bl blog.nsfocus.net / 2015-09-16 15:14 / by @gnaw0725

大数据可视化设计本文引自绿盟科技技术刊物大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。

ix ixyzero.com / 2025-01-12 12:08

学习了解数据仓库中的分层概念

本文详细介绍了数据仓库的分层概念，包括数据运营层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据应用层（APP）。其中，DW层进一步细分为数据明细层（DWD）、数据中间层（DWM）和数据服务层（DWS）。文章阐述了各层的功能和作用，并通过实例说明如何在实际业务中应用这些分层概念。该内容适合数据工程师、数据分析师、数据架构师以及对数据仓库设计和实现感兴趣的技术人员阅读。

查看详情

无图

ma mazhuang.org / 2025-01-12 12:05

Java｜如何用一个统一结构接收成员名称不固定的数据

文章通过企业微信接口示例，介绍用 Jackson 的 @JsonAlias 注解处理 Java 中不固定字段名的 JSON 数据，提升解析通用性。适合需统一处理多样 JSON 数据的 Java 开发者。

查看详情

无图

cr crossoverjie.top / 2025-01-12 12:04

如何选择可以搞钱的技术栈

文章探讨了如何选择有助于提升收入的技术栈。作者建议关注数据库、云原生技术（如 Kubernetes）、消息队列（如 Pulsar）等在企业中需求广泛且付费意愿强的领域。深入掌握这些技术有助于在求职和职业发展中获得更高回报。适合后端开发者、架构师以及希望提升自身市场价值的技术从业者阅读。

查看详情

无图

bl blog.delphij.net / 2025-01-03 00:15

数据的长期保存

这篇文章探讨了长期数据保存的策略与实践，详细分析了存储介质的选择、数据完整性保障方法以及常见的管理问题和解决方案。作者结合实践经验，提出了一套适用于个人和企业的数据保存规划。内容适合关注数据存储、安全备份及长期保存技术的开发者、IT 管理人员，以及对数据安全感兴趣的读者，提供了具有实用价值的参考建议。

查看详情

无图

zh www.zhangxinxu.com / 2025-01-03 00:13

如何使用JS获取系统内存、CPU/GPU、电量等信息

这篇文章讲解了如何通过 JavaScript 获取设备的内存、CPU、GPU 和电池等硬件信息，详细介绍了可用的 API、兼容性及实践场景。通过代码示例和性能分析，展示了如何在前端优化中合理利用这些数据。内容适合从事前端开发的工程师以及关注性能优化和用户体验提升的技术人员，提供了实用的开发参考。

查看详情

无图

pa paper.seebug.org / 2025-01-03 00:07

探索 AI 驱动的网络安全框架：深度学习技术、GPU 支持和未来增强

这篇文章详细分析了现代网络攻击中的 DGA（域名生成算法）技术，涵盖了其工作原理、分类及在恶意软件中的应用实例。通过技术解析和实际案例，展示了如何检测和防御 DGA 带来的安全威胁。内容适合网络安全研究人员、安全工程师以及对恶意软件分析感兴趣的技术爱好者，提供了系统化的学习参考。

查看详情

无图

on onevcat.com / 2025-01-02 23:59

编译器，靠你了！使用类型改善状态设计

如何用类型表达状态？文章深度解析了在 Swift 中通过类型系统管理状态的实践方法，涵盖了类型安全设计、编译期检查和减少运行时错误的技巧。通过实例展示，将状态逻辑融入类型定义，提升代码的健壮性和可维护性，是探索函数式编程思想的绝佳案例！

查看详情

无图

so soulteary.com / 2025-01-02 23:58

ThinkPad + Redis：构建亿级数据毫秒级查询的平民方案

如何用普通设备实现海量数据的毫秒级查询？文章分享了在 ThinkPad 上构建 Redis 系统的完整方案，详细解析了数据分片、查询优化和资源调配等关键技术，还提供了针对高效查询的实际案例。轻量化实现，高性能表现，为开发者提供了实用的参考思路，值得深入学习！

查看详情

无图

in innei.in / 2024-11-02 16:58

浅谈 Follow 中的设计理念

本文分享了 Follow 应用中的核心设计理念，包括多种图标转换方式、Peek 模态预览、优雅的动效过渡（通过 Framer Motion）、层叠模态框的层级处理以及 AutoResize 组件的平滑高度调整。这些设计细节提升了用户体验，同时控制了动态效果强度，确保设备性能与用户偏好。

查看详情

无图

ix ixyzero.com / 2024-11-02 16:52

Hive SQL如何找出连续日期数据之间的较大波动

本文介绍了在 Hive SQL 中如何识别连续日期数据的显著波动，适用于异常检测。使用窗口函数 `LAG` 和 `LEAD` 提取前后日期数据，通过对比当天与昨日、近几日的均值或分位数来判定异常。文中提供了查询示例，通过阈值设定（如倍数增加或p90分位数）识别异常值，帮助分析用户行为或数据波动，为风控和数据监控提供技术支持。

查看详情

无图

技术头条

发表评论

技术头条

发表评论

相关分享