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Uber 数据泄露始于一名黑客从暗网市场购买属于一名 Uber 员工的被盗凭证。最初尝试使用这些凭据连接到 Uber 的网络失败，因为该帐户受 MFA 保护。为了克服这一安全障碍，黑客通过 What's App 联系了 Uber 员工，并假装是 Uber 的安全人员，要求该员工批准将 MFA 通知发
# 一、设置 ellipsis 使用数据表格[*Data Table*](https://www.naiveui.com/zh-CN/os-theme/components/data-table#ellipsis.vue)组件的省略`设置 ellipsis`，但是如果内容过长的情况下，会溢出 ```
本文参考了采悟老师的文章，推荐大家看原文，本文为笔记随笔 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MzQwMjY4MA==&mid=2484068871&idx=1&sn=4ab596602ed0a4c851755673d8fcf37a&chksm=8e0c48d0
日常数据清洗中，利用python清洗的第一步就是读取对应文件，今天一起复盘一下数据读取环节的常规操作。 csv和xlsx格式读取类似，所以用csv做案例 X-MIND图
链接： 冯登国院士：数据安全新方向——数据使用安全 近日，在2023中关村论坛——数据安全治理与发展分论坛上，冯登国院士做了主题为：《数据安全新方向：数据使用安全》的分享，以下是分享全文。 各位专家，各位嘉宾，大家好: 很高兴有这个机会与大家进行交流一下对数据安全的一些认识，发言题目是《数据安全新方
前言 今天我们一起来讨论一下关于C#数据去重的常见的几种方式，每种方法都有其特点和适用场景，我们根据具体需求选择最合适的方式。当然欢迎你在评论区留下你觉得更好的数据去重的方式。 使用HashSet去重 HashSet的唯一性： HashSet 中的元素是唯一的，不允许重复值。如果试图添加重复的元素，
一.数据集工具介绍 HuggingFace通过API提供了统一的数据集处理工具，它提供的数据集如下所示： 该界面左侧可以根据不同的任务类型、类库、语言、License等来筛选数据集，右侧为具体的数据集列表，其中有经典的glue、super_glue数据集，问答数据集squad，情感分类数据集imdb
一.数据集描述 1.数据集摘要 该数据集包含与心理健康相关的问题和答案的对话对，以单一文本形式呈现。数据集是从流行的医疗博客（如WebMD、Mayo Clinic和HealthLine）、在线常见问题等来源精选而来的。所有问题和答案都经过匿名化处理，以删除任何个人身份信息（PII），并经过预处理以删
图数据库是专门存储庞大的图形网络并从中检索信息的数据库。它可以将图中的数据高效存储为点（Vertex）和边（Edge），还可以将属性（Property）附加到点和边上。本文以示例数据集basketballplayer为例，通过nGQL操作和Python脚本两种方式构建图谱。数据[10]和代码[9]详
本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。
本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发 转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 目前许多企业在决策时仍沿用以往的个人经验，没有用数据说话，这在实际决策运行时会出现很多问题。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究
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所谓**数据转置**，就是是将原始数据表格沿着对角线翻折，使原来的行变成新的列，原来的列变成新的行，从而更方便地进行数据分析和处理。 `pandas`中`DataFrame`的转置非常简单，每个`DataFrame`对象都有一个`T`属性，通过这个属性就能得到转置之后的`DataFrame`。下面介
摘要：解决数据问题的本质，还要从数据层面入手，数据库的价值就十分关键。 过去很长一段时间，不动产行业的数字化程度都是比较低的，特别在业务层面，存在大量碎片化和多主体的问题，导致在数据层面的标准化和数据结构统一化不足；而且在不动产行业全生命周期中，每个阶段都频繁涉及到数据流转问题，对数据一致性和安全性
摘要：MRS IoTDB，它是华为FusionInsight MRS大数据套件中的时序数据库产品，在深度参与Apache IoTDB社区开源版的基础上推出的高性能企业级时序数据库产品。 本文分享自华为云社区《工业数据分析为什么要用FusionInsight MRS IoTDB？》，作者：高深广 。
SQL SERVER数据分组后取第一条数据——PARTITION BY -- 不加 distinct(a.id) order by 会有问题 导致获取出来的数据不对 SELECT id,title,description,poster_id,poster_time,drug_id FROM ( SE
Redis作为基于内存的非关系型的K-V数据库。因读写响应快速、原子操作、提供了多种数据类型String、List、Hash、Set、Sorted Set、在项目中有着广泛的使用，今天我们来探讨下下Redis的数据结构是如何实现的。
随着数据量的增大，传统关系型数据库越来越不能满足对于海量数据存储的需求。对于分布式关系型数据库，我们了解其底层存储结构是非常重要的。本文将介绍下分布式关系型数据库 TiDB 所采用的底层存储结构 LSM 树的原理。
目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析，但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面，而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构，理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代码分析，而是通过对跳跃表进行了系统性地介绍与形式化分析，并给出了在特定场景下的跳跃表扩展方式，方便读者更好地理解跳跃表数据
