数据的探索性分析

【数据分析】通过个体和遗址层面的遗传相关性网络分析生信学习者1 数据分析数据分析数据挖掘 r语言数据可视化
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YashanDB访问约束数据库
本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%A6%82%E5%BF%B5%...访问约束是YashanDB特有的一种关系数据结构，基于有界计算理论的访问约束模型（AC，AccessConstraint）实现：通过在数据源上建立AC，实现大数据变小的模型变换。在查询时，通过访问AC数据，缩小查询代价和提升查
探索天气预警API：精准预测，守护安全 api
引言在当今这个快速变化的世界中，天气的波动直接影响着人们的日常生活、农业生产、交通出行乃至公共安全。为了有效应对各种极端天气事件，天气预警API应运而生，成为连接气象数据与公众服务的重要桥梁。本文将深入探讨天气预警API的工作原理、应用场景以及其对社会的积极影响。天气预警API的工作原理天气预警API基于先进的气象监测技术和大数据分析，通过收集全球范围内的气象卫星、雷达、地面观测站等数据源，进行实
FOKS-TROT: 一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具柳旖岭
FOKS-TROT:一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具项目简介FOKS-TROT是一个基于Python的全功能开源知识图谱生成工具，旨在帮助研究人员和开发者快速构建具有丰富信息的知识图谱。该项目由hkx3upper在GitCode上开发并维护。通过FOKS-TROT，您可以轻松地将各种数据源（如文本文件、数据库、API）转换为结构化的知识图谱，并对其进行可视化分析和机器学习任务。此外，该工
基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用 xiao5kou4chang6kai4 深度学习遥感勘测 python 深度学习分类
专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图，卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
前端性能优化——如何提高页面加载速度？忘川... 前端性能优化 html
1.将样式表放在头部首先说明一下，将样式表放在头部对于实际页面加载的时间并不能造成太大影响，但是这会减少页面首屏出现的时间，使页面内容逐步呈现，改善用户体验，防止“白屏”。我们总是希望页面能够尽快显示内容，为用户提供可视化的回馈，这对网速慢的用户来说是很重要的。将样式表放在文档底部会阻止浏览器中的内容逐步出现。为了避免当样式变化时重绘页面元素，浏览器会阻塞内容逐步呈现，造成“白屏”。这源自浏览器的
sklearn.ConfusionMatrixDisplay可视化混淆矩阵 Cachel wood python机器学习和数据挖掘 sklearn 矩阵人工智能 python 机器学习 vue.js java
文章目录ConfusionMatrixDisplay详细解释更多定制化ConfusionMatrixDisplayConfusionMatrixDisplay是scikit-learn库中用于可视化混淆矩阵的一个实用工具。混淆矩阵是一种常用的评估分类模型性能的工具，它可以直观地展示模型在各个类别上的预测结果与真实标签之间的关系。下面详细介绍如何使用ConfusionMatrixDisplay进行混
深入解析：Tableau在数据可视化中的高级应用 Echo_Wish 实战高阶大数据信息可视化数据分析数据挖掘
深入解析：Tableau在数据可视化中的高级应用引言在大数据时代，数据可视化已成为数据分析中不可或缺的一部分。作为一款广受欢迎的数据可视化工具，Tableau以其强大的功能和灵活性，赢得了众多数据分析师的青睐。然而，许多人在使用Tableau时，仅停留在基本操作层面，未能充分发挥其潜力。本文将深入探讨Tableau的高级应用，展示其在复杂数据分析中的强大能力，并以具体实例说明其实际应用效果。数据预
Sharding-JDBC 实现分库分表一叶飘零_sweeeet java 分布式 mysql Sharding-JDBC 分库分表 java mysql
一、引言随着互联网业务的快速发展，数据量不断增长，传统的单一数据库架构已经难以满足高并发、大数据量的存储和查询需求。分库分表技术成为了解决这些问题的重要手段。Sharding-JDBC作为一款优秀的数据库中间件，能够方便地实现分库分表，提高系统的性能和可扩展性。本文将详细介绍Sharding-JDBC实现分库分表的实战过程。二、Sharding-JDBC概述（一）Sharding-JDBC的定义和
阿里云 MaxCompute MaxQA 开启公测，解锁近实时高效查询体验阿里云大数据AI技术阿里云云原生 MaxCompute 大数据实时数仓
随着实时、近实时数据分析需求的持续增长，查询响应时间在现代数据分析和业务应用中变得越来越重要。为减少查询响应时间，提升数据效率，阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute推出MaxQA（原MCQA2.0）查询加速功能，在独享的查询加速资源池的基础上，对管控链路、查询优化器、执行引擎、存储引擎以及缓存机制等多个环节进行全面优化，显著减少了查询响应时间，适用于BI场景、交互式分析以及近实时数仓等对
《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结 GoAI 深入浅出AI 人工智能深度学习机器学习 cnn rnn 生成对抗网络神经网络
