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10大云存储平台技巧
将数据迁移至云中时，选择一个适合组织需求的策略很重要。随着数据迁移至云存储平台，有一些因素需要考虑，如你是否迁移了归档数据，他们具有不同的宕机需求。 IoT最佳存储系统 由于对象存储的无限扩展架构和持久的性质，它非常适合处理通过IoT文件积累的PB级的非结构化数据。对于云的主要选择，对象存储可以用于私有、公有和混合云平台。 通过在每个文件中提供广泛的元数据，对象存储可以筛选大量非结构化数据，却不会让你感到苦恼。 公有与私有云各自优缺点 当选择云存储平台时，你可能在公有云与私有云之间难以选择。 通过将被动数据迁移到较低的存储层，混合云平台可以清理急需的存储空间，否则可能会被很少访问的数据浪费。 在灾难发生后保护，并确保重要数据可用并不是一件小事，但是使用云存储平台可使提供商做更多的工作。
2.7K60发布于 2018-03-02 什么是无代码平台？最新 10 大无代码平台！
那么，究竟什么是无代码平台？目前市场上又有哪些值得关注的无代码平台呢？接下来，让我们一探究竟。一、什么是无代码平台？ 二、最新10大无代码平台推荐（一）首选推荐：轻流轻流作为国内无代码领域的领军者，以其卓越的技术实力和丰富的行业经验，在众多无代码平台中脱颖而出。 此外，轻流还获得了SOC2安全审计、信息系统安全等保三级、ISO27001等多项国内外权威安全认证，为企业数据安全保驾护航。 阿里宜搭：与阿里云的产品体系深度集成，阿里宜搭在数据处理和业务流程自动化方面表现出色。某大型企业通过阿里宜搭搭建了财务审批系统，实现了财务流程的自动化，审批效率提升了50%。 温馨提示：文章为大模型AI生成，如有侵权，请私信删除。
93710编辑于 2025-08-25- 来自专栏测试开发干货
数据工厂平台10： 首页底部
不过这里我们要思考一个设计上的问题： 很多第一次做平台的同学，会盲目崇拜 首页的各种统计图，觉得这样很高大上。 但是实际上，你去访问公司很多内部平台时候，首页的统计图你根本不会去看，也不会在意。 尤其是统计数据是全局的整体的时候，作为单个用户 更加不会关心了。 当然大部分如此的设计，主要是为了美感，再就是给领导一目了然的掌控心里设计，然后就是秀肌肉，给同事看看自己的平台流量很大。最后就是为了开发者自己的后面晋升答辩、简历美化 提供数据量化支持。 鉴于我捅破了这层窗户纸，所以我们的设计是，同样是统计数据，但是底部留白我们要统计的一定得是登陆者的个人信息，而非全平台的总体数据。 我们为了能更好的融入进我们的平台首页，所以还要继续给它扒皮。
66040编辑于 2022-05-19 - 来自专栏SDNLAB
10大热门Kubernetes新平台和工具
以下是今年发布的10项与Kubernetes相关的新技术，期待它们能够在整个企业IT领域掀起波澜。 Docker企业版3.1 ? Nutanix Karbon平台服务 ? Nutanix于9月推出了该平台即服务，为跨多个云基础设施运行基于微服务的应用程序的客户提供自动化安全性和多租户服务。 其他功能包括容器即服务，支持无服务应用的功能即服务、支持Prometheus监视以及高级网络和数据服务。 for Kubernetes（ACK）是GitHub上一个开发者预览版的开源项目，旨在使用AWS服务构建可扩展、高可用的Kubernetes应用程变得更加容易，无需在集群外定义资源或运行支持服务，例如数据库 原文链接： https://www.crn.com/slide-shows/cloud/10-hot-new-kubernetes-platforms-and-tools/11 责任编辑：边小白
1.8K30发布于 2020-10-09 - 来自专栏凹凸玩数据
盘点 10大 数据库！
大家好，我是小五 DB-Engines 最近发布了 2021 年 9 月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名，实时统计了 378 种数据库的排名指数。 前 30 名的排行情况详见下图，前10大数据库 用线段做了分割。同时在文末，会免费赠送给大家一些数据库书籍！ 跌幅榜情况 较去年同期，本月三霸主集体暴跌再次霸占了“同期跌幅榜”。 虽然各大开源类数据库百花齐放，然而，在 DB-Engines 全球数据库排行榜上，Oracle 和 MySQL 依然是世界上最受欢迎的商业和开源类数据库，而且领跑优势还在继续扩大。 小众数据库不可小觑 数据库相关从业人员可以将 DB-Engines 数据库排名作为参考，大数据时代发展速度之快超乎我们的想象，新的数据库产品仍然在不断诞生，如果你的需求比较特殊，大众数据库产品无法很好地满足你 每天数据增量十多亿，近百万次查询请求。 快手内部也在使用 ClickHouse，存储总量大约 10PB， 每天新增 200TB， 90% 查询小于 3S。
