数据库 还是 数据numa
数据安全审计：对数据可视化进行审计和评估
[toc] 数据安全审计：对数据可视化进行审计和评估 引言 随着大数据时代的到来，数据可视化成为了企业管理和决策的重要工具。数据可视化可以让我们更加直观地了解数据背后的故事，发现数据中的规律，从而更好地做出决策。然而，数据可视化也面临着一些问题。其中之一就是数据安全问题。如何确保数据的安全，防止数据 ......
元数据的国际化和跨语言支持
[toc] 《元数据的国际化和跨语言支持》技术博客文章 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着互联网的信息爆炸式增长，数据的规模和复杂度不断增加，为了更好地组织和管理这些数据，人们需要对数据进行元数据（ metadata）的描述和定义。 1.2. 文章目的 本文旨在探讨如何在软件设计和开发过程中，实现 ......
利用ApacheNiFi实现数据处理与传输的自动化管理
[toc] 利用Apache NiFi实现数据处理与传输的自动化管理 ## 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着大数据时代的到来，企业和组织需要处理和传输海量的数据，而这些数据往往需要经过多个系统或服务进行处理和传输。传统的数据处理和传输方式往往需要手动配置和管理，容易产生错误、遗漏或安全隐患。因此 ......
城市智慧交通：基于大数据和人工智能技术的出行优化
[toc] 城市智慧交通：基于大数据和人工智能技术的出行优化 1. 引言 随着城市交通的日益繁忙和交通拥堵问题的不断加剧，城市智慧交通已成为当今研究的热点。城市智慧交通旨在通过利用大数据和人工智能技术来优化城市交通，提高交通效率和出行质量。本文将介绍基于大数据和人工智能技术的城市智慧交通的实现步骤、 ......
语言模型在文本挖掘中的应用：如何通过数据挖掘和机器学习技术发现文本中的有价值的信息
[toc] 语言模型在文本挖掘中的应用：如何通过数据挖掘和机器学习技术发现文本中的有价值的信息 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着互联网的快速发展，文本数据量不断增加，人们对文本数据的需求也越来越高。文本数据具有丰富的信息量，对于企业、政府、金融等各行业来说，都具有重要意义。但是，如何从大量的文本 ......
基于人工智能和机器学习的数据访问控制：最佳实践和新技术
[toc] 《基于人工智能和机器学习的数据访问控制：最佳实践和新技术》 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着大数据时代的到来，各类机构和企业为了应对海量的数据，需要采取有效数据访问控制策略来保护其核心数据资产。数据访问控制技术可以分为两类：传统技术和新兴技术。传统技术主要采用访问控制列表（ACL）和 ......
关系数据库中的数据库设计优化与性能提升——基于Python的关系数据库数据库设计优化与性能提升方法
[toc] 《77. 关系数据库中的数据库设计优化与性能提升——基于Python的关系数据库数据库设计优化与性能提升方法》 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着互联网技术的快速发展，数据量日益增长，对关系数据库的管理与维护也日益复杂。传统的数据库管理工具和方式难以满足现代应用的需求，因此，关系数据库 ......
了解FaunaDB数据库的现代设计和实现最佳实践：提高性能和可维护性
[toc] 《29. 了解FaunaDB数据库的现代设计和实现最佳实践：提高性能和可维护性》 1. 引言 1.1. 背景介绍 FaunaDB 是一款高性能、高可用、易于扩展的关系型数据库，旨在提供低延迟、高吞吐量的数据存储和查询服务。FaunaDB 的设计理念和实现最佳实践在业界备受关注，其核心目标 ......
数据库内核：PostgreSQL 关系操作与评估
# 关系操作  关键术语： * 元组（tuple）= 在某些模式下收集数据值 $\cong$ 记录（recor ......
Python全栈学习 day06 数据类型（二）
# day06 数据类型（中） 常见的数据类型： - int，整数类型（整形） - bool，布尔类型 - str，字符串类型 - **list，列表类型** - **tuple，元组类型** - dict，字典类型 - set，集合类型 - float，浮点类型（浮点型） 目标：掌握列表和元组数据 ......
Python全栈学习 day05 数据类型（一）
# day05 数据类型（上） 接下来的3天的课程都是来讲解数据类型的知识点，常见的数据类型： - int，整数类型（整形） - bool，布尔类型 - str，字符串类型 - list，列表类型 - tuple，元组类型 - dict，字典类型 - set，集合类型 - float，浮点类型（浮点 ......
Python数据预处理
# 1 数据的生成与导入 这里主要使用的pandas ``` import pandas as pd #加载excel数据 df_excel=pd.read_excel('') df_excel.head() #加载text数据 df_text=pd.read_table('') df_text.h ......
discuz的邮件设置，密码保存及邮件数据保存位置地方
表 pre_common_setting mail auth_username后面是邮箱地址 auth_password后面是邮箱的密匙密码 图例是我修改过的abcdefghijkmn ......
lakefs 提供的数据工程现状图
此图很不错，整理了不少数据处理周边的工具，可以参考学习 参考图 参考资料 https://lakefs.io/blog/the-state-of-data-engineering-2023/ ......
