tag 數據

標籤
貢獻724
455
05:56 PM · Oct 25 ,2025
u_13357275 頭像 u_17579295 頭像 u_16565975 頭像 tech 頭像 u_15745565 頭像 u_15469972 頭像 u_17567677 頭像 u_14767244 頭像 u_17420180 頭像 u_16653481 頭像 u_13715298 頭像 u_15988698 頭像

@數據 / 博客 RSS 訂閱

u_17587833 頭像

mb6923acc0735dc - 輕量存儲首選：用户首選項Preferences的使用場景與實戰

🌟 引言：輕量級數據存儲的藝術 在鴻蒙應用開發中，並非所有數據都需要複雜的數據庫解決方案。對於配置信息、用户設置和小型數據緩存，用户首選項（Preferences） 提供了最輕量、最高效的持久化方案。作為ArkData框架中最易上手的組件，Preferences平衡了性能、簡潔性和功能性，讓開發者能夠快速實現輕量級數據的存儲與管理。 一、Preferences核心特

移動開發 , 數據 , 初始化 , 持久化 , Android

收藏 評論

u_17575186 頭像

wx690c5a13b6da3 - Docker容器數據持久化存儲機制

Docker容器數據持久化存儲機制 一、Docker容器數據持久化存儲介紹 1、物理機或虛擬機數據持久化存儲 由於物理機或虛擬機本身就擁有大容量的磁盤，所以可以直接把數據存儲在物理機或虛擬機本地文件系統中，也可以通過使用額外的存儲系統（NFS、GlusterFS、Ceph等）來完成數據持久化存儲。 2、Docker容器數據持久化存

數據 , 雲計算 , Nginx , Docker

收藏 評論

u_15851118 頭像

u_15851118 - OpenAI Whisper：技術、實戰、生態

概述 在語音轉文本ASR工具合集彙總介紹過幾款語音識別模型和項目，其中就包括OpenAI開源的Whisper。 論文，OpenAI開源的支持多語言的通用ASR。在68萬小時的標註數據上進行訓練，有很強的泛化能力；作為一個多任務模型，可執行多語言語音識別、語音翻譯和口語識別。通過使用分塊算法，也可用於轉錄任意長度的音頻樣本。分塊是通過在實例化管

預處理 , 卷積 , whisper , 數據 , MySQL , 數據庫

收藏 評論

u_17517821 頭像

mb68bd9657ee325 - Python中的StringIO模塊

Python 的 io模塊中的 StringIO是一個用於在內存中處理文本數據的實用工具。它提供了一個類文件對象（file-like object），讓你能夠像操作真實文件一樣對字符串進行讀寫，但無需進行實際的磁盤 I/O 操作，從而更加高效便捷。 下面這個表格可以幫助你快速把握其核心概覽：

字符串 , 數據 , 後端開發 , 文件指針 , Python

收藏 評論

u_15988698 頭像

代碼天地 - 完全突破最強算法模型，XGBoost！！

今天咱們和大家一起聊聊關於 XGBoost 的一個算法案例：XGBoost 在股市波動預測中的應用。 當然，僅僅作為算法模型的學習，切勿用於真實情況。 下面，咱們從原理到案例，好好説説~ XGBoost原理 XGBoost（eXtremeGradient Boosting）是一個基於梯度提升決策樹（GBDT）實現的高效分佈式機器學

服務器 , 數據 , 正則化 , 時間序列 , 分佈式

收藏 評論

u_16099169 頭像

編程夢想家 - （八）神經網絡-線性層及其他層介紹_神經網絡線性層

20.1打開pytorch官網 1.打開torch.nn-Normalization Layers 找到BatchNorm2d： 點擊查看代碼 class torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stat

