回答:BI的数据可视化,是通过仪表盘、柱状图、折线图以及各类图表的展现,以更易理解的方式来诠释数据之间的复杂关系和发展趋势,以便更好地利用数据分析结果。通过BI的可视化展现方式,化繁为简,达到数据更直观、阅读更便捷的效果;人的创造力不仅取决于逻辑思维,而且还取决于形象思维。奥威Power-BI数据可视化的目标是快速发现问题,识别问题,分析原因.1)颜色预警奥威可视化工具Power-BI每个图表对象都可以...
回答:基于我丰厚的收藏,我来回答这个问题再合适不过了。我们把Python数据分析拆解为两点:第一,我们要学会Python的基本使用;第二,我们要学会Python的数据分析库(假设你已经有了数据分析的基本理解,只是不清楚如何用Python完成数据分析工作)。因此,我们针对两个目的,分别列出一些书目。Python的使用《Python编程:从入门到实践》:抛弃那些大部头吧,我们不是Python后端工程师,不是...
回答:1.数据量太大,比如上亿,就用oracle,优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的,也不用太多优化配置,缺点安装比较麻烦,上手比较慢。2.数据量较大,比如千万级,用postgresql,它号称对标Oracle,处理千万级数据还是可以的,也是易学易用。3.数据量一般,比如百万级,用mysql,这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。4.数据量较小,比如十万以下,sqlite、access都可以。...
回答:作为一个数据分析师来回答一下:我做这行两年多了,刚开始的时候用的多是MySQL数据库,当然,Oracle数据库也会用到,尤其是在金融行业或者国企都用Oracle,一般的公司使用MySQL数据库,可能是因为MySQL数据库免费吧。另外,在一家互联网公司,我遇到了mongodb,目前一些新兴的互联网公司使用nosql的也比较多,这个当时是现学现卖的。作为一个数据分析师,可能对数据库的使用一般是存取数据...
回答:1. 掌握数据分析工具A. 基础工具:excelexcel能够帮助你实现数据透视并可视化,只需用到其中部分功能即可完成日常量数据的计算工作。B. 提取数据工具:MySQLMySQL数据库中包含基本的增、删、改、查等语法,你可以利用它对数据进行清洗和规范化。C. 分析工具:python爬取数据,并对数据进行分析和挖掘收集,python有非常丰富的库去访问网页文档的api以及后期网页文档的快速处理。D...
...优秀文章的链接。 该文档涉及的主要内容包括: Java、 数据结构与算法、计算机网络与数据通信、 操作系统、主流框架、数据存储、架构、面试必备知识点等等。相信不论你是前端还是后端都能在这份文档中收获到东西。开源...
你一定不想错过这个全球较大的公开3D数据集。本文作者为Matt Bell,是3D扫描解决方案提供商Matterport的联合创始人、首席战略官。在本文中,Bell亲述Matterport公开的这个数据集细节,我们随他去看看。一路走来,Matterport见证了3D...
...i点行驶到j点。则标准的车辆路径规划问题可以使用以下数据规划的形式描述: 其中,表达式(1)表示优化目标为最小化使用车辆数;表达式(2)表示每个点有且仅有一辆车负责配送其所需要的货物;表达式(3)表示每辆车...
...的。 docker中的容器是与外部环境完全隔离的,如果需要数据共享,需要在容器上挂载数据卷(volume)。数据卷是独立于容器存在的,容器销毁后数据卷仍然存在。 Docker基于Linux系统开发的,在Windows上安装有如下方式: 如果是6...
...,这里就不说了)。 为什么说redux难,难于在处理异步和数据同步,这里有很多优异的中间件如redux-thunk等,而该项目中我使用的是我自己写的中间件(有兴趣可以看一下我之前的博客如何写redux中间件,由于公司有严格的规定...
...为存储提供方(矿工),参与挖矿。 第三章部分内容和数据来源于星际大陆(IPFSMAIN)詹总的私下交流,感谢星际大陆(IPFSMAIN)团队在此方面投入的机器资源成本和分享。 由于这块周边内容比较多,因此拆为上下篇两部分来介...
一、存储引擎概念 数据库就是存放数据的仓库。至于怎么存储,就涉及到存储引擎。 不同的存储引擎使用不同的存储机制、索引机制、锁定水平,根据实际需求选择不同的存储引擎。 二、mysql支持的存储引擎 MyISAM、InnoDB、Me...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...