大数据+机器学习+oracle 第17页

每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法

提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

ORA-12516 TNS 监听程序找不到符合协议堆栈要求的可用处理程

监听程序找不到符合协议堆栈要求的可用处理程今天测试的同事发现报ora-12516的错误，基于这个分析，一般有两个原因，一个是session数不够再有一个就是客户端和服务端建立连接的时候不稳定所引起的，我现在的服务端是oracle10gr2

吴世豪芳芳·2024-08-29 05:43

Elasticsearch 压测方案之 esrally 简介

由于Elasticsearch（后文简称es）的简单易用及其在大数据处理方面的良好性能，越来越多的公司选用es作为自己的业务解决方案。

叫小七的剑客·2024-08-29 05:48

ora_12516：TNS：监听程序找不到符合协议堆栈要求的可用处理程序

1、问题描述远程登录数据库时报错：出现问题后去数据库告警文件alert.log中查看，发现报错如下：2、问题原因错误信息一般在Oracle实例在创建一些辅助后台进程(如mmon的子进程m00x或者子进程

cc_0101·2024-08-29 05:10

ORA-12516 “TNS监听程序找不到符合协议堆栈要求的可用处理程序“ 解决方案

报错场景：使用调度的时候出现作业一直显示在运行，数据库日志显示成功，调度数据库显示正在运行，tomcatlog日志显示ORA-125160登陆pl/sql发现登录不了，报错根本原因就是因为oracle的

D2cOneluo·2024-08-29 05:40

关于这道填空题，你会如何回答？（附带学习链接）

小白的答案是：Java是铜牌，Linux是银牌，Hadoop是金牌，大数据是王牌。因为Java是学大数据的基础，有基础然后就可以学后续的；最后只有学好大数据这一王牌才能出去找一份比较好的工作。

csdn业界要闻·2024-08-29 05:09

7+非肿瘤纯生信，内容不多但思路值得借鉴！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-29 04:59

《未来二十年，AI、区块链、云与大数据技术引领全球变革》

摘要在未来二十年，全球社会与经济将深刻受到人工智能（AI）、区块链（Blockchain）、云计算（Cloud）和大数据（Data）四大核心技术的驱动。

久绊A·2024-08-29 03:25

oracle查看编码以及修改编码

首先查看oracle数据库的编码SQL>select*fromnls_database_parameterswhereparameter='NLS_CHARACTERSET';PARAMETER----

七七仔17·2024-08-29 02:49

亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法

文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点：局限：四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法（Bayesianalgorithm）是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法

方世恩·2024-08-29 01:45

向量数据库 Faiss 的搭建与使用

向量数据库Faiss的搭建与使用一、引言在人工智能和大数据技术飞速发展的今天，向量数据库作为处理高维数据检索的关键技术，越来越受到重视。

eqa11·2024-08-29 01:14

【大数据】深入解析向量数据库Faiss：搭建与使用指南

摘要：本文将介绍向量数据库的概念，重点讲解Faiss这一高性能相似性搜索库。通过分析官网内容，详细阐述Faiss的安装过程及使用方法，帮助读者快速上手并应用于实际项目中。什么是向量数据向量数据是一种数据类型，通常用于数学、物理学、计算机科学和数据分析等领域。在技术术语中，向量数据通常指的是以下几种概念：数学向量：在数学中，向量是一个具有大小和方向的量，可以在平面上或空间中表示为箭头。数学向量可以是

程序者王大川·2024-08-29 01:43

【区块链 + 司法存证】数据存证区块链服务开放平台 | FISCO BCOS应用案例

大数据时代，数据参与社会生产过程，实现价值增值，是一种新型生产要素。数据产品具有易复制、易修改等特点，因而数据产品在使用、流通过程中面临被非法复制、非法传播、非法篡改和知识产权窃取等安全风险。

