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词频统计JAVA教程地址：https://blog.csdn.net/LiHaoHang6/article/details/136155956
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Aspose.Words For JAVA是一款功能强大的Java文档处理库，它可以让您轻松地创建、编辑、转换和打印各种类型的文档，包括Word、PDF、HTML和EPUB等。它提供了丰富的API，使您能够对文档进行各种操作，如插入、删除、修改文本、样式、表格、图像等。此外，Aspose.Words For JAVA还支持合并、拆分、加密和解密文档，以及执行邮件合并和格式转换等功能。
使用Aspose.Words For JAVA，您可以轻松地处理各种文档需求，无论是生成报告、创建模板、自动化文档生成还是进行批量处理，能得到高效和准确的结果。它具有良好的兼容性和稳定性，可以与Java应用程序无缝集成，并且支持多种操作系统和开发环境。
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毕马威-人工智能全域变革图景展望：跃迁点来临（2023）-毕马威&中关村产业研究院-2023.12-54页.pdf
人工智能（AI）正引领着一场全域变革，其影响已经涵盖了各个领域，从自然语言处理到图像识别，再到强化学习AI技术正成为推动社会发展的强大引擎。在这个充满活力的领域中，几项关键技术正在塑造着我们未来的图景
自然语言处理（NLP）的飞速发展使得机器能够理解、处理和生成人类语言。NLP不仅在语音识别、机器翻译等方面取得了显著成就，还在智能助手、虚拟客服等应用中得到广泛应用通过深度学习和神经网络的不断演进，NLP技术正在不断提升，为实现机器与人类之间更为自然、智能的交互打下了坚实基础
Transformer模型的崛起标志着机器学习领域的一个重大转折。Transformer的出现使得处理序列数据的效率和性能得到了巨大提升，成为自然语言处理、图像生成等领域的核心工具。Transformer衍生出的预训练模型（如BERT、GPT等）更是在推动自然语言处理技术飞速发展的同时，开辟了许多全新的研究方向
在图像识别领域，YOLO（You Only Look Once）算法的应用彻底改变了计算机对图像的理解方式。相较于传统的目标检测方法，YOLO通过一次前向传播就能够快速而准确地识别图像中的多个目标，实现了实
前端面试题大全（40个VUE3.0面试题PDF、CSS、JS、REACT、全栈面经、小程序、性能优化）千道面试题，送前端简历模板
前端面试题大全 【送！前端简历模板。】 上千道面试题！！
覆盖范围：（40个VUE3.0面试题PDF、CSS面试题、JS面试题、REACT面试题 全栈面试题、小程序面试题、性能优化）
# 前端面试题 非常重要 难度都是根据自己学习情况掌握的。
- 不能只靠背面试题 要去理解 面试题背后的前端知识
- 对于面试题的详细解答很重要 很多对面试题资料都是概念性的没有详细讲解背后的前端知识 大家往往看了就会忘记 达不到真正理解的效果
# 精品前端面试题总结
- 分类详细
- 每个文档单独归纳成文档
- 每个习题讲解非常详细
- 不容易理解的 都有图解
好的前端面试题可以帮助大家快速就业，单单靠背面试题是错误的想法，要透过面试题真正理解掌握对应的前端知识点才行。本套面试题主要是通过习题让大家真正掌握对应的前端知识点！！！
1 前端知识点分类详细
2 每个分类下的每个知识点都是单独总结
3 每个知识点都有详细的代码讲解
4 对于不好理解的都有对应的图解
202311月最新管理系统JAVA Springboot+vue调查问卷管理系统(含论文、数据库文件、项目介绍、源码).zip
由于本程序规模不大，可供课程设计，毕业设计学习演示之用
调查问卷管理系统是基于SpringBoot的在线问卷调查系统，为用户提供便捷、高效问卷设计、发布和分析功能。以下是系统主要特点和功能要求
问卷设计与编辑用户可通过系统界面创建、设计和编辑问卷，包括选择题型、添加题目、设定答案选项等
问卷发布与分享：完成问卷设计后，用户能够轻松发布问卷链接，并通过社交媒体或其他渠道分享给受访者
系统提供实时的问卷数据分析功能，包括参与人数、答案统计、图表展示等，帮助用户更直观地了解调查结果
用户管理包括管理员和普通用户两种角色，管理员具备用户管理权限，可以添加、删除和修改用户信息
权限控制系统通过权限控制确保只有授权用户可以进行问卷设计、发布和分析，保障问卷数据的安全性
前端开发使用Vue框架和Element UI库，实现了响应式、美观的用户界面
后端开发：基于Spring Boot框架和MyBatis技术，实现了系统的业务逻辑和数据持久化。
数据库设计：使用MySQL数据库，通过设计合理的表结构存储问卷、用户信息等数据。
响应式设计：采用Vue和Element UI实现了用户友好、响应式的界面，适
202311月最新MySQL-71到精选面试题题及答案涵编程题和存储知识点-20231120.pdf
MySQL面经文档，其中包含了一些常见的面试编程题和技术要点。这些资源可以帮助准备MySQL面试的人了解面试的类型、难度和覆盖范围。
题目类型：选择题、填空题、编程题等。