數據 , 神經網絡 , Css , 2d , 前端開發 , HTML

收藏 評論

u_16353097 頭像

程序員曉東 - JAVA搭建：一站式禮物商城贈送新體驗

以下是一套基於Java技術棧構建的一站式禮物商城贈送新體驗系統源碼架構與核心實現方案，涵蓋從商品選購到智能贈送的全流程創新設計，支持多端協同與數據驅動運營： 系統架構設計 技術棧選型 後端框架：Spring Boot 3.2 + Spring Cloud Alibaba微服務架構，集成Nacos註冊中心、Se

oracle , redis , List , 數據 , 開發語言 , 數據庫 , JAVA

收藏 評論

u_13778063 頭像

u_13778063 - 深度解析雲監控 2.0 日誌審計：統一採集、實體建模與告警溯源能力

作者：孫玉梅 背景 在現代雲環境中，安全合規與故障溯源面臨着如下問題： 控制面與數據面的割裂：雲端的資源變更（如 OpenAPI 調用）與底層的運行時行為天然處於兩個平行的觀測維度。 異構數據的孤島效應：K8s 的編排事件、ECS 的系統日誌以及雲產品的操作記錄分散在不同的存儲介質中，缺乏統一的上下文關聯。 這種多維度的碎片化導致

數據 , 雲計算 , 可觀測 , 日誌審計 , 阿里雲 , 雲服務 , 雲監控

收藏 評論

u_17534189 頭像

qq68d2318712d49 - react實多併發請求同步處理封裝

在React中處理多併發請求並實現同步處理（如等待所有請求完成後再執行後續操作）是常見需求。以下是一個通用的多併發請求同步處理封裝方案，結合React的useEffect和Promise特性實現： 1. 核心封裝函數：處理多請求同步 /** * 同步處理多個併發請求 * @param {Array() = Promise} requestList - 請

封裝 , 數據 , Css , ios , 前端開發 , HTML , 前端

收藏 評論

u_16640750 頭像

雲和恩墨 - 從集成到管控：校園多系統數據孤島貫通全流程指南

在教育信息化建設過程中，“重建設、輕整合”的現象普遍存在，導致校園內各系統形成數據孤島，權限管理混亂，不僅影響管理效率，還存在數據安全風險。本文從數據集成邏輯、權限管控模型、落地實踐三個方面，探討校園多系統數據打通的實現路徑，為教育行業信息化建設提供參考。 數據孤島的核心成因主要有幾個方面。一方面，校園各系統建設時間跨度大，早期系統採用傳統數據庫，新系統採用雲數據庫

oracle , 數據 , 數據集成 , 數據庫

收藏 評論

u_16099221 頭像

技術領航者之聲 - 爬蟲大作業數據分析

1.數據篩選之BS4模塊 例1：獲取紅牛分公司信息：http://www.redbull.com.cn/about/branch [規律比較統一] # 獲取紅牛分公司數據http://www.redbull.com.cn/about/branch import requests from bs4 import BeautifulSoup import re

數據 , 爬蟲大作業數據分析 , xml , 後端開發 , Json , Python

收藏 評論

u_15745565 頭像

畢設大神 - 基於用户評論主題挖掘的旅遊景點推薦系統-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘 要 近年來旅遊業迅猛發展，眾多研究領域都關注着怎樣利用智能技術優化遊客出行體驗這一熱點問題，通過系統分析遊客評論信息、提取核心主題內容能讓景區推薦得到更科學合理的支撐，本系統就在這種背景下被設計開發出來，深度處理評論數據，構建了一個集旅遊景點推薦和信息管理於一體的綜合服務平台。 用户端與管理端構成了系統整體架構的主要部分，用户端有首頁展示、景點信息瀏覽、評論互動

