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测试数据——猜想大验证（3）
有数据，不妨测试一下，非常有趣： 1.各个信用等级的逾期率 其他的都比较符合预期，但A的偏高，我也很纳闷，把数据调出来，从高到低排是这样的： 借的量巨大，一旦逾期，在整个逾期率的计算中必然拖累整体。 看来数据没啥毛病。将来对选择标的进行模拟时，如果加上金额限制，同样没啥问题。如限制借款上限为6000，则逾期率就降低很多： 2.性别，女人比男人靠谱 3.借期，6月和12月是主体，但6月明显逾期率低。
1.2K100发布于 2018-01-23 - 来自专栏技术翻译
大数据Python：3大数据分析工具
pd.read_csv('access_logs_parsed.csv', quotechar="'", names=headers) 大约一秒后它应该回复： [6844 rows x 4 columns] In [3] 15 +000... 2 2018-08-01 17:10 www2 www_access 108.162.238.234 - - [01/Aug/2018:17:10:22 +000... 3 admintome resolves to a loopback address: 127.0.1.1; using 192.168.1.153 instead (on interface enp0s3) --------+----+----------+--------------------+ | _c0| _c1| _c2| _c3| 原文标题《Big Data Python: 3 Big Data Analytics Tools》 作者：Bill Ward 译者：February 不代表云加社区观点，更多详情请查看原文链接
5K20发布于 2018-12-13 - 来自专栏数据科学与人工智能
3月20日数据动态早报 | 大健康，大数据
数据动态早报，让您了解数据新变化、新创造和新价值。 一、通信行业数据动态 1 5G网络一旦正式商用，除了会使通信业进入新一轮发展期外，还将带动多个规模万亿级别的新兴产业。 多个市场机构预测，车联网、大数据、云计算、智能家居、无人机等典型的物联网细分行业，在技术和应用层面上已相当成熟，但现有4G网络的通讯能力大大限制了上述产业的发展。 【腾讯科技】 二、电子商务数据动态 1 所谓新零售就是个性化地提供服务，线上、线下形式不重要，本质是从传统的品牌、商品、通路、营销等大规模、工业化和大众化转向个性化定制服务。 【南方都市报】 三、互金行业数据动态 1 宜人贷发布金融科技能力共享平台，将向行业内其他机构输出“数据获取”“反欺诈”“精准获客”三大能力，解决目前普遍存在的投资人信用意识薄弱、权威信用评级缺失和团伙欺诈等问题 【人民日报】 四、医疗健康数据动态 1 中国数亿人群日常工作繁忙，节奏极快，身体或多或少处于亚健康状态，存在强大的养生刚需。【大公网】
78070发布于 2018-02-28 YashanDB数据库引领企业数据智能化3大趋势
随着企业数据量的爆炸式增长及业务场景的多样化，传统数据库面临着性能瓶颈、数据一致性难以保障及扩展性不足等核心挑战。如何高效管理和利用数据资产，成为推动企业数字化转型和智能化发展的关键。 本文以YashanDB数据库为切入点，深入探讨其在引领企业数据智能化的三大趋势，着重解析其先进的架构设计、核心技术及应用优势，旨在帮助数据库管理员、架构师及技术决策者理解最新的数据库技术发展，助力企业构建可信赖且高效的数据基础设施 先进的高可用与安全策略，为企业智能化数据管理提供坚实屏障，构筑数据资产安全与业务弹性的核心基石。 充分利用多样化存储引擎，针对热点和历史数据分别采用MCOL和SCOL结构，提升实时查询和海量数据分析性能。 面向未来，技术人员应持续关注数据库技术创新，深入掌握先进架构和算法，推动企业数据智能化建设迈上新台阶。
21610编辑于 2025-09-24- 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【AI 大模型】Meta Llama 3 大模型 ( Llama 3 大模型简介 | Ollama 软件下载安装 | Llama3 模型下载 | Llama 3 大模型 在线 离线 使用 )