难度：根据题目的复杂度可以分为简单、中等和困难。
覆盖范围：涵盖了MySQL的基本概念、查询语句、索引优化、事务管理等方面。
技术要点：提供了MySQL的核心概念和常用技术要点的总结。
数据类型：介绍了MySQL支持的各种数据类型，如整数、浮点数、字符串等。
查询语句：包括常见的SELECT语句、JOIN操作、子查询等。
索引优化：讨论了如何使用索引来提高查询性能，包括索引类型、索引设计原则等。
事务管理：介绍了事务的概念、事务隔离级别、事务的ACID特性等。
面试编程题：提供了一些常见的MySQL编程题，要求面试者用SQL语句解决问题。
题目涉及的内容包括数据查询、数据更新、数据统计等。
通过解答这些编程题，面试者可以展示他们的SQL技能和解决问题的能力。
这个汇总的MySQL面经文档是一个有价值的资源，可以帮助面试者对MySQL面试的类型、难度和覆盖范围有一个全面的了解，并提供了一些常见的面试编程题和技术要点供复
重磅2023年最新JAVA核心知识整理从基础到精通完整教程-283页全面试题解析学习资料涵项目源码-20231120.pdf
1.目录
2.JVM
2.1.线程
2.2.JVM内存区域
2.2.1.程序计数器(线程私有)
2.2.2.虚拟机栈(线程私有)
2.2.3.本地方法区(线程私有)
2.2.4.堆（Heap-线程共享）-运行时数据区
2.2.5.方法区/永久代（线程共享）
2.3.JVM运行时内存
2.3.1.新生代
2.3.1.1.Eden区
2.3.1.2.ServivorFrom
2.3.1.3.ServivorTo
2.3.1.4.MinorGC的过程（复制->清空->互换）
1：eden、servicorFrom复制到ServicorTo，年龄+1
2：清空eden、servicorFrom
3：ServicorTo和ServicorFrom互换
2.3.2.老年代
2.3.3.永久代
2.3.3.1.JAVA8与元数据
2.4.垃圾回收与算法
2.4.1.如何确定垃圾
2.4.1.1.引用计数法
2.4.1.2.可达性分析
2.4.2.标记清除算法（Mark-Sweep）
2.4.3.复制算法（copying）
2.4.4.标记整理算法(Mark-Compact)
2.4.5.分代收集算法
计算机行业SAM动态跟踪：通用的图像分割方法，降本拓新，赋能工业、自动驾驶、安防等领域-202311-中信建投提供数据集.pdf
资料来源于中信建投提供该数据集:
SAM是一种通用的图像分割方法，它通过结合半监督学习和多尺度特征，实现了对图像中目标的精确分割。SAM的应用不仅可以降低成本，拓宽应用领域，还能为工业、自动驾驶、安防等领域的数据集概念赋能。
SAM的独特之处在于利用半监督学习的思想，结合有标签和无标签的数据进行训练。通过将有标签数据和无标签数据的特征进行对齐，提高模型的泛化能力和分割效果。这种方法有效地降低了标注数据的成本，使得图像分割技术更加实用和可行。此外，SAM还利用多尺度特征来获取图像中目标的更全局和局部的信息。这对于工业、自动驾驶和安防等领域来说尤为重要，因为这些领域中的图像通常具有复杂的背景和多样的目标。在工业领域，SAM可以应用于产品质量检测、缺陷分析和工艺优化等方面。通过对图像进行分割，SAM可以准确地识别和定位产品的缺陷或异常，帮助企业实现自动化的质量控制和生产优化。
在自动驾驶领域，SAM的图像分割技术可以用于实现车辆周围环境的感知和障碍物检测。通过对道路、车辆和行人等目标进行分割，SAM可以提供更准确的感知结果，为自动驾驶系统提供更可靠的决策依据。
在安防领域，SAM可以应用于视
2023中国市场AI大模型落地及人工智能进展与预测模型的趋势洞察总结20231120-43页PDF全面解析.pdf
01 中国市场大模型进展与趋势
在2023年中国市场，大模型的应用将继续迎来快速发展。大模型指的是拥有巨大参数规模和更强大计算能力的人工智能模型。
应用场景：大模型在中国市场的应用场景将更加广泛。除了传统的自然语言处理、计算机视觉和语音识别领域，大模型还将逐渐应用于智能制造、智能交通、金融风控等行业。
数据要求：大模型对数据的需求将更加巨大。企业和科技厂商需要加强数据采集、清洗和标注的能力，以满足大模型的数据需求。
性能指标：大模型在中国市场的性能指标将更加重要。除了模型的准确率和召回率，还需要考虑模型的推理速度、资源消耗和可扩展性等因素。
调优建议：在调优过程中，需要注意模型的超参数选择、数据增强、正则化等技术手段。
使用指南：用户需要深入了解模型的特点和使用指南。这包括模型的架构、训练方法、推理引擎的选择等方面。
大模型在企业用户中的落地将继续加速以下是关于大模型在企业用户落地进展的一些洞察：
企业用户将更加重视大模型在自然语言处理、图像识别和智能推荐等领域的应用。大模型可以提供更高水平的语义理解和个性化推荐，帮助企业优化客户体验和提高运营效率。
企业用户需要构建自己的数据中台和模
人工智能领域未来技术及国内外人形机器人产品研究【transformer、NLP、yolo】36页国金证券全解析2023新.pdf
人工智能领域的未来技术发展是一个令人兴奋的话题。其中，一些高端人工智能技术，如Transformer、NLP（自然语言处理）和YOLO（You Only Look Once）等，正引领着人工智能的快速发展。同时，国内外也在积极研究人形机器人产品，将这些先进技术应用于实际场景中。
