Demystifying Azure Storage Account network access
揭开 Azure 存储帐户网络访问的神秘面纱服务端点和私有端点动手实践：包括 Azure Backbone、存储帐户防火墙、DNS、VNET 和 NSG 连接网络 — 图片来自 Unsplash 上的 Nastya Dulhiier1. 简介存储帐户在建立企业数据湖的徽章架构中起着至关重要的作用。它们充当集中式存储库，实现生产者和消费者之间的无缝数据交换。此设置使消费者能够执行数据科学任务并构建机器学习 (ML) 模型。此外，消费者可以将数据用于检索增强生成 (RAG)，通过 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM) 促进与公司数据的交互。高度敏感的数据通常存储在存储帐户中。在数据科学家和
Number of UK mortgage approvals at highest level since 2022 mini-budget
英格兰银行数据显示，9 月份批准数量连续第四个月增加，批准数量增加 700 份，达到 65,600 份。商业直播 – 最新更新随着利率下降吸引买家重返房地产市场，新房贷款需求已升至两年多以来的最高水平。英格兰银行的数据显示，9 月份新购房抵押贷款批准数量增加 700 份，达到 65,600 份，这是连续第四个月增加。继续阅读……
这篇文章介绍了一种从不同的云环境（例如 Google Cloud Platform (GCP) BigQuery）中提取数据的架构方法，无需移动数据。这最大限度地降低了在云环境之间移动数据所涉及的复杂性和开销，使组织能够访问和利用其不同的数据资产进行 ML 项目。我们重点介绍了使用 Amazon Athena Federated Query 从 GCP BigQuery 提取数据、使用 Amazon SageMaker Data Wrangler 执行数据准备，然后使用准备好的数据在无代码 ML 界面 Amazon SageMaker Canvas 中构建 ML 模型的过程。
Transforming Data Quality: Automating SQL Testing for Faster, Smarter Analytics
如何根据业务问题测试 SQL 和结果数据集的质量以增加客户的信任照片由 Caspar Camille Rubin 在 Unsplash 上拍摄在软件开发方面，有很多自动化测试工具和框架可以依赖。但对于分析团队来说，手动测试和数据质量保证 (QA) 仍然是常态。很多时候，首先发现数据质量或完整性问题的是客户或业务团队，而不是分析团队。这就是自动化可以发挥巨大作用的地方。通过设置带有脚本的自动化系统来大规模运行数据质量测试，您可以保持快速运行，而不会牺牲数据的准确性或完整性。当然，当业务问题模糊或开放式时，这会变得更加棘手。在这些情况下，基于规则的逻辑和大型语言模型 (LLM) 的混合可以真正有所
NASA begins new deployable solar array tech demo on Pathfinder spacecraft
美国宇航局最近评估了探路者技术演示器 4 号 (PTD-4) 的初始飞行数据和图像，确认航天器系统（包括其机载电子设备以及有效载荷的支持系统（如小型机载相机））已正确检查。上图是有效载荷相机在 PTD-4 进入轨道后不久拍摄的地球测试图像。该相机将在任务期间继续拍摄技术演示。
Can this NZ CViR/CVoR/FDR device raise the SAFETY BAR??? Plus a powerful backstory
一家新西兰公司已获得其“天空之眼”驾驶舱视频、音频和飞行数据记录器的补充型号合格证（请参阅本帖的下一部分）。该设备的开发者是一位高素质和受人尊敬的飞行员，她在一次事故中失去了儿子，交通事故委员会无法确定致命原因……
How to Intercept Data Exfiltrated by Malware via Telegram and Discord
恶意软件通常使用 Telegram 和 Discord 等平台进行数据泄露。由于其简单性以及无需构建服务器架构，这种泄露方法已广受欢迎。然而，这种简单性也是它的弱点。在本文中，我们将向您展示如何获取与威胁行为者相关的信息 […]如何拦截恶意软件通过 Telegram 和 Discord 泄露的数据一文首先出现在 ANY.RUN 的网络安全博客上。
How to Intercept Data Exfiltrated by Malware via Telegram and Discord
通常，恶意软件使用 Telegram 和 Discord 等平台进行数据泄露。由于其简单性以及无需构建服务器架构，这种泄露方法已获得广泛欢迎。然而，这种简单性也是它的弱点。在本文中，我们将向您展示如何获取与威胁行为者相关的信息 […] 文章 如何拦截恶意软件通过 Telegram 和 Discord 泄露的数据首先出现在 ANY.RUN 的网络安全博客上。
