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回复总数  2561
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另外见过不少金融类软件、政府类软件都是直接在 C: 根目录建个文件夹装在里面,根本不走 Windows 的 Program Files 那套目录标准,猜测可能是安全审计要求。
楼上好多人都不知道 Windows 正常安装、卸载程序的逻辑吗???

标准安装的 Windows 程序,安装和更新时都会记录创建了哪些文件夹、文件、注册表项、服务等。当使用 Windows 卸载软件功能时,会按照这个记录去删除每个当初安装的文件、文件夹(如果文件夹为空)等,而不是无脑地清空整个安装目录。

这样做固然会导致残留部分目录,但是安全。如果你觉得用户可能对残留目录不满意,大可以询问用户是否进一步删除残留的文件(并警告可能删除这些目录里其他文件)。

某些傻叉软件,既自作聪明搞自己的非标准安装包,又偷懒不记录每个创建的文件,最后不知道哪些是自己的文件,只能整个安装目录一删了之。
@cnkuner
所以你举的前两个例子也只是 2A 类,而且虽然红肉很难不吃,但 65°C 以上的热水很烫的好吧,基本上只有茶水爱好者会喝。
不吃加工肉类就简单多了,能吃新鲜肉类没必要吃加工肉。

最重要的是,加工肉基本上没人会逼你“不吃(喝)就是不给我面子”
@dko
你好歹找个 1 类致癌物来说,拿个 2B 类的碰什么瓷

酒精饮料是 1 类致癌物质:对人类有确认的致癌性
射频辐射是 2B 类致癌物质:对人体致癌的可能性较低
暴论:酒精是酒里最难 tm 喝的成分 🐶
两者都有。
治安较好的地区可能只能体会到防乘客误开的用处,但治安不好的地区防外部开门也很重要。
2023-08-27 00:29:45 +08:00
回复了 loveumozart 创建的主题 问与答 Windows 的默认字体渲染真的是辣鸡
我遇到过这种问题是双屏幕的缩放比例不一致,以及在调整缩放比例后没有重新启动程序。
Wiindows 缩放确实问题很多,除了渲染之外,还有计算器在两个屏幕间移动总是会越变越大。
2023-08-22 23:09:14 +08:00
回复了 moxuanyuan 创建的主题 问与答 通用 ERP 流程都是很复杂吗?
如果只是仓库管理没有扩展需求,没必要搞 ERP ,上个 WMS (warehouse management system)就行了。
ERP 涉及整个公司方方面面,你得有很广泛的基础知识,还要针对每家公司了解业务。基本上除了小微企业之外,ERP 都需要进行实施甚至定制。
@fxxkgw
说到借贷平台,前几天安全大佬云舒还被携程诱导开了贷款服务,到逾期了才发现然后大骂携程
2023-08-19 22:24:46 +08:00
回复了 ZC3746 创建的主题 问与答 其实国外也有很多电信诈骗
作为 5 楼的参照,中国电信网络诈骗挽回损失大概是这个数量级,未能挽回的数字不清楚。

《我国打击电信网络诈骗犯罪成效显著 2020 年为群众挽回经济损失 1870 余亿元》
https://www.gov.cn/xinwen/2021-04/10/content_5598774.htm
@WangLiCha
普通的数据仓库大多是二维表的数据库,和大数据没直接关系,即使有关也是从大数据源(比如数据湖)里抽取并整理之后的少量数据,处于大数据项目偏下游位置。至于数据中台,处在比数据仓库更下游的位置,只比报表制作者和报表使用者稍上面一些。

真正接触大数据上游的人大多都是数据科学家/数据工程师+IT ,写代码敲命令居多,不太需要 GUI 。

至于你问大数据有什么特别的,你可以看一下大数据的基本特征,没有哪条能用常见数据库来达成。
* 量 volume: TB 只是基础单位,上到 PB EB 的数据量,你用普通通用数据库能应付吗?
* 种类 variety: 结构化数据容易用通用数据库处理,给一堆非结构化数据你怎么处理呢?
* 速度 velocity: 比如 1 个车间有 100 台机器,每台机器有 100 个传感器,每个传感器以 1kHz 采样,那么每秒就有 1000 万个采样点,你用传统数据库每秒 insert 1000 万行数据吗?当然 PostgreSQL 可能勉强能达到,但过段时间你有 10 个车间,传感器采样率提高到了 16kHz ,你继续堆数据库硬件吗?
* 可信度 veracity: 传统数据库里的公司内部数据,DBA 很容易管理数据质量,但当你的爬虫从互联网上爬来一大堆乱七八糟的数据时,你怎样从中提取有效信息做成可靠的报告?
数据仓库( data warehouse )不是什么新概念,至少在 1980 年代就已经有商业应用了。
数据市集( data mart )也是有了数据仓库后自然延伸的概念,比数据仓库更小,一般是从数据仓库里提取了一小部分数据,便于做报告。就像商店从仓库里取出部分货物放到货架上一样。
以上两个都是很早就有的概念,和大数据没直接关系,和传统 OLAP 、ETL 等概念关系更大一些。

传统数据大多是结构化数据,用二维表很容易存储,用 ETL 很容易处理,用 OLAP 很容易分析。
大数据,是现在数据量更加庞大、数据关系和逻辑更加复杂(比如非结构化数据),需要和传统数据库不同的设计和工具,概念大概出现在 2010 年代前期。
数据湖( data lake )是和大数据差不多时期出现的概念。

至于数据域、数据指标,虽然能搜到,但具体不太清楚。

大部分是数据库管理员的事情,和前端工作关系不大,前端可能要做的是 BI 报告平台。
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