首先，Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理、机器翻译等领域取得了巨大成功。通过Transformer，我们可以更好地处理长文本和语义关系，提高语言模型的表达能力。未来，Transformer有望进一步发展，应用于更多领域，如语音识别、推荐系统等。
其次，NLP技术是人工智能领域的重要组成部分，它涉及文本理解、情感分析、机器翻译等任务。近年来，随着深度学习的发展，NLP取得了巨大突破。未来，NLP技术将更加智能化，能够理解更复杂的语义和上下文，实现更高水平的自然语言交互。
另外，YOLO是一种目标检测算法，通过单次前向传递即可实现实时目标检测。YOLO的高效性能使其在自动驾驶、智能监控等领域得到了广泛应用。未来，YOLO算法有望继续优化，提高目标检测的准确性和实时性，进一步
AsposeWords-20-无水印.zip
这个文件包里面有两个文件一个是aspose-pdf-22.4.cracked.jar 另一个是 aspose-pdf-22.12.jar 放心使用 另有教程在博主博客当中可以参考
Aspose.Words for Java 20.4
Aspose.Words for Java 20.12
20.4版本已经完全够用 请放心使用
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Aspose.Words for Java是一种高级Java Word处理API，使您可以直接在Java应用程序中执行各种文档处理任务。
Aspose.Words for Java API支持处理word（DOC，DOCX，OOXML，RTF）HTML，OpenDocument，PDF，EPUB，XPS和最常用的图像格式。使用Aspose.Words，您无需Microsoft Word即可生成，修改和转换文档。
AI大模型市场研究报告（2023）迈向通用人工智能，大模型拉开新时代序幕2023-43页.pdf
经过大规模预训练的大模型，能够在各种任务中达到更高的准确性、降低应用的开发门槛、增强模型泛化能力等，是AI 领域的一项重大进步。大模型最早的关注度源于 NLP 领域，随着多模态能力的演进，CV 领域及多模态通用大模型也逐渐成为市场发展主流。政企的极大关注带动了行业领域大模型的高速发展，逐渐形成了多模态基模型为底座的领域大模型和行业大模型共同发展的局面。
1) 大模型：以大模型为销售标的物是最简单的商业化方式。企业用户可以直接永久买断大模型产品，也可以租用大模型服务。
2) 大模型+算力：大模型的训练与应用需要消耗大量算力，因此有一些厂商将大模型产品或开发平台与算力进行组合销售。
3) 大模型+应用：厂商向企业用户销售融入了大模型能力的上层应用，厂商可能要求企业用户支付软件授权费，或者要求其支付软件开发服务费。
对 2023 年初至 2023 年 8 月上旬的大模型招标中标讯息进行统计，共计 60 条，数据显示大模型+算力是最主流的收费方式，占总金额的 62.3%
AI 大模型的高速发展离不开底层技术支
持和应用场景迭代。大模型作为 AGI 时
代的曙光，相关厂商也将迎来广阔的发
展空间
华为汽车产业链新能源专题报告：AITO问界一举成名20231023-44页.pdf
1华为汽车业务开启新阶段,ICT技术赋能产业发展
1.1华为汽车业务初具规模
1.2三种合作模式,帮助车企"造好车,卖好车"
2秉持"平台+生态"战略,聚焦智能网联汽车增量部件
2.1智能汽车解决方案业务
2.2数字能源板块智能电动业务
3华为汽车产业链
3.1华为-赛力斯合作问界车型产业链
3.2华为-奇瑞合作车型产业链
3.3华为-长安HI模式阿维塔系列车型产业链
3.4华为-江淮和北汽合作车型进展
4主要标的
Aspose.Word For JAVA 22.4 无水印版本
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Aspose.Words for Java 22.4
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Web渗透-网络安全面试 面试宝典 2023最新版65页超全解析.pdf
1.1MSF、Burp考题
1.2信息收集
1.3 漏洞扫描
1.4 SQL注入
1.5文件上传、编辑器与任意文件下载
1.6XSS、SSRF、CSRF、XXE 漏洞
1.7 文件包含漏洞
1.9越权访问与逻辑漏洞
1.12社工与APT
1.13源代码审计与安全开发生命周期
1.14WAF绕过与后门分析
1.15系统提权与内网渗透
1.16敏感信息泄露
1.17获取Webshell
1.18ARP与DDOS攻防
1.19其它漏洞
1.20应急响应
1.21面试中常问的其它问题
每一个标题当中都有对应的子类，如
√1.1 MSF、Burp考题
1.1.1 burpsuite常用的功能是哪几个
1.1.2 reverse_tcp和bind_tcp的区别
1.2信息收集
1.2.1 拿到一个待检测的站或给你一个网站，你觉得应该先
1.2.2 你在渗透测试过程中是如何敏感信息收集的
1.2.3 你平时常去那些网站进行学习、挖漏洞提交到那些平
1.2.4 判断出网站的CMS对渗透有什么意义?