FISCO_BCOS·2024-08-29 00:34

远程收款风控怎么解决,怎样收款不被大数据监控

现如今无论是用户还是各大企业以及商户，在进行交易时，大多都非常重视扫码支付平台的选择，但无论是传统电商平台的支付工具还是当下各大商业卖场所选择的支付渠道，重点还是在于要有利于自身业务的开展，接下来就为大家简单解析、选择扫码支付平台所需要注意到的问题。费率不是重点需要注意的是，不少商家在选择扫码支付平台的过程中过多地重视所谓的费率，一旦偏高就选择不再使用。当然太高很有可能导致整体的交易成本上升，但是

神州网络公司·2024-08-29 00:31

探索数据世界的钥匙：机器学习中的线性回归

而机器学习，作为这一领域的璀璨明珠，以其强大的数据分析与预测能力，正逐步改变着我们的世界。

程序员-李旭亮·2024-08-28 21:19

深度学习与OpenCV：解锁计算机视觉的无限可能

深度学习：智能的催化剂深度学习，作为机器学习的一个分支，其核心在于通过构建深层次的神经网络模型，模拟人脑的学习过

程序员-李旭亮·2024-08-28 21:49

550MHz超高主频：揭秘ST公司M7单核性能王MCU（附全系列MCU报告一览表）

550MHz超高主频：揭秘ST公司M7单核性能王MCU（附全系列MCU报告一览表）这周末，除非外面下钞票，否则谁也拦不住我玩《黑神话悟空》（附：两款可以玩转悟空的显卡推荐）原创IPBrain平台君集成电路大数据平台

Victor-Tian·2024-08-28 20:10

oracle中强制类型转换,Oracle vs PostgreSQL，研发注意事项（7）- 类型转换

本节以数值型相互转换以及数值型和字符型的转换为例大体介绍了Oracle和PostgreSQL类型转换上的部分异同，可据此思路推广到其他类型。

喜迁莺·2024-08-28 20:40

PostgreSQL 自动（隐式）类型转换，解决类型不匹配报错问题

隐式类型自动转换如果有接触过其他数据库，诸如MySQL、Oracle等都是默认对数据类型进行了隐式的转换，在其他数据库varchar等字符串类型和数字可以进行自动的隐式转换，但是PG确没有这么处理，那么有没有办法让

Nazgul丶戒灵·2024-08-28 20:38

【软考】【多媒体应用设计师】元数据与数字对象标识码

DOI能唯一地标识网络环境下的任何数字对象，它一经产生和分配就永久不变，不随其所标识的对象属性的改变而改变，这是云计算背景下的大数据样本存储和应用技术的体现

软考鸭·2024-08-28 17:19

PyTorch库学习之torch.mean函数

它可以沿着指定的维度或者整个张量计算均值，是数据分析和机器学习中常用的操作之一。

Midsummer-逐梦·2024-08-28 17:44

Python 自动化脚本系列：介绍

在大数据和数字化转型的时代，自动化已成为成功的关键组成部分。Python自动化提供了许多好处，可以彻底改变我们工作和解决问题的方式。

codeory·2024-08-28 17:42

AI大模型副业变现之路，有技术就有收入！

（3）机器学习原理：了解常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、

AI大模型-王哥·2024-08-28 15:33

c++调用python和numpy混合编程

而Python则因其简洁的语法、丰富的库和易于学习的特性，在数据科学、机器学习、Web开发等领域占据重要地位。NumPy是Python中一个用于数值计

AIVoyager·2024-08-28 14:58

springboot集成 AI 实现图片辅助设计功能

springboot集成AI实现图片辅助设计功能在SpringBoot中实现一个图片辅助设计功能，通常会涉及到图像处理、计算机视觉以及机器学习（AI）技术的应用。

