国内一位开发者在 GitHub 上开源的手势识别项目：HandPose X，支持手部 21 个关键点检测、二维手势姿态、手势识别等功能。项目中，作者提供了手势按键、动作交互、物品分类、静态手势等多个不同场景的操作案例。GitHub：github.com/EricLee2021-72324/handpose_x 推荐 GitHub 上一本开源技术书籍：《计算机体系结构基础》。作者将从微处理器设计的
在使用matplotlib.pyplot 绘制各种图形时，我们调用set_xlabel('XXXXX轴',fontsize=15)，set_xlabel('YYYYY轴',fontsize=15)set_title('object Graph测试')，annotate(u"示例1",xy=(x[1],y[1]),xytext=(80,10),textcoords='offset points')或
Rollup 可以理解为 Table 的一个物化索引结构。物化 是因为其数据在物理上独立存储，而 索引 的意思是，Rollup可以调整列顺序以增加前缀索引的命中率，也可以减少key列以增加数据的聚合度。
跟踪数据在系统中的流动和转换过程，记录数据的来源、去向以及数据之间的关系。提供直观的图形界面，展示数据的血缘关系，帮助用户理解数据的流动和关系。支持灵活的查询功能，帮助用户快速定位数据的血缘关系，解决数据相关的问题。分析数据的血缘关系，识别数据流动中的瓶颈和风险，帮助优化数据流程和数据管理策略。举例说明：一家金融机构使用血缘关系分析工具来管理其数据湖中的数据流动。他们使用Apache Atlas来
微服务架构下，数据被分隔到 N 个独立的微服务中，如何应对市场、业务对大量数据的查询、分析就变的非常急迫，利用 Spring Boot 和 MongoDB 可以轻松的解决这个问题，通过技术手段将分裂到 N 个微服务的数据同步到 MongoDB 集群中，在同步的过程中进行数据清洗，来满足公司的各项业务需求。2）离线数据处理对微服务正常业务处理没有影响。随着微服务架构的落地，人们发现微服务架构虽然改进
cdga，数据治理工程师
百度百科是这样定义的：元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据，主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。《DAMA数据管理知识体系指南》是这样定义的：元数据最常见的定义是“关于数据的数据”。这个定义非常简单，但也容易引起误解。可以归类为元数据的信息范围很广，不仅包括技术和业务流程、数据规则和约束，还包括逻
标普云BPai一体机：为企业量身打造的AI大模型加速器
当数据成为企业核心资产，治理能力就是驾驭这匹"烈马"的缰绳。通过构建全链路血缘与自动化治理体系，企业不仅能规避法律风险，更重要的是建立数据消费端的信任感——这才是数据驱动型组织的真正护城河。指标异常检测的Transformer模型实践基于大语言模型的自然语言指标查询元宇宙环境下的三维指标体系构想。
数据治理通过不同的策略和标准提高组织数据的可用性、质量和安全性。 这些流程确定数据所有者、数据安全措施和数据的预期用途。 总体而言，数据治理的目标是维护安全且易于访问的高质量数据，以获取更深入的业务洞察
1 字符串拼接Test = "A"&"B"&" "&"c"2 Blank() 函数表实空白Test = BLANK()&"AAaD"Test = BLANK()+ 3223 value（） 将表示数值的文本字符串转换为数值4 values（） 返回的是表 参数可以是列名可以是物理表名字 列名返回的是不重复表 表名保留重复值5 Distinct（） 返回的是表 参数可
Denodo在数据编织领域排名全球第一，保持年均50%+的营收增长率，其卓越的数据编织产品针对广泛的企业、云端、大数据和非结构化数据来源，提供数据访问、数据治理和数据交付功能，而无需将数据从其原始存储库中复制或移出，即“连接，而非获取”，助力企业实现统一数据资产管理，并确保所有用户和业务应用程序可以访问并安全处理极为复杂的多云、异构、跨境等数据，从而改变组织创新和业务运营的方式。甚至在某些情况下，
在数据大爆炸时代，数据安全与合规成为企业发展的重要议题。作为数据虚拟化领域的领导者，Denodo通过逻辑数据编织技术，确保数据能够以安全、敏捷、高效的方式触达全球用户，全面实现数据应用管理的安全合规。在2024汽车技术与装备发展论坛的汽车信息安全合规技术分论坛上，Denodo大中华区技术总监郭杰先生深入探讨了如何通过数据虚拟化帮助企业保护数据隐私与安全，及其在企业中的实际应用。随着数字改革的深化，
2月已过半还在找工作？快来看看有没有适合你的岗位！01公司：友邦科技工作地点：成都市高新区OCG国际中心招聘岗位：ETL工程师 15-18k该岗位为香港项目，需要有数仓或者大数据经验。本科IT或数据相关专业，CET-4及以上，有Python基础。Skill set:• Bachelor degree in IT related disciplines• 3+ years experiences..
