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关于 “数据分析” 的内容如下:

  • 车牌识别技术助力智慧高速畅行无阻

    新一轮的高速公路智能化改造已悄然展开,如果将ETC作为一种支付方式,与车牌识别技术进行融合,当车辆通过车牌识别技术确认身份后,在线上对ETC账户进行扣费,高速收费将会变得更加的方便快捷。

    wangyunan 数据分析 140 2020-02-17 16:49
  • 困扰软件行业发展的真正问题是什么?

    大家都知道,现在和以前比起来,互联网行业、软件行业已经天差地别了。现在处处都在搞信息化建设,人人都知道互联网思维。这样的信息化时代,对于软件开发者、对于软件开发公司来说,是一个巨大的机遇。在门外汉看来,软件开发是机遇大、成本低,只要叫几个程序员,就能搞出个软件公司来。但是,事实情况是这个样子吗?本人在国内软件行业发展较好的二线城市发展,几年也亲眼看到了不少软件公司的衰落。有刚起步的创业公司,只坚持

    lrtech 数据分析 308 2020-02-16 20:36
  • 怎样用Nacos实现Raft算法

    导读为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,包括领导选取(leader selection)、日志复制(log replication)、安全(safety),并且使用了更强的一致性来减少了必须需要考虑的状态。快速了解Raft算法Raft 适用于一个管理日志一致性的协议,相比于 Paxos 协议 Raft 更易于理解和去实现它。为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,包

    大雄45 数据分析 402 2020-02-15 19:44
  • 详解丨金融行业如何统一管理单个任务下所有API的同步情况

    目前,依靠“手工人力”的电子表格数据治理模式逐渐被“自动智能”的专业工具取代。数据管理员、业务分析师开始采用“平台工具”来梳理主数据、元数据,构建模型和管控质量等。

    DataPipeline 数据分析 305 2020-02-13 10:50
  • 数据融合重磅功能丨一对多实时分发、批量读取模式

    本篇将首先介绍一下一对多数据分发及批量读取模式2.0的功能。

    DataPipeline 数据分析 287 2020-02-13 10:26
  • DataPipeline CTO陈肃:构建批流一体数据融合平台的一致性语义保证

    首先,本文将从数据融合角度,谈一下DataPipeline对批流一体架构的看法,以及如何设计和使用一个基础框架。其次,数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题。如果数据无法实现一致,即使同步再快,支持的功能再丰富,都没有意义。

    DataPipeline 数据分析 300 2020-02-13 10:15
  • 2020已来,看完这篇帮你详细了解数据策略

    诸如员工资产,与数据一样,员工也是企业资产的重要组成部分。只不过相较于数据资产管理在国内企业中仍然处于早期阶段。大部分企业在员工的选育用留上已经形成了一套标准化流程和相对成熟的管理策略。基于此,我们是不是应该考虑像管理员工资产那样,以相同的方式处理数据呢?这时,数据策略显得尤为重要。

    DataPipeline 数据分析 384 2020-02-13 09:42
  • DataPipeline「自定义」数据源,解决复杂请求逻辑外部数据获取难题

    DataPipeline在新版本的数据同步任务中增加了「自定义数据源」功能,用户可以通过上传JAR包的方式自定义获取数据逻辑。

    DataPipeline 数据分析 411 2020-02-13 09:32
  • 下篇丨数据融合平台DataPipeline的实际应用场景

    我们分别从7个场景介绍了客户在使用最新2.6版本中遇到的一些情况。

    DataPipeline 数据分析 352 2020-02-12 17:27
  • 网站搭建接单平台_软件系统接单平台

    万物互联,现如今的企业建网站是必须的。那么对于现在而言,网站建站的开发的越来越多。但是网站的质量真是参差不齐,有的则是惨不忍睹,而有的网站做的真的是好 ,用户体验非常好。那么企业在网站建设的时候应该选择个人建站还是网站建设公司来建站呢 ?个人建站:网站技术不成熟,虽说能够单独建站,但是术业有专攻,很少有人是全才,既懂得建站程序,又懂美工设计,同时又懂网站优化代码分析的全才还是比较少的。网站建设门槛

