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转自：爱数据学习社 数据是企业最具价值的资产之一，而数据质量则直接影响数据的产出和数据价值的高低。 因此，数据质量的管理对于企业决策、战略水平和业绩提升至关重要。 今天我们就来聊一聊企业如何评估和提升数据质量。 一、数据质量是什么 国际数据管理协会的《数据管理知识手册》中规定： 数据质量（DQ）是“ 既指与数据有关的特征，也指用于衡量或改进数据质量的过程 。 ” 具体可以从以下几个方面来定义数据质量： ● 从用户层级定义数据质量： 即满足特定用户预期需要的程度 ● 从数据本身定义数据质量： 即从数据质量的指示器和参数指标等方面来衡量 ● 从数据约束关系定义数据质量： 即从数据的原子性、数据的关联性及对数据的约束规则来度量数据质量 ● 从数据过程定义数据质量： 即从数据能被正确使用、存储、传输等方面定义质量 二、数据质量问题有哪些危害 当前越来越多的企业认识到了数据的重要性，但 数据是一把双刃剑，它能给企业带来业务价值的同时也是企业最大的风险来源 。 据IBM统计： ● 错误或不完整数据导致BI和CRM系统不能正常发挥优势甚至失效 ● 数据分析员每天有30%的时间浪费在了辨别数据是否是“坏数据”上 ● 低劣的数据质量严重降低了全球企业的年收入 由此可见，低质量的数据将直接导致分析结果的不准确，从而为业务发展和企业决策带来严重影响。 三、影响数据质量的因素

昨天有个粉丝问在知乎平台有哪些变现手段，说做了几年技术不知道做什么副业能搞钱，我说你是赶上了这个好时代，平台很多，但凡有点特长，都能挣到钱。 今天给你们聊聊知乎上那些挣钱的路子 首先知乎的流量还是非常猛的，一方面与百度深度合作加持，另一方面，作为内容社区，算是为数不多的公域流量。要知道大平台都是走封闭路子，无论是淘宝，微信还是头条，搜索引擎是搜不到他们家内容的。而知乎的内容都能被搜索引擎检索到，所以如果你能写出优质内容，那么长尾流量是非常可观的 我也经常玩知乎，里面的几种赚钱套路除了知乎live之外我都在尝试过， 知乎live被他们自己做废了口碑挺差的 好物推荐 好物推荐就是在回答里面插入相关商品，如果有用户通过链接购买了你推荐的商品，就能获取一定比例收益，这个提成比例通常是1%到20%不等，比如我有一个回答里面插入了几本书，一本书的收益基本上是一块到几块不等。每天都有收入，如果你深耕的话，收入也不少。 如果是高价商品或者是日常高频产品，比如3C产品，手机电脑，化妆品之类的，相应的收入会高些。 软文写作 其实 在知乎也可以接软文的，比如某个品牌或者培训机构需要推广，可以专门为其写一篇回答，这种一般适合做品宣。不过，这种玩法的弊端就是容易被知乎官方限流，因为在知乎的规则是不允许用户自己发广告性质的内容。要发也必须是通过官方平台来操作。所以就引入了第三种赚钱的方法。 知+互选 【知

随着各行各业产业智能化升级速度的加快，既懂技术又要懂行业落地的 AI 人才重要性日益凸显。近日，2020重庆英才大会召开，百度与重庆市人力资源和社会保障局签署战略合作协议。双方将充分发挥各自优势， 筹建“AI 人才产业基地”，打造产业 Al 转型引擎， 推进产业智能化人才发展，释放“智慧重庆”人才活力，助力重庆智能经济提速。 当前，人工智能快速发展，我国 AI 人才缺口也愈加明显。 据媒体报道，到2025年，中国 AI 人才缺口将达到1000万，如何培养人工智能时代既懂技术又要懂行业落地的大量 AI 人才成为难题。百度在 AI 人才培养上，主动担当起了主力军与呐喊者的角色。 未来5年，百度计划培养 AI 人才500万， 为中国智能经济和智能社会的发展提供 AI 人才保障。 百度副总裁李硕在 2020重庆英才大会上发表主题演讲时表示，“ AI 变革正在拉开大幕，这给智能化人才带来新的机遇。 人工智能的发展离不开从各行各业专家里萃取知识和经验，进入到机器。 这促进了人工智能在医疗、健康养老、工业等领域成功落地应用。 这个变革过程也同样对人才的要求带来了变化，企业的智力成本升级为人机混合式的 ‘脑力’资本。 百度洞察到了人才发展的新趋势，率先和政府、高校、企业展开创新合作模式，构建产业智能化人才发展新体系。 ” 本次百度与重庆市人力资源和社会保障局的合作，是百度助力 AI 人才培养