1.2.5 一个成熟并且相对安全的CMS,渗透时扫目录的意义
1.2.6 常见的网站服务
CDH集群YARN动态资源池的规划与管理.docx
1 YARN动态资源池
2 CDH集群上YARN的动态资源池配置
2.1 参数配置
2.1.1 yarn.admin.acl
2.1.2 yarn.scheduler.fair.allow-undeclared-pools
2.2 资源池配置
2.3 放置规则设置
2.4 计划模式
2.5 用户限制
3 集群动态资源池规划
3.1 动态资源池规划样例1
3.2 动态资源池规划样例2
在Yarn中有三种调度器可以选择：FIFO Scheduler ，Capacity Scheduler，FairS cheduler。
FIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列，这是一个先进先出队列，在进行资源分配的时候，先给队列中最头上的应用进行分配资源，待最头上的应用需求满足后再给下一个分配，以此类推。
FIFO Scheduler是最简单也是最容易理解的调度器，也不需要任何配置，但它并不适用于共享集群。大的应用可能会占用所有集群资源，这就导致其它应用被阻塞。在共享集群中，更适合采用Capacity Scheduler或Fair Scheduler
JAVA 面试宝典-珍藏面经.rar
阿里-面试题.doc
阿里腾讯华为小米搜狗笔试面试八十题-5.pdf
阿里DBA面试题.pdf
阿里巴巴java电话面试整理-5.doc
阿里校招测试开发工程师在线笔试题-1.pdf
阿里面试题目总结.docx
阿里实习生-客户端笔试题目解析.docx
阿里一面题目+答案.doc
腾讯2023研发工程师编程题.docx
腾讯高级软件工程师、项目经理面试题.pdf
阿里、微软、谷歌、百度、腾讯等各大公司笔试面试题整理全版.rar
字节跳动 今日头条、抖音 往期面试真题.pdf
字节跳动面试题.pdf
最全的阿里java面经(清晰版).pdf
2023 BAT 《前端必考面试》.docx
2023 BAT java经典必考面试题.docx
2023 BAT大数据面试题.docx
腾讯招聘笔试题合集.rar
史上最全阿里巴巴 JAVA 面试题总览.pdf
互联网大型公司（阿里腾讯百度等）android面试题目(有答案).pdf
百度校园招聘笔试面试题合集.rar
百度校园招聘笔试题-WEB前端工程师-电子科技大学.pdf
Java架构面试专题（含答案）和学习笔记 整套 RAR 超大全压缩包
2023OLAP数据库引擎海量数据模拟下选型白皮书.pdf
选型数据库：Mysql、TiDB、Apache Doris、Impala+Kudu、Presto+Kudu、Hive、ClickHouse、Hudi。每一款数据库详细的测评结果，测评维度分为：维度/引擎、全表scan性能、事实表查询性能、宽表查询性能、TP查询性能、AP计算性能、数据批量同步速率、高并发、数据安全、运维成本、生态影响力、元数据。
1.0背景介绍，
1.1 OLAP数据库引擎概述
1.2 OLAP数据库引擎选型过程中存在的问题
1.3 如何更好地对数据库引擎进行选型？
1.4 报告特色
2.0 测评结果
2.1 测评结果表
2.2 测评综述
2.3 引擎评述
2.4 产品选型指南
OLAP，主要应用于大规模数据分析
及统计计算，为决策提供数据支持。
OLAP数据库引擎贯穿于数据时代发展的 3个阶段。无论在哪一阶段，当企业需要积累数
据并进行数据分析时，就会面临 OLAP数据库引擎的选型问题。
目前市面上可选择的数据库类型越来越多，数据库呈多元选择趋势。在进行数据库引擎选型时，可选项繁多，而目前市面上可参考的选型标准较少，选型流程长，耗费成本高。企业通常已有正在使用的 BI
银行数据治理建设方案-基本信息描述规范-金融机构监管数据标准化规范-数据生命周期安全规范-合规监管与精准业务分析.zip
【浦发银行+IBM+中国信通院】商业银行数据资产管理体系建设实践报告
案例分析-商业银行如何通过数据质量管理实现合规监管与精准业务分析
论银行数据治理体系建设-数据质量
普华永道-银行业金融机构监管处罚及政策动态
商业银行如何通过数据质量管理实现合规监管与精准业务分析
数字化转型下银行数据治理的新挑战与DAMA数据管理知识体系的价值
中小银行数据治理现状
银保监会银行业金融机构监管数据标准化规范一览表
银行保险金融机构生成式人工智能(GenAI) 战略报告
银行监管标准化数据报送清单
银行监管标准化数据检核结果
银行客户基本信息描述规范第1部分：描述模型
银行客户基本信息描述规范第2部分：名称
银行客户基本信息描述规范第3部分：识别标识
银行企业标准-基础类数据标准
银行数据治理建设方案
银行业金融机构监管数据标准化规范（2021版）通用说明
银行业金融机构监管数据标准化规范（2023版）采集技术接口说明
银行业金融机构监管数据标准化规范（2023版）检核规则
银行业深度研究报告：金融聚焦改革系列之利率篇，改革未竟,存款利率仍具下行空间-华创证券
银行业数据治理实践
金融数据安全-数据
如何快速定位线上Doris FE内存使用过高问题.pdf
Doris集群的角色分为FE和BE。在存储层面FE负责存储和维护集群的的元数据。在计算方面FE负责接收和解析用户的查询请求,规划查询计划,调度查询结果。BE负责数据的主要存储和计算,以及根据FE生成的物理执行计划,然后进行分布式查询。
因此对于Doris来说其实主要的内存和CPU的使用主要集中在BE,但是实际运行环境中偶尔也会出现有的同学线上FE环境出现内存使用过高的问题。并且这种情况可能只出现在线上特点的环境上,想要线下复现难度很大,这个是时候就需要我们通过对线上FE进程的内存情况进行分析和定位问题。
因为FE是基于Java编写的,那么问题就变为如何对FE的JVM程的内存进行分析的问题。JVM内存分析工具比较多,这里介绍最常用的两个工具:jmap、arthas。
《2023互联网医院报告》全文-68页.pdf