    木森5 数据分析 358 2020-02-11 10:54
  • 绘图: matplotlib Basemap简介

    在数据可视化过程中,我们常常需要将数据根据其采集的地理位置在地图上显示出来。比如说我们会想要在地图上画出城市,飞机的航线,乃至于军事基地等等。通常来说,一个地理信息系统都会带有这样的功能。今天我们讨论如何在Python上实现,并且使用免费的工具包。 matplotlib是Python常用的数据绘制包。它基于numpy的数组运算功能。matplotlib绘图功能强大,可以轻易的画出各种统计

    ii_chengzi 数据分析 412 2020-02-05 15:24
  • They just wanted to find small ways to throw people

    They just wanted to find small ways to throw people

    Megaomgchen 数据分析 353 2020-02-05 08:44
  • ceph-immmutable-object-cache

    一、简介目前官方提供了ceph-immmutable-object-cache守护进程负责将内容缓存到本地缓存目录上。为了获得更好的性能,建议使用SSD作为底层存储介质。二、IO流程ceph-immmutable-object-cache守护进程启动进行初始化,并且时监听本地域套接字,并等待来自librbd客户端的连接。客户端librbd通过域套接字来连接缓存守护进程, 并且向缓存守护进程进行注册

    java06051515 数据分析 417 2020-02-04 11:15
  • 怎样开发 T+0 实时报表

    数据分库后报表只能做 T+1 或 T+n 查询,业务需要的 T+0 实时查询往往无法满足。原因是分库(异构库)后的 SQL 没法写,通过硬编码实现的复杂度又太高。本文将介绍一种简单的方式:使用润乾报表快速实现冷热数据分离后的全量 T+0 实时查询。

    bubblegum 数据分析 389 2020-02-03 10:09
  • The way I believed Diablo 4's new appearance

    VOidk.com | Diablo Game Products Online Store

    cheaprsgolds 数据分析 370 2020-01-31 15:09
  • 大数据技术在食品安全管理领域的作用

      当前,食品安全是公众较为关注的公共安全问题之一,它既与国民的身体健康、生命安全息息相关,也与我国经济发展和社会稳定密不可分。在食品安全事故频发的今天,如何进行高效管理更是成为监管部门工作的重中之重。   大数据时代浪潮滚滚而来,给各行各业乃至我们每个人的工作和生活带来了巨大变化。食品安全风险管理领域也不例外,从生产到流通,涉及到食品链的各个环节拥有着庞大的数据资源。而有效、适时的大数

    大数据小知识 数据分析 401 2020-01-20 14:47
  • 人工智能该如何拯救企业数据目录

      “数据目录”这一概念其实并不新鲜,早在大型机时代,企业就开始通过数据目录跟踪、管理其数据资产。数据目录保存的是与数据有关的数据,或称之为元数据。一个企业的数据目录需要记录遍及整个公司的所有数据库和文件,并为其添加描述,例如,如果有可能的话,对文件与文件之间的关系进行记录。   数据目录允许业务用户快速找到他们所需的信息源——无论是资产数据、公司的地理位置,还是产品和供应商的信息。但是

    大数据小知识 数据分析 401 2020-01-20 14:46
  • 智慧安防预警研判数据采集平台解决方案

    近年来,随着外来人口的大量流入,城市人口状况呈现基数大、流动性高、居住位置分散、管控难度高的特点,由此衍生的各类治安、刑事案件以及其他社会问题也出现逐年上升趋势,给人民群众安居乐业、城市综合治理和公安"打、防、管、控"带来了巨大的考验和挑战,同时围绕社区层面的新型案件X查、XX等方面的需求也越来越迫切,因此亟需构建智能化、立体化的社区安全防控体系来提高社区安全治理水平,从而提高城市的综合管理能力。

    d13823153926 数据分析 399 2020-01-20 10:23
  • 大数据分析商业智能软件是什么

      商业智能软件是公司用来检索、分析和将数据转化为有用的商业洞察力的一组工具。商业情报工具的实例包括数据可视化、数据仓库、仪表板和报告。与竞争情报相反,商业情报软件从企业产生的内部数据而不是从外部资源获取信息。   随着大数据的发展,BI软件的普及也日益普及。公司以前所未有的规模生成,跟踪和编译业务数据。但是,如果我们无法理解并使用它来改善业务成果,那么所有这些数据都不是什么。&nbsp

    大数据小知识 数据分析 392 2020-01-19 14:21
  • 大数据分析必不可少之数据仓库

      数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。   数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。数据仓库本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因。   01数据仓库的特点&

    大数据小知识 数据分析 371 2020-01-19 14:21
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