1 SMAP(Soil Moisture Active and Passive)数据介绍 SMAP baseline science data products在下面的表格中展示,这些数据产品可以从两个NASA设计的数据中心下载, Alaska Satellite Facility (ASF) and National Snow and Ice Data Center (NSIDC). ASF专门提供SAR 数据,NISDC专门提供冰冻圈科学与陆地微波数据.同时也可以在Worldview浏览SM

产品运营数据分析-SPSS数据分组案例 当我们的样本量过大,譬如以前讲过的,EXCEL2010最大只支持1048576行.16384列,尤其是当行数大于30万,一般的办公电脑处理都比较吃力,所以推荐数据分析师们做大数据量处理,还是用SPSS. 今天分享SPSS的数据分组,在SPSS里面,这个功能路径是:[转化--重新编码为相同变量].[转化--重新编码为不同变量],常用的是第二个,不会覆盖原有的变量数据. 第一步,数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档,把数据拷贝到SPSS软件,设定好变量名

对于做海洋数据处理的同学,会经常遇到nc格式的文件,nc文件的格式全称是NetCDF,具体的详细解释请查询官网[https://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/docs/index.html],一般从全球大洋数据库里面下载的温盐.风场及云量等数据,基本上是nc文件格式,每一个文件里面包含多个数据集,例如最简单的海面表温数据(Sea surface temperature data),数据范围是全球,空间分辨率为0.25 *0.25(~25km),时间分辨

(慕课网_轻松学会Laravel-高级篇_天秤vs永恒老师_http://www.imooc.com/learn/702) 一.生成Auth所需文件 在Artisan控制台输入以下命令 php artisan make:auth 二.数据表 php artisan migrate 执行数据表迁移,就会在数据库新建用户表和密码重置表和迁移表 三.数据迁移 1.新建一个teachers表的迁移文件 php artisan make:migration create_teacher_table --t

昨天,北京用友公司的本地UF马平之和几个同事总和.并且e创客网站访问者创始人江.双方进行了友好的交流.首先,我们公司的历史.销售.或产品介绍. 然后.用友分公司的总水平介绍了用友的情况下,,马总介绍了用友公司的旗舰产品U9. 一般介绍骑马,们对用友U9有了一个初步的了解.一般人听到U9之后都会以为U9是U8产品的一个版本号升级,事实全然不是这种,而是U9的定位要高于上一版本号的集团管控产品NC.U9相对U8来说至少要高2个级别.这次的U9产品将是一个以平台为主的产品,通过平台的搭建,软件厂家和用

是自定协议,用到一个bulk in ep1, 一个bulk out ep2 端点  用虚拟串口的优点显而易见,上位机的编写非常方便,就按照常规的串口功能编写就可以了,而速度确还是usb的速度  USB要提速 1.使用自定义的Bulk传输 2.增加驱动的Buffer 刚才又实验了下,现在驱动程序方面的速度瓶颈已经解决了.主要还是这个PipeMaxTransferSize的关系,这个值越大速度越快.晚上注意到这 个值很多USB设备的驱动程序都是设的很大的,连HID设备都设成4096,我的一个U盘也是

转自:http://blog.csdn.net/think2me/article/details/12999907 1. 说说csv 和 Excel 这两者都是我们平时导出或者导入数据一般用到的载体.两者有什么区别呢?csv 格式更兼容一点.那么共同点都是GBK格式的,非UTF8.所以我们上传文件的时候,老是出现乱码,就是编码问题没有转好导致.   2. 推荐的几种方法 1. 函数 fgetss($handel);  返回字符串.它就是strip_tags(fget($handel))的组合读取

​   数据下载链接:数据下载链接 引言 多种卫星遥感数据反演地表蒸腾与蒸散率(ET)产品是地理遥感生态网推出的生态环境类数据产品之一,产品包括2000-2009年三个波段RGB数据,值域0-252之间,数据类型为8bit整型.该产品经过数据搜集-模型模拟-质量检查-地表蒸腾与蒸散量数据流程,且经过专家组验证,质量良好. 正文 栅格数据源 数据名称 多种卫星遥感数据反演地表蒸腾与蒸散率(ET)产品 数据类型 栅格 数据格式 TIFF 数据精度 1km.500m.30m 时间范围 1981-202