首先 , 安装 Ollama 软件 , 到 https://ollama.com/ 下载安装 ; 然后 , 运行 ollama run llama3 命令 , 即可开始使用 Llama3 大模型 ; 一 、Meta Llama 3 大模型安装 1、Llama 3 大模型简介 Llama 3 大模型 是 Meta 公司 发布的 大模型 , Meta 公司 就是 Facebook ; Llama 3 大模型 Llama3 大模型 ; 下载的模型放在了 C:\Users\用户名.ollama 目录中 , 在我的电脑上的路径是 C:\Users\octop.ollama ; 这个模型很大 , 有 4.7 G 安装完成后的效果 for help) 二、Meta Llama 3 大模型使用 1、Llama 3 大模型在线使用 在命令行中 , 可以直接进行对话 , 下面是对话内容 : D:\Llama>ollama run llama3 for help) 2、Llama 3 大模型离线使用 Llama 3 大模型 联网时 , 可以访问云端服务 , 可以生成更加丰富的文本 ; Llama 3 大模型 在 断网后也可以使用 , 下面是断开网络后
1.7K12编辑于 2024-08-09 - 来自专栏python3
java面试大总结（3）
3、int Integer 的区别： Java 提供两种不同的类型：引用类型和原始类型（或内置类型）。Int是java的原始数据类型，Integer是java为int提供的封装类。 3 在控制器调用具体的Action的Execute方法之前，ActionForm对象将利用Http请求中的参数来填充自已。 3、 多线程的优点 答：可分两方面来答： ? 相对于单线程而言 ： 可以响应多任务的并发操作。 7、 面向对象的特点 答：面向对象有三大特点：封装、继承、多态。 3 可以在不暴露对象的类的前提下，暴露对象的编程接口。 4 不用强迫类关系在无关类中截获相似处(采用适配器就可以了)。 5 声明想执行的一个或多个方法。
67320发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
openstack的3大组件
对象存储支持多种应用，比如复制和存档数据，图像或视频服务，存储次级静态数据，开发数据存储整合的新应用，存储容量难以估计的数据，为Web应用创建基于云的弹性存储。 Glance，是一个虚拟机镜像的存储、查询和检索系统，服务包括的RESTfulAPI允许用户通过HTTP请求查询VM镜像元数据，以及检索实际的镜像。 VM镜像有四种配置方式：简单的文件系统，类似OpenStackObjectStorage的对象存储系统，直接用Amazon'sSimpleStorageSolution(S3)存储，用带有ObjectStore 的S3间接访问S3。
73020发布于 2020-01-09 - 来自专栏机器学习/数据可视化
3大利器详解-mapapplyapplymap
Pandas三大利器-map、apply、applymap 我们在利用pandas进行数据处理的时候，经常会对数据框中的单行、多行（列也适用）甚至是整个数据进行某种相同方式的处理，比如将数据中的sex字段中男替换成 本文中介绍了pandas中的三大利器：map、apply、applymap来解决上述的需求。 ? 模拟数据 通过一个模拟的数据来说明3个函数的使用，在这个例子中学会了如何生成各种模拟数据。 axis=0代表操作对列columns进行，axis=1代表操作对行row进行 demo 上面的数据中将age字段的值都减去3，即加上-3 def apply_age(x,bias): return df.copy() # df4["age"]当做第一个值传给apply_age函数，args是第二个参数 df4["age"] = df4["age"].apply(apply_age,args=(-3, applymap DF数据加1 applymap函数用于对DF型数据中的每个元素执行相同的函数操作，比如下面的加1： ? 保留2位有效数字 ?
