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大数据一词对于大众来说，已经不 再陌生。根据 Wikibon 研究数据， 作为大数据产业发展的基石，全球 的大数据市场规模预计从 2018 年的 420 亿美元增长至 2024 年的 840 亿 美元。（如图 1-1-1） 在中国，自 2015 年国务院颁布《促 进大数据发展行动纲要》后，大数据 正式上升为国家发展战略，而 2016 年由工信部印发的《大数据产业发 展 规 划（2016-2020 年）》 则 掀 起 了大数据产业建设的浪潮。根据赛 迪数据与《2019 年中国大数据行业 研究报告》，2018 年中国大数据产 业规模达到 4384.5 亿元，同比增长 23.5%，据预测到 2021 年，中国大 数据产业规模将超过 8000 亿元。（如 图 1-1-2） 在具体的大数据应用领域，生态环 境、农业、水利、医疗、交通旅游服 务等都在一系列政府政策的支持下， 成为了大数据技术的实际应用场景； 而政府资源的支持与技术实力的稳 步增强，为这些领域的大数据实践 打下了至关重要的基础。 专业的数据人才缺乏，这是整个数 据行业面临的第一大困境。经过最 近几年高校的大数据专业设置以及 相关大数据职业培训，中低层数据 分析人才逐渐成熟并进入市场，满 足了一些数据团队基础职位需求， 但是，顶级和有丰富经验的数据人 才依然难求。 调研过程中我们发现，互联网行业 对数据人才的吸引力最高，规模大、 薪水高的大公司对于人才的吸引力 也一直居高不下。相对而言，初创 企业和刚刚进行数字化转型的传统 企业往往难觅经验丰富的数据团队 领头人。此外，高等教育领域的数 据人才流出现象严重，高校和研究 院“留不住人”的现象在最近几年 愈演愈烈。 目前，行业内已经达成了普遍共识： 数字化转型和数据团队建设是“一 把手”工程，需要领导层对数据驱 动保有完整的认知和贯彻决心，以 完成“自上而下”的推动。 很多企业中，高层管理者自己并没 有想好是否要进行数字化转型，就 “赶时髦”开始了建设，遇到困难 后立刻回到了固有的传统管理模式， 这些企业的数据建设目标不清晰， 因此很难获得成效。 失败的团队各有各的问题，成功的 团队却一定是相似的。 不同的行业、企业的数据团队，虽 然建设路径有所不同，但从整体来 看，“成功”的数据团队都有着相 似的发展阶段、趋势，和一套明确 的价值衡量体系。 除了高层的认知，整个公司的数据文 化也对于数据团队的建设至关重要。 这又与企业本身的文化和属性密不 可分。例如工程师文化浓厚、创新 意识强的互联网公司往往在数据团 队建设和数字化转型中进展更顺利、 快速，而不够开放务实的企业往往 在数字化转型中推进困难。

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宝贵时光 质量时间是用于软件开发和维护的自动化质量系统。 Quality-time从Gitlab，SonarQube，Jira，Azure DevOps和OWASP Dependency Check等来源收集测量数据，以概述软件产品和项目的质量。 它通过将度量数据与度量标准目标进行比较，并通知开发团队有关需要改进措施的度量标准来做到这一点。 从技术上讲， Quality-time由一个React前端，一个Mongo数据库服务器和三个用Python编写的后端组件组成：一个API服务器，一个从源收集度量数据的工作程序组件和一个用于发送通知的工作程序组件。 用户可以在前端中添加和配置报告，指标和来源（例如SonarQube和Jira）。 收集器从已配置的度量标准源收集度量标准数据。 它将测量结果发布到服务器，然后服务器将其存储在数据库中。 前端调用服务器以获取报告和测量并将其呈现给用户。

​ C语言是我们嵌入式使用最多的一种编程语言。在日常工作中，由于C语言没有强制的编码风格要求，导致每个人的代码风格各异，不利于同事们之间的沟通与移植。 编码规范的好处： 促进团队之间的合作：一些较大的项目，我们可以拆分成多个功能，每个人负责不同的功能，最后再合并。如果没有统一的代码规范，那么每个人的代码必将风格迥异，导致合并代码的时候不仅要去处理程序的问题，还得花大量的时间和精力去理解别人的代码。 减少BUG的出现：规范输入输出的参数，对一些异常的处理规范，这样就会在测试过程中减少一些异常以及低端的代码错误引起的低级bug。 降低维护成本：当项目上线逐渐累积，后期的维护成本也有随之提升。例如：A开发完产品，B维护过程中加了一段代码，之后还有C、D等等，这时候每个人的代码还不规范会导致项目维护成本骤增，出现传说中的"屎山上拉屎"的现在，更严重的需要项目重构等，严重浪费人力资源。 利于代码审查：一个合格的项目在上线前后有专人进行代码审查，防止出现一些低端的逻辑性错误。规范的代码的风格，可以让代码审查效率更高，也可以尽快的发现一些bug。 自身的成长：当自身对自己代码规范性越来越严格的时

具体的说是做配置管理的工具，只是SCM管理工具其中的一种。是RATIONAL公司开发的配置管理工具，类似于VSS，CVS的作用，但是功能比VSS，CVS强大的多，而且可以与WINDOWS资源管理器集成使用，并且还可以与很多开发工具集成在一起使用

该存储库包含Tübingen-Oslo团队在 使用的源代码。 该方法在英语和西班牙语数据集上均赢得了最佳位置。 该论文描述了该研究： ÇağrıÇöltekin和Taraka Rama（2018） 。 在：第十二届国际语义评估研讨会（SemEval-2018）的会议记录，第34-38页（ ） 要求 该存储库仅包含模型的代码。 您需要按照网页上的说明获取数据。 为了进行测试，存储库中包含一个小样本。 除了标准的Python库， ， （和 ）需要运行在这个仓库的脚本。 脚本的简要说明 所有脚本都在Python 3上运行（可能需要进行一些更改才能在Python 2上运行）。 大多数脚本通过命令行选项和提供摘要的-h选项进行控制。 k-fold-linear.py使用n-grams袋模型对指定输入进行给定超参数的k倍交叉验证，并报告。 k-fold-linear.py -h给出了简要

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