简介: 数据库将面临怎样的变革?云原生数据库与数据仓库有哪些独特优势?在日前的 DTCC 2020大会上,阿里巴巴集团副总裁.阿里云数据库产品事业部总裁.ACM杰出科学家李飞飞就<云原生分布式数据库与数据仓库系统点亮数据上云之路>进行了精彩分享. 云计算时代,云原生分布式数据库和数据仓库开始崛起,提供弹性扩展.高可用.分布式等特性. 数据库将面临怎样的变革?云原生数据库与数据仓库有哪些独特优势?在日前的 DTCC 2020大会上,阿里巴巴集团副总裁.阿里云数据库产品事业部总裁.ACM杰出科学家

前言:近期,智能大数据服务商“个推”推出了应用统计产品“个数”,今天我们就和大家来谈一谈个数实时统计与AI数据智能平台整合架构设计. 很多人可能好奇,拥有数百亿SDK的个推,专注消息推送服务多年,现在为什么要做应用统计?毕竟市面上已经有非常多的类似产品了.我认为答案是“天时地利人和”. 首先是天时.目前,互联网行业已发展到了所谓的“下半场”甚至是“加时赛”,运营工作走向精细化,DAU和效果被放到第一位,从业者们也逐步认识到数据优化及使用良好的模型的重要性. 其二是地利.个推经过多年的积累,拥有了

工欲善其事,必先利其器.在当下竞争激烈的市场环境中,精品,已经成为所有游戏厂商安身立命之本.但如何提升品质,使产品成为精品,行业内却长期缺乏公开.透明,以及具备实际参考.实操价值的标准. 制定一项标准并非易事,但从内部产品一步一脚印,成为业内领先的一站式测试服务平台的腾讯WeTest,却一直在专注于此. 近期,腾讯游戏品牌升级,提出了“Spark More/去发现,无限可能”的全新品牌主张,对游戏价值进行持续深入的思考.无独有偶,WeTest同样摩拳擦掌进行了一次全新的品牌升级,发布了更具科技感

导语 | OLAP(On-Line Analytical Processing),是数据仓库系统的主要应用形式,帮助分析人员多角度分析数据,挖掘数据价值.本文基于QQ音乐海量大数据实时分析场景,通过QQ音乐与腾讯云EMR产品深度合作的案例解读,还原一个不一样的大数据云端解决方案. 一.背景介绍 QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品,平台打造了"听.看.玩"的立体泛音乐娱乐生态圈,为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验,畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库.优质

Deft 简介 Deft是一个超轻量级高性能O/R mapping数据访问框架,简单易用,几分钟即可上手. Deft包含如下但不限于此的特点: 1.按照Transact-SQL的语法语义风格来设计,只要调用者熟悉基本的Transact-SQL语法即可瞬间无忧开码,大大降低了学习Deft的成本,甚至零成本.2.性能十分不错(个人觉得易用性很重要,只要性能不拖后腿就好了),通过缓存+Emit反射IDataReader,极速获取List<T>.3.强大的查询功能,支持使用Lambda表达式任意组装w

最近因项目需要,需要生成有0到99999999共1亿的不重复数,于是想着直接将这些数据生成为一个文件就可以了,代码如. private void generate(string savePath) { int begin = 1; int end = 99999999; Encoding encoding = Encoding.UTF8; FileStream destStream = new FileStream(savePath,FileMode.Create,FileAccess.Read

超轻量级高性能ORM数据访问组件Deft,比dapper快20%以上 阅读目录 Deft简介 Deft 核心类介绍 Deft 3分钟即可上手使用 其他可选的配置参数 性能测试 Demo代码下载 回到顶部 Deft简介 Deft是一个超轻量级高性能O/R mapping数据访问组件,简单易用,几分钟即可上手.原文地址:http://www.cnblogs.com/StrangeCity/p/5566471.html Deft包含如下且不限于此的优点: 1.按照Transact-SQL的语法语义风格

