OA政府办公室软件：轮胎门店之政务大数据系列6：政务大数据的物理模型

数据的逻辑模型》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的物理模型。希望大家会喜欢！ 后续还有一系列文章；敬请期待。 在《政务大数据的逻辑模型》一文中提到，政务大数据在物理上分为“数据存储、数据计算和数据服务”三个重要层面，其物理模型示意图如下： 就政务大数据的物理模型整体而言，存储层是技术基础、计算层是核心能力、服务层是核心价值。立体、全方位（全面覆盖数据访问鉴权认证、数据安全传输和数据安全存储等全过程&全生命周期）


2014前网民有必要知道的十大网络威胁（下）:

五、gsm(2g)短信可能被监听　　这事2013年之前几乎没人知道，其实国内运营商对部分地区的gsm制式的数据通信没有加密，黑客可以监听自己所在基站覆盖范围内所有gsm制式手机的通信内容。 上图：gsm制式手机短信内容很容易遭黑客监听六、个人隐私泄露问题频现　　网络越发达，信息化程度越高，我们上传的信息也就越多，从前没人会想到自己的开房记录会被放上网，但在2013，这件事就确实发生了。 还有7000多万qq群用户个人信息泄露，大批酒店开房记录泄露等等，都为网民敲响了警钟，相关法规、自我保护意识以及企业道德缺一不可。 图：通过钓鱼邮件，利用wps漏洞进行定向攻击八、近80%国内网站有漏洞，中小企业面临考验　　安全厂商在首届中国互联网安全大会上披露，国内有近八成网站存在安全漏洞，至少百万网站存在后门，其中存活时间最长的后门已经有 架网站容易，维护网站难，对于中小企业来说，这就像身背定时炸弹，使用免费的网站安全服务是解决问题的最有效方式。?九、网络敲诈类木马入侵中国　　2013年，敲诈类木马入侵中国。

led屏幕高清复现文艺复兴技术，网友：真·裸眼3d:

这项技术可以说十分“心脏病患者不友好“了，因为不管是海浪的视觉逼真程度，还是听觉模拟程度，都做到了高度的还原，站在巨大的led屏幕下方，甚至会害怕这些巨浪会冲破玻璃，淹没整个城市。 网友们也都震惊了：“像是一只被困在箱子里的海浪”。“这个世界早晚一天赛博朋克”。“双子杀手120帧就是这个感觉”。 比如在2016年，法国著名艺术家jr就用这项技术改造了卢浮宫顶，他用纸片覆盖了卢浮宫全部的瓷砖玻璃幕墙，纸片上印有卢浮宫大尺寸的黑白图像，这样他抹去了现代修建的痕迹，整体看上去和17世纪没什么两样。 d’strict一直从事网站和移动用户界面的设计以及各种产品和服务的规划工作，目前正积极开发全像投影及动作辨识技术。自创立以来，dstrict给人们带来了不少绚丽的视觉体验。 早在2017年4月，dstrict团队就曾为韩国釜山sealife海洋馆，打造了一处充满童趣的数字主题公园。

「高清」seo优化技巧知识流程图:

- - 懒惰者的签名seo优化技巧知识流程图 高清版本 又有好久没有更新文章了，在这里感谢一直关注我公众号的每一位同学，在这里给大家分享一个seo优化技巧知识流程图，这是我自己整理梳理后的知识图，希望能够给各位同学带来帮助 （截图）seo优化技巧知识流程图主要讲解了以下几个知识点：1、域名2、服务器3、网站3.1、网站结构3.2、页面优化3.3、http状态码3.4、锚文本4、技术注意事项4.1、404页面4.2、url4.3 、页面tdk4.4、html代码4.5、页面5、百度算法6、抓取友好性7、网站流量异常自查8、移动页面广告规范细节9、移动端页面优化细节10、移动医疗行业白皮书由于图片太大，而且长传的图片宽度与高度像素乘积大于 在压缩图片过程中找到一个不错的网站，大家可以看看（https:ezgif.comoptimize），由于我的流程图是高清尺寸太大导致无法上传到微信，但通过这个网站压缩到2m以下还能保持高清（无网站水印） ，感觉这网站还是不错。

从技术到团队，即构为你呈现最好的“在线抓娃娃”sdk:

在线抓娃娃虽然是最近才兴起的一个风口，即构也早在市场爆发之前就嗅到了机会，第一时间投入了研发，并在国内首个推出app、h5等一站式在线抓娃娃解决方案，大大降低了在线抓娃娃的创业门槛，受到了市场的广泛青睐 而且这次的入局者除了纯互联网从业者外，有了更多的传统行业入局。那么，即构到底是做什么的？“发挥实时通信和音视频底层技术优势，坚持给开发者提供优质的实时音视频云服务。”ceo林友尧坚定地说。 作为一家专业的实时音视频云服务提供商，即构科技成立于2015年，ceo林友尧是前qq总经理，公司研发团队绝大部分来自qq。 我心里有个疑问，视频做得好，音频就做得好吗？经过深入的测评和交流下来，技术团队给我一个结论：即构视频做得好，音频做得更好！ ceo林友尧说道。

杀毒软件揭秘网络彩票骗局：背后竟是一条龙服务:

此外，记者从金山毒霸ai云盾系统对非法彩票网站的监测数据发现，此类网站上线数量增长极快，存在批量生产的可能。记者追根溯源，打算从源头上去一探究竟。 （数据由金山毒霸ai云盾系统提供）通过搜索，记者在某电商平台上发现了多家彩票网站源代码正在销售，且提供一条龙服务。记者以希望开设一些彩票网站为由，与卖家交流，发现要想实现开奖号码的真实性并不难。 这种高频彩实质上就是由非法彩票网站自行设置的“私彩”。这类私彩开奖周期短，一般设置为10分钟，以此来刺激网民的不断投入。同时，短周期相伴随的是“导师”承诺的“高额回报”。 对于自行设置的私彩，彩票网站可以轻易地在后台修改中奖号码，进而实现控制彩民中奖率。 平台会招收很多代理，代理通过各种渠道发布各种“网上赚钱、不出门把钱赚、轻轻松松月入上万”等字眼的信息拉人注册购彩。