2.5K10发布于 2021-10-18 - 来自专栏个人分享
数据挖掘10大算法详细介绍
想初步了解下怎样数据挖掘，看到一篇不错的文章转载过来啦~ 转自:http://blog.jobbole.com/89037/ 在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法 只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。 举个 AdaBoost 算法的例子：我们开始有3个弱学习器，我们将在一个包含病人数据的数据训练集上对他们做10轮训练。数据集里包含了病人的医疗记录各个细节。 在10轮结束的时候，我们剩下了一个带着不同权重的已经训练过的联合学习分类器，之后重复训练之前回合中被误分类的数据。 这是个监督还是非监督算法？ 第四步：计算其他类时也做类似的计算： 因为0.252大于0.01875，Naive Bayes 会把长形，甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。 这是个监督算法还是非监督算法呢？
2.3K40发布于 2018-09-06 - 来自专栏大数据文摘
全球10大新兴MOOC平台盘点(在线教育)
对教育、在线教育、大数据在教育领域应用的朋友，请给公众号留言，大数据文摘将组建“大数据-教育行业群”，共同讨论相关话题。 如果说2012年是MOOC之年，那么2013年就是MOOC爆发之年。 这些新兴平台大多抛弃了直接录制老师讲课视频的方式，专门为在线课程制作视频，并且增加了不少社交和互动元素。来发现最适合自己的平台吧！ iversity通过网友投票和专家评审选出10门课程，为每门课程提供了25000欧元的制作经费。为了开拓国际市场，iversity还发起了用户邀请活动。 一些语言学习平台也采用了MOOC模式，例如英语学习平台Voxy和西班牙语平台spanishmooc。它们都采用了自适应学习的方式，开课时间没有限制。 巴西网站Veduca的一大特色是首页推荐和新闻热点相关的课程。 最后压轴出场的是汇集了12门语言的欧盟平台OpenupEd。
2.3K81发布于 2018-05-22 - 来自专栏Rainbond开源「容器云平台」
使用好雨云平台的10大理由！
4，可重用服务 服务复用是节省时间和提高效率的最好软件方法，好雨提供数据存储、消息队列、BAAS、日志分析、开发工具等服务，这些服务满足企业级质量要求，利用这些服务，开发者可以快速组装出想要的产品，将“ 企业数据至少存储三份数据。 SLA 99.95% 6，DevOps 好雨支持整个应用程序生命周期。它为配置管理、敏捷规划、协作开发、持续部署、测试、监控、伸缩和优化提供了服务。 10，按使用付费 选择云主机时，为了预留一些余量，内存是高一点，还是低一点，磁盘是多一点，还是少一点，带宽是大一点，还是小一点，这是一个让人纠结的问题，购买之后发现大量闲置。
1.1K40发布于 2018-05-31 - 来自专栏大数据
10大数据挖掘算法及其简介
Naive Bayes 10. CART 1.C4.5 C4.5以决策树的形式构造了一个分类器。为了做到这一点，C4.5给出了一组已经分类的数据。 分类器是数据挖掘中的一个工具，它取一堆数据来表示我们想要分类的东西，并试图预测新数据属于哪个类。 例如，假设在患者数据集中。 4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。 关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。 例如，假设我们有一个超市交易数据库。 在统计数据中，EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性，同时评估未观测变量的统计模型参数。 10.CART CART代表分类和回归树。它是一种决策树学习技术，它输出分类或回归树。和C4.5一样，CART是一个分类器。 分类树是否像决策树?分类树是决策树的一种类型。分类树的输出是一个类。
