35、BigQuery 合规性与数据安全管理

BigQuery 合规性与数据安全管理

1. 法规合规概述

大多数组织都会受到各种政府法规的约束,为了遵守这些法规并合法运营,组织通常会为软件和分析团队制定合规要求。BigQuery 提供了一些功能来支持法规合规,但请记住,你有责任与法律顾问合作,确定实施这些工具和功能是否能满足你的法规或合规要求。

2. 数据本地性

2.1 数据存储位置规定

许多国家的政府会对数据存储位置进行监管,BigQuery 规定对任何数据集的查询只能在该数据集所在的数据中心运行。因此,数据本地性的控制是在创建数据集时完成的。

2.2 创建数据集示例

例如,在亚洲东部 2 地区(位于中国香港)创建数据集的命令如下:

bq --location=asia-east2 mk --dataset ch10hk

2.3 支持的位置类型

BigQuery 支持两种类型的位置:区域位置和多区域位置。例如,中国香港地区是区域位置的一个示例,代表特定的地理位置;而像美国或欧盟这样的则是多区域位置,包含两个或更多的区域位置。有关支持位置的最新列表,请参考 BigQuery 文档。

2.4 作业运行位置的确定

BigQuery 根据项目默认设置、预留资源和请求中引用的数据集来确定作业运行的位置。你也可以显式指定作业运行的位置,具体操作如下:
- BigQuery 网页 UI :在查询设置中设置处理位置。
-

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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