介绍开源Compliance Framework

译自 Introducing the Open Source Compliance Framework，作者 Ian Miell。 Compliance Framework是一个开源的软件套件，旨在自动化和管理您企业的合规性任务。**您可以把它看作用于软件审计和合规的Terraform和CI。 Compliance Framework核心 核心中有一个数据库，用于跟踪“评估”、“控制”、“组件”和“证明”。 关键功能 Compliance Framework基于对开放标准的承诺而构建。 Compliance Framework的构建旨在支持这两项举措。

springboot 问题Change project compliance and JRE to

springboot 问题Change project compliance and JRE to 1.5

实战基于terraform-compliance实现IaC安全

terraform-compliance 是一个基于 BDD（行为驱动开发）的开源工具，专门用于执行基础设施即代码的合规性测试。 定义策略后，Terraform-compliance 之类的工具被采用来确保遵循策略。Terraform-compliance 侧重于负面测试。 Terraform-compliance 是一种免费的开源工具，它为 Terraform 配置提供了此功能。 # 运行terraform-compliance -p main.tfplan.json -f . features: ssh://git@github.com/terraform-compliance/user-friendly-features.git参考链接terraform-compliance.com

Elasticsearch 7.X data stream 深入详解

PUT /%3Cmylogs-%7Bnow%2Fd%7D-1%3E { "aliases": { "mylogs_write": {} } } GET mylogs-2021.07.24 bulk {"index":{"_id":5}} {"title":"test 05"} {"index":{"_id":6}} {"title":"test 06"} {"index":{"_id":7} 7、data stream 和索引有什么异同？ 7.1 相同点 绝大多数命令一致。 7.2 不同点 数据流相对实体索引，有点“抽象层“的概念，其核心数据还是存储在 .ds 前缀的后备索引中。 POST /my-data-stream/_update_by_query { "query": { "match": { "user.id": "l7gk7f82" } 参考 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/data-streams.html https://opster.com/elasticsearch-glossary

RFS7月特刊：Big Data in Finance（附下载）

近期，The Review of Financial Studies发布了7月刊，本期期刊是针对金融大数据（Big Data in Finance）的特刊，精选了多篇金融行业应用大数据及机器学习的专业论文 更具体的，非农工资发布前的两小时，Bitly提供的关于非农工资新闻的点击量每增加一个标准差，美国债对于非农的敏感性就增加3.5-7个基点。这也表明，高频的新闻点击数据对于利率的预测有明显的效果。 多因子与机器学习的结合，侧重如何更稳健的测试因子 Thousands of Alpha Tests：最后一篇文章是关于资产定价的，作者提出了一个基于机器学习模型的资产定价模型测试框架，主要用于解决data-snooping Liao, and Xiu (2021)主要基于matrix completion, wild bootstrap, screening, 和false discovery control等结合的方法解决了data

eeglab教程系列(7)-数据叠加平均{1}(Data averaging)

ERP是Event-related Potentials的简称, 事件相关电位, 是一种特殊的脑诱发电位，通过有意地赋予刺激以特殊的心理意义，利用多个或多样的刺激所引起的脑的电位。

YH7：Oracle Global Data Services知识库

我们已经通过部署Oracle RAC和Active Data Guard消除了空闲容量的成本，Oracle Database 12c使我们达到了另一个水平。 7、复制数据库的集中工作负载管理 GDS允许更容易地配置和管理位于具有单个统一框架的任何位置的复制数据库的资源。 7 Oracle高可用架构与GDS Oracle最高可用性架构（MAA）是Oracle针对Oracle高级高可用性（HA）技术的集成套件的最佳实践蓝图。 客户可以通过使用带有Active Data Guard和Oracle GoldenGate的GDS来最大化性能并实现高效的资源利用率。 ? 客户可以通过在Active Data Guard和Oracle GoldenGate上启用GDS来最大限度地提高其数据库服务的可用性。如图所示，全局服务故障转移功能不限于一个数据中心。

7个简单步骤搞定Data Science的“课后作业”！

本篇文章主要是讲了较为简单的数据科学项目的7个必要步骤以及步骤必须要做的事情，简单明了地让初步接触数据科学项目的朋友对这块的工作内容有个简单认识，另外，里面也提醒了我们在实际工作中做数据科学项目不只是要考虑如何做出好模型 Below are the 7 steps to follow in your data science project. 1. Introduction Start with why. Exploratory Data Analysis Explore Explore Explore! Always remember to explore missing data. the next step, also include a brief description of how you think it would increase model performance. 7.

