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Spark技术系列（一）：初识Apache Spark——大数据处理的统一分析引擎数据大包哥 #Spark 大数据
Spark技术系列（一）：初识ApacheSpark——大数据处理的统一分析引擎1.背景与核心价值1.1大数据时代的技术演进MapReduce的局限性：磁盘迭代计算、中间结果落盘导致的性能瓶颈Spark诞生背景：UCBerkeleyAMPLab实验室为解决复杂迭代计算需求研发（2010年开源）技术定位：基于内存的通用分布式计算框架（支持批处理、流计算、机器学习、图计算等）1.2Spark内置模块S
Exception:data did not match any variant of untagged enum PyPreTokenizerTypeWrapper at line 69 解决方案爱编程的喵喵 Python基础课程 python tokenizer PyPreTokenizer 解决方案
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。本文主要介绍了Exception:datadidn
电竞赛事数据分析：LNG vs BLG的胜利背后烧瓶里的西瓜皮 python 自动驾驶人工智能数据可视化机器学习
电竞赛事数据分析：LNGvsBLG的胜利背后摘要在S14瑞士轮次日，LNG以1:0战胜BLG，取得了开赛二连胜。本文将通过Python进行数据处理与分析，结合机器学习算法预测比赛结果，并使用数据可视化工具展示关键指标。通过对这场比赛的数据深入挖掘，揭示LNG获胜的关键因素。引言电子竞技（Esports）已经成为全球范围内的一项重要娱乐活动，而《英雄联盟》（LeagueofLegends,LoL）作
222222222222222 智能与优化开发语言
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas是基于Nu
python画出roc曲线 auc计算逻辑_Python画ROC曲线和AUC值计算路过炊烟 python画出roc曲线 auc计算逻辑
前言ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binaryclassifier)的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC介绍AUC(AreaUnderCurve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性，
【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标人才程序员杂谈机器学习 python sklearn 人工智能深度学习神经网络目标检测
文章目录sklearnROC曲线与AUC指标1.什么是ROC曲线与AUC？通俗介绍：学术解释：2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和AUC值4.总结sklearnROC曲线与AUC指标在机器学习中，评估分类模型的性能不仅仅依赖于准确率，还需要使用一些更
OpenCV开源机器视觉软件视觉人机器视觉杂说 opencv 开源人工智能
OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于实时图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别等领域。它由英特尔实验室于1999年发起，现已成为计算机视觉领域最流行的工具之一，支持多种编程语言（如C++、Python、Java）和操作系统（Windows、Linux、macOS、Android、iOS）。核心功能图像处理基
向量数据库实战介绍 Zhank10 数据库
本文将介绍三种常用的向量数据库：faiss,Milvus和Qdrant，并给出一个具体的使用例子。向量数据库（VectorDatabase）是一种专门用于存储、管理、查询、检索向量的数据库，主要应用于人工智能、机器学习、数据挖掘等领域。在向量数据库中，数据以向量的形式进行存储和处理，需要将原始的非向量型数据转化为向量表示（比如文本使用Embedding技术获得其表征向量）。这种数据库能够高效地进行
人工智能算法安全优化实践路径智能计算研究中心其他
内容概要在人工智能技术深度融入产业实践的进程中，算法安全优化已成为保障系统可靠性与社会信任的核心命题。本文系统性梳理从数据预处理到模型落地的全流程安全实践路径，聚焦金融风控、医疗影像诊断、自动驾驶等关键场景，揭示算法开发中潜藏的伦理风险与技术挑战。通过整合自动化机器学习与联邦学习技术，构建跨数据孤岛的协作框架，同时引入可解释性算法增强模型透明度，确保决策逻辑可追溯、可验证。在模型优化维度，重点解析
人工智能的未来发展趋势及其对社会的深远影响智能计算研究中心其他
内容概要在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已成为推动社会变革的重要力量。本文将探讨人工智能未来的发展趋势，分析其在各个领域的应用前景，尤其是在技术革新、市场需求及伦理挑战等方面。通过对相关趋势的深入分析，我们可以更好地理解人工智能如何重塑劳动力市场、提升生活质量以及推动社会整体进步。探索人工智能的潜力，为未来的发展奠定基础。随着技术的不断进步，人工智能正在经历一场深刻的变革。从机器学习到深
BagelDB：AI的开源向量数据库 qahaj 人工智能数据库 python
BagelDB：AI的开源向量数据库BagelDB(OpenVectorDatabaseforAI)是一个类似于GitHub的AI数据协作平台。用户可以在这里创建、分享和管理向量数据集。BagelDB支持独立开发者的私有项目、企业内部的协作以及数据DAO的公共贡献。技术背景介绍随着人工智能和机器学习的快速发展，各种数据的重要性也在不断凸显。向量数据库作为存储向量化数据的重要工具，越来越受到开发者和
使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理 dgay_hua python
在自然语言处理中，文本嵌入是一个重要的技术，它将文本转换为可以由机器学习算法处理的数字向量。在这篇文章中，我们将探讨如何使用HuggingFace的TextEmbeddingsInference（TEI）工具包来部署和服务开源文本嵌入和序列分类模型。TEI支持高性能提取，包括常用的嵌入模型如FlagEmbedding、Ember、GTE和E5。技术背景介绍文本嵌入在现代NLP任务中起着关键作用，它