个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介：掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等，专注大数据与人工智能知识分享。AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
EBS 性能不足？从吞吐量到 IOPS，阿里云全方位优化 Anna_Tong 阿里云云计算存储加速吞吐量优化 RAID配置云计算运维 IOPS 提升
在云计算环境中，存储性能对于业务稳定运行至关重要，尤其是数据库、大数据分析、AI计算等高IO需求的应用。然而，许多用户在使用EBS（弹性块存储）时，可能会遇到磁盘吞吐量或IOPS（每秒输入/输出操作数）不足的问题，导致应用响应变慢、数据处理延迟，甚至影响业务连续性。那么，是什么原因导致EBS性能瓶颈？如何优化吞吐量和IOPS以提升存储性能？阿里云又能提供哪些优化方案？本文将从存储架构、性能监控、优
DeepSeek接入大数据能做什么 PersistDZ 大数据与AI 大数据
DeepSeek作为一家专注于AGI和AI大模型技术的公司，在大数据领域可以通过以下方式切入，结合其核心能力提供创新解决方案：一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE（MixtureofExperts）架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布
Hadoop01-入门&集群环境搭建--非原创（test） xl.liu 大数据 Test
Hadoop01-入门&集群环境搭建今日内容Hadoop的介绍集群环境搭建准备工作Linux命令和Shell脚本增强集群环境搭建来来来大数据概述大数据:就是对海量数据进行分析处理，得到一些有价值的信息，然后帮助企业做出判断和决策.处理流程:1:获取数据2:处理数据3:展示结果1：Hadoop介绍Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理.它主
AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？大数据人工智能音乐大数据
自动标注、平滑过渡、音乐鉴权、AI创作，当AI技术应用于音乐行业为人类的精神文化与娱乐生活带来便利和更多选择时，也是一件让人激动不已的事情。随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。随着AI技术在音乐行业研究及应用的深入，音乐人工智能已经不新鲜，很多新的应用和产品已经惊艳亮相。基于对于音乐技术及产品的
iot架构 mqtt netty_一个关于小程序Iot的具体实现（MQTT版） Alfred Cheng iot架构 mqtt netty
前言Iot，这个名词应该很多人都听过了吧，即大数据、Ai等兴起后也紧跟着研发大潮流的到来，即物联网。传统简单的说就是智能化、程序化的控制硬件设施，大家最容易想到的应该是智能家居，通过一个App或者遥控进行对家具设置的远程控制。而今天要说的是人与物之间的通信控制，且通过互联网产品来执行人的命令，而机器进行应答。竞品说到小程序控制硬件，大家应该立马想到什么产品呢？某拜、某FO、售货机等等，他们的架构上
PyTorch使用教程(10)-torchinfo.summary网络结构可视化详细说明深图智能深度学习教程深度学习 python pytorch 人工智能
1、基本介绍torchinfo是一个为PyTorch用户量身定做的开源工具，其核心功能之一是summary函数。这个函数旨在简化模型的开发与调试流程，让模型架构一目了然。通过torchinfo的summary函数，用户可以快速获取模型的详细结构和统计信息，如模型的层次结构、输入/输出维度、参数数量、多加操作(Mult-Adds)等关键信息。2、安装首先，你需要安装torchinfo库。可以通过pi
美颜相机技术架构设计图陈皮话梅糖@ FFmpeg音视频高阶技术讲解 OpenGL ES OpenGLES 连载数码相机架构
美颜相机技术架构设计图（以下为文本可视化架构，实际开发时需绘制UML/流程图补充细节）整体架构层级+--------------------------+|应用层|+--------------------------+|-拍摄/录制交互按钮||-美颜参数调节UI||-视频剪辑操作界面|+------------+-------------+|+-------------v------------
智慧园区安全调度的重要性 Guheyunyi 安全网络 python 大数据人工智能信息可视化数据分析
随着科技的飞速发展，智慧园区作为现代城市的重要组成部分，正逐渐成为企业、政府和居民生活的重要载体。智慧园区通过物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现了资源的高效配置和管理的智能化。然而，随着园区规模的扩大和复杂性的增加，安全问题也日益凸显。因此，智慧园区的安全调度显得尤为重要。智慧园区安全调度的定义智慧园区安全调度是指通过先进的技术手段和管理方法，对园区内的各类安全风险进行实时监控、预警和应急处
（一）大数据---Hadoop整体介绍（架构层）----（组件(3) 2401_84166965 程序员大数据 hadoop 架构
复杂性:体现在数据的管理和操作上。如何抽取，转换，加载，连接，关联以把握数据内蕴的有用信息已经变得越来越有挑战性二、大数据技术有哪些（重点）===================================================================================基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计
