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一、数据分析截图 本例实验，使用Weka 3.7对腾讯招聘官网中网页上所罗列的招聘信息，如：其中的职位名称、链接、职位类别、人数、地点和发布时间等信息进行数据分析，详见如下图： 图1-1 Weka 3.7分析界面 图1-2 职位数据ZeroR分析界面 图1-3 数据聚类分析界面 图1-4 数据Visualize分析界面 二、数据分析结论 由图2-1可知，随着应聘人数的不断增加，其职位的需求便越少，同时，发布应聘岗位信息的企业主要来自，如：深圳、上海和北京等一线城市。这或许也在说明，一线城市主要是以技术作为企业发展的目标和趋势。 图2-1 职位与人数、地点的关系 在众多城市的相比较之下，深圳的岗位需求人数远远高于一线城市中的人才需求，而对于岗位需求的类型而言，深圳和上海区域都呈现了极高比例的态势。如图2-2所示。 这说明深圳和上海的人才岗位需求种类庞大，就目前情况而言，其地域对人才和岗位类型的缺口在不断快速发展和完善。对于非沿海企业，其深居中原，与国外企业合作较为稀少，由此对人才的需求自然也就不大。 图2-2 人数与地域关系 三、数据集 1.tencentSpider.csv --部分数据--- 职位,链接,类型,人数,地点,时间 28966-交互设计师(深圳）,position_detail.php?id=46674&keywords=&tid=0&lid=0,设计类,1,深圳

病毒传播为什么如此迅速？ 我不是医学专业的，所以我无法从专业的视角去解释病毒到底是什么，它们的行为我也不懂，但是我可以从另一个专业的视角，给大家普及一下病毒传播的承载介质，即 网络 。 我不可能去描述真实的网络，所以我只能用抽象的网络去仿真真实的网络，这很容易。 如果我们把所有的城市（或者一个人）看作一个网络的节点，两个城市之间的或真实或虚拟的链接看作该网络的一条边。那么一个城市在考虑是否与另一个城市建立关联时，考虑的是什么呢？ 这是一个百鸟朝凤，胜者通吃的过程。 也就是说，一个城市在考虑和哪一个城市套近乎建立关联时，参考的就是该城市目前的知名度，安阳市肯定会考虑是否往上海市单独开通一列火车，而基本不会考虑是否向沧州单独开通一列火车，虽然沧州在地理上更加接近安阳。 应届毕业生在选择去哪里就业时，基本上也是这个过程，他们会参考候选城市当前的就业环境。 这在理论上叫做 BA无标度网络。 我们模拟一下这个过程，我们模拟的是300个节点，每次连接1对节点。非常幸运的是，这几乎不用编程，python已经给出了封装好的BA网络库，这对于不会编程的我而言，荒漠甘泉： import networkx as network import matplotlib . pyplot as plot ba = network . barabasi_albert_graph ( 300 , 1 ) ps =

很多人都说某人加班太多，应该增加运动。于是，今天爬上了深圳最高的梧桐山。 梧桐山，海拔994米，深圳第一高峰，游人众多，行全程者却很少。梧桐山，有半程的小梧桐和终点的大梧桐，后者就是赫赫有名的深圳第一高峰了。同行的有两人上一次只到了小梧桐便打道回府。此次上山之前，他俩便信誓旦旦要征服大梧桐。另有两位姑娘，把征服大梧桐作为梦想。于是，我们朝着目标，一路直冲。 上山的时候，走了公路车道。在蜿蜒的盘山车道上一圈一圈地绕了两个多小时，终于见到了好汉坡。这才发现，只是刚到了山腰的停车场。从好汉坡开始，真正的爬山刚刚开始。 好汉坡，顾名思义，便意味着一场真正的考验和折磨。其坡度很大，阶梯很窄很密。而其后紧接着的漫长的乱石土路更是只能拽着钢索缓步前行。抬头仰望，前方总在缥缈云雾中，似乎总也没有尽头。或者，以为前方就是山顶，而鼓足气力冲进云雾才发现，前方依旧不可望也不可及。而以我的体力，可以始终前行的勇气，总是来源于同伴的鼓励和对未知前方的美好期许。 又是两个小时的磨难，我们终于到达了梦想中的梧桐绝顶。可惜，一无所有。风景是没有的，眼前除了一片茫然的云雾，什么也看不见。亭榭是没有的，荒土上只有散落的石块，供精疲力竭的旅人坐在上面休息进餐，如果带足了可以垫坐的报纸的话。宁静是没有的，纷杂的蚊虫和对峙在眼前的黑蜂，都在对我们这群闯入它们领地的陌生人表示抗议和敌意。清水是没有的，所谓的天池景观

