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SEM – 日常实验室操作中的必需品 – JSM-IT700HR 使操作变得简单 东京--(美国商业资讯)--JEOL Ltd. (TOKYO:6951)（总裁兼首席运营官：Izumi Oi）宣布，将于2020年8月推出新的扫描电子显微镜(SEM) JSM-IT700HR，提供前所未有的高通量。 开发背景 扫描电子显微镜应用于纳米技术、冶金、半导体、陶瓷、医学和生物学等各种领域。此外，SEM的应用范围正在不断扩大，以涵盖质量控制和基础研究。因此，对于更快地采集高质量SEM图像的数据和更轻松地确认组成信息的需求也在不断增长。 JSM-IT700HR基于我们屡获殊荣的“InTouchScope™”系列SEM构建，配备我们的浸没式(in-lens)肖特基(Schottky)场发射电子枪(FEG)。这款功能强大的新型SEM满足日常实验室操作中对进一步小型化材料进行观察和分析的需求。 JSM-IT700HR具有1纳米高分辨率和300 nA的最大探针电流（比以前型号高15倍），提供大量的观察和分析信息。简单易用的用户界面、可容纳大样本室的紧凑设计，以及为主控制台提供新的防振支架，均使观察和分析比以前更加舒适。 为增强“简易操作性”，JSM-IT700HR增加了整合到SEM GUI中的新功能，以显示特征X射线生成深度。这有助于迅速了解样本的分析深度（参考值），这对元素分析十分有用。 提供两种配置

SEM – 日常实验室操作中的必需品 – JSM-IT700HR 使操作变得简单 东京--(美国商业资讯)--JEOL Ltd. (TOKYO:6951)（总裁兼首席运营官：Izumi Oi）宣布，将于2020年8月推出新的扫描电子显微镜(SEM) JSM-IT700HR，提供前所未有的高通量。 开发背景 扫描电子显微镜应用于纳米技术、冶金、半导体、陶瓷、医学和生物学等各种领域。此外，SEM的应用范围正在不断扩大，以涵盖质量控制和基础研究。因此，对于更快地采集高质量SEM图像的数据和更轻松地确认组成信息的需求也在不断增长。 JSM-IT700HR基于我们屡获殊荣的“InTouchScope™”系列SEM构建，配备我们的浸没式(in-lens)肖特基(Schottky)场发射电子枪(FEG)。这款功能强大的新型SEM满足日常实验室操作中对进一步小型化材料进行观察和分析的需求。 JSM-IT700HR具有1纳米高分辨率和300 nA的最大探针电流（比以前型号高15倍），提供大量的观察和分析信息。简单易用的用户界面、可容纳大样本室的紧凑设计，以及为主控制台提供新的防振支架，均使观察和分析比以前更加舒适。 为增强“简易操作性”，JSM-IT700HR增加了整合到SEM GUI中的新功能，以显示特征X射线生成深度。这有助于迅速了解样本的分析深度（参考值），这对元素分析十分有用。 提供两种配置

Ververica was founded by the original creators of Apache Flink®, and we’ve spent a long time solving problems in the stream processing space. In this introductory write-up, we’ll provide our perspective on stream processing and where Apache Flink fits in. Stream processing is the processing of data in motion , or in other words, computing on data directly as it is produced or received. The majority of data are born as continuous streams: sensor events, user activity on a website, financial trades, and so on – all these data are created as a series of events over time. Before stream processing,

