保濕成分哪些

大資料分析如何應用於稅收徵管

隨著資訊科技的飛速發展,稅收徵管也已經進入大資料時代,由於資料資訊化的廣泛運用,稅務工作既迎來了空前的發展機遇,又遇到了多種挑戰,如果不能有效應對,將會給稅收工作帶來不利影響。挖掘和利用大資料在資訊科技飛速發展

史上最通俗分散式鎖解讀,看完不懂算我輸

作者介紹 賈俊江,JAVA開發工程師, 一個不止會寫程式碼的程式設計師,還是一個會打籃球的程式設計師。 熱衷於實用技術便捷方案的探索,目前在研究分散式架構相關技術。 首先,分散式鎖和

ActiveReports 大資料分析報告:2019軟體開發者現狀

“C++很不錯,PHP是世界上最好的語言,所以我選Java …” 在全球軟體開發者群體中,關於最優語言與最優框架的爭論從未停止。 本次 ActiveReports 大資料分析報告,將藉助權威資料,為您呈

Kubernetes叢集高可用

Kubernetes具有自愈能力,它跟蹤到某工作節點發生故障時,控制平面可以將離線節點上的Pod物件重新編排至其它可用工作節點執行,因此,更多的工作節點也意味著更好的容錯能力,因為它使得Kubernetes在實

大資料和大資料分析技術的十大發展趨勢

調研機構Gartner公司最近的調查表明,增強分析、持續智慧和可解釋的人工智慧(AI)是資料和分析技術的主要趨勢之一。根據調查,深入瞭解以下十大技術趨勢是推動這一發展的關鍵,並根據業務價值優先考慮這些趨勢以保

K 均值聚類

通過迭代方式尋找 K 個簇的一種劃分方案,使得聚類結果對應的代價函式最小。 1、缺點 需要人工預先確定初始 K 值,且該值和真實的資料未必吻合。 K 均值只能收斂到

中文分詞文章索引和分詞資料資源分享

昨天在AINLP公眾號上分享了樂雨泉同學的投稿文章:《 分詞那些事兒 》,有同學留言表示不過癮,我想了想,其實我愛自然語言處理部落格上已經積攢了不少中文分詞的文章,除了基於深度學習的分詞方法還沒有探

如何使用 ElasTest 實現測試的可觀察性

在一個分散式的應用程式中,很難使用在開發非分散式應用程式中常用的除錯技術。在出席 2019 年度歐洲測試大會(European Testing Conference 2019)時,Francisco Gortá

Web 前端效能分析(二)

簡要說明 在上一篇文章《Web 前端效能分析(一)》 中,我們對前端效能相關的知識進行了學習和探討,並且做了一個試驗性質的專案用來實踐和驗證,本文附上主要功能模組 -web-perform

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