如果说医疗服务体系在2021年开启了高质量发展阶段,20.22年则是互联网医院的高质量发展起
始之年。
当前,在线医疗用户数量已突破3亿,互联网医院数量超过1700家,互联网诊疗服务量也持续
增长,尤其是在部分省市的疫情期间。在此趋势下,医疗质量与安全不仅事关某一个平台、某一
家平台的运营,更关系着行业整体的专业形象和发展前景。
2022年,互联网诊疗、药品网络销售相关管理办法出台,为业内有损行业专业形象的现象及时踩
下刹车,也为行业后续创新实践留出空间。
在政策引导下,医疗质量体系如何构建?可以从多个角度进行观察。此前,学界已有基于
SERVERQUAL模型、标准化病人法等进行的互联网医院服务质量评价研究。本报告则通过对200+
医生的调研、对10+重点企业的访谈,共同探讨如何提升在线医疗的质量和安全。
诚然,更严格的质量要求会影响少数参与方的短期利益;然而,从长远看,以医疗质量和安全保
障为前提的行业创新,才会拥有更广阔的市场空间、更持续的增长动力。
演讲PPT河南省黄河流域生物多样性保护战略与行动计划（2024-2030年）-41页.pdf
介绍
1
Introduction
河南黄河流域生物多样性价值和保护状况
2
Biodiversity Values and Conservation
生物多样性保护面临的挑战
3
Challenges for biodiversity conservation
生物多样性保护战略和行动计划
Strategy of Biodiversity Conservation and Action Plan
河南黄河流域生物多样性保护优先区域
Priority Areas of Biodiversity Conservation
70页PPT看懂上市公司重组-交易流程与信息披露-2023.9-70页.pdf
文章目录：
1.上市公司重组的流程概览
2.重组流程中的股票停复牌
3.重大重组的内幕交易防控
4.重组流程中的决策与披露
5.重组流程中的审核与注册
6.重大重组的实施交割/终止
审慎停牌原则
不停牌为原则、停牌为例外
短期停牌为原则、长期停牌为例外
间断性停牌为原则、连续性停牌为例外
不得随意停牌或者无故拖延复牌时间
应采取有效措施防止出现长期停牌等情况
严格保密原则
分阶段披露原则
在筹划/实施可能对公司股票价格
产生较大影响的重大事项过程中,
相关主体应履行保密义务,做好
内幕信息知情人登记
发生重大事项,持续时间较长的,
应当按照及时披露的原则,分阶段
披露有关事项进展的具体情况
不应以相关事项结果尚不确定为由
随意申请股票停牌不得以申请停牌代替保密义务
在内幕信息依法公开披露后五个交易日内将内幕信息知情人档案及重大事项进程备忘录报送交易所
披露后相关事项发生重大变化的,应及时补充报送内幕信息知情人档案及重大事项进程备忘录
交易所可视情况要求上市公司披露重大事项进程备忘录中的相关内容
内幕信息知情人档案及重大事项进程备忘录自记录(含补充充完善)之日起至少保存十年
·证监会
2023购物中心运营数字化白皮书-34页.pdf
流量运营数字化是影响购物中心在未来竞争中取得优势的关键。
对于购物中心行业,一方面,国家政策鼓励线下实体经济发展,倡导建立智慧商圈,购物中心发展潜力大;另一方面,行业发展进入存量时代,竞争愈发激烈
品牌扩张乏力,购物中心招商压力增大。因此,购物中心从业者需要精细化运营,吸引客流并促进转化,从而在竞争中脱颖而出
购物中心精细化运营的核心为流量运营,即汇集、管理与经营客流。一般而言,流量运营应该分为数据收集、数据融合以及智能决策三大阶段,从而结合数字化
手段感知市场环境、监测场内流量、使用流量数据赋能购物中心运营决策以吸引更多客流、最终通过精准营销手段及场内设备影响场内流量分发,促进消费转化
以提高购物中心运营效益。值得注意的是,以汇纳科技为代表的人工智能和大数据解决方案供应商在此过程中不断研究技术、设备与解决方案,针对购物中心流
量运营的不同场景提供服务。
展望未来,流量运营数字化还可能为购物中心带来业务模式重塑的可能性。购物中心可能超越传统提供"场"的功能,承担提供与经经营线下流量的职能,在此基
础上,走上探索"流量运营"业务模式之路。
消费作为三驾马车之一,是我国经济增长的"稳定器"
如何快速定位线上Doris FE内存使用过高问题？ (1).pdf
1.问题提出的背景
Doris集群的角色分为FE和BE。在存储层面FE负责存储和维护集群的元数据。在计算方面FE负责接收和解析用户的查询请求,规划查询计划,调度查询结果。BE负责数据的主要存储和计算,以及根据FE生成的物理执行计划,然后进行分布式查询。因此对于Doris来说其实主要的内存和CPU的使用主要集中在BE,但是实际运行环境中偶尔也会出现有的同学线上FE环境出现内存使用过高的问题。并且这种情况可能只出现在线上特点的环境上,想要线下复现难度很大,这个是时候就需要我们通过对线上FE进程程的内存情况进行分析和定位问题。因为FE是基于Java编写的,那么问题就变为如何对FE的JVM进科程的内存进行分析的问题。JVM内存分析工具比较多,这里介绍最常用的两个工具:jmap、arthas。
2.基于jmap进行FE堆内存分析jmap用于查看堆内对象的统计信息,也可用于生成Java进程的dump文件,dump文件保存了可以输出的所有内存对象。
2.1通过jmap-histo:live统计当前JVM堆内对象信息执行"jmap-histo:live pid"命令可以查看堆内对象的统计信息。具体实战
数据治理为什么很重要-谁应该负责-Myles Suer.pdf
在过去几年里,我曾多次就首席信息官们对数据治理的看法与他们联系过。看到它在过去几年里发生了这么大的变化真是令人感到惊讶——最近在我们每周的#CIOChat推特聊天中,高级技术领导们之间的讨论清楚地证明了这一点。
有效的数据治理过程应该涉及哪些主题?
当今的首席信息官们已经开始站在数据治理的角度进行思考。一位首席信息官立即建议,数据治理应回答以下业务问题:
1.我有什么样的数据?
2.数据在哪里?
3.我们需要数据做什么?
4.谁可以访问并拥有数据?
5.我们怎样控制、保护和维护数据?
