作为一个技术架构师，不仅仅要紧跟行业技术趋势，还要结合研发团队现状及痛点，探索新的交付方案。在日常中，你是否遇到如下问题“业务需求排期长研发是瓶颈；非研发角色感受不到研发技改提效的变化；引入ISV团队又担心质量和安全，培训周期长“等等，基于此我们探索了一种新的技术体系及交付方案来解决如上问题。

1.Jupyter读取数据警告ParserWarning:Fallingbacktothe'python'enginebecausethe'c'enginedoesnotsupportregexseparators在使用JupyterNotebook读取数据进行分析时，如下：python<ipythoninput

大家好，我是小五🚀经常有朋友问我一个问题，转行数据分析师应该先学什么呀？抛开统计学、业务方法论，单拿出技能工具来说的话，我更希望大家先学习SQL。为了证实我的看法，我爬取了招聘网站，并做了一张柱状图来展示互联网公司对数据分析师的技能要求。可以看到对于一名（准）数据分析师来说，SQL确实是最需要掌握的技能。当然，大家对于各种工具也不必追求全部掌握，它们的目的都

思路分析：1\.根据需求抽象出业务对象User{usrename;password;}ShoppingCarItem{product;num;}ShoppingCar{List<ShoppingCarItem}2\.写Servlet处理请求...

使用valgrind进行性能分析，过程如下：\\\@Ubuntu(http://my.oschina.net/u/555627):~/Performance$valgrindtoolcallgrind./mt\7389Callgrind,acallgraphgeneratingcachepro

最近有朋友和我交流纳米孔16S测序数据的分析，发现真的没有从头完成过一次这方面的数据分析，然后发现这方面的资料也比较少，于是学习一下，和大家分享。坦白说，牛津纳米孔测序技术在16S多样性研究方面还是有些不足的，只能说勉强够用（准确性大概也不能完全保证），主要应用场景是在一些现场快速检测方面，主要是病原菌这种。但是，相信随着测序准确度的提高和分析软件的改进，相

MES的标准化之难，源于其深深的扎根于生产实践的土壤。而生产实践本身是丰富、多样且动态变化的。因此，市场上更现实的趋势是发展行业化的解决方案（如针对半导体、汽车、制药的MES）和平台化的MES（提供一个可灵活配置的开发平台，让企业或实施方能够基于自身需求快速构建应用），在标准框架下满足个性化的需求。

大数据数据分析数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。一、什么是数据需求?顾名

一、引言语音识别技术经历了从传统到现代的发展过程，发生了许多重大变革。本文将探讨这个过程中的一些关键里程碑和技术革新，以及未来可能的发展趋势。二、传统语音识别技术1.基于规则的方法：传统的语音识别技术主要依赖于语言学家和工程师制定的规则和词典。这种方法对特

半导体产业作为当今科技领域的重要支柱之一，其影响已经渗透到了我们日常生活的方方面面。从电子设备到通信系统，从医疗器械到智能家居，无处不在的半导体技术正在改变着我们的世界。本文将深入探讨半导体产业的各个方面，从其基本原理到最新的应用趋势。1.半导体的基本原理