清华大学金融教授李稻葵，取得毕业美国哈佛大学经济学博士学位，不仅是斯坦福大学胡佛研究所国家研究员，也是中国与世界经济研究中心主任，常年深耕于现代经济学的改革与发展，对中国宏观经济的运行、发展模式制度、大国经济策略等，都颇有心得。由此引发了一个发人深省的话题

ML Ops 是 AI 领域中一个相对较新的概念，可解释为「机器学习操作」。如何更好地管理数据科学家和操作人员，以便有效地开发、部署和监视模型?其中数据质量至关重要。本文将介绍 ML Ops，并强调数据质量在 ML Ops 工作流中的关键作用。ML Op

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公司依靠BI工具出示的可视化大数据展开剖析评定，务求做到最好的商业服务管理决策。而云蛛系统作为数据可视化中的一员也是义不容辞，云蛛系统是蛛网时代历经2年自主研发出的一套数据可视化开发工具，经过市场检测以后大受好评。因而，云蛛系统是彻底自主可控的，拥有 很高

世上没有最好的方案，任何技术都有其“软肋”。只有适合的，合适的才是最优！其核心是通过SAN进行存储之间的数据拷贝，常见方案如 IBM的FlashCopy , EMC的SRDF等。成本高，对存储的型号有一定要求，无法避免数据库的逻辑坏块，对数据的恢复状态不可

数据中台、相信这四个字大家一定不陌生。因为在2019年、数据中台可谓是最火的概念之一，很多大公司都在布局自己的数据中台。它和我们熟知的数据平台有啥区别？数据中台整体架构和全景图又是什么呢？笔者有幸参与了公司数据中台从0到N的建设，计划从概念到落地，把中台那

Mysql8.0有着非常亮眼的新特性，其中之一便是数据字典的改变。正如我们使用mysql来存储业务数据，同理，mysql自己也需要存放自己的数据，这部分即称之为元数据。针对上面提及的这些点，mysql8.0版本推出了一个事务型数据字典来替代以前元数据各种存

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如果企业没有为获得最佳性能而预先准备数据，那将不会更好地为那些消耗数据的用户提供服务。实际上，不良的数据准备是导致大数据项目失败的主要原因，而管理此类项目的人负担不起，只是出于这个原因，对于企业来说，拥有大数据准备策略和方法并如实执行是至关重要的。　　了解

为了解决前面提及的各种问题， 企业有很强烈的诉求搭建自己的数据湖 ，数据湖不但能存储传统类型数据，也能存储任意其他类型数据，并且能在它们之上做进一步的处理与分析，产生最终输出供各类程序消费。在本文中，将介绍数据湖的一些主要方面，帮助读者理解为什么它对企业非

所以，在我们删除数据库百万级别数据的时候，查询MySQL官方手册得知删除数据的速度和创建的索引数量是成正比的。与之前的直接删除绝对是要快速很多，更别说万一删除中断,一切删除会回滚。

当是负数的时候，result不能得到正确的数，需要写成如下：

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我们来谈谈客户端界面的数据同步问题。这样的方式避免了频繁、重复的API网络请求，同时使应用有较高的数据访问和响应速度。对此，将同步监听的操作放在Activity更有长远的意义。现在安卓官方出了一个叫LiveData的组件，也同样是基本内存缓存数据实现了全局

gojs使用基本套路是先在页面上写一个div站地方，之后初始化该div，再然后所有的图标渲染都在该div内进行！！！var myDiagram = $; // 创建图表，用于在页面上画图

过去几年，越来越多科技巨头推出了自己的 AutoML 服务，市场对于此类服务的关注度与认可度也一直在不断提升。本文，四位数据科学家两两一组通过两个数据集与 AutoML 服务正面较量，最终证明：AutoML 取代工程师，缓缓吧！目前存在哪些 AutoML

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为了不让自己在同一个地方失败两次，也为了让自己对他人有用，我的这篇文章献给那些想追随自己的激情，成为数据科学家的人。我坚信，即使你不想换工作，你也必须不断地接受面试，因为你在面试中学到了很多东西。没有比这更快的学习方法了。数据科学是一个需要你不断提高技能的