由于OpenTSDB没有支持Java的SDK进行调用,所以基于Java开发OpenTSDB的调用将要依靠HTTP请求的方式进行. 1.毫秒级数据写入 /api/put:通过POST方式插入JSON格式数据,将毫秒级的时间戳赋值给timestamp参数即可,JSON格式: { "metric":"self.test", "timestamp":1567675709879, , "tags":{ "host":

本文以B2B电商产品“亿订”为实例,与大家一同谈谈数据中台的数据埋点. 笔者所在公司为富力环球商品贸易港,是富力集团旗下汇聚原创设计师品牌及时尚买手/采购商两大社群,通过亿订B2B电商.RFSHOWROOM.环贸快版.环贸映像.富运通.富贸通等子品牌为时尚行业提供一站式产业+渠道服务的平台. 笔者所在部门为数据中台,职责就是为公司搭建数据中台,支撑各产品线数据化运营,通过数据中台打通各条产品线的数据,更精准的为产业的上下游客户服务.本文以B2B电商产品亿订为实战,谈数据中台的数据埋点. 图片来源

企业数据越存越多,存储容量与查询性能.以及存储成本之间的矛盾对于技术团队来说是个普遍难题.这个难题在 Elasticsearch 与 ClickHouse 这两个场景中尤为突出,为了应对不同热度数据对查询性能的要求,这两个组件在架构设计上就有一些将数据进行分层的策略. 同时,在存储介质方面,随着云计算的发展,对象存储以低廉的价格和弹性伸缩的空间获得了企业的青睐.越来越多的企业将温.冷数据迁移至对象存储.但如果将索引.分析组件直接对接至对象存储时会发生查询性能.兼容性等问题. 这篇文章将为大家介绍

因工作缘由,笔者与周边数位SaaS企业级应用的创始人.运营负责人有过深入接触,发现一个有趣的现象:刚起步时,蓝图远志.规划清晰,但是一路下来,却异常艰难,有些甚至熬不过第一年,就关门歇业. 2015年2B企业级应用软件的资本市场异常火热.包括纷享销客.销售易.今目标等一众企业级软件厂商受到各大VC的资本热捧,阿里重金打造的钉钉,也以后发制人之势席卷整个企业级SaaS市场,力图在这块价值洼地上打造另一个新“入口“. 因工作缘由,笔者与周边数位SaaS企业级应用的创始人.运营负责人有过深入接触,发现

计算机数据 大量的数据流,不断增长的来源,蕴含着巨大的价值 在 Splunk,我们大量谈及计算机数据.这些数据是指在数据中心.“物联网”和互联设备世界中运行的所有系统产生的数据.其中包括支撑组织的应用程序.服务器.网络设备.安全设备和远程基础结构所产生的全部数据. 计算机数据包含明确的记录,其中涉及您的客户.用户.交易.应用程序.服务器.网络.工厂机器等的所有活动和行为.它不仅仅包含日志,还包括配置数据.API 和消息队列数据.更改事件.诊断命令输出和呼叫详细记录.远程设备传感器数据等等. Sp

第三章 数据存取 当前的很多大数据处理工作,一次计算产生几十个GB.或者几十个TB的数据已是正常现象,驱动数百.数千.甚至上万个计算机节点并行运行也已经不足为奇.但是在数据处理的后面,对于这种在网络间传输.数量巨大.且发生频率日益增加的数据处理,需要大数据系统具备极高的稳定性和可靠性才能保证完成计算任务.这是一项极其复杂的工作,需要兼顾好数据处理的每一个环节,而在这些环节中,最底层的一环:数据存取,又基本决定了大数据处理的整体效率. 在这一章里,我们将从数据的一些本质特征谈起,从多个角度去阐述数