1.2K70发布于 2018-01-19 - 来自专栏ATYUN订阅号
10大数据挖掘算法及其简介
Naive Bayes 10. CART 1.C4.5 C4.5以决策树的形式构造了一个分类器。为了做到这一点，C4.5给出了一组已经分类的数据。 分类器是数据挖掘中的一个工具，它取一堆数据来表示我们想要分类的东西，并试图预测新数据属于哪个类。 例如，假设在患者数据集中。 4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。 关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。 例如，假设我们有一个超市交易数据库。 在统计数据中，EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性，同时评估未观测变量的统计模型参数。 10.CART CART代表分类和回归树。它是一种决策树学习技术，它输出分类或回归树。和C4.5一样，CART是一个分类器。 分类树是否像决策树?分类树是决策树的一种类型。分类树的输出是一个类。
1.2K130发布于 2018-03-06 - 来自专栏空间转录组数据分析
10X空间转录组平台vs国产空间平台（华大 & 百迈客）
我们再来看国产国产平台的空间数据，国产平台都说自己是亚细胞级精度，但是亚细胞级精度是无法直接用于分析的，所以策略就是合并成一个super spot，很多时候合并后的直径比10X平台还要大。 也就是说bin20对应的直径为10-15um，也就是55um对应的是bin100左右，白迈客就是水平7左右，这个bin是可以调节的，大家可以根据自己的样本特性，要求公司或者自己对数据进行调节，比如自己的样本细胞大多数直径在 第二点，软件集成度 不得不说大多数软件还是针对10X平台开发，集成度较好，国产平台目前没有很好地团队配合开发针对国产平台的软件，都是嫁接针对10X平台分析的软件，所以这方面欠缺一点。 其中最主要的一个体现就是图片与数据的展示性问题，10X的平台很容易进行以下展示，底片和数据结合在一起，包括聚类结果，基因展示等等： 图片 图片 但是国产平台很难做到这一点，只能分开展示： 图片 4、精度越大，对实验的要求越高，“污染”的程度比10X要大。 5、肿瘤研究存在挑战 如果说国产平台在相同的直径下基因检出数不低于10X平台，那么国产平台将会有很大的应用，生活很好，有你更好
1.2K40编辑于 2023-04-10 - 来自专栏低代码平台
10大开源的快速开发平台—架构师必看
如今，数十个低代码 / 平台和服务正蜂拥而至，因为事实证明，这个概念不仅仅是可用于快速原型项目。下面就让我们介绍一下这10款优秀的产品吧！ JeecgBoot同时还有大屏设计器、报表设计器、仪表盘设计和门户设计，有丰富的文档和视频，也支持多数据库。 Skyve支持不同的数据库引擎：MySQL、SQL 服务器和 H2 数据库引擎。其开发人员目前正在努力支持PostgreSQL和Oracle。 OpenXava确保了高生产率、平缓学习曲线、一大批企业功能以及移动和平板电脑的响应式布局。OpenXava是一个免费的开源社区版，但企业可以购买不同的额外功能版本。 Convertigo官方地址：https://www.convertigo.com/10、Tymly图片Tymly是一个业务有限的低编码平台，用于创建可扩展的服务器应用程序。它以MI许可开源发布。
13.8K30编辑于 2022-10-25 - 来自专栏测试开发干货
(简易)测试数据构造平台: 10 (首页-菜单)
这里自然放的都是一些菜单，在elementUI中的菜单其实很简单，代码如下：
42510编辑于 2022-07-07 - 来自专栏五分钟学算法
10 大算法
与早期的排序算法相比(如冒泡算法)，这些算法将排序算法提上了一个大台阶。也多亏了这些算法，才有今天的数据发掘，人工智能，链接分析，以及大部分网页计算工具。 02 傅立叶变换 和快速傅立叶变换 ? 用这个算法解决的问题简单又复杂：保证安全的情况下，如何在独立平台和用户之间分享密钥。 ? 9 数据压缩算法 数据压缩算法有很多种，哪种最好？这要取决于应用方向，压缩mp3，JPEG和MPEG-2文件都不一样。 哪里能见到它们？不仅仅是文件夹中的压缩文件。 你正在看的这个网页就是使用数据压缩算法将信息下载到你的电脑上。除文字外，游戏，视频，音乐，数据储存，云计算等等都是。它让各种系统更轻松，效率更高。 10 随机数生成算法 ?
