Excel 中的切片器是 Excel 最直觀的數據篩選和可視化工具之一。用户可以通過點擊按鈕快速篩選數據透視表或圖表,從而創建更具交互性的報表。對於開發人員而言,使用 C# 在 Excel 中創建切片器可以使基於 Excel 的儀表板更加動態、美觀且易於使用。 本教程將展示如何藉助Aspose.cells使用C#在Excel中添加切片器,您還將學習如何以編程方式編輯和更新切片器,以及如何為分析師
在當今競爭激烈的商業環境中,企業客户對銷售效率和客户關係管理(CRM)的重視程度不斷提升。良好的CRM系統不僅能夠提升客户滿意度,還能有效提升銷售轉化率和業務增長。因此,選擇一款適合企業客户銷售的CRM軟件,成為企業數字化轉型的重要一步。 本文將從企業客户的角度出發,綜合分析當前市場上適合企業銷售的CRM軟件,並提供詳細的對比分析和選型建議。 一、企業客户CRM軟件的選擇標準 在選擇CRM軟件時
在很多需要長期會話、來源可控、城市級定位的業務中(如電商監測、廣告驗證、本地化測試等),住宅IP的穩定性與地域精度往往比數量更重要。 下面總結一些企業在選型與使用靜態住宅IP時的關鍵考量指標和經驗。 🧩 一、核心指標 成功率(Success Rate) 穩定的網絡請求成功率應在 99% 以上,可支持自動重試與失敗率告警。 延遲(P95 Latency) 95分位延遲能真實反映整
2.7 密態大模型 學習筆記 一、概述 目標:實現數據要素在安全可信環境下的流通與應用。 核心:密態大模型,保護數據在使用、傳輸、存儲過程中的安全。 應用背景:大模型在垂直行業深入應用,數據安全與隱私保護成為關鍵挑戰。 二、背景與問題定義 1. 大模型產業應用趨勢 更垂直、更豐富的應用場景 需要更強的領域適應能力與專業知識 2. 面臨的安全挑戰 數據與模型隱私:數據安全、隱
2.8 密態大數據安全方案與實踐 學習筆記 一、技術背景與核心挑戰 1. 背景 政策牽引:《數據二十條》推動數據要素市場化,要求安全可控的數據流通。 規模爆發:政務、金融、醫療等領域需融合PB級數據。 風險暴露:現有大數據技術存在數據泄露、權限控制不足等問題。 2. 核心安全挑戰 明文數據泄露:需在存儲、傳輸、計算過程中保護數據機密性。 跨域信任傳遞:數據離開提供方後仍能有效管控。
點完“發送”瞬間發現附件忘帶、收件人填錯——幾乎每個人都遇到過這種情況,進而發出疑問:發郵箱後悔了,可以撤回郵件嗎?真相是:能否撤回、能撤多遠,完全取決於你用什麼郵箱。下文將對比Gmail、Outlook、QQ、網易和Zoho郵箱的撤回機制,告訴你誰的“後悔藥”最管用。 一、常見的郵件撤回場景與誤區:撤回功能真的“萬能”嗎? 哪些情況讓你最常想撤回郵件? 最容易讓人產生撤
現在一條穩定、高速且合規的國際網絡專線,已成為企業出海的關鍵基礎設施,國際網絡專線是企業與全球業務節點之間的高速、穩定、安全的專用網絡連接通道。它通過點對點專用線路連接企業總部、分支機構與海外節點,相比普通互聯網連接,能提供更高的可靠性、更低的延遲和更強的安全保障。那麼企業怎麼開通國際網絡專線呢?需要哪些資質? 一、國際網絡專線是什麼? 國際網絡專線主要有兩種類型:傳統專線(如IPLC、MPLS
還在為用免費郵箱給客户發報價函而尷尬?企業域名郵箱=品牌名片,申請其實零門檻:先買域名,再選服務商,剩下就是點點鼠標。本篇手把手教你用Zoho郵箱10分鐘開通“name@公司名.com”,全球1800萬企業已在用的Top3平台,新手也能一次到位。 一、企業域名郵箱是什麼 企業域名郵箱的定義 企業域名郵箱,是以公司自有域名為後綴的郵箱。如“員工名@yourcompany.