98510发布于 2021-03-01 实时数据可视化与3D数据大屏设计深度分析
RayData 数据大屏设计 RayData同样提供全面的数据大屏设计能力，支持拖拽式界面设计。 3D场景渲染 RayData的3D渲染技术能够将数据以三维形式展现，提供沉浸式的数据体验。 低代码可视化分析 数据大屏设计 低代码可视化分析平台通过低代码方式，快速搭建数据大屏。 3D场景渲染 支持3D场景渲染，将数据以三维形式展示。 实时数据接入 能够实时接入数据，保证数据的动态更新。 数字孪生可视化 数据大屏设计 数字孪生可视化专注于构建数字孪生模型，提供数据大屏设计能力。 3D场景渲染 通过3D场景渲染技术，实现数字孪生模型的高精度可视化。 3D数据可视化 数据大屏设计 3D数据可视化专注于3D数据的展示，提供数据大屏设计能力。 3D场景渲染 3D场景渲染是其核心功能，提供高质量的三维数据展示。 数据动画 支持数据动画，使3D数据变化过程更加直观。 自定义组件 允许自定义组件，增强3D数据大屏的功能性。
35910编辑于 2025-07-28实时数据可视化与3D数据大屏设计深度分析
本文将对腾讯云的RayData、低代码可视化分析、数字孪生可视化以及3D数据可视化等产品进行介绍和对比，重点探讨数据大屏设计、3D场景渲染、实时数据接入、多屏互动、可视化模板、数据动画和自定义组件等核心能力 低代码可视化分析 数据大屏设计 低代码可视化分析允许用户通过拖拽组件的方式快速构建数据大屏，简化了设计流程。 3D场景渲染 虽然低代码可视化分析不提供3D渲染功能，但它通过二维图表和地图等元素增强数据的可视化效果。 实时数据接入 低代码可视化分析支持实时数据接入，可以实时更新数据大屏上的信息。 3D数据可视化 数据大屏设计 3D数据可视化专注于3D数据的展示，提供了丰富的数据大屏设计工具。 3D场景渲染 3D数据可视化具备强大的3D场景渲染能力，能够将数据以三维形式生动展现。 总结 数据大屏设计、3D场景渲染、实时数据接入、多屏互动、可视化模板、数据动画和自定义组件是现代数据可视化产品的核心能力。这些能力不仅提升了数据的展示效果，也增强了数据的交互性和实时性。
22210编辑于 2025-07-28实时数据可视化与3D数据大屏的深度分析
在数字化时代，数据大屏设计、3D场景渲染、实时数据接入、多屏互动、可视化模板、数据动画和自定义组件的能力成为了数据可视化领域的核心。这些技术不仅提升了数据的呈现效率，还增强了用户体验。 腾讯云RayData 数据大屏设计 功能亮点：提供丰富的数据大屏设计模板，支持自定义布局和样式。 技术实现：基于WebGL技术，实现高性能的图形渲染。 3D数据可视化 数据大屏设计 功能亮点：提供专业的3D数据大屏设计工具，支持复杂的数据展示。 技术实现：基于3D图形引擎，实现数据的立体展示。 其他功能：支持数据的分层展示和深度分析。 总结 在数据可视化领域，数据大屏设计、3D场景渲染、实时数据接入、多屏互动、可视化模板、数据动画和自定义组件的能力是衡量产品竞争力的关键指标。 腾讯云RayData以其全面的技术实现和丰富的功能点，在实时数据可视化和3D数据大屏领域展现出强大的竞争力。低代码可视化分析和数字孪生可视化则以其易用性和专业性，满足了不同用户群体的需求。
24310编辑于 2025-07-28- 来自专栏数据狗说事儿
数据治理≠买工具！90%企业踩过的3大认知误区
数据不真实、不准确、不共享，正成为企业数字化转型的 “隐形杀手”—— 某集成电路企业因数据问题增加经营风险，某商用车集团因数据膨胀面临治理压力…… 越来越多企业意识到数据治理的重要性，却在实践中陷入“买工具就能解决问题 亿信华辰基于超百家客户调研发现：90%企业在数据治理中踩过 “重技术轻流程”“为合规而治理”“业务部门旁观” 三大误区，甚至有67%企业因流程缺失导致工具闲置。 某企业在通过DCMM三级评估后，取消了数据质量监控的日常投入，3个月后数据错误率反弹30%，业务部门不得不重新人工校验数据，数字化转型进度受阻。 数据质量是否定义关键数据质量指标（如准确率、一致性）？是否定期输出质量报告？数据安全是否建立敏感数据分级制度？是否有脱敏规则与权限审批流程？数据资产化是否建立数据资产目录？ 避开三大误区的关键，是跳出 “买工具 = 完成治理” 的思维，建立 “长效机制 + 业务协同 + 持续优化” 的治理文化。毕竟，数据治理的终极目标，不是 “管好数据”，而是 “用数据管好企业”。