《揭秘机器学习中的交叉验证：模型评估的基石》人工智能机器学习
在机器学习的复杂领域中，构建一个精准有效的模型是众多从业者的核心目标。然而，模型的性能评估绝非易事，它关乎模型能否在实际应用中发挥作用，而交叉验证则是这一过程中的关键技术，是保障模型可靠性与泛化能力的重要手段。交叉验证的核心意义抵御过拟合风险在机器学习的训练过程中，模型可能会过度适应训练数据的细节和噪声，从而在新数据上表现不佳，这就是过拟合现象。交叉验证通过将数据集划分为多个子集，模型在不同子集上
阿里云服务器的作用腾云服务器阿里云服务器云计算
使用阿里云服务器能做什么？大家都知道可以用来搭建网站、数据库、机器学习、Python爬虫、大数据分析等应用，阿里云服务器网来详细说下使用阿里云服务器常见的玩法以及企业或个人用户常见的使用场景：玩转阿里云服务器使用阿里云服务器最常见的应用就是用来搭建网站，例如个人博客、企业网站等；除了搭建网站还可以利用阿里云GPU服务器搭建机器学习和深度学习等AI应用；使用阿里云大数据类型云服务器做数据分析；利用云
通过 Python FastAPI 开发一个快速的 Web API 项目 Python_P叔 python fastapi 前端
Python如此受欢迎的众多原因之一是Python有大量成熟和稳定的库可供选择:网页开发有：Django和Flask，提供了很好的网络开发体验和大量的有用文档机器学习有：scikit-learn、Keras等，提供了丰富的机器学习的包和数据处理和可视化工具。FastAPI是一个快速、轻量级的现代API，与其他基于Python的Web框架（如Flask和Django）相比，有一个更容易的学习曲线。F
数据湖构建 HaoHao_010 服务器云服务器云计算阿里云
阿里云的数据湖构建（DataLake）是一种用于存储和处理大量不同类型数据的解决方案，通常用于大数据分析和机器学习等应用场景。数据湖与传统的数据仓库不同，它能够存储结构化、半结构化和非结构化数据，支持大规模数据的整合、存储、查询和分析。阿里云提供了一整套工具和服务来帮助企业构建数据湖，以下是数据湖构建的主要步骤和关键服务：1.数据湖概述数据湖是一种统一的数据存储库，能承载来自多个来源的数据，包括：
阿里云人工智能与机器学习 HaoHao_010 阿里云云服务器云计算服务器
阿里云的人工智能（AI）与机器学习（ML）服务为企业提供了全面的AI解决方案，帮助用户在多个行业实现数据智能化，提升决策效率，推动业务创新。阿里云通过先进的技术和丰富的工具，支持用户开发、部署和管理AI应用。以下是阿里云在人工智能和机器学习方面的主要产品与服务：1.云上机器学习平台—PaaS服务PAI(PlatformforAI)PAI是阿里云推出的人工智能平台，提供一系列机器学习与深度学习工具和
使用 LakeSoul 构建实时机器学习样本库元灵数智 big data 大数据数据仓库数据库架构数据库开发
首先，附上Github链接LakeSoul：https://github.com/meta-soul/LakeSoul，可搜索公众号元灵数智，在底部菜单了解我们-用户交流获取官方技术交流群二维码，进群与业内大佬进行技术交流。在之前的公众号文章《重磅！开源湖仓平台LakeSoul设计理念详解》中，我们介绍了LakeSoul开源流批一体表存储框架的设计理念和部分实现原理。LakeSoul设计的初衷，是
AI探索笔记：浅谈人工智能算法分类安意诚Matrix 机器学习笔记人工智能笔记
人工智能算法分类这是一张经典的图片，基本概况了人工智能算法的现状。这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系，其中人工智能是最广泛的范畴，机器学习是其子集，专注于数据驱动的算法改进，而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法。但是随着时代的发展，这张图片表达得也不是太全面了。我更喜欢把人工智能算法做如下的分类：传统机器学习算法-线性回归、逻辑回归、支持向
【人工智能算法】人工智能算法都包括什么？请详细列出和解释资源存储库算法强化学习人工智能算法
目录人工智能算法都包括什么？请详细列出和解释1.机器学习算法（MachineLearningAlgorithms）监督学习算法（SupervisedLearning）无监督学习算法（UnsupervisedLearning）强化学习算法（ReinforcementLearning）2.进化算法（EvolutionaryAlgorithms）3.模拟退火（SimulatedAnnealing）4.粒
AI探索笔记：线性回归安意诚Matrix 机器学习笔记人工智能笔记线性回归
前言写这篇博客，主要是自己来练练手。网络上教程已经是数不胜数，也都讲得非常清楚了。但自己不动手，知识和能力还是别人的。下面分别用传统方法（sklearn）和神经网络（pytorch）来解决线性回归问题。内容什么是线性回归线性回归（LinearRegression）是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型，用于建立**自变量（输入特征）与因变量（输出目标）**之间的线性关系模型。其核心思想是通
【CodeBlocks】搭建OpenCV环境指南万众珩
【CodeBlocks】搭建OpenCV环境指南CodeBlocks搭建OpenCV环境项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/e1e1a本资源提供了详细的教程，帮助您在CodeBlocks集成开发环境中顺利搭建OpenCV环境。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理和视频分析领域。通过这篇指南，即便是
图神经网络：拓扑数据分析的新时代 Jason_Orton 神经网络数据分析人工智能
随着图数据的广泛应用，图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）作为一种强大的深度学习工具，逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。图数据在许多现实世界问题中无处不在，诸如社交网络、交通网络、分子结构、推荐系统等都可以被建模为图结构。图神经网络通过直接处理图结构数据，能够更好地捕捉节点之间的关系信息，从而在众多任务中展现出了优异的性能。本文将深入探讨图神经网络的基本原理、常见的算法、应用
Spark之PySpark james二次元大数据 Spark Python PySpark