Data Analysis

Data Analysis.png

Data Analysis

read() def _read(self): file_list = glob.glob(self.dir_path) # get all name of files in data = [pd.read_csv(x, delimiter="\t") for x in progress_list] # read all the data from */progree.txt # clean info info = pd.DataFrame(info) exp_info = info[[2, 3, 4, 5, 7, 10, 11, 12]] )) self.exp_info = exp_info.drop(["h1", "h2"], axis=1) # return self.exp_info, self.data_list d = self.compare_name fig, ax = plt.subplots() for x in compare: self.data_list

Data Warehouse

OLAP):  User and system orientation: customer vs. market  Data contents: current, detailed vs. historical for OLAP: complex OLAP queries, multidimensional view, consolidation Data Warehouse: ? A data warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant, and nonvolatile collection of data H.Inmon data stored in data warehouse has been processed after extracation, cleaning, transformation, Data Warehouse model : dimensions and measures, you can locate some data by dimension and see the data

Data visualisation

Lecture 6: Data visualisation -be able to explain the motivation for data visualisation Converting data into a visual format Reveals characteristics of the data, relationships between objects or relationships between features Simplifies the data Humans are very good at analysing information in a visual format Spot trends, patterns, outliers Visualisation can help show data quality Visualisation helps tell some clustering Could be losing some information due to 2D nature Can find the cluster Can find how data

Data augmentation

只有这样才能确保神经网络学到的特征更加全面 但在现实中，若想达到以上的目的要付出巨大的代价，并且还要对照片上出现的东西进行准确标注，另外对于一些稀有的物种信息收集更是十分困难 因此我们这里介绍一些为神经网络提供更多数据的方法——数据增强（Data import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets, transforms train_loader = torch.utils.data.DataLoader /data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([ import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets, transforms train_loader = torch.utils.data.DataLoader /data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([

Python Data Structures - C3 Data Structures

Python数据结构篇(3) 数据结构 参考内容： 1.Problem Solving with Python Chapter 2 Algorithm Analysis Chapter 3 Basic Data root[2] r = binary_tree(3) insert_left(r, 4) insert_left(r, 5) insert_right(r, 6) insert_right(r, 7) BinHeap(); bh.build_heap(a_list); print(bh.heap_list) print(bh.current_size) bh.insert(10) bh.insert(7)

vue data

var data = { a: 1 } var vm = new Vue({ 　 data: data }) vm. $data === data // -> true vm.a === data.a // -> true // 设置属性也会影响到原始数据 vm.a = 2 data.a // -> 2 // 反之亦然 data.a = 3 vm.a // -> 3 ?

Modern Data Stack 下 Data Integration 生态（上）

modern data stack 几大核心是：cloud 、open-source 、SaaS business models。 ，本文会重点讨论下 Modern data stack 本身，还有 Gartner 对 data integration 的理解。 后面还有一篇讨论具体的在 modern data stack 下面 data integration 都有些典型公司。 自助式分析：The rise of self-service analytics to democratize data exploration 除了上面几点，modern data stack 核心变化下图有总结 ；不是特别符合现在所说的 modern data stack 的逻辑。

Modern Data Stack 下 Data Integration 生态（下）

前言 上一篇介绍了什么是 modern data stack,这一篇继续来梳理下，在modern data stack 下面常见的产品都有哪些。 pipelines, streaming analytics, data integration, and mission-critical applications. kafka 核心的能力还是在分发 Data transformation and modeling 分类说明 这个主要是和数仓结合，数仓的上层管理数据转换和模型构建。 Census，其他还有Hightouch 和 Omnata 把数仓数据挪到 SaaS 工具中，不需要写代码，只需要 SQL 简单总结 Modern data stack 下面 data integration Modern data stack 都在不同层面去降低客户使用数据的难度以及帮助发现客户的价值，典型的 dbt，reverse etl 。

Data Vault初探（三） —— 建立Data Vault模型

本示例源数据库是一个订单销售的普通场景，共有省、市、客户、产品类型、产品、订单、订单明细7个表。ERD如下图所示。 sales_order (sales_order_id), FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product (product_id) ) ; 将示例转换成Data 注意Data Vault模型中的每个关系都是多对多关系。 所有源库中用到的表的非键属性都要放到Data Vault模型中。 foreign key (link_order_product_id) references link_order_product (link_order_product_id) ); Data

数据编织 (Data Fabric) vs 数据网格 (Data Mesh)

概念 近来，数据管理领域的热词也是不少，从国外来的数据编织 (Data Fabric) 和数据网格 (Data Mesh) 是两个经常被提及的新话题。 Gartner给数据编织(Data Fabric) 的定义如下： Data Fabric is a design concept that serves as an integrated layer of data and connecting processes. Forrester给出数据网格 (Data Mesh) 的定义如下： Data Mesh is a decentralized sociotechnical approach to share, access 参考 https://www.datanami.com/2021/10/25/data-mesh-vs-data-fabric-understanding-the-differences/