这些词我们在建设分析型应用时经常会听到，这几个词也经常被弄混，这里来梳理一下。 BI BI 是 Business Intelligence（商业智能）的缩写，是指企业利用已有数据进行数据分析从而指导商业决策的过程。BI 有广义和狭义之分，广义上的 BI 是指只要涉及利用数据及其分析结果进行商业决策的行为都属于 BI 的范畴；而狭义上的 BI 则主要多维分析，在实际工作中，狭义 BI 也更流行一些。 著名的啤酒和尿布的故事曾一度在 BI 领域广泛传唱，据说沃尔玛通过数据分析发现了在某一时间段啤酒和尿片的销量大增，原因是爸爸给孩子购买尿片的同时还会给自己买几罐啤酒，于是沃尔玛调整了啤酒和尿片的摆放位置（也有说法是进行了捆绑销售）获得了巨大成功。 故事的真实性有待考证，据说这家连锁店并不是沃尔玛，而是 Osco Drugs，一家主要在美国中西部经营的药房和便利店。该公司于 1992 年就着手进行数据挖掘项目，算是数据挖掘的先驱者。当时的项目收集了来自 25 家分店、一千两百多万个购物车的信息。数据的确发现：下午 5 点到 7 点之间，客户购买了啤酒和尿片。商店管理层的确对此发现表示兴趣。但现实中，并没有重新设计商品的摆放，没有把啤酒和尿布进行捆绑销售。不过，公司保守地对销售流程进行了改造，即在正确的时间放正确数量的正确商品。 我们不对故事的真实性做过深评判

大数据篇：一文读懂@数据仓库 1 网络词汇总结 1.1 数据中台 数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。 数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。 数据中台连接数据前台和后台，突破数据局限，为企业提供更灵活、高效、低成本的数据分析挖掘服务，避免企业为满足具体某部门某种数据分析需求而投放大量高成本、重复性的数据开发成本。 数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。 数据中台，包括平台、工具、数据、组织、流程、规范等一切与企业数据资产如何用起来所相关的。 可以看出，数据中台是解决如何用好数据的问题，目前还缺乏一个标准，而说到数据中台一定会提及大数据，而大数据又是由数据仓库发展起来的。 1.1.1 数据仓库（Data WareHouse） 数据仓库，按照传统的定义，数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、反映历史变化（随时间变化），用来支持管理人员决策的数据集合。 为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合 面向主题

作者：蒋晓伟（量仔） 阿里巴巴研究员 因为侧重点的不同，传统的数据库可以分为交易型的 OLTP 系统和分析型的 OLAP 系统。随着互联网的发展，数据量出现了指数型的增长，单机的数据库已经不能满足业务的需求。特别是在分析领域，一个查询就可能需要处理很大一部分甚至全量数据，海量数据带来的压力变得尤为迫切。这促成了过去十多年来以 Hadoop 技术开始的大数据革命，解决了海量数据分析的需求。与此同时，数据库领域也出现了一批分布式数据库产品来应对 OLTP 场景数据量的增长。 为了对 OLTP 系统里的数据进行分析，标准的做法是把里面的数据定期（比如说每天）同步到一个 OLAP 系统中。这种架构通过两套系统保证了分析型查询不会影响线上的交易。但是定期同步导致了分析的结果并不是基于最新数据，这种延迟让我们失去了做出更及时的商业决策的机会。为了解决这个问题，近几年出现了 HTAP 的架构，这种架构允许我们对 OLTP 数据库里的数据直接进行分析，从而保证了分析的时效性。分析不再是传统的 OLAP 系统或者大数据系统特有的能力，一个很自然的问题是： 既然 HTAP 有了分析的能力，它是不是将取代大数据系统呢？大数据的下一站是什么？ 背景 为了回答这个问题，我们以推荐系统为例分析一下大数据系统的典型场景。 当你看到购物应用给你展示正好想要买的商品，短视频应用播放你喜欢的音乐时

