流式分析：流式或微批实时处理理 • 统计关联分析：多维度的实时关联统计与分析⽀支持，⽀支持交互式add-hoc⽅方式 • 数据治理理： • 数据加⼯工：通⽤用数据模型；多维机器器数据、半结构化的规整、各种第三⽅方数据关联 • 数据⽣生命周期管理理（时序数据的归并、变化数据更更新等） 机器器学习对分析增强的⽅方向 增强点 描述 统计性分析 基于IT实体与数据，在单维、多维变量量上的关联、聚类、分类和推断。 ⽀支持（CQ/TickScript） ⽣生命周期 不不直接⽀支持 ⽀支持 不不直接⽀支持 指标类数据监控 - prometheus • K8S监控标配（继K8S后第2个CNCF项⽬目） • 多维数据模型 + PromQL • 汇总性数据+Label过滤 • 可从160+源渠道提取指标数据 • 主动拉去模式（可由gateway被动） • ⾃自动发现 • 主要⽤用于短期指标

自然语言处理在医疗中的应用 自然语言处理在医疗中的应用 医疗应用与前景 • 起步阶段 标准制定 FDA,CFDA认证 医疗器械认证 标准资源库、标准测试集 因果性/可解释性 • 未来发展 多模态、多器官、多维诊疗 物联网 可解释 THANK YOU Zenine 蓝破碎 15658643841

，那么它就满足决策树模型，通 常可以使用回溯来解决。 在此基础上，还有一些动态规划问题的“加分项”，包括： ‧ 问题包含最大（小）或最多（少）等最优化描述。 ‧ 问题的状态能够使用一个列表、多维矩阵或树来表示，并且一个状态与其周围的状态存在递推关系。 而相应的“减分项”包括： ‧ 问题的目标是找出所有可能的解决方案，而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征，需要返回具体的多个方案。

的，那么它就满足决策树模型，通 常可以使用回溯来解决。 在此基础上，动态规划问题还有一些判断的“加分项”。 ‧ 问题包含最大（小）或最多（少）等最优化描述。 ‧ 问题的状态能够使用一个列表、多维矩阵或树来表示，并且一个状态与其周围的状态存在递推关系。 相应地，也存在一些“减分项”。 ‧ 问题的目标是找出所有可能的解决方案，而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征，需要返回具体的多个方案。

的，那么它就满足决策树模型，通 常可以使用回溯来解决。 在此基础上，动态规划问题还有一些判断的“加分项”。 ‧ 问题包含最大（小）或最多（少）等最优化描述。 ‧ 问题的状态能够使用一个列表、多维矩阵或树来表示，并且一个状态与其周围的状态存在递推关系。 相应地，也存在一些“减分项”。 ‧ 问题的目标是找出所有可能的解决方案，而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征，需要返回具体的多个方案。

的，那么它就满足决策树模型，通 常可以使用回溯来解决。 在此基础上，动态规划问题还有一些判断的“加分项”。 ‧ 问题包含最大（小）或最多（少）等最优化描述。 ‧ 问题的状态能够使用一个列表、多维矩阵或树来表示，并且一个状态与其周围的状态存在递推关系。 相应地，也存在一些“减分项”。 ‧ 问题的目标是找出所有可能的解决方案，而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征，需要返回具体的多个方案。

的，那么它就满足决策树模型，通 常可以使用回溯来解决。 在此基础上，动态规划问题还有一些判断的“加分项”。 ‧ 问题包含最大（小）或最多（少）等最优化描述。 ‧ 问题的状态能够使用一个列表、多维矩阵或树来表示，并且一个状态与其周围的状态存在递推关系。 相应地，也存在一些“减分项”。 ‧ 问题的目标是找出所有可能的解决方案，而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征，需要返回具体的多个方案。

如果format 是一个来自于struct 模块的原生格式说明符，则也支持使用整数或由整数构成的元 组进行索引，并返回具有正确类型的单个 元素。一维内存视图可以使用一个整数或由一个整数构 成的元组进行索引。多维内存视图可以使用由恰好 ndim 个整数构成的元素进行索引，ndim 即其维 度。零维内存视图可以使用空元组进行索引。 这里是一个使用非字节格式的例子: >>> import array >>> >>> m = memoryview(a) >>> m.tolist() [1.1, 2.2, 3.3] 在 3.3 版更改: tolist() 现在支持struct 模块语法中的所有单字符原生格式以及多维表示 形式。 toreadonly() 返回 memoryview 对象的只读版本。原始的 memoryview 对象不会被改变。 >>> m = memoryview(bytearray(b'abc')) memoryview(a) >>> len(m) 5 >>> m.nbytes 20 >>> y = m[::2] >>> len(y) 3 >>> y.nbytes 12 >>> len(y.tobytes()) 12 多维数组: >>> import struct >>> buf = struct.pack("d"*12, *[1.5*x for x in range(12)]) >>> x = memoryview(buf)

如果format 是一个来自于struct 模块的原生格式说明符，则也支持使用整数或由整数构成的元 组进行索引，并返回具有正确类型的单个 元素。一维内存视图可以使用一个整数或由一个整数构 成的元组进行索引。多维内存视图可以使用由恰好 ndim 个整数构成的元素进行索引，ndim 即其维 度。零维内存视图可以使用空元组进行索引。 这里是一个使用非字节格式的例子: >>> import array >>> >>> m = memoryview(a) >>> m.tolist() [1.1, 2.2, 3.3] 在 3.3 版更改: tolist() 现在支持struct 模块语法中的所有单字符原生格式以及多维表示 形式。 toreadonly() 返回 memoryview 对象的只读版本。原始的 memoryview 对象不会被改变。 >>> m = memoryview(bytearray(b'abc')) memoryview(a) >>> len(m) 5 >>> m.nbytes 20 >>> y = m[::2] >>> len(y) 3 >>> y.nbytes 12 >>> len(y.tobytes()) 12 多维数组: >>> import struct >>> buf = struct.pack("d"*12, *[1.5*x for x in range(12)]) >>> x = memoryview(buf)

如果format 是一个来自于struct 模块的原生格式说明符，则也支持使用整数或由整数构成的元组 进行索引，并返回具有正确类型的单个 元素。一维内存视图可以使用一个整数或由一个整数构成的元 组进行索引。多维内存视图可以使用由恰好 ndim 个整数构成的元素进行索引，ndim 即其维度。零维内 存视图可以使用空元组进行索引。 这里是一个使用非字节格式的例子: >>> import array >>> >>> m = memoryview(a) >>> m.tolist() [1.1, 2.2, 3.3] 在 3.3 版更改: tolist() 现在支持struct 模块语法中的所有单字符原生格式以及多维表示形 式。 release() 释放由内存视图对象所公开的底层缓冲区。许多对象在被视图所获取时都会采取特殊动作（例如， bytearray 将会暂时禁止调整大小）；因此，调用 release() memoryview(a) >>> len(m) 5 >>> m.nbytes 20 >>> y = m[::2] >>> len(y) 3 >>> y.nbytes 12 >>> len(y.tobytes()) 12 多维数组: >>> import struct >>> buf = struct.pack("d"*12, *[1.5*x for x in range(12)]) >>> x = memoryview(buf)