29400编辑于 2025-07-23 - 来自专栏全栈测试
测试数据验证的3大难题，这个工具全搞定！
在测试过程中，涉及数据验证时，我们常常面临三大难题：数据不准确、处理速度慢、结果难以复现。 今天，我要强推一个神器，它让我的数据测试工作变得轻松又高效！ 2、权限限制 测试人员可能因为权限的限制而无法触及后端数据，严重阻碍对数据交换完整性的验证工作。 3、第三方开发 后端服务是由第三方团队负责开发，进行有效的集成测试就会变得更加复杂。 3）验证监控数据是否与预期值一致，确保自动化测试准确性的关键。 2、相关环境 用例核心在于：利用Rest-Assured来完成API的数据发送。 实时监控服务器接收数据的状况，动态测试系统的数据发送能力。 3）监控记录请求 Mock 服务器会记录所有接收到的请求，包括发送的数据。 3、dataValidation() 方法 先通过调用receivedDataMonitor()方法，获取MockServer 收到的请求数据接着，再对请求的数据进行内容与大小的验证。
89610编辑于 2025-01-14 - 来自专栏Reinvent Data Science
揭秘 LLMs 时代向量数据库的 3 大实用场景
过去一年，ChatGPT 和其他大语言模型（LLMs）的爆火也带动了向量数据库的发展。 本文将通过 3 个真实的用户案例，展示 Zilliz Cloud 的新特性是如何为其赋能的。 01. 但是 LLM 的上下文窗口有着严格限制： 1）长度限制 2）上下文过长将明显降低文本生成速度 3）大多数长上下文 LLM 只倾向于“记住”上下文窗口开始和结束的信息 向量数据库能够很好地解决上述问题。 从本质上来说，商品数据是复杂的多模态数据，包含了产品名称、产品描述、产品图片等数据。 本文中我们通过 3 个业界典型用例介绍了 Zilliz Cloud 的部分新特性，欢迎大家上手尝试 (https://cloud.zilliz.com.cn/signup) !
51210编辑于 2024-02-22 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Hadoop（三十）：Hadoop3.x的介绍
hadoop3.x以后将会调整方案架构，将Mapreduce 基于内存+io+磁盘，共同处理数据。 HDFS Hadoop3.x中Hdfs在可靠性和支持能力上作出很大改观： 1、HDFS支持数据的擦除编码，这使得HDFS在不降低可靠性的前提下，节省一半存储空间。 Erasure coding纠删码技术简称EC，是一种数据保护技术.最早用于通信行业中数据传输中的数据恢复，是一种编码容错技术。 它通过在原始数据中加入新的校验数据，使得各个部分的数据产生关联性。 hadoop-3.0之前，HDFS存储方式为每一份数据存储3份，这也使得存储利用率仅为1/3，hadoop-3.0引入纠删码技术(EC技术)，实现1份数据+0.5份冗余校验数据存储方式。 与副本相比纠删码是一种更节省空间的数据持久化存储方法。标准编码(比如Reed-Solomon(10,4))会有1.4 倍的空间开销；然而HDFS副本则会有3倍的空间开销。
1.9K20发布于 2021-10-11 - 来自专栏CDA数据分析师
初级数据科学家求职时的 3 大必备能力
拥有数据科学的硕士学位或参加过科学训练营是否能加分？” 来自 Domino 数据实验室的首席数据科学家 Eduardo Arino de la Rubia 给出了他的回答。 对我而言，在招募初级数据科学家时，我希望在他们身上发现这些特质： 1. 拥有自主学习的动力和决心； 2. 掌握“足够的”编程基本原理； 3. 当目标和指标不明确或有时间限制时，知道如何去分析数据。 这就说明作为一名初级数据科学家已经掌握足够的编程知识，并且能够运用于实践。 3. 当目标和指标不明确且时间受限时分析数据。 ? 最后，一名出色的初级数据科学家需要能够独立完成分析，创建高质量工件并提出令人信服的见解。数据科学存在着模糊性。数据科学家常常需要处理复杂的数据源，伴随着模糊的目标和反馈环路这会导致错误的结论。 数据可不这么认为！） ? 作为一名初级数据科学家，能够有人指导你当然是做好不过了，但是你若能够独立完成这些数据分析无疑能够在应聘中为你加分。 结论 ?