鉴于数据治理的前景日趋成熟,当首席信息官们向我提供了在有效数据治理项目中需要考虑的一长串事项时,我并不感到惊讶:
●数据所有权
●数据架构
●数据可访问性
●数据使用
●数据安全和隐私
●数据分类
●数据质量
●元数据管理/主数据/数据整合
●数据保留
●监管/合规
●报告/指标
很多首席信息官建议,应该从数据分类开始启动数据治理计划。一位首席信息官说,重要的是企业在走和跑之前必须先学会爬。因此,对数据进行分类是迈出的重要第一步。首席信息官们认为这是
企业数据资源相关会计处理暂行规定.pdf
为加强企业数据资源管理，规范企业数据资源相关会计
处理，强化相关会计信息披露，发挥数据要素价值，根据《中
华人民共和国会计法》和企业会计准则等相关规定，现对数
据资源的相关会计处理规定如下：
一、关于适用范围
本规定适用于企业按照企业会计准则相关规定确认为
无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有
或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企
业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源
的相关会计处理。
二、关于数据资源会计处理适用的准则
企业应当按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。
一）企业内部使用的数据资源相关会计处理原则。
1.企业内部使用的数据资源，符合《企业会计准则第６号——无形资产》（财会〔2006〕3号，以下简称无形资产准则）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产。2.企业应当按照无形资产准则、《〈企业会计准则第６号——无形资产〉应用指南》（财会〔2006〕18号，以下简称无形资产准则应用指南）等规定，对确认为无
2023最新版 用户画像技术与建设实践 .pdf
文章目录：
用户画像基础
用户画像从0到100的构建思路
用户画像技术及方法论
做用户,绕不开画像!
如何构建好的用户画像?
用户画像场景与技术实现方案
淘宝搜索模型核心技术:用户建模篇
数据科学在用户兴趣分群上的探索与实践
网易严选DMP标签系统建设实践
网易严选画像建设实践
网易大数据用户画像实践
用户画像实践:神策标签生产引擎架构
用户画像在阅文的探索与实践
用户画像实践篇
用户画像,即用户信息标签化,通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据,进而对用户或者产品特征属性进行刻画,并对这些特征进行分析、统计,挖掘潜在价值信息,从而抽象象出用户的信息全貌,如图1-1所示。用户画像可看作企业应用大数据的根基,是定向广告投放与个性化推荐的前置条件,为数据驱动运营奠定了基础。由此看来,如何从海量数据中挖掘出有价值的信息越发重要。
大数据已经兴起多年,其对于互联网公司的应用来说已经如水、电、空气对于人们的生活一样,成为不可或缺的重要组成部分。从基础设施建设到应用层面,主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、用户画像建模、个性化推荐
复旦大学83页超详细 基于云平台的房地产开发成本控制系统设计与实现.pdf
近年来中国房地产行业发展迅猛,越来越多的资本流入了房地产行业。在百
花齐放,看起来风风火火的同时也由此带来了激烈的竞争,曾经暴利的房地产黄
金时代已经过去,想要在更成熟更激烈的市场生存,很多的房地产企业都有着迫
切的需求来提高自己的整体管理水平以增强竞争力。相对于变幻未知的销售市
场,从成本控制的角度出发来提高自身是更加务实、有效的手段Q。
在这样的背景下,针对房地产开发企业在成本控制过程中遇到的风险,传统
信息化建设方式已经很难满足企业需求,因此将视角转向新兴的互联网技术。
随着互联网技术的发展,云计算在21世纪开始兴起。对于云计算,可以这
样定义:"云计算是一种新的计算方式,它从互联网出发为用户提供计算资源,
采用互联网异构自治的特点来更高效地为个人和企业用户户提供按需即取的计算
服务。云计算拥有动态的资源和易扩展的特点并且可以虚拟化,有了互联网的支
持,终端用户可以完全不了解"云"中所有关于基础设施的细节,也不需要丰富
的专业知识,当然也不用进行直接的控制,只需要学习知道如何通过网络来得到
自己真正需要的资源就可以实现了"。[1]
综上所述,采用云计算平台来提供信息服务将会是解决
116页超详细图解重要数据处理安全要求V1.0.0-2023.8.pdf
2023年8月25日,全国信息安全标准化技术委员会秘书处发布《作信息安全技术重要数据处理安全要求》(征求意见稿),为确保标准质量,面向社会广泛征求意见,旨在加强网络安全国家标准在国家网络安全保障工作中的基础性、规范性、引领性作用。
《重要数据处理安全要求》(征求意见稿)起草过程
基于前期研究项目成果进一步开展广泛调研,研读国内外相关政策和标准文件,形成标准草案V1.0,开展标准申报。
2022.4标准经信安标委工作组"会议周"讨论通过,进入立项准备阶段。
根据信安标委统一安排和会议周建议,对标准草案进行修改,再次提交标准草案V1.1供专家评审,并于2022年10月通过信安标委立项。
标准编制组组织参与单位修改标准草案V1.2,供12月份标准会议周上进行讨论。
根据信安标委统一安排,启动标准试点应用工作。
根据前期试点反馈情况和参编单位提供的修改意见,形成征求意见稿初稿,供标准会议周专
家研讨和修改。
征求意见稿 2023.8根据标准会议周反馈的意见对标准修改完善,提交信安标委专家会审议。