以下内容均是在mac版本电脑上的操作 1、生成签名 //根目录执行以下命令 keytool -genkey -v -keystore ~/sign.jks -keyalg RSA -keysize 2048 -validity 10000 -alias sign //输出 输入密钥库口令: 再次输入新口令: 您的名字与姓氏是什么? [Unknown]: chen 您的组织单位名称是什么? [Unknown]: gwfx 您的组织名称是什么? [Unknown]: no 您所在的城市或区域名称是什么? [Unknown]: 深圳 您所在的省/市/自治区名称是什么? [Unknown]: 广东省 该单位的双字母国家/地区代码是什么? [Unknown]: CN CN=chen, OU=gwfx, O=no, L=深圳, ST=广东省, C=CN是否正确? [否]: y 正在为以下对象生成 2,048 位RSA密钥对和自签名证书 (SHA256withRSA) (有效期为 10,000 天): CN=chen, OU=gwfx, O=no, L=深圳, ST=广东省, C=CN [正在存储/Users/admin/sign.jks] 执行命令 keytool -list -v -keystore sign.jks -alias sign -storepass 123456

项目背景 大数据时代的到来让数据在公司决策上发挥了越来越大的作用，数据分析师也成为了各大企业的标配，那么各大企业又会愿意花多少代价来为数据买单呢？本文将通过从拉勾网爬取到的职位信息来展现 「数据分析」 职位究竟 「钱」 景如何： 哪些城市更需要数据分析人才，除了北上广深还有没有其他城市给我们惊喜； 哪些行业更需要数据分析人才，薪资如何； 目前数据分析职位要求的工作经验和学历是怎样： 我工作%n年了，该拿到多少工资才不至于拖后腿了。 使用工具 Python/Tableau 数据获取主要使用 urllib/json 包，具体可参见文章 Python爬虫拉勾网 ； 数据清洗处理使用了 pandas 包，可视化使用了 seaborn 包。 数据来源 本文使用数据全部来自于拉勾网，职位搜索关键词 「数据分析」 ，获取时间2018/3/8，字段解释如下： 字段 内容 city 城市 indusryField 行业 workYear 工作经验 education 学历要求 companySize 公司规模 salary 薪资 positionId 职位编号 项目内容 导入所需包 import pandas as pd import seaborn as sns 主题/字体设置 设置图表主题； 指定字体解决图表中文显示为方块的问题。 sns.set_style('ticks',{'font

X光机、CT、核磁共振等医学影像技术，是辅助临床医生进行决策的重要工具。作为PACS影像数据的载体，杉岩基于双活存储解决方案，推动深圳某医院实现PACS影像数据的集中管理和存储双活，保障医院PACS业务7*24小时运行，方便医生随时随地调用、判读影像数据，让患者体验智慧医疗。 在现代医疗中，X光机、CT、核磁共振等医学影像技术，成为辅助临床医生进行决策的重要工具。作为医疗影像业务的核心，PACS系统（译为“医学影像存档与通信系统”）成为医院信息系统的重要组成部分。 PACS医学影像数据快速增长 深圳某医院创建于1999年，是深圳市政府投资建成的集医疗、教学、科研和预防为一体的现代化三级综合性医院。2017年通过三级甲等医院复审。2018年，医院年门急诊总量约292万人次，年出院病人近7.4万人次，年手术量4.9万次。 该院在深圳有较高的知名度和认可度。 杉岩存储帮助深圳某医院打造PACS支撑平台 该医院现拥有MRI核磁共振、X线C型臂数字化血管造影系统、准分子激光系统（鹰视酷眼）、全身CT、彩色超声波诊断仪、全自动生化分析仪等医疗设备近2000台件，每天产生大量的医疗影像数据，需要强大PACS系统和存储支持。而原有存储系统面临升级改造，这其中包括：原存储已过维保，一旦故障就会影响整个医院信息系统的正常运行；原存储的容量不足，无法满足现阶段PACS系统数据量增长的需求。