PySpark是ApacheSpark的PythonAPI，它允许开发者使用Python编程语言进行大规模数据处理和分析。ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式。PySpark使得Python开发者能够利用Spark强大的分布式计算能力，处理大数据集，并执行高效的并行计算。一、PySpark核心概念1.RDD（弹性分布
机器学习——无监督学习(k-means算法) 张起灵ovo 机器学习入门机器学习算法学习
1、K-Means聚类算法K表示超参数个数，如分成几个类别，K值就取多少。若无需求，可使用网格搜索找到最佳的K。步骤：1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心；2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类；3、接着对标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的中心点(平均值)；4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样，那么结束，否则执行第二步。means表
pandas series 相加_Numpy和Pandas教程 weixin_39778393 pandas series 相加
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深度学习-自学手册谁用了尧哥这个昵称 AI 深度学习
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自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的主要应用及核心技术彬彬侠自然语言处理 NLP 自然语言处理
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机器学习数学基础：32.复本信度 @心都机器学习算法人工智能
复本信度（Parallel-FormsReliability）深度详解教程专为小白打造，零基础也能轻松掌握一、深度解读复本信度复本信度，也被称为“平行测验信度”，其核心要义是借助两个虽然不同但在各方面等效的测验版本，对同一批受测者进行多次测量，然后对测量结果的一致性程度展开评估。从本质上讲，它是衡量测验稳定性的重要指标，能够有效减少因题目重复出现而致使受测者产生练习或记忆效应，进而影响测验结果真实
机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化喜-喜人工智能机器学习人工智能
在机器学习的世界里，过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题，而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。一、过拟合与欠拟合（一）过拟合定义：过拟合指的是模型在训练数据上表现得非常好，几乎能完美地拟合训练数据中的每一个细节，但在测试数据或新数据上却表现很差，泛化能力极低。简单来说，就是模型过度学习了训练数据中的噪声和细节，而忽略了数据背后的真实
用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO（根据数据表生成POJO类） AdyZhang POJO eclipse Hibernate MiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ，用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
.9.png Cb123456 android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，文件扩展名为：.9.png 　　智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。　　我们都知道android平台有多种不同的分辨率，很多控件的切图文件在被放大拉伸后，边
算法的效率天子之骄算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度，也称运行时间或执行时间，用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示，而且它总是小于或等于时间需求。以下是我的学习笔记： 1.求值与霍纳法则，即为秦九韶公式。 2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
java数据结构何必如此 java 数据结构
Java 数据结构 Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类：枚举（Enumeration）位集合（BitSet）向量（Vector）栈（Stack）字典（Dictionary）哈希表（Hashtable）属性（Properties）以上这些类是传统遗留的，在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
MybatisHelloWorld 3213213333332132
//测试入口TestMyBatis package com.base.helloworld.test; import java.io.IOException; import org.apache.ibatis.io.Resources; import org.apache.ibatis.session.SqlSession; import org.apache.ibat
Java|urlrewrite|URL重写|多个参数 7454103 java xml Web 工作
个人工作经验！如有不当之处，敬请指点 1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件类似如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE u
达梦数据库+ibatis darkranger sql mysql ibatis SQL Server
--插入数据方面如果您需要数据库自增... 那么在插入的时候不需要指定自增列. 如果想自己指定ID列的值, 那么要设置 set identity_insert 数据库名.模式名.表名; ----然后插入数据; example: create table zhabei.test( id bigint identity(1,1) primary key, nam