Heat kernel 什么是heat kernel呢？结果令人震惊！ Hi,大家好，这里是给阿姨倒一杯卡布奇诺。今天，我们来说一下在 1-D 2nd order Convection-Diffusion equation 中analytical solution里面用到的heat kernel。heat kernel是怎么回事呢？heat kernel相信大家都很熟悉， 但是heat kernel究竟是怎么来的呢？可能有人不理解， 为什么会用到heat kernel呢？所以，下面就让小编带大家一起了解吧。 回归正题 给定边界条件和初始条件，将求解关于heat equation可以用傅里叶变换，转化为初始条件和heat kernel的卷积，大大简化了analytical solution的求解效率。 Note that G ( z ) = e − z 2 / 2 ( 2 π ) G(z) = \frac{e^{-z^2/2}}{\sqrt(2\pi)} G ( z ) = ( ​ 2 π ) e − z 2 / 2 ​ is eventually Gaussian Distribution Note that G ( z ) = e − z 2 / 2 ( 2 π ) G(z) = \frac{e^{-z^2/2}}{\sqrt(2\pi)} G ( z ) = ( ​ 2 π )

什么是数据仓库 数据仓库，英文名称为 Data Warehouse ，可简写为 DW 或 DWH 。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。 数据仓库的特点 1 ．数据仓库的数据是面向主题的 与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应，数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。什么是主题呢？首先，主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。面向主题的数据组织方式，就是在较高层次上对分析对象的数据的一个完整、一致的描述，能完整、统一地刻划各个分析对象所涉及的企业的各项数据，以及数据之间的联系。所谓较高层次是相对面向应用的数据组织方式而言的，是指按照主题进行数据组织的方式具有更高的数据抽象级别。 2. 数据仓库的数据是集成的 数据仓库的数据是从原有的分散的数据库数据抽取来的。操作型数据与 DSS 分析型数据之间差别甚大。第一，数据仓库的每一个主题所对应的源数据在原有的各分散数据库中有许多重复和不一致的地方，且来源于不同的联机系统的数据都和不同的应用逻辑捆绑在一起；第二，数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到

数据仓库分层的原因 1通过数据预处理提高效率，因为预处理，所以会存在冗余数据 2如果不分层而业务系统的业务规则发生变化，就会影响整个数据清洗过程，工作量巨大 3通过分层管理来实现分步完成工作，这样每一层的处理逻辑就简单了 标准的数据仓库分层：ods（临时存储层），pdw（数据仓库层），mid（数据集市层），app（应用层） ods：历史存储层，它和源系统数据是同构的，而且这一层数据粒度是最细的，这层的表分为两种，一种是存储当前需要加载的数据，一种是用于存储处理完后的数据。 pdw：数据仓库层，它的数据是干净的数据，是一致的准确的，也就是清洗后的数据，它的数据一般都遵循数据库第三范式，数据粒度和ods的粒度相同，它会保存bi系统中所有历史数据 mid：数据集市层，它是面向主题组织数据的，通常是星状和雪花状数据，从数据粒度将，它是轻度汇总级别的数据，已经不存在明细的数据了，从广度来说，它包含了所有业务数量。从分析角度讲，大概就是近几年 app：应用层，数据粒度高度汇总，倒不一定涵盖所有业务数据，只是mid层数据的一个子集。 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持。数据仓库的context也可以理解为：数据源，数据仓库，数据应用 数据仓库可以理解为中间集成化数据管理的一个平台 etl（抽取extra，转化transfer，装载load）是数据仓库的流水线

3 月，跳不动了？>>> 1.什么是数据仓库？ 数据仓库，data warehourse,简写为DW或者DWH，是为企业所有级别决策过程中提供所有类型数据的战略集合。 2.数仓的特点 面向主题，集成，不可更新的，随时间变化的 在数据进入数据仓库之前，必然要经过统一与综合，这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步 3.数据库、数据仓库的区别 数据库软件：一种操作软件，用于实现数据库逻辑功能，属于物理层； 数据库：一种逻辑概念，用来存放数据的仓库 数据仓库：是数据库概念的升级， 从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。 数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策。 数据库与数据仓库的区别实际讲的是OLTP与OLAP的区别。 操作型处理 ，叫联机事务处理OLTP（On - Line Transaction Processing，） ，也可以称 面向交易的处理系统 ， 它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。 用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的主要手段，主要用于操作型处理。 分析型处理 ， 叫 联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）