cesske·2024-08-28 14:27

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

【ShuQiHere】在机器学习中，优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。

ShuQiHere·2024-08-28 13:20

每天一个数据分析题（五百零二）- 分割式聚类算法

B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-28 13:19

【机器学习基础】Anaconda与Pycharm使用

这里写目录标题指定py版本安装包指定py版本安装包condaenvlistactivatexxxcondalistpipinstallxxx

叫我东方小巴黎·2024-08-28 12:16

Python大数据学习day01——大数据开发概论

目录大数据概念大数据特点大数据应用场景大数据分析业务步骤大数据职业规划大数据学习路线1.大数据解决问题海量数据存储——海量数据运算——海量数据迁移2.大数据特点（大、多、值、快、信）数据体量大种类和来源多源化实现低价值密度速度快数据的质量准确可信

笨小孩124·2024-08-28 12:46

Python大数据之Python爬虫学习总结——day16 数据可视化

数据可视化Map_地图基础地图知识点:基础示例:实战练习:知识点:自定义模块:制作中国地图data1.txt文件内容python代码示例制作区域地图data2.txt文件内容python代码示例Line_折线图基础折线图实战练习:Bar_柱状图基础柱状图反转以及主题设置Json数据python数据转为json数据知识点:示例:json数据转为python数据知识点:json文件:示例:Map_地图

笨小孩124·2024-08-28 12:46

【机器学习】初学者经典案例（随记）

边走、边悟迟早会好一、概念机器学习是一种利用数据来改进模型性能的计算方法，属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进，而不需要明确编程。

听忆.·2024-08-28 11:09

机器学习概述与应用：深度学习、人工智能与经典学习方法

引言机器学习（MachineLearning）是人工智能（AI）领域中最为核心的分支之一，其主要目的是通过数据学习和构建模型，帮助计算机系统自动完成特定任务。

刷刷刷粉刷匠·2024-08-28 11:07

《陈天奇：机器学习科研的十年》阅读笔记

0、作者介绍陈天奇是机器学习领域著名的青年华人学者之一，本科毕业于上海交通大学ACM班，博士毕业于华盛顿大学计算机系，研究方向为大规模机器学习。

Bunny_Ben·2024-08-28 11:07

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营｜机器学习基础之案例学习

机器学习（MachineLearning,ML）：机器具有学习的能力，即让机器具备找一个函数的能力函数不同，机器学习的类别不同：回归（regression）：找到的函数的输出是一个数值或标量（scalar

Monyan·2024-08-28 11:06

聚星文社——绘唐科技Ai推文软件

绘唐AIGCAI工具·2024-08-28 09:57

Spark on YARN

ApacheSparkApacheSpark是一个快速通用的大规模数据处理引擎，支持多种计算模式，如批处理、流处理、机器学习和图形处理。Spark提供了一个统一的编程模型，可以在单个集群上运行各种

静听山水·2024-08-28 09:26

Oracle（90）如何创建用户（User）？

在Oracle数据库中，创建用户是数据库管理员（DBA）的常见任务。创建用户涉及到为用户分配用户名、密码以及权限。以下是详细的步骤和代码示例，指导你如何创建用户并为其分配权限。

辞暮尔尔-烟火年年·2024-08-28 08:49

【MySQL数据库管理问答题】第1章 MySQL 简介

3.对于MySQL8.0版本，Oracle公司提供的认证有哪些？4.写出你所知道的了解MySQL社区动态和技术演进的资源和渠道。1.简单描述MySQL管理课的课程目标。

summer.335·2024-08-28 07:17

知识分享系列三：大数据技术（上）

jinruimeng·2024-08-28 07:43

MongoDB适用场景

MongoDB适用场景：大数据量存储：MongoDB非常适合存储PB级的数据。高性能：MongoDB能够实现高

Rverdoser·2024-08-28 06:05

【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（三）——度量词袋之间的重合度

如果能够度量两个向量词袋之间的重合度，就可以很好地估计他们所用词的相似程度，而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此，下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度：importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten

zhangbin_237·2024-08-28 05:33

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战