52840发布于 2019-06-03 - 来自专栏LiveEdu在线科技教育平台
2017编程趋势预测：10大技术大热，10大技术遇冷
SVG和HTML包含了一大堆标签，Web开发者使用起来往往更方便，现在还有了大的APIs，让你可以在画布对象上详细地绘画图形，通常还会提供视频卡来帮助你使用。 新的Web应用程序是从前端到有大量内容的大数据库。当Web应用程序需要信息时，它就从数据库中提取信息并将信息注入到本地的模具中。 现在没有必要使用Web附加设备所需要的所有东西来标记数据，以便创建一个网页了。数据层是完全独立于演示和格式层。 Android大热, iOS遇冷 几年前，苹果专卖店门前排起的“人龙”还记得吧？ 10. 在线即时教育成趋势，四年传统教育不再是主流 以计算机为媒介的课程已经不是新玩意了，每个人正在享受着观看视频讲座的好处。
1.7K100发布于 2018-05-21 - 来自专栏CDA数据分析师
【干货】数据挖掘的10大分析方法
其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。 同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。 10.CART:分类与回归树 CART,ClassificationandRegressionTrees。在分类树下面有两个关键的思想。 第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。
2K80发布于 2018-02-11 - 来自专栏算法channel
盘点 Python 10 大常用数据结构（下篇）
Python 常用数据结构 此专题《盘点Python10大常用数据结构》目录： 学习目的 学习目标 1 list 2 tuple 3 set 4 dict 5 deque 6 Counter 7 OrderedDict 8 heapq 9 defaultdict 10 ChainMap 总结 学习目的 这个专题，尽量使用最精简的文字，借助典型案例盘点Python常用的数据结构。 下面根据定义的这三个阶段，总结以下10种最常用的数据结构： 1 list 基本用法 废话不多说，在前面单独有一个专题详述了list的使用【添加文章链接】 使用场景 list 使用在需要查询、修改的场景， 10 ChainMap 基本用法 如果有多个dict想要合并为一个大dict，那么ChainMap将是你的选择，它的方便性体现在同步更改。 总结 以上就是Python常用的10种数据结构，4种常用的基本结构，6种基于它们优化的适应于特定场景的结构，对它们的学习我将它们总结为三步。
1.1K30发布于 2020-08-04 - 来自专栏算法channel
盘点 Python 10 大常用数据结构（上篇）
学习目的 这个专题，尽量使用最精简的文字，借助典型案例盘点Python常用的数据结构。 学习目标 学习数据结构第一阶段：掌握它们的基本用法，使用它们解决一些基本问题； 学习第二阶段：知道何种场景选用哪种最恰当的数据结构，去解决题问题； 学习第三阶段：了解内置数据结构的背后源码实现，与《算法和数据结构 下面根据定义的这三个阶段，总结以下10种最常用的数据结构： 1 list 基本用法 废话不多说，在前面单独有一个专题详述了list的使用列表专题 使用场景 list 使用在需要查询、修改的场景，极不擅长需要频繁插入 以上4种数据结构相信大家都已经比较熟悉，因此我言简意赅的介绍一遍。接下来再详细的介绍下面6种数据结构及各自使用场景，会列举更多的例子。 5 deque 6 Counter 7 OrderedDict 8 heapq 9 defaultdict 10 ChainMap
1.1K30发布于 2020-08-04 - 来自专栏华章科技
因为大数据 10大行业正在改变……
来源：36大数据 去年十月，在埃森哲和通用电气联合发布的调研报告中突破性地指出了这一紧迫性。89%的调查者认为，一家没有大数据战略的企业将在明年就遭到市场份额和发展势头方面的损失。 大约一年后，将会有10个行业因大数据战略而迅速变革。事实上，84%的企业认为大数据将在未来一年重塑竞争版图。所以即使你所处的行业不在其列，留意下周围那些正在经历这场巨变的公司也没有坏处。 10、能源产业 技术和物联网颠覆了能源产业。从微观上看，有像Quirky公司的Aros这样的智能空调设备，它不但可以利用数据学习用户习惯和温度偏好，保持屋内凉爽和舒适，而且几乎不需要浪费多少能源。 T-Mobile 合并了所有的客户数据集，将其分为六大类，以此来进行完整的客户行为分析，最终分析使得客户流失率降低了50%。 魔兽世界Steam游戏平台等都促成了市场的生机和繁荣，十余亿的忠实粉丝参与其中。而现如今的游戏业也已经开始利用大数据来进一步改善体验。从30年前NES游戏平台产生以来，我们已经走过很远的路。
59920发布于 2018-08-13 - 来自专栏CSDN技术头条
2016年大数据在金融领域的10大趋势
在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的 这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。 更重要的是，这些新数据平台能够超越Hadoop平台达到传统数据存储的效果，并且做的更加大容量，更快，且在细节上达到合规性要求。 我们预计，在中等的商业风险评估与性能相关的大数据的商业行为将迅速增加。更进一步，我们将看到关于如何切实带来后台功能的更深层次的交流(合作等)。 10. 原文：Top 10 Big Data Trends in 2016 for Financial Services 译者：袁璞，圣特尔•E店宝大数据架构师，关注高性能或可用架构、大数据技术、机器学习。
1.3K100发布于 2018-02-11
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