经济日报 | 作者 史书一公安部、最高人民检察院、生态环境部近日联合印发通知，对11起重点排污单位自动监测数据弄虚作假污染环境案挂牌督办，彰显了相关部门合力打击此类涉嫌违法犯罪行为的决心，也对相关从业者发出深刻警示。
一煤矿污水处理站负责人为规避采样水样环保数据超标现象，竟伪造监测数据直接将污水排入河中。在对贵州新浙能矿业有限公司纳雍分公司比德煤矿纳雍县比德煤污水处理站巡查时，执法人员发现该煤污水处理站的污水处理不及时，将原本应该放置在排污口的在线监测采样设备，提到排污口旁的一个装满清水的水桶
在今年“3·15”晚会上，央视曝光了个人数据隐私泄露乱象：一些用户将用旧的手机、电脑等电子产品转卖给二手回收商后，对方会利用数据恢复技术，将原本已经删除的照片、邮箱、手机号等信息恢复出来并转卖给营销公司，造成用户个人信息的泄露。那么，电子产品的数据要怎样清理才算彻底干净？
大数据是一项系统工程，包含数据采集、处理、存储、分析、呈现等多个环节。在大数据领域，数据存储和数据分析是最受人们关注的，参与的厂商也是最多的，相关的产品和解决方案也五花八门。但是，很多人可能忽视了一个必不可少的环节，即数据的清洗。
全球企业中的非结构化数据量增长迅猛，各种数据形式层出不穷，导致数据存储方式也千差万别，不断新增的数据源头，导致数据整合、清洗，整个流程的复杂度正在现有基础上呈几何式叠加，而且当前的大多IT架构都是针对结构化数据构造的，这给IT管理者和执行者造成许多困扰，自然成了阻碍数据分析产业的
本文摘要数据清理是耗时的，但是是数据分析过程中最重要和最有价值的部分。没有清理数据，数据分析过程是不完整的。但是如果我们跳过这一步会发生什么呢？假设我们的价格数据中有一些错误的数据。不正确的数据在我们的数据集中形成异常值。
在实现以深度学习为主的人工智能任务的过程中，有三大基本要素是缺一不可的，那就是算力、算法、数据。在算力和算法都基本已经确定的前提下，数据在实现一般的深度学习任务的过程中，可以说起到了决定性的作用，可以认为数据对深度学习任务最终效果的影响，其下限很低、上限很高，也就是说，如果数据质量有问题，可以让一个好的模型变宝为废，而如果数据的质量非常高的话，也可以使得一个平庸的算法模型发挥出超常的效果。
【手机中国 软件】在越狱设备上，乐于折腾、学习的朋友，都不停的尝试安装各种功能性，系统级插件或者小插件，以此来增强设备的实用性以及可玩性。但是对于部分破解的系统功能插件，极有可能造成兼容问题，解决方式唯有卸载，另外大家最头疼的是对于卸载插件之后残留的数据文件的清理问题了。