美国政府问责署发现国防部 (DOD) 财务报表审计已产生一系列财务和运营结果，预计还将产生更多结果。根据国防部的信息，国防部的审计补救工作已产生财务效益，包括成本节约和避免，以及资金使用能力的提高。美国政府问责署还发现，国防部的努力已产生运营效益，包括财务系统和数据的改进、网络安全风险的降低、资产和库存的可见性增强以及流程效率的提高（见图）。国防部财务报表审计的财务和运营效益示例国防部已采取一些措施来收集财务报表审计结果的示例，但这些努力是有限的。例如，自 2019 年以来，国防部已进行数据调用以确定审计结果，但数据调用仅要求从选定的国防部组成部分获得三到五个积极结果，而不收集消极或中性结果。
The power of data Insights in smart building transformation
在当今快速发展的技术环境中，将建筑转变为智能、高效且响应迅速的环境至关重要。数据是这一转变的核心。然而，尽管采用各种技术进行数据收集和报告，但许多设施管理 (FM) 公司仍面临一个重大挑战：这些数据源之间缺乏集成。
Condor Partners with Cirium for Aviation Analytics Solutions
Condor 与 Cirium 合作，选择其作为航空分析领域的值得信赖的合作伙伴。通过利用 Cirium 的专业知识，Condor 将能够深入了解行业趋势、提高运营效率并提供卓越的客户体验。根据合作条款，Cirium 将为 Condor 提供一套全面的飞行数据。它 […]Condor 与 Cirium 合作提供航空分析解决方案一文首先出现在 Travel Radar - Aviation News 上。
Best LLM APIs for Document Data Extraction
比较 Gemini、Claude、GPT 等进行数据提取。我们评估了不同文档的功能和性能，以找到最适合您需求的 API。
GAO 的发现联邦民事机构使用沉浸式技术来培训员工、改进机构流程、与公众互动以及执行任务等。在回应 GAO 的调查时，23 个民事机构中有 17 个报告了在 2022 和 2023 财年涉及沉浸式技术的活动，其中 13 个机构报告了使用沉浸式技术的好处。机构最常将这些技术用于劳动力培训和公众宣传。例如，国土安全部在 2022 财年使用模拟器和其他沉浸式技术对近 10,000 名员工进行了执法使用武力培训、交通安全培训以及消防和应急响应培训。退伍军人事务部使用虚拟现实等沉浸式技术作为临床工作人员支持心理健康治疗、身体康复和疼痛管理的工具。各机构报告称，使用沉浸式技术最有益的方面是更好地理解数据、
Invoice Data Extraction: A Complete Guide
了解有关发票数据提取的所有信息。它是什么，如何准备发票以进行数据提取，以及发票数据提取的不同方法。
Charity Majors, CTO & Co-Founder at Honeycomb – Interview Series
Charity 是 Honeycomb 的运营工程师和偶然的创业公司创始人。在此之前，她曾在 Parse、Facebook 和 Linden Lab 从事基础设施和开发人员工具工作，似乎总是最终运行数据库。她是 O'Reilly 的《数据库可靠性工程》的合著者，热爱言论自由、免费软件和单一麦芽苏格兰威士忌。你 […]The post Charity Majors, CTO & Co-Founder at Honeycomb – Interview Series First appeared on Unite.AI.
摘要：本报告总结了在阿拉斯加州韦恩赖特堡垃圾填埋场附近（一个不连续的永久冻土区）进行的现场调查。这项工作的目的是描述研究区域的永久冻土范围和地下水流，并将新收集的地下特征与历史数据集进行比较。这项工作的主要任务包括激光雷达和遥感分析、地球物理调查、示踪染料研究、污染物趋势分析和土壤温度传感器的安装。调查结果包括河道和流域边界的变化，以及垃圾填埋场东部和东北部的海拔下降（0.2 米至 1 米）。通过霜冻探测器测量，我们发现 2021 年的永久冻土深度比 2010 年深 1.5 米，而深度差异范围为 20% 至 350% 以上。此外，我们从地球物理数据集中检测到横向永久冻土范围的减少。通过染料研究
Electric Insights: Introducing the Grid Event Signature Library
运行数据库可以分析复杂的电网。橡树岭国家实验室的电网事件特征库提供波形数据集，有助于……
Three reasons why developers should use DuckDB
开发人员应该使用 DuckDB 的三个理由软件开发人员如何使用 DuckDB 进行数据分析软件开发人员必须身兼数职：从编写代码、设计系统到分析事件期间的数据转储。我们的大多数工具都针对这项任务进行了优化——对于编写代码，我们有强大的 IDE，对于设计系统，我们有功能丰富的图表工具。对于数据分析，软件开发人员是否拥有最好的工具？在本文中，我列出了三个主要原因，说明为什么 DuckDB（一种开源分析数据库）是软件开发人员必备的工具。来源：Unsplash原因 1：使用普遍理解的 SQL想象一下，你是一家食品配送公司的软件开发人员。您收到一封电子邮件，说与付款相关的客户投诉突然增加。该电子邮件包含一