2.9 基於通用硬件構建GPU-TEE底座 學習筆記 一、為什麼需要機密計算? 1. 背景驅動 數據成為生產要素:2025年中國數據要素市場規模預計達1749億元 傳統數據中心安全挑戰: 運維者權限過高,可任意訪問用户數據 CrowdStrike事件(2024.7):內存越界訪問引發全球宕機 Triton惡意工具攻擊(2017):從內存提取憑證 2
在前面的課程中,我們學習了 RAG 相關的知識,以及如何自定義 Reader 組件和在 RAG 任務中處理圖片和表格數據。本節內容將在此基礎上,利用前面學到的知識,搭建一個基於論文的問答系統。 在信息爆炸的時代,科研論文的數量激增,研究人員在查閲文獻時面臨諸多挑戰。論文內容專業性強、邏輯複雜,傳統的關鍵詞檢索方式難以精準提取核心信息,導致獲取有效內容的成本較高。 為了解決這一問題,RAG技術被廣泛
2.10 機密容器的安全設計及落地實踐 學習筆記 一、機密容器產生的背景 1. 數據要素市場背景 政策推動: 2020.04:加快培育數據要素市場 2022.12:《數據二十條》 2023.03:組建國家數據局 2024.01:《"數據要素×"三年行動計劃》 核心矛盾:數據價值越大,流通風險越高 2. 密態計算與機密計算 密態計算:數據在
在網站運營領域,目錄分類的規劃設計不僅關乎用户體驗的優劣,更對搜索引擎優化(SEO)成效起着決定性作用。科學合理的目錄架構,有助於搜索引擎更高效地抓取網頁內容,進而提升頁面的權重值與搜索排名。本文將深入剖析目錄分類對SEO產生的具體影響,並分享若干實用的優化策略。 一、什麼是目錄分類? 目錄分類是網站URL路徑中的層級結。 它反映了網站內容的組織方式,直接影響到搜索引擎的抓取效率和用户對頁面層級的
自今年年初產品雛形推出以來, Aloudata Agent 保持着快速迭代,功能演進路徑清晰而堅定: 三階能力躍遷:8 月,Aloudata Agent 公開體驗版正式上線,形成了「AI 問數+智能歸因+深度報告」端到端智能分析閉環,結合“場景助手”構建了一個真正面向業務、服務於決策的分析智能體。 洞察深化:9 月,Aloudata Agent 實現了基於指標語義層的智能歸因分析能力升級,歸
在 Windows 環境中使用 PostgreSQL 的常見做法是下載安裝程序並進行配置。該方式操作簡便,可自動完成依賴組件和系統服務的部署。然而,對於無需 PostgreSQL 持續運行、需要在多個版本之間靈活切換,或希望具備可複製至任意計算機並直接運行的便攜式環境的場景,本文將介紹一種更靈活的實現方案。 該方案僅適用於個人開發環境。在未進行安全加固的情況下,不應將其用於共享或生產部署等場景。
在日益追求高性能與能效的半導體時代,Power 優化已成集成電路(IC)設計的核心競爭力。從提升性能和可靠性,到延長移動設備電池壽命、降低成本,先進的省電技術讓 IC 更加智能高效。 1、強健電源網格設計:穩定供電先鋒 為了確保芯片每塊區域穩定供電、減少電壓降,你需要構建強健的電源網格。藉助工具(如 Cadence Innovus)進行電網布局優化與 動態電壓降分析,可有效提升
原文鏈接:https://tecdat.cn/?p=44279 原文出處:拓端抖音號@拓端tecdat 2024年,中國醫療器械行業正站在“從本土領先到全球突圍”的關鍵節點——一邊是邁瑞醫療把監護儀賣到190多個國家,海外營收佔比超48%;一邊是不少企業卡在歐盟MDR認證環節,臨牀數據補了3次仍未通過。這種“一邊風光一邊難”的反差,本質是全球醫療需求擴張與國內競爭加劇的必然結果。 引言