83670发布于 2018-02-26 - 来自专栏大数据文摘
3大技能助你成为超级数据科学家！（附链接）
大数据文摘授权转载自数据派THU 编译：张睿毅、王威力 好的数据科学家和超级数据科学家有什么区别？ ? 成为超级数据科学家的13大技能~ 1. 教育 数据科学家受过高等教育，88%至少拥有硕士学位，46%拥有博士学位，尽管有一些例外，但通常需要很强的教育背景来培养成为数据科学家所必需的知识深度。 尽管如此，互联网上有很多资源可以让您开始学习R，比如Simplearn的数据科学培训和R编程语言。对于有抱负的数据科学家来说，这是一个很好的资源。 3. 熟悉诸如AmazonS3之类的云工具也是有益的。一项由Crowdflower开展的调查发现，LinkedIn中3490个数据科学工作岗位中49%的岗位将Apache Hadoop列为第二大重要技能。 作为一名数据科学家，您必须能够借助数据可视化工具（如ggplot、d3.js、matplotlib和tableau）实现数据可视化。这些工具将帮助您将项目中的复杂结果转换为易于理解的格式。
57120发布于 2019-07-02 - 来自专栏python3
cocos2dx(3) ——大
新的渲染器 3.1、自动批处理 自动批处理功能意味着 渲染器将会把 多次绘制调用 打包为一次 大的绘制调用（AKA batch）。 总结: > 保持将所有的精灵放在一张大的 spritesheet 中。 color3B = ccc3(0, 0, 0); ccc3BEqual(color3B, ccc3(1, 1, 1)); ccColor4B color4B = ccc4(0, 0, 0, 0); ; // in v3.0 Color3B color3B = Color3B(0, 0, 0); color3B.equals(Color3B(1, 1, 1)); Color4B color4B ::GRAY || kBlendFuncDisable | BlendFunc::BLEND_FUNC_DISABLE | ---- 8、新的数据结构 > cocos2d
1.1K20发布于 2020-01-07 - 来自专栏企鹅号快讯
3大技术趋势，主宰未来3年商业变革
（如想获取完整报告请关注阿尔法公社（ID：alphastartups）回复关键词“趋势”） 纵观报告全文，共有3个重点： 未来三年推动商业转型的三大技术：物联网、机器人和AI 阻碍技术创新和商业化的几大要素 总的来说，全球经济发展趋势有四： IoT（物联网）在数据的集合将呈现指数级增长。依靠物联网连接的设备将变得更加智能。 依靠技术的发展，机器人的灵活性、智能程度以及传感器也将得到增强。 3、AI领域 在过去十年中，数据和计算能力的显著增长激发了人工智能领域的创新。在毕马威调研的841位高管中，共有10%的人认为AI将成为未来三年推动企业转型的第三大重要技术。 3、行业阻断 许多公司正在成为软件公司，且产品、服务和行业之间的界限越发模糊。随着越来越多的消费者和企业采用新兴技术，科技行业将持续成为全球创新的引擎。 如前文所示，在物联网、机器人和AI技术的推动下，诸如金融、技术、医疗等行业将在未来3年内拥有最大的商业化潜力。
1.2K70发布于 2018-01-31 实时数据可视化与3D数据大屏设计的深度分析
在数字化转型的浪潮中，实时数据可视化和3D数据大屏设计成为了企业洞察数据、辅助决策的重要工具。 本文将对比分析市场上主流的实时数据可视化产品，探讨它们在数据大屏设计、3D场景渲染、实时数据接入、多屏互动、可视化模板、数据动画和自定义组件等方面的能力与差异。 3D数据可视化 数据大屏设计 3D数据可视化平台提供了专业的数据大屏设计工具，支持三维数据的展示。 3D场景渲染 在3D场景渲染方面，该平台能够处理复杂的三维数据，提供高质量的视觉效果。 技术实现与其他功能 3D数据可视化平台基于先进的3D渲染技术，除了基础功能，还支持虚拟现实(VR)和增强现实(AR)集成。 总结 实时数据可视化和3D数据大屏设计是现代数据展示的两大核心工具。 它们通过直观、动态的方式帮助用户理解复杂的数据集。腾讯云RayData、低代码可视化分析、数字孪生可视化和3D数据可视化平台各具特色，提供了从数据大屏设计到自定义组件的全面解决方案。
22710编辑于 2025-07-28
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