聚焦银行业数智化转型，火山引擎数据飞轮系列白皮书重磅发布大数据
随着金融科技的快速发展，银行业也在不断提升数字化水平。通过大数据、人工智能等技术的应用，银行可以更加精准地了解客户需求，提供个性化的金融产品和服务，还能降低运营成本，提升风险管理能力，创造更多业务价值。《金融科技发展规划（2022~2025年）》也明确指出，以加强金融数据要素应用为基础，以深化金融供给侧结构性改革为目标，以加快金融机构数字化转型、强化金融科技审慎监管为主线，将数字元素注入金融服务全
携手鲲鹏昇腾 HashData展现云原生数仓创新力量数据库
5月9日-11日，鲲鹏昇腾开发者大会2024在北京中关村国际创新中心举行，众多行业领袖、专家学者及优秀开发们齐聚一堂，分享产业趋势、技术创新和应用实践。酷克数据作为华为鲲鹏生态重要合作伙伴，受邀出席本次大会，展示其与鲲鹏昇腾生态联合开发的云数仓解决方案及应用案例，与全球开发者共同探讨云原生数仓前沿技术。今年两会政府工作报告明确提出：“深化大数据、人工智能等研发应用，开展人工智能+行动，打造具有国际
遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）岁月如歌，青春不败生态遥感目标检测 cnn transformer 遥感遥感影像
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
生态碳汇涡度相关监测与通量数据分析岁月如歌，青春不败生态遥感数据分析碳汇生态科学涡度通量大涡模拟 MATLAB
1、以涡度通量塔的高频观测数据，基于MATLAB：2、涡度通量观测基本概况：观测技术方法、数据获取与预处理等3、涡度通量数据质量控制：通量数据异常值识别与剔除等4、涡度通量数据缺失插补：结合气象数据进行通量数据缺失插补等5、涡度通量数据组分拆分：计算生态系统呼吸和总初级生产力等6、涡度通量数据可视化分析：绘制不同通量组分数据的时间变化等7、涡度通量与气象数据相关性：时间序列相关分析、回归分析等8、
22 FastAPI日志与监控安迪小宝 FastAPI python fastapi
在现代应用开发中，日志记录和监控是确保系统健康和可维护性的重要组成部分。FastAPI提供了内置的日志功能，而Prometheus和Grafana则是常见的开源监控工具组合，广泛用于应用性能监控和可视化。本文将介绍如何配置FastAPI的日志记录，并结合Prometheus和Grafana进行应用监控和数据可视化。1.配置FastAPI的日志记录1.1使用Python内置的logging模块Fas
创新市场调查方法，精准把握消费者脉搏（消费者调查） zhonglidc01 消费者调查市场调查咨询大数据人工智能
在当今竞争激烈的市场环境中，（第三方市场调查）企业要想精准把握消费者需求，制定有效的市场策略，（市场咨询公司）创新的市场调查方法至关重要。成都中立调查公司凭借17年的深厚调研经验，（问卷调查）结合线上线下调查、运用大数据分析等创新举措，致力于为客户提供更具前瞻性的市场洞察，助力企业精准把握消费者脉搏，提升市场竞争力。一、结合线上线下调查，全面覆盖消费者群体线上调研：便捷高效，触达广泛受众在互联网时
笔记：DataSphere Studio安装部署流程右边com Java 大数据
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办公可视化工具私有化：如何用它满足合规性要求？团队协作工具
在数字化转型的浪潮中，办公可视化工具（如看板、仪表盘、项目管理工具等）已经成为企业提升效率、优化流程的重要利器。然而，随着数据安全和合规性要求的提高，越来越多的企业开始关注私有化部署。本文将探讨办公可视化工具私有化的核心价值、应用场景以及实施策略，帮助企业更好地理解这一趋势。1.什么是办公可视化工具私有化？办公可视化工具私有化是指将工具部署在企业自己的服务器或私有云环境中，而非使用SaaS（软件即
揭秘Linux：从服务器到智能家居，一个操作系统如何改变世界寒水馨 Linux问题解决方案服务器 linux 智能家居
揭秘Linux：从服务器到智能家居，一个操作系统如何改变世界文章目录揭秘Linux：从服务器到智能家居，一个操作系统如何改变世界引言：Linux，不仅仅是一个操作系统Linux在企业级应用中的霸主地位云计算与虚拟化：Linux的天下大数据与人工智能：Linux的助推器Web服务器：Apache和Nginx的最佳搭档Linux在移动和嵌入式设备中的崛起Android：Linux的最成功衍生品物联网（
用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN) wyg_031113 机器学习人工智能
yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导。一、目标函数与损失函数数学推导1.均方误差（MSE）标量形式：E(w)=12∑i=1N(yi−y^i)2E(\mathbf{w})=\f
[星球大战]阿纳金的背叛 comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的......... 但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
看懂它，你就可以任性的玩耍了！ aijuans JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能，如果不掌握好它的三大特点：1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢？如果标配的技能都没有撑握好，怎么可以任性的玩耍呢？怎么验证自己学好了以上三个基本点呢，我找到一段不错的代码，稍加改动，如果能够读懂它，那么你就可以任性了。 function jClass(b