爬虫目的 本文想通过爬取 拉勾网 Python相关岗位数据，简单梳理 Requests 和 xpath 的使用方法。 代码部分并没有做封装，数据请求也比较简单，所以该项目只是为了熟悉requests爬虫的基本原理，无法用于稳定的爬虫项目。 爬虫工具 这次使用 Requests 库发送http请求，然后用 lxml.etree 解析HTML文档对象，并使用 xpath 提取职位信息。 Requests简介 Requests是一款目前非常流行的http请求库，使用python编写，能非常方便的对网页Requests进行爬取。 官网里介绍说：Requests is an elegant and simple HTTP library for Python, built for human beings. Requests优雅、简易，专为人类打造！ 总而言之，Requests用起来简单顺手。 Requests库可以使用 pip 或者 conda 安装，本文python环境为py3.6。 试试对百度首页进行数据请求： # 导入requests模块 import requests<br> # 发出http请求 re = requests.get( "https://www.baidu.com/" ) # 查看响应状态 print(re.status_code) # 查看url print(re

加入“数据私房菜” ，寻找志同道合的小伙伴！ 您的关注就是我们最大的动力，这里有大量企业家高净值粉丝，每天分享最新商业资讯、趋势、深度好文、把握财经动态。 喜欢学习和阅读的朋友请关注我，文章每天都会更新，欢迎转发阅读！ 1、 什么是数据模型 数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。在这里，数据模型表现的抽象的是实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实际的业务中具体的业务关系。 数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型，一般的来说，我们数据仓库模型分为几下几个层次，如图2所示。 通过上面的图形，我们能够很容易的看出在整个数据仓库得建模过程中，我们需要经历一般四个过程： 业务建模 ，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和程序化。 领域建模 ，生成领域模型，主要是对业务模型进行抽象处理，生成领域概念模型。 逻辑建模 ，生成逻辑模型，主要是将领域模型的概念实体以及实体之间的关系进行数据库层次的逻辑化。 物理建模 ，生成物理模型，主要解决，逻辑模型针对不同关系型数据库的物理化以及性能等一些具体的技术问题。 因此， 在整个数据仓库的模型的设计和架构中，既涉及到业务知识，也涉及到了具体的技术，我们既需要了解丰富的行业经验，同时

一 丶意义：良好的调度算法，能减少IO读取时间（磁盘读取（最慢）+读取+传输） 磁盘访问时间=寻道时间+旋转延迟时间+数据传输时间， 磁盘读写顺序：由上直下（柱面磁道），由外到里（柱面排序，外磁道速度最快），依次访问对应扇区（512bytes） 计算机中，各存储区域访问速度为 寄存器约等号≈cache>内存>>磁盘>其他外接物理设备 系统每进行一次IO中断，进行数据读写，首先要进行命中测试，若不在register，cache，memory中，则进行磁盘读取，先寻址，再进行io读入内存，读入后才能被cpu使用。 由磁盘中读写数据占用时间公式可知，其最主要的是寻道时间，旋转延迟时间，良好的磁盘调度算法，能减少IO读写时间，从而减少进程等待io时间，增加cpu利用率，防止磁臂黏着现象的发生。 参考资料：https://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7408047 二丶名词解释： 1）磁臂粘着--------程序对某些磁道频繁访问，如多次访问同一磁道，则io队列中，多次对同一磁道进行频繁的读取，导致其他磁道的请求被搁置，即为磁臂黏着现象（类似于进程饿死） 2）寻道时间：移动磁臂到对应磁道（一般全部磁臂同时移动，部分可以分别移动），最慢 3）旋转延迟时间：磁盘旋转到对应扇区，对应磁柱进行读写 4）数据传输时间：读取数据

作者 | 阿里文娱高级技术专家肖文良 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 导读：本文为阿里文娱高级技术专家肖文良在【阿里文娱2019双11猫晚技术沙龙】中的演讲，主要内容为如何通过优酷智能档，降低用户卡顿尤其是双11直播场景下，提升用户观看体验。具体包括智能档的落地挑战、算法架构、技术策略。 一、优酷智能档的前世今生 优酷智能档技术，即自适应码率播放技术。一方面是一个比较新的探索尝试：因为优酷在这方面的投入是国内比较前沿的，是大规模进行产品化落地的流媒体服务公司；另一方面这个技术本身比较老了，大约从2000年就开始形成比较完整的理念和框架体系，并成为流媒体传输领域的标准产品技术形态，在Netflix、YouTube已经大规模应用。自适应码率播放技术不仅是国外的工业界应用很成熟，学术界研究也很成熟，有的同学本科生研究生阶段在流媒体领域也很有可能做过相关的技术研究工作。 但这样一个成熟技术，优酷在整个大规模落地其实遇到了很多问题和挑战： 第一是国内用户不太理解这个功能到底是解决什么问题，觉得这个功能比较“傻”；第二是用户体验自身比较主观，所以流畅和高清之间的体验平衡点比较难把握；第三是公开算法框架的线上效果不是特别理想，主要是公开算法的特征纬度比较单薄，并且比较少考虑实际产品体验中的细节问题。 二、智能档带来了哪些变化 优酷智能档大规模上线发布已有一段时间