XML 解析四种方式 aijuans android
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spring中配置文件占位符的使用 avords
1.类 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流 bee1314 webpack
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上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，该如何回应？ bijian1013 项目管理沟通 IT职业规划
问题：上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，如何回应正常下班时间6点，只要是6点半前下班的，上司都认为没有加班。 Eno-Bea回答，注重感受，不一定是别人的虽然我不知道你具体从事什么工作与职业，但是我大概猜测，你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
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The Eight Myths of Erlang Performance bookjovi erlang
erlang有一篇guide很有意思： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide 里面有个The Eight Myths of Erlang Performance： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html Myth: Funs are sl
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利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送；服务器接收文件并保存到本地文件系统中。使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译，他们的类包是FileServer. 客户端: 修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet;
配置心得 chenyu19891124 配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬，转眼间来公司已经一年了，感觉时间过的很快，时间老人总是这样不停走，从来没停歇过。作为一名新手的配置管理员，刚开始真的是对配置管理是一点不懂，就只听说咱们公司配置主要是负责升级，而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解，慢慢的对配置有了初步了解，对自己所在的岗位也慢慢的了解。做了一年的配置管理给自总结下： 1.改变从一个以前对配置毫无
对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考 comsci 算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年，我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候，由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文)，当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想，对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来，然后进行处理，简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点，对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算，然后把这个实际
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非常好的介绍：Linux定时执行工具cron dongwei_6688 linux
Linux经过十多年的发展，很多用户都很了解Linux了，这里介绍一下Linux下cron的理解，和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具，可以在无需人工干预的情况下运行作业，本文档不讲cron实现原理，主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务（编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
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mac上的Terminal + bash ＋ screen组合现在已经非常好用了，但是还是经不起iterm＋zsh＋tmux的冲击。在同事的强烈推荐下，趁着升级mac系统的机会，顺便也切换到iterm＋zsh＋tmux的环境下了。我为什么要要iterm2 切换过来也是脑袋一热的冲动，我也调查过一些资料，看了下iterm的一些优点： * 兼容性好，远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
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工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中，即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即，这里就不具体介绍，本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。 Linux系统下安装MySQL分为三种：RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
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