数据治理主流程介绍
tableau各种精典工作簿及仪表板可视化展示示例总结
Tableau 是一个可视化分析平台，它改变了我们使用数据解决问题的方式，使个人和组织能够充分利用自己的数据。Tableau提供了非常丰富的图表，通过及其强大的功能，使得数据的可视化极其容易。Tableau，至少是我遇到最强大的可视化平台。
1.结构化就是可以用schema描述的数据,就是结构化数据,能转为二维表格, 如CSV,Excel,2.半结构化就是部分可以转换为二维表格,如JSON,XML3.非结构化数据,就是完全无法用二维表格表示的数据,如Word文档,Mp4,图片,等文件.kettle的流程新建转换-构建流图-配置组件-保存运行使用windos的黑窗口进行任务流执行kettle_crontab.bat编写 黑窗口默认ans
关于数据仓库、大数据平台和数据中台的简要分析介绍。
最后我们总结一下。从企业数据管理与治理的角度看，终极目标是以最优成本实现数据分析的高效率与高质量，从这个角度来看，做“轻”数仓既是手段也是目标，而“第三代”指标平台便是做“轻”数仓的最佳方案。
随着商业智能（BI）的快速普及与深度使用，企业在数据分析“深水区”普遍面临着指标分散定义导致口径不统一、重度依赖 ETL 作业开发报表、问题排查耗时耗力、复用率低等问题。如何兼顾敏捷与统一，实现指标的高效开发和有效管理？我们特策划了本期《指标平台详解》话题，通过两篇文章介绍指标平台建设的必要性，比较三代指标平台的发展脉络，进而提出理想的指标平台的选型标准。以下是系列的上篇《为什么有了 BI，还需要
通过上述分析，我们可以看到 Aloudata CAN 真正代表了第三代指标平台的能力，通过下述核心能力，完美交付独立指标平台的价值主张——管、研、用一体，一处定义，处处使用：1、强大的指标定义能力基于强大的语义数据模型和语义函数定义，Aloudata CAN 能够支持任意复杂指标（如“近 1 年月日均 AUM 最大值”这类二次聚合类指标和“北向资金净买入额行业应有个股总数”这类标签化定义指标）的标
在配置ktr的时候，点击右键，配置编辑作业入口 然后会看到transformation 的输入框，这时候我们把路径 写为${Internal.Entry.Current.Directory}/每个作业对应ktr路径，如果我们想要配置一次，然后多次使用的话。这样我们在把整个文件发给其他使用者的时候 ，其他使用者就不用在配置路径啦。这样我们在把整个文件发给其他使用者的时候 ，其他使用者就不用在配置路径
Fine BI支持Hadoop Hive数据源，可以直接连接Hive进行数据查询和可视化，且提供多种图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，满足用户不同的数据展示需求。本文将通过FineBI将hadoop和hive联系起来对聊天数据进行可视化报表分析
这里写目录标题一、MySQL基础知识1.delete和truncate的区别：2.SQL查询基本语法3.数据准备4.简单查询5.条件查询where6.聚合查询7.分组查询：gourp by8.排序查询：order by9.分页查询：limit10.多表查询11.子查询二、可视化ETL平台——Kettle1.ETL功能2.Kettle使用3.快速入门实战1. 将txt文件中的数据写入Excel表格中
Denodo 平台支持企业 在本地或私有云环境中运行 Deepseek R1，无需依赖外部 AI 服务器，确保数据完全掌控在企业手中。Denodo 通过“查询增强生成（Query RAG）”方案，直接让 AI 查询企业实时数据，确保 AI 生成的回答始终基于最新信息，帮助企业精准决策。
数据网格（Data Mesh）和数据编织（Data Fabric）正逐渐成为现代数据架构的核心理念，分别以全局视角和领域视角，为企业提供创新的数据管理方式。在现代数据架构中，仅仅拥有数据网格或数据织构是不够的。数据网格与数据编织，无疑是当前两种备受瞩目的现代数据架构：前者以分布式数据产品为核心，后者强调全局协调的自助数据层。数据编织是一种全局性的数据架构，通过统一协调的自助数据层，跨部门、跨平台提
物联网和嵌入式系统：随着物联网设备和嵌入式系统的普及，编程语言需要更好地支持低功耗、实时性和资源受限的环境。并行和分布式计算：随着云计算和大规模数据处理的兴起，未来编程语言需要更好地支持并行和分布式计算。安全性和隐私保护：随着网络安全威胁的增加，未来编程语言需要更好地支持安全编码实践，并提供内置的安全机制来防止常见的攻击，如代码注入和数据泄露。可维护性和可扩展性：随着软件规模的不断增大，未来编程语
现在需要使用的节点三个节点，配置两个master节点，三个worker节点，其中数据库存在MySQL8.0上，MySQL安装在docker容器中。现象描述：正在使用的集群描述四个节点一个master节点，三个worker节点，数据库存在MySQL5.7上，安装在docker容器中（集群1）;需求：需要在不停机的情况下将正在使用的集群1上任务迁移到集群2上并且可以使用相当于对集群的任务做了一个高可用
数据分析常用的模型:RFM模型,TGI模型,A/B模型,同期群模型等
jdbc写入mysql时报错为：java.sql.BatchUpdateException: Incorrect string value: ‘\xF0\x9F\x8D\x81’ for column ‘user_location’ at row 1。
2015年上半年数据库系统工程师考试上午真题
正常工作或生产环境有可能会碰到以下这种情况：将表table1中的数据定时同步到表table2中，如果table2中已经有表table1的数据了，那么就将表table2中的数据更新成和表table1一样，如果表table2中不存在，那么就将表table1中的数据插入到table2中针对以上场景就可以使用以下语法，既方便有快捷create or replace procedure ZK_MEMBERi
环境说明程序 版本Win:OS win 7Linux:OS Redhat 6.2JDK1.8.0_45Kettle 5.1本机:Vmnet1 192.168.52.1集群Master：192.168.52.1集群Slave1： 192.168.52.128集群Slave2： 192.168.52.1需要在Redhat 6.2上安装好jdk，配置好环境变量，并且...
一、准备（项目前期已经配置好VMware虚拟机以及Ubuntu18.04）项目前期的准备工作可以参照博客：ETL学习-前期准备项目前期的软件安装工作可以参照博客：ETL学习-软件安装二、配置nginx自启动ubuntu nginx 开机启动三、配置tomcat自启动ubuntu设置tomcat 开机启动--亲测可行四、配置zookeeper集群（包含zookeeper批量启动配置）Ubuntu18
一、准备：项目前期已经配置好VMware虚拟机以及Ubuntu16.04项目前期的准备工作可以参照博客：ETL学习-前期准备二、需要配置JAVA环境：参照文章：Ubuntu配置JAVA环境三、安装和配置Tomcat：Tomcat是由Apache软件基金会属下Jakarta项目开发的Servlet容器，按照Sun Microsystems提供的技术规范，实现了对Servlet和JavaServer
一键连接kettle各个环境版本的安装
mysql解析json数据组，mysql一行拆分多行，mysql的json解析用法。
安装前准备1.1 数据库部署规划相关路径规划，根据实际情况去调整安装软件存放目录 /dm/dmiso/dmsoft数据库安装目录/dm/dmdbms数据文件目录 /dm/dmdata归档文件目录/dm/dmarch备份文件目录/dm/dmbak慢日志 FILE_PATH = /dm/dmdbms/log/slog1.2 检查服务器相关资源信息用户在安装 DM 数据库之前需要检查或修改操作系统的配置
正确处理canal-admin操作异常问题
据往年情况，青年项目、面上项目、地区项目会评时间定在7月22日-25日，不少学者可以从内幕消息知道自己的本子是否要上会，或者已经提前通过了 。没有特殊渠道的学者也不要着急，就静候8月中旬官方公布的最后结果。那么如果你的本子上会了，是好消息还是坏消息呢？“老国自然”们应该都知道了，一半好一半坏！本子上会了，说明你的本子没有被刷掉，还有机会，同时上会的过程中也有可能被PASS掉。1什么情况下要上会？理
kettle输入，输出，转换，作业等实操总结
时间戳转日期、日期时间1.不带时区的时间格式。我开发中经常用的select to_char(to_timestamp(1628088734), 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')如果想带毫秒：格式化为：'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.us2.带时区的select to_timestamp(1628088734)3.直接转成日期不带时间select to_timestam
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