數據 , 推薦系統 , 後端開發 , JAVA , 情感分析

收藏 評論

aloudata 頭像

Aloudata大應科技 - 2025 ChatBI 產品選型推薦：智能問數+歸因分析+報告生成

企業在 AI+BI 浪潮下的 ChatBI 選型困局 隨着企業進入到數字化轉型的深水區，AI 技術的爆發正重塑企業數據分析範式。傳統 BI 工具的"拖拽式"交互模式逐漸被自然語言驅動的 ChatBI 取代，業務人員通過對話即可完成數據探索，企業實現“數據民主化”成為可能。根據公開數據顯示，超過 65% 的大型企業已將 AI+BI 作為核心決策支持系統。 然而，眾多企業在 ChatBI 選型中仍因數

數據 , etl , 人工智能

收藏 評論

u_13341 頭像

ghpsyn - 財務demo數據

混職稱的朋友都知道：字不如表、表不如圖！意思就是你給老闆彙報工作的時候，用文字敍述不如做一個表格，大量的數字表格不如一個圖表更直觀清晰！ 試想着密密麻麻大量的數字表格遞交給老闆，他看不懂，你更是講解着麻煩，遠不如一個可視化圖表來得實在！ 公司上半年財務數據分析圖表 如上圖：每個月收入和支出的柱狀對比，不用你介紹老闆就能

機器學習 , 財務demo數據 , 2019怎麼引用水晶報表 , 數據 , 看板 , 餅圖 , 人工智能

收藏 評論

u_16213611 頭像

mob64ca13ff28f1 - QT之QTableWidget控件_qtabelwidget

目錄 1 - 概述 2 - QTableWidget 核心方法 3 - QTableWidgetItem 核心信號 4 -QTableWidgetItem 核心方法 5 - 豐富多樣的內置控件庫 6 - 核心優勢與設計哲學 7 - 代碼示例 8 - 總結 1 - 概述 在圖形用户界面開發中，表格是展示和編

控件 , 數據 , 雲計算 , OpenStack , qt

收藏 評論

u_17480953 頭像

AIIData數據中台 - 〔從零搭建〕數倉建模平台部署指南

1、數倉建模平台基於開源項目kylin建設 AllData數據中台商業版集成Kylin後，提供超大規模數據的實時分析與數倉建模能力。通過Kylin的預計算技術，實現PB級數據的亞秒級查詢響應，支持高併發多維分析場景。 系統內置分佈式計算框架，可動態擴展資源，結合Kylin的列式存儲與高效壓縮算法，顯著降低存儲成本，適用於金融風控、零售精準營銷等複雜數據分析需求

數據源 , 建模 , 數據 , 私藏項目實操分享 , 數據庫 , SQL Server

收藏 評論

u_16099328 頭像

墨染青絲 - 常用3D數據文件

以下是我遇到的常見 3D 文件類型的列表。我承認我沒有使用過所有這些，但試圖解釋每個的用途。 FBX（Filmbox）文件 FBX由Autodesk開發，是一種多功能的文件格式，用於不同軟件應用之間交換3D模型、動畫及其他資產。它支持幾何體、材質、紋理、動畫等。FBX在遊戲和娛樂行業中被廣泛使用。 這是我偏好在程序間傳輸

虛擬化 , 數據 , 雲計算 , 3d , 標準文件

收藏 評論

u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - 聚類和降維有什麼區別與聯繫？譜聚類與K-Means有什麼本質異同？密度聚類如何處理噪聲數據和異常點？降維是否總能提升聚類效果？

在現代數據科學與人工智能研究中，數據的規模與複雜性呈指數增長。每一個高維數據集不僅包含大量觀測值，還藴含着潛在的結構信息，這些結構可能體現為樣本之間的相似性、變量之間的相關性，或更高階的非線性模式。面對這樣的數據，人類直覺和簡單統計方法往往難以捕捉其內在規律。無監督學習因此成為理解複雜數據的核心工具，其中聚類與降維是最基礎也是最重要的兩類方法。 聚類強調在無標籤條件下發現樣