Python全栈学习 day07 数据类型（三）
# day06 数据类型（下） 常见的数据类型： - int，整数类型（整形） - bool，布尔类型 - str，字符串类型 - list，列表类型 - tuple，元组类型 - **dict，字典类型** - **set，集合类型** - **float，浮点类型（浮点型）** 目标：掌握字典、 ......
R语言用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据|附代码数据
使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归，GLM和Cox回归模型的正则化，特别是_最小_最_大凹_度_惩罚_函数_(MCP)_和光滑切片绝对偏差惩罚（SCAD），以及其他L2惩罚的选项（ “弹性网络”） 还提供了用于执行交叉验证以及拟合后可视化，摘要，推断和预测的实用程序。 我们研究 前列腺数据，它具有 ......
R语言文本挖掘NASA数据网络分析，tf-idf和主题建模|附代码数据
们被客户要求撰写关于文本挖掘的研究报告，包括一些图形和统计输出。 NASA托管和/或维护了超过32,000个数据集; 这些数据集涵盖了从地球科学到航空航天工程到NASA本身管理的主题。我们可以使用这些数据集的元数据来理解它们之间的联系 1 NASA如何组织数据 首先，让我们下载JSON文件，并查看元 ......
matlab中使用VMD(变分模态分解)对信号去噪|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=12486 最近我们被客户要求撰写关于VMD的研究报告，包括一些图形和统计输出。 创建一个以4 kHz采样的信号，类似于拨打数字电话的所有键 拨号音信号的变模分解 将信号另存为MATLAB®时间数据。 fs = 4e3; t = 0:1/fs:0.5 ......
R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化|附代码数据
被客户要求撰写关于灰色模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化 由于房价的长期波动性及预测的复杂性，利用传统的方法很难准确预测房 ......
SAP BTP 平台 ABAP 编程环境如何维护自定义 Unit Of Measure 数据库表 T006
在 ABAP On-Premises 系统下，我们可以轻易在 SAPGUI 里对 Unit of Measure 数据库表即 T006 进行维护： [图片] ABAP 数据库表 T006 是 SAP 系统中的一个重要数据表，它用于存储与度量单位相关的信息。在 SAP 系统中，度量单位用于表示各种物料 ......
maxwell数据抓取工具
## 前言 maxwell是一款开源MySQL数据抓取工具，可以读取MySQL的binlog，然后转换成json并输出到kafka、redis等消息队列中。 - `bin/maxwell`，用于增量抓取 - `bin/maxwell-boostrap`，用于全量抓取 ## 搭建环境 | 应用 | 版 ......
基于JAVA的springboot班级综合测评管理系统，附源码+数据库+论文+PPT，适合课程设计、毕业设计
**1、项目介绍** 随着互联网技术的高速发展，人们生活的各方面都受到互联网技术的影响。现在人们可以通过互联网技术就能实现不出家门就可以通过网络进行系统管理，交易等，而且过程简单、快捷。同样的，在人们的工作生活中，也就需要互联网技术来方便人们的日常工作生活，实现工作办公的自动化处理，实现信息化，无纸 ......
NoSQL数据库与关系数据库的比较
1.在原理方面 2.在数据规模方面 3.在数据库模式方面 4.查询效率方面： 5.在事务一致性方面： 6.在数据完整性方面： 7.在可扩展性方面： 8.在可用性方面 9.在标准化方面： 10.在技术支持方面： 11.在可维护方面： 关系数据库的优势： 劣势 NoSQL数据库： 两种数据库的应用场景： ......
celery笔记八之数据库操作定时任务
> 本文首发于公众号：Hunter后端 > 原文链接：[celery笔记八之数据库操作定时任务](https://mp.weixin.qq.com/s/iM0VxVMagmRNeG2VIc01pg) 前面我们介绍定时任务是在 celery.py 中的 `app.conf.beat_schedule` ......
WPF 入门笔记 - 04 - 数据绑定 - 补充内容：资源基础
主要介绍了WPF中的两大类资源：应用资源和XAML 资源以及在使用资源时通过静态资源引用和使用动态资源引用的区别，需要根据具体场景调整。
本文是学习WPF所作笔记，内容难免由纰漏，欢迎留言讨论！ ......
SQL数据库中CONVERT的使用
定义和用法 CONVERT() 函数是把日期转换为新数据类型的通用函数。 CONVERT() 函数可以用不同的格式显示日期/时间数据。 语法 CONVERT(data_type(length),data_to_be_converted,style) data_type(length) 规定目标数据类 ......
Python随机数据生成——Faker的使用
# 安装Faker ```python pip install faker ``` # 导入模块及基本配置 ```python # 导入Faker from faker import Faker # 初始化，设置locale为中文；默认是英文 fake = Faker(locale='zh_CN') ......