经投票表决,标准征求意见稿获得通过。会后编制组根据专家意见对标准修改完善后提交信安标委秘书处,
OLAP数据库引擎选型白皮书-奇点云（2023）.pdf
选型数据库：Mysql、TiDB、Apache Doris、Impala+Kudu、Presto+Kudu、Hive、ClickHouse、Hudi。每一款数据库详细的测评结果，测评维度分为：维度/引擎、全表scan性能、事实表查询性能、宽表查询性能、TP查询性能、AP计算性能、数据批量同步速率、高并发、数据安全、运维成本、生态影响力、元数据。
1.0背景介绍，
1.1 OLAP数据库引擎概述
1.2 OLAP数据库引擎选型过程中存在的问题
1.3 如何更好地对数据库引擎进行选型？
1.4 报告特色
2.0 测评结果
2.1 测评结果表
2.2 测评综述
2.3 引擎评述
2.4 产品选型指南
OLAP，主要应用于大规模数据分析
及统计计算，为决策提供数据支持。
OLAP数据库引擎贯穿于数据时代发展的 3个阶段。无论在哪一阶段，当企业需要积累数
据并进行数据分析时，就会面临 OLAP数据库引擎的选型问题。
目前市面上可选择的数据库类型越来越多，数据库呈多元选择趋势。在进行数据库引擎选型时，可选项繁多，而目前市面上可参考的选型标准较少，选型流程长，耗费成本高。企业通常已有正在使用的 BI
2023最新数据中台实践指南（1.0版）.pdf
数据一直伴随着人类的发展而变迁。在古代，数据呈现出规则化
汇聚的特征。例如，我国古代的黄册（全国户口名册）、天文观测记录
均以特定规则进行登记造册，它们对人类社会和物理世界的性质、状
态与相互关系进行记录和计算，都是宝贵的古代数据遗产。但在信息
时代来临之前，人们对于数据的记录、处理、分析等工作大量依靠着
纸笔等较为原始的工具手段，过程复杂且效率低下，对于数据进行利
用的范围和形式难以普及推广。
在信息化时代来临之后，软件系统普及成为各行各业标配的生产
工具。数据的存储、计算、分析等工作，开始可以通过相应的软件工
具实现，对于数据的高效利用有了可行的技术基础。随着便捷化的信
息技术不断强化企业处理数据的效率，如何更加高效的利用数据服务
于自身业务成为众多企业最关心的问题。数据中台概念的诞生正是为
了服务于这一目标。
数据中台的概念最初由阿里巴巴集团提出。2015 年，阿里巴巴对
组织架构升级调整，建设整合阿里产品技术和数据能力的中台，形成
“大中台，小前台”的组织和业务体制。这一举措旨在通过整合复用
组织内部的各项基础设施和数据能力，使业务产品的更新迭代速度加
快、成本降低，推动企业
2023年【浦发银行+IBM+中国信通院】商业银行数据资产管理体系建设实践报告-202308.docx
核心观点
“数据+ 算法+ 场景”是服务型数据资产三要素
在以价值创造为导向的数据思维中，数据资产基于价值高低分为基础型数据资产和服务型数据资产。服务型数据资产由“数据+ 算法”驱动，结合“场景”形成知识与智慧， 已经能为企业带来经济利益。
资产价值评估是撬动数据资产管理的核心支点
数据资产价值评估以数据资产的保值、增值为目标，通过资产价值评估模型对数据挖潜、促活，激发产能，价值评估结果亦可用于数据处理全过程的资源配置、数据资产经营中的收益分配、数据交易流通中的产品定价。
数据资产运营是维持数据资产生态的有效机制
数据资产运营旨在维持数据供给方和数据消费方的供需平衡，合理配置和有效利用数据资产，从而提高数据资产带来的经济效益，保障和促进业务的发展与创新，推动数据生态融合。
我们正在进入一个新时代，数字经济将有望成为国民经济新引擎
中国信息通信研究院发布的 《中国数字经济发展白皮书(2021 年)》 显示：2020 年我国数字经济规模达到 39.2 万亿，占 GDP 比重达 38.6%，同比名义增长 9.7% 。从“零”开始到规模 39.2 万亿，数字经济的发展已经是全社会的 共识，
银行理财开展股权投资业务探讨-20210511-中信证券-26页.pdf
股权基金是值得银行理财子重点关注和配置的另类资产。
中国私募股权基金市场深度足够：1.5万家管理人，管理资产11.7万亿元；
股权基金流动性虽低，但头部基金业绩稳定性高。
股权基金行业有望迎来又一黄金时期。
“双循环”发展格局下，科技创新、消费、医疗健康等领域投资机会众多；
全面注册制时代来临，畅通股权投资退出渠道；
银行理财子具有资金雄厚和综合金融优势。
银行理财子如何开展股权投资业务？
从股权基金投资切入，根据机构情况逐步拓展能力圈至跟投、直投；
股权基金投资的关键在于：选好投资领域/策略，选好团队；
关注S基金（即PE Secondary Fund）。
大部分投资者对于大中华区PE、VC基金的净IRR期望分布在10-14%、15-19%、20-24%三个区间，大约各占受访投
资者的1/4，其中有35%的投资者期望收益在20%以上。投资者收益期望比较乐观。
PE基金行业“二八现象”更为突出，可能只有2%左右的GP有投资配置价值。
不少学术研究表明（如Kaplan和Scholar，2005），头部基金管理人的业绩具有延续性。
2023.8北大汇丰智库整理《从2022年破净风波看银行理财公司发展问题》34页超全解析.pdf
报告概览
【破净现象】
2022 年，银行理财遭遇了两轮“破净潮”，经历了净值化转型以来的最大回
撤。3 月、4 月大量中高风险产品净值跌破初始值 1，11 月、12 月大量中低风险产
品收益为负，“固收+”产品在两轮“破净潮”中均受到较大冲击。“破净潮”都
可分为两个阶段：第一阶段是底层资产价格下跌导致理财净值下降，为投资端出
现问题。“权益破净潮”为权益市场下行驱动中高风险产品破净，“固收破净潮”
为债券价格下跌驱动中低风险产品破净。第二阶段是投资者赎回形成“赎回潮”