機器學習 , 聚類 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 相似度 , 人工智能

收藏 評論

u_13303 頭像

colddawn - 大數據系列 -- 數據埋點_51CTO博客

8.1.2 埋點實現方式分類 8.1.2.1 代碼埋點 原理： 在代碼中手動插入埋點邏輯，精準捕獲特定事件（如按鈕點擊、頁面加載）並上報數據。可根據埋點位置分為前端埋點（客户端）和後端埋點（服務端）。 實現步驟： 確定需求：明確需監控的事件（如“加入購物車”按鈕點擊）及數據維度（如用户 ID、時間戳）。 插

大數據 , 數據 , app , 埋點 , 數據治理 , 後端開發 , harmonyos

收藏 評論

u_15894377 頭像

wx638422bd63072 - Vue watch監聽器 computed計算屬性 filter過濾器 過渡動畫

1-watch偵聽器(監聽器) 本質: 一個特殊的函數 作用: 監視data中任意一個數據的改變, 從而實現一些特殊的業務處理 注意: 監視器函數的名字必須和要被監視的數據名稱保持一致 無需手動調用 語法 const vm = new Vue({ el: '#a

redis , 類名 , 數據 , 數據庫 , ide

收藏 評論

u_16018702 頭像

架構師李哲 - 當 AI 落地到了“深水區”：到底是 Prompt 不行、RAG 不夠，還是該考慮微調了？

這兩年，大家對大模型已經不再停留在“技術演示多酷炫”，而是越來越現實地問一句： “為什麼模型看起來很強，但真要放進我們自己的業務裏，用起來總差點意思？ 尤其是——明明接入了私域知識庫，效果還是不穩定？” 答案往往不在某一個“神技”，而是在你怎麼 同時使用 Prompt、RAG 和微調，以及它們和業務的“耦合深度”。 先釐清三個“槓

數據 , aigc , llama , 回滾 , 迭代

收藏 評論

u_16653481 頭像

金海境科技 - 跨境數據流動“中美歐對話機制”建立 破解規則衝突困局 - 金海境科技

2025年3月，中美歐三方在日內瓦啓動“跨境數據流動對話機制”，建立定期磋商、規則互認、應急協作三大合作機制，旨在破解當前全球數據治理中的規則衝突問題。這是全球主要經濟體首次在數據安全領域建立官方對話渠道，引發國際社會廣泛關注。 對話機制的核心成果包括三個方面：一是建立“數據安全規則差異數據庫”，梳理中美歐三方在數據分類、出境限制、合規評估等方面的差異，為企業提供清

數據 , nosql , 數據中心 , 數據庫 , 數據安全

收藏 評論

u_16864929 頭像

瘋狂迪霸戈 - InfluxDB與MySQL語法對比

概述 InfluxDB和MySQL是兩種設計理念完全不同的數據庫系統。InfluxDB是專門為時間序列數據優化的數據庫，而MySQL是傳統的關係型數據庫。這種根本差異導致了它們在數據模型、查詢語言和操作方式上的顯著不同。 1. 數據模型對比 MySQL（關係模型） -- 創建表時需要明確定義列和數據類型 CREATE TABLE sensor_data ( id

數據 , MySQL , 數據庫 , SQL

收藏 評論

u_17579295 頭像

mb6911caa73d1d1 - 從“建場景”到“管機房”：一位開發者的數據中心數字孿生落地手記

大家好，我是一名數字孿生應用開發者。過去幾年，我和團隊接觸了大量數據中心運維項目，從最初的“三維可視化大屏”到如今真正能輔助決策的“動態孿生體”，我們踩過不少坑，也摸索出了一條高效落地的路徑。今天，我想拋開晦澀的技術名詞，以一個實踐者的身份，聊聊我們是如何藉助一套得力的工具，讓數字孿生在數據中心裏“活”起來，並真正解決運維痛點的。 困境：當“酷炫的

數據 , 數據可視化 , 數據中心 , 機櫃 , 人工智能 , 數字孿生

收藏 評論