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目录用户行为路径分析(GoogleAnalytics数据挖掘)1.引言2.项目背景与意义2.1用户行为路径的重要性2.2GoogleAnalytics数据概述2.3数据规模与挑战3.数据集生成与介绍4.数据预处理与GPU加速5.用户行为路径分析方法5.1用户行为路径构建5.2行为路径挖掘与模式分析5.3常用指标计算6.数据可视化与指标展示7.PyQtGUI设计与实现8.GPU加速与性能优化9.系统
- 数据挖掘:第二章、认识数据
initial- - -
数据挖掘数据挖掘人工智能
第二章认识数据2.1数据类型与统计汇总数据集与数据对象一个数据集由多个数据对象组成,每个数据对象代表一个实体。例如,在销售数据库中,数据对象可以是客户、商品、销售额等;在医疗数据库中,数据对象可以是患者、治疗信息等;在大学数据库中,数据对象可以是学生、教授、课程信息等。数据对象也被称为样品、示例、实例、数据点、对象、元组。数据对象所描述的属性即数据集中的列,而数据对象则是数据库中的行。属性属性是数
- 数据挖掘导论——第七章:聚类
Wis4e
数据挖掘聚类人工智能
什么是聚类?数据间的相似性和距离的测量方式有哪些?数据标准化如何进行距离计算?层次聚类的思想和流程?K-均值聚类的思想和流程?距离的计算方式如何影响聚类结果?聚类的要素,包括数据,差异性/相似性测量方式,聚类算法(标准化执行程序或流程)理解相似性和差异性的度量(p40)。Jaccard和余弦相似性度量。以下内容由AI生成:余弦相似度(CosineSimilarity)是一种衡量两个向量在方向上相似
- 数据挖掘中的数据预处理:填充与主成分分析
阿什么名字不会重复呢
数据挖掘人工智能
数据挖掘中的数据预处理:填充与主成分分析在数据挖掘中,数据预处理是非常重要的一步。现实世界中的数据通常是不完整的,包含噪声、缺失值或异常值,因此在进行模型训练或分析前,我们需要对数据进行清理和转换。本文将介绍数据预处理中的两种常见填充方法(01填充和均值填充),以及一种用于降维的技术——主成分分析(PCA)。一、数据填充数据填充是处理缺失值的常见方法。在实际场景中,数据集可能会因为各种原因出现缺失
- Python精进系列: K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析
进一步有进一步的欢喜
Python精进系列算法pythonkmeans
一、引言在机器学习领域,聚类分析是一种重要的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇,使得同一簇内的样本具有较高的相似性,而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一,它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法,并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
- 《数据挖掘导论》 第二章数据
爱吃草莓的西瓜酱
数据挖掘导论数据挖掘
第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的(男/女-->0/1)特征和特征值之间的区别:相同的属性可能被赋予不同的特征值,如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集,如ID是无界的,age有最大值和最小值1.特征的类型Nominal(标称)Examples:IDnum
- 5分钟看懂数据中台的典型架构
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架构大数据数据管理
数据中台典型架构包括数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。以下是数据中台的分层概述:一、数据采集层数据采集层作为数据中台的基础,主要负责获取各种数据源。这些数据源既可以源自公司内部的业务系统,像ERP、CRM系统等,也可以是外部的数据接口,例如第三方API、社交媒体数据接口,乃至物联网设备的数据。在这一层中,运用高效的数据采集工具和技术是核心要点,常见的工具涵盖ETL(提取、
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柒柒钏
数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术,旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系,从而为决策提供支持。分类定义:是一种监督学习方法,用于将数据分为不同的类别。功能:根据已标记的训练数据,学习一个模型,用于预测新数据的类别。方法:决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
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- DeepSeek在供热行业中的应用
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目录引言1.1DeepSeek技术概述1.2供暖行业业务挑战1.3DeepSeek在供暖行业的应用前景DeepSeek技术基础2.1深度学习与机器学习2.2自然语言处理(NLP)2.3图像识别与处理2.4数据挖掘与分析供暖行业应用场景3.1设备监控与维护3.1.1设备状态监控3.1.2故障预测与诊断3.1.3维护计划优化3.2能源管理与优化3.2.1能耗数据分析3.2.2热负荷预测3.2.3节能优
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PART0:Kaggle介绍Kaggle是什么?答案很简单Kaggle是数据挖掘比赛火起来的,以至于中国兴起了很多很多类似的比赛;Kaggle是一个数据科学竞赛的平台,很多公司会发布一些接近真实业务的问题,吸引爱好数据科学的人来一起解决。Kaggle提供了一个介于“完美”与真实之间的过渡,问题的定义基本良好,却夹着或多或少的难点,一般没有完全成熟的解决方案。在参赛过程中与论坛上的其他参赛者互动,能
- 数据挖掘导论Pangaea-Ning Tan 读书笔记——(第一,二,三章)
小黄人的黄
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《数据挖掘导论》Pang-NingTan,MichaelSteinbach,VipinKumar读书笔记,第一章绪论数据挖掘任务预测任务描述任务分类任务回归任务聚类分析关联分析异常检测章节导读数据挖掘数据处理第2章第3章分类第4章决策树过拟合性能评估等第5章