oa政府办公室软件：轮胎门店之政务大数据系列6：政务大数据的物理模型

政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型》 政务大数据的逻辑模型：《政务大数据的逻辑模型》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的物理模型。希望大家会喜欢！ 后续还有一系列文章；敬请期待。 在《政务大数据的逻辑模型》一文中提到，政务大数据在物理上分为“数据存储、数据计算和数据服务”三个重要层面，其物理模型示意图如下： 就政务大数据的物理模型整体而言，存储层是技术基础、计算层是核心能力、服务层是核心价值。立体、全方位（全面覆盖数据访问鉴权认证、数据安全传输和数据安全存储等全过程&全生命周期）的安全保障机制与体系建设是政务大数据提供和使用服务的基本前提。综合、系统化（充分运用系统工程思想，不断提升、优化整个链条的价值再生&可持续能力）的运营支撑机制与体系建设是为实现政务大数据“自治和自优化”这一最终目标做准备的。注：在《政务大数据的本质》一文中提到：“政务大数据的未来是数据自治”。 有关政务大数据的立体安全保障机制与体系建设将在后续文章《政务大数据的安全》中具体展开，有关政务大数据的综合运营支撑机制与体系建设将在后续文章《政务大数据的运营》中具体展开，本文重点讨论政务大数据的存储、计算和服务三层物理模型。 如同资源虚拟化是实现云计算的重要具体技术，大数据也离不开数据仓库、数据挖掘、决策支持、商业智能、分布式计算等传统it技术。然而，大数据是一个更加综合、庞杂的生态体系，它需要it技术的支撑但不仅仅是it技术本身，其本质上还是数据，是能够资源化的、有商业价值的数据。海量数据始终存在，但以前将其存储起来是一个问题，随着存储软硬件技术的发展，容量已经不是问题，可以实际利用的海量数据就产生了。还有就是计算能力的快速发展，使得基于海量数据进行全样本的计算和分析由不可能变成现实。具体到政务大数据而言，很多时候其体量并不大，原因在于长期以来被人为的按照地域、按照职能、按照主题、按照数据类型分割了。这种分割的现状源于之前对全样本数据进行存储、通信和计算的能力局限，以及数据的价值密度过低而持有成本过高。随着互联网产业的快速发展，以及物联网、工业4.0以及机器智能技术的不断成熟，政务大数据具备了发展的土壤，也具备了发展的时机。归根到底，政务大数据的核心价值在于政务优化（协同、治理、服务和决策）。如果政务优化比作一个人的综合价值，存储层就是其记忆的信息和知识（记忆力和记忆量），计算层是其学和做的能力（智商和反应能力），服务层是其结果规划、产出能力（大局观、情商和效率）。 政务大数据的存储层从大的方面来讲就是要解决好结构化和非结构化两类数据的存储问题。这两类数据并不孤立，而且需要相互转化：非结构化的数据往往需要将其属性信息结构化，如视频、图像、声音、文档等非结构化数据所表达的主题、关键词、人物对象等信息往往会以结构化的方式予以展现；同时，结构化的信息也需要转换成非结构化的形式，比如企业或个人信用信息往往需要形成一份可读的文档型的信用报告，还有类似语音导航、智能设备的智能控制，根据矢量数据进行地图绘制以及三维建模等都是在把结构化的内容进行非结构化。因此，结构化和非结构化数据是紧密联系的，也是可以相互转化的。不太认同划分出第三类数据“半结构化”，基本上这类数据就是结构化数据和非结构化数据的混合模式。 鉴于政务信息资源的特点，其数据是结构化还是非结构化往往取决于其原始来源和用途目的的综合作用。如摄像头采集的是图形、图像信息或者音视频信息，在交通及治安执法时需要识别人物（人脸）、车牌，就需要把非结构化的图像转化为结构化的信息。又如相关物联网设备传感器采集的温度、湿度、pm2.5、甲醛等结构化数据，往往需要刻画出图文并茂的环境质量报告。再如公共资源交易信息，即有非结构化的标书、投标书、技术图纸等数据，也有结构化的交易主体、交易过程及结果信息、评审专家信息等数据。结构化和非结构化混合是常态，分别开来的时候往往是场景不同。 从具体的数据库管理平台来讲，传统的数据库如oracle、sqlserver、db2、sybase、mysql、postsql等以及达梦、人大金仓、南大通用等国产数据库多为关系型数据（sql数据库），适合存储结构化数据、适合事务处理（强调acid特性：atomicity、consistency、isolation和durability）。与之对应的是nosql（not only sql）数据库，这个种类比较庞杂，广义来讲面向文档的mongodb、couchdb等，图形(graph)数据库neo4j、allegrograp、graphdb等，内存数据库memcached、redis、roma等，面向列的cassandra、hbase等（强调cap特性：consistency、availability和partitiontolerance）。从某种程度上来讲，nosql是在分布式存储的飞速发展和日益成熟而逐渐登上舞台成为sql数据的重要补充的。当然，分布式存储并非nosql数据的专属，传统的关系型数据库也同样对分布式存储有较好的支持。