Java常用工具包 Jodd Kai_Ge java jodd
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Python 标准异常总结 2002wmj python
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java 时间格式化 | 比较大小| 时区个人笔记 7454103 java eclipse tomcat c MyEclipse
个人总结！不当之处多多包含！引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区：位置：(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上) set JAVA_OPT
时间获取Clander的用法 adminjun Clander 时间
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JVM初探与设置 aijuans java
JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码）,就可以在多种平台
SQL中ON和WHERE的区别 avords
SQL中ON和WHERE的区别数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时，on和where条件的区别如下： 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。
说说自信 houxinyou 工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗? 无论工作还
WEBLOGIC事务超时设置 bijian1013 weblogic jta 事务超时
系统中统计数据，由于调用统计过程，执行时间超过了weblogic设置的时间，提示如下错误：统计数据出错! 原因：The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
两年已过去，再看该如何快速融入新团队 bingyingao java 互联网融入架构新团队
偶得的空闲，翻到了两年前的帖子该如何快速融入一个新团队，有所感触，就记下来，为下一个两年后的今天做参考。时隔两年半之后的今天，再来看当初的这个博客，别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队，加入另外的一个项目组，2011年的这篇博客之后的时光，我很好的融入了那个团队，而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
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Spark分析Nginx和Apache的access.log，第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析，按行解析就的方法是正则表达式： Nginx的access.log解析正则表达式 val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
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Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs. IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature. but the functional programming style
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读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式 bylijinnan java 设计模式
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作为国内的同行，我非常希望在流程设计方面和大家交流，刚发现篇好文(那么好的文章，现在才发现，可惜)，关于流程设计的一些原理，个人觉得本文站得高，看得远，比俺的文章有深度，转载如下 ================================================================================= 自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
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一、查看CPU信息的命令 [root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz model name :
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两个步骤： 1.用w命令找到要踢出的用户，比如下面： [root@localhost ~]# w 18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00 USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
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