隨着《數據安全法》《個人信息保護法》及《網絡數據安全管理條例》的不斷推進,數據安全已經成為企業構建數據治理體系的核心基礎設施。2025年的市場格局呈現出三個顯著特徵:平台化整合替代碎片化工具、AI驅動的智能分析成為標配、全生命週期防護能力決定競爭力。在這一背景下,本文將從技術架構、合規適配、場景覆蓋等維度,對國內主流數據安全平台進行深入評析和推薦。 一、技術演進與核心能力要求 隨着數據安全形
一、概要: 在教育數字化的新時代,數據已成為學校運行、教學管理和政策決策的核心資產。然而,隨着教育數據規模和複雜度的激增,數據庫安全風險日益凸顯——從敏感信息泄露到訪問濫用,從影子數據庫到權限越權,風險事件層出不窮。傳統的安全防護多停留在外圍防線,無法實現對數據庫層面的精細化風險監測與動態防控。 知形-數據庫風險監測系統,以“基於行標、非侵入式、多維度場景化”的技術理念為核心,構建了一
一、概要: 在數字醫療快速發展的時代,醫療數據正成為推動臨牀診療、科研創新與醫院管理的核心生產要素。如何在保障數據安全與隱私的前提下,實現數據的高效流通與智能治理,成為行業面臨的關鍵命題。 知源-AI數據分類分級系統,結合醫療行業的合規要求與業務特性,打造從數據全量發現、智能分級、合規審查到多系統聯動應用的完整閉環。通過技術創新實現“分類服務臨牀”的目標,幫助醫療機構在合規基礎上釋放數
(提示:數據庫風險監測正在成為企業數字化安全體系的核心樞紐,其加密防禦、低誤差識別與全景式分析能力,正推動數據安全管理從被動響應走向主動防禦。) 摘要: 在數字經濟的高速演進中,數據庫已成為企業最關鍵的資產載體。無論是金融交易記錄、醫療病歷檔案,還是互聯網平台的用户行為數據,都以數據庫為中心進行存儲與調用。然而,這些寶貴的數據同時也成為網絡攻擊與內部違規操作的重點目標。傳統的安全機制,
作為一名數字孿生應用開發者,我參與過多個園區管理系統的開發工作。今天想結合圖觀平台的使用經驗,分享幾個在園區項目中比較實用的技巧。 技巧一:快速搭建真實場景的方法 在園區項目啓動階段,我習慣先用圖觀的場景編輯器導入GIS底圖。這個步驟很關鍵,能確保數字場景和真實地理座標精準對應。平台內置的全球地理數據是個不錯的起點,省去了不少前期數據準備的工作。 實際操作中,我發現利用平台的批量處理功能可以
作為一家長期深耕大型信息系統集成的團隊,我們深知數據中心運維的痛點:設備繁多、數據分散、故障定位困難。傳統的監控系統往往只能提供二維圖表和零散的告警信息,運維人員需要在多個系統間切換,效率低下且容易遺漏關鍵信息。 去年,我們接手了一個大型數據中心的智能化改造項目。這個數據中心擁有超過5000台服務器、200多個機櫃,每天產生海量的運行數據。客户希望我們能夠構建一個統一的智能運營中心,實現對數
在國防航天領域,信息系統的集成與運營管理面臨着諸多挑戰:海量設備數據如何實時監控?多源異構系統如何無縫融合?突發狀況如何快速響應?這些問題不僅關係到任務執行的效率,更直接影響到國家安全與戰略部署。 近期,某大型國防航天機構通過部署數字孿生智能運營中心—孿易IOCProMax版,成功構建了一套全域智能運營體系,實現了從宏觀態勢感知到微觀設備管控的全鏈路管理升級。本文將基於實際案例,分享數字孿生
作為一名數字孿生應用開發者,我深知城市治理領域的項目往往面臨場景複雜、數據量大、交付週期緊的挑戰。經過多個項目的實踐,我發現圖觀數字孿生產品提供了一套非常實用的解決方案。今天,就和大家分享幾個在實際項目中驗證過的使用技巧。 場景構建:從UE編輯器到專業數字孿生場景的無縫銜接 在最近的一個智慧城市項目中,我們利用圖觀與Unreal Engine的深度集成,僅用兩週就完成了原本需要一個月的工作量: