Celery是Python开发的分布式任务调度模块，今天抽空看了一下，果然接口简单，开发容易，5分钟就写出了一个异步发送邮件的服务。Celery本身不含消息服务，它使用第三方消息服务来传递任务，目前，Celery支持的消息服务有RabbitMQ、Redis甚至是数据库，当然Redis应该是最佳选择。安装Celery用pip或easy_install安装：$ sudo p

一类是个性化数据，就像你在图书馆之外，总有自己独特的学习资料，比如学长的学习笔记，你感兴趣的课外读物。这一层是很多 AI 产品经理比较困惑的地方，我之前在做互联网产品的时候，产品经理的一大能力就是画原型图，而现在的 AI 产品，似乎大部分是一个用户对话界面，AI 产品经理画原型图再也不用画那种长达十几页的用户跳转旅程。它是构建 AI 产品的基础，对底层的了解可以帮助我们确定技术边界，告诉我们什么样

一、逻辑架构：面向架构师、技术Leader、业务人员讲解，重点突出技术如何组合实现业务蓝图1、逻辑分层与业务蓝图保持一致2、构图元素：UI/访问层、业务逻辑层、通用技术层、数据存储层；调用、数据关系3、构图逻辑：上下支撑关系、左右组合关系；常用布局以上入口、下连接、左公共、右开放为最佳实践4、构图工具：drawio-General/drawio-Arrows二、运行架构：面向开发人员实际梳理流程讲

大数据起源于-谷歌，于2003年起发布一系列论文（大数据三驾马车）:1. 《The Google File System 》2. 《MapReduce: Simplified Data Processing onLarge Clusters》3.《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》1 、GFSGFS 是一个大型的分

摘要：标签类目体系方法论是一种将数据资产按照树状结构组织的方法, 根目录为对象, 枝干分支为类目, 叶/花末端为标签。资产结果分为资产清单和资产实体两 大部分, 它们可以通过服务管理工具快速配置成可供业务使用的数据服务结果, 以实现数据资产价值。引言：在数据中台概念中, 数据资产位于核心位置。广义上, 企业拥有所有权的数据资源都是其数据资产。但是这个广义定义过于宽泛，因此需要更多关注其精准定义——

Customer Data Platform （CDP）。所有人都想从最基本的开始做起，了解客户是谁。这似乎很简单, 但客户与业务互动渠道的激增使得这个简单的目标变得极其复杂。每个业务部门依赖的是客户数据的不同方面，他们都有自己的运用场景。销售部门依赖于CRM、售后部门主要看客服系统、市场营销部门关心微信平台、数据分析团队使用各类数据分析工具。这些工具各自产生新的、孤立的、片面的客户数据, 却无法

大数据起源于-谷歌，于2003年起发布一系列论文（大数据三驾马车）:1. 《The Google File System 》2. 《MapReduce: Simplified Data Processing onLarge Clusters》3.《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》1 、GFSGFS 是一个大型的分

大数据起源于-谷歌，于2003年起发布一系列论文（大数据三驾马车）:1. 《The Google File System 》2. 《MapReduce: Simplified Data Processing onLarge Clusters》3.《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》1 、GFSGFS 是一个大型的分

什么是指标？指标是将业务单元精分和量化后的度量值，使得业务目标可描述、可度量、可拆解。数据指标构成如下:数据指标体系是对业务指标体系的汇总，用来明确指标的口径、维度、指标的取数逻辑等信息。它的价值体现在：全面支撑决策指导业务运营驱动用户增长统一统计口径数据指标的主要类型：因此在数据指标管理系统中新建的指标就是如图的三类，其中派⽣指标⾮常常⻅，派⽣指标= 时间周期+统计粒度+修饰词+原⼦指标。对数据

块元素(block)的特点：1、总是在新行上开始；2、高度，行高以及顶和底边距都可控制；3、宽度缺省是它的容器的100%，除非设定一个宽度。如果没有css的作用，块元素会顺序以每次另起一行的方式一直往下排。而有了css以后，我们可以改变这种html的默认布局模式，把块元素摆放到你想要的位置上去。而不是每次都愚蠢的另起一行。需要指出的是，table标签也是块元素的一种，table