- 数据挖掘|关联分析与Apriori算法详解
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- 关联规则算法:揭秘数据中的隐藏关系,从理论到实战
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机器学习算法详解关联规则算法数据挖掘Apriori算法FP-Growth算法大数据优化数据预处理增量式更新
引言在当今数据驱动的时代,如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了各行各业的核心挑战。关联规则算法作为数据挖掘领域的重要工具,能够帮助我们发现数据中隐藏的关联关系,从而为决策提供支持。无论是电商平台的商品推荐,还是医疗领域的疾病诊断,关联规则算法都展现出了强大的应用潜力。本文将从基础概念出发,逐步深入探讨关联规则算法的核心原理、经典算法及其优化策略。无论你是数据挖掘的初学者,还是希望进一步了解关联
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数据仓库、数据中台、数据湖、湖仓一体是数据管理和分析领域的重要概念,它们在功能、架构和应用场景上各有特点,同时也在演进中相互关联和补充。以下是对它们的定义和关系的详细解析:1.核心概念(1)数据仓库(DataWarehouse,DW)定义:一种面向主题的、集成的、稳定的数据存储系统,用于支持企业决策分析(如BI、报表)。数据通常经过ETL(抽取、转换、加载)处理,以结构化形式存储,采用Schema
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介知识图谱(KG)是一种用来表示大量互相关联数据的多维网络结构,它通过三元组(subject-predicate-object)的方式来表述实体之间的关系。它经常被用在文本分析、数据挖掘、推荐系统等领域。而随着金融行业对海量信息数据的需求越来越高,知识图谱技术也越来越受到重视。实际上,知识图谱已经成为构建和处理金融知识的重要工具之一。本文将探讨知识图谱在金融中的应
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♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
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知识点复习:事务(关于事务的一些知识点可以点这里)一、数据仓库的一些基本的知识1.从数据库到数据仓库1.1数据库用于事务处理1.1.1定义:事务处理是指对数据库中数据的操作,这些操作通常包括插入、更新、删除和查询等。事务处理的核心是确保数据的一致性和完整性。事务的定义:事务是数据库操作的基本单位,包含一组逻辑上相关的操作。事务要么全部成功,要么全部失败。ACID特性:原子性(Atomicity):
- 特征缩放:统一量纲,提高模型性能
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
特征缩放:统一量纲,提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域,我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。比如,一个数据集中可能包含年龄(0-100)、收入(0-100000)、身高(150-200cm)等不同尺度的特征。这种量纲不统一会给许多机器学习算法(如梯度下降)带来问题,导致收敛速度慢、模型性能差等。特征缩放(FeatureScaling)就是一种用于解决这个问题的常用数据预处理
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Python教程系列专栏可视化数据分析python
文章目录Matplotlib和数据可视化安装matplotlib绘制折线图绘制散点图绘制正弦曲线绘制直方图使用Pygal绘制矢量图3D图Matplotlib和数据可视化数据的处理、分析和可视化已经成为Python近年来最为重要的应用领域之一,其中数据的可视化指的是将数据呈现为漂亮的统计图表,然后进一步发现数据中包含的规律以及隐藏的信息。数据可视化又跟数据挖掘和大数据分析紧密相关,而这些领域以及当下
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深入理解赛题——探索性数据分析首先,我们先介绍一下什么是EDA:探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis,EDA)是一组数据分析技术,旨在总结其主要特征,通常通过可视化手段来实现。EDA的目标是通过数据的统计摘要和图形展示来发现数据的结构、异常值、模式、趋势、关系以及变量之间的相互作用。为什么进行EDA?在现在的数据挖掘类比赛中,模型和方法选择空间往往很小,同时存在不少自动机
- 企业数据挖掘平台×DeepSeek强强联合,多种应用场景适用
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企业数据挖掘建模平台简单易用,可提供代码方便定制,全面培训服务+丰富模型参考+专业建模人员支持服务。在科技飞速发展的今天,人工智能领域的每一次突破都如同投入湖面的巨石,激起层层波澜。DeepSeek作为大模型领域的璀璨新星,以其卓越的技术实力和创新的应用模式,成为了全球瞩目的焦点,也为高校教育、企业发展都带来了前所未有的机遇与变革。当数据挖掘平台×DeepSeek强强联合,又会碰撞出怎样的火花呢?
- 2024年Python最新蓝桥杯 基础练习全解 答案+解析 共17题 python,三年经验Python开发面经总结
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- 【数据挖掘】Pandas之DataFrame
dundunmm
数据挖掘机器学习数据挖掘大数据人工智能pandas机器学习
在Pandas中,DataFrame提供了丰富的数据操作功能,包括查询、编辑、分类和汇总。1.数据查询(Filtering&Querying)1.1按索引或列名查询importpandasaspddata={"ID":[101,102,103,104,105],"Name":["Alice","Bob","Charlie","David","Eva"],"Age":[25,30,35,40,28]
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C