画，滑稽模仿，音乐，舞蹈，游戏，技术等。是二次元动漫爱好者最喜欢的视频平台。除了最新的动画序列号资源，米乐米乐还拥有丰富的影视视频资源。42、优势：有丰富的动漫资源，毕丽毕丽最大的特点是弹幕互动，用户通过它来表达自己的感情，也是二次元爱好者的社交交友平台。43、缺点：视频播放时有时会出现卡顿。44、芒果TV-湖南广电旗下的视频平台。45、丰富的资源：46、视频更新速度：47、视频流畅性：48、芒果TV由湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司开发，是湖南广电出品的视频平台。芒果TV囊括了湖南卫视所有的视频和综艺视频资源。湖南卫视作为国内收视率最高的电视频道，拥有庞大的用户群，因此芒果TV作为地方卫视的视频平台，也拥有众多忠实用户。49、优点：下载一个芒果TV，就可以看湖南卫视的电视节目。芒果TV的更新速度是上述影视播放器中最快的，被网友戏称为“妈妈速度”。50、缺点：除了湖南卫视的影视资源，其他视频资源不足，整体界面和功能比较单一。今天本文讲解到此结束，希望对你有所帮助。点评：这是一个非常有趣的功能，可以让用户在观看视频的同时了解视频中的内容，大大提高了用户体验。...

2023-03-08

图书名称：《电子商务数据分析》【作者】韩雪【丛书名】校企合作系列丛书电子商务专业【页数】185【出版社】武汉：武汉大学出版社,2022.01【ISBN号】978-7-307-22705-7【价格】56.00【分类】电子商务-数据处理【参考文献】韩雪.电子商务数据分析.武汉：武汉大学出版社,2022.01.图书封面：图书目录：《电子商务数据分析》内容提要：本书共分三篇。第1篇电子商务数据分析基础及准备该篇包含电子商务数据分析基础、电子商务数据的准备以及电子商务数据可视化等内容，旨在让读者通过这三章的学习了解电子商务数据分析的基本概念以及在进行电子商务数据分析之前应做的准备工作，强调数据分析前置工作是分析结果合理、正确的必要且重要的环节。第2篇电子商务数据分析知识及方法该篇包含网店订单数据分析、店铺问题诊断以及营销组合案例分析等内容，通过典型电子商务运营业务场景铺设，以数据分析业务中的指数分析、多视角分析等常用、经典的分析方法为核心，重点阐述数据分析关键技术，让读者了解电子商务中需要分析的数据内容以及采用何种数据分析方法开展数据分析工作。第3篇电子商务数据分析应用该篇包含销售转化分析、客户数据分析以及数据监控与数据分析报告等内容，聚焦电子商务企业中尖锐的业务矛盾，包括店铺引流与利润提升、客户维护与市场推广、数据检测与业务决策等，探讨利用数据化的手段提升企业运营效率，解决业务问题。通过该篇的学习，读者可掌握如何使用数据分析结果助力电子商务运营决策、后期运营规划，实现总结性、成果性的分析决策过程。该篇是基于数据知识及技术的应用提升篇。本书图文并茂，将理论知识与岗位工作紧密结合，不仅注重数据分析知识阐述，更通过实践任务搭建企业项目场景，传授实用的数据分析技能，为读者提供具有实用价值、实践意义的参考。《电子商务数据分析》内容试读第1篇电子商务数据分析基础及准备第1章电子商务数据分析基础学习目标知识目标(1)了解电子商务数据分析的概念。(2)了解电子商务数据分析的价值。(3)熟悉电子商务数据分析的特点。技能目标(1)能够理解电子商务企业运营流程。(2)能够利用搜索引擎搜索电子商务数据相关内容。思政目标(1)了解电子商务数据的相关政策。(2)能够在电子商务数据分析中坚持社会主义核心价值观。课前导学电子商务数据分析平台一数据魔方神策数据(SeorData)隶属于神策网络科技（北京）有限公司，是专业的大数据分析平台服务提供商，致力于帮助客户实现数据驱动。围绕用户级大数据分析和管理需求，推出神策分析、神策智能运营、神策智能推荐、神策用户画像、神策客景等产品。神策数据的门户网站如图1-1所示。神测数据这个平台通过用户行为分析，对用户进行数据采集和分析。与其他平台相比，该平台主要是向客户提供私有化定制、支持用户对基础数据的采集与建模，方便用户对数据进行二次开发。2019年神策数据便利店正式开张。神策数据便利店是神策产品从“单品极致”向“产品矩阵”发展的呈现形态，本质上以满足客户更便捷的数据需求为目标，通过感知、决策、行动、反馈四个环节实现有机循环。思考：通过上述案例，你觉得对于企业或者店铺来说，电子商务数据意味着什么？2电子商务数据分析基础第1章至限养家喝◆数宾酒特产品沙方军用户中心+关于五市运活动体验De0400509627中大数据分析和营销科技服务商全通的数据家集，伞域U护打鱼，全6多性数孤分，◆通道的材酒户达，力企章买理全直行的数子化1体验Deme《数据分析从理之到实按1皮(背销动化风用基准报告2021》《10个理点技术白皮5)10+点T到强时折师的定结得华干学罩金业.上万名从业青裤编安鞋研究对据理点“凝标”湾料循售下数→说等T红→免搭下鞋→图1-11.1电子商务数据概述随着大数据时代的发展，数据对于企业或店铺的经营起着至关重要的作用，而电子商务数据是电子商务企业运营的基础，运营好店铺的秘诀就是加强对电子商务数据的了解与分析。1.1.1电子商务数据的概念与类型电子商务数据是指企业或店铺进行电子商务活动时产生的数据，在此活动中一般主要生成两种数据，分别为行为数据和商务数据。行为数据是指能够反映用户行为的数据，如用户访问情况、用户使用记录，例如，微信朋友圈广告是基于微信公众号生态体系来给用户推送的，这类广告以类似微信好友的朋友圈动态形式展现，如图1-2所示。而不同人群的微信朋友圈收到的推送广告不尽相同，首先，大数据后台收集手机用户的行为数据，然后数据分析人员根据数据信息得出用户特征，再根据分析结果进行精准营销。商务数据是指能够反映企业运营状况的数据，如企业产品交易量、企业投资回报率等。1.数据的分类由于分析需求不同，需从不同的维度去划分数据。按照数据的形式不同，数据可划分为数值型数据与分类型数据。按照数据的内容不同，数据可划分为市场数据、运营数据和产品数据。下面将逐一解释每种数据的具体概念。3电子商务数据分析JD京东家电闲中国人的集体自信创造了新时代家电网购，6成来自京东京东家电，中国人的家电网购查看详情36分神明@京东家电互动图12(1)按照数据的形式划分。①数值型数据。数值型数据是指由多个单独的数字组成的一串数据，是直接使用自然数或度量衡单位进行计量的具体数值。②分类型数据。分类型数据是指反映事物类别的数据，如商品类型、品牌类型和价格区间等。(2)按照数据的内容划分。①市场数据。市场数据包含行业数据和竞争数据。a.行业数据是指企业在整个市场发展的相关数据，包括行业总销售额、行业增长率等行业发展数据，需求量变化、品牌偏好等市场需求数据，地域分布、职业等目标客户数据。.竞争数据是指能够揭示企业在行业中竞争力情况的数据，包括竞争对手的销售额、客单价等交易数据，活动形式、活动周期等营销活动数据。②运营数据。运营数据是指企业或店铺在日常运营中所产生的数据，具体包含客户数据、推广数据、销售数据和供应链数据。a.客户数据是指客户在购物过程中的行为所产生的数据，如浏览量、收藏量等数据，性别、年龄等客户画像.推广数据是指企业在运营过程中的推广行为所产生的数据，如各推广渠道的展现、点击、转化等数据。℃.销售数据是指企业在销售过程中产生的数据，如销售额、订单量、交易数据响应时长、寻单转化率等。d.供应链数据是指产品在采购、物流、库存过程中产生的数据，如采购数量、采购单价等采购数据，物流时效、库存周转率、残次库存比等仓储数据。③产品数据。产品数据分为行业产品数据和企业产品数据。a.