技术能力

能够设计、创建和管理表空间，有效利用并行处理优化DB2 UDB，配置联合数据库访问，制定备份与恢复策略，实施备用数据库，监控与调优DB2，使用多维集群管理表格，设计配置多个数据库分区，实施大规模认证与加密，充分利用并行处理与对称多处理，应对企业环境的恢复需求，快速应对表空间或表级灾难，有效监控与问题诊断，最大化性能与可扩展性。

数据挖掘技术正为企业财务分析带来变革。它能从海量数据中快速获取有价值的信息，为决策者提供重要参考，提升财务管理效率和企业的市场竞争力。

技术架构 数据访问层：JDBC 能力管控层：HTTP 请求鉴权：FLEX 数据处理：Mysql、Apache、Thrift、Kafka、RPC、Redis 数据路由、适配、组合：XML、JSON 平台管理：服务、安全、事务、消息管理 展现层：Jetty、WEB后台、WebLogic、Tomcat、Nginx、Apache、SpringMVC、DWR、界面组件 存储层：HDFS、HBase

字节跳动正利用Apache Flink技术，提升其HTAP技术的能力。

神经网络模型的训练目标不仅是降低训练误差，更重要的是提高模型对未知样本的泛化能力，即正确识别从未遇到过的样本。仅提供训练误差指标是不够的，还需评估模型对未知样本的表现。

P硬盘拥有2.8P的超大存储空间，能够轻松存储海量数据，满足各种存储需求。

逻辑架构

基于 PGConf.CN 2019 大会刘澎演讲的培训 PPT，对中国开源生态系统的现状和能力进行了深入分析。

数据的能力进阶图谱是那种你看一眼目录就觉得靠谱的资源，结构清晰，内容扎实。它从最基本的数据清洗讲到高级的机器学习，不会一下子塞太多概念，而是一步步带着你往上走，挺适合边学边实践的朋友。 数据清洗、探索性这些基础内容安排得比较贴地气，拿来就能用，像是你平时 Excel 或数据库的那点事，都能找到参考方法。比如数据清洗那块，提到了好几个实用工具，OpenRefine、Kettle这些都蛮好上手，尤其适合不太想写代码的用户。 进阶内容里，像预测建模、机器学习也都有覆盖，案例也挺多，不会枯燥。比如房价预测的数据集就典型，适合练手，也能让你对模型训练有个基本的感觉，不会一上来就被吓退。 还有一点我比较喜

统计过程控制里的统计稳定状态，讲白了就是过程有没有跑偏。只要图上没有“出圈”的点，就算是统计稳定状态，靠的是控制图的判异准则来判断。技术稳定状态呢，更贴近业务和客户需求，要看Cp、Cpk这些指标，才知道你这工艺靠不靠谱。这块我还挺推荐几个文章的，像单边控制图 SPC 过程能力，讲得比较细。还有R 控制图，用起来简单直观，适合初学者上手。过程监控方面，用控制图监控过程也还不错，图例清楚，能快速定位异常。不过要注意，统计稳定≠技术稳定，别混着用了。一个过程就算数据稳定，也根本不达标。如果你做品质控制或制程，蛮建议把SPC和过程能力一起看，搭配用更靠谱。