负循环，为负债端出现问题。“权益破净潮”和“固收破净潮”均表现为理财公
司迫于负债端的流动性压力而抛售资产，负反馈机制推波助澜加剧净值回撤。由
于理财产品大量持有债券，“固收破净潮”的负反馈效应显著强于“权益破净潮”。
【行业问题】
第一阶段底层资产价格下跌过程中，投资端的问题：1）依赖固收类资产，受
债市结构性问题影响大；2）部分“固收+”产品投资权益类资产，但理财公司权
益投研能力较弱；3）投资资产管理类产品较多，可能难以及时调整底层资产配置；
4）薪酬激励不充分，人力投入不足。
第二阶段“赎回潮”负循环中，负债
2023华安证券发布《债看银行：如何理解银行同业股权投资行为？》17页.pdf
Table_Summary] 如何理解银行同业股权投资行为？
银行研究更多注重主体指标分析而对展业范围关注度较低，且非并表子公司
经营往往在分析中的权重较低。从股权投资目的上看，除业务拓展、定向纾
困、政策指导等原因外，部分银行持有异地同业股权原因有待研究，这也是
理解银行同业股权投资行为的关键。
政策端来看，境内外金融机构均可作为发起人或战略投资者入股商业银行，
但两者在申请条件上有所差异。对银行的资本充足率、连续盈利等方面设置
准入条件，在不同时期准入条件随政策变化，但从总体上看，针对外资银行
的投资入股政策随我国金融市场的开放有所放宽，而中资银行的投资入股政
策并未发生明显变化。
股权管理方面，商业银行股东应当使用自有资金入股商业银行，且确保资金
来源合法，不得以委托资金、债务资金等非自有资金入股；银行保险机构大
股东与银行保险机构之间不得直接或间接交叉持股。为何银行进行同业股权投资行为？
商业银行存在不少参股银行同业的案例，包括商业银行发起设立村镇银行、
完成股份制改革的农商行入股农商行、大型银行作为战略投资者入股中小银
行等，也存在农商行入股城商行的个例。总体来看，有 7 种
全47页超全解数张杨带你看-奥特曼玩具行业分析-47页.pdf
奥特曼玩具专区行业：奥特曼玩具专区行业销量和访客从2021年开始有明显上升。该行业月销可达1.41亿元，行业客单价在80-90元上下波动。卖家数先增后减，
卖家较为集中的月份在6-9月，10月后卖家数开始下滑，有交易卖家占比逐月递增，但至多也仅有7.5%。在用户近30天的搜索词中93%的人搜索品类词，用户更
关注奥特曼这个IP。女性用户占61%年龄集中在30-39岁（宝妈），广东省用户更集中。TOP品牌中，在奥特曼玩具中，卡游与万代的地位不可撼动；TOP店铺中，
卡游旗舰店从2021年11月开始进入并稳定在行业TOP2位置。
• 品牌背景介绍：卡游是动漫衍生产品中最具影响力的品牌之一，卡游（上海）文化传播有限公司具有以产品、内容、体验为核心的全产业链布局，致力于为年轻族
群提供高质量、正能量、多玩法的卡牌体验。目前卡游已与国际、国内知名形象授权的合作案例已超过50项，其中最为突出的IP合作则是奥特曼的卡牌系列。
• 卡游旗舰店-店铺基础情况：该店核心品类是奥特曼玩具专区（占比60%左右），动漫挂件/文具其次，占比约30%，收藏卡牌/卡片占比10%，且逐月不断在缩减，
直至2022年2月
windows本地与云端服务器进行SSH与frp内网穿透.pdf
什么是FRP
frp 是一个专注于内网穿透的高性能的反向代理应用，支持 TCP、UDP、HTTP、HTTPS 等多种协议，且支持 P2P 通信。可以将内网服务以安全、便捷的方式通过具有公网 IP 节点的中转暴露到公网，俗称端口转发
为什么使用 frp ？
通过在具有公网 IP 的节点上部署 frp 服务端，可以轻松地将内网服务穿透到公网，同时提供诸多专业的功能特性，这包括：
客户端服务端通信支持 TCP、QUIC、KCP 以及 Websocket 等多种协议。
采用 TCP 连接流式复用，在单个连接间承载更多请求，节省连接建立时间，降低请求延迟。
代理组间的负载均衡。
端口复用，多个服务通过同一个服务端端口暴露。
支持 P2P 通信，流量不经过服务器中转，充分利用带宽资源。
多个原生支持的客户端插件（静态文件查看，HTTPS/HTTP 协议转换，HTTP、SOCK5 代理等），便于独立使用 frp 客户端完成某些工作。
高度扩展性的服务端插件系统，易于结合自身需求进行功能扩展。
服务端和客户端 UI 页面。
2023影响中国人居生活方式趋势报告-有家研究所-68页.pdf
2023年，中国正处在城市化、科技进步和社会变革的交汇点。这一年，人居生活方式正在经历前所未有的变革。本报告旨在深入研究和分析这些变革，揭示新兴趋势，以帮助人们更好地理解和适应这个充满机遇和挑战的时代。
趋势一：智慧城市与数字化生活
随着智能技术和数字化的迅猛发展，越来越多的城市成为智慧城市的典范。人们能够通过手机应用管理家居设备，实现远程控制、智能化运营。智慧出行、智能安防等也深刻改变了人们的日常生活。
趋势二：健康与生活质量
健康成为人们生活的核心关注点。从健康饮食到定期运动，人们更加注重自己的身体和心理健康。互联网也在健康领域创新，如健康管理APP、在线医疗咨询等，正逐渐改变着人们的健康管理方式。
趋势三：可持续生活与环保意识
环保和可持续生活方式受到越来越多人的关注。人们在购买决策中考虑环保因素，崇尚低碳生活，积极参与垃圾分类等环保行动。可再生能源、共享出行等也逐渐成为生活的一部分。
趋势四：工作与生活平衡
灵活的工作模式和远程办公的普及，使得工作与生活平衡成为可能。人们更加重视工作之外的兴趣爱好，注重时间管理和自我成长。
趋势五：社交方式的演变
社交方式在科技影响下发生了深刻
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