行业产品数据是指产品在整个市场的数据，如行业产品搜索指数、行业产品交易指数等。电子商务数据分析基础第1章.企业产品数据是指产品在具体的企业中所产生的数据，如新客点击量、重复购买率等产品获客能力数据，客单价、毛利率等产品盈利能力数据。2.常见的电子商务数据(1)展现量。展现量是指店铺或者商品被展现的次数，简单来说，就是商品所在页面被打开的次数；更加通俗地说，展现量是指商品上架发布之后，当客户搜索产品的关键词时，该店铺商品被客户浏览的次数。展现量是一个非常重要的参数，也是一个非常基础的数据，如果展现量很少，那么后续的浏览量、点击转化率和支付转化率也都会相应较低。(2)浏览量。浏览量(PageView,PV)是指客户浏览该页面或者单击该页面的点击率，客户每次打开或者刷新该页面都会增加浏览量。在电子商务中，浏览量是指店铺或者商品详情页被访问的次数。(3)访客数访客数(UiqueView,UV)是指通过互联网访问、浏览该页面的人数，此“访客”是指独立用户，即访问店铺的电脑客户端或手机端的一个访客。例如，使用一台电脑或者部手机访问店铺，那么UV就是1，而使用这台设备一天中多次访问店铺，UV仍然是1。(4)点击转化率。点击转化率是指统计周期内，成交笔数与点击量的比值，如店铺的100个点击为店铺带来多少笔成交数。(5)支付转化率。支付转化率是指统计周期内，支付买家数与访客数的比值，即访客转化为买家的数量与访客数的比值。支付转化率是影响商品排名的要素之一。1.1.2电子商务数据的特点数据是当前生活中各种服务和产品的背后支撑技术，电子商务数据需要不断革新，以应对社会的发展，在这个过程中利用数据的特点，可推动电子商务的发展。1.体量大在将数据与社交网络和移动互联网中的电子商务结合之后，用户数据已经不仅仅是反映用户交易的数据，而是拥有了更加广泛的数据源，数据的容量已从原来的TB级跃升到PB级甚至是EB级。未来将会有更多的大体量数据应用于商务数据分析当中。有许多电子商务企业在每日的运营当中所产生的用户数据已经达到PB级甚至是EB级，现在流量较大的一些平台，如微信、微博、大众点评上成千上万的网络评论、浏览记录等形成了交互性的大数据，如图1-3所示，当中蕴含了巨大的电子商务行业需求开发价值，对于电子商务企业的管理人员来说也非常重要。5电子商务数据分析U微计划·构建社会化电商全域营销闭环合微博微博×阿里，双剑合壁·全面释放大数据全域价值ò微塘×及阿里妈妈Uiek6放博电商数据社交数据图1-32.类型多电子商务的用户数据类型有很多。现如今的电子商务数据已经不再局限于原来的客户的基本信息、客户的消费记录、电子商务业务信息等结构化或半结构化数据，客户的评论、反馈数据等这些客户在整个平台的记录、痕迹都属于数据范畴。3.价值高客户是电子商务的核心，对客户数据进行分析从而深人分析和预测客户行为，这无疑对电子商务业务发展有着巨大的价值，但并非所有的数据都具有价值，这其中存在着许多庞杂的不相关的数据，也从侧面反映了数据价值的低密度特性。比如沃尔玛公司已经拥有两千多万亿字节的数据，相当于200多个国家级图书馆的藏书量，在这庞大的数据当中，有很大一部分是客户信息和消费记录。1.2电子商务数据分析概述电子商务可以通过数据化对企业或店铺进行监控和改进，通过数据，企业或店铺可以了解消费者的来源、客户画像，产品的销售效了解电子商务果以及如何调整运营方式对店铺进行改造。另外，可通过数据了解数据分析投放广告的效果，基于数据分析的结果，提升企业或店铺的盈利。1.2.1电子商务数据分析的概念和要素1.电子商务数据分析的概念电子商务数据分析主要是通过处理大量的数据，即用户的交易信息，包括购买时间、6···试读结束···...

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