如果说分布式计算本质是在充分共享利用关键计算资源和负载分担，那么对应于分布式计算的分布式存储就是依赖于分布式文件系统，来提高存储能力的可扩展性。 在搭建政务大数据的物理结构时，可以参考淘宝商城（采用阿里自主研发的oceanbase和tair），优酷（采用开放的hbase、mongodb和redis）等典型方案。考虑到结构化数据和非结构化数据的综合支持以及自主可控的指标，也可以采用国产数据库组合方案（dm/gbase/kingbasees/openbase/神通数据库等+sequoiadb巨杉数据库等）或者开放的存储平台（mysql+hbase、mongodb和redis）以及基于全文检索的es（elasticssearch）/apache solr等。伴随着云计算的快速发展，致力于daas的云数据库也会成为搭建政务大数据存储层的重要选择（前提是安全、自主和可控三者的良好平衡）。 政务大数据的计算层是围绕着政务业务来展开的，政务大体上可以分为协同（g2g：政府对政府）、治理（g2s：政府对社会）、服务(g2c：政府对公众&g2b：政府对企业)和决策（g2s：政府对社会）四个部分。其中，政务大数据的治理和决策是政府对社会的治理和决策的重要组成部分；政务协同是政府对外提供政务服务的基础，政府各组成部门以及公务员之间通过工作协同使政务数据协同起来、聚合起来形成统一的政务信息资源库。政务的治理过程既是政府对社会的监督、管理基础上的治理，也是对政务信息资源库的数据治理。政务的服务与决策是基于政务信息资源库的，也是以政务协同和治理为前提的。在提供服务和智慧决策的过程中，政务大数据的作用十分重要。因此，在政务活动中产生的政务大数据的原始信息——政务信息资源库，需要通过关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等数据挖掘技术以及信息组合、数学建模、相关性分析等数据计算。 政务大数据的计算层就是要把分散在各个原始存储单元中的数据进行重新组合、运算形成更全貌、综合或者更深层次、全新的数据价值。从政务的特点来看，其实时/准实时计算里既包含面向业务分析的olap（实时在线分析），也包含面向业务的oltp（实时事务处理）;非实时[离线]计算里，既包括面向业务分析的离线分析，也包括面向业务的离线处理。 就政务大数据而言，其计算层主要是面向业务分析的实时/准实时和离线计算。其中，政务大数据的离线计算仍是适用数据仓库基本理论：如维度表和事实表的深度融合构成维度模型；基于数据立方体实现五种基本操作（consolidation/roll-up、drill-down、slice、dice和pivot）；融合了rolap[关系型]和molap[多维]的holap[混合型]分析；以ods[operational data store]为主要存储模式等）。政务大数据的离线计算可以采用mapreduce分布式计算模型（如spark集群计算环境）和apache hive基于hadoop的数据仓库工具；实时计算可以采用apache storm+redis来实现；日志处理方面可同时使用flume（日志收集管道）和kafka（分布式消息队列），日志流向可以从log到kafka，再从kafka到strom上，再由flume去读取日志消息。 政务大数据的服务层是基于计算层的支撑来实现的，按照计算层的政务协同、政务治理、政务服务和政务决策四类政务大数据群组，依次衍生出“协同流程、协同成效”，“治理体系、治理收益”，“服务提供、服务优化”和“政务研判、政务预测”等八大政务业务主题域。 其中，协同流程重点是提供政务活动的业务流程、过程数据支持，协同成效是对政务活动的价值评估、衡量，两者共同构成政务大数据在协同层面提供的数据基础服务、增值服务和价值创新；治理体系是政务监管评价、综合治理在政务数据层面上进行具体保障的系统性规划以及工具集、作业集，治理收益是治理效果的具体量化、数据展现；服务提供和服务优化也是相辅相成的，前者是基础、后者是用于政务服务的自我改进、提升；政务研判是对政务活动的研究、分析和判定，核心目标是政务预测，即服务于对政务活动的未来预测、更好支撑未来的政务活动。从技术落地上来讲，政务大数据的服务层是需要可视化技术、机器智能技术进行支撑的，前者用于展现展示和基础互动，后者用于基于ai技术的虚拟“专家”智库/团队。其中，可视化技术未来必然是要和vr（virtual reality）、ar（augmented reality）、mr（mixed reality）、hr（holographic reality）、er（expander reality）等xr技术相融合，来提高人与数据的互动。 关于政务大数据在服务层的8大业务主题域（政务大数据的本质就是政务，所以也是政务的8大业务主题域），计划在漫谈政务大数据系统文章完稿后，再分别做专题讨论，所以本文就不再进一步深入阐述了。 简言之，政务大数据的物理模型是服务于其概念模型，依据其逻辑模型进行政务大数据的实际实施、落地的。政务大数据的范围非常广泛，本文仅对整体脉络、通用业务、常用技术进行了说明。鉴于作者本人的学识、经验所限，相关内容难免有偏颇甚至错误之处，非常欢迎感兴趣的同仁一起研讨。同时，也会持续在该领域进行研究，并将心得、体会及时与大家分享。