欢迎点个关注、在看 前言 对于很多人来说，考研(升学)是一个不可避免的话题，这其中也面临着很大的抉择和犹豫之中。如果是其他专业的话，这方面的犹豫和挣扎可能少一点，但是对于计算机专业的我们来说，这方面的犹豫可能会更多一些。今天借着这个话题聊聊考研以及自己路途的所见所闻。 以下均代表个人意见，请斟酌查看！ 为什么考研 首先，对于考研的群体来说，大致可能分为下面几种类型： 提升学历、学校层次、扩大更好机会 深入研究科研(算法类)，不想搞工程 不想工作，也没工作技能，考研缓冲 跟风考研 对于上面的几种类型，你要弄清楚你当前阶段想要的和得到的是什么，不满足的是什么。考研的选择你要充分考虑你自己的需求，而你自己当前的 能力水平、学历学校层次、家庭条件、热爱技术的方向 等等因素都是需要你进行综合考虑的。 首先计算机专业的 考研我一直觉得一定要慎重选择 的。这是一个机会 的 选择问题 首先 考研肯定有风险，风险也挺大，好的学校报考人数较多，这是其中一个需要进行考虑得东西 其次 考研基本就是要放弃大三暑期实习生招聘、大四秋招。 然而在这个期间很多大厂、互联网企业会提供很多机会、优质 的 待遇。 如果实 力 够强、运气不那么差还是有很大机会找到心仪 的 工作 的 。 还有 很多人怀揣梦想想搞算法，到了研究生阶段没有自己的方向跟着导师盲目研究，就业时跟985本硕等其他大佬竞争，难。 还有 成长平台的问题

2020年12月26日，企业级通用操作系统HopeStage Enterprise Linux v1.0通过了 Kunpeng 920 与 Taishan 200 的兼容性测试认证。 HopeStage 基于openEuler衍生开发的企业级通用操作系统 根据华泰证券报告， 2020年是信息技术创新产业全面推广的起点，未来三到五年，信创产业将迎来黄金发展期。我国国产基础软硬件从“不可用”发展为“可用”，并正在向“好用”演变。国产CPU和操作系统是信创产业的根基，也是信创产业中技术壁垒最高的环节，技术领先、具备生态优势的公司有望脱颖而出。 HopeStage Enterprise Linux 是基 于 openEuler开源社区版本衍生开发的一款企业级通用操作系统，具备高效、稳定、安全的特性，为企业级的数据库、大数据、云计算、人工智能平台提供安全稳定的运行基础，在产品性能、生态环境以及可信与安全等方面具备显著的优势： 性能调优 在性能调优方面，通过 CPU、内存、IO吞吐率、网络通信等多维度评价、HopeStage Enterprise Linux 性能优于国外主流厂商的发行版。 生态建设 在生态构建方面，硬件兼容（南向）主流架构的基础上，适配鲲鹏、飞腾、兆芯等主流芯片与主机厂商；软件兼容（北向）实现对诸如达梦、金仓、南大通用、泛微等国产主流数据库、中间件、应用等的支持

上云步伐的加快，使得企业对云端Web应用安全防护的需求由附加项转为“关键信息基础设施”，并带来了新的应用命题。8月18日，中国领先的行业和市场大数据库头豹研究院联合全球著名增长咨询公司沙利文发布了《2020年中国云WAF市场报告》（以下简称《报告》），聚焦中国云WAF市场现状、价值、发展趋势以及品牌竞争表现等方面的分析与评估。 腾讯云WAF入选为中国云WAF安全市场实践代表，并在产品功能成长、服务创新水平、基本防护等维度的评比中全面保持领先，是综合表现最优异的厂商之一。 云WAF市场持续扩容，价值空间向行业垂直场景延伸 产业互联网时代，云安全已然成为企业实现转型升级的“刚性需求”。而随着Web接口和应用的云化，用户业务与服务器耦合盲点的激增使得云WAF成为当下云安全领域的核心部分。凭借云原生能力接入、大数据分析及人工智能等技术支撑的天然基因，云WAF市场超越传统硬件WAF市场，跃居该领域首位。《报告》数据显示，2019年，中国云WAF市场规模达到17亿元，份额比重达55.7%，高出硬件WAF市场31.3%。与此同时，未来5年，该细分市场规模将以约6%的年复合增长率平稳增长。 《报告》指出，市场规模和应用场景的持续扩容也使云WAF的价值空间向融合第三方安全数据供应商、各类安全厂商以及垂直企业等多方参与者的安全大循环拓展。其中，垂直企业因Web应用层业务功能和页面交互带来的更多攻击威胁