P29 1. 海量数据处理的大杀器 ——腾讯分布式数据仓库(TDW)2012年7月腾讯公司 郭玮 2. Agenda 腾讯公司的海量数据处理平台 腾讯分布式数据仓库(TDW) TDW的技术点分享 TDW技术发展展望
技术的 PDF 解析器 pdf.js 升级至 1.0 版本,并且将成为未来 Firefox 内嵌的 PDF 阅读器。 和 Google Chrome 使用的 源自 Foxit 的闭源 PDF 浏览插件
PdfFileReader import os import time import sys def part_pdf(input_file, output_file, config_count, f_w, now,
微软今天发布了 3D 可视化工具 GeoFlow 的公众预览版,该工具可以以加载项的形式运行在 Excel 上,目前支持的版本是 Excel 2013(带 office 365 ProPlus)或 Office
谷歌近日宣布,它将会在 180 多个市场上推出它的数据分析和可视化工具 Data Studio。 在去年三月,谷歌在宣布 Google Analytics Suite 360 消息的时候首次推出了
SQLite数据库常用语句及MAC上的SQLite可视化工具MeasSQLlite使用 一、引言 在移动开发中,通常会用到一些小型的数据库进行数据管理。SQLite是一款十分小巧便捷的数据库,在i
SQLite数据库常用语句及MAC上的SQLite可视化工具MeasSQLlite使用 一、引言 在移动开发中,通常会用到一些小型的数据库进行数据管理。SQLite是一款十分小巧便捷的数据库,在i
@Simon_阿文:碰巧自己也是一个工具迷,对数据可视化和信息可视化也有一点点研究,在这分享一些简单好玩的 可视化工具 ,大家可能会用得上。 说到可视化,肯定少不了信息图表,首先介绍几个信息图表制作神器:
anthrax@insight-labs.org 背景 对于前段时间流出的QQ群数据大家想必已经有所了解了,处理后大小将近100G,多达15亿条关系数据(QQ号,群内昵称,群号,群内权限,群内性 别和年龄)和将近90
对于物联网应用,收集分布式日志数据到一个中央服务器并做数据可视化是一项十分常见的工作,这通常需要部署和维护自己的服务器、数据库和可视化界面。我对系统管理任务毫无乐趣,所以我找到了一种方法使用谷歌表作为数据库和ShinyApps
MetricsGraphics.js 是一个构建在 D3 之上,优化用于时间序列数据的可视化和布局。它提供一种简单的方式来生成常见的图形。.该库目前支持折线图,散点图和直方图,以及功能,如地毯图和基本的线性回归。
一、写在前面 本文介绍的是单独监控nginx 日志分析再进行可视化图形展示,并在用户前端使用nginx 来 代理 kibana的请求响应,访问权限方面暂时使用 HTTP 基本认证 加密用户登录。
BubbleSort(冒泡排序) 定义:在同一个数组中,从数组第一个数开始,相邻两个数进行比较,按照小左大右或者大右小左的顺序,依次循环遍历,进行排序! void BubbleSort(int *arr,int
P91 数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4
P9 引言 数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范,满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的,同时,不会发生插入(insert)、删除(delete)和更新(update)操作异常。反之则是乱七
数据中心通常都是科技企业最为神秘的一个组成部分,但 Google 似乎对此并不以为然,因为该公司刚刚同媒体分享了自己位于全球各地数据中心的内景照片。Google 表示,当你登陆 Google 网站的时
云将很快达成在全球 19 个区域的数据中心提供云计算服务,比其他公共云服务提供商提供了更多的数据中心地区选择。在今天的 TechEd 悉尼会议上,微软正式开放了第 18、19 个 Azure 数据中心,分别在新南威尔士和维多利亚。
相比手机市场调研机构抽象的数字,而一些大型应用发行方提供的数据则相对有趣。 新浪微博也算是中国的国民应用之一。据微博的说法,截止 2016 年底,微博的月活跃用户数突破 3 亿,至 3.13 亿,移动端占比高达
2018年,Python仍然是数据科学领域解决重大任务和挑战的佼佼者。去年,我们发了一篇博文,列举了一些被证明是最有用的Python库。今年,我们扩充了原来的清单,并重新审视之前讨论过的库,重点关注在
html 虽然对于大数据,我是很热爱,技术上也是刚入门,但是我相信通过我的不断努力,我会碰到大数据的一点皮毛的!哈哈哈!!!因为在这个大数据时代,总觉得在互联网公司里处理数据的技术工程师很是高大上。