美团跨端一体化富文本管理技术实践:

为了减少产品和前端开发人员之间的矛盾，不断降本提效，美团医药技术部构建了跨端一体化富文本管理平台page-佩奇。本文系统介绍了该平台的定位、设计思路、实现原理以及取得的成效。 一、引言二、背景三、跨端一体化富文本管理解决方案3.1 平台定位3.2 设计思路3.3 实现原理3.4 方案实践3.5 业务成绩四、总结与展望五、作者简介六、招聘信息一、引言在互联网圈，开发和产品经理之间相爱相杀的故事 图3 page-佩奇平台开发流程图简单来说，对那些功能相对简单、需求变动比较频繁的页面，如果用传统的开发流程将会增加产研沟通和研发排期成本，因此传统方案主要适用于功能复杂型的需求。 综上所述，可以看出这两种开发流程其实起到了一个互补的作用，如果一起使用，既可以减少工作量，又可以达到降本提效的目的。 3.2 设计思路我们最初设计page-佩奇平台的初心其实很简单，为了给产品和运营提供一个通过富文本编辑器快速制作并发布网页的工具。

高薪程序员也躲不过35岁这一关..当能力与年龄脱节，我们该如何自救:

设计行业：image.png房产销售：image.png广告行业：image.png 就连国外似乎也有这样的问题，只是没有 35 这个具体的数字：image.png 如果你年纪大了，不想干测试了，想转到其他没有年龄限制的行业 说得具体一点，可以上招聘网站或者公司点评网站去查看薪资；去收集其他公司的面试题，如果收集不到，可以自己出去面试几次。接下来需要对自己做一个评价：如果自己精力、薪资和技能都 ok , 就不需要太过担心。 公司哪天倒闭，我觉得当个网红也不错，可我不会带货怎么办？这是个比较漫长的过程，毕竟有的大佬才 28 岁就开始担心职业发展的问题了，有 6-7年的时间需要准备。 需要对项目建设，技术有非常深入的理解。如果想往这方面发展，撸起袖子加油学吧。但这里有一个误区：要想成为技术大牛，必须先学好计算机底层原理。 第二个误区是：要学这个，要学那个，但是每个都是浅尝辄止，都是花架子。这个做法在测试领域里更加流行。今天看到某个公众号推荐了什么工具，去摸一下。明天那个视频提到什么技术，又去摸一下。

什么是amp？amp有什么用处？:

amp是移动页面加速器accelerated mobile pages的简称，是google带领开发的开源项目，目的是为提升移动设备对网站的访问速度。 它的核心称作amp html，是一种新型的html。　　amp由amp html、amp js和amp cache三部分组成。　　 amp html是一种新的html，在图像显示等方面使用与html不同的专用标签，另外还限制了html部分功能的使用。　　 amp cache是缓存并传输amp页面的cdn，进一步提高amp网页的性能。用户在搜索引擎中点击amp网页时，实际上访问的是优化后的缓存页面。 上周，ytkah参加了在深圳召开的2019谷歌合作伙伴大会，会上了解到amp比普通的手机页面加载速度快85%，这是非常大的优势，准备出海的外贸企业赶紧上手吧！

系统设计：社交网络服务:

需求让我们设计一个类似twitter的社交网络服务。该服务的用户将能够发布推文、关注他人以及喜爱的推文。难度：中等1.什么是twitter？ twitter是一种在线社交网络服务，用户可以发布和阅读140个字符的短消息，称为“推文”。注册用户可以发布和阅读推文，但未注册的用户只能阅读推文。 用户通过其网站界面、短信或移动应用程序访问twitter。2.系统的要求和目标我们将设计一个更简单的twitter版本，并满足以下要求：功能要求1.用户应该能够发布新的推文。 让我们假设一个用户平均每天访问他们的时间轴两次，并访问其他五个人的页面。 这取决于客户端的视口，因为在移动设备上，与web客户端相比，我们显示的tweet更少。我们还可以缓存下一条热门推文以加快速度。

网络强国的中国实践：习近平4-19重要讲话发表两周年:

、公共服务高效化，用信息化手段更好感知社会态势、畅通沟通渠道、辅助决策施政、方便群众办事，做到心中有数。” 两年间，移动网络服务质量和覆盖范围持续提升，下一代互联网发展展现美好前景。互联网创新社会治理手段，电子政务工作驶入快车道。 数据显示，目前全国政府网站运行总数近3.2万家；政务新媒体成为沟通社情民意的新渠道。 自从留畲茶进驻广东移动电商信息化扶贫平台，实现在线销售，茶叶滞销难题迎刃而解。一年来，经“岭南生活”平台售出的留畲茶多达6000余斤，单日销售订单最高达1423单。 在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下，我国网信事业发展必将在网络强国的建设中迈出更大步伐，为全面建成小康社会，实现民族伟大复兴的中国梦凝聚更加澎湃的创新动力。

对不起，我把app也给爬了:

万事俱备，只欠东风，食材都清洗好了，现在我就教大家怎么利用fiddler烹煮小程序。抓包实战 先打开一个小程序网站，我选择的是q房网，大家看，菜下锅后，fiddler是不是变化了。?? 这就是用fiddler拦截到你的手机发出请求的网页信息了和它的链接，这个网页信息是通过json数据加载的? re_price # 分组统计数量price_df df# #根据区域价格计算区域房价均价region_mean_price price_df.groupby(,as_indexfalse plt.bar(region_mean_price.region, region_mean_price.mean_price, width0.8, colorrgby)plt.show() 继续继续，我们来统计一下广州各区的房价 ，然后算出各个区域均值，通过groupby分组统计出region_mean_price?

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